大数据如何改变商业

❶ 六个步骤 助你最大化大数据的商业价值

六个步骤：助你最大化大数据的商业价值

对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说，回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好：

1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。

2.把目光投向将理论付诸实践的途径上：要实现真正的商业价值，我们必须对理论分析的结果进行实际的运用。这听起来毫无疑问，但事实上有太多的大数据项目都会因为走不过这一关而从此尘封，将理论分析的结果纳入商业活动并使它们因此收益往往并非易事。有时，在实验室里看起来很美好的数据有可能是不可用的；而当你在商业活动中真正需要某项数据时，它也有可能变得过于昂贵。与此同时，一系列的行业法规也对数据的可用性产生巨大的影响。

3.使用最前沿的分析方法：商业智能与商业分析方法的创新正在改变企业从用户数据中获取价值的方式。新兴的数据分析平台也因此不再是像传统的描述性报告或历史记录仪表盘那样的周期性呈现，转而成为了一个能够不断分析传入的数据，提供指导意见，并且实时可操作的庞大系统。大数据的工具与基础设施使得当今的数据分析能够更加快捷简便地对机器学习方法进行应用，从而对包括各种各样结构化与非结构化数据类型的巨大数据集进行探索。

4.拥抱多样化的分析工具：R, Python, Hive, Groovy, Scala, MATLAB, SQL, SAS；哪个才是你的最爱？这个技术创新呈爆炸性发展的世界带给我们的副作用之一，便是常常需要学习一套新的分析工具。等着你最拿手的分析工具自己升级往往不是一个好的选项，领先的分析团队将不可避免地需要使用多个工具来支持他们的业务需求，所以最好的方法是去拥抱这样的多样性，构建一个灵活多样的技能储备，用于实现由不同工具构建的各种分析模型。在一个机械化生产的环境中，将多种类型的分析模型整合到一起往往十分困难。然而，已经有诸如FICO?决策管理平台这样的现代决策管理系统，通过可扩展包以及网络服务标准等渠道实现了对上述方案的简化。

5.利用云端和各类生产力平台：当今时代，进行大数据分析已经不再需要对昂贵的基础设施和特别的专业技能进行庞大的投资。通过在云端运行你的分析项目，你可以让一个专门的第三方处理底层系统和服务，而你专注于手头的业务问题。同时，你也可以把你所需要的能力和服务外包出去，这也许只会是实现项目的总成本中的一小部分。

6.为业务专家们留足操作的余地：这是最后也是最重要的一点。最大的商业价值往往来自于商务专家们一系列可以迅速转化为差异化战略的新见解，而它们有时也能显著提高客户与股东对你的满意程度。具有交互性和高度可视化的仪表板或报告可以更好地提供信息，从而帮助业务专家提出更科学有效的商业策略；标准的决策管理组件则可以使专家们更方便迅速地纳入新的分析模型，并以此洞察他们的业务规则和相关政策；而模拟和数据可视化则可以更好地探索新的商业模式和策略可能带来的潜在影响，使它们更容易被理解，从而加快它们的审批进程，使项目最终走向成功。

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❷ 大数据时代的商业法则

大数据时代的商业法则

法则1：解读用户的真实需求 解读用户的真实需求，就是通过数据的收集、分析挖掘出用户内心的欲望，提高企业产品推送的成功率，并将其转化为企业的订单。

大数据看似神秘莫测，其实在解读用户需求上的操作思路却极其简单，即尽可能掌握用户的个人信息和关注信息。当关注信息指向个人时，就能够相对精准地定义出用户的需求。

在这一过程中，主要的操作模式有两种：静态辐射模式和动态跟踪模式。

静态辐射模式

静态辐射模式的数据分析在一个时间节点上进行，尽量扩大分析对象，并用标签来筛选出最可能成交的用户。这是大数据应用中最典型的一种模式。由于一些大企业主动会进行用户标签的管理，需要大数据助力营销的企业就可以“借船出海”。

标签与购买的关系有两种：一类标签与购买的关系非常明显。例如，一个常常浏览经管类书籍的用户一定是这类书籍的潜在购买者。

另一类标签与购买的关系却并不十分明显。这就需要企业提前进行分析，有时还需要借助第三方专业机构的分析结果。

例如，新浪微博会根据用户平时的浏览和表达为用户贴上“标签”。但是，这些标签与有些购买行为之间的关系就并不明显。金夫人是国内婚纱摄影巨头，他们首先利用自己作为网络大客户的身份，无偿获取了网络提供的婚纱摄影客户调研分析数据，发现美食、影院等标签的用户最有可能购买婚纱摄影产品。利用这一跨数据库的结果，金夫人在新浪微博的平台上锁定了“年龄20～35左右的某地区女性”群体，加上了美食、影院等标签，精准锁定了高转化可能的用户，并购买了平台提供的“粉丝通”服务，对他们进行定向广告推送。一般来说，推送5～6万个用户大约会得到70～80个电话咨询，这种转化过来的电话咨询顾客被称“顾客资源”，从顾客资源到最后的成单，转化率优异，大约在40%。

动态跟踪模式

动态跟踪模式的数据分析在一个时间周期内进行，尽量缩小分析对象，不断通过用户的行为来为用户贴上标签，伺机发现产品推送的时点。由于这种分析针对小群体，无法由第三方机构提供统一的规模化服务，所以，对于企业来说是有高门槛的，需要企业练好内功。这种模式中，企业对于用户不断产生的新数据，要进行随时跟踪，并随时在云端进行处理。

例如，Target超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确地推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对地在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠券。在一个个例中，他们居然比用户更早知道了她怀孕的信息。

又如，亚马逊基于自己对用户的了解来进行精准营销，在网站上的推荐和电子邮件对于产品的推送成为了促进成交的利器。调研公司Forrester分析师苏察瑞塔·穆尔普鲁称，根据其他电子商务网站的业绩，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可高达60%。这一转化率远远高于其他电子商务网站，难怪一些观察员将亚马逊的推荐系统视为“杀手级应用”。最新的消息显示，亚马逊已经注册了“未下单、先发货”的技术专利，这是更加精准的需求预判和更加直接的产品推送，他们对于大数据的应用已经是炉火纯青！

法则2：形成社会化协作的生产安排

如果能依靠大数据进行产品推送实现购买，海量需求就会从互联网汹涌而来。这意味着产品的数据增多、涉及原料增多、消费者零散下单……这一变化使得工业时代标准化的产品生产模式受到前所未有的颠覆，生产端需要基于大数据形成前所未有的柔性，来对接消费端的柔性。

互联网商业环境对价值链提出了新的挑战：链条上的采购、生产、物流、分销、零售各环节中，除了生产之外的其他环节也需要强大的数据处理能力，各个环节的数据处理系统和数据本身必须是共享的，而且，这些系统和内容还必须向全社会开放。要达到这种要求，显然应该应用价值链接网，并用大数据来进行生产协调。

大数据的确给价值链重塑带来了机会。在工业经济时代，生产更多地通过“规模经济”来获利，大规模标准化的生产最大程度地降低了单位成本。但在互联网经济时代，生产更应该通过“范围经济、协同效应和重塑学习曲线”来获利，因为，多种类、小规模的生产需要价值链上的灵动协作。

基于互联网这样一个平台，所有的价值链环节可以实现数据共享和集中处理。另外，因为使用统一的数据构架，所以不会出现数据孤岛，浪费有价值的数据。由此，价值链各个环节之间可以无缝链接，实现最敏捷、最合理的生产。基于互联网这样一个平台，企业入围合作即可以获得充分的信息，也不再会遭遇太高的学习门槛。更厉害的是，用户参与生产也变得容易，模块化的选择题，让业余者也可以发出专业的需求信号。由此，从始端原料的生产者到终端的消费者，全部都被植入了价值链（或称为价值网），社会化协作得以真正实现。而在大数据出现以前，这几乎是不可能的！

顺应法则赢未来

独具特色的大数据商业法则，将会引发未来商业格局的变化。未来的赢家，将属于能够适应新的商业法则和新的商业逻辑的代表者。

在用大数据掘金的世界，谁掌握大数据，并能利用大数据实现上述两大商业法则的变革，谁就能赢得未来。

因此，我们可以肯定地判断出，掌握了大数据的资源整合类企业，将会成为大数据时代的企业赢家。这类企业是商业生态（价值网）中的“舵手”，通过灵敏地识别市场需求，指挥网络成员协同生产，获得组合创新优势。由于控制了整个网络，此类企业拥有网络收益的剩余索取权，往往获利最为丰厚。工业经济时代，企业是依赖品牌、声誉和社会资本实现资源整合。互联网时代，资源变得无限丰富，协作变得极度频繁，企业更需要依靠大数据来发现需求、整合资源。可以这样说，掌握了大数据，这类企业就知道“用户要什么，哪里有什么，如何用资源去满足用户需求”。

未来的资源整合企业将基于大数据来运作。维克托·迈尔·舍恩伯格等人在《大数据时代》中，将基于大数据的资源整合企业分为三种：第一种是掌握数据的企业，这类企业掌握了端口，掌握了数据的所有权；第二种是掌握算法的企业，负责处理数据，挖掘有价值的商业信息，这些企业被称为“数据武士”；第三种是掌握思维的企业，他们往往先人一步发现市场的机会，他们既不掌握数据技能，也不掌握专业技能，但正因为如此才有广阔的思维，能够最大程度串联资源，形成商业模式，他们相当于“路径寻找者（pathfinder）”。

按照各自生产要素的价值性和稀缺性，很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益，三类企业各自有各自的贡献，各自有各自的稀缺之处。

ITASoftware是美国四大机票预订系统，是一个典型的掌握数据的企业，其将数据提供给Farecast这家提供预测机票价格的企业，后者是一个典型的掌握算法和思维的企业，直接接触用户。结果，ITA Software仅仅从这种合作中分得了一小块收益。

Overture是搜索引擎付费点击模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒体，那么Overture则是相当于广告代理公司，通过算法细分不同的浏览用户，向广告投放企业提供目标用户的付费点击（选出他们最需要的用户）。Overture是典型掌握算法和思维的企业，雅虎、谷歌则是掌握数据的企业。事实上，谷歌的两大金矿AdWords和AdSense技术，都是借鉴了Overture的算法。但是，Overture不能直接接触到用户，没有数据，丧失了话语权，只能获得少量收益，以至于最后被雅虎收购。

基于大数据的资源整合类企业，它们的生态链又将遵循两个法则。

法则一：接触用户的企业总是能够获得最多的收益，这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。

法则二：掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力，最终最有可能成为赢家。算法可以攻克，也可以购买，事实上，挤入这个行业的企业并不在少数。而思维则存在一种肯尼斯·阿罗所说的“信息悖论”，即信息在被他人知晓前都价值极高，但却无法被证实。一旦公开证实它，又因所有人都知道而失去了价值。所以，不管思维和算法企业走得多快，只要数据企业随时可以封锁数据源，就依然把握着“杀手锏”。甚至，有的数据企业在看不清楚商业模式时，将数据释放让思维和算法企业进行试错，而一旦试错成功，则收回数据所有权，模仿其商业模式。

BAT的数据帝国

因此，我们可以说，在大数据时代，资源整合企业的竞争，将会决定未来商业世界的版图。

在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时，国内互联网三巨头BAT（网络、阿里、腾讯）已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。

在互联网的大世界中，用户有诸多的入口，可以通过不同的APP上传数据。BAT的原则是，有关吃穿用住行的一切服务商，只要能够增加他们的数据种类和质量，他们通通拿下。这里，体现出一种典型的“数据累积的边际收益递增效应”，即每多增加一个单位的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长，每增加一个种类的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长。某些时候，BAT甚至根本不考虑数据在现阶段能否变现为收益，仅仅是纳入麾下，等待未来的开发。

现实的情况是，经过了几轮的收购之后，BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口，加之其原来的庞大数据入口，在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内，任何企业想要超越他们，几乎都是不可能的。

BAT不仅是在做掌握数据的企业，也是在做掌握算法和思维的企业。一方面，拥有庞大的商业用户群和拥有用户群消费偏好的大数据，只要具有相应的内容，就可以形成成交、获取收益。另一方面，他们甚至可以开放应用程序接口（APIs）把自己掌握的数据授权给别人使用，这样数据就能够重复产生价值。这方面，阿里巴巴的百川计划就是一个典型。简单来说，他们向其他厂商的APP免费开放数据，但他们不收费，仅仅需要他们回馈数据作为代价。这个计划实施以后，所有的APP都会是他们的入口。

可以说，BAT的帝国是基于数据建立的。甚至有人预言，数据作为“表外资产”一定会在某个时候被会计准则纳入。因为，相对于无形资产，这种资产的价值更大。

值得一提的是，传统工业经济思维的人根本看不懂大数据时代的商业逻辑。某学者曾对阿里巴巴的收购（零售、文化、金融等）提出过质疑，他列举苹果和谷歌收购的案例，认为他们都是在进行专业领域的收购，这是有利于增强竞争力的，但阿里进行的都是多元化收购，是不利于增强竞争力的。

实际上，这是没有看懂阿里巴巴商业模式的表现。互联网时代的大多数商业模式，早就脱离了行业的限制，而在某种程度上走向了“大一统”，即“导入流量+大数据分析变现流量”。这种模式里数据就是通用的逻辑，难怪在大数据出现时，维克托·迈尔·舍恩伯格等人就断言，行业专家和技术专家的光芒会被数据专家掩盖住，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。

尽管BAT强悍如斯，但在他们的夹缝中，仍然有一些商机，企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑，那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙？很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。

大数据和互联网经济的来袭，使得企业只能“被动接网”。面对海量的潜在需求，不仅无法解读，也无法调动生产进行对接。这就出现了大量企业被互联网的海量需求“反噬”，并导致供应链失控的案例。

在大数据时代，企业规模、资金、生产技术不再重要，品牌也不再拥有神力。获取数据、分析处理数据、挖掘数据价值的能力成为企业的立身之本。目前我国大部分企业还没有意识到我们已经进入大数据时代，就像我们大多数消费者没有意识到我们的消费行为随时在被计算一样。在这样的一个时代，只有建立在数据之上的企业、按照大数据时代的商业法则运营的企业才能更好地生存。

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❸ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值

大数据肯定是可以为企业带来和创造价值的！

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

具体方式我认为可以从三方面来讲：

通过对基础数据的分析及理解，有助于企业指导产品的运营、完善产品的功能、改善用户的体验，发现运营郑局中的问题，确定运营的策略及方向，为产品换代升级或者企业转型升级提供战略决策的依据。

基于个性化的精准服厅丛大务，是最常见的应用领域，比如：营销服务，广告服务，征信服务，反欺诈服务等。

通过对已有的数据进行包装，提供数据服务，从而实现数据的价值。比如提供有偿的扮竖开放数据平台服务、精准营销服务、查询服务、反欺诈服务等等。

企业能运用好大数据的红利，必然会带来不可估量的价值！

❹ 大数据实现商业价值的九种方法

大数据实现商业价值的九种方法_数据分析师考试

虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。

从数据分析中获取商业价值。

请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。

探索大数据以发现新的商业机会。

很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。

对已收集到的大数据进行分析。

许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。

重点分析对你的行业有价值的大数据。

大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。

理解非结构化的大数据。

非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。

使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析。

客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。

把客户的意见整合到大数据中。

通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。

整合大数据以改善原有的分析应用。

对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。

分析大数据流，实时操作业务，提升业务动作水平。

实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。目前大数据分析仍主要以批量和离线的方式执行，但随着用户与技术的成熟，大数据分析将会进入实时分析的时代。

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❺ 大数据时代商业智能的发展趋势_大数据时代的商业变革

大数据时代商业智能的发展趋势

信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？

数据挖掘将成为基本的应用程序功能

数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。

数据容量和种类持汪行续增长

大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和让中报告。

便捷人类生活

商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。

人人都能数据分析

随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。

可视化分析成为通用语言

随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示困滑哗洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。

经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

❻ 大数据如何推动金融业的商业变革

大数据如何推动金融业的商业变革
商业无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年的发展与积累，目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上。而且，非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业，这一发展激起了巨大的想象空间。然而，要抓住这一机遇并非易事。
我们系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案，旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据，并在大数据迅速渗入金融业务各个层面的当下抓住发展机遇。大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言，更重要的是第四个V，即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括：数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显着的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括：团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。大数据是什么?在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。海量的数据为银行的发展提升了价值另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。大数据运作如何推动金融业变革?多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。大数据延长了金融机构的生命周期大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

❼ 大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式

大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式
如果你像许多其他人一样，想知道大数据和人工智能对商业的好处到底是什么，那么你就是在正确的地方。
01.改进商业智能
由于商业智能，分析业务变得更容易，更有效。使商业智能成为可能的数据工具集是大数据。在引入大数据之前，商业智能有限。但是，现在，商业智能被认为是合法的职业。
事实上，许多公司和企业通过聘请商业情报专家来利用这一新的信息涌入。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。
2.了解，定位和服务客户
在大数据应用方面，这是最知名的领域之一。主要关注点是使用大数据来了解客户，以及他们的偏好和行为。
通过实施大数据（以及雇用大数据专家），公司现在可以通过文本分析，浏览器日志和社交媒体数据扩展其传统数据集，从而更全面地了解其客户。
这里的主要目标是创建预测模型。
3.改变社交媒体的使用方式
AI影响商业世界的主要方式之一是通过社交媒体。在未来几个月和几年中，毫无疑问，实时定位的个性化内容将会增加。所有这些都是增加销售机会的最终目标。
这是可能的，因为AI可以使用有效的行为定位方法。AI的能力就是一个例子。由于启用了营销堆栈，AI可以有效且准确地确定任何平台上的某人何时开始搜索新的客户关系管理（CRM）软件。有了这些信息，企业可以自动响应，提供更好的购买体验。
4.客户响应产品的介绍
大数据不仅可以通过积极主动地改善客户服务，而且还允许公司制作客户响应产品。现在，产品设计专注于以前所未有的方式满足客户的需求。
而不是依靠客户告诉企业他们想要从产品中得到什么，数据分析可以用来预测产品的需求。
由于大数据，公司可以通过购买习惯，调查甚至客户的案例场景来收集信息，从而确定未来产品应该做什么和看起来像什么。
5.提高欺诈预防能力
那些已成为专业“欺诈者”的人已经在现代数字世界中提升了他们的游戏。虽然这是事实，但由AI提供支持的欺诈检测工具的功能可以帮助企业抵御这些复杂的欺诈计划。
这要归功于利用视频识别，自然语言处理，语音识别，机器学习引擎和自动化的企业。
6.效率的提高
工业工程师是可以使流程更高效的专业人员。他们明白，没有大数据，效率的提高几乎是不可能的。
如今，大数据提供了有关每个流程和产品的丰富信息。那些知道如何使用它的人理解丰富的数据正在讲述一个故事，而智能企业正在倾听。
工程师们还使用大数据来寻找使流程更有效运行的方法。对大数据的分析也适用于约束理论。对于大数据，现在更容易识别约束。一旦被识别，就可以快速确定约束是否具有约束力以及如何约束。
通过发现和删除约束，业务可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大数据有助于找到所有这些答案。
7.启用持续客户支持
现在，聊天机器人很常见且能够提供全天候客户支持，企业可以利用其CRM系统中收集的数据。这使他们能够获得更有价值的客户见解。
当充分发挥其潜力时，数据可以帮助优化多个接触点，包括聊天机器人交互性，以及创建充满客户数据的反馈循环。
这意味着AI可帮助企业创造最终的客户体验。这一切都归功于收集，分析和使用的必不可少的客户数据。
8.降低成本
利用大数据，企业可以使用可用信息来降低成本。怎么样？通过发现趋势和预测行业内的未来事件。
了解何时可能发生某些事情有助于改进规划和预测。负责规划的人现在知道何时生产和生产多少。他们可以预测在给定时间需要多少库存，确保客户满意度而不会产生过多的成本。
毕竟，维护库存非常昂贵。企业不仅要承担运输成本，还要将资金用于不必要的库存。
通过大数据分析，可以预测销售何时发生以及何时需要生产。
更深入的分析甚至可以显示企业何时购买库存的理想时间以及需要保留多少库存。
大数据和人工智能：商业的未来
如果您想帮助您的企业实现更多目标，那么拥抱大数据和AI是必须的。
事实上，不久之后，那些未能接受这项新技术的企业将被抛在后面。