大數據如何改變商業

❶ 六個步驟 助你最大化大數據的商業價值

六個步驟：助你最大化大數據的商業價值

對於許多人們津津樂道的大數據企業或組織來說，通過大數據獲取商業價值似乎總是如此容易：有了大數據，我們就能更深入地了解客戶的行為，並運用這些知識來增加客戶的滿意度，從而提高企業的盈利能力。但說的容易做起來難，真正去讓一個新興企業來實現大數據價值時，一切往往變得捉襟見肘，但不管怎麼說，回顧總結一些當下實用的大數據商業實踐方法總歸沒錯。實際上，最大化大數據的商業價值可以歸結為將下述的六件事做好：

1.以商業思維為出發點：對於數據科學家們來說，運用Hadoop或其他先進的大數據分析工具暢游於數據知識的海洋中是在愉快不過的事了，不過如果不把分析的結果轉化為可以應用於解決現實世界商業問題的東西，那麼對於時間和資源則是巨大的浪費。與業務專家合作，了解改進過程中的機遇與挑戰，將會是一個大數據項目成功與否的關鍵。專注於一個具體的商業問題將有助於識別有用的數據集，並針對化選擇適合的技術與工具。與此同時，這樣的過程能夠促使你步步為營，對項目進行進一步推進。

2.把目光投向將理論付諸實踐的途徑上：要實現真正的商業價值，我們必須對理論分析的結果進行實際的運用。這聽起來毫無疑問，但事實上有太多的大數據項目都會因為走不過這一關而從此塵封，將理論分析的結果納入商業活動並使它們因此收益往往並非易事。有時，在實驗室里看起來很美好的數據有可能是不可用的；而當你在商業活動中真正需要某項數據時，它也有可能變得過於昂貴。與此同時，一系列的行業法規也對數據的可用性產生巨大的影響。

3.使用最前沿的分析方法：商業智能與商業分析方法的創新正在改變企業從用戶數據中獲取價值的方式。新興的數據分析平台也因此不再是像傳統的描述性報告或歷史記錄儀表盤那樣的周期性呈現，轉而成為了一個能夠不斷分析傳入的數據，提供指導意見，並且實時可操作的龐大系統。大數據的工具與基礎設施使得當今的數據分析能夠更加快捷簡便地對機器學習方法進行應用，從而對包括各種各樣結構化與非結構化數據類型的巨大數據集進行探索。

4.擁抱多樣化的分析工具：R, Python, Hive, Groovy, Scala, MATLAB, SQL, SAS；哪個才是你的最愛？這個技術創新呈爆炸性發展的世界帶給我們的副作用之一，便是常常需要學習一套新的分析工具。等著你最拿手的分析工具自己升級往往不是一個好的選項，領先的分析團隊將不可避免地需要使用多個工具來支持他們的業務需求，所以最好的方法是去擁抱這樣的多樣性，構建一個靈活多樣的技能儲備，用於實現由不同工具構建的各種分析模型。在一個機械化生產的環境中，將多種類型的分析模型整合到一起往往十分困難。然而，已經有諸如FICO?決策管理平台這樣的現代決策管理系統，通過可擴展包以及網路服務標准等渠道實現了對上述方案的簡化。

5.利用雲端和各類生產力平台：當今時代，進行大數據分析已經不再需要對昂貴的基礎設施和特別的專業技能進行龐大的投資。通過在雲端運行你的分析項目，你可以讓一個專門的第三方處理底層系統和服務，而你專注於手頭的業務問題。同時，你也可以把你所需要的能力和服務外包出去，這也許只會是實現項目的總成本中的一小部分。

6.為業務專家們留足操作的餘地：這是最後也是最重要的一點。最大的商業價值往往來自於商務專家們一系列可以迅速轉化為差異化戰略的新見解，而它們有時也能顯著提高客戶與股東對你的滿意程度。具有交互性和高度可視化的儀錶板或報告可以更好地提供信息，從而幫助業務專家提出更科學有效的商業策略；標準的決策管理組件則可以使專家們更方便迅速地納入新的分析模型，並以此洞察他們的業務規則和相關政策；而模擬和數據可視化則可以更好地探索新的商業模式和策略可能帶來的潛在影響，使它們更容易被理解，從而加快它們的審批進程，使項目最終走向成功。

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❷ 大數據時代的商業法則

大數據時代的商業法則

法則1：解讀用戶的真實需求 解讀用戶的真實需求，就是通過數據的收集、分析挖掘出用戶內心的慾望，提高企業產品推送的成功率，並將其轉化為企業的訂單。

大數據看似神秘莫測，其實在解讀用戶需求上的操作思路卻極其簡單，即盡可能掌握用戶的個人信息和關注信息。當關注信息指向個人時，就能夠相對精準地定義出用戶的需求。

在這一過程中，主要的操作模式有兩種：靜態輻射模式和動態跟蹤模式。

靜態輻射模式

靜態輻射模式的數據分析在一個時間節點上進行，盡量擴大分析對象，並用標簽來篩選出最可能成交的用戶。這是大數據應用中最典型的一種模式。由於一些大企業主動會進行用戶標簽的管理，需要大數據助力營銷的企業就可以「借船出海」。

標簽與購買的關系有兩種：一類標簽與購買的關系非常明顯。例如，一個常常瀏覽經管類書籍的用戶一定是這類書籍的潛在購買者。

另一類標簽與購買的關系卻並不十分明顯。這就需要企業提前進行分析，有時還需要藉助第三方專業機構的分析結果。

例如，新浪微博會根據用戶平時的瀏覽和表達為用戶貼上「標簽」。但是，這些標簽與有些購買行為之間的關系就並不明顯。金夫人是國內婚紗攝影巨頭，他們首先利用自己作為網路大客戶的身份，無償獲取了網路提供的婚紗攝影客戶調研分析數據，發現美食、影院等標簽的用戶最有可能購買婚紗攝影產品。利用這一跨資料庫的結果，金夫人在新浪微博的平台上鎖定了「年齡20～35左右的某地區女性」群體，加上了美食、影院等標簽，精準鎖定了高轉化可能的用戶，並購買了平台提供的「粉絲通」服務，對他們進行定向廣告推送。一般來說，推送5～6萬個用戶大約會得到70～80個電話咨詢，這種轉化過來的電話咨詢顧客被稱「顧客資源」，從顧客資源到最後的成單，轉化率優異，大約在40%。

動態跟蹤模式

動態跟蹤模式的數據分析在一個時間周期內進行，盡量縮小分析對象，不斷通過用戶的行為來為用戶貼上標簽，伺機發現產品推送的時點。由於這種分析針對小群體，無法由第三方機構提供統一的規模化服務，所以，對於企業來說是有高門檻的，需要企業練好內功。這種模式中，企業對於用戶不斷產生的新數據，要進行隨時跟蹤，並隨時在雲端進行處理。

例如，Target超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確地推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對地在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠券。在一個個例中，他們居然比用戶更早知道了她懷孕的信息。

又如，亞馬遜基於自己對用戶的了解來進行精準營銷，在網站上的推薦和電子郵件對於產品的推送成為了促進成交的利器。調研公司Forrester分析師蘇察瑞塔·穆爾普魯稱，根據其他電子商務網站的業績，在某些情況下，亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可高達60%。這一轉化率遠遠高於其他電子商務網站，難怪一些觀察員將亞馬遜的推薦系統視為「殺手級應用」。最新的消息顯示，亞馬遜已經注冊了「未下單、先發貨」的技術專利，這是更加精準的需求預判和更加直接的產品推送，他們對於大數據的應用已經是爐火純青！

法則2：形成社會化協作的生產安排

如果能依靠大數據進行產品推送實現購買，海量需求就會從互聯網洶涌而來。這意味著產品的數據增多、涉及原料增多、消費者零散下單……這一變化使得工業時代標准化的產品生產模式受到前所未有的顛覆，生產端需要基於大數據形成前所未有的柔性，來對接消費端的柔性。

互聯網商業環境對價值鏈提出了新的挑戰：鏈條上的采購、生產、物流、分銷、零售各環節中，除了生產之外的其他環節也需要強大的數據處理能力，各個環節的數據處理系統和數據本身必須是共享的，而且，這些系統和內容還必須向全社會開放。要達到這種要求，顯然應該應用價值鏈接網，並用大數據來進行生產協調。

大數據的確給價值鏈重塑帶來了機會。在工業經濟時代，生產更多地通過「規模經濟」來獲利，大規模標准化的生產最大程度地降低了單位成本。但在互聯網經濟時代，生產更應該通過「范圍經濟、協同效應和重塑學習曲線」來獲利，因為，多種類、小規模的生產需要價值鏈上的靈動協作。

基於互聯網這樣一個平台，所有的價值鏈環節可以實現數據共享和集中處理。另外，因為使用統一的數據構架，所以不會出現數據孤島，浪費有價值的數據。由此，價值鏈各個環節之間可以無縫鏈接，實現最敏捷、最合理的生產。基於互聯網這樣一個平台，企業入圍合作即可以獲得充分的信息，也不再會遭遇太高的學習門檻。更厲害的是，用戶參與生產也變得容易，模塊化的選擇題，讓業余者也可以發出專業的需求信號。由此，從始端原料的生產者到終端的消費者，全部都被植入了價值鏈（或稱為價值網），社會化協作得以真正實現。而在大數據出現以前，這幾乎是不可能的！

順應法則贏未來

獨具特色的大數據商業法則，將會引發未來商業格局的變化。未來的贏家，將屬於能夠適應新的商業法則和新的商業邏輯的代表者。

在用大數據掘金的世界，誰掌握大數據，並能利用大數據實現上述兩大商業法則的變革，誰就能贏得未來。

因此，我們可以肯定地判斷出，掌握了大數據的資源整合類企業，將會成為大數據時代的企業贏家。這類企業是商業生態（價值網）中的「舵手」，通過靈敏地識別市場需求，指揮網路成員協同生產，獲得組合創新優勢。由於控制了整個網路，此類企業擁有網路收益的剩餘索取權，往往獲利最為豐厚。工業經濟時代，企業是依賴品牌、聲譽和社會資本實現資源整合。互聯網時代，資源變得無限豐富，協作變得極度頻繁，企業更需要依靠大數據來發現需求、整合資源。可以這樣說，掌握了大數據，這類企業就知道「用戶要什麼，哪裡有什麼，如何用資源去滿足用戶需求」。

未來的資源整合企業將基於大數據來運作。維克托·邁爾·舍恩伯格等人在《大數據時代》中，將基於大數據的資源整合企業分為三種：第一種是掌握數據的企業，這類企業掌握了埠，掌握了數據的所有權；第二種是掌握演算法的企業，負責處理數據，挖掘有價值的商業信息，這些企業被稱為「數據武士」；第三種是掌握思維的企業，他們往往先人一步發現市場的機會，他們既不掌握數據技能，也不掌握專業技能，但正因為如此才有廣闊的思維，能夠最大程度串聯資源，形成商業模式，他們相當於「路徑尋找者（pathfinder）」。

按照各自生產要素的價值性和稀缺性，很難說哪類企業真正將在大數據的商業模式中獲益，三類企業各自有各自的貢獻，各自有各自的稀缺之處。

ITASoftware是美國四大機票預訂系統，是一個典型的掌握數據的企業，其將數據提供給Farecast這家提供預測機票價格的企業，後者是一個典型的掌握演算法和思維的企業，直接接觸用戶。結果，ITA Software僅僅從這種合作中分得了一小塊收益。

Overture是搜索引擎付費點擊模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒體，那麼Overture則是相當於廣告代理公司，通過演算法細分不同的瀏覽用戶，向廣告投放企業提供目標用戶的付費點擊（選出他們最需要的用戶）。Overture是典型掌握演算法和思維的企業，雅虎、谷歌則是掌握數據的企業。事實上，谷歌的兩大金礦AdWords和AdSense技術，都是借鑒了Overture的演算法。但是，Overture不能直接接觸到用戶，沒有數據，喪失了話語權，只能獲得少量收益，以至於最後被雅虎收購。

基於大數據的資源整合類企業，它們的生態鏈又將遵循兩個法則。

法則一：接觸用戶的企業總是能夠獲得最多的收益，這和價值鏈上的分配原則是高度一致的。終端價格和原料供應之間的差價全部是由售賣終端產品的企業獲取的。

法則二：掌握數據的企業具有這個商業生態內最大的議價能力，最終最有可能成為贏家。演算法可以攻克，也可以購買，事實上，擠入這個行業的企業並不在少數。而思維則存在一種肯尼斯·阿羅所說的「信息悖論」，即信息在被他人知曉前都價值極高，但卻無法被證實。一旦公開證實它，又因所有人都知道而失去了價值。所以，不管思維和演算法企業走得多快，只要數據企業隨時可以封鎖數據源，就依然把握著「殺手鐧」。甚至，有的數據企業在看不清楚商業模式時，將數據釋放讓思維和演算法企業進行試錯，而一旦試錯成功，則收回數據所有權，模仿其商業模式。

BAT的數據帝國

因此，我們可以說，在大數據時代，資源整合企業的競爭，將會決定未來商業世界的版圖。

在很多人還沒有弄清楚大數據時代的商業法則時，國內互聯網三巨頭BAT（網路、阿里、騰訊）已經在迅速地構建自己的「數據帝國」。

在互聯網的大世界中，用戶有諸多的入口，可以通過不同的APP上傳數據。BAT的原則是，有關吃穿用住行的一切服務商，只要能夠增加他們的數據種類和質量，他們通通拿下。這里，體現出一種典型的「數據累積的邊際收益遞增效應」，即每多增加一個單位的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長，每增加一個種類的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長。某些時候，BAT甚至根本不考慮數據在現階段能否變現為收益，僅僅是納入麾下，等待未來的開發。

現實的情況是，經過了幾輪的收購之後，BAT基本上覆蓋了吃、穿、用、住、行、社交等各個領域的數據入口，加之其原來的龐大數據入口，在數據規模上的優勢已經無與倫比。短時間內，任何企業想要超越他們，幾乎都是不可能的。

BAT不僅是在做掌握數據的企業，也是在做掌握演算法和思維的企業。一方面，擁有龐大的商業用戶群和擁有用戶群消費偏好的大數據，只要具有相應的內容，就可以形成成交、獲取收益。另一方面，他們甚至可以開放應用程序介面（APIs）把自己掌握的數據授權給別人使用，這樣數據就能夠重復產生價值。這方面，阿里巴巴的百川計劃就是一個典型。簡單來說，他們向其他廠商的APP免費開放數據，但他們不收費，僅僅需要他們回饋數據作為代價。這個計劃實施以後，所有的APP都會是他們的入口。

可以說，BAT的帝國是基於數據建立的。甚至有人預言，數據作為「表外資產」一定會在某個時候被會計准則納入。因為，相對於無形資產，這種資產的價值更大。

值得一提的是，傳統工業經濟思維的人根本看不懂大數據時代的商業邏輯。某學者曾對阿里巴巴的收購（零售、文化、金融等）提出過質疑，他列舉蘋果和谷歌收購的案例，認為他們都是在進行專業領域的收購，這是有利於增強競爭力的，但阿里進行的都是多元化收購，是不利於增強競爭力的。

實際上，這是沒有看懂阿里巴巴商業模式的表現。互聯網時代的大多數商業模式，早就脫離了行業的限制，而在某種程度上走向了「大一統」，即「導入流量+大數據分析變現流量」。這種模式里數據就是通用的邏輯，難怪在大數據出現時，維克托·邁爾·舍恩伯格等人就斷言，行業專家和技術專家的光芒會被數據專家掩蓋住，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的聲音。

盡管BAT強悍如斯，但在他們的夾縫中，仍然有一些商機，企業也可以搭建入口、解讀需求、安排生產。如果說大數據改造商業的神奇已經毋庸置疑，那為何眾多企業依然拿不起放在眼前的這把金鑰匙？很大程度上是因為這些企業缺乏數據基因。

大數據和互聯網經濟的來襲，使得企業只能「被動接網」。面對海量的潛在需求，不僅無法解讀，也無法調動生產進行對接。這就出現了大量企業被互聯網的海量需求「反噬」，並導致供應鏈失控的案例。

在大數據時代，企業規模、資金、生產技術不再重要，品牌也不再擁有神力。獲取數據、分析處理數據、挖掘數據價值的能力成為企業的立身之本。目前我國大部分企業還沒有意識到我們已經進入大數據時代，就像我們大多數消費者沒有意識到我們的消費行為隨時在被計算一樣。在這樣的一個時代，只有建立在數據之上的企業、按照大數據時代的商業法則運營的企業才能更好地生存。

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❸ 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值

大數據肯定是可以為企業帶來和創造價值的！

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

具體方式我認為可以從三方面來講：

通過對基礎數據的分析及理解，有助於企業指導產品的運營、完善產品的功能、改善用戶的體驗，發現運營鄭局中的問題，確定運營的策略及方向，為產品換代升級或者企業轉型升級提供戰略決策的依據。

基於個性化的精準服廳叢大務，是最常見的應用領域，比如：營銷服務，廣告服務，徵信服務，反欺詐服務等。

通過對已有的數據進行包裝，提供數據服務，從而實現數據的價值。比如提供有償的扮豎開放數據平台服務、精準營銷服務、查詢服務、反欺詐服務等等。

企業能運用好大數據的紅利，必然會帶來不可估量的價值！

❹ 大數據實現商業價值的九種方法

大數據實現商業價值的九種方法_數據分析師考試

雖然很多人已有了這樣一個認識：大數據將為我們呈現一個新的商業機會。但目前僅有少量公司可以真正的從大數據中獲取到較多的商業價值。下邊介紹了9個大數據用例，我們在進行大數據分析項目時可以參考一下這些用例，從而更好地從大數據中獲取到我們想要的價值。

從數據分析中獲取商業價值。

請注意，這里涉及到一些高級的數據分析方法，例如數據挖掘、統計分析、自然語言處理和極端SQL等等。與原來的報告和OLAP技術不同，這些方法可以讓你更好地探索數據和發現分析見解。

探索大數據以發現新的商業機會。

很多大數據都是來自一些新的來源，這代表客戶或合作夥伴互動的新渠道。和任何新的數據來源一樣，大數據值得探索。通過數據探索，你可以了解一些之前所不知道的商業模式和事實真相，比如新的客戶群細分、客戶行為、客戶流失的形式，和最低成本的根本原因等等。

對已收集到的大數據進行分析。

許多公司都收集了大量的數據，他們感覺這些數據存在著商業價值，但並不知道怎樣從這些弄出來的值大的數據。不同行業的數據集有所不同，比如，如果你處於網路營銷行業，你可能會有大量Web站點的日誌數據集，這可以把數據按會話進行劃分，進行分析以了解網站訪客的行為並提升網站的訪問體驗。同樣，來自製造業的質量保證數據將有助於公司生產出更可靠的產品和選擇更好的供應商，而通過RFID數據可以幫助你更深入地供應鏈中產品的運動軌跡。

重點分析對你的行業有價值的大數據。

大數據的類型和內容因行業而異，每一類數據對於每個行業的價值是不一樣的。比如電信行業的呼叫詳細記錄（CDR），零售業、製造業或其他以產口為中心的行業的RFID數據，以及製造業（特別是汽車和消費電子）中機器人的感測器數據等等，這些都是各個行業中非常重要的數據。

理解非結構化的大數據。

非結構化的信息主要指的是是使用文字表達的人類語言，這與大多數關系型數據有著很大的不同，你需要使用一些新的工具來進行自然語言處理、搜索和文本分析。把基於文本內容的業務流程進行可視化展示，比如，保險索賠過程，醫療病歷記錄，各個行業的呼叫中心和幫助台應用程序，以及以客戶為導向的企業情感分析等內容均可以在進行處理後以可視化的形式表現出來。

使用社交媒體數據來擴展現有的客戶分析。

客戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等，會在客戶中相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站，以及自有的客戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發現規律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數據來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的客戶群。

把客戶的意見整合到大數據中。

通過運用大數據（與原有的企業資源集成），我們可以對客戶或其他商業實體（產品，供應商，合作夥伴）實現360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。新增的粒狀細節帶來更准確的客戶群細分，直銷策略和客戶分析。

整合大數據以改善原有的分析應用。

對於原有的分析應用，大數據可以擴大和擴展其數據樣本。尤其在依賴於大樣本的分析技術的情況下，比如統計或數據挖掘；而在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下同樣也得用上大樣本的數據。

分析大數據流，實時操作業務，提升業務動作水平。

實時監測和分析的程序已經在企業運營中存在了很多年，那些需要全天候運行的能源、通訊網路或任何系統網路、服務或設施的機構早就在使用這類型的程序。最近，從監控行業（網路安全、態勢感知、欺詐檢測）到物流行業（公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存），越來越多的組織正在利用大數據流的應用。目前大數據分析仍主要以批量和離線的方式執行，但隨著用戶與技術的成熟，大數據分析將會進入實時分析的時代。

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❺ 大數據時代商業智能的發展趨勢_大數據時代的商業變革

大數據時代商業智能的發展趨勢

信息技術的高速發展帶來了企業利用信息技術提高自身競爭力的巨大空間，人們愈發重視通過更加高級的分析來解答更加深入的問題，以及為管控自助商業智能而生的全新方法便是這些趨勢之一。創新的潛能遠未耗竭。那麼商業智能將會朝著什麼發向發展呢？

數據挖掘將成為基本的應用程序功能

數據挖掘融入到現代商務智能應用程序的方法將會更智慧，並提供巨大的價值。

數據容量和種類持汪行續增長

大數據時代的到來，由於獲取數據更加便利，收集的數據種類也更加復雜。大部分數據都很鬆散，復雜，需要創新的方式實現存儲、集成、分析和讓中報告。

便捷人類生活

商務智能的發展勢必給人類生活帶來極大的便利：商務智能監測交通，運用於臨床醫學，智能可穿戴設備等等。商務智能已經開始進去我們的生活並影響我們的決定。

人人都能數據分析

隨著數據的不斷更新，膨脹。傳統的報表工具等分析已經不能滿足日常企業、用戶的需求，他們希望獲得更深入有效多樣化的恩熙體驗。

可視化分析成為通用語言

隨著移動互聯網的發展日趨成熟，人們交流方式無不因數據而改變。人們通過將數據可視化來探討問題、揭示困滑嘩洞見，隨著數據使用量的增長，可視化已是大勢所趨。

經過多年的發展，綜合了數據倉庫、聯機分析處理工具和數據挖掘等技術的商業智能系統，已經成為影響企業發展的重要工具，在不遠的將來，勢必顛覆我們的生活。

❻ 大數據如何推動金融業的商業變革

大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。

❼ 大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式

大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式
如果你像許多其他人一樣，想知道大數據和人工智慧對商業的好處到底是什麼，那麼你就是在正確的地方。
01.改進商業智能
由於商業智能，分析業務變得更容易，更有效。使商業智能成為可能的數據工具集是大數據。在引入大數據之前，商業智能有限。但是，現在，商業智能被認為是合法的職業。
事實上，許多公司和企業通過聘請商業情報專家來利用這一新的信息湧入。這是為了幫助他們的公司更上一層樓。
2.了解，定位和服務客戶
在大數據應用方面，這是最知名的領域之一。主要關注點是使用大數據來了解客戶，以及他們的偏好和行為。
通過實施大數據（以及僱用大數據專家），公司現在可以通過文本分析，瀏覽器日誌和社交媒體數據擴展其傳統數據集，從而更全面地了解其客戶。
這里的主要目標是創建預測模型。
3.改變社交媒體的使用方式
AI影響商業世界的主要方式之一是通過社交媒體。在未來幾個月和幾年中，毫無疑問，實時定位的個性化內容將會增加。所有這些都是增加銷售機會的最終目標。
這是可能的，因為AI可以使用有效的行為定位方法。AI的能力就是一個例子。由於啟用了營銷堆棧，AI可以有效且准確地確定任何平台上的某人何時開始搜索新的客戶關系管理（CRM）軟體。有了這些信息，企業可以自動響應，提供更好的購買體驗。
4.客戶響應產品的介紹
大數據不僅可以通過積極主動地改善客戶服務，而且還允許公司製作客戶響應產品。現在，產品設計專注於以前所未有的方式滿足客戶的需求。
而不是依靠客戶告訴企業他們想要從產品中得到什麼，數據分析可以用來預測產品的需求。
由於大數據，公司可以通過購買習慣，調查甚至客戶的案例場景來收集信息，從而確定未來產品應該做什麼和看起來像什麼。
5.提高欺詐預防能力
那些已成為專業「欺詐者」的人已經在現代數字世界中提升了他們的游戲。雖然這是事實，但由AI提供支持的欺詐檢測工具的功能可以幫助企業抵禦這些復雜的欺詐計劃。
這要歸功於利用視頻識別，自然語言處理，語音識別，機器學習引擎和自動化的企業。
6.效率的提高
工業工程師是可以使流程更高效的專業人員。他們明白，沒有大數據，效率的提高幾乎是不可能的。
如今，大數據提供了有關每個流程和產品的豐富信息。那些知道如何使用它的人理解豐富的數據正在講述一個故事，而智能企業正在傾聽。
工程師們還使用大數據來尋找使流程更有效運行的方法。對大數據的分析也適用於約束理論。對於大數據，現在更容易識別約束。一旦被識別，就可以快速確定約束是否具有約束力以及如何約束。
通過發現和刪除約束，業務可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大數據有助於找到所有這些答案。
7.啟用持續客戶支持
現在，聊天機器人很常見且能夠提供全天候客戶支持，企業可以利用其CRM系統中收集的數據。這使他們能夠獲得更有價值的客戶見解。
當充分發揮其潛力時，數據可以幫助優化多個接觸點，包括聊天機器人交互性，以及創建充滿客戶數據的反饋循環。
這意味著AI可幫助企業創造最終的客戶體驗。這一切都歸功於收集，分析和使用的必不可少的客戶數據。
8.降低成本
利用大數據，企業可以使用可用信息來降低成本。怎麼樣？通過發現趨勢和預測行業內的未來事件。
了解何時可能發生某些事情有助於改進規劃和預測。負責規劃的人現在知道何時生產和生產多少。他們可以預測在給定時間需要多少庫存，確保客戶滿意度而不會產生過多的成本。
畢竟，維護庫存非常昂貴。企業不僅要承擔運輸成本，還要將資金用於不必要的庫存。
通過大數據分析，可以預測銷售何時發生以及何時需要生產。
更深入的分析甚至可以顯示企業何時購買庫存的理想時間以及需要保留多少庫存。
大數據和人工智慧：商業的未來
如果您想幫助您的企業實現更多目標，那麼擁抱大數據和AI是必須的。
事實上，不久之後，那些未能接受這項新技術的企業將被拋在後面。