企业大数据，你到底是什么？
1.1我们先来看看主流的大数据概念
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据”（big data）研究机构gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
由我们帆软研究院总结来说，大数据一般指数据量级非常大，常规数据处理、数据存储和数据分析能力无法满足要求的数据。同时，“大数据”的“数据处理能力”是相对的，是不断提高的，随着大数据处理技术的发展，今天的大数据会成为明天的小数据。
每个企业日常经营和管理中都产生数据。比如考勤数据、销售数据、销售行为数据、生产数据、财务数据、采购数据人力资源数据等等。企业大数据是指全面记录企业经营和管理活动的数据。
我们这个定义，是从企业实践应用角度出发的，不过分强调数据量，即使数据不多，依然是企业大数据的一个组织部分。我们主要重视数据设计范围的全面性。在企业数据化经营和管理中，只有全面的、相互关联的数据才能发挥作用。
2 企业大数据，你从哪来
企业大数据主要来自日常工作活动。企业管理信息系统里，各个岗位管理者都有数据清单。下面是常见部门岗位数据清单举例。我们看到人力资源管理、财务管理、销售管理等业务相关的部门，都有这类数据清单。如果企业不能快速提供这些数据，那就说明这个企业的数据化管理存在严重的数据源管理不足。
2.2 企业数据源头管理需要系统化
企业需要建立管理制度，落实管理流程，来确保相关人员采集数据的积极性和准确性。比如一定程度上关联kpi，或者进行奖励性措施。为什么企业大数据管理不能仅仅依赖于个人的积极性和主动性呢？因为不同的员工基于不同的资源和个人利益，会带来不同的结果。企业要想构建比较完善的企业大数据，必须要系统化地管理。
企业建立相关管理制度，一方面落实到人，让数据负责人对自己所负责的数据有质量意识；另一方面，在内部管理上，要建立不断完善的活动与数据更新的联动机制。这些需要在内部管理制度、岗位要求、任务说明、流程要求等方面作数据管理的规范性要求。
一般来说，企业可以先自行建立简略的数据管理的的相关管理制度，也可以咨询帆软数据应用研究院等专业的数据化管理研究机构，提供方法支持和可借鉴的标准化模板，以及借鉴其他成功的数据化管理项目实施案例。
2.3 企业大数据的分类
企业大数据更多关注的是企业内部的数据，是指企业自主拥有的，具有“自主产权”的数据，包括企业主动合法采集的、外部采购的、第三方合作的，以及政府等机构公开的、无偿使用的。
我们从数据所描述的“主体”上，把企业大数据分成两大类。
第一类，是资源信息数据。资源信息数据是“静态数据”，记录企业相关内外部资源主体的相关信息。企业的资源包括人、财、物和信息四大类资源。举2个资源信息数据的例子。
第二类，是资源活动记录数据，指得是公司经营管理活动所必然牵动的数据。比如，考勤数据、销售交易数据，这些都是资源活动，具有极强的时效性，我们称之为“动态数据”。
2.4 企业大数据的六大主要来源
为了企业构筑更加完整、全面的数据源头，我们从数据描述对象与企业的关系角度，以及动态和静态信息来进行分类，企业大数据的来源主要有六大类。
企业资源的信息数据（静态数据）；
企业资源活动的记录数据（动态数据）；
企业经营活动所接触外部资源的信息数据（静态数据）；
企业观测到相关资源活动的记录数据（动态数据）；
企业主动采集或者采购的外部数据（静态+动态数据 ）；
外部开放数据和公共数据资源（静态+动态数据）。
根据管理学大师彼得·德鲁克的经验，企业最大的经营风险来自于外部和内部环境的不确定性，越是复杂多变的市场环境下，企业要想持续经营就越加需要注重确定性，而提高企业经营和管理确定性的基础就是数据。
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