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打通数据关联
大数据对企业有着如此大的吸引力，但到真正应用时却存在着各种问题。
零点远景e动副总经理宋志远说，就大部分服装企业来说，并没有掌握那么多的数据。当真正开始进行大数据分析时，手头掌握的数据并不能为大家所用。
由于传统的代销模式，对于终端的数据收集能力相对来说比较弱，需要终端的服务商提供数据。以前也并不认为收集终端数据是必须的工作，因此现在往往带来困扰。
而且回到商业本质，对于任何一家企业来说，了解消费者的每一部分信息，都有商业目的。也就是说，并不是说每一个数据都有效果，因此在商业不同的环节当中，需要考虑什么样的数据才能支持整个商业的决策。
那如何才能获得有效数据？
宋志远称，互联网数据都是非标准化的，若要分析它，一个最重要的工作，就是把数据标准化。比如消费者喜欢什么样的营销活动，那把一个营销活动进行多方面解构。
“根据每一个消费者浏览网页的痕迹，会赋予其不同的标签，也代表着其对于产品的偏好，或对营销公关活动的偏好。当我们对每一个消费者进行标签管理的话，就意味着把消费者进行进行更为精细化的分群管理，进行有针对性的营销活动。”
比如微信的一些体型、肤色的测试，可以通过这样的方式来了解消费者的身材，更有针对性地进行设计。也同样可以做一些O2O活动，比如量体裁衣。进行线上和线下整合，收集更多消费者身材数据，制定更加丰富的服装定制板型。宋志远认为，企业可以通过设计很多线上活动来收集数据。
“不过，尽管获取数据的方法和资源有很多，但更为重要的问题是这些数据之间不能有效地关联。”
最为经典的“啤酒和尿布”案例，是当啤酒和尿布出现在一张消费水单上时，才产生了很高的相关性。因此如果企业想做更多的数据分析和数据挖掘的话，就需要尽可能将手头所有的数据连接起来，将这些数据进行有效打通。
宋志远认为，数据打通的关键就是唯一的可识别ID，这个ID就是一个能够长期存在、在不同情景下不太更换的信息，比如说身份证号码、手机号、QQ号等。如果企业去做客户关系管理的话，甚至可以给客户一个唯一的客户ID，那这些ID就是识别这个客户和企业所有的关系。这件建立一个O2O用户的信息，无论在哪一个情景当中，都可以以一个标准化的形式来对它进行一个展现和分析。
而德勤在对商业价值和商业营销的数据挖掘有一套系统的方法论。首先是数据的收集和整合，进行数据模型的搭建，然后去挖掘信息进行分析，最终得出结果。这些信息包括，公司内部信息，消费者信息、市场信息、交易信息等。例如，当消费者在网络购物把一个商品加入购物车，放了多久，到了结账环节，他决定不买或不买，这个交易信息就决定着一个客户心理、心态的分析。
“大数据下所有的一切是要快。现在在电脑或手机上留下线索之后，马上就有一个推送来了，这一推送实际并不一定是你需要的。比如你想在网上购买一个轮胎，可能你已经购买完了，还在不停给你推送轮胎信息，所以更为精准的分析尤为必要。买完轮胎之后，下一个最有可能是买什么？是买什么牌子的？这都是智能应该产生的作用。”何建新补充道。
“人类进入到一个从物质到能量，再到信息的时代，信息在这里边发挥着越来越重要的作用。当整个信息量越来越大的时候，你会发现，算法有所改变，要全体不要抽样，要效果不要精确，要相关不要因果。企业不仅仅局限于自己经营性的数据，计算机可读取的数据，才是可流通并产生价值的信息。”
创新多元结构
大数据时代之下，企业经营管理的特点会有什么变化？陈江认为有以下几个方面。
一方面对客户群体的变化要非常关注。大数据时代，竞争更为激烈，需要对客户群体进行多元结构业务架构的创新，在做专的同时，还得做细。
诸如海底捞的火锅通过火锅+服务，来实现了整个客户价值的一个新的创新。而海尔同样是通过服务提升产品的价值增长点。难怪有人说，海尔是二流的产品，一流的营销，超一流的服务。
另一方面是产品创新速度的提升，不仅仅是提高效率，而是多方资源整合的能力。
陈江说，“整个大数据时代带来各种变化，最终是在市场、竞争层面带来变化。但是作为企业管理本身来说，在应对过程中，不必太慌。在这一过程中的变化和积累也尤为重要。”
首先，企业要建立信息系统的开放化平台建设——CRM系统和ERP系统。在供应链和CRM系统融合的基础上才能够为企业的管理带来提升。
其次，要提高应用功能的技术开发能力。“现在靠一两个系统找到一个模式，上一套系统就能实现一个优势，已经不太现实。”作为企业内部来说，必须要考虑自己开发应用功能，而不依赖于软件公司。“对于企业来说，信息中心不再是上一套系统，做硬件维护和软件杀杀毒，核心是在整个系统过程中，如何把生产、技术、市场、营销等各个部门的信息发展需求转变成信息系统的实际功能。”
再次，设计信息框架。客户信息、合作伙伴信息、渠道商信息、产品信息、内部管理信息、质量信息等，我们到底需要哪些信息？这些信息都在哪些地方？通过哪些技术手段实现？这是企业必须要考虑的。这个系统概念框架的构建，一定是以经营团队为主导的，而不是以IT部门来主导。
第四，交互社区的有效运维。作为大数据时代来说，数据的传递和传输，有些是结构化的，也有很多是非结构化的。结构化的数据自于非结构化的沟通过程中。比如客户、消费者的划分，如何寻找一个消费者群体？是要从交互式的沟通过程，可能是来自于客户沟通，也是来自于内部人员沟通、可能来自于销售人员的沟通。
第五，基于经营的信息化管理组织的支撑。整个管理组织要跟信息化有效结合，才能保证大数据的采集应用在整个商业逻辑中得到有效运用。
