互聯網產生大數據，隨著互聯網技術的不斷發展，數據也將像能源、材料一樣，成為戰略性資源。市場研究公司MarketsandMarkets最新發布的一份報告預計，從2013年到2018年，全球大數據市場將會出現年均26%的增長率，即從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。如今，“大數據”早已滲透到我們的生活中，衍生出了形形色色的數據應用，涵蓋制造、營銷等各個方面。大數據促進了信息融合和產業跨界，成為了企業向新業態轉型變革的驅動力量。
傳統的商務智能已經應用了數據倉庫和數據挖掘的技術，對企業自身的數據進行存儲、清洗、索引和分析，并能夠提供包括客戶價值評價、客戶滿意度評價、服務質量評價、營銷效果評價、市場需求評估等各種基于簡單統計和關聯挖掘的報表——這些統計結果對于企業自身評估和決策起到了重要的作用。在2013年的大數據時代，商務智能積累起來的的數據量則是企業創新業務模式技術和理念的基礎，目前企業正在利用大數據得出的判斷開發新產品，開辟新的收入來源甚至造就了大數據驅動的企業文化。在從傳統向大數據時代過渡的過程中，企業必須打破僵化的量化和成本控制思路，發展靈活機動的解析和判斷方法，逐漸通過大規模自動化預測解析實現企業最優發展。只有這樣他們才能真正通過大數據找到有利可圖的商業模式，依托數據開發出新產品來。
不幸的是，許多企業仍然停留在非常僵化的模式中，他們還是一味地從成本控制和存儲可擴展性的角度來利用大數據：學會不斷的存儲數據，卻無法從中提取出價值。大數據作為企業變革的驅動力的關鍵首先在于企業能夠通過深入數據分析，實現自身優化的基礎。舉個典型的例子，長虹在自己的生產線上，通過大量傳感器，記錄生產環境的溫度、濕度、粉塵等等，通過這些量化指標與產品質量的關聯分析，得到影響產品優品率和良品率的關鍵因素，從而通過環境因素控制，明顯提高了產品的優品率。因此，數據分析比存儲的意義重要的多，在大數據時代，數據分析能力的強弱，類似于工業時代制造工藝的先進與否，真正融入了大數據的企業，都具行業領先的快速分析能力。此外，針對制造業而言，傳感器數據分析、物聯網在工業和消費級市場快速發展的勢頭，均驅動了大數據引領這場變革。比如一家企業的傳感器，能夠每秒產生出數百次的事件，實時處理這些數據難度很高。特別是當實時處理的傳感器數據，激增到一天5TB的時候，如何快速的分析數據，就成為了尤為關鍵的瓶頸。最后，企業需要開放的心態對數據進行包容互換，企業有了大量數據和一定的分析能力后，不能固步自封，而要充分借助社會的力量，盡最大可能發揮數據潛藏的價值。
目前，Google、 Facebook 和 LinkedIn等都是大數據公司的先行者，它們已經經歷了這些發展階段。當大數據業務在互聯網公司中越發成熟時，也正是其它企業擁抱大數據創造價值和積累競爭力的時候。針對中國制造業而言，部分的領先汽車制造企業也開始采用大數據作為變革的突破點，利用大數據來優化業務流程，通過為汽車安裝大量傳感器和儀表來采集汽車駕駛信息，包括車輛運行狀況和消費者操控汽車的方式數據，進而優化用戶體驗。同時，也通過對互聯網大量非結構化數據進行采集來了解消費者態度和需求，為企業的生產決策做支撐。
關于大數據話題的炒作與爭論似乎永無停歇，但全球數據量迅猛增長、每十八個月總量翻上一倍的客觀現實卻沒人能夠否認。2013年，企業這對這些新增數據的利用已經延伸到我們生活中的幾乎各個方面，只是有些相對直觀、有些卻在悄然發生。如果企業仍把過時的技術或技能想像成大數據，最終因解析能力跟不上而受傷的還是他們的生意，未來他們只會失去這塊戰場，將機會拱手讓給真正懂大數據技術的競爭對手。
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本文標題：大數據成企業變革驅動力量
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