你甚至不知道和你交流的是人还是狗

　　实世界的物质追求，这种追求当时只能达到那种地步，精益只能达到那种水平。具体到成本计算也是如此。多维组合成本的产生，正是由于目前具备了条件，包括技术能力的提升和技术成本的降低。

　　一、技术能力的提升

　　没有信息化技术的支撑，多维组合成本只能是空中楼阁。与多维组合成本有关的技术包括如下。

　　（一）内存技术

　　以往，有的企业实施多维组合成本，系统最初运行是稳定的，但短则半年，长则两年，数据量的加大和内存不足常常导致微机性能出现问题。分摊几十万条数据，或者查询一张多维报表，少则一两个小时，多则五六个小时，甚至死机，系统陷入瘫痪。

　　这几年，内存从MB级发展到GB级又发展到了TB级，通过软硬结合产生了内存数据库技术，得到了大面积推广和大范围商用。其直接读取内存而不是磁盘，使数据处理速度提高了成千上万倍；行式存储与列式存储相结合，数据瞬时处理实时分析，同时满足了流程化业务处理和模型化多维分析需要。

　　除了内存容量，存储介质、网络速度和CPU性能等，近几年均取得了重大突破并胜利会师，共同揭开了大数据时代，为企业应用多维组合成本创造了良好的技术环境。

　　（二）物联网技术

　　多维组合成本的分摊标准是丰富的，采集分摊标准的具体数值是迫在眉睫的，这属于计量问题，靠人工显然是不可行的，因其所耗时间和精力太大，这就需要借助物联网技术。

　　例如，六个人一起吃饭，如果没有相应的硬件设备如扫描枪、传感器、计数器等，不能自动统计每个人每道菜的夹菜次数，费用就只能AA制分摊，结果显然是不准确的如图1-10所示。

　　图1-10AA制分摊

　　如果有相应的硬件设备，能够统计每个人每道菜的夹菜次数，费用就能够精准分摊（如图1-11所示）。没有物联网技术，互联网是虚拟的。以前有句流传很广的话，说在互联网上，你甚至不知道和你交流的是人还是狗。有了物联网技术，互联网不仅不再是虚拟的，而且是现实世界最客观、最全面、最及时的反映。我们不仅知道对方是谁，而且可以知道其身体特征和行为偏好。

　　图1-11精准分摊

　　现实世界接入互联网是大势所趋。例如，全球著名引擎制造商英国劳斯莱斯公司，在其飞机、直升机、舰艇等引擎产品上，平均每部配备了100多个传感器。这些传感器，采集了部件的振动、压力、温度、速度等数据，然后通过卫星传送到健康引擎数据采集系统，再传回位于英国德比郡的总控室。再如GE公司，目前有20亿台设备连接到互联网，到2020年将达到50亿台。GE公司在加州建立了SanRamon软件中心，有400多名技术人员对机器产生的PB级数据进行分析利用。

　　（三）数据挖掘技术

　　多维组合成本提供的海量数据可丰富数据资产，通过对数据资产的进一步挖掘能够创造更大的数据价值。相关的数据挖掘技术，包括聚类分组、预测分析、敏感分析、概率分析，情景模拟、多元回归等算法，目前已趋于成熟。

　　二、技术成本的降低

　　和其他信息化项目一样，实施多维组合成本需要考虑成本效益原则，但其内涵随着经营环境和技术条件的变化而变化。

　　以往的经营环境比较宽松，即使粗放的管理也能获得生存和发展，有的事情尽管能带来效益也只算是蝇头小利，我们可以舍弃。现在的经营环境日益严峻，只有精益的管理才能获得生存和发展，任何业务只要能带来效益即便是刀片般的薄利，我们也不可视而不见。

　　以往IT技术相对落后且成本很高，企业实施多维组合成本将得不偿失。现在IT技术日益发展且成本降低，例如，随着物联网的发展，传感器、扫描仪、GPS（全球定位系统）、GIS系统（地理信息系统）等，价格均成百上千倍地下降。很多原来军方或实验室的专用设备，现在普通民营企业甚至个人都可以毫无负担地使用。再如，随着云服务的推广，原来很昂贵的软件，现在可以以较低成本使用。经济门槛的降低使企业实施多维组合成本将得大于失。

　　4数据导向的多维组合成本

　　一、数据资产的价值

　　2012年5月，全球最大的社交网络公司Facebook在NASDAQ上市，上市前投行对其定价是每股38美元，总估值1040亿美元，相当于波音公司、通用汽车和戴尔电脑三家市值之总和。Gartner公司副总裁DougLaney研究了Facebook在IPO（首次公开募股）前的数据，估算出从2009年—2011年其共收集了2.1万亿条有用信息，每条信息以其IPO估值衡量有5美分左右的价值，每位用户有100美元左右的价值。也就是说能把Facebook评估到上千亿美元，很大程度上依据的是其获取的用户数据。

　　在互联网发展重点从消费级向企业级转移的新阶段，很多公司对未来的商业模式进行了全新思考和探索，对数据产业链中企业数据的价值进行了重新定位和评估，开始像GE一样尽全力收集一切数据，包括眼前看上去没有价值的垃圾数据，为的就是在一个新时代面前有所准备。

　　2015年4月贵阳大数据交易所正式运营，推动了政府数据公开和行业数据价值发现。观念是随利益变化的，可以想象，在有安全保障的前提下让渡部分数据权利如能给企业带来收益，企业就会逐步参与，数据产业链的良性循环就会逐步形成。多维组合成本项目，不仅因