在这个大数据时代,各企业似乎都在追求大数据带来的红利,有些人却忽略了它的目的和真正的价值。大数据生而不是为了有大数据而强行造就大数据,是为了实实在在为企业服务的,一定有合适的应用场景。比如DataFocus,搜索式分析的目的就是为了能让决策者分析实时需求,所以它的出发点一定是商业需求,大数据起的作用是手段和工具,此工具可以剖析需求,最终辅助决策。

那么如何数据化的看问题,第一需要量化商业需求,也就是可以变成数据分析解决的需求。第二就是将业务数据进行处理,能够提取出关键的信息,并强调之,如可视化。最后就是将这些最终结论应用到商业决策当中。这三个并不是独立的环节,而是环环相扣、相辅相成的整体,这个整体能够帮助企业优化核心信息系统,真正推进企业数字化决策模式转型。

很多做大数据的一半基因都是数学家,在他们眼里所有的非艺术内容都是可量化的。俗话说就是要把所有的主营业务数据化,类似的也有把信息数字化。比如电商领域著名的“泛会员数字化”,就是要求在全渠道,无论线上或线下,都能将潜客的信息数字化,线上可以参与互动,线下可以参加游戏办卡等等。在数据人的眼中,万事皆项目,万物皆数据。还有一个例子就是会员画像,这个会员的喜好、基本属性等等,都可以集成,并根据特定属性进行营销。想要知道喜好,可以看他搜索记录;想要知道消费能力,可以看他的收入和支出;想要知道行程,可以看他的出行轨迹等等。

所以,数据化看问题思维的核心,就是能够把一切的需求或问题,归为可以用数据解决的问题,从目的是什么,需要什么数据,数据代表什么,怎么获取数据,获取之后如何处理等等步骤开始,逐步形成一套标准化的商业逻辑。当然,一个商业问题也可以转化为几个不同模式的数据问题,不同的数据问题得到的业务模式和业务信息也是不相同的。

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