最近很多臺灣的朋友和大陸的朋友都不斷問我傳統企業需要數據化嗎？

我的答案是：數據化是傳統企業的生死問題，而不是創新問題。

未來，當每個人都是數據人的時候，即每個人每天都"制造”很多數據的時候，我們可以說這個時代是全民數據的時代。

作為一個企業，居然沒辦法在這樣的時代使用數據去驅動自己的業務，這會是一件很恐怖的事情。

有人說數據是一場風暴，而不是可以選擇視而不見。

前陣子我回香港，有機會參觀一個有機農場。

農場的老板問我：農業能數據化嗎？

我回答：當然可以。其實IBM在這個領域里已經研究很多年了，而且其中有些東西已經相對成熟。

可能你都沒有想過，在美國的一些農場或菜園，他們監控農產品的種植已經到了接近實時監控的階段。

他們可以通過無人飛機在農場中低空飛行來收集整個農場里每個角落的情況，并及時分析改善方案。

甚至對天氣的預報粒度已經能細到每一條街所受到的天氣影響，水量有多少。

其實影響種植的主要因素不外乎泥土、陽光、水分和肥料，所以農業種植完全是個可以用數據進行優化的行業。需要多少水分、多少肥料、什么泥土以及最好種植什么，這在美國的大數據中已經研究多年。

可能你會覺得農業是個很土的行業，你沒想過這么土的行業居然可以用大數據來幫助種植。

最后我問了有機農場的負責人一個我常問的問題：你是怎么決定種什么的？不出所料，答案是拍腦袋決定的。

可是，拍腦袋決定和賭博有什么不一樣呢？

但如果我是根據市場的需要來決定種什么，而且憑量化的經驗來指導我種得更好，產出更快，那么，這就是數據化運營。

當然，我的說法對香港現在的農業來講可能還是比較匪夷所思的事情。但在美國和澳大利亞，數據化種植可能很快就會變成常態了。

在美國，有一個專門的詞，叫做精準農業（Precise Agriculture ）。在寸土寸金的香港，農業如果不做精準農業，又怎么會賺錢？

我在跟農場老板聊天的時候，還發現一個蠻有意思的地方。我問老板，每天不同類別的菜的供應量有多少？有沒有每天的批發價和零售價是多少的數據？

每天倒掉的菜，都是什么菜？這些數據如果能夠提供給我的話，我可以用數據產品幫他們找出香港本地的農夫應該種什么菜會對他們比較有利。

用最近阿里管理層比較流行的話來說，就是如何給零散的需求匹配上柔性的供應，數據化如何促進二者結合，從而降低企業成本消耗，提升利潤。