掘金大数据时代 如何能立于不败之地？

　　【中国智能制造网 市场分析】对于大数据，更重要的含义是指处理这些海量数据的技术如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值，如何实现本行业的价值增值。　　大数据可以来自方方面面，从生活中的购物交易，到工业上的生产制造；从社交网络媒体信息,到企业化管理决策大数据作为目前IT行业重要的前进方向之一,已经吸引了众多IT企业的目光。面对海量的数据、不断变化的外部环境，企业应该首先从寻求管理模式的创新入手，寻求在“大数据”时代中生存的基础。
　　
　　近几年，“大数据”成为热的技术词汇之一。面对“大数据”时代的到来，不单单是构建企业信息化这么简单，更重要的是企业应该寻求管理模式的创新。
　　
　　早在30年前，美国的社会思想家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》中提出：“如果IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章。”
　　
　　在“大数据”时代，数据不仅仅由互联网产生，汽车、物流、工业设备、道路交通监控等等设备上装有无数的传感器，其产生的数据信息也是海量的，从TB级别，跃升到了PB级别(1TB=1024GB)，这也就是说传统的数量级已经无法衡量如今社会各行各业产生的庞大数据了。对于大数据，更重要的含义是指处理这些海量数据的技术如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值，如何实现本行业的价值增值。
　　
　　因此，“大数据”时代并不是掌握数据，而是利用数据。
　　
　　传统管理模式遇到的问题
　　
　　“大数据”时代的来临，给各行各业都带来了巨大的冲击，衡量一个企业的实力，其拥有的资源、财力不再成为重要的标准，数据才是在“大数据”时代为看重的竞争力。在IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场2012-2016年预测与分析报告中显示，大数据技术与服务市场的规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元，在未来5年的复合增长率达51.4%，市场规模增长近7倍。然而，传统的管理模式并未适应“大数据”时代的到来，主要表现在以下几个方面。
　　
　　，企业商业智能化程度不高。
　　
　　商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)的概念早由加特纳集团(GaternaGroup)在1996年提出，其定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、整理和分析数据，作为适应“大数据”时代到来的重要技术商业智能并未在企业中得到普遍的使用。
　　
　　第二，决策者未意识到数据的商业价值。
　　
　　在这个数据为王的时代，许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中，认为只要实现企业的信息化就能够适应数据爆炸增长的“大数据”时代，虽然企业拓展了获取数据的渠道，但是却很少深层挖掘数据背后的价值，特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。如今许多的企业决策者们只是单纯的关心像财务报表、企业盈亏表等宏观的数据，并没有从组成这些报表的细微数据中去发现企业存在的问题，对于竞争对手的分析也是如此.
　　
　　第三，对决策主体认识的偏差。
　　
　　张建设在《大数据：战略论的终结与社会化决策的兴起》一文中提到：决策主体正从商业精英转向社会公众。社会媒体的出新以及设计网络的普及，社会公众的意见成为企业决策的中坚力量，而企业对决策主体的认识还停留在以咨询公司为代表的商业精英上，并没有将企业的注意力转移到社会公众，这就造成了企业竞争力与产品销量的下降。
　　
　　第四，数据相关人才的匮乏。
　　
　　“大数据”时代，数据的处理与分析不再是一项由CIO(信息官)来承担的任务，它需要整合CIO对信息和技术的理解、CMO(营销官)对信息传播规律和渠道的把控以及COO(运营官)对信息选择和数据判断方面的能力。因此，在大数据时代，对数据的处理和分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，而大多数企业并没有意识到这种状况，传统的人才引进机制、培养机制、晋升机制限制了数据相关人才的成长。总的来说，传统的管理模式阻碍了数据人才的发展。