
大数据时代,企业如何借力成长
伴随着互联网、移动互联网的飞速发展和大数据技术的不断革新,一个全新的大数据时代即将来袭。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。大数据资产逐渐成为现代商业社会的核心竞争力,大数据对行业用户的重要性也日益突出。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。
利用数据库营销与消费者建立紧密关系
企业的市场营销需要洞察用户,精准发掘目标受众。其关键在于目标受众的筛选,最理想的模式是定位消费者的基本属性特征(如性别、年龄、职业、家庭情况、购买力、意识属性等)、消费行为特征,通过对其精准衡量和分析,建立相应的数据体系,再通过数据分析进行顾客优选,并通过市场测试来验证所做的定位是否准确有效。
挖掘用户的行为习惯和喜好,凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并对产品和服务进行针对性地调整和优化,这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
企业要拥有自己的营销数据库,它的内容涵盖可以是现有顾客和潜在顾客。这个数据库是动态的,可以随时扩充和更新。基于对这个数据库的分析,能帮企业确认目标消费者,更迅速、更准确地抓住他们的需要,然后用更有效的方式把产品和服务信息传达给他们。
数据库营销的出现,就在一定程度上加强了企业营销的秘密性。可与消费者建立紧密关系,一般不会引起竞争对手的注意,避免公开对抗。如今,很多知名企业都将这种现代化的营销手段运用到了自身的企业,将其作为一种秘密武器运用于激烈的市场竞争中去,从而在市场上站稳了脚跟。
了解竞争对手数据,知己知彼百战百胜
搜集竞争对手数据的根本目标是通过一切可获得的信息来查清竞争对手的状况,包括:产品及价格策略、渠道策略、营销(销售)策略、竞争策略、研发策略、财务状况及人力资源等,发现其竞争弱势点,帮助企业制定恰如其分的进攻战略,扩大自己的市场份额;另外,对竞争对手最优势的部分,需要制定回避策略,以免发生对企业的损害事件。
企业根据搜集到的竞争对手数据,对数据进行分析,了解竞争对手状况,以此来帮助企业制定企业产品的价格,让企业的产品更具有在市场立足的竞争力。企业必须广泛推行以事实为基础的决策方法,大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节,通过基于数据的优化和对接,把业务流程和过程当中存在的每一分潜在的价值都挤出来,从而节约成本,战胜对手,在市场上幸存。
全面了解竞争对手的战略能力,在分析研究了竞争对手的目标与途径之后,还要深入研究竞争对手是否具有能力采用其他途径实现其目标。这就涉及到企业如何规划自己的战略以应对竞争。
如果较之竞争对手本企业具有全面的竞争优势,那么则不必担心在何时何地发生冲突。如果竞争对手具有全面的竞争优势,那么只有两种办法:或是不要触怒竞争对手,甘心做一个跟随者,或是避而远之。如果不具有全面的竞争优势,而是在某些方面、某些领域具有差别优势,则可以在自己具有的差别优势的方面或领域把文章做足,但要避免以己之短碰彼之长。
把握商机,善用行业和市场数据
面对不同行业纷繁芜杂的海量数据,企业如何把握商机,充分利用这些数据?无论从行业数据还是市场数据来看,大数据带来的安全挑战日益突出,企业在利用数据为企业带来收益的同时,应避免造成“大数据即大风险”的可怕后果。
目前,许多大数据技术尚未成熟,许多公司仍处于大数据的研发阶段,企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力,而要使大数据真正成为行业应用的主流,大数据技术必须有进一步的发展,使应用更加简易。
面对大数据行业应用的快速发展及所面临的种种挑战,为提高企业的核心竞争力,前瞻投资顾问提出以下建议:首先,提供数据交易、迁移、存储、处理、分析的实时平台,满足行业用户在大数据挑战下快速、实时的处理和服务需求;第二,将大量结构化与非结构化的数据进行整合处理,融合云计算应用程序,将其集成到电脑及各种工程系统中,使用户工作简化;第三,打造大数据优化解决方案,在确保数据真实性的前提下,有效处理大规模、多样化、高速流动的数据,帮助用户获取对业务的洞察,以制定相应的策略,实现业务的快速突破和成长;最后,创建数据的管道化管理流程,以数据集聚为依托,以各种数据应用为驱动,面向用户呈现丰富的界面形式,来展现数据分析的结果,完成数据的汇总、应用分析及结果呈现的完整流程。
挖掘企业内部数据,提高企业决策力
数据先行已成为全球企业共识,一方面,企业的管理效率取决于企业的内部数据的流通,通过对企业内部数据的采集、整理、挖掘和分析,为企业组织内的各层次人员提供信息,提高企业的决策能力,加快决策速度,确保决策准确性,同时实现企业内部的管理效率。另一方面,也为企业的产品质量的把握提供有效的信息,共同分享销售、库存等商业数据,共同进行品类分析和管理,提升产品品质。企业内部数据分析是指将企业的各种数据及时地转换为企业管理者感兴趣的信息,并以各种方式展现出来,帮助企业管理者进行科学决策,加强企业的竞争优势。
大数据时代,企业一定要跟上潮流,顺应时代的发展,充分的利用大数据来为企业发展服务。企业通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设,促进对企业动态特性的准确理解,以便提高企业的决策能力。它通过数据的获取、管理和分析,为企业组织的各种人员提供信息,以提高企业的战略和战术决策能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15