当下，上至国家政府，下至小微企业，常常强调借助“大数据战略”抢占时代的先机，但对于企业而言，将大数据放置于管理手段比将其作为一种战略资源更为重要，它能打通企业从战略到运营的所有管理活动，从而将企业凝结为一个有机整体。

在数据爆炸的时代，各类设备和互动产生的数据量正以年均大于50%的速度增长，预计在2020年可能会达到44ZB（44万亿GB）。全球企业越来越关注大数据给自己带来的机会或者冲击，贝恩公司的大数据行业调研显示，北美和欧洲400多家大型企业（年营业额高于5亿美元）中，大约60%的企业积极在大数据方面进行投资，希望能够带来显著的收益。据调查显示，拥有优秀大数据能力的企业，财务表现排在行业前25位的可能性是竞争对手的2倍、做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍、决策速度比竞争对手快5倍。

大量的数据每一秒都在以不同的展现形式产生，但无论数据如何变化，它们是“金矿”还是“垃圾”，取决于企业是否了解自身拥有（或能够获得）的数据资产，并将此纳入战略管理模型，从而在战略、运营和一线层面产生价值。无法持续地产生价值的数据是没有意义的。然而现状是即使我们承认已经迈入了DT时代，即使企业已经意识到了数据价值的存在，仅有约23%的企业拥有明确的大数据相关战略，大部分企业尚不知如何将大数据分析有效地应用于企业运营，更不必谈建立相应的组织能力、流程和激励机制来赋能数据分析以支持决策了。在仅有的23%部分中，不乏将大数据当成一种战略，意图向智慧企业转型却发现尾大不掉的企业。好在这些企业已经能够意识到，大数据是当前企业与智慧企业之间的连线。

但是作为战略管理模型中的关键手段，企业绕不过的不是大数据战略，而是战略大数据，其落脚点在于大数据能力，更确切地说，战略大数据养成的关键在企业运营过程中大数据的建设，这是一个一气呵成的过程：从一线的运营开始建设数据能力，使得企业从拥有大量数据的层级跃迁到拥有大数据的层级；而后建设从大数据中摘取出战略大数据的能力，使得企业的战略管理手段从以人为主、以数据为辅的阶段跃迁到以战略大数据为主、以人为辅，乃至智慧企业战略管理的全面战略大数据的阶段。

值得注意的是，大数据打通企业的背后，并不意味着模糊企业战略管理与运营管理的界限。我们回望20世纪中后期的管理理论，出现了很多试图“一招鲜，吃遍天”的思想：每种管理理论都试图从自身的角度出发去解决企业全部或大部分的问题。比如战略管理理论就从战略设计到战略执行的角度，将企业设计到运营都包罗在内；而运营管理理论也多方强调运营战略的重要性。但是，在实践的过程中，当企业试图通过一种理论解决全局问题时，却发现捉襟见肘。(www.daowen.com)

究其原因，企业管理从不是单一变量的问题，当我们企图按照单一变量的模式来构造解决方案，只能是管中窥豹。战略管理和运营管理是强强联合的一套方案，面向企业管理的不同层次：战略管理帮助企业应对未来一段时间的环境，指导企业做什么或者不做什么，但并不给出具体的实施方案，一定意义上，它是企业管理的“思考”层面，与企业的过去和未来交谈。运营管理帮助企业应对当前的环境，帮助企业优化如何做的策略，不仅是具体的实施方案，而且是实时地应对方案，一定意义上，它是企业管理的“行动”层面，与企业所有资源一同奔跑。“思考”的结果决定“行动”的范围，一段时间内“行动”的结果构成了“思考”重要的内容要素。

层次的不同还体现在“时间”要素上。虽然智慧企业战略管理模型是一个持续迭代的模型，战略随时间改变，但远不如运营来的多变。那些看到环境有所风吹草动就随即调整战略的管理，显然缺乏对时间沉淀结果的思考，失去了战略应有的“指导”的眼光和能力；同时，那些对运营设置颇长的从规划到实施反馈的路线的管理，显然越级思考了，失去了运营应有的“实时”的反应速度。可见，失去了时间要素的“度”，是战略和运营界限模糊的重要原因，也是战略和运营失效的重要原因。

大数据打通企业，意味着任何企业活动产生的数据能够回到企业的活动中去，数据的流淌使得管理活动能够快速高效地进行。战略管理有战略大数据的支撑，运营大数据自有运营管理模型供其运转，管理能够对不同层面的数据一目了然，也能够随时对数据“追本溯源”。