暢談大數據：扭轉倒閉浪潮_數據分析師

如今，只看到一個大浪來了的人就如同P2P倒閉潮中的那些曾經的佼佼者，迅速被時代推向巔峰之后，迎來的是同樣快速地被時代拉下云端，狠狠地摔在地上。想要一直站在時代的巔峰上，就要在乘著一個巨浪的時候就已經知道下一個巨浪在什么地方、何時起、何時落。

    今年元旦過后沒多久，一個令人震驚的消息從東莞傳向全國，兆信通訊實業有限公司董事長高民自殺。據報道兆信通訊欠款累計4000余萬，在工廠不景氣的背景下，這四千萬成了高民的催命符。在明知道年后就會有大筆訂單的情況下，高民依然選擇了走上絕路。由于各種原因導致的產業倒閉潮這幾年數不勝數，從幾年前的紡織業倒閉潮到今年依然還在進行的P2P倒閉潮，一批又一批的中小企業從蓬勃的春天迅速走向寒冬。

    隨著信息技術的發展，時代發展的速度越來越快。人類社會從需要用幾百年醞釀一次工業革命發展到了幾年一次小革命的時期。革命的浪潮催生的是一批又一批的超級巨頭，同時也帶動了行業內無數中小企業的發展。只是，從前那種單純跟著大浪前進的企業運作方式似乎已經逐漸地被時代所淘汰。因為大浪升起的越高，落下的就越狠。能夠將企業一把推起的巨浪，瞬間也能將企業狠狠地摔得支離破碎。

    如今，只看到一個大浪來了的人就如同P2P倒閉潮中的那些曾經的佼佼者，迅速被時代推向巔峰之后，迎來的是同樣快速地被時代拉下云端，狠狠地摔在地上。沒有智慧的人還坐在地上感嘆，都是時運不好。想要一直站在時代的巔峰上就要在乘著一個巨浪的時候就已經知道下一個巨浪在什么地方、何時起、何時落。

    那么我們該如何站在巨浪中眺望呢？

    大數據給了我們方向和答案。

    我在之前的文章中講到過狹義大數據論和廣義大數據論。也提到過用狹義大數據來推算行業的規律。很多人讀了以后其實并沒有讀懂，似懂非懂的那些人又覺得這些東西太高遠，很難和實際結合。好多人透過各種方式聯系我，希望我能夠寫一些所謂“接地氣”的文章，一些能夠真正解決企業，特別是中小企業困境的方案。

    我其實一直犯了一個錯誤。什么錯誤呢？大數據論在我心里面裝著，但卻由于篇幅等限制沒法全盤托出。后果就是，在通過已有的二十余篇文章一點一點地將大數據論告訴大家的過程中，總會有不連貫的地方。有些人只讀了其中十篇，沒有讀到《暢談大數據：廣義大數據論與狹義大數據論》，對于我這套大數據論的基礎體系并不了解。所以在讀其他文章的時候經常摸不到頭腦?；蚴歉业哪_步將二十余篇文章都讀個遍，卻還是覺得似懂非懂。這些個問題，我很難在幾篇文章里面說清楚。大約也是我的智慧還不夠圓滿。要是有老子、莊子、孔子這樣的大家水平，短短幾百幾千字再大的道理也都講的透透徹徹、清清楚楚。

    那么怎么解決呢？在我看來，唯有將我對于大數據論的所有系統的理解，著成一部書，這樣有足夠的空間來將這個問題講清楚，也可以讓沒有從頭看這些文章的人有一個整體了解大數據論的機會。

    在這本書出版之前，我還是會定期發表我對于大數據的看法，不過我會相對地講得更細一點，更“接地氣”一點。實際上，之前已經發表的二十余篇，如果真的讀懂了，也是很“接地氣”的。何以見得？拿人人都知道的萬有引力舉例。萬有引力的理論高不高呢？自然是極高。那么它接不接地氣呢？想想看多少工廠的機械在按照這個理論工作吧。水力發電、航空航天、飛機大炮不都是在這一理論下的應用？剛剛講的革命浪潮，有起有落，也正是萬有引力的作用。這萬有引力，看似極高，實際上落得很低、很低。

    正如大數據論，看似前沿、嶄新，似乎與中小企業沾不到邊，也無法解決棘手的問題。實際上相比錦上添花，大數據最大的作用是雪中送炭。

    那么我們應該如何運用大數據來解決現在很多企業都面臨著的破產危機呢？

    這個問題我從狹義大數據和廣義大數據兩個角度來解釋。

    狹義大數據技術為我們提供了站在浪潮上眺望下一個浪潮的能力。通過對公司大數據的分析，我們能夠準確地預測整個行業的走向，從而預測下一個浪潮的起點。這樣才能夠占領預先在浪潮將落時站住下一次浪起的先機。這說容易也容易，說不容易也很難。

    說容易，是因為每一個企業都是行業內的一個因子，它的發展暗合著行業整個的發展。有一句成語叫做一葉知秋。分析一片葉子就能夠知道秋天要來了。我們通過分析公司自己的大數據就足夠預測行業的動向。于是我們就知道我在之前文章中講到的大數據化對企業有多么重要。大數據化的進程需要一定時間，但是在執行的初期就能夠見到效果。這是容易的部分。

    大數據化后，企業手握著自己內部大數據，不論是分析客戶心理、研發和改進產品還是掌握行業動態，都將會游刃有余。在實際操作中，一家公司的大數據與一萬家公司在大數據的度量衡中沒有什么太大區別。以天文數字計算的數據遠遠超過我們現階段能夠駕馭的最大量，那么即使將所有公司的大數據全部拿過來，也只是將總量從天文數字A增加到天文數字B。

    那么大數據化對于中小企業的價值就不言而喻。狹義大數據的戰場，企業規模是最次要的條件。

    那么說容易卻很難又如何解釋？

    一葉知秋固然很好，但是我們也要知道另一個成語，一葉障目。一門心思投入在狹義大數據的技術中，絕不是中小企業應有的行為。因為缺乏對大數據本質認識的企業，即使將內部大數據研究到極限，也無法做出正確的取舍、正確的決定。這就是中小企業和產業巨頭之間的另一個決勝點。

    我們的目標是讓企業乘風破浪，一直保持上升的狀態。而這個目標也是所有行業巨頭的夢想?？墒钦嬲軌蛲瓿傻挠卸嗌?？根據美國著名商業顧問吉姆?柯林斯（JimCollins）的調查，全球五百強企業中僅有11家能夠連年持續增長。窮盡全世界全部的精英，也只有11家企業能夠完成這個目標。根據柯林斯的研究，這11家企業之所以成功的秘密，是因為他們的領導者都具備謙遜的品質。