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做生意正在发生的三个重大变化——上海交大创新管理研修班教授思享

来源:全球创新管理项目中心 时间:2021-10-13 15:54:54

  身处一个数字经济时代,短短十年,今天做生意的方式跟以前就发生翻天覆地的变化,真正赚钱的,是那些不断涌现出来的新经济新业态,甚至是来自行业之外的竞争者。

  上礼拜,上海交大全球化创新管理高级研修班王理平教授在《数字竞争时代的盈利模式》这门课中指出,今天做企业跟以前做企业相比,发生了三个最大变化。要想不被革命,先要革自己的命。作为创业者与企业管理人才,只有看清其中最本质的变化,才能知道如何改变,跟上并引领时代的步伐。

  01

  做生意的逻辑,变了

  在了解这些变化前,我们先将眼光放到过去,系统来梳理一下以往做生意的基本逻辑是什么。只有认真审视过去,才能及时调整,进而拥抱未来!

  以往,商学院对企业家的培训,重点在于两个内容:

  第一个内容,主要讲怎么样来构筑一个跟顾客打交道的业务场景;

  第二个内容,怎么样在这个业务场景下创造商业模式,进而来赚钱;

  但今天商学院的课程设置跟以往有着明显的不同,到底有什么不一样的地方呢?

  过去的课程假定技术基础是不变的,哪怕企业用了信息系统,也仅仅是为了提高效率而已,它对业务场景的影响非常有限。所以在那个时代,商学院课程一直强调企业家们要做好一件事:专注专注再专注。

  什么意思?就是不断地将业务场景做向细分市场,而一旦锁定了新的细分市场,那么以前的商业模式就可以重新来一遍,就又有了赚钱的途径。所以课程的重心就是讲求精细化。

  但今天的课程有了很大的改变,一个很重要的原因就是技术基础变了。

  今天的互联网的技术已经到了什么程度?哪怕是很多IT领域的人士自己都搞不清楚。因为云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术的涌现,对业务场景产生了革命性的影响。

  可以说,今天,所有的业务场景都是技术驱动的,底层技术变了,之上的业务场景也就跟着变了,进而商业模式也会发生变化。

  02

  今天经营企业,就是经营数据生态

  了解了以往企业的运营逻辑,我们再来看今天企业跟以前相比,所发生的三个重大变化。

  第一个变化:所有一切的基础以数据为准。没有数据,都是妄言。

  在今天的商业中,我们可以看到的是,技术带来了革命性的变化,但是技术只是一个很笼统的概念,追本溯源,招致变化最本质的是什么呢?

  是一切业务场景都开始围绕着“数据”来展开。

  今天没有数据,基本上就不要谈业务场景了,所有现代的场景都和数据有关。

  以前企业看数据,基本上就看运营的数据、财务的数据、交易的数据等等就够了,但今天不是,今天我们的数据来源要丰富的多,除了自身企业内部的数据外,我们还要看外部的数据,第三方的数据等。

  所以我们第一件事情做什么?第一件事情要做数据的整合,先把各种各样的数据变成统一的格式,然后我们这个信息系统可以处理,变成统一格式以后,我们再来做数据分析。

  而管理一家企业的方法论变成了什么?变成了对数据的处理。不仅需要历史的数据,还要数据检验,建模,最后还要评估,仿佛一家企业是数学家来管理的。

  第二个变化:从事后管理,转向主动式的预警。

  我们过去都是流程的数据,财务的数据、监控的数据,今天不是,今天我们每一个数据采集的深度跟原来不一样了。我们采集的深度是什么?是对每一个动作的实时监控,哪怕是底层一个非常细小的动作。

  从小的方面来举例,比如一部电梯的运行。当人们进入电梯时,电压会不断发生变化,如果人超员了,电梯就会自动报警。

  这个很常见的事情,对不同的人意义却不同。销售人员看到电梯电压的变化,他就能测算出这里的人流量,就会设置相应的广告;维修人员看到电压的变化,就会根据人数的多少和使用频次来确定维保的频率。所以,尽管的底层一个电压的变化,就可以给不同的业务场景带来很大变化。

  从大的方面来举例,比如智慧城市的建设。今年年初,得克萨斯州一场大雪,就造成电力的大面积停摆,生活的困顿突如其来。但是这样的状况不太可能会发生在中国的上海。因为上海的底层信息系统建设的十分牢靠,所有的数据都实时记录,哪个地方出现了问题,维修团队就会在第一时间赶到。

  2020年的“世界智慧城市大奖”评选,上海在全球范围内送选的350座城市中脱颖而出,也是对上海这些年建设智慧城市成果的肯定。上海因高度重视数字化、网络化、智能化,确保了城市高效运行。消防水压、烟雾报警器、就连最普通的垃圾桶也有智能传感终端。

  第三个变化:开始使用非结构化数据及大数据变量。

  相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。比如社交平台、论坛及报刊媒体的情感分析数据等。

  随着大数据、人工智能技术的不断成熟,企业海量的非结构化数据价值需要挖掘、需要开发及处理,我们要将结构化数据与非结构化数据有效结合并串联。

  从数据的积累,到数据的处理、分析、提炼,再到实现数据化管理,将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去。正如王理平教授所说,今天我们来经营一家企业,其实就是经营一个数据的生态,而我们要做的就是将数据的生态建设好。

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