舍恩伯格曾在《大数据时代》中断言：“世界的本质就是大数据。”尽管在企业界有各种各样对新技术、新模式的争议，但逐步清晰的是：以大数据、云计算、移动互联为核心的新技术、新模式与传统企业融合创新发展，正成为主流现象。

  生产西服的青岛红领，不再被定义为一家服装制造企业，而是被认为是一家大数据、平台公司；特斯拉是一家汽车公司，而其产品却被视为是一个移动互联终端；Google是一家以搜索引擎起家的网络公司，却不断推出无人驾驶新技术，引领了汽车工业的发展。这一切的背后，无一不是大数据从传说到现实当中的具体应用。

  如果说世界的本质是大数据，那么该如何用大数据来驱动企业未来的发展呢？这里，我们总结数据赋能四步法（见图3-8）：以数据思维洞察市场，以数据方法优化运营，以数据飞轮驱动组织，以数据资产实现增值。

  我们的生活中无时无刻不在产生数据。你今天几点起床？刷牙用了几分钟？坐在马桶上的时候你在想什么或者阅读什么书？这个星期喝了几罐可乐？这个月逛了几回超市？数据本身不会创造价值，但是当数据被挖掘之后，将可能会产生极大价值。

  不知道大家注意到没有，逛超市买可乐的时候，一些醒目的字眼被印制在可乐的罐子上。比如“型男黄老邪”，又如“愚蠢的人类”，当你拿起一罐印着“邻家女孩”标签的可乐的时候，是否感觉有点好玩儿？

  可口可乐公司通过大数据分析发现，可乐的目标消费群体对昵称的使用非常频繁，这些昵称不仅仅被使用在网络上，而且被频繁使用在生活中。比如琪姐姐喜欢“喵星人”，比如洁哥哥是个“表情帝”，比如看官您可能“天然呆”，也可能是个“高富帅”，总之呢，可乐公司把最耳熟能详的词汇利用数据分析的方式给抽取出来了，并且在海量的抽取词中，通过三重标准，即声量、互动性、发帖率来评判，最终确认300个积极向上且符合可口可乐品牌形象的特色关键词。

  数据思维的厉害之处不在于玩乐，而在于洞察市场，在活动过程中，AdMaster公司（可口可乐数据分析合作伙伴）建立了一套完整的社会化聆听系统，通过实时数据挖掘，建立的消费者名单，并第一时间告知广告公司哪些消费者需要互动了，并将互动记录保留下来供后续沟通用。当“闺蜜”、“宅男”、“小清新”、“积极分子”、“技术男”、“纯爷们”、“氧气美女”等词汇进入消费者视野的时候，可乐的销售业绩又创新高。2013年6月，可口可乐在中国销量较去年同期实现两位数增长。

  总结以上的案例，我们大家可以这样理解：大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。所以说数据本身并不产生价值，但能够最终靠数据挖掘来创造价值。

  农夫山泉的矿泉水静静地摆放在大街小巷的便利店里，来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到各个网点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个，依规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员，每天会产生的数据量在10M，农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。

  从2008年开始，业务员拍摄的照片就这么被收集起来，如果按照数据的属性来分类，“图片”属于典型的非关系型数据（非关系型数据还包括视频、音频等）。要系统地对非关系型数据来进行分析是农夫山泉CIO（首席信息官）胡健设想的下一步计划，这是农夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步骤。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析，如果人的位置有更多的方式能被监测到，那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷，而描绘画卷的是一组组复杂的“0、1、1、0”。

  基于上述场景，农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。

  在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相关的产品（350ml饮用水），在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通常的做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。”

  在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，该送多少；其次，让400家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。也就是说，销售的最前端成为一个个神经末梢，它的任何一个痛点，在大脑这里都能快速感知到。

  日常运营中，我们会产生经营数据、产业链数据、设备数据、社会化数据等，这一些数据都是通过工具按时间维度定时抽取到数据库中。在价值维度方面，数据运营可以自动决定产品的功能、定价、员工的薪酬等等。从空间维度上，实现精细化管理，实时传送数据。利用数据管理，能轻松实现精准的管控，真正的实现数据驱动企业（见图3-9）。

  亚马逊的首席执行官贝佐斯从1994年开始做网上书店，与雅虎的杨致远一样，是美国互联网界的前辈。曾经的网易、雅虎从盛极一时到黯然没落也不过二十年光景，而贝佐斯领导下的亚马逊却一路高歌猛进，从一家网上书店开始，成为了美国最大的互联网商城，如今亚马逊的云计算业务已然领先全球，2016年其公司市值突破2600亿美元，历史上第一次超越了传统零售业巨头沃尔玛，在商业竞争激烈，技术变革飞速的当今时代，不能不说亚马逊的发展是一个奇迹。

  从华尔街投资者的角度来看，亚马逊的投资回报率并不是最高的，贝佐斯也一直被华尔街看做一个顽固分子，金融分析师们嘲笑亚马逊的投资回报率只有4.5-6%。而贝佐斯却完全不理会这些，他在2009年致股东们的信当中得意洋洋地写道：“我们的452个目标中，净收入、毛利润和运营利润等字眼一次也没出现。”贝佐斯极其强调使用者真实的体验，在1994年网上卖书开始，亚马逊利用各种新技术优势来优化使用者真实的体验，比如鼓励读者写书评，利用读者购买的图书来推荐其他相关这类的产品等等，这些都是传统的书店没法做到的。

  这些创新在今天已经被无数家企业模仿，亚马逊为了保持竞争优势，在物流体系上投入巨资，提高库存周转，加快货物递送速度，顾客不仅仅能够很快收货，且能在线查询订单情况，今天阿里和京东的很多服务，便是受启发于当初的亚马逊，而后更加发扬光大。贝佐斯一直强调的使用者真实的体验，充分的利用了新技术达成，而贝佐斯崇尚的“数据飞轮”理论，则是亚马逊重视使用者真实的体验的理论化表达。

  如图3-10所示，亚马逊的数据飞轮是一个以客户体验（Customer Experience）为起点的增长（Growth）模型，通过挖掘电商数据背后的客户行为规律，不断的提高客户体验和满意度。如果亚马逊可提供卓越的使用者真实的体验，网站的流量（Traffic）自然会增加，更多的流量将会吸引卖家（Sellers）到平台上开店，这样消费者就有了更为丰富的选品（Selection），丰富的选品逐步提升客户体验，驱动飞轮运转，公司就获得了持续的增长（Growth）。

  这个“数据飞轮”理论，不仅仅适用于电商，而且适用于所有的企业。亚马逊孜孜以求的卓越使用者真实的体验，形成了它的壁垒，亚马逊不单单是网上书店、零售百货公司，更是一家技术公司、数据公司。亚马逊飞轮理论，揭示了做企业要先创造用户价值，后产生商业经济价值的规律。亚马逊在长达二十年的时间里，不断创造最佳使用者真实的体验，且出巨资构建了大量基础设施，这让投资回报率始终没很高，然而公司的用户却从始至终保持增长且有很高的忠诚度，这帮助亚马逊打败了众多竞争对手。

  判断一个企业内部是否形成了“数据飞轮”，要看企业运行的所有的环节是否有数据的支撑。在公司运营当中，有四个区域是需要数据飞轮驱动的，分别是用户反馈区域、营销渠道区域、消费交易区域和平台合作区域。

  在数字时代，企业要重视数据资产的管理，数据资产是指由企业拥有或者控制的，能够为公司能够带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。在资产的释义中，我们大家可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们大家可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为公司能够带来经济利益的数据资源。什么样的数据资源能转换为数据资产呢？

  例如：在征信系统当中的“失信人”数据，对于贷款平台来说是很重要的信息，可以轻松又有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益，此类数据也非常容易变现，这就是直接产生价值的数据。

  而间接产生价值的数据，往往能够最终靠网络以及程序收集，比如通过爬虫程序、机器学习等技术，对网络上的数据来进行广泛收集和处理，进而形成知识图谱类的信息，从而也产生了价值，这样的数据资产估值也非常高。

  关于数据资产增值，我们的角度来看这样一个例子，企查查于2014年正式成立，并在2015年2月获得华兴资本的数百万天使轮投资，同年6月获得1000万元的Pre-A轮融资，投资方为创东方资本、燧石资本。该公司从成立算起，不到一年就实现了盈利。他们的核心是什么呢？是数据资产！

  企查查的定位是一款企业信息查询工具，立足于企业征信的相关信息整合，经过深度学习、特征抽取和使用图谱构建技术，为用户更好的提供全面、可靠、透明的数据信息。企查查终端所有企业工商信息均实时同步更新，汇集了目前国内市场中的80个产业链，8000个行业，6000个市场以及8000多万家企业数据，市场用户占有率稳居全国第一位。通过企查查，用户能实时查询企业相关的工商登记信息，年报，股东信息，投资人信息，涉诉，失信，拥有商标，知识产权，企业证书，主要人员信息，变更记录等信息。

  企查查提供的情报是主动采集自企业的经营行为，绝大多数的此类数据，都可以从网络上以爬取的方式获得，企查查只是做了清洗和加工。例如，A与B进行了通话，假设可以爬取到网络数据，那么分析后可得出A与B有关联，但并不能挖到A与B的手机号、通话内容等隐私数据。此外，企查查还跟销售易、纷享逍客等企业级产品有过合作，由企查查免费提供接口，合作产品就作为一个自然的流量入口，这也是企查查早期的一种重要获客方式。

  数据本身并无价值，而通过处理的数据，则可以变现为资产，甚至实现高倍增值，这里的核心是获取数据及处理数据，并要寻求合适的商业场景，以数据资产实现增值。返回搜狐，查看更加多