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        善用大數(shù)據(jù)“資產(chǎn)”

        2014-04-29 00:00:00ChristianHagenKhalidKhanMarcoCiobo
        董事會(huì) 2014年1期

        “創(chuàng)新, 究其本質(zhì),意味著邁出一大步,做出重大變革……實(shí)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?!?0世紀(jì)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家約瑟夫?熊彼德的話,反映出大數(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。世界數(shù)據(jù)總量的90%是在過去兩年產(chǎn)生的,預(yù)計(jì)全球商業(yè)數(shù)據(jù)量每1.2年就翻1倍,2020年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將是2009年的44倍。

        毫無疑問,大數(shù)據(jù)現(xiàn)在是公司董事會(huì)和IT部門專注的議題,許多領(lǐng)先公司已經(jīng)不僅是紙上談兵了。最近進(jìn)行的一項(xiàng)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(guān)的舉措;90%以上的全球500強(qiáng)企業(yè)在一年之內(nèi)會(huì)開展至少一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。企業(yè)明白,如果能有效地利用這股浪潮,便可以大幅增加收入和利潤。建設(shè)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(jī)會(huì)提供更多的產(chǎn)品和服務(wù)。

        然而,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(duì)此有一個(gè)明確愿景的公司,才得到最大的回報(bào)。問題是,幾乎沒有公司能夠完全了解大數(shù)據(jù)的概念以及它對(duì)未來的意義。采取大數(shù)據(jù)相關(guān)舉措的公司也尚在探索階段——目的只是為了試水而不是培養(yǎng)關(guān)鍵能力。公司固然不應(yīng)該錯(cuò)過大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)會(huì),但最難的地方在于,究竟從哪里著手?

        “數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的競爭優(yōu)勢

        了解大數(shù)據(jù)能促進(jìn)產(chǎn)生哪方面的競爭優(yōu)勢,對(duì)實(shí)現(xiàn)其價(jià)值至關(guān)重要。對(duì)許多公司來說,不論是從各種信息源搜集整理數(shù)據(jù)還是線下搜集信息,一旦掌握了某些有價(jià)值的數(shù)據(jù)以后,公司可以通過新的方式提高收入并改良產(chǎn)品。實(shí)際上,從大數(shù)據(jù)中得出的洞察成果已經(jīng)使客戶關(guān)系、產(chǎn)品創(chuàng)新和運(yùn)營這三個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)了盈利和可持續(xù)性的增長。

        對(duì)電商而言,大數(shù)據(jù)有助于提供實(shí)時(shí)的定制化服務(wù)。亞馬遜將產(chǎn)品陳列在“購買此產(chǎn)品的顧客還買過”的欄目中,它以這種方式利用大數(shù)據(jù)已有好幾年歷史。而在線下廣告領(lǐng)域,當(dāng)今的技術(shù)已經(jīng)超越了模式匹配:Bluefin Labs 利用先進(jìn)的技術(shù)分析視頻和音頻,來了解哪些客戶群偏愛哪種類型的電視節(jié)目中的哪種廣告,從而實(shí)現(xiàn)廣告精確投放。

        并不是所有的大數(shù)據(jù)都是新數(shù)據(jù)。過去幾年中產(chǎn)生的大量信息都沒有得到利用——至少?zèng)]有得到有效利用。舉一個(gè)例子,ZestCash為低收入借貸者提供貸款,當(dāng)其開始用手機(jī)錄音的方式來監(jiān)測信貸風(fēng)險(xiǎn)時(shí),公司的利潤提高了20%。

        大數(shù)據(jù)催生了眾包以及其他社會(huì)產(chǎn)品創(chuàng)新技術(shù),現(xiàn)在可以將數(shù)以億計(jì)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化成能夠引起消費(fèi)者共鳴的有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的見解。這項(xiàng)工作的核心就是利用復(fù)雜的計(jì)算機(jī)語言來分析公司產(chǎn)品組合和消費(fèi)者的即時(shí)情緒。分析的結(jié)果可以指導(dǎo)產(chǎn)品營銷和產(chǎn)品創(chuàng)新戰(zhàn)略的制定。

        結(jié)果是,數(shù)據(jù)以及相關(guān)的分析方法也逐漸成為了一種獨(dú)立的產(chǎn)品。由此產(chǎn)生了一些技術(shù)和分析公司,它們從數(shù)據(jù)中提取出豐富的洞察,比如整理和分析零售商與其供應(yīng)商之間的交易數(shù)據(jù)。零售商們可以通過這些數(shù)據(jù)及其分析方法,改善運(yùn)營,為顧客提供附加服務(wù),甚至可以代替目前提供附加服務(wù)的第三方組織,從而產(chǎn)生全新的收入來源。

        甚至,大數(shù)據(jù)為試驗(yàn)帶來的潛在發(fā)展空間——為了解決一個(gè)商業(yè)問題或者假設(shè),利用大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模、整合、分析,并且確定方法的可行性,然后優(yōu)化流程并重新試驗(yàn)。Facebook每天進(jìn)行上萬次的試驗(yàn), 即讓一組用戶看到與其他用戶所見不同的特征。亞馬遜為不同顧客提供不同的內(nèi)容以及動(dòng)態(tài)定價(jià),并且做適度的調(diào)整。

        只有明白數(shù)據(jù)是一種可以利用的資產(chǎn)的公司才能把握住這樣的機(jī)會(huì)。讓客戶的信息滯留在存儲(chǔ)區(qū)而不加以利用就是在浪費(fèi)機(jī)會(huì)。所有數(shù)據(jù)的價(jià)值與其說在于所獲得的信息,不如說是在于如何從客戶的角度看待這些信息。這意味著不僅要考慮信息對(duì)利潤的影響,還要考慮顧客偏好的改變?nèi)绾斡绊懯袌鲂蝿?。換言之,大數(shù)據(jù)將客戶置于公司戰(zhàn)略的中心位置。

        預(yù)測,而不是簡單分析

        盡管大數(shù)據(jù)處理大量多樣化的數(shù)據(jù)集,并揭示復(fù)雜的關(guān)系,但其中的關(guān)鍵還在于由人來解讀數(shù)據(jù)和關(guān)系并且將其轉(zhuǎn)化成洞察見解。

        隨著公司不斷發(fā)展,其數(shù)據(jù)分析能力也必須要從基礎(chǔ)性分析、推測性分析提高到更加成熟的預(yù)測性分析。其中,基礎(chǔ)性分析的方法是回顧業(yè)務(wù)歷史:做什么業(yè)務(wù),在哪里做業(yè)務(wù),做了多少業(yè)務(wù);推測性分析方法能夠發(fā)現(xiàn)獨(dú)特的驅(qū)動(dòng)因素、根本原因以及商業(yè)元素的敏感性;而預(yù)測性分析方法進(jìn)行業(yè)務(wù)建模與模擬,以進(jìn)行預(yù)測。

        目前,分散式服務(wù)、嵌入式共享服務(wù)以及獨(dú)立式的共享服務(wù)模型這三種運(yùn)營模型,是可以將關(guān)注點(diǎn)從數(shù)據(jù)-信息水平提高到商業(yè)洞察和預(yù)測水平的有效工具。然而,每一種模型都有其利弊。

        在分散式的服務(wù)模型中,每個(gè)業(yè)務(wù)單元或職能部門都有自己的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì),從而能夠快速地做出決策并且執(zhí)行。但通常情況下,這一模型缺少專門的人員進(jìn)行戰(zhàn)略性規(guī)劃或者分享最佳實(shí)踐,這可能產(chǎn)生重復(fù)的資源和設(shè)施投入。這種模式提高了專注度,但是缺少全局觀,容易錯(cuò)失機(jī)會(huì)。

        嵌入式的共享服務(wù)模型是一種集中化的模型,在某個(gè)現(xiàn)有的職能部門或者業(yè)務(wù)單元基礎(chǔ)上設(shè)置一個(gè)數(shù)據(jù)分析組織,并且服務(wù)于整個(gè)公司。這種模型可以加速執(zhí)行與決策的速度,其架構(gòu)、支持流程以及標(biāo)準(zhǔn)可以提高效率并豐富IT專業(yè)技術(shù)。但這一模型中,分析組織的角色更像一名消費(fèi)者而非提供服務(wù)的合作伙伴。

        獨(dú)立式共享服務(wù)模型與嵌入式共享服務(wù)模型類似,但是分析團(tuán)隊(duì)卻獨(dú)立于公司組織的實(shí)體或者職能部門。它直接匯報(bào)給高管層,并且將數(shù)據(jù)分析提升成一種核心的能力,而不是支持性的能力。

        發(fā)揮大數(shù)據(jù)潛能

        盡管在大多數(shù)公司中,已經(jīng)設(shè)有開發(fā)大數(shù)據(jù)必不可少的職位,但仍需要更嚴(yán)格地定義這些職位的權(quán)職范圍、對(duì)管理層的可見性以及相應(yīng)的技術(shù)要求。數(shù)據(jù)科學(xué)家是炙手可熱的,因?yàn)樗麄兩朴诜治龃笮偷臄?shù)據(jù)集以識(shí)別趨勢,并通過建立預(yù)測模型,發(fā)現(xiàn)改善業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)。他們還掌握處理和分析大型數(shù)據(jù)集所需要的編程技術(shù)。他們善于溝通,具有把商業(yè)問題轉(zhuǎn)變成有意義分析的天賦。

        要想發(fā)揮大數(shù)據(jù)的潛能,面臨的挑戰(zhàn)之一是在合理的成本范圍內(nèi)改變IT系統(tǒng)架構(gòu)。這需要將舊系統(tǒng)與新系統(tǒng)結(jié)合。在所有可行的選擇中,要想做出正確的技術(shù)投資(最大化分析回報(bào)),就得完全理解什么樣的大數(shù)據(jù)架構(gòu)能夠達(dá)成公司數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。分析回報(bào)會(huì)隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜性的改變而提高——從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從“清晰”的內(nèi)部數(shù)據(jù)到“混亂”的外部數(shù)據(jù),從單向數(shù)據(jù)流到與顧客和合作方共享的雙向數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的架構(gòu)必須能夠有效地處理所有類型的數(shù)據(jù)。

        大數(shù)據(jù)不可能作為一種獨(dú)立技術(shù)長期存在。由于它融入了更廣闊的分析生態(tài)系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的界限在慢慢消失——大數(shù)據(jù)漸漸成為全方位高級(jí)分析戰(zhàn)略的一部分。

        21世紀(jì)的大數(shù)據(jù)是否等同于工業(yè)革命?我們覺得是。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(shí)施各種方法挖掘大數(shù)據(jù)的潛能。成功的關(guān)鍵因素是首先要把數(shù)據(jù)看作是資產(chǎn)——作為建立價(jià)值主張和商業(yè)模式的基礎(chǔ);其次,努力培養(yǎng)利用大數(shù)據(jù)潛能的各種能力,或許最重要的是要用創(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,常駐芝加哥辦公室;Marco Ciobo系科爾尼董事,常駐墨爾本辦公室

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