“不會量化就無法管理！”這個觀點是管理大師德魯克、戴明都贊同的管理實踐，很多企業(yè)往往依靠領導直覺做決策。這種通過直覺和感性做出的決策，容易因得不 到本應得到的充分信息，而導致出錯率增加，甚至資源被錯配，資金被浪費。關鍵數據將對企業(yè)的決策產生重大的影響，通過大數據分析，企業(yè)通過量化分析，可以 提升決策質量和業(yè)績表現(xiàn)。

臺灣的“全家”便利店，在臺灣擁有2000多家門店。他們發(fā)現(xiàn)部分消費者青睞現(xiàn)煮咖啡，這會是個未來的發(fā)展方向。但是如何推廣現(xiàn)現(xiàn)煮咖啡？新產品是否會擠占店里其他咖啡飲料老產品的銷售？

這些問題以往主要靠市場調研和開會討論決策，但是現(xiàn)在通過借助大數據分析手段，兩個月內為每一家門店建立一個屬性檔案，包括店鋪大小、周邊人口年齡、就業(yè) 狀況、競爭商家的距離、地理位置等等關乎經營的所有要素，找出對公司營收、凈利潤、投資回報、市場占有率最成功的版本，以數據為牽引設計出一套***的推廣 方案。***取得明顯市場效果。

大數據對企業(yè)管理的顛覆，是全方位的，包括對商業(yè)模式的顛覆，對傳統(tǒng)營銷模式的顛覆，對企業(yè)內部組織工作模式的顛覆等。

我們必須看到，“大數據”不是“數據分析”的另一種說法！大數據具有 規(guī)模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業(yè)的運作模式提出有針對性的方案。

美國麻省理工的數字商業(yè)中心組織了一個團隊，考察了北美330家上市公司，調研其對大數據的組織與技術管理實踐，然后通過年報分析他們的業(yè)績數據，結果發(fā) 現(xiàn)：越是自定義為數據驅動型的公司，越會運用數據的方法客觀地衡量公司的財務與運營結果的企業(yè)，比其競 爭對手在產能上高5%，利潤上高6%，而且這份成果也反映在其股票估價的增值上。

我們今天再來重新審視LinkedIn公司，與傳統(tǒng)的招聘網站的區(qū)別。傳統(tǒng)的招聘網站完成了將企業(yè)招聘信息從紙面搬移到互聯(lián)網的動作，但其基本功能還是“靜態(tài)展示”，人們只是在需要招騁或應騁時才會訪問招聘網站。

而LinkedIn，只要提供對商務人士有用的信息，更重要的提供基于大數據分析的交友，交互，招聘工具。LinkedIn上通過對800萬用戶分析出的 “你可能認識的人（People You May Know）”一鍵關注功能受到用戶的喜愛，比其他任何的站內推廣廣告點擊率都要高，共計產生了數百萬個新頁面瀏覽。得益于這項新功能，LinkedIn的 成長速度大幅提升，很快發(fā)展到2億用戶。

LinkedIn是家大數據公司，而不是傳統(tǒng)意義上的招聘網站。大數據分析深刻改變了這家企業(yè)的商業(yè)模式，所以得以快速發(fā)展。

美國的生物醫(yī)療企業(yè)已經不僅是以專業(yè)是生物技術人員為主，80%工作在于大數據分析，包括檢測藥物的相互作用，初步診斷，疾病控制等方面。這里提美國的生物醫(yī)療企業(yè)主要因為在中國生物醫(yī)療企業(yè)中數據的應用還相當初級。

而金融系統(tǒng)，大數據分析對信用評分、欺詐檢測、金融產品的定價、程式交易、索賠分析等傳統(tǒng)金融業(yè)務帶來顛覆式的影響，以往很難做到實時在線，而如今實時在線大數據分析是基本要求。

對零售業(yè)，大數據幫助其進行精準的需求預測，對用戶有針對性促銷活動，企業(yè)內及時調整貨架，補充貨源。

大數據營銷與傳統(tǒng)營銷最顯著的區(qū)別是大數據可以深入到營銷的各個環(huán)節(jié)，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊 次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的 傾向等商業(yè)效果。

Customer Inside，大數據手析手段可以提供量化數據為基礎的深度用戶消費行業(yè)的觀察。

大數據徹底改變企業(yè)內部運作模式，以往的管理是“領導怎么說？”現(xiàn)在變成“大數據的分析結果”，這是對傳統(tǒng)領導力的挑戰(zhàn)，也推動企業(yè)管理崗位人才的定義。 不僅懂企業(yè)的業(yè)務流程，還要成為數據專家，跨專業(yè)的要求改變過去領導力主要體現(xiàn)在經驗和過往業(yè)績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善于運用大數據分析結果 結合企業(yè)的銷售和運營管理實踐是新的要求。

由于大數據對營銷產生的商業(yè)模式的改變，而不只是節(jié)省成本和提高效率，傳統(tǒng)IT中心所起的作用，大數據部門比較合理的歸于銷售部門，是利潤的中心而不再是成本的中心。

Hadoop，是當前大數據分析最通用的平臺，整合了實體硬件和開源軟件，它接收涌入的數據流并將其分配至很便宜的存儲盤，同時它也提供分析數據的工具。 雖然Hadoop可以做到傳統(tǒng)的數據分析工具遠遠達不到的程度，但是這些都是全新的企業(yè)營銷工具和營銷技術需要企業(yè)做新的投資，特別是定制化的開發(fā)。這些 是大數據時代產生的新的技術要求，和技術投入。

企業(yè)是否應該將傳統(tǒng)營銷費用的一部分轉移為大數據分析的投入？這個觀點目前在國外也比較前衛(wèi)，但是美國大數據已經形成產業(yè)化，可以形成產業(yè)化說明作用明顯，得到眾多企業(yè)的持續(xù)投入。在中國預計未來也會潮流，就像曾經的ERP，CRM等系統(tǒng)。

大數據對企業(yè)商業(yè)模式的顛覆還包括，由于物聯(lián)網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前臺電話員，等企業(yè)內的低階員工也成為產生大數據的數 據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網絡，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種傳感器，和物聯(lián)網，智能可穿戴設備。

當然大數據對企業(yè)的作用一個不可回避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫“垃圾進，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意 義的垃圾。此外，企業(yè)內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業(yè)內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙 大數據在企業(yè)中有效應用的因素。

毋庸置疑的是，大數據將企業(yè)管理推動到3.0階段，企業(yè)管理1.0是以產品為中心的階段，企業(yè)管理2.0是以用戶為中心的階段，3.0階段并不是說不要產 品，不要用戶了，而是指企業(yè)管理的中心進化到以數據中心的階段。用大數據分析的結果，實時指導產品的創(chuàng)新和開發(fā)，以及對用戶有針對性的無時不在的營銷。

在我擔任企業(yè)咨詢顧問的上百家企業(yè)，雖然有的還處于產品階段，即因為產品不夠創(chuàng)新而影響了市場發(fā)展，有的處于2.0階段，即由于不能很好地把握市場需求導 致開發(fā)的產品沒有產生很好的作用，但是進入大數據階段是一個已經被時代推著走的狀態(tài)，即競爭對手或客戶或供應商正在影響和推進企業(yè)邁向大數據時代的步伐。

大數據對企業(yè)管理產生的顛覆性影響正逐步走向現(xiàn)實。