京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26