李孟

摘 要：數(shù)據(jù)管理是利用計算機技術(shù)對數(shù)據(jù)進行有效的采集、存儲、處理和應(yīng)用的過程，目的在于充分有效發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多企業(yè)意識到數(shù)據(jù)將會給企業(yè)帶來的巨大經(jīng)濟價值，馬云在致阿里巴巴股東公開信中就說過：“我們集團本質(zhì)上是一家擴大數(shù)據(jù)價值的公司”。維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》一書中通過上百個通俗易懂的案例生動闡述了大數(shù)據(jù)所引發(fā)的變革以及全新的商業(yè)模式與投資機會。然而，在這股“大數(shù)據(jù)浪潮”之下也需要我們冷靜下來思考一下，我們企業(yè)現(xiàn)階段的信息需求是什么，我們企業(yè)的數(shù)據(jù)管理處于什么層次。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；BI

中圖分類號：F279.23 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）23-0149-02

1 企業(yè)進行數(shù)據(jù)管理的必要性

企業(yè)中各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定運行，為何還要搭建企業(yè)的數(shù)據(jù)管理平臺？大部分企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、PM、OA、ERP等信息化系統(tǒng)，這些系統(tǒng)運行一段時間以后會在數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生大量分散、獨立的歷史數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)架構(gòu)存在以下問題：

（1）從業(yè)務(wù)的視角來看

業(yè)務(wù)系統(tǒng)過多，彼此的數(shù)據(jù)沒有互通，大量的數(shù)據(jù)只是一些看不懂的數(shù)字，并不能獲得其背后所隱藏的有價值的信息。這種情況下，涉及到數(shù)據(jù)分析就麻煩了，可能需要分析人員從多個系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，再進行數(shù)據(jù)整合，之后才能分析。而人為整合出錯率高，數(shù)據(jù)分析也存在不及時、效率低的問題。

（2）從系統(tǒng)的視角來看

隨著公司數(shù)據(jù)越來越大，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)運行效率已經(jīng)十分低下，而數(shù)據(jù)分析又是一項比較費資源的任務(wù)，對服務(wù)器造成更大的負擔(dān)，影響用戶體驗。因此自然會想到通過重新構(gòu)建一個諸如數(shù)據(jù)倉庫之類的大數(shù)據(jù)處理平臺，將數(shù)據(jù)抽取出來，應(yīng)用獨立服務(wù)器來處理數(shù)據(jù)查詢、分析任務(wù)，來釋放業(yè)務(wù)系統(tǒng)的壓力。

結(jié)合上面的問題來看，如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，讓業(yè)務(wù)人員及管理者能掌握與利用這些信息來輔助決策，才是企業(yè)數(shù)據(jù)管理的重要意義所在。在大數(shù)據(jù)背景之下，必須要考慮到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，獨立分散的數(shù)據(jù)是沒有意義的，需要把數(shù)據(jù)放在一個完整的數(shù)據(jù)場景中才能看出存在的問題。

2 企業(yè)數(shù)據(jù)管理階段

2.1 養(yǎng)數(shù)據(jù)階段

在最初的養(yǎng)數(shù)據(jù)階段，企業(yè)內(nèi)只有少量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如零售企業(yè)只有進銷存的相關(guān)數(shù)據(jù)，而沒有消費者的行為數(shù)據(jù)，無法繪制出一個基本的消費者畫像，更談不上數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)了。

養(yǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)該包含以下三個方面：

（1）完善數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

要擴展數(shù)據(jù)的采集渠道以及覆蓋范圍，將企業(yè)數(shù)據(jù)庫中有的字段必須全部收集起來，盡可能地不要留白。暫時用不到的數(shù)據(jù)，本著先收集再應(yīng)用的原則，把數(shù)據(jù)先養(yǎng)大。

（2）提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，將數(shù)據(jù)做精

現(xiàn)階段企業(yè)獲取數(shù)據(jù)如此容易，數(shù)據(jù)的增長速度如此之快，對于企業(yè)來說，控制數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和內(nèi)容、保證數(shù)據(jù)完整性與規(guī)范性非常關(guān)鍵。開發(fā)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的時候，數(shù)據(jù)就等于原材料；當(dāng)原材料質(zhì)量不過關(guān)的情況下，做出來的產(chǎn)品就很容易出問題。

（3）養(yǎng)成數(shù)據(jù)入庫的習(xí)慣

數(shù)據(jù)入庫就是盡可能的讓數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中，別讓一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)躺在excel中。這樣做一是更安全，二是更利于數(shù)據(jù)的場景化，要把數(shù)據(jù)放在一個“數(shù)據(jù)框架”（場景）中，考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，才能看出存在的問題，否則就只是一些干巴巴的數(shù)字。

養(yǎng)數(shù)據(jù)是一種數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是基于對業(yè)務(wù)深入理解的高層次商業(yè)決策，養(yǎng)數(shù)據(jù)越早積累的就越多，一旦養(yǎng)成，會產(chǎn)生巨大的商業(yè)價值。一個企業(yè)在養(yǎng)數(shù)據(jù)的層面上謀劃越深越前瞻性，才可能在數(shù)據(jù)驅(qū)動營運，驅(qū)動決策的路上越走越順。

2.2 基于報表系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析階段

現(xiàn)在的企業(yè)或多或少都在做數(shù)據(jù)分析，最常見的就是報表系統(tǒng)。只是有的用Excel表格，有的用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件。在這個階段的主要特點是基于歷史數(shù)據(jù)做分析，在這種情況下一般傳統(tǒng)的分析方法和工具就夠了，因為我們主要工作是在“發(fā)現(xiàn)事實”而不是挖掘關(guān)聯(lián)。通過對數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)自身在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的短板，會去重新布局企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，繼續(xù)第一階段的養(yǎng)數(shù)據(jù)，所以第一、二兩個階段一般是相互交錯的。

隨著數(shù)據(jù)的增多與需求的提高，傳統(tǒng)的報表系統(tǒng)也面臨如下的諸多困境：

（1）數(shù)據(jù)多，信息少

各類表格填滿了大量的數(shù)據(jù)，卻沒辦法讓業(yè)務(wù)人員看清楚這些數(shù)據(jù)到底代表了什么信息、有什么發(fā)展趨勢，相互之間又有什么聯(lián)系？

（2）難以多維度交互分析與查詢

定制的報表過于固定，往往只能反映出某一個維度的信息。比如，我們能在一張表中查出不同區(qū)域下不同產(chǎn)品的銷量，在另一張表中查出不同區(qū)域、不同年齡段的顧客銷量。但這兩張表確無法回答“華中地區(qū)青年顧客購買手機類產(chǎn)品的情況”等相關(guān)問題。諸如此類的業(yè)務(wù)相關(guān)問題需要從多個角度進行交互分析。

（3）難以挖掘潛在的規(guī)律

報表系統(tǒng)展示的只是表面上的信息，但在海量數(shù)據(jù)中隱藏有哪些規(guī)律呢？哪類客戶的價值最大，產(chǎn)品間的關(guān)聯(lián)度如何？越深層的規(guī)律對于決策支持的價值就越大，但同時也越難被挖掘出來。

（4）難以追溯歷史，易形成數(shù)據(jù)孤島

由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相對分散，而多年前的歷史數(shù)據(jù)大多被系統(tǒng)備份出去了，從而導(dǎo)致對長期的歷史追溯與宏觀分析的難度大大增加。

2.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)智能（BI）階段

商業(yè)智能帶來的更多是決策支持價值?；跀?shù)據(jù)挖掘的BI系統(tǒng)誕生目的并非取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報表，相反報表系統(tǒng)將會長期與數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)并存。針對特定的數(shù)據(jù)與問題，選擇不同的挖掘算法找到數(shù)據(jù)下隱藏的規(guī)律，從而用來預(yù)測和支持決策，最后以合適的知識模式用于進一步分析決策工作。endprint

與數(shù)據(jù)分析對比一下總結(jié)起來兩者的區(qū)別就是：數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)樣本來總結(jié)已發(fā)生的情況并預(yù)測整個事件未來的總體走向和相關(guān)概率；數(shù)據(jù)挖掘則能夠透過事件的表象來發(fā)現(xiàn)隱藏在其背后的蛛絲馬跡，從而找到暗藏的事件規(guī)律以及表面看似無關(guān)的事物之間背后的聯(lián)系，比如客戶的偏好、客戶流失傾向預(yù)測、收入預(yù)測等，為企業(yè)提供經(jīng)驗性總結(jié)和預(yù)見性的業(yè)務(wù)支撐。

對于企業(yè)開展數(shù)據(jù)化管理工作也要遵循上述三個階段，循序漸進，真正將數(shù)據(jù)管理工作落到實處。

3 企業(yè)數(shù)據(jù)管理需要注意的問題

3.1 理解數(shù)據(jù)分析與管理的意義

對企業(yè)來說并不是購買一套數(shù)據(jù)分析或商業(yè)智能工具，有一個運行數(shù)據(jù)分析的平臺就邁入了數(shù)據(jù)分析時代。在這之前首先需要弄清楚的問題是究竟分析什么，分析的結(jié)果如何應(yīng)用。要以目標為導(dǎo)向，而不是以工具為導(dǎo)向。

數(shù)據(jù)化管理應(yīng)該是一種管理方法，而不僅僅只是一個分析的動作，它的目的是為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識，提升營運水平，重點在于應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析再好、BI工具再好，如果不能幫助管理也沒有意義。

所以，好的BI產(chǎn)品應(yīng)該是技術(shù)和業(yè)務(wù)的完美結(jié)合，想讓你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果有價值必須有產(chǎn)品經(jīng)理這種思維，也就是提高數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化程度，將分析結(jié)果運用到生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)中去。

3.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用因小而美

在傳統(tǒng)企業(yè)中普遍存在組織機構(gòu)大、經(jīng)營范圍廣、管理層級多、業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜等情況，而對于集團化的企業(yè)更存在復(fù)雜的控股關(guān)系等問題。在傳統(tǒng)企業(yè)全方位開展數(shù)據(jù)分析工作非常困難，需要根據(jù)某一階段所面臨的經(jīng)營管理問題有效識別出核心的數(shù)據(jù)分析需求，而沒有重點的數(shù)據(jù)分析既不現(xiàn)實也沒有效果。

“小”不是指數(shù)據(jù)量，而是指應(yīng)用的目標很具體。打個比方來說，對于一個數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，如果目的是判斷兩種決策誰更有效以及兩者差異在哪里，這就是一個很具體的問題；但如果目標是如何讓公司更多贏利，這就是一個空泛的目標。按照小角度切入的想法設(shè)計數(shù)據(jù)應(yīng)用，就可以做得具體而快速，而且可以避免因源數(shù)據(jù)的變化而導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失的問題。

3.3 注重企業(yè)數(shù)據(jù)管理體系的建設(shè)

企業(yè)的數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)是一項系統(tǒng)工程，不可一蹴而就，建設(shè)過程中也需遵循如下相關(guān)原則：

數(shù)據(jù)管理是一項長期的工作，應(yīng)該立足長遠做整體規(guī)劃，結(jié)合實際情況分布實施。

在數(shù)據(jù)管理各階段的管控目標應(yīng)該結(jié)合本階段的實際需要，合理安排資源，體現(xiàn)其實用價值，避免盲目地求大求全。

數(shù)據(jù)管理平臺建設(shè)完成并不代表整個體系就建好了，還需成立相應(yīng)的組織機構(gòu)，圍繞管控目標來制定相關(guān)流程、規(guī)范、制度，將管控工作落到實處并通過平臺運轉(zhuǎn)起來。

管控體系是不斷演變優(yōu)化的，在各種制度流程形成后應(yīng)該有個適應(yīng)期，在執(zhí)行過程中逐漸積累經(jīng)驗、總結(jié)教訓(xùn)，再反饋調(diào)整。

總之，如何在企業(yè)的管理和分析決策中充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析與管理的價值是一門管理和商業(yè)藝術(shù)，需要被企業(yè)的管理層和業(yè)務(wù)單位重視起來。

參考文獻：

[1]桑文鋒.數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計：數(shù)據(jù)處理流程、分析方法和實戰(zhàn)案例[Z].

[2]車品覺.用數(shù)據(jù)，更要養(yǎng)數(shù)據(jù)[Z].大數(shù)據(jù)文摘.endprint