我根据经验总结了十大特征,具有如下十大特征之一或者同时具有多个特征的企业,需要重视数据分析,将数据分析作为企业竞争力提升的关键要素之一。
一、数据和信息量巨大的企业:企业在运营过程中能够采集和积累大量的数据和信息,如客户数据、产品数据、交易数据、原材料供应数据等等。电商、传统零售、餐饮、连锁等企业具有该特征。通过从大量的数据中挖掘潜力和数据的价值,能够大幅度改善企业的经营绩效。
二、资产密集型企业:资产密集的企业,需要充分发挥资产的价值,在数据分析的基础上,能够让企业充分挖掘资产价值潜力,提升企业经营绩效。
三、劳动密集型:劳动密集型的企业,通过数据分析,建立效率模型,在劳动力配备、劳动力潜力、劳动力闲置(idle time)、不作业分析、生产损失(loss analysis)、等等方面的数据分析,可以更好地利用劳动力,发挥效率,提升本来就不高的利润率。
四、多元化、跨区域经营的企业:多元化,特别是相关多元化的企业,需要利用数据分析,发挥多元化产业间的协同效应;跨区域经营,特别是有国际化的企业,需要通过数据分析,将企业的管理效率进一步提升。
五、多产品或多品牌经营的企业:通过数据分析可以分析各个产品或者品牌的效率效能,将产品组合或者品牌组合的合力发挥到极致,发挥组合的正效能,降低产品组合间的负影响。
六、决策风险高的企业:任何的决策对企业的战略绩效影响非常大,风险非常高,需要企业在做出重大决策时,不仅仅要谨慎、科学,还要多方论证,充分分析。因此对数据分析要求高。
七、决策响应速度要求高的企业:决策的响应速度关乎企业的生存,所以需要在短时期内处理大量的信息和数据,容不得长时间论证,为了保证决策的正确性,必须在平时做好功课,建立完善的数据分析系统,在需要做出决策的时候,有充分的数据分析作为保障。
八、流程衔接要求高的企业:企业在价值链上跨度大,需要上下游充分地合作,流程上相互间的衔接协作,保证效率,这要求各个环节信息对称,数据分析充分。通过数据分析,也能够清晰地认识如果出问题,是哪里出了问题,应该如何解决问题。发现问题所在,是解决问题的钥匙。
九、分权决策型的企业:分权而治,给分公司或业务单元充分的授权,能够提高企业针对业务特征和地方的特点,发挥地方的优势。但是,也会带来风险,数据分析能够降低信息的不对称性,让分权决策更加合理和科学,管理更加高效。
十、企业所处的环境竞争激励:在竞争越充分的市场上的企业越加需要数据分析来挖掘企业的潜力、资源潜力、提升竞争力,包括业务模式创新、产品创新、改善客户体验等以在激烈的市场上能够获得更高的竞争优势,因此更加需要将数据分析作为提升竞争力的关键要素。
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