大数据时代企业必经之路

如今，整个世界已经迎来了大数据时代。随着数据在军事、医疗、金融、通讯等各行各业的渗透，以及人们对所积累的海量数据的挖掘与运用，“大数据时代”正在成为国际业界的热门话题。根据2012年发布的最新调查结果显示，到2020年，人类产生的数据总量将达到40ZB，全球范围内服务器的数量将会增加10倍，而由企业数据中心直接管理的数据量增加14倍，IT专业人员的数量增加1.5倍。私募和风头机构对于大数据持续关注，掀起新一轮投资热潮，2012年，大数据第一次超过其他IT领域成为风投占比最高的一个领域。

一、大数据时代数据质量更加重要

在大数据时代，数据已经成为了企业的核心资产。大数据主要表现为四个特征：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。通过对大数据进行处理和分析而发掘出来的价值，具有稀缺性和差异性，成为企业的一大竞争优势。企业可以在产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等各方面进行挖掘分析，从而促进企业业务创新、提升用户体验、增强抗险能力、改进业务流程、提高决策效率。而数据治理正是大数据价值得以实现的必要途径，大数据的核心价值体现不在于数据的数量大，而在于数据的质量高。企业要做大数据，首先要了解自身的业务和价值核心，以此为基准定位核心数据，然后再进一步延伸到外围相关数据、外部机构的结构化数据(如：大超市的销售数据)、社会化的非结构化数据(如：媒体数据)等，像滚雪球一样建立自己的大数据，最终从中挖掘出企业发展所需的重要信息。

对于国内大部分企业而言，企业数据资源通常存在于多个异构或同构的系统中，数据的采集与使用也面临着两大问题：

(1)数据缺乏完整性和一致性，重复数据多。数据涵盖企业经营管理的各个领域并不断变化，但这些信息通常分散于各个业务系统进行管理，每个独立系统中只存储信息的片段，系统间彼此隔离，且数据创建与维护的流程各不相同，导致数据不具备完整性和一致性，系统内数据垃圾逐年增长，严重影响数据统计分析的准确率。正是由于构建在各种架构之上的孤立系统中的这种部门化数据，导致各级业务人员及管理者无法适时获取企业级、全局性的统一业务视图，企业管理缺乏规范协调，影响企业的整体健康发展。

(2)数据标准不统一，共享过程中不知以谁为“主”。在大数据时代，数据量呈爆炸性增长的态势。但在信息系统建设过程中，多数企业的信息分类标准化工作相对落后，难以有效的进行系统间的信息交换、共享、统计和分析，无法形成决策依据。各部门对信息的命名、描述、分类和编码等工作，完全按照本部门的需要和习惯来进行，导致分类编码目录内容较乱，互不兼容，为信息的交互共享带来困难，很难满足现代化信息管理的要求。

以上问题的存在最终导致企业数据管理混乱，各层级、各部门人员在业务执行、管理和决策的过程中缺少有力的数据支撑，影响操作效率，降低企业的灵活性和创新速度。如：产品管理方面，企业在不同地区不能定义并维护单一产品目录，导致品牌管理人员无法获得所管理产品的绩效信息，财务人员不能准确测算分析各产品的利润水平;采购管理方面，企业各部门不能合并数据制定统一的合格供应商和产品清单，一方面，反复对供应商选择和优化的支出成本居高不下，另一方面，无法实现集中采购，失去了在与供应商谈判过程中的有利地位;决策管理方面，高层管理人员无法获得企业经营管理的一致性信息，影响最终决策的准确性、创新性、前瞻性。

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