業務人員的革命:從大數據經營是一台「戲」開始

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最近在寫公司的智慧經營大數據支撐思路,就借題發揮,與大家分享一些想法。

大數據經營好比一台戲,IT人員是搭台的,業務人員是唱戲的,客戶是來聽戲的,大家各司其職。

傳統BI時代,IT想出了點子,做出了簡陋的台子,但更多的是自己在唱,業務人員抿嘴一笑,IT人員蹩腳的戲,沒有多少客戶願意來聽。

大數據來了,似乎看到了希望,但要做到諸神歸位,不是那麼容易。

大數據是趨勢,不可逆,但正如幾次產業革命一樣,從開始到普及橫跨幾十年,沒有多少企業能享受到紅利。

大數據屬於企業的頂層設計,老大看不到,或是過於務實,或是偽迎合者,其實也很難做成,無論員工擁有多大的雄心,在這個企業搞大數據也沒有前途。

如果所在的企業滿足了以上,那恭喜了,算是拉開了大數據這出戲的台幕,但更難的卻在後面。

大數據既是數據、也是IT,更是業務,其有IT的氣質,但卻有強烈的業務基因,搭台唱戲或許是傳統企業成功進行大數據經營的一種有效模式,其強調業務人員的主角身份,一定程度上講,對於業務人員的挑戰超過IT人員。

筆者寫過一篇文章《大數據絕對不是IT的狂歡》,強調了業務的重要性,其實有一句話沒說,就是大數據要求革業務人員自己的命。

為什麼?

諸如機器學習在大數據時代的重要性不言而喻了,3-4年前如果你問我數據挖掘的價值,可能我會笑一笑,在這個企業很難,但現在一切都變了。

「大數據+人工智能」雙劍合璧,機器學習從BI時代走出來,換發出新生,也對業務人員提出了挑戰,你們準備好了嗎?

「要理解一個行業的數據,首先要有一定的業務積淀,這樣做成的數據模型才可能有效」,數據挖掘中業務理解和數據準備占據70%以上時間,外來和尚無法念好經,精通業務的人員已經是半個專業數據挖掘師了」。

「大數據建模的創新性、不確定性非常強,需要快速迭代,在整個項目開發期間,業務人員需要全程參與,數據模型往往在反復探索試用中才逐步逼近實用」。

」當前提供成熟的算法工具已經非常很多,比如SAS/SPSS/R/Python/SPARK/TensorFlow等都可以,對於企業來說會用即可,大多數情況下無需研究專門的算法,這實際降低了門檻」。

現在很多業務部門的人,看到成立了大數據部門,總還認為這又是一個IT需求接收部門,是個資源部門,我只要提個需求,它們自然要滿足我。

這是角色的錯位。

如果傳統企業要在大數據上真要有所建樹,必須改變基因,倡導」搭台唱戲」,大數據經營不是傳統的IT部門支撐模式的延續,涉及整個公司組織架構、經營機制的改變,如果企業體積太大,也要順勢而為。

我們看到大數據平台建設期,一邊是IT部門忙的熱火朝天,另一邊是業務部門在旁看戲,認為這個東西雖很新穎,但炒作概念多,實際沒什麼價值,當然這種認識無可厚非,事實上,很多企業在大數據平台建設期都面臨強大的阻力,認為大數據是大忽悠的甚囂塵上,業務人員在建設期間不來阻攔其實很好了。

在沒有看到明顯利益的情況下,投資大數據對於企業是一種賭博,但創新業務的賭博是常態,有點家底的時候,不做些投資,難道等著錢爛掉嗎?不要與趨勢為敵。

當前很多企業的大數據平台在日漸完善,主管們卻憂心忡忡,因為沒看到顯著的效益,這出戲該如何繼續唱?

業務人員這個真正的主角該出場了,這是大多問題的症結。

搭台唱戲的本質是IT提供應用開發環境、工具和數據資源,由企業各業務單位在平台上自主完成建模和應用,滿足自身的需求。

無論從哪個方面講,調動業務人員主動性,通過自身技能的提升,由淺入深掌握數據挖掘和分析的技能,是大多企業大數據平台能發揮出價值最有效的手段,甚至是唯一的手段。

不要奢望IT人員比業務人員更了解自己的主營業務,也不要認為成立了大數據部門就是為了滿足傳統業務的需求,BI時代走來的人,會知道這個方式屬於扯淡,本質沒改變,結局不會變。

大數據IT人員的使命,是建設好大數據平台,搭建好PaaS環境,讓業務人員能在這個戲台上唱好戲,吸引到更多的看戲者,從而最終盈利。

當然,對於誰都不懂的創新業務,比如對外大數據價值變現,IT人員可以往前走一步,事實上,轉型的IT人員,可能比傳統業務人員更適合做大數據對外變現,因為懂數據和技術,沒有包袱,輕裝上陣,這是時代賦予IT人員新的機會。

很多企業搞大數據,由於安全問題和效益問題,開始斬斷對外變現這條路,事實上,對外變現在相當長的時間內,是賺不了錢的,但卻是傳統企業將觸角延伸到大數據行業前沿,理解大數據這個產業,嘗試新事物的一次機會,靠主管,靠匯報,靠讀書,根本無法理解這個產業,實踐才是理解事物本質的唯一辦法。

我能說以前搞BI的時候自己根本不知道SVD用來幹嘛這種醜事嗎?一旦對外變現,我卻知道了其現實的價值,我才會去深入研究它。

傳統企業是井底之蛙,我們必須出去看一看。

更重要的一點是,傳統企業搞對外變現,是培養和挽留人才的機會,我們靠情懷,靠有限的薪資是留不住人的,我們唯有能給的是一個成長機會,最近寧宇辭職提到了在傳統企業裡自己的迷惘,談到了自己可能擋住了人家成長的機會,道理是相通的,人才要能留下,能抵擋住誘惑,企業需要給他一個信服的理由。

回到業務人員,他說,我根本不會唱這出新戲,因為我不懂啊,我也沒更多時間啊,怎麼解決?

那天在《得到》偶然聽到了某位數據大咖提到的大數據組織架構問題,我覺得有道理,大數據平台部門顯然必須是集中的,因為平台和數據要歸集和整合,沒什麼好說。

但各個業務部門應該設置專門的從事本專業大數據分析的崗位人員,大數據平台要合,業務卻要散,這既能發揮數據集中的優勢,也能發揮各專業人員的優勢,平台戰略都這麼提,但大數據經營很少這麼想。

很多企業大數據提的很多,但卻沒有一個做大數據分析的業務人員,所謂的經營分析師,搗鼓的是有限的數據和報表,常規動作做的的確很到位,但專題分析乏善可陳,因為分析來分析去就那麼點東西,也基本不會用什麼挖掘工具,EXCEL、PPT走遍天下,寫出來務必過程讓主管看懂,務必是基本完美的,沒法解釋過程的結論不能提,相關性也是沒法交代的,所有的都是傳統分析套路。

並不是否定傳統企業的經營分析師,這個對任何一個企業很重要,但我們除了這些,是否能有更多的人員配置,基於大數據和挖掘工作去做更多創新性、探索性的分析,我們追求的不僅僅是讓主管滿意,更要超越主管的框架,給予他更多的啟示。

如果企業給予更多的大數據業務人員配置,我想企業會更有生氣,與IT部門的配合將更上一個台階,這是雙贏的事情,當前很多企業對於大數據的引進人才更多是往IT部門靠,事實上,業務部門也需要,這是個值得關注的問題。

最後,如何讓現有業務人員具備大數據技能呢?

平台及架構領先一點很容易被超越,但經營卻更是練內功的事情,沒有人能抄襲,因為各個企業不同,只能靠自己走出來。

沒人知道這種模式是否會成功,但業務人員的確需要突破自己,掌握一點大數據技能,就能改變很多,這是毋容置疑的,我們一些地市,不少業務人員已經開始轉型做大數據,是很好的苗頭。

未來,業務和技術的邊界會逐步模糊,這個趨勢會先從生產一線開始,因為最先進的生產力總是誕生在競爭最激烈的地方。

星星之火是否能夠燎原,我們拭目以待。

業務人員,這台戲的主角,你準備好了嗎? IT人員,你的戲台真的夠好用嗎?

這是兩個核心問題。

End.

作者:傅一平 (中國統計網特邀認證作者)

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