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大数据会抢了咨询公司饭碗吗?

作者:拯迪
来源:百度百家
日期:2014-09-25 14:47:42
摘要:随着大数据时代的到来,以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据,而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中,企业获取的分析数据是直观的,动态的,及时的,相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比,具有了大数据和全样本的优势,并能够直接指导企业进行生产和经营决策。

  随着大数据时代的到来,以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据,而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中,企业获取的分析数据是直观的,动态的,及时的,相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比,具有了大数据和全样本的优势,并能够直接指导企业进行生产和经营决策。

  大数据会抢了咨询公司饭碗吗?

  首先,我们讲一讲咨询这个行业,国内的咨询公司类别众多,当然主要是以几家外资咨询公司为主要的行业市场占有者,从能源、消费、生产、物流到营销、金融、生活类咨询等,几个主要的咨询公司通过在市场调研,数据分析和财务、战略等专业领域的研习来逐步建立了自己的咨询风格。

  咨询公司核心的竞争能力在哪里?个人认为,一个是经验丰富的各个行业的资深人士,尤其是哪些在各个行业担任过市场化部门的管理者的人才,具有良好的实操经验和战略眼光,成为了大多数咨询公司的业务骨干;另一个关键的因素是数据和资料,也就是咨询工作展开赖以分析的基础。

  一定程度上而言,人才和数据,成为了未来咨询公司进行业务拓展和市场开拓的首要的两个因素。其中,不论是技术性人才还是战略管理类人才,在具体的工作行为分析和结论的设定上,都还需要数据的支撑性服务。也就是从咨询公司自己搜集的,或者是从第三方机构获取的行业经济数据和其他市场相关数据来进行决策的制定和咨询建议的提供。

  如果说传统的咨询业,主要是以行业经验丰富和阅历丰富的人才来进行主导的咨询服务,那么未来的咨询业重点将从单纯依靠人的时代进入更多依靠数据和标准化建设的阶段。其实反过来说,在过去数据资源不丰富,行业数据和市场数据难以获得,或者是仅仅能依靠简单的抽样调查来获得有限的市场信息的时候,以跨越了十年甚至是几十年的人的主观经验为依托的咨询服务成为了主要的方式。

  随着大数据时代的到来,以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据,而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中,企业获取的分析数据是直观的,动态的,及时的,相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比,具有了大数据和全样本的优势,并能够直接指导企业进行生产和经营决策。

  这样一来,咨询公司莫不是要失业了?或者保守一点说,战略管理类的咨询公司可能还存在对企业战略指导和业务分析上的宏观市场优势,但是一些层次更低的业务市场分析类的咨询公司和市调公司是否还有未来可持续发展的动力?对于这些局限于市场调研和客户分析的咨询公司而言,首要的进行咨询服务工作的条件是获取数据,包括企业数据和行业数据。但是,咨询公司未必能够拥有和大数据时代的企业相匹敌的数据资源,不论是广度还是深度,咨询公司的数据,即便是有了,可能也只是过时的,传统的数据,而且是静态的。

  一旦企业掌握了积累和搜集数据的能力,一旦企业具备了数据化思维的能力,那么企业内部的咨询能力也就建立了,甚至在不久的将来,部分拥有优势数据和管理经验的企业,可以以自身的成功经验为案例,将自身的咨询能力输出,直接抢了现有咨询公司的饭碗。

  这不是耸人听闻,这样的案例已经有了。

  百度近期为万科的商业地产提供的V-in系统,该系统已结束封测并在金隅万科广场上线试用,旨在用大数据分析,增强客户体验和助力商场经营。这就是互联网与大数据抢了市场调研类咨询公司饭碗的成功案例。

  百度抢了调研的生意,看似多花钱的万科则实际在算一笔聪明账。按照万科商业地产部门负责人的说法,自己曾咨询过很多调研公司,做一个商场类调研报告大概要花100万-200万元费用。而用使用百度的大数据分析系统,成本则会摊薄,第一次开发成本或会比常规市场调研高,但后期调研次数多了成本会逐渐降低。规模上去了,平均成本至少比传统行业成本低10倍,甚至百倍都不无可能。

  在下一个传统产业的变革周期,数据资源将成为企业重要的,甚至是核心的资产组成。数据,不再是简单的报表数据,而是以搜索、定位、地图、APP、管理系统等多种渠道建立的海量的,全样本的,动态的大数据。企业一旦掌握了这些大数据,那么咨询公司赖以生存的命根子也就基本上不复存在了,传统的经验主义毕竟不能和标准化的大数据分析能力对抗。

  咨询公司,未来的饭碗也将不那么好吃了,特别是以市场调研为主的咨询公司,未来将直接受到互联网平台的大数据咨询能力的冲击,而企业在数据分析和自我决策方面的能力也将加强。

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