德勤：大数据2.0时代的新商务战略

德勤在其最新的大数据报告《大数据2.0时代的新商务战略》

中指出：面对大数据商机，企业领导者应当在危机来临之前主动出击，而不是冷眼观望，坐失战机。

德勤认为企业管理者在权衡大数据利弊得失时，应当知道大数据的三种应用类型和商业价值：

1. 回答现有业务的已知问题，专注于提升业绩和运营效率。
2. 回答现有业务中的新问题，专注于业务增长机会。
3. 回答新业务的新问题，目标是改写竞争格局。

目前大多数企业的大数据应用还停留在第一个阶段的应用：回答现有业务已知问题，提升业绩和运营效率，也就是所谓的大数据1.0。但德勤认为现阶段企业应当开始更加关注大数据的第二种应用类型：回答现有业务中新问题，专注于业务增长机会。

德勤最近调查来自多个行业的全球100多位CIO后发现，基于大数据应用的知识发现，将是2013年最具颠覆性的三大企业级技术之一，仅仅排在云计算部署和移动化之后。

在《经济学家》杂志2010年的一项调查中，在被问及大数据带来什么样的的新机会时，51%的受访企业首先提及的是“提高运营效率”，而选择“服务和产品创新”的人数仅仅排名第四（24%）。

德勤以新加坡出租车运营公司ComfortDelGro为例描述了企业如何从大数据1.0策略向大数据2.0进化。（编者按：如何用大数据解决城市道路拥堵和打车难问题，也许是个可以延伸讨论的话题，参考阅读：IBM用大数据解决波士顿堵车难题）

大数据1.0：支持业务扩张的新技术

最初ComfortDelGro的预订服务通过电话人工完成，后来随着客户数量的暴增，人工电话服务被打爆，于是公司开始投资大数据技术，投资6000万美元开发了由自动拨号系统和智能手机应用组成的出租车预订系统。后台的数据基础设施能够支持数以十万计的行程、15000辆出租车运营数据以及数以十亿计的实时GPS位置信息。

大数据2.0时代的新商务战略

重塑客户行为：

随着新加坡人口和旅游业的持续增长，每天或每周特定时段的车租车预订数的峰值持续增长，为了平抑高峰时段的打车难提，ComfortDelGro收集多年的出租车运营数据后，调整了定价策略，通过价格杠杆（涨价）来调节特定时段和地区的预订需求，同时也让公司的服务质量和服务体验能保持一个相对稳定的状态。

创造新产品和服务：

通过分析海量的出租车运营数据，在不同时段和地点推荐能够避免拥堵路段的最佳行车路线预测服务，这项服务不但能够帮助ComfortDelGro的出租车司机预测业务量和交通状况，还能作为第三方增值服务销售给其他公司的出租车司机。

数据生态系统整合：

如果从大数据生态系统的角度看，最佳行车路线服务的背后其实是一个由多个数据源组成的大数据生态系统，出租车运营公司、交管、土地和环境保护部门等实体在交通智能化方面都能提供互补的数据。这些数据包括街景图像、实时天气和路况信息、出租车运行数据等。提供数据的各方也都能从大数据生态系统中获益。交管部门希望减少拥堵、而道路畅通对出租车公司来说意味着增加收入，对环境保护部门来说则意味着更少的碳排放和雾霾。