京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
而当大数据从企业内部运营的动力,变成平台企业的产品和服务时,平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具,变成了生产资料。此前平台们的关注点,更多的是如何用好现有的大数据。而未来,它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好,如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样?格式标准是否统一?数据作为一种原材料,其精细化程度如何?是否符合平台上企业应用的具体场景?是平台上企业拿来就能用的,还是还需要平台上的企业再加工?
为解决这些问题,各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会,在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量,采集和加工出精细化的数据,确保其能符合平台企业的应用场景等方面,不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面,阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面,腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示,用户可以在上面通过一些细分标签,订阅自己关注的内容。实际上,这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时,企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据?
互联网是大数据的一个主要来源,一些线下的传统企业很难获得。但它们可以:
a 和拥有或能抓龋量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分,用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作,在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息,通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b 建立自己在互联网上的平台,比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c 许多传统企业没有分析海量数据的能力,此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2 如何避免大数据应用时的部门分割?
对于许多企业,其信息流被各部门彼此分割,数据难以互通,对于这种情况下,大数据的共享和汇集就只是一个泡影,更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面,首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的,“要真正用好大数据,企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈,企业信息流的部门分割,更在于企业部门之间的分割,比如有一些企业的营销按照渠道分割,导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为,“很多时候由于组织结构问题,大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计,在这方面,阿里巴巴的部门负责人轮岗制度,对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割,建立了矩阵型的组织结构,强化部门间的横向合作,这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3 如何让业务人员重视大数据的应用?
解决这个问题,一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导,比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会,还是汇报工作时,都以数据说话,而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面,也在于数据部门的带动,阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验,“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力,可以首先从一些对业务见效快,见效显著的数据项目出发,通过一两个项目的成功,调动对方的积极性,然后再逐步一个个地引导。”
4 为何大数据工作与运营需求脱节?
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力,但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题?
有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳大悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来,大数据要靠商业法则指导,关键是找到业务需求的点,然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中,大悦城对微信的数据挖掘,挖掘什么样的关键词,由业务分析人员确定,而具体挖掘则由数据部门做;有的企业从流程设计上着手,推动业务部门与数据部门人员之间的沟通,建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核数据挖掘师,考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛,比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面,在立白老板办公室上,就有一份“客户运营健康体检表”,让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi,让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果,拿车品觉的话说,“以数据之氧气包围经营人员。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23