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| 科学决策 | 科技依赖 | 价值挖掘 |
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大数据时代带来的挑战
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● 信息化、数字化、数据化三者带给企业的价值会有所不同。信息化代表着科学决策的起步；数字化代表着对计算机、互联网等高新科技的依赖；而只有数据化才代表着信息价值可能最大化的挖掘和利用。
● 从信息到数字，再到数据，每一次都是一个挑战，也是一个机遇。
● 最大的挑战是信息向数据转化过程中的结构化可能（即如何实现）及可能带来的信息丢失，或者是潜在价值挖掘的不足
● 大数据的积累会大幅度增加企业无形资产的比重，前台业务运营对后台大数据的依赖会越来越强。看似简单的业务流程底层却是极其庞大的数据支持。
● 决策的科学性会大幅增加，创新的失败概率会降低很多。这些会大幅提升行业的进入门槛及相互竞争的壁垒。
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信息化时代：加法 |
数据化时代：减法 |
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“怎么没有听说过这个牌子“ |
“跟我有关的，我就记住；跟我无关的，不要来烦我” |
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● 对外部数据的快捷收集以及智能反应，会让企业系统内部的调整更为及时，也更为通畅，同样会增加企业内部的透明度以及决策判断依据的科学性。
● 从相对封闭，到“吐纳有度”，甚至最终到“自然融合”，企业与外界的边界就会慢慢消失，从而达到无边界化组织的效果。
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大生产向大服务转型的可能
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● 产品提供商与消费者的关系已经不是品牌的影响力那么简单，而是平时在消费者需要的关键点有无出现并提供对应信息。这种信息有可能跟产品是有关的，但也可以是非直接关系，但有关联的。甚至可以理解为“你们是否真的当我是上帝了？”
● 从硬性的性价比竞争到软性的价值竞争（这就类似原始人竞争的砝码是武力，现代人竞争的砝码是科技和智慧一样），会有全球企业从大生产向大服务转型，否则就会沦落到大服务机构的供应商的地步
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助推社会化产品
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数据采集----可以贯穿企业的整个服务链条 |
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● 数据价值的挖掘主要依赖于企业的业务战略和数据处理的思维
● 企业的业务战略、业务问题决定了数据挖掘的方向
● 数据处理的思维决定了数据挖掘的具体落地
● 问题 – 假设 – 验证 – 应用建模 – 失效预警
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