在日本除了诸如人力资源巨头Recruit和花王、H.I.S(大型综合旅行代理店)、DeNA(移动互联网公司)以及三菱重工等大企业，包括一些地方的中坚企业和一般中小企业也不甘落后，纷纷开始利用大数据创造商机。可以肯定，在大数据的竞争时代，很多企业将竞相利用大数据，进入新的商务领域，创造出对手无法效仿的商务模式。
但是，如果只是漫无目的地收集大量的数据进行分析，也不可能发现宝藏。必须具有明确的目标和行动，才能够从大数据发现其商业价值。
一、利用大数据挖掘商机
拥有近300年历史的日本京都宇治茶老铺--伊藤久右卫门，由于制作精良的日本茶而远近闻名。2013年1月，这家制造抹茶近180年的著名老铺，开始正式制造并销售酒(图1)，它将抹茶和日本酒以及梅酒混合在一起，开拓出新型的酒市场。虽然这是一个不曾有人踏入的领域，但经营企划部部长广濑穰治坦言--很有把握。
伊藤久右卫门的本业是制造并销售抹茶和以抹茶为原料的食品。无论怎样分析销售数据和顾客数据，也得不出确切的结论--应当开拓新型酒市场。那么，对此公司为何能够胸有成竹?
大数据推动企业开拓新市场
公司开始参与酒类事业源于和当地的酒厂共同开发的将抹茶和日本酒混合在一起的新产品--“夜晚的绿色酒”。2012年5月起试销，半年时间就销售5000瓶以上，成为非常畅销的商品。
伊藤久右卫门的经营企划部部长广濑穰治和“夜晚的绿色酒”
但即便如此，只凭这一点还无法“正式投入这个事业(广濑穰治)”。为确立“抹茶的酒”这一新型领域，还需扩充商品线。同时，为提高认知度还需在广告及宣传上加大投资力度。无论怎样畅销，如果是一时性的流行产品，则无法正式投产。
最终，大数据消除了这一不安，使公司下决心挑战新领域。公司使用WingArc公司开发的商品智能软件--Dr.Sum EA，对销售网站的访问日志和销售实绩、POS销售终端以及会员属性等数据进行了分析，目的是检测每个顾客属性的销售倾向(是新顾客还是老顾客)和商品间的交叉销售率以及促销活动的效果。
分析结果出乎预料，“原来预测绝大多数会是新顾客((广濑穰治)”，但实际上大约八成的顾客曾买过公司商品，而且回头率也高。公司估计只用发信的方式告知老顾客也能获得相应的销售量，因此最终拍板，决定正式投产。
伊藤久右卫门用于分析的数据是，约60万个会员数据和约200万个销售数据以及年3000万件访问日志等。当然，这个规模的数据和一般的所谓“大数据”相差甚远，但是，作为一个地方的中坚企业能够收集这么多数据并加以分析也实属罕见。而且不仅如此，这家公司还竟然挑战“开拓新市场”，这方面就连大型企业都感到非常难。
目前，像伊藤久右卫门这样利用大数据的企业，不分其企业规模和地区，已不断涌现出来。这些企业已经抢在其他企业前面，占据竞争优势抓住了商机。实际上，在大数据的最前线引领市场的网络企业，已经开始创造出大数据时代新型的商务模式。
网络企业开设实体店铺
提供网络信息服务的人力资源巨头Recruit，同时运营中古车信息网站“汽车传感器(Carsensor).net”，公司近期进军销售中古车的实体商务，这个服务的名称是“汽车和柜台”。
2012年1月，公司在仙台市内的购物中心开设了实体店铺，这里的中古车专业人员根据顾客的需求在网络选择汽车，同时也代办与合作的中古车销售商签订合同等业务。店铺运营由集团的北关东市场部负责。
虽然公司运营中古车信息网站，但是，在销售中古车方面属于后来者。如果只代理销售，与传统的服务相比，因无法提供差别化服务，所以也就不具备任何优势。因此，公司决定完全利用大数据，创造出其他企业无法效仿的新型的商务模式-- 质量相同的中古车(车的种类、汽车生产年及型号和行走距离以及维修记录等属于同一档次)，以相同的价格进行销售。
实际上，以往中古车的价格并没有明确的标准。通常中古车销售店负责买入的人，虽然会参考拍卖市场的价格，但最终还是依靠“感觉和经验”决定销售价格。因此，即便是质量相同的中古车，各家店铺的价格不尽相同，各地区的价格差别也很大。而Recruit有效利用大数据，收集几百万台车的价格信息，分析决定价格的因素。最终实现--同一质量，同一价格(质量相同的汽车以相同价格售出)。
Recruit集团 IT解决方案部大数据负责人菊地原拓在谈到利用大数据的目的时说：“通过数据分析向顾客显示中古车的定价的合理性，消除了顾客对价格的不信任感。”
利用Hadoop实现服务差异化
支撑新商务模式的大数据的，是公司中古车信息服务“汽车传感器”登载的数据。在30多种决定价格的因素(诸如车的种类、汽车生产年度及型号和行走距离、排气量等)和每月340万件市场价格信息的基础上，构建统一的价格计算推理系统。
实际上，这家公司很早以前就有这一想法，但是需要整合的基础数据过于庞大，而为了导出价格计算推理，必须将汽车生产年度及型号和行走距离等中古车的属性信息同市场价格等数据相互进行对照，才能够清楚决定价格的因素。即便只进行一次集群处理也要花费数日，照此下去，确立商务模式要花好几年，因此不得不放弃这一想法。
而改变这一局面的是分布式处理软件“Hadoop”。使用5台服务器构建基于Hadoop的实验及验证进行集群处理的结果，以往需要数日才能处理的数据，只用1个半小时就处理完了。也就是说大数据技术解决了商务模式问题。
花费3个月的时间，并反复进行集群处理和验证，成功地构建了最佳价格计算推理程序，事业化也终于有了眉目。目前由于硬件性能的增强，汇总只需大约30分钟即可。而且每月将价格计算推理进行升级，提高了“同一品质，同一价格”的精确度。
开辟拓展海外市场的道路
目前，大数据也成为日本企业拓展海外市场的推手。比如，三菱重工就从2012年5月起，在阿拉伯联合酋长国的阿布扎比玛斯达尔城参与都市交通事业。
三菱重工使用利用大数据的交通模拟装置，提出在斯达尔城普及电动汽车(EV)和电动公交车所必要的对策的方案，并推算出经济波及效果。
普及电动汽车和电动公交车，需要投资设置充电站等。而促进乘用车和公交车的电动化，两者所需的成本不尽相同。三菱使用交通模拟器，通过改变电动车和电动公交车的种类和数量，推测出所必要的电耗量(行走和空调的电力消费)，同时算出普及电动车和电动公交车所需的成本。
为了制作模拟器，三菱重工分析了诸如道路坡度和EV加速度以及蓄电池的劣化度等各种各样的数据。并且，曾经使用10台EV“i-MiEV」”在斯达尔城进行实际测试，收集行走数据并做了分析。三菱重工相关负责人满怀自信地说：“能够正确地预测出效果，必将成为我公司今后参与世界各地建设智能城市计划竞争的强有力的武器。”
挑战大数据需遵守的三项铁的原则
以上介绍的三家企业共同的特点是，通过大数据分析，抓住了新事业的商机。大家都说“大数据是一座宝山”，但是，是否真的暗藏着宝藏并非一目了然。
那么，企业应当如何利用大数据这一武器，来挑战新的事业?笔者认为利用大数据的企业，需要遵守三个铁的原则，即“现场感受是分析的关键”;“除了公司内部的数据，也要瞄准外部的数据”;有效利用工具使“分析变得更简单且更迅速”。
根据野村综合研究所的调查报告，销售额超过1兆日元的企业中，大约六成的企业目前在研究利用大数据的方法。不到500亿日元的企业，则四家企业中有1家在收集信息。那么，我们的竞争对手都有哪些新的举措?本文将继续介绍若干先进事例，以供参考。