「大資料」如何強化乃至取代管理?

美國一家頗具規模的零售企業的行銷高管最近發現自己看不懂銷售報告了。 它的一家主要競爭對手正在一系列業務領域持續擴大市場份額。 儘管打出了線上促銷和優化銷售的組合拳進行反擊，但她的公司還是不斷丟城失地。

於是，她召集高層對競爭對手做了深入研究，發現問題的根源遠遠超出了他們的想像。 對手投入鉅資提升從各門店收集、整合和分析資料的能力，且應用到各個銷售單元中。 同時，它還將這些資訊與供應商的資料庫聯網，即時調整價格、自動補貨，以及輕鬆地在各門店間調配產品。 通過不斷實踐、捆綁、匯總以及組織中資訊的無縫銜接 （從基層門店到首席財務官辦公室），競爭對手脫胎換骨，成為該行業中反應最為迅速的企業。

這就是零售企業高管團隊對「大資料」的第一認識。 雖然，資料從一開始就是資訊時代的象徵，但在過去幾年，資訊量呈現爆炸式增長。 在美國17個經濟部門中的15個部門，員工超過1000人的企業存儲了平均235太位元組的資料，超出了美國國會圖書館的藏書。 雖然大量資訊來源於金融交易和客戶互動，但從新設備和價值鏈各環節中產生的資訊增長速度驚人。 只要想一下你所在的企業：加工機械內置的感應器正在收集運營資料，行銷人員掃描社交媒體或利用智慧手機的定位資料瞭解青少年的消費怪癖。 資料交換可能正在與你的供應鏈合作方聯網，員工則可以在企業維琪網上交流最佳做法。

所有這些新資訊對企業及其領導人都意義重大。 最新的學術研究表明，利用資料和商業分析來指導決策的企業，比沒有這樣做的企業的勞動生產力更高，淨資產收益率也更高。 這與我們的發現一致，即「聯網型組織」的優勢更大，也就是開放內部的資訊通道以及通過互聯網資料交流使得客戶和供應商參與進來。

我們認為，將來「大資料」完全能夠成為企業的新型資產，形成競爭力的重要基礎，正如強大的品牌一樣。 如果這種判斷是合理的話，企業需要開始認真思考是否能夠充分利用海量資料的潛力，並設法應對可能的威脅。 成功不僅需要新技能，而且需要新的視野——「大資料」時代的來臨也許會影響到管理層圈子的擴大，也可能預示著新的、甚至是破壞性業務模式的誕生。

在本文的餘下部分，我們列出了海量資料可能改變競爭的重要方法：通過流程轉型、改變企業生態系統以及推動創新。 以下的討論圍繞著目前高管們應該捫心自問的5個問題。 通過反思這些問題，企業高管能夠更好地認識到大資料怎樣推翻其戰略背後的假設，以及目前變化的速度和範圍。

1.在一個資訊觸手可及的高度透明化的世界裡發生了什麼？

隨著各行各業資訊日益觸手可及，那些依賴專有資訊作為競爭優勢的企業將岌岌可危。 例如，房地產行業利用交易資訊的特有管道以及買家買賣行為的機密資訊等不對稱資訊開展交易。 這兩類資訊都需要大量的精力和財力才能獲取。 但近年來，房地產資訊和分析服務的線上專業提供者已著手繞過房地產經紀人，允許買賣雙方直接交流，形成了第二條房地產資訊管道。

各行各業的成本和價格資訊也越來越容易獲得。 專屬資訊的另一個重大打擊是部分企業對衛星圖像資訊的匯總。 經過處理和分析後，這些圖像包含了洞察競爭對手的線索，如生產能力、運輸動向以及其他有價值的資料，這樣就能瞭解其擴張計畫或業務局限。

一大問題是許多企業積累的海量資料往往隱藏在諸如研發、工程、製造或服務運營等各個部門，因此妨礙資訊的及時利用。 此外，業務單元內部的資訊囤積是另一個問題：例如，由於未能在各條業務線之間（如：金融市場、貨幣管理和貸款）共用資料，許多金融機構吃虧不小，或者不了解各個金融市場內在關係，或者不能夠形成對客戶的一致看法。

部分製造企業正試圖打破部門藩籬：把來自不同系統的資料進行整合，邀請向來壁壘嚴的職能部門開展合作，甚至尋求外部供應商和客戶的外部資訊以便共同開發產品。 例如，在汽車等先進製造業，全球各地的供應商生產成千上萬只零部件。 如今，更為集成化的資料平臺使得企業及其供應鏈合作夥伴能夠在設計階段開展合作，而這正是決定最終製造成本的關鍵因素。

2.如果你可以測試所有決策的話，你將怎樣改變競爭方式？

海量資料帶來了截然不同類型的決策可能性。 利用對照實驗，企業可以測試各種假設和分析結果以指導投資決策和運營變革。 事實上，實驗可以説明管理者將因果關係與單純的相關性區分開來，從而減少結果的可變性和改善財務表現和產品性能。

完善的實驗可以有多種形式。 例如，主要線上企業是持續的測試者。 在某些場合，它們將網頁的固定部分用於開展實驗，以找出提高使用者參與或促進銷售的動因。 銷售實物商品的企業還利用實驗輔助決策，但大資料能將這一做法更上一層樓。 例如，麥當勞的部分門店安裝了搜集運營資料的裝置，用於跟蹤客戶互動、店內客流和預訂模式。 研究人員可以對功能表變化、餐廳設計以及培訓等是如何對勞動生產力和銷售額的影響進行建模。

如果這樣的對照實驗不可行，企業可以利用「自然性」實驗來確定業績變化的來源。 例如，一家政府機構收集不同地點從事同類工作的多組員工的資料。 僅僅將這些資訊公諸于眾就促使落後員工提高了績效。

同時，領先的零售企業正監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。 它們將豐富的輸入資料與交易記錄相結合開展實驗，以便指導銷售哪些商品、擺放貨品以及如何以及何時調整售價。 此類方法説明某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高獲利率自有品牌商品的比例。

3.如果你將海量資料用於廣泛的即時定制，你的企業應如何變化？

終端消費企業長期以來利用資訊對客戶進行細分和開展針對性行銷。 通過實現即時個人化，大資料有助於企業在先進技術領域取得突飛猛進的進展。 下一代零售企業將能夠通過互聯網點擊流即時跟蹤客戶的行為、更新他們的偏好，並建立可能行為的模型。 這樣，他們就能夠確定客戶下次購買的時間，通過捆綁優選商品和提供省錢的獎勵性計畫，並且對交易實施微調，最終使得整個銷售圓滿結束。 這種即時的定位行銷還可以利用多級制會員獎勵計畫的資訊，促使最有價值的客戶購買高獲利率商品。

由於來自網購、社交網路，以及近期智慧手機互動產生的資訊數量和品質的激增，零售業顯然是資料驅動定制化的理想行業。 但隨著將客戶細分為更準確的微小群體的分析工具的日益成熟，其他行業也能從資料的新應用中受益。

例如，一家人壽保險公司採用客戶風險、財富變化、家庭資產價值和其他輸入資料的精細化和不斷更新的背景資料，對每一名客戶提供量身定制的保單。 收集和分析有關細分客戶群資訊的公用事業企業能夠明顯改變電力使用模式。 最後，按照工作性質和績效表現對員工進行更加精細區分地人力資源部門，正著手改變工作條件和實施同時提高員工滿意度和勞動生產力的激勵機制。

4.「大資料」如何強化乃至取代管理？

海量資料擴大了演算法和以機器為媒介分析的運籌領域。 例如，在部分製造企業，演算法對生產線的感應器資訊進行分析，形成了自我調節的流程，從而減少了浪費，避免了代價高昂（有時十分危險的）的人為干預，最終提升產量。 在先進的「數碼化」油田，儀錶不時讀取有關井口狀況、管道和機械系統的各類資料。 這些資訊由一組電腦進行分析，並將結果輸入即時運營中心。 後者則調整油量以優化生產和最大限度縮短停機時間。 一家大型石油公司因此減少了10%～25%運營成本和員工成本，產量提高了5%。

現在，從影印機到噴氣發動機等各種產品都可以產生能跟蹤其使用方式的資料流程。 製造商能夠分析輸入資料，並有可能主動糾正軟體缺陷或派遣服務代表到現場維修。 一些電腦硬體供應商正收集和分析這些資訊，在發生故障導致客戶運營中斷前未雨綢繆，提前維護。 這些資訊還可以用於實施產品變化，預防未來的問題發生或提供客戶使用資訊，對下一代產品開發提供靈感。

部分零售企業也走到了利用 「大資料」時代的前沿：它們運用「情感分析」技巧，發掘使用社交媒介的消費者產生的海量資料流程，及時掌握新行銷活動的反應，並適時調整戰略。 有時，這些方法使常規回饋和調整週期縮短了數周。

無獨有偶。 一家全球性飲料企業將外部合作夥伴的每日天氣預報資訊集成，進入其需求和存貨規劃流程。 通過分析特定日子的溫度、降水和日照時間等3個資料點，該公司減少了在歐洲一個關鍵市場的存貨量，同時使預測準確度提高了大約5%。

取得的成效是業績改善、風險管理能力的加強以及洞察能力的提升（要是缺乏海量資料，這種洞察或許會繼續隱藏，無人知曉）。 隨著感應器、通信設備和分析軟體價格的持續下降，越來越多的企業將加入這場管理革命中。

5.你可以根據資料創建新的業務模式嗎？

海量資料正催生採用資訊化業務模式的新一代企業。 它們在價值鏈中扮演仲介角色。 它們發現自己正在通過業務交易產生的「廢棄資料」形成寶貴資訊。 例如，一家運輸公司在經營過程中意識到自己正在收集全球產品運輸的海量資訊，於是創辦了一個營業單位，專門銷售為企業和經濟預測提供輔助的資訊。

一家跨國企業從製造業轉型過程的自身資料分析中學到的東西是如此之多，以至於它決定創辦一家公司為別的企業提供類似服務。 現在，這家公司為一批製造業客戶收集車間和供應鏈資訊，並銷售改善客戶業績的軟體工具。 目前此項服務業務的業績要好于企業的製造業務。

此外，海量資料也在大幅改造著資料整合行業。 這是從諸多來源匯總和分析資訊，為客戶產生洞察的行業。 例如，在醫療業，一批新進入者正在集成臨床、支付、公共衛生和行為資訊以形成更加完善的疾病資料，説明客戶控制成本和完善治療方案。

隨著價格資訊在網上及線下大量擴散，企業家正提供自動編輯數百萬種商品資訊的比價服務。 從零售企業的角度看，這種比較可能是一種破壞力，但對消費者而言卻創造了巨大價值。 研究表明，使用此項服務的人可以平均節約10%的成本。

(責任編輯：蒙遺善)