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工业大数据逐步突破企业边界 支撑企业决策

行业上下游中国仪表网2015年11月02日 14:12人气:24113

  【中国仪表网 行业上下游】互联网+的发展给行业发展带来了翻天覆地的变化,把一个个分解的内容形成一个网络,从而诞生了许多市场。大数据也逐渐成为了企业发展的重要因素,逐步左右企业决策。
  

  据统计,去年年底我国网民数量到了6.32亿人,接入智能终端有7亿台,微博用户12亿个,微信用户有4亿~6个亿,支付宝用户3亿,网易+搜狐新闻客户端1亿,网络经济占GDP的份额4.4%。同时,百度每天有50亿次搜索量。面对如此庞大的数据资源,中科院大学经济与管理学院教授、中国创业创新联合会理事长吕本富认为,这些数据支撑两化深度融合,数据从消费者这一端,正在向生产领域转移,驱动了数据平台的产生。
  
  互联网+将成为连接经营环节的工具
  
  吕本富指出,互联网+发展有三个阶段:第一阶段是网络化,或者是连接人和物,连入互联网。这个连接产生了网络效应改变了信息不对称。第二是数字化,这些设备和这些人在数据空间中,在网络空间中会产生大量的数据,这些原始的数据通过“清洗”变成了信息,就可以带来精准的预测。第三,当社会对这些数据的规律掌握以后,就可以把这些规律和智能设备和各种各样的设备连在一起,这也被称之为赋予数据处理的能力,即进入到了智能化阶段。最高级的智能化,人脑和机器可以连接,可以提高知识生产和传递效率。这三个阶段是互联网 发展的联系过程,就是这些工具与经营环节进行连接。
  
  连接的内容有两个方面,就是把人和物连接进去。所实现的第一个效果是把过去的“360行”变成“3600行”。因为互联网+人+物的连接完成以后,会把行业进行再分解。像过去出租车行业,现在就是分成了顺风车、快车、出租车等。互联网连接的第二个效应是聚合,它把过去一些分散的市场聚合成一个市场,使得这个市场能够存在。通过互联网的聚合,把某种需求变成一个特定的市场,而过去这个市场是不存在的,所以连接是两个效应,一个是分解,一个是聚合,使得行业发展诞生出过去很多没有的市场。
  
  大数据支撑企业的经营决策
  
  互联网+的第二个阶段是大数据。数据化来源于两个动力,一个动力是智能设备,也就是两化融合深度与工业大数据。工业大数据来自于各种各样的智能工具。数据化的第二个动力,来自于社会交往的平台,如各种各样的碎片数据、分享数据。根据新摩尔定律:过去18个月产生的数据等于计算机有史以来的总和。或者说网络空间的数据90%都是近两年产生的。这个数据经济的意义在于它是跨界和颠覆的基础。
  
  如果没有掌握用户的行为数据就不好跨界,例如小米进入手机领域,就是因为了解了用户行为。还有作家转型导演票房很高,也是因为了解了粉丝的行为,所以跨界和颠覆的基础就是大数据。随着大数据平台的不断发展,有人预测到2020年,电子商务订单有10%左右将会由家电下载完成,这就是智能化,这也是互联网 深层发展的三个阶段。
  
  实现互联网+深层的三个阶段还不是目的,在企业经营的过程中,最重要的是决策。能不能提升管理的水平,或者提升整个行业向高端迈进,这与决策是有关系的。
  
  吕本富指出,不同的学派和实践者对于管理的本质可能有完全迥异的理解,但是都认可决策是管理的本质,而管理最核心的要素是信息的收集与传递。决策产生价值,决策的精确性来自于信息对称的程度,而信息的对称程度来自于数据的挖掘和数据的梳理。
  
  大数据正在突破企业边界
  
  不管是来自机器设备的数据,还是来自于社会网络的数据,如果真能够实现互联网+,就能够在实践中产生影响。数据第一个过程是梳理成信息,之后就要形成大数据的平台。在决策之前,仅仅拥有局部数据是没有用的,一定要把企业内部数据和企业外部的数据两者联合起来。企业过去的ERP数据在整个大数据平台当中的分量大概是15%,另外85%的数据是企业外的数据、环境的数据。
  
  以可口可乐仓储分配为例,它现在用的不仅仅是企业内部ERP的数据,它要把欧洲国家去年气象数据全部联系起来。因为可乐的消费跟天气的温度是有关系的,在做了大量欧洲天象的数据和实时天气变化的存储之后,再做仓储。所以大数据平台的形成或者是两化融合的深度,已经由内部向企业外部蔓延,正在突破企业边界。
  
  此外,还有数据的开放性和公共性,因为数据难以从一家公司或者机构、政府部门所获得,所以必须要产生一个开放的、公共的网络环境。数据的动态性和及时性也十分重要,对于进口等事项的判断,65%的数据可能一天之后就没有价值了,所以数据的动态性非常重要。
  
  有了数据平台以后,前期的研发、流程、渠道品牌都是在数据驱动的基础上进行运营。产品的研发、流程的运营、品牌的传播等都关系到决策问题。开发这个产品是否要上网,在哪个区域投放传播媒介,最后将哪一群人作为重点客户,这些都是决策问题。
  
  在研究和利用数据支持之前,首先要把决策研究清楚,决策的区分有两个方面,一个是可控性,就是当你做完这个决策以后你是不是对最后的结果还有影响。另一个是决策结果的衡量标准,即决策的成功是否与竞争对手有关。
  
  吕本富指出,按照这两个指标,可以将决策分成四个类型,第一叫判断型决策,结果是绝对的和其他没有关系。第二是生产型决策,结果也和自己有关和其他人没有关系,其中间是可控的。第三是竞争型决策,结果是相对性的,过程是不可控的。第四是开拓型决策,结果是相对性的,在这个过程中可以施加影响。
  
  数据化直接决定企业的行动
  
  大数据、互联网+形成大数据平台以后,如何支持企业经常遇到的四类决策?吕本富认为,这需要不同的数据类型,不同的数据平台支撑。比如对于判断型决策,这个时候搜索数据和比价算法是最重要的。对于生产型决策,叫做结果尚未形成,中间可以调整,所以这时候是监控数据和激励算法最重要。第三是竞争型决策,叫规则已经形成,这个时候是监控数据最重要,什么时候先发制人,什么时候后发制人,先发制人是有条件的,后发制人也是有条件的,博弈论的算法最重要,根据双方的实力不断调整自己的决策。第四是开拓型决策,目标已经确定,但是确定完之后战略布局没有完成,所以这时候就需要战略布局,怎么做一个更好的战略布局才能达到一个目标。最重要的是需要搜索数据和监控数据,要把信息尽量搜索全,同时把过程尽量描述的比较清晰。
  
  吕本富指出,数据改变企业的战略,过去静态的五类模型分析已经不太适合了,所以产生了新的五类模型。第一是有没有信号优势,企业能够察觉捕捉破解预示变化的信号并及时应变。第二是试错优势或者是迭代优势,现在做互联网都说迭代式开发,通过持续、大量、低成本的试验和创新的机制,来寻找适合自己的路。第三是组织优势,领导力、组织框架、人才储备的弹性和活力,现在企业的组织结构是不是适应现在互联网 时代。比如很多企业做互联网转型的时候,提倡内部创业,提倡小微团队,一系列的组织变革都在进行。第四是系统优势,管理并塑造多元业务系统形成生态,并保持其活力。诺基亚以单个产品向苹果的生态系统挑战注定要失败。第五是社会优势,企业发展的目标与社会发展方向和社会责任相结合。它要有利于做口碑传播,反过来如果你的价值观有问题,企业的行为和大的社会方向不一致,也会有极大的负面影响,所以这是新的五类模型。
  
  如果利用数据能够支撑决策,使企业改变了新的竞争战略,那么信息化就迈向了数据化的时代,由IT迈向DT,实现由追求效率向追求结果转变。信息化仅为管理决策提供参考价值,而数据化能够直接决定企业的行动。信息化只是简单的使用IT技术和数据提高企业运营效率,而数据化阶段要求数据成为产品生产和运营的核心原材料,从而实现产品和供应链增值。
(本文来源:中国工业报转载请注明出处
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