解读大数据与大协同

据统计，全球90％的数据都是在过去两年中生成的，“大数据” (Big Data)，指信息或数据量的巨大，数据的单位已经从G和T发展到P、E、Z等为计量单位，（其中1TB=1024GB，而1ZB则等于l0亿TB），国际数据公司(IDC)的研究报告称，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB。并预测到2020年，全球将拥有35ZB的数据量，随着大数据时代的到来，大数据时代的数据的管理和分析将变得越来越重要：

大数据对组织变革的冲击

（1）以物料、资金为重要资源的管理转变为人对人、人对组织、组织对组织协同的管理

自18世纪工业革命以来，世界大部分国家都经历过一场工业革命，在那个时代，供给远远小于需求，生产管理的重点是对产能的管理，组织最大的成本和瓶颈是物料及设备的产能，这个时候的管理重点是物料需求及资金需求，所以，ERP做为重要的管理工具在上个世纪大兴其道，随着互联网技术的发展，现在已从工业化时代进入信息时代，产品都供过于求，企业之间的竞争也从单体竞争到供应链之间的竞争，企业最大的成本已不是物料和资金，而是人，人在组织中即可能是成本，又可能是利润，在未来的企业竞争中，人的竞争、管理的竞争已成为大数据时代的重要影响因素，因为，人在创造数据和使用数据，人和人、人和组织之间的协同代价将成为管理的重点。

（2）员工的工作将变得更容易绩效

在大数据时代，在日趋精密的数字技术条件下，有了对员工工作行为过程的监控与记录，除了文本形式为主的结构化数据，企业还存储了大量的图片、音频、视频等半结构化或非结构化的数据，这些数据的深度挖掘能还原员工的整个工作状态。他/她在工作时都在忙什么、在工作中主要与谁交往、关注什么、在工作中的信息分享行为多不多、学习行为多不多、帮助他人的行为多不多、建言行为多不多、工作的热情程度如何等等，这些都可以通过挖掘员工平时不经意留下的印记得到很好的回答。就像巴拉巴西的《爆发》所认为的，人类行为93%是可以预测的，这些日常的行为记录可以预测出员工将来的行为和工作结果。同时这些宝贵的数据可以从侧面反映出该员工对其工作的喜欢程度和匹配度，帮助企业了解员工，把员工安排到更适合的位置，充分调动他/她的积极性，利用个人优势达到优秀业绩。所以大数据能成为帮助员工成长乐业的助力工具，而不再是员工所抵触的惩罚的鞭子。

培养面对大数据时代的核心能力

（1） 提高数据整合的能力

随着互联网技术的不断发展，数据将像能源、材料一样，成为战略性资源。谁获取了大数据，谁将拥有核心话语权。伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升，数据将引领社会前进的方向，掌握了数据也就掌握了竞争力。企业可以考虑自行搭建大数据平台，获取属于自己的大数据，牢牢把握自己的话语权。

在大数据时代，企业需要考虑如何打破系统的边界，打破部门壁垒，把不同来源的数据整合在一起。同时，企业需要与和大数据链条上其他外部数据整合。在认同大数据巨大价值的共识下，要形成人与部门、组织与组织之间的协同习惯、把相互之间的协同数据管理起来，企业之间进行数据和信息的共享和利用，合作互赢。让不同来源的数据从不同方面反映着企业自身的优劣,竞争对手、竞争环境，并获得完整的客户拼图，从而进行更为精准的对人及对组织行为的管理。

（2） 提升协同管理效率及营造大协同生态

协同管理软件当然是实现组织协同的重要工具，但并非唯一的工具，换句话说理解大数据，大协同并非只靠狭义的协同软件，而是包括ERP、SCM、CRM等已经得到广泛应用的业务管理系统，他们通过对业务流、数据流、资金流的管控，构建了以结构化数据为主的协同基础，通过协同软件的应用，对那些非结构化的信息数据进行有效整理，以人为本，以角色和工作流来推动业务的进展。可见，“大协同”的生态链上包括业务系统在内的其它管理系统和协同软件本身形成了相互协同的效果。

“大协同”的范围不仅仅局限在组织或企业内部，而是包括了组织内外，通过不同的目标而任意组成的虚拟团队。云平台、移动互联等新技术的应用，使得协同边界不断扩大，让真正有协同需求的人、资源和业务都能得到有效实现。因此，“大协同”服务的对象不仅仅是部分关键用户，而是组织内部的全体员工，还包括组织外有强烈关联的虚拟团队，还有更多的从事管理软件的单体组织，通过大协同生态的建立，产生基于人在组织中的工作协同数据，这样，在组织，尤其是行业生态组织的行为被每一个碎片的协同数据所记录，从而，我们就可以对某个行业进行组织效率进行分析，从而让大数据中的组织协同数据给组织管理带来新的价值

“大协同”产生的大量人在组织中的行为数据，让我们观察组织或企业的维度得到了空前扩展，效率的提升在各个部门的叠加上得到了指数数倍的增长，带来的收益不仅仅是绩效层面，还牵扯到员工、客户和合作伙伴的满意度，更在于“大协同”链条上每一位参与者带来意外的协同价值。

正如Google 的首席经济学家Hal Varian 所说，数据是广泛可用的，所缺乏的是从中提取出知识的能力。数据收集的根本目的是通过对海量数据进行分析，获得深刻的洞见，产生巨大价值的产品和服务。企业运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，分析优化或设计核心流程，从每一个经营环节中挖掘数据的价值，科学决策。

（编辑：温州站长网）

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