成本領(lǐng)先戰(zhàn)略、差異化戰(zhàn)略、集中化戰(zhàn)略是企業(yè)在市場競爭中可選取的三大戰(zhàn)略。在信息大爆炸時(shí)代，第四種競爭戰(zhàn)略大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略成為原三大競爭戰(zhàn)略的支撐。
大數(shù)據(jù)變革企業(yè)決策
傳統(tǒng)的企業(yè)管理流程是出現(xiàn)問題、邏輯分析、找出因果關(guān)系、提出解決方案，使問題企業(yè)成為優(yōu)秀企業(yè)，這是逆向思維模式。大數(shù)據(jù)競爭戰(zhàn)略咨詢流程是收集數(shù)據(jù)、量化分析、找出相互關(guān)系、提出優(yōu)化方案，使企業(yè)從優(yōu)秀到卓越，是正向思維模式。
“數(shù)據(jù)是未來競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)，將是重要的資源。”3月9日，IBM CEO羅睿蘭在非營利組織外交關(guān)系協(xié)會舉辦的一次活動(dòng)上表示，“云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)正快速發(fā)展，這樣的技術(shù)進(jìn)展將改變企業(yè)運(yùn)營的方方面面。”羅睿蘭認(rèn)為，大數(shù)據(jù)將改變企業(yè)決策、價(jià)值創(chuàng)造和價(jià)值實(shí)現(xiàn)的方式。
現(xiàn)在管理咨詢界奉行的“謀劃”、“憑感覺”式的企業(yè)管理就是要領(lǐng)導(dǎo)者和經(jīng)理人員根據(jù)他們的主觀視角和經(jīng)驗(yàn)來看待信息。目前，即使是在以科學(xué)性為導(dǎo)向的領(lǐng)域，決策仍然基于固定的看法。羅睿蘭表示：“以后，更多的決策將基于大數(shù)據(jù)分析而不是個(gè)人直覺。” 羅睿蘭認(rèn)為，隨著信息越來越多，如果能合理地利用數(shù)據(jù)，企業(yè)決策將更好、更客觀。IBM與美國孟菲斯警察局合作進(jìn)行的一個(gè)項(xiàng)目“利用數(shù)據(jù)歷史減少犯罪”就是一個(gè)很好的例子。該項(xiàng)目分析發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)奸案和戶外付費(fèi)電話之間存在關(guān)聯(lián)。因此，警方?jīng)Q定將付費(fèi)電話轉(zhuǎn)移至室內(nèi)，這使得強(qiáng)奸案的發(fā)案率降低了30%。羅睿蘭進(jìn)一步表示，要想合理利用大數(shù)據(jù)，思維方式需要轉(zhuǎn)變。
大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變是放棄對因果關(guān)系的探尋，取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系，這是舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中的描述。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這與現(xiàn)有科學(xué)研究思維慣例不同，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提供了全新的模式。舍恩伯格指出大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)思維變化：隨機(jī)樣本到全體數(shù)據(jù);精確性到混雜性，尤其是大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效;因果關(guān)系到相關(guān)關(guān)系。
大數(shù)據(jù)的技術(shù)挑戰(zhàn)顯而易見，但其帶來的管理挑戰(zhàn)更為艱巨要從高管團(tuán)隊(duì)的角色轉(zhuǎn)變開始。大數(shù)據(jù)最重要的就是它會直接影響企業(yè)怎樣做決策、誰來做決策。在今天的整個(gè)商業(yè)世界中，人們?nèi)匀桓嘁蕾噦€(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂且沒有被數(shù)字化的時(shí)代，讓身居高位的人做決策是符合實(shí)際情況的。這種決策者和決策過程是直覺主義流派，現(xiàn)在這種方式遭遇了大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
基于平臺的量化分析
大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)直覺，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“不會量化就無法管理”的理念卻是共識。這一共識足以解釋近年來的數(shù)字大爆炸為何無比重要。有了大數(shù)據(jù)，管理者可以將一切量化，從而對公司業(yè)務(wù)盡在掌握，進(jìn)而提升決策質(zhì)量和業(yè)績表現(xiàn)。
企業(yè)管理者對大數(shù)據(jù)量化分析，要從思維模式轉(zhuǎn)變開始。業(yè)內(nèi)專家指出，首先，要養(yǎng)成思維習(xí)慣：“數(shù)據(jù)怎么說?”每當(dāng)遇到重大決策的時(shí)候，要緊跟著這個(gè)問題進(jìn)一步問：“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提高企業(yè)員工對大數(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)員工用來自一線的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，推翻資深高管的直覺判斷，這將是改變企業(yè)決策文化的最大力量?；谝?guī)模龐大的數(shù)據(jù)量做出合理的決策，中間需要很長的分析過程。
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。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。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。但是，對于傳統(tǒng)企業(yè)而言，運(yùn)用大數(shù)據(jù)獲得競爭優(yōu)勢的潛力可能更大。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由直覺而不是數(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)營層面。
和君咨詢集團(tuán)合伙人高級咨詢師許寧認(rèn)為，大數(shù)據(jù)對企業(yè)管理的影響暫時(shí)停留在業(yè)務(wù)層面，對內(nèi)部管理少一些。電信運(yùn)營商、銀行、阿里巴巴這樣的平臺型的企業(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)營管理。許寧說：“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)在來看，大數(shù)據(jù)對企業(yè)的貢獻(xiàn)主要在運(yùn)營層面。”在許寧看來，基于電信、銀行等大數(shù)據(jù)平臺，通過量化分析，可以勾畫出個(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)說話”的意識、對大數(shù)據(jù)量化分析的能力、利用大數(shù)據(jù)提升業(yè)績的管理能力。
大數(shù)據(jù)決定業(yè)績
如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升公司業(yè)績?各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)的態(tài)度和應(yīng)用方法五花八門。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、平臺型公司，越會客觀地衡量公司的財(cái)務(wù)與運(yùn)營結(jié)果。
對航空服務(wù)業(yè)來說，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公司通過搜集天氣、航班日程表等公開數(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數(shù)據(jù)，綜合預(yù)測航班到港時(shí)間。至今，Passur公司已經(jīng)擁有超過155處無源雷達(dá)接收站，每4.6秒就收集一次探測到的每架飛機(jī)的一系列信息，這會持續(xù)地帶來海量數(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)場每年節(jié)省數(shù)百萬美元。
大數(shù)據(jù)帶來更準(zhǔn)的預(yù)測，更準(zhǔn)的預(yù)測帶來更佳的決策和管理，零售業(yè)也有這樣的案例。美國零售巨頭西爾斯公司收集其專售的三個(gè)品牌的客戶、產(chǎn)品以及銷售數(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)庫與數(shù)據(jù)倉庫中，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)性化的銷售方案，但往往做出來的時(shí)候，它已不再是最佳方案了。
西爾斯集團(tuán)開始使用群集收集來自不同品牌的數(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)倉庫。為了避免浪費(fèi)時(shí)間，西爾斯集團(tuán)先把來自各處的數(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)的威力它帶來更準(zhǔn)確的預(yù)測、更高明的決策、更恰當(dāng)?shù)牟僮?。?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，為在線銷售做出更好的預(yù)測和規(guī)劃。大數(shù)據(jù)在其他行業(yè)的應(yīng)用也同樣成效顯著，無論金融業(yè)、旅游、博彩業(yè)還是機(jī)械維修，在市場推廣、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)、視覺化、系統(tǒng)化人才變得越來越昂貴。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)的公司要問自己的第一個(gè)問題，不是“我們怎么想?”而應(yīng)該是“我們知道什么?”這要求企業(yè)不能再跟著感覺走。
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，才能打敗對手。不是所有的贏家都會將大數(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。
