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大数据与业务价值:从“油”和“水”谈起

IBM副总裁 Jason Kelley:大数据和业务价值是不是像油和水一样无法交融?如果你正在研究大数据,那么这篇文章会带给你一些启示。

如果你正在研究大数据,或者颇具商业头脑,紧跟时代步伐,那么这篇文章可能会带给你一些启示。

看到这个标题,你首先想到的可能比较直接——大数据和业务价值是不是难以嫁接,就像油和水永远都无法交融一样?这其实也是当前的热议话题。许多公司都已经在一些环节上对大数据进行大举投资,自此开启“大回报”的追寻之旅。

殊不知,这个标题还隐含着第二层意思。IBM董事长兼首席执行官Ginni Rometty最近在一次全球杰出商界领袖会议上着重强调了一个观点,她对到场来宾这样说:“我觉得大家应该把大数据看成未来的一种新型自然资源,它在我们这个时代的地位就如同工业时代的蒸汽、电力和石油”。把数据看作石油和水这样的自然资源——这对我们当下所面临的业务挑战而言,是多么精妙的比喻!试想一下,水经过处理变成蒸汽,推动了工业化时代的来临;石油经过提炼成为燃料,发动引擎缔造了属于又一个时代的全新产物。现在,我们拥有一种叫做“数据”的资源,这种资源每天产出2.5B千兆字节以上,可供我们进行挖掘、提炼和分析。数据甚至已经成为一种可以流通的货币、一把可以为全球各类疾病打开治愈之门的钥匙、一种为机器赋予“自我思考能力”的基础。

让我们先回到油和水的比喻上。作为一种资源,油和水的价值毋庸置疑,但是如果不加工处理,这些自然资源就只能静静躺在未开发的油井或水塘中,毫无用武之地,只能等待被发现、分析并提炼成具有有形价值之物。还有一种更糟糕的情况,这种情节说来老生常谈,却一直被人们口口相传:困于海岛之人,尽管四周都是水,却依然会干渴而死。因为海岛周围的汪洋并不具备维系人类生命的内在价值。未经提炼、未经处理以及不具备使用价值的资源是毫无用处的。

数据无处不在,但是只有那些能够迅速识别正确的数据、获得访问权限并提取业务价值的企业才能成为赢家。落后者呢?他们耗费过多的时间和金钱去尝试多家供应商、多种工作方式、多个项目团队,最后只是进行了数据捕捉、存储,和一小部分的分析,甚至还止步在制定分散的部署计划上。

拿石油和数据来做比喻,我们就能举出无数的例子来证明这类自然资源有何等复杂——企业要充分利用上、下游投资价值链,从闲置状态下几乎毫无用处的事物中提取价值。上游产业即勘探、钻探、开采、提取、精炼、加工,下游产业则是将精炼内容物提供给实体机构,供它们通过生产燃料、产品和能源来创造价值,进而将价值交付给最终用户。数据的利用过程其实也是一个道理:如果你想在企业范围内实现数据的最大价值,那就必须能看清楚“上游和下游”流程。当然,你的业务可以只集中于整条价值链的某一个环节,以便“试一试水”,看看是否有投资价值。但这样做的风险在于,如果不懂得最终如何在整个组织内实现价值,你就有可能把大把的时间和精力都浪费在信息价值链的某一个点上。拥有一个基础平台、适当的模型和严格的管理,在整个流程中都至关重要。但最重要的是要对如何迅速取得一场战术上的胜利有一个明确的认识,这场胜利必能推动组织走上实现企业大数据与分析回报之路。

现在再来说说“水”在这个比喻有怎样的意义?大数据的一项挑战就是如何应对分散化、多来源、多格式和动态生命周期等多重特性的数据集合。

我想借大城市的饮用水资源管理来解释这个挑战。饮用水是一种宝贵的资源,许多城镇、住宅小区、实体机构、企业、建筑物和人群聚集地都提供安全的饮用水。城市和城镇会修建水塔,建筑物也有自己的储水设施,住宅小区则会配备自用储水设备,住户也有自家的储水容器,甚至每个人都会携带水瓶。现在我们来想想看这些储水设备的类型和位置、其储存方式与储存位置之间的关系,以及饮用水共享、水质差别及水资源所有权等方面的挑战。如果没有一种整合、配送和使用的途径,那么资源价值的实现将变得非常困难。资源的真正价值在于其聚合价值,而不是资源在孤立甚至闲置状态下的产能。和数据一样,水只有在使用时才能体现出它的价值,闲置在那里是看不出价值的。水和数据还有一点十分相似:要想让这种集体资源发挥其全部价值、充分造福有需求的人群,只关注一种资源来源——比如一座大型水塔或一只水瓶——是收效甚微的。只使用一种资源来源的做法就像小众数据产品或产品线应用一样,会把资源的价值孤立开来。想想看,只喝自己水瓶里的水,而让整个水塔白白闲置甚至遭到污染无法使用,这怎么可能带来效益呢?

希望以上的类比并没有太过偏离我们在处理大数据时所面临的实际挑战,也希望我们能有机会去思考如何解决这些挑战。当然,我们并不指望这篇简短的文章能改变您在大数据征途上所采取的前进方式。但希望这篇文章能给您带来某种认识,帮助您更清楚地意识到大数据工作需要整个企业的共同参与和努力。这样一场企业文化变革如果开展得当,将会有效整合组织范围内的业务与技术部门。

成功的第一步是以简明易懂、具有实用价值的视觉形式来呈现您的大数据战略。这可不是跑到咨询服务商那里买回一份复杂无比、只重数量、时长至少一年、在纸上夸夸其谈的大数据路线图。相反,您需要充分利用手中的数据样本,对它进行提炼,用实例来证明它能创造怎样的业务价值。这就像是挖一口小水井,然后从水中提取样本。这就足以让您掌握整个流程、估计出建造一口更大的井需要多少投入、了解产出的“水”究竟品质如何,同时认识到若想为干涸的企业“解渴”,如何才能有效评估所需的工作量,并提供充足的自然资源来满足更多需求。

本文作者:

IBM大中华区大数据和分析及新市场总经理

全球企业咨询服务部合伙人、副总裁 Jason Kelley先生

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