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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与应用实践(16,合理的组织构架)  

2009-01-04 09:06:54|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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很多企业实施以数据挖掘为核心的商业智能战略后,投入巨资,却收效甚微,有的甚至根本达不到当初项目任务书所确定的目标。就算在数据挖掘应用最为发达的北美市场,根据2004年的统计,企业实施数据挖掘的成功率也只有60%。这里面涉及到的因素很多,有技术层面的(比如合适的人才,合适的方法,合适的挖掘项目,等等),更有管理层面的,而且来自管理层面的问题是更加严重的问题。其中最突出的问题就是数据挖掘作为企业的重要的信息开发利用战略时,企业将把数据挖掘商务智能部门放在一个企业怎样的组织架构中。

通常的一种做法(也是错误的做法)就是将数据挖掘的职能管理权限置于企业的IT部门之下或者置于统计分析科室的管理之下。这种做法最主要的错误在于错误地把以数据挖掘为核心的商业智能理解为一种单一专业的工具,而不是跨越企业各部门的战略工具。从企业全盘的战略考虑,以数据挖掘为核心的商业智能并不是为某个唯一的业务部门服务,而是为企业所有相关业务部门提供全方位的决策信息智能支持,离开了企业最高管理层的支持和相应的组织构架,处处受到束缚的商业智能机构很难发挥有效作用;而相应的不同部门的数据资源、业务分析、应用实施等也不是某个单独的具体业务部门或职能部门所能胜任的。所以目前实践中公认的比较合理的商业智能组织架构一般是有企业总裁(副总裁)实际担纲,具体日常管理单位在企业中的级别不应该低于企业重要的业务单位级别(比如营销部、销售部)。比如SAS公司经过长期的用户实施数据挖掘效果的跟踪调查,提出了一个比较有示范作用的组织构架模型BICC(Business Intelligence Competence Center,商业智能竞争力中心)。BICC这个部门负责在整个企业内开发和部署商业智能化方案,因为商业智能化工作远非只是部署技术那么简单。BICC是一个多维的概念,它解决了人员、流程、基础设施和企业文化等各个方面的问题。基于其战略性使命,BICC应当对企业的技术和业务功能进行有效整合,并直接向首席财务官、首席信息官、首席执行官等企业最高层直接进行工作报告,由此可见BICC在企业组织构架中的重要地位。BICC部门人员应当具备管理人员的潜质,一个成熟完善的BICC所肩负的职责是全方位的(包括商业智能化方案、数据管理、支持、BI实施交付、数据获取、高级分析、培训、供应商管理、对业务和信息技术人员进行有效整合等等)。

当然,上面所说的组织架构是针对企业的商务智能成熟后的比较完善的构架,对于刚刚开始尝试数据挖掘、商务智能的企业来说,一开始他们希望进行的是某个具体部门的工作,最常见的是首先在企业的市场营销部门尝试以数据挖掘为核心的商务智能。但是,就是这种尝试性的数据挖掘工作的管理构架也是十分讲究的。如何整合数据库营销和企业原有营销部门是企业尝试数据库营销是面临的一大挑战,由于不同的营销理念、营销渠道和营销管理方式,上述两个部门有很多的差异性,通常建议的做法是两个部门重新整合,并且在企业的各个相关业务和职能部门宣传数据库营销的新思维新模式新理念,以取得他们的支持和配合(这一点至关重要,决不是表面的客套话)。并且将以往以产品为中心的营销体制,修改成以客户为中心的经营理念和相应的营销体制。另外一个关键性理念就是坚持“业务(营销)第一,技术第二”的原则,坚持用营销目标指导技术和工具的选择,防止本末倒置,将技术凌驾于营销工作之上,这样顺理成章的就是该部门的最高领导必须是营销专家,而不是IT或分析技术专家。

数据挖掘也好,商业智能也罢,纯技术的东西都是相对而言比较简单的,而在企业应用中大多数不成功的原因并不是技术层面,而是管理层面,比如相关机构的构架,相关部门的开放和兼容,应用中的业务和技术等不同人员的定位,管理层的支持力度,等等。从国外二十多年的应用实践看,这些管理方面的原因是失败的数据挖掘应用的主要原因。技术容易学,管理的核心和理念却不是那么容易抄袭的,它涉及到企业的文化和执行力,这也是最重要的核心竞争力之一。

 

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