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大数据影响重要商业决策的三种途径
&&& 本文首发于微信公众号：数据观。文章内容属作者个人观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。
　　――数据观编译
　　现如今，无论哪个行业的企业都在谈论的是――数据。这里说的数据不是任意的数据，而是大数据。
　　如今我们生活在信息经济体制中，公司采集和分析的数据越多，就能在做重要的商业决策时参考更多的信息。因此，公司不必再盲目地做决定或者只能瞎猜了。而些曾经根本无法测量的参量，如今也可以进行准确地测量。
　　现在，大数据非常重要，它已经能够影响到企业的估值。数据不属于公司的有形资产，但拥有着深度见解和长远预测的数据却可以指引企业走向成功。企业的声誉正是经典的之一。企业声誉是企业重要的无形资产，如今却可以通过采集的数据进行测算和价值评估。
　　除此之外，影响企业成功概率的因素还有使用数据的方式和依据数据分析所做的决策。数据变得如此有影响力，其本身也正被用来判定公司的价值。
　　最重要的决定――选择数据采集工具
　　选择商业智能软件是整个数据采集过程中最重要的部分之一，因为这是数据采集和分析的工具。许多企业最难通过软件平台来做商业决策，现在市面上有无数的数据采集软件程序，但是它们之间不尽相同，像Tableau及其它在BI领域的主要竞争对手，其数据采集软件程序在考虑用户界面之前就有着很多功能。
　　就这些软件而言，报告的功能是最重要的，数据的结果就是产生报告，只有数据没有报告，数据就失去其原本的作用了。用户需要定制用来生成报表的数据的呈现方式和数据类型。这样，用户就可以根据自己的核心业务指标来提取数据段。
　　自动采集数据的功能也极其重要。因为，数据采集应经是繁忙业务中的重要的一环，也是相当耗时的一环。所以，能够智能化采集数据并自动生成报告的软件程序，带来的实用性更强。
　　当然，能接入数据源也是商业智能分析软件极为重要的组成部分。商业智能软件（BI）获取的数据源越多样化，公司收集和使用的信息就越多。
　　数据影响重要商业决策的三种途径
　　根据大数据做出的决策可以在各个层面上对企业带来极大的影响。每个公司都有自己的需求，但是几乎每个公司都能利用大数据，就声誉、收入渠道和生产力方面充分考虑后做出决定。
　　1.声誉
　　2014年声誉研究会的年度声誉领袖研究显示：公司最关注的是如何量化衡量他们声誉的方式。同时，企业意识到，其中关键的一点是制定一份有效的策略，提高公众可感知的品牌数据量。
　　通过对社交媒体平台和企业网站的数据分析，公司可以更好地测估他们在的眼中是什么样的形象。同时，他们也可以与客户互动，并从中了解到客户对公司品牌的满意度。这些都在很大程度上影响着公司的声誉。公司能够利用数据做关于品牌化、社交媒体和增进客户关系方面的决策。
　　2.收入渠道
　　在拥有大量数据的情况下，找到一个新的收入渠道会更加容易。同时，找到推广产品和服务的最佳市场营销渠道也是轻而易举的事情。两者相结合，发布新产品或者新服务的风险更低。大数据能够分析当前交易，用户投诉并改进企业产品。企业可以深入挖掘数据，发现新的机遇。
　　3.生产力
　　提高运营效率和生产力是快速提高利润的一个方法。市面上已经有大量的ERP软件，多数ERP程序可以分析从生产线正常运营时间到会计程序的几乎每种业务功能的数据。传感器可以实时追踪卡车和货物的运动，并将得到的大量数据记录到软件程序中。
　　收集到的数据能够告诉企业主效率低下之处，也能够找出提高生产力的自动化流程。有了大数据，你将能知道谁是生产力最高的员工，什么机器耐用性最高，甚至怎样通过缩短货车路线减少燃料费用的问题，也可以得到解答。生产力的提高的可能性是无穷的，这就是定制报告的重要性所在。
　　大数据背后有巨大的商业潜力，但是只有企业能够整理数据，找到真正重要的指标，才能更好地利用它。现在企业们或许正坐在一座金矿上，他们需要知道的就是怎样利用这些信息。
　　原文来源：Datafloq
　　作者：Ryan Kh
　　编译：数据观
　　翻译：康晓雪，上海交通大学外国语学院。
　　校对：吴S，国家大数据标准组专家，天府软件园大数据俱乐部秘书长，勤智大数据分析师，数据运营专家顾问。
&&& 文章来源：微信公众号数据观
（责任编辑：张功成 HN092）
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企业核心竞争力与大数据决策
　来源：前瞻产业研究院　E1211
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&在很多有关企业核心竞争力的研究中，企业决策能力被放在首要位置。中国很多企业，决策集中在一些少数人手中，更多的一些私人企业老板，相信自己直觉和经验。在过去直觉和经验决策，让很多企业获得成功，随着商业环境的变化，我们发现决策风险比过去大很多。直觉和经验已越来越抵抗不了环境变化带来的风险，而这些环境变化相较过去更加复杂，速度更快。
企业核心竞争力
很多有关企业核心竞争力的研究中，企业决策能力被放在首要位置。常见的直接的定义方法，用这样一个公式表示：企业核心竞争力=决策力&支持力&执行力。在&张氏&核竞争力研究中，把核心分解10个组成部分，那么第一个也是最重要的一个便是企业决策力。这种竞争力，是企业辨别发展陷阱和市场机会，对环境变化作出及时有效反应的能力。不具有这一竞争力，核心竞争力也就成了一具腐尸。决策竞争力与企业决策力是一种同一关系。决策频频失误的企业，肯定没有决策竞争力。没有决策竞争力的企业，也就是企业决策力薄弱。
决策力中的经验和
经验和数据是决策的两大方式，有的人执着于以往的经验，有的人相信数据，而有的人把数据和经验结合形成更为科学的决策模式。
显示，更多的大陆或香港企业愿意采用数据支持，进行决策。决策模式决定决策能力，而现实中，实现数据决策并不容易。
大数据与农夫山泉终端决策
产品摆放位置一直是销售终端研究主要课题，过去人们找到更为合理摆放位置，需要人工蹬守观察。
看一个农夫山泉的例子。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何&&这样的点每个业务员一天要跑15个，按照规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员，每天会产生的数据量在10M，这似乎并不是个大数字。但农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。
如果想知道：怎样摆放水堆更能促进销售?什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新对销售产生了怎样的影响?不少问题目前也可以回答，但它们更多是基于经验，而不是基于数据。因为他们抱着一个金山，但没有开发，人工无法对影像进行分析，找到想要的结论。如果、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析方法，所有以上通过大数据分析系统都会找到答案。
大数据应用与阿迪达斯战略转型
2008年之后，库存问题确实很严重，中国行业经历寒冬，不少企业出现库存危机。阿迪达斯也不例外，很多企业把降价、打折等手段作为清库存手段，然而这些手段只能制标不能制本。企业库存高企根本原因，是企业的模式出现问题。
阿迪达斯产品线丰富，过去，面对展厅里各式各样的产品，经销商很容易按个人偏好下订单。现在，阿迪达斯会用数据说话，帮助经销商选择最适合的产品。首先，从宏观上看，一、二线城市的消费者对品牌和更为敏感，可以重点投放采用科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市，消费者更关注产品的价值与功能，诸如制品这样高性价比的产品，在这些市场会更受欢迎。其次，阿迪达斯会参照经销商的终端数据，给予更具体的产品订购建议。比如，阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商，在其辖区，普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖;至于颜色，比起红色，当地消费者更偏爱蓝色。
挖掘大数据，让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部，那里部分城市受香港风尚影响非常大;而另一些地方，消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城市，北京和上海消费趋势不同，气候是主要的原因。还有，高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟，当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要，上班、吃饭、喝、去夜店，需要不同风格的多套衣服，但在低线城市，一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比，高线城市，显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。
实际上，对大数据的运用，也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。库存危机后，阿迪达斯从&批发型&公司转为&零售驱动型&公司，它从过去只关注把产品卖给经销商，变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析，恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。
大数据应用决策例子还有很多，如何科学决策，提高决策能力，进而提高企业核心竞争力，是很多企业必须面临的问题。大数据时代到来，让过去不可能进行数据决策的，成为可能，在未来大数据在企业战略管理中也将占居越来越重要的位置。
本文来源前瞻产业研究院，转载请注明来源！（图片来源互联网，版权归原作者所有）
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项目咨询：5科学利用“大数据”提升政府管理能力的建议
来源：民建中央网站
“大数据”是继互联网、物联网、云计算之后，又一新的技术革命，标志着人类社会正在从信息时代、知识时代向智能时代迈进
“大数据”是继互联网、物联网、云计算之后，又一新的技术革命，标志着人类社会正在从信息时代、知识时代向智能时代迈进。尤其是在当今的“互联网+” 时代，随着移动互联网、物联网、社交网络、云计算、4G网络的快速发展，网上购物、网络发言、网络信息传输等行为产生了惊人的非结构化的数据量。大数据同过去传统结构化数据有所区别，主要表现在海量性、多样性、高速性、价值性。据IDC预测，未来10年全球数据量将以40%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB。大数据正在深度改变人们的生活、工作和思维方式，而数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
　　党的十八届三中全会提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”，它具有催生管理革命和服务模式创新的效果，必将给政府职能转变和机构改革带来新气象。不得不承认大数据管理是提升政府管理能力的一条有效技术路径，其迅速的发展必然对公共管理与公共服务领域的变革提出了新的要求。从政府层面来说，大数据的包容性将打开政府各部门间、政府与市民间的边界，信息孤岛现象大幅削减，数据共享成为可能。同时，大数据的信息平台，使数据资料更加全面，政府部门间的数据信息调用将更加方便快捷，可以有效地提高工作效率，也极大地提升政府社会治理能力和公共服务能力。大数据在社会治安管理、维持社会秩序、形成立体社会管理网络、消防救灾、智能交通管理、能源动态监测、食品安全监管、加强流动人口管理等方面发挥巨大作用，通过数据整合和运用提高管理能力。此外，大数据通过提升行政服务效率、整合政府开放信息、推动智能化办公，创新公民政务办理方式，在社会保障、科技教育、文化卫生等方面都大有作为。大数据的广泛应用，能够利用数据融合、数学模型、仿真技术等一些列手段，实行数据驱动的管理模式，让数据说话，尊重客观事实，提升科学决策能力。
　　一、面临的问题
　　一是政府职能部门缺乏“大数据”意识，数字化的数据资源数量和质量呈现“双低”状态。我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，已有的数据资源还存在标准化、准确性、完整性低、利用价值不高的问题。各级政府信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，往往容易形成“信息孤岛”，且数据开放程度低，这些都极大的阻碍了数据有效利用。
　　二是政府的现代管理理念和运作方式不适应“大数据”管理决策的要求。大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助政府做出更明智的决策，优化社会运转，发挥政府职能，因此，要让“大数据”真正发挥作用，需要改善实现新型的数据管理方式和架构与大数据技术工具相适配。
　　三是现阶段大数据使用的安全性保障与相关法律的制定尚落后于社会对大数据应用的迫切需求。用户隐私和安全性问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如果不能妥善处理，则不仅会影响大数据技术的发展，而且会伤及社会基本理念和公民权利。
　　二、对策建议
　　一是加快科学的顶层设计建设，培养决策者具备大数据思维，实施大数据发展战略。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须搞好顶层设计，建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，推进社区应用和网络资源整合，建立长效的中央对地方政府，各地方政府之间的信息共享机制，提高协同管理和综合服务能力。
　　二是建立符合中国国情的数据应用法律体系，做到“大数据”管理有法可依，让数据开放和数据挖掘走向法制化轨道。我国政府应加快制定关于各类数据的产权归属、保护以及数据采集、存储、加工、传递、检索、授权应用等的法律法规，建立数据保密与风险分级管理机制，厘清公民隐私权和知情权的界限，合法应用用户数据。
　　三是要政府部门要重视数据积累和数据挖掘，建立数据资源监管机构，统一标准并对有资源进行整合。一方面要进行纵向信息系统整合，在上下级政府部门之间，利用多级网络和中心数据库，构建统一的信息平台。另一方面，进行水平的电子政务信息系统整合，实现跨部门的政府信息资源共享和政务协同。（肖忠意）}