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大数据驱动企业的创新发展与管理变革
来源:    作者:张涵诚  日期:2017-9-26  类别:大数据  主题:实践应用  编辑:浅唱幸福
大数据时代的到来,带给了每一个行业实实在在的冲击和挑战。大数据就像蒸汽时代和电力时代蒸汽和电一样,不仅仅是一次简单的技术和生产力的创新,而是引发了整个生产模式的变革。而处于大数据时

大数据时代的到来,带给了每一个行业实实在在的冲击和挑战。大数据就像蒸汽时代和电力时代的蒸汽和电一样,不仅仅是一次简单的技术和生产力的创新,而是引发了整个生产模式的变革。而处于大数据时代中的每一个企业,想要生存和壮大,必须接受和拥抱这场新时代的数据革命。


当前我们的一言一行、一举一动都迅速的转变成大数据,然后转变成商家的洞察力和企业决策。大数据将作为仅次于能源的生产要素驱动所有产业进行革命,人才招聘、金融投资、生产制造、品牌营销、商业模式,企业管理方式都将发生巨大变革。


一切都在数据化,这代表了新的生产力,生产关系……


数据化、智能化转型是必然趋势!


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一、利用数据成为行业新领军企业


继物联网、云计算之后,大数据已成为当前信息技术产业最受关注的热点之一。随着信息技术的不断发展,大数据已经超越数据本身,逐步转向数据的资产化和服务化,转向挖掘与分析数据带来的商业价值,并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。


在未来3到5年,我们将会看到那些真正理解大数据并能利用大数据进行价值挖掘的企业和不懂得大数据价值挖掘企业之间的差距。真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强劲有力的竞争优势,从而成为行业的领导者。


二、大数据对企业各种经营KPI的影响


大数据带来新一轮信息革命的同时,也掀起了一场管理革命,在经营管理层面上带给企业诸多变化。大数据对企业管理的颠覆是全方位的,包括传统营销模式的颠覆,对企业内部组织工作模式的颠覆,以及对商业模式的颠覆各种KPI等。


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1、大数据促进企业营销模式升级


大数据时代,企业一旦掌握了数据资源和数据分析能力,将具备应对变化的敏锐洞察力。如今数据渗透各个行业,渐渐成为企业战略资产。有些公司的数据规模相对于其他公司来说更加庞大,这也使他们拥有了更多获取数据潜在价值的可能,例如互联网领域与金融领域。拥有数据的规模、活性,以及收集、运用数据的能力,将决定企业的核心竞争力。例如亚马逊的精准推荐和阿里的蚂蚁金融,他们都是基于大数据完成营销模式升级的典型代表。


2、大数据颠覆企业内部工作决策模式


智能化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面,缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行估测而制定决策,将导致战略定位不准,存在很大风险。


在大数据时代,企业通过收集、分析大量内部和外部的数据,获取有价值的信息。通过挖掘这些信息,企业可以预测市场需求,进行智能化决策分析,从而制定更加行之有效的战略。


3、大数据带动企业商业模式创新


在大数据时代,以利用数据价值为核心的新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业,将在IT发展史上书写出新的传奇。


回顾IT历史,几乎每一轮IT概念和技术的变革,都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富,互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇,移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。


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三、数据帮助企业建立新的竞争优势案例众多


大数据发展到现在,国内外已有不少公司通过大数据取得了巨大的成功。例如众所周知的国外的google、亚马逊,IBM以及国内的BAT巨头等等,他们作为互联网的传统巨头凭借大数据均获得了巨大商业成功。那么除了这些传统巨头,还有那些公司通过大数据实现了新的突破呢?


1、LinkedIn利用大数据打造“人才流动画板”


五年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在,其俨然成为一个工程强国。领英有一个“人才流动画板“,在LinkedIn上面每一个用户都有自己的档案。


有了这些数据,领英可以知道在任何一个时间哪些人为这些公司工作,哪些人从哪些公司跳到另外一个公司,当把这些知识提炼到一个公司的高度,就可以知道任何一家公司及其竞争对手的人才竞争情况。有了这个“人才流动画板”,每家公司就可以对自己在人才争夺战中的情况一目了然。


2、摩拜单车大数据运营“电子围栏”,推进共享单车精细化管理


共享单车在如火如荼发展的同时,存在车辆乱停乱放、车辆运营维护不到位等问题。为此今年四月,摩拜单车提出了“电子围栏”解决方案。


通过智能停车桩智能模块的无线信号发射技术,加上精确定位算法迅速判断单车停放位置及状态,可以实现亚米级定位,实时掌握停车区域内摩拜单车的信息,包括停放数量、车辆状态、停放位置及各区间的流量情况等,从而为单车投放、调度和运维提供智能指导。


此外,摩拜通过运营大数据和“魔方”平台所整合分析的人流热力图,合理规划智能推荐停车点选址,推进共享单车精细化管理。


3、汽车巨头福特利用大数据改变汽车游戏规则


当说到汽车制造,很多人都会联想到流水线组装、机器手臂装配以及在大规模超级计算机上对电池安全和性能模拟的分析。但对于福特来说,大数据才是影响其生产制造的关键因素,甚至影响到汽车每个零部件的设计。从汽车经销商的库存到暴雨中发动机的性能,福特公司包括其汽车的每个方面都留下了大数据的身影。


此外。数据分析已经深入福特公司的文化当中,从业务运营、到车辆研究再到我客户在互联网上存的数据,福特都会层层细化,层层分析,形成一种数据驱动的管理决策方法。


4、星巴克大数据选址征服陌生城市


星巴克,这个在餐饮领域将科技运用到极致的品牌,已将大数据应用到运营的各个环节,从新店选址到换季菜单均可见到大数据的身影。


在大多数餐企靠模糊化的直觉做决策时,星巴克已经运用了数学家的功力:通过建模,把各项参数设计进一套决策模型,市调人员将相关数据输入,就能得到较为明确的决策建议。


星巴克现在还使用一个叫作Atlas的内部绘图和商务智能平台,来决定在哪开设新门店。用大数据测算结果跟实际地址对比。来决定最终的建议选址。


5、华大基因利用大数据推出肿瘤基因检测服务


伴随着生物技术、大数据技术的发展,个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中,最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉,在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因,为防止罹患卵巢癌,于 2015 年切除了卵巢和输卵管。


目前,国内外已经有多家基因检测机构,如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究,已经研究 20 多类癌症。近日,华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务,采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析,对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。


四、企业实施落地大数据四要素


企业如何利用大数据  首先要解答这些问题:您有什么数据,有什么痛点,结合数据可以告诉你可能有数据需要完善,哪些价值你可以去做分析,结合痛点能告诉你可以利用数据去改善你的痛点。经历百家客户询问之后,总结出一套方法体系,系统地回答这个问题,即企业开展大数据4V一体的方法论。


1、四要素


人:企业需要懂行业问题、变革和发展动力的人,并知道如何用数据来改善这些问题,适应变革,创造动力,当然他最好有互联网数据运营的经验,原因在于互联网的整个业务运作是数据驱动的,而传统行业要拥有数据思维需要学习。CDO成为必须。


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系统:当业务的运行需要更多的计算资源,存储资源,管理数据,企业需要系统灵活的应对这种业务的变化,大数据系统是根基,当前的系统Hadoop、Spark和各种大数据分析工具可是应有尽有。


数据:应该尽可能的收集1)企业内部数据 2)企业外部数据,没有数据将会无从谈起数据价值。当前数据交易火爆,买卖脱敏数据,做数据标签补充,完善客户画像的服务商很多,数据流通正在大力推进,数据源因此也极大丰富。


场景:企业的业务过程嵌入数据支持,就会做得更好;企业的数据处理过程嵌入数据支持,也会做得更好。


2、四个层面


战略: 行业数据战略方向与策略。政策法规、国家投入、行业趋势、资本投入。这是企业高层需要了解的。


运营: 运营体现的指标架构。行业领军企业的运营优势分析,不知道行业标杆很难制定有竞争力的运营体系。


分析: 数据分析数据挖掘算法培训。优秀的算法和模型是分析团队长期积累的结果,也是具体体现在结果层面的东西。


工具: 选择什么工具做落地支撑。工欲善其事必先利其器,各种公司提供的大数据产品评估,优秀的工具可以帮助到你们快速的升级提升。技术、管理、应用工具应该应有尽有。


3、四个课程


从了解大数据到应用到大数据,技术、思维、和数据创造价值还有重要的理念导入的环节,针对企业不同的还需要不同的培训课程,以下这四个课程是重要的:大数据基础概论、大数据应用案例与实践、大数据技术与系统、数据资产管理与变现。


4、四种系统


大数据技术、大数据管理、大数据应用、大数据变现。


五、总结大数据价值规律:


一是以数据驱动的决策,主要通过提高预测概率,来提高决策成功率;


二是以数据驱动的流程,主要是形成营销闭环战略,提高销售漏斗的转化率;


三是以数据驱动的产品,在产品设计阶段,强调个性化;在产品运营阶段,则强调迭代式创新。


六、当前企业搞大数据的几个趋势


数据行业化深度应用

数据产品SAAS化并开始在云端进行数据交换

有独立数据源的公司开始像BAT一样做数据能力开放平台

数据处理成本在贬低、数据价值在减少(不断的复制)

数据资产贷款、数据股权融资、数据金融体系正在建立


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