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不是所有数据都能发生价值,究竟如何用数据做决议?
发布时间:2022-01-13 01:59
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本文摘要:大数据早已不是新观点,其重要作用随着技术的探索和生长越来越受到各行各业重视,成为许多企业抢占市场份额甚至“起死回生”的转型利器。即便如此,依然有许多企业面临着无数据可用或数据“睡眠”的逆境,如何正确认识大数据?如何使用数据赋能商业决议?如何激活大数据,从中提取商业价值?

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大数据早已不是新观点,其重要作用随着技术的探索和生长越来越受到各行各业重视,成为许多企业抢占市场份额甚至“起死回生”的转型利器。即便如此,依然有许多企业面临着无数据可用或数据“睡眠”的逆境,如何正确认识大数据?如何使用数据赋能商业决议?如何激活大数据,从中提取商业价值?在复旦大学治理学院“瞰见”云课堂港大-复旦IMBA项目公然课上,港大-复旦IMBA项目授课教授,港大经管学院副院长、潘燊昌基金教授沈海鹏,从决议和详细执行两个方面为大家分享了数据、分析工具及商业价值之间的精密关系。不是所有数据都能发生价值首先,我将通过两个差别角度的案例,为大家直观展示数据所带来的价值体现。案例一 最近评分9.5分的综艺节目《忘不了餐厅》唤起了大家对阿尔茨海默症的关注。

作为全球性疾病,阿尔茨海默症到现在为止尚无特效药。2019年10月23日,美国药厂Biogen的两个相关药物临床实验被美国FDA宣判“死亡”。

但紧接着发生了大逆转:如果将到场临床实验的两组人根据剂量和严重水平举行分类,高剂量组可以证明该药有效。因此,FDA允许Biogen针对该药继续推进临床实验。消息一经传出,Biogen的市值瞬间猛增一千多亿。

同样的临床实验和同样的数据,当我们对数据亚组举行分析时,数据的价值才得以体现。案例二 特朗普到场美国大选时,有一位吹哨者表现,脸书针对性分析了5000万用户的政治倾向和喜好,并根据其喜好推广了特朗普和希拉里相关广告,进而影响了选举效果。消息一出,脸书股价下跌了2.66%,市值缩水500亿。以上两个案例体现出了数据的价值,更体现出了正确使用数据的重要性。

基于以上对数据的基本认识,我们还需要明确数据分类以便更为准确地挖掘其价值。第一类是传统数据,即大家较常接触到的量表中的结构化数据。第二类是非结构化数据。

好比语音、视频、文本和动画等。这类数据越来越多且不能将它们放到一张表格中比力。第三类是服务系统中的客户流程图。

我们以某家银行的客服中心流程图为例来做简要解说。当你致电银行客服时,你的电话就会进入自动系统,系统会凭据你提出的需求帮你转到提供相应服务的客服人员那里。若第一类客服可以解决你的问题,你就可以脱离了。

若其无法解决,系统则会帮你转到更高一级客服那里,最终接受服务后脱离。实际上,每一个客户从进入到脱离这个服务系统,就是一个完整流程。流程中的每个节点的排队等候情况以及资源设置和客户需求间的匹配度,都可以通过数据获得量化,并据此预测下一时段的人流拥堵状况,资助银行提前梳理和调理客服人员。

我们经常听到的“大数据”,其“大”主要体现在四个方面:一是数量很大;二是类型多样;三是收集的速度在逐步提高;四是数据差异性越来越大,可以对差别客户群举行针对性决议。而更为重要的是,只有从数据里挖掘出价值,使数据能够从“睡眠”资产转化为有使用价值的资产,才气对商业决议发生促进作用。数据与决议如影随形,尤其要掘客“相关性”大数据与决议的相关点有许多,我们先来看一个可以称之为大数据应用先驱的案例:沃尔玛在许多结账单上发现啤酒和尿布经常同时泛起,存在较强相关性。沃尔玛据此在排布产物时有意识地把啤酒和尿布放在一起,于是,啤酒和尿布两个货物销量均有增长。

另外一个数据相关性发生商业价值的案例是著名的“前男友”面膜,即SK-II面膜。面膜的销售团队在社交网络中“侦察”到了“前男友”这个高频关键词,并据此继续挖掘,发现许多女生在见前男友前的两三天内,希望能通过面膜快速提高皮肤状态,以到达让前男友忏悔分手的效果,这才提炼出了“前男友”面膜这个广告创意。

值得注意的是,相关性可以发生商业价值,但它并不等同于因果关系,因为换一个场景数据的相关性有可能不会被完全复制。通过上述案例,我们可以得出对大数据的两点思考:第一,大数据中变量许多,很是容易发现其相关性,但这纷歧定是因果关系。所以,有的人会认为大数据时代最大的转变是放弃对因果关系的渴求,取而代之关注的是相关关系。我们不需要知道“为什么”,只需要知道“是什么”,即只关注相关性并能较好地应用,这也可以发生商业价值。

但在有些场景如医疗领域中,因果关系还是王道。第二,大数据并不是一个新观点,数据量越大也并纷歧定越有价值。有很是关键的三点需要注意:一是数据要有代表性;二是数据要有富厚的内容,包罗时间、空间、类型、差异性等等;三是在应用性场景中,有时需要把差别渠道的数据根据统一尺度举行合并。

数据发生价值才气赋能决议,需针对性选择分析工具上述分享的数据类型,其自己不行能发生价值,要通过一系列行之有效的手段和工具对它举行分析才气够发生价值。基于数据分析来做商业决议,可以资助我们淘汰决议历程中的许多不确定性因素,从而做出更为有利的决议,这也被称之为商业分析。商业分析或许分三种类型,从简朴到庞大依次为:形貌性分析、预测性分析和指导性分析。

在我以往的小我私家咨询项目中,有一个针对银行客服中心做优化的案例。在这个案例中,如何基于数据根据客户需求相应设置服务容量,而且在最低化成本的同时提供高质量服务,这是我要到达的目的。

首先,我举行了形貌性分析,从历史数据里相识事情量(即客户需求)的各个维度,包罗客户通话量、通话时间,另有客户的耐心水平,然后做了预测性分析,即预测未来的客户量。最后,我将这些事情量维度联合到一起,外加银行工会的需求(如职工上班时长、中间休息时长、班次人为等),以此来做指导性分析,使用数据建设模型来资助这家公司做科学合理的客服排班。通过数据我们可以实现更为精准的治理,用数据支持决议能够资助大家将治理越发清晰化。

如果是在大家拍拍脑壳或跟风走就能赚钱的时代,数据的重要性或许不大;但当红利褪去,需要提高效率、降低成本以举行精致化治理时,数据可以发生的价值作用就会越来越大。从大数据内里提取商业价值,或许有以下三种方式:1 增加信息透明度,便于支持决议。数据一定要数字化,写在纸上、听到耳中的信息都无法举行数据化决议。

像BAT、字节跳动类公司是天生的数据公司,而传统企业想要举行数字化转型时,面临第一个问题就是没有数据,这时候需要下大刻意投资内部IT架构,收集数据举行转型。这在前期投资较大,需要获得高层的信任和支持。

2 数据的数字化越高,就能够有越多的信息来支持决议。大数据使个性化成为可能,因为在数据量越来越大的基础上,我们就可以使用数据细分客户群,针对某一类个体举行有效预测,数据就能够发挥价值。3 大数据可以资助我们研发下一代产物,提升缔造力。大数据的积累可以资助我们梳理开发产物的偏向,通过有效分析资助我们革新决议,否则很容易酿成大海捞针。

固然,许多企业也很是想充实使用数据,但在实际操作中有心无力。企业没有用好数据的原因,主要有以下六点:一是企业没有数据赋能决议的文化。

二是企业没有收罗数据的系统,业务在线水平比力低。三是企业自身数据积累需要很长时间,是否值得投入还处于犹豫阶段。

许多企业现在收入尚可,此时加大成本去做数据积累,对最终的效果还存有疑虑。四是缺乏专业人才。

许多公司也意识到需要转型,用数据来助力决议,却找不到一个能够将数据分析与商业举行有效对接的优秀的互助同伴。第五,有些公司虽有数据,但却处于睡眠状态。

或是出于种种原因没有去碰,亦或是疏散在各地成为了数据孤岛,如何叫醒、怎样买通是首先要思考解决的问题。最后,在一些大型团体公司,由于部门、行业板块众多,使用数据资助决议应该自上而下还是自下而上展开,这也是需要思量的问题。

总而言之,在当今数字化革命时代,高维度、多源、高庞大度的结构化和非结构化数据正在日益影响着商业决议,唯有运用行之有效的分析方法才气资助我们挖掘数据中最有价值的部门,激活“睡眠”资产,资助企业作出更为精准、高效的商业决议,提高企业竞争力。


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