數字化重塑商業

一場由技術引起的商業全面數字化變革的時代已經到來。移動、云、社交、虛擬化、大數據等技術，正在迅速由探索和實驗階段轉入應用，同時也重塑了商業的生態環境。

對于持續變革的企業，如何主動地擁抱這種變化，在數字化的競爭中保持領先以更加適應這個新的時代？《埃森哲 2013年技術展望》報告列舉了影響其未來發展的7大主要技術趨勢，它們分別是無處不在的“關系”——創建日常交易之外的數字化關系；嵌入式數據分析——針對所需信息設計數據收集要求；數據加速度——跟上決策和行動速度；無縫協作——渠道恰當、人員正確、工作適合；軟件定義網絡——實現虛擬化的最后一步；主動防御——根據威脅部署網絡防御；凌云之巔——應用云創造真正價值。

其中，無處不在的“關系”、嵌入式數據分析和數據加速度這3大趨勢，它們離業務更近，更有可能顛覆既有的企業信息管理體系，已經成為不可忽視的力量，左右著商業的未來。

重新制定消費者“關系”

消費者正在轉變，企業需要重新審視與消費者之間的關系，傾聽他們的聲音。目前，多數企業應用移動技術、社交網站和情景服務是為了進一步了解消費者的記錄、消費傾向和偏好，卻忽略了借助這些全新數字化方式來改善與消費者交流的方式。借助這些數字化的工具，企業可以把消費者視為具有差異化需求的個體，回歸以往那種鄰里小鋪般的個性化客戶關系。

部分企業已經敏銳地意識到重新制定消費者溝通戰略是一個增加收入的巨大機遇。具體而言，它們通過各種交互渠道為所有消費者都提供個性化體驗，包括企業與消費者之間的交互，以及消費者之間的交互。此舉能使企業獲得兩方面的潛在收益：比競爭對手更良好的客戶關系以及高度差異化的品牌。

一些國內企業正在“創造性”地將社交應用打造成移動客服。中國南航將傳統渠道的業務數字化，除應用在手機客戶端、短信及微博外，最近又開通了微信服務平臺，從機票驗證到微信值機，從自助行李追蹤到貨單查詢，幾乎南航的主流服務用戶在微信公眾賬號上基本都能夠獲得；招行信用卡為滿足不斷年輕化客戶群體對互聯網式溝通的需求，聯合微信推出客服公共賬號，可以實現查詢賬戶余額、部分關鍵字的相關交互內容，以及電話銀行的部分服務，為客戶提供掌上便利的同時提升個性化的服務水平。

更深入的消費者互動可以幫助企業快速了解他們的喜好和不滿；而企業可以利用這些信息更快地完成產品開發、擴大生產，或者減少某些特定服務，知道哪些應該投資，哪些需要避免。由此進一步提高客戶關系，而關系越好，信息就越多，良性循環由此而來。

形成數據分析供應鏈

準確預測未來十分困難，大數據的出現讓企業看到了降低這一難度的希望。值得注意的是，企業不應該將數據視為一個倉庫，而應將其看作一條供應鏈。在得到有效數據源后，企業必須開展分析組合，類似于工廠的流水線組織不同供應商的零配件。

企業需要重新考慮未來的軟件設計，在滿足基本應用功能的前提下，增加分析功能，以提取包含豐富數據的答案，解答企業的關鍵業務問題。多數企業明白信息對于未來決策的重要性，因此會盡力收集數據。然而，數據的數量不等同于質量。企業往往沒有明確需要收集哪些數據就開始行動。因此，盡管收集了不少數據，但在分析數據以確定新市場開發或新服務定價等戰略決策時，企業經常面臨信息斷層的問題。

另外，每個數據空白都可能導致企業錯失一次做出最佳決策的機會。傳感器可以創建并收集物理環境和設備信息，幫助企業進一步填補數據空白。當技術不再是問題，如今需要突破的是擁有前瞻性戰略思考能力，于第一時間就能知道捕捉哪些數據。

國際快遞公司UPS開發了車載傳感器和手持計算機系統，可全程跟蹤貨物和卡車的行駛情況和位置。系統運行后發現送貨路線是左轉變越多，送貨的速度就越慢，燃料成本也就越高。根據這些發現，UPS設計了左拐次數據最少的路線，每年可以節約燃油900萬加侖。此外，準確預估卡車到達目的地時間，可以幫助UPS員工確保足夠的資源來裝卸貨物。

PRADA為紐約旗艦店的每件衣服上貼上了RFID碼。每當顧客拿起衣服進試衣間，系統會自動識別，并在試衣間的屏幕上自動播放模特穿著這件衣服走臺步的視頻。同時，這些數據會傳至PRADA總部進行分析，用來預測該產品的銷售前景。

除此之外，企業要創建新的職位——首席數據官，以負責數據的收集優化分配和分析。當然無論是否設立類似的職位，收集優質數據，增加數據量和迅速更新數據是每位員工的責任。

數據加速度跟上決策腳步

如今，在幾乎所有的商業活動中，機會窗口都稍縱即逝，甚至永遠消失，這是迫使企業重視數據的另一個重要原因。

如果從收集到分析數據以獲得洞察力花費了過多時間，企業可能錯失借此洞察力建立業務優勢的潛在機會，而那些至今仍沒有樹立通過分析數據發現并把握機遇的意識的企業，將面臨落后的風險。

業務高管越來越希望能實現實時數據分析以保持競爭優勢，他們對數據分析速度的要求也將隨之提高。消費品巨頭寶潔公司具有極強的危機意識。以前由分析人員提供結果的舊模式，需要兩周時間才能得出結論。于是，寶潔投資建設“虛擬快速反應作戰室”，專業人員可以面對面或通過視頻查看源源不斷的最新數據流，并請相應專家及時解決問題，以及時獲得洞察力。

沃爾瑪開發了名為Retail Link的大數據工具，通過這個工具，供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而實現自行補貨，極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。

新技術的涌現將幫助加快從分析到應用的數據周轉速度，提升企業高速分析數據的能力。到2015年，Gartner預計內存計算的普及程度將增加3倍，新的低成本分析工具將減少針對特定問題分析數據的時間。而且，由于大數據技術更為先進，即使數據格式不統一，仍然能夠進行高效的分析，并將實現實時或接近實時的數據處理，為原來不具備信息基礎優勢公司提供跨越升級的機會，

在所有關于數據速率的討論中，實時速度并非討論的焦點，更受企業關注的是如何在待處理和分析數據大幅增加、數據來源日益豐富的情況下提升響應速度。未來，企業關注的將不再是數據大小，而是如何實現數據速度與業務流程響應速度的匹配。