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物联契机 传统企业如何走向大数据企业之路

对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是大数据企业的真正内涵所在。

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的搜索型顾客和无明确购买目标的浏览型顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。

这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从理论上来说，每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成为大数据企业。

大数据因其体量之大而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言，刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义，大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变，以及对深度分析能力的高度依赖。因此，企业对大数据的驾驭和掌控，其核心并不在于拥有多大规模的数据，而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合，并通过深度分析开发其商务价值。

在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。

企业内部数据有两个主要维度：

一是与业务功能及流程紧密相关的数据，如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等，可统称为业务流程信息；

二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息

，例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动等，可统称为知识及沟通信息。

这两个数据维度的发展和融合，催生出了企业内部大数据。如图所示。

在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下，杰克?韦尔奇所畅想的无边界组织在新兴环境下成为可能，并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化，结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起，从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。

驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上，数据资源也包括两个维度：

一是与上下游交易直接相关的供应链信息，如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等；

二是市场及社会环境信息，如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

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