杜晓梦

人与物产生的海量数据，对于不同的组织和企业是挑战也是机遇。

这是一个数据的时代，IDC报告显示，2020年全球将产生4万EB总量的数据，这意味着全球平均每一个人将产生5200GB的数据。实际上，在过去的三到五年里，全球数据每年保持58%的增速。而在2020年，中国的数据将占到全球总量的21%。

在这样的数据时代，有两个趋势。其一是人的数据，这与消费升级密切相关。现今这个时代，消费者正在进行着一场革命，这个革命使得消费者从被动的接受变成了主动的索取。这意味着企业不得不从产品的中心转向消费者中心，去迎合消费者不断变化的需求。在这个过程中，信息数据非常碎片化，消费者在很多渠道中都会产生数据，包括搜索、社交媒体等。其二是以智能制造为代表的工业革命。在未来的五到十年里，人们会看到更多的制造业变得越来越智能。智能设备同样产生很多的数据。

人与物产生的数据，对于不同的组织和企业都是极大的挑战。如何去应用这些数据，也意味着机遇。

实际上，数据决策力做得好的组织有几个特征，首先是全员的数据决策以及价值链的创新，这类公司在每一个部门都使用数据，从销售、市场部到产品设计。而且有些公司也会把自己的数据决策力渗透到行业的上下游，做供应链分析，做价值链的创新。

另一点是企业将数据决策运用到营销和客户关系的维系上。大数据驱动的分析和预测，可以把消费者分成不同细分的群体，企业可以通过个性化产品和服务去满足他们。

第三点是数据决策力能够支撑市场的快速响应能力。这是说企业利用数据决策对外部信息进行评估。品牌公司会关注互联网上的负面舆情对品牌造成伤害，迅速回应，以降低对品牌的伤害。当然数据决策力也影响到内部的运营，包括提升财务流程、行政效率。

最后一点是企业运用数据决策再创造很多新业务和新价值。这包括是否注入新市场、新产品和新业务的推出。

在实际中，运用数据决策力存在几个难点。第一个是数据量问题，如何选择、补充合适的数据源以满足企业的业务需求；第二个是如何把种类繁多的数据与决策体系相融合，这是指如何整合多元异构数据，从而对企业的产品和销售决策进行支撑。第三个便是如何利用好数据资源支撑企业的业务拓展。

针对这些难点，数据科学家提出数据决策力的恒星和行星模型。恒星理论以数据决策力为核心，构建一个完整的数据决策力。它可以分成五个方面，包括企业核心的理念、组织架构、员工、企业的机构能力以及企业的基础设施，被成为构筑数据决策力的BASIC模型。

行星模型是指在释放数据决策力时，在构建决策力的每一个小小的环节内都有自我迭代的3D模型。3D模型包含企业数据化发现供应线，以及重构业务流程做不断的迭代，所需要做出业务重构、应用重构的环境。行星模型有两个非常重要的特点，一是自转，意指大数据的落地不是一蹴而就、一次性的过程，而是一个自我的不断的螺旋式上升。二是公转，3D模型是围绕数据决策力这个恒星，所有的构建、所有的运行都是为了支撑终极目标。