挖掘全新的海量信息流將為公司業(yè)績帶來革命性的提升，前提是：你要改變制定決策的文化。以下是大數(shù)據(jù)助力管理變革的五大挑戰(zhàn)。

管理大師戴明（W. Edwards Deming）與德魯克（Peter Drucker）在諸多思想上都持對立觀點，但“不會量化就無法管理”的理念卻是兩人智慧的共識。這一共識足以解釋近年來的數(shù)字大爆炸為何無比重要。

簡而言之，有了大數(shù)據(jù)，管理者可以將一切量化，從而對公司業(yè)務(wù)盡在掌握，進而提升決策質(zhì)量和業(yè)績表現(xiàn)。

關(guān)于亞馬遜那些耳熟能詳?shù)墓适抡诒瘟怂恼嬲龑嵙Α@些先天帶有數(shù)字基 因的公司所能做到的事，是上一代商業(yè)領(lǐng)袖夢寐以求的。但實際上，大數(shù)據(jù)的潛力也可以幫助傳統(tǒng)企業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，甚至幫它們獲得更好的機會提升其競爭優(yōu)勢（線上企業(yè)一直都知道其核心競爭力來自于對數(shù)據(jù)的理解力）。

隨著大數(shù)據(jù)之工具與理念的不斷傳播，許多深入人心的觀點將被撼動，比如經(jīng)驗的價值、專業(yè)性與管理實踐。各個行業(yè)的商業(yè)領(lǐng)袖都會看清運用大數(shù)據(jù)究竟意味著什么：一場管理革命。

但是，伴隨商業(yè)世界其他一些深刻的變革，公司向“大數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)型必將遭遇巨大的挑戰(zhàn)，它需要公司領(lǐng)導(dǎo)層擁有一手的數(shù)字化能力（或者，在其他一些情況下，需要的可能是會放手的領(lǐng)導(dǎo)）。

有什么新鮮的？

企業(yè)高管們有時會問：“‘大數(shù)據(jù)’不就是‘?dāng)?shù)據(jù)分析’的另一種說法嗎？”

二者確實相關(guān)：和之前的“數(shù)據(jù)分析”一樣，大數(shù)據(jù)運動也力圖從數(shù)據(jù)中收集智慧，并將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)的優(yōu)勢。但二者有三個顯著差別：

• 規(guī)模性：現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)每秒鐘產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，比20年前整個互聯(lián)網(wǎng)儲存的數(shù)據(jù)還要多。企業(yè)因此需要處理單個數(shù)據(jù)集就包含大量拍字節(jié)（petabytes）的信息，而且這些信息還不僅來自互聯(lián)網(wǎng)。

• 高速性：對于很多應(yīng)用程序來說，數(shù)據(jù)生成的速度比數(shù)據(jù)規(guī)模更重要。實時或者近乎實時的信息，能讓一家公司比競爭對手更為靈活敏銳。

• 多樣性：大數(shù)據(jù)形式多樣，社交網(wǎng)站上發(fā)布的信息、更新、圖片；傳感器上顯示的內(nèi)容；手機上的GPS信號等等。

  大數(shù)據(jù)幾種最主要的來源大都是全新的，比如來自社交媒體的海量信息，都跟那些社交網(wǎng)站本身一樣新：Facebook上線于2004年，Twitter于2006年。然而，公司數(shù)據(jù)庫雖然存儲著海量信息，卻直到最近還難以加工處理大數(shù)據(jù)。與此同時，用來計算數(shù)據(jù)的所有相關(guān)設(shè)備—存儲器、內(nèi)存、處理器、寬帶等等的成本在持續(xù)降低，這意味著，從前昂貴的數(shù)據(jù)密集型處理手段正迅速地變得經(jīng)濟實惠。

越來越多的商業(yè)行為正在數(shù)字化，加之全新的信息源與更便宜的設(shè)備，我們將被這一切帶入一個新紀(jì)元：一個海量數(shù)據(jù)在商業(yè)世界無孔不入的時代。這些閑置的數(shù)據(jù)大都是非結(jié)構(gòu)化的，沒有被整理過—胡亂丟棄在數(shù)據(jù)庫中無法使用。但是，在這些雜亂無章的混亂中埋藏著大量的信號，孤單地等待被解讀。曾經(jīng)的“數(shù)據(jù)分析”將嚴(yán)謹?shù)募夹g(shù)引入了決策制定，而“大數(shù)據(jù)”讓這種嚴(yán)謹決策變得更加簡單而強大。正如谷歌研究主管彼得?諾爾維格（Peter Norvig）所說的那樣：“我們并沒有更好的算法，我們只是有更多的數(shù)據(jù)?！?/span>

數(shù)據(jù)決定業(yè)績

為了彌合這種尷尬的缺失，我們在麻省理工學(xué)院的數(shù)字商業(yè)中心（MIT Center for DigitalBusiness）組織了一個團隊，與麥肯錫的商業(yè)技術(shù)部、沃頓商學(xué)院的同事洛林·希特（Lorin Hitt）以及麻省理工學(xué)院的博士生西克揚·金（Heekyung Kim）一起合作，考察大數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司是否業(yè)績更佳。我們對北美330家上市公司的高管進行了結(jié)構(gòu)性訪談（structured interview，這是一種對訪談過程高度控制的訪問。訪問的過程高度標(biāo)準(zhǔn)化，即對所有被訪者提出的問題，提問的次序和方式，以及對被訪者回答的記錄方式等是完全統(tǒng)一的?！g者注），調(diào)研其組織與技術(shù)管理實踐，然后從年報和其他一些獨立信息源那里收集它們的業(yè)績數(shù)據(jù)。

很顯然，不是每家公司都喜歡數(shù)據(jù)驅(qū)動型的決策制定過程。事實上，我們發(fā)現(xiàn)，各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)的態(tài)度和應(yīng)用方法五花八門。但是，透過所有的分析，我們發(fā)現(xiàn)一種顯著的關(guān)聯(lián)性：越是那些自定義為數(shù)據(jù)驅(qū)動型的公司，越會客觀地衡量公司的財務(wù)與運營結(jié)果。尤其是，運用大數(shù)據(jù)做決策的那些行業(yè)前三名企業(yè)，比其競爭對手在產(chǎn)能上高5%，利潤上高6%。如果把勞動力、資金、購買服務(wù)和投資傳統(tǒng)技術(shù)的投入都納入計算，這些企業(yè)的表現(xiàn)依然卓越。它不僅有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性和經(jīng)濟上的重要性，而且也反映在其股票估價的增值上。

決策文化變革

高價智囊請閉嘴大數(shù)據(jù)最至關(guān)重要的方面，就是它會直接影響企業(yè)怎樣做決策、誰來做決策。在信息有限、獲取成本高昂、且沒有被數(shù)字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的。因為他們擁有多年累積的經(jīng)驗，并將觀察到的商業(yè)模式和組織內(nèi)部關(guān)系內(nèi)化到了自己的思維與行為中。我們可以給這種決策者和決策過程貼個標(biāo)簽：直覺主義。

的確有一些資深高管忠實于數(shù)據(jù)，一旦數(shù)據(jù)否定了他們的直覺，他們會拋棄個人觀點。但是我們相信，在今天的整個商業(yè)世界中，人們?nèi)匀桓嘁蕾噦€人經(jīng)驗和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。

讓數(shù)據(jù)做主有志于引領(lǐng)企業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的高管們，可以從以下兩個最簡單的技巧開始。

• 要養(yǎng)成習(xí)慣問：“數(shù)據(jù)怎么說？”每當(dāng)遇到重大決策的時候，要緊跟著這個問題進一步問：“這些數(shù)據(jù)從哪兒來的？”“這些數(shù)據(jù)能得出什么分析？”“我們對結(jié)果有多大信心？”（員工能從高管的這種行為中迅速接收到信息。）

• 他們要允許數(shù)據(jù)做主；當(dāng)員工看到一位資深高管聽任數(shù)據(jù)推翻了他的直覺判斷—這將是改變一家公司決策文化的最大力量。

在確認哪些問題需要解決的階段，毫無疑問，專業(yè)技能仍然至關(guān)重要。傳統(tǒng)領(lǐng)域的專家，因為對所在行業(yè)的深刻理解，可以清楚地識別機遇與挑戰(zhàn)。比如PASSUR公司一直極力從全美主要的航空公司挖人，越多越好。因為擁有豐富的航空業(yè)運營知識，在PASSUR尋找下一個市場機會的時候，這些人的價值不可估量。

隨著大數(shù)據(jù)運動的推進，這些傳統(tǒng)領(lǐng)域的專家也會轉(zhuǎn)變角色。他們的價值不在于提供類似那些高薪人士的“直覺主義”的答案，而在于他們善于發(fā)現(xiàn)真問題。“電腦有什么用呢？它們只知道給答案?！碑?dāng)天才畫家畢加索這么說的時候，他一定很懷念那些傳統(tǒng)領(lǐng)域的專家。

五大管理挑戰(zhàn)

• 領(lǐng)導(dǎo)力

  那些在大數(shù)據(jù)時代獲得成功的企業(yè)，并不是簡單地擁有更多或者更好的數(shù)據(jù)，而是因為他們的領(lǐng)導(dǎo)層懂得設(shè)計清晰的目標(biāo)，知道自己定義的成功究竟是什么，并且找對了問題。

  大數(shù)據(jù)的力量并不會抹殺對遠見與人性化洞察的需求。相反，我們?nèi)匀恍枰@種領(lǐng)導(dǎo)者—他們能抓住某個絕好的機會、懂得如何開拓市場、用自己的創(chuàng)意提供那些相當(dāng)新奇的產(chǎn)品和服務(wù)，并且巧舌如簧地勾勒出一幅激動人心的前景，說服下屬們激情澎湃地為此拼命工作，最終成功贏得顧客。未來十年獲得成功的企業(yè)，其領(lǐng)導(dǎo)者必然具備以上特質(zhì)，與此同時推進了公司決策機制的轉(zhuǎn)型。

• 人才

  隨著數(shù)據(jù)越來越廉價，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的相關(guān)技術(shù)和人才也變得越來越昂貴。其中最緊迫的就是對數(shù)據(jù)科學(xué)家和相關(guān)專業(yè)人士的需求，因為需要他們處理海量的信息。

  統(tǒng)計學(xué)很重要，但是傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)課程幾乎不傳授如何運用大數(shù)據(jù)的技能。尤其需要的能力是將海量數(shù)據(jù)集清理并系統(tǒng)化，因為各種類型的數(shù)據(jù)很少是以規(guī)整的形態(tài)出現(xiàn)的。

  視覺化工具和技術(shù)的價值也將因此突顯。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)家的涌現(xiàn)，新一代的電腦工程師必須能夠處理海量數(shù)據(jù)集。而設(shè)計數(shù)據(jù)試驗的技能，則會非常有助于彌補數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的復(fù)雜關(guān)系與因果之間的鴻溝。除此之外，那些最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要掌握商業(yè)語言，幫助高管把公司面臨的挑戰(zhàn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)可以解決的形式。毫無疑問，這類人才炙手可熱，很難找到。

• 技術(shù)

  處理海量、高速率、多樣化的大數(shù)據(jù)工具，近年來獲得了長足的改進。整體而言，這些技術(shù)已經(jīng)不再貴得離譜，而且大部分軟件都是開源的Hadoop，這個目前最通用的平臺，就整合了實體硬件和開源軟件。它接收涌入的數(shù)據(jù)流并將其分配至很便宜的存儲盤，同時它也提供分析數(shù)據(jù)的工具。

  盡管如此，這些技術(shù)需要的一整套技能對大部分企業(yè)的IT部門來說都是全新的，他們需要努力將公司內(nèi)外所有相關(guān)的數(shù)據(jù)都整合起來。只有技術(shù)遠遠不夠，但技術(shù)是整個大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略中不可或缺的部分。

• 決策

  一家高效的公司通常把信息和相關(guān)的決策權(quán)統(tǒng)一在一起。而在大數(shù)據(jù)時代，信息的產(chǎn)生與流通，以及所需人才都不再是以往那樣了。精明的領(lǐng)導(dǎo)者會創(chuàng)造一種更靈活的組織形式，盡量避免“自主研發(fā)綜合癥”，同時強化跨部門合作：收集信息的人要提供正確的數(shù)據(jù)給分析數(shù)據(jù)和理解問題的人，同時，他們要和掌握相關(guān)技術(shù)、能夠有效解決問題的人并肩工作。

• 文化

  大數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司要問自己的第一個問題，不是“我們怎么想？”而應(yīng)該是“我們知道什么？”這要求企業(yè)不能再跟著感覺走。

  很多企業(yè)還必須改掉一個壞習(xí)慣：名不副實的大數(shù)據(jù)驅(qū)動。我們發(fā)現(xiàn)很多這樣的企業(yè)，最常見的表現(xiàn)是，高管們明明還是按傳統(tǒng)方式做決定—以HiPPO，那些高薪人士的意見為主，卻拿出一份香艷的數(shù)據(jù)報告支撐自己的決定是多么英明。其實那不過是分配下屬四處尋找的專為這個決定做辯護的一堆數(shù)字。

毫無疑問，成功的路上荊棘密布。數(shù)據(jù)科學(xué)家不夠多；技術(shù)不只新，甚至新奇；把各種關(guān)聯(lián)當(dāng)作因果關(guān)系，由數(shù)據(jù)得到誤導(dǎo)性的模式；文化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)更是艱巨，比如，對隱私的關(guān)切已經(jīng)越來越突出。但是，大數(shù)據(jù)在技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)勢不可擋。

證據(jù)一目了然：大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的決策更高明。高管們要么擁抱這一現(xiàn)實，要么卷鋪蓋走人。在各個領(lǐng)域中，企業(yè)只有找到將數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)技能完美結(jié)合的方式，才能打敗對手。我們不能說，所有的贏家都會將大數(shù)據(jù)用于其決策制定。但數(shù)據(jù)告訴我們，這樣確實勝算最大。

（作者/安德魯·麥卡菲、埃里克·布林約爾松）

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