大數據助力企業決策優化的路徑和實踐

為了適應越來越復雜的競爭環境，企業管理層需要養成一定的市場洞察力，也需要全面加大重要決策過程中的數據支持力度，從而提升團隊的運營質量和解決問題的能力。目前，一些企業的管理層已經意識到，把大數據分析工具應用到供應鏈和生產流程的優化過程中，能夠提高企業的綜合實力和行業競爭優勢。

大數據工具賦能戰略規劃

大數據工具在市場趨勢分析中的應用。傳統的市場分析主要從歷史數據中獲取高價值信息。同時，來自相關行業數據和專家的經驗數據，也會被作為一個重要的決策依據。當企業需要進一步提高產品定位的精準度，并希望制定更具個性化色彩的營銷策略時，大數據分析工具表現出一定的優越性。舉例來說，運用大數據工具可以幫助市場策劃人員整合分析消費者的行為數據，也可以廣泛采集消費者在各種社交媒體上的互動痕跡，以及在一些搜索引擎上的訪問數據。一些企業在實踐發現，這些來自多個渠道的數據，經過挖掘和整理之后，能夠顯著提高市場趨勢分析的準確度和時效度。

如果把大數據分析工具當作一張無形的網，它有一個基礎功能就是實時捕捉客戶群體變來變去的消費需求。例如，消費者喜歡在各種社交媒體上即興發表點贊和評論。這些評論有些是關于特定商品和某種服務發表情緒化，或者冷靜地評價，也有些評論是關于熱點新聞事件的，未必涉及消費者自身的直接利益。但是，在NLP（自然語言處理技術）的工作范疇中，這些關于商品、服務，以及新聞事件的留言和評論，具有重要的樣本和參考價值。NLP工具可以通過大量消費者數據的整理和歸納，梳理出消費者的興趣和偏好。當這些分析成果被相關商家應用后，就可以減少資源內耗，及時調整生產和研發思路，實現智能化的庫存管理。

大數據工具在市場情報分析中的應用。在競爭情報分析過程中，大數據工具也能發揮積極作用。在傳統的競爭環境下，企業很難全面、系統地收集競爭對手的相關信息。但在大數據時代，企業可以從新聞報道、社交媒體，以及電商渠道等各種應用平臺上收集關于競爭對手的海量信息，并從中整理和提取有重要價值的競品信息。更有趣的是，一個企業利用大數據工具收集和分析競爭對手周邊信息的過程是實時的，可以極限貼近對手的經營動態和市場行為。

大數據工具在目標客戶與細分市場的應用。在企業彼此之間的博弈過程中，一個重要的戰場是對于目標客戶忠誠度的爭奪。其中，能夠熟練掌握精準營銷工具的企業通常會有更多勝算。

如今，運用大數據工具搜集海量客戶相關訪問痕跡，精確定位目標消費市場，形成與之配套的營銷方案，已經成為一些擅長精準營銷企業的本能選擇。具體來說，客戶的訪問痕跡包括隨機的，或者帶有目的性的瀏覽記錄、購買歷史和行為模式，也包括消費者在各種社交媒體上的交互數據。

這些數據能夠幫助企業營銷人員“勾勒”出越來越精確的“用戶畫像”。用戶畫像“繪制”得越精準，企業面向經過動態分類的目標客群的銷售過程也就更有針對性。甚至，一些銷售計劃可逐步變換為對目標客戶量身定制的引導消費過程。

這種消費引導，被稱為某種商品或者服務的“個性化產品推薦”。如今，已經有越來越多的企業把大數據和機器學習技術應用在目標客戶的細分市場，利用目標客戶的歷史購買行為預測該客戶未來的購買需求。在這個歷史性的轉變過程中，建立在訪問記錄和消費行為習慣上的個性化推薦，立了大功。

大數據分析工具和企業管理的協同效應

優化供應鏈管理。近年來，企業越來越重視供應鏈的優化管理。其中，一些企業把大數據分析工具應用在供應鏈管理過程中，產生了諸多令人驚喜的案例。例如，傳統的供應鏈管理流程中，從供應商的倉庫，居間的物流體系和銷售渠道到終端的消費者，各個相關環節的信息往往是割裂的。但是，有了大數據采集和分析工具之后，企業的供應鏈管理就能做到全過程、全鏈條地掌控和分析相關信息。

與此同時，企業決策者可以根據供應鏈管理流程中的重要信息，對供應鏈體系的特定部分做出及時調整和改善，從而避免潛在危機的爆發。

優化生產流程。當前，大數據和人工智能空前深入地應用在企業的生產和研發流程中，換句話說——自動化生產系統正在快速整合一切資源和力量。這種歷史性的變革，得益于傳感器技術和物聯網的快速發展。物聯網（IoT）技術，是自動化生產系統的重要依托。在生產和研發過程中，物聯網平臺可以實時采集，并通過各種傳感器傳輸生產線各個點位關鍵設備的運行狀態和數據信息。

當前，大數據采集和傳輸的過程已經越來越智能化了。企業可以借助物聯網平臺和技術動態跟蹤監測設備的運行狀況，發現故障及時維護，進而確保生產質量和生產效益。此外，企業還可以把物聯網平臺和技術應用到生產計劃的制定和生產調度過程中，實現精確的“訂單式”生產，從而避免產能過剩或交付周期的延誤。

關鍵模塊與技術支持

隨著各個領域生產、生活和交易數據的海量累積，大數據的存儲成為越來越嚴峻的挑戰。在解決大數據的存儲問題過程中，人們發現：面對爆發式增長的數據存儲和傳輸需求，傳統的單機存儲已經遠遠滯后于時代的發展。

就是在這樣的情況下，分布式存儲設備和架構及時出現了。所謂分布式存儲，其本質是一種共享模式的存儲生態。分布式存儲允許協議框架內的單機成為聯網體系中的海量存儲節點，這樣分布式存儲體系可利用相關存儲節點的冗余空間提供存儲服務。

與傳統的單機存儲比較，分布式具有高效I/O、靈活部署、擴展性強等方面的優勢，以及數據安全保障。

商業智能與數據可視化（BI）管理。把海量的復雜數據轉化為可視化的圖表和報表，使分析者和觀者能夠直觀理解數據之間的基本關系，快速抓住問題的重點和本質，這是大數據的另一個應用方向。

BI就是能夠提供上述轉化功能的重要技術。

目前，常用的BI工具包括Tableau、Power"BI等數據可視化管理工具，這些工具能把實時數據進行圖形化展示，使管理層輕松感知對象數據的分布特征、動態趨勢和內在聯系，從而快速發現潛在風險問題或者發展機會。

大數據分析通過深入挖掘和處理海量數據，能夠為企業戰略與運營決策提供科學依據。通過有效的數據收集、存儲和分析工具，企業能夠在不斷變化的市場環境中準確把握消費者需求、優化運營流程，提升整體競爭力。隨著技術的不斷發展，未來大數據將在企業決策過程中發揮更加重要的作用，幫助企業在數字化轉型的過程中實現高質量、跨越式的發展。