大數(shù)據(jù)無處不在 企業(yè)實(shí)踐指南有哪些?
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大數(shù)據(jù)無處不在 企業(yè)實(shí)踐指南有哪些?
數(shù)據(jù)無處不在
到2020年,全世界將有上百萬大數(shù)據(jù)相關(guān)的就業(yè)機(jī)會產(chǎn)生。這些龐大的數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏了寶貴財(cái)富,企業(yè)可以使用最先進(jìn)的分析技術(shù),利用這些數(shù)據(jù)更好地了解客戶的行為,識別商業(yè)機(jī)會,制定運(yùn)營戰(zhàn)略。讓我們舉幾個(gè)例子,金融機(jī)構(gòu)每天通過信用評分模型,了解他們的客戶在未來12個(gè)月內(nèi)每種信貸產(chǎn)品(抵押貸款、信用卡、分期貸款)上的信用。他們以該信用評分為基礎(chǔ)來進(jìn)行壞帳準(zhǔn)備,計(jì)算巴塞爾協(xié)議II/III規(guī)定所需資本金數(shù)量,或是制定營銷方案(例如根據(jù)信用評分調(diào)整信用卡額度)。
電信運(yùn)營商使用最近通話行為數(shù)據(jù)建立流失模型,估計(jì)客戶在未來一到三個(gè)月流失的可能性。運(yùn)營商會根據(jù)模型得分來制定營銷活動(dòng),避免有價(jià)值的客戶流失。Facebook和Twitter會使用社交媒體分析技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容分析和情感語義分析,以便更好地了解品牌認(rèn)知度,進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)品服務(wù)設(shè)計(jì)。
亞馬遜和Netflix等在線零售商不斷地分析顧客的購買行為,以決定產(chǎn)品捆綁銷售策略,并利用推薦系統(tǒng)為客戶下一次購買推薦產(chǎn)品。信用卡公司使用欺詐檢測模型,檢測付款是否具有欺騙性,是否發(fā)生了信用卡盜刷。政府采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來預(yù)測逃稅行為,優(yōu)化公共預(yù)算分配,分析交通數(shù)據(jù)提高公共交通效率,分析預(yù)測恐怖襲擊保障國家安全。
化數(shù)據(jù)為價(jià)值
數(shù)據(jù)是任何分析模型成功的基礎(chǔ)。當(dāng)啟動(dòng)分析項(xiàng)目時(shí),有必要詳細(xì)列出企業(yè)內(nèi)所有可用于分析的數(shù)據(jù)。這里的原則就是數(shù)據(jù)越多越好!因?yàn)楹芏喾治瞿P投寄茏詣?dòng)決定哪些數(shù)據(jù)對當(dāng)前分析很重要,哪些數(shù)據(jù)可以排除在下一步分析之外。
我們的研究不斷印證了這樣一個(gè)觀點(diǎn):改善分析模型最好的辦法,就是投資于你的數(shù)據(jù)!這可以通過數(shù)量和質(zhì)量兩個(gè)維度的提升來完成。對于前者,一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是如何整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本),提供全方位綜合視角進(jìn)行客戶行為分析,另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)則是在線數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)的整合,很多企業(yè)為這個(gè)問題所困擾。
此外企業(yè)還可以超越其內(nèi)部邊界,考慮從外部數(shù)據(jù)供應(yīng)商那里購買外部數(shù)據(jù),以彌補(bǔ)其內(nèi)部數(shù)據(jù)的不足。大量的研究表明采用外部數(shù)據(jù),對比較和完善分析模型非常有用。雖然數(shù)據(jù)常常體量巨大,但是數(shù)據(jù)質(zhì)量經(jīng)常是一個(gè)痛點(diǎn)。GIGO(garbage in garbage out)的原則在這里非常適用,爛數(shù)據(jù)只會生成爛模型。
聽起來顯而易見,然而實(shí)踐中數(shù)據(jù)質(zhì)量往往成為許多分析項(xiàng)目的“阿喀琉斯之踵”。數(shù)據(jù)質(zhì)量可以分解成很多維度:準(zhǔn)確性、完整性、新近度、一致性等。在大數(shù)據(jù)分析中,企業(yè)必須專門制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方案,設(shè)立數(shù)據(jù)審核員、數(shù)據(jù)管家或數(shù)據(jù)質(zhì)量經(jīng)理等職位,持續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量。