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零售商如何利用強大的數(shù)據(jù)資源(下)

  海量數(shù)據(jù)擴大了算法和以機器為媒介分析的運籌領(lǐng)域。例如,在部分制造企業(yè),算法對生產(chǎn)線的傳感器信息進行分析,形成了自我調(diào)節(jié)的流程,從而減少了浪費,避免了代價高昂(有時十分危險的)的人為干預(yù),最終提升產(chǎn)量。在先進的“數(shù)碼化”油田,儀表不時讀取有關(guān)井口狀況、管道和機械系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)。這些信息由一組計算機進行分析,并將結(jié)果輸入實時運營中心。后者則調(diào)整油量以優(yōu)化生產(chǎn)和最大限度縮短停機時間。一家大型石油公司因此減少了10-25%運營成本和員工成本,產(chǎn)量提高了5%。

  現(xiàn)在,從復(fù)印機到噴氣發(fā)動機等各種產(chǎn)品都可以產(chǎn)生能跟蹤其使用情況的數(shù)據(jù)流。制造商能夠分析輸入數(shù)據(jù),并有可能主動糾正軟件缺陷或派遣服務(wù)代表到現(xiàn)場維修。一些計算機硬件供應(yīng)商正收集和分析這些信息,在發(fā)生故障導(dǎo)致客戶運營中斷前未雨綢繆,提前維護。這些信息還可以用于實施產(chǎn)品變化,預(yù)防未來的問題發(fā)生或提供客戶使用信息,對下一代產(chǎn)品開發(fā)提供靈感。

  部分零售企業(yè)也走到了利用 “大數(shù)據(jù)”時代的前沿:它們運用“情感分析”技巧,發(fā)掘使用社交媒介的消費者產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)流,及時掌握新營銷活動的反應(yīng),并適時調(diào)整戰(zhàn)略。有時,這些方法使常規(guī)反饋和調(diào)整周期縮短了數(shù)周。

  無獨有偶。一家全球性飲料企業(yè)將外部合作伙伴的每日天氣預(yù)報信息集成,進入其需求和存貨規(guī)劃流程。通過分析特定日子的溫度、降水和日照時間等3個數(shù)據(jù)點,該公司減少了在歐洲一個關(guān)鍵市場的存貨量,同時使預(yù)測準(zhǔn)確度提高了大約5%。

  取得的成效是業(yè)績改善、風(fēng)險管理能力的加強以及洞察能力的提升(要是缺乏海量數(shù)據(jù),這種洞察或許會繼續(xù)隱藏,無人知曉)。隨著傳感器、通信設(shè)備和分析軟件價格的持續(xù)下降,越來越多的企業(yè)將加入這場管理革命中。

  海量數(shù)據(jù)正催生采用信息化業(yè)務(wù)模式的新一代企業(yè)。它們在價值鏈中扮演中介角色。它們發(fā)現(xiàn)自己正在通過業(yè)務(wù)交易產(chǎn)生的“廢棄數(shù)據(jù)”形成寶貴信息。例如,一家運輸公司在經(jīng)營過程中意識到自己正在收集全球產(chǎn)品運輸?shù)暮A啃畔,于是?chuàng)辦了一個業(yè)務(wù)部門,專門銷售為企業(yè)和經(jīng)濟預(yù)測提供輔助的信息。

  一家跨國企業(yè)從制造業(yè)轉(zhuǎn)型過程的自身數(shù)據(jù)分析中學(xué)到的東西是如此之多,以至于它決定創(chuàng)辦一家公司為別的企業(yè)提供類似服務(wù)。現(xiàn)在,這家公司為一批制造業(yè)客戶收集車間和供應(yīng)鏈信息,并銷售改善客戶業(yè)績的軟件工具。目前此項服務(wù)業(yè)務(wù)的業(yè)績要好于企業(yè)的制造業(yè)務(wù)。

  此外,海量數(shù)據(jù)也在大幅改造著數(shù)據(jù)集成行業(yè)。這是從諸多來源匯總和分析信息,為客戶產(chǎn)生洞察的行業(yè)。例如,在醫(yī)療業(yè),一批新進入者正在集成臨床、支付、公共衛(wèi)生和行為信息以形成更加完善的疾病資料,幫助客戶控制成本和完善治療方案。

  隨著價格信息在網(wǎng)上及線下大量擴散,企業(yè)家正提供自動編輯數(shù)百萬種商品信息的比價服務(wù)。從零售企業(yè)的角度看,這種比較可能是一種破壞力,但對消費者而言卻創(chuàng)造了巨大價值。研究表明,使用此項服務(wù)的人可以平均節(jié)約10%的成本。

  截至目前,我們強調(diào)了海量數(shù)據(jù)帶來的戰(zhàn)略機遇,但領(lǐng)導(dǎo)人還必須考慮到一系列副作用。人才是其中一項。我們的研究表明,單單在美國,對擁有深厚的海量數(shù)據(jù)分析(包括機器學(xué)習(xí)和高級統(tǒng)計分析)技能人才的需求,可能超出目前預(yù)測供應(yīng)量的50-60%。到2018年,需要新增多達14-19萬名專家。此外,還需要如下人才:150萬名熟悉如何應(yīng)用海量數(shù)據(jù)的管理者和分析員。企業(yè)必須加大招聘和人才挽留力度,同時大力投入關(guān)鍵數(shù)據(jù)人員的教育和培訓(xùn)。

  “大數(shù)據(jù)”經(jīng)常需要的對個人信息獲取渠道的拓寬也會令另一問題進入聚光燈下,那就是隱私和便利性之間的沖突。例如,我們的研究表明,消費者受惠于海量數(shù)據(jù):更低的價格、更符合消費者需要的商品,以及從改善健康狀況到提高社會互動順暢度等生活質(zhì)量的提高。5 但同時,隨著個人購買偏好、健康和財務(wù)情況的海量數(shù)據(jù)被收集,人們對隱私的擔(dān)憂也在增大。

  數(shù)據(jù)安全同樣如此。我們描述的趨勢往往與加大信息開放度、設(shè)計新的信息收集設(shè)備以及為海量數(shù)據(jù)的龐大存續(xù)和分析需求提供支持的云計算等如影隨形。帶來的副作用是IT基礎(chǔ)架構(gòu)將變得越來越一體化和外向型,對數(shù)據(jù)安全和知識產(chǎn)權(quán)構(gòu)成更大風(fēng)險。有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)如何應(yīng)對的部分建議,請參見《迎接互聯(lián)網(wǎng)安全的挑戰(zhàn)》。

  雖然企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人把大部分精力集中在“大數(shù)據(jù)”對其自身企業(yè)的影響上,但我們調(diào)查的企業(yè)層面的各類機遇也有著更為廣泛的經(jīng)濟意義。我們的研究顯示,在醫(yī)療、政府服務(wù)、零售和制造業(yè),“大數(shù)據(jù)”可以每年提高勞動生產(chǎn)力0.5-1個百分點。全球這些行業(yè)創(chuàng)造了數(shù)百億美元和歐元的新價值。

  事實上,海量數(shù)據(jù)可能最終成為決定國家,而不僅僅是企業(yè)如何競爭和興盛的關(guān)鍵因素。毫無疑問,它們給努力尋找實現(xiàn)更加快速增長的經(jīng)濟體帶來一線希望。通過投資和前瞻性政策,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人以及政府領(lǐng)袖可以充分利用海量數(shù)據(jù)的好處,而不是被其迷惑,不知所措。

  Brad Brown 是麥肯錫紐約分公司資深董事;Michael Chui是麥肯錫全球研究院資深研究員,常駐舊金山分公司;James Manyika是麥肯錫全球研究院資深董事兼舊金山分公司資深董事。
  版權(quán):Mckinsey Quarterly

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