吴亮:如何让数据辅助企业战略决策

2018-06-04 10:56

  的记者、研究员一直在采访,在调研过程中,有一个特别大的痛点,就是要找到这个领域里面最权威的专家,所以专家的识别成了我们的一个痛点。另外,有些记者离开,专家数据就留存不下来,所以从2016年开始我们申报了一个项目,叫大数据新型智库云,就是把专家的数据在我们内部建立一个内部的云平台。在全国各地有四千个记者,这个数据要让他们用起来。

  在一个机构内部,企业内部谈数据,也知道数据很重要,也知道数据产权,也知道数据资产,但是真的让他把数据用起来,这个场景就没有了。把一个转换成所谓的智库,我们向决策部门递送报告,我们也为和企业服务,我们也生产自己新闻信息的产品,我们完成了这么一个转变,号称是国内第一家营的智库,所以现在我们做一个产品,想把我们这一套方法卖给企业,让企业建立内部的智库组织。

  企业对数据就两个:第一个就是对我的决策有没有帮助,第二个是能不能提升生产效率。市场销售的转换有作用,一个是决策依据,一个是市场价值的转换,没有这两块大数据都是叶公好龙。我们提到一个概念,叫战略数据。

  我们讲的战略数据一个是消费者的数据,一个是最新的文献和资料,再就是企业营销当中一些研判的数据,这叫显性数据,另外还有一些隐性数据,就是一些重要的关系数据,在生产过程中一些隐性知识的积累。

  对企业来讲,有两条管理链条,第一个是生产的管理链条,另外还有一个叫战略供应链管理链条。企业董事长的重大决策应该有一条战略的管理链条,但是很多企业还并没有。例如,客户关系分散在不同的管理人员手里面,它并没有把它集合起来,或者企业没有它自己的基于销售逻辑的知识数据库,企业的数据库也没有很好的构建起来。

  企业目前的现状是:第一,没有决策供应链,很多领导不知道怎么用数据,决策还基于主观;第二,没有系统的知识生产。企业的生产,第一个是直接产品的生产,还有一个要教育消费者,所以它有一个基于企业商品逻辑的知识生产,知识生产没有自己的话语权生产模式。第三,一名高管带走一堆数据,它的业务数据、网络信息、重要文件这一块没有实现即时存储,更别说对其他大数据的处理。

  这是大部分企业的一个现状。不管是我们自己,还是企业内部智库的搭建或者企业,或者一个机构对数据的应用,这是一个最基础的应用模型,是什么呢?

  最基础的,要有一个客户数据库,还要有这个领域专家的数据库,要对专家进行识别和,还有基于自己产品逻辑的知识数据库,这个基础上是一个企业内部的智库,我们姑且叫它企业战略研究平台,它生产什么呢?

  在这个基础上有两个生产。第一个是生产给企业董事长、企业决策层的内部研究报告,让数据帮助董事长决策。如果讲了很多数据,却构不成对他决策的影响或者依托,这个场景在企业内部叫无效场景。

  第二个是生产话语权。现在很多企业不知道怎么深度游说消费者,不知道对消费者讲什么话,更不知道基于国家战略背景下的政策和行业背景的话语权的生产,所以这两个输出端是企业内部智库组织或者叫企业战略供应链管理的输出内容,第一个输出内容就是输出决策参考,第二个输出内容就是输出企业的话语权。

  构建企业内部智库会遇到一些问题:第一问题是激活客户数据库的问题,第二个问题是一定要有自己的专家库,但是专家库最难的是什么——专家的识别。

  比如要搞一个新能源汽车的产业链或者产业园,不知道这个行业里面哪一个专家是最靠谱的,所以一个企业组织内部最基础的数据是专家数据。

  知识数据库就是企业内部要构建自己知识系统的积累平台,让机构成为一个真正的学习型的机构。其实还有一个很重要的原因,不要让一个高管带走他所有的东西,一个高管有两种数据,一个是显性数据,第二是隐性数据,就是在生产重要研发产品的时候他形成了一个积累。数据要生成对行业决策的支持,第二是对的支持。

  企业内部的战略数据或者企业内部的战略供应链的管理,要建立一个让董事长或者总裁或者让企业的最高层能够感觉到有用的数据逻辑,这个数据逻辑当然最底层是专家数据、客户数据,再上一层就是专家咨询委员会或者是研究团队,外部专家的团队,然后通过不同的形态,不同的形式让它真正给企业决策服务。

  在的供应链方面,的供应链其实和战略的供应链是两条线,两个是不可分的。现在很多企业,包括地方,包括部委他在他的新闻稿的生产或者重要话语权的方面没有完全标准化。