可以肯定地說(shuō),自從企業(yè)誕生以來(lái),數(shù)據(jù)就被用來(lái)做出商業(yè)決策。大約7000年前,我們首次發(fā)現(xiàn)了使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的書面記錄。這發(fā)生在美索不達(dá)米亞,他們使用這種古老的大數(shù)據(jù)來(lái)追蹤牲畜和農(nóng)作物。
幾個(gè)世紀(jì)以來(lái),人們一直將大型數(shù)據(jù)集用于會(huì)計(jì)和醫(yī)學(xué),但這些努力大多僅限于簡(jiǎn)單地收集數(shù)據(jù)和最基本的分析。
19世紀(jì)末,理查德·米勒·德文斯(RichardMillarDevens)的著作《商業(yè)和商業(yè)軼事百科全書》中終于引入了“商業(yè)智能”一詞。在書中,他描述了一位商人如何通過(guò)對(duì)其收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析來(lái)?yè)魯「?jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)
直到20世紀(jì),我們才開始看到足夠大的數(shù)據(jù)集,可以被視為大數(shù)據(jù)。隨著我們收集數(shù)據(jù)的效率越來(lái)越高,尤其是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),需要分析的數(shù)據(jù)量以前所未有的速度增長(zhǎng)。
與大數(shù)據(jù)一起,商業(yè)智能也在20世紀(jì)得到了發(fā)展,因?yàn)樯倘撕推髽I(yè)意識(shí)到對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的分析可以幫助他們做出正確的決策。
許多世界領(lǐng)先的企業(yè)都涉足商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,例如IBM,其數(shù)學(xué)家EdgarF.Codd首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的概念,這是所有數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的基本框架,用于分析大量數(shù)據(jù)。
多年來(lái),其他企業(yè)也參與其中,例如微軟從BI企業(yè)Panorama收購(gòu)了OLAP技術(shù),后來(lái)開發(fā)了SQLServer技術(shù),該技術(shù)至今仍用于處理大型數(shù)據(jù)庫(kù)。2005年,雅虎開發(fā)了Hadoop,推出了一種用于處理更大規(guī)模數(shù)據(jù)集的工具。
大數(shù)據(jù)定義
雖然大數(shù)據(jù)沒(méi)有正式且公認(rèn)的定義,但大多數(shù)專家都同意大數(shù)據(jù)指的是極其龐大、內(nèi)容多樣且更新速度極快的數(shù)據(jù)集。他們稱之為“3V”——數(shù)量、種類和速度。
大數(shù)據(jù)首先被收集,然后被組織,然后被分析,然后由決策者根據(jù)從中獲得的見解采取行動(dòng)。應(yīng)該指出的是,大數(shù)據(jù)中可用的部分實(shí)際上非常小,而且大部分最終都變成了暗數(shù)據(jù)——由于各種原因未被分析的數(shù)據(jù)。
利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)
大數(shù)據(jù)應(yīng)用最引人注目的進(jìn)步之一是其在促進(jìn)可持續(xù)商業(yè)實(shí)踐和促進(jìn)創(chuàng)新方面發(fā)揮的作用,這些創(chuàng)新有助于實(shí)現(xiàn)更可持續(xù)的全球經(jīng)濟(jì)。隨著環(huán)境問(wèn)題和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)對(duì)企業(yè)和消費(fèi)者都變得至關(guān)重要,大數(shù)據(jù)正成為尋求環(huán)保運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的重要工具。
通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新
企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的一個(gè)新興重點(diǎn)是追求可持續(xù)發(fā)展和開發(fā)創(chuàng)新解決方案,以應(yīng)對(duì)緊迫的環(huán)境挑戰(zhàn)。企業(yè)現(xiàn)在正在使用大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化資源利用、減少浪費(fèi)和提高能源效率,展現(xiàn)對(duì)環(huán)境管理的承諾,同時(shí)實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約和運(yùn)營(yíng)效率。
例如,大數(shù)據(jù)分析使企業(yè)能夠?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)的生命周期評(píng)估,從原材料采購(gòu)到報(bào)廢處理,從而確定每個(gè)階段減少環(huán)境影響的機(jī)會(huì)。
此外,大數(shù)據(jù)與可再生能源、智能電網(wǎng)和可持續(xù)供應(yīng)鏈的結(jié)合體現(xiàn)了技術(shù)如何推動(dòng)環(huán)保創(chuàng)新。通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)集,企業(yè)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)需求,通過(guò)優(yōu)化物流減少排放,并開發(fā)滿足消費(fèi)者日益增長(zhǎng)的可持續(xù)性需求的新產(chǎn)品。
使用大數(shù)據(jù)的好處
使用大數(shù)據(jù)的企業(yè)給出了這樣做的許多理由,從商業(yè)決策者的角度來(lái)看,這些理由是完全可以理解的。
首先,他們表示大數(shù)據(jù)分析讓他們對(duì)市場(chǎng)有了更好的了解。借助大數(shù)據(jù),他們可以更高效、更輕松地發(fā)現(xiàn)影響客戶并推動(dòng)其決策的趨勢(shì)。他們還可以注意到市場(chǎng)中的定期波動(dòng),這些波動(dòng)以前是不可察覺(jué)的,因?yàn)樗鼈兎浅P K麄冞€可以更好地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手每天、每周、每月或每年都在做什么。
使用數(shù)據(jù)還可以使?fàn)I銷決策更加有效,因?yàn)闋I(yíng)銷團(tuán)隊(duì)不會(huì)依賴某人的直覺(jué)或不完整的調(diào)查來(lái)推動(dòng)他們的決策。通過(guò)分析他們之前的營(yíng)銷工作、社交媒體和潛在消費(fèi)者的習(xí)慣,他們可以更好地瞄準(zhǔn)市場(chǎng)的特定部分并取得更好的結(jié)果。
除了做出更明智的決策外,大數(shù)據(jù)還可以幫助企業(yè)更快地采取行動(dòng),這通常會(huì)對(duì)決策的成功產(chǎn)生巨大影響。例如,一家中型企業(yè)不會(huì)落后于市場(chǎng)上最大的參與者,而是可以率先瞄準(zhǔn)特定人群,或者在進(jìn)行一些數(shù)據(jù)分析后降低價(jià)格,這表明這是一個(gè)明智的想法。
實(shí)質(zhì)上,企業(yè)都認(rèn)為大數(shù)據(jù)使他們的決策比以前更快、更成功,同時(shí)也消除了以前決策過(guò)程中的許多猜測(cè)。
總結(jié)
大數(shù)據(jù)正在重塑商業(yè)世界,推動(dòng)創(chuàng)新和效率,同時(shí)促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。隨著技術(shù)的發(fā)展,將大數(shù)據(jù)融入商業(yè)戰(zhàn)略對(duì)于成功和環(huán)境管理至關(guān)重要。企業(yè)的未來(lái)在于利用這些龐大的數(shù)據(jù)集,不僅是為了獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),也是為了為社會(huì)做出積極貢獻(xiàn)。
因此,大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值超出了企業(yè)領(lǐng)域,標(biāo)志著明智決策和可持續(xù)發(fā)展的新時(shí)代的到來(lái)。
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