文/向甜甜 华北电力大学经济与管理学院
为了适应越来越复杂的竞争环境，企业管理层需要养成一定的市场洞察力，也需要全面加大重要决策过程中的数据支持力度，从而提升团队的运营质量和解决问题的能力。目前，一些企业的管理层已经意识到，把大数据分析工具应用到供应链和生产流程的优化过程中，能够提高企业的综合实力和行业竞争优势。
大数据工具赋能战略规划
大数据工具在市场趋势分析中的应用。传统的市场分析主要从历史数据中获取高价值信息。同时，来自相关行业数据和专家的经验数据，也会被作为一个重要的决策依据。当企业需要进一步提高产品定位的精准度，并希望制定更具个性化色彩的营销策略时，大数据分析工具表现出一定的优越性。举例来说，运用大数据工具可以帮助市场策划人员整合分析消费者的行为数据，也可以广泛采集消费者在各种社交媒体上的互动痕迹，以及在一些搜索引擎上的访问数据。一些企业在实践发现，这些来自多个渠道的数据，经过挖掘和整理之后，能够显著提高市场趋势分析的准确度和时效度。
如果把大数据分析工具当作一张无形的网，它有一个基础功能就是实时捕捉客户群体变来变去的消费需求。例如，消费者喜欢在各种社交媒体上即兴发表点赞和评论。这些评论有些是关于特定商品和某种服务发表情绪化，或者冷静地评价，也有些评论是关于热点新闻事件的，未必涉及消费者自身的直接利益。但是，在NLP(自然语言处理技术)的工作范畴中，这些关于商品、服务，以及新闻事件的留言和评论，具有重要的样本和参考价值。NLP工具可以通过大量消费者数据的整理和归纳，梳理出消费者的兴趣和偏好。当这些分析成果被相关商家应用后，就可以减少资源内耗，及时调整生产和研发思路，实现智能化的库存管理。
大数据工具在市场情报分析中的应用。在竞争情报分析过程中，大数据工具也能发挥积极作用。在传统的竞争环境下，企业很难全面、系统地收集竞争对手的相关信息。但在大数据时代，企业可以从新闻报道、社交媒体，以及电商渠道等各种应用平台上收集关于竞争对手的海量信息，并从中整理和提取有重要价值的竞品信息。更有趣的是，一个企业利用大数据工具收集和分析竞争对手周边信息的过程是实时的，可以极限贴近对手的经营动态和市场行为。
大数据工具在目标客户与细分市场的应用。在企业彼此之间的博弈过程中，一个重要的战场是对于目标客户忠诚度的争夺。其中，能够熟练掌握精准营销工具的企业通常会有更多胜算。
如今，运用大数据工具搜集海量客户相关访问痕迹，精确定位目标消费市场，形成与之配套的营销方案，已经成为一些擅长精准营销企业的本能选择。具体来说，客户的访问痕迹包括随机的，或者带有目的性的浏览记录、购买历史和行为模式，也包括消费者在各种社交媒体上的交互数据。
这些数据能够帮助企业营销人员“勾勒”出越来越精确的“用户画像”。用户画像“绘制”得越精准，企业面向经过动态分类的目标客群的销售过程也就更有针对性。甚至，一些销售计划可逐步变换为对目标客户量身定制的引导消费过程。
这种消费引导，被称为某种商品或者服务的“个性化产品推荐”。如今，已经有越来越多的企业把大数据和机器学习技术应用在目标客户的细分市场，利用目标客户的历史购买行为预测该客户未来的购买需求。在这个历史性的转变过程中，建立在访问记录和消费行为习惯上的个性化推荐，立了大功。
大数据分析工具和企业管理的协同效应
优化供应链管理。近年来，企业越来越重视供应链的优化管理。其中，一些企业把大数据分析工具应用在供应链管理过程中，产生了诸多令人惊喜的案例。例如，传统的供应链管理流程中，从供应商的仓库，居间的物流体系和销售渠道到终端的消费者，各个相关环节的信息往往是割裂的。但是，有了大数据采集和分析工具之后，企业的供应链管理就能做到全过程、全链条地掌控和分析相关信息。
与此同时，企业决策者可以根据供应链管理流程中的重要信息，对供应链体系的特定部分做出及时调整和改善，从而避免潜在危机的爆发。
优化生产流程。当前，大数据和人工智能空前深入地应用在企业的生产和研发流程中，换句话说——自动化生产系统正在快速整合一切资源和力量。这种历史性的变革，得益于传感器技术和物联网的快速发展。物联网(IoT)技术，是自动化生产系统的重要依托。在生产和研发过程中，物联网平台可以实时采集，并通过各种传感器传输生产线各个点位关键设备的运行状态和数据信息。
当前，大数据采集和传输的过程已经越来越智能化了。企业可以借助物联网平台和技术动态跟踪监测设备的运行状况，发现故障及时维护，进而确保生产质量和生产效益。此外，企业还可以把物联网平台和技术应用到生产计划的制定和生产调度过程中，实现精确的“订单式”生产，从而避免产能过剩或交付周期的延误。
关键模块与技术支持
随着各个领域生产、生活和交易数据的海量累积，大数据的存储成为越来越严峻的挑战。在解决大数据的存储问题过程中，人们发现：面对爆发式增长的数据存储和传输需求，传统的单机存储已经远远滞后于时代的发展。
就是在这样的情况下，分布式存储设备和架构及时出现了。所谓分布式存储，其本质是一种共享模式的存储生态。分布式存储允许协议框架内的单机成为联网体系中的海量存储节点，这样分布式存储体系可利用相关存储节点的冗余空间提供存储服务。
与传统的单机存储比较，分布式具有高效I/O、灵活部署、扩展性强等方面的优势，以及数据安全保障。
商业智能与数据可视化(BI)管理。把海量的复杂数据转化为可视化的图表和报表，使分析者和观者能够直观理解数据之间的基本关系，快速抓住问题的重点和本质，这是大数据的另一个应用方向。
BI就是能够提供上述转化功能的重要技术。
目前，常用的BI工具包括Tableau、Power BI等数据可视化管理工具，这些工具能把实时数据进行图形化展示，使管理层轻松感知对象数据的分布特征、动态趋势和内在联系，从而快速发现潜在风险问题或者发展机会。
大数据分析通过深入挖掘和处理海量数据，能够为企业战略与运营决策提供科学依据。通过有效的数据收集、存储和分析工具，企业能够在不断变化的市场环境中准确把握消费者需求、优化运营流程，提升整体竞争力。随着技术的不断发展，未来大数据将在企业决策过程中发挥更加重要的作用，帮助企业在数字化转型的过程中实现高质量、跨越式的发展。
