① 大数据赋能业务创新的5个阶段
有粉丝在后台咨询大数据如何赋能业务，我从近几年从事大数据相关的业务总结了一下5点，希望能帮助大家。
1.业务监控： 收集用户数据、产品数据、运营数据等，形成回顾性的报告或者报表，以业务监控为手段看业务的最新进展、异常报警。这是业务赋能的最初始阶段，往往很多企业只是因为有了dashboard或者业务报表而沾沾自喜，觉得自己公司进入了大数据时代，实则这只是数据化转型的开始。
2.业务洞察： 根据数据分析结论，对潜在客群，产品运营进行洞察，根据已有数据对业务结果、用户行为进行预测。这个阶段就需要业务和数据的同事进行密切配合，从数据的趋势以及数据的异常，找到能够策略优化的点，进而对未来的业务进行优化改进。
3.业务优化： 根据分析结果，优化关键业务节点和流程引擎，在每个交易节点上降低成本、提升效率。这涉及由点到面进行数据的洞察，即比第二阶段站在更高的角度看整条业务发展的链条，尤其能在价值链上找到关键问题，并能进行行之有效的优化，提升收入。
4.洞察变现： 根据对用户、产品、运营的洞察，寻找到用户变现、产品变现以及渠道变现的机会，创造新的收入。
5.业务转型： 通过数字化的经营，找到业务发展的第二曲线，实现业务转型，并建立起一套拥抱创新的企业氛围。
② 数字经济时代，大数据如何赋能工业2.0
1月12日，国务院正式发布《“十四五”数字经济发展规划》。根据该规划，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。业内人士分析，假定2025年GDP总量为130万亿，那意味着数字经济核心产业增加值将达13万亿元。而2020年，这一数据仅为7.8万亿元左右。
从具体内容来看，《规划》涉及的5G基站和大数据建设，以及新能源 汽车 、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系建设都是新基建的重要组成部分。
在数字经济时代，海量数据和先进算力成为占领发展制高点、掌握发展主动权的关键。随着全 社会 数据总量的爆发式增长，中国已经成为全球数据资源大国。 作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，大数据产业是激活数据要素潜能的支撑。
近日，IDC发布了《工业数据智能市场分析报告，2021》，报告显示，2020年中国工业数据智能市场规模为35.8亿元，预计2021年2025年的复合年均增长率达到31.6%，市场尚处于早期快速发展阶段。
工业数据分析应用兴起于工业大数据，得益于工业物联快速发展和AI技术用于海量数据处理，发展再次加速，大数据和AI也在加速向数据智能融合。工业数据智能是指利用大数据和AI技术，对工业数据进行处理和分析，挖掘数据价值，沉淀工业知识，实现业务优化和创新。
目前，云服务商、大数据和AI服务商、工业垂直领域服务商和工控厂商等各类企业都已经进入工业数据智能市场，并结合各自优势拓展市场。一些工业软件、工业互联网平台厂商凳液也在持续进入市场。
我国大数据产业链初步形成，可大致分为基础支撑、数据服务、数据融合应用上中下游三个环节，目前已汇集包括阿里云、腾讯云、华为、中科曙光、紫光集团、联想、中兴通讯、久其软件、太极股份、东方国信等各行业领先企业。在网络支撑方面，我国已建成全球规模最大的光纤网络和蠢虚4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一，为大数据释放更大价值增强基础。
“十四五”时期，释放数据要素价值将为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。数据要素价值释放是数字经济发展的根本所在。 “十四五”时期，推动带粗燃大数据产业发展要坚持数据要素观，把数据要素汇聚、流通、应用、治理贯穿始终，加快完善数据价值体系和市场规则，强化数据要素在驱动经济 社会 转型发展中的战略性、基础性作用，实现数据要素价值释放和价值再创造。
③ 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营
互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。
大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。
1、大数据时代，数据如何驱动运营
在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。
当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……
经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。
2、大数据识别有价值信息，辅助决策
对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。
目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。
大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。
3、大数据连接、赋能、跨行业数字化
通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。
4、如何解读数据成了非常重要的技能
互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。
5、企业如何利用大数据分析精准运营
无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。
数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。
那么，数据从何而来呢？
构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。
数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。
在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。
01、用户分群，寻找更多的核心用户
用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。
02、营销转化漏斗分析
互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。
03、客户浏览来源分析
互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。
互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。
中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营
中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。
帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。
帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。