关于大数据:③ 做些啥?

IT业是个话题不断,热点大旗频繁变换的领域。一个又一个名词,一浪一浪地拍过来,想不湿身都难。在其他行业也开始沾染这种品质的同时,IT 业开始给每个还没弄明白怎么做的时髦名词谨慎地贴上“炒作”标签。“大数据”虽然可以让每个人立刻有直观的理解,但 McAfee 等的调查发现虽然采用大数据和分析的公司,生产率和盈利率都比竞争对手高出 5% 左右,但大部分公司不晓得如何让“大数据”概念落地。

Barton 和 Court 在 HBR 大数据专题文章中便提出与之相关的问题:怎么让“大数据”为企业贡献利润?沉痛总结90年代的CRM热潮的教训后,Barton 等提出“大数据”实施的三步走战略:

  1. 数据收集(data sourcing):要能发现、整合和管理各种来源的数据;
  2. 模型搭建(model building):要能建构高级分析模型来预测和优化组织绩效;
  3. 组织转型(organizational transformation):要变革组织以便数据和模型真能助力决策。

简而言之,“大数据”,基本上,很难。

事实上,上述三步走战略是“大数据”版的流程再造实施策略。流程再造(Business Process Re-engineering, BPR)是 Hammer 在 1990 年提出的管理理念,或者说管理热词。作为计算机科学领域的教授,Hammer 深感组织制度和文化对IT技术发展的拖累,于是在HBR上喊了一嗓子,认为管理者应该考虑如何通过IT技术获利,而非仅仅用于自动化现有流程。早期 BPR 的观点很直接,认为企业应该定期审核岗位工作的价值,将已不能给客户带来价值的工作剔除。这个理念虽然偏执且略带洁癖,但随着热词的反复翻炒,BPR最后被放大为业务流程的重新设计,现在也已是组织变革的标准方法之一。

BPR 的实施基本分两步:搭建技术架构,展开组织变革。BPR 最麻烦的地方在于总是要求进行底层的根本性变革,而进行这种变革要求有强势领导推动、有巧妙途径实验、有业务部门支持,直白点就是需要天时、地利、人和。否则就得像办公自动化一样,等待时代进步到所有人都已经将其当成理所当然的事情时,BPR也就默默地实现了。

大数据带来的分析变革对于组织而言就是需要变革整个决策流程。与前几次 IT 推动的 BPR 不同,这次是要革拥有决策权的人的命,因此变革的难度也更大。分析变革要求利用大数据分析结果进行决策的人,首先要相信分析的结果,其次要怀疑分析的结果。决策者必须明白分析结果是怎么来的,意味着什么,用在什么地方,怎么个用法。这不但要求决策者掌握分析相关的知识,而且还得逐渐放弃依赖个人经验进行直觉判断的决策方式。套用一句官话:决策者“要转变思维方式”。

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