大資料：寶潔掌門人的數位化夢想

萌問題：

Q：我知道什麼是資料，但什麼是大資料呢？

A：看過《神探夏洛克》嗎？ 大偵探福爾摩斯總是能通過觀察就得出準確的結論，在旁人看來他就跟神一樣具有先知的能力。 實際上，他只不過是把觀察到的資訊進行了組合和分析，再通過合理的演繹推理得出結論。 比如他會分析受害人的指甲裡那根油膩的頭髮絲是屬於什麼生活習慣的人，而鞋底縫隙裡的泥又是周邊哪些地方才會有的。 在大資料時代，人人都可以成為福爾摩斯。 你可以想像，企業的行為都會被定義和記錄為數據，然後人們在基於資料分析的基礎上進行預測、判斷和行動。 大資料把很多我們現在看不到的東西呈現出來，用來輔助我們的決定，未來人類和企業的行為都將在大資料的説明下更加理性和高效。

Q：哦...... 那這些資料是從哪裡產生的呢？

A：資料來自任何地方。 大資料時代，整個世界都可以看作被隨時「監控」著，你看一本書，吃一口飯，都可能會產生資料並被記錄下來。

Q：這怎麼可以！ 我自己的個人資料怎麼會輕易被別人記錄呢？

A：很簡單。 即使現在，你的一些資料也已經被記錄下來了。 比如你在淘寶上買衣服，要選擇適合自己的尺寸和喜歡的顏色，這些資料在你下單之後就提交給商家了，在積累了一定資料之後，商家就能根據這些資料預測你下一次可能會買什麼樣的衣服了。 不用你自己挑選，滿意的商品就會提前推送給你。

Q：真的有這麼智慧嗎？

A：資料類型越豐富，資料量越大，分析出來的結果就越靠譜。 此外，其實資料是無時無處不在的，只不過大資料時代，人們會有意識的用更方便的技術去收集資料，並利用它。

Q：那這樣一個大資料時代，不是跟所謂的雲技術很相似嗎？ 都是將資料上傳，然後分享。

A：嗯，雲應該算作大資料的支撐體系，可以讓資料傳送和分享，但大資料的精髓在於分析和應用。

Q：那大資料僅限於在互聯網上吧，假如在鄉村，哪兒來的資料呀？

A：就像之前說的，資料是無處不在的。 比如在農村種地，溫度、濕度、土壤成分這些不都是資料嗎？

Q：那這些資料是農民自己去搜集嗎？ 搜集之後又怎麼能讓這些資料廣泛傳播和分享呢？

A：所以說大資料將衍生出很多的商業機會，在資料的收集、整理、傳遞、儲存、計算、分析和應用方面都會出現更多的賺錢機會。

Q：分享這些資料都是要錢的嗎？

A：這個就要看具體的商業模式了，但資料絕對是未來最有價值的一種商品。 昨天不是還有網站發短信邀請你去相親嗎？ 你看，你的電話號碼已經被賣了，這就是初級階段的大資料商業模式了。

作為CEO，我有一項使命：讓寶潔成為世界上最有科技含量的公司。 為了達到這個目的，我們仔細研究了數位技術和分析科學在寶潔公司業務各個層面上的廣泛應用前景——從公司的R&D實驗室研究新原料的方法到與零售商保持良好的業務關係，以及生產產品，建立品牌和與消費者保持溝通。 好處是明顯的：革新產生了效果，產量增加，成本下降，並且預期在多方面會有更快的增長。 打造企業資料「燈塔」

1984年，當我還是汰漬的一名經理時，我會從客服熱線獲得錄有消費者回饋的磁帶並在開車回家的途中聽。 回到辦公室之後，我會閱讀並回復收到的回饋信。 而在今天，這些方法明顯已經不夠了——因為還有博客、微博，各種各樣的媒介。

所以我們創建了一個叫做「消費者脈搏」的東西，利用貝葉斯原理對海量的回饋資料進行分析，根據不同品牌進行分類，再將它們發送給相關負責人。 我個人負責針對寶潔品牌的回饋。 這有助於我們對市場的動向做出即時的反應，因為我們清楚，如果某人在博客裡說了些什麼，而你沒有及時做出反應——或者更糟糕的是，你根本不知道——那麼，當你發現不對的時候，事態就已經失去了控制。 這項技術也讓我們能改進正在進行的工作。 比如說，我們正在推出一種新的洗衣芳香劑，叫做「Downy Unstopables」。 消費者對這種產品的即時回饋能説明我們討論如何以最有效的方式進行市場推廣。

以實用性為立足點，我們還認為，只有不斷改進產品才能獲得成功，利用數位技術，這也很容易辦到。 所以我們著手將公司業務的各個方面進行數位化改造——從製造廠到商場，都是如此。 我們相信，數位化是競爭優勢的重要來源。

比如說，在我們的生產體系裡，我們製作了一個系統，讓人們利用iPad從生產線上即時下載資料，並在我們上傳資料的地方進行分享。 我們目前還沒有達到這點，但我們可以預見，在未來，任何時候任何一件產品在生產線上的即時資料都能夠出現在我的筆記本裡。 同時，我還想同時看到產品的成本情況。 這在目前有點困難，因為目前的計費系統並不是為即時生產設計的，它們一般用於分析過去的資料。 但是我們正在致力於把我們的業務系統和財務系統加以整合，以達到我們的要求。

在運輸和後勤方面，我們設計了一個程式，叫做「控制塔」（Control Tower）。 它能讓我們看到當前正在進行的運輸情況：輸入與輸出，原材料和最終產品。 我們對卡車的使用量在全美大概能排第二或第三，而通過這項技術我們已經減少了大約15%的運輸資源浪費，並且減少了成本和碳排放。

不僅如此，我們也想與零售商建立基於網路的聯繫。 比如說，我們支援了GSDN（全球資料同步網路），它是一種重要的標準化資料庫，能夠讓我們與零售商夥伴全自動的進行業務往來而不需要耗費人工。 GS1工業協會在幾年前做了一項研究，他們發現，零售商和生產商有70%的訂單存在錯誤。 但是如果所有人都開始用GSDN那樣的標準化資料庫——資料將被準確無誤地保存——那麼這個數位將會降至零，並且能節省上千萬元的合作成本。

我們在做的另一件事是利用我們的力量，將最尖端的技術帶給難以負擔其費用的零售商，比如說，菲律賓。 我曾在那裡做過一家小商店，我們能夠提供高科技的訂單系統説明那裡的人們比原來更好地經營他們的生意。 零售商可以利用我們的一些手機應用，隨時通過無線網路向我們下訂單，或者，如果他們沒有無線網路，他們也可以把手機帶回辦公室下訂單。 一切都相當方便。

我們還設立了一些執行標準，使一些發展中國家的零售商的手機能夠形成圖像。 我們相信，任何零售商都需要用一些方法來盡可能提高銷量。 舉個例子，如果你有一家商店，並且支援寶潔的這個標準，那麼你就能在手機上打開程式，並且舉起手機，環視店鋪，把程式建議的與你在商店看到的加以比較。 最後，我還想讓這個系統能拍一張貨架的照片，利用電腦進行比較，再自動把建議發回給零售商，説明他們重新擺放商品，以使銷量得到最大化。 我們正向這方面努力。

資料模型，類比以及其他一些數位化工具正在重塑我們變革的方法。 過去的研究手段需要大量的時間和工作量建立消費者群體——你需要正確的種族與年齡分佈，以及其他一些因素來讓其具有代表性。 而現在，收集可用的資料已經十分龐大，以至於直接定義就可以得到具有代表性的群體。

舉個例子，當你用傳統的方式設計一款尿不濕時，往往原型設計剛完成時，就已經花費了上萬的費用，不僅如此，設計還完全要靠手工完成。 現在，憑藉建模與類比技術，只要獲得了資料，你就可以在幾秒之間重複設計上萬次，所以寶潔的優勢就在於此。 我們在80多個國家從事生產，我們的產品銷往幾乎所有國家，我們每日接觸超過40億消費者。 想像一下資料量吧，我們可以為世界上任何地區的任何一個寶寶設計合適的尿不濕。 資料，品牌的「腎上腺素」

每個週一的早晨我們都要與來自全世界的管理團隊開會——坐在一起或者遠端會議。 我們總結前一周的業務情況並且查看資料。 每個人都要提出自己的看法。 這是即時的並且是長期進行的。 這讓我們能夠發現規律，作出決策，並且實現。

因為我們每週都開會，所以資料來源成為了挑戰。 我還用菲律賓舉例子，如果我們從一家公司購買聯合資料，而這家公司只是每兩個月在菲律賓的商店裡做一次調查問卷來獲得資料，那麼每週一的會就變得無關緊要，資料的品質也不會高。 所以我們一直與資料公司深度合作，説明他們理解即時資料對我們的意義。 對於我們這是硬性規定——瞭解資料的問題在哪裡，並一路推到資料來源，再更換它。

我們雖然認為資料的價值比不上品牌，但是資料能説明創立一個品牌並使之保持活力，所以資料來源相當重要。 因此，我們會竭盡全力保護我們所有的消費者資料，這是一個企業級的風險管理問題。 我們嚴格分隔不同零售商的資料，並且設立了嚴格的規定。 比如說，當與不同零售商合作時，多長的「冷卻期」比較合適，這些與我們成為最數位化的公司的戰略相統一。 如果不成為資料安全的隱私領域的領導者，這些我們就無法做到。 我們需要懂電腦建模與類比的員工，我們需要真正精通電腦的人，不管是基礎的編碼還是高級的程式設計。 你只有做過類比，才會懂得資料的重要性，正應了一句名言：「上樑不正下樑歪。 」

儘管，寶潔在分析性思維方面已經很不錯了，我們還是會招募優秀的人才並且訓練他們。 我仍然記得我進公司的第一天，一位經理說道：「扔掉MBA教材，我們來教你，我們讓你再獲得個MBA。 」我認為這句話今天仍然受用。 但是，分析性思維已經變得異常重要。 所以，我們需要革命性的想法，而這些革命必須由資料推動。

點評一：

交換平臺引爆大資料時代

■文/謝 文，IT評論員

即便在半年以前討論大資料時代的到來，還只是個專業小圈子裡探討的話題。 到今天，「大資料」這個概念已經在業界內外和大眾媒體上沸沸揚揚地廣為傳播，並不斷湧現出這個方向上的努力與創新。 站在不同角度看大資料，它既可能是大機會、大發展、大創新，也可能是大危機、大破壞、大淘汰。

目前，最活躍的領域是網路終端創新和網路基礎設施創新，也就是所謂的大資料產業鏈的前臺和後臺。 從人們所熟知的桌上型電腦、筆記本到智慧手機和平板電腦，再到即將問世的網路電視、網路相機、網路眼鏡，還有研討中的網路燈泡，自行汽車和各種各樣匪夷所思的網路終端和傳感系統，將物質世界和人類社會越來越全面、 越來越深入地轉化進資料世界的工作正在順利迅速地進行。 從人們所熟悉的傳統雲計算和資料中心到今天的公有雲、私有雲、開放雲、封閉雲，再到層出不窮的集硬體、軟體、資料存儲和分析工具于一身的基礎設施，大資料的後臺正在從軟體級服務（SaaS）， 平臺級服務（PaaS）走向基礎設施級服務（IaaS）。

在這兩條路上，好像看不到什麼了不起的理論或實踐上的障礙能夠阻止這一進程。

真正的決戰還是在大資料的中台，也就是網路平臺方面，這方面的大創新才是大資料時代真正到來的引爆點（Tipping Point）。 無論前臺如何豐富多彩，無論後臺如何強壯有力，畢竟還需要有一個體系、一個架構、一個服務把人與人、物與物、人與物之間產生的資料按自然邏輯和社會邏輯聯繫起來，對接上去，集成到一起，才能夠釋放潛在的經濟和社會價值。 這種聯繫，對接和集成的方式使用者越喜歡、成本越低、效率越高、資料越多，這個平臺的價值就越大，在大資料生態圈裡的地位就越高。

就目前產業發展的狀況和大資料時代的內在需要看，未來三五年內會在網路平台層面上有機會產生創新性突破的不外乎以下三大方向：

個人資料集成。 這是Web2.0革命的自然深化和擴展，終極目的是創造真正的「資料人」，也就是以個人為中心，將其在互聯網上的言行舉止和世上一切有關此人的所產生的資料彙集起來精准描述，在保護隱私的前提下進行智慧化和個人化的服務匹配。 在這方面，Facebook和蘋果的基礎最好，走得最遠。 「我的資料」（My Data）、「自我量化」（Quantified Self）、「納米定位」（Nanotargeting）等一系列新概念正在業內出現，一批圍繞個人完整動態資料獲取的服務和機制正在嘗試之中。

公共服務資料整合。 過去遠遠落後于時代發展的網路公共資料服務近年來異軍突起，從零散，滯後、粗略和被動的狀態開始迅速走向集成、動態、精細和主動的新階段。 以DATA.GOV為代表的政府資料服務網站在立法、預算、輿論監督和民眾督促等力量的推動下，正在成為大資料時代一股嶄新而強大的力量，擴展和充實著互聯網服務的空間和深度。 一個國家，一個社會乃至一個城市的發展水準和競爭實力將和自身的公共服務資料整合和服務的水準緊密相連。 公共服務資料整合水準的高低很快將成為「軟實力」的主要標誌之一。

物質生產資料整合。 物質產品的設計和製造一直遠離互聯網，而現在正以極高的速度和極大的力量與網路業相融合。 以「3D列印」為代表的第三次工業革命極大地提高了人們對網路世界和資料世界的想像力，極大地拓展了網路業的產業邊界。 過去，網路業只能進行完全資料化的產品和服務，或者通過網路平臺説明物質化的產品和服務進行推廣銷售。 而新興的網路化和資料化物質產品生產模式顯示由資料到實物的轉化過程開始進入低成本、大規模、打破時空界限和個人化的全新歷史階段。 這將重新定義眾多產品製造業的產業鏈和商業模式，使物質產品的設計，製造和流通過程所需的資料整合成為產業上游。

這三個方向正好是一個由個人、社會和物質世界三維所組成的空間，這個空間在大資料時代有機地融合起來，為產業發展和社會進步創造機會。 在這個空間中任何一維或三維上的任意一點的顯著進步都將是大資料服務產業的福音。 這不是空想的神話，而是看得見的未來。 點評二：

電商大資料時代的價值窪地

■文/張建生，前京東商城資料分析師

2010年後，「雲資料」概念打破了資料的時間、空間限制，大資料時代的大門正在開啟。 國內幾家大型的電商網站都有著超過千萬級別的活躍使用者，與線下相比他們具有更容易獲取消費者資料、商品資料的特點。 京東商城每天的平均交易額超過一億，訂單量超過50萬，企業內部有著複雜的運營流程，這些都是資料可以發揮重大作用的環節，對資料的充分利用可以極高地提高效率、節約成本，其表現形式包含以下幾個方面。

資料幫你做決策

過去的運營驅動資料將變為資料驅動運營，大資料不僅指海量的資料，還包含資料的細分，企業內部幾乎所有的環節都將以資料的形式加以展現，比如各業務環節的時間節點衍生出的效率優化。 在亞馬遜，每天會有大量的基於運營的報表和資料處理，運營策略、市場推廣策略的改變主要是看資料，它自行定義的自動補貨模型就是基於時間序列和極值的原理而形成的，有效地解決完全依靠人工的訂貨、補貨模式，提升了庫存管理的效率。

分析使用者的智慧

電商最根本的就是做使用者體驗，當電商手裡有了大量的消費者購買行為的資料，消費者研究甚至可以具體到某一個使用者，包含區域購買力、商品區域化、客戶分層、購物週期、購物偏向性、投訴原因等諸多資料， 指標的結合將為企業實行差異化戰略和精准式行銷提供重要依據。 通過資料分析，還可以有效的識別與競爭對手差異因素，開創新的藍海，為消費者提供更適宜的購物體驗。

打造立體的「資料網」

電子商務內部的資訊流轉都可以轉化為資料，多維度、多視角的使用資料，通過某一核心維度將資料的範圍逐漸擴大，將某一行為產生的原因與合理性通過十幾個甚至更多的資料標準加以展現，使之更加準確和突出重點， 比如銷售資料就可以以銷售額為核心，將產品銷售的區域性、週期性、售後的退換貨、客訴率、訂單的週期性、客戶的忠誠度等多種指標綜合分析。

讓資料「看得見，摸得著」

傳統意義上的資料分析更多的是以簡單的圖表或者PPT的形式加以展現，不夠直觀，2010年以後資料資訊圖興起，為數據分析和結果輸出提供了非常好的視覺效果和理解性，利用簡單的圖形組合將單一的圖表轉化為了更豐富的內涵結果， 極大地刺激了人們的感官神經，使枯燥的資料變得生動形象，資料資訊圖只是資料視覺化深入發展的一種表現，大資料時代會衍生出很多類似的方法。

大平臺需要「一碗水端平」

就時間性而言，基本分析主要是基於歷史資料和現實資料，模型可以提供長期的預測資料並評估現實資料的合理性，二者相互補充，不同方法之間相互補充和對比能對業務發展提供更準確的參考依據。 隨著電商業務模式的穩定和成熟，模型的使用會逐漸增加，尤其是在消費者研究、銷售預測、庫存管理方面；簡單或複雜的方法都是必須的，二者的作用不同，在構建大資料平臺時，電商需要更好地平衡二者之間的關係，使之發揮相應的效用。

人人為我，我為人人

電商資料現在很難獲得，部分公開的資料其準確性存疑，競爭對手的分析也是建立在不客觀的基礎上，限制了整個行業對資料的合理利用。 大資料概念的確立，提高了企業對資料的重視程度，企業的部分職能也在轉變，資料催生的服務功能正在興起，如一淘網、淘寶網等定期發佈的內部價格指數、品類銷售報告，就是將內部資料共用化的一個好的開端， 很多企業將通過結合自身和行業公開資料對電商某一領域開展專業化的研究，為新進入者或者行業的發展提供深度服務；在互聯網時代，資料共用是必然的趨勢。