上周主要针对大小数据的性质以及价值进行了阐述，本周主要围绕企业数字化转型中碰到的难题，如何基于大、小数据进行赋能。
01、大数据驱动企业转型困境
大数据时代，企业力争利用大数据推动数字化转型，然而数字化转型效果并不显著。埃森哲研究显示，目前，80%以上的中国企业尚未摸清数字化转型的路径，仅有4%的中国制造企业释放了数据潜力，成功将数字化转型投入转化成为业务成果。大数据驱动企业数字化转型依然面临如下问题：
一是大数据分析处理存在性能瓶颈。企业面临P B级甚至E B级数据的处理需求时，企业传统架构在大数据应用过程中遭遇严重的性能瓶颈，难以对大数据进行高效分析处理，此外，算法、算力发展不足也限制了大数据的分析处理能力。
二是企业大数据应用与实际业务需求间存在脱节。企业在大数据解决方案设计过程中，面临技术与业务协同困难、产品供给与需求不匹配的现象，严重制约企业产品服务的数字化创新。据统计，仅有8%的企业能够基于可采集用户行为数据的智能产品终端，通过大数据分析提供创新服务。
三是各企业间数字化协同发展水平不高。企业数据能力及业务需求的不同增加了企业间数字化协同发展的复杂度，大型龙头企业、中小型企业、技术创新型企业对大数据应用的需求和投入差别巨大，企业数字化协同转型的效果并不明显。当前，大数据应用主要聚焦在阿里巴巴、腾讯、网易等大型互联网企业，中小企业由于拥有数据量小、大数据应用成本高等原因，处于大数据“弱势”地位。
02、推动大数据与小数据融合应用
大数据为企业数字化转型带来前所未有的机遇，但大数据尚处于发展的初级阶段，只有与小数据融合发展，才能更好促进大数据应用落地。
一是“关联+因果”，辅助企业数字化管理决策。企业内部生成的数据正成为无处不在的战略资产，数据驱动管理决策时企业数字化转型的关键之一。一方面，运用大数据驱动企业财务管理、人力资源管理等领域数字化，同时，构建企业内部各职能部门的数据共享平台、数据决策平台，为企业决策构建决策基础、提供初步决策方案；另一方面，小数据利用大数据预测结果进行迭代分析，并针对具体的决策目标提供定向性、精确性分析，确保企业高效做出合理性和一致性的决策。大数据和小数据相结合，将有效提升管理效益，促进决策效率。
二是“感知+需求”，实现个性化服务创新。提供新型数字化产品服务是企业数字化型的核心动能。一方面，利用大数据分析进行个性化精准营销，对多维度数据信息的挖掘分析，精准定位用户需求、行为偏好，为用户提供个性化、智能化服务。另一方面，利用小数据为产品或服务进行市场精确定位，精准挖掘优势产品和潜力服务项目，深度提升用户触达率和用户黏性，围绕特定对象需求提供全方位、动态实时的个性化服务。
三是“平台+价值”，促进数字化生态构建。发挥大企业的大数据技术能力及数据资源优势，面向中小企业打造数据管理应用、技术服务支撑等平台，构建大中小企业数字化协同转型生态系统圈，逐步形成大中小企业各具优势、竞相创新、梯次发展的数字化产业格局，推动企业间大数据和小数据融通应用、产业链各环节良性互动、营造数据融合的生态环境。
