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第一章 局势思维 时势造赢家踏准时代的节拍（第4页）

GE的数据显示，全球运营中心正式运营前，运营支出占集团一年销售额的18%，而在2015年这一数字降到了13。9%。

全球500强企业的CEO中，有超过三分之一曾服务于GE。可以说，人才以及对人才的管理，是GE最核心的竞争力之一。GE在个人考评方面，摒弃了业绩与价值观的模式，而采用业绩发展模式，更加注重对人的实时回馈和建议。年初，员工可以在评价系统中上传自己的年度计划；工作期间，经理会不定期地与员工沟通，并上传谈话记录。评价系统中有一个洞见模块，可供员工分享知识，或针对项目合作中的组员提出建议。在平等沟通的条件下，员工能够知道自己哪里做得好，哪里有不足。

GE前董事长兼CEO杰夫·伊梅尔特认为，经营硬件的制造商想生存下去，必须认识到软件的重要性，制造业将比过去更加服务化。在制造领域风云突变的时代，对于大型工业设备企业来说，重要的是要像硅谷的风险企业那样不怕失败，向不断挑战新事物、具有速度感的企业文化转型。

GE的一系列变革，都在彰显着一个事实：工业互联网时代已经开始了。

大数据，不只是数据那么简单

全球复杂网络研究权威、物理学家巴拉巴西通过研究提出：93%的人类行为是可以预测的。这一结论是带有颠覆性的，如果真有93%的人类行为可以被预测，那么商业行为同样也能够进入可掌控的范围，而这个秘密就藏在数据中。

我们都留意到了这些事实：网页弹窗推销的商品，总是自己近期经常搜索却尚未购买的；图书购买网站推荐的书目，总是与自己的品位十分吻合；新闻App上推荐的文章，都是自己最关心、最爱看的……有人会赞叹广告很精准，推送很人性化，但其实这就是通过记录、分析个人网络操作数据，预测出个人行为的结果。

所谓的大数据，就是通过对海量信息进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或是深刻的洞察。谷歌公司每天对数据的处理量，是美国国家图书馆所有纸质资料所含数据的上千倍；Facebook每天更新的照片量超过1000万张，每天网友在网站上点击“喜欢”按钮或评论超过30亿次，这些都为Facebook挖掘用户喜好提供了大量的数据线索。

在大数据时代，没有任何数据是累赘，哪怕它看上去复杂、混乱。对人们搜索一个关键词的频率数据进行深入挖掘和相关性计算，都可以预测出某种趋势。对当今的企业来说，大数据是一项重要的战略资源，如果能看清大数据的价值并迅速展开行动，必然会在未来的商业竞争中占得先机。

大数据如此重要，但许多人不但不清楚它是什么，更不知道能在哪些方面挖掘出大数据的商业价值。根据IDC（国际数据公司）和麦肯锡的大数据研究结果，大数据主要能在以下四个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客?群体细分，并对每个群体量身定做般地采取独特的行动。

?运用大数据模拟实境，挖掘新的需求和提高投入的回报率。

?提高大数据成果在各相关部门的分享水平，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

?进行商业模式、产品和服务的创新。

大数据打破了企业传统数据的边界，颠覆了过去商业仅仅依靠企业内部业务数据的局面，其背后蕴含的商业价值是不可小觑的。大数据在未来的企业中扮演的角色不是一个支撑者，而是直接影响决策的关键因素。

不夸张地说，几乎所有的服务行业都能够从大数据中获益，哪怕你觉得跟大数据没有任何关系，依然可以从中获益，比如医疗服务、教育、学习等。大数据能明显提升企业数据的准确性和及时性，降低企业的交易摩擦成本，更重要的是，它能够帮助企业分析大量数据从而进一步挖掘细分市场的机会，缩短企业产品的研发时间，提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力。

总之，忽略大数据，就会被时代抛弃，每个领域都需要去拥抱大数据。

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《纸牌屋》的数据生产力

2013年，《纸牌屋》这部有关美国政治题材的电视剧火爆全球，它的制片方不是电视台，也不是电影公司，而是一家在线视频公司Netflix。2013年，这部电视剧给Netflix公司创造了4800万美元的净利润，比2012年同期增长了500%！

《纸牌屋》的单集成本是400万美元，大大超过了制作标准。有人预算：拥有3000万注册用户的Netflix，需要新增100万个一年期合约付费用户才能收回成本，这相当于增加3%的用户。看起来任务艰巨，要实现是挺艰难的，但Netflix最终做到了，并且获得了耀眼的成功。

借助Netflix骄人的业绩，很多人意识到“大数据”背后的商业价值。Netflix本身是一个大数据运营商，拥有全球最优秀的用户推荐系统，它只需要抽取数千个样品用户，就能“算”出《纸牌屋》产生的强大数据库：3600万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索……这些数据来自Netflix多年的积累，当用户通过浏览器使用Netflix账号登录网站时，Netflix后台会把用户的位置数据、设备数据记录下来，就连用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网站等操作也会被收集成数据。

有了这些数据之后，Netflix是如何利用的呢？它每晚都会进行一次分析，看看哪些节目的哪些情节最受欢迎。当观众打开《纸牌屋》第一集看了几分钟后按下“暂停”键时，Netflix就会对这个动作进行记录、锁定和分析。可能你只是去了一趟洗手间，但在每天数以百万计的用户中，大量的人都在这里点击“暂停”，它就是传说中的“尿点”。同理，当大量的用户在同样的地方选择“快进”，就告诉我们“此处情节枯燥无聊，编剧导演们自己感受一下，之后类似的情节要减少”。

经过对一系列“大数据”的分析和不断优化剧情，《纸牌屋》第一季从最初网友评分6。3分，到后来一跃飙升到9分。一炮打响后，Netflix趁热打铁，又相继推出《铁杉树丛》《发展受阻》和《女子监狱》。这些电视剧引起了广泛的关注和讨论，并获得了14项艾美奖提名。《纸牌屋》打开了影视生产应用大数据的阀门，使Netflix成为数据革命的代表。

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大数据时代最牛的“裁缝”

2012年以来，中国服装制造业进入了低潮期，大批品牌服装企业遭遇高库存和零售疲软，企业经营跌入谷底。在一片低迷的形势下，有一家服装制作企业却通过大规模个性化定制模式，打破了冰寒刺骨的局面，迎来了春暖花开。就连海尔集团的CEO张瑞敏都命令所有的高管和管理人员，必须到这家服装企业参观学习。

这家企业并不是后起之秀，而是一家传统企业——青岛红领集团。

对服务业来说，最大的困扰在于，你很难预测市场的流行趋势：到底什么样的衣服好卖？供应多少合适？如果担心缺货，就得备足库存；如果担心库存积压，就得忍受缺货。

况且，服装的款式实在太多，每一款衣服的销售前景都很难预测，这让服装制造商们左右为难。

如此艰难的处境下，服装企业该何去何从？红领集团找到了一条独特的生存之道：定制。它生产的每一件衣服，在生成订单之前，就已销售出去。尽管成本比批量制造高出10%，但收益却达到2倍以上。红领有一套完善的大数据信息系统，目前每天可以完成2000件完全不同的定制服装生产，这些定制服装有90%供应到美国和欧洲市场。任何一位客户，一周之内就能够拿到自己所需的衣服，而在传统模式下，做到这一点通常需要3到6个月。

假设，英国客人Jack通过英国的经销商预定了一套西装。量体师当天登门量体，用5分钟的时间采集了Jack的肩、腰、臂、腿等19个部位的数据。Jack可以自由地选择喜欢的面料、花型、色系、胸口袋等，并预定喜欢的里料、刺绣等细节，然后完成下单。这些定制数据和要求在下单的那一刻，就会进入红领的订单平台。

红领的生产车间内，每一个工位前都有一台电脑识别终端。Jack的数据会通过红领的自动制版系统完成自动计算和版型匹配。负责生产过程第一个环节的工人，会实时观测订单的变化，核对订单中的50多个定制细节，之后将具体的要求录入一张电子标签中。

当数据系统完成版型的匹配后，信息会传送到布料部门，依据面料的尺寸，计算出最节约面料的剪裁方法。然后，工人可根据Jack对面料的需求，将其预定的面料放在裁床上，点击确认，机器裁床就会完成自动剪裁。面料剪裁好之后，再配合内衬一起夹在车间上方的吊挂上，附上客户信息的电子标签。

接下来，Jack的衣料就开始在400道大小不同的工序里自动流转，工人通过电子标签对不同的工艺和数据进行不同的处理。最后完成制作的西装，会经过25个环节质检，查验制作是否符合客户的定制要求。待一切完毕后，Jack的西装会通过空运，在他下单7天后送至他手中。

这一套定制生产流程，称为红领西服个性化定制（RCMTM），包含20多个子系统，全部以数据驱动运营。这套系统是基于红领过去10年200多万定制顾客的数据进行深入分析后研发设计的，每项数据的变化都会同时驱动9666个数据的同步变化。依靠这套系统，红领的员工自豪地说：现在人人都是设计师！

移动互联网，涅重生的机遇

二十年前，Web诞生了。面对这个开放而自由的新事物，用户主动搜索着自己需要的各种信息。那时会觉得，Web真的给生活带来了极大的便利。

然而，任何事物都无法逃脱自然的生命周期，Web也如是。当用户开始追求更加简单、时尚、便利、舒适的服务时，Web逐渐退出了人们的视野，取而代之的是移动终端。