市场变化越来越快，竞争越来越激烈，客户的需求越来越个性化，这是当今市场特别是消费品市场的重要特征。要获得竞争优势，就要求企业比竞争对手要更快速响应、更深刻洞察市场变化、产业运行、技术更替，因此决策周期必须比竞争对手更短，决策信息比竞争对手更充分。这就为传统的决策分析体系提出了更高的要求。
随着大数据时代的到来，企业对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道，这些数据为企业决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括：
互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据，竞争对手的价格与市场表现，以及消费者的评价与偏好等;
上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等;
政府网站不断公开各类统计数据，包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等;
财经媒体不断调研发布商业情报，各类行业动态数据等;
各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等;
古人云“行贵速焉，慢则人先”，如何利用这些数据提炼出有价值的外部情报，从而准确决策、快速应、抢占先机，如何深刻洞察产业、客户、技术与竞争对手，是大多数企业提升竞争力的新课题。
传统的决策分析体系的管理场景
中国大多数企业都建立了自己的经营分析体系，大多数企业特别是中小型企业，他们的经营决策分析大概是这样的场景：
1.规律性的统计：企业从上到下有完善的报表与指标体系，以月为单位进行采集，以季度、年度为周期来统计分析企业的运行情况。
2. 依靠内部搜集数据：其数据来源主要依靠企业内部各部门，包括财务、生产、销售、库存、采购等部门，数据采集主要依靠ERP、CRM等信息系统，或者员工日常的手工填报，这些数据都来自企业内部，对竞争对手、消费者等情报搜集，主要也依靠内部员工。
3. 进行常规的决策分析：关注的内容主要是市场、渠道、成本、交付、质量、人事的运行表现，通过数据的历史对比，发现企业运行的问题与变化，做出应对与改善决策，同时这些分析结果，也是内部KPI指标的重要来源。
传统决策分析体系面临的挑战
这样的决策分析体系逐步被大多数企业采纳，就像一个企业健康监控体系，在企业内部构建起一个神经网络，及时对企业运行的情况把脉。对于外部环境变化快速、竞争激烈的企业，随着竞争压力不断导入，逼迫他们不仅需要构建对内的神经网络，也需要对外部的千里眼、顺风耳，及时感知外部环境的变化。因此，对于这类企业，传统的决策分析体系正面临着以下几个的挑战：
1. 传统决策分析体系内部为信息系统，而非情报系统，决策信息不足，容易造成：
(1)对外部的未知逐步扩大：在大数据时代下，随着移动互联网发展，外部数据越来越丰富、越来越易获知，他人知道的越来越多，则你的未知领域就相对在扩大。
(2)判断结果可能截然相反，内部判断受到局限：美国著名云计算商用软件厂商NetSuite的年报披露，近三年增长率分别为9%、16%、22%，营销费用每年占整个成本结构的40%、42%、45%，2012年的营收为2.6亿美金。仅从其内部数据来看，NetSuite在微弱成本调整下保持了加速增长，是不错的成绩。若我们再加入一家美国的云计算商用软件厂商Workday的数据，近三年的增长率分别为264%、170%、98%，营销费用每年仅占整个成本结构的29%、27%、29%，2011年营收1.3亿美金。加入一个新的情报，就立刻得到了相反的结论：NetSuite在投入了较高营销成本的情况下，得到了较慢的增长。
2. 传统决策分析体系只为了掌握情况，而非预知变化占先机，不利于规避风险获得资源，中小企业在这一块更为薄弱，其影响在于：
(1)对宏观环境的反应迟缓：若2011年底就能获取阿里巴巴等电商平台的询盘量，就能提前预知2012年制造业困难的信息，制造型企业就能第一时间做好应对策略：减少采购、停止招工、培育国内市场、修炼内功。投资型企业若在第一时间了解到统计局发布的2012年2-4月发电量同比增长率为20%、7.2%，0.7%，就会更真实地确定2012年经济严重减缓的事实，预判经济不景气时将会繁荣的产业，例如：影视娱乐、教育培训、信托与小额贷款等产业，找到投资机会;同时也能预判将会比较困难的产业，找到并购机会。而目前的企业家主要根据自己的渠道了解宏观经济情况，没有将外部的宏观经济情报纳入决策分析体系。
(2)对产业机会反应迟钝：目前企业家主要根据自身的知识掌握产业动态，没有将前沿的、跨界产业信息纳入日常的决策分析。例如2011年智能移动终端的出货量超过PC，这个信息对传统产业的影响是巨大的，移动互联网必将成为企业重要的客户接触界面、服务界面、沟通界面、销售界面，谁提前一天进入，就能提前一天获得用户、培育用户、提升用户粘度，获得品牌声誉与生意机会。例如一家奢侈品厂商将奔驰、宝马、奥迪等名车品牌的4S布点路线作为自己的开店地图，每月更新，奔驰宝马去的地方，就是自己的购买者聚集的地方。
(3)对政策机会把握不足：从中央各部委，到地方各种支持政策，在政府主导下的产业基金、地区开发、援外、补贴、退税，以及某些产业税收、土地、配套资金、办公楼宇、劳动人事，都蕴含着许多产业机会。例如十一五规划中深圳将电子装备纳入重点发展产业，每年推出若干重点项目让企业承担研制任务，并对其销售进行补贴。又如成都高新区2013年对移动互联网企业提供以下扶持政策：一免(免5年办公房租)，二补(对川外公司管理层和技术人员给予补贴)，三奖励(100万创业资金、200万企业经营者奖、市场活动经费补贴50%)。若缺乏对外部政策机会的敏锐获取，则易错失资源让与他人。目前很多企业对这类情报主要依靠企业家个人网络获取，但这种方式存在一定的偶然性、局限性。
3.传统决策分析体系是管理手段，而非竞争手段，不利于跟踪技术与市场前沿的变化，持续创新，正面临着一个重大挑战：缺乏大规模数据支撑大量创新：海尔集团张瑞敏预判到，进入互联网时代，企业和用户之间信息不对称的主动权发生扭转，过去企业生产什么用户接受什么。但现在用户可以在互联网上选择、比较所有产品、价格，主动权发生了转移，从以企业为中心变为以用户为中心，这是非常大的改变，企业必须从大规模制造改变为大规模定制，从一个型号生产几十万上百万，到几十万个型号的生产几十万上百万。大量的创新意味着企业要掌握比竞争对手多几倍的数据量和信息量，需要比竞争对手理解掌握行业的技术现状、专利现状，掌握更多客户的需求、偏好、习惯，而且需要更快速、更高频率的创新，满足客户的需求。传统的决策分析体系，对市场与消费者信息的搜集与研究严重不足，很难支撑企业大规模的创新。
利用大数据情报体系构筑企业竞争力
无论是传统服装产业，还是高科技企业，都已经涌现出众多的企业，通过多市场与技术情报的快速、及时、大量掌握，快速制定大量的产品开发决策，抢占先机，构筑核心竞争力。
1.服装企业的最佳实践。
(1)传统服装业的经营决策场景——今年决定明年。
当秋冬季来到时，传统服装企业经营者根据今年的经营情况与流行趋势进行分析，预测明年秋冬季可能流行的款式和销量，然后让设计师设计款式，春季则召开秋冬季订货会，夏季初则开始大批量生产，夏季末向渠道仓库压货，整个周期在半年以上。这种经营分析模式主要基于历史的数据对未来进行分析，其优点是可以大规模、大批量生产降低成本，有充分时间进行制造和营销，缺点是响应速度慢、款式不多，不能捕捉时尚趋势未来发生的变化，一旦决策失误，或者期间发生不可预知的波动，将造成大量的库存积压。
(2)西班牙Zara的产品设计决策——基于大量时尚情报的设计+快速生产+小库存模式。
西班牙Zara是国际著名的大众快速时尚品牌。为了实现其大量快速的产品开发，Zara会定期派人在世界各地专门记录年轻时尚领袖们的穿着打扮，从行业协会、时尚发布会等各种渠道收集时尚的信息。其总部有一个200人的设计团队，从收集的各种信息中取得灵感设计服装。Zara的设计师、市场专家、采购专家联合组成了一个“商务团队”，他们密切合作缩短设计的酝酿期。整个团队都在一个地方办公，即Inditex总部，因此讨论、审核、批准也是同样迅速。一旦设计款式获得通过，生产指令就可以马上下达到工厂，从设计到生产最快2天，整个前导时间最短为12天，仅2004年，Zara就一共设计了1.2万款产品。这种基于大量情报的产品开发模式，构成了Zara的核心竞争力——快速时尚。
(3)韩都衣舍的款式设计决策——基于大量流行款式情报的快速设计+快速上架模式。
国内一家最近几年做女性服装的淘宝网商——韩都衣舍近几年迅速崛起，2008年营业额才130万，员工17名，发展到2011年营业额达到3亿元1000名员工，在激烈的电子网商中迅速崛起，韩都衣舍定位专做韩国女装的同时，确定了自己的致胜法宝——比竞争对手款式多，更新更快。
为了实现这种能力，从韩国代购开始，逐步建立买手小组，由懂时尚的买手组成，每月定期到韩国大量买进最热门的流行款式，根据得到的款式大量创新，接着买手小组不断复制扩张，每月输入的款式量越多。这种通过实时大量的时尚情报的输入，形成了韩都衣舍的核心能力。
3. 科技企业的最佳实践。
(1)海尔的产品研发决策——基于大量行业技术专利与市场情报的研究。
《中欧商业评论》曾详细披露过海尔的竞争情报体系，海尔的竞争情报工作始于八十年代，1988年便建立了简便易查、全面实用的检索专利卡片系统，搜集了1974年至1986年世界25个主要工业国家有关冰箱的1.4万条专利文献题录。1990年订购了三种中国专利公报和制冷领域的专利说明书，1995年建立了中国家电行业专利信息库，定期提供最新的专利信息，跟踪研究发达国家和国内同行的技术水平、发展状况和市场需求，紧紧抓住了进入欧美市场的切入点、时机、销售方式和海外销售商。海尔对已有产品项目进行国内外技术动态信息监控，从相关专利和技术领域对国内外目标公司从不同角度进行专利跟踪，形成强大的综合专利情报资料库，随查随用。
海尔的专利情报报告在产品创新决策中起着决定性作用，在对某个技术领域有一个基本认识后，科研人员利用专利情报分析进一步评估技术热点和前景，寻找某些领域内的技术空隙，并在研发项目的实施中进行技术创新和回避设计，通过专利组合分析方法辅助确定研发方向。专利组合分析方法有助于企业确立专利技术所处技术生命周期的具体阶段，以及是否有继续大规模投入开发的价值。
海尔情报系统的一大特点是技术情报与市场情报并重。因此专利技术的发展方向与市场结合成为海尔创新的核心动力。正是基于大量对专利和市场情报的分析，海尔开发出了适合美国大学宿舍使用的冰箱、可以清洗农作物根茎的洗衣机、韩式双动力洗衣机、酒柜、便携式洗衣机和可当工作台的洗碗机等产品。
(2)华为的产品技术突破——基于大量行业专利情报搜集的研发模式。
华为的情报工作以搜集国际竞争对手和领先企业的最佳实践以及国际领先的管理方法和专利技术为主。早年资金短缺时，华为采纳“压强原则”，对核心技术和专利研发进行重点投入，目的是在局部核心技术领域有重点突破。在专利技术情报搜集、分析和专利保护上，形成了一整套的方法论和情报体系。具体包括：
情报搜集与研发定位，华为运用定量、定性分析方法，结合国际竞争需要和企业需求及能力，将专利文献中的技术内容、人(专利申请人、发明人)、时间(专利申请时间、专利公告日)和地点(受理局、指定国、同族专利项)进行系统的调查和统计分析，为制定企业研发重点和战略提供决策支持;
情报整合和价值判断，根据专利申请量盘点技术发展史、技术发展趋势和目前所处阶段以及成熟度，以判断研发该技术的价值含量;
情报分析和决策支持，华为根据对全球专利的系统搜集和分析，预测未来新技术的发展方向和市场趋势，为公司发展策略的制定提供参考。同时，对可能与竞争对手产生竞争关系的专利进行识别和确定，并提出具有针对性的规避、无效、撤销等策略，以避免侵犯他人专利权。
2008年，华为在海外申请的专利数量为世界第一，获得全球公司创新奖，也是因为先进的无线射频拉远技术(Remote Radio Head)改变了世界认为中国企业只能模仿、不会创造的传统印象。
如何构建企业情报的来源
并不是所有企业都要对外部情报大量掌握，对于那些市场竞争激烈、对外部环境依赖较大、机会稍纵即逝、需要通过快速响应和大量创新构建竞争力的企业，需要大量掌握外部的情报来构筑自己的经营决策体系。
众多企业对外部情报的搜集，主要依靠企业家个人或高管团队，由于企业家接触层面高、接触面广，能得到很多大家不能得到的核心情报。在大数据时代下，信息传播越来越快，情报越来越容易得到。我们不能高估企业家人际网络对情报的贡献，也不能低估大数据时代公开信息蕴藏的情报价值，以及员工头脑中的情报线索。企业可以尝试用以下方式确定情报来源：
1.通过互联网专业渠道获取。
大数据时代企业能够通过付费或免费方式，得到包括竞争情报、宏观经济、政策机会、标杆前沿的数据：
竞争情报：可通过电子商务网站获得竞争对手的产品、价格和营销策略，通过新闻活动、公开的企业专利库、企业信息库及时掌握竞争对手的情况;
客户数据：可通过电商网站、自身门户获得消费者从互联网或移动终端直接反馈的评价和建议;
政策机会：可通过国务院公报、各地方政府公布的产业政策、地方的规划细则、各地方产业园信息寻找机会线索，通过线索直接接洽获取更详实的情报。
外部环境：可通过国内外每月例行公布的经济数据、金融指数、产业运行的数据、海关数据等来预判未来的变化。
标杆企业：可通过招股书、年报、国外证券市场寻找国际标杆企业做法。
整体来说，中国企业对外部信息的和掌握程度很不充分，试错成本较高，一般都是边干边了解，随着政府数据公开度的改善，相信国内的数据公开亦会在改善。
2. 通过员工网络获取。
对于企业家已知的已知，公司每月通过报表体系进行分析汇总，得到更加量化的确认;对于企业家已知的未知，企业家过问也是能知道的;但是，对于未知的未知，企业家就没办法及时掌握了，除非触发了问题。
某信托公司一线员工，在和朋友聊天的过程中，得知一家担保公司B正在找反担保，细细追究担保原因，打听到是零售巨头M集团总部准备融资，正寻找担保机构。该员工没有能力接触到M集团，但他第一时间将这个项目情报反馈给了公司副总，该老总立刻动用自己的人脉资源，通过一银行行长约到了M集团的财务总监，面谈信托融资事宜。
企业内人人都是情报员，员工处于战斗的一线，能及时获取客户和竞争对手内部的人事变化、经营活动，比总部更了解当地的政策机会、市场特点。大量的信息都在各员工脑中，都是孤岛性质，没有公司层面的集成，很多情报已经被掌握，但是很难上升到部门层面，不利于企业更充分的决策。
企业可建立专门的激励机制和团队，集成公司内部情报信息，解决情报来源，激励机制的关键不光是奖金奖励，重点在于这些情报有合适的去处，才能产生价值形成激励，例如：
对新增销售线索的激励，集成市场情报，主要供销售部门使用;
购买各地竞争对手乃至国外同行产品进行体验和拆解，或搜集同行的专利申报情况，集成产品情报，主要供研发部门和市场部使用;
通过对各地市场和消费者的调研分析，集成市场情报，供市场、销售、研发部使用;
通过专业的职能岗位，跟踪科技前沿、同行专利创新、行业政策动态，供研发和企业家使用;
3. 通过对大量数据的分析挖掘获得情报。
企业通过自身的信息系统、门户网站、客服系统、电商平台积累了大量的历史数据，而目前企业亦可通过付费，购买电商的历史数据库。
2012年1月份：瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact)宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。大数据时代的带来，为企业通过应用数据提升企业竞争力提供了营养和工具。通过应用大数据，企业传统的决策体系将得到根本的改变。
《大数据》(作者：维克托·迈尔·舍恩伯格)一书中披露海员莫里对搜集的数百年来的海航日志、地图等数据，并结合洋流、风向等总共120万个数据点进行分析，写出《海洋的地理物理学》，帮助航海家找到了更有效的航海线路。日本的科学家通过在汽车座椅上加装360个传感器，通过压力数据的搜集来判断驾驶者的姿态并识别驾驶者的身份，从而保障驾驶的安全。在美国出现了众多通过历史价格数据，来预测未来价格的变化的网站。
数据本身不能反映出某些规律和信息，通过对大量数据的分析和挖掘，就可以发现意想不到的联系。
大数据时代的决策分析体系，是充分获取外部情报，充分挖掘数据提供决策依据的。在大数据时代，企业必将八仙过海、各显神通，搜集各种信息与情报，建立符合自身的决策体系。优秀的企业必将情报作为决策的重要依据，并建立常态化的机制，充分了解竞争对手情报，应对快速变化的外部环境，快速准确地做出各种经营决策
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本文标题：构建大数据时代下的决策分析体系
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