为什么80%企业忽视了对公经营分析中的大数据价值？

一、认知偏差导致的决策黑洞

在对公经营分析领域，大数据分析和供应链金融风控变得越来越重要。然而，一个普遍存在的认知偏差却像黑洞一样吞噬着企业的决策力。87%的企业高管认为经营分析就等同于财务数据的分析，这种狭隘的认知严重忽视了行为数据的巨大价值。

以制造业为例，传统的经营分析方案往往只关注财务报表上的数字，如收入、利润、成本等。但在当今竞争激烈的市场环境下，仅仅依靠财务数据已经远远不够。行为数据，包括客户的购买行为、供应商的交货行为、员工的工作行为等，蕴含着丰富的信息。比如，通过分析客户的购买行为数据，企业可以了解客户的偏好和需求变化，从而及时调整产品策略和市场营销方案。再比如，对供应商交货行为数据的分析，可以帮助企业评估供应商的可靠性，提前做好风险预警。

在大数据分析时代，企业需要打破这种认知偏差。如果企业仍然固执地将经营分析局限于财务数据，就可能错过很多重要的市场机会，甚至陷入经营困境。以一家初创的科技企业为例，该企业在发展初期，由于过度关注财务数据，忽视了用户的行为数据。结果，当竞争对手根据用户行为数据推出更符合市场需求的产品时，该企业才意识到自己的错误，但此时已经失去了大量的市场份额。

误区警示：企业在进行经营分析时，不能仅仅依赖财务数据，要充分认识到行为数据的重要性，建立全面的数据采集和分析体系。

二、数据整合的沉默成本

在对公经营分析中，数据整合是一个关键环节。然而，跨系统对接所带来的沉默成本却常常被企业忽视。据统计，跨系统对接消耗企业年均127万元的实施成本。

在制造业等行业，企业通常会使用多个不同的系统来管理业务，如ERP系统、CRM系统、SCM系统等。这些系统之间的数据格式和标准各不相同，要实现数据的整合和共享，就需要进行跨系统对接。跨系统对接不仅需要投入大量的人力、物力和财力，还需要耗费大量的时间。

以一家上市的汽车制造企业为例，该企业为了实现供应链金融风控的目标，需要将ERP系统、SCM系统和财务系统的数据进行整合。在对接过程中，由于各个系统的接口不兼容，企业不得不聘请专业的技术团队进行开发和调试。这个过程持续了将近一年的时间，耗费了企业大量的资金和精力。而且，在对接完成后，还需要对系统进行维护和升级，这也会产生一定的成本。

成本计算器：企业在进行数据整合时，可以使用以下公式来计算沉默成本：沉默成本 = 人力成本 + 物力成本 + 时间成本 + 维护成本。

三、企业数据湖的认知陷阱

在大数据分析时代，企业数据湖成为了一个热门话题。然而，很多企业对数据湖存在着认知陷阱。87%的无效数据恰是战略预警信号，这是一个反共识的观点。

企业数据湖是一个集中存储企业所有数据的地方，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。很多企业认为，数据湖中的数据越多越好，只要将所有的数据都存储起来，就可以进行分析和挖掘。但实际上，数据湖中的数据质量参差不齐，很多数据是无效的。

以一家独角兽企业为例，该企业在建立数据湖后，收集了大量的数据。然而，在进行数据分析时，发现很多数据都是重复的、错误的或者不完整的。这些无效数据不仅占用了大量的存储空间，还影响了数据分析的准确性和效率。后来，该企业通过对数据湖中的数据进行清洗和整理，发现了一些隐藏在无效数据中的战略预警信号。比如，通过对客户投诉数据的分析，发现了产品存在的质量问题，及时采取了措施，避免了更大的损失。

技术原理卡：数据湖中的数据可以通过数据清洗、数据集成、数据转换等技术进行处理，从而提高数据质量，发现隐藏在数据中的价值。

四、实时分析的ROI悖论

在对公经营分析中，实时分析越来越受到企业的重视。然而，实时分析的ROI（投资回报率）却存在着悖论。每提升1%的分析时效性，需要投入23万的算力成本。

在供应链金融风控等领域，实时分析可以帮助企业及时发现风险，采取措施，避免损失。然而，要实现实时分析，就需要投入大量的算力资源。随着分析时效性的提高，算力成本也会不断增加。

以一家制造业企业为例，该企业为了提高经营分析的时效性，决定采用实时分析技术。在实施过程中，企业发现，每提升1%的分析时效性，就需要购买更多的服务器和存储设备，这会产生大量的成本。而且，随着数据量的不断增加，算力成本还会进一步提高。虽然实时分析可以帮助企业及时发现风险，提高决策效率，但如果ROI不高，企业就需要谨慎考虑是否值得投入。

五、汽车零部件行业的逆向样本

在制造业中，汽车零部件行业是一个竞争激烈的行业。然而，三一重工却通过非结构化数据分析，提升了19%的供应链效率，成为了一个逆向样本。

三一重工是一家全球知名的工程机械制造商，在汽车零部件行业也有着广泛的业务。在传统的经营分析中，企业往往只关注结构化数据，如财务数据、生产数据等。然而，三一重工意识到，非结构化数据，如客户的反馈、供应商的评价、市场的动态等，也蕴含着丰富的信息。

通过对非结构化数据的分析，三一重工发现了一些影响供应链效率的因素。比如，通过对客户反馈数据的分析，发现了产品存在的质量问题，及时与供应商沟通，解决了问题，提高了产品的质量和交货期。再比如，通过对市场动态数据的分析，预测了市场需求的变化，及时调整了生产计划，避免了库存积压。

通过非结构化数据分析，三一重工不仅提升了供应链效率，还降低了成本，提高了客户满意度。这表明，在经营分析中，企业不能忽视非结构化数据的价值，要充分利用大数据分析技术，挖掘数据中的潜在价值。