請談一談如何發現數據價值

❶ 大數據應用價值發現的三大方法

大數據應用價值發現的三大方法
關於大數據的討論，一方面人們需要釐清大數據的概念，開發適用的大數據系統和工具，探索大數據的應用模式等，另一方面人們更關心如何將大數據的價值變現。這對於一個企業來說尤其重要，否則，收集和存儲了大量的數據，消耗了大量的錢財，如果大數據不能被很好地利用，從經濟上講就是不合算的，這樣的事情也不會長遠。
大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來，大數據價值發現可以劃分為三大類：數據服務、數據分析和數據探索。數據服務是面向大規模用戶，提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務，通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗，通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為復雜的運算，從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合，通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯，引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律，其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。
1. 數據服務
數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。

事務處理是傳統資料庫范疇的價值發現形式，它針對的主要是任務關鍵型的數據服務，如銀行記賬、商業交易等; 數據查詢主要是面向快速查找或修改數據的服務需求，它比事務處理更簡單，對數據一致性要求沒那麼強，但對服務的吞吐量要求非常高;信息檢索是指從大規模的數據集中快速查找滿足用戶需求的資料或數據片段的過程;數據預測和數據分類被很多人認為是一種數據分析任務，其實，很多針對個體的數據預測和分類任務實際上是一種數據服務，它使用數據分析得來的預測模型，對個體數據實例進行預測，從而能夠高並發地為大規模用戶提供分類和預測服務，進而更好地體現出數據的價值。
2. 數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
描述型分析的主要特點是對數據代表的含義進行描述性的揭示，通過數據統計分析揭示數據隱含的現象，從而幫助人們更好地進行決策。
診斷型分析主要用來揭示一些現象背後的成因，因此，它比描述型分析更深入。很多數據挖掘方法與診斷型分析密切相關。比如相關性分析和因果關系的分析等，都是想通過對數據的深度分析揭示描述型分析所發現的某些現象背後的成因。
預測型分析主要是使用機器學習技術，對現有的大數據進行深度分析，構建數據預測和分類的模型，從而更好地支持數據預測和分類服務。
策略型分析也稱指導型分析，是在分析過程中減少甚至排除人的參與，在給定目標的驅動下，直接幫助人們找到好的策略，作用於大數據應用，使得未來數據指標能夠按照設想的某些趨勢發展。它是數據分析的高級階段，更能發揮出大數據的價值。
總之，數據分析一般基於大量數據和較為復雜的運算模型，其結果信息量通常很大，適用於宏觀決策。而對於細節層面信息的獲取，數據分析缺乏如索引和訪問控制等方面的技術支持。如何在一個平台上，既支持宏觀的分析，也支持細節的分析，是當今一個挑戰的技術難題。
3. 數據探索
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
對於數據探索，用戶可以在微觀層面(數據搜索)和宏觀層面(數據分析)之間進行自由切換，用互動式的方式探索並發現數據的價值。
目前，隨著大數據研究的興起，探索式搜索這種互動式分析和探索數據價值的方式，逐漸引起人們的重視，還有很多問題等待研究者們進行深入的研究。
數據服務強調從微觀層面獲取滿足用戶需求的精準信息，數據分析強調從宏觀層面為用戶提供數據洞察，進而提供決策支持，而數據探索則需要在宏觀和微觀兩個層面進行自由切換。大數據蘊含大價值，數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大數據的價值。

❷ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

❸ 傳統企業如何挖掘自身大數據的價值

傳統企業如何挖掘自身大數據的價值

當前，傳統(非互聯網類)企業已認識到大數據的價值，但如何結合企業現狀有效應用大數據，仍普遍存在著迷茫。針對這種現狀，下文基於企業大數據應用的相關服務經驗，提出一些可行性的思路和建議，供企業客戶了解和實施。

本文內容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分ToB)和內部數據的大中型企業，對擁有大量企業/個人管理數據的政府機構(如稅務)的大數據應用也有借鑒意義。

一、企業最有價值的數據在哪裡

大數據的價值基礎來自於數據，對於企業最有價值的數據，我們認為有兩點：

1)內部業務大數據(而非外部大數據)具有最高的應用價值

企業的大數據，從來源講可分為內部(自身業務生產經營環節產生的所有數據)和外部(來自外部，如第三方/互聯網)。當前企業熱衷於引入來自外部的大數據(如互聯網/電商/移動互聯網)和相關服務應用，而忽視了一個事實：現有的內部業務大數據才是最大的價值挖掘目標。

大中型企業在信息化與數據應用過程中，大都已經完成了第一階段(信息化系統建設與業務數據採集的自動化/常態化)的工作。多年來建立的各種業務信息系統已積累了大量業務數據。而進入第二階段(挖掘數據提升企業業務經營管理)後，卻進度緩慢。相比外部數據，內部業務數據體量大，內容多樣，時間跨度長，是企業大數據的主體。因其與企業特性直接相關，深入覆蓋經營的各個環節，其對企業的價值遠大於各種外部數據。然而，這些數據很少發揮出應有的價值，大都沉睡在那裡，甚至成為負擔。

2)內部業務大數據中，應優先關注服務客戶相關的數據

企業內部業務大數據，如果按邏輯屬性劃分，可分為兩大類：

1) 產品/服務相關: 圍繞企業產品/服務相關的(研發/設計/原材料/生產/製造/反饋)的數據

2)服務客戶相關: 圍繞著目標客戶(可為B或者C)的相關(售前/銷售/客服/運維/活動/CRM等等)數據

以上兩類數據中，服務客戶相關的業務行為對企業經營影響巨大。其數據也是企業內部大數據的主體，應優先作為內部大數據挖掘應用的目標。

二、實施的流程

下面，針對企業最有價值的內部業務數據集，結合消費者研究與標簽化研究方法，我們來介紹如何有效挖掘其大數據價值的機制。

首先我們給出一個主要的流程，後續將對每個步驟進行詳細說明。

Step1總體體系設計： 對現有內部數據進行重構設計

對現有的業務數據體系，結合實際情況與未來的應用目標，重新進行數據組織和規劃。過程中要關注兩點：

要點1：數據的組織，要從功能為中心轉向以客戶為中心(按生命期階段組織)。企業內部業務數據，當前大多是以業務功能(系統)為中心組織，相互間未充分打通。用於價值挖掘的業務數據，要以每個客戶為中心，以用戶生命期為線，將其所有業務功能階段的數據串起來。

要點2：以類標簽化的思想建立客戶的數據描述體系，作為未來全景數據整合的框架。描述體系的來源數據不僅有內部數據，也包含外部數據(輔助)。實際的數據整合處理將基於該體系進行：已有的數據可直接引入，缺失數據內容作為後續採集/外購的主要目標。

以某車企客戶為例，其相關的大數據，對應由9大內部業務系統產生，各自獨立。在數據體系重構整合中，重構的示意圖如下：

Step2 數據整合集中 ：對現有數據進行實際整合，建立一個統一大數據平台

基於step1得到的規劃方案，對現有的業務數據通過技術手段從各業務系統整合到統一大數據平台上。該平台作為數據分析平台，與生產業務系統分離，提供對數據倉庫/結構化/非結構化數據的支持。

整合中要注意：

(1) 數據模型的設計以及數據ETL(清洗/轉化)，都需要以客戶為中心進行統一規劃

(2) 充分考慮新數據體系中缺失/不足的數據內容未來的融入和整合機制。

Step3 標簽化分析 ： 對客戶進行全方位標簽化分析，生成標簽化描述結果

在step2整合得到的以用戶為中心的多維度數據空間上，基於消費者研究與業務特性建立用戶標簽體系，並對客戶進行實際的標簽化分析。標簽體系的定義，要兼顧用戶基本信息、業務特點和未來應用的目的，並不斷擴展。

比如前述的車企客戶，對用戶標簽，已經定義了如下幾類：基本屬性(性別、年齡段、購買能力、職業階層…)、家庭情況(家有兒童,第二輛車)、車型/駕駛偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件關注點(喜歡原裝、喜歡功能性配件)、內裝偏好、保養習慣、參與活動偏好、觸媒習慣等。

Step4 業務實際應用/挖掘： 通過業務活動，進行客戶大數據價值的實際挖掘和應用

對所有客戶分析得到標簽化描述結果，可通過統一的客戶分析平台，提供給企業內部所有部門實際應用。各部門可根據實際業務需要，通過標簽靈活准確篩選目標客戶(如市場部可以查找80後家有兒童且購買能力強的目標客戶做MPV家用車型推廣)，或發現產品客戶群的深層特性(產品設計部門可分析車型的目標客戶與實際購買客戶是否一致)。

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❹ 縱觀大數據是如何實現自己的數據價值

縱觀大數據是如何實現自己的數據價值
大數據開啟了人類數據管理史的一段嶄新旅程。人類想要測量、記錄和分析世界的渴望是驅動大數據技術不斷向前的動力。但如同此前的電子商務、雲計算等創新構想一樣，大數據也不得不懷抱變革理想在現實中披荊斬棘。
我們該如何定義我們所身處的信息技術時代？是雲計算、社交、移動，還是大數據？相信每位從業者和客戶都會有自己的認知與解讀。「一千個人眼中就有一千個哈姆雷特」，很多時候是一個放之四海皆準的道理，更何況我們正在經歷一段創新趨勢疊加、創新領域融合的獨特時期。而對於那些想要體會技術創新真正內涵的人士，有一個話題永遠不可迴避，這就是技術創新到底會給其受眾帶來怎樣的真實價值？這種價值是否能夠在其被發掘後長期、持續地給予？
本文重點關注大數據技術這一重大技術創新趨勢在企業環境中價值實現的過程。在全民熱議的氛圍中，或許我們可以暫時遠離那些對大數據的定義、技術特徵、未來走向的種種爭論，潛心聆聽喧囂中實地探索的腳步。我們希望與您共同探討大數據所能夠開辟的數據價值轉換與兌現路徑，從而為企業高效、合理利用快速增長的業務數據帶來啟發。也希望這些來自中國企業的真實應用案例能夠證明，大數據並不僅僅是一個催生佈道師的舞台，它正在真切地影響著我們的工作與生活。
腳踏實地的大數據
人類的想像力有多豐富，大數據的未來世界就會有多廣博。要讓海量數據資源變成寶貴的商業資產，企業的大數據技術實踐者們需要從現實中起步。
如今，「大數據」總會與「變革」作為聯動的詞彙出現。牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授維克托·邁爾-舍恩伯格在其著作《大數據時代》一書中，將大數據定義為一次重大時代轉型的開啟者，稱其將會引發一場生活、工作與思維的大變革。
他認為，在大數據時代，人類處理數據的方法和思維模式將被徹底改變，它會呈現出一些前所未有的現象。比方說，人們將會分析更多的數據，而不再依賴於隨機采樣；人們將不再沉迷於對數據分析精確度的追求，轉而關注對趨勢的把握；人們不會再習慣性地追問事情的因果，而是尋找事物之間的相關關系。
無論這些數據處理的未來趨勢最終是否能夠成真，我們都可以從日常的工作和生活中窺探到一些變化的端倪。首先，企業的數據管理范疇正在不斷擴大，在線交易、Web日誌、點擊流、感測器信息、社交媒體數據等都被納入企業的業務數據集。另一方面，我們在生活中會遇到越來越多與數據分析相關的商業創意。例如，各個電子商務、視頻網站中花樣繁多的推薦系統，還有超市中零食與手電筒這樣不明所以、卻能帶來實際銷售增長的擺放組合。
大數據對企業究竟意味著什麼？舍恩伯格在《大數據時代》一書中做出了這樣的描述：「在大數據時代，數據的價值從它最基本的用途轉變為未來的潛在用途。這一轉變意義重大，它影響了企業評估其擁有的數據及訪問者的方式，促使甚至是迫使公司改變他們的商業模式，同時也改變了組織看待和使用數據的方式。」
轉變並不會在一夜之間發生。從多來源的數據採集，到通過深度分析獲取洞察力，之間會是一段並不平坦的征程。毫無疑問，Hadoop等技術的日趨成熟，讓企業用戶可以更方便地、在更大的范圍內收集業務的相關數據，但同時真正的挑戰也會接踵而至。這就是如何高效地處理多來源的海量數據，並且為其找到適合的商業用途。
在過去的一個月里，我們實地探訪了三家正在實際部署大數據應用的企業。它們分別是京東（JD.com）、人人游戲和PPTV聚力。這三家互聯網企業正在用業界前沿的數據管理思維，展開大數據技術的早期實踐。同時，在它們身上也折射出全球互聯網企業利用大數據的實際趨勢。全球范圍內與之業務相類似的在線零售巨頭亞馬遜（Amazon.com）、社交遊戲先鋒Zynga、全球最大的在線影片租賃服務商Netflix，同樣處在大數據商業應用的最前沿。
另外，我們還特別加入了一個寓技術於體育競技的輕松案例。網球賽場上細致入微的數據統計和分析背後，正是大數據技術的鼎力支持。
遠觀不如近臨。大數據的價值實現之旅已經啟程，改變就在我們的身邊發生！

❺ 如何通過數據分析挖掘數據價值

【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!

無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。

微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。

大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。

需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。

數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

❻ 如何發掘大數據商業價值

如何發掘大數據商業價值？四大場景解決兩個戰略問題
在《數據帝國時代的數字營銷焦慮》一文中，我曾寫道：中國的數字媒體進入了一個數據帝國時代。BAT的帝國江山穩如磐石，直接或間接的控制著各種內容類型和內容形式的數字媒體平台。
數據帝國時代，品牌主有兩大的焦慮：
第一，流量稅成本的不斷增加，如何應對？數據帝國廣告單價過去幾年的增長趨勢是相當驚人的，絕對大幅跑贏GDP的增長。如何找到降低平台成本的方法，將會成為數字營銷競爭的一個重要的戰略競爭點。而媒體的碎片化也為寶潔這樣的大公司帶來挑戰。
第二，缺少數據和數據使用能力的自己，會不會有一天被帝國開始降維攻擊？京東京造、淘寶心選、小米有品、網易嚴選……平台在嘗試C2B概念，也就是按照消費者需求整合供應鏈，創造出一個消費者更願意去買的產品，同時這個整合過程能讓所有效率變得更高。這種邏輯和原來的生產型企業完全不同。
因此，今天的大型數字媒體平台，有更大的基因優勢跨越到製造行業中來。也許，很快，越來越多的廣告客戶會發現，平台既是自己必須花費巨額廣告費的媒體，又是自己直接的競爭對手，這對品牌來說才是更大的焦慮。
如何解決焦慮？
建立自己的數據壁壘，是未來品牌主必須要做的事情。
如何建立數據壁壘？
其實說白了，就是數據對品牌來講，到底該怎麼使用、管理和創造價值，這樣的一個新的課題。
如何用好數據？簡而言之，要解決兩個問題：
問題一：什麼數據能對我產生商業價值？
問題二：這些數據怎麼搜集和使用？
談起數據，我們能想到的，是企業會上馬各種各樣的軟體，很多軟體的匆匆上馬，可能到最後都會發現，投資回報率非常低。
在這里，我換一種方式，用具體使用場景，來解析數據的兩大問題。
第一個場景：忠誠度的提升。
拼多多的崛起，證明了忠誠度的另外一個邏輯：如何讓我的老客戶，通過他的社交媒體，帶來更多新的客戶。
無論是滴滴的紅包，還是拼多多的崛起，都企業者意識到了，如何激發現有客戶，帶來更多的消費者和新的收入，這可能是忠誠度在目前營銷環境下的一個最大使用場景。
一個現象就很明顯：要把這個使用場景下的忠誠度做好，就要看企業的數據基礎了：哪些用戶能幫你？給這些用戶什麼樣的刺激、他們會給你帶來什麼樣的價值……這些問題會變成一道數學題，這道數學題的前提是你要有相關的數據積累、識別、處理能力。
第二個場景：新客戶獲取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某種程度上開放他們的平台介面，開放這個介面的意思是：希望我們的客戶能夠帶著消費者的數據，上來進行相似人群的尋找和相關投放。
這樣做之後，對於廣告到達效率的提升是非常驚人的。但是，這件事的前提是，你先有一組你自己認為非常正確的數據，然後傳到平台上去——這個條件非常重要。以及，你的數據越豐富，例如能夠給平台各種各樣投放的維度，標簽更加豐富，會取得更高的效果。
例如，我們有一個客戶是專門面向廚師來做生意的。他們自己積累了將近100萬廚師的數據。這些數據是多維度的，包括了社交ID及行為模式，我們據此抽象出相關標簽，再與騰訊DMP合作，在騰訊覆蓋的人群中，找出更多的廚師。
第三個場景：用數據來提升創造力。
對於一個企業來講，有兩個方面是非常講創造力的：
1、你的產品——產品本身是不能夠很吸引人，是不是能夠打動人心；
2、你的營銷——這個營銷不僅僅是在投廣告，而是在你提出品牌主張、在你去跟消費者溝通的時候，你的方式、方法是不是有足夠有創造力；
舉個例子，在時趣服務品牌主時，我們會實時監測這個品牌消費者聲量中，關於品牌相關定義詞的詞雲的變化。
其中，有一個很有意思的化妝品，它是中國知名化妝品品牌中面膜賣得非常好的，而它的面膜也很貴。因此它的營銷挑戰是：如何說服一個年輕女孩子，不買屈臣氏裡面10塊錢的面膜，而是去花100塊錢買一張它的面膜？這個邏輯是什麼？
突然有一天，我們的服務團隊發現詞雲上面出現了一個很奇怪的詞，叫做「前男友」，然後我們就會開始用這個數據的點，回去在社交媒體中找到相應的場景和相應的語料。答案非常簡單：因為有一些女生在社交媒體上聊，什麼時候用這么貴的面膜呢？3天要見前男友，連續用3天，皮膚特別好，然後見前男友的時候，有一種非常好的感覺，讓他知道他應該後悔。
所以，這個品牌就開始拿「前男友」這個概念來做創造力的打造，所以，今天你在網路上面搜前男友，你會發現出現一個關聯詞叫「前男友面膜」，然後你選這個，你就會看到這個品牌的名字，這個品牌在社交媒體牢牢的抓住了「前男友面膜」這樣的一個概念。
所以，這個概念不是創意想出來的，而是通過數據的發現、挖掘與利用，然後找到了這樣的一個洞察。
這是一個應用創造力，來提升的例子。
第四個場景：品牌需要形成把自己建設為新型平台的戰略思路和組織能力。而數據就是基礎。
未來的商業模式之間的競爭，都是平台對平台的競爭，沒有平台效應的商業模式，很難最充分的體現出數據驅動的價值，長期來看，會在競爭中被其他平台型企業覆蓋。而這個事情的核心，在於你是不是能夠在你已有的數據基礎之上，形成一個新的商業模式。
舉個簡單的例子來說明上述的商業模式轉變：一個大型的餐飲服務公司，每天都有數十萬消費者的進店消費，首先通過會員系統，和其中核心的消費者建立起穩定的數字化會員關系，通過會員運營來形成一個平台，更高效的進行原有餐飲服務的促銷；當平台有一定的規模後，開始引入新的服務價值——從第三方引入的服務，是在平台上給會員進行食品、食材的電商銷售，以及針對周邊外賣訂餐的送餐服務；新增的自營服務，是針對親子會員提供的家長帶孩子在線下店面空閑時間來學習簡單廚藝的體驗服務，以及繼續根據會員的反饋數據來尋找新的需求，來繼續引入創新的服務價值。
在這個商業模式的進化中，最終傳統品牌能夠演化形成「更大的用戶粘性——更豐富的用戶數據——更有效的匹配新服務的能力——更多的供應方願意加入平台——更大的用戶粘性」的網路效應。
上述這個品牌平台化的商業模式轉變，對大量的公司而言，是一個復雜的、有一定風險的內部創新甚至是內部創業過程，因此決策機制復雜、風格保守的企業，在這個平台化的策略面前會覺得風險過高，甚至覺得是偏離主業，這反映出領導層本質上還是沒有理解平台商業模式，以及沒有理解用戶數據價值為什麼在平台商業模式上能爆發出最大的收益。
今天，數據這么重要，有多少企業用好了呢？答案肯定是：80%以上的企業都沒有用好，為什麼呢？
第一， 沒有採集數據的系統，市場營銷中業務的在線程度非常低；
第二，剛才反復講了，今天市場上專業的團隊、專業人才非常缺乏，所以必須要找到好的合作夥伴；
第三，對於大部分中小型企業，甚至大品牌來說，最大的痛點，是企業自身的數據累積需要很長過程，我值不值得投入這樣長的時間精力做這個事情？還是把這個費用直接投入到廣告中？——對企業來說是個難題。
所以，我們會建議更多的品牌，特別是很多成長型的新興品牌，先把數據的價值，通過創造力提升這個角度提升起來，因為這一點有可能是所有品牌普世性和見效最快的一個點，同時創造力也可能是品牌去面向平台，在未來越來越嚴峻的博弈中唯一的壁壘和談判的籌碼。
在今天，當平台試圖去覆蓋很多行業時，這個行業中最終被逼出來、能夠跟平台博弈的人，一定是那些在產品、營銷創造力方面做的更好的人，包括在消費者的客戶體驗方面的創造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通過數據去提升自身的創造力上，因為這個點是數據創造價值最簡單、最明確、最迅速的點。

❼ 如何實現大數據真正價值

1. 數據融合
成功的大數據分析可以使用戶應對工作中的困難，例如發現業務計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場進行拆分，企業可以提供新的產品和服務。要想做到這些，就需要從各種資源得來的數據中抓住重點從而做出重要決策。
在數據分析中，時間至關重要。很多企業領導者和決策制定者需要實時的信息來快速做出決定。但是據估算，大約80%的時間都花在了准備和整理數據上。這樣一來真正的分析工作只佔20%。
因此高效的處理工作非常重要，例如數據分析的提取、轉換和載入過程(ETL)。
一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數據融合在一起，也包括公共數據。它讓用戶的注意力集中到一個源頭，獲得相關性更高的信息，提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的，降低錯誤溝通的風險。
企業如何通過各種技術手段，並把數據轉換為信息、知識，已經成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……
2. 溝通無障礙
就像之前說過的，大數據分析工具可以幫助企業解決商業難題。從業人員也許能很好的理解這些問題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專業需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領導層就無法及時得到有用信息，也就無法快速做出決策。
如果技術人員能夠使用這種自助服務分析工具，就能夠找到問題所在並做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數據同其他開放信息結合在一起，挖掘細分市場。企業還可以共享IT資源來發掘更多的數據信息。

❽ 大數據的真正價值

大數據的價值：來
a.數據輔助決自策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；
b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有個大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等

但在實踐中，我更加喜歡把數據的價值分為兩個方面，一個方面是給企業創造營收，另一個方面就是給企業節省成本。

❾ 如何讓「大數據」有價值

如何讓「大數據」有價值

大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。另外，足夠的數據，不能進行價值轉化也沒用。
吃飯、睡覺、旅行、走路、購物，所有純物理性的行為都成為可被記錄數據的組成部分，這些看似與我們的生活、工作、賺錢等無關的行為，正成為新時期的價值瑰寶，谷歌、亞馬遜、Facebook、網路、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。
近期，騰訊、搜房、浪潮集團、易觀等紛紛與統計局簽署了大數據戰略合作框架協議，再加上去年簽署的11家公司，越來越多的互聯網公司、傳統企業數據正被納入新構建的大數據「基地」當中。
不少人對大數據的概念有很大誤解，甚至有不少公司搭上「大數據」的概念來玩資本運作。大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。我不認為當前有多少公司量級的數據能夠是「Bigger」的。對於用戶級市場，至少該產品的用戶量達到億級，達到該產業用戶量的前幾名；對於企業級市場，也至少得擁有足夠量級的企業用戶，才算得上擁有大數據的基礎，再加上用戶使用各個產品的習慣大不相同，所以當前的大數據絕對是缺憾的，抽樣數據並不準確不是么？多談無益，故本文純從數據來分析。
數據的記錄
數字產品的出現，迅速讓用戶的個人信息能夠被記錄，電腦、智能手機、可穿戴設備、智能硬體、未來的智能電視等正成為數據記錄的新工具，其中較為熱門的是圍繞醫療需求來建立相關的數據記錄，睡眠、血壓、體重等產品較多，雖然這些產品的用戶量並不「多」，但是硬體廠商們依然樂此不彼的做著這一切。
要想讓數據能夠真正的發揮作用，首先這些數據肯定得被記錄，必須有了記錄才會有相關的模型分析，否則都是紙上談兵。比如用戶的睡眠時間、用戶的出行時間、用戶每天所攝入食物的卡路里、用戶吃飯的消費金額等等，所有出現的物理性數據，只有被記錄了這些數據才會有價值，沒有記錄，這些都是「廢物」，沒人會重視這些物理性動作的價值。
數據如何才能被記錄？（作者微信公眾號：郭靜的互聯網圈）首先得有工具，拿醫療為例，我們在醫院看病，醫生會使用相關儀器記錄用戶的心跳周期；我們去餐廳吃飯，餐廳會記錄每桌顧客的消費記錄以及用戶最愛點的菜品；我們在網上使用搜索引擎，搜索引擎會記錄用戶的搜索習慣。醫療器械、ERP系統、電腦等成為了數據記錄的工具。
數據被記錄是用戶被動選擇的結果，如果用戶不去醫院檢查，那麼數據就不會被記錄，用戶去了B餐廳而不是A餐廳消費，A餐廳也無法獲取到用戶的喜愛。所以，可穿戴設備、智能硬體等都試圖讓用戶能夠主動將自身的數據被記錄，應該說這也是UGC模式的一種，用戶自願將自身的數據提供到平台上去，供平台進行分析。
被動和主動的區別是非常大的，被動就意味著有用戶的數據會流失掉，當流失掉的這部分用戶足夠多以後，新的數據模型就無法完成。記錄是數據的基礎，接下來就是連接。
數據和用戶的連接
用戶不可能一直在某個餐廳消費，也不可能一直在某一個地方睡眠，至於可穿戴設備，用戶也很難做到每天都按時去佩戴，讓自身的數據可以記錄。單個用戶某一行為被不同商家記錄，而這些商家記錄的數據是分離的、獨立的，無法形成連貫性，當這些被記錄的數據到了一定時間滯後，肯定是面臨被丟棄的命運。讓數據能夠同平台的相互連接，要比單個「獨霸」有用的多。
另一方面，就是數據和用戶的連接，如何讓用戶的數據能夠被主動貢獻出來，並通過互聯網、移動互聯網相互連接，形成數字存儲而不是紙質記錄，這是當前圍繞數據進行創業者的思考。
跨界連接是最困難的，就像拼圖一樣，如何通過混亂的形體組合，形成有效的畫面。比如餐飲和超市購物、搜索和社交、電商和社交等，這些數據得形成有效的連接，單一的從搜索行為就分析出用戶的購物行為或者其他行為是有失偏頗的，搜索的需求太單一，並不能是用戶整個的行為特徵，只有綜合用戶搜索、購物、社交等多個使用行為，才能有效的分析出用戶的某個行為特徵。
有效的價值轉化
從記錄→連接→價值轉化，這肯定是一個漫長的過程，要知道先祖們用了數千年的時間也僅將少量的數據形成轉化並遺傳下來。互聯網、移動互聯網在國內的發展還不足20年，而數據從被重視到被記錄到被連接，就更是一個漫長的過程，目前市場上的智能手環、智能手錶、無線路由器、盒子等產品雖然都不盡人意，但是其無一不在讓數據變的有效的道路上奮斗著。
將用戶的搜索數據記錄並有效價值轉化最早的案例是谷歌當年預測流感病毒，當然，已有不少互聯網公司都有將用戶數據記錄、連接並實現有效的價值轉化。互聯網公司離數字存儲最近，占據著有利條件，能夠更敏銳也是正常。
不過，僅僅有互聯網的數據是不完全的，用戶在線下的數據，用戶在生活中的數據，在更多不使用互聯網的情況是使用的數據，我把它稱之為物理數據，這部分數據是現實生活當中的數據，其價值要高於互聯網路上的數據的，互聯網公司們正在吸收著這些數據。
數據的有效轉化，可以體現在幾個方面，一是預防，針對企業級的。應該說每個行業都有泡沫的存在，就算沒有泡沫，也會有倒閉的風險，通過對相關數據的分析，可以對未知的風險起到一定的預防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的減少損失，並能夠助力公司挺過這場風暴。
一是隱性價值，針對用戶級的。比如時間成本，通過地圖工具和當地公交系統對接，讓用戶實時了解公交車的到站時間，節約用戶等待公交車的時間，海量用戶的時間成本加起來，肯定是一筆不菲的價值。再比如健康預防，越來越多的慢性病開始向用戶滲透，通過對相關數據記錄、連接，讓用戶能夠盡早預防慢性病的發生，比如肥胖的問題（健康產品的前提是有高質量的醫療體系在背後支撐）。讓所有可能有價值的數據都被記錄、連接，再將這些數據分析之後，實現有效的價值轉化，互聯網公司、傳統企業、統計機構、用戶，所有人都是這場風暴的參與者。我們應該給予正在為這場大風暴做貢獻的企業和創業團隊，可能有人被「掉隊」，也有人可能在這場風暴中崛起。

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