壳牌(中国)CIO徐斌谈大数据28

壳牌（中国）CIO徐斌：大数据助力传统企业提升核心竞争力2015-05-10嘉宾徐斌：21年IT从业经验，2013年加入壳牌石油(Shell)中国担任零售业务首席信息官,负责壳牌中国零售业务的信息化工作，致力于建设跨合资公司的平台战略规划，IT治理架构，以及基于云技术的共享应用服务的部署。徐总在金融业、零售业等不同行业的信息化建设有着丰富的工作经历，海外的工作的背景更丰富了他的企业信息化实践经验。此前曾相继担任英国石油(BP)中国区IT总监，Seven-Eleven中国区IT经理，建设银行软件开发和电子商务项目经理等职务。摘要首先，徐斌汇总了当前传统行业和企业面临的最大挑战有哪些；然后，与大家探讨何为大数据。接下来，徐斌以实际的企业案例来阐述传统企业在大数据方面的实践和分析；最后，徐总结合自身经历和积累介绍企业如何构建适合自己的大数据能力，为企业带来更大的发展和效益。首先跟大家介绍一下壳牌，壳牌是世界比较大的公司，在过去三年，有两年是世界第一，去年是世界第二，今年规模会更上一层楼，上个月刚花了470亿英镑收购了英国一家燃气公司。它在120年前进入了中国，去年11月我们在中国举行了壳牌进入中国120周年庆典。讲到我们今天的主题大数据，如何帮助传统行业、传统企业提升核心竞争力。壳牌是一个典型的传统的公司，不管是上游勘探、开采，下游做化工、零售，润滑油等业务，都是非常传统的行业，传统行业，数据、大数据如何帮助他们产生价值呢？这是我们今天探讨的话题。今天我给大家分享的内容主要是四个方面：时下一个非常热的名词就是：互联网+。互联网+对每个企业、每个行业都发生了重要的变化，不仅仅是概念，真的是在影响着我们每一个人，特别是我们企业IT从业人员。互联网自己的概念之前一直由互联网公司在说，比如著名的BAT公司。以前比较流行的说法是，要借助互联网颠覆传统行业。今年两会期间谈到的互联网+把概念一转，变为了：通过互联网加强传统企业的核心竞争力。这里可以看出这个概念的起点是我们传统行业、是我们自己的企业。这就需要我们把好的工具、好的思想运用到企业中，力求市场竞争中有更好的地位和竞争力。正因为中国大量企业是传统企业，所以说这个对我们具有特别重大意义。在互联网+时代，来看看我们的世界发生了什么变化：腾讯、淘宝、京东、小米，他们现在都是顶级的公司，估值都过了一百亿美金，大家注意到右边几个数字，他们时间最长的16年，加在一起35年，四个公司都成为超过百亿市值的公司。我们再看看下面四个公司：诺基亚、摩托罗拉、柯达、索尼，都是曾经的顶级公司。在我毕业工作的时候，这些公司我能进去那是非常自豪的。现在或者破产了，被收购了，后者处于困境之中。这四个公司加起来427年，说明在传统时代它做的非常优秀，但是在当今互联网时代，一下子失去了它的核心竞争力。这个对比对我们来说是很大的冲击，我们该怎么办？我的观点是：我们要去拥抱变革、拥抱互联网时代。按照我们的理解，互联网+是一虚一实。实是互联网的技术，云、大、物、移、智，云计算、大数据、物联网、移动互联网、智能控制技术。这些技术只是工具，我们更需要的是“虚”的互联网思维，把这些思维真正融入到企业运营、管理中去，才算是真正意义上的是互联网+。企业借助互联网+各种技术、思想的帮助去获得竞争的优势。传统行业现在最急迫的是两个问题：开源节流，一方面要把成本降下来，一方面要打开我们市场的销售。看一下大数据在这方面能够帮助我们的企业做什么。在互联网+时代一虚一实，技术是工具。那么，关键的互联网思维带来转变是哪些呢？第一，决策模式的变化。在以流程为中心的决策模式里，核心是经验，行业里面的积累。这很依赖于人，有的CEO或核心层有很好的战略思维和经验积累，但是一旦他离开公司，公司就不行了，没有其他人能做正确的决策了。但是在新时代，以数据为中心的决策，靠的是客观的数据和信息做决策，而不是靠某个人的思维做决策。第二，运营模式的转变。以前是产品为中心，模式讲究的是批量规模化生产，来保证成本最优化。但是现在我们客户的需求发生转变，有更多定制化的要求，我们需要不断调整产品设计去适应。这时候我们的运营模式就需要变成以用户为中心，即根据用户需求反向引导生产，但是这种模式下要使生产的成本降低不是很容易，因为不能大规模生产，那么如何降低成本带来了另一个挑战，中国有一些企业面对这一挑战做出了很好的探索，比如说红领集团。第三，合作模式的转变。以前是以供应链为中心。在新的互联网时代，需要我们把客户需求放在核心位置，客户需求会关注日常生活中的各个环节，比如说我们公司旗下加油站，正常情况下与客户即司机交互时间也就是十分钟（加完油到便利店买完东西走，就是十分钟），在我看来，合作模式的思考是如何让我们的客户和我们产生更多联系。如果我们知道他有一些常规消费行为习惯，比如加完油去沃尔玛购物、再去4S店洗车，再去万达看电影等等，那么我就可以和沃尔玛、4S店，万达进行合作，共同推出一些客户营销和增值服务，那么这个客户也许就很容易被我们黏住，并很容易成为我们的忠诚客户。与此同时，通过这类服务还可以和其他的合作伙伴分享收益。第四，组织模式的转变。传统时代是层级管理，新的时代讲究扁平化管理，以员工为中心。要加强一线员工的执行力和创造性，必须扁平化管理，让他们有足够的能力、足够的信息去快速决策。小米就是一个很好的例子，小米的员工层级非常短，就是3层，七个核心创始人，部门leader和员工。除了合伙人有职位外，其他都是工程师。工程师直接和客户在网上交互，一个新产品测试版本发布之后，客户可以马上提意见，工程师马上对产品进行更改，通过这种方式增强一线员工的执行力、创造性和主动性，同时，这种方式对市场反馈势必非常快。我们传统行业在互联网+的时代这四个方面需要进行转变。这些改变的一个非常核心的驱动力来自于IT即信息化技术的应用。不同的行业，企业对IT的定位有所不同，不同的定位又决定了IT可以为企业带来的价值。最初的企业，一般把IT定位在建设一个简单的办公自动化系统，大多数时间做系统的维护。随着业务的发展，企业在市场中的地位提高，慢慢我们需要上一些大的系统，比如说ERP、MRP，这个时候IT承担更重要的作用，帮助业务实现业务价值。比如说更有效的管理库存，更有效的管理采购，这两个级别都是传统行业对IT应用比较多的地方。但是在互联网+时代我希望企业管理者认识到，如果IT定位不能往上提升，便很难帮助到企业进行互联网+的转型，以及在市场上产生核心竞争力。左边第二个业务价值的推动者，这个是通过IT技术进行创新，可以超越我们竞争对手做一些创新的解决方案，包括客户关系的管理，O2O的线上线下的联动等。通过信息化技术产生竞争对手没有的方案、营销手段、效率提升的手段。这就是将IT融入企业决策层的作用，参与决策，促进创新，产生核心竞争力。IT在企业中定位的最高级别是成为业务模式的引领者，依靠IT帮助进行商业变革，脱离传统的竞争模式。“羊毛出在猪身上，狗来买单”，过往的产品服务，最初思想就只是如何把东西卖的更贵一点，能否提高价格的同时让客户接受。而如今，通过新技术、新商业模式将商品免费使用，通过后续服务挣钱，正是目前的新运营模式。依靠互联网+技术、各种信息化技术，行成一个生态链，而这个生态建设过程恰恰需要上下游不同企业的数据。希望咱们传统企业的各位领导者能够对IT有一个更好的定位，至少应该从业务价值推动者和业务模式引领者的角度来定位，才能帮助我们企业在市场上获得更好的竞争力。刚才说到开源节流，节流方面可以通过大数据的分析结合比如6西格玛等流程分析优化的技术，来帮助找到没有价值的工作，进而去掉，来增强有价值的工作。我们把产品的成功率提升，减少废品率。比如说便利店里面有几千个商品，每个商品的销量不是很高，如果能控制成本，控制库存，非常重要。因为你的点很多，一个点上省一千，四十个就是四万。在供应链配送环节，通过优化陪送路径，就可以减少配送成本。石油公司的配送都属于高危配送，如果通过大数据分析，在效率提升之余，安全性也有所提高，那对我们的帮助非常大。比如危化品晚上七点以后才能配送，比如说某条路晚上封路，之前不知道，去了后发现需要调头改路，带来的成本消耗将非常大。据美国一个研究机构称，人的行为中近93%是可以被预测的。大数据分析对企业提升销售也有很大的作用，所谓营销，营是两个“Ying”，一个是欢迎的“迎”，一个是共赢的“赢”，欢迎就是找到新客户，把他们吸引过来，共赢就是把客户留住，并且延伸它的需求。营销就是欢迎和共赢，欢迎找到了客户是谁，可以通过数据的分析。人的行为可以预测，可以通过各种社交数据，比如微博微信数据。当我们发现在谈论车的品牌时，这个人称某一个品牌车质量不好，并有很多讨论建议，可推断出他对车和生活质量是有一定的要求的，那么这个人就是可能是壳牌的潜在客户。当你来了以后我可以知道你的潜在需求是什么，再通过异业合作，将你的消费习惯和其他合作方关联，培养你成为我们忠诚客户，最理想的情况，让你一起床就能想到壳牌，去哪里都想到壳牌。但是如果让壳牌单独通过加油这项业务绝对是做不到这些的，势必要通过同其他企业合作，使客户对你产生联想和连接。刚才谈到传统行业面临挑战，大数据可以帮助他们突破，迎接这种挑战，我们来看一下到底什么叫大数据。大数据的名字叫BigData，这个词最早是麦肯锡提出的，是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。我个人的理解，大数据不是新事物，也大只是一个定义，它的核心是“数据”。大数据的应用由来已久，且其定义和应用也是持续变化的，它可以应用在我们的生活和社会的各个场景上。在座的各位听众，有没有人信星座的？美女们都信，有没有人信命的？不少人包括嘉宾本人很信命。星座也好、算命也好都是大数据的应用，只是没有数据化。星座把人归类为12个星座，比如说金牛座为什么会有这个特征，他是经过很多人的验证，发现都具有这类特征，且刚好出生在那个阶段，这个特征和某些动物和某些物品相关。算命也一样，八字、四柱、面相，为什么脸上这个位置长痣的人是这种性格，不知道为什么，但是发现很多这里长痣的人都有这种性格。应用的方式不一样，但是都是通过大数据的思维方式。企业的大数据与直接的数字化信息有关，传统企业或多或少会有一些数据，比如说员工数据、供应商数据、客户数据、财务数据，这些都是我们传统数据。新的互联网时代，我们具有微博数据、音频数据、手机定位数据等很多新型数据，交易数据和交互数据共同组成了现在的大数据。这并不是一个对立的关系，而是一个延展的关系。同时，大数据必须要有一些新的技术帮助我们分析结果，所以大数据是数据加工具。大数据如果从分类上来说，企业内部传统上都叫结构化数据，传统的放在数据库里的数据。还有电子文件、日志、文档是半结构化数据，以及一些非结构化数据比如视频、音频等。大数据的特征，不同的人和公司做了很多的定义，比较多的说法是四个V。数量比较大、来源比较多样、速度要求快、个体精确性不高。单个数据的价值并不高，比如说地理位置信息，单纯看每个点的信息没有价值，当你把他串联在一起的时候，你发现这一批人都往清华的舜德楼走，这时候就有价值了。因为现在有些人考虑大数据、小数据，大家听起来好像很对立，一大一小两个不同，这是不对的。我们应该更多的讲数据，大数据更多的是为了让大家理解这个数据的重要性。传统数据延展到更广阔范围的时候，他们的目的不同，传统的数据目的非常精确，关注一个事情发生的原因是什么，目的是解决问题，为什么会出现这个事，得找出原因解决，这是传统数据比较擅长的地方，但是到延展拿到很多外部数据，外部数据来源非常多，数据量很大，而且外部数据很杂，和企业没有直接的因果关系，但是具有关联性，对这些数据的分析目的是关注预测，我们可以不需要知道为什么这样，但是希望知道将会发生什么。可以不知道原因，但是希望知道关联性。这个人的痣长在这儿，他应该会怎么样，为什么会这样我不知道，但是既然长在这里的人都是这样，可以帮助我做决策，目的是寻找一个解决的方案，而不是一个解决的问题。这个时候数据的使用目的就发生了变化。看