雖然很多人已有了這樣一個(gè)認(rèn)識(shí)：大數(shù)據(jù)將為我們呈現(xiàn)一個(gè)新的商業(yè)機(jī)會(huì)。但目前僅有少量公司可以真正的從大數(shù)據(jù)中獲取到較多的商業(yè)價(jià)值走诞。
大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)在對(duì)“人”的畫像，通過(guò)人的數(shù)據(jù)對(duì)于人的需求或者潛在需求做出判斷蛤高，從而及時(shí)精準(zhǔn)地為人提供產(chǎn)品/服務(wù)蚣旱，獲得商業(yè)利益。
下邊介紹了9個(gè)大數(shù)據(jù)用例戴陡，我們?cè)谶M(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)可以參考一下這些用例塞绿，從而更好地從大數(shù)據(jù)中獲取到我們想要的價(jià)值。
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從數(shù)據(jù)分析中獲取商業(yè)價(jià)值
請(qǐng)注意猜欺，這里涉及到一些高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法位隶，例如數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析开皿、自然語(yǔ)言處理和極端SQL等等涧黄。與原來(lái)的報(bào)告和OLAP技術(shù)不同，這些方法可以讓你更好地探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)分析見(jiàn)解赋荆。
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探索大數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)
很多大數(shù)據(jù)都是來(lái)自一些新的來(lái)源笋妥，這代表客戶或合作伙伴互動(dòng)的新渠道。和任何新的數(shù)據(jù)來(lái)源一樣窄潭，大數(shù)據(jù)值得探索春宣。通過(guò)數(shù)據(jù)探索，你可以了解一些之前所不知道的商業(yè)模式和事實(shí)真相嫉你，比如新的客戶群細(xì)分月帝、客戶行為、客戶流失的形式幽污，和低成本的根本原因等等嚷辅。
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對(duì)已收集到的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
許多公司都收集了大量的數(shù)據(jù)，他們感覺(jué)這些數(shù)據(jù)存在著商業(yè)價(jià)值距误，但并不知道怎樣從這些弄出來(lái)的值大的數(shù)據(jù)簸搞。不同行業(yè)的數(shù)據(jù)集有所不同扁位，比如，如果你處于網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷行業(yè)趁俊，你可能會(huì)有大量Web站點(diǎn)的日志數(shù)據(jù)集域仇，這可以把數(shù)據(jù)按會(huì)話進(jìn)行劃分，進(jìn)行分析以了解網(wǎng)站訪客的行為并提升網(wǎng)站的訪問(wèn)體驗(yàn)寺擂。
同樣暇务，來(lái)自制造業(yè)的質(zhì)量保證數(shù)據(jù)將有助于公司生產(chǎn)出更可靠的產(chǎn)品和選擇更好的供應(yīng)商，而通過(guò)RFID數(shù)據(jù)可以幫助你更深入地供應(yīng)鏈中產(chǎn)品的運(yùn)動(dòng)軌跡沽讹。
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重點(diǎn)分析對(duì)你的行業(yè)有價(jià)值的大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的類型和內(nèi)容因行業(yè)而異般卑，每一類數(shù)據(jù)對(duì)于每個(gè)行業(yè)的價(jià)值是不一樣的。比如電信行業(yè)的呼叫詳細(xì)記錄(CDR)爽雄，零售業(yè)蝠检、制造業(yè)或其他以產(chǎn)口為中心的行業(yè)的RFID數(shù)據(jù)，以及制造業(yè)(特別是汽車和消費(fèi)電子)中機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)等等挚瘟，這些都是各個(gè)行業(yè)中非常重要的數(shù)據(jù)叹谁。
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理解非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)
非結(jié)構(gòu)化的信息主要指的是使用文字表達(dá)的人類語(yǔ)言，這與大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)有著很大的不同乘盖，你需要使用一些新的工具來(lái)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理焰檩、搜索和文本分析。把基于文本內(nèi)容的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行可視化展示订框，比如析苫，保險(xiǎn)索賠過(guò)程，醫(yī)療病歷記錄穿扳，各個(gè)行業(yè)的呼叫中心和幫助臺(tái)應(yīng)用程序衩侥，以及以客戶為導(dǎo)向的企業(yè)情感分析等內(nèi)容均可以在進(jìn)行處理后以可視化的形式表現(xiàn)出來(lái)。
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使用社交媒體數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展現(xiàn)有的客戶分析
客戶的各種行為比如評(píng)論品牌矛物、評(píng)價(jià)產(chǎn)品茫死、參與營(yíng)銷活動(dòng)或表示他們的喜好等等，會(huì)在客戶中相互影響履羞。社交大數(shù)據(jù)可以來(lái)自社交媒體網(wǎng)站峦萎，以及自有的客戶能夠表達(dá)意見(jiàn)及事實(shí)的渠道。我們可以使用預(yù)測(cè)性分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測(cè)產(chǎn)品或服務(wù)的問(wèn)題忆首。我們也可以利用這些數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估市場(chǎng)知名度爱榔、品牌美譽(yù)度、用戶情緒變動(dòng)和新的客戶群糙及。
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把客戶的意見(jiàn)整合到大數(shù)據(jù)中
通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)(與原有的企業(yè)資源集成)详幽，我們可以對(duì)客戶或其他商業(yè)實(shí)體(產(chǎn)品，供應(yīng)商丁鹉，合作伙伴)實(shí)現(xiàn)360度全景分析妒潭，分析的維度屬性從幾百個(gè)擴(kuò)展到幾千個(gè)。新增的粒狀細(xì)節(jié)帶來(lái)更準(zhǔn)確的客戶群細(xì)分揣钦，直銷策略和客戶分析雳灾。
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整合大數(shù)據(jù)以改善原有的分析應(yīng)用
對(duì)于原有的分析應(yīng)用，大數(shù)據(jù)可以擴(kuò)大和擴(kuò)展其數(shù)據(jù)樣本冯凹。尤其在依賴于大樣本的分析技術(shù)的情況下谎亩，比如統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘;而在欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理或精確計(jì)算的情況下同樣也得用上大樣本的數(shù)據(jù)宇姚。
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分析大數(shù)據(jù)流匈庭，實(shí)時(shí)操作業(yè)務(wù)，提升業(yè)務(wù)動(dòng)作水平
實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析的程序已經(jīng)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中存在了很多年浑劳，那些需要全天候運(yùn)行的能源阱持、通訊網(wǎng)絡(luò)或任何系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)或設(shè)施的機(jī)構(gòu)早就在使用這類型的程序魔熏。最近衷咽，從監(jiān)控行業(yè)(網(wǎng)絡(luò)安全、態(tài)勢(shì)感知蒜绽、欺詐檢測(cè))到物流行業(yè)(公路或鐵路運(yùn)輸镶骗、移動(dòng)資產(chǎn)管理、實(shí)時(shí)庫(kù)存)躲雅，越來(lái)越多的組織正在利用大數(shù)據(jù)流的應(yīng)用鼎姊。
目前大數(shù)據(jù)分析仍主要以批量和離線的方式執(zhí)行，但隨著用戶與技術(shù)的成熟相赁，大數(shù)據(jù)分析將會(huì)進(jìn)入實(shí)時(shí)分析的時(shí)代相寇。
觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商和酒店的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)噪生，可以匯集多平臺(tái)裆赵、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報(bào)表跺嗽，為企業(yè)提供行業(yè)分析战授、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務(wù)桨嫁，幫助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學(xué)化決策植兰。
