【大数据时代】浅谈谁需要大数据?

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[网络资讯]【大数据时代】浅谈谁需要大数据?

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举报 只看楼主 使用道具 楼主   发表于: 2015-03-24 0
【大数据时代】浅谈谁需要大数据?
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随着大数据时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。网络大数据http://www.raincent.com)整合了大数据,大数据概念,cdn,cdn加速,idc,网络测量,网络监测,网络安全测量,网站性能监测,行业分析报告,行业研究报告,免费行业报告等服务为一体,力争打造中国最大的网络大数据中心。

现在有许多公司拚命投资数据科学家、数据存储、数据分析软件,但其中许多投资都没有产生多大的贡献,很可能永远也无法产生成效。

问题出在哪里?首先,大数据已过度炒作,很多公司期待这些数据提供的价值,高于数据实际可以产生的价值。此外,分析软件产生的见解很容易复制。如我们研究的某家银行,根据大数据分析建立一个模型,可用来找出设置提款机的最佳地点,但他们後来发现,已经有一些顾问为别家银行建立了类似的模型。此外,把数据分析产生的见解转变成竞争优势,可能需要企业做一些改变,但企业本身不见得能做到。

不过,大数据投资没有效果的最大原因,在于大多数公司并未善用他们本来就有的资讯。他们不知道该如何管理那些资讯,分析资讯以了解相关情况,然後根据新的见解做出改变。公司不会因为花大钱投资精密的分析工具,就神奇地培养出那些能力。

数位经济的重点,在于获取、分析、运用资讯,以服务顾客。大多数公司只要根据营运数据来做日常决策,就能大幅改善营运绩效。但为什么没看到有更多公司善用数据和分析?可能的原因之一,是他们的管理实务尚未跟上科技平台的发展。

研究显示,具备证据导向决策文化的公司,会让所有决策者每天随时取得绩效数据。他们也会采行四种做法:建立一个无争议的绩效数据来源;提供各层级决策者几近即时的意见回馈;清楚讲明商业规则,并经常因应事实加以更新;为经常做决策的员工,提供优质的指导和训练。

深入探索这些做法以前,先看一家从创立以来就具备证据导向决策文化的公司。

南方公司最知名的就是率先推出7-Eleven便利商店连锁系统的概念。1970年代,他们把日本便利商店的事业分割出去,成为日本7-Eleven。首任执行长铃木敏文(Toshifumi Suzuki)很早就认定,便利商店的获利关键,在于迅速的存货周转率,所以他把下订单这个最重要的业务决定,交给便利商店的二十万名店员来负责,而他们大多是兼职销售人员。铃木敏文认为这些店员了解顾客,也握有最佳的资讯,最懂得判断什么东西可以迅速出售。

为了帮助店员做决策,他把每日销售报告和天气预测之类的补充数据,一并传给每家便利商店。报告中详列前一天卖出什么、去年同一天卖出什么、上次天气状况相似时卖出什么、其他分店卖出什么。日本的7- Eleven也卖生鲜食品,因此铃木敏文安排每天补货三次,让店员可以根据即时需求来下单。他也让店员接触供应商,鼓励他们开发适合当地客群口味的商品。结果,三十多年来,7-Eleven一直是日本获利最好的零售商。

这不是关于大数据的故事,甚至跟大举投资数据无关,而是与许多小数据有关。更重要的是,这个故事主要是在讲,事业成败要靠优秀员工运用良好的数据,做出良好的决策。用这种方式授权给员工,提供他们需要的数据,可以帮他们做出更好的日场运决策,也可以促进不断创新。日本7-Eleven每年架上的商品,约有七成是新产品,是店员因应顾客偏好而设计的。

相反地,美国百货公司高阶主管自豪地宣称,某家分店缺黄色毛衣,需要从存货过量的分店调货时,公司的系统会马上通知总公司的主管。但进一步追问时,他坦白说公司的系统无法告诉他,要是他们卖橘色毛衣会卖几件。只有店员知道橘色毛衣的需求,他没有正式管道来收集店员的见解。 -

过去三年,我们做了七个个案研究,访问了51家公司的高阶主管,以了解公司如何从数据中创造商业价值。我们发现,极少有公司经常运用数据来指引决策,只有少数例外。我们称少数那些会这么做的公司拥有「证据导向的决策文化」,他们的经营业绩都有明显的改善,获利通常也比没那种文化的企业好。

数位经济的重点,在于获取、分析、运用资讯,以服务顾客。大多数公司只要根据营运数据来做日常决策,就能大幅改善营运绩效。但为什么没看到有更多公司善用数据和分析?可能的原因之一,是他们的管理实务尚未跟上科技平台的发展。过去1015年安装数位平台的公司,并未善用那些平台提供的资讯;这类数位平台包括ERPCRM系统、即时数据存储、自制的核心资讯系统等等。

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