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企业怎样利用大数据提升竞争力大数据都体现在哪些方面? 头条资讯

更新时间:2021-10-14 00:49:19点击:

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]  中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 


大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。


大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率,不仅具有巨大的潜在商业价值,而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力?乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。


首先,对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。其次,做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者,面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。    

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统,以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据,数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化,重点是数据的整理分析。首先,企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统,以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次,企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合,在人为影响起主要作用的顶层,提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层,推进决策指标量化,完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话,可以减少人为干扰因素,提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前,很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统,但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级,打造大数据综合成本控制系统。其一,在成本控制的全过程采集数据,以求最大限度地描述事物,实现信息数字化、数据大量化。其二,推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标,实现成本控制自动化,减少人为因素干扰头条资讯;细化指标,以获取更精确的数据。其三,构建综合成本控制系统,将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来,形成一个综合评价体系,为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式,可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力,服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制,利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先,加强数据收集,对消费者反馈的信息进行分类分析,找到服务体系的问题,然后对症下药,建立高效服务机制,提高服务效率。其次,将服务方案移到线上,打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息,比对成功则自动进入服务程序,实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统,对新服务需求进行研究处理,并快速将新服务机制添加至系统,优化服务系统。服务体系大数据化,可以实现服务体系的高度自动化,最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求,降低风险,提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析,产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、***评价体系等是消费者需求信息的主要来源,应注重从中收集数据。同时,可与论坛、贴吧、***评价体系合作构建消费者综合服务系统,完善消费者信息反馈机制,实现信息收集大量化、全面化、自动化,为产品研发提供信息源。然后,对收集的非结构化数据进行分类整理,以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化,可以精准分析消费者需求,提高产品研发质量和效率,使企业在竞争中占据优势。
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