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大数据是否会成为下一次管理革命的基石?

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关于技术进步使得大数据分析成为可能的话题,已经有众多的论述。那么,大数据是否会成为下一次管理革命的基石呢?

来源:TechTarget中国 2013年5月16日

关键字: 管理 大数据

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关于技术进步使得大数据分析成为可能的话题,已经有众多的论述。那么,大数据是否会成为下一次管理革命的基石呢?即将于5月22日举行的MIT斯隆管理学院CIO论坛上,这个话题将成为分组会议的中心议题。

专访了本次会议的主持人Erik Brynjolfsson(MIT数字化企业研究中心的主任,同时也是MIT斯隆管理学院Schussel Family教席教授),就这方面的问题进行了展望。在访谈的第一部分,Brynjolfsson谈到了转型背后的含义——为什么有些CEO会心存抵触情绪,以及如何利用其提出的5-5-5方法来实践大数据项目。

问:在你主持的这个分组会议上,将讨论大数据与未来管理革命的议题。这意味着什么呢?

Erik Brynjolfsson:近年来,技术上的进步是显而易见的。我们不但可以更加精确地度量事物,而且可用的数据也是大量产生。面对这个世界上每天新增的约2.5EB数据,就看你有什么方法来挖掘其价值了。但是,除了方法之外,更重要的是思路的转变。只有当人们改变了决策模式时,数据的真正价值才能体现。所以说,这是管理的革命,而不仅仅局限于技术层面。

随着可用数据的不断累积,管理人员越来越有可能进行以数据为主要驱动的决策,而不再主要依靠个人的直觉。这和以往的科学发展类似,比如显微镜和望远镜的出现使得生物学和天文学在度量方面进入了新的天地,从而改变了我们对自己身体和宇宙的认知。在大数据时代,我们可以更精准地度量客户、员工、供应商、业务流程、产品和服务。大量可用的数据使得以数据为驱动的决策模式成为可能并且已经开始有了正面产出。

我们MIT数字化企业中心已经同麦肯锡有过一些合作,以调查和访谈的形式对在数据驱动决策方面的领先和落后企业进行了研究。根据研究结果,偏向于数据驱动的企业比其竞争对手在生产率方面高出5个百分点–这是具有显著统计意义的差别。换句话说,盈利高出了6个百分点。可见,虽然现在还只是刚刚开始,前面还有很长的道路,但是以数据驱动决策的模式已经显现出实实在在的成效。

问:以你这么多年来的研究经历应该知道,大部分的决策还是由CEO以及其他领着高薪的管理人员凭借个人直觉和智慧做出。该如何培育数据驱动的文化,其中的阻碍又有哪些?

Brynjolfsson:企业决策的传统模式是由CEO之类的大人物来做出的,我们可以用河马(HiPPO)来形容这些位高权重的人–开玩笑说也就是“拿钱最多的人的意见(Highest Paid Person’s Opinion)”。几个世纪以来,这种模式对我们是最优的选择,而且也确实运转良好。但是,现在已经逐渐进入了以数据为主导的时代,相应的文化变革会让很多高管感到不适。

要想促成变革,最好是由CEO这类的最高领导人来推动。比如,Caesars Entertainment Corp.发生的事情就是一个例子——Gary Loveman在就任CEO之后,力主推动以数据为驱动的文化,最终取得了成功。另外一种途径就是在公司初创阶段就树立企业文化,比如亚马逊和Google天生就是以数据为驱动的,从而大放异彩。

如果你所处的环境不属于以上两种情况,转型就会困难许多,这也就是为什么并非每个公司都能以数据为驱动的原因。虽然可以为企业和客户创造新的价值,但由于涉及到复杂的文化转型,其中有赢家也会有失败者。永远都会有人觉得被这种转型剥夺了权力,故而抵触排斥。也有部分人对此不抱有敌意,但是却无法真正理解其中的价值。我们在这次CIO论坛上的一个目标就是清晰举证,让后一部分人认识到转型的益处,从而开始尝试以数据为驱动的变革。

问:你可以举出各类的正面案例让高层明白以数据为驱动的意义所在。但如果一个企业并非天生就是数字化的,那么在推动文化转型的过程中要付出哪些代价呢?

Brynjolfsson:这其中涉及很多方面的内容,你需要使各个方面能够相互协同。除了技术架构和数据之外,还要有数据管理的专家和愿意拥抱变革的高管。对此,Andy McAfee和我曾在哈佛商业评论上撰文论述(《Big Data:The Management Revolution》,Harvard Business Review,2012年11月)。

我个人的看法是,从一些容易的事情入手,比如简单的、较为独立的项目,通过大数据来解决一个特定的问题。在我和Sandy Pentland(MIT Human Dynamics实验室主任)共同开设的大数据课程上,讲到了如何应对我们所说的5-5-5挑战:在5天中用大数据进行5个业务实验,每个成本不超过5000美元。这些实验通常是一些易于产生价值的简单项目,比如用Google的搜索数据来预测产品的销售情况,分析推特数据来获知用户对于产品的感受,用移动电话的数据来获知用户当前位置及下一步行程,或者将自己企业网站的点击数据利用起来等。

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