大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理變革

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新和普及應(yīng)用，社會(huì)信息化、企業(yè)信息化日趨成熟，社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)逐漸興起，傳感設(shè)備、移動(dòng)終端正在越來(lái)越多地接入到網(wǎng)絡(luò)，各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和傳感數(shù)據(jù)正在源源不斷從各行各業(yè)迅速生成，全球數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度之快前所未有、數(shù)據(jù)的類(lèi)型也變得越來(lái)越多。種類(lèi)廣泛、數(shù)量龐大、產(chǎn)生和更新速度加劇的大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著前所未有的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，發(fā)展?jié)摿κ志薮蟆?/p>

不可忽視的大數(shù)據(jù)

據(jù)賽迪顧問(wèn)統(tǒng)計(jì)，2012年中國(guó)各行業(yè)大數(shù)據(jù)IT投資已經(jīng)超過(guò)4.5億元，年增長(zhǎng)率達(dá)78.9%，在未來(lái)三到五年總投資規(guī)模有望超過(guò)百億。在未來(lái)3到5年，我們將會(huì)看到那些真正理解大數(shù)據(jù)并能充分利用的企業(yè)和其他企業(yè)之間的差距。我認(rèn)為，真正能夠利用好大數(shù)據(jù)、并將其價(jià)值轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力的企業(yè)必將具備強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而成為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。

在零售業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出反應(yīng)。由于零售行業(yè)同類(lèi)產(chǎn)品的差異小，可替代性強(qiáng)，銷(xiāo)售收入的提高離不開(kāi)出色的購(gòu)物體驗(yàn)和客戶服務(wù)，也離不開(kāi)高效的商品流轉(zhuǎn)率，需要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和快速營(yíng)銷(xiāo)。沃爾瑪已經(jīng)開(kāi)始利用各個(gè)連鎖店不斷產(chǎn)生的海量銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，并結(jié)合天氣數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行分析，從而在特定的連鎖店中選擇合適的上架產(chǎn)品，并判定商品減價(jià)的時(shí)機(jī)。農(nóng)夫山泉通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)使銷(xiāo)售額提升了大約30%，并使庫(kù)存周轉(zhuǎn)從5天縮短到3天，同時(shí)其數(shù)據(jù)中心的能耗降低了約80%。

在制造業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的管理與分析可以幫助生產(chǎn)商準(zhǔn)確把握市場(chǎng)需求變動(dòng)、提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)與生產(chǎn)效率、提高供應(yīng)鏈的敏捷性和準(zhǔn)確性。隨著制造業(yè)信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系統(tǒng)的廣泛采用，制造業(yè)的整個(gè)價(jià)值鏈和產(chǎn)品的整個(gè)生命周期都涉及到諸多數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、價(jià)值鏈數(shù)據(jù)等等。以產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，生產(chǎn)商在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)通過(guò)大量傳感器來(lái)獲取各種海量數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)整合在一起，再結(jié)合維修、售后服務(wù)等方面的數(shù)據(jù)，可以從不同角度分析與產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)間的關(guān)系。最終將這些數(shù)據(jù)集成在一起，在可視化的環(huán)境下，工程師可以在一個(gè)集成視圖上看到整體情況，從而對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的管理和完善做出更加精準(zhǔn)的決策。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷(xiāo)策略提供決策支持。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)主要特征之一是各種類(lèi)型的信息和數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，同時(shí)用戶行為和網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)群體變得更加多樣化、復(fù)雜化。Facebook通過(guò)對(duì)海量社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與在線交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從而提供點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的個(gè)性化廣告投放策略，實(shí)現(xiàn)了廣告份額翻番（2009年到2010年）、2010年到2011年增長(zhǎng)95%，比Google的增速快了近3倍。百度通過(guò)搜集整理網(wǎng)絡(luò)玩家搜索需求與熱點(diǎn)，將用戶人群細(xì)分，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)游戲的搜索行為數(shù)據(jù)提煉組織，建立用戶行為數(shù)據(jù)庫(kù)銷(xiāo)售給網(wǎng)絡(luò)游戲運(yùn)營(yíng)商，創(chuàng)造了以數(shù)據(jù)銷(xiāo)售為主，廣告服務(wù)為輔的雙軌模式。

在金融行業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以為金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)快速科學(xué)決策與服務(wù)創(chuàng)新提供支撐。金融行業(yè)的信息化程度高，數(shù)據(jù)量非常龐大，并且數(shù)據(jù)管理集中化，為大數(shù)據(jù)的分析與利用提供了良好的基礎(chǔ)。中信銀行信用卡中心通過(guò)部署大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了近似實(shí)時(shí)的商業(yè)智能（BI）和秒級(jí)營(yíng)銷(xiāo)，運(yùn)營(yíng)效率得到全面提升，每次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)配置平均時(shí)間從2周縮短到2-3天，交易量增加65%，不良貸款比率同比減少了0.76%。

在電信行業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以使?fàn)I銷(xiāo)策略和產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加精準(zhǔn)，幫助運(yùn)營(yíng)商從數(shù)據(jù)流量中獲益、向智能管道轉(zhuǎn)型。近些年由于無(wú)線上網(wǎng)和智能手機(jī)的推廣，導(dǎo)致電yGYetKuCKBPGQMWj5z9TnbLkGHnKrBr9aQHtReT2Dik=信行業(yè)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。同時(shí)電信業(yè)面臨著市場(chǎng)飽和度高、產(chǎn)品服務(wù)同質(zhì)化明顯、從快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)中獲利有限的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，迫切需要通過(guò)新的技術(shù)手段突破現(xiàn)狀。中國(guó)聯(lián)通通過(guò)部署大數(shù)據(jù)組織與管理系統(tǒng)，使得用戶記錄10分鐘內(nèi)可查詢，并使在幾千億條記錄當(dāng)中檢索的時(shí)間縮短到一秒鐘內(nèi)，提高了對(duì)客戶投訴的反饋效率和質(zhì)量，增強(qiáng)了客戶服務(wù)滿意度。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化+決策智能化

大數(shù)據(jù)將從數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和決策智能化兩個(gè)方面推動(dòng)企業(yè)管理變革。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。信息部門(mén)將從“成本中心”轉(zhuǎn)向“利潤(rùn)中心”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)滲透各個(gè)行業(yè)，漸漸成為企業(yè)戰(zhàn)略資產(chǎn)。有些公司的數(shù)據(jù)相對(duì)于其他公司更多，使其擁有更多獲取數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的可能，例如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域與金融領(lǐng)域。擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性，以及收集、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力，將決定企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。掌控?cái)?shù)據(jù)就可以深入洞察市場(chǎng)，從而做出快速而精準(zhǔn)的應(yīng)對(duì)策略。這意味著巨大的投資回報(bào)，因此企業(yè)的IT部門(mén)將從“成本中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤袄麧?rùn)中心”，而數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。

決策智能化。企業(yè)戰(zhàn)略將從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。智能化決策是企業(yè)未來(lái)發(fā)展方向。過(guò)去很多企業(yè)對(duì)自身經(jīng)營(yíng)發(fā)展的分析只停留在數(shù)據(jù)和信息的簡(jiǎn)單匯總層面，缺乏對(duì)客戶、業(yè)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、競(jìng)爭(zhēng)等方面的深入分析。如果決策者只憑主觀與經(jīng)驗(yàn)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行評(píng)估而制定決策，將導(dǎo)致戰(zhàn)略定位不準(zhǔn)，存在很大風(fēng)險(xiǎn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)通過(guò)收集、分析大量?jī)?nèi)部和外部的數(shù)據(jù)，獲取有價(jià)值的信息。通過(guò)挖掘這些信息，企業(yè)可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，進(jìn)行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰(zhàn)略。

如何制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何制定大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)策略以充分利用其蘊(yùn)含的商業(yè)價(jià)值？賽迪顧問(wèn)提出以下兩方面建議：

一方面，應(yīng)當(dāng)通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)大集中，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。對(duì)于大型集團(tuán)企業(yè)用戶，其各級(jí)子公司和分公司的ERP系統(tǒng)中每天都在生成大量的交易數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無(wú)法形成集中的資源池，不能互聯(lián)互通，將嚴(yán)重影響對(duì)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與價(jià)值挖掘。因此首先要通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)集團(tuán)數(shù)據(jù)大集中，從而形成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。這是集團(tuán)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)資源的重要基礎(chǔ)。只有把集團(tuán)的信息化架構(gòu)向云平臺(tái)遷移，才能促使集團(tuán)數(shù)據(jù)的大集中與統(tǒng)一管理，從而在此之上對(duì)數(shù)據(jù)資源的價(jià)值進(jìn)行挖掘，促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化。

另一方面，應(yīng)當(dāng)深度挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，推動(dòng)企業(yè)智能決策。之前企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)注主要是存儲(chǔ)和傳輸，通常利用的不足其獲得的5%，在數(shù)據(jù)每年增長(zhǎng)約60%的背景下，企業(yè)平均只獲取了25%-30%的數(shù)據(jù)，作為企業(yè)戰(zhàn)略資源的數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未被挖掘。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的深入分析與挖掘，推動(dòng)企業(yè)決策機(jī)制從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。可以說(shuō)，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的利潤(rùn)之源，掌握了數(shù)據(jù)也就掌握了競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)必須更加注重?cái)?shù)據(jù)的收集、整理、提取與分析。

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)智能決策的關(guān)鍵步驟

第一步，明確業(yè)務(wù)需求。來(lái)自業(yè)務(wù)的需求永遠(yuǎn)是采用新技術(shù)的第一驅(qū)動(dòng)力。也只有與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合的新技術(shù)戰(zhàn)略才能夠真正發(fā)揮作用。企業(yè)在考慮采用大數(shù)據(jù)相關(guān)分析處理技術(shù)推動(dòng)管理變革、提高效率、降低成本的時(shí)候，不能為了大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)。必須首先對(duì)自身業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理，找出瓶頸所在，不僅分析需要進(jìn)行哪些決策智能化變革，還應(yīng)分析按照什么業(yè)務(wù)順序進(jìn)行部署。從而確保大數(shù)據(jù)實(shí)施的成功率和實(shí)施效果。

第二步，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果進(jìn)入信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤的，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工處理后的結(jié)果就不可能正確。只有保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、真實(shí)性、可靠性，基于大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能才能提供正確的決策支持并真正發(fā)揮作用。因此，企業(yè)要通過(guò)從意識(shí)、管理和技術(shù)等幾個(gè)方面，多管齊下來(lái)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量：首先，樹(shù)立全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量意識(shí)，使每一個(gè)操作使用信息系統(tǒng)的員工意識(shí)到“數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的生命，保障數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確就是對(duì)自己工作的負(fù)責(zé)和對(duì)企業(yè)發(fā)展的支持”；第二，頒布并嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)管理規(guī)定，在制度上規(guī)范數(shù)據(jù)的管理；第三，通過(guò)引入主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等技術(shù)手段保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，集中管理主數(shù)據(jù)，加強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)錯(cuò)誤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的檢查校驗(yàn)功能，把錯(cuò)誤數(shù)據(jù)堵在源頭。

第三步，選擇合適的大數(shù)據(jù)服務(wù)或架構(gòu)。一方面，不一定所有的企業(yè)都適合在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建完整的大數(shù)據(jù)架構(gòu)（從IT基礎(chǔ)設(shè)施到數(shù)據(jù)管理工具，再到數(shù)據(jù)分析軟件），這必然帶來(lái)巨大的IT投入。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)租售業(yè)務(wù)、分析預(yù)測(cè)服務(wù)、決策外包服務(wù)、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)等大數(shù)據(jù)服務(wù)模式正逐漸興起。企業(yè)可以考慮外包采購(gòu)數(shù)據(jù)分析服務(wù)或租用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。另一方面，對(duì)于決定自己構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的企業(yè)而言，面對(duì)不同IT廠商提出的各種大數(shù)據(jù)解決方案、以及IBM的Pure System，Oracle的Exadata等IT廠商力推的大數(shù)據(jù)一體機(jī)、SAP HANA等內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)審慎選擇，從適合自身業(yè)務(wù)需求與兼容既有IT架構(gòu)等方面進(jìn)行考慮。

第四步，評(píng)估大數(shù)據(jù)實(shí)施效果。企業(yè)在采購(gòu)任何IT服務(wù)或部署任何IT系統(tǒng)時(shí)，都應(yīng)當(dāng)及時(shí)對(duì)IT新技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行科學(xué)合理的成效評(píng)估，從而及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，以調(diào)整完善IT戰(zhàn)略，確保企業(yè)IT對(duì)企業(yè)管理決策的支撐效果。大數(shù)據(jù)的實(shí)施將影響到企業(yè)管理決策模式的根本性變革，因此，應(yīng)當(dāng)更加注重對(duì)實(shí)施效果的評(píng)估。