企業(yè)數字化轉型實踐與管理創(chuàng)新案例研究

鐘媛，陳莉，陳飛，王大龍、王倫

（黃鶴樓科技園（集團）有限公司，湖北 武漢 430040）

0 引言

目前大數據已廣泛應用于各行各業(yè)，為企業(yè)的發(fā)展和崛起注入了新的動力。但是企業(yè)在新發(fā)展和轉型過程中機遇和挑戰(zhàn)仍然并存。如何有效地利用和管理這些大數據，是目前發(fā)展需要解決的問題。在此基礎上，企業(yè)進一步尋求數字化轉型，重塑企業(yè)的新形態(tài)。面對大數據的迅速發(fā)展，企業(yè)的優(yōu)勢都是短暫和不斷變化的，傳統(tǒng)企業(yè)應根據市場及自身變化，科學制定企業(yè)轉型策略，謀取更長足的發(fā)展[1]。

1 大數據時代背景下現(xiàn)代市場發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 大數據時代現(xiàn)代市場的發(fā)展變化

隨著互聯(lián)網的不斷發(fā)展，消費者的消費方式、消費觀念、消費心理都在不斷變化。消費者可通過手機或其他智能終端系統(tǒng)實現(xiàn)消費的自主化與多樣化，消費者擁有自由的選擇權，消費空間也在不斷提升。對于銷售者而言，銷售內容與銷售形勢已經根據消費者的需求而發(fā)生了轉變，為適應這樣的市場，企業(yè)需要多元創(chuàng)新開拓。

1.2 大數據對市場的影響與沖擊

傳統(tǒng)的企業(yè)管理者對大數據的認識不深刻，并沒有認識到其深層次的意義，極大程度上忽視了企業(yè)發(fā)展的方向性。在現(xiàn)代多元化發(fā)展的市場中，傳統(tǒng)的銷售思路并不能帶給企業(yè)長久的經濟效益。市場具有多元性與開放性，大數據無不影響其發(fā)展方向與發(fā)展意義，在信息化發(fā)展的今天，通過大數據分析可以幫助銷售者洞悉市場發(fā)展方向和了解消費者的實際需求，進而幫助銷售者做出更適合自身的決策，從而提升企業(yè)的核心競爭力。

2 傳統(tǒng)企業(yè)在大數據時代面臨的現(xiàn)狀

2.1 存在的困難

（1）數據容量問題。在傳統(tǒng)的管理模式下，企業(yè)對數據備份和數據的整合分析重視程度不夠，也沒有通過信息技術對其進行處理。隨著社會的進步與發(fā)展，傳統(tǒng)意義上的計算機已經難以滿足人們在數據存儲與處理上的需求?；诖?，要有效解決數據容量問題，就需要根據企業(yè)實際需要引進數據處理技術，利用智能終端系統(tǒng)[2]。

（2）數據安全問題。大數據時代，企業(yè)內部的數據和客戶個人的數據，都需要通過互聯(lián)網進行收集、整合和剖析，這可能會為企業(yè)以及個人的隱私和安全埋下隱患。企業(yè)都有相對穩(wěn)定的客源，大部分客戶信息均屬個人隱私與商業(yè)信息，不能與大眾共享，因此，保護數據安全十分重要。

（3）數據分析和問題處理。大數據本身有許多特點，如數據量大、類型多等，這使得傳統(tǒng)企業(yè)要有效借助和使用大數據技術進行企業(yè)轉型發(fā)展，需要解決的問題眾多，其中最為凸顯的是難以有效處理信息。這也導致企業(yè)在觀念、人才引進以及技術支持等方面受到極大限制。

2.2 潛在的機遇

（1）能夠提高企業(yè)的形象塑造能力。過去，企業(yè)通過線下模式向消費者宣傳自己的產品，方式單一，效果效果差，如今，企業(yè)可在線下進行宣傳的同時將宣傳重點慢慢向線上轉移，持續(xù)提升企業(yè)形象和行業(yè)影響力。

（2）優(yōu)化企業(yè)采購，完善銷售模式。在大數據時代，消費模式已慢慢從相對單一的線下模式逐步發(fā)展成線上線下相結合方式，爆發(fā)性的電商模式更加吸引消費者，也更加方便快捷。企業(yè)采取這種雙重結合的模式能夠幫助傳統(tǒng)實體店與純互聯(lián)網電商迅速察覺經濟的發(fā)展情況和用戶需求的變化，再結合自身產品，制定相應的經營策略，最終實現(xiàn)品牌傳播與實際交易回報的雙贏[3]。

（3）對倉儲物流發(fā)展起著變革性作用。大數據技術和物流業(yè)結合，使倉儲物流業(yè)發(fā)展進入新時代。將大數據信息應用于倉儲物流后，各環(huán)節(jié)之間的信息溝通更加流暢，導致商品流通成本得到了有效的降低，促進了物流企業(yè)的發(fā)展。

3 企業(yè)數字化轉型案例分析

3.1 轉型成功的經驗借鑒

大數據的發(fā)展加速改變了這個世界，而大數據也給中國傳統(tǒng)企業(yè)數字化轉型帶來重大影響。近年來，超級指數型企業(yè)和獨角獸競相出現(xiàn)在中國。從中國互聯(lián)網三巨頭的新舊更替，再到斗魚直播、螞蟻金服等的迅速壯大，青出于藍不斷出現(xiàn)。現(xiàn)代信息技術的發(fā)展和大數據技術的應用能夠有效發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢，但是，企業(yè)在大數據技術應用和發(fā)展過程中同時也面臨了很多的挑戰(zhàn)。在此背景下，企業(yè)需要進行變革轉型，以適應時代發(fā)展。

3.2 轉型失敗的經驗總結

通過數據分析谷歌首次成功預測了流感的到來，比美國疾控中心的預測提前了半個月。隨著媒體對谷歌預測的大肆宣傳，很多人開始了好奇搜索，好奇搜索使得數據扭曲進而失去了大數據預測的實際意義。此外，目前我國大數據人才約8萬多，但社會的需求量則為上百萬，因此，人才市場存在一定的供求不平衡。

4 企業(yè)數字化轉型目標

4.1 樹立大數據思維，轉變經營模式

大數據背景下，企業(yè)決策時應當結合大數據思維模式，改變傳統(tǒng)意義上的企業(yè)經營管理方式，以適應時代的高速發(fā)展。大數據對企業(yè)的最大影響就是改變了企業(yè)的決策過程，即轉向共同決策的模式。全員參與決策有利于企業(yè)廣泛參考各方面意見，加快大數據平臺的建設和其功能的健全完善，這也是大數據時代的必然要求。

4.2 強化專業(yè)人才隊伍建設

大數據時代企業(yè)對不同類別數據的收集與分析能力決定了企業(yè)的競爭力，這需要進一步引進專業(yè)技術人才，構建專業(yè)隊伍，并針對性地加強培訓，提高從業(yè)人員專業(yè)技術水平。此外，還要從薪酬制度上對大數據專業(yè)人才給予適度傾斜，激發(fā)他們的進取與創(chuàng)新能力。

4.3 加強基礎設施建設，發(fā)展共享模式

企業(yè)要重點關注并加強大數據收集和分析所需的硬件設施和軟件系統(tǒng)的配置，這是適合時代發(fā)展提升企業(yè)核心競爭力的重要內容。同時，也可以使用信息共享的方式降低成本。面對數據容量壓力，企業(yè)開放一定資源進行共享勢在必行，租用云端服務器就是采用共享模式解決容量問題的最經濟的手段。中國互聯(lián)網公司巨頭百度、阿里、騰訊都以共享算法的方式獲取大量數據，以得到及時的信息。

4.4 提升風險管理水平

企業(yè)要有效防范消費者信息被泄露的風險。采集統(tǒng)計客戶信息需在客戶知情的情況下進行，要征求客戶同意才可以進行信息采集，并在法律允許范圍內做好信息的保管工作。此外，企業(yè)還需要聘請相關專業(yè)人員進行法律援助，完成客戶信息的采集、處理和分析，同時有效保障客戶的信息安全[4]。

5 企業(yè)數字化轉型的具體實踐措施

5.1 市場調查研究與預測分析

調研與預測是決策的前提。隨著現(xiàn)代信息技術的發(fā)展，信息采集逐漸擴面提質，大數據應用日益廣泛，針對消費者的消費水平和消費趨向的預測也越來越準確，企業(yè)能夠根據實際發(fā)展需求推動企業(yè)健康發(fā)展。

（1）市場需求調研與預測。隨著人們消費觀念的轉變，人們的消費需求也逐步向多元化、時代化等方向發(fā)展。消費者的實際消費需求在互聯(lián)網上體現(xiàn)得淋漓盡致，通過對互聯(lián)網上的數據進行分析可知該消費者的消費觀念與消費趨勢，進而得到其消費趨向與愛好，這有助于企業(yè)結合消費者的需求調節(jié)自身生產水平與銷售規(guī)模。

（2）資金需要量預測。預期銷售額的大小取決于預期銷售量的多少及商品的價格。在互聯(lián)網技術的支持下，預測銷售量與價格比以往更加便捷，通過大數據分析可較準確地預測銷售量及銷售價格。在進行資金決策時，這在一定程度上能夠規(guī)避預測誤差太大所帶來的風險。

5.2 營銷管理方面

（1）改善用戶體驗。改善用戶體驗，就需要真正了解客戶，即他們對企業(yè)產品的滿意程度，然后做出相應改變。例如，乘客等公交時汽車軟件會有發(fā)車時間顯示，提前向客戶告知汽車到站的時間，乘車人想離開商場去坐公交前只需看一下公交車幾點到附近站點，然后把控好時間，在公交車來臨時到達站點即可。使用大數據預測，可使乘客對乘車時間和出行時間等做出合理安排，避免乘車人長時間等車，改善了乘客出行舒適度。

（2）客戶分級管理。在大數據時代，企業(yè)可以通過分析用戶的網上公開信息以及聊天信息等，了解其需求與偏好，有助于將其轉變?yōu)闈撛诳蛻?。用大數據分析用戶的網上互動信息，制定適合消費者的消費規(guī)則，科學進行精準營銷。這有利于留住客戶，使其持續(xù)消費。

（3）用戶行為與特征分析。大數據時代，企業(yè)可以迅速收集用戶的行為數據，分析、察覺和判斷消費者的喜好，以此為依據優(yōu)化和完善客戶服務及促進產品升級換代。例如潛在消費者在瀏覽淘寶頁面關注的商品，下次再打開時，淘寶會根據消費者的喜好即瀏覽記錄推送相關產品。

5.3 生產管理方面

（1）科學制定生產計劃。對生產環(huán)節(jié)的大數據進行挖掘，對計劃和完成的數據進行對比剖析，察覺計劃和實際的偏差?？紤]生產資源，使用智能算法，建立計劃模型，從而能夠制定更加科學合理的生產計劃。

（2）合理給產品定價。獲得更細致的微觀數據信息，分析客戶對產品定價的敏感度。通過這些數據分析，為產品科學合理的定價提供決策依據。

（3）優(yōu)化庫存管理。在大數據時代，有關產品原材料和產成品庫存量應是多少、存貨價格是否穩(wěn)定、市場供應是否充足、缺貨是否會出現(xiàn)等問題均可利用大數據分析得到解決，在此基礎上進行采購和確定庫存量，可以避免盲目購進，減少存貨積壓，促進效益提高。

6 結語

在大數據時代，信息發(fā)展變化多樣，企業(yè)轉型的方向也會發(fā)生改變。雖然每個傳統(tǒng)企業(yè)都有其共性，但是也有其特殊點，所面臨的自身缺陷和困難并不相同。傳統(tǒng)企業(yè)應該根據自身發(fā)展情況不斷調整，探索自己的數字化轉型模式，更快進行變革，以求利于不敗之地。