企業大數據到底是什麼,讀完本文你就懂了!

IT公社
Oct 13, 2021

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文:帆軟研究院

1.1 我們先來看看主流的大數據概念。

IBM提出大數據的5V特點:

Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:

一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合,具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義:

“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

帆軟研究院總結來說,大數據一般指資料量級非常大,常規資料處理、資料儲存和資料分析能力無法滿足要求的資料。同時,“大數據”的“資料處理能力”是相對的,是不斷提高的,隨著大數據處理技術的發展,今天的大數據會成為明天的小數據。

1.2 我們的企業大數據,是個什麼概念

前面提到的這些大數據,對大多數企業來說,都是外部大數據。當前大家所說的“利用大數據來做某某事”,一般都指的是利用外部大數據。從帆軟研究院的經驗來看,當前的大數據應用更多在“富資料”行業:網際網路企業、電信企業、電商、金融服務業。而廣大非超大型的大中小型企業,並不一定擁有這樣的“富資料”的業務機會。但針對企業外部的大數據,有些開放的資料我們還是可以透過技術手段獲取和使用的。

每個企業日常經營和管理中都產生資料。比如考勤資料、銷售資料、銷售行為資料、生產資料、財務資料、採購資料人力資源資料等等。企業大數據是指全面記錄企業經營和管理活動的資料。

我們這個定義,是從企業實踐應用角度出發的,不過分強調資料量,即使資料不多,依然是企業大數據的一個組織部分。我們主要重視資料設計範圍的全面性。在企業資料化經營和管理中,只有全面的、相互關聯的資料才能發揮作用。

1.3 再談談資料的價值密度概念

在 IBM 對於大數據的定義“5V”中,有個Value(低價值密度),外部大數據資料量和資訊量非常大,但內容不聚焦,對單個企業來講,價值含量低。而我們的企業大數據每一條記錄都和企業高度相關,都可能蘊含巨大資訊量,價值密度高,需要企業更加重視。從另一方面來說,企業大數據是我們當前能快速挖掘利用,能高效分析,支撐決策管理的資料;而外部讀資料,或許更適合我們發現商機和商業模式,對於企業經營管理,效果不一定可觀,甚至難以支撐經營管理決策。

企業大數據,你從哪來

企業大數據主要來自日常工作活動。企業管理資訊系統裡,各個崗位管理者都有資料清單。

下面是常見部門崗位資料清單舉例。我們看到人力資源管理、財務管理、銷售管理等業務相關的部門,都有這類資料清單。如果企業不能快速提供這些資料,那就說明這個企業的資料化管理存在嚴重的資料來源管理不足

2.2 企業資料來源源頭管理需要系統化

同行或者潛在市場的相關資料,比如競品資訊、競爭對手活動資訊、潛在客戶名單、客戶內部決策流程等,需要銷售人員主動去外部採集。資料的質量和數量完全依賴於銷售人員的積極性和主動性。

企業需要建立管理制度,落實管理流程,來確保相關人員採集資料的積極性和準確性。比如一定程度上關聯KPI,或者進行獎勵性措施。為什麼企業大數據管理不能僅僅依賴於個人的積極性和主動性呢?因為不同的員工基於不同的資源和個人利益,會帶來不同的結果。企業要想構建比較完善的企業大數據,必須要系統化地管理。

企業建立相關管理制度,一方面落實到人,讓資料負責人對自己所負責的資料有質量意識;另一方面,在內部管理上,要建立不斷完善的活動與資料更新的聯動機制。這些需要在內部管理制度、崗位要求、任務說明、流程要求等方面作資料管理的規範性要求。

一般來說,企業可以先自行建立簡略的資料管理的的相關管理制度,以及借鑑其他成功的資料化管理專案實施案例。

2.3 企業大數據的分類

企業大數據更多關注的是企業內部的資料,是指企業自主擁有的,具有“自主產權”的資料,包括企業主動合法採集的、外部採購的、第三方合作的,以及政府等機構公開的、無償使用的。

我們從資料所描述的“主體”上,把企業大數據分成兩大類。

第一類,是資源資訊資料。資源資訊資料是“靜態資料”,記錄企業相關內外部資源主體的相關資訊。企業的資源包括人、財、物和資訊四大類資源。舉2個資源資訊資料的例子。

第二類,是資源活動記錄資料,指得是公司經營管理活動所必然牽動的資料。比如,考勤資料、銷售交易資料,這些都是資源活動,具有極強的時效性,我們稱之為“動態資料”。舉2個資源活動記錄資料的例子。

2.4 企業大數據的六大主要來源

為了企業構築更加完整、全面的資料來源頭,我們從資料描述物件與企業的關係角度,以及動態和靜態資訊來進行分類,企業大數據的來源主要有六大類。

企業資源的資訊資料(靜態資料)
企業資源活動的記錄資料(動態資料)
企業經營活動所接觸外部資源的資訊資料(靜態資料)
企業觀測到相關資源活動的記錄資料(動態資料)
企業主動採集或者採購的外部資料(靜態+動態資料 )
外部開放資料和公共資料資源(靜態+動態資料)

如果企業能夠堅持3~5年持續收集、處理資料,甚至主動採集市場上的調研資料,那麼企業就能不斷感知公司內部和外部市場的變化,隨時調整公司內部管理,以及產品線、銷售策略,品牌策略,讓大企業有具有敏銳的感知力和高效的行動力,做到“春江水暖鴨先知”。

有一類重要的企業大數據來源,不是來自企業經營管理活動,帆軟研究院稱之為“外部公共開放資料資源”。外部公共開放資料資源,包括政府公佈的人口資料、經濟資料以及權威機構釋出的研究資料等。企業制定戰略、研究投資等方面是,需要考慮深度分析這些資料。其中,人口資料對於大多數公司制定發展戰略、確定年度目標有重要參考意義。

外部公共開放資料雖然在逐年增加,大基本保持平穩,統計方法基本不變。企業如果需要,應該積極主動的去利用這些資料。

3 我們該怎麼做:立即開始積累企業大數據

從帆軟研究院過去3年多的調研來看,企業不捨得投資管理資訊系統和資料積累,主因是沒有充分認識到這些業務生產、經營、管理的資料的價值,不知道資料有什麼用。當前,企業中還是實用主義至上,企業管理者當前看不到資料的價值,就不注重資料的收集和管理。可以說,這是企業管理者“短視”導致的必然結果,同時也為未來企業競爭動力不足留下隱患。

其實,我們企業不是沒有資料,而是沒有對資料進行有效管理。我們不可能分析和挖掘沒有的資料。現在不積累資料,會陷入“先有雞還是先有蛋”的怪圈。未來的市場競爭環境完全不同以往,靠經驗做決策風險非常高,企業需要積累資料,“以史為鑑”,避免“重蹈覆轍”,做到“心中有數”。

根據管理學大師彼得·德魯克的經驗,企業最大的經營風險來自於外部和內部環境的不確定性,越是複雜多變的市場環境下,企業要想持續經營就越加需要注重確定性,而提高企業經營和管理確定性的基礎就是資料。

企業資料化管理做不成,是有方法診斷“病因”的,我們主要從“不會”和“不為”兩個方面診斷。

一是:不會。

確實,大數據概念太新,相關知識、書籍 、培訓課程不足,問題客觀存在。同時,我們也應該看到,帆軟等大數據分析解決方案服務商,探索在前,有成功經驗可以借鑑。

二是:不為。

我們需要繞過最大阻力:“你不可能叫醒一個裝睡的人”,很難教會一家不願意推資料化管理的企業。企業的大數據積累和沉澱需要企業全員的資料思維和資料意識。如果中層管理者和基層員工缺乏資料思維和意識,企業高層難以推動。

帆軟研究院介紹:

作者簡介:帆軟研究院是一家高水平的大數據BI分析領域研究機構,專注於企業數位應用、大數據BI技術和理論觀點的研究,致力於讓資料成為生產力。

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