所评图书：

书名：《企业的大数据战略》

作者：（荷）马克·冯·里吉门纳姆

译者：盛杨燕

出版社：浙江人民出版社

出版日期：2017年6月

 

阅读荷兰著名的大数据战略家、全球顶尖大数据影响力人物之一马克·冯·里吉门纳姆所著的《企业的大数据战略》一书，我们可以径直翻到第六章。书作者在这一章列举了全球范围内多大18个行业中，大数据应用的案例。

首先来看农业。拖拉机、土壤栽培的设备、喷雾器、收割机、挤奶器，等等，这些农业机械在装备了传感器后，变成了智能控制体系中的终端，可以预见问题，能够在实际损害来临之前按照预设方案采取行动并发出警示。而农业大数据更加令人振奋的应用，还将大幅提高农户、农业企业识别、理解、利用土壤和作物中各种变量的量化信息，家禽家畜的饲养也进行类似的升级优化。再加上天气信息纳入联网管理，种地就因此摆脱了农业出现以来几千年一直延续不变的“靠天吃饭”。

汽车业给汽车产品装备传感器，纳入大数据，可以极大的提高驾乘者对于车辆的操控以及对于风险的管理。很清楚的是，在未来，汽车驾驶与在游戏中驾驶车辆，在虚拟现实的体验中完成驾驶，体验感将趋于统一。当然，《企业的大数据战略》书中就此提到大多是关于汽车企业、汽车车主因此获得的好处，需要提醒的是，如果，这里提出的只是假设，如果车主有非常糟糕的驾驶习惯，例如驾车时吸烟、不系安全带、打电话，以及热衷于在没有交通监控设施的路段超车或逆行等，智能化的汽车终端很可能会将这些信息反馈给汽车公司，以及跟汽车公司购买这些信息的保险公司，嗯，其结果，你懂的。

消费品业已经进入大数据阶段，已经非常娴熟的使用这一技术方式来提升客户满意度、加快品类的细分、优化营销活动、改善供应链管理，当然，你应当清楚的是，从消费者的角度，我们因此变得更加频繁的实施购买，我们的消费心理因为被企业所洞察而更可能完成冲动消费。

教育行业应用大数据，未来将走向为每个学生量身定做个性化学习方案、程序过程、丰富体验的方式，当然，随之而来的还有实时监控。这很可能并不令人感到愉快，特别是家长和学生——谁不是在某种程度上的偷懒中，应付学业，然后慢慢的在一些学科、单元内容中增强兴趣，或是因为考试压力被动的增加时间投入，最后不无遗憾的迎来升学考试的呢？正在大幅度进化增强的神经科学，与大数据的结合，会成为偷懒学生的噩梦。

书中第六章还介绍了能源、金融服务、游戏、医疗、制造等行业的一些领先企业在大数据应用中采取的做法，以及因此获得的效益。

《企业的大数据战略》这本书就大数据应用方法，给出了系统性的解读和建议，对于企业界读者完整理解大数据的特征、效益、问题及趋势，具有重要意义。

大数据有什么特征？书作者谈到，人们通常会用高速度（velocity）、多样性（variety）、大体量（volume）三个特征（3V）来解读大数据，但要更充分的反映最近几年来大数据在商业应用中的变化，还可以加入另外的4个V，即真实性（veracity）、可变性（variability）、可视化（visualization）、高价值（value），合称为7V特征。这其中值得强调的是，大数据的可变性，已经在近年来的商业实践中得到了比较清晰的体现，特别是在对涉及情感分析的数据进行分析时，必须对此进行认真的考量。而可视化意味着，需要将大量可理解的数据用易读和易理解的方式予以呈现。

大数据在几年前就已经成为热词，相比之后陆续提出的一些新概念，似乎已经不再时髦，这就是问题所在——当前各国仍在发力建设大数据基础设施，着力为数据安全建立软硬件保障，而大数据工程师短缺的问题一直没有得到很好解决；另外，围绕大数据引发的数字时代隐私边界争议，也一直没有消弭。这些因素决定着，无论是公共部门、企业，还是个人，仍需高度重视大数据应用，而不是真的将之作为一个已经过时的概念，转而去追逐其他的“风口”概念。

书中分析指出，大数据将出现7大发展趋势，包括随着移动互联普及率和渗透率的双重上升，将使得大数据应用的商业价值提高；实时大数据将成为新的投资、发展“风口”；物联网是大数据潮流中最为显著的趋势；量化自我运动的兴起（量化自我信息然后进行数据转化，这也不出意料的引发了争议，被认为是让人彻底走向物化、异化的方式）；社交大数据将获得进一步的重视；企业界将加速对于政府公开数据的应用；探索大数据与游戏化的更深入结合，改善人们在工作、学习中的体验质量，在更加愉快的体验中完成任务。

对于企业人来说，布局大数据战略，要首先考虑如何将运营和大数据融入公司的整体管理，明晰使用大数据的直接原因（不要模糊化描述，而应当非常具体的予以陈述），在此基础上设定理想的大数据应用目标，选择恰当的工具，进行探索后予以启动。

要让企业内部的主要资源、人手都加入到大数据战略的应用中去，避免部分部门、团队基于狭隘的利益考量而拒绝共享数据、配合操作，可以考虑采取的策略是首先启动内部大数据应用，比如，使用大数据手段来更新客户关系管理，要展现大数据手段分析诸多非结构化数据的优点，并通过大数据预测，来证明其高水平应用的潜力；又如，使用大数据来改善企业公共关系实施，通过大数据手段更为全面深入的挖掘有关利益相关者的深刻见解、识别特定利益相关者的特征并预测其行为趋向，在公共关系危机中采取更为恰当的应对措施，等等。