发布日期：2016-09-22 09:22:02 作者：华腾信息
（作者：佚名 来源：大数据观察）
大数据可以来自方方面面，从生活中的购物交易，到工业上的生产制造;从社交网络媒体信息,到企业化管理决策大数据作为目前IT行业最重要的前进方向之一,已经吸引了众多IT企业的目光。面对海量的数据、不断变化的外部环境，企业应该首先从寻求管理模式的创新入手，寻求在“大数据”时代中生存的基础。
最近几年，“大数据”成为最热的技术词汇之一。面对“大数据”时代的到来，不单单是构建企业信息化这么简单，更重要的是企业应该寻求管理模式的创新。
早在30年前，美国著名的社会思想家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》中提出：“如果IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章。”
在“大数据”时代，数据不仅仅由互联网产生，汽车、物流、工业设备、道路交通监控等等设备上装有无数的传感器，其产生的数据信息也是海量的，从 TB级别，跃升到了PB级别(1TB=1024GB)，这也就是说传统的数量级已经无法衡量如今社会各行各业产生的庞大数据了。对于大数据，更重要的含义是指处理这些海量数据的技术——如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值，如何实现本行业的价值增值。
因此，“大数据”时代并不是掌握数据，而是利用数据。
传统管理模式遇到的问题
“大数据”时代的来临，给各行各业都带来了巨大的冲击，衡量一个企业的实力，其拥有的资源、财力不再成为最重要的标准，数据才是在“大数据”时代最为看重的竞争力。在IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场2012-2016年预测与分析报告中显示，大数据技术与服务市场的规模将会从2011 年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元，在未来5年的复合增长率达51.4%，市场规模增长近7倍。然而，传统的管理模式并未适应“大数据”时代的到来，主要表现在以下几个方面。
第一，企业商业智能化程度不高。
商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)的概念最早由加特纳集团(Gaterna Group)在1996年提出，其定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、整理和分析数据，作为适应“大数据”时代到来的重要技术——商业智能并未在企业中得到普遍的使用。
第二，决策者未意识到数据的商业价值。
在这个数据为王的时代，许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中，认为只要实现企业的信息化就能够适应数据爆炸增长的“大数据”时代，虽然企业拓展了获取数据的渠道，但是却很少深层挖掘数据背后的价值，特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。如今许多的企业决策者们只是单纯的关心像财务报表、企业盈亏表等宏观的数据，并没有从组成这些报表的细微数据中去发现企业存在的问题，对于竞争对手的分析也是如此.
第三，对决策主体认识的偏差。
张建设在《大数据：战略论的终结与社会化决策的兴起》一文中提到：决策主体正从商业精英转向社会公众。社会媒体的出新以及设计网络的普及，社会公众的意见成为企业决策的中坚力量，而企业对决策主体的认识还停留在以咨询公司为代表的商业精英上，并没有将企业的注意力转移到社会公众，这就造成了企业竞争力与产品销量的下降。
第四，数据相关人才的匮乏。
“大数据”时代，数据的处理与分析不再是一项由CIO(首席信息官)来承担的任务，它需要整合CIO对信息和技术的理解、CMO(首席营销官) 对信息传播规律和渠道的把控以及COO(首席运营官)对信息选择和数据判断方面的能力。因此，在大数据时代，对数据的处理和分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，而大多数企业并没有意识到这种状况，传统的人才引进机制、培养机制、晋升机制限制了数据相关人才的成长。总的来说，传统的管理模式阻碍了数据人才的发展。
第一，提高企业的商业智能化程度。
企业要想提高商业智能化程度，首先应打好信息化这个基础，信息化并不仅仅是在企业内部实现办公自动化、无纸化管理，更为重要的是要培养组织成员的信息意识和数据质量意识，让每个信息系统的用户意识到数据是系统的生命，高质量、真实的、高可靠性的数据是一个信息系统成功的关键。其次，企业应重视数据挖掘人才的培养与引进，商业智能是由数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘等组成，这三方面都需要大量的数据挖掘的人才。最后，企业应提高知识管理的水平，因为商业智能是构筑在企业业务系统基础上，以知识获取和共享为目的的解决方案。
第二，让决策者意识到数据的商业价值。
“大数据”时代是一个以数据为王的时代，企业的决策者们应该意识到数据的商业价值：一，将数据与企业的决策相关联，发挥数据的潜在价值;二，沟通，即在企业施行商业智能化的过程中经常与决策者进行沟通，使决策者从不关心数据到关心数据，再到提出需求，当单一系统的数据分析不能满足企业需求的时候，大规模的数据分析系统的建设就顺理成章。
第三，正确认识决策主体。
在传统的管理模式中，企业的中高层管理者、领导者以及一些著名的商业精英和咨询公司被认为是决策的主体，而随着社会化媒体的出现以及社交网络的普及，这种传统的决策机制降低了企业决策的正确性与合理性。应树立以社会公众为决策主体的观念，将决策的理念由狭隘的企业高层转移到广泛的社会公众，通过社会媒体、社交网络等平台广泛的收集社会公众的意见和建议。大量的非结构化数据，使得原材料、生产设备和市场等因素越来越没有固定的定义，产业边界也变得模糊，根据Gartner预测，未来5年中，企业数据将增长8倍，其中80%是非结构化数据，因此“大数据”增加了企业决策的不确定性和不可预测性，所以企业更应该重视和发展以社会公众为主体的决策模式。
第四，培养首席数据官。
“大数据”时代下，对数据的处理和分析不再是一个领域的范畴，它需要同时具有信息技术知识、市场营销知识、运营管理知识等综合素质的人才来掌控，CDO(Chief DataOfficer，首席数据官)由此诞生，数据归业务部门，应用归IT部门，这一概念已经被广泛接受，然而现在到了该挑战这一理念的时候了，在多数组织机构中，业务部门并不想拥有数据，他们也不是为管理数据而配备的。首席数据官的主要职能是利用数据推进企业与社会的对话，挖掘信息化过程中更为潜在的价值。他们视数据为资产，负责其运营，通过分析来自传感器、社会网络评论、网络流量等各方面的数据，为企业的决策提供参考。另外从组织结构方面来说，企业应该重视CDO人才的培养与引进，目前无论是国内还是国外，设置这个职位的企业还很少，笔者认为这主要还是和“大数据”相关技术不成熟有关，企业高层应该意识到CDO在企业未来发展过程中起到的重要作用，给予他们更多的话语权。
第五，重视员工的社交网络。
传统的组织架构中，很少去关注员工的社交网络，因而导致了这些网络零零碎碎的局面，使得员工在管理实践过程中处于分裂的状态。这里所说的社交网络不仅指员工在企业内部所建立的关系网络，还包括与组织以外的其他人员的联系、员工在各个在线社交网络平台上的好友等等，这是一个庞大的社会关系网络，企业如果能够很好地利用这一网络，将会大大提高企业的效益。因为社交网络在跨部门的流程改善、联合和合并中提供了粘合剂的作用，对新产品开发也有着不可忽视的推动效果，其也是工作满意度与员工保持的重要因素。
今后的很长一段时间，数据将会是各个行业所争夺的最为重要的资源，而要想在这场数据之战中立于不败之地，与之相适应的管理改革与创新是基础，值得我们去深入研究。我们要正确认识“大数据”，它不仅指不断增加的容量，还包括不断增加的速度和多样性，当然，这些因素也导致了额外的复杂度。这意味着企业在面对“大数据”时，不仅仅是拿到了一堆数据而已，对于企业来说，更是极大的挑战与机遇。“大数据”正在以复杂的形式，从不同的领域朝企业奔涌而来。
