数据化背景下中国企业转型与管理(二)

1、数据化概念特征

数据化概念是指将业务领域中的一切活动进行计量，实现收集数据、整理数据、记录数据、分析数据的一体化，将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的量化形式转变过程。数据化的基本特是数据规模大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值密度低等，其中数据规模大是数据化基石，随着全球信息科技技术革新与各类数据化平台应用，越来越多企业与机构优先选择能够短时间内获取大量数据信息的方式，各类传感器数据获取能力也在随之提升；数据种类多且渠道复杂是数据化的重要特性，数据化将各类结构型和非结构型数据通过关注大量细节信息的方式进行整体处理，是倾向于人类和计算机存储、处理、查询的反向抽象化结果；数据处理速度快是数据化区别于传统数据处理的重要特征，随着各种传感器和互联网等信息传播速度加快，数据呈爆炸式大幅度增长，数据化能够将及时且快速处理激增的大量数据信息；数据价值密度低是数据化的非结构属性，数据化可以准确捕捉事物全部细节，直接采用原始数据以保证原始数据的完整性。

2、数据化在企业中的应用

中国企业发展趋势是利用数据化发掘新商业价值，通过优化产品设计、质量控制、客户服务等众多运营环节情况以获取大数据应用最佳方案，数据化的主要应用于六个应用场景：一、消费者需求分析，通过采集企业各网点销售数据和消费者反馈，建立内源数据和外源数据综合性分析消费者需求情况；二、打通生产竖井，即通过数据化的先进架构，实现跨行业与部门的数据资源共享；三、产品与服务设计，即通过数据化将消费者需求的产品设定、生产要素、流程、工艺、销售策略等细节因素进行实时数据统计与分析，实现研发与运营的完美融合；四、创新服务商业模式，即供应商、消费者、第三方机构间通过互联网平台建立技术研发合作关系，为企业与消费者提供创新服务或建立新型商业模式；五、适应性库存管理，即数据化在企业中可以将销售网点数据、天气预报信息、季节性销售周期、区域库存等不同纬度数据融合起来，形成实时感应需求信号，更新各项产品实时数据情况并匹配供求关系；六、质量管理，即通过数据化的时效性与实时性实现企业生产质量管理质的飞跃，物联网、安装传感器等方式实时监测采集数据信息并针对性地提高产品质量。

(二）数据化给中国企业带来的影响

 1、数据化对企业的积极影响

数据化是科技信息技术的高速发展进程中的必然产物，为企业实现现代化进程而衍生出的高级智能阶段，广泛辐射的信息感知和采集终端为企业转型提供了大量有效数据信息与强有力的计算支持。例如2012年国内长虹公司意识到数据化对长虹长期发展的重要性,比其他对手更早地涉足数据能研发领域，伴随长虹组织架构调整的是一系列围绕大数据的产品、服务和平台。长虹与百分点合作，建立大数据平台，全面采集和整合用户数据,并建立了业内首个电视收视率分析系统。该系统远远比以往的市场调查要精准和实时，有助于长虹高附加值的内容服务和市场营销推广，打破以往条块分割的技术和产品体系，建立适应智能家电市场的组织架构，启动用户标签管理系统，深入洞察用户行为、偏好、产品诉求等各方面特征，长虹企业在数据化背景下逐渐发展庞大的智慧家庭生态圈。

数据化的分析技术实现企业关于供应链的深度挖掘与优化重塑，通过具体细节的消费者需求分析和销售数据收集，逐渐提供更优质化、专业化和个性化的服务类型；数据化的产品服务数据潜移默化的拓宽了企业市场营销渠道，精准把握消费者需求倾向并及时有效输送相应信息；数据化对企业的决策模式与决策准确度也带来了质变，通过市场、客户、自身产品等相关信息的广泛筛选，缩短企业从研发产品、配套服务、推出市场等各项过程时间。数据化的经济浪潮使企业间的竞争局势从产品、服务、渠道、营销等细节因素转型为信息掌握能力竞争，能够准确掌握消费者需求心理、市场变幻趋势并实时进行相应转型的企业将以绝对性优势占据中国市场。

2、数据化对企业的消极影响