人們對大數據的定義和應用正不斷改變，從關注準確數據，關注數據之間的因果關系，到更關注數據之間的相關關系，關注數據的預測價值。

　　如今大數據已應用于社會和生活的多個方面，交易數據、社交數據等的融合與處理給企業(yè)帶來了更多福利。在殼牌中國，大數據成為了指導企業(yè)業(yè)務及運營管理的重要應用。

　　理解數據之“大”

　　“所謂大數據其實更多強調的是數據的重要性，本質上不是絕對地說有多少數據就可以稱之為大數據，有多少數據就是小數據。”殼牌石油中國區(qū)首席信息官徐斌表示，“殼牌石油過去十年甚至更長的時間，基于商業(yè)智能、數據倉庫一直在使用數據。而當時IT架構基于單機方式運行，數據處理效率受限，數據源也大多來自企業(yè)內部。”

　　“互聯網所積累的數據量越來越大，同時對數據處理的要求也相應提高。這就產生了現在新的分布式平臺來做數據分析。”徐斌解釋道，“所謂‘大’，現在看來可能更多出于廣告目的。我個人認為，數據‘大’的概念更多是強調其商業(yè)價值，而不用去關注到底是多少數量級，或者是多少維度，這不是大數據的核心。”

　　“大數據的價值應該是通過數據去發(fā)現規(guī)律，通過信息整合去發(fā)現知識，并對知識進行濃縮形成智慧。”徐斌總結說，“這也是殼牌中國應用數據的最終目的。”

　　目前，大數據應用已滲入殼牌中國業(yè)務體系。在殼牌上游業(yè)務中，殼牌通過對地理等數據的實時采集、分析，從而提高油井開采成功率；在油罐管理上，殼牌使用SIR實時數據分析，減少潛在事故啟動數量、及早發(fā)現問題，大幅降低泄露事故；同時，可減少誤報導致的損失。大數據的應用可為每個油站每年節(jié)約約4000美元成本。

　　在下游燃油、潤滑油銷售上，殼牌整合移動設備、車聯網上的客戶數據并進行分析，向客戶推送定制服務消息。同時，殼牌與阿里巴巴合作，通過對網上交易及社交數據的分析，精確定位潛在客戶，實現高達70%的客戶轉化率。另一方面，殼牌與銀聯的合作，可通過對相關銀行卡交易數據進行分析，從而明晰殼牌的市場份額。

　　夯實大數據技術能力

　　目前，大數據發(fā)展行動已成為國家戰(zhàn)略。2015年兩會提出的發(fā)展“互聯網+”，其中核心技術就是大數據。云、物、移、大、智，大數據是核心，通過數據才能產生資產價值。

　　“從目前大數據發(fā)展國內外情況來看，英國是第1名，中國排位靠后。”徐斌表示，“這一位置也表明中國大數據使用狀態(tài)、數據開放都比較落后，需要有所提升。但中國大數據應用領域也很多，應用最多的就是金融業(yè)、醫(yī)療業(yè)和政府公共事業(yè)，這是目前用的比較多的三個領域。”

　　對于目前業(yè)界存在的一些大數據認識誤區(qū)，徐斌認為要從兩個方面厘清。“首先，大數據不是單純的技術，其最重要的目的是解決業(yè)務問題，幫助業(yè)務創(chuàng)造新的機會，需要團隊協(xié)作實現其價值；同時，大數據實現需要比較好的數據源，如果數據質量不高，再好的系統(tǒng)也沒有意義?？偟膩碚f，大數據不是工具，是一整套體系。其次，大數據不能解決所有問題。一方面，大數據不是全部數據，因此不能夠完全展現事情本質，只能預測可能性概率比較高的事情；另一方面，如果企業(yè)自身數據應用不好或存在很多信息鼓搗，也很難實現數據指導決策的有效應用。”

　　“目前，大數據在各個行業(yè)都有一些典型應用。例如汽車企業(yè)，可以利用互聯網收集數據進行快速決策，調整汽車行駛過程；例如新浪曾經推出南方-新浪大數據100指數，通過大家討論股票的熱度、財務指標考量等維度，精選出得票最高的股票對其進行投資；另外，金融行業(yè)可以通過銀行交易數據來分析跟蹤整個國家經濟運行情況。”徐斌介紹說。

　　那么，對單個企業(yè)而言，如何提升大數據應用能力建設？徐斌認為應從四方面著手。一是建立企業(yè)大數據體系，包括數據基礎平臺、數據報表與可視化、產品與運營分析、精細化運營平臺、數據產品、戰(zhàn)略分析與決策等；二是實現企業(yè)數據資產管理，包括數據資產治理、數據資產應用、數據資產運營；三是發(fā)展大數據應用應與云計算相輔相成；四是認識到大數據是文化與技術的結合。首先要有數據驅動決策的文化，其次要思考如何通過大數據分析和預測。

　　六個維度認識大數據價值

　　徐斌指出，大數據的應用主要有四種。“一是描述性數據應用，相當于給企業(yè)管理者一個顯微鏡和望遠鏡，了解企業(yè)發(fā)生了什么。二是診斷性數據應用，但企業(yè)發(fā)聲問題時通過數據分析找出原因，如不良貸款為何一直上升？客戶為何流失？哪些客戶流程？三是預測性數據應用，比如通過數據測評，提前了解零部件情況，及時調配。殼牌也有這樣的配件，比如鉆頭，如何讓它更健康的運作？殼牌通過傳感器了解鉆頭的熱度、疲勞度等，及時發(fā)現問題。通過數據及時跟蹤就可以提前預防，這樣就為企業(yè)帶來大量的價值。四是指導性數據應用，通過多維數據的收集和分析，可以給企業(yè)合理的建議方案。比如開發(fā)用戶，是做線下營銷還是線上接觸？是找這個群體還是找那個群體？這些都需要大數據分析。這是大數據最核心的應用。”

　　具體到大數據在企業(yè)內部的價值實現。徐斌表示大數據對企業(yè)有六個維度價值。

　　■決策支持

　　假如企業(yè)要開一個加油站，在哪個點開？這直接影響到投資有沒有回報。通過大數據分析，通過手機信號定位來判斷移動速度，判斷是車還是人流，看看每天通過車的速度，這樣的數據很準確，如果通過它來做決策，顯然它的效率會高、回報率更可靠。

　　■運營優(yōu)化

　　比如加油站地下油罐的設計，通過大數據分析可以幫助我們決策。比如把這個區(qū)域的相應數據進行對比判斷，地下油罐是不是有泄露的可能？對殼牌來說，全球評估下來，一個站一年可以省好幾萬元錢，一年就是十幾億，這是成本的巨大節(jié)約。

　　■營銷突破

　　通過大數據找到潛在的客戶，可是企業(yè)的潛在客戶在哪里？以前都是做線下促銷活動，精準力很差、轉換率很低。但是通過淘寶交易應用，通過新浪微博也可以找到相關的車主，這些人就是我們的客戶，我們就對他做精準營銷，這個轉換率是50%，非常高。

　　■安全保護

　　比如，人的安全駕駛行為可通過數據分析出來，而化工廠也能通過數據分析及時發(fā)現危險，采取措施。

　　■業(yè)務創(chuàng)新

　　用數據做業(yè)務創(chuàng)新，比如某服裝公司，七天內給一個客戶提供定制化的西服。靠的是什么？沉淀十年的西服板型的大數據，優(yōu)化裁減、安裝匹配，這就是創(chuàng)新。

　　■商業(yè)變革

　　比如說GE是制造發(fā)動機的企業(yè)，但是現在轉變了盈利模式，發(fā)動機售賣只占整個業(yè)務的20%，而80%來自于發(fā)動機后期的保養(yǎng)、維護。發(fā)動機里面有上千個傳感器，傳輸數據，做分析，然后給航空公司建議，什么時候該更換零件了，這個飛行速度是否合適，油耗怎么樣最有效等等。因為航空公司最大的成本之一就是燃油，如果燃油節(jié)省了就可以降低很多成本，從而帶來更多客人，因此服務給航空公司帶來大量的成本節(jié)約。這就是大數據技術帶來的商業(yè)變革，它改變了業(yè)務盈利模式。

　　■殼牌石油中國區(qū)首席信息官 徐斌

　　大數據的價值是通過數據發(fā)現規(guī)律，通過信息整合發(fā)現知識，知識濃縮形成智慧。目前，大數據應用已滲入殼牌中國的業(yè)務體系：通過對地理等數據的實時采集、分析，提高油井開采成功率；使用SIR實時數據分析，減少潛在事故啟動數量、及早發(fā)現問題，大幅降低泄露事故，減少誤報導致的損失。

　　■本報記者 陳曲

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