ZD至顶网CIO与应用频道 08月01日 北京消息： 企业管理中对于数据的应用历史悠久，如6sigma管理、精益管理等很早就提出基于量化管理的要求，而经营分析、报表体系和BI等在很多企业也有了广泛应用。那么，目前我们谈到的大数据应用，有哪些特征？与传统数据分析相比，有哪些变与不变？
AMT长期致力于企业的“管理+IT”前沿研究和咨询实践，帮助企业实现信息技术与业务管理的深度融合与创新。“数据”作为信息技术的重要组成要素，AMT咨询服务中涉及数据管理的业务演进可以分为三个阶段：
图 AMT数据管理咨询服务的演进
第一阶段：从2002年开始，AMT帮助企业实施信息化战略规划时，在数据架构层面，开展数据标准化的咨询服务，帮助企业形成标准化主数据结构、数据字典，规范数据质量，实现跨系统的数据集成和流程集成，有效沉淀企业数据资产。
第二阶段：2006年AMT进一步提出经营分析五步法，解决企业虽然ERP有很多报表数据，但是依然不能有效支持管理分析决策的问题。第一步，从企业的业务决策场景出发，明确企业不同管理层的经营分析结构以及需要关注哪些经营指标；第二步，基于分析指标和分析结构要求，构建分析报告，设计分析报表，明确数据要求；第三步，确定数据源及采集策略，是手工输入还是从哪些IT系统获取，或者系统+手工加工组合模式；第四步，确定经营分析如何和企业的运营流程与会议体系相结合，通过经营分析切实推进企业的决策改进。第五步，建立经营分析长效机制，让企业形成稳定的经营分析运作机制，培养用数字决策的文化。（详见AMT2010年出版的图书《用数据决策——构建企业经营分析体系》）
第三阶段：2012开始，AMT协助客户进行基于大数据的应用创新。如AMT和伙伴安客诚一起帮助海尔实现基于大数据的用户交互及精准营销；帮助鲜易等多个传统企业实现产业平台化转型，大数据作为产业平台化最重要的基础能力；帮助某烟草集团、某海关等进行大数据规划和实施路径设计等。结合案例实践，逐步形成AMT大数据咨询服务体系。
与传统的经营分析体系相比，AMT认为大数据应用有以下几个新的特征：
1、传统BI与经营分析以内部数据为主，尤其是ERP、CRM等核心业务系统中的交易数据为主体；而大数据应用更强调内外部数据跨界融合，数据的范围更多包括用户的行为数据、社交媒体数据，以及海量的物联网传感器采集的数据。
2、传统BI与经营分析以管理决策支持为主，将管理经验和事务规律转换为静态的数据分析模型和分析报表；而大数据通过机器算法进行模型动态管理，实现实时趋势洞察与预测，并可深度嵌入业务流程，实现对业务流程的实时干预。
3、传统经营分析更关注对于目标偏差的分析，以推进决策和改进行动；而大数据应用强调通过洞察获取未知经验，未知经验用于推动业务更准，更快，成本更低，激发新的改进创新。
而不变的是，以业务价值为导向，以业务应用场景为切入，通过大数据的分析洞察，切实促进企业的商业模式、产品服务和业务流程的改进与创新。同时，要使大数据应用在企业成为一种常态化机制，相应的长效治理体系，与现有管理体系的融合也是必须要考虑的重要工作。
AMT认为，未来大数据应用的主要方向是基于行业主题的应用场景挖掘。AMT希望携手更多行业领先企业，打造大数据应用标杆，帮助客户实现数据资产的商业价值转化。
