京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从三大行业看大数据应用的三重境界:数据、分析、成果
各行各业在大数据的应用上可以说是已经渐入佳境,资产管理、运营优化、风险管理等都已经有数据分析参与其中,当然这个过程最重要的还是从业务场景出发让数据真正产生价值。
Teradata把企业数据分析分为四个重要领域——客户体验、多元化数据分析、异构数据整合、海量的业务规模。做好这些也就可以实现大数据应用的三重境界:“数据、分析、成果”。
但在各种因素的影响下,企业在数据应用的过程中也会遇到三大挑战:一、业务层面,在业务场景中分析改进;二、人才层面,人才资源压力是每一个企业都面临的问题;三、架构层面,需要考虑架构的高性能、敏捷性、可扩展性以及成本等因素。
Teradata则可以提供业务分析解决方案、生态系统架构咨询、混合云解决方案。Teradata天睿公司大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青(Janet Tang)说,我们希望从业务的视角回答客户的问题,同时我们还有成熟的业务框架和咨询团队,最后就是支撑混合云能力,实现跨平台的输出。
当然大型企业和中小型企业的大数据实施不尽相同,Teradata天睿公司北京金融团队咨询服务部总监张天峰指出,中小企业一般的步骤是诊断、规划、路线图、速赢,重点是找到典型业务场景,扎实落地,实现速赢。
三大行业大数据实战
航空、快递、金融是三个非常典型的服务业,他们都具备数据驱动的特点,三个案例作为行业中的缩影,可以更好地了解大数据在行业中的应用模式和方法。
航空
消费者在选择航空公司时通常会更关心服务和价格,“十三五规划”对于航空业的规划是要在2020年将整体航运能力提升60%。在面对运力上升,运价透明等市场挑战下,航空公司如何做到把握趋势创造市场需求?
基于大数据分析,航空业还有很多业务提升的机会,如航空公司的航线规划,可以通过大数据来分析客流、成本、机型。再比如,有些航班上座率不高,可以使用大数据分析来设计航班的合并取消优化策略以提升运营效率。
航空公司通过算法预测趋势制定经营策略,做到最优的运力和运价。在运价上通过竞争分析、客户预测等一系列数据进行分析。
快递
快递行业在近几年可以称得上是黄金年代,在快速的成长后快递行业逐渐进入到成熟期,这就需要构建健全的管理体系,来面对激烈的市场竞争带来的盈利压力。
快递行业收益管理的三要素是成本分析、网点细分和价格策略。在唐青看来快递业比航空业的竞争更加惨烈,因为快递的供应链长且参与者多,所以要在各个环节上进行优化。
某快递公司的问题是其有很多加盟企业,如何让加盟企业的销售和成本同时纳入到整体管理中。企业最终实现大数据的收集和分析,帮助进行业务的决策,例如成本分析、网点特性、价格体系、预演分析、试点落地、回顾评审、市场(产品)推广等。
金融
金融行业是一个最容易流失客户的行业,原来的银行是以开设更多网点来吸纳客户,现在则需要多种产品组合来打动客户。
某银行基于市场环境提出了二次转型的目标,以客户为中心优化整个营销体系,实现客户精细化管理。识别出客户需要哪些产品,未来需要开拓哪些潜在客户,同时进行客户分级。利用数据分析从产品视角、客户视角得到新的业务商机。Teradata可以帮助金融行业识别客户属于哪一生命周期,通过客户标签系统识别客户行为,最终制定营销策略。
银行的数据基础相对较好,但是依然有很多数据的空白,像市场数据、征信数据,这对于产品成本的核算、定价带来挑战,这需要更多外部数据的补充完善分析结果。
上述三个行业都属于B2C领域,当然服务业除了个人业务还有对公业务。由于业务类型的不同,关注点也有所不同,个人业务更多以客户生命周期来讨论,对公业务更多和监管相关。唐青提到,个人业务更注重交易行为,在结合大数据的可能性上也更加丰富,在风险管控、创新点都走的更为靠前。
现在很多大型企业都把大数据用在精细化运营上,精细化运营对于企业来讲也是一个永久不变的话题,只不过之前太过粗放的管理模式,以及利润率的逐渐降低,也让现阶段的精细化运营显得非常重要,需要通过数据分析提升效率。
Teradata天睿公司华东区咨询服务部专业服务总监陈焰表示,开源、节流越来越要求从数据层面开始解决,例如物流公司看到哪一个航线的收益率更大,这些归根结底都是企业对盈利能力要求的提升。
在精细化运营的同时,企业利用数据分析的最终目的还是实现商业模式的创新。像航空公司基于“一带一路”战略开拓新航线,电信公司寻找数据变现的价值等等。Teradata也在通过其专业服务团队帮助企业建立创新实验室,真正可以创造出新的业务,让数据产生价值的同时实现最大化利用进行变现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04