從“數據”到“大數據”：變與不變

企業管理中對于數據的應用歷史悠久，如6sigma管理、精益管理等很早就提出基于量化管理的要求，而經營分析、報表體系和BI等在很多企業也有了廣泛應用。那么，目前我們談到的大數據應用，有哪些特征？與傳統數據分析相比，有哪些變與不變？

AMT長期致力于企業的“管理+IT”前沿研究和咨詢實踐，幫助企業實現信息技術與業務管理的深度融合與創新?！皵祿弊鳛樾畔⒓夹g的重要組成要素，AMT咨詢服務中涉及數據管理的業務演進可以分為三個階段：

圖 AMT數據管理咨詢服務的演進

第一階段：從2002年開始，AMT幫助企業實施信息化戰略規劃時，在數據架構層面，開展數據標準化的咨詢服務，幫助企業形成標準化主數據結構、數據字典，規范數據質量，實現跨系統的數據集成和流程集成，有效沉淀企業數據資產。

第二階段：2006年AMT進一步提出經營分析五步法，解決企業雖然ERP有很多報表數據，但是依然不能有效支持管理分析決策的問題。第一步，從企業的業務決策場景出發，明確企業不同管理層的經營分析結構以及需要關注哪些經營指標；第二步，基于分析指標和分析結構要求，構建分析報告，設計分析報表，明確數據要求；第三步，確定數據源及采集策略，是手工輸入還是從哪些IT系統獲取，或者系統+手工加工組合模式；第四步，確定經營分析如何和企業的運營流程與會議體系相結合，通過經營分析切實推進企業的決策改進。第五步，建立經營分析長效機制，讓企業形成穩定的經營分析運作機制，培養用數字決策的文化。（詳見AMT2010年出版的圖書《用數據決策——構建企業經營分析體系》）

第三階段：2012開始，AMT協助客戶進行基于大數據的應用創新。如AMT和伙伴安客誠一起幫助海爾實現基于大數據的用戶交互及精準營銷；幫助鮮易等多個傳統企業實現產業平臺化轉型，大數據作為產業平臺化最重要的基礎能力；幫助某煙草集團、某海關等進行大數據規劃和實施路徑設計等。結合案例實踐，逐步形成AMT大數據咨詢服務體系。

與傳統的經營分析體系相比，AMT認為大數據應用有以下幾個新的特征：

1、傳統BI與經營分析以內部數據為主，尤其是ERP、CRM等核心業務系統中的交易數據為主體；而大數據應用更強調內外部數據跨界融合，數據的范圍更多包括用戶的行為數據、社交媒體數據，以及海量的物聯網傳感器采集的數據。

2、傳統BI與經營分析以管理決策支持為主，將管理經驗和事務規律轉換為靜態的數據分析模型和分析報表；而大數據通過機器算法進行模型動態管理，實現實時趨勢洞察與預測，并可深度嵌入業務流程，實現對業務流程的實時干預。

3、傳統經營分析更關注對于目標偏差的分析，以推進決策和改進行動；而大數據應用強調通過洞察獲取未知經驗，未知經驗用于推動業務更準，更快，成本更低，激發新的改進創新。

而不變的是，以業務價值為導向，以業務應用場景為切入，通過大數據的分析洞察，切實促進企業的商業模式、產品服務和業務流程的改進與創新。同時，要使大數據應用在企業成為一種常態化機制，相應的長效治理體系，與現有管理體系的融合也是必須要考慮的重要工作。

AMT認為，未來大數據應用的主要方向是基于行業主題的應用場景挖掘。AMT希望攜手更多行業領先企業，打造大數據應用標桿，幫助客戶實現數據資產的商業價值轉化。