撥開大數據的迷霧

企業的硬性層面（成本、速度、庫存周轉率、供應鏈以及資本效率等）是由可以精確量度的事物組成。硬性層面總能與計算機技術、數據和分析完美契合，這并不令人奇怪。據說，最古老的計算工具是用來算賬的巴比倫算盤。羅馬人的算盤則造得輕巧靈便、易于攜帶，為他們打造龐大的帝國起到了幫助。

企業硬性層面和數據分析的結合延續至今。企業是數據分析大師，例如上世紀80年代的沃爾瑪（Wal-Mart）、90年代的戴爾（Dell）和如今的亞馬遜（Amazon）與網飛（Netflix）。同時，我們所說的企業軟性層面（比如設計與審美偏好、團隊、信任、領導力、聰明才智和故事）始終存在于各自的領域、神秘世界和直覺里。最優秀的踐行者被譽為天才而不是分析師，例如審美嗅覺敏銳的史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）、企業領袖導師杰克·韋爾奇（Jack Welch）、把產品當作故事推銷的菲爾·耐特（Phil Knight）和創造激情的理查德·布蘭森（Richard Branson）。這些軟性品質不易量度，也不是易于傳授的必要技能。

我有點夸大了企業硬性與軟性層面之間的這種明顯差異。最優秀的CEO總是能找到方法彌合這種差異。史蒂夫·喬布斯讓精通數據分析的蒂姆·庫克（Tim Cook）來管理蘋果（Apple）業務經營的硬性層面。庫克在這方面確實做得很好。邁克爾·埃斯納（Michael Eisner）拯救了迪士尼（Disney），但他是在杰出的首席運營官弗蘭克·威爾斯（Frank Wells）的輔佐下完成的。谷歌曾嚴重偏向于數據分析，甚至在其主頁上測試了41種藍色陰影以確定觀眾的反應。如今，谷歌給其平面設計師留有更多的發揮空間，使谷歌產品的觀感得到了提升。

隱藏的驚喜

在大數據這個新時代里，問題已經變成：我們是否應該把軟性層面交到直覺性很強的天才手中，或者是否應該利用大數據為軟性層面增添嚴密性和邏輯性？這能做到嗎？如果想打造一家成功的企業，就應該重視這些問題。

大數據現在無疑是個被過度使用的詞語。我喜歡維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）和肯尼斯·庫克耶（Kenneth Cukier）在其著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）中對這個詞語給出的解釋。他們寫到，大數據沒有邊際和結構，籠統但具有預測性，無法顯示原因，但能顯示關聯性。

在這些方面，混亂無序的大數據更像是企業的軟性層面而非硬性層面。那么，大數據能否幫助我們設計出更加迷人的產品，打造出優秀的團隊和強大的文化，創造出令人難忘的品牌，使我們更具適應性？

這是個新的領域。大數據正在飛速演進，尚不清楚它能在哪些方面提供真正的洞察力，或者在哪個方面它只會造成代價高昂的干擾。大數據已經在信用卡檢測等領域里取得明顯成功，并有望用病人的少少幾滴血就診斷出疾病。但對于想要出售產品或激勵團隊的企業領導者來說，大數據能干什么呢？

為了了解大數據的應用方式，我在這個夏天與多位CEO、設計師、營銷人員和團隊建設者進行了交談，以便弄清楚大數據在哪些方面有用。這些人來自于各行各業大大小小的公司企業。

Nest Labs公司創始人兼CEO托尼·菲德爾（Tony Fadell）說出了他的看法。該公司是硅谷的一家智能恒溫器制造商，其產品通過學習并掌握用戶的供暖和制冷方式來節約費用。菲德爾曾在大師史蒂夫·喬布斯的麾下學習產品設計，十來年前iPod的問世也有他的一份功勞。

“大數據是否對Nest Labs公司設計其恒溫器有所幫助？”我問道。

“沒有?！狈频聽栒f，“好產品來源于好創意。你要為你自己設計它們。你要對數據說你需要的大多數功能說不。史蒂夫喬布斯就非常善于說不。但大數據展現了人們如何以你意想不到的方式來使用你的產品。在如何改進產品軟件、如何與客戶溝通以及如何建立忠誠度等方面，大數據提供了極好的觀察點。