|
行业分析报告_行业研究报告_行业发展报告_免费行业报告 “ 大数据”时代的到来，不单单是构建企业信息化这么简单，更重要的是企业应该寻求管理模式的创新。对于大数据，更重要的含义是指处理这些海量数据的技术——如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值，如何实现本行业的价值增值。 传统管理模式遇到的问题 第一，企业商业智能化程度不高 商业智能的概念最早由加特纳集团在1996 年提出，其定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、整理和分析数据，作为适应“大数据”时代到来的重要技术——商业智能并未在企业中得到普遍的使用。 第二，决策者未意识到数据的商业价值 在这个数据为王的时代，许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中，认为只要实现企业的信息化就能够适应数据爆炸增长的“大数据”时代，虽然企业拓展了获取数据的渠道，但是却很少深层挖掘数据背后的价值，特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。 第三，对决策主体认识的偏差 “决策主体正从商业精英转向社会公众。”社会媒体的出新以及社交网络的普及，社会公众的意见成为企业决策的中坚力量，而企业对决策主体的认识还停留在以咨询公司为代表的商业精英上，并没有将企业的注意力转移到社会公众，这就造成了企业竞争力与产品销量的下降。 第四，数据相关人才的匮乏 “大数据”时代，数据的处理与分析不再是一项由CIO（首席信息官）来承担的任务，它需要整合CIO对信息和技术的理解、CMO（首席营销官）对信息传播规律和渠道的把控以及COO（首席运营官）对信息选择和数据判断方面的能力。因此，在大数据时代，对 大数据处理和 大数据分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，而大多数企业并没有意识到这种状况，传统的人才引进机制、培养机制、晋升机制限制了数据相关人才的成长。 大数据时代下的管理创新 第一，提高企业的商业智能化程度 企业要想提高商业智能化程度，首先应打好信息化这个基础，信息化并不仅仅是在企业内部实现办公自动化、无纸化管理，更为重要的是要培养组织成员的信息意识和数据质量意识，让每个信息系统的用户意识到数据是系统的生命，高质量、真实的、高可靠性的数据是一个信息系统成功的关键。其次，企业应重视 数据挖掘人才的培养与引进，商业智能是由数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘等组成，这三方面都需要大量的数据挖掘的人才。 第二，让决策者意识到数据的商业价值 “大数据”时代是一个以数据为王的时代，企业的决策者们应该意识到数据的商业价值：一，将数据与企业的决策相关联，发挥数据的潜在价值；二，沟通，即在企业施行商业智能化的过程中经常与决策者进行沟通，使决策者从不关心数据到关心数据，再到提出需求，当单一系统的 数据分析不能满足企业需求的时候，大规模的数据分析系统的建设就顺理成章。 第三，正确认识决策主体 在传统的管理模式中，企业的中高层管理者、领导者以及一些著名的商业精英和咨询公司被认为是决策的主体，而随着社会化媒体的出现以及社交网络的普及，这种传统的决策机制降低了企业决策的正确性与合理性。 第四，培养首席数据官 “大数据”时代下，对数据的处理和分析不再是一个领域的范畴，它需要同时具有信息技术知识、市场营销知识、运营管理知识等综合素质的人才来掌控，CDO（首席数据官）由此诞生，数据归业务部门，应用归IT 部门，这一概念已经被广泛接受。 第五，重视员工的社交网络 传统的组织架构中，很少去关注员工的社交网络，因而导致了这些网络零零碎碎的局面，使得员工在管理实践过程中处于分裂的状态。 当然，这些因素也导致了额外的复杂度。这意味着企业在面对“大数据”时，不仅仅是拿到了一堆数据而已，对于企业来说，更是极大的挑战与机遇。“大数据”正在以复杂的形式，从不同的领域朝企业奔涌而来。
| 
发表于 2014-11-19 10:41:08
