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基于平臺(tái)的量化分析

大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)直覺(jué)，首先要做的是量化分析。企業(yè)管理學(xué)界因觀點(diǎn)不同而分為眾多派系，但是“不會(huì)量化就無(wú)法管理”的理念卻是共識(shí)。這一共識(shí)足以解釋近年來(lái)的數(shù)字大爆炸為何無(wú)比重要。有了大數(shù)據(jù)，管理者可以將一切量化，從而對(duì)公司業(yè)務(wù)盡在掌握，進(jìn)而提升決策質(zhì)量和業(yè)績(jī)表現(xiàn)。

企業(yè)管理者對(duì)大數(shù)據(jù)量化分析，要從思維模式轉(zhuǎn)變開(kāi)始。業(yè)內(nèi)專(zhuān)家指出，首先，要養(yǎng)成思維習(xí)慣：“數(shù)據(jù)怎么說(shuō)?”每當(dāng)遇到重大決策的時(shí)候，要緊跟著這個(gè)問(wèn)題進(jìn)一步問(wèn)：“根據(jù)這些數(shù)據(jù)能得出什么分析結(jié)果?”企業(yè)管理層的思維變化也會(huì)提高企業(yè)員工對(duì)大數(shù)據(jù)管理的執(zhí)行力。其次，企業(yè)管理者要允許數(shù)據(jù)做主。如果企業(yè)員工用來(lái)自一線的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，推翻資深高管的直覺(jué)判斷，這將是改變企業(yè)決策文化的最大力量�；�于規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)量做出合理的決策，中間需要很長(zhǎng)的分析過(guò)程。

此處的大數(shù)據(jù)的量化分析與傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)分析”有相同之處，大數(shù)據(jù)也力圖從數(shù)據(jù)中收集智慧，并將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)的優(yōu)勢(shì)。不同之處在于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量巨大、產(chǎn)生數(shù)據(jù)速度快、種類(lèi)多樣。當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)源具備這三個(gè)性質(zhì)的時(shí)候，它就形成一個(gè)平臺(tái)。那些天生帶有數(shù)字基因的企業(yè)，比如谷歌和亞馬遜，已然是大數(shù)據(jù)平臺(tái)。但是，對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)而言，運(yùn)用大數(shù)據(jù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的潛力可能更大。企業(yè)可以做精準(zhǔn)的量化和管理，做更可靠的預(yù)測(cè)和更明智的決策，可以在行動(dòng)時(shí)更有目標(biāo)、更有效率。這些都可以在一直以來(lái)由直覺(jué)而不是數(shù)據(jù)和理性主宰的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)。雖然感性的直覺(jué)和理性的數(shù)據(jù)是矛盾的，但是基于理性數(shù)據(jù)的感性判斷是可行的，特別是在企業(yè)運(yùn)營(yíng)層面。

和君咨詢集團(tuán)合伙人高級(jí)咨詢師許寧認(rèn)為，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)管理的影響暫時(shí)停留在業(yè)務(wù)層面，對(duì)內(nèi)部管理少一些。電信運(yùn)營(yíng)商、銀行、阿里巴巴這樣的平臺(tái)型的企業(yè)才有足夠的數(shù)據(jù)，才有希望利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理。許寧說(shuō)：“企業(yè)管理戰(zhàn)略層面越高，大數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)的價(jià)值比重越低�，F(xiàn)在來(lái)看，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)主要在運(yùn)營(yíng)層面。”在許寧看來(lái)，基于電信、銀行等大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)量化分析，可以勾畫(huà)出個(gè)人的形象，包括性格、氣質(zhì)、身高、體重等。隨著大數(shù)據(jù)的工具與理念的不斷傳播，許多深入人心的經(jīng)驗(yàn)的價(jià)值將被撼動(dòng)。伴隨商業(yè)世界其他一些深刻的變革，公司向“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型必將遭遇巨大的挑戰(zhàn)，它需要管理者具有放手讓“大數(shù)據(jù)說(shuō)話”的意識(shí)、對(duì)大數(shù)據(jù)量化分析的能力、利用大數(shù)據(jù)提升業(yè)績(jī)的管理能力。

大數(shù)據(jù)決定業(yè)績(jī)

如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升公司業(yè)績(jī)?各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的態(tài)度和應(yīng)用方法五花八門(mén)。但是，其中有一定的關(guān)聯(lián)性：越是那些自定義數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的公司、平臺(tái)型公司，越會(huì)客觀地衡量公司的財(cái)務(wù)與運(yùn)營(yíng)結(jié)果。

對(duì)航空服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)，時(shí)間的精準(zhǔn)就是優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，尤其是航班抵達(dá)時(shí)間精準(zhǔn)。美國(guó)一航空公司委托第三方調(diào)研公司Passur發(fā)現(xiàn)，大約10%的航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間與預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間相差10分鐘以上，30%的航班相差5分鐘以上。為了提高服務(wù)質(zhì)量，Passu公司通過(guò)搜集天氣、航班日程表等公開(kāi)數(shù)據(jù)，結(jié)合自己獨(dú)立收集的其他影響航班因素的非公開(kāi)數(shù)據(jù)，綜合預(yù)測(cè)航班到港時(shí)間。至今，Passur公司已經(jīng)擁有超過(guò)155處無(wú)源雷達(dá)接收站，每4.6秒就收集一次探測(cè)到的每架飛機(jī)的一系列信息，這會(huì)持續(xù)地帶來(lái)海量數(shù)據(jù)。使用Passur公司的服務(wù)后，這家航空公司大大縮短了飛機(jī)預(yù)測(cè)到達(dá)時(shí)間和實(shí)際抵達(dá)之間的時(shí)間差。Passur公司為航空公司依據(jù)它們提供的航班到達(dá)時(shí)間做計(jì)劃，已經(jīng)為每個(gè)機(jī)場(chǎng)每年節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。

大數(shù)據(jù)帶來(lái)更準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，更準(zhǔn)的預(yù)測(cè)帶來(lái)更佳的決策和管理，零售業(yè)也有這樣的案例。美國(guó)零售巨頭西爾斯公司收集其專(zhuān)售的三個(gè)品牌的客戶、產(chǎn)品以及銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，從這些海量信息中挖掘價(jià)值。大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值巨大，挖掘的困難也巨大：這些數(shù)據(jù)需要超大規(guī)模分析，且分散在不同品牌的數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，不僅數(shù)量龐大而且支離破碎。西爾斯公司需要八周時(shí)間才能制定出個(gè)性化的銷(xiāo)售方案，但往往做出來(lái)的時(shí)候，它已不再是最佳方案了。

西爾斯集團(tuán)開(kāi)始使用群集收集來(lái)自不同品牌的數(shù)據(jù)，并在群集上直接分析數(shù)據(jù)，而不是像以前那樣先存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。為了避免浪費(fèi)時(shí)間，西爾斯集團(tuán)先把來(lái)自各處的數(shù)據(jù)分析之后再做合并，這種調(diào)整讓公司的推銷(xiāo)方案更快、更精準(zhǔn)。

Passur公司和西爾斯控股的例子展示了大數(shù)據(jù)的威力它帶來(lái)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)、更高明的決策、更恰當(dāng)?shù)牟僮鳌．?dāng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理的時(shí)候，它讓我們了解為什么一家汽車(chē)制造商的產(chǎn)品故障率突然飆升;它可以持續(xù)詳細(xì)調(diào)查和處理幾百萬(wàn)人的醫(yī)保狀況;它還可以基于產(chǎn)品特性的數(shù)據(jù)集，為在線銷(xiāo)售做出更好的預(yù)測(cè)和規(guī)劃。大數(shù)據(jù)在其他行業(yè)的應(yīng)用也同樣成效顯著，無(wú)論金融業(yè)、旅游、博彩業(yè)還是機(jī)械維修，在市場(chǎng)推廣、人力資源管理方面也都有極大的功用。

當(dāng)然，基于大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的管理也有很多挑戰(zhàn)。調(diào)整領(lǐng)導(dǎo)力、人才、技術(shù)、決策、文化才能應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。領(lǐng)導(dǎo)層利用數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)清晰的目標(biāo)，可以準(zhǔn)確地知道自己定義的成功究竟是什么。有目標(biāo)也要有執(zhí)行，隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越廉價(jià)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)、視覺(jué)化、系統(tǒng)化人才變得越來(lái)越昂貴。優(yōu)秀的人才要能夠處理海量、高速率、多樣化的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公司要問(wèn)自己的第一個(gè)問(wèn)題，不是“我們?cè)趺聪?”而應(yīng)該是“我們知道什么?”這要求企業(yè)不能再跟著感覺(jué)走。

企業(yè)只有找到將數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)技能完美結(jié)合的方式，才能打敗對(duì)手。不是所有的贏家都會(huì)將大數(shù)據(jù)用于其決策制定，但數(shù)據(jù)告訴我們，這樣確實(shí)勝算最大。