大数据驱动的企业决策新趋势
大数据驱动的企业决策新趋势
在数字化转型浪潮中，大数据已成为企业提升竞争力的关键。据IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB，其中企业数据占比将超过80%。面对如此庞大的数据规模，如何有效利用大数据进行科学决策，已成为企业制胜未来的关键。
大数据在企业决策中的应用场景
制造业：通过大数据技术分析制造业大数据，可以为企业提供制造过程中的实时反馈和更深入的洞察，指导企业进行生产和管理决策。可以通过制造业大数据对设备运行数据进行监测和分析，预测设备故障，并在设备出现故障之前进行预防性维护，提高设备的使用效率和寿命；另外，制造业企业还可以利用制造业大数据进行供应链管理和优化，从而降低成本和提高效率；此外，制造业大数据还可以用于产品质量控制和产品设计改进，提高产品质量和客户满意度，促进企业可持续发展。
零售业：零售商可以使用大数据分析消费者行为、购买趋势和偏好，以帮助他们预测下一个大卖点和优化库存。例如，亚马逊通过分析用户历史购买记录和浏览行为，实现精准的产品推荐，显著提升了销售转化率。
医疗保健行业：大数据可以用于识别患者的疾病风险，改进诊断和治疗方案，并帮助医疗机构进行资源分配。例如，IBM Watson通过分析海量医疗数据，为医生提供个性化的治疗建议。
大数据技术的最新发展趋势
开源模式主导技术创新：大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
多层多样竞争态势：在数据采集领域，互联网企业根据自身的优势展开激烈的竞争。大数据数据源主要来源于三个方向：互联网数据、政府数据和企业数据，由于后两类数据的采集主体一般不变，市场相对稳定，而对于互联网数据，全球各大互联网企业已经认识到数据的价值，将在数据获取入口等方面展开激烈的竞争，小型企业在该领域很难有所作为。如我国百度、腾讯、阿里分别重点掌握着搜索、社交和电商数据。
数据安全保障能力提升：健全的数据分级制度为数据开放提供保障。当前大数据应用主要集中在互联网领域和政府治理两个方面。对于互联网数据，其中包含着大量的个人用户数据。
大数据决策面临的挑战
数据管理落地实施滞后：调查显示，98.6%的企业觉得数据管理工作值得投入，其中77%的企业坚信数据管理很重要，并认为数据管理是一个长期的过程且会为企业带来价值。然而，仅32.4%的企业开展了数据管理相关工作，接近半数的企业尚未规划专门的人力投入。
集中化带来的安全风险：随着传感器的大量使用，以及云计算、大数据等新兴技术带来的数据汇集，工业数据和应用呈现快速增长趋势，企业数据的存储和管理面临新的挑战。工业企业在选择本地化部署工业互联网平台或是云服务商进行数据和业务的托管时，首要考虑的因素是成本和安全。据2018年的统计数据显示：减少基础设施投资和满足资源快速扩展需求是企业选择公有云的重要原因，但最大顾虑仍是公有云的安全性；超过50%的企业会出于安全性和可控性选择私有云。工业企业对于安全性尤其重视，特别是在看待数据上云问题时，仍保持谨慎的态度。
数据流通需求旺盛但阻力很大：工业互联网的价值体现在数据跨领域、跨行业共享。随着数据应用需求和大数据技术的发展，工业企业对于数据合作的需求大量增加。调查显示，超过半数的企业表示需要使用外部数据或对外提供数据。数据流通需求的增长会带来很多问题和挑战，比如数据质量、数据定价和数据流通合规性等。在实地走访中，大量企业表示由于没有明确的法律法规保障以及成熟的技术解决方案支撑，对于企业间数据合作存在很大的顾虑。
数据基础薄弱：数据管理的概念伴随着20世纪80年代数据库技术在各个行业的应用而诞生，目的是为了更有效地对计算机系统中的数据进行存储和访问。数据管理在发展演进的过程中，形成了包括数据质量、数据安全、数据标准、数据互操作、数据共享与流通在内的多项核心管理职能，通过体系化的方式实现数据的可用、好用，从而更好地发挥数据的价值。2000年以来，银行、电信等信息化程度较高的行业，面临越来越庞大和复杂的数据资产，开始建设数据仓库，并逐渐建立起专业化的数据管理体系，较好地支撑了日益增长的经营分析与决策支撑需求。
未来展望
尽管面临诸多挑战，但大数据驱动的企业决策已成为不可逆转的趋势。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，企业需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，推动数据共享与流通，以充分释放数据价值。同时，企业还应培养数据驱动的文化，让数据思维渗透到每一个决策环节，真正实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。