文：帆軟研究院
1.1 我們先來看看主流的大數據概念。
IBM提出大數據的5V特點：
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：
一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義:
“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
帆軟研究院總結來說，大數據一般指資料量級非常大，常規資料處理、資料儲存和資料分析能力無法滿足要求的資料。同時，“大數據”的“資料處理能力”是相對的，是不斷提高的，隨著大數據處理技術的發展，今天的大數據會成為明天的小數據。
1.2 我們的企業大數據，是個什麼概念
前面提到的這些大數據，對大多數企業來說，都是外部大數據。當前大家所說的“利用大數據來做某某事”，一般都指的是利用外部大數據。從帆軟研究院的經驗來看，當前的大數據應用更多在“富資料”行業：網際網路企業、電信企業、電商、金融服務業。而廣大非超大型的大中小型企業，並不一定擁有這樣的“富資料”的業務機會。但針對企業外部的大數據，有些開放的資料我們還是可以透過技術手段獲取和使用的。
每個企業日常經營和管理中都產生資料。比如考勤資料、銷售資料、銷售行為資料、生產資料、財務資料、採購資料人力資源資料等等。企業大數據是指全面記錄企業經營和管理活動的資料。
我們這個定義，是從企業實踐應用角度出發的，不過分強調資料量，即使資料不多，依然是企業大數據的一個組織部分。我們主要重視資料設計範圍的全面性。在企業資料化經營和管理中，只有全面的、相互關聯的資料才能發揮作用。
1.3 再談談資料的價值密度概念
在 IBM 對於大數據的定義“5V”中，有個Value（低價值密度）,外部大數據資料量和資訊量非常大，但內容不聚焦，對單個企業來講，價值含量低。而我們的企業大數據每一條記錄都和企業高度相關，都可能蘊含巨大資訊量，價值密度高，需要企業更加重視。從另一方面來說，企業大數據是我們當前能快速挖掘利用，能高效分析，支撐決策管理的資料；而外部讀資料，或許更適合我們發現商機和商業模式，對於企業經營管理，效果不一定可觀，甚至難以支撐經營管理決策。
企業大數據，你從哪來
企業大數據主要來自日常工作活動。企業管理資訊系統裡，各個崗位管理者都有資料清單。
下面是常見部門崗位資料清單舉例。我們看到人力資源管理、財務管理、銷售管理等業務相關的部門，都有這類資料清單。如果企業不能快速提供這些資料，那就說明這個企業的資料化管理存在嚴重的資料來源管理不足。
2.2 企業資料來源源頭管理需要系統化
同行或者潛在市場的相關資料，比如競品資訊、競爭對手活動資訊、潛在客戶名單、客戶內部決策流程等，需要銷售人員主動去外部採集。資料的質量和數量完全依賴於銷售人員的積極性和主動性。
企業需要建立管理制度，落實管理流程，來確保相關人員採集資料的積極性和準確性。比如一定程度上關聯KPI，或者進行獎勵性措施。為什麼企業大數據管理不能僅僅依賴於個人的積極性和主動性呢？因為不同的員工基於不同的資源和個人利益，會帶來不同的結果。企業要想構建比較完善的企業大數據，必須要系統化地管理。
企業建立相關管理制度，一方面落實到人，讓資料負責人對自己所負責的資料有質量意識；另一方面，在內部管理上，要建立不斷完善的活動與資料更新的聯動機制。這些需要在內部管理制度、崗位要求、任務說明、流程要求等方面作資料管理的規範性要求。
一般來說，企業可以先自行建立簡略的資料管理的的相關管理制度，以及借鑑其他成功的資料化管理專案實施案例。
2.3 企業大數據的分類
企業大數據更多關注的是企業內部的資料，是指企業自主擁有的，具有“自主產權”的資料，包括企業主動合法採集的、外部採購的、第三方合作的，以及政府等機構公開的、無償使用的。
我們從資料所描述的“主體”上，把企業大數據分成兩大類。
第一類，是資源資訊資料。資源資訊資料是“靜態資料”，記錄企業相關內外部資源主體的相關資訊。企業的資源包括人、財、物和資訊四大類資源。舉2個資源資訊資料的例子。
第二類，是資源活動記錄資料，指得是公司經營管理活動所必然牽動的資料。比如，考勤資料、銷售交易資料，這些都是資源活動，具有極強的時效性，我們稱之為“動態資料”。舉2個資源活動記錄資料的例子。
2.4 企業大數據的六大主要來源
為了企業構築更加完整、全面的資料來源頭，我們從資料描述物件與企業的關係角度，以及動態和靜態資訊來進行分類，企業大數據的來源主要有六大類。
企業資源的資訊資料（靜態資料）
企業資源活動的記錄資料（動態資料）
企業經營活動所接觸外部資源的資訊資料（靜態資料）
企業觀測到相關資源活動的記錄資料（動態資料）
企業主動採集或者採購的外部資料（靜態+動態資料 ）
外部開放資料和公共資料資源（靜態+動態資料）
如果企業能夠堅持3~5年持續收集、處理資料，甚至主動採集市場上的調研資料，那麼企業就能不斷感知公司內部和外部市場的變化，隨時調整公司內部管理，以及產品線、銷售策略，品牌策略，讓大企業有具有敏銳的感知力和高效的行動力，做到“春江水暖鴨先知”。
有一類重要的企業大數據來源，不是來自企業經營管理活動，帆軟研究院稱之為“外部公共開放資料資源”。外部公共開放資料資源，包括政府公佈的人口資料、經濟資料以及權威機構釋出的研究資料等。企業制定戰略、研究投資等方面是，需要考慮深度分析這些資料。其中，人口資料對於大多數公司制定發展戰略、確定年度目標有重要參考意義。
外部公共開放資料雖然在逐年增加，大基本保持平穩，統計方法基本不變。企業如果需要，應該積極主動的去利用這些資料。
3 我們該怎麼做：立即開始積累企業大數據
從帆軟研究院過去3年多的調研來看，企業不捨得投資管理資訊系統和資料積累，主因是沒有充分認識到這些業務生產、經營、管理的資料的價值，不知道資料有什麼用。當前，企業中還是實用主義至上，企業管理者當前看不到資料的價值，就不注重資料的收集和管理。可以說，這是企業管理者“短視”導致的必然結果，同時也為未來企業競爭動力不足留下隱患。
其實，我們企業不是沒有資料，而是沒有對資料進行有效管理。我們不可能分析和挖掘沒有的資料。現在不積累資料，會陷入“先有雞還是先有蛋”的怪圈。未來的市場競爭環境完全不同以往，靠經驗做決策風險非常高，企業需要積累資料，“以史為鑑”，避免“重蹈覆轍”，做到“心中有數”。
根據管理學大師彼得·德魯克的經驗，企業最大的經營風險來自於外部和內部環境的不確定性，越是複雜多變的市場環境下，企業要想持續經營就越加需要注重確定性，而提高企業經營和管理確定性的基礎就是資料。
企業資料化管理做不成，是有方法診斷“病因”的，我們主要從“不會”和“不為”兩個方面診斷。
一是：不會。
確實，大數據概念太新，相關知識、書籍 、培訓課程不足，問題客觀存在。同時，我們也應該看到，帆軟等大數據分析解決方案服務商，探索在前，有成功經驗可以借鑑。
二是：不為。
我們需要繞過最大阻力：“你不可能叫醒一個裝睡的人”，很難教會一家不願意推資料化管理的企業。企業的大數據積累和沉澱需要企業全員的資料思維和資料意識。如果中層管理者和基層員工缺乏資料思維和意識，企業高層難以推動。
帆軟研究院介紹：
作者簡介：帆軟研究院是一家高水平的大數據BI分析領域研究機構,專注於企業數位應用、大數據BI技術和理論觀點的研究,致力於讓資料成為生產力。☑️點擊大數據BI與企業數位應用案例，前往查看更多相關信息！
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