没有小数据哪有大数据

2012年《纽约时报》的一篇专栏写到“大数据”时代已经降临。当时的美国奥巴马政府称大数据是未来的石油，投资2亿美元开发大数据。以及很多人把大数据看作是企业数字化转型的核心。大数据如此重要，什么才是大数据呢？大数据又称为巨量资料，它是来自各种来源的大量非结构化(80-90%)和结构化的数据，大数据的大小超出了传统软件在可接受的时间内处理的能力。既然大数据是海量或巨量的数据，究竟多大才算是大数据？虽然尚未有标准来界定大数据的大小，但普遍认为从TB到PB级别不等。对于绝大多数人对大数据的认知是，企业拥有大数据可以形成市场壁垒，能够获得别人所没有的巨大商业机会，能够降低成本，直接触达消费者等。这样的概念使得很多企业嗅到了商机，纷纷投入到大数据产品开发中，并通过各种宣传手段来宣传大数据概念和自家的大数据可视化分析工具产品，使得企业都去关注可视化分析工具，影响了企业的正确抉择。

当前，我国企业的普遍情况是，不但没有大数据，基础数据也没有准备好。例如很多企业从未使用过信息化系统，也就是企业日常工作，还在使用传统的办公软件，如Excel、Word等，甚至有些还在使用纸质单据等，这些数据都处于非在线状态。还有一部分企业曾经使用过信息化系统，但由于系统功能不符合企业需求等原因，使用过程时断时续，甚至有些系统用过一段时间就彻底作废了，企业管理又回到以前的单机用Excel或Word等方式，这种情况数据除了非在线状态，还有一部分散落在原有的管理系统中。而且这些数据缺乏统一的规范，例如同一个商品的名称，在Excel表格中可能被不同的工作人员输入成多种结果，Excel不能对数据进行规范或校验。还有数据质量、可用性等问题，这些散落的数据没有人去收集整理，企业即使想对这些散落的数据进行管理，也缺乏能够搜集和处理这些零散数据的必要工具。更不可能有效的整合和利用这些数据作为决策依据。更何况许多企业并没有清晰的大数据需求，而国内大数据开发企业的技术实力基本都是靠吹，实际成功实现大数据应用的极少。因此，只有在确保基础数据的在线化、准确性、完整性的前提条件下，逐渐积累才会成为未来的大数据。

在这种情况下，企业去开发大数据并不现实。首先要做的工作就是通过降低信息化的门槛，把原来没有预算，没有时间和精力去建设的信息化系统通过一个平台建设起来，然后将这些非在线的数据在线化，打通数据孤岛，对数据进行规范化、一体化的管理。这样就能对日常产生的数据进行分析，不断优化企业管理和业务。经过积累，企业有价值的数据量达到上面说的数量级，再进行大数据的可视化分析。这需要找到一个合适的工具，对企业进行完善的信息化管理，这个工具就是网表软件。

网表软件是一类专业、高效的信息化系统制作工具，它能快速搭建适应企业需求和业务调整的各类信息化系统。而且还能根据企业业务的改变，快速修改和扩展管理应用的功能，满足企业管理的新需求。网表软件的六个优势特性决定了它是为企业信息化建设而生。

1. 在线化：将企业的各种数据进行汇总，储存在企业的信息化系统中。添加权限控制、流程流转和统计分析等，最终形成一个有关联的，整体的数据系统。为企业提供有价值的数字建议。

2. 敏捷化：能够根据企业的业务需求变化而快速调整信息化系统，以适应业务的变更。

3. 一体化：将企业中各系统的数据进行统一管理，避免出现数据孤岛。

4. 集成化：通过标准的协议接口，集成企业外部的系统，来实现和外部异构系统之间的互联互通，实现上下游资源一体化、行业一体化，乃至更大范围的一体化。

5. 同步化：通过同步服务解决企业不同地域的系统之间的互联互通，实现跨地域的全球信息同步。

6. 平民化：企业信息化系统的开发和维护不再依赖于程序员，企业的管理者、运营人员和业务人员等就可以独立搭建企业应用。降低了开发成本和其它传统开发的问题。尤其在灵活可扩展性上，能适应现阶段需求和未来扩展。让企业在激烈的市场竞争中，做到快速响应业务的需求。

网表软件的这些特性恰好能满足了企业信息化建设的需求。市场上可选的网表软件多大十几款，如魔方网表、华创网表等。通过网表软件，把分散在企业各处的数据，从非在线共享状态改为在线共享状态，同时弥补了单机运行状态所没有的权限控制，流程流转。并且能够实现数据的汇总统计分析。魔方网表恰好可以满足快速的响应需求，迅速的将企业的这些非在线数据在短时间内快速的在线化，将企业的各种数据进行汇总，储存在企业的信息化系统中。添加权限控制、流程流转和统计分析等，最终形成一个有关联的，整体的数据系统。通过回写公式，对数据进行报表统计和图表呈现。也可以通过ODATA接口，可以作为Excel，PowerBI或Tableau等分析数据源，生成报表。

所以，现阶段企业关注的目标不应该是大数据，而应该完善企业的信息化建设，将各种数据进行在线化、规范化等一体化的管理，经过数据的积累再投入到大数据的建设中，这才是正确的决策。毕竟是没有小数据哪来的大数据呢。

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