书评丨企业经营决策的数字化

林建明

全球主要经济体从金融危机之后加快了向数字经济转型的步伐，这段时间也是数字经济占GDP比例上升最快的一段时间。尤其是疫情这三年，由于企业将大量商业活动尽可能搬到线上进行，进一步提高了企业数字化转型的共识。《数字商业底层逻辑》介绍了基于网络大数据收集和分析的决策方法，主题是大数据时代的量化决策方法，属于决策科学。作者从事商业分析30多年，该书为企业利用信息技术的力量实现转型提供了完整的路线图-数字化矩阵。

生活中很多时候需要这种不追求过于精确的判断的场合。通过简单的计算和分析，就能帮我们进一步确定工作方向，而我们手中的数据通常足够用来做这种分析。尽管如此，是否要进行量化分析，还是需要思考的，因为无论是构思一种巧妙的简单量化方法，还是动用大数据收集分析软件做分析，都有成本和收益方面的考量。我们之所以这样做，首先是为了减少不确定性带来的损失。作者给出了五个步骤，先定义需要决策的问题和相关的不确定因素，确定自己现在知道什么信息（数据），计算收集其他必要信息的价值和成本，然后选择将有关量化方法用于具有高附加值的量化中，做出决策并采取行动。

对于要求更高的大数据分析，比如精确度、即时性高，现在已经有了非常好的算法软件，可以随时监测和抓取网络上留下的具有洞察价值的信息，而且这些信息是公开的，一般不存在网络爬虫抓取私人信息那样的法律或伦理冲突。目前已经有不少机构通过这种量化分析改善决策方式并获得了竞争优势。比如，纽约警局的脸书监测小组能够利用脸书中的信息，在没有任何目击者的状况下，追查帮派斗争中杀害无辜青少年的犯人并将其定罪。印度国产通信软件Hike Messenger采用精准的社交媒体分析工具，将分析结果反馈给产品研发部门，用以开发新的功能，只用了不到三年的时间，用户数就超越脸书成为排在Whatsapp之后受欢迎的通信软件。而传统的民意调查获得的是相反的结果，这表明网络大数据人工智能分析能够更准确地分析这类复杂局势，比如百度、腾讯等公司就直接用数据和数据分析的核心竞争力精准预测消费者需求，甚至用新研发的产品和新开拓的市场扩大经营范围，进入与主业弱相关的行业。

数字化将广布人类社会的每个角落。未来一切信息都具有数字化形态，或者说，数据就是各种有形和无形实体的“身份证”，而数据本身需要进行加工处理。在此过程中，成功与失败的区别就在于是否掌握和使用了所需的数字技术。在未来的商业模式中，单个企业的规模并不特别重要，更重要的是不同规模的企业如何协作，并利用数字技术的优势为客户提供价值。只有当企业改变了自身的组织架构——公司结构、流程、决策权、企业间关系、资源分配逻辑，以及激励和奖赏机制，企业才能从新的数字化技术中受益。数字化转型，是指企业拥抱一种全新的商业基础架构，这种基础架构结合了强大的计算能力、无所不在的连通性和有效的云技术。企业领导者不一定要成为每个技术领域的专家，但必须了解不同技术会使企业收入和利润来源发生怎样的改变，关注如何利用数字技术制定未来的战略和商业模式。

企业的终极竞争力体现在学习能力上，以及充分利用所在生态系统的规模和范围上。举例来说，Netflix视频推荐系统通过机器学习、逻辑分析和A/B测试（对比同一产品的两种不同版本）打造个性化的点播服务。小佈ERP提供SaaS平台帮助跨境电商企业整合上下游、境内外市场资源以提升商家运营效率。传统产业的企业、高科技公司、平台企业是三类主要“玩家”，作为企业转型的领导者，应借助大数据与人工智能分析，通过“构建—测量—学习”来加速决策反馈循环。转型存在三个阶段，企业可以借助高度智能化的网络平台的帮助做各种商业尝试，选择有希望成功的新商业模式。最具挑战性的是第二阶段（核心冲突），通过各种不同的方式采纳和吸收数字技术，创造出新的能力，建立起新的关系，并寻求差异化的价值驱动因素。数字化的产品、服务会冲击传统的产品、服务，价值传递和组织逻辑会与现有组织架构产生冲突。最后进入第三阶段（根基重塑），构建B2B2C的互动网络，提高响应速度，提供差异化产品或服务。

（作者系萨摩耶云创始人、董事长兼CEO）