麦肯锡|数据分析时代：大数据环境下的商业竞争

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译者 | Aileen Elaine 廖远舒

大数据的潜力在陆续增长。充足利用这项优势意味着公司将他们的战略视角与大数据联合分析，做出更好的、更快的决策。

大数据只是炒作么?恰好相反：早期的研究也许只对最后结果产生了部分影响。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute，以下简称MGI)的新报告，‘数据分析的时期：大数据环境下的商业竞争，表示大数据的应用范围和机会仍在扩展。鉴于科技的飞速发展，很多公司如今需求面临如何将大数据整合到他们的运营与战略中——在大数据分析也许推翻全部行业的环境找准自己的定位。

MGI的一份报告早在2011年就指出大数据将大有作为，五年后的今天，我们依然以为大数据的潜力还有很大。事实上，技术融合的趋向正在加快。信息流正以每三年翻一倍的速度流入数据平台、无线传感器、虚拟现实应用，和多数的智能手机中。数据存储容量增加了，而本钱则大幅降低。数据科学家们目前拥有了史无前例的计算能力，并致力开发更为复杂的算法。

早期，我们估计大数据和数据分析的潜在市场价值主要存在于五个领域。回想过去，下图证清楚各领域的发展是不平衡的，而且仍存在进一步发展的空间(图表1)。最大的发展在于地位定位服务和美国零售业，这两个领域的竞争对手都是数字原生代。

对比之下，制造业、欧盟公共部门和美国医疗健康领域利用的潜力价值不到五年前文章预估价值的30%。另外，自2011年新机会出现以来，领导企业和落伍者之间的差距更大了。(图表1)

大数据和数据分析价值获得进度不平衡。

%表示已获得的价值 右边表示面临的主要障碍。

大公司通过应用它们的能力，不只提升了核心业务运作效率，而且推出了新的商业形式。数字平台的网络效应在某些市场构成了赢家通吃的局势。那些抢先的公司已经拥有了资深的分析人才来处置各类问题，而且他们正在积极寻觅进入其他行业的途径。这些公司能够利用他们的体量和数据深度来增加新业务，这些扩大正在慢慢腐蚀传统行业分隔的界线[4]。

当数字原生代公司基于数据分析树立系统，老牌公司需求通过庞大尽力改革或改造现有系统顺应数据驱动决策的时期其实不简单。一些公司在技术领域投入巨资，但他们还没有转变本身的组织构造使这些投资施展功效。很多公司正在尽力发掘人才，升级业务形式和调整组织构造来获得数据分析的成果。

首先需求将数据和分析纳入公司的核心战略愿景[5] ( core strategic vision )。其次是开发适合的业务流程并构立功能，包含数据基础设施和相应的人才储备。这其实不是简单地将壮大的技术系统叠加在现有的业务流程之上。这些转换需求联合各个方面来完成数据和分析的所有潜力。老公司在改造时面临的各种挑战恰是MGI2011年报告中提到的愿景并未完成的缘由。

现有企业的改造火烧眉毛，缘由是前驱企业已经占领了绝对优势，迟疑未定只会让改革难上加难。因为多方面的缘由，改革目前已经面临阻力。引入新的类型的数据集(“正交数据”)能够带来一些竞争优势;例如，大规模数据集成能够冲破组织构造的约束，使新视角和模型应用成为也许。

超大型数字平台[6]能够实时配套买家和卖家，提升市场转化率。精致数据可用于产品和服务的个性化定制，其中也包含了医疗保健这个特别领域。新分析技术能够增进新的发现与创新。最重要的是，企业不再需求依附直觉，他们能够应用数据和分析迅速决策，并通过大批的实证完成更精准的猜测。

下一代的工具也许会激发更大的变化。新的机器学习和深度学习技术能够延长出庞大的也许，在很多领域产生经济效益。系统通过机器学习能够提供客户服务，物流管理，分析医疗记载，甚至撰写新闻报道。

这些技术能够提升生产力并改良生活质量，但同时也也许致使赋闲和凌乱。MGI先前的研究发现，如今45%的人力劳动能够被机器人技术替换[7];其中80%是通过机器学习完成的。自然语言处置的冲破性成果能够进一步扩展这一影响。

大数据和数据分析已经使多个行业摇动，而且跟随数据分析的应用达莅临界质量—机器将取得史无前例的能力来处理问题和懂得语言，这些影响将变得更加显著。能够有用利用这些能力的企业将能够制造庞大的价值和差别化，而其他企业则将发现自己愈来愈处于优势。

本期起源：36大数据

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