数据的崛起–数据作为组织的战略资源
了解数据作为公司战略要素的使用和价值
数据是新的石油 “这句话在每个组织和各个行业中流传。数据的价值已经成为许多C级管理人员和高级经理的焦点,从那时起,公司开始尽可能多地收集数据。然而,这不仅是收集和构建数据,而且是可视化和解释数据以支持基于事实的决策。
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作为价值创造者的数据科学
数据已经成为组织的一个基本战略要素。在不久的将来,除非一个组织完全或至少部分地以数据为导向,否则它实际上不可能开展业务。战略步骤是将数据作为一个关键的商业战略,而不是作为一个纯粹的技术问题。采用这种方法的组织提供了证明,它是有效的,是非常成功的,而且往往非常有利可图。
数据科学有可能创造价值、新的收入来源和竞争优势,这一点不再有任何疑问。毕竟,任何设法从其数据中提取价值并通过数据分析改善其业绩的公司都将是唯一能够获得这一特定信息的公司。因此,它将保持对竞争对手的优势,即使他们复制其产品或雇用其员工。
数据的力量,在商业世界中的挥洒,证明了这不仅仅是一种技术能力。
相反,它是管理议程上的一个基本问题,影响到公司生活的多个方面。原因很简单:数据科学可以以各种方式增加价值,特别是在三个关键领域。
1. 提高运营绩效
首先,数据可以帮助提高运营绩效,让公司事半功倍。有了数据,你可以通过合理安排成本,从现有的资源中提取最大的价值,从而变得更加高效。
2. 额外的收入来源
其次,数据可以被用来创造额外的收入来源。许多公司已经在数据分析的基础上创造了新的产品,或者通过向第三方出售数据来实现货币化。
3. 获得竞争优势
第三,如上所述,如果一个公司有能力在数据科学方面充分投入时间、精力和资源,它可以通过实施机器学习算法获得额外的竞争优势,这些算法在从数据中学习时变得越来越高效。
业务效率
提高运营效率有两种可能的方法:降低成本或增加公司核心业务的收入。
在人力资源领域,分析可以预测有价值的专业人员何时会辞职–这个问题通常在为时已晚时才会被发现。由于公司的主要人力资源开支正是来自于这种情况,因此,在员工达到崩溃点之前预测辞职并提出解决方案的能力将带来更大的效率。
营销领域也存在类似的情况,主要困难之一是确定最佳的营销组合以提高投资效率。可以利用数据科学找到最佳组合,并根据外部条件对其进行修改。这样的方法可以增加公司的销售量,同时控制住营销部门的预算。
另一个很好的例子是UPS公司。这家航运公司利用数据科学和先进的地理算法来优化其送货路线并进行预测性的车队维护。与其等待车辆出现故障,然后进行计划外的维修工作,UPS使用算法来预测事故发生的可能性。因此,该公司能够在淡季时安排车队维修。
业务转型
一个公司的数据科学之旅从监测开始。一旦它迈出了这一步,它就有能力提取知识,然后将其纳入其业务中。最先进的公司最终会转变其整个业务,以维持基于数据的竞争优势。
产品推荐是数据科学发展的另一个步骤。这种方法并没有为核心业务创造更多的价值,但它确实允许组织在现有数据的基础上提供不同的产品–数据产品。这是采用数据科学的最后一个前沿阵地,它意味着业务转型的新阶段。
通用电气的航空部门提供了另一个很好的例子。在20世纪80年代初,该部门只专注于销售发动机,它与客户的关系仅止于此。通过在其发动机上安装传感器,通用电气能够收集数据,并从与客户的交易关系转向基于服务水平协议的合同关系。由于通用电气知道材料损坏或工作不正确的可能性,以及与此类事件相关的成本,项目的销售成为与客户分担风险的一种方式,从而降低了所有权的总成本。此外,GE和客户之间的信息不对称使供应商在谈判中处于更有利的地位。
另一个例子是电信公司Telefónica,法律要求该公司将智能设备提供的所有信息和数据储存五年之久。遵守这一要求需要支付与核心业务有内在联系的费用。然而,最终,西班牙电信公司认识到了所收集信息的价值,这促使它成立了一家名为 “智能步骤 “的公司。最初的结构性成本最终成为一项全新的业务。
因此,现在的趋势是收集、结构化、标准化和转化数据,选择最合适的模型,最重要的是设计可视化,以促进更有效和有价值的决策。
那么,你打算什么时候开始转变你的业务并采用数据战略?
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