大數據運營監控分析

❶ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

怎樣才能用起來大數據？障礙如何解決?中國企業家研究院對10多家在大數據應用方面的領先企業進行了采訪調研，更多家企業進行了書面資料調研，我們發現：

■ 當前中國企業的大數據應用可以歸類為：大數據運營、大數據產品、大數據平台三大=領域，前兩者更多是企業內部的應用，後者則在於用大數據來繁榮整個平台企業群落的生態。

■ 大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■ 對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■ 雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■ 對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■ 對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■ 對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■ 對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

許多企業希望將大數據用起來，帶動企業的經營，但不知從哪裡著手。它們不惜重金投資大數據信息系統、分析系統，聘請更多的人才，希望能從這個新趨勢中獲益，不過卻無奈地發現，大數據仍然停留在雲端，沒有帶來多少實際收益。它們找不到大數據與業務結合的突破口。而一些真正將大數據應用於實戰的企業，卻在應用過程中困難重重：大數據無法與業務結合；沒有收集、分析海量數據的能力；經營人員缺少應用大數據的動力；數據來源魚龍混雜難以使用……

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

大數據作為產品核心支撐的關鍵在於用戶量。對於大多數互聯網公司來說，用戶量越多，收集的數據越多，憑借更多的數據，其產品與商業模式會不斷改進，進而帶來更多的用戶。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

相對企業本身對大數據的應用，大數據平台更多是利用大數據來搭建企業生態。一些擁有龐大數據資源的大型互聯網平台，已變為包含海量寄生者的生態系統。在這個生態系統中，它們將海量用戶互聯網行為痕跡和分析提供給平台上的企業，用於它們改善經營，推動整個平台生態繁榮，在這一過程中，它們也收取數據服務費。阿里巴巴就是一個典型的例子，從數據魔方、黃金策到聚石塔，阿里巴巴不斷地為平台上中小電商提供數據產品和服務。

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

而當大數據從企業內部運營的動力，變成平台企業的產品和服務時，平台企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具，變成了生產資料。此前平台們的關注點，更多的是如何用好現有的大數據。而未來，它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好，如何更好地為平台上的企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣？格式標準是否統一？數據作為一種原材料，其精細化程度如何？是否符合平台上企業應用的具體場景？是平台上企業拿來就能用的，還是還需要平台上的企業再加工？

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a 和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b 建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2 如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3 如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4 為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

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❷ 大數據運營平台產品功能分析 ——火箭數據紅書版

        在一個線上分享會上獲得挖數科技大數據運營平台的試用機會——火箭數據-紅書版（後文簡稱為「平台」）。

該平台主要爬取小紅書上的筆記流量數據，並進行分析，意在為用戶在渠道投放或賬號提升上給與指導。

        本文結構按照邏輯順序進行分析，包括：寫作背景、平台用戶及其需求分析、平台功能分析、優化及建議、結語。感興趣的同學可挑選閱讀。

        由於筆者非企業內部人員，無法了解技術可行性、數據可行性及外部協作資源情況，所以在建議模塊僅大膽提出想法，為系統設計人員提供參考。如讀者有其他更好的想法，歡迎在評論區指點迷津。

        本文將用戶定義為三個維度，但三者之間稍有重合。

        普通用戶： 主要指瀏覽小紅書筆記的C端用戶，與內容創作者是包含關系。

        核心需求：期望在小紅書上獲得可靠、有價值的產品/服務資訊；相同興趣愛好者的社交；以更優惠的價格購買正品。

        核心需求：期望通過自身的流量/KOL身份為品牌方引流，從而賺取收益；

        品牌方： 以小紅書為自家產品推廣渠道之一的B端用戶。

        核心需求：在小紅書上增加產品市場曝光量，提高銷售額。

        基於本文以分析火箭數據平台為主，因此該平台的用戶僅包括內容創作者和品牌方。根據這兩者的核心需求，筆者拆分了如下的需求列表。

        本模塊對火箭數據平台的主要功能進行分析，描述每個模塊的功能特點，並以此反推該功能的用戶需求。

        以下鏈接是筆者在試用火箭數據平台時，對界面進行截圖，並在axure上還原，僅供讀者了解平台的功能以便後續的討論。

         https://e29a52.axshare.com

         https://axhub.im/ax9/d15dee2ad5324191

        瀏覽網頁時，建議打開目錄或熱區標記（展示可點擊的位置）

                                                               達人排行榜、明星排行榜、品牌號排行榜頁面圖

                                                                                   達人分析-紅書號對比頁面

                                                                          點贊、收藏、評論、分享時段增量圖

                                                                       品牌分析-種草筆記分析-收藏總量趨勢圖

                                                                                     品牌分析-多個品牌對比

                                                                              商品分析-個人護理品類分析頁面

        上文的第二、三部分已經分析了平台用戶需求和平台已有的功能，經過對比和匹配，整理出已實現和未實現的需求。

                                                                                          內容創作者需求實現情況

                                                                                      品牌方的需求實現情況

        約有一半的的用戶需求已被實現，但從筆者實際體驗來看，已實現的需求還處於初期階段，僅對收集到的數據進行簡單羅列排序，仍未達到深層的挖掘開發。而未實現的需求多是需要對數據進行深層挖掘處理或者涉及較為敏感的數據，如范圍更廣泛的用戶標簽收集、行為數據統計以及銷售轉化等。另外，如果能夠展示小紅書筆記的推薦規則，平台將更具吸引力。

        針對以上分析及其他未羅列部分，筆者「大膽想像」，在不考慮技術可行性和數據可行性上，給出如下建議：

        把小紅書的普通用戶作為數據統計的立足點。

        現在平台的數據統計和分析更多是針對小紅書上的筆記，通過對筆記的分析實現「曲線救國」推測小紅書普通用戶的喜好。雖然筆記的數據相對更容易獲取，但同時獲取到的數據也比較狹窄，倒推普通用戶的喜好也容易發生較大的偏差。所以，如在可行性能實現的情況下，可以收集普通用戶的行為數據，再加以整理，為內容創作者提供更直觀的指導。

        對數據加以運用，過濾無效數據。

       平台現在已經展示了強大的爬蟲及處理技術，能夠為平台用戶展示大量的小紅書數據。但是，小紅書的原始數據存在大量的無效數據，如前文提及的筆記評論熱詞，如果後續可以把無效熱詞，如「優秀」、「想買」、「好看」等剔除掉，將大大提升評論熱詞的有用性。（題外話，可參考淘寶的評論中，自動隱藏無用評價功能）

        再者，對於品牌方來說，投放新媒體渠道，獲取線上流量，在行業內眾所周知水分高，極可能存在新媒體企業僱傭水軍刷數據的行為。如果平台能夠通過數據分析技術，提示品牌方用戶在筆記投放監控中，哪些數據可能存在水軍行為，將有利於品牌方分析MCN機構、合作達人、自身投放的筆記效果。

        在後續迭代上，建議監控平台的用戶行為。

        筆者並不確定平台研發方是否有在自己的運營平台上（火箭數據運營平台）對平台用戶（使用火箭數據的用戶）的行為和使用路徑進行監控。建議對平台用戶行為進行簡單監控，考察現在用戶常用模塊或功能，在平台後續的迭代規劃上，對常用功能進行深度設計，實現從「有到優」的進程。

        在產品功能架構上，建議優化產品功能架構。

        從本文的第三部分分析，筆者認為現在的功能架構是按照功能概念進行設計，同一個功能模塊下，存在部分功能是為內容創作者設計，其餘部分為品牌方設計。如從用戶使用平台的場景出發，如內容創作者想要學習如何寫爆文，則他可能需要使用「達人分析-達人排行榜」、「筆記分析」、「品牌分析」等。建議考慮梳理現有的功能，調整產品功能架構，如分用戶角色版本等。

        另外，現在的架構上，存在相同功能效果但獨立成模塊的情況。如，達人排行榜、明星排行版和品牌號排行榜，建議合並這三個子模塊，在高級搜索中增加搜索屬性「賬號類型」，即可以簡化頁面設計，也可以降低平台用戶的使用門檻。其他子模塊也存在可合並操作，本文不再一一列舉。

       總體體驗上，火箭數據平台在數據採集和處理上具有非常大的優勢，用戶細心挖掘的話，能從中獲得很多有價值信息，從而達到獲取小紅書流量的目的。同時，火箭數據的功能仍處於基礎發展階段，期待後續在數據產品功能上的優化與發展。

P.S.筆者甚少分析數據運營平台，剛好恰逢這個機會，開了開眼界，在此感謝挖數科技提供的體驗賬號。

P.P.S本文僅屬個人觀點，請廣大讀者輕扔磚，多留言交流。

❸ 如何利用大數據實現精細化運營

通常企業可以從以下三個方面流程實現大數據的應用全面整合管理：

營銷管理
是從營銷活動的策劃到營銷活動的執行和監控，到營銷費用的核銷審批，到營銷效果的分析和評估。大數據時代，互聯網的信息不對稱讓網上信息種類繁雜，各行各業每時每刻都在產生著無數的碎片信息，傳統行業需要投入巨大的人工成本去進行營銷，而百會CRM可以通過對關鍵詞的的搜索再把信息進行審查，過濾掉無用的線索。提高營銷管理的效率。

銷售管理
眾所周知，銷售人員是決定企業經營情況的重要環節。隨著企業擴張，銷售團隊壯大，如何學習和應用最佳銷售人員的管理經驗和行為方式成為關鍵問題。而百會CRM系統可以實現良好的銷售行為的細分精準化。百會CRM用系統化的管理，精細化管理營銷的活動，同時可以根據系統篩選出目標客戶，精準地定位在目標客戶上，根據區分不同營銷對象來規劃市場活動和推動營銷層次。同時完成營銷活動的評價機制。降低企業運營成本，提高工作效率，擴展市場份額和增加銷量。

服務管理
服務管理是企業模塊中很容易被忽視的一塊，特別是售後服務，但是售後服務給企業帶來的附加價值是很大的，很多企業都沒有意識到這點。百會CRM的應用可以建立多種客戶溝通渠道，及時收集客戶反饋意見以及需求，完善客戶服務請求處理流程，提高響應速度以及服務質量，並對銷售執行過程進行有效監控和評估。

❹ 大數據對安防監控的影響

大數據對安防監控的影響
大數據無疑是今年的熱門關鍵詞之一，網路飛速發展，信息時代撲面而來，大量數據涌現。這些數據的價值，若能應用便是一筆財富，若不能挖掘其價值進行應用，則只是數據，甚至可能是一種負擔。安防數據也正在以幾何級的速度快速增長，越來越多的安防用戶對大數據提出了更高的要求，希望能夠通過海量數據的分析，達到預測預警的作用。
大數據對安防的真正意味是什麼?對安防監控有何幫助?
美國利用大數據的做了什麼?
在談大數據對安防監控的影響之前，我們先來看下在大數據應用方面較為成熟的美國利用大數據做了些什麼?
1、美國國安局將蘋果和安卓手機操作系統視為是「數據資源的金礦」，早在2007年，美英情報部門就已合作監控手機應用程序。
2、計算機不連接上網仍能被入侵。
3、金融交易「盡收眼底」。一項名為「追蹤金錢」的項目專門關注國際上銀行金融交易往來。
4、投入20億美元建全球最大數據中心。主要用於通過秘密監控系統收集數據，獲取有價值的信息。
5、九大IT廠商提供核心技術支持。特別是微軟最早與美國合作，開放outlook、hotmail內部介面。
6、用「大數據」提升監控水平。從全球網路系統中接收到970億條信息，還原個人的實時狀況。
雖然，美國的這些用大數據進行的行為並不那麼光彩，但是卻讓我們清晰認識到大數據對監控的價值是非常大的。
大數據對監控的影響可以分為兩個方面，一是對監控存儲，二是對信息分析。
大數據對存儲提出挑戰，促使其發展
對於監控系統中產生的海量數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。
雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷；若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。
對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。
大數據對監控數據智能分析，提高信息處理能力
大數據在對安防數據處理價值上主要體現在以下幾個方面：一、數據應用效率不斷提升。通過智能分析技術、大數據技術，能夠使視頻數據的應用效率不斷提升，解決以往應用效率低下的問題。應用效率的提升能夠使視頻數據產生更大的價值。
二、數據深度應用。數據的深度應用能夠體現大數據的真正價值，而這也更能提升安防系統的整體實力，使視頻數據的邊緣地位向核心地位靠攏，使安防行業的競爭力得到提升。
三、體制及標準的完善。標准和體制的完善能夠進一步促進大數據的發展，而掌握標準的安防企業將會有更強大的話語權。
以智能交通為例，通過交通系統中安裝的大量監控，收集了大量交通數據，通過對數據的智能分析，為交通管理的下一步計劃提供了依據。數據顯示我國15座城市交通擁堵日均損失10億元，我國每年交通事故50萬起、因交通事故死亡人數超10萬人。城市擁堵問題已經成為制約城市未來發展和整體運行效率的最主要問題之一，極大影響了我國的城鎮化過程。造成這一問題的原因一方面來自於我國地少人多的現實情況，城市有限的物理容納能力同機動車數量高速增長相矛盾，另一方面來自於城市交通管理的落後造成交通資源的錯配。西方國家在上世紀九十年代提出智能交通（ITS）的方法，通過信息技術手段將人、車和路三者有機地聯系在一起，提高路的使用效率和出行者的通行效率。

❺ 關於大數據分析的四個關鍵環節

關於大數據分析的四個關鍵環節
隨著大數據時代的到來，AI 概念的火熱，人們的認知有所提高。為什麼說大數據有價值 這是不是只是一個虛的概念 大家怎麼考慮數據驅動問題 為什麼掌握更多的數據就會更有效 這些問題很難回答，但是，大數據絕不是大而空洞的。
資訊理論之父香農曾表示，信息是用來消除不信任的東西，比如預測明天會不會下雨，如果知道了今天的天氣、風速、雲層、氣壓等信息，有助於得出更准確的結論。所以大數據是用來消除不確定性的，掌握更多的有效數據，可以驅動企業進行科學客觀的決策。桑文鋒對大數據有著自己的理解，數據採集遵循「大」、「全」、「細」、「時」四字法則。「大」強調宏觀的「大」，而非物理的「大」。大數據不是一味追求數據量的「大」。比如每天各地級市的蘋果價格數據統計只有 2MB，但基於此研發出一款蘋果智能調度系統，就是一個大數據應用，而有些數據雖然很大，卻價值有限;「全」強調多種數據源。大數據採集講求全量，而不是抽樣。除了採集客戶端數據，還需採集服務端日誌、業務資料庫，以及第三方服務等數據，全面覆蓋，比如美國大選前的民意調查，希拉里有70%以上勝算，但是川普成為了美國總統，因為采樣數據有偏差，支持川普的底層人民不會上網回復。「細」強調多維度數據採集，即把事件的維度、屬性、欄位等都進行採集。如電商行業「加入購物車」的事件，除了採集用戶的 click 數據，還應採集用戶點擊的是哪個商品、對應的商戶等數據，方便後續交叉分析。「時」強調數據的時效性。顯然，具有時效性的數據才有參考價值。如國家指數，CPI 指數，月初收集到信息和月中拿到信息，價值顯然不同，數據需要實時拿到，實時分析。從另一個視角看待數據的價值，可以分為兩點，數據驅動決策，數據驅動產品智能。數據的最大價值是產品智能，有了數據基礎，再搭建好策略演算法，去回灌產品，提升產品本身的學習能力，可以不斷迭代。如今日頭條的新聞推薦，網路搜索的搜索引擎優化，都是數據驅動產品智能的體現。

數據分析四個關鍵環節 桑文鋒把數據分析分為四個環節，數據採集、數據建模、數據分析、指標。他提出了一個觀點，要想做好數據分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的數據分析自頂向下推動，用業務分析指標來決定收集什麼數據，這是需求驅動工程師的模式，不利於公司長久的數據採集。而一個健康的自底向上模式，可以幫助公司真正建立符合自己業務的數據流和數據分析體系。 一、數據採集 想要真正做好大數據分析，首先要把數據基礎建好，核心就是「全」和「細」。 搜集數據時不能只通過 APP 或客戶端收集數據，伺服器的數據、資料庫數據都要同時收集打通，收集全量數據，而非抽樣數據，同時還要記錄相關維度，否則分析業務時可能會發現歷史數據不夠，所以不要在意數據量過大，磁碟存儲的成本相比數據積累的價值，非常廉價。 常見的數據採集方式歸結為三類，可視化/全埋點、代碼埋點、數據導入工具。

第一種是可視化/全埋點，這種方式不需要工程師做太多配合，產品經理、運營經理想做分析直接在界面點選，系統把數據收集起來，比較靈活。但是也有不好的地方，有許多維度信息會丟失，數據不夠精準。第二種是代碼埋點，代碼埋點不特指前端埋點，後端伺服器數據模塊、日誌，這些深層次的都可以代碼埋點，比如電商行業中交易相關的數據可以在後端採集。代碼埋點的優勢是，數據更加准確，通過前端去採集數據，常會發現數據對不上，跟自己的實際後台數據差異非常大。可能有三個原因：第一個原因是本身統計口徑不一樣，一定出現丟失;第二點是流量過大，導致數據丟失異常;第三點是SDK兼容，某些客戶的某些設備數據發不出去，導致數據不對稱。而代碼埋點的後台是公司自己的伺服器，自己核心的模擬可以做校準，基本進行更准確的數據採集。第三種是通過導入輔助工具，將後台生成的日誌、數據表、線下數據用實時批量方式灌到裡面，這是一個很強的耦合。數據採集需要採集數據和分析數據的人共同參與進來，分析數據的人明確業務指標，並且對於數據的准確性有敏感的判斷力，採集數據的人再結合業務進行系統性的採集。二、數據建模很多公司都有業務資料庫，裡面存放著用戶注冊信息、交易信息等，然後產品經理、運營人員向技術人員尋求幫助，用業務資料庫支持業務上的數據分析。但是這樣維護成本很高，且幾千萬、幾億條數據不能很好地操作。所以，數據分析和正常業務運轉有兩項分析，數據分析單獨建模、單獨解決問題。數據建模有兩大標准：易理解和性能好。數據驅動不是數據分析師、資料庫管理員的專利，讓公司每一個業務人員都能在工作中運用數據進行數據分析，並能在獲得秒級響應，驗證自己的新點子新思維，嘗試新方法，才是全員數據驅動的健康狀態。多維數據分析模型(OLAP)是用戶數據分析中最有效的模型，它把用戶的訪問數據都歸類為維度和指標，城市是維度，操作系統也是維度，銷售額、用戶量是指標。建立好多維數據分析模型，解決的不是某個業務指標分析的問題，使用者可以靈活組合，滿足各種需求。三、數據分析數據分析支持產品改進產品經理在改進產品功能時，往往是拍腦袋靈光一現，再對初級的點子進行再加工，這是不科學的。《精益創業》中講過一個理念，把數據分析引入產品迭代，對已有的功能進行數據採集和數據分析，得出有用的結論引入下一輪迭代，從而改進產品。在這個過程中大數據分析很關鍵。Facebook 的創始人曾經介紹過他的公司如何確定產品改進方向。Facebook 採用了一種機制：每一個員工如果有一個點子，可以抽樣幾十萬用戶進行嘗試，如果結果不行，就放棄這個點子，如果這個效果非常好，就推廣到更大范圍。這是把數據分析引入產品迭代的科學方法。桑文鋒在 2007 年加入網路時，也發現了一個現象，他打開郵箱會收到幾十封報表，將網路知道的訪問量、提問量、回答量等一一介紹。當網路的產品經理提出一個需求時，工程師會從數據的角度提出疑問，這個功能為什麼好 有什麼數據支撐 這個功能上線時如何評估 有什麼預期數據 這也是一種數據驅動產品的體現。數據驅動運營監控運營監控通常使用海盜模型，所謂的運營就是五件事：觸達是怎麼吸引用戶過來;然後激活用戶，讓用戶真正變成有效的用戶;然後留存，提高用戶粘性，讓用戶能停留在你的產品中不斷使用;接下來是引薦，獲取用戶這么困難，能不能發動已有的用戶，讓已有用戶帶來新用戶，實現自傳播;最後是營收，做產品最終要賺錢。要用數據分析，讓運營做的更好。數據分析方法互聯網常見分析方法有幾種，多維分析、漏斗分析、留存分析、用戶路徑、用戶分群、點擊分析等等，不同的數據分析方法適用於不同的業務場景，需要自主選擇。舉個多維分析的例子，神策數據有一個視頻行業的客戶叫做開眼，他們的軟體有一個下載頁面，運營人員曾經發現他們的安卓 APP 下載量遠低於 iOS，這是不合理的。他們考慮過是不是 iOS 用戶更願意看視頻，隨後從多個維度進行了分析，否定了這個結論，當他們發現某些安卓版本的下載量為零，分析到屏幕寬高時，看出這個版本下載按鈕顯示不出來，所以下載比例非常低。就這樣通過多維分析，找出了產品改進點。舉個漏斗分析的例子，神策數據的官網訪問量很高，但是注冊-登錄用戶的轉化率很低，需要進行改進。所以大家就思考如何把轉化漏斗激活地更好，後來神策做了小的改變，在提交申請試用後加了一個查看登錄頁面，這樣用戶收到賬戶名密碼後可以隨手登錄，優化了用戶體驗，轉化率也有了可觀的提升。四、指標如何定義指標 對於創業公司來說，有兩種方法非常有效：第一關鍵指標法和海盜指標法。第一關鍵指標法是《精益數據分析》中提出的理論，任何一個產品在某個階段，都有一個最需要關注的指標，其他指標都是這個指標的衍生，這個指標決定了公司當前的工作重點，對一個初創公司來說，可能開始關注日活，圍繞日活又擴展了一些指標，當公司的產品成熟後，變現就會成為關鍵，凈收入(GMV)會變成第一關鍵指標。

❻ 體育場館如何通過大數據分析管理提高營運效率

當體育館的旺季來臨時，人們人滿為患，從買票到付押金、拿鑰匙、查票、計劃退票等，整個過程都需要排好隊，工作人員有時會很忙。

隨著物聯網技術的普及，現在你只需通過微信發出訂單就能買到票。當你到達博物館時，你可以使用QR代碼進入並刷門。沒有必要再找更多的工作人員和排隊。最繁瑣的接收和歸還手鐲的過程也是自助的：打開電子衣櫃，擁有自己的智能手鐲。帶手機和卡的入場不太方便，這個手鐲已經成為博物館唯一的通行證，無論是消費、卡片、更新等都可以用它完成，相當於所有的需求都可以通過它連接起來。而更先進的現場控制，可以直接掃描人臉進入現場，這就更方便了。

場館的翻新是通過系統連接場館內的所有智能設備，以進一步優化過程，幫助提高服務質量，最大限度地提高管理效率。無人看管的體育場館作為先進的體育場館形式，一方面要最大限度地控制人力和能源成本；另一方面，創新的服務可以吸引更多的客戶，物聯網系統的改造可以為場館開發更高的增值模式。

大數據推介智慧體育館及物聯體育館市場服務

物化不僅僅是提高顧客的體驗感，最重要的是通過大數據可以幫助提高場館的管理水平，達到准確、有針對性的營銷和服務的目的。體育整合和大數據應用的有機結合為體育場館的智能化運營再次升級創造了條件。

發言人說："目前，場地收集的資料可分為營運資料及會員資料。運行數據可以分析場館的人流、繁忙時間、收入效率等特點，從而有助於場館的規劃、價格促銷等。成員數據可以分析員工的個人和整體情況，包括顧客的體育偏好和消費能力。對於會員的數據，場館可以做一些有針對性的營銷和服務，如有針對性的卡片更新促銷或產品禮品；對於總體數據，場館可以規劃項目、業務和活動，這些項目、業務和活動更受客戶歡迎。物聯網收集的大數據應用程序，可以為場館的個性化營銷服務提供工具，使整個場館的營銷服務再一次到達高層建築。

5G時代能源聯盟智慧體育館的未來

隨著5G時代的臨近，它將為真正的"萬物互聯"創造有利條件，這將給智能體育帶來什麼機遇？

4G的誕生使體育場館和掌上運動智能化成為可能，5G的誕生將把智能體育提升到一個新的水平。因為據我們理解，5G最明顯的優勢是它能夠支持本地場景中海量數據的瞬間爆炸，這在4G時代是不可想像的。隨著5G時代的到來，大型賽事的直播和交互、通過智能穿戴收集大型健康數據以及通過攝像機面部識別對體育場館進行日常安全監控將得到真正的滿足。

在今天的技術條件下，有必要探索更多可能的體育場景，然後使用物理連接系統將它們連接起來；同時，5G技術也將為人工智慧鋪平道路，因為場景建成後，系統將產生大量數據，5G將幫助系統更快地分析數據，從中學習模式和規則，並帶來更科學的趨勢分析和決策建議。

業內人士普遍認為，目前的智能場館需要不斷磨練物聯網系統的完整性和適應性，需要進一步研究更可實現的交互和體驗場景，探索人工智慧在系統中的具體應用，為今後"一切事物高度互聯、人機深度集成"奠定良好的基礎。

❼ 大數據分析系統平台方案有哪些

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

❽ 什麼的大數據運營

兩年大數據行業新提出了一個概念，叫大數據運營，所謂的BigData Operation，目前在各個行業中均處在蓬勃發展的階段，就筆者來看，BDO代表了一種大數據的未來方向，以筆者所從事的網路游戲行業來看，具有比較大的發展空間，下面科多大數據來給

❾ 大數據處理中數據質量監控從哪幾個方面進行

大數據處理中數據質量監控，從以下幾個方面進行：
數據容量（Volume）：數據的大小版決定所考慮的數據的價值的和權潛在的信息；
數據種類（Variety）：數據類型的多樣性；
數據速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
數據可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程；
數據真實性（Veracity）：數據的質量；
數據復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。

「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

❿ 大數據監控是什麼意思

大數據監控是指通過大數據技術手段獲取、收集、分析數據，並能夠准確分析信息，有效預測信息發展動態趨勢。

大數據監控使用的統計知識主要圍繞著海量全網數據，使用各種類型的海量數據統計來獲取更全面、精準的數據收集。大數據監控大多數需要藉助監測系統來協助分析數據。

大數據監控的工具：

1、FineBI

FineBI商業智能是一款非常專業的自助大數據分析BI軟體，論處理數據，它絕對是專業的。不僅如此，在處理數據的過程中，FineBI往往能夠將復雜的工作簡潔化，為企業解決時間成本。並且使用FineBI來做數據監測非常的方便，大大提升了辦公效率。

2、Cloudera

同樣是專業的大數據監測軟體，這一款大數據分析電腦軟體除了可以做數據監控還可以培訓員工。不過，這一款大數據分析電腦軟體往往需要專業團隊來管理，所以在數據監控人員方面，並不能幫助企業節約成本，甚至有可能增加成本。