如何构建企业级大数据平台,发挥数据大价值

2020-09-23 科技 102阅读

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率,不仅具有巨大的潜在商业价值,而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力?乐思软件这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统,以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据,数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化,重点是数据的整理分析。首先,企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统,以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次,企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合,在人为影响起主要作用的顶层,提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层,推进决策指标量化,完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话,可以减少人为干扰因素,提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前,很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统,但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级,打造大数据综合成本控制系统。其一,在成本控制的全过程采集数据,以求最大限度地描述事物,实现信息数字化、数据大量化。其二,推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标,实现成本控制自动化,减少人为因素干扰;细化指标,以获取更精确的数据。其三,构建综合成本控制系统,将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来,形成一个综合评价体系,为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式,可以最大限度降低企业运营成本。

 服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力,服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制,利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先,加强数据收集,对消费者反馈的信息进行分类分析,找到服务体系的问题,然后对症下药,建立高效服务机制,提高服务效率。其次,将服务方案移到线上,打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息,比对成功则自动进入服务程序,实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统,对新服务需求进行研究处理,并快速将新服务机制添加至系统,优化服务系统。服务体系大数据化,可以实现服务体系的高度自动化,最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求,降低风险,提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析,产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源,应注重从中收集数据。同时,可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统,完善消费者信息反馈机制,实现信息收集大量化、全面化、自动化,为产品研发提供信息源。然后,对收集的非结构化数据进行分类整理,以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化,可以精准分析消费者需求,提高产品研发质量和效率,使企业在竞争中占据优势。

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