充分利用大数据提升外贸竞争力
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大数据在外贸领域的应用方兴未艾，为提升我国外贸竞争力带来重要机遇，但由于尚处成长阶段，需要国家在调整外贸传统模式、完善相关法律规范、提高贸易便利化水平、建设海外大数据平台等方面给予支持。一、大数据为外贸发展注入新动力第三方外贸服务企业是利用大数据整合商品流通过程的主力军。由于服务便捷丰富，我国第三方外贸服务企业及其在线交易平台受到中小企业的普遍欢迎，成长迅速。以亿赞普科技集团为例，该集团2008年开始利用大数据开展在线交易业务，2013年交易额已达到157亿人民币，年均增长约50倍。（一）提高交易效率。如一达通借助大数据服务，将原先分散的接单、生产、装运、报关、查验、收汇、缴退税等环节打通，将信息集中在统一平台上运行，提高贸易效率、有效降低成本，目前在一达通平台上的企业通关时间从原来的2天缩减到6小时，退税从3个月缩减到3天。（二）创新海外营销模式。如亿赞普集团与欧洲等地电信运营商合作，自行开发了170多项专利，主要是海量数据采集、挖掘和应用模型，对海外市场消费的行为变化等做量化分析和趋势预测，帮助我外贸企业打破国外进口商对销售渠道的垄断，对目标终端市场进行“点对点”的线上精准营销。据测算，利用大数据精准营销的成本较传统展会营销、海外设点营销方式至少减少1/10。（三）提升服务效能。大数据服务的发展，为外贸与金融、物流等服务的深度融合和国际化创造条件。如阿里巴巴今年开始向银行开放平台数据信息，支持发展信用融资，参股新加坡、澳大利亚邮政，打通海外物流渠道；亿赞普将引进来与“走出去”结合起来，一方面在全球89个国家部署大数据平台，收购意大利帕尔玛国际机场，支持平台企业拓展欧洲市场，另一方面引进海外合作伙伴，利用国内海量数据信息的加工服务，为法国等企业进入中国市场提供便利。二、利用大数据支持外贸发展需统筹解决四个问题作为第一贸易大国，我们要更加重视应用大数据、云计算等现代科技服务，为提升外贸发展质量和效益、培育竞争新优势开辟新路。要加强大数据服务在外贸中的应用与普及，通过转变外贸管理方式，提升外贸信息化水平，建立健全法律规范，支持大数据服务商“走出去”建设海外服务平台，扎实推进外贸稳增长、调结构、转方式。（一）促进外贸传统模式转变。我国多数外贸企业尚未摆脱传统思维模式，缺乏借助大数据开拓市场的主动意识和进取精神。要加强大数据在外贸领域应用的宣传和引导，鼓励企业研发数据信息分析技术，指导外贸企业尤其是中小企业利用数据分析掌握市场需求，准确捕捉商机。鼓励外贸服务企业创新大数据服务内容及产品，发挥大数据重构外贸流程、支持外贸转型升级的作用，对内拓展互联网金融、现代物流等服务功能，对外加快并购投资和上市融资，提升国际化水平。支持大数据服务商参与国内职业教育和专业技能培训，积极开展大数据分析领域的人才培育和引进。（二）建立健全法律规范。外贸的大数据运用首要是确保信息、信用和知识产权安全，我国目前数据信息领域的法规体系不健全，企业和个人信息安全、数据权威性、技术标准化等问题亟待加强规范和法律保障。要将大数据纳入电子商务基本法律框架，加强对数据收集和使用安全性的监管，保护企业和个人的隐私和合法权益。要加强规范和标准化，积极培育大数据服务示范主体，支持权威数据库的开发开放，推动建立大数据发布、共享、传输、软硬件系统和服务的标准体系。利用大数据搭建互联网诚信和外贸企业征信体系。（三）提升贸易信息化、便利化水平。现阶段我国报关、退税、结汇等环节碎片化问题依然突出，各地方、各部门对外贸的管理标准不统一，企业和政府管理部门的信息化窗口未能实现充分对接，B2B在线交易操作困难较多。要改革传统的进出口管理方式，尽快建立覆盖报关、报检、结汇、退税等环节的统一大数据平台，逐步实现政企数据对接，线上线下同步进行，最终取消纸质单据审核。可考虑设立全国性的通关数据中心，企业在中心预报关，而后任选国内一口岸进行报关报检。&&
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缤纷时光文化传播公司利用大数据提升企业核心竞争力
中国进入大数据时代后，如何把握住大数据带来的战略机遇成为缤纷时光文化传播有限公司领导层关注的焦点。在14日下午缤纷时光公司企业负责人与众多行业精英一起探讨文化传播
中国进入大数据时代后，如何把握住大数据带来的战略机遇成为缤纷时光文化传播有限公司领导层关注的焦点。在14日下午缤纷时光公司企业负责人与众多行业精英一起探讨文化传播行业新业务新方向研讨会上，参会人员就提升企业业务能力现代化和利用大数据为社会提供更好服务，进行热烈交流，并发表意见建议。来 自 西 陆 军 事
研讨会以“利用大数据技术提升企业核心竞争力”为主题，缤纷时光文化传播有限公司领导人主持会议并讲话。
在会议进行当中，各公司代表们深入交谈交换意见，积极为如何利用网络大数据发展传媒企业工作建言献策，提出关于网上业务开展、网络品牌建设、信息化等方面的建议50多个，对推动传媒网络事业发展做出重要概述。
研讨会上，北京一传媒公司负责人介绍了我国运用大数据等现代技术的有关情况。北京、天津、广东、上海等地企业专家围绕如何利用大数据技术的为企业创收、建立具中国特色的数据信用体系、建立大数据资源平台共建共享机制、完善数据开放和运用机制等问题座谈交流，发表意见建议。
各企业代表们一致认为，大数据等现代技术发展迅猛，正对全球经济社会产生重大影响，在政府治理中运用大数据等现代技术，能够显著提高政府科学决策、监管市场、公共服务、社会管理和生态文明建设等能力，是建设透明、效能、服务、责任型政府的迫切需要。
缤纷时光公司领导人建议，要加强顶层设计，加快建立行业内大数据标准化体系；要推动数据平台的建立，重视个人数据隐私，明确大数据共享平台参与者的责任；要加快技术研发，选择影视、文化、对外交流等重点领域开展大数据重大应用示范工作，研讨会气氛热烈，代表们畅所欲言。
据缤纷时光公司介绍，公司成立至今与多家网络咨询公司合作，积极听取他们对大数据市场分析的情报，为公司在做战略部署决策上提供依据。公司在发展的过程中因大数据分析的帮助使公司在多个海外项目上获益。从内容角度看，大数据就是海量信息。随着信息技术的迅猛发展，互联网数据的价值从量变到上升到质变，能够直观地呈现经济社会运行的规律特点，提高企业领导层决策的科学性、准确性。
从技术角度看，大数据就是对海量数据的采集、存储、分析、整合、控制。因此，大数据就是内容和技术的完美融合，对提高企业运作效率、降低企业成本社会运行成本具有重要作用。
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企业怎样利用大数据提升竞争力?
零售行业随着数据采集与存储技术的进步也逐步形成了零售业大数据。通过对这些数据进行挖掘分析，能够给零售企业带来巨大的商业价值以及服务创新，诸如能够更好地了解和洞察消费者，从而实现精准化营销，或者变革供应链模式，实现货品精细化管理等。
2015年，IBM商业价值研究院联合ECR中国，针对中国零售行业大数据应用的现状进行了调研。数据为王的时代，如何利用大数据分析提高企业生产经营效率?IBM商业价值研究院发布《大数据助力中国零售业转型》报告为大家解读。
中国的零售行业，特别是线下传统零售行业，大数据分析还处于刚刚起步的阶段。多数企业正在进行大数据的探索并进行相关试点项目。仅有少数领先的零售企业开始利用大数据应对明确的业务挑战。
从组织结构来看，零售企业大数据分析更多地分散在各个业务部门中，只有不到1/3的企业有独立的部门负责整体的大数据分析。在已经开展大数据分析的零售企业中，分析主要集中在精准营销、顾客洞察、商品优化和供应链完善几个方面。
现阶段，零售企业表示最需要利用大数据提升客户洞察，开展精准营销和实现商品优化。将企业最需要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目进行对比发现，提升客户洞察是零售企业最需要进一步利用大数据提升的领域。在调查中，74%的企业表示最需要利用大数据帮助解决的业务问题是准确理解客户行为和消费习惯，进行全面的顾客洞察。42%的企业表示需要在精准营销方面运用大数据，基于需求预测及顾客特点进行有针对性的营销，提高成交率和客单价。37%的企业表示需要运用大数据帮助解决商品优化问题，找出畅销、滞销款商品，提高售罄率，降低过期损耗，同时优化商品组合与陈列。
完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、数据分析和根据数据洞察采取行动三个阶段。零售企业对大数据分析整体表现的自我评价结果一般。
在“获取和整合数据”阶段，只有36%的企业评价良好。在“数据分析” 和“依据洞察采取行动”
阶段，评价良好的比例分别只有32%和24%。可见，企业对自身的大数据分析和利用满意度不高。即使在数据分析意识较强的企业中，对数据的利用也仍集中于初级阶段。
企业希望在分析手段方面更加深化和多样化，如使用预测性、规定性和认知性分析方法。
零售企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展构想可以分为三个层面：
第一个层面是支持大数据运营，零售企业可以通过对价值链上多方数据的分析挖掘，提高供应链、物流等方面的运营效率，并利用大数据分析的结果支持领导层决策。
第二个层面是形成大数据产品，即形成独立的大数据产品，采用免费、出售或合作方式提供给内外部客户。
第三个层面是构建大数据平台，即部分向平台型企业转型的零售商将利用大数据搭建企业生态平台，为平台上的企业服务，促进共同的繁荣。
我们认为大数据主要通过以下三个方面帮助零售企业提升自我，创造价值。包括：
1. 打造智慧的购物体验
2. 构建智慧的商品管理和供应链网络
3. 以及实现智慧的运营
具体来说，零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个方面：
1、在智慧的客户体验领域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及精准营销;
2、在智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化;
3、在智慧的运营领域的财务管理、劳动力管理和防损/防偷盗管理。
零售企业已经充分意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义，他们需要从这三个方面规划战略和实施步骤，将大数据分析作为向未来转型升级的核心驱动力。
11:16 |来自: IBM商业价值研究院
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力?这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。
现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。
目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰;细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。
品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。
产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
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