位于紐約的MongoDB周四在納斯達克上市，當日收于32.07美元，比24美元的IPO價格高出34%。

此次IPO為該公司完成融資1.92億美元，估值約為11.8億美元。到當天收盤時，該公司的市值約為16億美元，與兩年前融資時的16億美元估值相同。

早在2008年，MongoDB就獲得了超過3億美元的股權(quán)融資。紅杉資本、Flybridge Capital和Union Square Ventures持有最大的股份。

該公司與包括Adobe、eBay和花旗集團在內(nèi)的企業(yè)合作管理數(shù)據(jù)庫，MongoDB的一些產(chǎn)品包括其命名的MongoDB開源數(shù)據(jù)庫和Atlas數(shù)據(jù)庫即服務(wù)產(chǎn)品。

MongoDB聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官艾略特霍洛維茨在接受采訪時表示，該公司正在為下一代應(yīng)用打造一個“更好的數(shù)據(jù)庫”。我們的目標是“打造讓開發(fā)者更有效率的東西”。

截至2017年1月，該公司的營收為1.014億美元。而去年同期的這一數(shù)字為6530萬美元。在最近的一年中，虧損達到8670萬美元。截至2016年1月，該公司虧損了7350萬美元。

文|帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院 李向川

“大數(shù)據(jù)”這個詞，從2012年開始，成了時髦、高端、創(chuàng)新的代名詞，一直火到2015年初。2015年開始，“大數(shù)據(jù)”一邊被人耳熟能詳，一邊又成了讓人嗤之以鼻的詞匯。如果業(yè)內(nèi)人士，關(guān)注 Gartner 的技術(shù)成熟度報告的朋友，會有清晰的了解，2015年正是“大數(shù)據(jù)技術(shù)”的泡沫破裂期。從2016年到現(xiàn)在的2017年，廠商和相關(guān)技術(shù)供應(yīng)商不斷完善自己的產(chǎn)品，加上用戶需求的明確，產(chǎn)品在設(shè)計和使用場景上趨于成熟，“大數(shù)據(jù)技術(shù)”正在穩(wěn)步爬升。那么“企業(yè)大數(shù)據(jù)”和“大數(shù)據(jù)”到底有什么關(guān)系？““企業(yè)大數(shù)據(jù)”它從哪里來，這里，我們從這兩方面聊聊“企業(yè)大數(shù)據(jù)”。

1 企業(yè)大數(shù)據(jù)，你到底是什么

1.1我們先來看看主流的大數(shù)據(jù)概念。

IBM提出大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

由我們帆軟研究院總結(jié)來說，大數(shù)據(jù)一般指數(shù)據(jù)量級非常大，常規(guī)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析能力無法滿足要求的數(shù)據(jù)。同時，“大數(shù)據(jù)”的“數(shù)據(jù)處理能力”是相對的，是不斷提高的，隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，今天的大數(shù)據(jù)會成為明天的小數(shù)據(jù)。

1.2 我們的企業(yè)大數(shù)據(jù)，是個什么概念

前面提到的這些大數(shù)據(jù)，對大多數(shù)企業(yè)來說，都是外部大數(shù)據(jù)。當前大家所說的“利用大數(shù)據(jù)來做某某事”，一般都指的是利用外部大數(shù)據(jù)。從帆軟研究院的經(jīng)驗來看，當前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多在“富數(shù)據(jù)”行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電信企業(yè)、電商、金融服務(wù)業(yè)。而廣大非超大型的大中小型企業(yè)，并不一定擁有這樣的“富數(shù)據(jù)”的業(yè)務(wù)機會。但針對企業(yè)外部的大數(shù)據(jù)，有些開放的數(shù)據(jù)我們還是可以通過技術(shù)手段獲取和使用的。

每個企業(yè)日常經(jīng)營和管理中都產(chǎn)生數(shù)據(jù)。比如考勤數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、銷售行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)人力資源數(shù)據(jù)等等。企業(yè)大數(shù)據(jù)是指全面記錄企業(yè)經(jīng)營和管理活動的數(shù)據(jù)。

我們這個定義，是從企業(yè)實踐應(yīng)用角度出發(fā)的，不過分強調(diào)數(shù)據(jù)量，即使數(shù)據(jù)不多，依然是企業(yè)大數(shù)據(jù)的一個組織部分。我們主要重視數(shù)據(jù)設(shè)計范圍的全面性。在企業(yè)數(shù)據(jù)化經(jīng)營和管理中，只有全面的、相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用。

1.3 再談?wù)剶?shù)據(jù)的價值密度概念

在 IBM 對于大數(shù)據(jù)的定義“5V”中，有個Value（低價值密度）,外部大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量和信息量非常大，但內(nèi)容不聚焦，對單個企業(yè)來講，價值含量低。而我們的企業(yè)大數(shù)據(jù)每一條記錄都和企業(yè)高度相關(guān)，都可能蘊含巨大信息量，價值密度高，需要企業(yè)更加重視。從另一方面來說，企業(yè)大數(shù)據(jù)是我們當前能快速挖掘利用，能高效分析，支撐決策管理的數(shù)據(jù)；而外部讀數(shù)據(jù)，或許更適合我們發(fā)現(xiàn)商機和商業(yè)模式，對于企業(yè)經(jīng)營管理，效果不一定可觀，甚至難以支撐經(jīng)營管理決策。

2 企業(yè)大數(shù)據(jù)，你從哪來

企業(yè)大數(shù)據(jù)主要來自日常工作活動。企業(yè)管理信息系統(tǒng)里，各個崗位管理者都有數(shù)據(jù)清單。下面是常見部門崗位數(shù)據(jù)清單舉例。我們看到人力資源管理、財務(wù)管理、銷售管理等業(yè)務(wù)相關(guān)的部門，都有這類數(shù)據(jù)清單。如果企業(yè)不能快速提供這些數(shù)據(jù)，那就說明這個企業(yè)的數(shù)據(jù)化管理存在嚴重的數(shù)據(jù)源管理不足。

2.2 企業(yè)數(shù)據(jù)源頭管理需要系統(tǒng)化

同行或者潛在市場的相關(guān)數(shù)據(jù)，比如競品信息、競爭對手活動信息、潛在客戶名單、客戶內(nèi)部決策流程等，需要銷售人員主動去外部采集。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量完全依賴于銷售人員的積極性和主動性。

企業(yè)需要建立管理制度，落實管理流程，來確保相關(guān)人員采集數(shù)據(jù)的積極性和準確性。比如一定程度上關(guān)聯(lián)KPI，或者進行獎勵性措施。為什么企業(yè)大數(shù)據(jù)管理不能僅僅依賴于個人的積極性和主動性呢？因為不同的員工基于不同的資源和個人利益，會帶來不同的結(jié)果。企業(yè)要想構(gòu)建比較完善的企業(yè)大數(shù)據(jù)，必須要系統(tǒng)化地管理。

企業(yè)建立相關(guān)管理制度，一方面落實到人，讓數(shù)據(jù)負責人對自己所負責的數(shù)據(jù)有質(zhì)量意識；另一方面，在內(nèi)部管理上，要建立不斷完善的活動與數(shù)據(jù)更新的聯(lián)動機制。這些需要在內(nèi)部管理制度、崗位要求、任務(wù)說明、流程要求等方面作數(shù)據(jù)管理的規(guī)范性要求。

一般來說，企業(yè)可以先自行建立簡略的數(shù)據(jù)管理的的相關(guān)管理制度，也可以咨詢帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院等專業(yè)的數(shù)據(jù)化管理研究機構(gòu)，提供方法支持和可借鑒的標準化模板，以及借鑒其他成功的數(shù)據(jù)化管理項目實施案例。

2.3 企業(yè)大數(shù)據(jù)的分類

企業(yè)大數(shù)據(jù)更多關(guān)注的是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，是指企業(yè)自主擁有的，具有“自主產(chǎn)權(quán)”的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)主動合法采集的、外部采購的、第三方合作的，以及政府等機構(gòu)公開的、無償使用的。

我們從數(shù)據(jù)所描述的“主體”上，把企業(yè)大數(shù)據(jù)分成兩大類。

第一類，是資源信息數(shù)據(jù)。資源信息數(shù)據(jù)是“靜態(tài)數(shù)據(jù)”，記錄企業(yè)相關(guān)內(nèi)外部資源主體的相關(guān)信息。企業(yè)的資源包括人、財、物和信息四大類資源。舉2個資源信息數(shù)據(jù)的例子。

第二類，是資源活動記錄數(shù)據(jù)，指得是公司經(jīng)營管理活動所必然牽動的數(shù)據(jù)。比如，考勤數(shù)據(jù)、銷售交易數(shù)據(jù)，這些都是資源活動，具有極強的時效性，我們稱之為“動態(tài)數(shù)據(jù)”。舉2個資源活動記錄數(shù)據(jù)的例子。

2.4 企業(yè)大數(shù)據(jù)的六大主要來源

為了企業(yè)構(gòu)筑更加完整、全面的數(shù)據(jù)源頭，我們從數(shù)據(jù)描述對象與企業(yè)的關(guān)系角度，以及動態(tài)和靜態(tài)信息來進行分類，企業(yè)大數(shù)據(jù)的來源主要有六大類。

企業(yè)資源的信息數(shù)據(jù)（靜態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)資源活動的記錄數(shù)據(jù)（動態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)經(jīng)營活動所接觸外部資源的信息數(shù)據(jù)（靜態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)觀測到相關(guān)資源活動的記錄數(shù)據(jù)（動態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)主動采集或者采購的外部數(shù)據(jù)（靜態(tài)+動態(tài)數(shù)據(jù) ）；

外部開放數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)資源（靜態(tài)+動態(tài)數(shù)據(jù)）。

如果企業(yè)能夠堅持3~5年持續(xù)收集、處理數(shù)據(jù)，甚至主動采集市場上的調(diào)研數(shù)據(jù)，那么企業(yè)就能不斷感知公司內(nèi)部和外部市場的變化，隨時調(diào)整公司內(nèi)部管理，以及產(chǎn)品線、銷售策略，品牌策略，讓大企業(yè)有具有敏銳的感知力和高效的行動力，做到“春江水暖鴨先知”。

有一類重要的企業(yè)大數(shù)據(jù)來源，不是來自企業(yè)經(jīng)營管理活動，帆軟研究院稱之為“外部公共開放數(shù)據(jù)資源”。外部公共開放數(shù)據(jù)資源，包括政府公布的人口數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)以及權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的研究數(shù)據(jù)等。

企業(yè)制定戰(zhàn)略、研究投資等方面是，需要考慮深度分析這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一般都有固定的開放平臺，包括國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、權(quán)威數(shù)據(jù)機構(gòu)網(wǎng)站、官方媒體等。尤其是貴陽大數(shù)據(jù)中心，有眾多公共開放數(shù)據(jù)資源，同時也有不少可交易的企業(yè)數(shù)據(jù)。其中，人口數(shù)據(jù)對于大多數(shù)公司制定發(fā)展戰(zhàn)略、確定年度目標有重要參考意義。

外部公共開放數(shù)據(jù)雖然在逐年增加，大基本保持平穩(wěn)，統(tǒng)計方法基本不變。企業(yè)如果需要，應(yīng)該積極主動的去利用這些數(shù)據(jù)。

3 我們該怎么做：立即開始積累企業(yè)大數(shù)據(jù)

從帆軟研究院過去3年多的調(diào)研來看，企業(yè)不舍得投資管理信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)積累，主因是沒有充分認識到這些業(yè)務(wù)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理的數(shù)據(jù)的價值，不知道數(shù)據(jù)有什么用。當前，企業(yè)中還是實用主義至上，企業(yè)管理者當前看不到數(shù)據(jù)的價值，就不注重數(shù)據(jù)的收集和管理?？梢哉f，這是企業(yè)管理者“短視”導(dǎo)致的必然結(jié)果，同時也為未來企業(yè)競爭動力不足留下隱患。

其實，我們企業(yè)不是沒有數(shù)據(jù)，而是沒有對數(shù)據(jù)進行有效管理。我們不可能分析和挖掘沒有的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在不積累數(shù)據(jù)，會陷入“先有雞還是先有蛋”的怪圈。未來的市場競爭環(huán)境完全不同以往，靠經(jīng)驗做決策風險非常高，企業(yè)需要積累數(shù)據(jù)，“以史為鑒”，避免“重蹈覆轍”，做到“心中有數(shù)”。

根據(jù)管理學大師彼得·德魯克的經(jīng)驗，企業(yè)最大的經(jīng)營風險來自于外部和內(nèi)部環(huán)境的不確定性，越是復(fù)雜多變的市場環(huán)境下，企業(yè)要想持續(xù)經(jīng)營就越加需要注重確定性，而提高企業(yè)經(jīng)營和管理確定性的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)。

企業(yè)數(shù)據(jù)化管理做不成，是有方法診斷“病因”的，我們主要從“不會”和“不為”兩個方面診斷。

一是：不會。確實，大數(shù)據(jù)概念太新，相關(guān)知識、書籍 、培訓課程不足，問題客觀存在。同時，我們也應(yīng)該看到，帆軟等大數(shù)據(jù)分析解決方案服務(wù)商，探索在前，有成功經(jīng)驗可以借鑒。

二是：不為。我們需要繞過最大阻力：“你不可能叫醒一個裝睡的人”，很難教會一家不愿意推數(shù)據(jù)化管理的企業(yè)。企業(yè)的大數(shù)據(jù)積累和沉淀需要企業(yè)全員的數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)意識。如果中層管理者和基層員工缺乏數(shù)據(jù)思維和意識，企業(yè)高層難以推動。

最后，筆者整理總結(jié)了一張圖，方便大家系統(tǒng)了解“企業(yè)大數(shù)據(jù)”。

參考資料：[1] 趙興峰. 企業(yè)數(shù)據(jù)化管理變革[M]. 電子工業(yè)出版社, 2016.