京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析价值渐现 企业应用需以客户为中心
在全球化的过程中世界已经变成了一个平面、一张网、一朵云,在其中数据就像血液一样不停的流动着。对于企业而言大数据分析可以很好地优化业务,在降低成本的同时提高用户体验,当然大数据分析应用到具体企业时也需要根据不同的业务特性进行结合,未来企业中以客户为中心的大数据应用将成为重点方向。
大数据分析辅助业务转型
温水煮青蛙的故事估计很多人都知道,在安逸的环境中很容易缺乏危机意识,企业也是相同,但如何才能不做温水青蛙?
企业中已经有越来越多的高管开始关注IT,不仅限于CIO。而在信息爆炸的年代,企业需要更多的数据科学家来进行数据分析,甚至一些企业还设立了CDO(首席数据官)的职位,对大数据和分析进行单独的管控。
这相对于没有数据提供参考往往依靠直觉和过往的经验作出决策的企业,他们有个大的几率走进不可挽回的误区,而利用大数据和分析则可以更好、更快速的对业务和市场把脉。
2014年4月埃森哲调查了全球高管眼中大数据的最大作用,其中89%的高管认为大数据会彻底改变做生意的方式,就像互联网一样,他们还相信会有其他巨大变化。
业务转型是目前大多数企业的普遍需求,大数据分析不仅可以优化访问、加快决策、最大程度提高可用性,还可以辅助业务转型。但企业在使用大数据分析时也并没有想象的那样简单,使用其实现业务转型需要注意三点:
一、决策文化改变,以数据驱动决策
二、确保分析数据的安全性和准确性
三、大数据分析平台应用
越来越多的企业已经意识到之一点,但企业的种类多种多样,针对于不同企业业务大数据分析应用也有所不同。所以未来企业需要在了解业务的同时,将业务与大数据分析进行结合,以创造更多价值。
大数据应用与业务相结合
目前在传统行业中金融、电信、政府、交通、医疗已经成为大数据分析使用的主力。
以金融行业为例,通过大数据技术可以把银行的一些历史数据转换成活数据加以利用。当然金融企业也在尝试利用社交媒体的信息进行分析,这可以了解不同区域的用户对于理财的需求,以便企业可以基于不同区域提供符合该区域特色的理财服务。
民生银行作为中国第一家主要由非国有企业创办的银行,年交易量和客户账户数量正在以50%和30%的速度增长。面对持续的高速增长,其所有业务都面临着如何快速响应客户和保证7*24小时可用性。
民生银行意识到要解决业务不断增长带来的问题,就必须彻底改造现有银行系统和基础设施,尤其是原有银行系统已经越来越缺少灵活应对市场变化和客户需求的能力。
民生银行通过SAP银行业解决方案以单一面向服务的架构(SOA)平台交付,提高银行交易流程的灵活性。在硬件上配以IBM AIX操作系统的IBM Power 780服务器。借助先进的 IBM POWER7+TM处理器技术, 支持最为严苛的工作负载,具备大型机的可靠性和可用性。
民生银行还采用了IBM PowerVM虚拟化技术充分利用服务器资源,将多个应用合并到一个服务器上,提供更加灵活、动态的IT基础设施。使其可以迅速响应不断变化的业务需求,加快产品和服务的迭代速度。
同时利用IBM DB2高可用性灾难恢复(HADR)功能防止数据库中的数据丢失,并且保证故障后的款塑恢复,时间低于五分钟。
民生银行只是其中一个案例,还有更多的企业正在使用着大数据分析帮助企业决策,提升用户体验,并以客户为中心造就越来越多的新型商业模式。
总结:
各行各业都开始大数据的应用已经毋庸置疑,这也让大数据分析对于企业基础架构的挑战同样迫在眉睫。IBM的服务器和存储架构则可以有效帮助企业解决大数据分析中存在的可靠性、可用性等诸多问题。支持安全共享的方式访问数据,对不同工作负载进行快速分析,以及最大程度提高信息的可用性,并且针对企业的行业属性和具体业务,制定相关的行业解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08