縱觀整個互聯網領域,大數據已被認為是繼云計算、物聯網之后的又一大顛覆性的技術性革命,毋庸置疑,大數據市場是待挖掘的金礦,其價值不言而喻?梢哉f誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源,誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
大數據,可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商,融入到一個大的環境中,無論是企業級市場還是消費級市場,亦或政府公共服務,都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。
DT時代,商業智能是企業數據分析必備之選】
獲取企業精準數據建立企業精準數據體系,將是未來每一個無論大中小型企業的必備之選。BI(Business Intelligence)即商務智能,它是一套完整的解決方案,用來將企業中現有的數據進行有效的整合,快速準確的提供報表并提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。
就中國市場而言,經過幾年的積累,一般,大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作,最終對數據庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process,在線事務處理),指的就是系統運行了一段時間以后,必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。
隨著大數據的發展,企業也越來越重視數據相關的開發和應用,從而獲取更多的市場機會。一方面,大數據能夠明顯提升企業數據的準確性和及時性;此外還能夠降低企業的交易摩擦成本;更為關鍵的是,大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會,最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力,大幅提升企業的商業決策水平,降低了企業經營的風險。大數據是看待現實的新角度,不僅改變了市場營銷、生產制造,同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源,這也就意味著新的商業機會,沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力,適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
當下,正處于數據大爆發的時代,如何獲取這些數據并對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基于以往的運行數據,對未來的運行模式進行預測,從而提前進行準備或者加以利用、調整,對很多企業機構其實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。正因為這一點,目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。
但是,在數據庫中分散、獨立存在的大量數據對于實際分析人員來說,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,現金,一個專業的數據分析人員,是十分欠缺的。此時,如何把數據轉化為信息,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,就是商業智能主要解決的問題。
如何把數據庫中存在的數據轉變為分析人員需要的信息?大部分的答案是報表系統。簡單說,報表系統已經可以稱作是BI了,它是BI的低端實現。
國外的企業,大部分已經進入了中端BI,叫做數據分析。有一些企業已經開始進入高端BI,叫做數據挖掘。而我國的企業,大部分還停留在報表階段。
傳統的報表系統技術上已經相當成熟,大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。但是,隨著數據的增多,需求的提高,傳統報表系統面臨的挑戰也越來越多。
1. 數據太多,信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量數據,到底有多少業務人員仔細看每一個數據?到底這些數據代表了什么信息、什么趨勢?級別越高的領導,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、不同產品的銷量,另一張表中列出不同地區、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則
報表系統列出的往往是表面上的數據信息,但是海量數據深處潛在含有哪些規則呢?什么客戶對我們價值最大,產品之間相互關聯的程度如何?越是深層的規則,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,數據形成孤島
業務系統很多,數據存在于不同地方。太舊的數據往往被業務系統備份出去,導致宏觀分析、長期歷史分析難度很大。
因此,隨著時代的發展,傳統報表系統已經不能滿足日益增長的業務需求了,企業期待著新的技術。數據分析和數據挖掘的時代正在來臨。值得注意的是,數據分析和數據挖掘系統的目的是帶給我們更多的決策支持價值,并不是取代數據報表。報表系統依然有其不可取代的優勢,并且將會長期與數據分析、挖掘系統一起并存下去。
【企業如何構建精準數據體系】
精準數據體系的建設是一項任重而道遠的工程。只有擁有了精準的數據體系,運用合理的、科學的數據分析手段獲取的分析結果,方可為市場營銷、運營策略提供有價值意義的參考作用。
精準數據體系的建設,絕非一日一夕之功,需要在充分意識到數據分析為企業今后發展所帶來的巨大深遠價值意義的基礎上, 將其視為一項長期的工作任務。通過各類可運作手段和多個相關部門的緊密配合,去將精準數據體系建設融于到日常的工作中去。
如上圖所示,數據的獲取途徑是多種多樣的,但是歸類總結下,無外乎以下幾種:
1.公開信息的搜集與整理
比如統計局的數據、公司自己發布的年報、其他市場機構的研究報告、或者根據公開的零散信息整理,這類公布的信息,通常真實性較強,但是該項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
數據獲取的最為精準的形式,在互聯網時代的今天,最好的表現就是“活動或者政策+互聯網“手段的結合形式。以明確的主題的活動形式,設置相應的合理的必須的“門檻“形式,依托互聯網活動管理平臺,讓活動參與者,填寫必備的相應我們所需的數據,最終實現互聯網化的信息技術手段實現數據的搜集和分析整理。
3.問卷調研
有時候為了某種目的也會收集很特別的數據,調研問卷雖然形式傳統,但是卻有其無法替代的作用意義。合理的問卷調研形式,往往會起到預期無法想象的效果。
4.技術采集
信息采集技術,信息采集系統以網絡信息挖掘引擎為基礎構建而成,它可以在最短的時間內,幫您把最新的信息從不同的Internet站點上采集下來。信息采集技術是利用計算機軟件技術,針對定制的目標數據源,實時進行信息采集、抽取、挖掘、處理,將非結構化的信息從大量的網頁中抽取出來保存到結構化的數據庫中,從而為各種信息服務系統提供數據輸入的整個過程。該技術采集后的數據,信息雜亂無序,需要進行定制化的數據清洗和篩選工作。
5.購買的數據庫
市場上有很多產品化的數據庫,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構也會購買,這類數據通常以行業性代表數據居多,而且數據一般無法滿足“時效性“,切無效數據較多。
6.咨詢行業專家
當然是有償的,這個在一些企業戰略實施項目中比較常見的。有些行業專家會專門收集和銷售數據。
海量數據是金礦銀礦,但海量數據不是金銀財寶。精準數據的獲取,是一個去粗存精的過程,面對浩瀚的結構性、非結構性的數據,傳統形式的處理已蒼白無力,需要更加專業的技術手段,更加深度的數據構建思維,并且將數據的積淀付諸于日常的工作中。
【總結】
數據分析已經成為互聯網時代里企業經營與決策的重要工具。精準的數據分析能夠協助企業將先進的信息技術合理地應用到企業的發展當中,令到企業有靈活運用信息的能力。信息經過智能開發,數據的深入分析,企業可以增強自身與對手的競爭能力。因此,當今社會越來越多的企業著手去使用數據分析手段并讓其進展成決定運營成果的關鍵手法!
在今天,數據庫及人工智能的技術在不斷地發展著,因此數據信息的作用也變得越來越重要。企業的信息包括生產、市場、銷售以及各種顧客的競爭信息,這些都是企業所擁有的戰略性的資源,是企業構建商業智能系統的重點。
在如今的大數據的環境下,每個企業都需要做好自身對于內部的管理,開啟適合的商業數據智能模式,這樣才可以更好的進行運營以及發展,只有這樣企業才能處于不倒之地。
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