许多观察人士都认为，大数据是一种全新的事物，它会让一些公司超越其他公司，成为同类中的佼佼者。有一些怀疑论者，但读者将在本文中发现一个令人信服的案例和一个聪明地使用大数据的工具包。CPDA数据分析师的沙龙活动中，就职于诸多企业的师兄们也都提出过类似的问题。

如今，数据已融入全球经济的每一个部门和职能，而且，就像硬资产和人力资本等其他基本生产要素一样，没有数据，许多现代经济活动根本无法发生。利用大数据(可以汇集和分析大量数据，以辨别模式并做出更好的决策)将成为单个企业竞争和增长的基础，通过减少浪费和提高产品和服务质量，提高生产率，为世界经济创造重大价值。

到目前为止，充斥我们世界的数据洪流可能只让少数数据极客感到兴奋。但我们现在正处于一个拐点。根据麦肯锡全球研究所(MGI)和麦肯锡公司商业技术办公室的研究，产生、存储和挖掘的大量数据已经与企业、政府和消费者的经济相关。

IT投资和创新的历史趋势及其对竞争力和生产率的影响强烈表明，大数据可以有类似的力量，即改变我们生活的能力。前几波it创新浪潮推动生产力的前提条件，即技术创新之后采用互补的管理创新，同样适用于大数据，我们预计大数据技术和先进分析能力的供应商至少会像其他类型的技术供应商一样对生产力产生持续影响。

如果想要竞争，所有公司都需要认真对待大数据及其创造价值的潜力。例如，一些接受大数据的零售商认为，大数据有可能将其营业利润率提高60%。

大数据:新的竞争优势

大数据的使用正成为领先企业超越同行的重要方式。在大多数行业中，老牌竞争对手和新进入者都将利用数据驱动战略来创新、竞争和获取价值。事实上，我们在研究的每个领域都发现了早期数据使用的例子。在医疗保健领域，数据先驱们正在分析药物在广泛使用时的健康结果，并发现在必然更有限的临床试验中不明显的益处和风险。其他大数据的早期采用者正在使用从儿童玩具到工业产品中嵌入传感器的数据，以确定这些产品在现实世界中的实际使用情况。这样的知识然后告知新的服务产品的创建和未来产品的设计

大数据将有助于创造新的增长机会和全新的公司类别，比如那些汇总和分析行业数据的公司。其中许多公司将处于大量信息流的中心，在这些信息流中，有关产品和服务、买家和供应商、消费者偏好和意图的数据可以被捕捉和分析。各部门具有前瞻性的领导者应该积极开始建设其组织的大数据能力。

除了大数据的规模之外，数据的实时性和高频性也很重要。例如，“临近预测”(nowcasting)，即一种能够立即估计消费者信心等指标的能力，以前只能通过回顾来完成，现在正得到更广泛的应用，为预测增加了相当大的力量。同样，高频率的数据允许用户近乎实时地测试理论，达到前所未有的水平。

我们深入研究了五个领域——美国的医疗保健和零售业，欧洲的公共部门，以及全球制造业和个人位置数据(由我们许多人现在携带的智能移动设备生成的位置数据)——并出现了一些广泛适用的利用大数据的方法。

数据分析师使用一下利用大数据的五种方式，作为主要方法。

1. 大数据可以通过使信息透明来释放巨大的价值。仍然有大量的信息尚未以数字形式获取，例如，在纸上的数据，或不能通过网络方便地获取和搜索。我们发现，在一些知识工作者工作组中，高达25%的工作是搜索数据，然后将它们转移到另一个位置(有时是虚拟的)。这项工作是低效率的一个重要来源。

2. 随着组织以数字形式创建和存储更多的交易数据，他们可以收集更准确和详细的绩效信息，从产品库存到病假，从而暴露可变性并提高绩效。事实上，一些领先的公司正在利用他们收集和分析大数据的能力进行可控实验，以做出更好的管理决策。

3.大数据允许更窄的客户细分，因此更精确地定制产品或服务。

4. 复杂的分析可以极大地改善决策，将风险降至最低，并挖掘出原本可能被隐藏的有价值的见解。

5. 大数据可以用来开发下一代产品和服务。例如，制造商正在使用从产品中嵌入的传感器获得的数据来创建创新的售后服务，例如主动维护，以避免新产品出现故障。

利用大数据创造价值

如果美国医疗保健系统能够创造性地、有效地利用大数据来提高效率和质量，该行业每年可以创造超过3000亿美元的价值。其中三分之二将是美国医疗保健支出减少8%。在欧洲发达经济体，仅通过使用大数据，政府管理人员就可以创造超过1000亿欧元(合1230亿美元)的运营效率提高——这还不包括使用先进的分析工具来减少欺诈和错误，并提高税收收入。

但从大数据创造的价值中获益的不仅仅是公司和组织。消费者也可以获得非常显著的好处。例如，使用个人位置数据提供的服务的用户可以获得6000亿美元的消费者剩余。

以使用实时交通信息的智能路由为例，这是个人位置数据使用最广泛的应用之一。随着智能手机的普及，以及这些设备中包含的免费导航应用程序，智能路由的使用可能会增长。到2020年，预计超过70%的手机具有GPS功能，而2010年这一比例仅为20%。总的来说，我们估计，到2020年，智能路由以节省时间和燃料的形式在全球范围内的潜在价值将达到约5000亿美元。这相当于为司机节省200亿小时的路上时间，或为每位乘客每年节省10至15个小时，以及约1500亿美元的燃油消耗。

从大数据中产生价值的一些最重要的潜力将来自于合并不同的数据池。例如，美国医疗保健系统有四个主要的数据池:临床数据;活动(索赔)和费用;医药及医疗产品研发;还有关于病人行为和情绪的数据——每一项数据主要由不同的部门获取和管理。MGI估计，如果美国医疗保健充分利用大数据可以实现的所有可用技术，例如分析现实世界的医疗记录，其成本和健康结果，以指导医生哪种治疗方法以最佳成本提供最佳效果，该行业的年生产率可能会再增长0.7%。但要实现这一生产率提升，需要将不同来源的数据结合起来——这些来源往往来自没有大规模共享数据历史的组织。患者记录和临床声明等数据集必须整合。

这样做不仅会给各行各业的参与者带来好处，也会给患者带来好处，他们将有更广泛、更清晰的途径获得更广泛的医疗保健信息，使他们更加知情。患者不仅可以比较药物、治疗方法和医生的价格，还可以比较它们的相对疗效，使他们能够选择更有效、更有针对性的药物，甚至可能根据他们个人的基因和分子组成定制。为了获得这些广泛的好处，医疗保健消费者可能不得不接受在他们的隐私和更广泛的数据池所带来的好处之间进行稍微不同的权衡。

如果要实现大数据的经济效益，围绕隐私和数据安全的敏感性只是企业和政府需要克服的一个障碍。最紧迫的挑战之一是，具备分析大数据技能的人才严重短缺。到2018年，仅美国就可能面临14万至19万受过深度分析训练(统计学或机器学习)的人才缺口，以及150万具备管理和定量技能的人才缺口，这些人才能够有效地构建和解释分析，并据此做出决策。

为了充分利用大数据，还有许多技术问题需要解决。遗留系统和不兼容的标准和格式经常阻碍数据的集成和更复杂的分析的应用，从而创造价值。最终，利用大型数字数据集将需要从存储和计算到分析和可视化软件应用程序的技术堆栈组装。

最重要的是，获取数据的途径需要扩大。越来越多的公司的数据分析师将需要从第三方(如业务合作伙伴或客户)获取数据，并将其与自己的数据进行集成。未来数据驱动型组织的一项重要能力将是能够为其他人(包括消费者、供应商甚至潜在的竞争对手)创造令人信服的价值主张，以共享数据。如果数据共享看起来不太可能实现，尽管有潜在的社会效益(市场失灵)，那么立法者可能不得不介入。

只要企业和政府了解大数据在提高生产率、为消费者带来更好价值以及推动全球经济下一波增长方面的力量，就应该有足够强大的动力，促使它们采取强有力的行动，克服使用大数据的障碍。通过这样做，它们将释放企业之间新的竞争力的途径，提高公共部门的效率，即使在财政紧缩时期也能提供更好的服务，并使企业乃至整个经济体提高生产率。

大数据是一件大事

大数据时代可能产生新的管理原则。

在专业化企业管理的早期，领导者发现最小有效规模是竞争成功的关键决定因素。同样，未来的竞争优势很可能会出现在那些不仅能获取更多更好数据，而且能大规模有效使用这些数据的公司身上。我们希望通过反思这些问题和接下来的五个问题，高管们能够更好地认识到大数据将如何颠覆他们战略背后的假设，以及目前正在发生的变化的速度和范围。来和CPDA数据分析师共同来看一下，大数据时代正在发生着什么你可以感受和感受不到的事情。

1. 在一个极度透明、数据广泛可用的世界里会发生什么?

随着信息在各个领域变得更容易获取，它可能会威胁到那些依赖专有数据作为竞争性资产的公司。例如，房地产行业就利用信息不对称进行交易，比如对交易数据的特权访问，以及对买家买卖行为的严格掌握。获得两者都需要大量的费用和努力。然而，近年来，房地产数据和分析方面的在线专家已经开始绕过经纪人，允许买家和卖家就房产价值交换观点，并创建并行的房地产数据来源。

各行各业的成本和定价数据越来越容易获得。另一种侵犯专利信息的做法是，一些公司组装现成的卫星图像，这些图像经过处理和分析后，包含了有关竞争对手实体设施的线索。这些卫星侦探收集有关扩张计划或业务限制的见解，如设施容量、运输运动等。

一个巨大的挑战是，许多公司正在积累的大量数据通常隐藏在部门“竖井”中，如研发、工程、制造或服务运营，阻碍了及时开发。业务部门内部的信息囤积也可能是一个问题:例如，许多金融机构未能在不同的业务线(如金融市场、资金管理和贷款)之间共享数据。这通常会妨碍这些公司对单个客户形成一致的看法，或理解金融市场之间的联系。

一些制造商正试图撬开这些部门的“封地”:他们正在整合来自多个系统的数据，邀请以前封闭的职能部门进行合作，甚至从外部供应商和客户那里寻求信息，以共同创造产品。例如，在汽车等先进制造行业，来自世界各地的供应商生产数以千计的零部件。现在，更加集成的数据平台允许企业及其供应链合作伙伴在设计阶段进行协作，这是决定最终制造成本的关键因素。

2. 如果你可以测试你所有的决定，这将如何改变你的竞争方式?

大数据带来了一种完全不同的决策类型的可能性。通过控制实验，公司可以测试假设并分析结果，以指导投资决策和运营变化。实际上，实验可以帮助管理者区分因果关系和单纯的相关性，从而减少结果的可变性，同时提高财务和产品性能。

稳健的实验可以采取多种形式。例如，领先的在线公司都是持续测试者。在某些情况下，他们分配一定比例的网页浏览量来进行实验，以揭示提高用户参与度或销售收益的因素。销售实体商品的公司也使用实验来辅助决策，但大数据可以将这种方法推向一个新的水平。例如，麦当劳为一些门店配备了设备，可以收集运营数据，跟踪客户互动、店内流量和订购模式。研究人员可以模拟菜单、餐厅设计和培训等方面的变化对生产力和销售额的影响。

在这种控制实验不可行的情况下，公司可以使用“自然”实验来确定业绩变化的来源。例如，一个政府机构收集了在不同地点从事类似工作的多组员工的数据。仅仅是提供数据就能激励落后的员工提高他们的表现。

3.如果你使用大数据进行广泛的实时定制，你的业务会发生怎样的变化?

长期以来，面向客户的公司一直使用数据来细分和定位客户。大数据使实时个性化成为可能，这一重大进步超越了直到最近才被认为是最先进的技术。下一代零售商将能够通过互联网点击流跟踪单个客户的行为，更新他们的偏好，并实时模拟他们可能的行为。然后，他们将能够识别客户何时即将做出购买决定，并通过捆绑首选产品来推动交易完成，并提供奖励计划福利。这种实时定位，还将利用零售商奖励计划的数据，将增加最有价值的客户购买利润率更高的产品。

零售业显然是一个数据驱动定制的行业，因为来自互联网购买、社交网络对话以及最近特定位置的智能手机交互的数据的数量和质量已经迅速增长。但其他行业也可以受益于数据的新应用，以及越来越复杂的分析工具，这些分析工具可以将客户划分为更能说明问题的细分市场。

4. 大数据如何增强甚至取代管理?

大数据扩展了算法和机器中介分析的可能应用领域。例如，在一些制造商，算法分析来自生产线的传感器数据，创建自我调节的流程，以减少浪费，避免昂贵(有时是危险的)的人工干预，并最终提高产量。在先进的“数字化”油田中，仪器不断读取井口条件、管道和机械系统的数据。这些信息由计算机集群进行分析，并将结果反馈给实时操作中心，以调整石油流量，优化生产并减少停机时间。一家大型石油公司将运营和人力成本削减了10%到25%，同时将产量提高了5%。

从复印机到喷气发动机，各种产品现在都可以生成数据流来跟踪它们的使用情况。制造商可以分析传入的数据，在某些情况下，还可以自动修复软件故障或派遣服务代表进行维修。一些企业计算机硬件供应商正在收集和分析这些数据，以便在故障影响客户运营之前安排预防性维修。这些数据还可以用于实现产品变更，以防止未来出现问题，或者为下一代产品提供客户使用的输入。

最重要的是提高业绩，更好的风险管理，以及挖掘原本隐藏的洞见的能力。随着传感器、通信设备和分析软件的价格持续下降，越来越多的公司将加入这场管理革命。

5. 你能基于数据创造一种新的商业模式吗?

大数据正在催生采用信息驱动商业模式的新类型公司。这些企业中有许多在价值链中扮演中介角色，他们发现自己产生了由商业交易产生的有价值的“耗尽数据”。例如，一家运输公司意识到，在经营过程中，它正在收集关于全球产品运输的大量信息。该公司嗅到了机遇，成立了一个部门，销售数据以补充商业和经济预测。

另一家跨国公司在制造业转型过程中，从分析自己的数据中学到了很多东西，因此决定创办一家公司，为其他公司做类似的工作。现在，该公司为许多制造业客户汇总车间和供应链数据，并销售软件工具来改善他们的业绩。这项服务业务现在已经超过了公司的制造业务。

如此， 你可以了解到以上五点，大数据时代的浪潮无法阻挡，我们所需要做的就是遵从数据分析师的建议，实现用数据武装自己的公司。

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