為何大數據會扼殺企業

为何大数据会抹杀企业

大数据被很多人吹捧成了大企业的救星：有人说它能预言未来，照亮我们的道路，给古老的商业模式带来新的生机但是在现实世界中，数据是会杀人的它能杀死项目，杀死金钱，乃至杀死时间25年前，数据的增长速度大约只有每天100GB，而现在，数据的增长速率差不多已到达50,000GB每秒随着数据量的海量增长，企业也愈来愈难以凭仗本身的能力进行数据分析，从而加大而不是减小了企业战略决策的难度

时间是我们最宝贵的资源，而数据偷走了我们大量宝贵的时间

我们的感观早已被各种各样的数据淹没每天我们都会收到数不清的电子邮件、短信和提醒消息，每一条信息都会让人分心，降低我们的工作效率它们将我们抽离了原本该做的事情，迫使我们将注意力放在也许重要、或许不重要的事情上同理，企业的业务数据也同样多得令人窒息，牵扯了我们的大量精力，已经成了影响企业高效决策的拦路虎

不妨想象一下，如果有一天，你只会收到对你来讲真正重要的信息，而且这些信息还能在正确的时间、在正确的地点找到你，世界将是什么样子那末你每天最少能多做多少事情我们将大量的时间耗费在被动消化这些海量信息上，真正用来主动谋划企业发展的时间少之又少这样既使人心力交瘁，又削弱了企业效能

更重要的是，数据会令企业丧失精准度光靠捕捉更多信息并不会自动使企业产生更多价值有人可能会想，我们搜集的数据越多，就越能从中取得好的见解这种掩耳盗铃的心态是很危险的只有当数据能带来准确而重要的见解时，它才是好的数据

另外，只有与你息息相关的信息才是有用的信息好的信息必须具备时效性和真实性然而不幸的是，当企业想从大数据中提取有用的见解时，却经常会起到反效果举个真实的例子，美国有一个叫麦克西伊的人是办公用品超市OfficeMax的常客，他的女儿不幸和男友死于一场车祸OfficeMax不知怎么得知了这个消息，在发给麦克西伊的自动促销邮件中居然出现了这样的抬头：麦克西伊（女儿死于车祸）这并非大数据有意作孽，而是它的相关性（和适宜性）的问题一个企业要想只收集其确切需要的数据几近是不可能的，很多时候你收集到的是那些原本不该看到的东西对于一家公司来讲，你收集到的数据极可能是误导性乃至是毁灭性的大数据虽然能将很多不相关的点连接起来，出现1幅完整的图画，但是要确保数据的相关性、及时性和真实性，你首先还要正确理解它的背景

现在，全球每天的数据总量都能达到250万的三次方字节，要想通过大数据获得全面的见解是很难的你要么会陷入无力分析的地步（因此没法获得见解），要末就更糟，你可能会在有限的甚至是被错误解读的数据基础上获得错误的见解如果没有正确地理解数据的背景，将不啻于椽木求鱼一些看似有希望改变游戏规则的见解，在实际中却很有可能导致你从游戏中出局

数据也会扼制你的灵活性传统的数据分析方法，是将交易系统中的所有数据存放到一个数据仓库里（也有的叫数据湖或数据池），然后运行几套业务智能系统，叫几个或十几个分析师分析上一周的时间，然后把数据导到Excel里，或者做一个PPT循环往复，得到的见解始终是滞后的这类数据处理方法其实是一种浪费由于要处理的数据很多，你得需要很长的时间才能取得有用的或是有可操作性的见解你需要找到一种透过能繁杂的数据，得到为你的公司量身定制的信息的方法

当我开车进城的时候，我想知道路上的交通堵不堵，需要多久才能达到目的地如果有人给我的建议跟我同事上次开车走这条路时一样准确，那我就会不那末依赖GPS应用了Waze就是这个领域的一款非常强大的运用，因为它截取了所有司机的一个巨大的时间断面的信息这种全球数据的集中化使得所有用户都能取得与背景环境相干的见解大数据也需要采取类似的做法企业现在应该停止在自己公司的范围内积攒业务数据了，而是应该真正利用云计算的规模经济效益，不单单做到基础设施与应用的共享，更重要的是做到数据的同享

如果你想将大量数据变成有价值的见解，你就应该利用一个集中化的全球性平台，因为这样一个平台可以借助大量内部和外部资源消化海量信息企业将数据收集、管理和分析工作外包出去，就可以使这类通用平台专心研究数据科学，而你只需要集中精力，将它为你量身打造的见解运用在提高企业核心能力、强化企业竞争优势上

20年前的一场无软件运动将世界从线下带到了云端而今天，我们也需要掀起一场数据有罪运动现在已经到了从收集数据转向让这些数据切实发挥作用的时候了这将的话，在他人还在空谈大数据或疲于内部业务智能项目的时候，我们就能够解放精力进行创新

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