大数据掀起的企业管理变革

陈宪宇

对于众多企业管理者来说，“大数据”是一个熟悉又陌生的概念。在互联网行业蒸蒸日上的时代，传统企业和互联网企业的管理者对海量的数据规模和其爆炸性的增速毫不陌生，但却对不同来源数据交叉形成的“大数据”具有巨大的潜在价值这一事实将信将疑。事实上，大数据所积蓄的附加价值不仅超乎企业管理者的想象，更将掀起一场在商业模式和决策上的管理变革。

一、大数据时代管理挑战

使用大数据并非要求企业掌握更多更好的数据，而是要求企业能够有足够的领导力，清晰地定义对数据的需求。这也对企业管理提出了五点挑战。

1.定义清晰数据需求的领导力。有些人认为大数据时代意味着不需要人们的经验、直觉和视野。恰恰相反，大数据时代所需要的商业领袖是那些能够发现商机、开拓市场、有敏锐创新思维并说服员工投入其全新想法的领导者。未来十年确保企业成功的重要因素是有一个这样的领导者，并且能针对企业的众多管理决策做出变革。

2.对处理大数据技术的理解。处理大规模、多形式数据的技术和工具在近年来发生了很大的变革。普遍来说，这些技术和工具并非昂贵到让人望人生却，而且不少软件都是开放性的（open source）。最常用的是Hadoop，一个在大型、廉价的硬件设备设备上提供运行应用程序的框架，也在其平台上提供分析数据的工具。这些新的技术和工具对大部分企业的科技部门提出了新的要求，特别是对内部和外部数据的整合。虽然数据技术并不是大数据战略中最重要的部分，但是确实却不可少的。

3.对数据技术人员的管理。当数据变得更加便宜的时候，数据技术人员的价值就更为凸显，其中最重要的是能够处理大数据的“数据科学家”。对于数据科学家来说，统计技术是必不可少的，但是处理大数据的核心技巧并不能在传统统计课程中学到。比统计技术更重要的是清理和组织大型数据的能力，因为大数据时代的数据格式往往是非结构化的。最好的数据科学家是那些能够懂得“商业语言”，帮助领导者从数据的角度理解企业所面临的挑战，这样的人才无疑是千金难求的。

4.数据如何满足不同部门的决策需求。一个高效的企业需要把信息和决策分配给不同的部门。大数据时代面临的挑战是，信息被创造出来后，不知道该用在哪个部门。一个有领导艺术的领袖会创造一个灵活的组织架构，以最大化企业跨职能的合作。领导者需要为各部门进行决策的人提供合适的数据和懂得相关技术的专家。

5.避免迷信数据的企业文化。一个迷信数据的企业总是问“我们有什么数据”，而不是“我们存在什么问题”。这既需要企业避免“拍脑袋”和依靠直觉的决策方式，也需要迷信数据的坏习惯。我们经常看到企业高管的报告中使用各种数据支持他们已经拍脑袋决定的事情。

利用数据和商业分析来指导决策的企业，比没有这样做的企业劳动生产力更高，净资产收益率也更高。将来大数据完全能够成为去特的新型资产，形成竞争力的重要基础，正如强大的品牌一样。如果这种判断是合理的，企业需要开始认真思考是否能够充分利用海量数据的潜力，并设法应对可能的威胁。成功不仅需要新技能，而且需要新的视野：大数据时代的来临也许会影响到管理层圈子的扩大，也可能预示着新的、甚至是破坏性业务模式的诞生。大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。

二、大数据重塑企业内部价值链

1.在大数据时代，每个客户都能发出清晰的声音，每个客户的声音也越来越强，消费者的力量无可忽视。一个企业如果没有重视客户的意识，必然会被竞争对手所替代，“以客户为中心”成为必然的选择。企业领导者必须要思考如何有所作为，这将带来商业模式的根本变化，淘宝就是这样的平台。定制化生产是面向需求，以订单驱动的生产方式，需要多个生产环节协同完成一个订单。大多数企业都会开发新产品或服务，但依托海量的信息和大数据技术，新产品和服务的产生比历史上任何时期都要快，成长过程也爆发出前所未有的速度。运用大数据，新的商业模式将超乎人们想象的速度和形式出现，而这一切都被一条主线窜起，就是企业价值链的彻底改变。

2.以客户为中心，要从理解客户开始。大数据是理解客户的利器，在客户划分、客户定义、实时需求的那份方面，大数据都展现了它的精准和高效。运用大数据，客户划分可以从大众化、细分化变成微分化、个人化。传统的市场一般分为大众市场、利基市场、细分市场等几个类别。在大众市场，企业的产品、服务、渠道、营销推广等聚焦于一个大范围的客户群，在这个客户群内，客户的需求基本相同。在利基市场，企业的产品、服务、渠道、营销推广针对某一特定市场的特定需求定制；在细分市场，企业的产品、服务、渠道、营销推广等在略有不同需求的市场群体之间会有区别。而运用大数据，市场可以不再用上述概念划分，直接实现微分化、甚至个人化。

三、大数据时代面对管理变革企业的应对策略

1.面对大数据带来的深刻变革，企业应当如何制定大数据应对策略以充分利用其蕴含的商业价值。（1）应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产。对于大型集团企业用户，其各级子公司和分公司的ERP系统中每天都在生成大量的交易数据和业务数据。分散在各个业务系统中的数据无法形成集中的资源池，不能互联互通，将严重影响对大数据的统一管理与价值挖掘。因此首先要通过云平台实现集团数据大集中，从而形成企业的数据资产，这是集团企业利用大数据资源的重要基础。只有把集团的信息化架构向云平台迁移，才能促使集团数据的大集中与统一管理，从而在此之上对数据资源的价值进行挖掘，促进企业数据的资产化。（2）要注重提高数据质量。如果进入信息系统的数据是错误的，经过系统加工处理后的结果就不可能正确。只有保证数据的高质量、真实性、可靠性，基于大数据分析的商业智能才能提供正确的决策支持并真正发挥作用。

2.企业如何参与大数据。（1）找到核心数据。核心数据现在对很多企业来说实际上就是CRM，自己的用户系统，这是最重要的。（2）外围数据。比如企业经常会在线上线下举办一些活动，在做活动的时候，消费者的信息只是简单地提供在表单里面，还是进入了CRM的系统里？（3）常规渠道的数据。举例来说一个销售快销品的企业，能不能够得到沃尔玛的数据，家乐福的数据？很多国外大数据的案例，说消费者买啤酒的时候也会购买剃须刀之类，或者一个母婴产品的消费者她今天在买这个产品，预示着她后面必然会买另一个产品。这就有一个前期的挖掘。这些价值怎么来的，这就需要企业去找常规渠道里面的数据，跟自己的CRM结合起来，才能为自己下一步做市场营销、做推广、产品创新等建立基础。（4）外部的社会化的或者非结构化的数据，即现在所谓的社会化媒体数据。这方面信息的主要特征是非结构化，而且非常庞大。这对企业来说最大的价值是什么？当你的用户在社会化媒体上发言的时候，你有没有跟他建立联系？这里有个概念叫做DC（digital connection）。所谓的互联网实际就是一种DC，但是通常互联网上的那种DC是在娱乐层面。用到商业里面的话，就是企业必须得跟消费者建立这种 DC关系，它的价值才能发挥出来。否则，你的数据以及很多的CRM数据都是死的。有了这个数据库去进行数据挖掘，或者在建立数据的过程中，企业需要从什么方向去探索，也不是漫无目的的。企业大数据起步，要从小数据开始。移动设备、智能手机、社交媒体高频使用，今天任何一个人上网都会留下他的行踪，企业可以根据用户行为记录，精准分析用户的消费层次、消费偏好，从而最大限度的找到自己目标用户，有的放矢的开展市场活动。

3.想赢在大数据时代，还要做好数据外的准备。（1）增强生活常识。大数据虽然采用软件监测和分析，效率会超越以往，但无论是设置原始数据素材，还是分析最终结果，依然离不开生活常识。再明确的分析结果也只能说明用户有哪些行为规律，但这些行为规律到底意味什么，有哪些市场机遇，依然离不开人脑的再加工。（2）创新。大数据威力固然巨大，但前提要有足够多的数据样本，否则“巧妇难为无米之炊”了。对颠覆性创新，大数据也就难以发力了。当大家都在社交媒体上交流吐槽各自的滑盖手机、直板手机、无线手机，企业通过大数据分析做好新款手机的营销方案了。突然出现一种叫做iphone的不明生物，再好的大数据精准营销也挽救不了诺基亚的命运了。亨利福特当年问顾客他们想要什么，他们告诉福特“一匹更快的马。”后来福特创造出了福特汽车。要重视数据，分析数据，但不能拘泥于数据，分析结果之上如何再创新，将是企业的重要考验！（3）直觉。大数据固然能把一切结果分析好，可以按图索骥。但还需要人类与生俱来的直觉；一个ID用户刚在网上买了一部手机，这时再推送手机广告好呢，还是推送手机衍生品广告好呢？再比如一个女生发了一条“再不减肥就去死”的微博，你能确定她今天下午会买减肥药还是炸鸡排？

在大数据时代，企业的销售部门要更多地与营销部门一起工作，一起利用由营销自动化所提供的数据，为销售漏斗的顶部注入更多有效人群，进而为采集更多潜在客户及开发更多用户寻找更有效途径。营销自动化将是大数据时代营销的利器。

（作者单位：浙江财经大学信息学院）