企业如何启动大数据战略?

对于企业人来说,布局大数据战略,要首先考虑如何将运营和大数据融入公司的整体管理。

CEOCIO - - Contents - 郑渝川/文

阅读荷兰著名的大数据战略家、全球顶尖大数据影响力人物之一马克·冯·里吉门纳姆所著的《企业的大数据战略》一书,我们可以径直翻到第六章。书作者在这一章列举了全球范围内多大18 个行业中大数据应用的案例。

首先来看农业。拖拉机、土壤栽培的设备、喷雾器、收割机、挤奶器等,这些农业机械在装备了传感器后,变成了智能控制体系中的终端,可以预见问题,能够在实际损害来临之前按照预设方案采取行动并发出警示。而农业大数据更加令人振奋的应用,还将大幅提高农户和农业企业识别、理解、利用土壤和作物中各种变量的量化信息,家禽家畜的饲养也进行类似的升级优化。再加上天气信息纳入联网管理,种地就因此摆脱了农业出现以来几千年一直延续不变的“靠天吃饭”。

汽车业给汽车产品装备传感器,纳入大数据,可以极大的提高驾乘者对于车辆的操控以及对于风险的管理。很清楚的是,在未来,汽车驾驶与在游戏中驾驶车辆,在虚拟现实的体验中完成驾驶,体验感将趋于统一。当然,《企业的大数据战略》书中就此提到大多是关于汽车企业、汽车车主因此获得的好处,需要提醒的是,如果这里提出的只是假设,如果车主有非常糟糕的驾驶习 惯,例如驾车时吸烟、不系安全带、打电话,以及热衷于在没有交通监控设施的路段超车或逆行等,智能化的汽车终端很可能会将这些信息反馈给汽车公司,以及跟汽车公司购买这些信息的保险公司,嗯,其结果,你懂的。消费品业已经进入大数据阶段,已经非常娴熟的使用这一技术方式来提升客户满意度、加快品类的细分、优化营销活动、改善供应链管理。当然,你应当清楚的是,从消费者的角度,我们因此变得更加频繁的实施购买,我们的消费心理因为被企业所洞察而更可能完成冲动消费。

教育行业应用大数据,未来将走向为每个学生量身定做个性化学习方案、程序过程、丰富体验的方式,当然,随之而来的还有实时监控。这很可能并不令人感到愉快,特别是家长和学生— —谁不是在某种程度上的偷懒中,应付学业,然后慢慢地在一些学科、单元内容中增强兴趣,或是因为考试压力被动的增加时间投入,最后不无遗憾的迎来升学考试的呢?正在大幅度进化增强的神经科学,与大数据的结合,会成为偷懒学生的噩梦。

书中第六章还介绍了能源、金融服务、游戏、医疗、制造等行业的一些领先企业在大数据应用

中采取的做法,以及因此获得的效益。

《企业的大数据战略》这本书就大数据的应用方法,给出了系统性的解读和建议,对于企业界读者完整理解大数据的特征、效益、问题及趋势,具有重要意义。

大数据有什么特征?书作者谈到,人们通常会用高速度(velocity)、多样性(variety)、大体量(volume)三个特征(3v)来解读大数据,但要更充分的反映最近几年来大数据在商业应用中的变化,还可以加入另外的4个V,即真实性(veracity)、可变性(variability)、可视化(visualization)、高价值(value),合称为7V特征。这其中值得强调的是,大数据的可变性已经在近年来的商业实践中得到了比较清晰的体现,特别是在对涉及情感分析的数据进行分析时,必须对此进行认真的考量。而可视化意味着需要将大量可理解的数据用易读和易理解的方式予以呈现。

大数据在几年前就已经成为热词,相比之后陆续提出的一些新概念,似乎已经不再时髦,这就是问题所在— —当前各国仍在发力建设大数据基础设施,着力为数据安全建立软硬件保障,而大数据工程师短缺的问题一直没有得到很好解决;另外,围绕大数据引发的数字时代隐私边界争议,也一直没有消弭。这些因素决定着,无论是公共部门、企业,还是个人,仍需高度重视大数据应用,而不是真的将之作为一个已经过时的概念,转而去追逐其他的“风口”概念。

书中分析指出,大数据将出现7大发展趋势,包括随着移动互联普及率和渗透率的双重上升,将使得大数据应用的商业价值提高;实时大数据将成为新的投资、发展“风口”;物联网是大数据潮流中最为显著的趋势;量化自我运动的兴起(量化自我信息然后进行数据转化,这也不出意料的 引发了争议,被认为是让人彻底走向物化、异化的方式);社交大数据将获得进一步的重视;企业界将加速对于政府公开数据的应用;探索大数据与游戏化的更深入结合,改善人们在工作、学习中的体验质量,在更加愉快的体验中完成任务。

对于企业人来说,布局大数据战略要首先考虑如何将运营和大数据融入公司的整体管理,明晰使用大数据的直接原因(不要模糊化描述,而应当非常具体的予以陈述),在此基础上设定理想的大数据应用目标,选择恰当的工具,进行探索后予以启动。

要让企业内部的主要资源、人手都加入到大数据战略的应用中去,避免部分部门、团队基于狭隘的利益考量而拒绝共享数据、配合操作,可以考虑采取的策略是首先启动内部大数据应用。比如,使用大数据手段来更新客户关系管理,要展现大数据手段分析诸多非结构化数据的优点,并通过大数据预测,来证明其高水平应用的潜力;又如,使用大数据来改善企业公共关系实施,通过大数据手段更为全面深入的挖掘有关利益相关者的深刻见解、识别特定利益相关者的特征并预测其行为趋向,在公共关系危机中采取更为恰当的应对措施等。

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