大数据助力管理变革的五大挑战

挖掘全新的海量信息流将为公司业绩带来革命性的提升，前提是：你要改变制定决策的文化。以下是大数据助力管理变革的五大挑战。

管理大师戴明（W. Edwards Deming）与德鲁克（Peter Drucker）在诸多思想上都持对立观点，但“不会量化就无法管理”的理念却是两人智慧的共识。这一共识足以解释近年来的数字大爆炸为何无比重要。

简而言之，有了大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。

关于亚马逊那些耳熟能详的故事遮蔽了它的真正实力—这些先天带有数字基 因的公司所能做到的事，是上一代商业领袖梦寐以求的。但实际上，大数据的潜力也可以帮助传统企业实现转型，甚至帮它们获得更好的机会提升其竞争优势（线上企业一直都知道其核心竞争力来自于对数据的理解力）。

随着大数据之工具与理念的不断传播，许多深入人心的观点将被撼动，比如经验的价值、专业性与管理实践。各个行业的商业领袖都会看清运用大数据究竟意味着什么：一场管理革命。

但是，伴随商业世界其他一些深刻的变革，公司向“大数据驱动”转型必将遭遇巨大的挑战，它需要公司领导层拥有一手的数字化能力（或者，在其他一些情况下，需要的可能是会放手的领导）。

有什么新鲜的？

企业高管们有时会问：“‘大数据’不就是‘数据分析’的另一种说法吗？”

二者确实相关：和之前的“数据分析”一样，大数据运动也力图从数据中收集智慧，并将其转化为企业的优势。但二者有三个显著差别：

• 规模性：现在互联网每秒钟产生的数据量，比20年前整个互联网储存的数据还要多。企业因此需要处理单个数据集就包含大量拍字节（petabytes）的信息，而且这些信息还不仅来自互联网。

• 高速性：对于很多应用程序来说，数据生成的速度比数据规模更重要。实时或者近乎实时的信息，能让一家公司比竞争对手更为灵活敏锐。

• 多样性：大数据形式多样，社交网站上发布的信息、更新、图片；传感器上显示的内容；手机上的GPS信号等等。

  大数据几种最主要的来源大都是全新的，比如来自社交媒体的海量信息，都跟那些社交网站本身一样新：Facebook上线于2004年，Twitter于2006年。然而，公司数据库虽然存储着海量信息，却直到最近还难以加工处理大数据。与此同时，用来计算数据的所有相关设备—存储器、内存、处理器、宽带等等的成本在持续降低，这意味着，从前昂贵的数据密集型处理手段正迅速地变得经济实惠。

越来越多的商业行为正在数字化，加之全新的信息源与更便宜的设备，我们将被这一切带入一个新纪元：一个海量数据在商业世界无孔不入的时代。这些闲置的数据大都是非结构化的，没有被整理过—胡乱丢弃在数据库中无法使用。但是，在这些杂乱无章的混乱中埋藏着大量的信号，孤单地等待被解读。曾经的“数据分析”将严谨的技术引入了决策制定，而“大数据”让这种严谨决策变得更加简单而强大。正如谷歌研究主管彼得?诺尔维格（Peter Norvig）所说的那样：“我们并没有更好的算法，我们只是有更多的数据。”

数据决定业绩

为了弥合这种尴尬的缺失，我们在麻省理工学院的数字商业中心（MIT Center for DigitalBusiness）组织了一个团队，与麦肯锡的商业技术部、沃顿商学院的同事洛林·希特（Lorin Hitt）以及麻省理工学院的博士生西克扬·金（Heekyung Kim）一起合作，考察大数据驱动的公司是否业绩更佳。我们对北美330家上市公司的高管进行了结构性访谈（structured interview，这是一种对访谈过程高度控制的访问。访问的过程高度标准化，即对所有被访者提出的问题，提问的次序和方式，以及对被访者回答的记录方式等是完全统一的。—译者注），调研其组织与技术管理实践，然后从年报和其他一些独立信息源那里收集它们的业绩数据。

很显然，不是每家公司都喜欢数据驱动型的决策制定过程。事实上，我们发现，各行各业对大数据的态度和应用方法五花八门。但是，透过所有的分析，我们发现一种显著的关联性：越是那些自定义为数据驱动型的公司，越会客观地衡量公司的财务与运营结果。尤其是，运用大数据做决策的那些行业前三名企业，比其竞争对手在产能上高5%，利润上高6%。如果把劳动力、资金、购买服务和投资传统技术的投入都纳入计算，这些企业的表现依然卓越。它不仅有统计学上的显著性和经济上的重要性，而且也反映在其股票估价的增值上。

决策文化变革

高价智囊请闭嘴大数据最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在信息有限、获取成本高昂、且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的。因为他们拥有多年累积的经验，并将观察到的商业模式和组织内部关系内化到了自己的思维与行为中。我们可以给这种决策者和决策过程贴个标签：直觉主义。

的确有一些资深高管忠实于数据，一旦数据否定了他们的直觉，他们会抛弃个人观点。但是我们相信，在今天的整个商业世界中，人们仍然更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。

让数据做主有志于引领企业实现大数据转型的高管们，可以从以下两个最简单的技巧开始。

• 要养成习惯问：“数据怎么说？”每当遇到重大决策的时候，要紧跟着这个问题进一步问：“这些数据从哪儿来的？”“这些数据能得出什么分析？”“我们对结果有多大信心？”（员工能从高管的这种行为中迅速接收到信息。）

• 他们要允许数据做主；当员工看到一位资深高管听任数据推翻了他的直觉判断—这将是改变一家公司决策文化的最大力量。

在确认哪些问题需要解决的阶段，毫无疑问，专业技能仍然至关重要。传统领域的专家，因为对所在行业的深刻理解，可以清楚地识别机遇与挑战。比如PASSUR公司一直极力从全美主要的航空公司挖人，越多越好。因为拥有丰富的航空业运营知识，在PASSUR寻找下一个市场机会的时候，这些人的价值不可估量。

随着大数据运动的推进，这些传统领域的专家也会转变角色。他们的价值不在于提供类似那些高薪人士的“直觉主义”的答案，而在于他们善于发现真问题。“电脑有什么用呢？它们只知道给答案。”当天才画家毕加索这么说的时候，他一定很怀念那些传统领域的专家。

五大管理挑战

• 领导力

  那些在大数据时代获得成功的企业，并不是简单地拥有更多或者更好的数据，而是因为他们的领导层懂得设计清晰的目标，知道自己定义的成功究竟是什么，并且找对了问题。

  大数据的力量并不会抹杀对远见与人性化洞察的需求。相反，我们仍然需要这种领导者—他们能抓住某个绝好的机会、懂得如何开拓市场、用自己的创意提供那些相当新奇的产品和服务，并且巧舌如簧地勾勒出一幅激动人心的前景，说服下属们激情澎湃地为此拼命工作，最终成功赢得顾客。未来十年获得成功的企业，其领导者必然具备以上特质，与此同时推进了公司决策机制的转型。

• 人才

  随着数据越来越廉价，实现大数据应用的相关技术和人才也变得越来越昂贵。其中最紧迫的就是对数据科学家和相关专业人士的需求，因为需要他们处理海量的信息。

  统计学很重要，但是传统的统计学课程几乎不传授如何运用大数据的技能。尤其需要的能力是将海量数据集清理并系统化，因为各种类型的数据很少是以规整的形态出现的。

  视觉化工具和技术的价值也将因此突显。随着数据科学家的涌现，新一代的电脑工程师必须能够处理海量数据集。而设计数据试验的技能，则会非常有助于弥补数据呈现的复杂关系与因果之间的鸿沟。除此之外，那些最优秀的数据科学家还需要掌握商业语言，帮助高管把公司面临的挑战变为大数据可以解决的形式。毫无疑问，这类人才炙手可热，很难找到。

• 技术

  处理海量、高速率、多样化的大数据工具，近年来获得了长足的改进。整体而言，这些技术已经不再贵得离谱，而且大部分软件都是开源的Hadoop，这个目前最通用的平台，就整合了实体硬件和开源软件。它接收涌入的数据流并将其分配至很便宜的存储盘，同时它也提供分析数据的工具。

  尽管如此，这些技术需要的一整套技能对大部分企业的IT部门来说都是全新的，他们需要努力将公司内外所有相关的数据都整合起来。只有技术远远不够，但技术是整个大数据战略中不可或缺的部分。

• 决策

  一家高效的公司通常把信息和相关的决策权统一在一起。而在大数据时代，信息的产生与流通，以及所需人才都不再是以往那样了。精明的领导者会创造一种更灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，同时强化跨部门合作：收集信息的人要提供正确的数据给分析数据和理解问题的人，同时，他们要和掌握相关技术、能够有效解决问题的人并肩工作。

• 文化

  大数据驱动的公司要问自己的第一个问题，不是“我们怎么想？”而应该是“我们知道什么？”这要求企业不能再跟着感觉走。

  很多企业还必须改掉一个坏习惯：名不副实的大数据驱动。我们发现很多这样的企业，最常见的表现是，高管们明明还是按传统方式做决定—以HiPPO，那些高薪人士的意见为主，却拿出一份香艳的数据报告支撑自己的决定是多么英明。其实那不过是分配下属四处寻找的专为这个决定做辩护的一堆数字。

毫无疑问，成功的路上荆棘密布。数据科学家不够多；技术不只新，甚至新奇；把各种关联当作因果关系，由数据得到误导性的模式；文化转型的挑战更是艰巨，比如，对隐私的关切已经越来越突出。但是，大数据在技术和商业领域的卓越表现势不可挡。

证据一目了然：大数据驱动下的决策更高明。高管们要么拥抱这一现实，要么卷铺盖走人。在各个领域中，企业只有找到将数据科学与传统技能完美结合的方式，才能打败对手。我们不能说，所有的赢家都会将大数据用于其决策制定。但数据告诉我们，这样确实胜算最大。

（作者/安德鲁·麦卡菲、埃里克·布林约尔松）

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