中國(guó)是數(shù)據(jù)礦藏量巨大的國(guó)家，有超過(guò)6億的互聯(lián)網(wǎng)人口，如何用好中國(guó)的大數(shù)據(jù)資源，對(duì)中國(guó)的“互聯(lián)網(wǎng)+”、工業(yè)4.0的發(fā)展和企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)意義重大。在IBM大中華區(qū)首席執(zhí)行總裁錢大群看來(lái)，大數(shù)據(jù)的意義在于分析并轉(zhuǎn)化為洞察。“IBM在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的定位，不是擁有大數(shù)據(jù)，而是分析這些數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為洞察，為你所用。”錢大群說(shuō)。

其實(shí)早在2012年，數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)跨越了其臨界點(diǎn)，越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響。2014年，大數(shù)據(jù)世界發(fā)生了幾項(xiàng)世界各地的業(yè)務(wù)高管都不容忽視的變化，其中最大的變化就是，速度目前已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如今企業(yè)更快速地消費(fèi)數(shù)據(jù)的能力—從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察驅(qū)動(dòng)的行為—已成為通過(guò)分析技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)鍵。

而究竟使用大數(shù)據(jù)做決策的公司是如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建高效企業(yè)的？IBM數(shù)據(jù)專家從戰(zhàn)略與運(yùn)營(yíng)這兩個(gè)層次分別列舉了兩家企業(yè)案例。這其中除了IBM提供的數(shù)據(jù)分析工具外，IBM對(duì)行業(yè)的深入了解和洞察，更多是落地在各行業(yè)分析的模型中。

近年來(lái)，IBM僅在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就投入了超過(guò)250億美元，并從2007年開始，陸續(xù)將市場(chǎng)上幾乎所有的最頂尖的數(shù)據(jù)分析公司納入麾下，其中包括Cognos、SPSS、iLog等。下面兩個(gè)案例就是IBM這些工具改變行業(yè)的例子。

案例1 戰(zhàn)略優(yōu)化B2C產(chǎn)品制造型企業(yè)的物流

這是一家生產(chǎn)制造企業(yè)，產(chǎn)品直接面向終端消費(fèi)者，全國(guó)有多家分公司和工廠，物流的需求量很大。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，他們遇到一個(gè)挑戰(zhàn)：各個(gè)分公司發(fā)展不平衡，影響物流戰(zhàn)略規(guī)劃。因?yàn)閺膽?zhàn)略層面看這件事情，物流規(guī)劃涉及生產(chǎn)、存儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)戎T多問(wèn)題，投資巨大。因此，他們需要考慮分公司的開和關(guān)、工廠產(chǎn)能的調(diào)配、物流系統(tǒng)的分布優(yōu)化以節(jié)約成本——也同時(shí)考慮到碳排放、倉(cāng)儲(chǔ)空間的面積等等核心問(wèn)題。以前他們的做法只能做到：看到哪些地方生意好，就到那里建分公司、工廠。就好像零售客戶，發(fā)現(xiàn)哪里有商機(jī)就去哪里開門店，但通過(guò)門店消庫(kù)存是不可能的。這家公司之前開分公司、建工廠的行為也是同理。這樣雖然會(huì)讓雪球越滾越大，但公司效能未必越來(lái)越高。現(xiàn)在，通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以合理調(diào)配資源，舉例來(lái)說(shuō)，比如以前上海地區(qū)的貨物都是從浙江一些工廠生產(chǎn)和調(diào)配的，但通過(guò)數(shù)據(jù)分析，看到有些山東的工廠子產(chǎn)能過(guò)剩，如果給上海地區(qū)供應(yīng)貨物的話，物流成本幾乎和浙江的一樣，那么，就可以合理安排山東廠的產(chǎn)能。當(dāng)然，這是如果單從一個(gè)點(diǎn)來(lái)看，企業(yè)管理者可以看見并決策，但如果從全國(guó)的網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，人工分析和決策幾乎不現(xiàn)實(shí)，大數(shù)據(jù)分析就派上用場(chǎng)了。

IBM先通過(guò)其過(guò)往的生產(chǎn)、銷售、物流等數(shù)據(jù)看其需求，同時(shí)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行聚類，結(jié)合每個(gè)城市的GDP數(shù)字、購(gòu)買力趨勢(shì)等數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的需求變化，并基于此來(lái)做優(yōu)化資源的配置。道理上，為了滿足某地的需求——比如上午下單、下午就收貨是最好的體驗(yàn)，就在客戶周圍建倉(cāng)庫(kù)，以達(dá)成時(shí)效。但這并不經(jīng)濟(jì)，成本會(huì)非常高。因此，對(duì)管理者來(lái)說(shuō)，需要把內(nèi)部資源重新合并。就可以用iLOG工具來(lái)分析在需求發(fā)生變化之后，哪里設(shè)一個(gè)分公司、工廠、倉(cāng)庫(kù)及多大面積是合理的。

這個(gè)分析模型中至少用到四個(gè)維度的數(shù)據(jù)：產(chǎn)品、工廠、倉(cāng)庫(kù)及倉(cāng)庫(kù)級(jí)別、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（包含物流的整個(gè)維度數(shù)據(jù)，比如運(yùn)費(fèi)、運(yùn)輸方式等等）。IBM將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、歸類后，看到工廠在哪里、能做什么、倉(cāng)庫(kù)在哪里、能裝什么、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)是什么形式等等，就能知道運(yùn)營(yíng)成本。選擇客戶需求的一個(gè)變化，就可以通過(guò)一個(gè)模型反過(guò)來(lái)進(jìn)行運(yùn)算，看到更合理的變化、組合方案。

這家企業(yè)借助IBM的經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品、服務(wù)，再結(jié)合自己物流供應(yīng)鏈部門對(duì)自己客戶的理解，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，合理調(diào)整公司生產(chǎn)物流戰(zhàn)略，使公司節(jié)省了5%~15%的成本。而對(duì)這樣體量的公司來(lái)說(shuō)，意味著幾億甚至幾十億元的費(fèi)用。

案例2 內(nèi)衣零售門店運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化管理

通常，一個(gè)零售門店會(huì)從人、貨、場(chǎng)地三個(gè)維度來(lái)分析這個(gè)門店有多少人、賣什么產(chǎn)品、門店場(chǎng)地、位置、產(chǎn)品陳列到底如何，這些直接決定了這個(gè)門店的績(jī)效。當(dāng)前，零售門店雖然受電商的影響，但體驗(yàn)是不可替代的。因此，對(duì)很多有門店的零售商來(lái)說(shuō)，提升門店體驗(yàn)和門店銷售，是最大的挑戰(zhàn)。

IBM服務(wù)的企業(yè)是一家女性內(nèi)衣零售商，其客單價(jià)為50~100元人民幣?？蛻羧簽榇髮W(xué)生和剛畢業(yè)的職場(chǎng)人。大的門店有12個(gè)導(dǎo)購(gòu)，小的門店有5個(gè)導(dǎo)購(gòu)。基于女性顧客買東西的特點(diǎn)——需要導(dǎo)購(gòu)介紹、服務(wù)、講解，看到每個(gè)店里的導(dǎo)購(gòu)對(duì)業(yè)務(wù)非常重要：如果沒(méi)有講明白，顧客可能就不購(gòu)買了，如果過(guò)分熱情，顧客也可能走得更快。這就是提升客戶體驗(yàn)最實(shí)在的問(wèn)題：客戶有需求的時(shí)候又足夠的人來(lái)應(yīng)對(duì)，但又不是被銷售過(guò)分熱情的包圍。同時(shí)，成交量也跟是不是周末時(shí)段有關(guān)。因此，它的挑戰(zhàn)是：門店人員的優(yōu)化配置，直接表現(xiàn)為一個(gè)合理的排班表。其中需要考慮的是公平性、國(guó)家法律法規(guī)（工作時(shí)長(zhǎng)）、加班費(fèi)、請(qǐng)假、時(shí)間段、門店人員的人際關(guān)系等等。

之前的排班表，是店長(zhǎng)和副店長(zhǎng)每周花去兩個(gè)小時(shí)手工排，做得不準(zhǔn)還很耗時(shí)，臨時(shí)有人請(qǐng)假就需要重新調(diào)整。其實(shí)每個(gè)店長(zhǎng)、副店長(zhǎng)都是非常有經(jīng)驗(yàn)的銷售，如果他們花了時(shí)間在排班上，做銷售和管理的時(shí)間就沒(méi)有了。IBM曾經(jīng)給這筆“花費(fèi)”算了算賬：這家企業(yè)全國(guó)門店省下來(lái)店長(zhǎng)、副店長(zhǎng)手工排店員工作表的時(shí)間，能為企業(yè)多帶來(lái)800萬(wàn)的收入。反之，就是過(guò)去的每周兩小時(shí)排班時(shí)間，一年算下來(lái)，讓這家企業(yè)少收入800萬(wàn)元。綜合上述計(jì)算維度和過(guò)往門店銷售數(shù)據(jù)，IBM工具算出了一個(gè)合理的排班表，提升了門店的綜合管理和運(yùn)營(yíng)能效。