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基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（二）


大数据分析相比人为经验具有数据流丰富、持续性好、 存储计算便捷等优点 ， 可以帮助企业摒弃传统的战略规划方式 ， 通过科学的数据分析来识别企业组织的市场机遇 。
基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（二）
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4. 通过RBT和组织学习理论来观察大数据的8个“V”特征
在诸多大数据研究文献中 ， 数据容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）常常被视为大数据的主要特征因素, 这些越来越多、越来越多样化、越来越快产生的数据直接影响着企业或组织的决策能力 ， 当然 ， 也正是具有这些特征的大数据资源才构成了企业组织异于竞争对手的优势 。
采用数据化战略的公司首先需要在数据收集、存储方面进行大量的投资 ， 建立起处理这些大型、多样化、复杂的大数据的分析平台 ， 这是大数据分析的必要基础设施 。 这个合理、高效、能够基于大数据进行预测分析的基础系统使得企业相对于竞争对手而获得了起跑的优势 。 部署这套基础分析体系的目的是为了寻求改善、解决现有的业务、决策问题的方法 。
不过, 需要说明的是 ， 这套基础体系的维护、数据分析等工作可以通过外包给战略合作伙伴来实现 ， 这样做的好处是可以扬长避短 ， 发挥合作伙伴在大数据业务中的效率和优势 ， 使双方都能够将主要精力聚焦于部署大数据分析所设定的目标上 。
无论是自建还是外包 ， 这些有关大数据的工作方案都要实现功能的本地化 ， 实现既定的全局挑战目标 ， 而非一个部门或组织单元的局部成功 。 同样 ， 学习型组织的大数据业务目标也将延伸到人力资源、财务管理、业务流程、社交合作、资本投资等更高的业务管理层级 ， 并为提高这些业务的管理效率和价值而努力 。
今天 ， 随着数据多样化和不断的累积增加 ， 企业是值得在建设数据仓库、组织间互联互通网络、强大的计算分析能力等方面进行投资的 。 虽然在特定的价值链活动中聚焦基于大数据分析的创新具有很大的价值 ， 但真正影响战略管理的大数据分析是在企业组织对数字化竞争威胁和新的市场机遇有所认知之后 。
这时 ， 即使是普通员工也会对大数据如何重塑企业及其竞争格局有着全面的认识 。 投资大数据系统并获得大容量、多样性以及更快处理速度的数据并不能让学习型组织得到决策的能力 ， 事情远非想象的那么简单 。
正确的做法是 ， 基于对大数据战略的认知 ， 对庞大的数据流进行分析 ， 才有利于获得准确、可变、高可行性、可视化、更大价值的结果 。 因此 ， 对比数据资源和学习视角的关系之后 ， 大数据8大“V” 特性的深刻内涵更具有意义 ， 这是因为 ， 以资源为导向的企业组织竞争能力主要集中在资源的当前优势上 ， 大数据的8大特性就是围绕“这种资源的有限性”来考虑管理、决策问题的 。
4.1 容量、准确
在传统数据库管理时代 ， 由于数据的产生受限于既定的业务过程 ， 就此衍生的管理决策就需要主观上充分信任这些数 据的质量 ， 以便能够实现对业务处理、盈利能力的把控 。 可是 ， 这些数据并不能够全面反映企业的现状 ， 由此顺序推导就会得出 ， 企业的管理决策也会随之限制在所收集、分析的数据范围之内 ， 决策所依据的“数据准确性”仅仅是受限后的“准 确性” ， 这对于以资源为导向的企业组织来说 ， 基于此的业务及盈利能力的提升也会受到限制 。
如果基于资源而获得竞争优势是企业的竞争战略 ， 但他们却只感兴趣预先设定的数据和度量标准 。 那么 ， 大数据潜在的增强企业业务和管理能力的价值就不会被他们所认知 。
4.2 动态、可变
许多情况下 ， 数据的“可变性”经常被一些企业组织所忽视 ， 他们可能都会专注于现有的价值链和度量标准 ， 希望在一段时间内能连续跟踪分析数据并以此评估改进业务 ， 但这种“刻舟求剑”式的偏见化思维却僵化了决策能力 。


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