3.3 大数据的应用领域

《哈佛商业评论数据解放生产力》专刊中写到^[36]：“信息的数字化早已改变了我们的工作和生活，而这一改变还远远没有停止脚步，还将继续改变我们的思维方式。大数据正是这一最新推动力量的典型代表。”

Tolle等^[12]从研究模式转变的角度分析“大数据”及其带来的革命性影响。他们认为人们已经不只是关心数据建模、分析和科学数据等基础设施构建的知识，同时也越来越关心对广泛的网络和海量数据的有效利用，以构造基于数据的相关研究，因此诞生了数据密集型的知识发现，即科学研究的第四范式。

大数据对于传统行业的冲击在于：数据种类数量的增长、数据维度的变化、商业模式和管理模式的变化。IBM作为大数据变革的重要推动者，《哈佛商业评论》报道了大数据的应用涵盖体育、能源、银行、医疗、互联网、传统制造业（鞋业）和营销方式等众多领域。在鞋服行业，西班牙品牌ZARA平均每天卖出110万件衣服，通过全球资讯网络，每一件销售出去的商品都有自己的销售身份证（包括售价、部门、时段、客户），这些数据经过自动化程序分析出顾客的行为模式和消费喜好，作为未来产品的生产决策，让ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可以推出12000款时装^[36]。

在鞋类领域^[37]，彪马的数据保存在ERP系统中，但该系统只能提供有限的报表功能。为了查看销售数据，销售人员需要联系内部数据库分析师，由他们将数据库数据进行排序，提取出所需信息并通过电子邮件将这些信息转发给销售代表。然后销售人员再将信息导入另一个应用程序，查看信息并制定适当的决策。这种信息数据的循环过程甚至需要长达一整天。而当问题或是退货发生时，公司并不能准确地找到产生问题的原因，产品尺码有问题还是款式颜色不招人喜欢？是价格因素的影响还是促销活动的原因？这些数据处理问题的根源在于ERP功能的局限。通过应用这些大数据分析工具后，彪马90%的报表可以用于跟踪零售销售情况，识别出哪些产品在售，并进行尺码销售分析；同时，数据系统还可以按每小时、每月或每年跟踪单店的业绩，对商店进行互相比较，确定访问常客数据，判断出是否是合适的人在正确的时间走进了正确的商店……如果某种特定型号鞋的销量上升，彪马可以及时提高这种鞋的产量。如果一家商店销量萎缩，彪马可以将库存转移到其他地方或让这家商店歇业。大数据构建了精准营销在鞋服行业中的应用范例。

此外，大数据还在交通、能源、健康医疗、食品、体育赛事领域发挥着传统思维难以想象的作用。这些应用使得大数据成为继蒸汽机、电力和信息革命后新的工业革命的技术推手。