这个大数据时代的经典案例，向我们揭示了大数据的三个鲜明特征：

　　一、数据并 非在收集之前就确定了其利用的价值，但数据一定是有价值的;

　　二、大数据等于所有数据，大数据不采用抽样的方式，而是记录所有能够记录下来的数据;

　　三、大数据需要量的积累，少量的数据即使是全部，也不足以支持精确的分析。

　　其实大数据的概念产生的时间比谷歌的应用更早，但是为什么知道近年才突然大红大紫呢，这源自数据积累方式、数据存储与处理技术的突飞猛进。谷歌从2003年到2012年所有的数据积累，如今只需要几天就可以完成同样的事情，这使得利用大数据进行实时的分析成为可能。

　　2013最热门词汇——云计算与大数据——已经“快”炙人“耳”了。整个IT产业、高科技产业，人人都在议论云时代狂潮，在新的时代里处处充满机遇，也时时会遇到挑战，能否登上大数据之“云”，已成为这些产业领域未来成功与否的风向标。

　　大数据究竟价值几何? 这里似乎存在一个悖论，大数据不以价值为目的，但最终却总能反映在价值上。众所周知，北京地铁的票价曾是全程2元， 这点与其余大部分地区有别。地铁业务数据中有一项重要数据是每位旅客的起点、终点数据，但北京地铁票价与此无关，因此早期的起点、终点数据被工作人员“随 意”处理了。由于没有价值而被处理掉的数据，如今却有大用途——客流密度分布图，是列车密度、区间车排列，以及正在研究的分段收费法的重要依据，然而丢弃 的数据不会再回来，只留下永远的遗憾。

　　与IT等行业的情况相反，港口行业宛若世外桃源，仍是一汪静水，似是对红尘俗世的熙熙攘攘无动于衷。传统行业如何打破传统价值观的枷锁，拥抱大数据时代，已成为经 济学、管理学、统计学的共同议题。作为港口行业管理伙伴的道锐思，关于如何促进港口行业的数据化管理，自然有自己独特的视角。

　　一、港口拥有哪些数据?

　　我们的世界是信息的海洋，这并不因为我们记录与否而改变，港口行业在客观上一定存在大数据，只是很多我们并没有记下来。一切行为皆可数据化，门机每抓的重 量、每颗螺丝的使用时间、客户所有的问询等等。即使是主观定性的评估也可以，因为当数据积累到一定量后，其准确性变得不再重要，大量的数据可以相互弥补各自的误差。

　　二、港口收集哪些数据?

　　在收集数据的时候，强调我们能做什么，而不是我们应该做什么。大多数据在收集之始不能清楚地知道其用途，面对数据我们唯一需要考虑的是存储它们的成本，而不 是其本身的价值。特别是近期，许多港口企业正在或计划进行绩效体系改进，然而他们将面临一个共同的难题——指标值如何确定?单机成本、设备各类故障修复时 间、客户分级与个性化服务等等，一些简单却重要的指标，因为缺少历史数据而变得难以制定，甚至是±10%偏差的财务预算都做不到，谈何精细化管理，更何况很多产业领域早已完成精细化转变，而向更先进的数据化管理挺进。数据到用时方知少，随着时间的推移，数据隐藏的价值会逐渐体现，不要因为一时的短见而放弃未来的可能性。

　　三、港口如何利用数据?

　　虽然前文一再强调不能按照预设的价值来收集数据，但是我们多少可以做一点设想，这有利于拓宽收集数据的思路。试想，假如我们记录下所有客户的年龄(甚至是看 起来的)、性别、办理业务时的心情、状态，结合我们提供服务时的言语(关键词)、动作，并将之与客户业务结束时的满意程度、下次业务合作方的选择等等信息 进行相关性分析，我们是否有可能发现一些意想不到的结论，如某些特定词汇可以加强客户满意度等等，从而协助我们制定更有效的服务标准。不仅仅是客户服务， 在营销中，在作业中，在运营的各个领域，都有许多我们平时不在意的数据，但是如果将他们关联起来分析，你就会发现很多新奇的结论。而它们之所以新奇恰恰是 因为我们一直以来忽视了它们的存在，这之中不乏可以产生有别于其他企业的核心竞争力的关键因素，能不能发现它们，只取决于想要，以及敢想。

　　大数据时代已经近在眼前，面对新的商业战场，兵临城下，港口行业不能独善其身，数据化变革势在必行。

责任编辑：娟子编辑