
大数据文化:传统企业互联网下的组织颠覆
在世界的发展历程中,有两类企业被奉为圭皋,一类是以通用电气为代表的传统企业,他们管理严谨,逻辑严密,员工西装革履,遵守着严格的上下班制度,被誉为世界跨国企业的典范;另一类以谷歌为代表的互联网企业,他们行事不拘一格,办公活泼灵活,员工穿着自由开放,创造力十足,被称作互联网时代的代言人。但是,随着互联网时代的到来,大量以通用为标杆的企业逐渐陷入了迷思,到底什么才是真正的企业文化,组织设计又该何去何从?也许从大数据文化的视角能给组织者一些启示。
正如《组织设计》一书中所坦言,所谓组织设计,所谓管理不过是对那些压在管理者头上的杂乱无章、不断变化而令人困惑的不同需求保持觉察、给予关注、进行分类,并作出优选排序。它是一种从混沌中创建秩序,在传统看来更倾向于艺术,而不是科学。如何能够在艺术中寻找规律,就是需要一种真正的文化予以配合了。
对于传统企业而言,内外部环境动态变化下的复杂决策,让其必须通过组织的强制性体制发育出严格的组织架构与研究功能以降低决策失误的可能性。但在互联网的大潮下,这种组织架构的僵化、反应迟缓逐步被更加灵活后来居上的互联网企业所击败,成为跨界打击的牺牲品。随着互联网的普及,互联网赋予了用户更多的权利,更加强了信息的传播效率,也许过去可以用一个星期乃至一个月应对的突发事件,对于企业而言只剩下24小时甚至更少,这样流程化、层级化的体系就不再是降低决策失误的代名词,反而会成为决策的阻碍。那企业该怎么办呢?答案可能就是大数据文化。
何谓大数据文化?简而言之就是在大数据采集的基础上,利用大数据改革企业的组织架构,分析企业的组织决策,最终实现实时响应、快速应对,让传统企业具备与互联网企业类似的企业管理模式。具体来说,借助《组织设计》的理论可以有以下的做法:
第一步企业组织全数据化改造。借助企业外部与内部的力量将企业的发展状态数据化,比如利用微信平台分析企业的客群动态,利用阿里巴巴等电商平台分析企业的交易信息,利用百度等搜索引擎平台搜索企业被关注的舆论热点,以外部大数据为外援,将企业内部的组织流程进行数据化改造,将企业的ERP供应链流程进行数据采集,甚至将部门内部工作流程进行量化,共同组成企业的大数据来源。
第二步企业定制分析闭环。在全数据收集的基础上,将采集的数据进行加工改造,将数据采集与数据分析进行有效对接,通过构建数据模型,将数据第一时间处理为可以使用的数据结论乃至数据成果,从而为下一步的数据辅助决策提供帮助。
第三步构建数据辅助决策体系。前面两部分都仅仅是大数据运用的基础,在此基础上借助大数据的分析成果,在自下而上的领域,改造组织的汇报体系,将多部门逐层汇报体系,改造为大数据自动实时监控体系,从而确保企业不会因为信息传递不畅导致企业决策滞后。在自上而下的领域,则需要根据大数据的分析结果对于企业决策体系进行进一步优化,利用大数据分析结果进行快速决策,从而为企业应对市场变化争取时间。
第四步全公司大数据文化建设。黄仁宇先生一直在分析中国经济发展史的时候感叹到,中国人缺乏数目字管理思维,在企业管理领域更是如此,数据分块孤立,成为数据分析孤岛成为了传统企业的常态。因此,在组织设计上就需要有针对性的培养组织文化,将企业的部门墙向大数据共享转变,从而让大数据成为确保企业发展的有力武器。
面对着互联网的高速发展,数据在企业中将会发生着越来越重要的作用,但是更重要的是大数据文化对于企业的改造,这将是提升传统企业组织效率的一枚有效利器。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30