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刘剑强:大数据时代咨询公司如何提高数据竞争力

  2015-01-14  浏览:


  摘要:本文在界定咨询公司数据竞争力含义基础上,首先通过分析数据在咨询公司业务中的重要作用,凸显数据竞争力是咨询公司核心竞争力;然后通过研究大数据的特点,重点分析了大数据给咨询公司内外部环境带来的深刻影响;最后就大数据时代咨询公司如何以大数据为驱动提高数据竞争力给出了具体实施建议。


  关键词 大数据咨询公司 数据 竞争力数据


  一、数据竞争力对咨询公司的重要意义


  咨询公司是以数据收集分析为基础,通过科学的研究方法为客户提供咨询方案的智力型企业。本文所讲的数据竞争力主要是指大数据背景下咨询公司对作为生产资料的数据的收集分析及应用能力,更重要的是在大数据和移动互联技术大环境下咨询公司内外部及贯穿业务流程各阶段所产生的数据的应用和创新能力。


  随着大数据、移动互联、云计算时代的来临,咨询公司所面临的内外部环境正发生巨大的变化。咨询公司赖以生存的传统意义上的数据已经发展到以Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)4V为特点的大数据[1],大量企业依靠数据和业务分析取得成功的实证研究都确凿的表明基于数据竞争力驱动的决策是企业长期立于不败之地的最可靠保障,数据已经成为企业重要的战略资源。


  数据作为支撑咨询公司运营的基础,数据竞争力的高低对咨询公司的各个层面都产生重要的影响。以咨询公司业务流程为例,从与客户的初次沟通到最终项目成果通过验收,每个环节都离不开数据的支持,具体包括:产业数据、案例数据、财务数据、市场数据、投资数据、企业数据等等。


  可以看出,数据是咨询公司开展咨询活动所必须的基本生产资料。数据收集分析及应用的水平是决定咨询公司产品质量高低,咨询方案实施效果好坏的重要因素,也是决定着咨询公司是否具有持续健康发展核心竞争力的重要因素。


  二、大数据给咨询公司发展带来的影响


  大数据时代具有不同以往的显著特征,具体表现在:数据总量规模增长巨大、数据增长的速度呈指数级持续增长、新的数据来源和数据类型在不断增加、数据的价值日益突现。大数据对咨询公司的各个部门都产生巨大的影响,咨询公司所处的内外部数据情报环境发生了深刻的变化。大数据在日常生活中已经开始应用。例如:阿里巴巴、亚马逊等电子商务网站从用户以往浏览、购买行为中挖掘潜在需求;Google逾10亿美元收购的以色列地图公司Waze根据实时信息告诉用户哪条路线状况最好等[2]。


  1、咨询公司面临的数据生态环境发生了巨大变化


  咨询公司传统的数据生态环境是静态、固定有周期性的。例如:传统的数据来源一般都比较固定,基本都是以年、月为周期。数据的来源主要有官方数据(例如:国家统计局、海关等政府部门发布数据)以及企业自行组织调查数据(基于一定样本量的统计数据)。但是这一切在大数据时代都发生了巨大的变化,一个全新的数据生态环境已经形成,并已经或将要改变整个产业模式,咨询公司亟需制定能从大数据中创造价值的新策略。

编号

主要方面

大数据时代新特点

1

数据来源

无论是数据来源的深度和广度都达到前所未有的程度,随着移动互联网和云智慧的兴起,带来了微博、微信、圈子、社交网站等多种来源。

2

数据类型

保存在关系数据库中的结构化数据只占少数,70~80%的数据是如图片、音频、视频、模型、连接信息、文档等非结构化和半结构化数据,而且数据之间关联性极强。

3

数据分析

传统的分布式计算往往是先积累大量的数据,再进行数据拆分和聚合。而实时流处理则是让数据流动起来,数据从内存中流过,截取需要的数据,进行实时分析计算。

4

数据量

所有人都在制造和分享数据,数据量爆炸式增长,是“全数据模式”。

5

数据传递

不受时间、地点限制,多终端同步传递共享。

6

数据载体

除传统的PC、笔记本外,更多的以智能手机、IPAD、平板电脑等各种智能终端为载体。


  对咨询行业而言,大数据是强劲的业务价值驱动力,未来5-10年将会重塑整个行业的竞争规则和格局。大数据将成为咨询公司竞争的关键,数据竞争力将引领新一轮的业务增长与创新。


  2、大数据对咨询公司的数据分析能力提出了更高的要求


  大数据背景下咨询公司在数据搜集、管理、分析与挖掘等领域都对技术与人才提出了更高的要求,如何从纷繁复杂的数据中挖掘出有利于公司发展的信息,并利用好这些信息指导咨询业务的开展,对于咨询公司来说显得至关重要。大数据的一个典型特征就是非结构化和半结构化数据所占比例较大,大量通过互联网、移动互联网以及云计算产生的视频、音频、图像、地理位置信息、访问信息等异构格式的数据类型,因此需要对当前的数据分析方法进行优化,并不断研究开发新的数据分析理论和方法,特别是在数据的处理量、数据类型、处理速度和方式方法上进行创新。

 

 


  3、大数据时代数据成为咨询行业第一竞争要素


  数据向来就是咨询公司的核心资产,建立在科学数据分析基础上的结果是咨询顾问验证观点、形成结论、提出建议的基石。笔者针对大数据时代数据对咨询公司重要性进行过一次小范围调查,尽管此次调查范围不大,但也可以从侧面反映出业内人士对此问题的看法。本次调查主要对象是长期从事咨询行业的业内人员,职位分布有:CEO、CIO、咨询顾问、研究员、数据分析师、市场人员、客户服务人员、人力资源总监等,大家认为未来5-10年影响咨询行业发展格局的五大竞争要素重要性比例见下图:

 

 


  通过调查结果分析可以看出,大数据时代数据对咨询公司的重要程度不言而喻,将大数据通过分析转化为业务价值的能力,将成为未来咨询公司的核心竞争力,数据成为咨询行业第一竞争要素[3]。


  三、咨询公司提高数据竞争力的建议


  1、针对大数据时代数据特点建立新的组织机能


  咨询公司数据都是分散在各个部门和系统,有数个甚至数十个由不同部门分别来管理,人为的造成了数据孤立和割裂。针对大数据的特点咨询公司必须建立起新的组织机能,必须以一把手的视角从足够的高度进行思考,建立灵活的组织架构使得大数据的分析和结果可以与及时得到应用,并作出最优调整。


  大数据关联性强、来源多元化以及数据格式多样的特点要求咨询公司建立打破各部门系统边界和壁垒,能够有效整合数据并协调公司内外部数据源的抽取、管理与协同的新型数据管理组织模式。使管理者、咨询顾问、项目经理、研究员、市场人员以及数据工程师之间有效沟通和配合,共同发挥数据的作用。


  大数据时代,咨询公司以提高数据竞争力为中心的组织架构管理中,不应只是设立CEO、COO、CFO等职位,还应设有CDO(首席数据官)、CSO(首席战略官)等职位,注重从全局的角度重视数据的整合并通过高效的信息合作方式,为咨询公司高效利用数据提供组织保障。

 

 


  2、变革业务流程最大限度发挥数据对各阶段决策的支持


  咨询公司业务流程各个阶段需要大量的数据作为支持,同时各阶段作为行为主体的员工又会产生大量的数据,这种新的趋势要求咨询公司有必要对现有业务流程进行变革,建立起快速高效利用数据进行决策的业务模式。


  以数据挖掘的方式,通过分析业务流程涉及到的部门、人员(例如:学历、年龄、专业等)等数据,分析公司咨询业务变化规律,通过大数据技术筛选评估出影响公司业务流程的主管因素,并通过大量的计算与验证,评估出每个影响因素的影响度指标,同时确定该影响因素相关的业务部门,进而建立全数据的咨询业务流程模型。


  通过建立以全数据支持的业务流程模式,可以分析预测公司业务现状和趋势,为业务创新、项目执行、客户服务以及人才培养等工作提供了科学的指导;反过来业务流程各阶段产生的大量数据(例如:销售顾问、咨询顾问的隐形知识)又成为新的数据积累,互相补充良性循环。


  3、构建灵活的“数据科学家”团队合作模式激活数据价值


  大数据里隐含了许多“金子”,然而“金子”却不是现成的,需要通过一定方法和工具从中才能“淘”出来[4],对于咨询公司来讲大数据时代最为短缺的是“数据科学家”,这里所讲的“数据科学家”远远超越传统意义上的数据分析师,是必须兼具数据分析知识、IT技能、咨询业务知识的复合型人才,只有这样的专业人才才能激活大数据的价值。


  以笔者所在的北京华经纵横咨询公司为例,公司成立10年来积累了近千个重要客户的数据,蕴含着黄金般的价值,这些数据跨行业、跨区域、数据类型五花八门、时间跨度近10年,挖掘如此海量大数据中蕴含的价值完全靠咨询公司来完成存在一定的困难。另一方面,众多高校却拥有大量具有深厚数据分析专业功底的人才,但是他们没有条件接触到高价值的数据,而且对数据分析所解决的实际业务问题缺乏了解机会。针对这种情况,华经纵横咨询公司与高校建立起合作机制,将企业的数据、业务、需求与高校的人才相结合,使得更多专业“数据科学家”有机会接触到企业的数据,在“浩瀚”的大数据海洋一试身手。这种由企业与高校人才共同构建的“数据科学家”团队模式使得企业和高校取长补短,共同发力大数据挖掘,已经有效的激活公司数据,为公司服务创新及市场开拓提供了精准的策略支持。


  参考文献


  [1]F.GantzandD.Reinsel.The2011DigitalUniverseStudy:


  ExtractingValuefromChaos[EB/OL].[2012-08-18].


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  [2]大数据是新的石油谁采到了第一桶?[EB/OL].[2014-02-16].


  http://biz.21cbh.com/2013/12-13/3ONDE1Xzk4MzA3OA.html.


  [3]投资决策咨询[EB/OL].[2014-01-11].


  http://www.bothfuture.com.cn/cpfw_trzzx_tzjczx.html.


  [4][1]黄晓斌,钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报,2012(6):9-11.


  作者系 网CEO,该文章于2014年发表于《企业研究》杂志。

 


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