京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对企业决策的变革性影响
大数据对企业决策的变革性影响
( 一) 决策主体从“精英式”过渡到“大众化”
传统的营销决策包括“核心竞争力”和“定位”理论,前者关注客户的长期价值, “定位”理论以产品或客户的需求为基础,决策的核心都是精英式的企业管理层,而非员工和社会公众。这些决策的依据均是相对静止的、确定的结构化数据。而随着社会化媒体和大数据应用的深入,广大社会公众和终端用户都是数据的创造者和使用者,信息传播的范围和效力更加深远,知识的共享和信息的交互更加广泛,通过意见的表达、信息的传递,迅速形成信息共同体和利益共同体,形成意见领袖,他们成为企业决策的中坚力量,企业决策主体也从“精英式”转向“大众化”.同时,决策的依据正从结构化数据转向非结构化、半结构化和结构化混合的大数据,而大数据技术和处理手段可以使看似杂乱无章、关联性不强的数据变成服务决策的有效信息。
( 二) 决策方式从“业务驱动”转向“数据驱动”
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及,传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络,各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据源源不断从各行各业迅速生成,种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据,蕴含着前所未有的社会价值和商业价值,数据越来越成为企业战略资产,是企业创新的核心驱动力。拥有数据的规模、活性以及收集、分析、利用数据的能力,将决定企业的核心竞争力。对数据的掌控和驾驭能力越强,支配市场的竞争优势越明显,意味着巨大的投资回报。而以前企业的经营分析只局限在简单业务、历史数据的分析基础上,缺乏对客户需求的变化、业务流程的更新等方面的深入分析,将导致战略与决策定位不准,存在很大风险。在大数据时代,企业通过收集和分析大量内部和外部的数据,获取有价值的信息。通过挖掘这些信息,可以预测市场需求,最终企业将信息转为洞察,从而进行更加智能化的决策分析和判断。
( 三) 决策过程从“被动式”演变成“预判式”
在互联经济时代,当前科技正走向跨领域融合,产业界限正在模糊,市场环境瞬息万变,各行业间充斥着大量的结构化与非结构化数据,如何保持竞争力,企业需要不断调整和完善自己的商业战略,为帮助企业更好地预测未来、提高决策能力,需要充分对当前数据进行分析和挖掘,利用大数据技术,构建采集、筛选、存储、分析和决策的系统,对企业的业务发展、客户需求、商业机会进行预判,制定出面向未来的决策,成为移动互联时代企业塑造核心竞争能力的关键。在社会化媒体中发掘消费者的真正需求,在大数据中挖掘员工和社会公众的创造性,日益成为企业决策的基本前提,也是推动企业决策过程从“被动式”向“预判式”演变新的决策模式。对于那些能够战略性地利用大数据的企业,他们的创新能力、业务灵活性和利润都将得到极大的提高。比如,银行一直是中国老百姓心中非常专业的地方,没有人想到这个行业在互联网时代,遭到前所未有的挑战,马云创办的支付宝,每天流动资金超过任何一家实体银行,撼动业界,近期推出的“余额宝”,客户享受到的利息超过银行17
倍,对银行产生巨大威胁。这就是跨界的竞争,在大数据时代有时企业还没有分清竞争对手是谁,一夜之间就被对手打败,以全新的模式,以迅雷不及掩耳之速度,实现颠覆和超越。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27