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成为“大数据企业”——如何挖掘企业大数据的价值

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发表于 2015-7-24 17:38:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

一家中等规模的百货商场,通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数,从而评估每天各个时段客流的在店时长,进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例,从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。

这一实践中所涉及的数据量,从技术视角上看并不算庞大,但该商场对多源数据的整合和开发,不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从理论上来说,每个企业都可能拥有大数据,但是并非每个企业都能够成为大数据企业。

大数据因其体量之“大”而得名,然而体量并非大数据的唯一特征,甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言,刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义,大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变,以及对深度分析能力的高度依赖。因此,企业对大数据的驾驭和掌控,其核心并不在于拥有多大规模的数据,而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合,并通过深度分析开发其商务价值。

在管理视角上,大数据既不是一种技术,也不是一种应用系统,而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。


驾驭企业内部大数据

企业内部数据有两个主要维度:

一是与业务功能及流程紧密相关的数据,如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等,可统称为业务流程信息;

二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息,例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动新闻等,可统称为知识及沟通信息。

这两个数据维度的发展和融合,催生出了企业内部大数据。

在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下,杰克·韦尔奇所畅想的“无边界组织”在新兴环境下成为可能,并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化,结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起,从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。


驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上,数据资源也包括两个维度:

一是与上下游交易直接相关的供应链信息,如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等;

二是市场及社会环境信息,如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

供应链信息集成与社会化商务信息的融合,构成企业外部大数据的核心特征。来自于社交媒体信息源的市场环境信息与来自于组织间信息系统的供应链信息相结合,借助于深度数据分析技术实现面向企业商务网络的预测与优化,并支撑起实时化、精确化、个性化的消费者洞察与敏捷响应,在此基础上为基于网络协同及社会化商务的模式创新提供了丰富的可能性。从而,对外部大数据的管理和驾驭,也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。


成为“大数据企业”

基于以上分析,企业内部大数据的焦点,在于业务流程信息与知识及沟通信息的融合;企业外部大数据的焦点,在于供应链信息与市场及社会环境信息的融合。进而,大数据时代企业组织的基本内涵,在于内部大数据与外部大数据的全方位融合。大数据企业立足于内外部业务与社交媒体数据的集成交汇。


在这四大类型的数据之间,致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导,以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。在这种策略下,面向高速数据流的实时数据采集和分析方法,将成为大数据管理的主要支撑手段。

第二种策略是以内外部数据融合为主导,以期通过全面汇集内外部信息,对中长期发展趋势作出准确的预判,从而实现高度优化的业务决策,并通过对信息环境的掌控,获取企业网络生态系统中的领导地位。在这种策略下,大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法,将成为大数据管理的核心支撑。


如何挖掘企业大数据的价值

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发表于 2016-9-4 17:45:10 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享!!!
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发表于 2016-11-13 17:17:25 | 显示全部楼层
大数据,想想很难
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 楼主| 发表于 2016-11-14 16:28:14 | 显示全部楼层
绿灵 发表于 2016-11-13 17:17
大数据,想想很难

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发表于 2017-4-7 22:18:19 | 显示全部楼层
学习学习吧
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