企业制定大数据战略的关键要点

大数据已经成为企业战略转型的新机遇，如何实现大数据背景下的成功转型，成为企业决策者和管理者面对的现实问题。人力、物力、财力、技术和数据是否足以支撑企业成功实现大数据战略转型？这些因素当然重要，但如果想把大数据的价值完全释放出来，企业必须深入地思考以下三个关键要点：

1）融合业务需求

大数据的应用一定是问题和需求驱动的。我们的企业或政府面临哪些需要迫切解答的业务或社会问题，但采用现有的分析方法或专家的经验还是难以找到合适的解决方案，在这种情形下，如果应用大数据能够解决问题，那么大数据与业务融合的需求就出现了。

比如前面谈到的美国GE公司，他们其中一个未能解决的重要商业问题是为什么现在客户忠诚度降低了？他们可以采取什么措施来提升客户忠诚度？新的挑战者正在把握这些机会抢夺他们的市场，解答这个问题刻不容缓。经过深入研究和分析，他们发现其中一个最主要的原因是生产的设备需要修理的次数增加了，更可怕的是客户的等候时间也越来越长，结果客户在等候修理的这段时间内失去一定的生产力和市场机会、失信于他们的合作伙伴。GE的数据专家了解这问题后，运用大数据准确地预测GE生产的设备可能出现问题的周期，在故障出现前就派遣合适的技术人员，并配送相应的零件到合作伙伴的公司。这个改变大大提升了客户对GE的信任及客户忠诚度，成为GE一个非常重要的核心竞争力。

2）建立大数据价值实现的蓝图

大数据价值实现的过程不是一个有时间节点的工作。若要真正把大数据的价值完全释放出来，企业必须在这个过程中有规划地分阶段实施大数据项目。大数据价值实现过程分成业务监控和探查、业务优化、数据货币化及驱动业务转型四个阶段。(www.xing528.com)

第一阶段是业务监控和探查。整合企业内部数据，并让企业各个级别的员工都能运用数据帮助他们在业务和运营上更有效地决策及工作。第二阶段是业务优化。通过整合企业的内部和外部数据，并建立预测模型，企业可以找出最有价值的市场、客户、产品以及人力资源，让有限的企业资源能被配置到回报最大的地方。第三阶段是数据货币化。除了优化企业现有业务外，在第一及第二阶段累积下来的数据可以进一步整合及释放它们的价值。Gartner认为，虽然“个人信息货币化”这一从大数据中获取价值的方式目前还没有像其他策略那样被广泛地使用，但是在不久的将来，这种方式可能会变得越来越流行。第四阶段是业务转型。在第一到第三阶段累积下来的数据再进一步被整合和利用，产生一种新的商业模式，或者形成一个新的行业。今天我们见到的阿里巴巴和谷歌的跨界战略就处于这个阶段，都是由于在第一到第三阶段累积的数据让他们了解了客户的行为和偏好，指导他们的业务向其他新兴的行业方向发展。当开始贯彻一个大数据价值的实现过程，必须规划好以上四个阶段，才能真正把大数据的价值完全释放出来。

3）融合企业组织和战略

大数据项目失败的原因有很多，但组织、文化及大数据治理是最大的挑战。开始执行一个大数据价值实现过程时，企业必须有策略、有步骤地展开。比如说大数据项目由哪个部门负责？企业领导及各个层级的员工有多了解和支持大数据项目？如何处理公司政治及权力斗争对大数据项目的影响？数据是哪个部门拥有及制定有关的数据安全与隐私？解决这些问题需要一个与企业战略一致的大数据战略，把大数据的价值与企业的使命联系在一起，让员工都能看得到这个关联性。

培养数据驱动的企业及信任数据的文化也是重要的。成立跨部门委员会是最有效的方法去管理企业大数据价值实现过程。跨部门委员会能统筹及整合企业资源，将大数据资源配置到那些最重要的需求部门。跨部门委员会另一个重要责任是配合公司治理，制定大数据治理政策、流程、员工培训及问责机制。