數據分析在企業運營管理中的作用

摘要：數據促進企業管理決策的能量不在于數據之大，也不在于數據本身，而在于企業根據數據做出的更深入、更全面的客戶需求洞察，并以此支撐企業針對性運營管理決策的及時、科學、有效形成，促進企業運營管理的高效準確運行以及企業生產力發展。

關鍵詞：數據分析；網絡；價值；數據支撐；IT

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：1006-6675（2013）15-

一、數據分析的作用及意義

數據分析的目的是把隱沒在數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出研究對象的內在規律。在實際運用里，數據分析能為人們帶來極大的方便，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在進行市場調查時，所調查的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

二、數據，改變企業的運營管理決策方式

運營管理分為四種：移動化、云計算、大數據和全球化，作為4大力量中堅力量之一的大數據，正改變著企業的運營管理決策方式。由于數據處理分析和管理等相關技術的不斷成熟，企業內部的管理運作數據、業務運作數據，企業與客戶的關系及互動數據，客戶或潛在客戶在企業經營業務之外的生活方式、活動、情感、社交等大數據，正為企業所采集和分析，企業洞察客戶需求更深入、更全面，對業務運營管控更及時有力，因此大數據將完全改變企業管理者以往“拍腦袋”的決策方式，管理決策更依賴“用數據說話”，決策更趨科學性、理性，更具定量化和可評估性以及準確性和延續性。數據促進企業管理決策的能量不在于數據之大，也不在于數據本身，而在于企業根據大數據做出的更深入、更全面的客戶需求洞察，并以此支撐企業針對性運營管理決策的及時、科學、有效形成，促進企業運營管理的高效準確運行以及企業生產力發展。

三、目前企業數據分析的可拓展方向

（一）社交網絡分析模型。數據伴隨社交網絡的風行而發展。社交網絡發展促進了人們的數字化生存，讓人們生活和工作的有關信息數字化，而這些數字化信息一方面成為以單個個體為對象的形形色色、包羅萬象、細致入微、支撐洞察個體興趣需求和喜好的數據；另一方面也將原來現實生活中不可獲得的人與人之間的關系信息搬上了網絡。對于移動通信企業來說，客戶的社交網絡分析即一個重要的數據分析方向。社交網絡分析的內容為：通過測算識別客戶與客戶之間關系所形成的圈子以及圈子中各客戶角色的判定，形成企業對各個客戶影響力和價值的判斷，在此基礎上，利用對這些圈子、角色和影響力的認識，幫助企業實現相關營銷活動或產品套餐的推廣，提高企業營銷和運營管理的效率。

（二）客戶價值分析模型。隨著社交網絡的發展，不僅使得客戶行為需求喜好信息更豐富，而且可獲得客戶之間關系的數據信息。如在捆綁套餐營銷活動中，活動在用戶群中的擴散呈鏈狀發展，發展過程中，客戶的圈子構成以及客戶對圈中其他用戶的影響力對活動推廣擴散有重要影響。如果能夠識別并借助有足夠影響力的客戶幫助推廣活動，活動的營銷效率必然有很大程度的提高。可見，數據時代，當企業的客戶分析在原有以客戶為對象進行分析的基礎上，增加以客戶與客戶之間關系為對象的分析時，客戶的價值測算和分析也將隨之發生變化，客戶的價值不再僅是個體客戶消費體現的價值，還應增加個體客戶對所在群體內其他客戶的影響力指標。

四、企業應用數據分析的必要性

（一）實時數據分析支撐的營銷運營管理應用。由于數據分析、數據挖掘手段的支撐，傳統數據時代，一些先進的企業已經基本實現洞察力驅動的精確營銷運營管理。數據時代，客戶數據更為豐富和細致，企業對客戶需求洞察更為全面而準確，更重要的是，由于數據處理分析技術的成熟，企業實現客戶洞察的能力在數據存儲與數據處理和分析方面將更高效，甚至達到實時，所以支撐營銷運營管理全流程各環節決策的數據流可以與營銷運營管理的工作流達到同步，企業可以綜合客戶的歷史消費行為信息和客戶當前行為，實時做出針對個體客戶的個性化營銷策略，從而在提高營銷命中率的同時及時有效地識別并抓住稍瞬即逝的營銷機會，極大地提高營銷運營管理效率。

（二）數據分析促進智能管道運營應用的落實。對于企業來說，智能管道的核心能力在于，根據客戶行為，實時為客戶推薦并調配網絡設備資源。傳統數據時代，很難滿足智能管道運營的要求，因為涉及的問題與前述客戶體驗的實時測算一樣，由于技術條件限制不可能達到；數據時代，對半結構化機器數據實時采集、處理和分析的技術逐漸成熟，將大大促進智能管道運營管理落實的進程。

其實現原理基本類似于客戶體驗管理，最大的差別僅在于，智能管道以對客戶產品使用行為測算的數據與提供產品的網絡設備資源做對應，從而在保證客戶體驗達標的條件下，充分調配、切割、整合企業的設備網絡資源，通過實現資源利用的最高效而達到資源配置的最優化。

五、IT系統對數據支撐的體系規劃和趨勢

（一）梳理并整合業務部門對數據的需求，立足分析需求，做好數據IT體系架構的3步規劃。數據相關技術條件的成熟、數據分析能力以及分析應用經驗的積累等多方面因素，都是制約企業建設數據IT系統的條件，要充分抓住數據帶來的機會并避免“心急吃不得熱豆腐，反被熱豆腐傷害”的問題，建議企業建設數據IT系統分階段實現：第1階段，將原來支撐報表分析的EDW優化升級到支撐高級分析的BI系統；第2階段，逐步采集數據，將BI系統升級到支撐數據分析的IT系統；第3階段，打通數據分析的IT系統與企業運營管理系統，將數據分析功能嵌入業務流程。

（二）以職能部門提供整體IT支撐方式向嵌入業務流程實時數據的分散能力支撐方式轉變。這種轉變趨勢又稱IT支撐“消費化”趨勢。傳統數據時代，企業建立數據中心，集中企業層面所有數據，為企業運營管理決策集中提供數據報表、分析甚至挖掘支撐，是公認的高效IT支撐方式；數據時代，數據從支撐企業中高層運營管理決策普及到支撐企業的產品運營、市場運營、客戶服務，甚至在智能管道運營全流程中涉及從企業中高層運營管理人員到基層生產執行人員，很明顯，這種數據獲取和分析能力如果僅集中在IT職能部門，而不是全體人員均結合自身業務需求而具備的話，數據分析驅動的各項運營管理應用即成為不可能的任務。

所以，數據時代，數據要真正改變企業運營管理決策方式，使企業上下形成以數據驅動的企業文化為標志性特征，每個人都要做好與數據打交道的能力和心理準備，而IT系統運營管理部門也將不得不面臨數據從數據采集、清洗、存儲、處理到分析、提供和管理的過程，在各業務運營管理流程、各部門、各類用戶間如何高效運行、高效交互、高效支撐的更復雜的IT系統支撐問題。

參考文獻：

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