吉宁博士观点
相比国外企业，中国企业在转型时面临更多的是挑战：一方面，长期以来“数量模式”主导企业发展，许多企业的盈利能力、竞争力依然脆弱，粗放的企业管理与经营方式在竞争加剧、市场充满不确定性的背景下矛盾进一步暴露。
另一方面，中国企业对用户需求变化普遍缺乏精准的了解。根据IBM 针对全球CMO所做的调查显示，中国CMO在应对数据爆炸等5项变革因素时，准备不足。
最后，中国经济转型对企业加速转型的需求进一步加剧。市场正进入新的洗牌期，跨行业整合、异业整合加剧，许多中国企业积累起来的优势正变得非常脆弱。
新经济格局下企业的竞争力来自哪里？IBM最近一次发布的《全球CEO调查报告》显示：互联经济下，企业的竞争力提升的核心在于成为真正“以客户为中心的全整合企业”。
建立以客户为中心的内部整合企业的关键是大数据。大数据如同一种自然资源应当成为建立企业领导力、竞争力和影响力的抓手。
外功：以客户为中心
在过去，大多数企业难以从互联网经济中获取有价值的客户洞察的一大原因在于，当客户期待被当作单独个体对待时，企业仍然把重点放在了解整个市场上，而非个体客户。在IBM的CMO调研中，至少70%的中国CMO仍然依赖传统信息来源（如市场调研）制定战略决策，50%以上的CMO还依赖销售、营销等活动分析而不是第一手材料。
新的数据分析工具已经为企业充分挖掘消费者需求、贴近用户情感提供了这样的能力，运用这些工具，能给企业精准洞察客户，创造新的商业机会。全球第二大食品公司卡夫公司澳洲分公司，透过大数据分析工具对10亿条社交网站帖子、50万条论坛讨论内容进行抓取分析，发现大家对于维吉酱讨论的焦点不是口味和包装而是涂抹在烤面包以外的各种吃法，最终分析出消费者购买的三个关注点：健康、素食主义和食品安全，并发现叶酸对孕妇尤其重要。于是卡夫针对这个信息进行营销，打开了孕妇消费者市场，维吉酱销售额大幅增加，创造了该产品销售的历史最高纪录。
企业要想在激烈竞争环境下凸显其竞争力，捕捉客户需求要精准到个体，依据个体需求来提供定制化服务。大数据为这样的个性化服务提供了洞察力和行动力。一直以来，中国联通只能粗略地推算每个月的客户流失率，而且无法判断哪些客户群会流失最多用户，所以很难锁定特定用户群的需求来加强服务。为扭转局面，联通与IBM合作，研发一套客户流失率分析和营销管理的平台。一般来说，电信用户在退租前都会有迹象，如果能够掌握蛛丝马迹就有机会留住客人。比如一个手机用户的使用习惯是短信为主，在三个月内短信发送次数减少，他就有可能投向对手怀抱，如果能够发现他采用的是“每条短信都收费的计费方案”，营销人员能够及时、精准地建议他改用短信包月或者网内短信免费优惠方案，就有可能吸引客户留下来。通过实施实时通话记录（CDR）数据分析方案，借助精准的预测，中国联通的预测流失率提高了5倍以上，借助精准的预测与更主动的营销机制，中国联通重庆分公司的续约率大大提高，2G和3G网络用户数增加6倍。
内功：企业内部整合
应该说，准确洞察客户需求变化，仅仅是企业拥抱客户的第一步，如果不能围绕客户需求高效地研发、生产、制造出客户需求的服务与产品，那么拥抱客户需求也就成了空话。今天企业的竞争力事实上是要落实到企业能否实现前后端高度整合、能否更高效地配置资源来快速满足客户需求上。如果说挖掘客户需求考验的是企业的洞察力，那么服务客户需求考验的是企业自身的整合能力和优化能力，包括商业模式、业务流程、组织架构、生产体系、营销体系等，想获得价值最大化必须要整合、弹性和高效的运作。
制造业已经成为全球性的产业，各企业为节约成本，在不同地区进行资源分配已是制造业运作的常态，随着整合的范围不断扩大、整合的领域不断延伸，企业进行跨国设计、采购、组装、制造、营销和服务远比过去要零碎和复杂。在这样的背景下，要想进一步提升生产效率、提升竞争力，需要善于利用大数据来提升价值链的效率。
日本一家著名的照明用具制造商通过收集和分析来自市场和周边环境的数据信息，帮助其管理人员提早预知未来可能发生的问题，及时改善其特定流程，以支持其庞大复杂的业务。这家制造商总共生产LED灯泡在内的2万多种照明产品，产品家族阵容庞大，生产线流程繁杂，国内外的供货商、业务伙伴众多。早些年这家企业没有集中的供应链管理机制，从市场需求预测、生产线排程、销售策略规划等，一直都由各业务部门和区域分公司独立执行。但近年来，这家企业发现这样的供应链管理越来越困难，经常出现出货延误等各种状况。
于是这家日本公司找到我们，要求建立一套供需管理系统，统筹管理全球的生产线。该系统不仅要整合各个分公司的产销和财务流程，还要能够评估影响供需的各项因素，包括市场需求的季节性波动趋势、气候变化以及非预期性的事件等，以模拟出现可能会对供应链带来的影响，让管理人员提早预测可能发生的问题，从而改善某些特定流程。此后，该企业的准时出货率提高到98%。
和这家企业一样，很多企业各价值链之间越来越紧密互动，各个环节充满着大量不确定性，利用大数据能够将企业的各个环节与环境变数、上下游变数等做实时综合分析，提前预估得出该企业运营最优化模型，将整个生态链整合得更为和谐，实现效率的最大化，同时提升企业在行业的领先地位。
大数据不仅能优化企业价值链带来效率最大化，更重要的是透过这些数据，帮助价值链上的各个环节进行深度分析、实现业务创新，将价值链带到更高的价值空间。例如，福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。这些信息对司机有用，它能够更好地了解车况调整驾驶、及时维修，如果能够与路况信息整合，它能够指导驾驶员选择路线。这些数据也传回福特工程师那里。福特电动车因为大数据实现了新型协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息、车辆信息可以更好地研发新产品，制定产品改进计划，维修站、服务站因为这些信息能够提供更快捷的服务，提升客户满意度，而电力公司和其他第三方供应商通过分析数百万英里的驾驶数据，可以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转等。
越来越多的企业和机构意识到，大数据蕴含着巨大的能量，不仅仅是能够提升企业运作的效率，更因为数据重新思考商业社会的需求与自身业务模式的转型，快速重构新的价值链，建立新的行业领导能力，提升企业影响力。在过去我们认为一些门槛高难以进入的行业，因为拥有了数据或者通过整合数据，这些新进入者就有可能推动行业重新洗牌。
中国有很多这样的企业，充分利用大数据开拓新的市场疆域，找到新的蓝海。阿里巴巴就是一个成功的例子。阿里巴巴利用大数据正在从电子商务公司转型成为金融公司、数据服务公司和平台公司。阿里巴巴的转型对金融业、物流业、电子商务业、制造业、零售业等都将带来巨大的影响，因为阿里巴巴的进入，这些行业的游戏规则已经发生改变。而阿里巴巴，通过对大数据的充分利用，也建立其在行业里的领导地位。
