数据化转型 要找准方向

书名:《数据化转型:从0到1成为数据独角兽》

作者:托马斯·达文波特

出版社:浙江人民出版社

曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学等名校任教,出任过美国知名商学院巴布森学院教授,提出了流程再造、知识管理、注意力经济三大运动的全球最卓越的商业思想家之一的托马斯·达文波特,在其所着的《数据化转型:从0到1成为数据独角兽》一书中,提出了一个有意思的设问:如果企业对大数据的前景感兴趣,希望启动数据化转型,发挥大数据的潜力,是需要聘请数据科学家组成团队,还是为企业的数据中心购买大规模的Hadoop集群,抑或是拷贝网上产生的数据,再存储到自己的数据中心?

这个设问没有唯一的标准化答案。大数据毫无疑问可以降低企业运行的成本,可以缩短完成计算任务,减少推出新产品和新服务所需的时间,还能通过更加有效的数据分析以提高企业决策水平。达文波特认为,大数据可以实现方方面面的目标,但企业启动数据化转型的起步阶段,必须弄清楚转型目标和方向,由此来决定谁来牵头大数据项目,大数据如何在企业中获得运用,以及如何进行有效的管理。

如果企业数据化转型的目标就是为了降低成本,引进大数据工具会使之变得简单易行。《数据化转型:从0到1成为数据独角兽》书中举出了美国合众银行(US Bank)购买Hadoop集群降低成本的案例,进行了集体解说。大数据工具的第二大共同目标是,缩减完成特定程序所必需的时间。比如梅西百货就引进了大数据工具,使之商品定价优化应用程序得以更好的运行,将大规模分析计算的时间从过去的几小时降低到了几秒钟,所经营的7300万个产品的定价总时间被缩减到1个多小时。

利用大数据研发新产品和服务的成功案例,包括领英、谷歌等。实际上,通用电气公司等传统企业也通过大数据技术,使得工业产品的服务合同和维护周期得到了更好维护。书中在谈到通过大数据做好企业内部决策时,谈到了美国联合健康集团的例子,该集团将电话数据变成文本,然后使用自然语言处理软件进行分析,这样一来可以更好地把握客户的真实意图,识别出不满意的客户,为企业业务运行提高质量服务。作者还指出,美国富国银行、美国银行、发现卡信用公司都在使用大数据以更好地维护客户关系。

在大数据转型中,应当迅速行动,还是与竞争对手保持统一步调,或者采用相对稳健的节奏?作者认为,问题的答案取决于企业所处的行业、大数据竞争对手的动作、企业想在技术上实现的创新程度以及财力水平等因素。稳健、保守的选择,在很多情况下也是可行的,比如企业规模不大,也没有足够财力和人力配备来处理大量数据,完全可以向埃森哲、IBM等大数据服务平台企业购买服务。适度积极的方式,是将大数据应用局限在主要的业务方向,这种情况下适用于企业愿意与竞争对手保持统一步调。至于快速、积极的方式,则适用于技术迭代很快,大数据竞争激烈的行业领域。

本书指出,大数据应用的核心不在于数据的数量之大,而是要致力于寻找能够将数据转化为新观点、新创意或商业价值的契合点——携手大数据同行,就要找到最合理、最经济的方式。

书中分析了大数据应用而已经扩散到的诸多领域,以及因此搭建的场景,认为所有运输行业、销售行业、使用机械的行业、销售或使用内容的行业、提供服务的行业、拥有实体设备的行业、与金钱密切相关的行业,都将被大数据应用深刻的改变。在企业内部,市场营销部门得以实现精准营销,销售部门能够更好的应用体量较小的结构化数据,供应链在纳入智能化传输与分析后让运转效率大大提升,而生产制造的智能化可以实现大规模定制,人力资源部门与大数据的拥抱将极大地改变目前的人力资源管理依赖于主观判断。

数据化转型,需要配置大数据文化。书中分析指出,大数据文化具有对现状的紧迫感、重视创新和探索、相信技术是突破的源泉、具备奉献精神、实现扁平化管理以及精英式管理等五大特征,这些与一般企业模式存在契合,但仍有较大分歧,需要通过有效优化来确保大数据文化内嵌至企业。除此之外,数据化转型还应加速推进数据分享,这不仅表现为企业内部要打破信息孤岛,实现广泛的数据分享,而且应促进内外数据共享。