相比國外企業(yè)，中國企業(yè)在轉(zhuǎn)型時面臨更多的是挑戰(zhàn)：一方面，長期以來“數(shù)量模式”主導企業(yè)發(fā)展，許多企業(yè)的盈利能力、競爭力依然脆弱，粗放的企業(yè)管理與經(jīng)營方式，在競爭加劇、市場充滿不確定性的背景下，矛盾進一步暴露。另一方面，中國企業(yè)對用戶需求變化普遍缺乏精準的了解。根據(jù)IBM 針對全球CMO所做的調(diào)查顯示，中國CMO在應對數(shù)據(jù)爆炸等5項變革因素時，準備不足。

同時，中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型對企業(yè)加速轉(zhuǎn)型的需求進一步加劇。市場正進入新的洗牌期，跨行業(yè)整合、異業(yè)整合加劇，許多中國企業(yè)積累起來的優(yōu)勢正變得非常脆弱。

新經(jīng)濟格局下企業(yè)的競爭力來自哪里？IBM最近一次發(fā)布的《全球CEO調(diào)查報告》顯示：互聯(lián)經(jīng)濟下，企業(yè)的競爭力提升的核心在于成為真正“以客戶為中心的全整合企業(yè)”。

建立以客戶為中心的內(nèi)部整合企業(yè)的關鍵是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)如同一種自然資源應當成為建立企業(yè)領導力、競爭力和影響力的抓手。

外功：以客戶為中心

在過去，大多數(shù)企業(yè)難以從互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟中獲取有價值的客戶洞察，其中一大原因在于，當客戶期待被當作單獨個體對待時，企業(yè)仍然把重點放在了解整個市場上，而非個體客戶。在IBM的CMO調(diào)研中，至少70%的中國CMO仍然依賴傳統(tǒng)信息來源（如市場調(diào)研）制定戰(zhàn)略決策，50%以上的CMO還依賴銷售、營銷等活動分析而不是第一手材料。

新的數(shù)據(jù)分析工具已經(jīng)為企業(yè)充分挖掘消費者需求、貼近用戶情感提供了這樣的能力，運用這些工具，能給企業(yè)精準洞察客戶，創(chuàng)造新的商業(yè)機會。全球第二大食品公司卡夫公司澳洲分公司，透過大數(shù)據(jù)分析工具對10億條社交網(wǎng)站帖子、50萬條論壇討論內(nèi)容進行抓取分析，發(fā)現(xiàn)大家對于維吉醬討論的焦點不是口味和包裝而是涂抹在烤面包以外的各種吃法。調(diào)查人員最終分析出消費者購買的三個關注點：健康、素食主義和食品安全，并發(fā)現(xiàn)葉酸對孕婦尤其重要。于是卡夫針對這些信息進行營銷，打開了孕婦消費者市場，維吉醬銷售額大幅增加，創(chuàng)造了該產(chǎn)品銷售的歷史最高紀錄。

企業(yè)要想在激烈競爭環(huán)境下凸顯其競爭力，捕捉客戶需求要精準到個體，依據(jù)個體需求來提供定制化服務。大數(shù)據(jù)為這樣的個性化服務提供了洞察力和行動力。

一直以來，中國聯(lián)通只能粗略地推算每個月的客戶流失率，而且無法判斷哪些客戶群會流失最多用戶，所以很難鎖定特定用戶群的需求來加強服務。為扭轉(zhuǎn)局面，聯(lián)通與IBM合作，研發(fā)一套客戶流失率分析和營銷管理的平臺。一般來說，電信用戶在退租前都會有跡象，如果能夠掌握蛛絲馬跡就有機會留住客人。比如一個手機用戶的使用習慣是短信為主，在三個月內(nèi)短信發(fā)送次數(shù)減少，他就有可能投向?qū)κ謶驯?，如果能夠發(fā)現(xiàn)他采用的是“每條短信都收費的計費方案”，營銷人員能夠及時、精準地建議他改用短信包月或者網(wǎng)內(nèi)短信免費優(yōu)惠方案，就有可能吸引客戶留下來。通過實施實時通話記錄（CDR）數(shù)據(jù)分析方案，中國聯(lián)通的預測流失率提高了5倍以上，其重慶分公司的續(xù)約率大大提高，2G和3G網(wǎng)絡用戶數(shù)增加6倍。

內(nèi)功：企業(yè)內(nèi)部整合

應該說，準確洞察客戶需求變化，僅僅是企業(yè)擁抱客戶的第一步，如果不能圍繞客戶需求高效地研發(fā)、生產(chǎn)、制造出客戶需求的服務與產(chǎn)品，那么擁抱客戶需求也就成了空話。今天，企業(yè)的競爭力事實上是要落實到企業(yè)能否實現(xiàn)前后端高度整合、能否更高效地配置資源來快速滿足客戶需求上。如果說挖掘客戶需求考驗的是企業(yè)的洞察力，那么服務客戶需求考驗的則是企業(yè)自身的整合能力和優(yōu)化能力，包括商業(yè)模式、業(yè)務流程、組織架構、生產(chǎn)體系、營銷體系等，想獲得價值最大化必須要整合、彈性和高效的運作。

制造業(yè)已經(jīng)成為全球性的產(chǎn)業(yè)，各企業(yè)為節(jié)約成本，在不同地區(qū)進行資源分配已是制造業(yè)運作的常態(tài)，隨著整合的范圍不斷擴大、領域不斷延伸，企業(yè)進行跨國設計、采購、組裝、制造、營銷和服務遠比過去要零碎和復雜。在這樣的背景下，要想進一步提升生產(chǎn)效率、提升競爭力，需要善于利用大數(shù)據(jù)來提升價值鏈的效率。

日本一家著名的照明用具制造商通過收集和分析來自市場和周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)信息，幫助其管理人員提早預知未來可能發(fā)生的問題，及時改善其特定流程，以支持其龐大復雜的業(yè)務。這家制造商總共生產(chǎn)LED燈泡在內(nèi)的2萬多種照明產(chǎn)品，產(chǎn)品家族陣容龐大，生產(chǎn)線流程繁雜，國內(nèi)外的供貨商、業(yè)務伙伴眾多。早些年，這家企業(yè)沒有集中的供應鏈管理機制，從市場需求預測、生產(chǎn)線排程、銷售策略規(guī)劃等，一直都由各業(yè)務部門和區(qū)域分公司獨立執(zhí)行。但近年來，這家企業(yè)發(fā)現(xiàn)這樣的供應鏈管理越來越困難，經(jīng)常出現(xiàn)出貨延誤等各種狀況。

于是，這家日本公司找到IBM，要求建立一套供需管理系統(tǒng)，統(tǒng)籌管理全球的生產(chǎn)線。該系統(tǒng)不僅要整合各個分公司的產(chǎn)銷和財務流程，還要能夠評估影響供需的各項因素，包括市場需求的季節(jié)性波動趨勢、氣候變化以及非預期性的事件等，以模擬出可能對供應鏈帶來的影響，讓管理人員提早預測可能發(fā)生的問題，從而改善某些特定流程。此后，該企業(yè)的準時出貨率提高到98%。

和這家企業(yè)一樣，很多企業(yè)各價值鏈之間越來越緊密互動，各個環(huán)節(jié)充滿著大量不確定性，利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)⑵髽I(yè)的各個環(huán)節(jié)與環(huán)境變數(shù)、上下游變數(shù)等做實時綜合分析，提前預估得出該企業(yè)運營最優(yōu)化模型，將整個生態(tài)鏈整合得更為和諧，實現(xiàn)效率的最大化，同時提升企業(yè)在行業(yè)的領先地位。

大數(shù)據(jù)不僅能優(yōu)化企業(yè)價值鏈帶來效率最大化，更重要的是透過這些數(shù)據(jù)，幫助價值鏈上的各個環(huán)節(jié)進行深度分析、實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新，將價值鏈帶到更高的價值空間。例如，福特?？怂闺妱榆囋隈{駛和停車時產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這些信息對司機有用，使其能夠更好地了解車況，調(diào)整駕駛、及時維修，如果能夠與路況信息整合，還能夠指導駕駛員選擇路線。這些數(shù)據(jù)也傳回福特工程師那里。福特電動車因為大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了新型協(xié)作方式。司機獲得有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息、車輛信息，可以更好地研發(fā)新產(chǎn)品，制定產(chǎn)品改進計劃，維修站、服務站也能夠憑借這些信息提供更快捷的服務，提升客戶滿意度，而電力公司和其他第三方供應商則可以通過分析數(shù)百萬英里的駕駛數(shù)據(jù)，決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網(wǎng)超負荷運轉(zhuǎn)等。

越來越多的企業(yè)和機構意識到，大數(shù)據(jù)蘊含著巨大的能量，不僅能夠提升企業(yè)運作的效率，更可以藉由數(shù)據(jù)重新思考商業(yè)社會的需求與自身業(yè)務模式的轉(zhuǎn)型，快速重構新的價值鏈，建立新的行業(yè)領導能力，提升企業(yè)影響力。在過去那些門檻高難以進入的行業(yè)，擁有了數(shù)據(jù)或者通過整合數(shù)據(jù)，就有可能推動行業(yè)重新洗牌。

中國有很多這樣的企業(yè)，充分利用大數(shù)據(jù)開拓了新的市場疆域，找到了新的藍海。阿里巴巴就是一個成功的例子。阿里巴巴利用大數(shù)據(jù)正在從電子商務公司轉(zhuǎn)型成為金融公司、數(shù)據(jù)服務公司和平臺公司。阿里巴巴的轉(zhuǎn)型對金融業(yè)、物流業(yè)、電子商務業(yè)、制造業(yè)、零售業(yè)等都將帶來巨大的影響。因為阿里巴巴的進入，這些行業(yè)的游戲規(guī)則已經(jīng)發(fā)生改變。而阿里巴巴則通過對大數(shù)據(jù)的充分利用，建立起了它在行業(yè)里的領導地位。

胡世忠是IBM全球副總裁兼IBM軟件集團大中華區(qū)總經(jīng)理，最新編著出版《云端時代的殺手級應用——大數(shù)據(jù)分析》一書。該書以科普的視角描述了大數(shù)據(jù)時代背景和重要性、闡釋了大數(shù)據(jù)分析的原理和應用，深度解讀了IBM在全球零售、醫(yī)療、政府、能源、電信、金融、制造和娛樂幾大行業(yè)的大數(shù)據(jù)實踐，其中也包含數(shù)個中國市場的實踐案例。該書具有普遍的參考性和指導性，適合所有對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣的技術人員、管理人員、咨詢?nèi)藛T、企業(yè)決策者及相關行業(yè)人員閱讀。