企業人力資源管理如何適應海量數據時代的商業環境

●趙俊

一、適應變化的商業環境：將海量數據作為新的資源

商業競爭與生物競爭一樣，只有那些通過行為和組織創新（類似基因突變）更好地適應了持續變化的經濟與社會環境的企業，才能在優勝劣汰的殘酷的商業競爭中獲取并保持競爭優勢。

當代的商業競爭面臨諸多的環境變化和潛在挑戰，其中之一便是由于信息技術和網絡經濟的迅速普及而使得企業面臨前所未有的“海量數據”。商業戰略管理中有一個VRIO模型，認為企業能否保持其競爭優勢，取決于企業擁有的資源是否有價值（value）、是否稀缺（rare）、是否可模仿（imitate）以及是否得到有效組織（organize）。“海量數據”對于企業來說是一種新的資源，它可以改進決策以及發現新的商機，因而是有價值的；它的獲取和利用需要付出代價，因而是稀缺的；它常常是在企業自身的渠道與網絡中形成的，因而具有其他組織難以模仿的特性；最后，如果它們能得到有效地組織，便可以對企業績效產生積極的影響。

海量數據是當代商業環境變化的特征性趨勢之一。網絡的正反饋性質使得企業面臨的數據可以飛速增長，迅速形成海量數據集。比如，僅僅在過去兩年中，知名社交網站Facebook的規模便擴大了5倍，形成了一個超過5億用戶的超級網絡。越來越多的企業可以從公共資源、專業渠道、網絡社區、新部署的智能設施以及通過購買等方式獲取海量客戶數據。按照麥肯錫的估計，企業獲得的數據正以每18個月翻一番的速度擴張。海量數據時代的全新商業圖景正在迅速展開。

適應新的商業環境是企業獲取和保持優勢的前提和保證。部分眼光遠見的企業家已經充分意識到這一點，開始采取行動提高企業從海量數據中提取洞見的能力，海量數據正成為這些企業拓展業務、創造客戶價值和獲取市場利潤的重要武器。頗為權威的MIT《斯隆管理評論》雜志調查了108個國家、30多個行業的3000多位高管、經理和分析師，結果發現：注重海量數據分析和運用的企業比不太注重海量數據分析和運用的企業業績高出約5倍。Davenport和Harris(2007)的研究表明，日用消費品領域的寶潔(Procter&Gamble)，金融服務業的百寶囊和零售業的杰西潘尼等，都是通過對大規模客戶數據的分析決策而獲得行業領先地位。也有實證研究表明，在信息技術應用和其他投入一定的情況下，基于大規模數據進行理性決策的企業的生產率要比平均數高出5-6%(Brynjolfsson et al.,2011)。

上述這些研究結果也表明，海量數據的確是一種新的有價值的資源，企業要適應信息時代變化中的商業環境，需要有效地組織和利用海量數據資源。另外，當代經濟學理論認為，網絡經濟是一種報酬遞增的經濟，具有非常顯著的正反饋性質，這意味著越早著手開發利用海量數據資源的企業，越有可能獲得先動優勢（first-move advantage）并且在一定時期中鎖定這種優勢。

二、用數據創造價值：海量數據的用途

海量數據中蘊藏著大量的信息，這些信息一旦被提取就很可能意味著巨大的潛在商機，這種商機既可以是洞察到更多的消費者需求，也可以是整合來自各部門的數據創造新產品和服務，還可以是改善現有產品和服務以及發明全新的業務模式，或者改善企業的決策或組織文化等等軟要素……最終提升企業的經濟績效。

企業家對海量數據的敏感和洞察力會導致對海量數據多種多樣富有創新的開發和利用。在此，我們僅論及已經觀察到的對海量數據應用較為普遍的四個方面。

1．利用海量數據改善供應鏈管理

供應鏈管理是對企業內部與外部發生緊密聯系的所有業務活動的統一管理，包括計劃、采購、制造、配送和退貨等五大基本內容，從而把供應商、制造商、倉庫、配送中心和渠道商等有效地組織起來。供應鏈是企業與數據及信息技術聯系最為緊密的環節之一。海量數據的形成一方面可以幫助企業了解更全面的市場信息、更多供應商的狀況以及企業各生產部門所有的資源，制定更加科學的生產計劃；另一方面，企業也可以通過從實際產品的使用而取得的海量數據中獲得洞察，改進下一代產品的開發。同時，企業在整合來自研發、工程和制造部門的數據后可以實現并行工程，顯著縮短新產品上市時間并提高質量。例如工程企業公司Bechtel為了支持其全球項目，建立了一個集中管理設計和工程信息的開放式協作數據庫，該數據庫包含了工程師們所需資料的25%，從而大大降低了項目啟動成本，縮短了項目完成時間。

此外，企業還可以通過整合倉庫、配送中心和渠道商的數據形成海量數據數據庫，提高產品配送的效率。例如，一些企業通過分析產品在各渠道商的交易數據，及時調整庫存和配送產品，并對配送渠道進行調整或重新選擇；還有一些企業將網絡與實體產品信息以及配送中心數據聯系起來，使產品能夠報告自己的序列號、發貨日期、使用次數等等。總之，通過整合供應鏈上各環節的數據形成的海量數據庫可以有效地提升供應鏈管理的效率，同時也有利于充分利用各部門資源。

2．利用海量數據完善客戶關系管理

互聯網的普及為企業獲取更多關于客戶需求和偏好的信息提供了便利的條件。企業通過較低成本獲得的關于客戶的海量數據將引發企業客戶關系管理的變革。一方面，海量數據使得企業能夠對客戶進行非常具體的細分，為各類客戶精確地訂制產品和服務以滿足他們的個性化需求。例如，美國著名的哈拉斯賭場(Harrah’s Entertainment)通過追蹤和分析客戶的個人消費記錄數據，對市場進行細分，洞察各細分市場消費者偏好并針對性地實施精準營銷，不斷提升客戶的滿意度和忠誠度，最終在行業競爭中取得勝利。此外隨著數據應用技術的提升，一些基于互聯網的企業（如亞馬遜、eBay和谷歌）通過把按鈕設置在網頁的哪個位置到內容的顯示順序以確定哪些因素會提高銷售量和用戶參與度等各類實驗測試不斷對市場進行細分。

另一方面，企業可以通過分析海量數據獲取新的商業機會，例如為特定的客戶細分群體制定最合適的定價和貨架分配決策以及最為有效的促銷計劃等等。網上雜貨商Fresh Direct根據從網上交易、客戶對其網站的訪問，以及客服互動反饋的數據，每天（甚至一天數次）調整產品價格和促銷活動，極大的縮短了企業對市場變化的反應時間。還有一些企業通過分析一些社交媒體網站 （如Facebook和Twitter）上消費者關于它們的發帖紀錄，測評自己營銷活動的直接效果以及消費者對它們品牌的情感變化，從而適時調整其營銷策略。

3．基于海量數據再造企業組織結構

企業組織結構是企業中諸多主體之間相互關系和信息溝通的有效模式。海量數據引發的信息化變革對企業的組織結構提出了新的要求。傳統的企業組織結構是基于信息流通和控制的基礎而產生的，因為個人的信息傳遞能力有限而形成了一種高聳的、金字塔形的結構。之后企業開始了信息化變革，高層管理者的管理幅度加寬，使許多原來由管理人員執行的工作交由信息系統自動來完成，使企業組織層次數量減少，逐漸形成各部門相對獨立完成任務的扁平化組織結構。隨著海量數據的形成，對數據存儲、整理和分析等技術的要求提高；加之數據分析人員的緊缺，各部門面臨的數據收集和分析處理的壓力也逐漸增大。企業需要適應變化變革和完善組織結構。調查發現，一些先進企業開始集中優秀的數據分析人員獨立于企業各部門之外建立一個專門的數據分析中心。這個數據分析中心幫助整合各部門數據，運用先進的模型和分析技術，為各部門基于數據分析的決策提供支持，達到了企業數據分析資源的合理、高效的利用。

4．基于海量數據變革組織文化

組織文化是一種由決定其組織成員特定態度和行為的共有價值觀念和規范形成的體系。海量數據的形成以及基于海量數據分析進行理性決策方法在企業決策層的應用為企業引入新的思考方式和行為方式，將引發企業組織文化的變革。

以前，由于企業缺乏數據或者數據不精確，許多決策都是基于決策者的直覺和經驗做出判斷的。隨著企業收集到的數據的急劇增加，部分企業決策者開始嘗試利用數據分析，進行理性的決策。長期以來，我國企業管理者迷戀于技術、設備、資金等“硬”要素，對于觀念、機制、文化等“軟”要素的作用認識不足。當提到分析能力時，許多企業首先想到的就是數據，并把數據當作崇山峻嶺，高不可攀。事實上，科技帶動信息數據收集能力的激增，數據很快就能達到企業能夠處理的飽和狀態。海量數據分析帶給企業最大的挑戰是管理和文化的變革(Lavalle et al.,2011)。企業內部首先要具有運用海量數據分析技術改進業務的意愿才能真正把數據分析能力落實到行動中。這一方面要求企業各層決策者具有開放的心態和改變的意愿，掙脫原有的思維模式，嘗試嚴格謹慎地將分析技術應用到盡可能多的決策中。在企業工作人員中逐漸形成一種基于數據進行理性決策的思維觀念。另一方面也要求企業高層管理者加強對數據分析應用的重視。同樣的數據經過不一樣的處理，將會施展不一樣的魔法。一些新方法——例如“數據可視化”和“流程模擬”，以及“文本與語音分析”、“社交網絡分析”和其他預測性和說明性技術，能夠點石成金般將歷史報告中枯燥而又深邃的數字轉化為可以隨時使用的信息和洞察力，而不用依賴某些人的進一步解釋。數據分析方法更新迅速，企業高層只有對數據分析應用給予足夠的重視，不斷更新數據分析方法，才能保證數據發揮其魔力，為企業帶來業務增長以及更高的利潤。

三、應對挑戰：如何開發和利用海量數據資源

企業如何適應海量數據時代新的商業環境？如何在信息和網絡經濟時代做到有效開發海量數據的經濟價值？回答這一問題需要強調企業的主動“適應性”行為。對變化的商業環境的主動適應，要求企業對于變化的環境保持敏感性，能迅速感知環境的變化，同時還能針對所感知的變化快速創新其行為反應。簡而言之，保持企業組織對市場等外部環境變化的感知能力和及時應變能力，是適應新商業環境的重要前提和保證。

要保持企業組織對環境變化的敏感性和及時應變能力，關鍵在于企業的人力資源能力和組織結構。企業是人力資源和物質資本的結合，物質資本是不可能感知外部環境變化的；能夠感知和應對外部環境變化的人力資源，也必須得到有效組織才有可能對變化的環境形成恰當而及時的反應，這就強調了組織的重要性。基于上述認識，很顯然，要適應海量數據時代新的商業環境，企業有必要制定一個以人力資源能力建設、變革和完善組織結構為中心的應對方案。具體而言，筆者認為值得考慮如下四個方面：

1．加強人力資源能力建設

企業的所有員工不但應具有其崗位的專業知識和技能，也要掌握信息和網絡等輔助工作的技術。要實現這一點，建立更有效的招募機制，以及注重員工技能持續發展的培訓體系是很重要的。

企業也有必要建設一支海量數據分析人才隊伍，他們區別于普通員工的最大差異在于，他們既具有公司業務知識技能使他們熟悉公司的業務鏈和價值來源，又具有專業的數據分析技能使他們可以發現新的價值來源。

要擁有這樣一支隊伍并非易事。海量數據分析人才的缺失是一個全球性的問題。以美國而言，麥肯錫估計海量數據領域分析性職位的需求超過供給的缺口大約為140,000～190,000個。在中國，這一缺口可能更大。因此，未來海量數據應用的競爭終究還是人才的競爭。企業須未雨綢繆，及早引進和培養相關人才。比如，企業可以招募擁有統計、經濟、工程等專業知識的人才進行海量數據分析的培訓，做好人力資源的準備。

2．變革組織結構，有效組織人力資源

企業的組織結構需要更靈活地對市場做出反應，更能感知并對應市場變化。這意味著，除了網絡時代的組織扁平化、網絡化趨勢值得關注之外，向下授權、下級決策參與、有利于數據積累和分析等因素也需要在組織架構設計中得到考慮。

作為應對海量數據時代新商業環境的措施之一，企業還有必要建立專門的數據分析中心或信息處理和服務部門，以應對數據處理的巨大壓力、更好的整合從采購到銷售到財務利用等全部數據，以及發現新的商業機會。

企業也有必要制定信息議程。信息議程通過提供一個可視的信息路線圖將各部門的需要與復雜的數據分析聯系起來。利用信息議程，企業可以基于挑選出的完善的、連續的且可信的數據為各部門的目標或挑戰建模，通過數據分析為各部門決策提供支持。此外，數據分析中心還可以在新的數據分析方法出現時及時更新，并迅速應用到各部門的數據分析決策中。

3．引進先進的數據分析技術

海量數據需要先進的數據分析技術才能爆發巨大的魔力。傳統的基于歷史數據的預測以及標準化報告在未來兩年將會被 “數據可視化”、“模擬和場景開發”、“應用于業務流程的技術分析”以及“先進的統計技術”等更有利的工具超越與替代。這些新工具能夠幫助企業更加直觀的觀察到消費者的購買、支付以及消費者之間的相互聯系，了解客戶的真實體驗，洞察最佳的營銷方案。還可以幫助企業獲知每個消費者對渠道和產品與他人不同的需要和偏好。因此，企業若想充分利用海量數據創造價值，必須引進先進的數據分析技術。

4．選擇良好的變革時序

應對商業環境的變化需要持續的變革。變革意味著機遇的同時也孕育著風險。有些企業認為挑戰越大，失敗的風險也越大。事實并非如此，挑戰越大，管理者給予的重視越多，獲取的資源也越多，往往更容易取得成功。同樣的道理，企業決策者很難在日常事務決策中舍棄直覺和經驗而選擇基于數據。相比之下，在公司的重大事務決策中采用數據分析的方法更容易獲得認可和推廣。

具體來說，供應鏈管理和客戶關系管理等與數據聯系緊密的部門會首先受海量數據的影響。因此，企業組織變革可以首先從供應鏈管理和客戶關系管理方面開始，各部門精誠合作，集中企業資源抓住機遇，推進變革。取得一定成功之后再將變革逐步推廣到財務管理、戰略制定、風險管理、人力資源管理等部門，最終使數據分析滲透到企業的日常事務中。

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