大數據資產化與決策智能化

前些日子，美國洛杉磯警察局開始利用大數據預測犯罪的發生，這是大數據幫助人們做出前瞻性的決策的實例。然而大數據的作用遠不止是這一點。在商業領域，大數據對于企業管理者的決策也有重大的參考價值。本文介紹了企業決策者如何收集數據和利用大數據做決策的方法。

近年來，全球數據的增長速度之快前所未有，數據類型也變得越來越多。一方面，海量的多樣化數據對信息的有效存儲、快速檢索提出了挑戰，另一方面，其中蘊藏的巨大商業價值也引發了對數據處理、分析的巨大需求。

對于大數據的概念，至今沒有一個被業界廣泛采納的明確定義。根據大數據概念的內涵，并結合業界對大數據特性的普遍認同，我們提出以下概念：大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據。

其中，海量和多樣化是對大數據的數據量與數據類型的界定；快速是對大數據獲取、處理、分析速度的要求；價值是對大數據獲取、處理、分析的意義和目的；交易數據、交互數據與傳感數據是大數據的來源，交易數據來自于企業ERP系統、各種POS終端，以及網上支付系統等業務系統；交互數據來自于移動通信記錄以及社交媒體等；傳感數據來自于GPS設備、RFID設備、視頻監控設備等。

對大數據的利用將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。大數據將推動各個行業的信息技術應用產生兩大重要的趨勢：

一是數據資產化，信息部門將從成本中心轉向利潤中心。在大數據時代，數據滲透各個行業，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、活性，以及收集、運用數據的能力，將決定企業的核心競爭力。

二是決策智能化，企業戰略將從業務驅動轉向數據驅動。智能化決策是企業未來發展的方向。過去很多企業對自身經營發展的分析只停留在數據和信息的簡單匯總層面，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭等方面的深入分析。

在大數據時代，企業通過挖掘大量內部和外部數據中所蘊含的信息，可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略。

那么對于行業用戶，應當怎樣制定大數據應對策略以充分利用大數據所蘊含的巨大商業價值呢？以下兩方面建議可供參考：

一方面，應當通過云平臺實現數據大集中，形成企業數據資產。對于大型集團企業，各級子公司和分公司的ERP系統每天都在生成大量的交易數據和業務數據。分散在各個業務系統中的數據無法形成集中的資源池、不能互聯互通，將嚴重影響對大數據的統一管理與價值挖掘。實現數據集中是大數據利用的第一步。

另一方面，應當深度分析挖掘大數據的價值，推動企業智能決策。行業用戶應當重視對大數據的價值的深入分析與挖掘，推動企業決策機制從業務驅動向數據驅動轉變，提高企業競爭力。根據預測，大數據挖掘和應用可以創造出超萬億美元的價值，數據將成為企業的利潤之源，掌握了數據也就掌握了競爭力。企業必須更加注重數據的收集、整理、提取與分析。

未來3-5年，那些真正理解大數據并能利用大數據進行價值挖掘的企業，與對大數據價值挖掘重視程度不夠的企業之間的差距進一步拉大。真正能夠利用好大數據，并將其價值轉化成生產力的企業將具備強勁的競爭優勢，從而成為行業領導者。