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大數(shù)據(jù)已成企業(yè)轉(zhuǎn)型主要驅(qū)動力,揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機遇

如意 ? 來源:至頂網(wǎng) ? 作者:至頂網(wǎng) ? 2020-08-14 10:11 ? 次閱讀

“Big Data(大數(shù)據(jù))”一詞最早出現(xiàn)于15年前,其名稱背后指代的是日益增長、體量龐大、多樣化且極為復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)。更重要的是,這些數(shù)據(jù)無法通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法輕松加以管理。近年來,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的興起,大數(shù)據(jù)也成為各類企業(yè)推進轉(zhuǎn)型之旅的主要驅(qū)動力。

Big Data成為企業(yè)轉(zhuǎn)型主要驅(qū)動力

IT與商業(yè)服務(wù)轉(zhuǎn)型咨詢企業(yè)Pace Harmon公司董事總經(jīng)理Rahul Singh表示,“以實時方式分析大量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、進而獲取洞見的能力,已經(jīng)成為當前大部分數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的基礎(chǔ)。只有充分運用提取自大數(shù)據(jù)的分析見解,才能真正推動工作流程的數(shù)字化與自動化?!?/p>

此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出現(xiàn),也在一定程度上源自各類組織希望充分運用不斷增長的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。SAS數(shù)據(jù)管理負責人Todd Wright解釋道,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì)在于組織向著基于數(shù)據(jù)的決策方向轉(zhuǎn)型,而大數(shù)據(jù)代表的正是組織對自身所生產(chǎn)或使用的全部可用數(shù)據(jù)的捕捉能力。因此,捕捉所有可用數(shù)據(jù)也就是獲取大數(shù)據(jù)的過程,這對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。”

IT組織當然可以純粹將大數(shù)據(jù)用于報告及改進流程。但Singh表示,“真正的價值來自將大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合的能力?!闭缂夹g(shù)研究與咨詢公司ISG數(shù)字戰(zhàn)略與解決方案合伙人Prashant Kelker所言,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一條道路,大數(shù)據(jù)則是走通這條道路的具體手段?!?/p>

大數(shù)據(jù)如何揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的種種機遇

大數(shù)據(jù)最核心的價值在于照亮企業(yè)中種種以往難以窺見的角落。

SAS的Wright表示,“將大量經(jīng)過良好統(tǒng)籌的數(shù)據(jù)整合到分析程序或AI程序當中,能夠幫助我們更好地理解運營、客戶與市場態(tài)勢。更重要的是,要使數(shù)字化轉(zhuǎn)型真正成功并實現(xiàn)對于業(yè)務(wù)目標的最佳洞見,數(shù)據(jù)素材永遠是越多越好?!?/p>

但如果沒有經(jīng)過精心設(shè)計的思路或者程序加以實際應(yīng)用,大數(shù)據(jù)本身也將毫無用處。SAS的Wright表示,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型正好帶來了這種思路與程序。說起大數(shù)據(jù)對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義,進入數(shù)字轉(zhuǎn)化程序的數(shù)據(jù)越多,得出的結(jié)果質(zhì)量就越高?!?/p>

當兩者相融合時,真正的改變也將成為可能。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備、智能手機以及其他機器傳感器數(shù)量的持續(xù)增加,其生成的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。

Pace Harmon公司的Singh指出,“這些物聯(lián)網(wǎng)功能、大數(shù)據(jù)分析功能以及數(shù)字轉(zhuǎn)化功能的結(jié)合,將使企業(yè)不僅能夠?qū)崟r適應(yīng)客戶需求,同時也可以預(yù)測消費者的未來行為。”

管理咨詢與研究公司Everest Group副總裁Ronak Doshi指出,隨著互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的日益普及,數(shù)據(jù)驅(qū)動型數(shù)字業(yè)務(wù)模型的發(fā)展,加上全球互聯(lián)業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)與集成價值鏈的增長,企業(yè)必須構(gòu)建起一套模塊化且很具中心凝聚力的數(shù)字平臺,借此從各類來源處收集大數(shù)據(jù)并將其作為業(yè)務(wù)驅(qū)動力。

Doshi解釋道,“企業(yè)從數(shù)字功能平臺的投資中所能獲取到的實際商務(wù)價值(或者說投資回報),將直接取決于他們提取數(shù)據(jù)價值的能力。對于大型企業(yè)而言,其面臨的數(shù)據(jù)量極為龐大,且無法通過傳統(tǒng)的商務(wù)智能以及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行管理?!?/p>

意在整合,而非孤立

Doshi強調(diào),專注于從大數(shù)據(jù)中獲取較大價值的數(shù)字化技術(shù),將幫助IT領(lǐng)導(dǎo)者建立起數(shù)據(jù)池,借此匯總并存儲來自多個來源的數(shù)據(jù)。大部分大數(shù)據(jù)供應(yīng)商都提供IT領(lǐng)導(dǎo)者可以輕松使用的預(yù)構(gòu)建分析與機器學(xué)習(xí)算法。

但最重要的是,企業(yè)應(yīng)該首先針對當前組織與所處行業(yè)明確定義大數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。例如,要與Kelker保持合作,制造企業(yè)必須首先明確轉(zhuǎn)型目標:通過互聯(lián)產(chǎn)品增加收入、或者是通過進一步優(yōu)化的聯(lián)網(wǎng)車間實現(xiàn)成本節(jié)約。只有這樣,IT領(lǐng)導(dǎo)者才能確定有助于實現(xiàn)這些具體目標的優(yōu)秀大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與云戰(zhàn)略。

Kelker表示,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該擁有明確的目標。目標是創(chuàng)造新的收入流?實現(xiàn)成本節(jié)約?還是二者兼有?制定出明確的轉(zhuǎn)型原則,將幫助大家定義發(fā)展路徑并指導(dǎo)技術(shù)實施?!?/p>

Kelker指出,目前大部分大數(shù)據(jù)計劃仍然被局限在IT或者商務(wù)智能部門之內(nèi),且由于缺乏與業(yè)務(wù)間的直接相關(guān)性而很快消失。他強調(diào)稱,“孤立執(zhí)行的大數(shù)據(jù)計劃,就像是為了解決問題而解決問題的方案。真正執(zhí)行良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)(包括大數(shù)據(jù)計劃),應(yīng)該能夠帶來一條通往業(yè)務(wù)回報的捷徑。”

大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠幫助企業(yè)更好地了解客戶的偏好與行為,進而創(chuàng)造出更具個性化與相關(guān)性的體驗。Doshi表示,除了引入基于洞見的產(chǎn)品與服務(wù)以實現(xiàn)貨幣化能力提升之外,企業(yè)還能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合,借此設(shè)計出能夠進一步拉升收入的新型產(chǎn)品與服務(wù)。

成功的組織擁有更積極的轉(zhuǎn)型態(tài)度

SAS的Wright表示,在某些情況下,大數(shù)據(jù)的存在實際上反而會阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型,特別是在數(shù)據(jù)缺乏可靠的數(shù)據(jù)治理流程的支持之下?!叭绻麤]有元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量保證、數(shù)據(jù)目錄以及明確指定的安全與數(shù)據(jù)所有關(guān)系,組織根本無法真正利用來自眾多來源的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。”

Wright認為,在利用大數(shù)據(jù)資源助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面獲得巨大成功的IT領(lǐng)導(dǎo)者,通常擁有更積極的行動態(tài)度。他們從數(shù)據(jù)管理策略起步,“要讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功,一切必須以數(shù)據(jù)的可信性為基礎(chǔ)。”

那些在數(shù)據(jù)治理、高級分析以及機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進行投資的組織,能夠從大數(shù)據(jù)加數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組合當中獲取較大收益——包括提高運營效率、改善客戶體驗?zāi)酥猎黾舆\營收入。

Everest Group的Doshi總結(jié)道,“供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是個很好的例子,其中要求增強運營彈性、也要求企業(yè)著手推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這條旅程的關(guān)鍵,在于跟蹤各材料、制成品及/或信息資產(chǎn)如何在供應(yīng)鏈中移動,并提取相應(yīng)數(shù)據(jù)。由此得出的數(shù)據(jù)洞見將幫助企業(yè)提升價值鏈的整體效率,并全面改善分銷、物流、制造以及銷售等基本職能?!?/p>

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