大数据驱动管理变革

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1、大数据驱动管理变革随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据止在源源不断从各行各业迅速生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着前所未冇的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。不可忽视的大数据据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%,在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理

2、解人数据并能充分利用的企业和其他企业Z间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势，从而成为行业的领导者。在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出反应。由于零售行业同类产晶的差异小，可替代性强，销售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的商品流转率，需耍实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%,并使库存周转从5天缩

3、短到3天，同时英数据中心的能耗降低了约80%。在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准确性。随着制造业信息化的FI臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包括产品数据、运营数据、价值链数据等等。以产品质量数据为例，生产商在生产过程中会通过大量传感器来获取各种海量数据。将这些数据整合在…起，再结合维修、售后服务等方面的数据，可以从不同角度分析与产品质量数据间的关系。最终将这些数据集成在一起，在可视化的环境下，丁程师可以在一个集成视图上看到整体情况，从而对产品质量的

4、管理和完善做出更加精准的决策。在互联网行业，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持。互联网行业主要特征之一是各种类型的信息和数据都呈现爆炸式增长，同时用户行为和网络中的社会群体变得更加多样化、复杂化。Facebook通过对海量社交网络数据与在线交易数据进行分析和挖掘，从而提供点对点的个性化广告投放策略，实现了广告份额翻番（2009年到2010年）、2010年到2011年增长95%,比Google的增速快了近3倍。百度通过搜集整理网络玩家搜索需求与热点，将用户人群细分，并对网络游戏的搜索行为数据提炼组织，建立用户行为数据库销售给网络游戏运营商，创造了以数据销售为主，

5、广告服务为辅的双轨模式。在金融行业，对大数据的分析可以为金融机构实现快速科学决策与服务创新提供支撑。金融行业的信息化程度高，数据量非常庞大，并且数据管理集中化，为大数据的分析与利用提供了良好的基础。中信银行信用卡中心通过部署大数据分析系统，实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升，每次营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天，交易量增加65%,不良贷款比率同比减少了0.76%0在电信行业，对大数据的分析可以使营销策略和产品设计更加精准，帮助运营商从数据流量中获益、向智能管道转型。近些年由于无线上网和智能手机的推广，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。同时电信业面临着

6、市场饱和度高、产甜服务同质化明显、从快速增长的数据流量业务屮获利有限的业务挑战，迫切需要通过新的技术手段突破现状。中国联通通过部署大数据组织与管理系统，使得用户记录10分钟内可查询，并使在几千亿条记录当中检索的时间缩短到一秒钟内，提高了对客户投诉的反馈效率和质量，增强了客户服务满意度。数据资产化+决策智能化人数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。数据资产化。信息部门将从“成本中心”转向“利润中心”。在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。有些公司的数据相対于其他公司更多，使其拥有更多获取数据潜在价值的可能，例如互联网领域与金融领域。拥冇数据的规模、活性，以

7、及收集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略。这意味着巨大的投资回报，因此企业的IT部门将从“成本中心”转变为“利润中心”，而数据将成为企业的核心资产。决策智能化。企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。智能化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市