大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值精選(九篇)

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第1篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)環(huán)境 技術(shù)變革 管理創(chuàng)新

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速更新與發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象的產(chǎn)生，是人們對于現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的分析、搜集以及整合能力的一種體現(xiàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)傳遞信息的方式，作為大數(shù)據(jù)的整合和傳播，促使人們開始考慮在獲取、完善大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用中存在的問題。在實際工作中，結(jié)合實際工作的需求，深入開展探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的措施，更加有利于促進互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的更新發(fā)展，對于實現(xiàn)人們的生活需求，也具有一定的促進意義。因此，在實際工作中，應(yīng)充分重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的探究，并制定合理的發(fā)展方案。

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革概述

在信息技術(shù)的發(fā)展時代，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象主要是產(chǎn)生于人們對數(shù)據(jù)搜索能力、傳輸能力、數(shù)據(jù)存儲能力、數(shù)據(jù)處理能力的一種具體表現(xiàn)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，極大的改變了人們的日常生活與工作。與此同時，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革，也從技術(shù)層面上升到了國家戰(zhàn)略的最高層面，大數(shù)據(jù)包含著極大的社會價值和商業(yè)價值，其自身的發(fā)展存在巨大的潛力。為了有效的促進大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問題，深入探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，成樽ㄒ等聳抗刈⒌鬧氐恪R虼耍在實際工作中，應(yīng)充分重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略探究，以便更好的促進大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用于管理工作的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略

為了更好的實現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的發(fā)展目標，結(jié)合其自身的發(fā)展特點及應(yīng)用特點，深入探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，成為一項重要的工作。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，在很大程度上影響了我國技術(shù)創(chuàng)新管理工作，如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值，提高社會工作的效率，對于社會經(jīng)濟的發(fā)展，也具有非常重要的意義。一般情況下，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，主要有：有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識管理水平；強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識；成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官等幾項內(nèi)容。

（一）有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識管理水平

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的發(fā)展背景下，事業(yè)單位如何做好技術(shù)變革與管理的工作，始終發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在事業(yè)單位的工作中，真正引入大數(shù)據(jù)，對于其工作效率的提高，具有很大的影響。為了更好的促進事業(yè)單位的發(fā)展，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢，結(jié)合事業(yè)單位的信息化建設(shè)工作的實際情況，積極地探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略非常關(guān)鍵。有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識管理水平，可以更好的促進大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，并在一定意義上，促進社會經(jīng)濟的發(fā)展。如何實現(xiàn)信息化基礎(chǔ)建設(shè)，也是一項很重要的工作。同時，有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識管理水平，也是完善事業(yè)單位信息化建設(shè)系統(tǒng)的一項重要工作。事業(yè)單位如何結(jié)合自身的實際發(fā)展情況，有效的進行信息化建設(shè)，是其與時俱進的積極表現(xiàn)。只有與時俱進，才能更好的為社會經(jīng)濟的發(fā)展創(chuàng)造價值。因此，在實際工作中，應(yīng)重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的策略探究與應(yīng)用。

（二）強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識

在實際工作中，強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識，作為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略之一，是有關(guān)單位應(yīng)充分重視的一項工作策略。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的發(fā)展背景下，如何結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的特點，制定合理的工作方案，強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識，充分利用信息的價值，創(chuàng)造經(jīng)濟價值，對于實現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展目標，具有非常重要的促進意義。此外，強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識，也是拓寬大數(shù)據(jù)背景下，信息技術(shù)應(yīng)用渠道的一種有效方式。強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識，在日常工作中滲透大數(shù)據(jù)信息的重要商業(yè)價值，不但可以有效的完善單位信息化建設(shè)工作，而且有利于推進單位信息化建設(shè)工作措施的順利實行。只有政府高層人員意識到大數(shù)據(jù)信息的商業(yè)價值，才能更好的促進大數(shù)據(jù)信息利用工作的有序開展。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，強化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價值意識，是一項非常重要的發(fā)展策略，對于政府部門未來的發(fā)展，都具有十分重要的影響。

（三）成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官

在實際工作中，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，也是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略之一，對于提高信息數(shù)據(jù)的使用效率，具有一定的影響。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用逐漸在人們的生活中得到普及，對于政府或者事業(yè)單位而言，如何有效的管理大數(shù)據(jù)信息，成為重要的發(fā)展問題。通過成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官的方式，完善大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用中存在的問題，可以極大的促進人們提高工作的效率以及生活的質(zhì)量。同時，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，也是強化政府部門信息化建設(shè)工作發(fā)展的一項措施。通過成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官的方式，引起工作人員的關(guān)注，促使其更加全面的了解大數(shù)據(jù)時代信息的使用價值及存在的重要性。只有充分意識到大數(shù)據(jù)時代信息的商業(yè)價值，才能激發(fā)人們更好的開展相關(guān)工作。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略探究中，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官是一項非常重要的策略。

三、結(jié)語

綜上所述，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及社會經(jīng)濟快速發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新探究，已經(jīng)成為人們關(guān)注的重點問題。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展中，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革，為提高人們的網(wǎng)絡(luò)信息采集效率，奠定了一定的基礎(chǔ)。其次，在最短的時間內(nèi)，可以搜集到不同用戶的數(shù)據(jù)，再根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、特點進行深入分析，進而確定大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的方案。結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理工作的具體情況，積極地探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新，可以更好的促進大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理。因此，重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的發(fā)展，并及時的采取有效的發(fā)展方案，可以更好的促進事業(yè)單位及政府部門信息化建設(shè)工作的開展，提高工作人員的工作效率，使其可以充分發(fā)揮自身的才華，創(chuàng)造更大的工作價值，為社會經(jīng)濟的發(fā)展做出積極地貢獻。

參考文獻：

[1]鄭偉，張立民，楊莉等.試析大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)式審計模式[J].審計研究，2016，（04）.

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第2篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

大數(shù)據(jù)是新的石油

在言必及“數(shù)據(jù)”的時代，大數(shù)據(jù)到底發(fā)展到什么程度？據(jù)統(tǒng)計，近年來全球數(shù)據(jù)量爆炸式增長，互聯(lián)網(wǎng)、各種移動設(shè)備、傳感器搜集了大量數(shù)據(jù)，全球所有信息數(shù)據(jù)中90%產(chǎn)生于過去兩年，2013年每天全球產(chǎn)生25PB數(shù)據(jù)，相當于1500個國家圖書館信息量的總和。亞馬遜前任首席科學(xué)家Andreas Weigend曾說“數(shù)據(jù)是新的石油。”可見掌握了準確有效的數(shù)據(jù)等于占據(jù)了主導(dǎo)地位、掌握了核心資產(chǎn)。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，對大數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用能力正成為國家競爭力的重要體現(xiàn)。在美國，在國家戰(zhàn)略角度將大數(shù)據(jù)的地位比作工業(yè)時代的石油，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)全面挺入商業(yè)化階段，廣泛滲透到經(jīng)濟、政治、教育、安全和社會管理等眾多領(lǐng)域。在歐盟，相關(guān)報告指出，歐盟公共機構(gòu)產(chǎn)生、收集或承擔(dān)的地理信息、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、公共資金資助研究項目、數(shù)字圖書館等數(shù)據(jù)資源的全面開放，預(yù)計每年將會給歐盟帶來400億歐元的經(jīng)濟增長，歐盟認為大數(shù)據(jù)是促進經(jīng)濟增長的重要力量。在英國，經(jīng)濟與商業(yè)研究中心CEBR 2012年研究報告進一步證實了大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟價值，2017年預(yù)計將達到407億英鎊。

同時，越來越多機構(gòu)和企業(yè)也迫切希望，從不同渠道獲取多種類型、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大數(shù)據(jù)，并挖掘出有價值的趨勢洞察，以便快速、準確地制定決策，驅(qū)動商業(yè)和管理創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)商業(yè)價值尚待挖掘

目前，云計算、人工智能等技術(shù)的成熟讓挖掘大數(shù)據(jù)價值成為可能。在國外，對大數(shù)據(jù)的挖掘在日常生活中已經(jīng)開始應(yīng)用?；氐絿鴥?nèi)，大部分機構(gòu)和傳統(tǒng)企業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)商業(yè)價值尚待開發(fā)的難題，不僅數(shù)據(jù)孤島嚴重，數(shù)據(jù)存儲與管理的規(guī)模、數(shù)據(jù)分析挖掘以及智能化能力也都存在著難以突破的瓶頸。

據(jù)悉，作為天然的大數(shù)據(jù)企業(yè)，百度擁有完整、領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)，每天處理15PB的數(shù)據(jù)，通過對積累十幾年的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行處理，百度成功推出百度指數(shù)、百度商情、百度司南等一系列大數(shù)據(jù)商業(yè)化應(yīng)用，以及“百度遷徙”、“景點舒適度預(yù)測”、“城市旅游預(yù)測”等大數(shù)據(jù)社會化產(chǎn)品，便于公眾和企業(yè)使用百度開放的大數(shù)據(jù)資源。下一步，百度選擇了將自身處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)能力對外開放。

第3篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

比如，早在2000年左右的時候，四大行都在規(guī)劃數(shù)據(jù)倉庫，一期的投資預(yù)算都在1個億左右，當時香港某銀行做了一個8TB的數(shù)據(jù)倉庫，光裝進去就得花三四天時間，分析完這些數(shù)據(jù)又得花很大的投入。成本高、周期長致使大數(shù)據(jù)在那個時候并沒有蔚然成風(fēng)。

而今天，做一個1TB的數(shù)據(jù)庫，所花成本不到原來的十分之一，甚至百分之一。分析計算成本的降低就導(dǎo)致即使只有一個想法，也可以很快把大量的數(shù)據(jù)裝進來，即使分析完沒有什么發(fā)現(xiàn)，試錯的成本也很低，這就是為什么十年前大家不談大數(shù)據(jù)，而談商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫的原因。曾經(jīng)人們夢寐以求的分析、計算，在今天很簡單就能實現(xiàn)。很多小的分析加起來就成為一個大的價值，背后還是計算成本的根本性下降。

對于大數(shù)據(jù)，大家通常會想到“3V”，即Volume（數(shù)量）、Velocity（速度）、Variety（種類），但是大數(shù)據(jù)在數(shù)量上并沒有絕對的標準，它只是相對于處理能力而言，若干年前，英國最好的大型處理計算機所能計算的數(shù)據(jù)量只相當于今天一部蘋果手機的一半。大數(shù)據(jù)對速度的實時性要求更高一些，過去很多數(shù)據(jù)都是先儲存下來然后再導(dǎo)進數(shù)據(jù)庫，但今天對于數(shù)據(jù)的實時抓取和分析能力提升了很多。對于種類來說，如今各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)了。其實以前這些數(shù)據(jù)不是沒有，但若干年前我們對于聲音、圖象等數(shù)據(jù)是沒有分析手段的，即便拿到了也沒有辦法分析。

2015年2月11日，波士頓咨詢公司（BCG）最新報告《互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)系統(tǒng)2020系列報告之大數(shù)據(jù)篇：回歸“價值”本源：金融機構(gòu)如何駕馭大數(shù)據(jù)》。報告認為，成就大數(shù)據(jù)的并不是傳統(tǒng)定義的“3V”，更重要的是第四個“V”，即Value（價值）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價值，而且能夠進一步推動商業(yè)模式變革時，大數(shù)據(jù)才真正誕生。

大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

谷歌當年就用數(shù)據(jù)來預(yù)測流感，這是非常有意義的事情。某基金管理公司在引入大數(shù)據(jù)的分析和技術(shù)之后，各部門都在用數(shù)據(jù)說話，然后再做決策，一改過去靠領(lǐng)導(dǎo)拍腦袋做決定的狀況。

金融行業(yè)是一個數(shù)據(jù)強度很高的行業(yè)，每產(chǎn)生100萬美元的收入，會沉淀下820GB的數(shù)據(jù)。金融行業(yè)天然有它的數(shù)據(jù)屬性。比如在零售銀行里面，個性化的定價、客戶細分、預(yù)見客戶流失等方面，都會用到大數(shù)據(jù)。招商銀行就正在用大數(shù)據(jù)對客戶流失進行預(yù)警。另外在風(fēng)險控制領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也非常多。過去的風(fēng)控需要很多人為的干預(yù)在里面，成本非常高。今天，大數(shù)據(jù)技術(shù)讓大家能更及時、更快速、更低成本地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險。對于運營的優(yōu)化，大數(shù)據(jù)也發(fā)揮出很大的作用。比如有些銀行通過大數(shù)據(jù)的分析，很清楚分布在各處的ATM機對現(xiàn)金的需求量，從而很精準地投放網(wǎng)點資源，減少浪費。同時很合理地安排運鈔車和放鈔頻率，降低成本。

保險行業(yè)也是數(shù)據(jù)強度非常高的行業(yè)。保險行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、營銷銷售、報單管理、理賠、資產(chǎn)管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)都有很多大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。比如醫(yī)療保險，通過大數(shù)據(jù)分析就會發(fā)現(xiàn)，20%的大病賠付事件占據(jù)了賠付金額的80%，如果能及早發(fā)現(xiàn)這20%的案例，并及早干預(yù)的話，就不會演化到后面的巨額賠付，就能夠大幅度降低賠付金額。比如讓客戶提早徹底治療，一定要足夠休息等。

美國Axciom公司收集了全球電梯運營商的數(shù)據(jù)，然后提供給銀行，銀行據(jù)此做出準確的決策判斷。Axciom在收集數(shù)據(jù)的時候，首先注意到世界上的電梯運營商主要集中在日本和德國;其次電梯運營數(shù)據(jù)的主體非常簡單，就是在哪棟寫字樓哪家公司停了多久，是不是正常運營;再用這些數(shù)據(jù)去匹配黃頁，通過黃頁可以查到哪家公司在某棟寫字樓。Axciom把這兩項數(shù)據(jù)匹配起來之后，得出一個很簡單的事實：一部電梯在一家公司每天停靠的次數(shù)。持續(xù)觀察這些數(shù)據(jù)后，會知道電梯發(fā)生異動的情況，如果在正常范圍值上下波動20%是很正常的，但是如果忽然減少了一半，或者忽然增加了一倍，這背后就有原因。Axciom不做任何的判斷，只是告訴銀行，你的某個客戶電梯停靠次數(shù)發(fā)生異動。銀行拿它去提示客戶經(jīng)理，要去拜訪一下這家公司是否出了問題。在這點上，銀行想知道貸款是否安全，債主是否逃跑了。Axciom這樣的創(chuàng)新讓銀行的貸后檢查變得更加有針對性，而且也更加的及時。

國內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的案例并不多，有種“雷聲大雨點小”的感覺。比如國內(nèi)金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)其實是非常多的，但是這些數(shù)據(jù)往往散落在各個部門，是一種比較割裂的狀態(tài)。如何真正能夠跨部門協(xié)作把這些數(shù)據(jù)整合起來，是很多國內(nèi)金融機構(gòu)面臨的一大難題。這也是造成大家感覺大數(shù)據(jù)很熱，現(xiàn)實卻比較單薄的原因。

報告作者之一、BCG大中華區(qū)董事經(jīng)理張越女士認為，大數(shù)據(jù)并不僅僅是一個技術(shù)問題，它更多的是一個商業(yè)問題、管理問題。所以大數(shù)據(jù)要求金融機構(gòu)重新審視自己的基礎(chǔ)設(shè)施和自身所處的環(huán)境?！皩鹑跈C構(gòu)而言，及早出發(fā)，積極、理性地試水投入，讓整個機構(gòu)能夠夠借助大數(shù)據(jù)來盡快實現(xiàn)自我提升，這是將數(shù)據(jù)持續(xù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力乃至競爭優(yōu)勢的必由之路?！?/p>

從數(shù)據(jù)到價值的掣肘

簡單來講，從數(shù)據(jù)到價值需要經(jīng)歷四個層次。各種不同的數(shù)據(jù)在第一個層次里會用各種硬件和軟件的方式進行收集和存儲，這是最基礎(chǔ)的層面。數(shù)據(jù)被實時和非實時地清理、加工，并被歸檔存儲為有效信息以后供后續(xù)分析處理;第二個層次很關(guān)鍵，要對收集的數(shù)據(jù)進行去噪和增強處理，完成關(guān)系型信息和非關(guān)系型信息相對整合;第三個層次屬提升層次，是知識發(fā)現(xiàn)層。以人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分解、提煉信息，找出有價值的信息點，完成從信息到知識的轉(zhuǎn)化;第四個層次就是蛻變層，是智慧汲取層。借助可視化工具，將經(jīng)驗、判斷與知識相融合，使數(shù)據(jù)升華為智慧，開始指導(dǎo)商業(yè)價值的創(chuàng)造。

從數(shù)據(jù)到嵌入式商業(yè)模式的變革一共有七步，即數(shù)據(jù)收集、許可和信任、儲存和處理技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、協(xié)調(diào)、行動洞察力、嵌入式變革。在這七個步驟中，最難的是許可和信任以及協(xié)調(diào)。很多金融機構(gòu)都很擔(dān)心所擁有的數(shù)據(jù)能用嗎？如果客戶投訴怎么辦？如果監(jiān)管不同意怎么辦？協(xié)調(diào)也是很難的，比如說數(shù)據(jù)的整合，技術(shù)部門和業(yè)務(wù)部門的對接問題。業(yè)務(wù)部門總覺得技術(shù)部門作為不足，而技術(shù)部門也往往不知道要解決什么問題。實際這是一個溝通協(xié)作的問題。

對于金融機構(gòu)來說，如何駕馭大數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)引到價值層面？報告作者之一、BCG合伙人兼董事總經(jīng)理何大勇先生認為有三個關(guān)鍵點：第一個關(guān)鍵點是“人”。即使在數(shù)據(jù)、技術(shù)等滿天飛的時代，人還是創(chuàng)造價值的主體。其在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)科學(xué)家是復(fù)合型人才，既要懂得業(yè)務(wù)的需求，又要能夠處理數(shù)據(jù)，要知道在技術(shù)層面上到底應(yīng)該發(fā)生什么。這樣的復(fù)合型人才是挖掘大數(shù)據(jù)能力非常關(guān)鍵的群體。所以吸納善于“跨界”的復(fù)合型人才，構(gòu)建復(fù)合型團隊就成為金融機構(gòu)的關(guān)鍵所在。

第二個關(guān)鍵點是高效的行動。大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實應(yīng)用中，給大家的啟示是大數(shù)據(jù)本身不意味著大價值。很多時候大數(shù)據(jù)帶來的發(fā)現(xiàn)是一個小機會，單個來看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因為有了低成本的手段，所以可以將大量的小機會聚沙成塔，產(chǎn)生大的價值。高效行動是很多金融機構(gòu)面臨的一大挑戰(zhàn)。可以引入試錯機制，試十次成功的機率和試一百次成功的機率結(jié)果是不一樣的。而且更關(guān)鍵的是，如果試對了一回，是不是能夠強烈地去推廣，這也是很多金融機構(gòu)面臨的困惑。

第三個關(guān)鍵點是構(gòu)筑優(yōu)勢。其根本就是轉(zhuǎn)變思維。很多人會認為，大數(shù)據(jù)能解決很多我們以前一股腦不能解決的問題，大數(shù)據(jù)浮現(xiàn)出來的價值似乎是自動的。但實際上，大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價值的時候，很多管理性的問題同樣是需要解決的。思維轉(zhuǎn)變意味著一場異常深刻的變革，而這樣的變革勢必觸碰到體制層面。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是管理

每家公司都需要了解自己的客戶，大數(shù)據(jù)究竟能帶來什么？如何讓大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值最大化？比如銀行的交叉銷售，以前大家最希望系統(tǒng)能夠告訴營銷人員下一步該推薦什么產(chǎn)品，很多銀行采取的做法是總行說了算，總行說現(xiàn)在要推信用卡，下邊的營銷人員就去推信用卡;總行說現(xiàn)在要推現(xiàn)金管理，下邊營銷人員就去推現(xiàn)金管理。很多時候，這樣做的成功率是有限的，因為這是從一個面去推。而在大數(shù)據(jù)的分析之下，銀行會更精準的發(fā)現(xiàn)，向那些跟銀行有過信貸關(guān)系的老客戶推薦現(xiàn)金管理的成功率會更高?？蛻艚?jīng)理就不用挨家挨戶去推現(xiàn)金管理產(chǎn)品了。這樣做交叉銷售的成功率會提高很多。

有一個典型的例子，一位先生搬家到澳大利亞，連續(xù)兩年定期收到一家保險公司的短信，推銷他們的壽險產(chǎn)品。但是這位先生當時根本就沒有購買的意愿和需求，這無疑是一個非常無效的營銷。后來，保險公司通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在一個家庭有孩子的前后一兩年，出于保護家庭的原因，對壽險產(chǎn)品的需求會強很多。而從信用卡交易的數(shù)據(jù)去找出到底哪些家庭打算要孩子或者剛剛有了孩子是很容易的，因為這些家庭購買的東西不一樣。保險公司針對這些家庭做精準營銷，在很短的時間內(nèi)，交叉銷售成功率就提高了30%。

再比如，很多公司都想了解當一個有價值的客戶要丟失了該怎么辦？有一家銀行做了大數(shù)據(jù)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在整個能帶來貢獻值的客戶里，在一個特定價值區(qū)域里面，這批客戶是最容易動搖的。因為這個范圍并不是很大，所以很容易能把這些客戶篩出來。大數(shù)據(jù)還分析出怎樣讓穩(wěn)定這些客戶。當一個客戶的朋友圈用的都是一家銀行的時候，就會穩(wěn)定得多。所以這家銀行當時做了一個減少客戶流失的舉措，就是營銷客戶的朋友圈，讓客戶更多的朋友都用自己的服務(wù)，而不是到處給客戶送禮物，強留客戶。

第4篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)的重要組成部分，其核心性不斷凸顯。由于大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)具備數(shù)據(jù)量大、流速高、種類繁多、非結(jié)構(gòu)化強等一系列特點，其面臨的威脅也將是多樣的、復(fù)雜的、前所未有的。對此，全球服務(wù)器安全、虛擬化及云計算安全領(lǐng)導(dǎo)廠商趨勢科技認為，在大數(shù)據(jù)時代的對抗中，企業(yè)需要建立以數(shù)據(jù)保護為核心的云安全智能防護戰(zhàn)略，更全面、更迅速的化解Hadoop等基礎(chǔ)架構(gòu)層的威脅。

趨勢科技中國區(qū)業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)童寧表示：“大數(shù)據(jù)帶來的一個關(guān)鍵變化是對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重新審視，在過去，這些大量而瑣碎的數(shù)據(jù)并沒有得到有效利用，商業(yè)價值較小，因此普遍被排除在企業(yè)數(shù)據(jù)保護戰(zhàn)略之外。但在大數(shù)據(jù)時代，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)將成為企業(yè)發(fā)掘數(shù)據(jù)商業(yè)價值，提供需求預(yù)測、決策支撐能力的重要來源。因此，企業(yè)的數(shù)據(jù)保護戰(zhàn)略必須隨著新型威脅而進行變革，做到全面覆蓋與重點部署的協(xié)同一致，以更好地保護企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)?！?/p>

如今，在一些金融、互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用程度較深的企業(yè)，APT攻擊的背后更是受到了商業(yè)犯罪團體的控制。同時，黑洞攻擊也已經(jīng)升遷至2.0時代，不論是企業(yè)還是個人，每一個數(shù)據(jù)的擁有者，在大數(shù)據(jù)時代都將面對前所未有的危險。然而，作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用工具的Hadoop，在數(shù)據(jù)安全設(shè)計和防護功能上并不能夠完全滿足用戶的需求，它存在著訪問控制較弱、無合規(guī)性設(shè)計、無數(shù)據(jù)加密、策略管理較弱等一系列的問題，而其包括的多個 Web UI和完全依賴于 Kerberos復(fù)雜部署的特性，都不能保證數(shù)據(jù)的一致性，而一旦遭遇篡改，錯誤的結(jié)果會導(dǎo)致錯誤的決策。

在企業(yè)應(yīng)對數(shù)據(jù)威脅需求的推動下，趨勢科技憑借領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢和對全球數(shù)據(jù)威脅的感知力，推出了云安全智能防護戰(zhàn)略。對此，童寧表示：“構(gòu)建Hadoop的安全模型可采用分層方式進行。在最外層必須進行良好的訪問控制，確保只有相關(guān)權(quán)限的人才可訪問Hadoop數(shù)據(jù)；第二層是網(wǎng)絡(luò)威脅防御，設(shè)定相關(guān)機制，防止網(wǎng)絡(luò)受到入侵；第三層是應(yīng)用層程序升級，確保沒有漏洞；第四層是數(shù)據(jù)保密，防止數(shù)據(jù)被竊??；第五層是保證數(shù)據(jù)的完整性，使數(shù)據(jù)不會受到篡改?；谏鲜鑫鍖颖Ｗo策略，就可獲得基于Hadoop結(jié)構(gòu)的安全策略模型?！?/p>

目前，趨勢科技已經(jīng)著眼于推進大數(shù)據(jù)安全的實際落地，一改傳統(tǒng)的序列化數(shù)據(jù)處理方式，引進Hadoop計算系統(tǒng)，把所有接收到的事件進行分類和交叉處理，并利用Hadoop系統(tǒng)進行運算，由此形成智能網(wǎng)絡(luò)防護云。而趨勢科技即將推出的服務(wù)器深度安全防護系統(tǒng)（Deep Security），將繼續(xù)發(fā)揮業(yè)界獨有的無安全部署優(yōu)勢，在Hadoop“五層”防護結(jié)構(gòu)中分別實現(xiàn)防火墻、IDS/IPS、防惡意軟件/Web 應(yīng)用防護/虛擬補丁、數(shù)據(jù)加密、完整性監(jiān)控的功能，并在支持大數(shù)據(jù)應(yīng)用全程審計的基礎(chǔ)上，幫助用戶完成安全戰(zhàn)略的又一次變革。

第5篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；線上線下電商；用戶數(shù)據(jù)；挖掘研究

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）34-0010-02

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的價值得以體現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部管理的數(shù)據(jù)和各種社交網(wǎng)絡(luò)下的數(shù)據(jù)，使得電子商務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的發(fā)展。用戶數(shù)量的增加使得企業(yè)對于用戶數(shù)據(jù)的管理增加了難度。大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，電子商務(wù)正在經(jīng)歷著多樣化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)發(fā)展，龐大的數(shù)據(jù)資源使得數(shù)據(jù)處理的難度和代價增加，如何對這些數(shù)據(jù)進行捕捉和挖掘就成為電子商務(wù)發(fā)展的重要問題。O2O電子商務(wù)模式是一個聯(lián)系線下商家和線上用戶的商業(yè)平臺，其能夠?qū)嶓w經(jīng)濟與虛擬用戶相結(jié)合，為商務(wù)發(fā)展提供了全新的發(fā)展模式。用戶數(shù)據(jù)的大規(guī)模增加遠遠超出了傳統(tǒng)商務(wù)所能夠處理的數(shù)據(jù)范圍，復(fù)雜的數(shù)據(jù)充斥使得商家難以挖掘數(shù)據(jù)的價值，從研究中發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)利用率僅有5%，因此在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，商家對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘非常重要。

1 在大數(shù)據(jù)背景下O2O的用戶數(shù)據(jù)特點

相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，O2O用戶數(shù)據(jù)除了交易平臺的數(shù)據(jù)之外，還帶有社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、用戶終端數(shù)據(jù)等，因此O2O用戶數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的基本特點。

1）數(shù)據(jù)體量大

隨著電商企業(yè)發(fā)展的日漸成熟，很多O2O企業(yè)產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)達到了TB級，加入了社交網(wǎng)絡(luò)和移動網(wǎng)絡(luò)后的O2O用戶數(shù)據(jù)不僅僅是用戶交易的數(shù)據(jù)，其涵蓋了更加廣闊的數(shù)據(jù)源，未來O2O用戶數(shù)據(jù)的規(guī)模可以達到PB級或是更高的EB級，因此在未來的電子商務(wù)發(fā)展中，會有更多TB級的數(shù)據(jù)應(yīng)用在決策分析中。

2）數(shù)據(jù)的類型多

O2O用戶數(shù)據(jù)的類型比較復(fù)雜，除了用戶的基本數(shù)據(jù)資料交易記錄，還帶有企業(yè)的內(nèi)部交易服務(wù)信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用戶的交易反饋、平臺的數(shù)據(jù)機構(gòu)和終端信息等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以說O2O用戶數(shù)據(jù)不是由單一化的數(shù)據(jù)構(gòu)成，其更多涉及過程化的數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)留流動速度快

電子商務(wù)發(fā)展對數(shù)據(jù)處理的速度要求很高，特別是用戶數(shù)據(jù)的實時處理有著極高的要求。用戶的數(shù)據(jù)隨著用戶的行為而產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)在交易的過程中會轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚賯鬟f的數(shù)據(jù)流，比如用戶的消費情況和反饋等，如果交易時間縮短，那么就要求數(shù)據(jù)的處理速度快，傳統(tǒng)查詢式的數(shù)據(jù)處理很難適用。

4）商業(yè)價值高

在電子商務(wù)的發(fā)展中，用戶數(shù)據(jù)有著非常大的商業(yè)價值，可以說用戶是O2O發(fā)展的核心，對用戶進行分析和預(yù)測，對于電商企業(yè)的發(fā)展有著重要意義。但是由于數(shù)據(jù)種類繁多，越來越多與用戶無關(guān)的數(shù)據(jù)充斥其中，使得數(shù)據(jù)的價值密度降低，這也更好的說明了大數(shù)據(jù)背景下O2O用戶數(shù)據(jù)的重要價值。

2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下O2O用戶數(shù)據(jù)挖掘流程和方法

1）數(shù)據(jù)挖掘的流程

O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝粋€自動發(fā)現(xiàn)的過程，在收集數(shù)據(jù)時并沒有明確的目標，只需要從不同的數(shù)據(jù)來源中更多的獲取數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進行簡單的預(yù)處理即可，預(yù)處理后通過各種數(shù)據(jù)的計算方法對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行分析。在大數(shù)據(jù)的挖掘中，首先要解決這樣一個問題，就是如何區(qū)分各個用戶群的特點，進而分析其個人的特點，從而獲得有用的商業(yè)價值，數(shù)據(jù)挖掘流程見圖1。

數(shù)據(jù)收集：O2O用戶的數(shù)據(jù)除了平臺交易的數(shù)據(jù)，還包括社交網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備終端中的數(shù)據(jù)，這些用戶以“流”的形式存在，這三種數(shù)據(jù)流之前存在著內(nèi)容交叉，可以根據(jù)其交易、互動情況進行分類，從而對數(shù)據(jù)進行收集。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)的預(yù)處理由三個部分組成，分別是數(shù)據(jù)的準備、轉(zhuǎn)化和抽取，數(shù)據(jù)的預(yù)處理情況直接關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，并且在一定程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘的成功和失敗。原始數(shù)據(jù)中有很多冗余、噪聲數(shù)據(jù)，在預(yù)處理中需要對這些數(shù)據(jù)進行整理和清晰，從而提升數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。通過結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法對這些數(shù)據(jù)進行過濾，提取出重要數(shù)據(jù)，要提升數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，從而體現(xiàn)出更多的用戶數(shù)據(jù)特征，采用數(shù)據(jù)融合方法可以讓關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起，從而形成新的數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用：在數(shù)據(jù)挖掘的過程中根據(jù)商家的需要選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型，從而針對性的進行深度挖掘。深度數(shù)據(jù)挖掘的主要模型有：關(guān)聯(lián)分析、類型分析和聚類分析等，比如根據(jù)用戶的性別、年齡、興趣等進行分類挖掘，并且進行解釋和應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘后主要應(yīng)用在大數(shù)據(jù)的可視化分析和計算等。

2）數(shù)據(jù)挖掘的方法

通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用數(shù)據(jù)對商家的未來趨勢進行分析和判斷，依靠數(shù)據(jù)做出準確的決策。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚分類分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以分為簡單的關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等，通過對用戶行為規(guī)律進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析：分類四根據(jù)數(shù)據(jù)的共同點將數(shù)據(jù)分為不同的種類，比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等，聚類分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，其可以應(yīng)用在用戶的購買預(yù)測方面。社交網(wǎng)絡(luò)分析：通過分析用戶的不同社會關(guān)系和屬性，從而分析用戶中潛在的關(guān)系和資源。用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系著用戶之間的關(guān)系和屬性，有助于商家擴充客戶源。

3 基于大數(shù)據(jù)背景下用戶數(shù)據(jù)挖掘后的應(yīng)用途徑

1）精準用戶定位實施針對性的營銷

在O2O發(fā)展模式中，對用戶數(shù)據(jù)的挖掘表示著對市場的細化和精確定位，從而選擇有針對性的用戶進行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息，確定用戶群體的消費興趣和習(xí)慣，進而推斷用戶的下一個消費行為，從而對這些用戶制定針對性的營銷策略。根據(jù)用戶的特點進行營銷，與傳統(tǒng)的營銷相比會節(jié)約了營銷成本，提升了營銷的價值，鎖定忠誠度較高的消費者，能夠拓展更加優(yōu)秀的消費資源。利用對用戶數(shù)據(jù)的挖掘，商家可以區(qū)別用戶價值的高低，針對不同價值的用戶采用不同的營銷策略，可以讓商家獲得更好的收益回報。

2）網(wǎng)絡(luò)平臺優(yōu)化

電商營銷中網(wǎng)站平臺的頁面設(shè)置非常重要，網(wǎng)站的內(nèi)容直接影響著用戶的訪問交易情況，因此在用戶登錄和瀏覽平臺上進行用戶數(shù)據(jù)挖掘能夠了解用戶的訪問相關(guān)，從而為網(wǎng)站平臺優(yōu)化提供參考。電商網(wǎng)站可以通過用戶的訪問、下單習(xí)慣來更改網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，比如將用戶點擊量高和交易量高的產(chǎn)品放置在首頁吸引用戶的點擊。通過對用戶瀏覽數(shù)據(jù)的挖掘，可以利用網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)性與用戶的期望值相結(jié)合，在用戶期望的界面上多添加導(dǎo)航鏈接，合理的安排服務(wù)器緩存，減少服務(wù)器的響應(yīng)時間，從而提升用戶的滿意度。

3）穩(wěn)定客戶群

通過對O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘能夠分析用戶的喜好行為，從而利用平臺來挖掘和穩(wěn)定客戶關(guān)系，在這些數(shù)據(jù)中針對客戶資料資源進行分析，將客戶根據(jù)交易背景、興趣、習(xí)慣等進行劃分，通過對用戶行為的預(yù)測可以挖掘出潛在的消費者，并且對于已經(jīng)形成交易關(guān)系的客戶進行維護，針對價值高的用戶提供額外的服務(wù)，從而獲得更加穩(wěn)定的客戶源。利用數(shù)據(jù)分析對客戶進行預(yù)測和推薦非常重要，比如當一個用戶購買了某種產(chǎn)品并且評價較好時，其會推薦其好友進行關(guān)注，這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶，并且提升交易客戶的穩(wěn)定關(guān)系。

4）擴展其他增值業(yè)務(wù)

當O2O的平臺有著一定的用戶數(shù)據(jù)后，就可以建立完整的用戶數(shù)據(jù)庫，通過對用戶數(shù)據(jù)的分析，可以讓商家針對用戶提供其他的產(chǎn)品，從而增加數(shù)據(jù)的收入?，F(xiàn)階段大型電商網(wǎng)站都在利用大數(shù)據(jù)開發(fā)新的應(yīng)用，比如淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)魔方等，很多商家由于缺少數(shù)據(jù)難以開發(fā)新的業(yè)務(wù)，比如消費信貸，而通過對數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)其附加的價值，就能夠更好的開發(fā)新業(yè)務(wù)，比如阿里集團進行的小額信貸業(yè)務(wù)。

5）精準的開展廣告業(yè)務(wù)

通過對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘可以了解用戶的主要消費點，從而為商家的廣告宣傳提供方向，在用戶消費高的地方投入廣告，從而實現(xiàn)商家希望的個性化營銷。在用戶數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，建立數(shù)據(jù)庫的概率模型，對用戶的交易情況進行概率確定，通過對廣告的獲取信息來確定哪些是真實的顧客，哪些是潛在的顧客；觀察用戶對于廣告的反應(yīng)程度可以作為商家投放廣告時間的參考。通過這種概率分析，可以在數(shù)據(jù)中計算出一個準確的關(guān)鍵詞，讓商家依照關(guān)鍵詞進行廣告優(yōu)化。

6）產(chǎn)品管理和服務(wù)

O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘為商家提供準確的營銷提供了方案，通過相應(yīng)用戶的需要促進訂單生成，通過用戶的反饋來進行產(chǎn)品的改進；通過對用戶數(shù)據(jù)的分析可以讓商家的營銷發(fā)生改動，比如價格和庫存的調(diào)整等。如果商家能夠?qū)τ脩舻臄?shù)據(jù)進行精準分析，就可以通過對用戶需求的分析來尋找更多的商機。如分析用戶的喜好和相關(guān)的潛在信息，有助于提升商家的產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)，從而讓商家有著更高的市場競爭力。

4 結(jié)語

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，云計算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟，電子商務(wù)中的用戶數(shù)據(jù)必將得到更好的挖掘處理，數(shù)據(jù)中隱藏的用戶價值也會被更好地利用。O2O的電子商務(wù)發(fā)展已經(jīng)逐漸從銷售轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩糁辽?，企業(yè)在發(fā)展中已經(jīng)意識到，想要做出最準確的商務(wù)決策，首先要獲得準確的數(shù)據(jù)支持，大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用會推動電子商務(wù)模式走向新的發(fā)展高度。

參考文獻：

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[2] 徐國虎，孫凌.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘流程分析[J].中國集體經(jīng)濟，2012（30）.

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第6篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

金融企業(yè)越來越難面對面接觸到年輕人，無法像過去一樣，從對話中了解年輕人的想法，了解年輕人金融產(chǎn)品的需求。

用戶畫像的目的

用戶畫像是在了解客戶需求和消費能力，以及客戶信用額度的基礎(chǔ)上，尋找潛在產(chǎn)品的目標客戶，并利用畫像信息為客戶開發(fā)產(chǎn)品。

用戶畫像一詞具有很重的場景因素，不同企業(yè)對于用戶畫像有著不同的理解和需求。例如，金融行業(yè)和汽車行業(yè)對于用戶畫像需求的信息完全不一樣，信息緯度也不同，對畫像結(jié)果要求也不同。每個行業(yè)都有一套適合自己行業(yè)的用戶畫像方法，但是其核心都是為客戶服務(wù)，為業(yè)務(wù)場景服務(wù)。用戶畫像本質(zhì)就是從業(yè)務(wù)角度出發(fā)對用戶進行分析，了解用戶需求，尋找目標客戶。另外一個方面就是，金融企業(yè)利用統(tǒng)計的信息，開發(fā)出適合目標客戶的產(chǎn)品。 從商業(yè)角度出發(fā)的用戶畫像對企業(yè)具有很大的價值，用戶畫像目的有兩個：一個是從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，尋找目標客戶。另外一個就是，參考用戶畫像的信息，為用戶設(shè)計產(chǎn)品或開展營銷活動。

市場上用戶畫像的方法很多，許多企業(yè)也提供用戶畫像服務(wù)，將用戶畫像提升到很有規(guī)格的一件事。金融企業(yè)是最早開始用戶畫像的行業(yè)。由于擁有豐富的數(shù)據(jù)，金融企業(yè)在進行用戶畫像時，對眾多緯度的數(shù)據(jù)無從下手，總是認為用戶畫像數(shù)據(jù)緯度越多越好，畫像數(shù)據(jù)越豐富越好，某些輸入的數(shù)據(jù)還設(shè)定了權(quán)重甚至建立了模型，搞得用戶畫像成為一個巨大而馱擁墓こ獺5是費很大力氣進行了畫像之后，卻發(fā)現(xiàn)只剩下了用戶畫像，和業(yè)務(wù)相聚甚遠，沒有辦法直接支持業(yè)務(wù)運營，投入精力巨大但是回報微小，可以說是得不償失，無法向領(lǐng)導(dǎo)交代。

金融企業(yè)用戶畫像的基本步驟

參考金融企業(yè)的數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)需求，可以將金融企業(yè)用戶畫像工作進行細化?；旧蠌臄?shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)處理，從強相關(guān)數(shù)據(jù)到定性分類數(shù)據(jù)，從引入外部數(shù)據(jù)到依據(jù)業(yè)務(wù)場景進行篩選目標用戶。

畫像相關(guān)數(shù)據(jù)的整理和集中金融企業(yè)內(nèi)部的信息分布在不同的系統(tǒng)中。一般情況下，人口屬性信息主要集中在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，信用信息主要集中在交易系統(tǒng)和產(chǎn)品系統(tǒng)之中，也集中在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，消費特征主要集中在渠道和產(chǎn)品系統(tǒng)中。

興趣愛好和社交信息需要從外部引入，例如客戶的行為軌跡可以代表其興趣愛好和品牌愛好，移動設(shè)備到位置信息可以提供較為準確的興趣愛好信息。社交信息，可以借助于金融行業(yè)自身的文本挖掘能力進行采集和分析，也可以借助于廠商的技術(shù)能力在社交網(wǎng)站上直接獲得。

社交信息往往是實時信息，商業(yè)價值較高，轉(zhuǎn)化率也較高，是大數(shù)據(jù)預(yù)測方面的主要信息來源。例如用戶在社交網(wǎng)站上提出羅馬哪里好玩的問題，就代表用戶未來可能有出國旅游的需求；如果客戶在對比兩款汽車的優(yōu)良，客戶購買汽車的可能性就較大。金融企業(yè)可以及時介入，為客戶提供金融服務(wù)。

客戶畫像數(shù)據(jù)主要分為五類，人口屬性、信用信息、消費特征、興趣愛好、社交信息。這些數(shù)據(jù)都分布在不同的信息系統(tǒng)，金融企業(yè)都上線了數(shù)據(jù)倉庫（DW），所有畫像相關(guān)的強相關(guān)信息都可以從數(shù)據(jù)倉庫里面整理和集中，并且依據(jù)畫像商業(yè)需求，利用跑批作業(yè)，加工數(shù)據(jù)，生成用戶畫像的原始數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫成為用戶畫像數(shù)據(jù)的主要處理工具。依據(jù)業(yè)務(wù)場景和畫像需求將原始數(shù)據(jù)進行分類、篩選、歸納、加工等，生成用戶畫像需要的原始數(shù)據(jù)。用戶畫像的緯度信息不是越多越好，只需要找到這幾類畫像信息強相關(guān)信息，同業(yè)務(wù)場景強相關(guān)信息，同產(chǎn)品和目標客戶強相關(guān)信息即可。根本不存在360度的用戶畫像信息，也不存在豐富的信息可以完全了解客戶，另外數(shù)據(jù)的實效性也要重點考慮。

找到同業(yè)務(wù)場景強相關(guān)數(shù)據(jù)依據(jù)用戶畫像的原則，所有畫像信息應(yīng)該是五大分類的強相關(guān)信息。強相關(guān)信息是指同業(yè)務(wù)場景強相關(guān)信息，可以幫助金融行業(yè)定位目標客戶，了解客戶潛在需求，開發(fā)需求產(chǎn)品。

只有強相關(guān)信息才能幫助金融企業(yè)有效結(jié)合業(yè)務(wù)需求，創(chuàng)造商業(yè)價值。例如姓名、手機號、家庭地址就是能夠觸達客戶的強人口屬性信息，收入、學(xué)歷、職業(yè)、資產(chǎn)就是客戶信用信息的強相關(guān)信息。差旅人群、境外游人群、汽車用戶、旅游人群、母嬰人群就是消費特征的強相關(guān)信息。攝影愛好者、游戲愛好者、健身愛好者、電影人群、戶外愛好者就是客戶興趣愛好的強相關(guān)信息。社交媒體上發(fā)表的旅游需求，旅游攻略，理財咨詢，汽車需求，房產(chǎn)需求等信息代表了用戶的內(nèi)心需求，是社交信息場景應(yīng)用的強相關(guān)信息。

金融企業(yè)內(nèi)部信息較多，在用戶畫像階段不需要對所有信息都采用，只需要采用同業(yè)務(wù)場景和目標客戶強相關(guān)的信息即可，這樣有助于提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，降低投資回報率（ROI），有利于簡單找到業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，在數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程中也容易實現(xiàn)。

千萬不要將用戶畫像工作搞得過于復(fù)雜，同業(yè)務(wù)場景關(guān)系不大，這樣就讓很多金融企業(yè)特別是領(lǐng)導(dǎo)失去用戶畫像的興趣，看不到用戶畫像的商業(yè)價值，不愿意在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投資。為企業(yè)帶來商業(yè)價值才是用戶畫像工作的主要動力和主要目的。

對數(shù)據(jù)進行分類和標簽化（定量to定性）金融企業(yè)集中了所有信息之后，依據(jù)業(yè)務(wù)需求，對信息進行加工整理，需要對定量的信息進行定性，方便信息分類和篩選。這部分工作建議在數(shù)據(jù)倉庫進行，不建議在大數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）里進行加工。

定性信息進行定量分類是用戶畫像的一個重要工作環(huán)節(jié)，具有較高的業(yè)務(wù)場景要求，考驗用戶畫像商業(yè)需求的轉(zhuǎn)化。其主要目的是幫助企業(yè)將復(fù)雜數(shù)據(jù)簡單化，將交易數(shù)據(jù)定性進行歸類，并且融入商業(yè)分析的要求，對數(shù)據(jù)進行商業(yè)加工。例如可以將客戶按照年齡區(qū)間分為學(xué)生、青年、中青年、中年、中老年、老年等人生階段。

源于各人生階段的金融服務(wù)需求不同，在尋找目標客戶時，可以通過人生階段進行目標客戶定位。企業(yè)可以利用客戶的收入、學(xué)歷、資產(chǎn)等情況將客戶分為低、中、高端客戶，并依據(jù)其金融服務(wù)需求，提供不同的金融服務(wù)。可以參考其金融消費記錄和資產(chǎn)信息，以及交易產(chǎn)品，購買的產(chǎn)品，將客戶消費特征進行定性描述，區(qū)分出電商客戶，理財客戶，保險客戶，穩(wěn)健投資客戶，激進投資客戶，餐飲客戶，旅游客戶，高端客戶，公務(wù)員客戶等。利用外部的數(shù)據(jù)可以將定性客戶的興趣愛好，例如戶外愛好者，奢侈品愛好者，科技產(chǎn)品發(fā)燒友，攝影愛好者，高端汽車需求者等信息。將定量信息歸納為定性信息，并依據(jù)業(yè)務(wù)需求進行標簽化，有助于金融企業(yè)找到目標客戶，并且了解客艫那痹諦棖螅為金融行業(yè)的產(chǎn)品找到目標客戶，進行精準營銷，降低營銷成本，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。

另外金融企業(yè)還可以依據(jù)客戶的消費特征、興趣愛好、社交信息及時為客戶推薦產(chǎn)品，設(shè)計產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)品流程。提高產(chǎn)品銷售的活躍率，幫助金融企業(yè)更好地為客戶設(shè)計產(chǎn)品。

依據(jù)業(yè)務(wù)需求引入外部數(shù)據(jù) 利用數(shù)據(jù)進行畫像的目的主要是為業(yè)務(wù)場景提供數(shù)據(jù)支持，包括尋找到產(chǎn)品的目標客戶和觸達客戶。金融企業(yè)自身的數(shù)據(jù)不足以了解客戶的消費特征、興趣愛好、社交信息。

金融企業(yè)可以引入外部信息來豐富客戶畫像信息，例如引入銀聯(lián)和電商的信息來豐富消費特征信息，引入移動大數(shù)據(jù)的位置信息來豐富客戶的興趣愛好信息，引入外部廠商的數(shù)據(jù)來豐富社交信息等。外部信息的緯度較多，內(nèi)容也很豐富，但是如何引入外部信息是一項具有挑戰(zhàn)的工作。外部信息在引入時需要考慮幾個問題，分別是外部數(shù)據(jù)的覆蓋率，如何和內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，和內(nèi)部信息的匹配率，以及信息的相關(guān)程度，還有數(shù)據(jù)的鮮活度，這些都是引入外部信息的主要考慮緯度。

外部數(shù)據(jù)魚龍混雜，數(shù)據(jù)的合規(guī)性也是金融企業(yè)在引入外部數(shù)據(jù)時的一個重要考慮，敏感的信息例如手機號、家庭住址、身份證號，在引入或匹配時都應(yīng)該注意隱私問題，基本的原則是不進行數(shù)據(jù)交換，可以進行數(shù)據(jù)匹配和驗證。

外部數(shù)據(jù)不會集中在某一家，需要金融企業(yè)花費大量時間進行尋找。外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)的打通是個很復(fù)雜的問題，手機號/設(shè)備號/身份證號的MD5數(shù)值匹配是一種好的方法，不涉及隱私數(shù)據(jù)的交換，可以進行唯一匹配。依據(jù)行業(yè)內(nèi)部的經(jīng)驗，沒有一家企業(yè)外部數(shù)據(jù)可以滿足企業(yè)要求，外部數(shù)據(jù)的引入需要多方面數(shù)據(jù)。一般情況下，數(shù)據(jù)覆蓋率達到70%以上，就是一個非常高的覆蓋率。覆蓋率達到20%以上就可以進行商業(yè)應(yīng)用了。金融行業(yè)外部數(shù)據(jù)源較好合作方有銀聯(lián)、芝麻信用、運營商、中航信、騰云天下、騰訊、微博、前海征信，各大電商平臺等。市場上數(shù)據(jù)提供商已經(jīng)很多，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量都不錯，需要金融行業(yè)一家一家去挖掘，或者委托一個廠商引入也可以。獨立第三方幫助金融行業(yè)引入外部數(shù)據(jù)可以降低數(shù)據(jù)交易成本，同時也可以降低數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險，是一個不錯的嘗試。另外各大城市和區(qū)域的大數(shù)據(jù)交易平臺，也是一個較好的外部數(shù)據(jù)引入方式。

按照業(yè)務(wù)需求進行篩選客戶（DMP的作用）用戶畫像主要目的是讓金融企業(yè)挖掘已有的數(shù)據(jù)價值，利用數(shù)據(jù)畫像技術(shù)尋找到目標客戶和客戶的潛在需求，進行產(chǎn)品推銷和設(shè)計改良產(chǎn)品。

用戶畫像從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)變現(xiàn)的重要方式。用戶畫像是數(shù)據(jù)思維運營過程中的一個重要閉環(huán)，幫助金融企業(yè)利用數(shù)據(jù)進行精細化運營和市場營銷，以及產(chǎn)品設(shè)計。用戶畫像就是一切以數(shù)據(jù)商業(yè)化運營為中心，以商業(yè)場景為主，幫助金融企業(yè)深度分析客戶，找到目標客戶。

DMP（大數(shù)據(jù)管理平臺）在整個用戶畫像過程中起到了一個數(shù)據(jù)變現(xiàn)的作用。從技術(shù)角度來講，DMP將畫像數(shù)據(jù)進行標簽化，利用機器學(xué)習(xí)算法來找到相似人群，同業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合，篩選出具有價值的數(shù)據(jù)和客戶，定位目標客戶，觸達客戶，對營銷效果進行記錄和反饋。大數(shù)據(jù)管理平臺DMP過去主要應(yīng)用在廣告行業(yè)，在金融行業(yè)應(yīng)用不多，未來會成為數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的主要平臺。

DMP可以幫助信用卡公司篩選出未來一個月可能進行分期付款的客戶，電子產(chǎn)品重度購買客戶，篩選出金融理財客戶，篩選出高端客戶（在本行資產(chǎn)很少，但是在他行資產(chǎn)很多），篩選出保障險種，壽險、教育險、車險等客戶，篩選出穩(wěn)健投資人、激進投資人、財富管理等方面等客戶，并且可以觸達這些客戶，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，利用數(shù)據(jù)進行價值變現(xiàn)。DMP還可以了解客戶的消費習(xí)慣、興趣愛好，以及近期需求，為客戶定制金融產(chǎn)品和服務(wù)，進行跨界營銷。利用客戶的消費偏好，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，提高用戶黏度。

DMP還作為引入外部數(shù)據(jù)的平臺，將外部具有價值的數(shù)據(jù)引入到金融企業(yè)內(nèi)部，補充用戶畫像數(shù)據(jù)，創(chuàng)建不同業(yè)務(wù)應(yīng)用場景和商業(yè)需求。特別是移動大數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以幫助金融企業(yè)來進行數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)，讓用戶畫像離商業(yè)應(yīng)用更加近一些，體現(xiàn)用戶畫像的商業(yè)價值。用戶畫像的關(guān)鍵不是360度分析客戶，而是為企業(yè)帶來商業(yè)價值，離開了商業(yè)價值談用戶畫像就是耍流氓。金融企業(yè)用戶畫像項目一定要從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，從強相關(guān)數(shù)據(jù)出發(fā)，從業(yè)務(wù)場景應(yīng)用出發(fā)。用戶畫像的本質(zhì)就是深度分析客戶，掌握具有價值數(shù)據(jù)，找到目標客戶，按照客戶需求來定制產(chǎn)品，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值變現(xiàn)。

金融行業(yè)用戶畫像實踐

銀行用戶畫像實踐介紹 銀行具有豐富的交易數(shù)據(jù)、個人屬性數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，用戶畫像的需求較大。但是缺少社交信息和興趣愛好信息。

到銀行網(wǎng)點來辦業(yè)務(wù)的人年紀偏大，未來消費者主要在網(wǎng)上進行業(yè)務(wù)辦理。銀行接觸不到客戶，無法了解客戶需求，缺少觸達客戶的手段。分析客戶、了解客戶、找到目標客戶、為客戶設(shè)計其需要的產(chǎn)品，成了銀行進行用戶畫像的主要目的。銀行的主要業(yè)務(wù)需求集中在消費金融、財富管理、融資服務(wù)，用戶畫像要從這幾個角度出發(fā)，尋找目標客戶。銀行的客戶數(shù)據(jù)很豐富，數(shù)據(jù)類型和總量較多，系統(tǒng)也很多?？梢試栏褡裱脩舢嬒竦奈宕蟛襟E。先利用數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)集中，篩選出強相關(guān)信息，對定量信息定性化，生成DMP需要的數(shù)據(jù)。

利用DMP進行基礎(chǔ)標簽和應(yīng)用定制，結(jié)合業(yè)務(wù)場景需求，進行目標客戶篩選或?qū)τ脩暨M行深度分析。同時利用DMP引入外部數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)場景設(shè)計，提高目標客戶精準度。找到觸達客戶的方式，對客戶進行營銷，并對營銷效果進行反饋，衡量數(shù)據(jù)產(chǎn)品的商業(yè)價值。利用反饋數(shù)據(jù)來修正營銷活動和提高ROI。形成市場營銷的閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)價值變現(xiàn)的閉環(huán)。

另外，DMP還可以深度分析客戶，依客戶的消費特征、興趣愛好、社交需求、信用信息來開發(fā)設(shè)計產(chǎn)品，為金融企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐，并為產(chǎn)品銷售方式提供場景數(shù)據(jù)。

簡單介紹一些DMP可以做到的數(shù)據(jù)場景變現(xiàn)。A 尋找分期客戶利用發(fā)卡機構(gòu)數(shù)據(jù)+自身數(shù)據(jù)+信用卡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)信用卡消費超過其月收入的用戶，推薦其進行消費分期。B 尋找高端資產(chǎn)客戶利用發(fā)卡機構(gòu)數(shù)據(jù)+移動位置數(shù)據(jù)（別墅/高檔小區(qū)）+物業(yè)費代扣數(shù)據(jù)+銀行自身數(shù)據(jù)+汽車型號數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在銀行資產(chǎn)較少、在其他行資產(chǎn)較多的用戶，為其提供高端資產(chǎn)管理服務(wù)。C 尋找理財客戶利用自身數(shù)據(jù)（交易+工資）+移動端理財客戶端/電商活躍數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)客戶將工資/資產(chǎn)轉(zhuǎn)到外部，但是電商消費不活躍客戶，其互聯(lián)網(wǎng)理財可能性較大，可以為其提供理財服務(wù)，將資金留在本行。D 尋找境外游客用戶利用自身卡消費數(shù)據(jù)+移動設(shè)備位置信息+社交號境外強相關(guān)數(shù)據(jù)（攻略，航線，景點，費用），尋找境外游客戶為其提供金融服務(wù)。E 尋找貸款客戶利用自身數(shù)據(jù)（人口屬性+信用信息）+移動設(shè)備位置信息+社交購房/消費強相關(guān)信息，尋找即將購車/購房的目標客戶，為其提供金融服務(wù)（抵押貸款/消費貸款）。

保險行業(yè)用戶畫像 保險行業(yè)用戶畫像實踐保險行業(yè)的產(chǎn)品是一個長周期產(chǎn)品，保險客戶再次購買保險產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率很高，經(jīng)營好老客戶是保險公司一項重要任務(wù)。保險公司內(nèi)部的交易系統(tǒng)不多，交易方式不是很復(fù)雜，數(shù)據(jù)主要集中在產(chǎn)品系統(tǒng)和交易系統(tǒng)之中，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中也包含了豐富信息，但是數(shù)據(jù)集中在很多保險公司還沒有完成，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)可能需要在用戶畫像建設(shè)前完成。

保險公司主要數(shù)據(jù)有人口屬性信息，信用信息，產(chǎn)品銷售信息，客戶家人信息。缺少興趣愛好、消費特征、社交信息等信息。保險產(chǎn)品主要有壽險，車險，保障、財產(chǎn)險，意外險，養(yǎng)老險，旅游險。

保險行業(yè)DMP用戶畫像的業(yè)務(wù)場景都是圍繞保險產(chǎn)品進行的，簡單的應(yīng)用場景可以是：A依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個人屬性）+外部養(yǎng)車App活躍情況，為保險公司找到車險客戶。B依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個人屬性）+移動設(shè)備位置信息，為保險企業(yè)找到商旅人群，推銷意外險和保障險。C依據(jù)自身數(shù)據(jù)（家人數(shù)據(jù)）+人生階段信息，為用戶推薦理財保險，壽險，保障保險，養(yǎng)老險，教育險。D依據(jù)自身數(shù)據(jù)+外部數(shù)據(jù)，為高端人士提供財產(chǎn)險和壽險。

證券行業(yè)用戶畫像 2015年4月13日，一碼通實施之后，證券行業(yè)面臨了互聯(lián)網(wǎng)證券平臺的強力競爭。依據(jù)某機構(gòu)的金融App排行榜，移動互聯(lián)網(wǎng)證券App，排名前5位的證券類App，只有一家傳統(tǒng)券商。排名第一的互聯(lián)網(wǎng)券商是排名第一傳統(tǒng)券商的6倍，前三名的互聯(lián)網(wǎng)券商總體覆蓋用戶接近6000萬用戶。

第7篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

中國市場巨大的發(fā)展空間，吸引了全球知名的無線系統(tǒng)供應(yīng)商帶來了其全新電信級Wi-Fi分析平臺與商業(yè)理念。智能無線網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)科無線（Ruckus Wireless）日前于北京舉行的WBA Wi-Fi全球峰會上宣布，推出其首個電信級Wi-Fi分析平臺SmartCel Insight（SCI）。該平臺能夠存儲移動網(wǎng)絡(luò)運營商和大型企業(yè)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)上數(shù)年的歷史運營數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、Wi-Fi上下行流量、潛在客戶等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由成千上萬的Ruckus智能 Wi-Fi接入點和數(shù)百萬客戶端Wi-Fi會話產(chǎn)生，將為決策者提供數(shù)據(jù)支撐。

位于美國加利福尼亞州的優(yōu)科無線成立于2004年，“我們100%專注于Wi-Fi市場，為企業(yè)級市場、電信市場提供包括AP、網(wǎng)關(guān)、控制器等在內(nèi)的整體Wi-Fi解決方案。SCI代表了使用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段對大規(guī)模Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)進行檢測、評估及故障排除的一種全新方法。”優(yōu)科無線運營商市場營銷總監(jiān)Steve Hratko表示，2012年優(yōu)科無線上市，目前市值已達14億美元。“SCI最重要的構(gòu)架就是在一個真實應(yīng)用場景里面，可以將成千上萬的AP運營產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)有效地收集起來，通過整理、分析，產(chǎn)生給運營者的決策或者調(diào)整的信息?！?/p>

通常，傳統(tǒng)的元件級管理系統(tǒng)僅能收集數(shù)天或數(shù)月以來的報告和數(shù)據(jù)，與之不同的是，SCI基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和柱狀數(shù)據(jù)庫中的存儲創(chuàng)新技術(shù)，可簡化收集、存儲和管理大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。通過將該項技術(shù)集成到SCI中，服務(wù)提供商現(xiàn)在可以收集、解析并分析數(shù)年的Wi-Fi數(shù)據(jù)，從而助力趨勢分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化。

信息時代，數(shù)據(jù)即價值。對電信運營商而言，清晰的數(shù)據(jù)可以展示網(wǎng)絡(luò)運行的本質(zhì)。對商場、機場等消費場所而言，數(shù)據(jù)則意味著全新的商業(yè)價值。

第8篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；模式創(chuàng)新；商業(yè)智能；企業(yè)管理模式

大數(shù)據(jù)時代考驗著企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用能力，對于非互聯(lián)網(wǎng)屬性的廣大傳統(tǒng)企業(yè)而言，要構(gòu)建大數(shù)據(jù)管理思想還存在許多限制，包括市場供給關(guān)系的重構(gòu)、各環(huán)節(jié)資源分配不均衡、產(chǎn)業(yè)鏈不成熟等。其中，最為關(guān)鍵的是傳統(tǒng)企業(yè)管理模式下無法對數(shù)據(jù)進行有效的采集、挖掘和分析，這導(dǎo)致了產(chǎn)品市場適應(yīng)性差和服務(wù)滯后的現(xiàn)象，所以，大數(shù)據(jù)時代的來臨需要企業(yè)扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)的管理思想。從企業(yè)個體角度分析，大數(shù)據(jù)利用的基本思想是“精簡”而并非“海量”，精簡掉對自身業(yè)務(wù)影響不大或無關(guān)的數(shù)據(jù)，篩選出高性能數(shù)據(jù)，這也從側(cè)面反映出技術(shù)、創(chuàng)新、人力資本等無形資產(chǎn)開始占據(jù)主導(dǎo)地位。

一、現(xiàn)代企業(yè)管理模式在“大數(shù)據(jù)”概念下的缺陷

如今， 數(shù)據(jù)成為企業(yè)管理中最重要的影響變量——企業(yè)只有掌握更多市場、客戶、競爭對手的信息才能維護自身利益，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)處理和分析的難度也在提升；所以，衡量一個企業(yè)綜合實力的標準不再局限于資源、資金、資產(chǎn)等要素，“大數(shù)據(jù)利用能力”逐漸轉(zhuǎn)化為企業(yè)核心競爭力?，F(xiàn)代企業(yè)管理模式下存在的大數(shù)據(jù)適應(yīng)缺陷主要有三個方面。1.企業(yè)管理中對大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢缺乏清晰的判斷企業(yè)信息化建設(shè)在一定程度上改進了管理模式，但它并不意味著大數(shù)據(jù)，投入大量成本布局信息化戰(zhàn)略是對大數(shù)據(jù)的一種曲解，也是未能對大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢做出清晰判斷的表現(xiàn)。首先，大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)管理，即以數(shù)據(jù)化標準來指導(dǎo)生產(chǎn)、營銷、財務(wù)等企業(yè)管理各方面的內(nèi)容，企業(yè)信息化建設(shè)是實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)，但不是核心要素，通過數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)“數(shù)據(jù)資源化”才是最終目的。其次，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)一旦實現(xiàn)“資源化”，就意味著它演化為社會關(guān)注、企業(yè)競爭和政府管理的重要資源，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞，直接影響企業(yè)大數(shù)據(jù)管理的質(zhì)量，進而影響企業(yè)的商業(yè)智能水平。“商業(yè)智能”就是指企業(yè)能夠快速分析數(shù)據(jù)的方法、技術(shù)、工具，而目前“商業(yè)智能”的理論在我國現(xiàn)代企業(yè)管理模式中并沒有普及。再次，大數(shù)據(jù)的終極目標是數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。如果我們將技術(shù)發(fā)展、信息安全、理論完善等要素考慮在內(nèi)，它的實現(xiàn)不可能依賴某一企業(yè)或機構(gòu)實現(xiàn)，更不能簡單地視為一個“網(wǎng)絡(luò)”；一方面，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生空間、對象不斷膨脹，傳感設(shè)備、智能移動終端、網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商、數(shù)據(jù)服務(wù)商等，任何一個介入互聯(lián)網(wǎng)的端點都可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)。另一方面，企業(yè)對大數(shù)據(jù)內(nèi)容有著不同訴求，需要進一步加強數(shù)據(jù)細分和關(guān)聯(lián)體系構(gòu)建，這需要設(shè)置更多的數(shù)據(jù)主導(dǎo)角色。2.企業(yè)管理者對大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值重視力度不足很多企業(yè)管理者認為只要做好充足的信息化準備，就可以應(yīng)對信息爆炸帶來的“數(shù)據(jù)沖擊”，這種基于對抗思想產(chǎn)生的管理模式，不僅忽視了數(shù)據(jù)挖掘和利用的商業(yè)價值，也暴露了對企業(yè)傳統(tǒng)管理模式的不理性堅守?？梢酝ㄟ^供應(yīng)鏈競爭模式來理解大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。一方面，企業(yè)在市場經(jīng)濟中的競爭是必然的，但主導(dǎo)要素已經(jīng)不是資源、渠道、財富，而是人才、創(chuàng)新和技術(shù)。另一方面，企業(yè)在市場經(jīng)濟中的競爭又是相對的，“競爭武器”不再是單純的產(chǎn)品，而是與產(chǎn)品相關(guān)的一切商業(yè)關(guān)系，包括企業(yè)上下游的全部供應(yīng)和分銷要素，尤其是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟環(huán)境下企業(yè)與消費者的隔閡消失，社會公眾才是企業(yè)管理者的決策主體，從他們身上獲取數(shù)據(jù)更有價值。在這種情況下，企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映的只是階段性、局限性的狀況，并不能對企業(yè)管理發(fā)揮長效作用，也無法提供更具有針對性、價值性的決策依據(jù)。3.企業(yè)管理層對大數(shù)據(jù)人才的重要性缺乏有效認識中國經(jīng)濟發(fā)展過程的本質(zhì)就是信息從“不對稱”向“對稱”發(fā)展的過程。大數(shù)據(jù)時代，信息的高效率流轉(zhuǎn)和共享打破了市場閉塞，“信息對稱”也未必能為企業(yè)帶來收益。同時，企業(yè)如果忽視了數(shù)據(jù)的收集，就會失去市場動態(tài)和趨勢，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營發(fā)展陷入困境。企業(yè)要完成海量的數(shù)據(jù)分析和處理，依賴傳統(tǒng)管理模式是不可能的，它需要整合更多的專業(yè)人才來完成數(shù)據(jù)的分解與重構(gòu)，才能把控傳播渠道和掌握傳播規(guī)律，進而做出科學(xué)的預(yù)測；本質(zhì)上說，對人才的要求已經(jīng)超出了財務(wù)、營銷、信息化等綜合能力范疇，而我國絕大多數(shù)企業(yè)都缺乏此類人才——既沒有引進和培養(yǎng)的意識，也沒有相應(yīng)的崗位設(shè)立和晉升空間。因此，也可以認為現(xiàn)代企業(yè)管理模式對大數(shù)據(jù)人才發(fā)展產(chǎn)生了阻礙性作用。

二、基于大數(shù)據(jù)的現(xiàn)代企業(yè)管理模式思路

現(xiàn)代企業(yè)管理模式的創(chuàng)新要調(diào)動與企業(yè)相關(guān)的一切要素，從創(chuàng)新思路上分析，主要包括大數(shù)據(jù)管理思維、大數(shù)據(jù)管理組織和大數(shù)據(jù)管理人才。1.大數(shù)據(jù)管理思維的形成關(guān)鍵是提高企業(yè)商業(yè)智能企業(yè)想要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)下的管理模式創(chuàng)新，就需要奠定良好的互聯(lián)網(wǎng)信息處理基礎(chǔ)，培養(yǎng)企業(yè)人員的數(shù)據(jù)意識，尤其是管理層人員，要使其充分認識到數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的重要性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實性、及時性和可靠性——由此也就引出了管理人員大數(shù)據(jù)挖掘、分析和利用的能力要求。原因在于，商業(yè)智能的形成依賴企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有效支撐，大數(shù)據(jù)的海量特征還伴隨著數(shù)據(jù)發(fā)生的迅速性，對于企業(yè)管理人員來說，缺乏數(shù)據(jù)意識，就如同沒有擰緊水龍頭，數(shù)據(jù)資源會大量的流失，提高企業(yè)商業(yè)智能則可以有效地規(guī)避這一問題，實現(xiàn)全方位的搜集、分析和整理，幫助企業(yè)在決策方面得到更多的知識。2.大數(shù)據(jù)管理組織的構(gòu)建是創(chuàng)新企業(yè)管理模式的有效范式近年來，隨著現(xiàn)代企業(yè)管理思想的不斷豐富，對我國企業(yè)組織結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了一定影響，總體上呈現(xiàn)出“縱向結(jié)構(gòu)”向“扁平結(jié)構(gòu)”發(fā)展的態(tài)勢，但這種組織機構(gòu)依然以發(fā)揮企業(yè)內(nèi)部管理效應(yīng)為目的，包括績效、激勵、權(quán)責(zé)等方面。培養(yǎng)企業(yè)員工大數(shù)據(jù)理念是創(chuàng)新企業(yè)管理模式的必要舉措，在不打破現(xiàn)實企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的前提下，大數(shù)據(jù)管理組織是一種有效的方法，它也提供了多種參照范式。我們可以根據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用為切入點，充分發(fā)揮社交網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，形成企業(yè)管理“圈際化”效應(yīng)。企業(yè)在傳統(tǒng)管理模式下很少關(guān)注員工的社交生活，這本質(zhì)上是一種資源浪費。當前，微博、微信等移動社交平臺的普及有助于構(gòu)建一個以企業(yè)為核心的外部社交群，通過人與人之間的節(jié)點關(guān)聯(lián)、信息中轉(zhuǎn)，可以實現(xiàn)人力資源招聘、新產(chǎn)品動態(tài)了解、員工情緒意見等更有效的信息收集，從而幫助管理者做出有效的決策。3.大數(shù)據(jù)管理人才是企業(yè)管理模式創(chuàng)新的可持續(xù)力量現(xiàn)階段，在企業(yè)中全面開展大數(shù)據(jù)人才布局戰(zhàn)略的條件還不成熟，可以通過“試點”方式進行驗證和推廣，尋求更符合中國企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理人才路徑。人才是知識經(jīng)濟時代的核心要素，也是滿足創(chuàng)新的重要人力資本，更是大數(shù)據(jù)時代企業(yè)管理模式創(chuàng)新的持續(xù)推動力。從無到有、從少到多的增加大數(shù)據(jù)管理人才在企業(yè)管理層中的比例，實現(xiàn)循序漸進的管理模式創(chuàng)新，這是現(xiàn)階段我國企業(yè)的可行之路。

主要參考文獻

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第9篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值范文

19日京東集團與科技公益平臺“未來論壇”合辦的論壇中，知名人工智能領(lǐng)域?qū)＜?、卡耐基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院教授邢波認為，在單一可測評的條件下，人工智能的能力一定會超過人類，在很多商業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更有價值的功能。

他認為，要用好大數(shù)據(jù)，人工智能和機器學(xué)習(xí)將是最主要的分析手段。預(yù)計未來人工智能計算和機器學(xué)習(xí)會占全球計算資源中計算任務(wù)比重的80%到90%。

人工智能的快速發(fā)展與數(shù)據(jù)量的高速增長密不可分。京東技術(shù)副總裁趙一鴻透露，目前僅京東大數(shù)據(jù)平臺總服務(wù)器數(shù)量就超過10000臺，數(shù)據(jù)總?cè)萘客黄?00PB(拍字節(jié))，每天新增超過1.5PB數(shù)據(jù)，每天約有20萬個報表分析作業(yè)運行，日處理達到150億行數(shù)據(jù)量。

從科技企業(yè)的實際應(yīng)用來看，大數(shù)據(jù)已成為最重要的資產(chǎn)之一。京東集團首席技術(shù)官張晨表示，大數(shù)據(jù)在京東的應(yīng)用已經(jīng)實現(xiàn)動態(tài)定價、用戶畫像、智能拆單、智能客服、優(yōu)化配送路徑、智慧采銷、人工智能決策系統(tǒng)等。趙一鴻說，利用京東數(shù)據(jù)挖掘平臺，京東對用戶畫像、商品畫像、店鋪畫像、小區(qū)畫像都進行了深度挖掘和提取，并在商業(yè)應(yīng)用中產(chǎn)生巨大價值。