过去50年，纽约时报共产生了30亿单词，而现在Twitter每一天都产生80亿单词;人类每一天产生约15拍数据，是全美学术类图书馆图书的8倍。自从2004年社交媒体出现之后，所有的情况都改变了。今天80%的数据都是非结构化的数据，并且这些数据都是个人行为的数据。11月4日，由金蝶承办的“2012中国管理?全球论坛”上，KIT Solutions软件公司亚太事务主任、《大数据》作者涂子沛在“企业社交与管理创新”专场，发表了《Analytics：连接ERP、社交媒体和大数据》的主题演讲。涂子沛指出：这是一个大数据的时代，“大”不仅在于容量，更在于通过数据的整合和分析，发现新的知识，创造大的价值。
大数据将给企业带来那些挑战和改变?
首先，企业数据开始多元化。ERP数据和信息系统数据，每一条都有具体的含义和价值，而社交媒体数据，可以称之为模糊数据。现在学界的研究认为，社交化ERP对企业管理是一个正向的，起到推进作用的。因为社交化ERP把非正式交流渠道纳入到企业管理的视线当中。非正式交流渠道一直是企业内部存在的，而且对企业文化和管理起到很大的作用。以人为中心的交流补充了传统ERP以商务过程为中心的管理。ERP是程序，领导可能是最后知道真相的人，而企业内部社交化媒体的出现，会极大改善这种情况。很多事情领导只需要知道，并不需要在这个事情上做出决策。因此，社交化的ERP最重要的作用，是把非结构化数据引入到ERP系统，顺应大数据时代的趋势和要求。
其次，企业需要面对的最大的挑战就是数据的竞争。数据已经成为了现在生产过程中的基本要素和资产。比如说天气数据，如果你是一个销售公司，你能够把天气数据跟自己的销售数据进行整合，你会发现其中的规律。数据是一种很特殊的资本，首先它没有排它性，没有消耗性，却有整合性，通过1+1可以大于2。所以数据竞争将成为商业、国家竞争的一种重要形式。人类已经从软件时代进入数据时代，一些公司已经把他们商业活动的每一个环节都建立在数据收集、分析和行动的能力之上了，这样的公司将是最省钱的公司。
数据如何竞争?投资回报率如何建立?
数据投资回报是数据价值除以数据成本，第一，我们需要降低数据成本，提升数据价值。而降低数据成本有很多做法，其中最重要的就是把低活跃度的数据转移到低成本的存贮器上去。怎样增加数据的价值呢?要收集更多、更全面的数据，比如说社交化ERP。第二，要针对数据质量有一个数据治理的队伍和流程。第三，要有很好的数据分析的能力，“数据可视化”是当前的大趋势，通过图形、图像、动画等等一同展示数据，让数据浅层的关系得到更好的理解和发现。从2006年开始，业界的主流厂商开始把自己的BI产品称之为Analytics。它跟商务智能区别在哪呢?商务智能有更强的IT导向，而Analytics可以把它看作商务智能的2.0版本。现在，Analytics开始改变了，在过去的企业中，90%使用的数据都是ERP的数据，只有10%的企业才会用到外部数据，但在未来企业当中，只有50%是自己的数据，外部数据和新媒体数据会发生越来越大的作用。
有两个案例可以说明这一点。在迪斯尼乐园里有100多个景点，意味着有100多条排队的队伍。怎么减少顾客排队的时间?迪斯尼利用十多年的历史数据、结合天气数据、旅游数据预测每一条队伍每一天、每一小时所需要的排队等候时间，为游客计算最佳的园内景点游览次序。同时实时收集Twitter的数据，处理突发情况，更新每一条队伍的排队等待时间，使用这些数据的游客平均每人节省了4个小时。第二个例子是宾夕法尼亚州政府，分析全州感冒药品的销量、对比系统保存的历史数据，以确定可能发生的大面积流感。分析儿童的就症率，对比历史数据，以确定可能发生的大面积流感。对Twitter进行文本分析，实时监控各个地区的流感爆发、传播、分布情况。我们可以看到，精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。这也是为什么Analytics的全球投资仅仅低于云计算，高达340多亿美元。
