場景一：智能出行，讓出行更簡單

琳達·彼得斯(Lynda Peters)是保險公司Tranquilife 的一名IT 設計師，她將參加一次業務會議，會議主題是：真正的大數據和它對保險業的影響。這是一個熱門話題，她差點沒能獲準參加，因為Tranquilife 的員工活動系統顯示，已經有另外6 名員工報名參加了。不過，幸運的是，她成功說服上司，讓他明白參加這次會議對她有多重要。

琳達報名參加這次會議之后，一切后勤安排，如城市、酒店、開始和結束時間等都會被自動下載到她的行程表中，之后又自動傳送給Tranquilife選定的出行管理系統。出行管理系統連接到會議議程和會議細節，并幫她完成相關準備工作。琳達不用自己出力，就獲得了包含以下內容的行程計劃：

• 她***的航空公司的航班預訂，而且還進行了升艙，預訂的也是她***的靠過道的座位。
• 酒店預訂。
• 無人駕駛汽車預訂。因為機場與酒店相距約64 公里，出行管理系統按照現行價格比較了乘坐出租車、豪華轎車和租車的成本。
• 會議期間晚餐的預訂，這頓晚餐需要在會議所在城市自行解決，出行管理系統為琳達預訂了她非常喜歡的***意大利餐廳，并推薦了三個晚餐同伴以及三個備選，這些同伴都是琳達社交圈中舉足輕重的人物，同樣也會參與此次會議，琳達只需單擊電腦屏幕就可以向他們發出邀請。

琳達預訂的無人駕駛汽車會將她送達酒店，而且出行管理系統已經將她的目的地、***空調溫度和喜愛的流行音樂站下載到了車里。琳達對無人駕駛汽車主要的不滿是，法規要求她必須坐在駕駛位上，這妨礙了她使用平板電腦;她還痛恨那些不允許自己在無人車上看電影和電視的法規。她期待這些限制被放寬的那一天。

在去參加會議的路上，琳達在平板電腦上看到主辦方為她推薦了一些很好的會議，這些推薦主要是根據她的學習訴求和資料庫里之前參加過的會議。另外，她還看到她邀請的晚餐同伴中有一人無法到場，所以出行管理系統現在提議她邀請首位備選者。琳達很享受這次會議，她發現此次會議的數據經由其智能手機位置認證程序的確認，在她還沒離開之前就已經被添加到了她的網絡資料庫和Tranquilife 的HR 數據庫中。這幾次會議甚至還讓她漲了一點薪水。回到崗位之后，她收到了出行管理系統發來的一封郵件，提示她所有的差旅費甚至包括酒店小費，已經上報公司進行報銷。對大數據感興趣的同事在個人主頁上分享了琳達標出的與公司相關的所有會議報告的自動轉錄文本、演示文檔以及琳達做的注解。她在注解中指出，通過了解即將發生的變化，你會發現，大數據出現之后，保險業將變得大為不同，出差之旅也一樣。

致懷疑者：

盡管目前許多智能出行功能尚未實現，但我采訪過的出行管理專家認為，這些功能就會實現。我們知道無人駕駛汽車早已存在，谷歌將其視作一個大數據項目，它很可能會以某種方式融入交通系統中。

場景二：智能節能，能源管理新選擇

戴維· 拜倫(David Byron)是美國一家大型洗浴設備制造企業Bathworks的企業設施和能源經理。他負責Bathworks 在全美20 家辦公園區和場地的設施和能源管理。他和其公司有著強烈的節能愿望，希望在利用所有可能的工具和行動達成這一愿望的同時，讓員工感覺到舒適，讓公司的資產不受損害。

Bathworks 公司能源管理的一個重要方面是它的車隊。公司所有的交通工具，包括一些有人駕駛和無人駕駛的車輛都連上了WiFi，因此，拜倫隨時能知曉它們的位置、當天的行程和總行程、平均速度和峰值速度，以及加速和剎車的模式。如果司機駕駛車輛的方式不當，浪費能源或者將自己和車輛置于風險之中，那么網絡就會向司機發出郵件和短信提醒。一些員工認為，這種監控有點兒侵犯隱私，拒絕使用公司車輛。然而，大多數人，包括所有高管，都逐漸適應了這一模式。

拜倫和他手下的員工也密切監控著Bathworks 公司的采暖、通風及空調系統的能源損耗。他們知道每棟建筑里的每間房的溫度、濕度、光照強度以及有無人員，他們監控的房間超過23 000 個。通過中央氣溫管理中心，可以立即升高或降低溫度，也可以打開或關閉窗戶和百葉簾。他們知道某個辦公室、樓層或建筑物里當前是否有人，或者特定通氣管道的氣閘是否損壞。他們擁有預測模型，可以預測夏天降低建筑物內部溫度以及冬天早晨提供暖氣的比較適當的時間。三年間，這一系統已經為Bathworks 公司空調系統減少了超過20% 的能源損耗。

為了降低一天和一年中高峰時段的能源損耗，拜倫的團隊也實現了對一些非必要設備的遠程控制。復印機、打印機，甚至是自動售賣機都能根據需求節省能耗。這家公司還能為電動交通工具提供實地充電的服務，以在能源短缺或高峰時段降低充電率。

拜倫的團隊將所有這些系統都整合到了數據運營中心之中。這個運營中心設在總部后面一棟不起眼的建筑物里面。這棟建筑物看上去像“進取號”飛船(Enterprise)的控制臺，但是這里不需要像柯克船長(Captain Kirk)和斯波克先生(Mr. Spock)那樣的能源管理人才，因為大多數系統都是全自動的。拜倫喜歡跟參觀者這樣解釋：用于管理這些建筑的不同系統都被蓋在一張“分析毯”之下。

現在，拜倫開始把目光投向能源管理的其他前沿領域，但是這意味著要在研發新一代技術上進行大量的投入。他有一個計劃，打算在Bathworks公司的許多建筑中安裝首代太陽能和風能設備，這些設備的性能可以根據可用風能、陽光、白天時長以及能源的價格進行優化。他也正在和供應商合力制作一份征求建議書。

拜倫知道這是個好主意，不過，與其他大數據能源管理工具低廉的成本不同的是，Bathworks 公司將需要投入大量的資金來節省能源發電的成本。

致懷疑者：

這一場景和一些先進企業已經在做的事情相比，并沒有什么特別之處，尤其是微軟公司已經發布了一份記述它如何在自己的園區內開展類似活動的報道。事實上，“分析毯”的術語正是出自那份報道。

場景三：新零售，讓消費更智能

拉蒂蒂亞· 哈里斯(Latitia Harris)是Pettopia 公司的一位高級市場主管，Pettopia 是北美的一個寵物產品和服務連鎖品牌，擁有220 多家分店。多年來，哈里斯一直都在為Pettopia 公司與在線寵物產品零售商之間的競爭落于不利地位而擔憂。在線寵物產品零售商能掌握他們的客戶身份及其購物信息。雖然公司擁有一個會員程序，但是許多客戶都不是會員，公司只能通過信用卡識別客戶的身份。而且，店內還存在少量但需要引起重視的偷竊問題：客戶經常從零食柜臺拿東西喂寵物，卻不為此付賬。

哈里斯得出結論，視頻分析是解決這些問題的關鍵，會讓Pettopia 公司在與在線公司的競爭中處于對等地位，甚至是優勢地位。因此，她在每家連鎖店都安裝了攝像頭，并開始開發視頻分析程序。這些分析之所以必要，是因為視頻內容遠比人觀察到的要多得多。此外，哈里斯對一些程序的快速響應也很感興趣。

Pettopia 公司起初開發的應用程序中有一個簡單的訪客量計算器，在它的幫助下，哈里斯可以將訪客量與銷售量綜合對比，并計算訪客轉化率。根據這一信息可以了解到哪些員工善于推動客戶購物，也可以調整不同時段的員工人數。這個程序只需稍加拓展，就能分析員工為在店內尋找商品的客戶提供幫助的頻率。

然而，這只是一個開始。下一個應用程序更復雜，包含客戶識別、寵物識別的功能。在視頻圖像與會員卡、信用卡、核對信息以及結賬時問詢寵物名字的匹配下，Pettopia 公司能夠識別出90% 的客戶和60% 的寵物。哈里斯發現，如果店員在未被告知的情況下叫出寵物的名字，客戶會很驚訝，同時也會為此而感到高興。所以，當客戶進入店內后，移動設備上就會立即顯示出他們和寵物的名字。

哈里斯同時贊助開發了一項應用程序，這項應用程序會記錄客戶在逛街時留意過卻沒有買的產品。如果他們有該客戶的郵件地址，就能給他發一封提示郵件，如果下次再光顧購買這件商品或者通過網上下單，可以給他打折。這一舉動帶來了高轉化率。Pettopia 公司也能通過為制造商提供關注過其商品的客戶的信息來獲得一些額外收入。

視頻分析系統的新用途解決了偷吃零食的問題。Pettopia 的視頻分析系統能夠確定客戶和寵物從零食柜臺上拿走了多少份零食，并在該客戶結賬時顯示庫存數量。根據提示，對于常客偷拿的少量零食，收銀員***應不予置評，第二次只能說“您的狗似乎挺享受這些零食的”。三次之后，或者如果是非會員客戶，收銀人員則直接點明：“還從零食柜臺拿了四個，對嗎?”并將價格計入總價。雖然一些客戶為之驚訝，但是零食收入由此增加了5%。

哈里斯一直在用其他視頻分析應用程序做實驗，包括一個指示寵物是否需要美容的應用程序，還有一個應用程序則為表現差勁的寵物提供培訓計劃，而且會基于寵物在店內的表現給出相應的折扣。她覺得在視頻內容中，自己只抓到了大數據分析的皮毛。

致懷疑者：

視頻分析正變得越來越強大，如果經過專門的訓練，可能早已能執行這個場景中所描述的大多數任務了。我知道人臉識別這項技術已經走得很遠了，狗臉識別技術也許還只有幾年，但是似乎不無可能。

場景四：智能家教，為孩子重塑教育

拉里· 迪西科(Larry DiCecco)是一名17 歲的高二學生。他父母知道他有很大的潛能，但是成績卻沒有那么突出，所以他們認定拉里在學校并不用功。他們非常希望拉里能上大學，但是又擔心他考不上理想中的大學，除非他能加把勁。拉里的父母并不富裕，也清楚他必須獲得不少的經濟資助才能承擔得起費用。他的SAT[1] 模擬考試成績很不理想，父母意識到，需要請家教來提高拉里的SAT 成績，但負擔不起家教費。

不過，他的父母從學校輔導員那里聽說一家備考公司推出了一款智能家教(AutoTutor)應用程序。他們研究完這個應用程序之后，決定訂閱幾個月，這比請家教要便宜得多。這款應用程序中的所有備考內容都是以數字形式提供的，并且拉里消費的內容都是物聯網化的，所以智能家教應用程序可以監督他的學習習慣。

開始使用智能家教服務之后，拉里和他的父母很快發現，他的學習效率非常低。例如，這個系統顯示，拉里經常打瞌睡，學習重點不突出，而且學得很慢，因為他做了太多的重復性閱讀，這表明他在學習時不專心。這個應用程序也顯示，拉里學習時一心多用，例如，和朋友發信息，刷Facebook，聽他非常喜愛的潘多拉音樂電臺，有時還玩視頻游戲，這也在他家人的意料之中。不過現在，他決定至少努力戒掉其中一些壞習慣。

這個應用程序還分析了他的詞匯，認定他在科學類術語方面基礎薄弱，所以給他提供了與這類術語相關的練習。在數學方面，它判斷出拉里擅長代數，而在幾何方面有所欠缺，因此為他提供了一系列針對性的幾何練習。

SAT 考試中有一個寫作部分，智能家教服務承諾會提升拉里的寫作技能，至少是將被測試的那些技能。這個應用程序讓他寫一些短文，并自動為之評分。結果發現，拉里的短文異常薄弱的環節是每段的主旨句，因此為他提供了一套專項訓練，提升他的技能。

每次在電腦上上完課之后，提高分數的應用程序會預測拉里的SAT 分數范圍和每個部分很有可能的得分。他的預測分數開始穩步提升。

這個應用程序也讓拉里的父母參與到他的學習和提升過程中來，包括向他們發送一些關于拉里的行為和進步方面的建議，以及針對他的狀態和程序對他的態度和表現所做的推斷，推薦他們可以采取的激勵措施。和父母交流之后，拉里在功課上也有了一些進步。

拉里持續使用了兩個月智能家教服務，花費比請家教少很多。雖然備考公司和拉里沒有直接的接觸，但是這家人對結果非常滿意。拉里的SAT分數提高了150 分，這個分數處于智能家教應用程序預測范圍的平均值，終于，他成功進入***的大學，并且想在進入大學之后還能繼續使用智能家教應用程序來提高成績。

致懷疑者：

如開普蘭教育集團、嘉佩樂酒店(CapElla Hotal)和鳳凰城大學(University of Phoenix)這樣的組織已經在從事這個場景中描述的一些事了。大型在線教育聯盟，如Coursera 和edX，也在研究這些衡量手段和建議的可行性。我預測，在接下來的幾年里，大數據教育將是一個重點，而在這個場景中，拉里的經歷可能會成為司空見慣的事。

成為***，還是競爭者?

我希望，這些令人振奮的場景或其他類似的場景能夠在你的企業和行業中實現。原始的技術能力不太可能成為它們的障礙。事實上，正如我在“致懷疑者”中暗示的那樣，現在這些場景的大多數方面是可以實現的，至少在實驗或試點的基礎上是這樣。要實現這些場景，需要的是企業構建和部署這些創新的眼光與決心。踏上這一大數據旅程將需要非常豐富的想象力、相當大的勇氣和全身心的投入。每一個場景都包括大量的工作，比如數據收集、IT 開發、系統和數據的整合以及分析模式的開發，而且企業可能需要一些富有成效的新工具的幫助。這些場景將需要一些優秀人才工作數年才能變為現實。在某些情況下，還需要調整一些政策法規，例如，發布允許無人駕駛汽車上高速公路的法律法規。

目前，所有這些創新的商業模式以及企業如何從中盈利，還沒有完全明確，也不清楚客戶是否歡迎它們，特別是像在寵物店安裝攝像頭這樣的措施對客戶和寵物的隱私都會構成威脅。但是，一些企業可能會解決這些問題，從而獲得成功。例如，谷歌決定實現汽車無人駕駛，而其他一些企業則將會把它融入綜合出行管理系統中。你希望自己的企業成為這些場景的***或創造者，還是競爭者呢?

本文摘編自《數據化轉型》