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企业大数据应用只有做到数据与业务深度融合才能体现其巨大价值

这是一个商业对话中言必称大数据和AI的时代,用数据爆炸来形容这个时代毫不过分。但面对这么多和杂的数据很多传统品牌企业失去了方向,束手

作者:弈聪软件 | 2018-01-24 09:59:39 | 来源:搜狐网

这是一个商业对话中言必称大数据和AI的时代,用数据爆炸来形容这个时代毫不过分。但面对这么多和杂的数据很多传统品牌企业失去了方向,束手无策,传统品牌时代那种高举高打,有钱就可以任性的时代已经结束,取代的是精准营销,商业智能等多种形式。

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现实很美好也非常骨感,数据量太大必然带来一些新的困扰。互联网上的数据量太大,怎么抓得过来?是不是需要投资很多服务器,我的系统能支持吗?数据可信度高吗?这么大的数据量怎么解读?

当下企业ERP中的小数据和互联网的全量数据可以实现完美结合,二者互相融合辅助企业的各种商业决策,可以洞悉消费者的需求,也可以评估营销活动的成败,更可以帮助企业建立数据驱动商业管理的闭环。对于一般企业来说,自建数据抓取团队费时又费钱,其实根本不需要去考虑这样的问题,市场上专业的数据抓取、聚合的公司非常多。经过多年积累,在数据底层架构与自有行业数据库积累方面均具有丰富的累积。

判断一个数据好坏的标准无外乎是否有自己需要的数据,能否实时获取,数据量是否足够大,数据质量怎么样?其中数据质量更是核心关注点。现在很多公司都号称抓取得是互联网全量数据,其实这谈何容易?明网的数据能抓,暗网的数据你能抓到吗?所以只有相对全量没有绝对全量的数据,并且有些互联网网站本来就很垃圾,这样的数据抓取过来只能是增加噪音和处理成本。

工欲善其事必先利其器,大数据分析尤其看中工具,我们需要工具来输出分析结果。这几年大数据技术蓬勃发展,大数据分析的工具也百花齐放。秒级响应,丰富的可视化图表,简单的操作界面,大屏技术早已经是市面上主流大数据技术的标配,数说立方当然也具备这些特性,我自己是经常用这个产品分析微博的一些舆情,深有感触。除了这些特点外,一个好的大数据技术还应该有自动给用户贴标签的功能,数说立方的核心技术用户画像可以一键生成人口属性、内容属性、关系属性、购物属性等四大维度标签,深度剖析TGI指标、普通指标,共同解读目标受众。给用户贴标签是大数据时代对数据挖掘的升华,传统商业时代是通过关系、层次进行消费者的管理,而现在是标签化管理,这样的好处是标签可以无限多,可以自定义和机器学习完美结合,最终目的是实现标签间的自由组合,从而满足在不同的商业场景中使用。

目前大部分BI只是大数据分析的工具而已,优点是傻瓜式,高效展示,可以帮助企业更容易发现数据的事实。缺点是不够业务化,我们更需要数据背后的结论和逻辑,必须要商业应用才更有价值,也就是说必须以促进企业生意增长为目的完整的商业应用方案。

如果品牌营销还只是迷恋自己的ERP数据就太out了,如果还坚持使用消费者调查那就太固执了,互联网是对整个商业环境进行了重构,改变的不仅仅是人货场,还有企业决策的方法。如果我们没有数据那就去养数据、找数据,如果有数据那我们就看看数据怎么说。成功构建了以市场和消费者为导向、以“数据-洞察-连接”为核心理念的一站式大数据品牌建设体系,帮助企业实现数据价值与业务深度融合,并在营销、研发、生产等各大应用场景下更科学地决策,促进最大化效果提升。