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AMT观点

从“数据”到“大数据”:变与不变

发布时间:2017-06-07

企业管理中对于数据的应用历史悠久,如6sigma管理、精益管理等很早就提出基于量化管理的要求,而经营分析、报表体系和BI等在很多企业也有了广泛应用。那么,目前我们谈到的大数据应用,有哪些特征?与传统数据分析相比,有哪些变与不变?

AMT长期致力于企业的“管理+IT”前沿研究和咨询实践,帮助企业实现信息技术与业务管理的深度融合与创新。“数据”作为信息技术的重要组成要素,AMT咨询服务中涉及数据管理的业务演进可以分为三个阶段:

AMT数据管理咨询服务的演进

第一阶段:从2002年开始,AMT帮助企业实施信息化战略规划时,在数据架构层面,开展数据标准化的咨询服务,帮助企业形成标准化主数据结构、数据字典,规范数据质量,实现跨系统的数据集成和流程集成,有效沉淀企业数据资产。

第二阶段:2006AMT进一步提出经营分析五步法,解决企业虽然ERP有很多报表数据,但是依然不能有效支持管理分析决策的问题。第一步,从企业的业务决策场景出发,明确企业不同管理层的经营分析结构以及需要关注哪些经营指标;第二步,基于分析指标和分析结构要求,构建分析报告,设计分析报表,明确数据要求;第三步,确定数据源及采集策略,是手工输入还是从哪些IT系统获取,或者系统+手工加工组合模式;第四步,确定经营分析如何和企业的运营流程与会议体系相结合,通过经营分析切实推进企业的决策改进。第五步,建立经营分析长效机制,让企业形成稳定的经营分析运作机制,培养用数字决策的文化。(详见AMT2010年出版的图书《用数据决策——构建企业经营分析体系》)

第三阶段:2012开始,AMT协助客户进行基于大数据的应用创新。如AMT和伙伴安客诚一起帮助海尔实现基于大数据的用户交互及精准营销;帮助鲜易等多个传统企业实现产业平台化转型,大数据作为产业平台化最重要的基础能力;帮助某烟草集团、某海关等进行大数据规划和实施路径设计等。结合案例实践,逐步形成AMT大数据咨询服务体系。

与传统的经营分析体系相比,AMT认为大数据应用有以下几个新的特征:

1、      传统BI与经营分析以内部数据为主,尤其是ERPCRM等核心业务系统中的交易数据为主体;而大数据应用更强调内外部数据跨界融合,数据的范围更多包括用户的行为数据、社交媒体数据,以及海量的物联网传感器采集的数据。

2、      传统BI与经营分析以管理决策支持为主,将管理经验和事务规律转换为静态的数据分析模型和分析报表;而大数据通过机器算法进行模型动态管理,实现实时趋势洞察与预测,并可深度嵌入业务流程,实现对业务流程的实时干预。

3、      传统经营分析更关注对于目标偏差的分析,以推进决策和改进行动;而大数据应用强调通过洞察获取未知经验,未知经验用于推动业务更准,更快,成本更低,激发新的改进创新。

而不变的是,以业务价值为导向,以业务应用场景为切入,通过大数据的分析洞察切实促进企业的商业模式、产品服务和业务流程的改进与创新。同时,要使大数据应用在企业成为一种常态化机制,相应的长效治理体系,与现有管理体系的融合也是必须要考虑的重要工作。

AMT认为,未来大数据应用的主要方向是基于行业主题的应用场景挖掘。AMT希望携手更多行业领先企业,打造大数据应用标杆,帮助客户实现数据资产的商业价值转化。

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