別讓大數據之花自開自落

對于企業來說，那些不被感知的大數據，是不是也如山中花，可以當它不存在呢？

明代大儒王陽明主張“心外更無物”，他與友人有過一段精彩的對話：

先生游南鎮，一友指巖中花樹問曰：“天下無心外之物，如此花樹，在深山中自開自落，于我心亦何相關？”先生曰：“你未看此花時，此花與汝心同歸于寂；你來看此花時，此花顏色一時明白起來，便知此花不在你的心外?！?

——《傳習錄·黃省曾錄》

后人將這一“山中花”的譬喻與英國大主教喬治 ?貝克萊(George Berkeley) “存在就是被感知”這一哲學命題相對照，發現其內在有相通性。

這一命題在哲學界爭議很大，但是今天不是要討論哲學，而是想探討一個類似的大數據問題：當前，很多企業在生產經營過程中產生和積累了大量的數據。從發展趨勢看，不管企業數據處理能力提升到多么強，總是跟不上數據總量增加速度。必然導致的結果就是：很多數據將變成為無人到達的山中靜靜開放的花朵，美麗，卻無人欣賞。因此，對于企業來說，那些不被感知的大數據，是不是也如山中花，可以當它不存在呢？

很可惜的是，與自開自榭的山花不同，對于企業來說，大數據即便不被感知，它也確實地存在著。

原因只有一個：不被感知的數據，與可感知的數據一樣在消耗企業大量資源，存在無法忽視的成本。這一成本主要來自三個方面：資金成本、閑置成本，以及注意力成本。

資金成本很好理解，企業必須圍繞大數據投入資金自建或租借相應的基礎設施，配備技術人員。數據大量收集之后，在不知道哪些有用，哪些沒用的情況下，就像企業漫天打廣告，至少要浪費一半的錢?？紤]到多數企業實際利用的數據只占其少部分，這種浪費可能超過了一半。

閑置成本是指很多數據本是有價值的，但是由于配置不當，不得其位，不能及時到達需要它的地方所導致的成本。它是一種機會成本，就像人們如果把現金都放在家里，所損失的是至少是銀行利息一樣。

另一個常常被忽視的成本是企業注意力的無謂消耗。當大數據洶涌而來，企業人員的注意力并沒有作好準備，大數據會大量消耗企業稀缺的注意力資源。與外部世界的劇烈變化相比，人的進化無疑是停滯不前的。如《淺薄》一書作者尼古拉斯?卡爾認為，隨著各類數字化技術，尤其是谷歌的廣泛應用，人類的認知力有退化的趨勢，人會變得越來越淺薄。

人的注意力存在的閾值包括：一般可以同時聚焦 3-5個關鍵詞；短期記憶7± 2個數字；一個領導最好接受 6個左右下屬的匯報；個人交友的“鄧巴數字”為 150個以內等等。大量無用的數據分散了人的注意力，直接降低了知識員工的工作效率，成為知識組織的大敵。

今天很多人都同意，數據是企業的一種戰略性資產。這句話表面上是說數據可以支撐戰略，對于企業戰略是重要的。但未能明白表達的意思是：戰略性資產很多未必是用于當下，而是為了應對未來的不確定性。更為重要的，戰略性資產的配備是有成本的。如果資產的戰略性價值長期不能覆蓋其成本，那就可能轉化為戰略性負債。

因此，企業不能只看到事情的一面，還應該關注如何盡量降低以上三大類數據成本——它同樣具有戰略重要性。以下對此逐個討論。

隨著數據量的增加，對企業數據處理能力的提升要求變得越來越高。企業需要不斷提升基礎設施的配置水平，配備更強大的技術力量。而當所有企業都認為大數據具有戰略重要性，這種技術和人員配備就成為一種競爭必需品。盡管硬件單位成本趨于下降，但是總成本很難節約下來。計算機產業有一個有名的“安迪 -比爾定律”，意思是比爾·蓋茨(微軟前總裁)要拿走安迪·格魯夫(英特爾前總裁 )所給的。換句話說，應用程序對硬件升級的需求會抵消硬件成本下降給用戶帶來的好處。云計算的出現看來也未能改變這一法則，它今天仍然在起作用，只是換了Google和高通等不同主導企業而已。企業在數據基礎設施方面的投入只會逐漸升級，此塊成本降低顯然并非易事。

再來看看數據資源閑置成本，這一成本來源于內部流程和數據共享的不暢，需要企業建立端到端的業務流程，同時將數據盡可能加以共享。數據共享與流程優化之間存在互動的關系，二者相輔相成。

一方面，數據共享可以改造和優化流程。孤立的數據資源基本上是沒有價值的，只有將其連成一片，才可能形成對企業有用的信息和知識，這些知識可以促進流程優化。另一方面，如果能從業務流程的優化和暢通著手，對不同環節的數據需求進行分析，也可以對組織進一步共享數據形成強大的推動力。

如果說前兩方面成本的節約仍然是著眼于運營層面，注意力成本的節約需要企業上升到戰略層面。如前所述，相對于數據量的增長，企業的注意力資源總是相對稀缺的。這構成了企業大數據管理中一對核心的矛盾。要解開這一矛盾，必須從兩個方面著力：

一是盡量提升企業的數據處理能力。這正是前述技術和流程兩方面的工作重點。二是努力降低數據處理需求，這需要通過戰略的引領和注意力聚焦，讓大量數據處理變得不必要。在大數據戰略指引下，企業將注意力聚焦于有限的數據范圍，通過收集特定種類的數據，降低大數據所導致的注意力成本。同時也能讓數據各就其位，減少數據收集和閑置成本。

從戰略層面著手的方法無疑更加巧妙，但是并不輕松。它需要企業在當前劇變環境中，探索出一條相對明確的發展路徑。在此基礎上，將其轉化為企業的數據戰略。從而企業可以從被動接受外部數據“灌輸”上升到主動地“養數據”（車品覺語）。將企業從數據的汪洋大海中解救出來，實現數據的“精兵簡政”，連線成面，使之個個能戰斗。只有這樣，大數據才真正成為了企業的戰略性資產。

正因為不被感知的大數據具有以上三類不可忽視的成本，所以它不完全是王陽明所說心外的“山中花”。為了降低成本，企業首先要建構一個相對精簡而聚焦的數據戰略，任它漫山遍野，只顧聚焦于特定山坡的幾種花，如百合，杜鵑等，定向栽培。更輔之以知識和智慧之光的燭照，讓大數據之花的顏色變得“明白起來”。