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向大數據分析企業轉型

商業影響

請看下列運用大數據分析法的企業：

全球水泥巨頭西麥斯(CEMEX)成功地應用大數據分析法優化了供應鏈與交貨時間；

沃爾瑪主要依靠分析法管理整條供應鏈；

迪爾公司(Deere&Company)在2000年到2005年期間，采用創新方法優化庫存，為公司節省了約12億美元的庫存成本；

寶潔公司(Proctor&Gamble)于20世紀90年代中期運用運籌學方法重新制定采購與物流方案，為公司節約了約2億美元成本；

亞馬遜宣稱其近期的高級分析法能夠提前預測消費者的購買行為，公司能夠根據消費者搜索與光標停留在某一網站的時長，在實際購買行為發生之前將商品集中批量運送到物流中心。

以往基于直覺與猜測的問題現在都可以得到客觀量化的解答。大數據分析法能夠回答下列問題：

企業前景如何？我們顧客的需求是什么？

我們為什么會成功？我們的戰略有效嗎？

我們未來應該怎么做？應該投資哪些資源？

我們應該怎樣使風險最小化？應該怎樣預防企業崩潰？

改變現狀與未來

解決上述問題就能夠改變整個商業的各個層面，上述問題讓企業了解了現狀與未來。通過解決上述問題，企業不僅能夠更好地預測競爭與市場動態，提高自身競爭力，還能夠大大提升運營與供應鏈管理的服務質量。企業應用大數據分析法，能夠提高生產力，提高效率，優化質量，提高預防性維修設備能力，更好地管理供應商與消費者、物流與運輸，有效地評估戰略，提高預測的性與應對破產的能力。總而言之，運用大數據分析法能夠提高企業的風險管理能力。

應用大數據分析法使得企業提高效率與效益，以最小成本獲得較大產出，生產品質產品，增加產品與服務附加值成為可能。企業可以利用數據設計產品以更加迎合消費者的口味，更不用說了解消費者的需求了。企業通過分析消費者在商店中的購買行為與微觀的消費者群體，能夠優化市場細分，確切了解消費者需求。實際上，大數據分析法正在推動商業向"購物者營銷"時代邁進，即無論消費者身在何處，只要他們在購物，企業都可以監控消費者的行為，為其打造的購物體驗。例如，企業可以通過在線服務了解在網上購物的消費者，通過定位追蹤在旅途中購物的消費者，通過店內監控了解在實體店購物的消費者。

在使用的產品方面，數據還可以用來提高產品性能。例如，一部手機若是能夠了解使用者的習慣與偏好，那么其應用軟件、圖片和數據都會迎合這個使用者的口味。因此，這部手機與未量身定制的同類設備相比時會更加具有價值。

創造新商機

數據包含的潛在信息正在創造著各種商機。例如，企業能夠獲取關于汽車零件在汽車行駛時使用情況的數據，這種數據可以用來優化零件設計，成為企業的巨大競爭優勢。讓我們來看看能夠獲取汽車地理信息的Intrix公司。2012年，該公司進行了一項試驗以分析汽車自動剎車系統在何時何地啟動。試驗假設在某一路面上頻繁啟動防滑剎車系統(Anti-skid Brake System，ABS)表明此時路況危險，因此，司機應該考慮改變行車路線。基于此，該公司提供了更加周到的服務，為司機們推薦最短最安全的行車路線，這在整個商業領域是的創新。

大數據也在推動新型商業的誕生，特別是整合與分析數據的商業。數據是企業的新型資產，但是，由于它增長快、規模大、發展迅速，大多數企業都無法企及，也就無法使之成為企業的核心競爭力。因此，很多非信息技術企業都會尋求方案供應商應對這一難題，其通常的做法是利用第三方的相關技術，這也就催生了"第三方分析法供應商"，其中包括不同的分析與信息技術專家、數據商、軟件銷售商、方案咨詢師。第三方分析法供應商與第三方物流供應商相似，后者側重統籌實體商品，而前者則側重整合、解讀大量數據。

數據驅動的供應鏈

大數據分析法改變了許多商業領域，但是沒有哪個領域的變化能夠與供應鏈管理發生的變化相匹敵。除非有突發狀況，例如，在網上訂購的商品沒有如期到貨，或者是想購買的宣傳商品已售罄，否則，多渠道銷售的零售商必須要在當天交貨，這一點早已經成為眾多消費者的期許。沒有大數據推動，點對點的運營模式、獲得全球供應鏈管理的競爭優勢就無從談起。

以特易購為例，該公司從消費者忠誠計劃中獲取了大量消費者數據，通過分析這些數據為其向戰略細分后的消費者群體進行促銷宣傳提供決策支持。亞馬遜同樣走在了大數據分析法的前沿，利用消費者的數據，亞馬遜采用一種稱為協同篩選的預測性模型使其推薦引擎更加智能化，可以顯示"你可能也喜歡……"。不僅如此，通過分析數據決策，亞馬遜不斷地鞏固其在同行業中的領導地位。沃爾瑪也很早就開始利用大數據來管理供應鏈。它讓零售店與供應商共享供求信息，實現供應鏈的決策化。例如，服務消費者、跟蹤庫存(像銷售點數據與射頻識別感應器)、基于供應商的自動購買訂單等。

供應鏈內感應庫存的射頻識別標簽已經成千上萬，據估計，射頻識別標簽銷售量將從2011年的1 200萬個增長到2021年的2 090億個。供應鏈在不斷結合不同系統中的數據，以協調整條供應鏈的運作。市場銷售通過零售店產生大量銷售點數據，這些數據在零售商與供應商之間實現共享，以實現對存貨的實時監控。射頻識別標簽既跟蹤貨架上與運送中的貨物，又監控庫存量，以保障訂貨補給。通過計算機輔助設計、計算機輔助工程、計算機輔助生產、協同產品開發管理與數字化生產等方式增加數據，并將這些數據跨組織區域地連接到點對點的供應鏈中。

若企業能夠從其他資源中整合數據，則能夠獲取更多的價值。這些數據可能來自零售商，但又不局限于銷售數據，可能是促銷數據，例如，商品名、價格與折扣；可能是商品投入市場數據，例如，某些特定的商品以及增加或減少其產量的計劃；也可能是庫存數據，例如，每個倉庫的存貨量、每個商店的銷售量。這些數據對于在供應鏈內將需求商品成功運送起著至關重要的作用。

企業通過供應鏈協同管理與規劃，可以減小供應鏈的牛鞭效應①，從而促進供應鏈的各個環節流暢運行。目前，雖然許多企業將消費者數據據為已有，然而，也有許多成功的企業數據分享案例。例如，沃爾瑪允許其所有的供應商利用零售鏈(Retail Link)平臺，使得數據在不同企業之間實現交換與分享，提高了數據透明度，從而在不同企業之間實現了合作。

大數據分析法不僅改變了游戲規則，也催生了智能供應鏈。

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