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張靖笙 2019年度中國(guó)50強(qiáng)講師
數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、人工智能、智能制造、區(qū)塊鏈
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張靖笙:組織如何打造好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系
2018-09-29 3326

組織如何打造好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系


張靖笙


     我們說(shuō),要釋放大數(shù)據(jù)的價(jià)值,唯有靠創(chuàng)新和變革,新創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)沒(méi)有歷史包袱,為革命而生,而傳統(tǒng)企業(yè)之所以傳統(tǒng),就是其創(chuàng)新的基礎(chǔ)不是白紙一張,傳統(tǒng)積累下來(lái)的家底不是說(shuō)舍就可以舍的,在傳承的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新,其難度有些像把一幢磚木混合結(jié)構(gòu)的房子在不搬走住戶的前提下改造成鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)一樣困難,牽一發(fā)而動(dòng)全身是必然的,在這種情況下,生搬硬套互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)是根本行不通的,必須根據(jù)本企業(yè)實(shí)際發(fā)展階段因地制宜地發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系。

      筆者這個(gè)所謂的“大數(shù)據(jù)專(zhuān)家”其實(shí)也是從傳統(tǒng)的企業(yè)信息化轉(zhuǎn)型過(guò)來(lái)的,我二十多年的工作經(jīng)歷絕大部分也是在傳統(tǒng)企業(yè),即使IBM這樣的信息技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)組織,雖然誕生以來(lái)一百多年里已經(jīng)成功轉(zhuǎn)型了許多次,與新創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)公司相比,其組織基因也還是非常傳統(tǒng)的,雖然我沒(méi)有搞過(guò)互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,不過(guò)從上世紀(jì)九十年代末,我就開(kāi)始從事以針對(duì)領(lǐng)導(dǎo)的經(jīng)營(yíng)分析和決策支持需求的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能方面的項(xiàng)目,在數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用方面還是有很大淵源的。

       而談到大數(shù)據(jù)應(yīng)用,我覺(jué)得很多人還是有一個(gè)極大的誤會(huì),就是直接等同理解為大數(shù)據(jù)分析和讓數(shù)據(jù)說(shuō)話,而組織為什么要用大數(shù)據(jù)? 用什么大數(shù)據(jù)?什么人用?怎么用?解決什么問(wèn)題?創(chuàng)造什么機(jī)會(huì)?這一連串問(wèn)題,大數(shù)據(jù)分析論者往往無(wú)法給出有針對(duì)性和令人信服的回答,而我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析只是其中一種數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景而已,如果說(shuō)很多組織連一開(kāi)始為什么要用大數(shù)據(jù)的動(dòng)機(jī)都沒(méi)搞清楚,又能提出什么好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求呢?所以很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目往往目標(biāo)都很寬泛和高遠(yuǎn),可惜大多數(shù)是為大數(shù)據(jù)而分析,雖然能給出一些貌似很高深的數(shù)據(jù)分析模型和算法,也能羅列出一些技術(shù)上的新鮮亮點(diǎn),我們可以看到各式各樣很花銷(xiāo)的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)界面,可是連解決什么具體問(wèn)題,具體怎么解決問(wèn)題,怎么驗(yàn)證效果都無(wú)法自圓其說(shuō),這些讓大數(shù)據(jù)說(shuō)話的應(yīng)用能不能產(chǎn)生落地效果,產(chǎn)生多大價(jià)值,是有很大疑問(wèn)的。

       有些人可能會(huì)列舉一些快速成長(zhǎng)為獨(dú)角獸的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的成功榜樣,沒(méi)錯(cuò),這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)肯定是用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的,而且的確通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)聚合的用戶粉絲社群和大數(shù)據(jù)資源,通過(guò)一些羊毛出在狗身上驢埋單的盈利模式創(chuàng)新掌控了大量的資金和市場(chǎng)資源,然而從整體數(shù)量上,這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是只占市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)版圖很少的比例,當(dāng)前中國(guó)市場(chǎng)生產(chǎn)者主體占絕大部分的還是傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè),特別是中小微企業(yè),為數(shù)達(dá)到幾千萬(wàn),提供了大量的就業(yè)崗位,所以這些企業(yè)的發(fā)展前途、生死存亡直接關(guān)系到我們的國(guó)計(jì)民生,如何幫助這些占大多數(shù)的傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)在這場(chǎng)大數(shù)據(jù)革命中完成脫胎換骨的轉(zhuǎn)型,具有很迫切的現(xiàn)實(shí)意義。

       既然傳統(tǒng)企業(yè)的創(chuàng)新是在繼承上的創(chuàng)新,所以按照工業(yè)大數(shù)據(jù)的思路,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷(xiāo)售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)、庫(kù)存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)加以應(yīng)用。以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心,在完成兩化融合任務(wù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)+逐步延展傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍,用數(shù)據(jù)需求來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),同時(shí)推動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展,這是一條比較適合傳統(tǒng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的道路。

       從組織的角度,大數(shù)據(jù)應(yīng)用是圍繞組織所掌握的大數(shù)據(jù)資源來(lái)建構(gòu)的,要把大數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值得以挖掘和展現(xiàn)需要運(yùn)用一系列技術(shù)與方法,包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、分析挖掘、可視化和智能控制等。而在現(xiàn)實(shí)中,做這些工作投入是不菲的,對(duì)大數(shù)據(jù)的投資不但成本大,往往還不能立竿見(jiàn)影帶來(lái)經(jīng)濟(jì)回報(bào),所以我們要先搞清楚組織到底為什么要用大數(shù)據(jù)?這個(gè)原因有兩方面:

      一方面是精益的要求,智能制造的模式就是在不確定的情況下,爭(zhēng)取用最少的物質(zhì)成本完成生產(chǎn)目標(biāo),信息是哪些被浪費(fèi)的物質(zhì)的替代品,我們更多使用信息,就能減少物質(zhì)的損耗,有數(shù)據(jù)的支撐,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)取代傳統(tǒng)組織的行政主導(dǎo),持續(xù)的優(yōu)化通過(guò)數(shù)據(jù)才能在組織內(nèi)建立普遍的共識(shí),精益生產(chǎn)的理念落地才有一個(gè)可以度量的準(zhǔn)則。

       另外一方面是創(chuàng)新的要求,創(chuàng)新需要有新的知識(shí)和信息,大數(shù)據(jù)應(yīng)用本質(zhì)目標(biāo)就是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識(shí),挖掘得到有價(jià)值的新信息,從而促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、提升經(jīng)營(yíng)水平和生產(chǎn)運(yùn)作效率以及拓展新型商業(yè)模式。

      新工業(yè)革命中產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程既要精益,又要?jiǎng)?chuàng)新,而兩者都離不開(kāi)組織對(duì)大數(shù)據(jù)資源的積累和運(yùn)用,為什么要用大數(shù)據(jù)?解決什么問(wèn)題?創(chuàng)造什么機(jī)會(huì)?從精益和創(chuàng)新兩個(gè)方面都能給出很明確的回答。

接下來(lái)要解決的是用什么大數(shù)據(jù)的問(wèn)題。從這個(gè)角度,傳統(tǒng)企業(yè)的主要數(shù)據(jù)來(lái)源不可能都從互聯(lián)網(wǎng)來(lái),參考工業(yè)大數(shù)據(jù)定義的主要來(lái)源有三類(lèi):


第一類(lèi)是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。主要來(lái)自傳統(tǒng)企業(yè)信息化范圍,被收集存儲(chǔ)在企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)部,包括傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)和制造類(lèi)軟件、企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)、產(chǎn)品生命周期管理(PLM)、供應(yīng)鏈管理(SCM)、客戶關(guān)系管理(CRM)和環(huán)境管理系統(tǒng)(EMS)等。通過(guò)這些企業(yè)信息系統(tǒng)已累計(jì)大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)性數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、物流供應(yīng)數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。作為實(shí)體企業(yè),這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)必然是傳統(tǒng)大工業(yè)領(lǐng)域在物理空間的生產(chǎn)活動(dòng)過(guò)程中積累起來(lái)的,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)應(yīng)用環(huán)境下正在逐步擴(kuò)大范圍。


第二類(lèi)是運(yùn)用各種傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),在各項(xiàng)生產(chǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)采集回來(lái)的物聯(lián)數(shù)據(jù),生產(chǎn)設(shè)備和目標(biāo)產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行模式下,實(shí)時(shí)產(chǎn)生收集的涵蓋操作和運(yùn)行情況、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等體現(xiàn)設(shè)備和產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。此類(lèi)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長(zhǎng)最快的來(lái)源。


第三類(lèi)是指與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)和產(chǎn)品相關(guān)的企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)源的外部數(shù)據(jù),隨著跨界融合的商業(yè)模式創(chuàng)新越來(lái)越普遍,越來(lái)越多外部數(shù)據(jù)的企業(yè)生產(chǎn)的影響越來(lái)越大,而這些數(shù)據(jù)和前兩類(lèi)數(shù)據(jù)最大的區(qū)別在于,企業(yè)并不能有效控制這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量,給應(yīng)用效果帶來(lái)很大的不確定性。

     所以用什么大數(shù)據(jù)這個(gè)問(wèn)題,對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō),必須結(jié)合什么人用和怎么用來(lái)統(tǒng)籌考慮。什么人用什么大數(shù)據(jù),用這些大數(shù)據(jù)做什么事情,這就構(gòu)成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景,唯有把這些具體的場(chǎng)景弄清楚了,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值也才能被看的清清楚楚,才能得到一些切實(shí)可以落地的有價(jià)值的成果。

      如何建構(gòu)這些具體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景呢?筆者在實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)中逐步探索了一套在商言數(shù)的方法體系,為什么要在商言數(shù)呢?筆者就是為了針對(duì)當(dāng)前很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目從單純技術(shù)的角度出發(fā),為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤傾向提出的。唯技術(shù)論的人,過(guò)渡迷信數(shù)據(jù)和算法,認(rèn)為大數(shù)據(jù)無(wú)所不能,但往往數(shù)據(jù)挖掘的算法又成了一個(gè)很難對(duì)外解釋清楚的技術(shù)黑匣子,除了在一些很特定的條件下能展露一些玄妙功效之外,并不能雪中送炭地解決當(dāng)前大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的難題。而從商業(yè)模式分析中,根據(jù)企業(yè)的實(shí)際發(fā)展水平和發(fā)展問(wèn)題瓶頸,以實(shí)現(xiàn)精益和創(chuàng)新的目標(biāo)建構(gòu)各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,這樣的大數(shù)據(jù)應(yīng)用才能對(duì)上承接企業(yè)創(chuàng)新與變革的目標(biāo),向下推動(dòng)生產(chǎn)效率的提升,從而有持續(xù)的生命力。

      筆者從業(yè)二十多年以來(lái)一直實(shí)戰(zhàn)于各種類(lèi)型的信息化項(xiàng)目,特別是近十年做組織信息化戰(zhàn)略規(guī)劃和項(xiàng)目管理咨詢工作,每年參與評(píng)審和論證大量的各種類(lèi)型的組織信息化項(xiàng)目,接觸大量的一線需求文檔,但我發(fā)現(xiàn)有一個(gè)很大的通病,就是大量的需求陳述很像處方中各種藥品的功效說(shuō)明,這種藥哪種藥治什么的、用法和用量,但是對(duì)于需求的源頭,疾病的成因和病情分析恰恰表達(dá)得很含糊,所以很多需求的陳述并不能完整和準(zhǔn)確地體現(xiàn)項(xiàng)目的建設(shè)目標(biāo)。

      回到大數(shù)據(jù)應(yīng)用的建設(shè)項(xiàng)目,雖然人工智能的身影越來(lái)越多,而目前組織絕大部分工作,還是要靠人來(lái)完成的,所以大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,還是支撐人完成組織內(nèi)的各項(xiàng)工作,人在工作中使用數(shù)據(jù)的根本目的還是為了解決問(wèn)題做出決策,數(shù)據(jù)的需求是和決策的類(lèi)型和場(chǎng)景相關(guān)的,

我們必須先分析數(shù)據(jù)的用戶是怎么做決策的。菲爾.羅森維在《哈佛商業(yè)評(píng)論》發(fā)表的《四型決策,戰(zhàn)略藍(lán)圖》,指出任何決策的區(qū)分主要表現(xiàn)在兩方面。

一是可控性,即決策者能否改變選擇的內(nèi)容與結(jié)果。例如,在面臨選擇時(shí),我們是只能被動(dòng)挑選,還是可以改變選擇內(nèi)容?我們做出的判斷是一次性的且無(wú)法控制后果,還是在做出決策后能在一定程度上影響結(jié)果?

二是決策結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn),即決策的成功是否與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有關(guān)。例如,我們的目標(biāo)是出色完成任務(wù),還是需要比他人更勝一籌?換言之,結(jié)果是相對(duì)還是絕對(duì)的?

組織的決策的區(qū)分還涉及很多方面。一些是個(gè)人決策,一些是由組織領(lǐng)導(dǎo)者做出的決策;一些是一次性判斷,一些是連續(xù)性決策——當(dāng)下的判斷將影響未來(lái)的決策。但是區(qū)分決策的最關(guān)鍵因素仍然是可控性和決策結(jié)果。結(jié)合兩者,我們可以把決策分為四種類(lèi)型:


 第一型,判斷和選擇型決策:從候選行動(dòng)方案中選擇一個(gè),執(zhí)行決策后就無(wú)法再控制后果,就像考試做判斷題或者選擇題,決策后的結(jié)果要么對(duì),要么錯(cuò);而且行動(dòng)后果與他人無(wú)關(guān)。


第二型,生產(chǎn)型決策:做出決策在于設(shè)定行動(dòng)目標(biāo)而不是被動(dòng)選擇一個(gè)不可控的后果,決策后還需要經(jīng)過(guò)努力的行動(dòng)才能得到最后的結(jié)果,努力的程度能在一定程度上影響后果。而且這類(lèi)型決策的行動(dòng)后果與他人無(wú)關(guān)。


 第三型,競(jìng)爭(zhēng)性決策:為了獲得比他們更好的結(jié)果而對(duì)候選行動(dòng)方案做出判斷或者選擇,因此在決策前要推算對(duì)手的行動(dòng),但是做出選擇后也無(wú)法再控制,結(jié)果要么比對(duì)手好,要么比對(duì)手差,就像下棋等博弈類(lèi)游戲。

 第四型,開(kāi)拓型決策:為了獲得比對(duì)手更好的結(jié)果而做出決策后,還需要積極推動(dòng)結(jié)果勝過(guò)對(duì)手。


    既然人類(lèi)決策還是組織管理行為的核心,目前任何一個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景,無(wú)非就是如何有效支撐上面四種決策類(lèi)型中的一種或者多種而已,從這個(gè)角度,再來(lái)比對(duì)當(dāng)前各種數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用形態(tài),下面筆者給出一個(gè)不同層次數(shù)據(jù)應(yīng)用和相關(guān)技術(shù)。

    我們先要了解數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、決策這四個(gè)互相交織但卻并不相同的概念,這里我們給一個(gè)直觀的小例子,例如1.85是一個(gè)數(shù)據(jù),而賦予了有價(jià)值的含義解釋?zhuān)鐘W巴馬身高1.85,這個(gè)數(shù)據(jù)才能成為被人理解的信息;從大量的個(gè)別信息中提煉出一些規(guī)律性的信息,例如“大部分黑人的身高在一米八五左右”,那么這個(gè)規(guī)律性的信息描述可以看成一種知識(shí)陳述;如果正好有組織需要用到這個(gè)知識(shí)來(lái)做出相關(guān)的決策,例如一個(gè)以北美男性黑人服裝消費(fèi)者為目標(biāo)市場(chǎng)的生產(chǎn)企業(yè),決定服裝的中碼尺寸的時(shí)候就要以這個(gè)知識(shí)作為決策的依據(jù),運(yùn)用知識(shí)做出正確的決策是一種智慧的體現(xiàn)。

     順著這個(gè)思路,我們可以和前文羅森維提出的決策類(lèi)型做一個(gè)直接的映射。


 第一型,判斷和選擇型決策:與決策相關(guān)的數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的判斷標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)比對(duì),是什么就決定怎么做,數(shù)據(jù)決定行動(dòng)。


第二型,生產(chǎn)型決策:行動(dòng)過(guò)程中決策者需要根據(jù)從數(shù)據(jù)中獲得的信息不斷調(diào)整下一步行動(dòng),以爭(zhēng)取最好的結(jié)果。


 第三型,競(jìng)爭(zhēng)性決策:需要同時(shí)了解企業(yè)自身和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息,還要在規(guī)律的掌握基礎(chǔ)上做出勝過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的決策。

 第四型,開(kāi)拓型決策:開(kāi)拓型決策屬于戰(zhàn)略層面的思考,需要整合數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)而成情報(bào)供決策者參考,決策者也需要有選出可能最好行動(dòng)方向的智慧。

     大家對(duì)這個(gè)邏輯很清晰的情況下,我們就可以把大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求回歸到組織問(wèn)題的本身,就是到底什么人負(fù)責(zé)做出什么決策這個(gè)問(wèn)題上,其實(shí)不管有沒(méi)有數(shù)據(jù)的支撐,只要有組織,這個(gè)問(wèn)題就一直是管理的一個(gè)巨大困擾,所謂一統(tǒng)就死一放就亂是這個(gè)問(wèn)題的兩個(gè)極端表現(xiàn),組織是人組成的,有組織的生產(chǎn)關(guān)系還是組織內(nèi)人和人之間的關(guān)系,生產(chǎn)關(guān)系說(shuō)白了就是在商言商的關(guān)系,所謂的在商言商其實(shí)就是說(shuō)生產(chǎn)關(guān)系要兼顧各參與方各自的利益訴求,產(chǎn)品在商業(yè)模式中是一種價(jià)值主張,理想的生產(chǎn)關(guān)系是利益相關(guān)方對(duì)于這種價(jià)值主張建立共識(shí)之后所形成和維系的人際關(guān)系,就是產(chǎn)消融合,需求生產(chǎn)和消費(fèi)一體化的關(guān)系,這樣的生產(chǎn)是沒(méi)有浪費(fèi)的生產(chǎn),是滿足各方需求的生產(chǎn)。

      互聯(lián)網(wǎng)之前的稀缺經(jīng)濟(jì)學(xué)年代,共識(shí)其實(shí)是不明顯的,畢竟生產(chǎn)力還不能滿足消費(fèi)者的物質(zhì)需求,資本主義所建立的大規(guī)模生產(chǎn)方式強(qiáng)調(diào)的是效率,通過(guò)規(guī)模降低成本,掙取更大的利潤(rùn)空間,傳統(tǒng)大工業(yè)時(shí)代是以交易為目標(biāo)的生產(chǎn)關(guān)系,決定生產(chǎn)決策的是資本對(duì)利潤(rùn)的追逐,而非各方參與者的共識(shí),消費(fèi)側(cè)的物欲和供給側(cè)的利潤(rùn)欲其實(shí)帶來(lái)很多供需關(guān)系的扭曲,相互視為博弈的對(duì)手,由于信任和技術(shù)的不足,信息不對(duì)稱(chēng)的市場(chǎng)造成了很多物質(zhì)資源和勞動(dòng)時(shí)間的浪費(fèi),當(dāng)然也造成了財(cái)富分配的不公平,不公平也造成了人性上的割裂和扭曲,為了實(shí)現(xiàn)和維護(hù)我們?cè)诮M織生產(chǎn)關(guān)系中的私人利益,我們常常在工作中遇到的種種遺憾,往往是所愿非所為,所能非所愿或者所做非所能這樣一種錯(cuò)位帶來(lái)的心理不平衡,這種心理不平衡造成的痛苦其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)物質(zhì)稀缺的不滿。

      互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)是豐饒經(jīng)濟(jì)學(xué)和共享經(jīng)濟(jì),所謂的豐饒我認(rèn)為也不是非要生產(chǎn)多么多的物質(zhì)產(chǎn)品,而是剛剛好的生產(chǎn),一種“夠了”的生產(chǎn),互聯(lián)網(wǎng)共享經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)消融合生產(chǎn)關(guān)系,不用再追求更高、更快、更強(qiáng)這種資本主義唯增長(zhǎng)不經(jīng)濟(jì)的價(jià)值方向,而是追求剛剛好,就是生產(chǎn)的利益各方達(dá)到某種程度上,會(huì)說(shuō)“夠了”這樣一種共識(shí),在這種情況下,人的創(chuàng)造力才能得到無(wú)窮的自由釋放,才能做他或她能力范圍內(nèi)而且喜歡的工作,新的生產(chǎn)關(guān)系不再是追逐財(cái)富的單邊增長(zhǎng),而是追求生產(chǎn)關(guān)系中共同的快感,共同的快樂(lè)。

       第四次工業(yè)革命是把消費(fèi)者加入到生產(chǎn)關(guān)系的一次巨大產(chǎn)業(yè)變革,表面上,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng),新工業(yè)革命形成的產(chǎn)消融合的生產(chǎn)方式讓生產(chǎn)組織要處理的各種關(guān)系越來(lái)越廣泛和復(fù)雜,互聯(lián)網(wǎng)能流轉(zhuǎn)的只有數(shù)據(jù),所以這種生產(chǎn)關(guān)系也肯定是要圍繞數(shù)據(jù)的傳遞和處理來(lái)維持了,表面上當(dāng)然也是用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為代表的新信息技術(shù)讓各種內(nèi)外部生產(chǎn)要素、能力與資源通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)一體化運(yùn)作這個(gè)技術(shù)層面的問(wèn)題。如果我們從生產(chǎn)關(guān)系的角度想深一層,其實(shí)這是建構(gòu)一個(gè)更偉大人類(lèi)社會(huì)的巨大時(shí)代變革的前奏,今天互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)加上區(qū)塊鏈已經(jīng)讓我們極其接近這個(gè)社會(huì)底層的構(gòu)造,用大數(shù)據(jù)技術(shù)的手段確保所有陌生人一次就建立信任,數(shù)據(jù)成為價(jià)值共識(shí)最有力的保證和載體,也因此把人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)從實(shí)體+金融帶入價(jià)值網(wǎng)絡(luò)+數(shù)融,每一個(gè)人都可以參與其中,都可以適當(dāng)?shù)卦趦r(jià)值交流、互換、流動(dòng)的過(guò)程中,享受到價(jià)值創(chuàng)造的當(dāng)下快樂(lè)的這樣一種氛圍。

       從這個(gè)角度來(lái)詮釋筆者提出的在商言數(shù)就非常恰當(dāng)了,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)商業(yè)模式的本質(zhì)就是在商言數(shù),數(shù)據(jù)不僅僅是生產(chǎn)活動(dòng)中一種生產(chǎn)要素資源,還是新生產(chǎn)關(guān)系中體現(xiàn)價(jià)值共識(shí)的載體,必須從生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系兩個(gè)方面都考慮到數(shù)據(jù)的地位才能建構(gòu)出合適的商業(yè)模式,再反過(guò)來(lái)勾勒出各種具體的生產(chǎn)和商業(yè)活動(dòng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。這好像有些繞,但新的商業(yè)邏輯的確如此。

     好,對(duì)應(yīng)商業(yè)模式產(chǎn)品、客戶、業(yè)務(wù)平臺(tái)、盈利模式四個(gè)方面商業(yè)動(dòng)機(jī)要素,我們可以給出對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐的要求,以我來(lái)指稱(chēng)一個(gè)生產(chǎn)組織法人:

ü  對(duì)于業(yè)務(wù)平臺(tái)來(lái)說(shuō),我希望能自動(dòng)化運(yùn)作,哪些日常事務(wù)判斷和選擇型決策最好不要靠自然人了,該怎么辦就怎么辦,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)讓機(jī)器取代人的崗位;

ü  對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō),我要讓消費(fèi)者(用戶)完全明白和認(rèn)同我產(chǎn)品的價(jià)值主張,我也要根據(jù)實(shí)際需求來(lái)決定要生產(chǎn)多少就“夠了”,數(shù)據(jù)建立共識(shí),信息驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)決策;

ü  對(duì)于客戶來(lái)說(shuō),我為了要贏得消費(fèi)者,讓消費(fèi)者選擇我的產(chǎn)品,需要運(yùn)用知識(shí)做出比競(jìng)爭(zhēng)者更符合用戶體驗(yàn)需求的決策;

ü  對(duì)于盈利模式,我要琢磨怎么才能把生意價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的范圍擴(kuò)得更大,讓生意創(chuàng)造更多的財(cái)富。

因此,組織打造大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系,必須結(jié)合不同層次的商業(yè)動(dòng)機(jī)來(lái)創(chuàng)設(shè)應(yīng)用場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)技術(shù)解決方案,構(gòu)成了下面這樣一個(gè)高度匹配商業(yè)模式設(shè)計(jì)的組織大數(shù)據(jù)應(yīng)用金字塔模型。

      如筆者前面的文章中提到的,商業(yè)模式是任何一種經(jīng)濟(jì)組織都應(yīng)該做的戰(zhàn)略性思考,這和組織規(guī)模大小是沒(méi)關(guān)系的,筆者有朋友是經(jīng)營(yíng)實(shí)體店的,他覺(jué)得我張口閉口商業(yè)模式太理論化了,認(rèn)為他的小店用不上這種大道道,而正是這種戰(zhàn)略意識(shí)的缺失,用戰(zhàn)術(shù)上的勤奮掩蓋戰(zhàn)略的懶惰,他雖然也曾一度經(jīng)歷過(guò)突然而來(lái)的門(mén)店生意井噴的好風(fēng)光,但由于缺乏把經(jīng)驗(yàn)萃取形成可復(fù)制的商業(yè)模式加以推廣的策略,管理水平也沒(méi)跟上,不但生意沒(méi)能乘勢(shì)而上,現(xiàn)在又陷入了艱難維持的被動(dòng)局面,所以制約生意的,其實(shí)不是資金資本資源這樣一些外部要素,反而是決策者的思維方式和習(xí)慣這樣一些內(nèi)在的格局,我們學(xué)會(huì)商業(yè)模式的思維,其實(shí)就是一種生意格局的修煉方法。對(duì)于技術(shù)人員來(lái)說(shuō),學(xué)會(huì)從商業(yè)的角度建構(gòu)大數(shù)據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景,才能真正認(rèn)識(shí)和釋放大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

      當(dāng)然,即使商業(yè)模式具有可復(fù)制性,可是所有組織都有其獨(dú)特的成長(zhǎng)經(jīng)歷,其發(fā)展也都會(huì)有一些獨(dú)特不可復(fù)制的基礎(chǔ)條件和環(huán)境要素,雖然商業(yè)模式的思考是上接戰(zhàn)略的,而落地商業(yè)模式到具體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的各種數(shù)據(jù)支撐和應(yīng)用場(chǎng)景則需要解決具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題和推動(dòng)生產(chǎn)力效率的提升,所以商業(yè)模式分析的粒度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能支撐數(shù)據(jù)用戶使用場(chǎng)景和詳細(xì)設(shè)計(jì)的粒度的,例如用建一幢摩天大樓做比喻,商業(yè)模式分析所代表的是大樓的建設(shè)理念和頂層架構(gòu),包括什么組成部分和組成部分之間的關(guān)系這樣一個(gè)頂層邏輯,可以看成是建筑藍(lán)圖。而要把這幢大樓建設(shè)出來(lái),則還需要有各種詳細(xì)的工程設(shè)計(jì)、施工預(yù)算和計(jì)劃等工作,這些都是要結(jié)合每個(gè)組織的實(shí)際情況進(jìn)行具體的需求分析的,這明顯已經(jīng)超出了本文所論述的范圍。

     最后,從目標(biāo)層面,結(jié)合筆者最近的評(píng)審工作經(jīng)驗(yàn),筆者提出幾個(gè)關(guān)于好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)供大家參考:

一是場(chǎng)景能說(shuō)清楚,什么人用什么數(shù)據(jù)和怎么用的,這個(gè)要交代清楚,涉及到的數(shù)據(jù)模型也不能搞成一個(gè)讓人無(wú)法理解的技術(shù)黑匣子,起碼把原理要交代清楚;

二是目標(biāo)有新價(jià)值,既然是做大數(shù)據(jù)應(yīng)用,目標(biāo)就要指向推動(dòng)組織的創(chuàng)新與變革,這是和傳統(tǒng)企業(yè)信息化很不一樣的目標(biāo)定位;

三是思維有新啟發(fā),大數(shù)據(jù)首先是一種新的思維方式,然后才帶來(lái)新的商業(yè)模式和戰(zhàn)略考量,再接下來(lái)才到具體技術(shù)手段的運(yùn)用;

四是落地有新成果,再好的概念還是要能夠落地的,能夠讓人看到實(shí)實(shí)在在的成果,讓組織看到實(shí)實(shí)在在的改變。

     當(dāng)然,今天我們還處于大數(shù)據(jù)時(shí)代的起步期,我們當(dāng)然呼吁有更多革命性的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景可以涌現(xiàn)出來(lái),不過(guò)如果能推動(dòng)大用數(shù)據(jù)的項(xiàng)目也是值得鼓勵(lì)和肯定的。

(本稿完成與2018年9月29日,如需要引用,請(qǐng)注明出處)


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