在大數據時代，企業面臨的最大挑戰是思維的變革。在大數據時代，企業未來的一個重要方向是利用大數據來推動企業戰略轉型。
大數據開啟了一次重大的時代轉型，企業需要把握大數據時代的機遇。大數據給企業業務帶來顛覆性的影響，大數據將推進企業用正確的標準進行管理，并必然引發組織變革。
在大數據時代，企業面臨的最大挑戰是思維的變革。
在大數據時代，企業未來的一個重要方向是利用大數據來推動轉型。
一、大數據時代給企業帶來的影響
大數據時代的價值創造邏輯
大數據通過什么路徑影響企業的價值創造過程?主要通過4條路徑驅動：
驅動因素1：獲取結構化數據。
通過獲取更多詳細的事務性數據，主要是企業內部運營管理數據如銷售數據、客戶服務記錄、倉儲物流數據、財務報表數據等，通過分析支持企業更精細的決策。
驅動因素2：獲取非結構化數據。
通過獲取多樣化的企業內部數據和外部非結構化數據，如社交媒體、終端應用、物聯網生成的數據等，企業可以利用非結構化數據和詳細的事務性數據，從更多維度挖掘關于市場、客戶、產品和運營的洞見，以支持企業做出更完整、更準確的決策。
驅動因素3：獲取實時數據。
通過獲取實時(低延遲性)數據，可以縮短從機遇出現到分析、決策之間的時間，這意味著很多領域游戲規則的改變，它將帶來新的業務機會，它將支持企業更頻繁、更及時的決策。
驅動因素4：預測性分析。
傳統的分析主要是回顧式，企業行動受限;而在大數據時代，將預測性分析融入關鍵業務流程，將帶來巨大的商業潛能，將使企業決策更具行動性。
大數據對企業運營管理的影響
1、大數據給業務帶來顛覆性的影響。
大數據能夠使企業回答之前很多無法回答的問題，比如“誰是我最有價值的客戶?”、“什么是我最重要的產品?”、“什么是我最成功的營銷活動?”等等。
過去幾十年來，領先企業為實現業務差異化、獲取競爭性優勢而不斷探索和應用新的信息技術;
但這些看似“簡單”的問題，你越思索就會感到越復雜。
以最有價值客戶為例，是指高收入客戶、最贏利客戶還是指最具影響力客戶?大數據能給這些問題提供準確的答案。
2、大數據將推進企業用正確的標準進行管理。
管理的特征是規范與激勵，其前提是以人為本。傳統的企業管理由于受限于數據源與分析技術，使其既不能充分體現人性化，也很難搜尋到能夠精準預測業績的正確指標。但在大數據時代，通過獲取新的數據源，采用新的分析方法，能夠挖掘出可精準衡量業績的正角指標。
在《魔球》這本書中，就記錄了奧克蘭運動家隊和它的總經理比恩如何運用大數據為球隊建立競爭性優勢的案例。
3、大數據的一個更重要的影響是，為有效支持大數據帶來的機遇而有必要對組織進行變革。
數據科學與商業智能扮演著不同的角色，需要不同的技能和方法。
商業智能具有典型的回顧性，用后視鏡看待業務，主要關注發生了什么和為什么發生。
數據科學則具有典型的前瞻性，用擋風玻璃式視角看待業務，重點預測將要發生什么和挖掘深埋在地下的“金磚”。
數據科學和商業智能有一定的互補性，但二者因為承擔不同的角色，組織在新的機遇面前，需要引進、培育好大數據專業人才。
大數據時代企業決策面臨的挑戰
在大數據時代，企業面臨的最大挑戰是思維變革。我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己“發聲”。
傳統的企業決策常常陷入分析的泥沼：“我們在哪里?”“我們是如何做的?”“這為什么會發生?”等等。
但在大數據時代，企業不必展示無休止的報告和圖表，可以用預測性分析推翻傳統的分析過程。這意味著企業決策可以直接跳過分析的泥沼，告訴執行人員“接下來應該做什么?”。
我們可以預見，在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。谷歌公司運用算法就占據了廣告世界，但它對廣告的歷史和文化并不很了解，它只是能更好的挖掘和更好的分析，這就夠了。
二、大數據時代的企業戰略轉型方案
評估企業目前大數據利用狀況
大數據是當前熱點話題。很多人關心，大數據能帶我們走多遠?最后的終點會是怎樣的?我們對大數據的利用狀況如何?你可以用企業大數據業務模型來衡量企業現在所處的位置，也能了解大數據帶來的機遇能推動企業走多遠。
企業對大數據的利用狀況，可劃分五個階段：業務監督，業務洞見，業務優化，數據貨幣化和業務轉型。
在業務監督階段，企業利用商業智能和傳統數據倉庫來監督或呈現目前的經營績效。
業務洞見是在業務監督基礎上，企業綜合運用新的非結構化數據和預測性分析方法，挖掘掩藏在具體數據下的“金礦”，并提出針對性的可行建議。
業務優化是指企業用嵌入式分析自動優化業務流程，比如基于正在進行營銷的活動業績，制訂營銷費用分配方案。
在數據貨幣階段，企業針對目標客戶需求，在評估現有數據資產基礎上，利用大數據開發解決方案，以獲取新的贏利機會。
業務轉型對有些企業來說是終極目標，它是企業利用大數據獲得對市場、客戶、業務和運營的深度洞見來轉變業務模式，為新的市場提供新的服務。
開發大數據時代企業戰略轉型方案
大數據時代企業戰略轉型方案，不同行業有其不同特征。這里僅提供一個通用性的框架：它包括企業戰略，業務計劃，結果和關鍵成功因素，任務和數據源五大模塊。
以某企業客戶忠誠度案例為例，該企業戰略是提高客戶忠誠度，以促使更多可贏利的客戶有參與項目。與企業戰略相關的業務計劃包括：增加會員;加強用戶參與。
為保障業務計劃順利執行，明確結果與關鍵成功因素。
需要的結果是密切了解客戶的生活模式和行為;根據對客戶的了解采取行動，創造需求。
相關的關鍵成功因素包括通過與客戶的交流和以客戶為中心的產品和服務，優化零售點或與客戶接觸的環節，獲取并利用額外的會員和家庭信息等等。
在任務模塊，進一步細化了業務計劃，比如通過在線調查和線下調查收集更全面的客戶資料。數據源包括客戶數據、事務數據、聯系數據和市場數據等。
構建適應大數據的平臺架構
在過去幾十年，企業的數據架構是建立在以OLTP(聯機交易處理)為主的關系數據庫技術上的。這套架構在處理低TB級結構型數據時是適用的;但傳統的商業智能工具并不智能，缺乏預測性分析和數據挖掘功能，在實時性方面遠遠不能滿足現代大型企業的需求。因此，新一代的數據管理和分析功能應運而生：ApacheHadoop。
根據筆者了解，ApacheHadoop是一個開源軟件框架，支持數據密集型、本地分布、本地平行的應用程序。對很多人來說，Hadoop幾乎是大數據的同義詞。目前，Hadoop已成了大數據平臺技術的事實標準。
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