1.1 万物皆数据化，商业也不例外

当前，大数据成为当下的新晋话题，大数据的出现改变了企业的营销方式和人们的生活方式，更重要的是改变了人们看待世界的方式。人们用大数据来描述定义信息爆炸时代所产生的海量数据，诸多与其相关的技术发展和创新产品的命名也与大数据有关。

与此同时，物联网技术也得到了全面发展和应用，大量传感器、RFID也被广泛应用到各种物品当中，从而给世界带来了巨大的变化，使得万物都得以数据化。换句话说，即万物的本质都是数据，而数据也将彻底改变我们所处的整个世界。

在这个万物皆数据的时代，所有的文字都变成了数据，所有的图片视频也都变成了数据，所有的方位也都变成了数据，所有的沟通也都变成了数据，万事万物都可用数据表示，商业也不例外。

1.1.1 文字数据化

信息化进程加快，必然导致需要存储和传播的信息种类越来越丰富，越来越多元化。因此，传统的藏书楼、阅览室、图书馆势必不能胜任这一巨大的信息存储任务，在这种情况下，一种全新的数字图书馆就问世了，它通过一根网线就解决了人们的阅读需求。数字图书馆具有存储量大、占据空间小且图书不易损坏、信息方便查阅、同一信息可以多人同时查阅、信息查阅检索方便快捷、不受地域限制等特点。

我国国家图书馆为了全面实现图书馆的数字化，目前已经建成的非机构数据存储量达到了800TB。考虑到数据的安全性和稳定性，目前国家图书馆的数据大多是以光存储为主。一方面，光存储本身具备离线存储数据的功能，与我们通常使用的硬盘相比较则更加稳定，不易受到外界因素的破坏；另一方面，这与我国国家图书馆部署的大数据战略相契合。

考虑到我国未来图书馆的大数据战略，国家图书馆设计了一个“缩微中心”，即一个以胶片为存储介质的数据存储中心。缩微胶片通过相关技术手段，可以将胶片上的数据数字化，这样就可以十分便捷地与互联网进行对接，然后将数据用来传播利用。

但是，数字图书馆也有一定的局限性。当我们不知道在哪本书上可以找到所需信息的时候，数字图书显得束手束脚，我们唯有在浩瀚的信息中寻找自己所需要的片段，但是这种方法会比较耗时。这时候，数据化文本会为我们解决这个问题。谷歌为了实现数据化文本，专门研究和开发了这样的软件工具，该软件使用能识别数字图像的光学字符来识别文本的字、词、句以及段落，这样，以前的数字化图像就转化为了数据化文本，为我们阅读或者查找带来了很大的便利。

一旦将文字转变为数据，那么其中所体现的价值是相当惊人的。我们既可以利用数据化的文字进行阅读，也可以通过数据分析工具对其进行分析。谷歌作为大数据公司也同样知道其中隐藏的巨大价值，因此就用数据化的文本来改进其机器翻译服务。

1.1.2 方位数据化

目前，人们出行已经习惯于用手机查找地理位置和路线，并且喜欢依据导航来驾车，但是地图里的方位信息都是如何精确地复刻在地图里的，地图又是如何对地理位置的变化做出实时调整的呢？

其实，手机地图和导航能够如此神奇，还得归功于大数据，需要采集和制作底层地图数据才能完成。

对于地图厂商来讲，底层数据才是地图的核心。如果没有数据的话，即便是拥有再好的服务也是无济于事的。高德地图的数据都来自高德数据生产基地，在这里完成数据采集和制作等一系列流程。高德地图数据生产链包括数据的发现、数据的采集、数据的处理和数据的发布。首先在信息发现阶段，高德地图主要利用包括情报搜索平台、卫星影像自动识别、用户使用反馈以及浮动车等多种方式来搜索信息。接着是进行实地数据采集，高德地图采用两种方式：一种是车采，用来记录道路的行驶规则、方向、限速、路口形状、行车引导线等信息，数据采集车配有全景摄像头、激光扫描仪和测距传感器等，不同的设备都具有不同的功能，待各种数据采集完成之后就将数据信息实时传送到车载数据系统里；另一种是步采，用来收集详细的地理位置兴趣点信息，包括楼宇、商场、影院、学校等，采集员利用一部具备设想功能以及搭载数据采集系统的采集器，步行到达需要采集的地点，拍照、记录等就可以完成采集，并根据实际情况对采集的数据进行选择处理。

从高德地图的制作流程上不难发现，无论是采集还是处理，每个环节的工作都离不开数据的支持，人们在使用导航的时候也离不开系统对数据信息的充分分析，以此有效判断路况的实时变化，由此可见，方位已经被数据化了。

毋庸置疑，当下数据化实时位置信息已经在人们的日常生活中有了极为广泛的运用，且效果极为显著，也正是依赖于这些地理位置数据信息的收集、分析，无线运营商的移动互联网的服务水平才有了很大的提升，也使得广大用户的出行安全有了强有力的保障。

全球知名的UPS快递公司当前就是多效利用地理位置数据来展开快递工作。为了能够使总部及时跟踪那些出现晚点的车辆的位置以及预防故障的发生，UPS快递公司在其货车上全部安装上了传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也给公司的监督管理员进行车辆行车路线的管理工作带来了极大的便利。通过将地理位置数据化后，UPS的驾驶员们较以前每年少跑近4828万千米的路程，不但降低了油耗，还降低了二氧化碳的排放量，更重要的是提升了工作效率和安全性能。

近几年，数据化实时位置信息的应用是十分广泛的。例如，众多无线运营商也开始通过收集用户的位置数据化信息来提升移动互联网的服务水平。并且，这方面的数据还被更多地应用在其他方面。另外，第三方也开始注意到数据化实时位置信息的巨大潜在价值，利用这些数据来为其提供全新的服务。一些智能手机的应用程序就是利用其定位功能来收集用户的位置信息的。

总之，收集而来的用户方位数据信息可以为人们带来更大的商业价值。根据对某一手机使用者的居住地点和他每天要去的地方进行数据预测，就可以为他提供更加符合其需求的定制型广告；通过方位数据可以预测交通情况，许多数据服务商利用位置数据为城市提供实时交通信息。这些是过去人们不能想象的，但是方位数据告诉你，这些都已经成为了现实。

1.1.3 沟通数据化

人与人之间进行沟通，如今已经不再是传统的语言沟通，互联网的出现使得人与人之间的沟通升华到了一个更高的层次，那便是社交网络沟通。借助社交网络平台不但可以寻找到新朋友、维持老朋友，更重要的是可以将人们的日常生活元素转化为其他用途的数据。知名的社交网络平台Facebook目前拥有超过15.5亿用户，这些用户每天上传大量图片、视频、文字等数据信息。与此同时，Facebook本身也拥有大量的数据信息，但是这些数据信息往往仅被看作信息，而并没有被定义为数据。随着Facebook拉开了其搜索产品背后的一些技术细节的帷幕，“社交图谱”诞生了，以往的图片、视频等信息才被正式鉴定为数据。由此，这便意味着，用户在Facebook上进行社交活动时，人与人之间的沟通都与数据有关，实现了沟通的数据化。

当然，沟通数据化的潜在价值应用于实际情况中也是非常多见的。像Facebook就是一个应用沟通数据化进行商业营销的典型例子。当前一些消费者信贷领域的创业公司已经与Facebook联手开发社交图谱为依据的信用评分。如知名的信贷评分系统FICO，利用15个变量预测单个借贷者是不是具有一定的偿还债务的能力。一家高额风险投资的创业公司统计发现一条非常显著的规律，那就是：个人是否具备偿还债务的能力或者能够偿还债务的可能性，实际上与其朋友是否具备偿还债务的能力或者能够偿还债务的可能性成正比关联关系。这里实际上印证了古人的一句话：物以类聚，人以群分。由此看来，Facebook也可以成为下一个FICO。从这个调查统计中，我们不难发现社交媒体上产生的大量数据实际上也具备一定的商业价值，可以实现商业的腾飞，这样的价值远远高于Facebook上的图片、文档的上传和分享所给人带来的巨大价值。

实际上，只要我们善于观察，就不难发现诸多这样的沟通数据的价值应用实在是举不胜举。在沟通过程中，无论是想法、情绪（犹豫、快乐、生气、害怕等）都可以被数据化，并且在具体案例中应用。在以前，这些都是没法实现的事情。

1.1.4 万物数据化

随着互联网、云计算、物联网技术的不断发展，再加上智能设备层出不穷，对于一些事物，我们都能够从其表面发现其本质，这也就是人类生活行为数据化的体现。万事万物数据化可以换个角度理解为我们身处在一个数字网格之中，这个环境会产生海量的信息，在这个数据和信息的海洋中，不论是人还是物都可由数据表示。

诚然，无论是文字、方位、沟通还是其他所有的万事万物都离不开数据，在这个万物皆数据化的时代，数据就是资源，就是财富。

1.1.5 商业数据化

全球知名的咨询公司麦肯锡最早提出了大数据的概念：“大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集”，并认为“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用促使了新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

麦肯锡的这句话实际上不难看出，在这个万物皆数据化的时代，与生产率增长和消费者盈余相关的商业也必将被数据所代表。这也正是数据价值的全新用途。既然在大数据时代，商业也被数据代表了，那企业的营销就必然与数据有着不可割舍的关系。

沃尔玛公司可以说是在零售业领域中第一个意识到商业被数据代表的时代即将来临的企业。发现了大数据优势之后，沃尔玛就非常迅速地利用计算机建立了自己的数据库，以及大数据工具Retail Link。沃尔玛利用这个工具将其生产链、经营链和销售链都捆绑在一起，使得供应商、零售商在尽可能短的时间里就能清楚地了解到沃尔玛的销售状况以及库存量，并根据了解到的情况及时作出决策，从而使得管理和营销成本大幅降低，而且还将沃尔玛的员工和供应商紧密联系到一起，使得工作效率有了很大的提升。其实，总结一下沃尔玛的营销策略，不难发现，沃尔玛其实是巧用数据库和数据处理来提高数据在各部门、各体系的关联性，用数据来维系企业的各个经营管理环节。这样，就使得生产到管理到销售整个供应链环节都能更加紧密地联系在一起，使得生产效率和利润大幅度提升。

另外，再从影视行业来看，很多电影票房大卖，也是与大数据有直接关系的，例如，《小时代》连拍了4部，每部都能够获得高票房，关键是片方明白一个道理：营销电影需要策略，需要精准的市场打法，这正是大数据带来了精准化营销，《小时代》系列才能够屡创票房新高的原因。《小时代》的投资方乐视影业在进行投资前，就已经对同名原著在网商的点击量、读者的身份特征等数据进行了调查并进行分析和整理，将观众分成了核心圈、第二圈、第三圈3个部分；此外，还对以往观众对同类影片播放后的反映等做了数据分析。最后，乐视影业利用所用调查、分析、整理出来的数据说服了院线排片。

由此可见，在这个万物数据化的时代，整个商业也被数据代表了。