原创 | 大数据创新价值链：新基建时代的管理创新( 三 ) 导语在“新基建”中

首先，有的大数据项目在“生成创新洞察”阶段出现了短板，这导致企业未能准确获取关于消费者或特定业务场景的新知识和新见解。导致“洞察短板”的原因可能在于技术方面，但更普遍的原因是与业务相关。如果仅仅是企业自身在大数据技术方面能力不足而导致了“洞察短板” ，那么行之有效的解决方案就是与大数据服务提供商和数据源企业开展合作。不过，在选择合作伙伴时，有的客户企业将选择标准聚焦于大数据服务提供商和数据源企业的技术能力方面，而忽视了在行业领域的经验，这同样容易导致“洞察短板” 。所有洞察的产生都是在企业的战略和业务需求的指导下进行的。企业容易遇到的问题之一就是未能准确分析业务需求，因而使得数据收集、数据分析等方面缺乏目标和针对性。事实上，在“生成创新洞察”阶段，需要客户企业以及大数据服务提供商对业务需求、业务场景和所在行业具有深入和恰当的认知，才能提出最精准的问题，并从数据分析结果中发掘最本质的洞见。
其次，有的大数据项目在“开展创新活动”和“评估创新效果”阶段出现了短板，因而导致创新洞察未能有效转化为创新行动，常见的原因包括以下几个方面。首先，有的传统企业对数字化时代新兴的经营方法（如内容营销、移动营销、直播带货、众筹、开放式创新等）并不熟悉，而且这些数字化的经营活动产生了大量关于消费者态度和行为的数据，很多企业缺乏意识和能力把这些海量的数据转化为洞察、并转化为切实可行的管理创新方案。此时，企业可以考虑采用运营型或专业型大数据创新模式，与深谙行业特点的大数据服务提供商开展深入合作。其次，有的企业在开展大数据应用项目时，过于聚焦在营销方面，而忽视了其他的创新策略。例如，除了营销方案之外，针对产品本身的创新活动也可能是可行的策略，这包括现有产品的更新迭代、产品本身不变但定位的调整、甚至引入一整套新的产品等。此时，企业就需要将产品研发相关的专家纳入大数据项目团队，集思广益，确保选择最优的解决方案。此外，还有的企业忽视了大数据项目的连续性，没有对大数据赋能的管理创新活动的结果持续跟踪和评估，因而大数据项目未能形成完整的闭环。因此，我们建议企业建立大数据赋能下的组织惯例，这有助于构建数字经济时代的组织运营能力和动态能力。
依托大数据新基建，
构建企业大数据创新能力
毫无疑问，大数据成为当前商业中最重要的赋能要素之一。随着我国“新基建”的蓬勃开展， 5G、工业互联网、人工智能等新兴技术所带来的数据量将是百倍、千倍的增长，因而大数据中心的重要性也将日益凸显。不过，如何从大数据中发掘价值，始终是企业面临的严峻挑战。在《大数据时代》一书中，迈尔-舍恩伯格和库克耶强调了数据、技术与思维在大数据价值链中的三足鼎立。我们相信，如果企业可以遵循“数据→洞察→行动→结果”这一环环相扣的价值增值链条，结合企业自身的战略与业务需求，选择合适的大数据服务模式，并弥补价值实现过程中的“短板” ，那么将在大数据的赋能下，依托大数据新基建，建立自身独特的大数据创新能力，实现更加持续的竞争优势。
换言之，为了更好地实现大数据的增值过程，大数据创新价值链上所涉及的企业需要具备一定的组织能力，甚至根据大数据创新的需要，对企业的组织进行升级和迭代，实现企业的数字化转型。传统意义上，数据仅仅是企业经营活动过程和结果的量化体现。但是，在大数据时代，在前面讨论的大数据创新模式中，数据本身就是企业经营中的一个生产要素，和企业内流动的物理的生产要素共同支撑企业的经营活动。因此，大数据价值链的组织创新不仅仅是在组织中构建数据能力的问题，而是把数据作为一个要素，链接起企业的经营活动，从意识、流程和能力方面对企业的组织进行升级迭代，构建企业的大数据创新能力。
需要强调的是，大数据创新模式的构建往往需要企业对现有的流程和组织进行调整，重新定义现有部门的职责、重组流程、甚至重新划分预算和制定关键绩效指标（KPI）。我们在本文中提出的大数据创新价值链为这方面的努力提供了一个行之有效的框架。在过去几年中，我们看到一些企业，如宝洁、欧莱雅、联合利华等公司，都在这些方面进行了很大的调整和变革，比如设立了首席数字官（CDO）或者成立了数据中心（Data Hub）等部门。他们所采取的措施的核心思想都是从更高效地实现跟消费者互动的目标出发，更有效地整合和连通不同来源的数据，以实现数据、洞察、行动和结果的一体化，提升经营活动的效率，推动企业的数字化转型。在组织能力建设方面，这些公司一方面着手构建数据科学方面的团队，另一方面也引入外部的大数据服务提供商，在实践中通过合作提升自身的大数据创新能力。