大數(shù)據(jù)助力企業(yè)決策優(yōu)化的路徑和實(shí)踐

為了適應(yīng)越來(lái)越復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，企業(yè)管理層需要養(yǎng)成一定的市場(chǎng)洞察力，也需要全面加大重要決策過(guò)程中的數(shù)據(jù)支持力度，從而提升團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營(yíng)質(zhì)量和解決問(wèn)題的能力。目前，一些企業(yè)的管理層已經(jīng)意識(shí)到，把大數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用到供應(yīng)鏈和生產(chǎn)流程的優(yōu)化過(guò)程中，能夠提高企業(yè)的綜合實(shí)力和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

大數(shù)據(jù)工具賦能戰(zhàn)略規(guī)劃

大數(shù)據(jù)工具在市場(chǎng)趨勢(shì)分析中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的市場(chǎng)分析主要從歷史數(shù)據(jù)中獲取高價(jià)值信息。同時(shí)，來(lái)自相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)和專家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，也會(huì)被作為一個(gè)重要的決策依據(jù)。當(dāng)企業(yè)需要進(jìn)一步提高產(chǎn)品定位的精準(zhǔn)度，并希望制定更具個(gè)性化色彩的營(yíng)銷策略時(shí)，大數(shù)據(jù)分析工具表現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。舉例來(lái)說(shuō)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具可以幫助市場(chǎng)策劃人員整合分析消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)，也可以廣泛采集消費(fèi)者在各種社交媒體上的互動(dòng)痕跡，以及在一些搜索引擎上的訪問(wèn)數(shù)據(jù)。一些企業(yè)在實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，這些來(lái)自多個(gè)渠道的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)挖掘和整理之后，能夠顯著提高市場(chǎng)趨勢(shì)分析的準(zhǔn)確度和時(shí)效度。

如果把大數(shù)據(jù)分析工具當(dāng)作一張無(wú)形的網(wǎng)，它有一個(gè)基礎(chǔ)功能就是實(shí)時(shí)捕捉客戶群體變來(lái)變?nèi)サ南M(fèi)需求。例如，消費(fèi)者喜歡在各種社交媒體上即興發(fā)表點(diǎn)贊和評(píng)論。這些評(píng)論有些是關(guān)于特定商品和某種服務(wù)發(fā)表情緒化，或者冷靜地評(píng)價(jià)，也有些評(píng)論是關(guān)于熱點(diǎn)新聞事件的，未必涉及消費(fèi)者自身的直接利益。但是，在NLP（自然語(yǔ)言處理技術(shù)）的工作范疇中，這些關(guān)于商品、服務(wù)，以及新聞事件的留言和評(píng)論，具有重要的樣本和參考價(jià)值。NLP工具可以通過(guò)大量消費(fèi)者數(shù)據(jù)的整理和歸納，梳理出消費(fèi)者的興趣和偏好。當(dāng)這些分析成果被相關(guān)商家應(yīng)用后，就可以減少資源內(nèi)耗，及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)和研發(fā)思路，實(shí)現(xiàn)智能化的庫(kù)存管理。

大數(shù)據(jù)工具在市場(chǎng)情報(bào)分析中的應(yīng)用。在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析過(guò)程中，大數(shù)據(jù)工具也能發(fā)揮積極作用。在傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)很難全面、系統(tǒng)地收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相關(guān)信息。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)可以從新聞報(bào)道、社交媒體，以及電商渠道等各種應(yīng)用平臺(tái)上收集關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的海量信息，并從中整理和提取有重要價(jià)值的競(jìng)品信息。更有趣的是，一個(gè)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)工具收集和分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手周邊信息的過(guò)程是實(shí)時(shí)的，可以極限貼近對(duì)手的經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài)和市場(chǎng)行為。

大數(shù)據(jù)工具在目標(biāo)客戶與細(xì)分市場(chǎng)的應(yīng)用。在企業(yè)彼此之間的博弈過(guò)程中，一個(gè)重要的戰(zhàn)場(chǎng)是對(duì)于目標(biāo)客戶忠誠(chéng)度的爭(zhēng)奪。其中，能夠熟練掌握精準(zhǔn)營(yíng)銷工具的企業(yè)通常會(huì)有更多勝算。

如今，運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具搜集海量客戶相關(guān)訪問(wèn)痕跡，精確定位目標(biāo)消費(fèi)市場(chǎng)，形成與之配套的營(yíng)銷方案，已經(jīng)成為一些擅長(zhǎng)精準(zhǔn)營(yíng)銷企業(yè)的本能選擇。具體來(lái)說(shuō)，客戶的訪問(wèn)痕跡包括隨機(jī)的，或者帶有目的性的瀏覽記錄、購(gòu)買歷史和行為模式，也包括消費(fèi)者在各種社交媒體上的交互數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)營(yíng)銷人員“勾勒”出越來(lái)越精確的“用戶畫像”。用戶畫像“繪制”得越精準(zhǔn)，企業(yè)面向經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)分類的目標(biāo)客群的銷售過(guò)程也就更有針對(duì)性。甚至，一些銷售計(jì)劃可逐步變換為對(duì)目標(biāo)客戶量身定制的引導(dǎo)消費(fèi)過(guò)程。

這種消費(fèi)引導(dǎo)，被稱為某種商品或者服務(wù)的“個(gè)性化產(chǎn)品推薦”。如今，已經(jīng)有越來(lái)越多的企業(yè)把大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在目標(biāo)客戶的細(xì)分市場(chǎng)，利用目標(biāo)客戶的歷史購(gòu)買行為預(yù)測(cè)該客戶未來(lái)的購(gòu)買需求。在這個(gè)歷史性的轉(zhuǎn)變過(guò)程中，建立在訪問(wèn)記錄和消費(fèi)行為習(xí)慣上的個(gè)性化推薦，立了大功。

大數(shù)據(jù)分析工具和企業(yè)管理的協(xié)同效應(yīng)

優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。近年來(lái)，企業(yè)越來(lái)越重視供應(yīng)鏈的優(yōu)化管理。其中，一些企業(yè)把大數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用在供應(yīng)鏈管理過(guò)程中，產(chǎn)生了諸多令人驚喜的案例。例如，傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理流程中，從供應(yīng)商的倉(cāng)庫(kù)，居間的物流體系和銷售渠道到終端的消費(fèi)者，各個(gè)相關(guān)環(huán)節(jié)的信息往往是割裂的。但是，有了大數(shù)據(jù)采集和分析工具之后，企業(yè)的供應(yīng)鏈管理就能做到全過(guò)程、全鏈條地掌控和分析相關(guān)信息。

與此同時(shí)，企業(yè)決策者可以根據(jù)供應(yīng)鏈管理流程中的重要信息，對(duì)供應(yīng)鏈體系的特定部分做出及時(shí)調(diào)整和改善，從而避免潛在危機(jī)的爆發(fā)。

優(yōu)化生產(chǎn)流程。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)和人工智能空前深入地應(yīng)用在企業(yè)的生產(chǎn)和研發(fā)流程中，換句話說(shuō)——自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)正在快速整合一切資源和力量。這種歷史性的變革，得益于傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，是自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的重要依托。在生產(chǎn)和研發(fā)過(guò)程中，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可以實(shí)時(shí)采集，并通過(guò)各種傳感器傳輸生產(chǎn)線各個(gè)點(diǎn)位關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)信息。

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)倪^(guò)程已經(jīng)越來(lái)越智能化了。企業(yè)可以借助物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和技術(shù)動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀況，發(fā)現(xiàn)故障及時(shí)維護(hù)，進(jìn)而確保生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)效益。此外，企業(yè)還可以把物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)計(jì)劃的制定和生產(chǎn)調(diào)度過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)精確的“訂單式”生產(chǎn)，從而避免產(chǎn)能過(guò)剩或交付周期的延誤。

關(guān)鍵模塊與技術(shù)支持

隨著各個(gè)領(lǐng)域生產(chǎn)、生活和交易數(shù)據(jù)的海量累積，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成為越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在解決大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題過(guò)程中，人們發(fā)現(xiàn)：面對(duì)爆發(fā)式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸需求，傳統(tǒng)的單機(jī)存儲(chǔ)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于時(shí)代的發(fā)展。

就是在這樣的情況下，分布式存儲(chǔ)設(shè)備和架構(gòu)及時(shí)出現(xiàn)了。所謂分布式存儲(chǔ)，其本質(zhì)是一種共享模式的存儲(chǔ)生態(tài)。分布式存儲(chǔ)允許協(xié)議框架內(nèi)的單機(jī)成為聯(lián)網(wǎng)體系中的海量存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，這樣分布式存儲(chǔ)體系可利用相關(guān)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的冗余空間提供存儲(chǔ)服務(wù)。

與傳統(tǒng)的單機(jī)存儲(chǔ)比較，分布式具有高效I/O、靈活部署、擴(kuò)展性強(qiáng)等方面的優(yōu)勢(shì)，以及數(shù)據(jù)安全保障。

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)可視化（BI）管理。把海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖表和報(bào)表，使分析者和觀者能夠直觀理解數(shù)據(jù)之間的基本關(guān)系，快速抓住問(wèn)題的重點(diǎn)和本質(zhì)，這是大數(shù)據(jù)的另一個(gè)應(yīng)用方向。

BI就是能夠提供上述轉(zhuǎn)化功能的重要技術(shù)。

目前，常用的BI工具包括Tableau、Power"BI等數(shù)據(jù)可視化管理工具，這些工具能把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形化展示，使管理層輕松感知對(duì)象數(shù)據(jù)的分布特征、動(dòng)態(tài)趨勢(shì)和內(nèi)在聯(lián)系，從而快速發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題或者發(fā)展機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)分析通過(guò)深入挖掘和處理海量數(shù)據(jù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)戰(zhàn)略與運(yùn)營(yíng)決策提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)有效的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分析工具，企業(yè)能夠在不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境中準(zhǔn)確把握消費(fèi)者需求、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)大數(shù)據(jù)將在企業(yè)決策過(guò)程中發(fā)揮更加重要的作用，幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、跨越式的發(fā)展。