Datengetriebenes Management

In der heutigen Zeit, in der die digitale Welle alle Branchen erfasst, sind Daten bereits zu einem unverzichtbaren strategischen Ressourcen für Unternehmen geworden und können als das "neue Öl" für das Unternehmenswachstum bezeichnet werden. Die effiziente Datenerfassung, die wissenschaftliche Analyse und die effektive Nutzung von Daten zur Treiber für Unternehmensentscheidungen, die Optimierung von Betriebsprozessen und die Freisetzung von Innovationskraft sind zu einem zentralen Thema geworden, mit dem sich zeitgenössische Manager auseinandersetzen müssen. Hier fokussieren wir uns auf das datengesteuerte Managementkonzept und analysieren tiefgehend die "Prinzipien" und "Techniken" seiner Anwendung in verschiedenen Dimensionen wie Kostensenkung und Effizienzsteigerung, Risikomanagement und Wertschöpfung in Unternehmen. Wir helfen Unternehmern dabei, die Daten als "geheimes Waffensystem" in die Hand zu nehmen und in der heftigen Marktkonkurrenz voranzukommen.

Die Notwendigkeit des datengesteuerten Managements

Mit dem raschen Fortschritt von führenden Technologien wie dem Internet der Dinge, Big Data und Künstlicher Intelligenz durchläuft die globale Wirtschaft eine umfassende digitale Transformation. Die Online-Aktivitäten der Verbraucher, die elektronische Transaktion und Bezahlung sowie die Intelligenz der Produktionsanlagen führen dazu, dass Unternehmen in allen Betriebsprozessen eine riesige Menge an Daten generieren. Diese Daten geben in Echtzeit Auskunft über die Marktentwicklung, die Kundenerwartungen und die Produktionssituation und können als "Wetterfahne" für Unternehmen dienen, um den Markt zu verstehen und präzise Entscheidungen zu treffen.

Das traditionelle Managementmodell, das auf Erfahrungen und Intuition beruht, führt in der heutigen Zeit des explosiven Datenwachstums und des sich schnell verändernden Marktumfelds oft zu einer langsamen Reaktion und ungenauen Urteilen. Darüber hinaus ist die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Erfahrungen anfällig für subjektive Faktoren und hat Schwierigkeiten, den Markttrend präzise zu erfassen. Die manuelle Verarbeitung von Massendaten ist ineffizient und fehleranfällig und kann potenzielle Geschäftsmöglichkeiten und Risiken nicht rechtzeitig erkennen. Vor diesem Hintergrund hat das datengesteuerte Management seinen Weg gefunden. Dank der objektiven, präzisen und Echtzeit-Datenanalyse bietet es eine solide Basis für Unternehmensentscheidungen und führt Unternehmen auf den "Schnellweg" des effizienten Betriebs.

Die Kernbestandteile des datengesteuerten Managements

1. Datensetzung als Ressource

Die von der Beratungsfirma Gartner veröffentlichte Studie "Die zehn größten Trends der Künstlichen Intelligenz in China bis 2025" zeigt, dass sich das strategische Schwergewicht der Unternehmen mit der Beschleunigung des Standardisierungs- und Verbreitungsprozesses von KI-Modellen von der bloßen Verfolgung der Modellerneuerung hin zur tiefgreifenden Optimierung von Datenressourcen verschiebt. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass der wahre Wettbewerbsvorteil in der KI-Welle nicht von den Modellen selbst, sondern von den einzigartigen internen Datenressourcen des Unternehmens ausgeht, die schwer zu kopieren sind. Diese Daten werden zur Kernkomponente für die Umsetzung von KI-Anwendungen und die differenzierte Innovation.

In Anbetracht dieser Trend müssen Unternehmen Daten als Kernressourcen betrachten und in allen Phasen von der Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung bis zur -nutzung sorgfältig planen. Die Datenerfassung sollte alle Aspekte wie Produktion, Vertrieb und Kundenservice umfassen, um die Vollständigkeit und Vielfalt der Daten sicherzustellen. Die Datenspeicherung und -verwaltung sollten auf einer soliden Architektur und standardisierten Prozessen basieren, um die Datenqualität zu gewährleisten und "Rauschen" und "Verunreinigungen" zu eliminieren, damit die Daten nutzbar und vertrauenswürdig sind. Bei der Datennutzung muss man den Wert der Daten ausschöpfen und mit Hilfe von Datenanalysewerkzeugen die Daten in Erkenntnisse über den Markt, die Optimierung des Geschäfts und die Innovation von Produkten umwandeln, um den Maximalwert der Datenressourcen zu erzielen.

2. Technologische Stärkung

Führende Technologien wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data-Analyse sind der "Motor" des datengesteuerten Managements. KI-Algorithmen können in Massendaten potenzielle Muster präzise aufspüren, Markttrends und Kundenerwartungen vorhersagen und die Produktion und Marketingstrategien im Voraus planen. Big Data-Analyseplattformen können in Echtzeit Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten und anschauliche Berichte und Visualisierungen generieren, um Unternehmen bei der Erfassung ihrer Betriebssituation zu unterstützen. Automatisierte Werkzeuge können basierend auf Datenanweisungen die Produktionsprozesse optimieren, die Arbeitszeitpläne intelligent gestalten und die Lieferungen präzise organisieren, um die Personalkosten zu senken und die Betriebseffizienz zu erhöhen.

Nehmen wir zum Beispiel Shukuku Technology. Dieses Unternehmen hat durch die Integration von Jahresberichten von börsennotierten Unternehmen, Unternehmensinformationen und Ausschreibungsdaten die Standardisierung der von über 25.000 führenden Unternehmen wie A-Shares, H-Shares, US-Shares, New Third Board und Anleiheemittenten veröffentlichten Produkte erreicht. Es hat die Verbindung zwischen vielen Unternehmen und der Industriekarte hergestellt, und die Daten decken verschiedene Dimensionen wie Unternehmensgröße, Anzahl der Mitarbeiter, Vermögen, Projekttätigkeiten und politische Auswirkungen ab.①

Diese Daten werden durch die Kennzeichnung und die Analyse mit Künstlicher Intelligenz in vielfältige Produkte umgewandelt, darunter Standardprodukte und maßgeschneiderte Dienstleistungen, um die Bedürfnisse verschiedener Kunden zu erfüllen. Standardprodukte wie die Branchenanalyse können die Daten aus verschiedenen Modulen integrieren und an die Kunden weiterleiten. Die maßgeschneiderten Dienstleistungen werden gemäß den spezifischen Bedürfnissen der Unternehmen angepasst und schließlich die Systemcodes an die Kunden übergeben. Das Unternehmen hat ferner eine Branchenwissenskarte erstellt, die viele Unternehmen abdeckt, und damit Finanzinstitutionen relevante Informationen zusendet und die Erstellung von Anlageportfolios unterstützt. Dadurch können die Institutionen bei der Bewertung des Unternehmenswerts genau feststellen, in welcher Branche das Unternehmen sich befindet (z. B. "Huawei-Kette", "Apple-Kette", "Nvidia-Kette") und welche damit verbundenen Risiken und Chancen bestehen. Diese Dienstleistungen können Kapitalmarktteilnehmer wie Finanzinstitutionen effektiv bei der präzisen Entscheidungsfindung unterstützen und ihre Anforderungen bei der Anlageanalyse und dem Risikomanagement erfüllen.

3. Personalstaffelung

Die Umsetzung des datengesteuerten Managements erfordert kombinierte Talente, die sowohl das Geschäft als auch die Daten verstehen. Laut dem "Emerging Jobs Report" von LinkedIn wurden Jobs wie Data Scientist seit mehreren Jahren als eine der am schnellsten wachsenden Berufsgruppen weltweit bezeichnet, mit einer jährlichen Einstellungsrate von über 35%, und es besteht weiterhin ein Personalengpass.②Unternehmer sollten sich darum bemühen, ein Personalteam aufzubauen, das von "Daten + Geschäft" angetrieben wird. Einerseits sollten sie spezialisierte Talente wie Data Scientists und Analysten einstellen, die für die Datengewinnung und die Modellbildung verantwortlich sind. Andererseits sollten sie die Datennachhaltigkeit aller Mitarbeiter verbessern, damit jeder Mitarbeiter die Daten verstehen und nutzen kann und die Datenanalysen in Verbesserungspunkte für die tägliche Arbeit umwandeln kann, um eine Unternehmenskultur des "Allgemeinen Datenerwerbs" zu schaffen.

Der praktische Weg des datengesteuerten Managements

1. Präzise Entscheidungsfindung

Bei der Entscheidungsfindung müssen Unternehmen das "Hirnschmalz" -Entscheidungsmodell ablegen und ein datenbasiertes Entscheidungsmechanismus aufbauen. Entscheidungen wie die Unternehmensstrategie, die Markterweiterung und die Produktentwicklung sollten auf den Ergebnissen der Datenanalyse basieren. Beispielsweise verwendet TikTok Algorithmen, um Netzphänomene zu erfassen. Wenn der Algorithmus feststellt, dass die Popularität eines bestimmten Videos steigt und es viele Teilen, Likes und Weiterleitungen bekommt, wird automatisch für diesen Inhalt Traffic generiert, um seine Sichtbarkeit auf der Plattform zu erhöhen. Pop Mart nutzt ebenfalls ein algorithmisches Betriebsmodell, um in Echtzeit Marktfeedback zu sammeln und die Produktgestaltung schnell zu verbessern. In der frühen Phase der Produktentwicklung gehörte Labubu noch zu den traditionellen Gummi-Figuren, die zwar einfach zu formen sind, aber ein relativ unangenehmes Gefühl und Aussehen haben. Pop Mart hat durch die Echtzeit-Sammlung von Feedback auf sozialen Plattformen festgestellt, dass die Benutzer eine höhere Diskussionsintensität und emotionale Akzeptanz für Plüschtierfiguren haben. Daher hat es basierend auf diesen Dateninsights die Designkonzeption innovativ geändert und die weiche Plüschkörper mit einem niedlichen Gummigesicht kombiniert, um eine neue "Gummi-Plüsch" -Kategorie zu schaffen. Anschließend hat es dank des einzigartigen Designs die Produkttauschbarkeit erheblich verbessert, schnell in der jungen Zielgruppe ein Gesprächsstoff geschaffen und schließlich zu einem phänomenalen Trendspielzeug geworden.

Die obigen Beispiele zeigen, dass Unternehmen ein datenbasiertes Entscheidungsmechanismus aufbauen sollten und die Datenanalyse in die strategische Planung, die Markterweiterung und die Produktentwicklung integrieren sollten. Mit Hilfe von Kundendaten können sie die Konsumpräferenzen und den Kaufhäufigkeit analysieren, das Zielpublikum präzise bestimmen und maßgeschneiderte Marketingpläne erstellen. Gleichzeitig können sie die Branchen-Big Data analysieren, um den Markttrend vorherzusagen und die Forschungs- und Produktionsressourcen im Voraus zu planen, um den Vorsprung auf dem Markt zu erlangen.

2. Prozessoptimierung

Bei der Prozessoptimierung sollten Unternehmen die Betriebsprozesse umfassend überprüfen und mit Daten als "Skalpell" die überflüssigen Schritte präzise eliminieren. Im Produktionsprozess können sie die Gerätedaten und die Verarbeitungsparameter in Echtzeit überwachen und die Produktionsprozesse intelligent optimieren, um die Ausschussrate zu senken. Bei der Supply Chain-Management können sie basierend auf den Logistikdaten und den Lagerbeständen die Nachfrage und das Angebot intelligent abgleichen, um das Risiko von Überlagerung und Lieferengpässen zu verringern. Im Finanzprozess können sie die Rechnungen und die Auslagen automatisch verarbeiten, um die Zahlungszyklen zu verkürzen und die Kapitalumschlagsrate zu erhöhen.

Die kaltgewalzte digitale Werkstatt von Baoshan Iron and Steel ist ein typisches Beispiel für die Prozessoptimierung und auch die erste unbemannt betriebene intelligente Fabrik in der chinesischen Stahlindustrie. Diese "Lichtlose Fabrik" erreicht durch Technologien wie die ferngesteuerte Wartung, die Künstliche Intelligenz und Big Data eine 24-Stunden-Automatisierungsproduktion. Zwei 200 Meter lange Produktionslinien haben die Arbeit der Menschen durch Maschinen und die Fahrzeuge ersetzt, so dass die Überwachungsarbeit, die früher von 2 - 3 Arbeitern in einer Hitze von über 50 Grad Celsius ausgeführt wurde, jetzt von einem selbstentwickelten Vierbeiner-Inspektionsroboter übernommen wird. Darüber hinaus hat die Fabrik 1.250 selbstentwickelte Roboterarme eingesetzt, die in allen Produktionsprozessen verwendet werden und mindestens 2.800 Mitarbeiter von der heißen, repetitiven und anstrengenden Arbeit befreien. Die Produktivität, die Ausschussrate, der Energieverbrauch und die Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter in der Fabrik haben sich alle deutlich verbessert, was das enorme Potenzial des datengesteuerten Managements bei der Umgestaltung der Produktionsweise zeigt.

3. Risikomanagement

Unternehmen sollten ein datenbasiertes Risikowarnsystem aufbauen, um potenzielle Risiken auf dem Markt, in Bezug auf Kreditwürdigkeit und die Betriebsweise in Echtzeit zu erfassen. Finanzunternehmen können mit Hilfe der Big Data-Analysetechnologie die Kreditwürdigkeit ihrer Kunden bewerten, präzise Kredite gewähren und die Ausfälle reduzieren. Produktionsunternehmen können auf der Grundlage der Betriebsdaten ihrer Geräte und der Umweltüberwachungsdaten Geräteausfälle und Produktionsunfälle vermeiden. Internetunternehmen können durch die Analyse der Benutzerverhaltensdaten ungewöhnliche Anmeldungen und Transaktionen erkennen, um die Sicherheit der Konten und die Stabilität der Plattform zu schützen.

Nehmen wir zum Beispiel Jinrun Digital Technology. Als ein Dienstleistungsprovider für Verkehrsdaten bietet dieses Unternehmen Versicherungsunternehmen Daten über das Verhalten von Fahrzeugen und Fahrern an und unterstützt sie bei der Risikobewertung bei der Versicherungsverträge und der Berechnung der Prämien durch Daten wie die ETC-Fahrten und die Analyse des Fahrverhaltens. Mit Hilfe der von Jinrun Digital Technology angebotenen Datenplattform können Versicherungsunternehmen die Risikostufen verschiedener Fahrverhaltensweisen wissenschaftlich bewerten und so ihre Versicherungsprodukte und -dienstleistungen optimieren. Jinrun Digital Technology bietet verschiedene Arten von Risikomanagementprodukten: Erstens gibt es die API-Schnittstelle, die den Benutzern die Verwendung der Daten ermöglicht, aber die Daten nicht sichtbar macht, um die Vertraulichkeit der Daten zu schützen. Zweitens gibt es die Cloud-Service-SaaS-Plattform, die es den Benutzern ermöglicht, die Daten sicher aufzurufen. Drittens gibt es die gemeinsame Modellbildung, die es Unternehmen ermöglicht, im Rahmen des Datenschutzes gemeinsam mit dem Dienstleister das Modell zu optimieren. Diese verschiedenen Arten von Produkten können die Risikomanagementanforderungen in den Geschäftsprozessen vollständig erfüllen.

4. Wertschöpfung

Unternehmen müssen Daten als Kernmotor nutzen, um Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen zu innovieren. Sharing Economy-Plattformen können basierend auf den Standort- und Nutzungshabitdaten der Benutzer die Ressourcen dynamisch verteilen und die Preisfestsetzung optimieren. Content-Entwicklungskapitalgesellschaften können mit Hilfe von Textanalyse und Emotionserkennung personalisierten Content präzise anbieten, um die Benutzerbindung und die Zahlungsbereitschaft zu erhöhen. Herstellungsunternehmen können basierend auf den Produktsatzerfahrungen und dem Kundenfeedback Produkte auf Maße herstellen, um die individuellen Bedürfnisse zu erfüllen und den Markt zu erweitern. Finanzinstitutionen können mit der Big Data-Analyse ihrer Produkte und Kunden die Effizienz der Kreditprüfung verbessern, die intelligente Verwaltung unterstützen und die Dienstleistungsmodelle, die Geschäftsprozesse und sogar das Ökosystem neu gestalten.

Die Jahresberichte der börsennotierten Banken im Jahr 2024 zeigen, dass KI bereits zum Kernmotor der digitalen Transformation der Banken geworden ist. Die sechs großen staatlichen Banken haben in der Finanztechnologie insgesamt über 10 Milliarden Yuan investiert, und die Anzahl der Mitarbeiter in der Finanztechnologie hat erstmals über 110.000 erreicht. Beispielsweise hat die Industrial and Commercial Bank of China ein eigenständiges und kontrollierbares KI-Großmodell im Milliardenbereich implementiert, das über 200 Anwendungsfälle abdeckt. Die China Construction Bank hat ein Finanz-Großmodell für alle Geschäftsbereiche und eine einheitliche technologische Basis aufgebaut und eine "Model as a Service" (MaaS) -Plattform geschaffen. Im Jahr 2024 wurden 168 Anwendungsfälle für das Großmodell eingeführt. Die Bank of China hat im Jahr 2024 über 900 neue Anwendungsfälle für Technologien wie Künstliche Intelligenz hinzugefügt. Die Bank of Communications hat eine Algorithmenmatrix für Finanz-Großmodelle im Milliardenbereich aufgebaut und über 100 Anwendungsfälle für kleine und große Modelle fertiggestellt, was im gesamten Jahr die Arbeitsleistung von über 1.000 Personen entspricht.③

Herausforderungen und Lösungen beim datengesteuerten Management

1. Datensicherheit und Datenschutz

Datenlecks und -missbrauch können das Unternehmensimage schwer schädigen und zu rechtlichen Problemen führen. Unternehmen müssen die Datensicherheit stärken, indem sie die Daten verschlüsseln, den Zugangsberechtigungen klassifiz