數據驅動企業策略
在資訊爆炸時代，擁有大量數據不等於你有能力用好它們，因此一家企業要想方設法發掘數據蘊藏的戰略價值。
𣈱銷書《大數據》(Big Data)的作者邁爾荀伯格(Mayer-Schomberger)在最近最近一次演講上強調數據相關性的重要，並表示收集、儲存和管理數據的綜合成本不菲。這是每個企業必須面對的問題。
根據業務計劃而制定的大數據策略變得尤為重要。在數據收集方面，我們要首先需要重新審視或辨識有用資訊，並判斷哪些數據可以放棄。所有數據的收集活動出發點都來自業務需要，以應對末來的業務發展。例如，阿里巴巴的電商數據策略就離不開「人、貨、場」的組合。接下來，就是以短時期問題為出發點，並以中長期的發展趨勢為準，決定資源的優先分配順序。從事各式草本及非草本飲料生產及銷售的鴻福堂，以數據塑做新策略，近月關同數據化健康餐品牌維小飯合作，推出首個融合中式養生智慧及 AI 科技的個性化餐點服務「鴻小飯堂」，提供不同餸菜組合的「健康兩餸飯」，開拓餐飲市場的藍海。
從策略層次考慮，我們需要系統思考，去發現周邊生態的數據和主體業務之間的關聯。舉個例子，要了解淘寶的商品交易細節，除了買家需求之外，物流、支付、競爭對手、賣方營運等環節的數據，都是必不可少一部分。我們需要更便捷、成本更低的方法尋找及收集多源異構的零散數據，並把它們有機地縫合起來，形成有用資訊，再提升為知識及智慧。
從阿里巴巴管理大數據第一天開始，便看到數據開發的速度是營運大數據的必然瓶頸。不要看輕這個縫合技術，它是細節上的魔鬼。做好它，才能真正做好大數據營運，更要配合一家企業的短、中、期戰略部署，從而發揮最大效用。