大数据已经不是一个新鲜的概念，但其在推动企业发展的过程中扮演的角色越来越重要，甚至成为许多企业转型的关键工具。尽管如此，很多企业仍然面临数据可用性不足或数据“沉睡”的问题。那么，如何正确理解大数据？如何利用数据赋能商业决策？如何激活大数据，从中挖掘商业价值？

在复旦大学管理学院举办的“瞰见”云课堂上，港大-复旦IMBA项目的授课教授、港大经管学院副院长沈海鹏，从决策和实际执行两个方面，分享了数据、分析工具与商业价值之间的紧密联系。

首先，不是所有的数据都能创造价值。通过两个不同的案例，我们可以直观地看到数据带来的价值。

案例一：近期热播的综艺节目《忘不了餐厅》引发了公众对阿尔茨海默症的关注。虽然目前尚未找到特效药，但在临床试验中，通过对数据的细致分析，发现高剂量组的药物效果显著。这一发现使得Biogen公司得以继续推进临床实验，并导致其市值大幅上升。

案例二：在2016年美国总统大选期间，有消息指出，Facebook针对5000万用户进行了政治倾向分析，并据此推送了广告，影响了选举结果。这一事件导致Facebook股价下跌，市值缩水。

这两个案例不仅展示了数据的价值，也突显了正确运用数据的重要性。

为了更好地挖掘数据的价值，我们需要了解不同类型的数据：

1. 传统数据：指结构化的数据，例如量表中的数据。
2. 非结构化数据：包括语音、视频、文本和动画等。这类数据种类繁多，难以直接对比。
3. 服务系统中的客户流程图：以银行客服中心为例，通过记录和分析客户服务流程中的各个环节，可以优化资源配置和服务效率。

“大数据”主要体现在四个方面：数量庞大、类型多样、收集速度加快、差异性增大，从而可以实现对不同客户群体的针对性决策。

然而，只有从数据中挖掘出真正的价值，将其从“沉睡资产”转变为具有实用价值的资产，才能真正对商业决策产生积极影响。

数据与决策息息相关，特别是在发现“相关性”方面。例如，沃尔玛通过分析购物篮数据，发现了啤酒和尿布之间存在较强的相关性，从而提高了这两种商品的销量。另一个例子是SK-II面膜的成功营销，通过社交媒体分析发现“前男友”这一关键词，并据此推出相关广告，取得了良好的市场反响。

需要注意的是，相关性并不等同于因果关系，因此在某些场景下，因果关系依然重要。此外，大数据并非新鲜事物，数据量大并不一定意味着价值高，关键在于数据的质量和适用性。

为了最大化数据的价值，需要有针对性地选择分析工具。商业分析大致分为三种类型：描述性分析、预测性分析和指导性分析。通过这些分析方法，可以减少决策过程中的不确定性，提高决策的准确性。

总的来说，在数字化转型的大背景下，高维度、多源、复杂的数据正在深刻影响商业决策。只有通过有效的分析方法，才能真正挖掘数据中的价值，激活“沉睡资产”，帮助企业做出更加精准和高效的商业决策，增强竞争力。