撥開大數(shù)據(jù)的迷霧

企業(yè)的硬性層面（成本、速度、庫存周轉(zhuǎn)率、供應(yīng)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(shù)、數(shù)據(jù)和分析完美契合，這并不令人奇怪。據(jù)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(yè)硬性層面和數(shù)據(jù)分析的結(jié)合延續(xù)至今。企業(yè)是數(shù)據(jù)分析大師，例如上世紀(jì)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(wǎng)飛（Netflix）。同時，我們所說的企業(yè)軟性層面（比如設(shè)計與審美偏好、團(tuán)隊、信任、領(lǐng)導(dǎo)力、聰明才智和故事）始終存在于各自的領(lǐng)域、神秘世界和直覺里。最優(yōu)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(yè)領(lǐng)袖導(dǎo)師杰克·韋爾奇（Jack Welch）、把產(chǎn)品當(dāng)作故事推銷的菲爾·耐特（Phil Knight）和創(chuàng)造激情的理查德·布蘭森（Richard Branson）。這些軟性品質(zhì)不易量度，也不是易于傳授的必要技能。

我有點夸大了企業(yè)硬性與軟性層面之間的這種明顯差異。最優(yōu)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(shù)據(jù)分析的蒂姆·庫克（Tim Cook）來管理蘋果（Apple）業(yè)務(wù)經(jīng)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(yán)重偏向于數(shù)據(jù)分析，甚至在其主頁上測試了41種藍(lán)色陰影以確定觀眾的反應(yīng)。如今，谷歌給其平面設(shè)計師留有更多的發(fā)揮空間，使谷歌產(chǎn)品的觀感得到了提升。

隱藏的驚喜

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

大數(shù)據(jù)現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)沒有邊際和結(jié)構(gòu)，籠統(tǒng)但具有預(yù)測性，無法顯示原因，但能顯示關(guān)聯(lián)性。

在這些方面，混亂無序的大數(shù)據(jù)更像是企業(yè)的軟性層面而非硬性層面。那么，大數(shù)據(jù)能否幫助我們設(shè)計出更加迷人的產(chǎn)品，打造出優(yōu)秀的團(tuán)隊和強大的文化，創(chuàng)造出令人難忘的品牌，使我們更具適應(yīng)性？

這是個新的領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)正在飛速演進(jìn)，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(shù)據(jù)已經(jīng)在信用卡檢測等領(lǐng)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(chǎn)品或激勵團(tuán)隊的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者來說，大數(shù)據(jù)能干什么呢？

為了了解大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式，我在這個夏天與多位CEO、設(shè)計師、營銷人員和團(tuán)隊建設(shè)者進(jìn)行了交談，以便弄清楚大數(shù)據(jù)在哪些方面有用。這些人來自于各行各業(yè)大大小小的公司企業(yè)。

Nest Labs公司創(chuàng)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(chǎn)品通過學(xué)習(xí)并掌握用戶的供暖和制冷方式來節(jié)約費用。菲德爾曾在大師史蒂夫·喬布斯的麾下學(xué)習(xí)產(chǎn)品設(shè)計，十來年前iPod的問世也有他的一份功勞。

“大數(shù)據(jù)是否對Nest Labs公司設(shè)計其恒溫器有所幫助？”我問道。

“沒有?！狈频聽栒f，“好產(chǎn)品來源于好創(chuàng)意。你要為你自己設(shè)計它們。你要對數(shù)據(jù)說你需要的大多數(shù)功能說不。史蒂夫喬布斯就非常善于說不。但大數(shù)據(jù)展現(xiàn)了人們?nèi)绾我阅阋庀氩坏降姆绞絹硎褂媚愕漠a(chǎn)品。在如何改進(jìn)產(chǎn)品軟件、如何與客戶溝通以及如何建立忠誠度等方面，大數(shù)據(jù)提供了極好的觀察點。