迎戰數據海嘯,致勝的6個關鍵決策!

首圖來源:pexels

「你可以不懂大數據,但是你必須懂大數據時代應該做什麼!」在這個大數據時代裡,也許很多人都被過量的資訊給壓的喘不過去,每天一覺醒來就又有更多的資訊需要去接收。然而,這些看似驚人的巨量數據­,其實可以轉化成有價值的決策,降低資訊量爆增所帶來的壓力,成為企業的一大推動助力。
曾擔任惠普技術傳教士(technology evangelist)的Christopher Surdak,在著作《大數據時代的致勝決策》中,提出迎戰數據海嘯的六大策略。Surdak在協作、社群媒體、資訊安全、企業資訊規範與大數據領域,擁有近二十年的專業經驗,並曾協助過Fortune五百大企業設計與執行資訊管理系統,是資料處理領域的實戰高手,針對企業如何因應龐大的數據,SmartM整理如下:
策略極端化:選定策略做到極致,慎防死亡螺旋

身在數據量暴增的世代,企業確立一個商業策略是必要的,因為擬定好的商業策略可以讓蒐集的數據量大幅地減少。企業可以選擇走低價市場,降低成本提高利潤的方式;也可以選擇走高端市場,提供高附加價值的產品。

而企業要注意避免在兩個策略中擺盪,造成策略失智症,不僅企業會找不到自身定位,員工也可能因此模糊了對公司的核心價值。選定的商業策略,會影響要蒐集的特定數據:低價市場中最注重的是價格,因此需要的數據有組織內部營運數據和需求預測數據;而在高端市場中,便是需要蒐集以刺激消費者需求的數據為主。

反應即時化:研發週期砍半,跟上創新步伐

在這個被大數據驅動的時代,企業必須加快節奏,跟上消費者的需求變化,趁勢利用數據量來即時預測消費者的需求,搶快消費者一步,滿足他們的新鮮感。在此提供書中提升企業營運速度的四個策略:

1.情境化:調整企業內部營運流程,以因應靈活變化的消費者需求

2.社群化:拉近企業與客戶之間的距離,且可以從被動客戶服務進展到主動預測客戶的需求。

3.應用化:根據意見回饋推陳出新,保持消費者的新鮮感

4.物品智慧化:物品產生的數據,可能比物品本身的價值還高

數據貨幣化:把數據當成財務管理,推動企業成長

企業內的有組織數據(如企業協作平台),及無組織鬆散數據(如email、臉書和推特上蒐集到的客戶回饋資料)都是有價值的資料,應該好好善用。且不要認為舊數據過於龐大、沒有分析價值而離線封存,舊數據能夠讓企業數據分析師更完整全面地了解組織,且近來儲存舊數據的成本不僅越來越低,資訊本身的價值也隨著時間越來越高。在此提供書中三個提升資料儲存的效率方法:

1.刪除重複資料
2.壓縮數據
3.依需求配置儲存資源

流程數據化:打造亮眼績效的關鍵矩陣

大部分的企業在設立評估矩陣時,都只注重成本、營收和獲利率,只關心最後的企業盈餘;然而,如果想要透過改善效率和彈性來提升企業營運速度,就應該要檢視企業營運的每一個環節有哪些是需要調整的。

而在設立評估矩陣之後,接下來就是要設定評估矩陣門檻,才能確定營運流程上哪些階段有達標、哪些沒有,達成一個好的監管機制。最後,再針對數據分析結果來選擇要外包業務,或預測消費者需求來優化企業營運。

任務遊戲化:從顧客到員工,玩出甩不開的黏著力

要達到企業內部遊戲化,可以將競爭、得分、獎勵等等架構套用在公司裡,激勵員工促進彼此良性競爭,比如說微軟的協作平台SharePoint,不僅讓員工可以共享文件、線上討論,還可以針對彼此的貼文打分數、排名。除此之外,也可以將遊戲化融入公司社群媒體上,吸引消費者投入互動,提升他們對企業的好感度。而在此遊戲化的過程中,可以分析整個過程產出的數據,並找到大家最有興趣的環節,然後加以利用訂定策略,持續提升企業價值。

外包細緻化:讓成千承包商與消費者為你賣命

巨量的企業數據,能夠讓組織把業務量子化,將業務分成好多個小單位,外包給專業承包商處理。而在此前面提過的數據化可以提供評估矩陣及監管機制,確保外包的品質;社群化則可以讓企業與承包商之間有良好的互動;遊戲化則可以確保雙方能夠快樂地合作。
而消費者其實也可以達到相似的效果,且成本極低。比如說,激勵消費者在平台上分享使用教學,或是開箱文,增進企業形象及資源。

參考資料:《大數據時代的致勝決策》,商周出版

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