大數據技術在企業管理中的應用

　　在大數據時代, 大數據管理與應用已成為現代企業的核心競爭力。在企業管理決策過程中, 重視對數據的開發與應用, 能夠有效提高企業管理的科學性和實效性, 進而提高企業的管理效益。文章從企業數據管理的基本內涵及應對數據管理的基本對策淺析了大數據運用的策略, 力圖為企業的大數據管理提供借鑒和啟示。

　　《信息化建設》(月刊)創刊于1998年，是由工業和信息化部與浙江省經濟和信息化委員會聯合主管，面向國內外公開發行的綜合性科技類月刊。刊物以宣傳和推廣政府系統政務信息化建設經驗、介紹建設成果為重點，全面報道國內外信息化建設現狀及信息技術發轉趨勢;深度解讀國家信息化建設的政策、法規和標準;及時追蹤信息化建設熱點，是國家工業和信息化部指導全國電子政務建設和信息化建設的權威刊物。

　　隨著移動互聯網、云計算、網絡社交媒體、共享經濟的快速發展, 數據資料的增長正在呈井噴式爆發, 大數據時代已經到來。大數據正在逐步影響著人們的思維方式和價值取向。對于企業而言, 大數據使企業的性質、組織架構、商業模式、決策流程都發生了根本的改變。大數據已成為企業的一種基礎性戰略資源, 它對助力企業及時發現市場需求變化并預測行業發展趨勢, 提高產品或服務研發效率和經濟效益, 具有不可估量的潛在市場價值。正如《大數據時代》的作者維克托·邁爾教授所說, 大數據正在開啟重大的時代轉型, 一旦世界被數據化, 就只有企業想不到, 而沒有信息做不到的事情。在大數據時代, 驚喜危機無處不在。本文從企業數據管理的基本內涵及應對數據管理的基本對策淺析了大數據運用的策略, 力圖為企業的大數據管理提供借鑒和啟示。

　　1、 企業數據管理的基本內涵

　　大數據時代處理數據的三大變化:一是處理的是全息數據而非隨機樣本;二是不求數據的準確性, 而是通過接受混雜性去發現未曾被發現的另一個新世界;三是數據因果關系的重要性正在被數據之間的相關關系所取代。筆者認為, 結合上述變化, 在大數據時代, 任何企業在激烈的市場競爭中求生存求發展都必須具備足夠強大的大數據管理能力。大數據管理能力主要包括以下四種基本能力。

　　1.1、 數據收集能力

　　擁有強大的數據收集能力, 是企業運用大數據的前提條件。“什么是有用的數據”“去哪里找有用的數據”是企業數據收集能力的重要體現。通過有的放矢地、有重點地收集來自網絡虛擬平臺、企業組織內部外部公眾的各類與企業發展相關的數據及其所運載的信息是所有企業數據決策的出發點和基礎。

　　1.2、 數據分析能力

　　大數據的特性決定了大數據是全數據而非樣本, 是數據的大集合。數據分析的意義在于在龐大的數據中通過判斷和分析篩選出蘊含企業重要決策信息的數據。數據給予每一個企業的機遇是均等的, 但是數據背后所運載的信息并不是每個企業都能洞察和把握的。善于捕捉和運用數據背后對企業有價值的信息是企業的一種實實在在的能力。

　　1.3、 數據整合能力

　　數據整合包括數據再利用、重組、擴展等, 如何使數據發揮“1+1>2”的作用檢驗的是企業的數據整合能力。在數據分析的基礎上, 進一步挖掘其內在深層次的關聯性、因果性和必然性決定了企業能走多遠、走多好。因此, 收集數據是重要的, 但比收集數據更重要的是企業還需具備一套能最大限度發現數據價值并進行再利用的整合能力。

　　1.4、 數據運用能力

　　數據收集、分析和整合的最終落腳點是運用, 也就是數據的價值變現能力。一旦確立了數據的運用方向, 如果不能及時或正確地運用到企業的各項經營業務中去, 有用的數據很快就會變為明日黃花。因此, 數據運用能力背后體現的是企業的決策機制、管理的靈活性和跨界力。數據的價值甚至迫使企業改變他們既有的商業模式。

　　2、 企業應對大數據管理的基本對策

　　2.1、 樹立大數據思維理念

　　大數據思維是一種理念, 是一種用多視角、多維度看問題的理念。有的學者甚至認為, 大數據時代最重要的既不是大數據, 也不是技術, 而是大數據思維, 因為直覺判斷和經驗估計正一次又一次地在與數字分析的競爭中失利。企業管理者對數據管理要有時不我待的緊迫感和危機感, 提高對數據的重視程度和敏感性, 養成“用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新”的思維方式。只有不斷培養這種思維, 具有這種理念, 才能未雨綢繆、運籌帷幄。縱觀10年前的世界500強企業到現在的世界500強企業, 那些折戟沉沙的企業不是敗在技術、資金和人才上, 而是理念, 是理念的滯后導致企業的致命失敗。

　　根據美國西北大學凱洛格商學院教授的論述, 大數據時代的大數據戰略思維特征主要表現為:定量、跨界、執行和懷疑。世界本質上由信息構成, 無法量化就無法管理。定量就是指企業的管理者在進行企業重要決策時, 應該養成“數據怎么說”的思維習慣。跨界則是指“一切都有關聯”的思維模式。管理者應逐步建立將看似不相干的事物聯系起來的想象力, 發揮企業各經營板塊間甚至企業之間的協同性。創新商業模式, 構建新的價值鏈, 用時下流行的話來概括就是“羊毛出在豬身上”。而執行更多是指一種創新模式堅持走下去的決心。因為與大數據時代相伴隨的企業創新在發展的道路上會遇到很多障礙, 不僅來自硬件和軟件, 還來自供應鏈、合作關系和政策問題。任何一種障礙都可能成為放棄的理由。堅持在大數據時代尤其重要。懷疑、批判的精神是指對數據分析的結果要進行全面的思考和深入的調研, 不盲從大數據, 并勇于實踐, 在實踐中包容失敗和錯誤, 在失敗和錯誤中尋找成功的路徑。

　　2.2、 形成與大數據相匹配的組織特性

　　(1) 連接力。連接力已然成為企業的重要能力。工業時代的標準化、集權化、集中化的組織風格必須向多元化、個性化、扁平化轉變。通過連接力, 組織變得更有彈性, 變得既大又小。“小”指的是市場和員工對市場變化具有高度靈敏度, 組織對員工不是高高在上的形象, 而是具有較強的親密度。“大”是指一旦企業的人、價值鏈聚合起來, 能產生足夠大的能量, 在市場中產生重要影響。企業既是大象又是跳蚤, 高效集中又能各成體系。當目標出現的時候, 無數跳蚤聚合起來成為大象共同完成目標。當目標消失或目標達成后, 跳蚤又能快速散去, 通過各自的優勢和渠道尋找新的獵物。

　　(2) 共生性。即與外部投資者、合作伙伴、內部員工建立利益共享、風險共擔的共生機制, 從而凝聚智慧、分享成果、共同成長。組織不再是一個司令部, 而是個開放的生態圈, 這個生態圈更強調“超越控制”, 更重視關系管理、愿景領導以及文化建設。通過賦能和平臺支持, 讓員工實現自驅動、自成長、自成就;通過開放資源、產業間的相互合作, 與合作伙伴實現共贏;通過創新驅動、產業升級和變革管理為投資者創造價值。

　　(3) 邊界度。如果說前兩者是關于組織的開放和協同, 那么后者是關于組織的安全。鑒于大數據與企業管理的深度融合, 組織的外延和彈性變得無限放大, 組織數據信息流動導致的信息安全問題正在成為眾多企業心中的“痛”。這幾年, 包括谷歌、臉書在內的互聯網巨擘數據泄露事件頻頻發生。因此, 作為企業, 在準備好了擁抱大數據的同時, 千萬不要忘了在大后方要一塊一塊壘起數據信息安全的隱形“萬里長城”。制度體系需要涵蓋數據規劃架構、采集開發、運用存儲、范圍權限、數據管理、備份保障等各方面, 使數據在相關的制度體系下, 在一定的邊界里流動并產生商業價值。尤其要重視對經營數據、財務信息、客戶信息等核心數據的保護。

　　2.3、 建立與企業發展息息相關的數據庫

　　(1) 搭建自身數據收集平臺。大數據是一個交互平臺, 是一個信息儲存、信息交互、信息運用的平臺。企業要盡快搭建并優化自身的大數據平臺架構, 合理區分數據采集、數據處理、數據分析、數據應用、數據管理等各個層面的功能與職責, 實現對海量數據實時抓取、深入挖掘分析、快速運用決策。

　　(2) 巧借第三方技術力量。除了中國的互聯網企業, 絕大多數中國企業在大數據運用經驗和技術積累方面還處于初級階段。因此, 在搭建自身平臺的同時, 作為運用大數據的企業, 須樹立數據合作共享的理念。通過合作或外包的形式, 與數據服務公司進行合作, 共同定制與企業發展相關的“菜單式”“個性化”商業智能解決方案。

　　(3) 建立內外部數據技術人員合作機制。一方面充分發揮企業內部信息技術人員的作用, 因為他們具有對企業商業模式和階段性工作任務較為了解的優勢;另一方面要充分發揮第三方數據處理專家的作用, 因為他們具有較強的數據判斷專業性和數據處理的經驗。一個獨立、客觀、專業的數據收集處理工作機制在大數據管理工作中是必需的。

　　2.4、 著手培養大數據領域的人才

　　(1) 大數據專技人才。企業應首先積極培育大數據系統研發人才, 主要負責大規模數據業務模型構建、大數據存儲、數據庫構設、優化數據庫架構、解決數據庫中心設計以及數據集群的日常運作和系統的監測等。同時, 企業應加強與高校的聯系, 通過資源共享、優勢互補的方式, 建立校企合作培育大數據專業人才的新模式。

　　(2) 大數據分析人才。此類人才主要負責數據挖掘工作, 專門從事行業和企業內部的數據收集、整理、分析, 并作出研究、評估和預測, 讓數據顯露出事實真相。企業數據分析師還要擁有營銷、管理等理論知識, 不斷創新和突破數據研究的方法, 不斷完善數據解決方案。

　　(3) 大數據管理人才。大數據管理人才不但要有較強的溝通力、學習力、執行力, 還需要強大的邏輯推理能力、歸納演繹能力, 能快速學習全新領域的商業模式和市場生態, 及時把大數據的分析結果可視化, 使企業管理層可依此制定可行性落地方案, 最終使企業的數據轉化為有用的商業價值。

　　3、 增強企業誠信和危機意識

　　大數據時代, 企業不但是數據的收集者, 也是大數據的生產者。企業向社會提供的元數據一旦形成, 立即能被社會公眾認識、認知、追溯。企業數據造假在大數據時代是不可能瞞天過海的。因此, 誠信是大數據時代企業發展的基石, 而實事求是是企業誠信形象的指導原則。它要求企業在任何情況下都要堅持說真話、辦實事的精神, 決不能讓其他任何要求凌駕于事實之上, 始終保持值得社會公眾信賴的企業形象。同時, 企業要積極完善建設企業自身的信用數據, 擁有良好的信用記錄或信用報告, 珍惜自己的羽毛, 為企業未來的信用發展打牢堅實基礎。

　　此外, 與傳統時代相比, 在大數據時代, 一件小事情如果不加處理而任其在網絡自媒體中傳播發酵, 引發的蝴蝶效應更為凸顯, 最終會變成企業的大災難。因此, 企業管理人員一方面要根據日常收集到的各方面信息數據, 及時發現經營風險點和管理盲點, 并采取相應的對策, 避免危機的發生或將危機造成的損害和影響減少到最小。另一方面, 還要提升危機時期傳播工具的整合運用能力。當前, 微信、微博等新媒體傳播具有及時迅速、范圍廣泛、互動性強的優勢, 已經成為企業危機傳播管理過程中重要的溝通工具之一。企業應充分利用新媒體平臺與利益相關群體溝通對話, 在第一時間發布準確的信息, 使社會公眾隨時了解事態的進展, 從而有效加強輿論引導、消除公眾的猜測、重塑企業形象。

　　大數據時代的本質是科技顛覆史, 它不是一場改革, 更像一場進化。企業間的競爭不再局限于行業內, 也漸漸出現在其他產業, 顛覆的范圍正逐步擴大。面對這場史無前例的進化, 企業已無路可退, 無處可躲, 無章可循。只有那些擁抱變革、轉型和創新的企業才能在這個時代乘風破浪, 一往無前。

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