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　　歷史的車輪已將人類帶入大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)時代的到來，標志著人類的理性進入了一個新的階段。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)與機器將在人類的日常決策中占有重要的地位。未來，人類必須學會如何和海量的數(shù)據(jù)相處。從個體角度而言，人類需要學會如何平衡個人直覺與數(shù)字證據(jù)之間的關(guān)系；從企業(yè)與組織角度而言，人類需要探索企業(yè)組織架構(gòu)和決策流程與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；從創(chuàng)新角度而言，人類需要探索如何打造合適的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，促進更多的創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)應用的誕生。大數(shù)據(jù)時代，海量數(shù)據(jù)處理與挖掘的技術(shù)固然十分重要，但是，更為重要的因素仍然是人。只有人，才能利用新技術(shù)與新方法創(chuàng)造性地搜集與探索數(shù)據(jù)中隱含的意義；只有人，才能最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，在機器與數(shù)據(jù)的支持下更有效地決策。

　　為了適應大數(shù)據(jù)時代的來臨，企業(yè)需要從管理者的思維方式、企業(yè)的組織架構(gòu)和信息環(huán)境等多方面進行改變以與之相適應。

　　 決策者思維方式發(fā)生變化

　　 大數(shù)據(jù)是“一把手”工程，需要企業(yè)高層的高度重視。托馬斯•達文波特（Thomas Davenport）在他的著作《分析工作》（Analytics at Work）一書中提到了大數(shù)據(jù)成功所需的數(shù)據(jù)（Data）、企業(yè)組織(Enterprise)、領(lǐng)導(Leadership)、目標(Target)、分析師(Analyst)五個要素，他將其總結(jié)為DELTA模型（本書將于近期由湛廬文化組織翻譯出版，書名待定），并且認為“領(lǐng)導”是其中最為關(guān)鍵的要素。只有企業(yè)高層的高度重視才能更好地應用大數(shù)據(jù)，才可能自上而下去推進相應的工作。沒有企業(yè)領(lǐng)導的真正重視，就不會有技術(shù)與組織支持對企業(yè)決策所需的數(shù)據(jù)進行搜集與處理。即使存在數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也有可能會淪為粉飾決策、支撐既有觀點的工具。這種重視不能光表現(xiàn)在口頭上，而是應該落實到實際行動上。

　　 企業(yè)高層應該認識到數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心競爭力。沃爾瑪并沒有獨占某種資源，賣的也都是人們?nèi)粘Ｊ褂玫臇|西，它的銷售渠道也并不特別，但為什么它能做成全世界最大呢？是因為它從運營管理到供應鏈管理到銷售管理都以數(shù)字為依據(jù)，這使得其管理能夠日趨精細化。數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)提升決策效率，并且這些決策效率的提升能夠得到沉淀，日積月累形成企業(yè)核心競爭力。以數(shù)字為基礎(chǔ)的規(guī)范化的、有據(jù)可依的決策，是下一階段逐步改善的基礎(chǔ)，哪怕每次只有1%或者0.1%的改善，但一次次的演化和累積就能夠最終形成企業(yè)的核心競爭力。

　　 數(shù)據(jù)有可能挑戰(zhàn)企業(yè)決策中的常識。數(shù)據(jù)能對決策的過程與決策的結(jié)果之間的關(guān)系進行更全面客觀的分析，有些結(jié)論能夠支持企業(yè)決策中既有的常識，有些則可能與之相悖。當結(jié)論與常識不符時，數(shù)據(jù)說了算還是常識說了算，這將對數(shù)據(jù)在企業(yè)中的地位形成考驗。如果決策者不愿意根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整自己的常識，進而修訂自己的決策，那么決策者只能有選擇地“看到”那些和自己常識相一致的數(shù)據(jù)，從而形成“證實偏差”。如果存在“證實偏差”，那么無論企業(yè)搜集了多么海量的數(shù)據(jù)，無論企業(yè)引入了何種高深的算法，這些數(shù)據(jù)與算法都只是為了支持與粉飾決策者既有的決定，不能帶來新的知識與價值，進而也不能有效地發(fā)揮企業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大量投資的價值。所以，決策者對于數(shù)據(jù)與客觀證據(jù)的尊重將是大數(shù)據(jù)投資發(fā)揮價值的重要保證。

　　 企業(yè)組織形態(tài)發(fā)生變化

　　 績效考核方式發(fā)生變化。大數(shù)據(jù)關(guān)系著企業(yè)的核心競爭力。在大數(shù)據(jù)時代，不管你分析不分析，數(shù)據(jù)都在那里。如果競爭對手能夠更好地利用數(shù)據(jù)，則企業(yè)很可能被其趕超。大數(shù)據(jù)時代之前，決策更傾向于依靠人的直覺，更寄希望于“超人”的存在，希望他們通過直覺做出明智的決策，把企業(yè)帶向光明的未來。這些“超人”可能是企業(yè)管理者，可能是咨詢顧問，也可能是企業(yè)的“超級員工”。然而，企業(yè)的成功是否真的是這些“超人”的功勞不能完全確定。企業(yè)是否取得成功，這是人們通常會關(guān)注的結(jié)果指標。然而，在結(jié)果指標之外，我們還需關(guān)注過程指標，就是做什么樣的事情，導致了最后的成功，什么事情導致了失敗。在大數(shù)據(jù)時代之前，缺乏對過程的監(jiān)控與數(shù)據(jù)搜集，沒有足夠的數(shù)據(jù)用來分析過程與結(jié)果之間的因果關(guān)系，進而沒有足夠的數(shù)據(jù)去指導人們應該如何進行決策。大數(shù)據(jù)時代，我們可以對更多的決策進行監(jiān)控與記錄，隨著過程數(shù)據(jù)與結(jié)果數(shù)據(jù)的日益豐富，原因和結(jié)果間的關(guān)聯(lián)關(guān)系更明確。企業(yè)的KPI考核也可能從只是對結(jié)果的考核，變成對決策過程的考核。從而，數(shù)據(jù)能夠成為幫助員工改善決策的助力工具，而不只是員工所抵觸的獎懲的鞭子。

　　 企業(yè)決策權(quán)力重新分配。大數(shù)據(jù)時代的決策過程中，機器將占有越來越重要的位置，決策制度化、流程化的程度會日益增加，決策會變得更加公開、透明、可追溯。決策的精細化程度也日益增加。比如，銀行貸款規(guī)定統(tǒng)一的利率，但是對于借款人信用的好壞，因為缺乏足夠的數(shù)據(jù)，銀行無法進行有效的辨識和區(qū)分。但是，在大數(shù)據(jù)時代，對借款人的背景與行為有著更為豐富的記錄，進而能夠從借款人的工作穩(wěn)定情況、社會關(guān)系、家庭情況對借款人的信用進行評估，從而對不同借款人提供不同的貸款利率。信用良好的借款人能以較低的利率貸款，而信用不好的貸款人，也不至于貸不到款而去求助高利貸。從這個例子可以看出，大數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)決策服務，使企業(yè)決策更精細、更有效，進而為企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。同時，大數(shù)據(jù)也能為更多的借款人提供更符合其實際情況的借款，從而增加整個社會的福祉。但是，在這個過程中，貸款專員對借款人判斷過程中的直覺將讓位于流程與制度，決策中的灰色空間將逐步減小，貸款專員的權(quán)力與利益也將受到相應的影響，大數(shù)據(jù)引入企業(yè)將受到抵觸。如何有效地克服來自既得利益者的抵觸，也將是大數(shù)據(jù)時代所需面臨的一個重要問題。

　　 企業(yè)從組織架構(gòu)到業(yè)務流程的全面變革。數(shù)字化證據(jù)能夠為更優(yōu)化的決策指明方向，而決策的優(yōu)化可能需要組織架構(gòu)甚至業(yè)務流程層面的全面變革。比如國外某品牌零售店，它原先認為現(xiàn)在銷售不好是因為營銷力度不夠，因此加強廣告業(yè)務投入。但通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，銷售不好是因為客流量不足，客流量不足是因為店內(nèi)人員安排不合理，休息日顧客多，但是很多店員休息，工作日店員上班，但顧客很少，造成顧客體驗很差，形成顧客留存率和回頭率相對都很低的局面。此時，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，該品牌零售店對下一階段工作重點以及資源分配方式進行了全面的調(diào)整。因此，企業(yè)有必要從足夠的高度進行思考，如何建立靈活的組織架構(gòu)與業(yè)務流程，以使得當企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更優(yōu)的決策方式時，能夠靈活應對，做出相應的調(diào)整。

　　 企業(yè)信息環(huán)境發(fā)生變化

　　 企業(yè)應有意識地從全局的角度促進數(shù)據(jù)整合。在意識到數(shù)據(jù)是重要的資產(chǎn)之后，企業(yè)在數(shù)據(jù)搜集、管理、分析與挖掘等領(lǐng)域都對技術(shù)與系統(tǒng)提出了更高的要求，使得數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)所用。以前數(shù)據(jù)都是分散在各個生產(chǎn)系統(tǒng)，人們對其關(guān)注程度不高，一個企業(yè)有數(shù)個甚至數(shù)十個由不同部門掌握的生產(chǎn)系統(tǒng)來支撐日常運營。在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)需要考慮如何打破系統(tǒng)的邊界，把不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，這涉及到企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源的抽取、管理與整合。很多企業(yè)利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)解決這些問題。另外，企業(yè)也應該關(guān)注外部數(shù)據(jù)源對企業(yè)的價值。例如，企業(yè)需要關(guān)注消費者的情緒如何、對企業(yè)的評價如何，互聯(lián)網(wǎng)、微博等就是很好的信息獲取渠道，這些外部數(shù)據(jù)源對企業(yè)也具有十分重要的意義。為此企業(yè)管理者需要預先進行投資，以發(fā)展技術(shù)應對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理問題，并引入起源于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的新興技術(shù)以盡可能低的成本進行數(shù)據(jù)存儲與處理。同時，更為關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)對企業(yè)而言意味著權(quán)力，企業(yè)高層應能以有效的機制設(shè)計打破部門壁壘，促進各種來源的數(shù)據(jù)的融合。

　　 企業(yè)應促進數(shù)據(jù)為中層管理者與一線員工的決策提供服務。另外，企業(yè)要讓中層管理者甚至生產(chǎn)一線的業(yè)務人員能夠獲得決策所需的數(shù)據(jù)與工具，甚至讓他們直接成為關(guān)注數(shù)據(jù)的分析師。現(xiàn)在的情況是他們沒有技術(shù)能力去獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)，也沒有制度保障他們能夠獲得相關(guān)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，很多技術(shù)人員對大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應用很感興趣，但是沒有感覺，不知道數(shù)據(jù)和技術(shù)該怎么去發(fā)揮作用，所以，管理者、業(yè)務人員和數(shù)據(jù)工程師之間如何有效溝通和配合，共同發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用也是企業(yè)應該從整體角度解決的一個問題。

   企業(yè)需激發(fā)創(chuàng)新型人才的潛能，發(fā)掘大數(shù)據(jù)的潛在價值。包括麥肯錫公司在內(nèi)的諸多研究機構(gòu)的研究結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)時代最為短缺的是“數(shù)據(jù)科學家”。這些數(shù)據(jù)科學家應該兼具數(shù)學知識、IT技能、業(yè)務知識。目前包括中國企業(yè)在內(nèi)的很多企業(yè)的現(xiàn)狀是，企業(yè)擁有很多高價值數(shù)據(jù)，且業(yè)務發(fā)展也亟需大量人才挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的價值。但是，企業(yè)自身的人才在數(shù)學技能上還存在很大的欠缺，沒有足夠的“數(shù)據(jù)科學家”。另一方面，高校擁有大量具有深厚數(shù)學功底的人才，但是他們沒有條件接觸到高價值的數(shù)據(jù)，且對數(shù)據(jù)分析所解決的業(yè)務問題知之甚少。因此，有必要通過合理的機制設(shè)計，將企業(yè)的數(shù)據(jù)、業(yè)務、需求與高校的人才相結(jié)合，使得更多的“數(shù)據(jù)科學家”有機會接觸到企業(yè)的數(shù)據(jù)，并且能夠以更多的精力研究現(xiàn)實世界的問題。對數(shù)據(jù)科學家的管理和對傳統(tǒng)IT人才的管理有所不同。數(shù)據(jù)分析是一個探索性過程，數(shù)據(jù)科學家們在接觸數(shù)據(jù)之前很難確定在數(shù)據(jù)中能夠發(fā)現(xiàn)何種結(jié)論，并且前期的數(shù)據(jù)分析結(jié)果將是后續(xù)的數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，因而，很難以類似于“功能需求”的方式向數(shù)據(jù)科學家提出數(shù)據(jù)分析的需求。這也需要合理的機制設(shè)計對數(shù)據(jù)科學家進行考核與激勵。

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