最近很多台湾的朋友和大陆的朋友都不断问我传统企业需要数据化吗？
我的答案是：数据化是传统企业的生死问题，而不是创新问题。
未来，当每个人都是数据人的时候，即每个人每天都"制造”很多数据的时候，我们可以说这个时代是全民数据的时代。
作为一个企业，居然没办法在这样的时代使用数据去驱动自己的业务，这会是一件很恐怖的事情。
有人说数据是一场风暴，而不是可以选择视而不见。
前阵子我回香港，有机会参观一个有机农场。
农场的老板问我：农业能数据化吗？
我回答：当然可以。其实IBM在这个领域里已经研究很多年了，而且其中有些东西已经相对成熟。
可能你都没有想过，在美国的一些农场或菜园，他们监控农产品的种植已经到了接近实时监控的阶段。
他们可以通过无人飞机在农场中低空飞行来收集整个农场里每个角落的情况，并及时分析改善方案。
甚至对天气的预报粒度已经能细到每一条街所受到的天气影响，水量有多少。
其实影响种植的主要因素不外乎泥土、阳光、水分和肥料，所以农业种植完全是个可以用数据进行优化的行业。需要多少水分、多少肥料、什么泥土以及最好种植什么，这在美国的大数据中已经研究多年。
可能你会觉得农业是个很土的行业，你没想过这么土的行业居然可以用大数据来帮助种植。
最后我问了有机农场的负责人一个我常问的问题：你是怎么决定种什么的？不出所料，答案是拍脑袋决定的。
可是，拍脑袋决定和赌博有什么不一样呢？
但如果我是根据市场的需要来决定种什么，而且凭量化的经验来指导我种得更好，产出更快，那么，这就是数据化运营。
当然，我的说法对香港现在的农业来讲可能还是比较匪夷所思的事情。但在美国和澳大利亚，数据化种植可能很快就会变成常态了。
在美国，有一个专门的词，叫做精准农业（Precise Agriculture ）。在寸土寸金的香港，农业如果不做精准农业，又怎么会赚钱？
我在跟农场老板聊天的时候，还发现一个蛮有意思的地方。我问老板，每天不同类别的菜的供应量有多少？有没有每天的批发价和零售价是多少的数据？
每天倒掉的菜，都是什么菜？这些数据如果能够提供给我的话，我可以用数据产品帮他们找出香港本地的农夫应该种什么菜会对他们比较有利。
用最近阿里管理层比较流行的话来说，就是如何给零散的需求匹配上柔性的供应，数据化如何促进二者结合，从而降低企业成本消耗，提升利润。
