無論是對中國政府,還是就中國的商業(yè)組織而言,《大數據》都是一本重要的書。大數據及其分析,將會在未來10年改變幾乎每一個行業(yè)的業(yè)務功能。任何一個組織,如果早一點著手大數據的工作,都可以獲得明顯的競爭優(yōu)勢,正如早期在“小數據”時代脫穎而出的競爭者一樣,如第一資本金融公司、前進保險公司、萬豪酒店等等。時光荏苒,現在到了抓住大數據機遇的時候了。
大數據之所以產生,是因為今天無處不在的傳感器和微處理器。我們正在邁進普適計算的時代。其實,所有的機械或電子設備都可以留下數據痕跡,這些痕跡表明了它的性能、位置或狀態(tài)。這些設備和使用它的人,通過互聯網互相交流,又形成了另外一個龐大的數據源。當這些數據和來自其他媒體、無線或有線電話、有線電視、衛(wèi)星等等來源的數據相結合的時候,更加顯得龐大無比。
這些數據可以被使用,這意味著我們可以把所有的商業(yè)或組織活動都視為大數據的問題。如今的制造業(yè),大多數機器上都已經安裝有一個或多個微處理器,已經進入了大數據的狀態(tài)。消費營銷行業(yè),無數顧客的交易觸點和網上點擊的流量,也成了大數據的問題。谷歌甚至認為其無人駕駛汽車也是一個大數據的問題。
世界各國的政府也開始認識到,他們坐擁海量數據,這些數據都有待分析。在亞洲國家的政府,也出現了大數據戰(zhàn)略以及基于數據分析的方案和倡議。去年,新加坡成立了德勤數據分析研究所(DAI),這個新的機構是由新加坡政府經濟發(fā)展委員會資助成立的。德勤數據分析研究所的目標,就是引領政府和企業(yè)對于數據的研究和應用。新加坡政府還資助了幾所大學開展大數據和數據分析的研究活動。
任何一個組織,要抓住大數據的機遇,就必須做好幾個方面的工作。從技術角度來看,首先要收集并且開發(fā)特定的工具,來管理大規(guī)模并行服務器產生的結構化和非結構化數據,這些數據,可能是自己專有的,也可能來源于“云”。其次,每一個組織都需要選定分析軟件,用它來挖掘數據的意義。但可能最重要的是,任何組織都需要人才來管理和分析大數據。這些人被稱為“數據科學家”,他們集黑客和定量分析員的優(yōu)勢和特長于一身,非常短缺。聰明的領導人,將想方設法留住這類人才。
不少公司都意識到了這種難得的機遇,現在已經采取了行動。例如,通用電氣將投資15億美元在舊金山灣區(qū)建立一個全球軟件和分析中心,作為其全球研發(fā)機構的一部分。這個中心擬雇用至少400名數據科學家,現在已經有180名各就其位了。通用電氣在全球擁有超過1萬名工程師從事軟件開發(fā)和數據分析工作,通過共同的分析平臺、訓練、領導力培訓以及創(chuàng)新,他們的努力得以協調合作。通用電氣對于大數據的研究活動,相當一部分集中在工業(yè)產品上,例如機車、渦輪機、噴氣發(fā)動機以及大型能源發(fā)電設施。
對任何一個試圖通過大數據獲得成功的組織來說,通用電氣的投資規(guī)模和雄心都是一個榜樣。在很多領域,中國政府和中國的企業(yè)都有雄心勃勃的計劃,這引起了全世界的關注,這些雄心和計劃,現在應該拓展到大數據的領域。涂子沛先生的這本書,將在這個重要的領域,為中國政府和企業(yè)的努力提供引導和幫助。