DT时代，企业更需构建精准数据分析体系

随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。

大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。

随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

【DT时代，商业智能是企业数据分析必备之选】

获取企业精准数据建立企业精准数据体系，将是未来每一个无论大中小型企业的必备之选。BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

就中国市场而言，经过几年的积累，一般，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。

但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于实际分析人员来说，只是一些无法看懂的天书。分析人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息，毕竟，现金，一个专业的数据分析人员，是十分欠缺的。此时，如何把数据转化为信息，使得分析人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为分析人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。

国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。

传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1. 数据太多，信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。

2. 难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答需要多个角度的交互分析问题。

3. 难以挖掘出潜在的规则

报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

4. 难以追溯历史，数据形成孤岛

业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。

因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

【企业如何构建精准数据体系】

精准数据体系的建设是一项任重而道远的工程。只有拥有了精准的数据体系，运用合理的、科学的数据分析手段获取的分析结果，方可为市场营销、运营策略提供有价值意义的参考作用。

精准数据体系的建设，绝非一日一夕之功，需要在充分意识到数据分析为企业今后发展所带来的巨大深远价值意义的基础上， 将其视为一项长期的工作任务。通过各类可运作手段和多个相关部门的紧密配合，去将精准数据体系建设融于到日常的工作中去。

如上图所示，数据的获取途径是多种多样的，但是归类总结下，无外乎以下几种：

1.公开信息的搜集与整理

比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理，这类公布的信息，通常真实性较强，但是该项工作却是一个日积月累的工作，需要持之以恒的不断去搜集积累。

2.活动

数据获取的最为精准的形式，在互联网时代的今天，最好的表现就是“活动或者政策+互联网“手段的结合形式。以明确的主题的活动形式，设置相应的合理的必须的“门槛“形式，依托互联网活动管理平台，让活动参与者，填写必备的相应我们所需的数据，最终实现互联网化的信息技术手段实现数据的搜集和分析整理。

3.问卷调研

有时候为了某种目的也会收集很特别的数据，调研问卷虽然形式传统，但是却有其无法替代的作用意义。合理的问卷调研形式，往往会起到预期无法想象的效果。

4.技术采集

信息采集技术，信息采集系统以网络信息挖掘引擎为基础构建而成,它可以在最短的时间内,帮您把最新的信息从不同的Internet站点上采集下来。信息采集技术是利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数据库中，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。该技术采集后的数据，信息杂乱无序，需要进行定制化的数据清洗和筛选工作。

5.购买的数据库

市场上有很多产品化的数据库，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也会购买，这类数据通常以行业性代表数据居多，而且数据一般无法满足“时效性“，切无效数据较多。

6.咨询行业专家

当然是有偿的，这个在一些企业战略实施项目中比较常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据。

海量数据是金矿银矿，但海量数据不是金银财宝。精准数据的获取，是一个去粗存精的过程，面对浩瀚的结构性、非结构性的数据，传统形式的处理已苍白无力，需要更加专业的技术手段，更加深度的数据构建思维，并且将数据的积淀付诸于日常的工作中。

【总结】

数据分析已经成为互联网时代里企业经营与决策的重要工具。精准的数据分析能够协助企业将先进的信息技术合理地应用到企业的发展当中，令到企业有灵活运用信息的能力。信息经过智能开发，数据的深入分析，企业可以增强自身与对手的竞争能力。因此，当今社会越来越多的企业着手去使用数据分析手段并让其进展成决定运营成果的关键手法!

在今天，数据库及人工智能的技术在不断地发展着，因此数据信息的作用也变得越来越重要。企业的信息包括生产、市场、销售以及各种顾客的竞争信息，这些都是企业所拥有的战略性的资源，是企业构建商业智能系统的重点。

在如今的大数据的环境下，每个企业都需要做好自身对于内部的管理，开启适合的商业数据智能模式，这样才可以更好的进行运营以及发展，只有这样企业才能处于不倒之地。