這份報告本身的分量也很足夠，多達140頁。不過有相當篇幅是在講「Big data無所不在」、「Big data非常重要」的老生常談，而佔了10頁左右的Big data科技又講不清楚，我建議可以最後再讀。我比較有興趣的，還是案例的部分。這份報告分析了以下（地區的）產業：Health care (United States)、Public sector administration (European Union)、Retail (United States)、Manufacturing (global) 、Personal location data (global)，我先挑了Retail的部分來看。
McKinsey列舉了16種Retail能運用Big data的手段（lever），不出意料，Marketing佔了最多。其中提到的一項是In-store behavior analysis，分析顧客在賣場裡走過的路徑 、停留的時間等資料，用來改善賣場走道的規劃與商品的陳列。兩年前，我曾看過IBM利用裝在購物推車的RFID所做分析的簡介，不過國內的賣場好像很少有標準化的規劃，所以不知道這種技術在國內究竟會有多少企業買單。
另一項特別的Marketing手段是Sentiment analysis，利用Text mining的方法，分析社群網站、討論區裡跟企業有關的評論與文章，基本上是偏向公關的操作。我也聽過IBM介紹這種服務，我想台灣的企業如果對這種手段有興趣（我懷疑），應該不會在in-house作，因為這種技術跟企業的core差太遠了。只是買人家的服務，就只能任人擺佈，因為Text mining有很多參數要調，我們怎麼知道提供服務的業者有沒有認真在做？
Marketing能用的其他4種手段，在Customer Analytics/Data Mining/CRM的運用已經算普遍，就不多說了。
真正讓我耳目一新的是Supply Chain的手段Informing supplier negotiation，意思是零售通路可以利用分析本身顧客的購買行為，作為與supplier打交道時的籌碼。大部分零售通路的supplier無法直接接觸到他們的終端顧客，如果他們真想要了解終端顧客的需求，就得透過調查的方法。我相信台灣的中小企業應該大多數不會想花錢這麼作，所以擁用顧客個人與消費資料的通路是不是能提供一種服務，透過購買顧客的分析，讓supplier更了解他們的終端顧客？這種服務不僅是跟supplier談判的籌碼，說不定還能賣錢。儘管這種分析仍無法取代調查，應該已經足以描繪出這些終端顧客的人口特性與大致的生活型態了。只是這種服務還需要supplier有這方面的sense才行，所以大概只有稍具規模的supplier有這種需求。
這份報告在做Retail的結論時，有段話讓我心有戚戚焉：People with the requisite skills are rarely directly involved in strategic decision making and have little impact beyond answering highly specific questions. Retailers with the foresight and intelligence to hire big data talent in sufficient numbers and then involve these hires in strategic decisions and planning will take the fullest advantage of value-creation opportunities at the expense of their less nimble competitors. 所謂的Big data究竟是戰略層級的大規模毀滅性武器，還是淪為戰術層次的小口徑步槍，相關的人所擺的位置很重要。負責分析Big data的單位如果沒有「直達天聽」的管道，很容易就變成提供數據的支援性單位。我看過兩家企業的分析單位，在經歷了組織變動和人事異動後，失去直通決策層級的管道，結果就成為執行戰術的小組。這時候，恐怕企業的資料再大，也無法有「數大便是錢」的威力了。
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