大數據：企業業務創新與管理提升的新動力

大數據是互聯網、物聯網、移動通信、社交網絡等新技術、新模式發展的產物，它以互聯網和各種智能終端為載體，具有數據規模大、數據類型復雜、數據內容涉及面廣、數據更新變化快等特征。由于數據中蘊含著豐富的信息和知識，逐漸完備的數據具有了揭示過去、預測未來的能力，因而大數據資源具有廣泛的應用價值。世界經濟論壇（WEF）的一份研究報告稱：“大數據是新財富，價值堪比石油。”

大數據應用正成為

企業創新的新趨勢

企業是市場經濟的主體，企業的經營和管理活動既有很多常規性制度、流程和行為，面臨著市場變化的不確定性，也有很多隨機性、臨時性的應變行為。在互聯網經濟時代，市場瞬息萬變，因時而變、因勢而變就成為企業贏得市場先機的關鍵所在。在快速變化中準確決策，充分的數據就顯得尤為重要。企業一旦掌握了數據資源和數據分析的能力，將具備應對變化的敏銳洞察力。在這個大數據時代，可以說，沒有數據就沒有競爭優勢。

亞馬遜是美國最大的電子商務公司，它最早意識到大數據的價值，并將大數據分析應用在了商品的關聯銷售上。在亞馬遜電子商務網站的后臺，記錄了每位網民在亞馬遜網站上的購物行為：消費者是誰？他們對哪些商品感興趣？他們曾購買了哪些商品？他們對這些商品做了哪些評論？等等。根據大量消費者的網購行為數據，亞馬遜開展了一系列的大數據分析，比如其中有一項數據分析被稱為“相似購買行為”分析，就是發現哪些消費者在購買行為上具有相似性，依據這一分析結果，亞馬遜能夠找到一組具有相似購買行為的群體，并根據群體共同的行為特征去給群體中的單個成員進行商品推薦。比如，小A和小B們一樣都買了蘋果手機，小B們除了買蘋果手機外還買了蘋果的充電寶，亞馬遜就向小A也推薦購買蘋果的充電寶。這樣一個看似簡單的數據分析和推薦，每年卻為亞馬遜帶來了近三分之一的新增營業收入。

大數據的價值不僅僅體現在企業的市場營銷上。在企業的產品研發、生產制造和質量診斷等領域，大數據分析也發揮出了巨大的應用價值。美國著名汽車制造商福特公司就是這方面的榜樣，他們將大數據分析應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車因此被稱為“大數據電動車”。第一代的福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生了大量數據。例如，在車輛行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這些數據被傳回到福特總部的數據中心，通過對這些數據的分析，工程師可以清晰地了解司機的駕駛習慣，包括如何駕駛、何時駕駛以及在何處充電等數據。即使車輛處于靜止狀態，它也會持續地將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話，并最終反饋回總部。這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，通過大數據分析實現了新型的產品創新和協作方式。司機獲得了有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總了關于駕駛行為的信息，以便更了解客戶，制訂產品改進計劃，并實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

在供應鏈管理領域，大數據也實現了高效的物流響應速度。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據分析提前預測各地商品需求量，從而提高貨物配送和倉儲的效率，保證了次日貨到的客戶體驗。通過RFID等產品電子標簽技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助企業獲得完整的產品供應鏈的數據，利用這些數據進行供應鏈分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運轉，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據采集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對全球客戶的敏捷響應。

大數據在企業業務和管理中正被廣泛應用，創新了企業的研發、生產、運營、營銷和管理模式，改變著企業的商業模式，帶來了更快的決策速度、更高的運營效率和更強的戰略洞察力。在美國，一項針對企業家的調研顯示，62%的企業已經或短期將要部署大數據應用，87%的人認為大數據應用使企業應對商業挑戰反應更加迅速，82%的人認為大數據能整合分析來源更廣泛的數據，80%的人認為大數據能改善整體企業決策分析能力，70%的人認為大數據能減少決策分析和數據研究成本。

我國企業的大數據應用現狀

大數據應用有兩個前提條件：一是要有數據，二是要有分析數據的能力。對我國的很多企業來說，尤其是那些還沒有“觸網”的傳統企業，既沒有數據，也沒有數據分析的能力，確實無從談起大數據應用。但是，如果這些企業就此認為大數據應用離自己還很遙遠，那就大錯特錯了。殊不知，一大批行業的新進入者，正是憑借著互聯網基礎設施和豐富的大數據資源，向所有傳統行業發起了挑戰。這就形成了一種倒逼機制，任何企業，不了解大數據、認識大數據、應用大數據，就可能被時代所淘汰。因此，對我國大部分企業來說，主動推進企業+互聯網的進程，樹立大數據的意識和思維，是首先要解決的問題。對于每個行業都是這樣。

在傳統的零售行業，一家實體店的店主需要花費很高的成本租下鋪子，要進貨，要雇人看店，用辛苦的工作換來一點勉強度日的收入，即使生意再好，光顧店面的顧客也是屈指可數的。店主唯一能夠掌握的數據就是銷售額和出貨量。小富即安，這樣的生活看起來也不錯。但是，這種安靜很快就被打破了。像淘寶、京東這樣的大型電商平臺攜帶著成千上萬的網商，洶涌而來。對一個網商而言，他的店開在網上，顧客來自五湖四海，市場一下子擴大了很多倍。更重要的是，通過淘寶魔方這樣的數據分析工具，網商能掌握客戶數據、客戶喜好數據、客戶行為數據，還可以了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況等，據此就能準確進行營銷和庫存的預測，能對客戶需求的變化快速做出響應，并能為客戶提供個性化的產品和服務，大幅增加客戶回頭率。這種競爭力是任何實體店主不能比擬的，于是，擁有大數據的網商成為了線下實體店的終結者。

在傳統的制造業，當前企業的數據來源和應用基本是來自企業內部，很多先進的企業已經實現了企業內部信息化，建立了企業資源規劃（ERP）系統、客戶關系管理（CRM）系統、辦公自動化（OA）系統、產品數據管理系統（PDM）等，這些系統準確記錄了企業的經營活動和市場交易的數據。一些領先的企業，通過統計報表分析、商業智能（BI）分析，可以對自身的生產經營活動進行規劃、預測、考核和優化，從而根據市場需求準確進行資源配置規劃，提高運營效率，優化供應鏈，提升客戶滿意度。盡管如此，這些信息化發達的企業依然要面對大數據的沖擊和挑戰，更不要說更多內部信息化程度依然很低的企業。以互聯網平臺和大數據為后盾的新一代制造企業正成為了新的進入者和顛覆者。他們從互聯網公司轉型成為一家互聯網制造企業，滲透到汽車、手機、電視等傳統制造領域，徹底改變制造業的游戲規則。他們憑什么？答案就是互聯網和大數據。以小米手機為例，成立短短幾年時間，就超越手機制造巨頭，成為中國手機市場的前三強。小米手機的制勝法寶就是互聯網+制造+大數據，從小米手機的產品研發、設計、營銷到售后服務都是在互聯網上進行的，“米粉”們主動參與產品設計，產品品牌在網絡上被快速傳播，營銷事件不斷在社區被發酵，一代代新產品也被快速迭代地制造出來，在整個過程中大數據被快速地分析和應用，精確地實現了精益制造。這就是大數據對制造業的威力。

在傳統金融行業，數據一直是金融機構的生命線，從金融電子化到金融網絡化，金融機構的信息化始終沒有落后。但問題一樣存在，歷史悠久的金融機構束縛也很大，影響著其大數據應用的進程。以銀行為例，盡管他們很早就實現了網上銀行，但因為網點才是銀行存款的主要來源，線下的大企業才是銀行信貸的大客戶，網上銀行僅僅被當作一個新業務渠道，如同ATM設備一樣。信息化水平發達的銀行某種程度上輕視了互聯網引發的業務革命，因此也忽略了對網上大數據的采集和分析。相反，依托互聯網，擁有大量網民和大數據資源的阿里支付寶、騰訊微信等互聯網金融企業卻能夠異軍突起，將支付、理財、代收費等中間業務做得風生水起，并向銀行核心業務步步緊逼。微信支付的優勢就在于其真實的海量用戶群，鮮活海量的客戶大數據，通過這些大數據分析，能夠了解客戶的行為、忠誠度、喜好和價值，并有針對性地提供精準的個性化服務。阿里的信用貸款則是通過掌握中小企業交易和運營數據，借助大數據技術自動分析判定是否給予企業貸款。發放貸款300多億元，壞賬率僅約0.3%，大大低于商業銀行。

在傳統的物流行業，貨車司機從一個地方拉貨到另外一個地方，返回時通常不能空載而回，他們就需要花錢從代理手中買一條信息，但這種信息不是隨時都有，需要等很長時間，買到了也未必正好是自己滿意的路線。這就是傳統貨運代理的生意。互聯網公司也看到了其中的商機，他們建立起一個物流電商平臺，類似于貨車界的滴滴打車，在這個物流電商平臺上，貨車司機可以發布空車數據，貨主可以發布貨運數據，平臺幫助撮合空車配貨的交易。傳統的貨運公司就這樣被大數據所取代了。

這樣的事例發生在各行各業，這就是我國大數據應用的現狀。像一個天平，在一端，很多傳統企業依然我行我素，與互聯網和大數據隔絕，占了近1/2的比例。在另一端，眾多新興企業，依托互聯網和大數據應用，改變傳統行業的商業模式和管理模式，迅速做強做大，占了約1/10。很多企業則站在中間，它們看到了大數據的價值，積極嘗試采集大數據、分析大數據、應用大數據，用大數據去創新業務模式，用大數據去改善營銷、產品設計、供應鏈管理和售后服務，占了近2/5。傳統企業應用大數據有了很多標桿，它們迅速成為了行業領先者，比如零售行業的大悅城、制造行業的海爾、金融行業的招商銀行、物流行業的順豐、旅游行業的中青旅、健康行業的愛康國賓、家居行業的尚品宅配、服裝行業的紅領西服等，一大批這樣的企業正在積極應用大數據，從而獲得新的競爭力。

大數據提升業務決策和管理能力的策略

主動推進互聯網+，建立企業大數據的閉環

互聯網+時代是一個相互聯接、開放和互動的時代，企業要主動接觸互聯網，將自身的業務與管理環節融入互聯網中，通過互聯網低成本建立有效的大數據收集、傳遞和分析系統，覆蓋網絡營銷、社區營銷、電子商務、網上客服、供應鏈電子商務、工業互聯網等各個環節，主動積累海量數據資源，形成企業大數據閉環。只有形成大數據閉環，這些數據資源才能更有價值，真正轉化成企業的數據資產。

樹立大數據思維，追求經營管理的精準化

大數據是對企業生產經營活動和市場變化的真實記錄，它能夠還原事實的本質，能夠發現和預測客戶的真實需求，能夠追溯出質量問題的根源，能夠探尋出產品的關聯性，能夠展示出物流和資金鏈運行全景。這就是大數據的魅力和精髓。因此，企業要從戰略上重視大數據，全員樹立大數據思維，要一切生產經營活動用數據說話，追求生產經營與管理的精益化、精確化和精準化。

建立分析模型，讓大數據為提升業務決策與管理能力服務

大數據的價值體現要看企業怎么使用它？就像一塊礦石，有人用它來做石斧，有人則把它提煉成了一塊鉆石。數據分析的模型決定了對大數據進行加工清洗的方法和模式。分析模型做得好壞，分析模型對業務管理的理解程度，直接決定了企業大數據分析的價值。好的數據分析師，就是好的分析模型設計師。數據分析模型是從業務需求出發的，模型是業務相關的，需要對業務有透徹的理解和感悟。企業數據分析模型，可以按照企業的職能進行劃定，比如營銷領域的客戶忠誠度分析、客戶喜好分析等；考核領域的KPI分析；客戶服務領域的客戶滿意度分析；風險管理領域的客戶流失度分析，等等。通過建立這些分析模型，企業能夠讓大數據分析大幅提升業務決策與管理能力。

大膽變革，用大數據實現業務和管理模式創新

在大數據時代，數據是企業的血液，一個高效運作的企業就是一個數據驅動的企業。大數據具有開放、共享、多元和實時的特點，對大數據驅動的企業而言，需要建立與之相適應的組織結構、管理模式和商業模式。首先是企業組織結構的社區化。企業的組織結構將是開放互動的，企業、客戶、合作伙伴相互連接在一起，共同組成一個開放社區，客戶從消費者轉變為產銷者，客戶將自身的需求向社區傳達，并借助企業來得以實現，產品能夠在社區互動中進行快速迭代，持續地滿足客戶的個性化需求。其次是企業經營管理體系的平臺化。互聯網將成為企業共享的商業基礎設施，企業的業務和管理體系將整體構筑在互聯網基礎設施上，成為互聯網基礎設施上的一朵“企業業務管理云”，大數據資源將成為企業的基本生產要素之一。再次是商業模式的多元化。企業可以通過服務或產品直接向客戶收費，也可以是基礎服務或產品免費但從增值業務或數據資產變現來進行收費。各種商業模式都會出現，變現的方式，不僅僅是產品、服務，也包括數據資產，如何變現將取決于企業的戰略目標，是利潤最大化還是快速規模化，是個性化訂制還是大規模生產。最后是產品和服務的精益化、精準化。從營銷、研發、生產、供應鏈到售后服務，所有環節都有數據的采集、數據的加工和分析、基于數據分析的預測和調度，真正實現精準營銷、精確研發、精益制造、精準物流和精細服務。

總之，大數據將注定成為企業業務創新與管理提升的新動力！

（責任編輯：陳海峰）

作者簡介：

趙剛 北京賽智時代信息技術咨詢有限公司創始人、博士學歷。主要從事信息產業、信息化、大數據、企業戰略咨詢工作。歷任賽迪顧問股份有限公司高級副總裁、北京賽迪時代信息產業股份有限公司總裁、中國電子信息產業發展研究院“賽迪學者”。兼任中國信息化推進聯盟專家、中國電子學會高級會員、中關村大數據產業聯盟專家、中關村大數據交易產業聯盟專家。

在信息化領域耕耘已17年，服務的政府、企業客戶超過100家。長期致力于信息化和新一代信息技術的研究、咨詢和工程建設。先后參與了國家金融信息化、中歐信息社會、新一代信息技術戰略等國家級項目，承擔了北京、天津、貴陽、南寧、佛山、廣州、鄂爾多斯等地信息化、智慧城市、信息產業、大數據等課題，主持并參與了中國人保、中國海油、中國有色、福建海峽銀行、長城電腦、廣汽集團等企業的戰略、信息化和互聯網咨詢項目。

發表文章若干篇，著有專著《大數據：技術與應用實踐指南》《IT管理體系——戰略、管理和服務》，參與編寫《智慧城市：規劃、建設和評估》《信息化基本知識》《信息系統審計》《走進大數據時代》《塊數據：真正進入大數據時代的標志》等。