大数据时代下

　 大数据时代下----------论阿里巴巴的风险管理闫勐 20101810227 金融8班据统计数据显示，在一分钟内，Flicker上平均会有3125张照片上传，Facebook上平均新发布70万条信息，而YouTube平均有200万次观赏。图片、声音、文字以及这背后用户的习惯和轨迹，构成了互联网上的数据资源。大数据时代已然向我们迎面袭来。用户的消费习惯、兴趣爱好、关系网络以及整个互联网的趋势、潮流，都将成为互联网从业者关注的热点，而这一切的获取和分析都离不开大数据。一方面，社会化媒体基础上的大数据挖掘和分析，将会衍生出很多应用；另一方面，基于数据分析的营销咨询服务也正在兴起。然而这些数据背后都潜藏着巨大的商业机会，因此作为网络贸易市场的龙头老大，阿里巴巴有必要了解大数据时代所带来的机遇与挑战，并通过改善自己的企业结构管理，将大数据时代所带来的风险降到最低，从而实现可观的收益。一.大数据时代的含义及其特征最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，但却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们更大的关注。谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息，使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，从凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据除了数据量大之外，还呈现出其他三个特征。1.类型繁多第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。2.价值密度低第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着互联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。那么如何通过强大的机器算法，更迅速地完成数据的价值“提纯”，便是大数据时代亟待解决的难题。3.速度快，时效高第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息，而无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。二.对大数据时代的分析以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化的数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析不同。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润等等。在未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。未来，大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，而数据的交叉复用将大数据变成一大产业。三.大数据时代下，阿里巴巴面临的企业风险风险作为一种自然现象，也是一种社会现象和经济现象，普遍存在于社会中。无论是个人、社会还是其他组织都面临着各种各样的风险。在市场经济条件下，企业作为社会经济活动的基本单位，总是在不同的风险条件下生存和发展，时刻面临着各种风险的威胁。那么在大数据时代下，阿里巴巴面临的企业风险有什么呢？通过总结，可以归为以下四点：（一）信息有效性风险在“大数据”蓬勃发展的这个年代里，曾经是难以想象的数量庞大的信息正在汇聚起来。但是正是因为这些都是来源于网络，这个本身就带有不确定风险色彩的字眼，使得这莫大的数据都对阿里巴巴产生着巨大风险的危险。首先，随着网络的发展，越来越多的人们在网络上或多或少的暴露着自己的行为习惯和价值观念等一系列对阿里巴巴来说有可乘之机的商业信息。但是这些信息真的非常可靠吗？要知道在网络这个虚拟世界上，有些人通过它来宣泄在现实中的种种不满，但是也有些人通过虚拟身份来挑起社会矛盾，更有些人发布一些骇人听闻的谣言，使得人心惶惶。所以在这大数据时代，并不是所有的信息都值得阿里巴巴去收集与分析。其次，有些信息会出现滞后的现象。通常，人们的心理反应或者种种心理变化，没有及时通过数据网络反应，而是经过一段时间后再反映出来，那么这就会引发一系列信息滞后所带来的问题。因此，信息的有效性是第一步。它对接下来的数据分析和测评有着直接的影响。（二）数据分析风险通过各种商业智能系统对历史数据进行系统分析，找出规律或者发现潜在问题，再结合管理者的智慧制订出策略来，这是过去阿里巴巴习惯的决策流程。但是，现在我们已经进入了大数据时代。此时，数据的分析难度已经今非昔比。分析能力正在成为越来越多企业日益倚重的技术手段。在IDC去年年底预测的2011年10大破坏性技术中，分析能力与云计算、移动设备、社交网络等热门技术一起名列其中。数据和分析的业务价值已经毋庸置疑。甚至可以说分析的重要性从来没有像现在这么突出，阿里巴巴开始设法从海量数据中找出二次和三次商业机会。但是这并不是一件容易的事。大数据时代的特征除了数据成指数级增长，另一个更为重要的特征就是数据类型多且复杂。比如，随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术不断涌现，出现了大量新型数据。这与过去主要是结构化数据不同，如今有一半以上的公司面对的最主要的数据类型是半结构化或者非结构化的，如XML、邮件、博客、即时消息等。所以商业智能等分析系统必须采取办法应对这些问题。新的数据世界需要有新的数据处理能力来处理各种新的数据源，需要有新的分析能力（而非传统的SQL）来发现新的趋势。阿里巴巴只有运用这些新数据型态，才能在同行业中打造可持续的竞争优势。（三）生产风险生产风险主要来源于生产过程中诸要素的不确定性。在生产过程中，企业所拥有的原材料、机器设备等经济资源的配置和使用，会随着生产经营的不断变化而进行调整，使企业预期收益具有不确定性。如上面所讨论的，如果阿里巴巴对数据的收集和分析进行的不顺利，那么就会得出错误的结论，从而阿里巴巴的资源配置就会不合理，那么生产出的产品数量、质量不符合实际的需要，生产结构出现偏差，最终会酿成大错。（四）新产品开发风险新产品开发风险是指企业对新产品开发的内外环境不确定性估计不足或无法适应，或对新产品开发过程中难以有效的控制而造成新产品开发失败的可能。由于之前收集数据有效性的不足，进而决策判断失误，最终导致阿里巴巴产生错误的发展方向和整体规划。甚至根据无效的数据，归纳总结出各户群体对各种产品特征的喜好程度和心理变化，开发出事实上并不符合消费者真实需求的产品。这样，不仅会浪费阿里巴巴开发新产品的各种资金和人员，而且生产出来的新产品没有广大的市场。在竞争如此激烈的消费市场，这样的新产品虽然有创新精神，但是创新的方向并没有找对，所以根本无法立足于市场。这对阿里巴巴无疑是雪上加霜，不仅白白投资了一项没有收益的项目，还加重的负债的负担。四.大数据时代下，阿里巴巴的风险管理虽然大数据时代带给我们之前从未有过的机遇，开启了一个崭新的市场模式。但面对这样一个我们还不是很熟悉的领域，它同样会给我们带来莫大的风险。因此，在大数据时代下，阿里巴巴一定要做好有效可行的风险管理措施。风险管理是指企业在实现未来战略目标的过程中，将市场不确定因素产生的影响控制在可接受范围内的过程和系统方法。它是指全面分析各个经营过程中的风险，通过对风险的识别和衡量，采用合理的经济手段和技术手段对风险进行处理，以最低的成本获得最大安全保障的一种管理活动。那么要想做到良好的风险管理，阿里巴巴首先必须要识别风险，认清风险。它是任何风险管理的第一步，是系统的、连续的发现企业所面临的风险类别、形成原因及其影响的行为，是处理风险的基本前提。可以说，风险管理工作的成效主要取决于风险识别工作。如果阿里巴巴不对风险进行准确的识别，就不可能知道自己存在什么风险、可能发生什么风险，就会失去及时、有效的控制这些风险的机会，也就不能对处理风险有所作为了。在大数据时代下，越来越多的用户被警告说，他们所收集的数据是如何被共享、又是如何被使用的而感到震惊。显然，阿里巴巴需要更好的管理整个企业关键利益的相关者和相关部门的数据资料。因为数据聚合和大数据分析，是保证阿里巴巴的营销情报的宝库。能够在针对客户情况的基础上，结合过去的采购模式和以前的“私人”的喜好进行销售，是营销的法宝。然后第二步就是风险的衡量及衡量风险对企业的影响。它是指用现代定性或定量分析的方法来估计和预测某种风险发生的几率及其损失程度。接下来，就到了最关键的对风险的处理问题。在风险识别和衡量的基础上，风险管理人员必须运用合理、有效的方法，针对企业所存在的风险因素，积极采取处理措施，以消除、减少风险因素，或减少风险因素的危害性的处理方法。那么作为阿里巴巴，应该在风险转移和风险控制策略上做到以下三个方面的风险管理措施：（一）收集数据信息的管理信息收集既是信息处理过程的起点，又是以后各个处理阶段的基础，阿里巴巴只有把信息广泛、及时、完整、科学的收集起来，才能进一步对信息进行加工处理、综合分析，以供利用。

　因此，收集信息的工作水平如何，收集信息的数量多少、质量高低，直接影响和决定整个信息工作的功效。如果阿里巴巴先把这一基础性的工作做好了，以后的加工处理和利用，就会可靠，否则，就可能事与愿违，劳而无功了。

　然而收集信息的最终目的是为了管理层的科学决策服务，而搜集信息的质量是科学决策的前提。那么就要求工作人员根据信息收集的原则、要求来筛选信息。信息收集的原则与要求有： 1.四大原则：（1）针对性原则；信息工作人员必须首先明确服务对象及其所需信息的用途，然后有针对性地进行收集。

　（2）时效性原则；讲求时效，快速及时地收集信息，这是信息工作的一条基本原则。

　（3）全面性原则。信息收集工作强调全面，它涉及到所要了解的对象的全貌以及相关的多种情况。

　（4）系统性原则。信息工作者在收集信息时，对某一活动系列动态和变化的特征，必须进行系统的收集，并使信息的传递具有衔接性和连续性。2.三大要求：（1）及时。信息收集要及时，及时收集信息是信息工作人员必须牢记的基本要求。

　（2）准确。在信息收集时要做到实事求是，没有任何虚假成分，经得起实践和检验。（3）有用。信息工作人员收集的信息一定要对管理层决策有用。(二)分析数据信息的管理数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助阿里巴巴作出判断，以便其领导层采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析，以提升其有效性。

　而分析数据就是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，之后还要进行数据分析过程的改进。数据分析是质量管理体系的基础。阿里巴巴的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： 1.提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。2.信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。3.收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。4.数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围内。5.数据分析所需资源是否得到保障。（三）领导层作出决策的管理任何决策的对象都是一个复杂的系统，因此，决策不是对信息资料的简单汇总，而是要实现认识上的飞跃。阿里巴巴需要在科学方法的指导下，对客观情况进行分析综合。这种分析应该遵循以下一些原则：1.要全面系统，相互比较在分析研究已有的信息情报时，唯有全面系统，才能不失于偏颇；唯有注意比较，才能揭示差别和矛盾，突出企业与竞争对手的优势和劣势，降低各种因素的不确定度，提高预测的精确性。2.要注意变化，动态分析阿里巴巴在进行决策时，要进行系统的SWOT分析，明确自己的优势、劣势，机会和威胁。努力创造条件，促使事物向有利于自己的方面转化，发挥优势、抓住机会、回避风险、降低威胁，并及时做出合乎时宜的决策。静态的分析，一成不变的方案，是适应不了动态的千变万化的市场环境的。3.注意特殊性，具体地分析具体事物具体地分析具体事物，做到知己知彼，才能做出正确的判断，找出针对性最强、最有成效的解决问题的方案，始终立于不败之地。相反，如果不去研究各个事物的特殊性，满足于一般了解，停留在泛泛分析，就找不出有效的解决问题的方案，甚至把事情弄糟。4.上下反复，慎之又慎所谓反复，就是说决策者即使有了自己的初步考虑，也还要摆一摆、想一想、听一听正面和反面的各种意见，特别是反面的意见。对企业而言，发现问题是好事，解决问题是大事，掩盖问题是蠢事，没有问题是坏事。即使没有反面意见，也要自己设想出可能的问题。这样经过反复的思考研究，步步深入，把情况确实弄清。阿里巴巴在战略决策之前，首先要尽可能全面而详尽地掌握与决策有关的外部环境和内部条件的情报信息。企业外部环境包括：资源供应者的情况，顾客用户的情况，竞争对手的情况等；企业内部条件是指：企业的各种经营资源，诸如人力、物力、财力、自然条件、信息获取能力、技术专利的多少、商品信誉的好坏等。其次，要对掌握的情报信息进行比较加工，以便去伪存真，去粗取精。对外部环境和内部条件进行深入具体的动态分析，弄清外部因素的可能变化，这些变化对企业的影响程度，企业职工的精神面貌和士气，企业实际能够发挥出的生产能力、技术能力、销售能力、管理水平，各种因素的主次关系以及互相间的联系和作用的方式、强度、时间。从而在整体和动态中清晰地了解决策背景，准确地预测未来。