如何用大數據做企業

『壹』 如何通過大數據幫助企業成長

大數據」，顧名思義，指數據總量巨大，類型多樣且信息傳播速度快的資料庫體系。那麼「大數據」到底有多大？IBM曾做過統計，世界上90%的可用數據，僅用過去兩年時間便產生了。

數據之所以變得越發龐大，主要源自機器的介入。從智能手機和自動感測器到每一次滑鼠點擊和鍵盤輸入，在這些簡便無聲的數據收集過程當中，每天會處理大約2.5EB的數據。
如何處理好這些數據，從中獲得有意義的結論和幫助，已經成為許多公司尤其是科技領域的初創公司非常重視的事情。他們藉此整合公司多樣的數據子集來助其開發項目。因此，《Entrepreneur》雜志特別請到來自聖馬特奧，開發大數據分析軟體的公司Guavus的創始人兼執行總裁AnukoolLakhina與讀者一起分享，如何有效利用大數據。
大數據最厲害之處在哪裡？
當然是「得知當下狀況」，也就是對即時數據的掌握。如果你的業務能夠從數據收集中預見到發展前景，你通常能很快地將所獲得信息及時分類並做出明智的決策，最終採取及時准確的行動。或者也可以說你研究數據後所看到的再也不是過去發生的事，而是此刻正在發生的事。這能讓你准確把握市場動向，快速改進服務，降低成本，節約時間。在這個過程中，你的公司發展就會出現更多的機會。
如何得到這些數據？
首先，整理出已有的數據，再看你想要獲得什麼樣的數據。這需要你動用幾乎所有服務性軟體（比如Salesforce一類的CRM系統）、Excel表格、合夥人相關信息、銷售單據，以及其他任何可用來收集信息的設備與設備上的內容。
之後，將這些數據聯系整合到一起。這樣有利於做出更及時、更有說服力的決定。做這項工作最簡單的方法是從一個具體問題開始。比如你想在每周二開展促銷活動，設立這個目標後，你就要收集所有數據來策劃這個項目。一旦你理清並且整合好這些數據——包括線上銷售額、社交媒體上的宣傳數量等，你的業務反應周期就能很快縮短。
具體舉個實例？
比如一個獨立咖啡店老闆整合了各種資源和線下數據，包括用戶的飲品習慣、地理定位、信用卡消費記錄等。這些數據就能幫助咖啡廳提升自身的個性化定製市場，增加促銷機會。如那些送小孩上學後經常來咖啡廳喝一杯的母親，就可以在課外時間享受到免費獲得一杯兒童裝熱巧克力的優惠。
處理大數據有哪些必備工具？
在很多情況下你和員工已經多多少少使用過大數據工具了，例如用戶信用度統計、銷售記錄、網路分析以及CRM資料庫。關鍵是如何能夠在一個簡單易懂的應用中將這些數據聯系起來，讓所有人都能夠看懂和利用這些數據，改變曾經只有數據專家才能夠看懂的局面。

『貳』 怎樣用好大數據

秘訣一：目標要明確
就算一個公司擁有再多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什麼目標，公司最終才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助於公司進行持續長久的良好運作。
秘訣二：要區分清楚「森林」和「樹」
現在，企業可以做到一些他們以往沒有能力做到的事。對於很多公司來說，可供分析的數據更多，可以用來分析數據的工具和方法也比以前更先進方便。公司已經完全有能力去分析和處理他們收集到的大量數據，這對於企業來說或許是件好事，然而，有時候這些數據也會過於分散。
秘訣三：做好團隊的協調
在大數據的世界裡，最有價值和作用的數據往往十分稀少。要想找到真正有價值的數據，就如同大海撈針一樣困難。所以，為了找到這些有價值的數據，企業內部應齊心協力通力合作，要經常保持有效的溝通和協作。
秘訣四：用機器代替人工
機器學習指計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，從而對自身功能進行改進。機器學習相比人工學習，速度更快，學習規模也更大，一個公司能通過機器學習較快地發現新的問題。
秘訣五：要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據最終能否解決他們的問題。

『叄』 如何用大數據做好企業運營

大數據對企業來說有什麼用?對於這個連IT界都眾說紛紜的事情，要讓希望使用大數據產品和服務的企業主們來說，更是一頭霧水。大數據是工具，那麼它究竟對企業會有什麼作用呢？了解了大數據的作用，才能讓大數據更好的服務自身。其實，從傳統企業的運行流程來看，大數據主要能夠在了解用戶、鎖定資源、規劃生產、做好運營、開展服務等方面，幫上企業的忙。

下面，我們來看一下到底大數據到底能幫什麼忙：

1、幫企業了解用戶

大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。

從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。據網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數
據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與調性相匹配的產品。

通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。

2、幫企業鎖定資源

通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集
分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可
以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤
酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果美元大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

3、幫企業規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。

過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什麼會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術和思維方式所做的准備。
據稱，《紙牌屋》的資料庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什麼、誰來拍、誰來演、怎麼播，都由數千萬
觀眾的客觀喜好統計決定。

4、幫企業做好運營

過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通
過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有
把握地面對。

對於大數據對企業運營的導航左右，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。」

5、幫企業開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H.
Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都
必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以藉助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分
析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值。

『肆』 企業怎樣利用大數據提升競爭力

大數據的廣泛應用為企業帶來了前所未有的機遇，它能夠幫助企業准確預測市場趨勢，更深入地理解消費者需求，並優化自身的運營和產品開發流程。企業決策大數據化是實現這一目標的關鍵一步。為了使決策過程更加科學高效，企業需要構建一個全面的數據採集系統，覆蓋企業的各個決策層級，確保數據的實時性和全面性。通過大數據分析，企業能夠減少人為因素的干擾，提高決策的精準度。

成本控制也是企業運營中不可忽視的重要環節。通過引入大數據技術，企業可以對采購、物流、生產、銷售等各個環節進行精細化管理，構建一個綜合成本控制系統。這一系統能夠實時監控成本變動，幫助企業更好地控製成本，從而提高整體運營效率。此外，大數據還能夠幫助企業實現成本控制的自動化，減少人為干預，進一步降低成本。

服務體系的大數據化則能夠幫助企業提升服務質量，增強客戶滿意度。通過對客戶反饋信息的實時監控和分析，企業可以迅速發現服務體系中的問題，並採取相應措施加以改進。同時，大數據技術還可以幫助企業實現服務流程的自動化，提高服務效率。通過這種方式，企業能夠更好地滿足客戶的需求，提高客戶滿意度。

在產品研發方面，大數據同樣發揮著重要作用。通過對消費者需求的深入分析，企業能夠更好地把握市場趨勢，降低產品研發的風險。大數據可以幫助企業從大量的非結構化數據中提煉出有價值的信息，為產品研發提供有力支持。通過這種方式，企業能夠提高產品研發的成功率，縮短產品研發周期，從而在激烈的市場競爭中占據優勢。

綜上所述，大數據的應用為企業提供了全新的發展機遇，有助於提升企業的競爭力。企業需要充分利用大數據技術，從決策、成本控制、服務體系和產品研發等多個方面進行優化，以實現企業的持續發展和壯大。

『伍』 企業如何利用大數據做好自己的精準營銷

一、認清趨勢，了解行情，接受大數據理念。目前很多企業主對大數專據營銷還是處於迷茫期屬，觀望狀態，這是很艱難的階段，但必須要深入了解，越深入越會明白大數據發展趨勢，越會明白運用大數據的必要性，之前我們也有過介紹，大數據的發展趨勢，大家可以爬樓學習。小編想說的是，如果再不下手，可能就晚了！
二、找對合作商，看準實力。到底誰能幫助你解決經營的難題？他會不會幫你製作一整套的營銷方案，會不會設身處地的想你所想，知你所難，會不會隨時關注你的方案有沒有效果，隨時調整以達到最佳，這真的很重要！
三、運用大數據，解決你的經營難點，甩掉傳統的經營模式，告別老，慢，貴的節奏，讓你的營銷團隊智能化；先一步建立屬於自己的資料庫，抓取屬於自己的客戶數據，運用前沿產品，把你的廣告用眨眼間的光景投放出去，做到新，快，省。

『陸』 如何做好企業大數據管理分析

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思軟體從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

『柒』 如何在企業管理中應用大數據

在企業管理中應用大數據的大方向就是輔助企業決策，但是必須要深入到企業專的各個應用場景，使大數據屬真正落地到企業。

1. 市場調研：這是大數據分析應用的一個重點，通過大數據分析市場和企業的數據，比傳統市場調研更快速和准確。

2. 生產研發:通過對市場中的產品銷售情況和消費者的反饋情況分析，找到產品不足，提前優化。

3. 市場營銷：通過大數據分析出消費者的人群畫像，了解消費者需求，精準營銷。