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向大数据转型的“五力模型”

http://www.newdu.com 2018/3/7 《商学院》 佚名 参加讨论

    大数据转型并不是万能的,除非企业能成功应对转型过程中的管理挑战。以下五个方面在这一过程中尤为重要。
    领导力 那些在大数据时代获得成功的企业,并不是简单地拥有更多或者更好的数据,而是因为他们的领导层懂得设计清晰的目标,知道自己定义的成功究竟是什么,并且找对了问题。大数据的力量并不会抹杀对远见与人性化洞察的需求。相反,我们仍然需要这种领导者——他们能抓住某个绝好的机会、懂得如何开拓市场、用自己的创意提供那些相当新奇的产品和服务,并且巧舌如簧地勾勒出一幅激动人心的前景,说服下属们激情澎湃地为此拼命工作,最终成功赢得顾客。未来十年获得成功的企业,其领导者必然具备以上特质,与此同时推进了公司决策机制的转型。
    人才力 随着数据越来越廉价,实现大数据应用的相关技术和人才也变得越来越昂贵。其中最紧迫的就是对数据科学家和相关专业人士的需求,因为需要他们处理海量的信息。统计学很重要,但是传统的统计学课程几乎不传授如何运用大数据的技能。尤其需要的能力是将海量数据集清理并系统化,因为各种类型的数据很少是以规整的形态出现的。视觉化工具和技术的价值也将因此突显。随着数据科学家的涌现,新一代的电脑工程师必须能够处理海量数据集。而设计数据试验的技能,则会非常有助于弥补数据呈现的复杂关系与因果之间的鸿沟。除此之外,那些最优秀的数据科学家还需要掌握商业语言,帮助高管把公司面临的挑战变为大数据可以解决的形式。毫无疑问,这类人才炙手可热,很难找到。
    技术力 处理海量、高速率、多样化的大数据工具,近年来获得了长足的改进。整体而言,这些技术已经不再贵得离谱,而且大部分软件都是开源的。Hadoop,这个目前最通用的平台,就整合了实体硬件和开源软件。它接收涌入的数据流并将其分配至很便宜的存储盘,同时它也提供分析数据的工具。尽管如此,这些技术需要的一整套技能对大部分企业的IT
    部门来说都是全新的,他们需要努力将公司内外所有相关的数据都整合起来。只有技术远远不够,但技术是整个大数据战略中不可或缺的部分。
    决策力 一家高效的公司通常把信息和相关的决策权统一在一起。而在大数据时代,信息的产生与流通,以及所需人才都不再是以往那样了。精明的领导者会创造一种更灵活的组织形式,尽量避免“自主研发综合征”,同时强化跨部门合作:收集信息的人要提供正确的数据给分析数据和理解问题的人,同时,他们要和掌握相关技术、能够有效解决问题的人并肩工作。
    文化力 大数据驱动的公司要问自己的第一个问题,不是“我们怎么想?”而应该是“我们知道什么?”这要求企业不能再跟着感觉走。很多企业还必须改掉一个坏习惯:名不副实的大数据驱动。我们发现很多这样的企业,最常见的表现是,高管们明明还是按传统方式做决定——以HiPPO,那些高薪人士的意见为主,却拿出一份香艳的数据报告支撑自己的决定是多么英明。其实,那不过是分配下属四处寻找的专为这个决定做辩护的一堆数字。
    毫无疑问,成功的路上荆棘密布。数据科学家不够多;技术不只新,甚至新奇;把各种关联当作因果关系,由数据得到误导性的模式;文化转型的挑战更是艰巨,比如,对隐私的关切已经越来越突出。但是,大数据在技术和商业领域的卓越表现势不可挡。
    证据一目了然:大数据驱动下的决策更高明。高管们要么拥抱这一现实,要么卷铺盖走人。在各个领域中,企业只有找到将数据科学与传统技能完美结合的方式,才能打败对手。我们不能说,所有的赢家都会将大数据用于其决策制定。但数据告诉我们,这样确实胜算最大。

Tags:向大数据转型的“五力模型”  
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