大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)管理

1、機(jī)械與自動控制學(xué)院大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)管理（陳登鵬 工業(yè)工程11級2班 2011330350212）摘要基于數(shù)據(jù)分析對管理的重要性，在孫子兵法中已有深刻的認(rèn)識：“夫未戰(zhàn)而廟算勝者，得算多也?！睌?shù)據(jù)始終貫穿在管理的計(jì)劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)、控制和創(chuàng)新中。在進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代后，如何更好地利用信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為管理服務(wù)，和利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造財(cái)富是不可回避的命題。管理決策日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，對企業(yè)正確的制定發(fā)展計(jì)劃與合理安排企業(yè)資源有重要的意義。其中預(yù)測在企業(yè)中有重要的意義，在大數(shù)據(jù)時代，預(yù)測的準(zhǔn)確度或許能夠更上一個臺階，將促進(jìn)企業(yè)健康發(fā)展。關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù)；管理；預(yù)測一、大數(shù)據(jù)時代的

2、特點(diǎn)從古至今，從未有一個時代出現(xiàn)過如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)爆炸。信息技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的普及，隨之而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)爆發(fā)性增長。（1）到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB，而過去兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占人類歷史數(shù)據(jù)總量的90%。（2）到2006年，全世界的電子數(shù)據(jù)存儲量為18萬排字節(jié)，如今這個數(shù)字已達(dá)到180萬拍字節(jié)，短短時間內(nèi)已經(jīng)增長了一個數(shù)量級。根據(jù)預(yù)測，2015年這個數(shù)字甚至?xí)_(dá)到800萬拍字節(jié)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)時代的典型特點(diǎn)就是預(yù)測變得更為精確。Albert-László Barabási提出：人類93%的

3、行為是可以預(yù)測的。目前人類的數(shù)據(jù)處理能力在龐大的數(shù)據(jù)量面前還是太渺小，當(dāng)數(shù)據(jù)處理能力的提升足以克服這一切后，混沌理論是否會黯然失色呢，一切都將變得清晰起來，偶然性也將因?yàn)樯w然性變得不那么模糊？或許人類處理能力提升的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)都無法趕上數(shù)據(jù)的增長速度，混沌理論也將一直伴隨著人類的發(fā)展。但不可否認(rèn)的是，即使是現(xiàn)在的處理能力，大數(shù)據(jù)也能極大地提升預(yù)測的精準(zhǔn)度。二、大數(shù)據(jù)視角下的預(yù)測預(yù)測對企業(yè)的各項(xiàng)職能活動包括采購原材料、擴(kuò)充機(jī)器設(shè)備、補(bǔ)充人員等需要依據(jù)市場進(jìn)行調(diào)整的活動有重要意義。預(yù)測是整個企業(yè)系統(tǒng)的重要輸入和依據(jù)，具體地將，其重要性可以從以下幾個方面來考慮：（1）對于戰(zhàn)略部門而言，預(yù)測可以提供決策的

4、依據(jù)；（2）對于銷售部門而言，為補(bǔ)充銷售人員提供依據(jù)；（3）對于成本會計(jì)而言，預(yù)測可以為預(yù)算和成本控制提供依據(jù)；（4）對于采購部門而言，便于采購部門制定制定準(zhǔn)確的采購計(jì)劃，以降低總的生產(chǎn)成本；（5）對于生產(chǎn)計(jì)劃和控制部門而言，預(yù)測是企業(yè)編制生產(chǎn)計(jì)劃的基礎(chǔ)，是生產(chǎn)計(jì)劃編制的主要輸入；（6）對于研發(fā)部門而言，新產(chǎn)品的預(yù)測可以為設(shè)計(jì)提供參考，根據(jù)對市場的預(yù)測進(jìn)行產(chǎn)品的開發(fā)，這樣的產(chǎn)品才會有市場，才會有競爭力；其中，概率論在預(yù)測中有不可替代的作用，當(dāng)中的泊松分布P()是在概率論中常用的一種離散型概率分布，由于其適合于描述單位時間（或空間）內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)，因此泊松分布在管理科學(xué)，運(yùn)籌學(xué)以及自然科學(xué)

5、的某些問題中都占有重要的地位。例如，在企業(yè)戰(zhàn)略制定以及物料需求分析等方面有極大的應(yīng)用空間。當(dāng)然，泊松分布在處理自然科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的問題有更突出的成果，如某放射性物質(zhì)發(fā)射出的粒子、顯微鏡下單位分區(qū)內(nèi)的細(xì)菌分布數(shù)等。 (k=0,1,2,)但在大數(shù)據(jù)時代，泊松分布對人類社會的預(yù)測有極大的提升空間。在數(shù)據(jù)不夠充沛的情況下，泊松分布在預(yù)測人類社會的事件時，事件的可預(yù)測性與偶然性是等同而視的。人具有主觀能動性，從表面上看增大了預(yù)測了難度，但是在大數(shù)據(jù)的視角下，人的活動其實(shí)有極大的可預(yù)測空間，偶然性對人活動的影響是相對來說小得多的影響因素。我們不能忽視的一點(diǎn)是：每個人都是習(xí)慣的奴隸。在泊松分布的應(yīng)用中，對某電話

6、交換機(jī)收到的呼叫，來到某公交汽車站的乘客，是假設(shè)以固定的平均瞬時速率隨機(jī)且獨(dú)立的出現(xiàn)，這其實(shí)是值得商榷的，因?yàn)榘凑者@樣的假設(shè)就出現(xiàn)上班高峰等現(xiàn)象的概率是極低的，但高峰每天按時按點(diǎn)地出現(xiàn)。上班高峰只要經(jīng)過一天的觀察我們便可以準(zhǔn)確的得出，也就是一天的數(shù)據(jù)量足以成為常量。而大數(shù)據(jù)的意義就在于在經(jīng)過整理處理大量數(shù)據(jù)后，那些本難以察覺的現(xiàn)象規(guī)律可以為我們所發(fā)現(xiàn)，使它從一個變量成為常量。爆發(fā)中指出：“偏離了隨機(jī)性通常意味著某種基本規(guī)律有待人類發(fā)現(xiàn)”是深刻的概括，說明預(yù)測的不準(zhǔn)確性往往說明事件并非是隨意性的。因?yàn)樵陬A(yù)測時，將各種無法一時明了的因素都作為隨機(jī)變量，而結(jié)果的不準(zhǔn)確也恰恰說明了其中的一些“變量”自

7、有其韻律。大數(shù)據(jù)的典型特點(diǎn)就是區(qū)分可預(yù)測性與偶然性的事件，提升預(yù)測與管理水平。合理而充分地運(yùn)用大數(shù)據(jù)來提升預(yù)測水平、管理水平是在進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代后所必須面對的。信息時代的競爭，不是勞動生產(chǎn)率的競爭，而是知識生產(chǎn)率的競爭。數(shù)據(jù)是信息的載體，是知識的源泉?；谥R的競爭，將集中表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)的競爭，而這種數(shù)據(jù)的競爭將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然。這種競爭要求公司制定流線型的商業(yè)過程，各個過程之間必須無縫隙、無摩擦地對接，保證每一個商業(yè)決策明智、正確，在競爭的過程中不犯錯誤。一家企業(yè)要做到這些，必須廣泛地推行以事實(shí)為基礎(chǔ)的決策方法。在戰(zhàn)略層面，大量使用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測制定企業(yè)發(fā)展計(jì)劃；在運(yùn)營層面，通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)

8、化企業(yè)的各個環(huán)節(jié)，激發(fā)每一分潛在的價值，從而節(jié)約成本，戰(zhàn)勝競爭對手。三、大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略趨同現(xiàn)在，各種戰(zhàn)略分析模型以及深入到企業(yè)的戰(zhàn)略制定中，包括：戰(zhàn)略框架、基準(zhǔn)化分析法、SWOT分析法、波士頓（BCG）矩陣法、GE矩陣法、價值導(dǎo)向模型等等。隨著各種模型不斷地被應(yīng)用，雖然這些看似差異的模型，卻都指向合理地制定計(jì)劃，這不可避免地出現(xiàn)了一個現(xiàn)象：戰(zhàn)略趨同。產(chǎn)生的原因不外這些：其一，表現(xiàn)為領(lǐng)導(dǎo)層的“從眾“心態(tài)和追求“不會錯”的心理。在產(chǎn)業(yè)鼎盛時期，戰(zhàn)略趨同自然無可非議誰能抵擋市場良機(jī)的誘惑呢？而在產(chǎn)業(yè)低潮時期，戰(zhàn)略受挫也也很好找到理由大家都錯了！其二，參與和影響戰(zhàn)略制定的經(jīng)理人和咨詢顧問體系和思維模式的

9、同一化。我們現(xiàn)在的管理理論和教育正日益成為一種參與市場交換的商品，而在形式差異化的外衣下該商品的核心正不斷被標(biāo)準(zhǔn)化。其次，戰(zhàn)略趨同是企業(yè)間競爭的結(jié)果成功的模式廣泛學(xué)習(xí)和標(biāo)桿管理的使用。成功案例所產(chǎn)生的強(qiáng)大感召力自然吸引其他企業(yè)的廣泛學(xué)習(xí)。“案例驅(qū)動”知識體系下的咨詢公司又把“成功模式的復(fù)制”推上了頂峰。最后，穩(wěn)定性和確定性更加脆弱的經(jīng)營環(huán)境也是促成戰(zhàn)略趨同的因素之一。中小企業(yè)更是“機(jī)會導(dǎo)向型”戰(zhàn)略的崇拜者，他們的目標(biāo)很簡單，就是抓住短期機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)成長。對于短期機(jī)會的追逐便是多變市場環(huán)境下促成戰(zhàn)略趨同的一個重要原因?？偟膩碚f，戰(zhàn)略趨同必將由于喪失差異化而使競爭激烈化，從而削弱行業(yè)平均收益率，隨之

10、而來的就是優(yōu)勝劣汰。但勝敗的結(jié)果有很大不確定性，多因素同時影響著最終勝利者的產(chǎn)生，“先發(fā)優(yōu)勢”和“鋪路石效應(yīng)”所帶來的大量截然相反的案例使戰(zhàn)略的倡導(dǎo)者和跟隨者都沒有十足的把握。倡導(dǎo)者憑借先發(fā)優(yōu)勢，搶先在目標(biāo)市場和用戶心目中建立差異化的現(xiàn)象，以期在進(jìn)入者到來前形成足夠的壁壘和競爭優(yōu)勢。另一方面，戰(zhàn)略的學(xué)習(xí)者在犧牲了先機(jī)和主動的情況下也減少了判斷錯誤和迷路的風(fēng)險，并且能在先行者的結(jié)果中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和修正錯誤。一旦戰(zhàn)略創(chuàng)新有誤，先行者敲響了警鐘并了大部分學(xué)習(xí)成本，而后來者也容易抽身而出。即便先行者實(shí)現(xiàn)局部成功，跟隨者也有機(jī)會從中取長補(bǔ)短，展開更有力的挑戰(zhàn)。在種關(guān)鍵的情節(jié)下，不論是先行者還是跟隨者誰能快速

11、地響應(yīng)需求誰才能從中勝出，此時此刻的每一決策都直接影響企業(yè)的發(fā)展：作為先行者，稍有遲鈍，先行優(yōu)勢將不復(fù)存在，并將為此支付巨大的研發(fā)成本和新產(chǎn)品推出時的宣傳費(fèi)用；作為跟隨者，能夠敏捷地發(fā)現(xiàn)新的契機(jī)并分得一杯羹將實(shí)現(xiàn)企業(yè)的跨越式發(fā)展。兩者是利益相互對立的雙方，高度信息化的現(xiàn)代商業(yè)社會，他們的競爭將更加激烈。但大數(shù)據(jù)時代是兩面的，加劇競爭的同時，透過大數(shù)據(jù)也使決策更加精確，能以從前無法想象的速度快速響應(yīng)需求。利用大數(shù)據(jù)，先行者的戰(zhàn)略決策能夠極大地接近實(shí)際，在第一波就推出符合市場需求的產(chǎn)品而非僅僅作為先行者為其他企業(yè)開拓新的領(lǐng)域自己卻倒下了。跟隨者在這樣的時代擁有極大的優(yōu)勢，充分利用信息能快速發(fā)現(xiàn)商機(jī)

12、，但在眾多的跟隨者中，如何快速判斷新產(chǎn)品的是否擁有前景，是否跟進(jìn)到新產(chǎn)品的生產(chǎn)中去，企業(yè)能夠憑借大數(shù)據(jù)能在極短的時間內(nèi)做出正確判斷。在對外部環(huán)境進(jìn)行的分析和判斷以確定戰(zhàn)略決策時，有效的市場分析和預(yù)測是科學(xué)決策的前提。企業(yè)戰(zhàn)略決策所需要的主要外部信息包括：主要產(chǎn)品市場容量及未來增長、競爭對手市場占有率和競爭力、消費(fèi)者群體及消費(fèi)力、進(jìn)出口情況；投資情況、技術(shù)革新、政策及經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境信息等等。企業(yè)做決策必須要做市場調(diào)研。但市場調(diào)研也好，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也好，都有人為因素。只有大數(shù)據(jù)，加上分析技術(shù)，才可能是接近市場真實(shí)信息。大數(shù)據(jù)和市場調(diào)研相互印證，更能提高決策的正確概率。此時企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如

13、何借助外界力量顯得十分重要。比如百度已初步形成一個海量知識數(shù)據(jù)匯集、互動與共享體系，為知識提供、搜索、分享、利用創(chuàng)造了高效率平臺，通過海量離散知識提供者和海量知識需求者相匹配，改變了學(xué)習(xí)活動的時空限制，大大降低了成本。利用百度大數(shù)據(jù)，或可解決決策信息的部分問題。但是，如何充分利用這些數(shù)據(jù)也是一個嚴(yán)峻的考驗(yàn)，企業(yè)扔掉的數(shù)據(jù)比收集使用的數(shù)據(jù)多得多。據(jù)國外報告顯示，多數(shù)企業(yè)只用到了收集到數(shù)據(jù)總量的0.5%來進(jìn)行決策。但對數(shù)據(jù)的低效率利用反而帶來了巨大的商業(yè)機(jī)會，“目前有些公司已經(jīng)開始重新回收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后再賣給其他企業(yè)?！眹鴥?nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了一些以提供專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)為主的智庫，解決企業(yè)決策所需的外部數(shù)據(jù)

14、服務(wù)問題，像中經(jīng)網(wǎng)、萬德資訊、新華08等。四、大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的具體應(yīng)用1、真正實(shí)時的了解客戶在過去，企業(yè)普遍通過采用小組和調(diào)查問卷的方式找出我們的客戶在哪里。而當(dāng)調(diào)查結(jié)果總結(jié)出來時，結(jié)果往往已經(jīng)是過時的了。而利用大數(shù)據(jù)，這種狀況將不再發(fā)生。大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)完全勾勒出其客戶的DNA。充分了解客戶是有效的與客戶達(dá)成生意合作的關(guān)鍵。當(dāng)然，企業(yè)要確保客戶的隱私不受威脅，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供針對個體客戶的十分個性化的見解。使用互連的社交媒體數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)分析和其他數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以充分了解每一位客戶，實(shí)時的知道他們想要什么，以及何時想要。真正了解客戶，意味著可以結(jié)合客戶的個性化特點(diǎn)，給出有針

15、對性的建議或顯示廣告。亞馬遜已然將這一點(diǎn)做到了極致，他們?yōu)榭蛻敉扑]的產(chǎn)品絕不是一個巧合。亞馬遜的推薦引擎完全是基于客戶在過去一段時間的購買行為所做的：客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。亞馬遜使用的該算法，為每位客戶定制了專屬的個人主頁。利用該策略是：該公司在其第三財(cái)政季度期間銷售增長27%，達(dá)到了131.8億美元，而去年同期的銷售額則為96億美元。2、企業(yè)共同創(chuàng)建、實(shí)時改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解客戶所想要的產(chǎn)品。通過從社會媒體和博客上收集人們?nèi)绾卧u價某款產(chǎn)品，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供比傳統(tǒng)的問卷調(diào)查更多的信息。特別是當(dāng)這些信息是實(shí)時收集到的，企業(yè)可

16、以立即有針對性的對可能存在的問題做出改進(jìn)。這樣不僅可以很好的評估您的產(chǎn)品，同時還能夠收集到不同人口群體或不同的地方的人對于某款產(chǎn)品的評價。大數(shù)據(jù)還可以幫助企業(yè)運(yùn)行同時進(jìn)行數(shù)以千計(jì)的實(shí)時模擬，測試新產(chǎn)品或改進(jìn)的數(shù)字化產(chǎn)品。利用可擴(kuò)展的計(jì)算機(jī)電源，結(jié)合仿真算法，可以在同一時間運(yùn)行和測試成千上萬的不同的變化。每個設(shè)計(jì)只需一點(diǎn)點(diǎn)的調(diào)整，仿真程序可以結(jié)合所有的小改動，顯示一款產(chǎn)品的改進(jìn)?；ヂ?lián)網(wǎng)線下產(chǎn)品，如果知道如何操作和執(zhí)行的責(zé)任，也可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，如汽車。福特公司便在硅谷開設(shè)了一件實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行汽車產(chǎn)品的改進(jìn)研發(fā)。為了提高汽車的質(zhì)量、減少燃油消耗、提升安全性能、減少排放，福特公司收集了超過4

17、00萬輛汽車的數(shù)據(jù)，包括汽車傳感器和遠(yuǎn)程應(yīng)用程序管理軟件。所有的數(shù)據(jù)都是實(shí)時的，允許工程師實(shí)時分析問題，了解并掌握汽車在不同的道路和天氣狀況、以及任何其他因素影響下的行駛狀況。3、確定企業(yè)面臨的風(fēng)險有多大確定企業(yè)所面臨的風(fēng)險是今天企業(yè)業(yè)務(wù)的一個重要方面。為了確定一個潛在的客戶或者供應(yīng)商的風(fēng)險，需要對客戶或供應(yīng)商進(jìn)行特定的歸類，每位客戶或供應(yīng)商都有自己的風(fēng)險水平。更多的時候，如果客戶或供應(yīng)商被歸類到一個錯誤的類別，無疑將導(dǎo)致錯誤的風(fēng)險。一個風(fēng)險太高的配置文件沒有所帶來的害處反倒不是很大了，除了讓您的企業(yè)失去營收收入;但過低的風(fēng)險，有時可能使您的企業(yè)遭受嚴(yán)重的損害。利用大數(shù)據(jù)可以針對每位客戶或供應(yīng)

18、商過去和現(xiàn)在的實(shí)時數(shù)據(jù)有針對性的確定風(fēng)險類別。特別是在保險業(yè)，預(yù)測分析可以用來確定一個客戶在未來可能花費(fèi)多少錢?？梢詭椭ｋU公司以最為正確的價格在最為恰當(dāng)?shù)臅r間、地點(diǎn)為客戶提供最為恰當(dāng)?shù)谋ｋU產(chǎn)品，以確保降低索賠成本和避免顧客欺詐騙保行為。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，如模式識別、回歸分析、文本分析、社會數(shù)據(jù)聚集和情感分析(通過自然語言處理或監(jiān)控社會媒體)360度無死角的考察一位潛在的客戶。這種整體的分析可以顯著的降低風(fēng)險。這樣一個360度的分析，當(dāng)然也可以被用來確定一個新的或現(xiàn)有的供應(yīng)商的潛在風(fēng)險。這項(xiàng)任務(wù)對于許多金融機(jī)構(gòu)來說，可謂是未來幾年工作的當(dāng)務(wù)之急。4、個性化網(wǎng)站、并針對個人客戶提供實(shí)時的定價企業(yè)曾

19、經(jīng)采用劈裂試驗(yàn)(split-test)和A/B測試以確定客戶的最佳布局。利用大數(shù)據(jù)，將永遠(yuǎn)改變這一過程。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以實(shí)時地分析。這將使企業(yè)有一個流體系統(tǒng)的外觀，感覺和布局變化，反映多種影響因素?？梢允占课豢腿怂Ｍ木W(wǎng)站需求，進(jìn)而為其專門定制一個網(wǎng)站?？蛻粢粋€星期或一個月后再次訪問，可能會看到一個根據(jù)其之前的人性化要求所專門定制的完全不同的網(wǎng)站。大的數(shù)據(jù)也會對價格產(chǎn)生影響。其可能會為電子商務(wù)中的收益管理帶來全新的意義。Orbitz嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)，向蘋果用戶顯示的酒店價格比PC用戶更昂貴。Orbitz發(fā)現(xiàn)，較之PC用戶，Mac用戶平均一晚的酒店花費(fèi)要貴20美元到30美元。使用算法，還可以幫助企

20、業(yè)針對市場上競爭對手的市場策略進(jìn)行實(shí)時的反應(yīng)并調(diào)整價格。企業(yè)已經(jīng)開始使用大數(shù)據(jù)來提供個性化的在線服務(wù)，滿足個性化的需求，同時也享受到了銷售和利潤的增長。5、改善服務(wù)支持客戶利用大數(shù)據(jù)，可以遠(yuǎn)程監(jiān)控機(jī)器，查看機(jī)器的運(yùn)行情況。使用遠(yuǎn)程信息處理，能夠?qū)C(jī)器的各個不同部分進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測。數(shù)據(jù)將被發(fā)送給制造商，進(jìn)行實(shí)時的存儲分析。每個振動、噪聲或錯誤均會自動檢測，當(dāng)算法檢測到正常運(yùn)行的偏差，服務(wù)支持將發(fā)出警告。機(jī)器甚至可以安排在機(jī)器不使用時自動維護(hù)。當(dāng)工程師來維修機(jī)器時，他可以利用所有可獲得的信息準(zhǔn)確的知道應(yīng)該進(jìn)行哪些維修工作。一個很好的例子便是已經(jīng)使用遠(yuǎn)程信息處理，提高運(yùn)算效率。6、通過利用自己企業(yè)的數(shù)

21、據(jù)和公共數(shù)據(jù)尋找新的市場和新的商業(yè)機(jī)會政府部門越來越多的利用各種政策來刺激企業(yè)利用和收集大量開放數(shù)據(jù)。在2011年，歐洲聯(lián)盟舉辦的公開數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。這是歐洲最大的開放式數(shù)據(jù)競爭，激發(fā)創(chuàng)業(yè)者利用政府部門的大量的開放式數(shù)據(jù)做出創(chuàng)新的解決方案。荷蘭政府將重點(diǎn)放在積極促進(jìn)文化數(shù)據(jù)的再利用和企業(yè)編程馬拉松(hackathon)來創(chuàng)造新的解決方案。此外，企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)顧客尚未提出的需求。通過分析企業(yè)已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)模式和/或回歸分析，會發(fā)現(xiàn)客戶尚不知道他們自己的需求和愿望。大數(shù)據(jù)也可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)在哪個市場推出首款產(chǎn)品，或哪里放置產(chǎn)品。丹麥的一家能源公司維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)使用大數(shù)據(jù)和分析，找到了世界上最好

22、的使用風(fēng)力渦輪機(jī)的地方。7、更好地了解競爭對手，更重要的是，行動在對手之前所謂知己知彼，百戰(zhàn)不殆。充分了解競爭對手，分析競爭對手當(dāng)下的狀況，將幫助提供一個有價值的開端。使用大數(shù)據(jù)分析算法能夠找出競爭對手產(chǎn)品價格的變化，從而自動改變自己的價格以及保持競爭力。也可以監(jiān)測競爭對手的其他行為：如自動跟蹤對手的新產(chǎn)品或促銷活動(市場如何反應(yīng))。這么多的數(shù)據(jù)對于企業(yè)和競爭對手來說都是開放的數(shù)據(jù)，因此競爭對手自然也可以跟蹤到自己企業(yè)的數(shù)據(jù)。8、更有效地組織企業(yè)以節(jié)省資金通過分析企業(yè)所掌握的所有的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)其實(shí)能更好地組織企業(yè)各個部門。特別是使用新的大數(shù)據(jù)源，可以使供應(yīng)鏈中的物流業(yè)可以變得更高效。卡車內(nèi)的電子車載錄像機(jī)可以告訴我們他們在哪里、