原创 | 大数据创新价值链：新基建时代的管理创新( 二 ) 导语在“新基建”中

在数据分析中，企业将应用数据挖掘算法、预测性分析、可视化分析、语义引擎管理等技术，对杂乱无章的数据，根据业务场景的特征进行萃取、提炼和分析，构建相应的数据模型；或者采用自然语言处理、机器学习等技术，对所获取的数据进行深入分析，发现数据之间的相关性，从而得到关于特定业务场景的新知识或新见解。
阶段二：从洞察到行动
创新洞察意味着关于产品、服务和商业模式的新知识、新见解，这构成了企业管理创新活动的基础。在“实施创新活动”阶段，企业将实现从“创新洞察”到“创新行动”之间的转化，其中的主要活动包括策略制定和执行落地。首先，创新洞察有助于催生各种创新想法。随着各种创新想法在企业内部或者企业与大数据服务提供商的协作中被充分讨论和评估，企业将基于自身的战略目标和能力选择特定的产品、流程或商业模式开展管理创新活动。一般来讲，为了达成某个业务目标，可能会有几种不同的创新策略可供选择。例如，要想提升某款产品的销量，可供选择的策略可能会包括投放广告、网红直播带货、创新产品包装、甚至产品升级换代等多种方案，那么企业究竟应该选择哪种方案，就需要业务部门结合自己的业务实际，基于创新洞察进行仔细讨论和评估。因此，在该阶段中，制定恰当的管理创新策略是极为重要的决策活动。
其次，当管理创新活动的策略确定之后，企业还需要将这些策略落地执行。例如，基于消费者洞察，如果企业选择数字化广告这一营销手段，那么就需要设计具有针对性的广告内容，确定恰当的广告投放渠道和时机，实现精准的消费者匹配，才能做到营销的“千人千面” 。值得提出的是在随着数字经济的兴起和数字化转型的深入，从洞察到行动的转化正日益受到大数据资源和技术的影响甚至驱动。以营销行业为例，网络媒体广告所占比重已经开始超过传统媒体广告。企业在决定与落实营销策略时已经无法忽视网络媒体广告，而针对网络媒体包括社交媒体在内的大数据资源的获取与利用无疑是网络媒体广告投放的决定性因素之一。
阶段三：从行动到结果
落实管理创新活动并不意味着大数据应用的结束，为了形成完整的闭环，企业还应该对管理创新活动的结果进行评估。在“评估创新效果”阶段，企业将实现从“创新行动”到“创新结果”之间的转化。对于企业来说，管理创新活动可以对收入端（通过差异化的产品和商业模式）和成本端（通过效率的提升）产生正面影响，从而给企业带来更强的竞争优势。而这些变化又在许多方面可以反映到可以利用大数据技术来测量的指标上，因此企业可以基于持续的大数据获取工作，以管理创新活动开展的时间作为分界点，对这些指标进行项目开展前后的对比分析，进而帮助企业对管理创新活动的结果进行评估。
大数据创新价值链中的支持性活动
我国政府高度重视大数据基础设施建设。在贵州、京津冀、珠江三角洲等多个省市和地区成立的大数据综合试验区和大数据产业园，成为集聚产业资源的重要载体。在“新基建”中，不仅大数据中心对大数据创新价值链直接起到了支持性作用，而且像5G网络、人工智能、工业互联网等基础设施的建设也将为消费、金融、工业、医疗健康等领域带来成百上千倍的数据增长，这将进一步为企业的管理创新提供赋能作用。此外，云计算服务为大数据的存储、快速处理和分析挖掘提供了基础能力，并降低了企业大数据应用的成本，也是重要的基础设施之一。
除基础设施建设之外，企业的大数据赋能创新还离不开其他支持性活动，这包括与大数据相关的软硬件开发、大数据安全和隐私管理、大数据人才培养等。例如，从大数据人才的角度来讲，在大数据赋能创新的主要活动中，数据分析师的技术工作固然重要，但如果他们缺乏对业务的深刻理解，那么技术工作将成为无本之木。同时，企业中的管理者和业务人员也不应囿于传统的创新思路和做法，而应该理解大数据技术的特点，拥抱大数据所带来的思维变革。
识别与克服大数据赋能创新中的“短板”
与传统ERP项目类似，企业的大数据项目也并非总能获得成功。 2016年， Gartner估算约60%的大数据项目都会失败。一年后， Gartner又有分析师表示，这个数字“过于保守” ，大数据项目的实际失败率应接近85% 。那么，这些失败的大数据项目究竟是在哪个环节出现了问题？大数据创新价值链模型可以帮助企业管理者识别并有效地克服大数据项目中的“短板” 。