文|帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院 李向川

“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞，從2012年開(kāi)始，成了時(shí)髦、高端、創(chuàng)新的代名詞，一直火到2015年初。2015年開(kāi)始，“大數(shù)據(jù)”一邊被人耳熟能詳，一邊又成了讓人嗤之以鼻的詞匯。如果業(yè)內(nèi)人士，關(guān)注 Gartner 的技術(shù)成熟度報(bào)告的朋友，會(huì)有清晰的了解，2015年正是“大數(shù)據(jù)技術(shù)”的泡沫破裂期。從2016年到現(xiàn)在的2017年，廠商和相關(guān)技術(shù)供應(yīng)商不斷完善自己的產(chǎn)品，加上用戶需求的明確，產(chǎn)品在設(shè)計(jì)和使用場(chǎng)景上趨于成熟，“大數(shù)據(jù)技術(shù)”正在穩(wěn)步爬升。那么“企業(yè)大數(shù)據(jù)”和“大數(shù)據(jù)”到底有什么關(guān)系？““企業(yè)大數(shù)據(jù)”它從哪里來(lái)，這里，我們從這兩方面聊聊“企業(yè)大數(shù)據(jù)”。

1 企業(yè)大數(shù)據(jù)，你到底是什么

1.1我們先來(lái)看看主流的大數(shù)據(jù)概念。

IBM提出大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

由我們帆軟研究院總結(jié)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)一般指數(shù)據(jù)量級(jí)非常大，常規(guī)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析能力無(wú)法滿足要求的數(shù)據(jù)。同時(shí)，“大數(shù)據(jù)”的“數(shù)據(jù)處理能力”是相對(duì)的，是不斷提高的，隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，今天的大數(shù)據(jù)會(huì)成為明天的小數(shù)據(jù)。

1.2 我們的企業(yè)大數(shù)據(jù)，是個(gè)什么概念

前面提到的這些大數(shù)據(jù)，對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，都是外部大數(shù)據(jù)。當(dāng)前大家所說(shuō)的“利用大數(shù)據(jù)來(lái)做某某事”，一般都指的是利用外部大數(shù)據(jù)。從帆軟研究院的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，當(dāng)前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多在“富數(shù)據(jù)”行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電信企業(yè)、電商、金融服務(wù)業(yè)。而廣大非超大型的大中小型企業(yè)，并不一定擁有這樣的“富數(shù)據(jù)”的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。但針對(duì)企業(yè)外部的大數(shù)據(jù)，有些開(kāi)放的數(shù)據(jù)我們還是可以通過(guò)技術(shù)手段獲取和使用的。

每個(gè)企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)和管理中都產(chǎn)生數(shù)據(jù)。比如考勤數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、銷售行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、采購(gòu)數(shù)據(jù)人力資源數(shù)據(jù)等等。企業(yè)大數(shù)據(jù)是指全面記錄企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理活動(dòng)的數(shù)據(jù)。

我們這個(gè)定義，是從企業(yè)實(shí)踐應(yīng)用角度出發(fā)的，不過(guò)分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量，即使數(shù)據(jù)不多，依然是企業(yè)大數(shù)據(jù)的一個(gè)組織部分。我們主要重視數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)范圍的全面性。在企業(yè)數(shù)據(jù)化經(jīng)營(yíng)和管理中，只有全面的、相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用。

1.3 再談?wù)剶?shù)據(jù)的價(jià)值密度概念

在 IBM 對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義“5V”中，有個(gè)Value（低價(jià)值密度）,外部大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量和信息量非常大，但內(nèi)容不聚焦，對(duì)單個(gè)企業(yè)來(lái)講，價(jià)值含量低。而我們的企業(yè)大數(shù)據(jù)每一條記錄都和企業(yè)高度相關(guān)，都可能蘊(yùn)含巨大信息量，價(jià)值密度高，需要企業(yè)更加重視。從另一方面來(lái)說(shuō)，企業(yè)大數(shù)據(jù)是我們當(dāng)前能快速挖掘利用，能高效分析，支撐決策管理的數(shù)據(jù)；而外部讀數(shù)據(jù)，或許更適合我們發(fā)現(xiàn)商機(jī)和商業(yè)模式，對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理，效果不一定可觀，甚至難以支撐經(jīng)營(yíng)管理決策。

2 企業(yè)大數(shù)據(jù)，你從哪來(lái)

企業(yè)大數(shù)據(jù)主要來(lái)自日常工作活動(dòng)。企業(yè)管理信息系統(tǒng)里，各個(gè)崗位管理者都有數(shù)據(jù)清單。下面是常見(jiàn)部門崗位數(shù)據(jù)清單舉例。我們看到人力資源管理、財(cái)務(wù)管理、銷售管理等業(yè)務(wù)相關(guān)的部門，都有這類數(shù)據(jù)清單。如果企業(yè)不能快速提供這些數(shù)據(jù)，那就說(shuō)明這個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)化管理存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)源管理不足。

2.2 企業(yè)數(shù)據(jù)源頭管理需要系統(tǒng)化

同行或者潛在市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，比如競(jìng)品信息、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手活動(dòng)信息、潛在客戶名單、客戶內(nèi)部決策流程等，需要銷售人員主動(dòng)去外部采集。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量完全依賴于銷售人員的積極性和主動(dòng)性。

企業(yè)需要建立管理制度，落實(shí)管理流程，來(lái)確保相關(guān)人員采集數(shù)據(jù)的積極性和準(zhǔn)確性。比如一定程度上關(guān)聯(lián)KPI，或者進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)性措施。為什么企業(yè)大數(shù)據(jù)管理不能僅僅依賴于個(gè)人的積極性和主動(dòng)性呢？因?yàn)椴煌膯T工基于不同的資源和個(gè)人利益，會(huì)帶來(lái)不同的結(jié)果。企業(yè)要想構(gòu)建比較完善的企業(yè)大數(shù)據(jù)，必須要系統(tǒng)化地管理。

企業(yè)建立相關(guān)管理制度，一方面落實(shí)到人，讓數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人對(duì)自己所負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)有質(zhì)量意識(shí)；另一方面，在內(nèi)部管理上，要建立不斷完善的活動(dòng)與數(shù)據(jù)更新的聯(lián)動(dòng)機(jī)制。這些需要在內(nèi)部管理制度、崗位要求、任務(wù)說(shuō)明、流程要求等方面作數(shù)據(jù)管理的規(guī)范性要求。

一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)可以先自行建立簡(jiǎn)略的數(shù)據(jù)管理的的相關(guān)管理制度，也可以咨詢帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院等專業(yè)的數(shù)據(jù)化管理研究機(jī)構(gòu)，提供方法支持和可借鑒的標(biāo)準(zhǔn)化模板，以及借鑒其他成功的數(shù)據(jù)化管理項(xiàng)目實(shí)施案例。

2.3 企業(yè)大數(shù)據(jù)的分類

企業(yè)大數(shù)據(jù)更多關(guān)注的是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，是指企業(yè)自主擁有的，具有“自主產(chǎn)權(quán)”的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)主動(dòng)合法采集的、外部采購(gòu)的、第三方合作的，以及政府等機(jī)構(gòu)公開(kāi)的、無(wú)償使用的。

我們從數(shù)據(jù)所描述的“主體”上，把企業(yè)大數(shù)據(jù)分成兩大類。

第一類，是資源信息數(shù)據(jù)。資源信息數(shù)據(jù)是“靜態(tài)數(shù)據(jù)”，記錄企業(yè)相關(guān)內(nèi)外部資源主體的相關(guān)信息。企業(yè)的資源包括人、財(cái)、物和信息四大類資源。舉2個(gè)資源信息數(shù)據(jù)的例子。

第二類，是資源活動(dòng)記錄數(shù)據(jù)，指得是公司經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)所必然牽動(dòng)的數(shù)據(jù)。比如，考勤數(shù)據(jù)、銷售交易數(shù)據(jù)，這些都是資源活動(dòng)，具有極強(qiáng)的時(shí)效性，我們稱之為“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)”。舉2個(gè)資源活動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的例子。

2.4 企業(yè)大數(shù)據(jù)的六大主要來(lái)源

為了企業(yè)構(gòu)筑更加完整、全面的數(shù)據(jù)源頭，我們從數(shù)據(jù)描述對(duì)象與企業(yè)的關(guān)系角度，以及動(dòng)態(tài)和靜態(tài)信息來(lái)進(jìn)行分類，企業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源主要有六大類。

企業(yè)資源的信息數(shù)據(jù)（靜態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)資源活動(dòng)的記錄數(shù)據(jù)（動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所接觸外部資源的信息數(shù)據(jù)（靜態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)觀測(cè)到相關(guān)資源活動(dòng)的記錄數(shù)據(jù)（動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)）；

企業(yè)主動(dòng)采集或者采購(gòu)的外部數(shù)據(jù)（靜態(tài)+動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù) ）；

外部開(kāi)放數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)資源（靜態(tài)+動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)）。

如果企業(yè)能夠堅(jiān)持3~5年持續(xù)收集、處理數(shù)據(jù)，甚至主動(dòng)采集市場(chǎng)上的調(diào)研數(shù)據(jù)，那么企業(yè)就能不斷感知公司內(nèi)部和外部市場(chǎng)的變化，隨時(shí)調(diào)整公司內(nèi)部管理，以及產(chǎn)品線、銷售策略，品牌策略，讓大企業(yè)有具有敏銳的感知力和高效的行動(dòng)力，做到“春江水暖鴨先知”。

有一類重要的企業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源，不是來(lái)自企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)，帆軟研究院稱之為“外部公共開(kāi)放數(shù)據(jù)資源”。外部公共開(kāi)放數(shù)據(jù)資源，包括政府公布的人口數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的研究數(shù)據(jù)等。

企業(yè)制定戰(zhàn)略、研究投資等方面是，需要考慮深度分析這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一般都有固定的開(kāi)放平臺(tái)，包括國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、權(quán)威數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)網(wǎng)站、官方媒體等。尤其是貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)中心，有眾多公共開(kāi)放數(shù)據(jù)資源，同時(shí)也有不少可交易的企業(yè)數(shù)據(jù)。其中，人口數(shù)據(jù)對(duì)于大多數(shù)公司制定發(fā)展戰(zhàn)略、確定年度目標(biāo)有重要參考意義。

外部公共開(kāi)放數(shù)據(jù)雖然在逐年增加，大基本保持平穩(wěn)，統(tǒng)計(jì)方法基本不變。企業(yè)如果需要，應(yīng)該積極主動(dòng)的去利用這些數(shù)據(jù)。

3 我們?cè)撛趺醋觯毫⒓撮_(kāi)始積累企業(yè)大數(shù)據(jù)

從帆軟研究院過(guò)去3年多的調(diào)研來(lái)看，企業(yè)不舍得投資管理信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)積累，主因是沒(méi)有充分認(rèn)識(shí)到這些業(yè)務(wù)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理的數(shù)據(jù)的價(jià)值，不知道數(shù)據(jù)有什么用。當(dāng)前，企業(yè)中還是實(shí)用主義至上，企業(yè)管理者當(dāng)前看不到數(shù)據(jù)的價(jià)值，就不注重?cái)?shù)據(jù)的收集和管理?？梢哉f(shuō)，這是企業(yè)管理者“短視”導(dǎo)致的必然結(jié)果，同時(shí)也為未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)力不足留下隱患。

其實(shí)，我們企業(yè)不是沒(méi)有數(shù)據(jù)，而是沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。我們不可能分析和挖掘沒(méi)有的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在不積累數(shù)據(jù)，會(huì)陷入“先有雞還是先有蛋”的怪圈。未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境完全不同以往，靠經(jīng)驗(yàn)做決策風(fēng)險(xiǎn)非常高，企業(yè)需要積累數(shù)據(jù)，“以史為鑒”，避免“重蹈覆轍”，做到“心中有數(shù)”。

根據(jù)管理學(xué)大師彼得·德魯克的經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)最大的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于外部和內(nèi)部環(huán)境的不確定性，越是復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，企業(yè)要想持續(xù)經(jīng)營(yíng)就越加需要注重確定性，而提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理確定性的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)。

企業(yè)數(shù)據(jù)化管理做不成，是有方法診斷“病因”的，我們主要從“不會(huì)”和“不為”兩個(gè)方面診斷。

一是：不會(huì)。確實(shí)，大數(shù)據(jù)概念太新，相關(guān)知識(shí)、書籍 、培訓(xùn)課程不足，問(wèn)題客觀存在。同時(shí)，我們也應(yīng)該看到，帆軟等大數(shù)據(jù)分析解決方案服務(wù)商，探索在前，有成功經(jīng)驗(yàn)可以借鑒。

二是：不為。我們需要繞過(guò)最大阻力：“你不可能叫醒一個(gè)裝睡的人”，很難教會(huì)一家不愿意推數(shù)據(jù)化管理的企業(yè)。企業(yè)的大數(shù)據(jù)積累和沉淀需要企業(yè)全員的數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)意識(shí)。如果中層管理者和基層員工缺乏數(shù)據(jù)思維和意識(shí)，企業(yè)高層難以推動(dòng)。

最后，筆者整理總結(jié)了一張圖，方便大家系統(tǒng)了解“企業(yè)大數(shù)據(jù)”。

參考資料：[1] 趙興峰. 企業(yè)數(shù)據(jù)化管理變革[M]. 電子工業(yè)出版社, 2016.