① 大數據賦能業務創新的5個階段
有粉絲在後台咨詢大數據如何賦能業務，我從近幾年從事大數據相關的業務總結了一下5點，希望能幫助大家。
1.業務監控： 收集用戶數據、產品數據、運營數據等，形成回顧性的報告或者報表，以業務監控為手段看業務的最新進展、異常報警。這是業務賦能的最初始階段，往往很多企業只是因為有了dashboard或者業務報表而沾沾自喜，覺得自己公司進入了大數據時代，實則這只是數據化轉型的開始。
2.業務洞察： 根據數據分析結論，對潛在客群，產品運營進行洞察，根據已有數據對業務結果、用戶行為進行預測。這個階段就需要業務和數據的同事進行密切配合，從數據的趨勢以及數據的異常，找到能夠策略優化的點，進而對未來的業務進行優化改進。
3.業務優化： 根據分析結果，優化關鍵業務節點和流程引擎，在每個交易節點上降低成本、提升效率。這涉及由點到面進行數據的洞察，即比第二階段站在更高的角度看整條業務發展的鏈條，尤其能在價值鏈上找到關鍵問題，並能進行行之有效的優化，提升收入。
4.洞察變現： 根據對用戶、產品、運營的洞察，尋找到用戶變現、產品變現以及渠道變現的機會，創造新的收入。
5.業務轉型： 通過數字化的經營，找到業務發展的第二曲線，實現業務轉型，並建立起一套擁抱創新的企業氛圍。
② 數字經濟時代，大數據如何賦能工業2.0
1月12日，國務院正式發布《「十四五」數字經濟發展規劃》。根據該規劃，到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值佔GDP比重達到10%。業內人士分析，假定2025年GDP總量為130萬億，那意味著數字經濟核心產業增加值將達13萬億元。而2020年，這一數據僅為7.8萬億元左右。
從具體內容來看，《規劃》涉及的5G基站和大數據建設，以及新能源 汽車 、人工智慧、工業互聯網等重點產業供應鏈體系建設都是新基建的重要組成部分。
在數字經濟時代，海量數據和先進算力成為佔領發展制高點、掌握發展主動權的關鍵。隨著全 社會 數據總量的爆發式增長，中國已經成為全球數據資源大國。 作為以數據生成、採集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，大數據產業是激活數據要素潛能的支撐。
近日，IDC發布了《工業數據智能市場分析報告，2021》，報告顯示，2020年中國工業數據智能市場規模為35.8億元，預計2021年2025年的復合年均增長率達到31.6%，市場尚處於早期快速發展階段。
工業數據分析應用興起於工業大數據，得益於工業物聯快速發展和AI技術用於海量數據處理，發展再次加速，大數據和AI也在加速向數據智能融合。工業數據智能是指利用大數據和AI技術，對工業數據進行處理和分析，挖掘數據價值，沉澱工業知識，實現業務優化和創新。
目前，雲服務商、大數據和AI服務商、工業垂直領域服務商和工控廠商等各類企業都已經進入工業數據智能市場，並結合各自優勢拓展市場。一些工業軟體、工業互聯網平台廠商凳液也在持續進入市場。
我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集包括阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光、紫光集團、聯想、中興通訊、久其軟體、太極股份、東方國信等各行業領先企業。在網路支撐方面，我國已建成全球規模最大的光纖網路和蠢虛4G網路，5G終端連接數超過2億，位居世界第一，為大數據釋放更大價值增強基礎。
「十四五」時期，釋放數據要素價值將為建設製造強國、網路強國、數字中國提供有力支撐。數據要素價值釋放是數字經濟發展的根本所在。 「十四五」時期，推動帶粗燃大數據產業發展要堅持數據要素觀，把數據要素匯聚、流通、應用、治理貫穿始終，加快完善數據價值體系和市場規則，強化數據要素在驅動經濟 社會 轉型發展中的戰略性、基礎性作用，實現數據要素價值釋放和價值再創造。
③ 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營
互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。
大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。
1、大數據時代，數據如何驅動運營
在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。
當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……
經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。
2、大數據識別有價值信息，輔助決策
對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。
目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。
大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。
3、大數據連接、賦能、跨行業數字化
通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。
4、如何解讀數據成了非常重要的技能
互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。
5、企業如何利用大數據分析精準運營
無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。
數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。
那麼，數據從何而來呢？
構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。
數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。
在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。
01、用戶分群，尋找更多的核心用戶
用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。
02、營銷轉化漏斗分析
互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。
03、客戶瀏覽來源分析
互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。
互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。
中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營
中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。
幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。
幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。