1、麥肯錫數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿（原文翻譯）數據已成為流入全球經濟各個領域的激流。公司制造了數量龐大的交易數據，捕獲了數萬億字節的有關其客戶、供應商和公司運營的信息。數百萬的網絡傳感器被嵌入在諸如移動電話、智能電表、汽車和工業機器等實體設備中，它們在物聯網時代感知、創建和傳送著數據。事實上，隨著公司和組織開展他們的業務并與個人進行互動，他們正在產生大量的“排放數據”，即作為其他活動的副產品而產生的數據。社交媒體、智能手機和其他消費設備，包括PC和筆記本電腦，使世界上數十億的個人能夠貢獻大量數據。而且越來越多的多媒體內容在大數據的指數增長中發揮了重要作用（見插文1，“大數據”是什么？）

2、。例如，每秒的高清視頻生成的字節數量是存儲單頁文本所需的2000倍。在數字世界中，消費者每天都在進行通信、瀏覽、購買、共享和搜索創建自己巨大的數據流。“大數據”是指數據量級超過傳統數據庫軟件工具捕獲、存儲、管理和分析能力的數據集。 這個定義是主觀的，并且包含了一個數據集量級的動態定義（超過這個大小才會被認為是大數據）也就是說，我們沒有定義一個確定的值（比如多少TB）。我們認為隨著技術的進步，被認定為“大數據”的數據集的大小數量級也將增加。還要注意，這個數據集大小的定義會因行業而異，它取決于這些行業中普遍使用的軟件工具不同以及通常的數據集的大小。基于這些認知，今天許多行業的大數據的數據集大小范圍

3、將從幾十TB到幾PB（幾千TB）。數據量激增本身是一個全球現象，但它是意味著什么呢？全球范圍內有許多人對這種信息收集持深深的懷疑態度，認為數據泛濫只不過是對他們隱私的侵犯。但有證據表明，大數據不僅惠及商業，而且在國民經濟及民生方面，都會發揮重要的經濟價值。我們的研究發現，數據可以為世界經濟創造巨大的價值、提高公司和公共部門的生產力和競爭力，并為消費者創造顯著的經濟附加值。例如，如果美國醫療保健行業能夠創造性地、有效地使用大數據來提高效率和質量，我們估計，該行業從數據獲取的潛在價值可能超過每年3000億美元，其中三分之二將體現在減少了國民醫療保健約8的支出。在商業世界里，我們估計，例如，充分使用

4、大數據的零售商有可以將其營業利潤率增加60以上。在歐洲發達經濟體，我們預計政府行政部門可以通過使用大數據，在運營效率提升上節省1000億歐元以上（1 940億美元）。這個估計不包括大數據杠桿帶來的收益，比如減少欺詐、錯誤和稅收差距（即潛在稅收和實際稅收收入之間的差距）。現在數字化數據無處不在存在于每個行業、每個經濟體以及每個使用數字技術的組織和用戶中。雖然大數據這個話題可能只有一些數據極客在提及，但大數據現在與每個領域的領導者都相關，而且消費者已經從其被應用的產品和服務中受益。存儲、聚合和組合數據，并將其結果進行深入分析的能力，經歷著像摩爾定律在計算領域的趨勢一樣：數字存儲介質、云計算持續地在

5、降低成本和技術障礙。不到600美元，你就可以購買一個磁盤用來存儲世界上所有的音樂。從數據中獲取洞察的方法也得到顯著提升，這得益于應用了復雜技術的軟件和強大的計算能力在一起進步。此外，由于現在通過網絡連接的人、設備和傳感器的數量的增加，生成、傳播、共享和訪問數據的能力得到了革命性的提升。2010年，超過40億人（占世界人口的60）使用手機，其中約12的人使用智能手機，其滲透率還在以每年超過20的速度增長。目前在交通、汽車、工業、公用事業和零售行業有超過3000萬個網絡傳感器節點。這些傳感器的數量以每年超過30的速度增長。有很多方法可以使大數據在全球經濟的各行業中創造價值。事實上，我們的研究表明，

6、我們正處在創新、生產效率和經濟增長的巨大浪潮中，伴隨著新的競爭和價值獲取模式完全由大數據驅動，這些大數據需要消費者、企業和各行業充分開發其潛力。但為什么是現在這樣呢？ 難道數據不是信息、通信技術影響的一部分？是的，但我們的研究表明，大數據所帶來的變化的規模和范圍處于一個拐點，隨著一系列技術趨勢的加速和趨同，它將大大擴展。由于這種趨同，我們已經看到經濟格局在明顯變化。許多先驅公司已經在使用大數據來創造價值，其它的需要探索他們需要如何做才能去競爭。政府也面臨一個重要的機會，在公共財政預算有限的情況下，提高他們的效率并給公民帶來的價值，而且很可能由于世界許多國家的人口老齡化，財政預算一直持續吃緊。我

7、們的研究表明，公共事業領域可以通過有效利用大數據來顯著提高其生產力。然而，如果公司和其他組織和政策制定者要獲取大數據的全部潛力，需要面對相當大的挑戰。能夠充分利用大數據的分析和管理人才的短缺是一個重大而緊迫的挑戰，公司和政策制定者可能很快就會遇到。僅美國就面臨14萬至19萬具備深厚的分析能力的人才缺口，更不用說還需要150萬名管理人員和分析人員要分析數據并根據上述人的發現做出決策。人才短缺只是開始。我們在本報告中探討的其他挑戰包括：建立相應的基礎設施；鼓勵持續創新的激勵和競爭機制；用戶、組織和經濟體對于經濟效益的正確理解；保障措施到位以應對公眾對大數據的顧慮。本報告旨在了解大數據的現狀，不同領

8、域如何使用大數據來創造價值，對利益相關者的潛在價值，以及對私營公司和公共事業領域的領導人，也就是決策者的影響。我們對大數據作為一個整體進行了分析，詳細分析了五個領域（美國的衛生保健，歐洲的公共事業領域，美國的零售業，全球的制造和個人位置數據）。這項研究絕不是大數據的蓋棺定論，相反它僅僅是一個開始。我們確信，隨著使用大數據的技術和方法的發展，以及數據、數據應用、數據應用所帶來的經濟效益的增長（伴隨著挑戰和風險），這將是一個持續發展的故事。就目前來說，我們的研究涵蓋了以下七個核心觀點：1. 數據已經滲透到每個行業和商業功能之中，是生產的重要因素。已經有幾個研究團隊對世界范圍內生成、存儲和

9、消費的數據總量進行研究。盡管由于研究范圍不同，所帶來的結果各不相同，但都表明未來會呈指數級增長。MGI估計，2010年，全球企業在磁盤驅動器中存儲超過7 EB的新數據，與此同時，消費者在PC和筆記本電腦等設備上存儲超過6 EB的新數據。1 EB的數據相當于4000多倍于美國國會圖書館的存儲信息。事實上，我們今天所收集的海量數據，物理存儲無法實現。例如，醫療保健提供者會丟棄其90%的生成數據（例如，幾乎所有在手術期間所創建的實時視頻）。大數據現已覆蓋全球經濟中的各個部門，一如有形資產和人力資本這樣的重要生產要素，現代經濟活動根本離不開大數據。我們估計，到2009年，美國經濟中幾乎所有領域擁有10

10、00名以上員工規模的企業，平均至少有200 TB的存儲數據（這是1999年美國零售商沃爾瑪數據倉庫規模的兩倍）。在許多行業，每個公司的平均存儲數據都超過1 PB。總的來說，歐洲組織大約是整個美國存儲容量的70，接近11 EB，而美國在2010年超過16 EB。鑒于歐洲各經濟體發展階段彼此類似，因此，我們認為，歐洲大多數行業的公司都有足夠的能力來存儲和操縱大數據。其他地區的人均數據容量相較更低。這表明，至少在短期內，通過大數據創造價值的最大潛在地區是在最發達經濟體。然而長遠來看，只要條件成熟，發展中經濟體也同樣潛力巨大。例如，目前亞洲已經是個人位置數據的領先地區，因為人口眾多，移動電話普及。 2

11、010年，手機使用率還會更高僅僅在中國就預計有8億臺設備。此外，發展中國家的個別公司，在使用大數據方面表現強勁。還有的組織將充分利用遠程存儲和數據處理能力。由于基礎技術、平臺和數據分析能力的創新，并且越來越多的用戶行為在虛擬的數字世界展現出來，大數據的可能性將持續迅猛發展。2. 大數據在眾多領域創造價值我們發現了五種廣泛適用的途徑，通過利用大數據發現潛在的轉型可能來創造價值，并對組織如何設計、運營和管理產生重要影響。例如，在可以開展大規模試驗的環境中，企業如何開展營銷活動？企業流程如何調整，企業如何評估和利用他們的資產（特別是數據資產）？公司對數據的訪問和分析能力能否具有高于品牌的價值？現有的

12、商業模式會被什么取代？例如，基于信息不對稱的行業例如，各種類型的經紀人在數據充分透明度的世界，將會有何改變？在原有商業模式和基礎架構之上的現任人員，如何與新晉攻擊者競爭，這些攻擊者能夠快速處理并利用詳實的消費者數據，例如，他們在社交媒體中說了些什么，他們在使用哪種設備？當大量數據開始從供應商轉移到消費者端，消費者可以自主的訪問數據，比如對比各競爭對手間的價格和質量，那又會發生什么呢？創建透明度使利益相關者的及時訪問更加便捷，僅憑這一點就可以創造巨大的價值。例如，在公共部門，使那些獨立部門獲取數據更為容易，可以大大減少搜索和處理時間。在制造過程中，整合來自研發、工程和制造單元的數據，以實現并行處

13、理，可顯著縮短產品推向市場的時間并提高其質量。通過實驗來發現需求，揭示可變性并提高性能當他們以電子形式創建和存儲更多交易數據時，組織可以收集到更為準確和詳細的績效數據（實時或接近實時），從產品庫存到員工病假情況。IT信息技術使組織能夠使生產過程儀表化，然后設置控制實驗。使用數據來分析性能的變化可能是自然產生的，或通過受控實驗產生究其根因，可以提高領導者的績效管理水平。根據個性化行為，劃分客戶群大數據可以使組織進行更為具體的市場細分，精確地定制產品和服務以滿足不同需求。這種方法在營銷和風險管理中廣泛應用，在其他領域則是革命性的例如，在公共部門，一視同仁則是通常做法。在市場劃分方面，即便是頗有淵源

14、的消費品和服務公司，也開始部署更精密的大數據技術，例如對客戶進行實時的微觀層面的細分，以準確制定促銷活動和廣告。用自動算法替代/輔助人類決策精密的分析能夠大大改善決策，最大程度地降低風險，并發掘隱含價值。這樣的方式適用于稅務機構、零售商等各類組織，稅務機構可以通過自動風險引擎來識別候選者，以進一步檢查，零售商可以通過算法優化決策過程，諸如存貨的自動微調和根據商店和網上商店的實時定價調整。有時候，決策不一定是自動化的，而是通過使用大數據技術，分析整個龐大的數據集，而非個人就能解讀并處理的電子表格小樣本。決策可能各不相同；有的組織已經能夠通過對客戶、員工，甚至嵌入在產品中的傳感器所獲取的整個數據集

15、來做出更好的決策。創造新的模式、產品和服務大數據使公司能夠創造新的產品和服務，改進現有的數據，并發明全新的商業模式。制造商正通過從實際產品的使用表現中獲取數據，以改善下一代產品，并提供富于創新的售后服務產品。實時定位數據的出現，創造了一套全新的基于位置的服務，從導航到財產定價，以及基于何時何地駕駛汽車的傷亡保險賠付。3. 對每個公司而言，大數據應用會成為核心競爭力和增長驅動力大數據應用正成為領先企業超越同行的關鍵手段。例如，我們估計，擁抱大數據的零售商有可能提高60%以上的營業利潤率。許多零售巨頭，諸如英國Tesco則通過使用大數據從本地競爭對手獲取市場份額，金融服務和保險等行業也屢

16、見不鮮。我們認為，在各個行業，大數據的先驅應用者價值會上升，恰恰以犧牲落后者為代價，這種趨勢逐漸被印證。有前瞻性的領導者可以逐步建立強大的數據能力。這項工作需要時間，但利用大數據的發展優勢將在長期內顯現，無疑是值得投資的。反之亦然，難以充分發揮大數據能力的競爭對手將被甩在后面。大數據還有助于創造新的增長機會和全新類型的公司，例如整合和分析行業數據的公司。這些公司大多處于大數據信息流之中，可以獲得關于產品和服務的數據，買方和供應商的數據以及消費者偏好。像這樣的例子有很多，廣泛消費受眾的產品和服務公司，擁有全球供應鏈的公司，處理數百萬樁交易的公司，以及消費者數字體驗平臺等。這些將成為大數據優勢行業

17、。越來越多的企業也會發現自身所具有的某種大數據優勢。許多公司擁有自身產品和服務所生成的寶貴數據庫。甚至可以連接到實物，使產品能夠自動報出序列號、船期、使用次數等。這些機會中，一部分會產生新的價值來源，另一部分會導致行業內價值的重大調整。例如，到2020年，醫療臨床信息提供者將角逐超過100億美元的市場份額，他們通過整合數據并進行必要的分析以提高醫療保健的效率。早期快速行動者確保擁有有效的數據入口，必將贏得最大的收益（見插文2“如何衡量大數據的價值？”）。從競爭力和潛在價值的角度來看，所有公司都應該認真對待大數據。大多數行業中，既定的競爭對手和新進入者都將利用數據驅動戰略來創新、競爭和贏得價值。

18、事實上，在每個部門我們都找到了類似現象的早期案例。插文2. 如何衡量大數據的價值？當我們想量化大數據的潛在價值時，我們只考慮那些基本上依賴于大數據的行業是如何獲得價值杠桿的對于這些行業來說大數據是必要的，但又不完全依賴于此。我們沒有把那些只包括自動化但不涉及大數據的杠桿價值計算進來（例如，用ATM代替銀行柜員以獲得生產力提高）。還要說明，我們計算那些需要使用大數據的杠桿總價值，并沒有試圖去估計大數據對特定杠桿產生的價值。4. 大數據的應用將產生新的生產率增長點和消費者盈余在我們研究的這五個領域有許多大數據杠桿，它們將帶來生產力的大幅增長（見圖1）。這些機會很有可能提高效率和效用，使組

19、織能夠以更少的投入做更多的事情，并獲得更高質量的產出，即提高產品和服務的增值價值。例如，我們發現公司可以利用數據，設計出更有效地匹配客戶需求的產品。隨著產品的使用，還能通過數據進一步完善產品。例如手機能夠獲得用戶習慣和偏好，保存適合于該特定用戶需要的應用和數據，這樣按需定制的產品更有價值。當然這也需要操作和流程的創新。還有通過算法來增強決策的有效性，并在產品和服務方面實現創新從臨床實踐到稅務審。例如，通過使用高級算法分析加快新藥的開發，通過使用網絡傳感器為汽車用戶創造新的、積極的售后服務。加快每個環節的生產率是提高這個經濟體整體水平的關鍵，這為企業提高生產率開啟了另一扇門。我們還發現了一個通用

20、模式，客戶、消費者和公民可以通過大數據支持來獲得大量經濟盈余它們是大數據相關創新的直接和間接受益者。例如，使用大數據可以改善健康結果，公民可以高效的參與政府決策，價格透明度提高帶來價格的降低，以及更好的將產品和消費者需求匹配。我們估計，隨著大數據的部署，這一趨勢會使消費者獲得更多盈余，加快所有行業的發展。以個人位置數據為例。使用實時交通信息導航可以節省旅行時間和燃料消耗，以此創造可量化的消費者剩余。支持移動定位的應用程序也會從用戶中獲得信息盈余。這兩種情況中，這些創新所帶來的盈余甚至可能遠遠超過服務提供商所獲得的收入。為了使消費者受益，決策者通常需要推動持續的大數據部署。圖1：大數據能為多個行

21、業獲取顯著的經濟效益5. 大數據的應用會影響很多行業，一些行業會有更大的收益各行業有著明顯的差異，如果我們對比一下美國這些行業傳統的生產力與采用大數據之后的潛力（使用結合了集中量化指標的指數），我們會發現各行業的模式差異巨大（見圖2）。計算機、電子產品和信息技術行業（A組），屬于全球貿易，并且已經經歷了非常強勁的生產力增長，有望從使用大數據中獲益匪淺。B組中的兩個服務行業金融保險、政府只要可以克服使用中的障礙，也將受益于大數據。C組的幾個行業，剛經歷了生產力的負增長，可能表明這些行業面臨著提升生產率的強大系統性障礙。其他行業中，我們看到全球貿易行業（主要是D組）往往經歷較高的歷史生產力增長，而

22、本地服務業（主要是E組）則呈現較低增長態勢。雖然所有部門都必須克服使用大數據獲取價值的障礙，但一些行業的結構性障礙更高（見圖3）。例如，公共事業部門包括教育行業，由于缺乏數據驅動的心態和現有數據，將面臨更大的障礙。在醫療保健中獲取價值的主要障礙是現有的IT水平較低。恰恰相反的是，零售，制造和專業服務等行業可能會出現相對較低的障礙。6. 大數據需求組織將面臨人才短缺限制大數據實現價值的一個顯著原因是人才的短缺，特別是在統計和機器學習方面具有深厚造詣的人才，以及知道如何通過使用大數據來運營公司的經理和分析師們。在美國，我們預計大數據將迅速成為各行業競爭的關鍵決定因素。但是，我們預測，在大數據行業中

23、對深度分析職位的需求可能遠遠超過當前的供應量，達到14萬至19萬個職位（見圖表4）。此外，這種人才難以生產，有一定數學能力的基礎上，仍需要多年的培訓。雖然我們的定量分析使用美國作為例證，但我們認為，這種類型的人才的短缺將是全球性的，有些地區可能能夠產生可以填補其他地區人才差距的供應。此外，我們預計在美國需要150萬名額外的經理和分析師，他們可以有效地提出正確的問題并消費大數據分析的結果。面對類似人才短缺問題的美國和其他經濟體，不能簡單地通過改變畢業要求以等待學生以更多的技能畢業，或進口人才來填補這一空白（盡管這些可能是重要的行動）。有必要重新培養大量的人才; 幸運的是，這一級的培訓不需要多年的

24、專門學習。7. 要獲取大數據全部潛力需要解決的幾個問題數據政策。隨著越來越多的數據被數字化并跨越組織邊界，一系列政策問題將變得越來越重要，包括但不限于隱私、安全性、知識產權和責任。顯然，隱私是一個問題，特別是對消費者的重要性正在隨著大數據的價值增長變得越來越明顯。健康和財務記錄等個人資料通常是可以提供最重要的福利的資料，例如幫助確定正確的醫療方案或最合適的金融產品。然而，消費者也將這些數據視為最敏感的。很明顯，個人和他們所在的社會將必須處理隱私和效用之間的權衡。另一個需要密切關注的問題是數據安全性，例如，如何保護競爭敏感的數據或其他應該保持私有的數據。最近的例子表明，數據泄露不僅可以暴露個人消

25、費者信息和機密公司信息，甚至暴露國家安全秘密。隨著嚴重違規行為的增多，通過技術和政策工具處理數據安全將變得至關重要。大數據日益增長的經濟重要性也引起了一些法律問題，尤其是數據與許多其他資產從根本上不同的事實。數據可以完美地復制并輕松地與其他數據結合。相同的數據可以由多個人同時使用。所有這些都是數據與實物資產相比的獨特特征。關于數據附帶的知識產權的問題必須得到回答：誰擁有這些數據，附帶有什么權益？什么定義“合理使用”數據？還有與責任相關的問題：當不準確的數據導致負面后果時，誰負責？這種類型的法律問題隨著時間的推移，在獲取大數據的全部潛力的同時，將需要澄清。技術和技能。為了從大數據中獲取價值，組織

26、必須部署新技術（如存儲，計算和分析軟件）和新技能（即新型分析方法）。技術挑戰的范圍和處理這些挑戰的優先級，將根據機構的數據成熟度而有所不同。遺留系統和不兼容的標準和格式，也經常阻礙數據的集成以及大數據創造價值需要的更復雜的分析。新的問題和不斷增長的計算能力將刺激新的分析技術的發展。還需要技術和技能的不斷創新，幫助個人和組織整合、分析、可視化和消費不斷增長的大數據。組織變革與人才。組織領導者往往缺乏對大數據價值的了解以及如何解鎖這個價值。在競爭激烈的行業，這可能被證明是一些公司的阿喀琉斯之踵（唯一致命的弱點），因為自己的競爭對手以及新進入者都有可能利用大數據與他們競爭。而且，正如我們所討論的，許多組織沒有能力從大數據中獲得洞見。此外，許多組織今天不會以優化大數據使用的方式構建工作流程和激勵措施，從而做出更好的決策并采取更明智的行動。訪問數據。為了實現轉型機會，企業將越來越需要整合來自多個數據源的信息。 在某些情況下，組織將能夠購買對數據的訪問然而，在其他情況下，獲得第三方數據的訪問通常并不直接。第三方數據的來源可能沒有考慮共享。有時，經濟激勵措施不利于鼓勵利益相關者共享數據。持有某一數據集的利益相關者可能認為它