大數據：數字化轉型的核心驅動力

王雄

大數據一詞最早出現于15年前，其名稱是指日益增長、體量龐大、多樣化且極為復雜的海量數據，這些數據無法通過傳統的數據管理方法輕松管理。近年來，隨著數字化轉型的興起，大數據也成為各類企業推進轉型之旅的主要驅動力。

大數據成為企業轉型主要驅動力

IT與商業服務轉型咨詢企業Pace Harmon公司董事總經理Rahul Singh表示：“以實時方式分析大量結構化與非結構化數據、進而獲取洞見的能力，已經成為當前大部分數字化轉型工作的基礎。只有充分運用提取自大數據的分析見解，才能真正推動工作流程的數字化與自動化。”

此外，數字化轉型的出現，在一定程度上源自各類組織希望充分運用不斷增長的數據資產。SAS數據管理負責人Todd Wright解釋道：“數字化轉型的實質在于組織向著基于數據的決策方向轉型，而大數據代表的正是組織對自身所生產或使用的全部可用數據的捕捉能力。因此，捕捉所有可用的數據也就是獲取大數據的過程，這對于數字化轉型至關重要。”

IT組織當然可以純粹將大數據用于報告及改進流程。但Singh表示：“真正的價值來自將大數據與數字化轉型相結合的能力。”正如技術研究與咨詢公司ISG數字戰略與解決方案合伙人Prashant Kelker所言“數字化轉型是一條道路，大數據則是走通這條道路的具體手段”。

大數據如何揭示數字化轉型的種種機遇

大數據最核心的價值在于照亮企業中以往難以窺見的角落。SAS的Wright表示：“將大量經過良好統籌的數據整合到分析程序或AI程序當中，能夠幫助更好地理解運營、客戶與市場態勢。更重要的是，要使數字化轉型真正成功并實現對于業務目標的最佳洞見，數據素材永遠是越多越好。”

但如果沒有經過精心設計的思路或者程序加以實際應用，大數據本身也將毫無用處。Wright表示：“數字化轉型正好帶來了這種思路與程序。說起大數據對于數字化轉型的重要意義，進入數字轉化程序的數據越多，得出的結果質量越高。”

當二者相融合時，真正的改變也將成為可能。隨著物聯網設備、可穿戴設備、智能手機以及其他機器傳感器數量的持續增加，其生成的數據量也呈指數級增長。

Singh指出，這些物聯網功能、大數據分析功能以及數字轉化功能的結合，將使企業不僅能夠實時適應客戶需求，同時也可以預測消費者的未來行為。

管理咨詢與研究公司Everest Group副總裁Ronak Doshi指出，隨著互聯網連接設備的日益普及，數據驅動型數字業務模型的發展，再加上全球互聯業務生態系統與集成價值鏈的增長，企業必須構建起一套模塊化且很具中心凝聚力的數字平臺，借此從各類來源處收集大數據并將其轉化為業務驅動力。

Doshi解釋道：“企業從數字功能平臺的投資中所能獲取到的實際商務價值（或投資回報），將直接取決于他們提取數據價值的能力。對于大型企業而言，其面臨的數據量極為龐大，且無法通過傳統的商務智能、數據倉庫技術進行管理。”

意在整合，而非孤立

Doshi強調，專注于從大數據中獲取較大價值的數字化技術，將幫助IT領導者建立數據池，借此匯總并存儲來自多個來源的數據。大部分大數據供應商都提供IT領導者可以輕松使用的預構建分析與機器學習算法。

但最重要的是，企業應該首先針對當前組織與所處行業明確定義大數據與相關數字化轉型工作。例如，要與Kelker保持合作，制造企業必須首先明確轉型目標：通過互聯產品增加收入、或者是通過進一步優化的聯網車間實現成本節約。只有這樣，IT領導者才能確定有助于實現這些具體目標的優秀大數據、物聯網與云戰略。

Kelker表示：“數字化轉型應該擁有明確的目標。目標是創造新的收入流，實現成本節約，還是二者兼有？制定出明確的轉型原則，將幫助定義發展路徑并指導技術實施。”

Kelker指出，目前大部分大數據計劃仍然被局限在IT或者商務智能部門，且由于缺乏與業務間的直接相關性而很快消失。他強調稱：“孤立執行的大數據計劃，就像是為了解決問題而提出的方案。真正執行良好的數字化轉型技術（包括大數據計劃），應該能夠帶來一條通往業務回報的捷徑。”

大數據與數字化轉型還能夠幫助企業更好地了解客戶的偏好與行為，進而創造出更具個性化與相關性的體驗。Doshi表示，除了引入基于洞見的產品與服務以實現貨幣化能力提升之外，企業還應將大數據與數字化轉型相結合，借此設計出能夠進一步拉升收入的新型產品與服務。

成功的組織擁有更積極的轉型態度

Wright表示，在某些情況下，大數據的存在實際上反而會阻礙數字化轉型，特別是在數據缺乏可靠的數據治理流程的支持之下。“如果沒有原數據管理、數據質量保證、數據目錄以及明確指定的安全的數據所有關系，組織根本無法真正利用x來自眾多來源的數據資產。”

Wright認為，在利用大數據資源助力數字化轉型方面獲得巨大成功的IT領導者，通常擁有更積極的行動態度。他們從數據管理策略起步，要讓數字化轉型取得成功，一切必須以數據的可信性為基礎。

那些在數據治理、高級分析以及機器學習領域進行投資的組織，能夠從大數據加數字化轉型的組合當中獲取較大收益，包括提高運營效率、改善客戶體驗乃至增加運營收入。

Everest Group的Doshi總結道：“供應鏈的數字化轉型就是個很好的例子，其中要求增強運營彈性、也要求企業著手推動數字化轉型。這條旅程的關鍵，在于跟蹤各材料、制成品或信息資產如何在供應鏈中移動，并提取相應數據。由此得出的數據洞見將幫助企業提升價值鏈的整體效率，并全面改善分銷、物流、制造以及銷售等基本職能。”