比利比恩（Billy Beane）是美國奧克蘭運動家棒球隊的總經(jīng)理。2002年，在競爭激烈的美國職業(yè)棒球聯(lián)盟，奧克蘭運動家隊無論在人員和物質(zhì)配備以及資金實力上都只是 “下三流”之列。然而，憑借耶魯大學(xué)數(shù)據(jù)分析高材生——胖子彼得的幫助，比恩經(jīng)過分析數(shù)據(jù)和晦澀難解的棒球統(tǒng)計學(xué)，找到了一批表面上看去都身懷缺點、性格怪癖，但骨子里卻都擁有在棒球運動的某方面具備超強能力、被價值低估的棒球手，最終以突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)營模式，取得驕人的比賽成績，甚至達到了比肩實力雄厚的紐約揚基隊的程度！

　　這一真實案例被邁克爾劉易斯(Michael Lewis)記錄在了《點球成金》(Moneyball)一書中。前不久，大明星布拉德皮特出演了該書的電影版，掀起了一陣數(shù)據(jù)挖掘熱，就連默默無名的數(shù)據(jù)分析師的工作也成為了影迷們好奇的焦點。美國哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計學(xué)家兼政治科學(xué)家安德魯格爾曼說：“文化已經(jīng)發(fā)生了改變。現(xiàn)在人們的想法是，數(shù)字和統(tǒng)計學(xué)是有趣的，是一種很酷的東西。”

　　所謂數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），是一種透過數(shù)理模式來分析企業(yè)內(nèi)儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。根據(jù)科技研究公司IDC的估測，全球數(shù)據(jù)的規(guī)模如今每兩年就會增長一倍。隨之而來的劇變體現(xiàn)為4個V的變化。第一，數(shù)據(jù)體量（Volume）巨大，從TB級別躍升到PB級別；第二，數(shù)據(jù)類型（Variety）繁多，網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等都成為新的龐大數(shù)據(jù)源泉。第三，價值（Value）密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，有用的數(shù)據(jù)可能僅僅有一兩秒。第四，處理速度（Velocity）快，“1秒定律”和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。

　　顯然，“大數(shù)據(jù)”的崛起為商業(yè)洞開了一扇新的大門。

　　毋庸置疑，數(shù)據(jù)至上的思考方式早已為方方面面帶來很高的回報。譬如：沃爾瑪?shù)瘸�級零售商早已開始對銷售額、定價以及經(jīng)濟學(xué)、人口統(tǒng)計學(xué)和天氣數(shù)據(jù)進行分析，藉此在特定的連鎖店中選擇合適的上架產(chǎn)品，并基于這些分析來判定商品減價的時機；UPS等貨運公司也正在對卡車交貨時間和交通模式等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，以此對其運輸路線進行微調(diào)。而一些社交型交友網(wǎng)站也經(jīng)常會仔細查看其網(wǎng)站上列出的個人特征、回應(yīng)和交流信息，用來改進其算法，為想要約會的男女提供更好的配對……而如今的“海量數(shù)據(jù)”，更在規(guī)模和范圍上帶來轉(zhuǎn)折：物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。它們因“數(shù)據(jù)”集結(jié)在一起，進而變成企業(yè)未來價值升級所需關(guān)注的新競爭領(lǐng)域。

　　美國麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的經(jīng)濟學(xué)教授埃里克布呂諾爾夫松曾把“大數(shù)據(jù)”的潛在影響力比喻成“顯微鏡式的一場數(shù)據(jù)測量革 命”。在商業(yè)、經(jīng)濟及其他領(lǐng)域中，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。研究報告稱，數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的管理活動正在企業(yè)界中蔓延開來，而且這種管理活動正開始獲得回報。“那些采用‘數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策’模式的公司能將其生產(chǎn)力提高5%~6%，這種生產(chǎn)力的提高是很難用其他因素來解釋的。”

　　據(jù)悉，僅僅在美國，就面臨14萬～19萬具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力（基于對海量數(shù)據(jù)的研究）的管理人員和分析人員的人才短缺。麥肯錫全球研究院的分析表明，為了充分利用海量數(shù)據(jù)的潛力，企業(yè)和政策制定者必須克服以下的挑戰(zhàn)：

　　1.使海量數(shù)據(jù)更容易獲得和更具時效性。在制造業(yè)，對來自研發(fā)、設(shè)計和制造單元的數(shù)據(jù) 資料進行整合，以推動并行工程，可以縮短產(chǎn)品上市時間。

　　2.利用數(shù)據(jù)和實驗揭示可變性和提高績效。隨著企業(yè)以數(shù)字形式創(chuàng)建和存儲的交易資料越來越多，它們可以收集更準(zhǔn)確、更詳盡的績效信息，包括從產(chǎn)品庫存到員工病假天數(shù)的各種信息。

　　3.對消費人群進行細分，量身定制 服務(wù)。海量數(shù)據(jù)使企業(yè)能夠創(chuàng)建分類更精細的細分市場，并量身定制恰當(dāng)?shù)姆��?wù)，更好地滿足消費者需求。

　　4.利用自動化算法替代和支持人工決策。先進的分析算法可以大大提高決策效率和質(zhì)量，減小風(fēng)險，并發(fā)掘出隱藏的、有價值的洞見。

　　5.創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品和服務(wù)。為了提高下一代產(chǎn)品的開發(fā)水平，以及創(chuàng)建具有創(chuàng)新性的售后服務(wù)，制造商正在充分利用從產(chǎn)品使用中獲得的數(shù)據(jù)。而實時定位數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，已經(jīng)創(chuàng)造了從導(dǎo)航定位到個人跟蹤的一系列基于位置的全新移動服務(wù)。

　　針對上述話題，本期封面將關(guān)注以下幾個關(guān)鍵的問題：數(shù)據(jù)時代，企業(yè)新的利潤從哪里來？大數(shù)據(jù)時代新的商業(yè)思維模式為何？如何利用“大數(shù)據(jù)”為社會化營銷助力？傳統(tǒng)企業(yè)（諸如企業(yè)招聘）如何借數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置……而所有這些問題的歸宿都是同一個命題：大數(shù)據(jù)時代，究竟誰能贏，如何贏？

　　數(shù)據(jù)已經(jīng)坐到了駕駛員的位置上，它就在那里，有用且寶貴，甚至還很性感而時尚。