哈佛商业评论

大数据及其分析工具已经火箭般蹿升至企业日程表首位。借助数据开发能力，谷歌、亚马逊以及其他公司建立起威力强大的新商业模式，这令竞争对手们黯然失色，更让其他公司的高管们艳羡不已。他们还发现，大数据能够从IBM和惠普等科技领头羊那里吸引到可观的投资。与此同时，私募股权基金和风险投资对大数据的投资也是一浪高过一浪。

虽然这一趋势制造了不少噱头，但我们认为，高层领导者们应该关注这一趋势。大数据能够改变企业的经营方式，能够给企业带来20世纪90年代那样的业绩增长；在当时，主要的增长动力来自对企业核心流程的重新设计。随着数据推动型战略占据主导地位，它将逐渐成为企业实现差异化竞争的重要方面。根据麻省理工学院教授安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）和埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）的研究，那些将大数据和分析工具纳入到经营中的企业，生产率和利润率较同类企业高5%~6%（参见本期文章《大数据：一场管理革命》 ）。

尽管如此，我们了解的情况表明，多数企业并不确定如何推进大数据应用。企业领导者们对于大规模投资大数据和高级分析工具持狐疑态度，这点可以理解，因为他们认为自己的企业还没有做好准备。这些企业可能尚未充分理解他们已经拥有的数据，或者他们在数据仓库项目上浪费过一大笔钱，因为这些项目从来没有和业务流程结合起来，再或者，他们现有的分析项目过于复杂抑或没能带来实用的见解，或者上述所有可能性都存在。难怪，人们对大数据会满腹狐疑。

很多CEO们也回忆起在20世纪90年代中期，应用客户关系管理系统（CRM）时的经验。当时，CRM正受到热捧。专家们会突然造访董事会，承诺如果采用新的IT系统收集大量客户数据，将带来惊人的结果，但结果并非如此。很多高管们对新CRM在实施层面意味着什么盲然无知，比如，为了使用这些技术，企业需要进行复杂的组织流程调整，并对员工进行相应的技能培训。这一技术承诺的业绩增长往往相当滞后，因为新系统与公司、一线经理们的实际决策过程脱节，而数据管理带来的新要求却让公司运营变得更加复杂。公平点说，多数公司最终还是让CRM项目步入了正轨；但在这之前，一些公司已经遭受不小的损失，而一些CRM项目的支持者也因此丧失了职业发展的势头。

基于这样的历史背景，我们能理解那些对大数据持谨慎态度的高管们。不过，我们认为，现在需要专门确定一套关于大数据和高级分析工具的实用方法，集中于如何利用数据作出更好的决策。

从数据量最丰富的6大行业中，我们选择了几十家公司进行研究，结果发现，若想充分利用数据和分析工具，需要具备三种相互支撑的能力。第一，企业必须能够发现、合并以及管理多个数据源。第二，他们需要具备建立高级分析模型的能力，以便用这些模型来预测和优化结果。第三，也是最关键的一点，管理层必须具备让组织转型的能力，这样一来，数据和分析模型才能真正带来更好的决策。这些能力依赖于以下两点：其一，一个关于如何利用数据和分析工具去竞争的明确战略；其二，对合适的技术架构和能力进行安排部署。

同样重要的是，为了达到期望的业务影响，必须在数据来源、建模和组织转型方面三管齐下。这样，企业可以避免常见的陷阱，即先拿到数据然后再问这些数据能为自己做什么。领导者们应该投入充分的时间和精力去协调组织内的所有经理人，让他们通力合作来支持这项任务。