感请，我们不客套直接切入主题。

首先，做好大数据顶层规划。从思想、管理及业务上转变到以数据驱动业务。搭建企业级的大数据一体化平台，从点、线、面三个层面构思大数据技术与企业业务的深度融合。如果没有通盘考虑清楚，没有从企业的商业模式、业务链条上思考清楚大数据所能够带来的价值，还是不要盲目轻易的引入大数据技术。

第二，切实解决数据源问题。企业以自主或合作的方式做到大数据链条的闭环，这里面对数据源头的改革首当其冲。没有数据源，何谈构建大数据核心竞争力。数据源就是企业的资源池和财富池，解决这一问题不仅仅用到大数据技术，还可能涉其他新一代信息技术，其目的是找到切入点，构建企业的底层财富。

第三，培养好队伍。人才是核心竞争力，大数据领域更是如此。这里面包含两层意思，一个是顶尖人才，大数据作为新一代信息技术，企业要做到技术方面的壁垒和引领，顶尖人才必不可少。另一个着力培养一批“懂业务、懂数据、会分析”的大数据人才队伍，保证大数据的可持续健康发展。

第四，形成独立自主的行业大数据技术。以技术驱动创新，以创新赋能业务，以业务提升效益。建立以“内外结合、以己为主”的核心技术研发基地，形成自主安全可控的大数据技术体系。

大数据是我的主要研究方向之一，所以我来一下这个问题。

当前是大数据时代，以大数据为代表的一众技术包括云计算、边缘计算、物联网、人工智能等将陆续随着产业结构升级落地到广大的传统行业，所以未来大数据与传统企业的结合将越来越紧密，互联网也将在大数据相关技术的带动下进一步脱虚向实。

要想用大数据形成企业的核心竞争力，需要分为以下三个阶段：

第一：信息化改造。企业的信息化基础是进行大数据落地应用的前提，信息化基础包括两大部分内容，其一是传统信息系统，比如ERP系统的建设，其二是物联网系统的建设。信息化改造可以根据企业的实际情况进行按步骤实施，不要有“一步到位”的想法，因为信息化建设是一个持续的过程。

第二：人才队伍建设。大数据落地应用的关键在于相关人才队伍的建设，包括企业已有员工的知识结构升级。企业的大数据建设任务包括大数据平台的搭建、大数据应用开发（二次开发为主）、大数据分析以及平台运维的相关活动，这些任务都需要有专业的人才配备。

在当下数字经济时代，数据也已成为除土地、人力、设备和原材料外的新的生产要素和资产。从数据向信息再到知识和理论的转化过程中，大数据管理系统将为组织创造广阔的增长和创新机遇。

组织的核心竞争力体现在运作和经营过程的方方面面，例如 产品/服务研发、营销策略、人力资本、财务健康、运营效率、IT支撑等职能领域。通过长期对大数据的收集、筛选、存储、提取转换和载入（ETL）、分析以及不断完善，组织可以近乎实时地对其内部和外部环境进行监控，通过数据洞察采取相应的措施来应对挑战和抓住机遇。

山东思脉特奇企业管理咨询有限公司（SMCTS）认为提升核心竞争优势就是善于利用自身优势去抓住增长机遇，及时发现自身不足来尽量将风险损失最小化。举个例子说明下，如果组织与行业竞争对手或平均水平相比，在净利润率方面较低，这完全可以通过监控财务比例数据找到这具体是与哪些产品/服务收入及其对应的客户群和市场分割相关联；再就是，有哪些运作成本比例相对于同行较高，从而精准挖掘导致此现象的根源因素。

大数据是一种应用技术，更应是一种管理思维。

不同层次的管理者，对大数据关注的层面应该是不同的，数据分析运用的侧重点也不尽相同。在企业信息系统的建设上，需要考虑不同层次管理者对数据分析的要求。

基层管理者更多地考虑如何把现有数据运用到极致，体现在营业额、毛利率、来客数、客单价等多方面。他们可以通过数据来具体分析不动销、低周转、畅销品缺货率、零小库存及负毛利等异常，从而发现管理中存在的问题并加以改进。

中层管理者更多地考虑数据之间的关系，从中发现一些规律性东西，优化运营效率，寻找消费者未满足的市场空隙。例如，如何识别高质量的顾客，做更全面的消费者洞察，了解不同代际消费者价值诉求，捕捉不同场景的消费者心理，从中找到新的营销机会。

而作为高层管理者，更多考虑的是企业的内功，考虑如何将企业的竞争优势做得更强大更持久，以及找到新的商机。例如，如何打通线上线下的数据触点，如何实现与外部数据的共享，将企业内部数据链接在价值链平行的利益方，形成一个共同的生态圈，从中找到一种新的商业模式。

当然，我们在强调数据的作用，相信大数据、深度学习、人工智能能让分析更有效、更快、更精准的同时，我们还需要防止出现另一钟倾向，即数据唯上，过度神话大数据的功能，