大数据成为未来商业决策利器

1. 大数据成为未来商业决策利器

大数据成为未来商业决策利器
互联网数据中心(IDC)在最新发布的《中国互联网市场洞见：互联网大数据技术创新研究2012》中指出，大数据正在引领中国互联网行业新一轮的技术浪潮，截至2011年年底，中国互联网行业持有的数据总量已达到1.9EB。IDC预计，这一规模到2015年将增长到8.2EB以上。     互联网的优势在于网民通过其自身在网络中的足迹、点击、浏览、反馈，直接真实地展示个人的性格、偏好、意愿。大数据对这一系列数据进行分析之后，可以帮助企业拥有感知市场、感知用户的能力，以便企业对生产、市场、销售做出更科学的决策，包括目标消费人群细分、精准营销等。     例如在传统广告中，对互联网数据的挖掘与分析，可以使了解每个用户的兴趣爱好、对广告的倾向性成为可能。互联网广告可以做到，在广告主希望的时间、地点把合适的广告展现给对其感兴趣的网民，并且能够将每一次广告投放的数据进行关联和复用，以减少广告费用的浪费。亿赞普就是这样一家基于技术和商业模式创新有效融合的多语言媒体平台及广告公司，在数据挖掘、网络行为分析和网络行为预测等方面处于业界领先地位，拥有核心技术和专利。     美国企业数据软件公司Splunk 4月份在纳斯达克上市的惊人表现，让投资界为之振奋，他们预测，大数据行业将获得长达10年的新发展机遇期。但与国外大数据的热火朝天相比，国内企业参与这一领域的却并不多。     以建立全球化的媒体和广告平台为目标的亿赞普公司，在不到半年的时间内已经与欧洲、拉美、亚太地区的Telefonica、Teliasonera、CNT、Tele等数家主流运营商签署合作协议，获得了在90多个国家和地区部署亿赞普云媒体平台的许可。预计到2012年年底，亿赞普的Telemedia媒体平台可以覆盖全球8亿-10亿网民。     通过与全球运营商合作，基于自主创新的大数据智能处理平台，亿赞普将在全球互联网上部署一张跨多个国家、多个地区、多个语言体系广覆盖的超级互联网媒体平台。通过这张云媒体网络，可以协助中国大量的本土企业进行海外扩张，以较低的营销成本快速抢占国际市场，同时亦可以将任何一国的优秀企业介绍给中国及其他国家，实现全球商业在互联网上的多边流通。     亿赞普总裁罗峰表示：“亿赞普是业界少数能实现电信运营商、网站及广告主共赢的互联网公司，依托于自主创新的大数据智能处理平台，不仅可以帮助运营商实现媒体经济的转型，带来新的利润之源，还可以让品牌企业的广告直达全球目标受众，降低跨国商业的营销门槛，使大数据成为未来商业决策的利器。”
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2. 大数据时代，企业数据蕴藏着的商业价值

如今大数据早已不再是什么新鲜词，它已经被大众熟悉，可以称作是移动互联时代流动的黄金。
  
 
  
                                          
 据《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》（前瞻产业研究院发布）数据统计显示，中国大数据产业在2017年达到4700亿元的规模，同比增长30%，预计到2020年，中国大数据市场产值将突破万亿。随着大数据市场的快速发展，企业决策人员越来越重视对大数据的利用，如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。
  
 大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
  
  客户群体细分 ，然后为每个群体量定制特别的服务。
  
  模拟现实环境 ，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
  
  加强部门联系 ，提高整条管理链条和产业链条的效率。
  
  降低服务成本 ，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
  
 对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，从亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn，到腾讯、阿里、百度，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
  
  如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。 
  
 
  
                                          
 亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
  
  亚马逊CTO Werner Vogels早期在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。 
  
 
  
                                          
 长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说， “一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。” 从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。
  
  推荐： 亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。
  
  预测： 用户需求预测（Demand Forecasting）是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求（Hard Line）的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定）——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求（Soft Line）产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。
  
  测试： 你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。
  
  记录： 亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。
  
 以数据为导向的方法并不仅限于以上领域。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。 对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。 
  
  还有一个很典型的案例，就是几年伴随社区营销火气来的小红书。 
  
 
  
                                          
 和其他电商平台不同，小红书是从社区起家 。2016年初，小红书将人工运营内容改成了机器分发的形式。通过大数据和人工智能，将社区中的内容精准匹配给对它感兴趣的用户，从而提升用户体验。
  
 如今的小红书，已经不是简单的社交分享了，更多的是基于后台的大数据分析和智能推送，最终形成了良好的正向闭环反馈。
  
 通过以上两个大数据服务案例，我们不难看出数据团队其实是一个独立性很强的团队，因为他们需要完成的事情很多，这其中包含从数据源开始到数据的输出。对研发而言，他们相当于纪检委，需要组织协调数据的周转，实现对数据的监控，同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。对业务而言，他们相当于研发，因为他们需要输出报表和相应的产品，所以如何构建一个高效的数据团队，对很多企业来说一直在探索，感觉隔雾看花，捉摸不清。
  
 一个企业想要自主研发一个数据平台，创建一个数据分析团队，会是一个很庞大的工程量。企业数据的类型大致可分为三类：
  
  传统企业数据： 包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
  
  机器和传感器数据： 包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，交易数据等。
  
  社交数据： 包括用户行为记录，反馈数据等。如微博、微信这样的社交媒体平台。
  
 从理论上来看，大部分企业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，对于中小型的初创企业来说，独自开发的成本太高了。而有财力的传统企业呢，也产生了大量的数据，但是数据源很乱，也没有统一的存储方式，更别说研发了。即使招人来做数据分析，也不知道从何下手。该怎么办呢？
  
 其实，数据的价值就是从获取数据，存储，加工到挖掘分析，最终实现可视化，辅助商业决策。想真正去应用在企业的流程中，多少要依赖于专业的工具或平台，归云智能打造的大数据系统解决方案，可以帮助传统企业完成数据化，智能化的升级改造。帮助企业建立稳定高效的运营机制，推动企业实现降本增效和业务的高速发展。
  
 
  
                                          
 通过新兴的智能技术，企业可以有新的视野，探索更宽广的商业模式，实现最大的商业价值。产品部署使用方便，中小企业可以使用归云智能提供的云服务，大型企业可以选择私有化部署到自己的服务器。 感兴趣的总们可以访问官网:  http://www.guiyum.com ，了解详情。