框架梳理｜企业大数据管理之道

数据分析师

作为数据从业者，有时候也会被大数据所“迷惑”。究竟何为大数据，数据的价值体现在何处，有哪些值得借鉴的成功模式？

恰逢最近在看《大数据管理——企业转型升级与竞争力重塑之道》一书，文章从大数据驱动决策、大数据优化管理、大数据智慧营销、大数据发现创新、大数据推动转型、大数据保障安全六个维度全面分析了大数据对传统企业的应用价值。提供可借鉴的案例和深度有格局的思考，内容深入浅出、通俗易懂，值得推荐。

维度一：大数据驱动决策（敲黑板：重点！）

数据对决策的指导意义。多维度和大数据的数据来保证数据的质量，让数据模型的数据基础坚固牢靠；大数据帮助C端消费者快速决策，帮助企业决策者拿到的数据分析更全面可靠。

数据支持决策的六大内容。实现数据驱动决策的基础在于建立数据文化，在企业自上而下地建立起“决策要通过数据来说话的文化”。具体哪六大内容，数据支持决策，在企业中的核心内容就是数据管理投资决策、数据驱动效率提升、数据驱动营销管理、数据驱动安全管理、数据管理员工绩效、数据管理价值链。

企业决策机制变革。如何理解大数据引起的变革。因为大数据可以帮助企业了解自身运营状况，大数据提供决策支持的能力远超传统的基于经验的决策模式，大数据可以客观衡量业务发展、风险控制。大数据如何支持不同类型决策要求？一是通过静态描述性数据反映企业状态；二是通过静态的诊断性数据发现和判断运营中的问题、机会出现的原因；三是通过动态的预测性数据对运营进行预测；四是使用动态指导性数据，解决企业应该做什么的问题。（就是彼得·德鲁克所说的“做正确的事”）

其实大数据驱动决策最终还是需要有落地的方案和系统。比如以下的几个方案，方案细节不做描述，只展现成果，欢迎探讨。

维度二：大数据优化管理（敲黑板：重重点！）

数据对企业管理的影响力。企业管理主观范畴内，大数据可促进企业的战略管理；企业管理客观范畴内，大数据可优化营销、研发、供应链、人力资源、财务、信息技术、法务等管理。例如大数据可实现精准营销；缩短新药研发周期，提高新药研发成功率；提高招聘过程的严格性、绩效考评的客观性、薪酬管理的科学性；优化会计管理、成本核算、预算管理和企业数据资产估值；优化IT设备的使用，提升设备对企业、用户的价值；提高企业财务反腐的高效性和可控性，增强IP（知识产权）保护的可操作性以及发掘出法务部门新的业务点：业务经营产生的数据的所有权。

从信息化到自动化。先后四次工业革命（第四次是2013年开始的工业4.0），生产方式四次大转变。工业革命、互联网革命、工业互联网这三波互联网浪潮依次来临，我们正处于工业互联网大浪潮之中，前所未有的机遇与挑战并存。Sensor（传感器）、Embedded System（嵌入式系统）、PLC（可编程控逻辑制器）、DCS（分布式控制系统）、SCADA（监视控制和数据采集系统）、DNC（分布式数字控制）、MES（制造执行系统）有巨大的潜力，他们本身可以产生大量的数据。工业互联网促使这些历史沉淀下来的设备重新被部署成网络，联合起来干大事。

两化融合，企业数字化。把握大数据动向：一纵一横一汇聚，企业纵向充分集成——产品生命周期的环节之间、部门之间、下级单位之间、系统之间、虚拟世界和物理世界之间，横向也充分集成——企业与用户、供应商、合作伙伴之间，数据在所有环节都畅通无阻，始终被高效使用。

管理者常见问题。企业管理者自身也要思考，什么才是自己的大数据，这些大数据怎么产生，怎么维护，怎么使用，带来什么价值。企业数字化，管理者多多思考是必要的。

维度三：大数据智慧营销

收集大数据，了解用户。通过搜集、整理我（第一方）、你（第二方）、他（第三方）三方企业的数据，建立精准的用户画像，为精准的市场营销奠定基础。

利用大数据，精准营销。利用大数据大数据，通过锁定人群精准引流、按需转化、跨界营销四步走进行精准营销，将潜在客户群扩大并转化为真正用户。

丰富大数据，长期联系。利用大数据，通过招募会员、互动深知、多次转化持续手机用户相关资料和用户互动数据，减少成本和提高转化率。

大数据与物联网结合。物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业，大大地拉近产品服务商与用户的距离。为B2C和B2C领域正在提供着个性化的精准服务，开创更加精准的数据智慧营销新天地。

维度四：大数据发现创新

大数据引导产品创新。大数据正在驱动保险产品创新、医药产品创新、创意创新、人工智能创新。

定制个性化产品。大数据推动着个性化服务、个性化产品和3D打印，大数据+物联网是标准化产品有个性化体验。

驱动生产供应链创新。一直以来，供应链的管理都是一门非常复杂的学科，从销量的预估到原材料的采购、生产计划的制定、生产线的管理、产品质量的监控、库存的管理、用户订单的处理、仓储运输的计划运营，一环紧套一环，紧密相连，互相影响因素非常多。对于这种复杂的流程，人工管理已经很难做到优化了。而利用大数据及现金的数据模型来分析、控制、监测、优化供应链则变成了最有效的方法。

1、利用大数据精确地预测需求，权衡采购和生产计划。需求预测是整个供应链的源头，其决定了整个供应链的计划，包括采购计划、生产计划、调货计划，也直接影响到库存策略、生产安排以及对终端用户的订单交付率。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段，运用大数据将过去的历史需求数据和现在的市场有关因素相结合，对将来的需求作出准确预测。很多企业用大数据和多个数学模型试图解决这个问题，用多个“What IF”的预测模型来计算不同的突变因素对整个生产链、供应链的影响，以寻求最佳平衡点。

2、利用大数据优化库存，提高仓储运输效率。除了生产成本以外，库存成本、仓储运输成本通常是企业的成本大头。库存成本不仅影响仓储费用，还极大程度地决定了现金流和新产品上市的速度。不断优化库存、完善补货和库存协调机制，可以减少过量库存，降低库存持有成本。利用大数据分析来做库存管理，确保货品先进先出，通过改变仓库设计来减少产品报废、提高收货提货效率。利用大数据分析，还可以通过做SKU（品类优化）来给出产品停产建议，也可以通过提高运输效率，变革运输模式来达到零库存。

3、利用大数据提高生产质量，降低生产风险，提供及时检修。在农业生产、食品加工、生产流水线上应用大数据来控制生产经营，通过大数据分析预测，可以自动预测出产品质量、监控产品生产过程，大大提高产品的质量。在互联网和大数据推动下，不光在生产线上的设备维护可以预测，出售后的设备也可以通过远程数据采集、云计算来做维护的预测。生产厂家通过对数据进行采集分析，就可以提前预知哪些设备需要维护，及时维修。既增加了厂商维护收入，又提高了用户满意度和忠诚度。

4、利用大数据整体优化供应链。供应链是链条，环环相扣；供应链也是张网，错综复杂。大数据可以挖掘出供应链各因素之间的相关性和相关程度，给管理人员能提供实时数据和预测，帮助管理人员作出正确的决策；通过数据实时监控，作出实时的自动决策，指挥机器设备自动调节、工人工作指令优化；阶段性地利用大数据作绩效评估，找到薄弱环节，做流程改善或设备升级。

关于这个大数据驱动供应链创新，这里举俩“栗子”。

维度五：大数据推动转型

智慧制造（协同制造、个性化定制与产品服务化）。如何打通企业自身的信息化系统和产业链上下游不同企业的环节呢？一靠网络，二靠数据。网络就是互联网，通过互联网将人与人、物与物、人与物相连，构建生态系统；数据就是大数据，通过大数据的顺畅流动，交互升华完成生态系统的整合。

现代农业（精准农业、农业电商、农产品全程追溯）。工业的今天就是农业的明天，随着农业的关注点从农产品生产环节逐步扩展到流通、消费环节，农业势必会向智能化、移动化、个性化、服务化和精细化的方向发展。农业大数据的可靠来源（手工方式以外），是管理信息化与成产自动化背后的各类系统和设备。农业的管理信息化和生产自动化需要依靠互联网相连接。互联网与大数据打通工业、农业全产业链，推动两化融合，推动农业向精准农业方向转型，走农业电商之路，实现农产品全程可追溯。

智慧能源（预测性维护、能源互联网与消费端大数据挖掘）。大数据广泛存在于能源行业的各个环节。大数据推动以油气和店里为代表的能源行业向节能、高效、智能、互联方向转型。

智慧医疗（就医体验优化、诊疗水平提升与设备智能化）。大数据通过对医疗机构、医药、医疗设备、医疗报销的数据分析支撑，优化就医体验，提升诊疗水平，提高设备智能化水平，推动医疗保险普及。

维度六：大数据保障安全

通过大数据来预测并提前避免安全事件的发生，强化社会安全管理；通过大数据来完善人身安全保证，实现预测性维修，促进企业安全管理；通过大数据技术监控用户操作行为，发现潜在攻击，提前预警安全风险，促进企业从被动防御性的管理向主动监控、快速响应的模式转变，完成企业信息安全管理体系变革；银行、政府、第三方消费平台等，利用大数据技术来判断用户行为的合法性，甄别网络诈骗和可以汇款，保证个人大数据安全；尽管在处理安全问题上，大数据分析应用程序的效果很显著，但大数据的发展也带来了管理安全的挑战，需要我们不断努力，保护大数据安全。

大数据实施框架性建议

关于企业实施大数据，本书作者给出了几条大数据的实施建议。一是建立企业数据文化；二是建立企业数据战略；三是建立企业数据组织能力；四是选择合适的技术平台；五是建设节奏要切入点有效，小步快走；六是大数据建设心态要平和，不断进步。

遗憾的是，本书直至最后也未明确列出一个详细的大数据方案，确实，如今多数企业仍旧在摸索阶段，对于大数据无论是技术、方案、商业模型借鉴有待思考和推敲。

纵观全书，关于企业和大数据，我一直认为数据没有大小之分，关键在于利用，商业价值大了即是所谓的大，利用小了也未必称之为小。关于企业的数据实施的方案，读者们可以翻翻看专栏中的其他文章或者与我留言，欢迎与我探讨。

文|Captain

本文出自帆软数据应用研究院

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