戰(zhàn)略管理：數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略目標及決策制定

　　一、集團決策層需要建立以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的戰(zhàn)略目標。

　　二、集團商業(yè)目標來源需要調(diào)整。然而大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)戰(zhàn)略的制定來源于開放供應(yīng)鏈情景下的客戶精準需求、底層操作層等數(shù)據(jù)的自下而上的引導(dǎo)式的制度安排。

　　三、在組織架構(gòu)設(shè)計上，大數(shù)據(jù)時代集團企業(yè)應(yīng)設(shè)計更為靈活的組織架構(gòu)。集團基于數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)共享的目標整合各部門職能，為各部門決策者提供合適的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，為數(shù)據(jù)決策提供有效支持。

　　四、集團管控需要建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定意識和工作流程。大數(shù)據(jù)可以提供快速、敏銳的分析結(jié)果，管理者同樣需要憑借自身經(jīng)驗和洞察力去發(fā)現(xiàn)更多的商業(yè)機會，開拓市場并用敏銳的創(chuàng)新思維來制定管理決策，帶動集團企業(yè)和員工完成變革。

　　商業(yè)模式創(chuàng)新

　　創(chuàng)新在產(chǎn)生所有數(shù)據(jù)的過程中扮演重要角色，也是管理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。創(chuàng)新性思維可以實現(xiàn)舊產(chǎn)品增值或創(chuàng)造新品牌，數(shù)據(jù)本身為創(chuàng)新提供機會。

　　例如，阿里巴巴通過余額寶將中小投資者、金融機構(gòu)、小微企業(yè)聯(lián)系在一起，建立了新型融資模式。而余額寶模式建立的前提就是通過大數(shù)據(jù)對普通投資者、小微企業(yè)投融資需求數(shù)據(jù)進行綜合分析的結(jié)果。

　　運營層：理解大數(shù)據(jù)

　　如果說決策層是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的概念意識形成階段，那么運營層就是大數(shù)據(jù)理解、消化和處理階段。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理及分析模塊中的具體功能(數(shù)據(jù)組合、文本挖掘、快速處理技術(shù))是促進運營層理解大數(shù)據(jù)的抓手。集團管控在運營層探討較多的問題是如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)以開展市場營銷和商業(yè)建模業(yè)務(wù)。

　　市場營銷：多數(shù)據(jù)源的消費者行為分析

　　在市場營銷領(lǐng)域，了解用戶需求永遠是第一要務(wù)。大數(shù)據(jù)豐富了企業(yè)了解用戶需求的來源與途徑。社交網(wǎng)絡(luò)、智能手機等多種數(shù)據(jù)來源可以更為真切地反映消費者的行為特征。企業(yè)由此制定更為靈活、精準的營銷方案。

　　調(diào)查報告顯示：超過68%的用戶會通過社交網(wǎng)站表達自己對產(chǎn)品和服務(wù)的評價。并且，在電子商務(wù)領(lǐng)域，已購買消費者的評論成為新購消費者在線購物時的信息來源。在這一趨勢下，大數(shù)據(jù)所提供的文本挖掘技術(shù)成為消費者在線商品評價分析的有力工具。文本挖掘技術(shù)的應(yīng)用聚焦于客戶對產(chǎn)品情感等購買偏好分析，并根據(jù)客戶不同的產(chǎn)品特征偏好建立未來銷售變化的預(yù)測模型，從而實現(xiàn)適應(yīng)不同消費群體的精準營銷。

　　商業(yè)建模：社會網(wǎng)絡(luò)分析建模及高級分析技術(shù)

　　集團管控在運營層面需要主動開展復(fù)雜數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析，并且建立符合自身運營特點的商業(yè)模型分析。商業(yè)建模涉及社會化計算、業(yè)務(wù)計算、移動計算等方法，也會應(yīng)用回歸分析、離散選擇建模、數(shù)學(xué)優(yōu)化、模擬、腳本開發(fā)等技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)背景下，社會網(wǎng)絡(luò)分析有助于集團更好地開發(fā)組織成員間知識傳播的效率和能力。從研究成果上看，通過對移動智能手機的內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)中消費者所處的社會網(wǎng)絡(luò)位置對用戶行為決策起決定作用。

　　操作層：全面捕獲商業(yè)數(shù)據(jù)

　　在決策層和運營層所設(shè)定的管理內(nèi)容基礎(chǔ)上，操作層負責全面捕獲商業(yè)數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)閉合回路。

　　數(shù)據(jù)實時性、GPS地理信息、RFID、結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動獲取是擴張企業(yè)自動化邊界的第一步。文本、聲音、社交媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析提高了企業(yè)對真實業(yè)務(wù)需求的感知能力。數(shù)據(jù)，這一智慧型資產(chǎn)會使生產(chǎn)變得更高效，使產(chǎn)品更具創(chuàng)新性，并產(chǎn)生新的商業(yè)模式。

　　為了整合這些智慧資產(chǎn)，集團管控的操作層需要部署傳感器、智能移動終端等硬件，以確保數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)控。隨著產(chǎn)品數(shù)據(jù)的激增，企業(yè)需要開發(fā)出收集、分析和解釋數(shù)據(jù)的持續(xù)過程程序。數(shù)據(jù)分析專家需要提前設(shè)計出模型，一旦數(shù)據(jù)達到可持續(xù)供應(yīng)的狀態(tài)，分析過程能夠隨時響應(yīng)。

　　大數(shù)據(jù)不單是貫穿數(shù)據(jù)生成、存儲、處理、分析、可視化到應(yīng)用等生命周期過程，更要滿足集團內(nèi)部決策層、經(jīng)營層、操作層的閉合回路。從操作層的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來推動決策層的戰(zhàn)略部署，到戰(zhàn)略層主動提出數(shù)據(jù)需求、以改善操作層的數(shù)據(jù)搜集策略，即為數(shù)據(jù)搜集的閉合回路。

　　針對集團管理的多層級特征，大數(shù)據(jù)的搜集策略應(yīng)當涉及整個數(shù)據(jù)生命周期的信息治理政策和基于用戶需求的分析工具包。信息治理政策涉及數(shù)據(jù)搜集的方方面面，這包括從不失察到全面實施政策與實踐的數(shù)據(jù)架構(gòu)、從特定事項到最優(yōu)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及物理和邏輯觀點的數(shù)據(jù)庫集合。分析工具包則是運營層商業(yè)建模的基礎(chǔ)，它包括檢索、跟蹤、報告以及高級分析、可視化等基本程序。

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