大数据的5个特质,以及在家具企业中的应用价值

大数据是对原有企业商业运营的颠覆元素。数据的采集、整理以及分析能力已经成为企业最核心的能力之一。

从某种意义上讲，未来将会走向一个可以用数据来估值的时代，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据整理储存的规整程度以及这家公司分析、应用数据的能力就能发现答案。

究竟何谓大数据

当今进入的数字化世界是一个“人在做，云在算”的世界，电影《黑客帝国》中比特世界与原子世界的结合正在变为现实。大数据的产生一方面是累积而来的，另一方面是人们开始愿意并且能够收集、存储和处理它们。

无论是运用互联网进行沟通、学习、游戏或者互动交流，都会留下相应的数字信息，是生活轨迹与行为的“比特化”。将各个网站、App、内部私有网络的数据统合起来，就会形成大数据（见图1-1）。

由于近年来硬件成本的降低，网络宽带的提升，云计算的兴起，网络技术的发展，智能终端的普及，电子商务和社交网络的盛行，电子地图、物联网的全面应用，大数据时代势必会到来。

图1-1　不同层级的数据分析与运用

大数据反映我们的消费行为、什么事情对我们重要、我们的偏好度是怎样的，我们想要什么，并且我们可以通过Look alike找到和我们有同样标签属性的人。

几乎每一个单体行为都能通过大数据表达，因而大数据拥有极强的营销价值。大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。目前非结构化数据所占比例已经超过互联网整个数据量的75%，它们包括图片、视频、声音等各种形式。

按照数据源分类，大数据是各个维度数据的组合、聚合和融合，它们包括线下数据的信息化（数据库、文字记录、照片），互联网—移动互联网的数据轨迹（网页数据、用户行为记录、数字图像），传感器（摄像监控、智能家居、摄像头），人的数据、物理世界的数据，互联网大数据、产业/政府大数据、机器大数据，企业数据、消费者数据、供应链数据（见图1-2）。

 图1-2　大数据行业全景图（点击放大图片）

跟进高德纳咨询公司的技术创新曲线，大数据随着商业化的开启，将进入一个快速的指数增长通道。数据探索商业化的开启，如哥伦布的大航海、加利福尼亚的淘金热，如何从数字时代的“矿与石油”中淘到黄金，将开启一个数字应用的时代。

在新的数据商业化时代，拥有数据量的多少固然重要，但是如何应用数据，才是新一轮竞争战略的制高点。

Informatica执行副总裁兼首席营销官玛格丽特·布雷亚（Margaret Breya）谈到，企业中首席数据驱动市场官将出现，采用自助式商业智能工具（BI）进行大数据处理的企业将会脱颖而出。

所有的产业一样，大数据也有其产业链，其整个产业链可以用图1-2表示，包括数据创建、数据采集、信息处理、业务流程。

大数据的五个特质

2001年Gartner咨询的分析员道格·莱尼指出数据增长面临三个方面的挑战和机遇，即大量化（volume），数据量极大；快速化（velocity），数据输入、输出速度快；多样化（variety），数据的种类多而复杂，这三个方面由于都是以V开头，因而被称为大数据的3V模型。

之后，IBM公司在莱尼理论的基础上提出了第四个V，即“真实”（veracity），也有人从另外一些维度提出了其他的特质。我们认为，在对这些特质的归纳中，最有价值的还是“4V+1O”。

1.大量化：大到全样本

大数据到底有多大？《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格在一次演讲中提到，如果按照计算机数据的计算方式，在他1987年念大学的时候，可能总数据还没达到30亿GB。

20年后，数据量提高了100倍，达到了3000亿GB。如今又过了几乎一个时代，人类的数据量已经达到了一个普通人无法想象的量级，而且这个数字还在不断地加速增长。

2.快速化：快到实时变

数据增长速度快，处理速度也快，在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理。基于大数据的快速、实时处理，预测也变得更加准确和有意义。即使发生变化，企业也能第一时间获知并及时调整。

3.多样化：多到全覆盖

数据的种类及其来源越来越多样化。半结构化和非结构化数据越来越多，包括互联网数据、企业数据、政府数据，比如文章、音视频、图片以及地理位置信息。

媒体（包括传统媒体和数字媒体）、搜索引擎、电子商务、门户网站、游戏、视频娱乐等互联网节点都会产生数量巨大而且不断累积的数据，不同形式的数据都可以被识别与应用。

4.数据在线：数据动态存在

社交网络与电子商务的兴起使得社交数据、企业发布的社交内容、电子商务数据、交易分享数据成为新数据源。这些数据通过其可追溯和可还原性确保数据的真实、有效。

将数据转化为有价值的洞见与行动，数据是否一直在线、数据的连续性能帮助企业做出很多意想不到的商业决策。比如基于位置数据的动态延续性，可以看到每个地点人流的状态，这对于商业地产企业的动态决策尤为重要，可以随时依据数据在线所反映出来的形势动态调整商业布局。

大数据在家具企业中的应用价值

马云说：“以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（data technology）数据时代。”DT时代的大数据变现有很多维度和方法，它所带来的价值分为四个方面（见图1-3）。

图1-3　大数据价值

1.预测、判断与洞察。

比如基于用户的社交数据、消费数据以及手机使用的App数据，可以综合判断客户的信用等级，使得信用卡授权更加方便，或电影的票房预测更为准确。

UPS联合包裹速递服务公司（简称UPS公司）从2000年起就开始尝试运用大数据进行预测性分析。UPS公司在全美拥有一个6万辆规模的车队。在传统方法中，UPS公司定期会对车队的所有车辆进行维护并更换主要零部件。这是一种安全，但是不经济也无效率的办法。

于是UPS公司给每辆车都安装了传感器系统。它会监测并收集汽车运行中的各种数据，从而能够发现和预测车辆某个零部件的故障情况。

在这个系统的帮助下，UPS公司可以针对每一辆车的每一个零部件故障问题进行及时处理，有效防范潜在的安全隐患，但又不会产生类似于传统方法的浪费，因而，UPS的车队临时性抛锚的情况出现得越来越少，减少了快递运输延误的情况。

UPS公司还在每辆车上安装了智能导航系统，它除了能够提供路线导航之外，还能不断存储行车数据，给驾驶员提供更精准的导航方案，比如能够避开过于拥堵的路段，减少狭窄路段的驶入等。

因为采取了这些举措，UPS公司在2011年节省了300万加仑[1]的燃料，减少了3万公吨二氧化碳的排放，节省了几百万美元的零部件费用。

2.提升效率。

大数据以跟进后得出的分析结果作为行动的准则，依据数据及时调整自己的方案与策略，使得企业的经营更有效率。比如在家具生产过程中，我们往往是凭借经验判断家具做的好不好，但是不能具体到每一个细小的环节。

而大数据技术普及以后，就可以在工厂将每个生产环节，每一道工序用数据记录下来。可以清晰直观的反应生产中存在的问题，然后进行精确的调整和升级。

3.精准营销。

把产品或服务精准投送给需要它的客户或者潜在的客户群体，提升广告与销售的转化率，用最少的广告获得更多的利润和用户。创业公司Slyce是一家以图片搜索能力见长的公司。

奢侈品连锁百货公司尼曼·马库斯（Neiman Marcus）与之合作推出了一款名为Snap的App。这款App解决了这样一类问题：在现实生活中或者杂志上看到别人穿着的衣服、鞋子很棒，却不知道去哪里可以能买到。

客户只需要拍下来，然后通过Snap就能跳转到Neiman Marcus的电商网站找到与之类似甚至相同的商品。这款App背后运用了两项核心技术：一项是如何将客户拍摄的照片转换为计算机能够识别的信息；另一项就是如何根据这一信息，通过大数据的匹配与分析，精准地找到客户喜欢的商品。和传统的关键词搜索相比，Snap可以更精准地契合客户的购买需求。

4.智能化追踪。

追踪客户的行为数据，比如为手机App或手游版本更新选择最优方案。对餐饮类店铺来说，可以通过Wi-Fi探针抓取客户的行动轨迹数据，这些数据可以作为其CRM的重要手段，

同时这些数据还可以评测团购效果：如果通过团购产生的新客户没有二次消费，就可以认为该团购活动效果不佳。甚至从客户停留的时间可以进一步判断服装店里的导购员是勤快还是偷懒，为商家考核员工提供依据。

朝阳大悦城通过Wi-Fi采集客户的到店数据，根据这一数据了解客户的店铺偏好，并推送相关的优惠信息。通过安装客流监控系统，灵活调配不同区域的功能。将客流量较少的区域改造为其他功能区比如休闲水吧、欧洲风情街等，极大地提高了大悦城的整体利用效率。