基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)運(yùn)營管理創(chuàng)新發(fā)展策略

大數(shù)據(jù)及其價(jià)值

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

很多人說大數(shù)據(jù)自古有之，這種認(rèn)識是不對的?；蛟S信息、數(shù)據(jù)伴隨人類社會產(chǎn)生而存在，但大數(shù)據(jù)卻是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)物。由于互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)和信息平臺促成人們持續(xù)在線的“數(shù)字化生存”，從而造就當(dāng)前人們每時(shí)每刻不斷生成并消費(fèi)大量數(shù)據(jù)的生活模式——“今天人們僅僅一天所接觸的數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)多于15世紀(jì)的人們窮其一生所能接觸到的數(shù)據(jù)”“今天（2012年）世界上90%的數(shù)據(jù)是在近兩年生成”，因此才出現(xiàn)大數(shù)據(jù)的概念，也因此當(dāng)今時(shí)代才稱其為大數(shù)據(jù)時(shí)代。

大數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)范疇，但大數(shù)據(jù)不等于數(shù)據(jù)

在大數(shù)據(jù)概念出現(xiàn)之前就存在數(shù)據(jù)概念，但并不存在小數(shù)據(jù)概念。要理解大數(shù)據(jù)概念，首先得對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)概念有所了解。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)而言，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一般以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式而存在；而大數(shù)據(jù)則是相對于結(jié)構(gòu)化的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，指的是除結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，互聯(lián)網(wǎng)上存在的文本、圖像、視頻等形式存在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。所以，今天的大數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)范疇，但不等于以往的數(shù)據(jù)概念。也即，當(dāng)前的數(shù)據(jù)概念因大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)而內(nèi)涵外延增大，不僅涵蓋以往的數(shù)據(jù)還涵蓋新出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)，因此，以往的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)也就進(jìn)一步完善界定成為與大數(shù)據(jù)相區(qū)別的小數(shù)據(jù)概念。

大數(shù)據(jù)的價(jià)值

要理解大數(shù)據(jù)的價(jià)值，首先得了解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)也即小數(shù)據(jù)的價(jià)值。對于企業(yè)來說，小數(shù)據(jù)價(jià)值表現(xiàn)為兩個(gè)層面：一是宏觀運(yùn)營管理決策支撐層面，借助運(yùn)營數(shù)據(jù)可以描述企業(yè)運(yùn)營結(jié)果構(gòu)成和狀況，評價(jià)運(yùn)營管理好壞以及存在問題，并對存在問題分析原因，從而支撐企業(yè)運(yùn)營管理決策。二是微觀營銷運(yùn)營管理以及客戶管理決策層面，通過對個(gè)體客戶數(shù)據(jù)的高級分析和挖掘，可以判斷并識別客戶價(jià)值和需求，并針對客戶價(jià)值提供客戶管理決策，針對客戶需求提供相應(yīng)產(chǎn)品和服務(wù)。

就數(shù)據(jù)價(jià)值而言，大數(shù)據(jù)不能完全取代小數(shù)據(jù)，但可以對小數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行補(bǔ)充。比如，目前有些企業(yè)已經(jīng)具備相應(yīng)BI系統(tǒng)采集內(nèi)部生產(chǎn)運(yùn)營管理數(shù)據(jù)，并以報(bào)表、儀表盤甚至即席查詢的方式滿足企業(yè)各層各級生產(chǎn)運(yùn)營管理狀況了解及決策支撐的需要。對于這種小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值而言，大數(shù)據(jù)則無能為力。大數(shù)據(jù)對于小數(shù)據(jù)價(jià)值補(bǔ)充，體現(xiàn)為大數(shù)據(jù)的源起是人們的“數(shù)字化生存”，因此企業(yè)采集客戶或消費(fèi)者信息的傳統(tǒng)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源拓展到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，而將原來分散在線下的企業(yè)所不能采集的客戶或消費(fèi)者的有關(guān)消費(fèi)行為、習(xí)慣、生活方式、興趣愛好以及社會交往等信息進(jìn)行采集、關(guān)聯(lián)、匯集并使用。所以，相對于小數(shù)據(jù)而言，大數(shù)據(jù)是在小數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，原有消費(fèi)者和客戶信息或字段的大量增加，而數(shù)據(jù)的價(jià)值就在于更完善和持續(xù)更新性，所以大數(shù)據(jù)因?yàn)榭蛻艉拖M(fèi)者信息的更豐富而價(jià)值大增。

總體來說，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)在兩大方面：

就企業(yè)市場運(yùn)營管理來說，大數(shù)據(jù)因?yàn)槟芴峁└S富完善的客戶或消費(fèi)者的信息，而使得企業(yè)對客戶或消費(fèi)者需求洞察更精準(zhǔn)和及時(shí)，從而支撐企業(yè)營銷、銷售、服務(wù)運(yùn)營管理決策，發(fā)揮大數(shù)據(jù)價(jià)值。

就企業(yè)內(nèi)部人力資源管理而言，員工就是企業(yè)最重要的客戶，所以企業(yè)對于員工可以建立客戶信息庫一樣的包括幾十甚至上百個(gè)變量的員工信息庫，從而支撐企業(yè)的員工分析、人才規(guī)劃以及人才流失預(yù)警和挽回管理等，發(fā)揮大數(shù)據(jù)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)支撐企業(yè)營銷運(yùn)營管理創(chuàng)新

雖然大多數(shù)人對于市場營銷的理解還主要停留在4C4P之類營銷組合元素上，其實(shí)從營銷本身來說，其技術(shù)可能更值得關(guān)注。隨著數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘及商業(yè)智能等數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)管理等間接或直接支撐營銷運(yùn)營管理的計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，營銷本身也一直在經(jīng)歷一個(gè)不斷發(fā)展演變的過程?？傮w上，其發(fā)展歷程大致分為大眾市場營銷、細(xì)分客戶營銷和一對一客戶營銷三個(gè)階段。人們一般對于大眾營銷最為熟悉，比如電視、報(bào)紙廣告等，這種營銷面向的是公眾，不對目標(biāo)客戶群進(jìn)行細(xì)分或有所區(qū)隔；細(xì)分客戶營銷，即專門針對某細(xì)分市場，并針對具體細(xì)分市場需求推出相應(yīng)的產(chǎn)品及營銷策略；一對一客戶營銷，通過分析、識別或預(yù)測個(gè)體客戶需求，針對需求利用個(gè)性化營銷策略，一對一提供相應(yīng)產(chǎn)品和服務(wù)。

所以，營銷運(yùn)營管理創(chuàng)新的核心在于，越來越趨于對客戶個(gè)性化需求或潛在需求的識別、洞察和預(yù)測。

從國內(nèi)企業(yè)營銷運(yùn)營管理所處階段來看，大多數(shù)企業(yè)尚處于大眾營銷階段，少量通過市場調(diào)查手段實(shí)現(xiàn)細(xì)分客戶營銷，極少數(shù)企業(yè)，比如本身生產(chǎn)運(yùn)營具備完整客戶背景、購買和消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的電信運(yùn)營商在十年前已經(jīng)開始嘗試一對一客戶營銷。從本質(zhì)上說，支撐一對一營銷的技術(shù)即所謂的精確營銷技術(shù)，也即采集盡可能豐富完善的既包括背景之類相對靜態(tài)的客戶信息，也包括實(shí)時(shí)消費(fèi)購買或與企業(yè)互動的實(shí)時(shí)行為信息，形成客戶360度視圖基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘或高級分析技術(shù)手段，對單個(gè)客戶的需求或潛在需求以及營銷策略偏好進(jìn)行識別和預(yù)測，推出相應(yīng)產(chǎn)品和策略，滿足客戶需求，或激發(fā)和培育客戶需求。

人們的數(shù)字化生存，將原來分散在線下，為一般企業(yè)所不能獲取的客戶行為、習(xí)慣、生活方式、興趣愛好以及社會交往等信息，集中在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大平臺上，或分布在企業(yè)的數(shù)字化渠道中。大數(shù)據(jù)帶給企業(yè)的巨大價(jià)值為：以前不具備采集客戶信息的企業(yè)，現(xiàn)在也能夠通過互聯(lián)網(wǎng)平臺采集自己所需的客戶數(shù)據(jù)，分析識別并預(yù)測個(gè)體客戶需求或潛在需求，支撐企業(yè)實(shí)現(xiàn)一對一精確營銷甚至實(shí)時(shí)營銷的運(yùn)營管理各環(huán)節(jié)各層面的決策，從而在提高營銷準(zhǔn)確率、降低營銷成本的同時(shí)，大大提升營銷云供應(yīng)管理的效率。

大數(shù)據(jù)支撐企業(yè)人力資源管理創(chuàng)新

如果企業(yè)的人力資源管理者能夠意識到，員工就是企業(yè)最重要的客戶，那么，人力資源管理境界和效果一定能夠較其他未意識到的企業(yè)至少高出一個(gè)檔次：他們會尊重自己的員工，恰如將消費(fèi)者捧為上帝，會將員工的滿意度、忠誠度，或老員工存量的保持和新員工的吸納招聘，當(dāng)成跟企業(yè)發(fā)展新用戶和存量客戶保持營銷戰(zhàn)略一樣的人力資源管理戰(zhàn)略來重視。

所以，企業(yè)的人力資源管理創(chuàng)新主要聚焦于三個(gè)方面：一是吸引到既符合企業(yè)所需也符合員工個(gè)人所需的人才；二是能夠認(rèn)識并理解在職員工的需求，并能滿足人才需求，避免人才流失；三是能夠隨企業(yè)運(yùn)營管理發(fā)展戰(zhàn)略，培養(yǎng)并存儲相應(yīng)專業(yè)人才，使員工的發(fā)展能夠符合并成就企業(yè)的發(fā)展。

因此，本質(zhì)上，人力資源管理創(chuàng)新與營銷運(yùn)營管理創(chuàng)新核心是一樣的，了解外部人才也即潛在客戶的需求，了解在職員工也即現(xiàn)有客戶的需求及需求發(fā)展，而大數(shù)據(jù)對于企業(yè)人力資源管理創(chuàng)新的支撐即在于，采集大量乃至幾百個(gè)變量，形成員工或潛在員工360度全視圖，在此基礎(chǔ)上，對人力需求進(jìn)行分析或預(yù)測人力資源發(fā)展走向，滿足相應(yīng)有價(jià)值員工需求，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對人才的吸引力。

比如，建立人力資源的信息視圖，可以包括任期、績效等人力背景信息、年齡和性別等人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、工作時(shí)間和已休假天數(shù)等工作量指標(biāo)、E-mail流量和項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)構(gòu)成等與同事交互信息、出差安排頻次及離家距離以及社交網(wǎng)絡(luò)放映生活方式及情感等行為數(shù)據(jù)。另外，結(jié)合反映外部市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境的經(jīng)濟(jì)和第三方數(shù)據(jù)（比如失業(yè)率和GDP情況）等，通過數(shù)據(jù)挖掘算法建立人才流失預(yù)警模型，確定高流失風(fēng)險(xiǎn)高價(jià)值人才特征，針對相應(yīng)特征人才應(yīng)用人才挽留對策，留住人才，避免人力資源成本的浪費(fèi)，提高人力資源運(yùn)營管理效率，實(shí)現(xiàn)人力資源管理創(chuàng)新。

基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營管理創(chuàng)新的三個(gè)基本能力

大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了更全面深刻洞察客戶需求或潛在需求的數(shù)據(jù)條件，因此也為企業(yè)從營銷、銷售和服務(wù)以及人力資源、產(chǎn)品研發(fā)等對外、對內(nèi)精確運(yùn)營管理決策帶來了前所未有的好機(jī)會，但是機(jī)會中也經(jīng)常孕育著風(fēng)險(xiǎn)，尤其對于大數(shù)據(jù)這種技術(shù)遠(yuǎn)未成熟的新興事物來說，所以企業(yè)在潛入大數(shù)據(jù)海洋之前，還需先學(xué)會游泳。

過去十幾年間，很多企業(yè)投入大量資金和人力在數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能等IT系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)上，但是失敗的項(xiàng)目卻比比皆是，原因是什么？數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能之類的IT系統(tǒng)與一般的生產(chǎn)運(yùn)營IT系統(tǒng)不一樣，后者只需系統(tǒng)建好，就能運(yùn)營使用；而前者，系統(tǒng)建好，還得具備至少三個(gè)基本條件，才能真正應(yīng)用并發(fā)揮價(jià)值。

“要用”，即企業(yè)的決策管理層需要意識到數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)對于企業(yè)運(yùn)營管理決策支撐的重要性和必要性，并投入一定財(cái)力、物力和人力，建立用數(shù)據(jù)說話的文化和必要的物質(zhì)基礎(chǔ)。

“能用”，即企業(yè)需具備用數(shù)據(jù)說話的“數(shù)據(jù)”條件。巧婦難為無米之炊，用數(shù)據(jù)說話，如果缺了必要的數(shù)據(jù)條件，話便也無從說起。

“會用”，用數(shù)據(jù)說話的觀念已經(jīng)具備，用數(shù)據(jù)說話的數(shù)據(jù)條件也已具備，剩下的是要能從紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中，剔除噪聲，發(fā)現(xiàn)有用信號，尋找其中的規(guī)律，分析判斷企業(yè)運(yùn)營管理問題，并提出解決問題的辦法建議，指導(dǎo)運(yùn)營管理決策的制訂。

以上三個(gè)支撐企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能等IT系統(tǒng)運(yùn)營成功的基本條件，同時(shí)也是企業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值能夠真正發(fā)揮并實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)企業(yè)運(yùn)營管理創(chuàng)新的基本條件。

所以，企業(yè)一方面有運(yùn)營管理創(chuàng)新的迫切需求；另一方面要面對和甄別以大數(shù)據(jù)為噱頭的廠商的各種炒作，要利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營管理創(chuàng)新，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的弄潮兒，企業(yè)不僅需要具備相應(yīng)信息管理系統(tǒng)軟硬件的能力，還需建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)文化和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，招賢納士，引進(jìn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)管理等專業(yè)人才，或曰數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人才，使大數(shù)據(jù)能力能夠在企業(yè)自身得以生成和成長，才能變現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值。而大數(shù)據(jù)能力，首先是大數(shù)據(jù)獲取的能力；其次是駕馭大數(shù)據(jù)，也即處理、清洗、整合、關(guān)聯(lián)和分析大數(shù)據(jù)的能力；再次是利用大數(shù)據(jù)支撐企業(yè)運(yùn)營管理更好地制訂決策的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。假如既沒數(shù)據(jù)，也沒能力獲得數(shù)據(jù)，或有大數(shù)據(jù)卻沒駕馭大數(shù)據(jù)能力，或有駕馭能力，企業(yè)卻沒有“用數(shù)據(jù)說話”實(shí)現(xiàn)更精確運(yùn)營管理的需求，即使大數(shù)據(jù)理念再美好，也實(shí)現(xiàn)不了企業(yè)借大數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)營管理創(chuàng)新的夢想。三個(gè)基本能力，缺一不可。

（責(zé)任編輯：陳海峰）

作者簡介：

漆晨曦，女，中國電信股份有限公司廣東研究院市場運(yùn)營研究所副所長，高級經(jīng)濟(jì)師，從事電信企業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、精確營銷、BI 架構(gòu)及規(guī)范等專業(yè)研究已18年。

資料鏈接

有關(guān)大數(shù)據(jù)等的概念

1大數(shù)據(jù)：指在社會生產(chǎn)生活及管理服務(wù)過程中，依托現(xiàn)代信息技術(shù)采集、傳輸、匯總而形成的、超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、處理速度快的特點(diǎn)。它由各種儀器設(shè)備、傳感器、網(wǎng)上買賣、電子郵件、視頻、點(diǎn)擊流，以及現(xiàn)在與未來所有可以利用的其他數(shù)字化信號源形成。通過整合共享、交叉復(fù)用、提取分析這些數(shù)據(jù)，可以獲得新知識，創(chuàng)造新價(jià)值。

2大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，是指一切與大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與集聚、組織與管理、分析與發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用與服務(wù)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動的集合，以數(shù)據(jù)挖掘分析服務(wù)為核心，包含數(shù)據(jù)中心、寬帶網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、數(shù)字內(nèi)容服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、位置服務(wù)等信息服務(wù)，智能終端制造、電子元器件制造等電子產(chǎn)品制造，以及智能交通、互聯(lián)網(wǎng)金融和智慧城市等應(yīng)用服務(wù)。

3數(shù)據(jù)挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識別等方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

4云計(jì)算：是建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，以服務(wù)方式動態(tài)、彈性提供計(jì)算能力、存儲空間、軟件服務(wù)等信息技術(shù)資源，用戶可以根據(jù)需要獲取上述資源的新型計(jì)算模式和服務(wù)模式。

5物聯(lián)網(wǎng)：是一種通過信息傳感設(shè)備，按照約定的協(xié)議，把物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的新型網(wǎng)絡(luò)。

6工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：是指通過機(jī)器間的連接以及人機(jī)連接，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)與高級計(jì)算、分析、感應(yīng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)的連接融合。

（責(zé)任編輯：陳海峰）