善用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新

Christian+Hagen等

45%以上的公司在過去兩年中已采取了商業(yè)智能或者大數(shù)據(jù)相關的舉措；90%以上的全球500強企業(yè)在一年之內(nèi)會開展至少一個大數(shù)據(jù)項目。如果能有效地利用這股浪潮，企業(yè)便可以大幅增加收入和利潤

20世紀著名的經(jīng)濟學家約瑟夫·熊彼德說，“創(chuàng)新，究其本質(zhì)，意味著邁出一大步，做出重大變革……實際上，創(chuàng)新之前最佳的“做事方式”在創(chuàng)新之后就不再是最佳方式了?！毙鼙说碌脑挿从吵龃髷?shù)據(jù)的潛能，它可以創(chuàng)造性地破壞現(xiàn)有的商業(yè)模式。每一天每一分鐘，海量的數(shù)據(jù)在全世界泛濫，而且速度有增無減。

毫無疑問，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在是公司董事會和IT部門專注的議題，許多領先公司已經(jīng)不僅是紙上談兵了。最近的一項IT創(chuàng)新研究顯示，45%以上的公司在過去兩年中已采取了商業(yè)智能或者大數(shù)據(jù)相關的舉措；90%以上的全球500強企業(yè)在一年之內(nèi)會開展至少一個大數(shù)據(jù)項目。如果能有效地利用這股浪潮，企業(yè)便可以大幅增加收入和利潤。建設這方面的能力不僅有助于改善傳統(tǒng)行業(yè)和部門的績效，還可以創(chuàng)造機會提供更多的產(chǎn)品和服務。

某家零售商的同店銷售額幾年來表現(xiàn)不佳，而市場競爭愈演愈烈。管理團隊的一名成員抱怨說，“線上零售店在搶我們的飯碗?！苯?jīng)濟形勢不樂觀、消費者行為在改變、新競爭者不斷涌現(xiàn)、渠道持續(xù)增加并且數(shù)據(jù)越來越多，這些都對他們的業(yè)務造成了影響。由于零售商向電子商務和線上渠道轉(zhuǎn)移的勢頭異常強勁，這家零售商耗資百萬美元，想一次性解決問題，但是卻毫無成效。于是，在競爭對手數(shù)據(jù)分析方面的投資、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)急劇增長，以及對更高價值數(shù)據(jù)的需求等多個因素驅(qū)動下，該公司轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析競爭。

實際上，在一些行業(yè)中，比如金融服務行業(yè)，大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了全新的商業(yè)模式。比方說，目前的算法交易通過分析每分鐘大量的市場數(shù)據(jù)，幾乎可以在瞬間發(fā)現(xiàn)盈利機會并獲取價值，這在10年前聞所未聞。在零售業(yè)，利用大數(shù)據(jù)可以加速門店購買行為的分析過程，甚至幾乎可以做到實時分析，迅速發(fā)現(xiàn)消費者需求的變化，使得商店可以據(jù)此調(diào)整商品、存貨水平以及價格，實現(xiàn)銷售量的最大化。

盡管每個行業(yè)的做法不同，且從營銷到供應鏈，各行業(yè)所側(cè)重的環(huán)節(jié)也不同，但是幾乎所有行業(yè)都致力于采用分析學和大數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)型。公司不應該錯過大數(shù)據(jù)帶來的機會，但只有那些了解大數(shù)據(jù)將如何變革組織、能力和行業(yè)，并對此有一個明確愿景的公司，才能得到最大的回報。最難的是知道從哪里著手。在采用大數(shù)據(jù)進行變革之前需要回答四個問題：大數(shù)據(jù)及其分析將對公司的哪些領域有利？如何才能抓住大數(shù)據(jù)及其分析帶來的好處？需要投資什么技術才能發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的能力？如何開始應用大數(shù)據(jù)？

了解大數(shù)據(jù)能促進產(chǎn)生哪方面的競爭優(yōu)勢，對于實現(xiàn)其價值至關重要。對許多公司來說，從大數(shù)據(jù)中得出的洞察成果已經(jīng)使客戶關系、產(chǎn)品創(chuàng)新和運營這三個領域出現(xiàn)了盈利和可持續(xù)性的增長。

盡管可以通過大數(shù)據(jù)處理大量多樣化的數(shù)據(jù)集，并揭示復雜的關系，但是其中的關鍵還在于由人來解讀數(shù)據(jù)和關系并且將其轉(zhuǎn)化成洞察見解。數(shù)據(jù)科學家們身處公司轉(zhuǎn)型的前線，因此設計公司組織架構(gòu)與分析流程時一定要考慮到這些專家團隊。多數(shù)情況下，最有效的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務模型是將分散的商業(yè)智能服務與獨立式的分析共享服務相結(jié)合。當業(yè)務單元中嵌入商業(yè)智能服務之后，整個公司可以迅速了解績效表現(xiàn)，同時促使公司形成一種基于假設的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定文化，而不是采用憑借“直覺”的方法。而集中化的獨立分析職能可以確保其總覽公司整體業(yè)務，并對公司待發(fā)掘的機遇進行預測式，而非被動式的觀察。

盡管在大多數(shù)公司中，已經(jīng)設有開發(fā)大數(shù)據(jù)必不可少的職位，但仍需要更嚴格地定義這些職位的職權(quán)范圍、對管理層的可見性以及相應的技術要求。擔任這些職位的人員需要具備一定的特質(zhì)，比如樂于試驗，并且有能力利用數(shù)據(jù)建立模型來預測未來的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)不可能作為一種獨立的技術長期存在。隨著大數(shù)據(jù)不斷融入更廣闊的分析生態(tài)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的界限正在慢慢消失。大數(shù)據(jù)的技術架構(gòu)與標準的架構(gòu)相似，都有五層結(jié)構(gòu)，包括展示、應用、處理、存儲和整合。展示層提供了一個與工作流和管理層交互的主要界面，并通過儀表板發(fā)布數(shù)據(jù)報告，還提供數(shù)據(jù)可視化的工具。應用層即包含了商業(yè)邏輯的一層，在此開展分析、建模以及商業(yè)智能工作。處理和存儲層會實時或者接近實時地處理并且存儲大量的結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。最后，整合層通過一個組織與各種公司數(shù)據(jù)源交互，并且把這些數(shù)據(jù)源從大數(shù)據(jù)架構(gòu)中移進移出以及在整個架構(gòu)內(nèi)部移動。5層中的每一層都包含著不同的數(shù)據(jù)處理功能，它們串聯(lián)在一起產(chǎn)生出理想的結(jié)果。每一層都負責特定的以數(shù)據(jù)為中心的工作和功能。

越來越多的公司為了獲取短期和長期的利益，都在不斷嘗試并且實施各種方法來挖掘大數(shù)據(jù)的潛能。實際上，每一個成功實施大數(shù)據(jù)方案的背后，必然有一個同樣成功的管理變革方案。成功的關鍵因素是首先要把數(shù)據(jù)看作是資產(chǎn)——作為建立價值主張和商業(yè)模式的基礎。其次，努力培養(yǎng)利用大數(shù)據(jù)潛能的各種能力?；蛟S最重要的是，要用創(chuàng)新的方式打破現(xiàn)有的商業(yè)模式。

Christian Hagen系科爾尼合伙人；Khalid Khan系科爾尼副總裁；Marco Ciobo系科爾尼董事