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基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（二）( 二 )


因此 ， 充分认识数据的“准确性”质量和“可变性”演进对学习型企业组织至关重要 ， 这两个数据特性为决策管理提供了独特的视角 ， 使得企业组织能够不断拓展业务思路 ， 参与到数据生态扩展中 。 学习型组织在基于数据分析来理解新机会和更新战略方面是开放性的 ， 掌握数据及其来源对于企业把握决策时机及随后的投资非常重要 。
虽然数据存储、累积带来了相关的投资风险 ， 但可评估的良好的数据质量却平衡了这个不足 ， 与此相比 ， 这种风险投资还是划算的 。 对数据价值有了如此深刻认知之后 ， 这些企业组织就会不断寻求和增加数据流量 ， 并期望动态的数据能够满足企业学习和认知的需求 ， 进而从中得到掌握市场变化的能力 ， 创造出新的商业机会 。
4.3 敏捷、快速
提高数据的敏感性和反馈质量有助于开发出更好的组织管理能力 ， 进而确保企业在更宏大的市场中借助数据资源的力量开发出新的商业机会 。 相反 ， 那些传统、数据管理能力不足的企业组却往往忽视大数据的扩展分析、预测分析的作用, 甚至对此几乎没有认知 。
4.4 可行、可视
受环境因素的制约 ， 情景分析会受到组织及市场传统观点的阻碍 ， 由此导致数据的可行性、可视化在那些资源为导向 的企业中也受到了限制 。 现实的情形是 ， 很多企业高管虽然明白大数据分析的重要性 ， 打破了一些传统的数据孤岛的禁锢 ， 但还不具备情景分析的能力 。
重复一下我们先前的观点：是战略决策确定了企业组织需要捕获、收集分析什么数据 。 也就是说 ， 这些数据与决策目标明显相关 。 由于情景分析能力缺欠 ， 这些企业组织目前还仅仅利用可视化分析工具来处理预设的度量 ， 形成的可视化数据虽然有用 ， 但却不能支持战略决策 。
【基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（二）】4.5 学习型组织
再看一下学习型组织是如何做的 。 学习型组织的管理者利用大数据系统从许多数据流中收集数据 ， 虽然这项工作极具挑战性 ， 但是这些企业组织却开发出能够识别、解释、预测新机会的分析功能 ， 他们的视野甚至可以借助大数据分析而扩展到传统市场之外 。
不过 ， 这项工作还是有些难度的 ， 那就是 ， 企业组织需要学习或开发自己不熟悉的度量指标 。 尽管这些探索不是盲目的 。 但在微茫的希望的指引下 ， 与传统、既定的社会、行业、组织的思维方式进行对决仍然需要极大的勇气 。
学习 ， 使得这些敢为人先的企业组织能够捕获到隐藏在深远数据流量中的最准确的支持方案,虽然这其中可能会有风险, 但回报也可能更加丰厚 。 借助此方式 ， 灵活、可视化帮助管理人员洞察到隐藏在数据中的可行性 ， 辅助企业决策者摆脱了仅仅依靠个人经验和才华进行决策的束缚 。
最重要的一点是 ， 那些积极参与数据驱动决策的企业组织从他们投资的大数据项目中获得了价值 ， 他们得到了基于资源优势、优于传统方式的更好的商业决策 ， 改善了业务状况 ， 创造出了新的价值 。
通过大数据学习 ， 员工的工作效率提高了；供应商关系改善了；物流配送及库存管理能力增强了；顾客的服务质量得到了改善和提升 。 面向资源的管理方法改善了企业与关键利益相关者的关系 ， 这种改善都可以通过最终的财务、运营指标来识别和度量 。 学习型组织通过动态捕获知识所发展出的全新的认识、学习、执行力 ， 弥补了传统竞争能力的创造方法 ， 为企业开发新市场、创新商业模式打开了新的入口 。
通过有效整合、跨组织传播新的知识 ， 推动了企业的创新和创业精神 ， 使新的商业模式能够着眼于拓展现有的业务 ， 扩容服务生态体系 ， 增加客户附加价值 ， 最终锻造出高水准的品牌忠诚度 。 因此 ， 学习型组织遵循“已知知识+促进学习”的模式 ， 远远地将竞争对手甩在身后 。


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