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你的企業(yè)能用數(shù)據(jù)致勝嗎在這樣的時代新疆企業(yè)管理培訓探討到
文章出處：m.ccanda.cn | 發(fā)布時間：2018/8/11 12:14:08 | 瀏覽次數(shù)：0
你的企業(yè)能用數(shù)據(jù)致勝嗎在這樣的時代新疆企業(yè)管理培訓探討到，新疆企業(yè)培訓一個企業(yè)利用數(shù)據(jù)推動和改造自身盈利水平的能力至關重要。羅蘭貝格將這種能力定名為“數(shù)商”。數(shù)商高，則企業(yè)能充分利用數(shù)據(jù)致勝;數(shù)商低，則企業(yè)終將迷失在大數(shù)據(jù)的浪潮之中。
大數(shù)據(jù)的先行者們已向后來人展示了這一點。對于著名的社交媒體公司Facebook來說，大數(shù)據(jù)早已是其企業(yè)戰(zhàn)略實現(xiàn)過程中最強力的助推器。該公司通過內部發(fā)展和兼并并購構筑大數(shù)據(jù)能力，形成AI Lab基礎平臺部門以及散落于各業(yè)務小組的數(shù)據(jù)應用方的組織架構。將大數(shù)據(jù)應用嵌入到提升用戶體驗/粘度以及提升廣告投放效率的方方面面，利用可視化數(shù)據(jù)調用工具，所有項目可隨意按需使用數(shù)據(jù)。
如今，大數(shù)據(jù)已不再是數(shù)字/互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)先行者們的專利，正逐步演進到傳統(tǒng)行業(yè)，例如汽車行業(yè)、金融業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、消費品行業(yè)等，被更廣泛的企業(yè)所重視。
2014年底，一份由Forbes發(fā)起，針對全球296位年收入超過10億美元的大型企業(yè)的高層人員進行的調查顯示，超過69%的CEO和34%的CMO(首席營銷官)認為公司在營銷活動上浪費著資金。雖然要精確定位那部分被浪費的廣告費是個一直以來的難題，但Forbes的調查亦顯示，了解“大數(shù)據(jù)”這一概念的企業(yè)管理人員更清楚地知道誰在購買他們的產(chǎn)品，同時也更明白這些消費者的喜好，相應地也更少認為他們的營銷費用被明顯浪費了。
營銷領域還僅僅只是大數(shù)據(jù)最易被人理解和接受的一隅。事實上，大數(shù)據(jù)可以影響企業(yè)的方方面面，比如生產(chǎn)環(huán)節(jié)的個性化和單體效率管理。伴隨著數(shù)據(jù)量的積累和數(shù)據(jù)拼圖的完善，不排除未來通過數(shù)據(jù)走勢來預測企業(yè)未來發(fā)展的可能。那么究竟該如何提升數(shù)商?提高數(shù)據(jù)處理的技術能力?升級數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)?我們認為，遠不止如此。企業(yè)應將大數(shù)據(jù)視為新的企業(yè)運營模式的變革潮流，并找到一種行之有效的“沖浪”方式。在扎實的理論和大量的項目經(jīng)驗基礎上，我們發(fā)現(xiàn)，找準行業(yè)和企業(yè)自身的應用節(jié)奏，由此建立自身的大數(shù)據(jù)分析應用體系，是企業(yè)推動DT時代運營模式革新的最佳辦法。
該體系從三個維度入手：首先，確立以應用為導向的大數(shù)據(jù)價值觀，面向數(shù)據(jù)應用而非面向數(shù)據(jù)，設計整體機制保障，從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中攫取價值黃金，而非漫無目的地從IT干起;其次，企業(yè)還應關注在大數(shù)據(jù)生態(tài)體系下的數(shù)據(jù)能力的培養(yǎng);另外，梳理和積累適用于自身的大數(shù)據(jù)業(yè)務場景庫及分析模型庫。
何謂應用導向的價值觀?即充分意識到，企業(yè)大數(shù)據(jù)分析體系應圍繞企業(yè)價值為核心，以應用為導向，形成業(yè)務對應于數(shù)據(jù)的切實可行的運轉機制。
企業(yè)的所有活動以實現(xiàn)企業(yè)價值為核心，大數(shù)據(jù)活動亦不能例外。牢記在心的，應是如何利用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)創(chuàng)造價值，而不是模糊遠景感召下的無謂投入。在此基礎上還應明確，企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用應以實際應用為導向，其最終目的是將數(shù)據(jù)分析轉化為生產(chǎn)力。換句話說，企業(yè)應從實際待解決的業(yè)務問題出發(fā)，對應到數(shù)據(jù)予以解答，并最終落實回應用場景。要使大數(shù)據(jù)成為一種產(chǎn)出的科學，不是“啤酒+尿不濕”偶爾的靈光一閃，也不是偏頗的調研數(shù)據(jù)主觀總結，則要形成穩(wěn)定的運轉機制，建立可以復制的大數(shù)據(jù)方法框架，以及配套的組織、流程、技術的支撐體系，以容納不斷推陳出新的應用主題的處理。
正確認識對大數(shù)據(jù)的應用問題之后，則需著手培養(yǎng)數(shù)據(jù)能力。融入大數(shù)據(jù)的生態(tài)體系是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的必由之路，在數(shù)據(jù)生態(tài)體系之下進一步提升數(shù)據(jù)多元化能力、數(shù)據(jù)結構化能力以及數(shù)據(jù)個性化能力。
在當前并未充分形成市場流動的數(shù)據(jù)條件下，絕大多數(shù)企業(yè)必須通過積極參與和融入數(shù)據(jù)生態(tài)體系來利用大數(shù)據(jù)。在生態(tài)體系中，外部數(shù)據(jù)源、業(yè)務指導和技術專家是企業(yè)需要重點聯(lián)合的對象。企業(yè)首先需充分集成自有數(shù)據(jù)(如消費者購買信息、登記信息、會員卡信息、登陸信息等等)，并在數(shù)據(jù)生態(tài)的基礎上，按業(yè)務需要明確所需外部數(shù)據(jù)源，通過交易、項目合作、數(shù)據(jù)交換、開放賬號等方式豐富自身數(shù)據(jù)體系，形成數(shù)據(jù)鏈條。
而且事實上，80%以上的數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù)，例如客戶在社交網(wǎng)絡上對企業(yè)產(chǎn)品服務的評價互動、聊天記錄、評論、圖片、語音等。這些復雜多樣、散布各處、沒有規(guī)律的數(shù)據(jù)中往往蘊含大量有價值的信息，企業(yè)可從中窺見客戶對產(chǎn)品、品牌的印象，客戶自身的喜好特點等等內容。通過Machine Learning技術實現(xiàn)文本、圖像和語音信息的結構化，抓取、挖掘、整理出這些數(shù)據(jù)中反映出的有效信息，是企業(yè)為數(shù)據(jù)洞察提供輸入的重要能力之一。
大數(shù)據(jù)最終轉化為生產(chǎn)力，還需落實到具體的業(yè)務場景之中，形成企業(yè)自己的基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務應用庫和分析模型庫，以真實找到數(shù)據(jù)助力點。企業(yè)戰(zhàn)略的實現(xiàn)寓于各種業(yè)務與生產(chǎn)活動之中，大數(shù)據(jù)的應用亦應著力于此。以我們的項目經(jīng)驗來看，建立業(yè)務應用庫，須掃描企業(yè)的生產(chǎn)及經(jīng)營過程，識別大數(shù)據(jù)適用的業(yè)務場景，使用標準格式進行業(yè)務用例的統(tǒng)一記錄。其內容包括場景描述、大數(shù)據(jù)的解決思路、數(shù)據(jù)來源、面向的用戶、獲益方式以及應用后效果評估方式。
在大數(shù)據(jù)適用的業(yè)務活動得到梳理后，進一步的工作即是分析模型的建立。業(yè)務應用庫與分析模型庫是多對多的關系，即一個業(yè)務用例可能對應于多個分析模型，例如客戶再購場景會用到客戶消費頻率模型以及客戶消費水平模型等等;一個分析模型也可應用于多個業(yè)務場景，例如客戶信用模型可用于信貸場景亦可用于賒買場景。分析模型庫的精進和完整，代表著企業(yè)釋放大數(shù)據(jù)潛能的程度。以上就是文章的全部內容就是新疆企業(yè)培訓介紹的，若有不足之處，請多包涵！僅供參考學習之用！
大數(shù)據(jù)的先行者們已向后來人展示了這一點。對于著名的社交媒體公司Facebook來說，大數(shù)據(jù)早已是其企業(yè)戰(zhàn)略實現(xiàn)過程中最強力的助推器。該公司通過內部發(fā)展和兼并并購構筑大數(shù)據(jù)能力，形成AI Lab基礎平臺部門以及散落于各業(yè)務小組的數(shù)據(jù)應用方的組織架構。將大數(shù)據(jù)應用嵌入到提升用戶體驗/粘度以及提升廣告投放效率的方方面面，利用可視化數(shù)據(jù)調用工具，所有項目可隨意按需使用數(shù)據(jù)。
如今，大數(shù)據(jù)已不再是數(shù)字/互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)先行者們的專利，正逐步演進到傳統(tǒng)行業(yè)，例如汽車行業(yè)、金融業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、消費品行業(yè)等，被更廣泛的企業(yè)所重視。
2014年底，一份由Forbes發(fā)起，針對全球296位年收入超過10億美元的大型企業(yè)的高層人員進行的調查顯示，超過69%的CEO和34%的CMO(首席營銷官)認為公司在營銷活動上浪費著資金。雖然要精確定位那部分被浪費的廣告費是個一直以來的難題，但Forbes的調查亦顯示，了解“大數(shù)據(jù)”這一概念的企業(yè)管理人員更清楚地知道誰在購買他們的產(chǎn)品，同時也更明白這些消費者的喜好，相應地也更少認為他們的營銷費用被明顯浪費了。
營銷領域還僅僅只是大數(shù)據(jù)最易被人理解和接受的一隅。事實上，大數(shù)據(jù)可以影響企業(yè)的方方面面，比如生產(chǎn)環(huán)節(jié)的個性化和單體效率管理。伴隨著數(shù)據(jù)量的積累和數(shù)據(jù)拼圖的完善，不排除未來通過數(shù)據(jù)走勢來預測企業(yè)未來發(fā)展的可能。那么究竟該如何提升數(shù)商?提高數(shù)據(jù)處理的技術能力?升級數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)?我們認為，遠不止如此。企業(yè)應將大數(shù)據(jù)視為新的企業(yè)運營模式的變革潮流，并找到一種行之有效的“沖浪”方式。在扎實的理論和大量的項目經(jīng)驗基礎上，我們發(fā)現(xiàn)，找準行業(yè)和企業(yè)自身的應用節(jié)奏，由此建立自身的大數(shù)據(jù)分析應用體系，是企業(yè)推動DT時代運營模式革新的最佳辦法。
該體系從三個維度入手：首先，確立以應用為導向的大數(shù)據(jù)價值觀，面向數(shù)據(jù)應用而非面向數(shù)據(jù)，設計整體機制保障，從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中攫取價值黃金，而非漫無目的地從IT干起;其次，企業(yè)還應關注在大數(shù)據(jù)生態(tài)體系下的數(shù)據(jù)能力的培養(yǎng);另外，梳理和積累適用于自身的大數(shù)據(jù)業(yè)務場景庫及分析模型庫。
何謂應用導向的價值觀?即充分意識到，企業(yè)大數(shù)據(jù)分析體系應圍繞企業(yè)價值為核心，以應用為導向，形成業(yè)務對應于數(shù)據(jù)的切實可行的運轉機制。
企業(yè)的所有活動以實現(xiàn)企業(yè)價值為核心，大數(shù)據(jù)活動亦不能例外。牢記在心的，應是如何利用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)創(chuàng)造價值，而不是模糊遠景感召下的無謂投入。在此基礎上還應明確，企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用應以實際應用為導向，其最終目的是將數(shù)據(jù)分析轉化為生產(chǎn)力。換句話說，企業(yè)應從實際待解決的業(yè)務問題出發(fā)，對應到數(shù)據(jù)予以解答，并最終落實回應用場景。要使大數(shù)據(jù)成為一種產(chǎn)出的科學，不是“啤酒+尿不濕”偶爾的靈光一閃，也不是偏頗的調研數(shù)據(jù)主觀總結，則要形成穩(wěn)定的運轉機制，建立可以復制的大數(shù)據(jù)方法框架，以及配套的組織、流程、技術的支撐體系，以容納不斷推陳出新的應用主題的處理。
正確認識對大數(shù)據(jù)的應用問題之后，則需著手培養(yǎng)數(shù)據(jù)能力。融入大數(shù)據(jù)的生態(tài)體系是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的必由之路，在數(shù)據(jù)生態(tài)體系之下進一步提升數(shù)據(jù)多元化能力、數(shù)據(jù)結構化能力以及數(shù)據(jù)個性化能力。
在當前并未充分形成市場流動的數(shù)據(jù)條件下，絕大多數(shù)企業(yè)必須通過積極參與和融入數(shù)據(jù)生態(tài)體系來利用大數(shù)據(jù)。在生態(tài)體系中，外部數(shù)據(jù)源、業(yè)務指導和技術專家是企業(yè)需要重點聯(lián)合的對象。企業(yè)首先需充分集成自有數(shù)據(jù)(如消費者購買信息、登記信息、會員卡信息、登陸信息等等)，并在數(shù)據(jù)生態(tài)的基礎上，按業(yè)務需要明確所需外部數(shù)據(jù)源，通過交易、項目合作、數(shù)據(jù)交換、開放賬號等方式豐富自身數(shù)據(jù)體系，形成數(shù)據(jù)鏈條。
而且事實上，80%以上的數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù)，例如客戶在社交網(wǎng)絡上對企業(yè)產(chǎn)品服務的評價互動、聊天記錄、評論、圖片、語音等。這些復雜多樣、散布各處、沒有規(guī)律的數(shù)據(jù)中往往蘊含大量有價值的信息，企業(yè)可從中窺見客戶對產(chǎn)品、品牌的印象，客戶自身的喜好特點等等內容。通過Machine Learning技術實現(xiàn)文本、圖像和語音信息的結構化，抓取、挖掘、整理出這些數(shù)據(jù)中反映出的有效信息，是企業(yè)為數(shù)據(jù)洞察提供輸入的重要能力之一。
大數(shù)據(jù)最終轉化為生產(chǎn)力，還需落實到具體的業(yè)務場景之中，形成企業(yè)自己的基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務應用庫和分析模型庫，以真實找到數(shù)據(jù)助力點。企業(yè)戰(zhàn)略的實現(xiàn)寓于各種業(yè)務與生產(chǎn)活動之中，大數(shù)據(jù)的應用亦應著力于此。以我們的項目經(jīng)驗來看，建立業(yè)務應用庫，須掃描企業(yè)的生產(chǎn)及經(jīng)營過程，識別大數(shù)據(jù)適用的業(yè)務場景，使用標準格式進行業(yè)務用例的統(tǒng)一記錄。其內容包括場景描述、大數(shù)據(jù)的解決思路、數(shù)據(jù)來源、面向的用戶、獲益方式以及應用后效果評估方式。
在大數(shù)據(jù)適用的業(yè)務活動得到梳理后，進一步的工作即是分析模型的建立。業(yè)務應用庫與分析模型庫是多對多的關系，即一個業(yè)務用例可能對應于多個分析模型，例如客戶再購場景會用到客戶消費頻率模型以及客戶消費水平模型等等;一個分析模型也可應用于多個業(yè)務場景，例如客戶信用模型可用于信貸場景亦可用于賒買場景。分析模型庫的精進和完整，代表著企業(yè)釋放大數(shù)據(jù)潛能的程度。以上就是文章的全部內容就是新疆企業(yè)培訓介紹的，若有不足之處，請多包涵！僅供參考學習之用！
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