李文 王邦兆/江蘇大學(xué) 管理學(xué)院
工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)是經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的核心內(nèi)容之一,在我國統(tǒng)計(jì)體系中占有重要地位。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)也將面臨著新的變革與挑戰(zhàn)。麥肯錫公司認(rèn)為:“數(shù)據(jù),已經(jīng)成為當(dāng)今企業(yè)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素之一,已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)、每一項(xiàng)業(yè)務(wù)職能。對于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用與挖掘,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長時(shí)代的到來?!痹诖髷?shù)據(jù)時(shí)代,不僅對工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)提出了新的需求,也將逐步擴(kuò)展工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)的職能。
大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集的容量已超出了常規(guī)的數(shù)據(jù)庫軟件工具所能捕捉、存儲和分析的數(shù)據(jù),它產(chǎn)生于無所不在的傳感器、微處理器、互聯(lián)網(wǎng)和社會媒體等。在發(fā)達(dá)國家,對于大數(shù)據(jù)的收集、分類、存儲、分析已經(jīng)嵌入到經(jīng)濟(jì)社會管理的每一個環(huán)節(jié),并成為經(jīng)濟(jì)社會管理的重要組成部分?!度A爾街日報(bào)》將大數(shù)據(jù)時(shí)代、智能化時(shí)代和無線網(wǎng)絡(luò)革命稱為是引領(lǐng)未來經(jīng)濟(jì)繁榮的三大技術(shù)變革。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來必然引起企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作的變革。統(tǒng)計(jì)工作是企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值成長的溫床,離開了統(tǒng)計(jì)工作,企業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值就無從展現(xiàn)。沒有統(tǒng)計(jì)工作的促進(jìn),數(shù)據(jù)挖掘也會停滯不前。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,工業(yè)企業(yè)要對海量的生產(chǎn)、營銷、采購、財(cái)務(wù)、人力資源、質(zhì)量檢測、安全監(jiān)控、后勤服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和發(fā)布,為企業(yè)決策提供參考。這時(shí),人們的思維模式將發(fā)生變化,不再過多地探究企業(yè)內(nèi)部要素之間的因果關(guān)系,而是專注于企業(yè)內(nèi)部要素之間的相關(guān)關(guān)系。統(tǒng)計(jì)的主要目標(biāo)不再是描述企業(yè)的管理事件及發(fā)生的原因,而是轉(zhuǎn)向?qū)芾硇袨榻Y(jié)果的預(yù)測。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)將發(fā)生天翻地覆的變化,與小數(shù)據(jù)下的抽樣統(tǒng)計(jì)大相徑庭。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢,但是,我國工業(yè)企業(yè)還沒有做好迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的準(zhǔn)備,缺乏相應(yīng)的思想、條件與方法,這為大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的實(shí)施帶來了障礙。這些不足和缺少主要表現(xiàn)在如下方面:
第一,數(shù)據(jù)增長較快,數(shù)據(jù)存儲量不足。在過去很長一段時(shí)間內(nèi),我國工業(yè)企業(yè)幾乎都沒有意識到數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,數(shù)據(jù)存儲的觀念較為淡薄,加之在當(dāng)時(shí)的條件下,數(shù)據(jù)存儲成本較高、數(shù)據(jù)存儲方法落后,因此數(shù)據(jù)采集與存儲嚴(yán)重不足,遠(yuǎn)未達(dá)到大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。近年來,一些企業(yè)認(rèn)識到了數(shù)據(jù)存儲的重要性,加大了數(shù)據(jù)的存儲力度,但在數(shù)據(jù)處理方法上存在很多問題,有待克服。
第二,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為簡單,缺少多樣化。大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在著多樣化的特征,不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也包括大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前,在我國企業(yè)所收集的有限數(shù)據(jù)中,主要是類型較為簡單的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較為罕見。同時(shí),這些數(shù)據(jù)主要源于生產(chǎn)過程,是生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),很少涉及營銷、采購、人力資本、財(cái)務(wù)管理、戰(zhàn)略決策方面的數(shù)據(jù),品種較為單一。事實(shí)上,在企業(yè)運(yùn)營中,許多有價(jià)值的數(shù)據(jù)是以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式存在的。
第三,數(shù)據(jù)存儲較為分散,共享性不足。在當(dāng)今時(shí)代,數(shù)據(jù)共享是數(shù)據(jù)的生命,缺乏共享的數(shù)據(jù)就失去了生命力。目前,我國企業(yè)都擁有自己的信息系統(tǒng),但這些系統(tǒng)一般處于獨(dú)立狀態(tài),未能構(gòu)成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。即使在企業(yè)集團(tuán)中,子公司或分公司之間的信息系統(tǒng)也處于分散狀態(tài),形成了一個個信息孤島,無法實(shí)現(xiàn)高度的數(shù)據(jù)共享。同時(shí),許多信息系統(tǒng)在架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、支持語言上差異較大,數(shù)據(jù)傳輸困難,也不利于數(shù)據(jù)共享。
第四,數(shù)據(jù)所有權(quán)存在爭議,使企業(yè)處于數(shù)據(jù)支配的被動狀態(tài)。由于沒有認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性,許多企業(yè)當(dāng)初在數(shù)據(jù)所有權(quán)上不以為意,隨意讓出所有權(quán),如關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)都被生產(chǎn)廠家所控制,人力資源數(shù)據(jù)被咨詢公司所控制等。當(dāng)大數(shù)據(jù)來臨時(shí),一些企業(yè)認(rèn)識到數(shù)據(jù)價(jià)值之后,欲求重新買回?cái)?shù)據(jù)所有權(quán),往往耗費(fèi)巨額費(fèi)用與代價(jià),帶來了很多所有權(quán)爭議。尤其對一些大型企業(yè)而言,如果數(shù)據(jù)所有權(quán)問題不解決,大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的平臺就無從搭建。
第五,統(tǒng)計(jì)人員地位不高,阻礙了大數(shù)據(jù)管理能力的提升。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,統(tǒng)計(jì)人員的業(yè)務(wù)素質(zhì)需要通過脫胎換骨式的錘煉,才能具備大數(shù)據(jù)管理水平。在主觀上,需要企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)高度重視,意識到大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的重要性;在客觀上,需要投入一定的資金,包括軟件硬件配置費(fèi)用、培訓(xùn)費(fèi)用、外出交流學(xué)習(xí)費(fèi)用等。但是,在目前的環(huán)境下,我國企業(yè)統(tǒng)計(jì)人員的地位普遍不高,甚至被認(rèn)為可有可無,統(tǒng)計(jì)工作被認(rèn)為是應(yīng)付差事的附屬工作。在這樣的現(xiàn)狀下,統(tǒng)計(jì)人員業(yè)務(wù)能力開發(fā)將面臨著重重困難。
第六,統(tǒng)計(jì)指標(biāo)陳舊,不符合大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的需求。大數(shù)據(jù)分析的理念是探析事物之間的內(nèi)在聯(lián)系,而不是因果關(guān)系,在這種環(huán)境下,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系已不再適用,需要進(jìn)行大規(guī)模修正。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不僅要反映企業(yè)的靜態(tài)特征,也要反映出企業(yè)的動態(tài)特征,不僅反映企業(yè)的過去發(fā)展歷程,也要能實(shí)現(xiàn)對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)測?,F(xiàn)有的指標(biāo)體系是現(xiàn)行統(tǒng)計(jì)制度下的產(chǎn)物,統(tǒng)計(jì)制度的變革是指標(biāo)體系變革的前提。
現(xiàn)行的工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)遠(yuǎn)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的需求,無法構(gòu)建有效的大數(shù)據(jù)分析平臺,需要進(jìn)行一系列的變革。工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)涉及到供、產(chǎn)、銷、人、財(cái)、物各個方面,因此,統(tǒng)計(jì)變革是一種全方位、綜合式的變革,主要包括如下方面:
第一,轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)人員的角色,發(fā)揮數(shù)據(jù)管理者的作用。在傳統(tǒng)工業(yè)統(tǒng)計(jì)中,統(tǒng)計(jì)人員的定位一般是數(shù)據(jù)采集者,但在大數(shù)據(jù)時(shí)代,統(tǒng)計(jì)人員還應(yīng)是數(shù)據(jù)管理者,不僅能夠采集數(shù)據(jù),也要能夠分析數(shù)據(jù)。由于信息系統(tǒng)的普及,數(shù)據(jù)采集工作的難度相對減少,但在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析工作的難度相對增加,對數(shù)據(jù)挖掘提出了更高的要求。統(tǒng)計(jì)人員不僅構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),還應(yīng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)發(fā)布的工作。統(tǒng)計(jì)人員的數(shù)據(jù)發(fā)布對象不僅是上級主管部門,還應(yīng)包括企業(yè)內(nèi)部各職能部門。
第二,實(shí)施自動化數(shù)據(jù)采集方式,提高數(shù)據(jù)采集效率。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式將逐漸消退,代之而起的是數(shù)據(jù)的自動化采集。在傳統(tǒng)方式下,人工報(bào)表、抽樣調(diào)查、訪談、問卷發(fā)放等數(shù)據(jù)采集方式,已經(jīng)無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需求。大數(shù)據(jù)采集不僅包括生產(chǎn)數(shù)據(jù),還包括市場、客戶、營銷、采購等生產(chǎn)之外的數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集對象截然不同。自動化數(shù)據(jù)采集不僅降低了數(shù)據(jù)采集的成本,也確保了數(shù)據(jù)采集的完整性,不僅可以采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也可以采集半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)然,在自動化數(shù)據(jù)采集下,對存儲設(shè)備的要求也較高,需要具備容量大、性能強(qiáng)、吞吐率高等特性。
第三,利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺改進(jìn)營銷管理,深度認(rèn)識消費(fèi)者的需求特征。美國著名營銷專家約翰·沃納梅克認(rèn)為:“我們知道,許多企業(yè)中至少一半的廣告花費(fèi)是浪費(fèi)的,但是,我們無從知曉是哪一半?!贝髷?shù)據(jù)營銷方式的到來可以使這一問題迎刃而解。隨著大數(shù)據(jù)處理能力的提高,通過對消費(fèi)者消費(fèi)特征的挖掘,數(shù)字媒體的營銷也將更趨于個性化。利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺,可以使消費(fèi)者的需求分析擺脫直覺的狹隘,全方位地了解消費(fèi)者的需求,認(rèn)識消費(fèi)者的支付意愿,從而為產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化提供合理的規(guī)格參數(shù)。
第四,利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺實(shí)施庫存管理,實(shí)現(xiàn)對最佳庫存的精確測度。庫存管理是企業(yè)的一項(xiàng)尖端管理事項(xiàng),隨著企業(yè)規(guī)模的增長、企業(yè)聲譽(yù)的外揚(yáng)、企業(yè)競爭優(yōu)勢的累積,庫存管理就越重要。庫存成本一般占據(jù)產(chǎn)品成本的一半以上,如果降低一成庫存成本,企業(yè)競爭力就會呈三倍的增長態(tài)勢。在大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺上,可以實(shí)現(xiàn)對庫存需求的精確預(yù)測、減少調(diào)撥環(huán)節(jié)、合理布局庫存結(jié)構(gòu),將庫存信息及時(shí)反饋到生產(chǎn)計(jì)劃、訂單采購、庫存安排各個環(huán)節(jié),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)庫存管理從“需求感應(yīng)”向“適應(yīng)性存儲”的轉(zhuǎn)換,大幅度降低庫存成本。
第五,利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺進(jìn)行質(zhì)量管理,提高產(chǎn)品質(zhì)量管理水平。20世紀(jì)90年代,許多企業(yè)已經(jīng)開始利用數(shù)據(jù)分析來改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量管理,以求生產(chǎn)與服務(wù)的最佳匹配。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,由于數(shù)據(jù)源較廣、數(shù)據(jù)挖掘手段較強(qiáng)、數(shù)據(jù)價(jià)值更高,不僅可以使產(chǎn)品制造時(shí)間縮短50%,也可以通過仿真與模擬等方法檢驗(yàn)產(chǎn)品缺陷,剔除不必要的環(huán)節(jié)、縮短開發(fā)周期、降低開發(fā)成本。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)可以收集到大量同類產(chǎn)品的工藝參數(shù)、質(zhì)檢結(jié)果、營銷記錄,從而對新產(chǎn)品質(zhì)量做出準(zhǔn)確的預(yù)測和判斷。
第六,統(tǒng)計(jì)人員應(yīng)積極參與企業(yè)決策,提高企業(yè)決策效率。在傳統(tǒng)管理模式下,統(tǒng)計(jì)人員只是普通企業(yè)員工,不在決策人員之列,但在大數(shù)據(jù)時(shí)代,由于決策的復(fù)雜性在增長,統(tǒng)計(jì)人員必須參與決策,否則,許多決策問題將無法實(shí)施。大數(shù)據(jù)下的決策與傳統(tǒng)決策存在著很大的差異,不僅基于一定量的類型繁多的數(shù)據(jù),也要借助于各種先進(jìn)的決策模型,這讓許多高層管理人員難以駕馭。盡管統(tǒng)計(jì)人員參與決策是一種必然的趨勢,但在決策過程中,統(tǒng)計(jì)人員的定位是輔助性人員或決策技術(shù)人員,在很大職能上不能越俎代庖。
第七,轉(zhuǎn)變企業(yè)對數(shù)據(jù)的管理與控制方式。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析需要接受一定程度的誤差,無法做到小數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)。數(shù)據(jù)容量越大、數(shù)據(jù)類型越多,所容忍的誤差就越高。我國企業(yè)并未真正進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)容量較低、數(shù)據(jù)類型單一,尚不能容忍較多的數(shù)據(jù)誤差。美國企業(yè)大數(shù)據(jù)管理水平較高,但由于數(shù)據(jù)誤差較高,每年給企業(yè)造成六千多億美元的利益損失。企業(yè)應(yīng)設(shè)計(jì)專門的大數(shù)據(jù)管理部門,指派專門的數(shù)據(jù)管理人員,及時(shí)解決數(shù)據(jù)管理中出現(xiàn)的問題,并不斷謀求數(shù)據(jù)管理質(zhì)量的提高。
第八,實(shí)施工業(yè)統(tǒng)計(jì)制度的變革。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,由于統(tǒng)計(jì)對象、方式、目標(biāo)都發(fā)生了變化,需要統(tǒng)計(jì)制度也相應(yīng)轉(zhuǎn)變,以適應(yīng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)展的需求。新的工業(yè)統(tǒng)計(jì)制度應(yīng)立足于我國工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)目標(biāo),將統(tǒng)計(jì)工作與企業(yè)發(fā)展相結(jié)合,充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,提高工業(yè)統(tǒng)計(jì)對生產(chǎn)、營銷、采購等流程的支持作用。在我國現(xiàn)行的體制下,統(tǒng)計(jì)制度變革是一個系統(tǒng)工程,不可能在短時(shí)間內(nèi)一蹴而就。在變革過程中,不僅要吸取西方發(fā)達(dá)國家統(tǒng)計(jì)制度的經(jīng)驗(yàn),也要結(jié)合于我國統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的現(xiàn)實(shí)特征。
第九,擴(kuò)張企業(yè)的信息統(tǒng)計(jì)范圍。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,由于數(shù)據(jù)源擴(kuò)大,企業(yè)的統(tǒng)計(jì)信息范圍也應(yīng)隨之?dāng)U張,不僅需要統(tǒng)計(jì)企業(yè)內(nèi)部的信息,也要統(tǒng)計(jì)企業(yè)外部的信息。企業(yè)外部信息主要包括四大類:企業(yè)所在行業(yè)的信息、消費(fèi)者信息、競爭對手信息,以及與企業(yè)發(fā)展相關(guān)的各種社會信息。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺的建設(shè)需要包含這些信息源,繼而實(shí)現(xiàn)綜合分析。目前,大多數(shù)企業(yè)在統(tǒng)計(jì)中并不關(guān)注這些信息,沒有將這些信息納入必要的統(tǒng)計(jì)范圍,必然在大數(shù)據(jù)競爭中步人后塵。