縱觀整個互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性革命,毋庸置疑,大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦,其價值不言而喻?梢哉f誰能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的核心資源,誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。
大數(shù)據(jù),可以說是史上第一次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營商以及整個生態(tài)鏈上游廠商,融入到一個大的環(huán)境中,無論是企業(yè)級市場還是消費(fèi)級市場,亦或政府公共服務(wù),都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。
DT時代,商業(yè)智能是企業(yè)數(shù)據(jù)分析必備之選】
獲取企業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)建立企業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系,將是未來每一個無論大中小型企業(yè)的必備之選。BI(Business Intelligence)即商務(wù)智能,它是一套完整的解決方案,用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合,快速準(zhǔn)確的提供報表并提出決策依據(jù),幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。
就中國市場而言,經(jīng)過幾年的積累,一般,大部分中大型的企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)都是:通過業(yè)務(wù)人員或者用戶的操作,最終對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行增加、修改、刪除等操作。上述系統(tǒng)可統(tǒng)一稱為OLTP(Online Transaction Process,在線事務(wù)處理),指的就是系統(tǒng)運(yùn)行了一段時間以后,必然幫助企事業(yè)單位收集大量的歷史數(shù)據(jù)。
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,企業(yè)也越來越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)和應(yīng)用,從而獲取更多的市場機(jī)會。一方面,大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性;此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本;更為關(guān)鍵的是,大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場的機(jī)會,最終能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新力,大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平,降低了企業(yè)經(jīng)營的風(fēng)險。大數(shù)據(jù)是看待現(xiàn)實(shí)的新角度,不僅改變了市場營銷、生產(chǎn)制造,同時也改變了商業(yè)模式。數(shù)據(jù)本身就是價值來源,這也就意味著新的商業(yè)機(jī)會,沒有哪一個行業(yè)能對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生免疫能力,適應(yīng)大數(shù)據(jù)才能在這場變革中繼續(xù)生存下去。
當(dāng)下,正處于數(shù)據(jù)大爆發(fā)的時代,如何獲取這些數(shù)據(jù)并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析就顯得尤為重要。各種企業(yè)機(jī)構(gòu)之間的競爭非常殘酷。如何基于以往的運(yùn)行數(shù)據(jù),對未來的運(yùn)行模式進(jìn)行預(yù)測,從而提前進(jìn)行準(zhǔn)備或者加以利用、調(diào)整,對很多企業(yè)機(jī)構(gòu)其實(shí)是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用于國家級別。正因?yàn)檫@一點(diǎn),目前無論是在企業(yè)級別還是國家級別都開始研究、部署大數(shù)據(jù)。
但是,在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對于實(shí)際分析人員來說,只是一些無法看懂的天書。分析人員所需要的是信息,是他們能夠看懂、理解并從中受益的抽象信息,畢竟,現(xiàn)金,一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員,是十分欠缺的。此時,如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息,使得分析人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息,并且輔助決策,就是商業(yè)智能主要解決的問題。
如何把數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉治鋈藛T需要的信息?大部分的答案是報表系統(tǒng)。簡單說,報表系統(tǒng)已經(jīng)可以稱作是BI了,它是BI的低端實(shí)現(xiàn)。
國外的企業(yè),大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI,叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入高端BI,叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國的企業(yè),大部分還停留在報表階段。
傳統(tǒng)的報表系統(tǒng)技術(shù)上已經(jīng)相當(dāng)成熟,大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經(jīng)被廣泛使用。但是,隨著數(shù)據(jù)的增多,需求的提高,傳統(tǒng)報表系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)也越來越多。
1. 數(shù)據(jù)太多,信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量數(shù)據(jù),到底有多少業(yè)務(wù)人員仔細(xì)看每一個數(shù)據(jù)?到底這些數(shù)據(jù)代表了什么信息、什么趨勢?級別越高的領(lǐng)導(dǎo),越需要簡明的信息。
2. 難以交互分析、了解各種組合
定制好的報表過于死板。例如,我們可以在一張表中列出不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷量,另一張表中列出不同地區(qū)、不同年齡段顧客的銷量。但是,這兩張表無法回答需要多個角度的交互分析問題。
3. 難以挖掘出潛在的規(guī)則
報表系統(tǒng)列出的往往是表面上的數(shù)據(jù)信息,但是海量數(shù)據(jù)深處潛在含有哪些規(guī)則呢?什么客戶對我們價值最大,產(chǎn)品之間相互關(guān)聯(lián)的程度如何?越是深層的規(guī)則,對于決策支持的價值越大,但是,也越難挖掘出來。
4. 難以追溯歷史,數(shù)據(jù)形成孤島
業(yè)務(wù)系統(tǒng)很多,數(shù)據(jù)存在于不同地方。太舊的數(shù)據(jù)往往被業(yè)務(wù)系統(tǒng)備份出去,導(dǎo)致宏觀分析、長期歷史分析難度很大。
因此,隨著時代的發(fā)展,傳統(tǒng)報表系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求了,企業(yè)期待著新的技術(shù)。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的時代正在來臨。值得注意的是,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目的是帶給我們更多的決策支持價值,并不是取代數(shù)據(jù)報表。報表系統(tǒng)依然有其不可取代的優(yōu)勢,并且將會長期與數(shù)據(jù)分析、挖掘系統(tǒng)一起并存下去。
【企業(yè)如何構(gòu)建精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系】
精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)是一項(xiàng)任重而道遠(yuǎn)的工程。只有擁有了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)體系,運(yùn)用合理的、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析手段獲取的分析結(jié)果,方可為市場營銷、運(yùn)營策略提供有價值意義的參考作用。
精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè),絕非一日一夕之功,需要在充分意識到數(shù)據(jù)分析為企業(yè)今后發(fā)展所帶來的巨大深遠(yuǎn)價值意義的基礎(chǔ)上, 將其視為一項(xiàng)長期的工作任務(wù)。通過各類可運(yùn)作手段和多個相關(guān)部門的緊密配合,去將精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系建設(shè)融于到日常的工作中去。
如上圖所示,數(shù)據(jù)的獲取途徑是多種多樣的,但是歸類總結(jié)下,無外乎以下幾種:
1.公開信息的搜集與整理
比如統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)、公司自己發(fā)布的年報、其他市場機(jī)構(gòu)的研究報告、或者根據(jù)公開的零散信息整理,這類公布的信息,通常真實(shí)性較強(qiáng),但是該項(xiàng)工作卻是一個日積月累的工作,需要持之以恒的不斷去搜集積累。
2.活動
數(shù)據(jù)獲取的最為精準(zhǔn)的形式,在互聯(lián)網(wǎng)時代的今天,最好的表現(xiàn)就是“活動或者政策+互聯(lián)網(wǎng)“手段的結(jié)合形式。以明確的主題的活動形式,設(shè)置相應(yīng)的合理的必須的“門檻“形式,依托互聯(lián)網(wǎng)活動管理平臺,讓活動參與者,填寫必備的相應(yīng)我們所需的數(shù)據(jù),最終實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化的信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的搜集和分析整理。
3.問卷調(diào)研
有時候?yàn)榱四撤N目的也會收集很特別的數(shù)據(jù),調(diào)研問卷雖然形式傳統(tǒng),但是卻有其無法替代的作用意義。合理的問卷調(diào)研形式,往往會起到預(yù)期無法想象的效果。
4.技術(shù)采集
信息采集技術(shù),信息采集系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)信息挖掘引擎為基礎(chǔ)構(gòu)建而成,它可以在最短的時間內(nèi),幫您把最新的信息從不同的Internet站點(diǎn)上采集下來。信息采集技術(shù)是利用計算機(jī)軟件技術(shù),針對定制的目標(biāo)數(shù)據(jù)源,實(shí)時進(jìn)行信息采集、抽取、挖掘、處理,將非結(jié)構(gòu)化的信息從大量的網(wǎng)頁中抽取出來保存到結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫中,從而為各種信息服務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)輸入的整個過程。該技術(shù)采集后的數(shù)據(jù),信息雜亂無序,需要進(jìn)行定制化的數(shù)據(jù)清洗和篩選工作。
5.購買的數(shù)據(jù)庫
市場上有很多產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)庫,這個一般是以公司的名義買入口,不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機(jī)構(gòu)也會購買,這類數(shù)據(jù)通常以行業(yè)性代表數(shù)據(jù)居多,而且數(shù)據(jù)一般無法滿足“時效性“,切無效數(shù)據(jù)較多。
6.咨詢行業(yè)專家
當(dāng)然是有償?shù),這個在一些企業(yè)戰(zhàn)略實(shí)施項(xiàng)目中比較常見的。有些行業(yè)專家會專門收集和銷售數(shù)據(jù)。
海量數(shù)據(jù)是金礦銀礦,但海量數(shù)據(jù)不是金銀財寶。精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的獲取,是一個去粗存精的過程,面對浩瀚的結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)形式的處理已蒼白無力,需要更加專業(yè)的技術(shù)手段,更加深度的數(shù)據(jù)構(gòu)建思維,并且將數(shù)據(jù)的積淀付諸于日常的工作中。
【總結(jié)】
數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)時代里企業(yè)經(jīng)營與決策的重要工具。精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析能夠協(xié)助企業(yè)將先進(jìn)的信息技術(shù)合理地應(yīng)用到企業(yè)的發(fā)展當(dāng)中,令到企業(yè)有靈活運(yùn)用信息的能力。信息經(jīng)過智能開發(fā),數(shù)據(jù)的深入分析,企業(yè)可以增強(qiáng)自身與對手的競爭能力。因此,當(dāng)今社會越來越多的企業(yè)著手去使用數(shù)據(jù)分析手段并讓其進(jìn)展成決定運(yùn)營成果的關(guān)鍵手法!
在今天,數(shù)據(jù)庫及人工智能的技術(shù)在不斷地發(fā)展著,因此數(shù)據(jù)信息的作用也變得越來越重要。企業(yè)的信息包括生產(chǎn)、市場、銷售以及各種顧客的競爭信息,這些都是企業(yè)所擁有的戰(zhàn)略性的資源,是企業(yè)構(gòu)建商業(yè)智能系統(tǒng)的重點(diǎn)。
在如今的大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,每個企業(yè)都需要做好自身對于內(nèi)部的管理,開啟適合的商業(yè)數(shù)據(jù)智能模式,這樣才可以更好的進(jìn)行運(yùn)營以及發(fā)展,只有這樣企業(yè)才能處于不倒之地。
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