作為資料從業者，有時候也會被大資料所“迷惑”。究竟何為大資料，資料的價值體現在何處，有哪些值得借鑑的成功模式？

恰逢最近在看《大資料管理——企業轉型升級與競爭力重塑之道》一書，文章從大資料驅動決策、大資料優化管理、大資料智慧營銷、大資料發現創新、大資料推動轉型、大資料保障安全六個維度全面分析了大資料對傳統企業的應用價值。提供可借鑑的案例和深度有格局的思考，內容深入淺出、通俗易懂，值得推薦。

維度一：大資料驅動決策（敲黑板：重點！）

資料對決策的指導意義。多維度和大資料的資料來保證資料的質量，讓資料模型的資料基礎堅固牢靠；大資料幫助C端消費者快速決策，幫助企業決策者拿到的資料分析更全面可靠。

資料支援決策的六大內容。實現資料驅動決策的基礎在於建立資料文化，在企業自上而下地建立起“決策要通過資料來說話的文化”。具體哪六大內容，資料支援決策，在企業中的核心內容就是資料管理投資決策、資料驅動效率提升、資料驅動營銷管理、資料驅動安全管理、資料管理員工績效、資料管理價值鏈。

企業決策機制變革。如何理解大資料引起的變革。因為大資料可以幫助企業瞭解自身運營狀況，大資料提供決策支援的能力遠超傳統的基於經驗的決策模式，大資料可以客觀衡量業務發展、風險控制。大資料如何支援不同型別決策要求？一是通過靜態描述性資料反映企業狀態；二是通過靜態的診斷性資料發現和判斷運營中的問題、機會出現的原因；三是通過動態的預測性資料對運營進行預測；四是使用動態指導性資料，解決企業應該做什麼的問題。（就是彼得·德魯克所說的“做正確的事”）

其實大資料驅動決策最終還是需要有落地的方案和系統。比如以下的幾個方案，方案細節不做描述，只展現成果，歡迎探討。

維度二：大資料優化管理（敲黑板：重重點！）

資料對企業管理的影響力。企業管理主觀範疇內，大資料可促進企業的戰略管理；企業管理客觀範疇內，大資料可優化營銷、研發、供應鏈、人力資源、財務、資訊科技、法務等管理。例如大資料可實現精準營銷；縮短新葯研發週期，提高新葯研發成功率；提高招聘過程的嚴格性、績效考評的客觀性、薪酬管理的科學性；優化會計管理、成本核算、預算管理和企業資料資產估值；優化IT裝置的使用，提升裝置對企業、使用者的價值；提高企業財務反腐的高效性和可控性，增強IP（智慧財產權）保護的可操作性以及發掘出法務部門新的業務點：業務經營產生的資料的所有權。

從資訊化到自動化。先後四次工業革命（第四次是2013年開始的工業4.0），生產方式四次大轉變。工業革命、網際網路革命、工業網際網路這三波網際網路浪潮依次來臨，我們正處於工業網際網路大浪潮之中，前所未有的機遇與挑戰並存。Sensor（感測器）、Embedded System（嵌入式系統）、PLC（可程式設計控邏輯制器）、DCS（分散式控制系統）、SCADA（監視控制和資料採集系統）、DNC（分散式數字控制）、MES（製造執行系統）有巨大的潛力，他們本身可以產生大量的資料。工業網際網路促使這些歷史沉澱下來的裝置重新被部署成網路，聯合起來幹大事。

兩化融合，企業數字化。把握大資料動向：一縱一橫一匯聚，企業縱向充分整合——產品生命週期的環節之間、部門之間、下級單位之間、系統之間、虛擬世界和物理世界之間，橫向也充分整合——企業與使用者、供應商、合作伙伴之間，資料在所有環節都暢通無阻，始終被高效使用。

管理者常見問題。企業管理者自身也要思考，什麼才是自己的大資料，這些大資料怎麼產生，怎麼維護，怎麼使用，帶來什麼價值。企業數字化，管理者多多思考是必要的。

維度三：大資料智慧營銷

收集大資料，瞭解使用者。通過蒐集、整理我（第一方）、你（第二方）、他（第三方）三方企業的資料，建立精準的使用者畫像，為精準的市場營銷奠定基礎。

利用大資料，精準營銷。利用大資料大資料，通過鎖定人群精準引流、按需轉化、跨界營銷四步走進行精準營銷，將潛在客戶群擴大並轉化為真正使用者。

豐富大資料，長期聯絡。利用大資料，通過招募會員、互動深知、多次轉化持續手機使用者相關資料和使用者互動資料，減少成本和提高轉化率。

大資料與物聯網結合。物聯網把新一代IT技術充分運用在各行各業，大大地拉近產品服務商與使用者的距離。為B2C和B2C領域正在提供著個性化的精準服務，開創更加精準的資料智慧營銷新天地。

維度四：大資料發現創新

大資料引導產品創新。大資料正在驅動保險產品創新、醫藥產品創新、創意創新、人工智慧創新。

定製個性化產品。大資料推動著個性化服務、個性化產品和3D列印，大資料+物聯網是標準化產品有個性化體驗。

驅動生產供應鏈創新。一直以來，供應鏈的管理都是一門非常複雜的學科，從銷量的預估到原材料的採購、生產計劃的制定、生產線的管理、產品質量的監控、庫存的管理、使用者訂單的處理、倉儲運輸的計劃運營，一環緊套一環，緊密相連，互相影響因素非常多。對於這種複雜的流程，人工管理已經很難做到優化了。而利用大資料及現金的資料模型來分析、控制、監測、優化供應鏈則變成了最有效的方法。

1、利用大資料精確地預測需求，權衡採購和生產計劃。需求預測是整個供應鏈的源頭，其決定了整個供應鏈的計劃，包括採購計劃、生產計劃、調貨計劃，也直接影響到庫存策略、生產安排以及對終端使用者的訂單交付率。企業需要通過有效的定性和定量的預測分析手段，運用大資料將過去的歷史需求資料和現在的市場有關因素相結合，對將來的需求作出準確預測。很多企業用大資料和多個數學模型試圖解決這個問題，用多個“What IF”的預測模型來計算不同的突變因素對整個生產鏈、供應鏈的影響，以尋求最佳平衡點。

2、利用大資料優化庫存，提高倉儲運輸效率。除了生產成本以外，庫存成本、倉儲運輸成本通常是企業的成本大頭。庫存成本不僅影響倉儲費用，還極大程度地決定了現金流和新產品上市的速度。不斷優化庫存、完善補貨和庫存協調機制，可以減少過量庫存，降低庫存持有成本。利用大資料分析來做庫存管理，確保貨品先進先出，通過改變倉庫設計來減少產品報廢、提高收貨提貨效率。利用大資料分析，還可以通過做SKU（品類優化）來給出產品停產建議，也可以通過提高運輸效率，變革運輸模式來達到零庫存。

3、利用大資料提高生產質量，降低生產風險，提供及時檢修。在農業生產、食品加工、生產流水線上應用大資料來控制生產經營，通過大資料分析預測，可以自動預測出產品質量、監控產品生產過程，大大提高產品的質量。在網際網路和大資料推動下，不光在生產線上的裝置維護可以預測，出售後的裝置也可以通過遠端資料採集、雲端計算來做維護的預測。生產廠家通過對資料進行採集分析，就可以提前預知哪些裝置需要維護，及時維修。既增加了廠商維護收入，又提高了使用者滿意度和忠誠度。

4、利用大資料整體優化供應鏈。供應鏈是鏈條，環環相扣；供應鏈也是張網，錯綜複雜。大資料可以挖掘出供應鏈各因素之間的相關性和相關程度，給管理人員能提供實時資料和預測，幫助管理人員作出正確的決策；通過資料實時監控，作出實時的自動決策，指揮機器裝置自動調節、工人工作指令優化；階段性地利用大資料作績效評估，找到薄弱環節，做流程改善或裝置升級。

關於這個大資料驅動供應鏈創新，這裡舉倆“栗子”。

維度五：大資料推動轉型

智慧製造（協同製造、個性化定製與產品服務化）。如何打通企業自身的資訊化系統和產業鏈上下游不同企業的環節呢？一靠網路，二靠資料。網路就是網際網路，通過網際網路將人與人、物與物、人與物相連，構建生態系統；資料就是大資料，通過大資料的順暢流動，互動昇華完成生態系統的整合。

現代農業（精準農業、農業電商、農產品全程追溯）。工業的今天就是農業的明天，隨著農業的關注點從農產品生產環節逐步擴充套件到流通、消費環節，農業勢必會向智慧化、移動化、個性化、服務化和精細化的方向發展。農業大資料的可靠來源（手工方式以外），是管理資訊化與成產自動化背後的各類系統和裝置。農業的管理資訊化和生產自動化需要依靠網際網路相連線。網際網路與大資料打通工業、農業全產業鏈，推動兩化融合，推動農業向精準農業方向轉型，走農業電商之路，實現農產品全程可追溯。

智慧能源（預測性維護、能源網際網路與消費端大資料探勘）。大資料廣泛存在於能源行業的各個環節。大資料推動以油氣和店裡為代表的能源行業向節能、高效、智慧、互聯方向轉型。

智慧醫療（就醫體驗優化、診療水平提升與裝置智慧化）。大資料通過對醫療機構、醫藥、醫療裝置、醫療報銷的資料分析支撐，優化就醫體驗，提升診療水平，提高裝置智慧化水平，推動醫療保險普及。

維度六：大資料保障安全

通過大資料來預測並提前避免安全事件的發生，強化社會安全管理；通過大資料來完善人身安全保證，實現預測性維修，促進企業安全管理；通過大資料技術監控使用者操作行為，發現潛在攻擊，提前預警安全風險，促進企業從被動防禦性的管理向主動監控、快速響應的模式轉變，完成企業資訊保安管理體系變革；銀行、政府、第三方消費平臺等，利用大資料技術來判斷使用者行為的合法性，甄別網路詐騙和可以匯款，保證個人大資料安全；儘管在處理安全問題上，大資料分析應用程式的效果很顯著，但大資料的發展也帶來了管理安全的挑戰，需要我們不斷努力，保護大資料安全。

大資料實施框架性建議

關於企業實施大資料，本書作者給出了幾條大資料的實施建議。一是建立企業資料文化；二是建立企業資料戰略；三是建立企業資料組織能力；四是選擇合適的技術平臺；五是建設節奏要切入點有效，小步快走；六是大資料建設心態要平和，不斷進步。

遺憾的是，本書直至最後也未明確列出一個詳細的大資料方案，確實，如今多數企業仍舊在摸索階段，對於大資料無論是技術、方案、商業模型借鑑有待思考和推敲。

縱觀全書，關於企業和大資料，我一直認為資料沒有大小之分，關鍵在於利用，商業價值大了即是所謂的大，利用小了也未必稱之為小。關於企業的資料實施的方案，讀者們可以翻翻看專欄中的其他文章或者與我留言，歡迎與我探討。

文|Captain

本文出自帆軟資料應用研究院

帆軟資料應用研究院專注於企業的資料應用研究，致力於讓資料成為生產力。主要分享行業趨勢、市場動態、理論觀點以及企業的資料應用實踐案例。