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全新的园区管理模式:如何用大数据平台挖掘高价值TOP30

来源:WEME创新 发布时间: 2018-08-15 10:32:55 编辑:诚富

导读:园区最重要的任务之一是促进经济发展,为此园区使出浑身解数,总期望每年能上一个台阶。

园区最重要的任务之一是促进经济发展,为此园区使出浑身解数,总期望每年能上一个台阶。

对于一个已建园区,如何采取先进的管理模式,促进园区企业有层次地发展,提升园区整体内涵。

全新的园区管理模式:如何用大数据平台挖掘高价值TOP30
一、基础管理模式与跨越发展不匹配,使得园区不能可持续地培育高产值企业

对于一个省级以上园区少则几百家企业,多则几千家企业,大部分的企业发展都是简单循环,每一年的体量都差不多。既然内力得不到开发,那园区的经济总量主要依靠外部招商,从另外一个角度来说,这意味园区的发展也是一个简单的增量发展。

通过对一些园区考察,目前对园区企业是如何管理的?大部分园区都定期要求企业上报数据,同时结合税务部分的财税数据,然后做一些沟通与跟进工作。

采取基础管理模式,让园区管理者无法解决三个困惑:

1、在园区众多的企业中,谁的发展潜力大?制约他们发展的关键问题在哪里?

2、园区如何设计扶持政策,能获得最佳的扶持产出比?

3、园区如何构筑服务体系,如何让服务平台发挥效力?

这三个关键问题,依靠基础管理模式,很难找到解决方案。

二、TOP30具备高价值,关键是如何找到他们?

其实每一个园区,都有一个潜力TOP榜,中型园区TOP30,大型园区TOP50,小型园区TOP10。这些企业具备高发展潜力,能带来巨大的产值增量。找到他们并扶持他们,意味着园区能跨越发展。

构筑新的园区管理模式,重点在解决基础管理模式没有很好解决的问题,第一步就是如何有效地评价企业潜力,并对他们排序?

单纯地获得一个TOP级排序很容易,问题的关键在于评估成长性,以及如何促进企业认识其发展天花板。

高科技企业成长路线千差万别,但其路径还是有规律可循,此乃评估排序的根本。

其中商业模式与技术创新的融合,是最核心的变量,由此衍生评估环节,找出主要的因子,结合基础数据与评估数据,对园区企业有机排序。找出TOP级潜力企业,具备高价值。

在数据处理上,要结合长尾效应。每一个企业都有正常的生命周期,相当一部分企业处于成熟期,其发展平稳,相对好识别,在企业潜力排行上,应该把他们单列出来,使用关怀的激励策略。

在余下的企业数据里,则可根据设计的指标系统对企业的经营情况做二度挖掘,既可以是平面的,也可以是纵向的。

依照这样的结构模式,可以找到适合的TOP 30,发现他们,重点扶持。

全新的园区管理模式:如何用大数据平台挖掘高价值TOP30

三、应用大数据挖掘高潜力企业,使园区经济三驾马车更均衡。

在园区创新管理模式上,应用大数据挖掘高潜力企业,有三个维度,一个是最直接的经营数据,二是过程数据,需要有一个陈述或交流过程,第三个维度则是一个挖掘和过滤过程。

数据之间具备很强的逻辑性与连续性。横向数据之间的逻辑性中断,说明企业存在明显的短板。企业纵向数据之间不具备平滑度,说明企业发展停滞不前。

园区经济发展有三驾马车,招商引资、企业孵化与产业升级,都可以应用大数据挖掘、过滤与发现高潜力企业,然后根据他们的特点,提供相应的政策扶持、资源对接与服务引进。

对于招商引资和产业孵化而言,落地园区通常时间较短,对于他们的数据模型,设计3-5个环节即可;对于产业升级对接,则需要增加几个要素,往往能得到相对合理的评估空间,设计5-7个环节比较理想。

使用大数据二级平台管理,结合定向孵化与专项加速,能使三驾马车运作更高效,形成良性互动,促进园区经济高效发展。

四、一个平台案例,如何促进TOP企业与园区共同发展。

结合WEME孵化器的运营经验,交流两个重要实施步骤:

1 如何找到TOP10企业?

2 如何有针对性设计政策,提供服务支持?

根据每年接触和服务200多家企业,总共5年的数据,WEME提炼一个大数据模型ANGELOS,对于两年内的企业使用ANGEL结构挖掘,两年以上企业使用ANGELOS结构挖掘。

由此开发一个评估平台,容纳一级与二级数据的模术家平台。

对于孵化器的企业,邀请多名嘉宾导师结合企业数据,从A因子、N因子、G因子、E因子与L因子,对其分别测评,这样构成六个序列:综合排名序列、5个单项因子序列,能入围3次TOP10的企业为高潜力企业。

通过模术家平台的大数据管理,WEME策动两个事情:

一是设计有差别的扶持政策,使企业愿意入围TOP10企业序列,并积极发展,把自身纳入到园区系统中。

二是每年都能发现几个优质企业,对他们提供重点关怀,个别的企业实施加速器管理与服务对接。

由此形成良性循环,产值每年能上一个台阶。