京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业核心竞争力与大数据决策_数据分析师培训
在很多有关企业核心竞争力的研究中,企业决策能力被放在首要位置。中国很多企业,决策集中在一些少数人手中,更多的一些私人企业老板,相信自己直觉和经验。在过去直觉和经验决策,让很多企业获得成功,随着商业环境的变化,我们发现决策风险比过去大很多。直觉和经验已越来越抵抗不了环境变化带来的风险,而这些环境变化相较过去更加复杂,速度更快。
企业核心竞争力
很多有关企业核心竞争力的研究中,企业决策能力被放在首要位置。常见的直接的定义方法,用这样一个公式表示:企业核心竞争力=决策力×支持力×执行力。在“张氏”核竞争力研究中,把核心分解10个组成部分,那么第一个也是最重要的一个便是企业决策力。这种竞争力,是企业辨别发展陷阱和市场机会,对环境变化作出及时有效反应的能力。不具有这一竞争力,核心竞争力也就成了一具腐尸。决策竞争力与企业决策力是一种同一关系。决策频频失误的企业,肯定没有决策竞争力。没有决策竞争力的企业,也就是企业决策力薄弱。
决策力中的经验和大数据
经验和数据是决策的两大方式,有的人执着于以往的经验,有的人相信数据,而有的人把数据和经验结合形成更为科学的决策模式。
调查显示,更多的大陆或香港企业愿意采用数据支持,进行决策。决策模式决定决策能力,而现实中,实现数据决策并不容易。
大数据与农夫山泉终端决策
产品摆放位置一直是销售终端研究主要课题,过去人们找到更为合理摆放位置,需要人工蹬守观察。
看一个农夫山泉的例子。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点,拍摄10张照片:水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个,按照规定,下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员,每天会产生的数据量在10M,这似乎并不是个大数字。但农夫山泉全国有10000个业务员,这样每天的数据就是100G,每月为3TB。
如果想知道:怎样摆放水堆更能促进销售?什么年龄的消费者在水堆前停留更久,他们一次购买的量多大?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响?不少问题目前也可以回答,但它们更多是基于经验,而不是基于数据。因为他们抱着一个金山,但没有开发,人工无法对影像进行分析,找到想要的结论。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息,如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析方法,所有以上通过大数据分析系统都会找到答案。
大数据应用与阿迪达斯战略转型
2008年之后,库存问题确实很严重,中国服装行业经历寒冬,不少企业出现库存危机。阿迪达斯也不例外,很多企业把降价、打折等手段作为清库存手段,然而这些手段只能制标不能制本。企业库存高企根本原因,是企业的管理模式出现问题。
阿迪达斯产品线丰富,过去,面对展厅里各式各样的产品,经销商很容易按个人偏好下订单。现在,阿迪达斯会用数据说话,帮助经销商选择最适合的产品。首先,从宏观上看,一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感,可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市,消费者更关注产品的价值与功能,诸如纯棉制品这样高性价比的产品,在这些市场会更受欢迎。其次,阿迪达斯会参照经销商的终端数据,给予更具体的产品订购建议。比如,阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商,在其辖区,普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖;至于颜色,比起红色,当地消费者更偏爱蓝色。
挖掘大数据,让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部,那里部分城市受香港风尚影响非常大;而另一些地方,消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城市,北京和上海消费趋势不同,气候是主要的原因。还有,高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟,当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要,上班、吃饭、喝咖啡、去夜店,需要不同风格的多套衣服,但在低线城市,一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比,高线城市,显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。
实际上,对大数据的运用,也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。库存危机后,阿迪达斯从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司,它从过去只关注把产品卖给经销商,变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析,恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。
大数据应用决策例子还有很多,如何科学决策,提高决策能力,进而提高企业核心竞争力,是很多企业必须面临的问题。大数据时代到来,让过去不可能进行数据决策的,成为可能,在未来大数据在企业战略管理中也将占居越来越重要的位置。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15