大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)環(huán)境 技術(shù)變革 管理創(chuàng)新

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速更新與發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象的產(chǎn)生，是人們對(duì)于現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析、搜集以及整合能力的一種體現(xiàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)傳遞信息的方式，作為大數(shù)據(jù)的整合和傳播，促使人們開始考慮在獲取、完善大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用中存在的問題。在實(shí)際工作中，結(jié)合實(shí)際工作的需求，深入開展探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的措施，更加有利于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的更新發(fā)展，對(duì)于實(shí)現(xiàn)人們的生活需求，也具有一定的促進(jìn)意義。因此，在實(shí)際工作中，應(yīng)充分重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的探究，并制定合理的發(fā)展方案。

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革概述

在信息技術(shù)的發(fā)展時(shí)代，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象主要是產(chǎn)生于人們對(duì)數(shù)據(jù)搜索能力、傳輸能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、數(shù)據(jù)處理能力的一種具體表現(xiàn)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，極大的改變了人們的日常生活與工作。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革，也從技術(shù)層面上升到了國家戰(zhàn)略的最高層面，大數(shù)據(jù)包含著極大的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，其自身的發(fā)展存在巨大的潛力。為了有效的促進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問題，深入探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，成樽ㄒ等聳抗刈⒌鬧氐恪R虼耍在實(shí)際工作中，應(yīng)充分重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略探究，以便更好的促進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用于管理工作的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略

為了更好的實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的發(fā)展目標(biāo)，結(jié)合其自身的發(fā)展特點(diǎn)及應(yīng)用特點(diǎn)，深入探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，成為一項(xiàng)重要的工作。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，在很大程度上影響了我國技術(shù)創(chuàng)新管理工作，如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，提高社會(huì)工作的效率，對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也具有非常重要的意義。一般情況下，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略，主要有：有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識(shí)管理水平；強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)；成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官等幾項(xiàng)內(nèi)容。

（一）有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識(shí)管理水平

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的發(fā)展背景下，事業(yè)單位如何做好技術(shù)變革與管理的工作，始終發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在事業(yè)單位的工作中，真正引入大數(shù)據(jù)，對(duì)于其工作效率的提高，具有很大的影響。為了更好的促進(jìn)事業(yè)單位的發(fā)展，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合事業(yè)單位的信息化建設(shè)工作的實(shí)際情況，積極地探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略非常關(guān)鍵。有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識(shí)管理水平，可以更好的促進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展，并在一定意義上，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。如何實(shí)現(xiàn)信息化基礎(chǔ)建設(shè)，也是一項(xiàng)很重要的工作。同時(shí)，有關(guān)事業(yè)單位打好信息化基礎(chǔ)，提高知識(shí)管理水平，也是完善事業(yè)單位信息化建設(shè)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要工作。事業(yè)單位如何結(jié)合自身的實(shí)際發(fā)展情況，有效的進(jìn)行信息化建設(shè)，是其與時(shí)俱進(jìn)的積極表現(xiàn)。只有與時(shí)俱進(jìn)，才能更好的為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展創(chuàng)造價(jià)值。因此，在實(shí)際工作中，應(yīng)重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的策略探究與應(yīng)用。

（二）強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)

在實(shí)際工作中，強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)，作為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略之一，是有關(guān)單位應(yīng)充分重視的一項(xiàng)工作策略。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的發(fā)展背景下，如何結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的特點(diǎn)，制定合理的工作方案，強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)，充分利用信息的價(jià)值，創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)于實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展目標(biāo)，具有非常重要的促進(jìn)意義。此外，強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)，也是拓寬大數(shù)據(jù)背景下，信息技術(shù)應(yīng)用渠道的一種有效方式。強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)，在日常工作中滲透大數(shù)據(jù)信息的重要商業(yè)價(jià)值，不但可以有效的完善單位信息化建設(shè)工作，而且有利于推進(jìn)單位信息化建設(shè)工作措施的順利實(shí)行。只有政府高層人員意識(shí)到大數(shù)據(jù)信息的商業(yè)價(jià)值，才能更好的促進(jìn)大數(shù)據(jù)信息利用工作的有序開展。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，強(qiáng)化政府部門高層人員的數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值意識(shí)，是一項(xiàng)非常重要的發(fā)展策略，對(duì)于政府部門未來的發(fā)展，都具有十分重要的影響。

（三）成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官

在實(shí)際工作中，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，也是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略之一，對(duì)于提高信息數(shù)據(jù)的使用效率，具有一定的影響。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用逐漸在人們的生活中得到普及，對(duì)于政府或者事業(yè)單位而言，如何有效的管理大數(shù)據(jù)信息，成為重要的發(fā)展問題。通過成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官的方式，完善大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)應(yīng)用中存在的問題，可以極大的促進(jìn)人們提高工作的效率以及生活的質(zhì)量。同時(shí)，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，也是強(qiáng)化政府部門信息化建設(shè)工作發(fā)展的一項(xiàng)措施。通過成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官的方式，引起工作人員的關(guān)注，促使其更加全面的了解大數(shù)據(jù)時(shí)代信息的使用價(jià)值及存在的重要性。只有充分意識(shí)到大數(shù)據(jù)時(shí)代信息的商業(yè)價(jià)值，才能激發(fā)人們更好的開展相關(guān)工作。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新策略探究中，成立政府專門的數(shù)據(jù)部門，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官是一項(xiàng)非常重要的策略。

三、結(jié)語

綜上所述，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新探究，已經(jīng)成為人們關(guān)注的重點(diǎn)問題。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新發(fā)展中，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革，為提高人們的網(wǎng)絡(luò)信息采集效率，奠定了一定的基礎(chǔ)。其次，在最短的時(shí)間內(nèi)，可以搜集到不同用戶的數(shù)據(jù)，再根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、特點(diǎn)進(jìn)行深入分析，進(jìn)而確定大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革的方案。結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理工作的具體情況，積極地探究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新，可以更好的促進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理。因此，重視大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術(shù)變革與管理創(chuàng)新的發(fā)展，并及時(shí)的采取有效的發(fā)展方案，可以更好的促進(jìn)事業(yè)單位及政府部門信息化建設(shè)工作的開展，提高工作人員的工作效率，使其可以充分發(fā)揮自身的才華，創(chuàng)造更大的工作價(jià)值，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出積極地貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭偉，張立民，楊莉等.試析大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)式審計(jì)模式[J].審計(jì)研究，2016，（04）.

[2]郭叢冉，李艷，張煜超等.大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)社會(huì)責(zé)任的信息披露[J].商，2015，（02）.

[3]沈弋，徐光華，王正艷等.“言行一致”的企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息披露――大數(shù)據(jù)環(huán)境下的演化框架[J].會(huì)計(jì)研究，2014，（09）.

第2篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

大數(shù)據(jù)是新的石油

在言必及“數(shù)據(jù)”的時(shí)代，大數(shù)據(jù)到底發(fā)展到什么程度？據(jù)統(tǒng)計(jì)，近年來全球數(shù)據(jù)量爆炸式增長，互聯(lián)網(wǎng)、各種移動(dòng)設(shè)備、傳感器搜集了大量數(shù)據(jù)，全球所有信息數(shù)據(jù)中90%產(chǎn)生于過去兩年，2013年每天全球產(chǎn)生25PB數(shù)據(jù)，相當(dāng)于1500個(gè)國家圖書館信息量的總和。亞馬遜前任首席科學(xué)家Andreas Weigend曾說“數(shù)據(jù)是新的石油?！笨梢娬莆樟藴?zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)等于占據(jù)了主導(dǎo)地位、掌握了核心資產(chǎn)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，對(duì)大數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用能力正成為國家競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。在美國，在國家戰(zhàn)略角度將大數(shù)據(jù)的地位比作工業(yè)時(shí)代的石油，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)全面挺入商業(yè)化階段，廣泛滲透到經(jīng)濟(jì)、政治、教育、安全和社會(huì)管理等眾多領(lǐng)域。在歐盟，相關(guān)報(bào)告指出，歐盟公共機(jī)構(gòu)產(chǎn)生、收集或承擔(dān)的地理信息、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、公共資金資助研究項(xiàng)目、數(shù)字圖書館等數(shù)據(jù)資源的全面開放，預(yù)計(jì)每年將會(huì)給歐盟帶來400億歐元的經(jīng)濟(jì)增長，歐盟認(rèn)為大數(shù)據(jù)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。在英國，經(jīng)濟(jì)與商業(yè)研究中心CEBR 2012年研究報(bào)告進(jìn)一步證實(shí)了大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，2017年預(yù)計(jì)將達(dá)到407億英鎊。

同時(shí)，越來越多機(jī)構(gòu)和企業(yè)也迫切希望，從不同渠道獲取多種類型、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大數(shù)據(jù)，并挖掘出有價(jià)值的趨勢(shì)洞察，以便快速、準(zhǔn)確地制定決策，驅(qū)動(dòng)商業(yè)和管理創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值尚待挖掘

目前，云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的成熟讓挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值成為可能。在國外，對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘在日常生活中已經(jīng)開始應(yīng)用?；氐絿鴥?nèi)，大部分機(jī)構(gòu)和傳統(tǒng)企業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值尚待開發(fā)的難題，不僅數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的規(guī)模、數(shù)據(jù)分析挖掘以及智能化能力也都存在著難以突破的瓶頸。

據(jù)悉，作為天然的大數(shù)據(jù)企業(yè)，百度擁有完整、領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)，每天處理15PB的數(shù)據(jù)，通過對(duì)積累十幾年的全網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，百度成功推出百度指數(shù)、百度商情、百度司南等一系列大數(shù)據(jù)商業(yè)化應(yīng)用，以及“百度遷徙”、“景點(diǎn)舒適度預(yù)測(cè)”、“城市旅游預(yù)測(cè)”等大數(shù)據(jù)社會(huì)化產(chǎn)品，便于公眾和企業(yè)使用百度開放的大數(shù)據(jù)資源。下一步，百度選擇了將自身處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)能力對(duì)外開放。

第3篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

比如，早在2000年左右的時(shí)候，四大行都在規(guī)劃數(shù)據(jù)倉庫，一期的投資預(yù)算都在1個(gè)億左右，當(dāng)時(shí)香港某銀行做了一個(gè)8TB的數(shù)據(jù)倉庫，光裝進(jìn)去就得花三四天時(shí)間，分析完這些數(shù)據(jù)又得花很大的投入。成本高、周期長致使大數(shù)據(jù)在那個(gè)時(shí)候并沒有蔚然成風(fēng)。

而今天，做一個(gè)1TB的數(shù)據(jù)庫，所花成本不到原來的十分之一，甚至百分之一。分析計(jì)算成本的降低就導(dǎo)致即使只有一個(gè)想法，也可以很快把大量的數(shù)據(jù)裝進(jìn)來，即使分析完沒有什么發(fā)現(xiàn)，試錯(cuò)的成本也很低，這就是為什么十年前大家不談大數(shù)據(jù)，而談商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫的原因。曾經(jīng)人們夢(mèng)寐以求的分析、計(jì)算，在今天很簡單就能實(shí)現(xiàn)。很多小的分析加起來就成為一個(gè)大的價(jià)值，背后還是計(jì)算成本的根本性下降。

對(duì)于大數(shù)據(jù)，大家通常會(huì)想到“3V”，即Volume（數(shù)量）、Velocity（速度）、Variety（種類），但是大數(shù)據(jù)在數(shù)量上并沒有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)，它只是相對(duì)于處理能力而言，若干年前，英國最好的大型處理計(jì)算機(jī)所能計(jì)算的數(shù)據(jù)量只相當(dāng)于今天一部蘋果手機(jī)的一半。大數(shù)據(jù)對(duì)速度的實(shí)時(shí)性要求更高一些，過去很多數(shù)據(jù)都是先儲(chǔ)存下來然后再導(dǎo)進(jìn)數(shù)據(jù)庫，但今天對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)抓取和分析能力提升了很多。對(duì)于種類來說，如今各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)了。其實(shí)以前這些數(shù)據(jù)不是沒有，但若干年前我們對(duì)于聲音、圖象等數(shù)據(jù)是沒有分析手段的，即便拿到了也沒有辦法分析。

2015年2月11日，波士頓咨詢公司（BCG）最新報(bào)告《互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)系統(tǒng)2020系列報(bào)告之大數(shù)據(jù)篇：回歸“價(jià)值”本源：金融機(jī)構(gòu)如何駕馭大數(shù)據(jù)》。報(bào)告認(rèn)為，成就大數(shù)據(jù)的并不是傳統(tǒng)定義的“3V”，更重要的是第四個(gè)“V”，即Value（價(jià)值）。當(dāng)量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值，而且能夠進(jìn)一步推動(dòng)商業(yè)模式變革時(shí)，大數(shù)據(jù)才真正誕生。

大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

谷歌當(dāng)年就用數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)流感，這是非常有意義的事情。某基金管理公司在引入大數(shù)據(jù)的分析和技術(shù)之后，各部門都在用數(shù)據(jù)說話，然后再做決策，一改過去靠領(lǐng)導(dǎo)拍腦袋做決定的狀況。

金融行業(yè)是一個(gè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度很高的行業(yè)，每產(chǎn)生100萬美元的收入，會(huì)沉淀下820GB的數(shù)據(jù)。金融行業(yè)天然有它的數(shù)據(jù)屬性。比如在零售銀行里面，個(gè)性化的定價(jià)、客戶細(xì)分、預(yù)見客戶流失等方面，都會(huì)用到大數(shù)據(jù)。招商銀行就正在用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶流失進(jìn)行預(yù)警。另外在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也非常多。過去的風(fēng)控需要很多人為的干預(yù)在里面，成本非常高。今天，大數(shù)據(jù)技術(shù)讓大家能更及時(shí)、更快速、更低成本地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于運(yùn)營的優(yōu)化，大數(shù)據(jù)也發(fā)揮出很大的作用。比如有些銀行通過大數(shù)據(jù)的分析，很清楚分布在各處的ATM機(jī)對(duì)現(xiàn)金的需求量，從而很精準(zhǔn)地投放網(wǎng)點(diǎn)資源，減少浪費(fèi)。同時(shí)很合理地安排運(yùn)鈔車和放鈔頻率，降低成本。

保險(xiǎn)行業(yè)也是數(shù)據(jù)強(qiáng)度非常高的行業(yè)。保險(xiǎn)行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、營銷銷售、報(bào)單管理、理賠、資產(chǎn)管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)都有很多大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。比如醫(yī)療保險(xiǎn)，通過大數(shù)據(jù)分析就會(huì)發(fā)現(xiàn)，20%的大病賠付事件占據(jù)了賠付金額的80%，如果能及早發(fā)現(xiàn)這20%的案例，并及早干預(yù)的話，就不會(huì)演化到后面的巨額賠付，就能夠大幅度降低賠付金額。比如讓客戶提早徹底治療，一定要足夠休息等。

美國Axciom公司收集了全球電梯運(yùn)營商的數(shù)據(jù)，然后提供給銀行，銀行據(jù)此做出準(zhǔn)確的決策判斷。Axciom在收集數(shù)據(jù)的時(shí)候，首先注意到世界上的電梯運(yùn)營商主要集中在日本和德國;其次電梯運(yùn)營數(shù)據(jù)的主體非常簡單，就是在哪棟寫字樓哪家公司停了多久，是不是正常運(yùn)營;再用這些數(shù)據(jù)去匹配黃頁，通過黃頁可以查到哪家公司在某棟寫字樓。Axciom把這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)匹配起來之后，得出一個(gè)很簡單的事實(shí)：一部電梯在一家公司每天?？康拇螖?shù)。持續(xù)觀察這些數(shù)據(jù)后，會(huì)知道電梯發(fā)生異動(dòng)的情況，如果在正常范圍值上下波動(dòng)20%是很正常的，但是如果忽然減少了一半，或者忽然增加了一倍，這背后就有原因。Axciom不做任何的判斷，只是告訴銀行，你的某個(gè)客戶電梯?？看螖?shù)發(fā)生異動(dòng)。銀行拿它去提示客戶經(jīng)理，要去拜訪一下這家公司是否出了問題。在這點(diǎn)上，銀行想知道貸款是否安全，債主是否逃跑了。Axciom這樣的創(chuàng)新讓銀行的貸后檢查變得更加有針對(duì)性，而且也更加的及時(shí)。

國內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的案例并不多，有種“雷聲大雨點(diǎn)小”的感覺。比如國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)其實(shí)是非常多的，但是這些數(shù)據(jù)往往散落在各個(gè)部門，是一種比較割裂的狀態(tài)。如何真正能夠跨部門協(xié)作把這些數(shù)據(jù)整合起來，是很多國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)面臨的一大難題。這也是造成大家感覺大數(shù)據(jù)很熱，現(xiàn)實(shí)卻比較單薄的原因。

報(bào)告作者之一、BCG大中華區(qū)董事經(jīng)理張?jiān)脚空J(rèn)為，大數(shù)據(jù)并不僅僅是一個(gè)技術(shù)問題，它更多的是一個(gè)商業(yè)問題、管理問題。所以大數(shù)據(jù)要求金融機(jī)構(gòu)重新審視自己的基礎(chǔ)設(shè)施和自身所處的環(huán)境。“對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言，及早出發(fā)，積極、理性地試水投入，讓整個(gè)機(jī)構(gòu)能夠夠借助大數(shù)據(jù)來盡快實(shí)現(xiàn)自我提升，這是將數(shù)據(jù)持續(xù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力乃至競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的必由之路?！?/p>

從數(shù)據(jù)到價(jià)值的掣肘

簡單來講，從數(shù)據(jù)到價(jià)值需要經(jīng)歷四個(gè)層次。各種不同的數(shù)據(jù)在第一個(gè)層次里會(huì)用各種硬件和軟件的方式進(jìn)行收集和存儲(chǔ)，這是最基礎(chǔ)的層面。數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)地清理、加工，并被歸檔存儲(chǔ)為有效信息以后供后續(xù)分析處理;第二個(gè)層次很關(guān)鍵，要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和增強(qiáng)處理，完成關(guān)系型信息和非關(guān)系型信息相對(duì)整合;第三個(gè)層次屬提升層次，是知識(shí)發(fā)現(xiàn)層。以人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分解、提煉信息，找出有價(jià)值的信息點(diǎn)，完成從信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)化;第四個(gè)層次就是蛻變層，是智慧汲取層。借助可視化工具，將經(jīng)驗(yàn)、判斷與知識(shí)相融合，使數(shù)據(jù)升華為智慧，開始指導(dǎo)商業(yè)價(jià)值的創(chuàng)造。

從數(shù)據(jù)到嵌入式商業(yè)模式的變革一共有七步，即數(shù)據(jù)收集、許可和信任、儲(chǔ)存和處理技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、協(xié)調(diào)、行動(dòng)洞察力、嵌入式變革。在這七個(gè)步驟中，最難的是許可和信任以及協(xié)調(diào)。很多金融機(jī)構(gòu)都很擔(dān)心所擁有的數(shù)據(jù)能用嗎？如果客戶投訴怎么辦？如果監(jiān)管不同意怎么辦？協(xié)調(diào)也是很難的，比如說數(shù)據(jù)的整合，技術(shù)部門和業(yè)務(wù)部門的對(duì)接問題。業(yè)務(wù)部門總覺得技術(shù)部門作為不足，而技術(shù)部門也往往不知道要解決什么問題。實(shí)際這是一個(gè)溝通協(xié)作的問題。

對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來說，如何駕馭大數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)引到價(jià)值層面？報(bào)告作者之一、BCG合伙人兼董事總經(jīng)理何大勇先生認(rèn)為有三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：第一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是“人”。即使在數(shù)據(jù)、技術(shù)等滿天飛的時(shí)代，人還是創(chuàng)造價(jià)值的主體。其在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)科學(xué)家是復(fù)合型人才，既要懂得業(yè)務(wù)的需求，又要能夠處理數(shù)據(jù)，要知道在技術(shù)層面上到底應(yīng)該發(fā)生什么。這樣的復(fù)合型人才是挖掘大數(shù)據(jù)能力非常關(guān)鍵的群體。所以吸納善于“跨界”的復(fù)合型人才，構(gòu)建復(fù)合型團(tuán)隊(duì)就成為金融機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵所在。

第二個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是高效的行動(dòng)。大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，給大家的啟示是大數(shù)據(jù)本身不意味著大價(jià)值。很多時(shí)候大數(shù)據(jù)帶來的發(fā)現(xiàn)是一個(gè)小機(jī)會(huì)，單個(gè)來看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因?yàn)橛辛说统杀镜氖侄?，所以可以將大量的小機(jī)會(huì)聚沙成塔，產(chǎn)生大的價(jià)值。高效行動(dòng)是很多金融機(jī)構(gòu)面臨的一大挑戰(zhàn)?？梢砸朐囧e(cuò)機(jī)制，試十次成功的機(jī)率和試一百次成功的機(jī)率結(jié)果是不一樣的。而且更關(guān)鍵的是，如果試對(duì)了一回，是不是能夠強(qiáng)烈地去推廣，這也是很多金融機(jī)構(gòu)面臨的困惑。

第三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是構(gòu)筑優(yōu)勢(shì)。其根本就是轉(zhuǎn)變思維。很多人會(huì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)能解決很多我們以前一股腦不能解決的問題，大數(shù)據(jù)浮現(xiàn)出來的價(jià)值似乎是自動(dòng)的。但實(shí)際上，大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價(jià)值的時(shí)候，很多管理性的問題同樣是需要解決的。思維轉(zhuǎn)變意味著一場(chǎng)異常深刻的變革，而這樣的變革勢(shì)必觸碰到體制層面。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是管理

每家公司都需要了解自己的客戶，大數(shù)據(jù)究竟能帶來什么？如何讓大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值最大化？比如銀行的交叉銷售，以前大家最希望系統(tǒng)能夠告訴營銷人員下一步該推薦什么產(chǎn)品，很多銀行采取的做法是總行說了算，總行說現(xiàn)在要推信用卡，下邊的營銷人員就去推信用卡;總行說現(xiàn)在要推現(xiàn)金管理，下邊營銷人員就去推現(xiàn)金管理。很多時(shí)候，這樣做的成功率是有限的，因?yàn)檫@是從一個(gè)面去推。而在大數(shù)據(jù)的分析之下，銀行會(huì)更精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)，向那些跟銀行有過信貸關(guān)系的老客戶推薦現(xiàn)金管理的成功率會(huì)更高。客戶經(jīng)理就不用挨家挨戶去推現(xiàn)金管理產(chǎn)品了。這樣做交叉銷售的成功率會(huì)提高很多。

有一個(gè)典型的例子，一位先生搬家到澳大利亞，連續(xù)兩年定期收到一家保險(xiǎn)公司的短信，推銷他們的壽險(xiǎn)產(chǎn)品。但是這位先生當(dāng)時(shí)根本就沒有購買的意愿和需求，這無疑是一個(gè)非常無效的營銷。后來，保險(xiǎn)公司通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在一個(gè)家庭有孩子的前后一兩年，出于保護(hù)家庭的原因，對(duì)壽險(xiǎn)產(chǎn)品的需求會(huì)強(qiáng)很多。而從信用卡交易的數(shù)據(jù)去找出到底哪些家庭打算要孩子或者剛剛有了孩子是很容易的，因?yàn)檫@些家庭購買的東西不一樣。保險(xiǎn)公司針對(duì)這些家庭做精準(zhǔn)營銷，在很短的時(shí)間內(nèi)，交叉銷售成功率就提高了30%。

再比如，很多公司都想了解當(dāng)一個(gè)有價(jià)值的客戶要丟失了該怎么辦？有一家銀行做了大數(shù)據(jù)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在整個(gè)能帶來貢獻(xiàn)值的客戶里，在一個(gè)特定價(jià)值區(qū)域里面，這批客戶是最容易動(dòng)搖的。因?yàn)檫@個(gè)范圍并不是很大，所以很容易能把這些客戶篩出來。大數(shù)據(jù)還分析出怎樣讓穩(wěn)定這些客戶。當(dāng)一個(gè)客戶的朋友圈用的都是一家銀行的時(shí)候，就會(huì)穩(wěn)定得多。所以這家銀行當(dāng)時(shí)做了一個(gè)減少客戶流失的舉措，就是營銷客戶的朋友圈，讓客戶更多的朋友都用自己的服務(wù)，而不是到處給客戶送禮物，強(qiáng)留客戶。

第4篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)的重要組成部分，其核心性不斷凸顯。由于大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)具備數(shù)據(jù)量大、流速高、種類繁多、非結(jié)構(gòu)化強(qiáng)等一系列特點(diǎn)，其面臨的威脅也將是多樣的、復(fù)雜的、前所未有的。對(duì)此，全球服務(wù)器安全、虛擬化及云計(jì)算安全領(lǐng)導(dǎo)廠商趨勢(shì)科技認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的對(duì)抗中，企業(yè)需要建立以數(shù)據(jù)保護(hù)為核心的云安全智能防護(hù)戰(zhàn)略，更全面、更迅速的化解Hadoop等基礎(chǔ)架構(gòu)層的威脅。

趨勢(shì)科技中國區(qū)業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)童寧表示：“大數(shù)據(jù)帶來的一個(gè)關(guān)鍵變化是對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重新審視，在過去，這些大量而瑣碎的數(shù)據(jù)并沒有得到有效利用，商業(yè)價(jià)值較小，因此普遍被排除在企業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)戰(zhàn)略之外。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)將成為企業(yè)發(fā)掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值，提供需求預(yù)測(cè)、決策支撐能力的重要來源。因此，企業(yè)的數(shù)據(jù)保護(hù)戰(zhàn)略必須隨著新型威脅而進(jìn)行變革，做到全面覆蓋與重點(diǎn)部署的協(xié)同一致，以更好地保護(hù)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)?！?/p>

如今，在一些金融、互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用程度較深的企業(yè)，APT攻擊的背后更是受到了商業(yè)犯罪團(tuán)體的控制。同時(shí)，黑洞攻擊也已經(jīng)升遷至2.0時(shí)代，不論是企業(yè)還是個(gè)人，每一個(gè)數(shù)據(jù)的擁有者，在大數(shù)據(jù)時(shí)代都將面對(duì)前所未有的危險(xiǎn)。然而，作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用工具的Hadoop，在數(shù)據(jù)安全設(shè)計(jì)和防護(hù)功能上并不能夠完全滿足用戶的需求，它存在著訪問控制較弱、無合規(guī)性設(shè)計(jì)、無數(shù)據(jù)加密、策略管理較弱等一系列的問題，而其包括的多個(gè) Web UI和完全依賴于 Kerberos復(fù)雜部署的特性，都不能保證數(shù)據(jù)的一致性，而一旦遭遇篡改，錯(cuò)誤的結(jié)果會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。

在企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)威脅需求的推動(dòng)下，趨勢(shì)科技憑借領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和對(duì)全球數(shù)據(jù)威脅的感知力，推出了云安全智能防護(hù)戰(zhàn)略。對(duì)此，童寧表示：“構(gòu)建Hadoop的安全模型可采用分層方式進(jìn)行。在最外層必須進(jìn)行良好的訪問控制，確保只有相關(guān)權(quán)限的人才可訪問Hadoop數(shù)據(jù)；第二層是網(wǎng)絡(luò)威脅防御，設(shè)定相關(guān)機(jī)制，防止網(wǎng)絡(luò)受到入侵；第三層是應(yīng)用層程序升級(jí)，確保沒有漏洞；第四層是數(shù)據(jù)保密，防止數(shù)據(jù)被竊?。坏谖鍖邮潜ＷC數(shù)據(jù)的完整性，使數(shù)據(jù)不會(huì)受到篡改?；谏鲜鑫鍖颖Ｗo(hù)策略，就可獲得基于Hadoop結(jié)構(gòu)的安全策略模型?！?/p>

目前，趨勢(shì)科技已經(jīng)著眼于推進(jìn)大數(shù)據(jù)安全的實(shí)際落地，一改傳統(tǒng)的序列化數(shù)據(jù)處理方式，引進(jìn)Hadoop計(jì)算系統(tǒng)，把所有接收到的事件進(jìn)行分類和交叉處理，并利用Hadoop系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算，由此形成智能網(wǎng)絡(luò)防護(hù)云。而趨勢(shì)科技即將推出的服務(wù)器深度安全防護(hù)系統(tǒng)（Deep Security），將繼續(xù)發(fā)揮業(yè)界獨(dú)有的無安全部署優(yōu)勢(shì)，在Hadoop“五層”防護(hù)結(jié)構(gòu)中分別實(shí)現(xiàn)防火墻、IDS/IPS、防惡意軟件/Web 應(yīng)用防護(hù)/虛擬補(bǔ)丁、數(shù)據(jù)加密、完整性監(jiān)控的功能，并在支持大數(shù)據(jù)應(yīng)用全程審計(jì)的基礎(chǔ)上，幫助用戶完成安全戰(zhàn)略的又一次變革。

第5篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；線上線下電商；用戶數(shù)據(jù)；挖掘研究

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）34-0010-02

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的價(jià)值得以體現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部管理的數(shù)據(jù)和各種社交網(wǎng)絡(luò)下的數(shù)據(jù)，使得電子商務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的發(fā)展。用戶數(shù)量的增加使得企業(yè)對(duì)于用戶數(shù)據(jù)的管理增加了難度。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，電子商務(wù)正在經(jīng)歷著多樣化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)發(fā)展，龐大的數(shù)據(jù)資源使得數(shù)據(jù)處理的難度和代價(jià)增加，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行捕捉和挖掘就成為電子商務(wù)發(fā)展的重要問題。O2O電子商務(wù)模式是一個(gè)聯(lián)系線下商家和線上用戶的商業(yè)平臺(tái)，其能夠?qū)?shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬用戶相結(jié)合，為商務(wù)發(fā)展提供了全新的發(fā)展模式。用戶數(shù)據(jù)的大規(guī)模增加遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)商務(wù)所能夠處理的數(shù)據(jù)范圍，復(fù)雜的數(shù)據(jù)充斥使得商家難以挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，從研究中發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)利用率僅有5%，因此在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，商家對(duì)O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘非常重要。

1 在大數(shù)據(jù)背景下O2O的用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)

相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，O2O用戶數(shù)據(jù)除了交易平臺(tái)的數(shù)據(jù)之外，還帶有社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、用戶終端數(shù)據(jù)等，因此O2O用戶數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)。

1）數(shù)據(jù)體量大

隨著電商企業(yè)發(fā)展的日漸成熟，很多O2O企業(yè)產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到了TB級(jí)，加入了社交網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)后的O2O用戶數(shù)據(jù)不僅僅是用戶交易的數(shù)據(jù)，其涵蓋了更加廣闊的數(shù)據(jù)源，未來O2O用戶數(shù)據(jù)的規(guī)?？梢赃_(dá)到PB級(jí)或是更高的EB級(jí)，因此在未來的電子商務(wù)發(fā)展中，會(huì)有更多TB級(jí)的數(shù)據(jù)應(yīng)用在決策分析中。

2）數(shù)據(jù)的類型多

O2O用戶數(shù)據(jù)的類型比較復(fù)雜，除了用戶的基本數(shù)據(jù)資料交易記錄，還帶有企業(yè)的內(nèi)部交易服務(wù)信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用戶的交易反饋、平臺(tái)的數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)和終端信息等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以說O2O用戶數(shù)據(jù)不是由單一化的數(shù)據(jù)構(gòu)成，其更多涉及過程化的數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)留流動(dòng)速度快

電子商務(wù)發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度要求很高，特別是用戶數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理有著極高的要求。用戶的數(shù)據(jù)隨著用戶的行為而產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)在交易的過程中會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚賯鬟f的數(shù)據(jù)流，比如用戶的消費(fèi)情況和反饋等，如果交易時(shí)間縮短，那么就要求數(shù)據(jù)的處理速度快，傳統(tǒng)查詢式的數(shù)據(jù)處理很難適用。

4）商業(yè)價(jià)值高

在電子商務(wù)的發(fā)展中，用戶數(shù)據(jù)有著非常大的商業(yè)價(jià)值，可以說用戶是O2O發(fā)展的核心，對(duì)用戶進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)于電商企業(yè)的發(fā)展有著重要意義。但是由于數(shù)據(jù)種類繁多，越來越多與用戶無關(guān)的數(shù)據(jù)充斥其中，使得數(shù)據(jù)的價(jià)值密度降低，這也更好的說明了大數(shù)據(jù)背景下O2O用戶數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。

2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下O2O用戶數(shù)據(jù)挖掘流程和方法

1）數(shù)據(jù)挖掘的流程

O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝粋€(gè)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的過程，在收集數(shù)據(jù)時(shí)并沒有明確的目標(biāo)，只需要從不同的數(shù)據(jù)來源中更多的獲取數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的預(yù)處理即可，預(yù)處理后通過各種數(shù)據(jù)的計(jì)算方法對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在大數(shù)據(jù)的挖掘中，首先要解決這樣一個(gè)問題，就是如何區(qū)分各個(gè)用戶群的特點(diǎn)，進(jìn)而分析其個(gè)人的特點(diǎn)，從而獲得有用的商業(yè)價(jià)值，數(shù)據(jù)挖掘流程見圖1。

數(shù)據(jù)收集：O2O用戶的數(shù)據(jù)除了平臺(tái)交易的數(shù)據(jù)，還包括社交網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備終端中的數(shù)據(jù)，這些用戶以“流”的形式存在，這三種數(shù)據(jù)流之前存在著內(nèi)容交叉，可以根據(jù)其交易、互動(dòng)情況進(jìn)行分類，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)的預(yù)處理由三個(gè)部分組成，分別是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、轉(zhuǎn)化和抽取，數(shù)據(jù)的預(yù)處理情況直接關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，并且在一定程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘的成功和失敗。原始數(shù)據(jù)中有很多冗余、噪聲數(shù)據(jù)，在預(yù)處理中需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清晰，從而提升數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。通過結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，提取出重要數(shù)據(jù)，要提升數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，從而體現(xiàn)出更多的用戶數(shù)據(jù)特征，采用數(shù)據(jù)融合方法可以讓關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起，從而形成新的數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用：在數(shù)據(jù)挖掘的過程中根據(jù)商家的需要選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型，從而針對(duì)性的進(jìn)行深度挖掘。深度數(shù)據(jù)挖掘的主要模型有：關(guān)聯(lián)分析、類型分析和聚類分析等，比如根據(jù)用戶的性別、年齡、興趣等進(jìn)行分類挖掘，并且進(jìn)行解釋和應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘后主要應(yīng)用在大數(shù)據(jù)的可視化分析和計(jì)算等。

2）數(shù)據(jù)挖掘的方法

通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，利用數(shù)據(jù)對(duì)商家的未來趨勢(shì)進(jìn)行分析和判斷，依靠數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的決策。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚分類分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以分為簡單的關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等，通過對(duì)用戶行為規(guī)律進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析：分類四根據(jù)數(shù)據(jù)的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)分為不同的種類，比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等，聚類分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，其可以應(yīng)用在用戶的購買預(yù)測(cè)方面。社交網(wǎng)絡(luò)分析：通過分析用戶的不同社會(huì)關(guān)系和屬性，從而分析用戶中潛在的關(guān)系和資源。用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系著用戶之間的關(guān)系和屬性，有助于商家擴(kuò)充客戶源。

3 基于大數(shù)據(jù)背景下用戶數(shù)據(jù)挖掘后的應(yīng)用途徑

1）精準(zhǔn)用戶定位實(shí)施針對(duì)性的營銷

在O2O發(fā)展模式中，對(duì)用戶數(shù)據(jù)的挖掘表示著對(duì)市場(chǎng)的細(xì)化和精確定位，從而選擇有針對(duì)性的用戶進(jìn)行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息，確定用戶群體的消費(fèi)興趣和習(xí)慣，進(jìn)而推斷用戶的下一個(gè)消費(fèi)行為，從而對(duì)這些用戶制定針對(duì)性的營銷策略。根據(jù)用戶的特點(diǎn)進(jìn)行營銷，與傳統(tǒng)的營銷相比會(huì)節(jié)約了營銷成本，提升了營銷的價(jià)值，鎖定忠誠度較高的消費(fèi)者，能夠拓展更加優(yōu)秀的消費(fèi)資源。利用對(duì)用戶數(shù)據(jù)的挖掘，商家可以區(qū)別用戶價(jià)值的高低，針對(duì)不同價(jià)值的用戶采用不同的營銷策略，可以讓商家獲得更好的收益回報(bào)。

2）網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)優(yōu)化

電商營銷中網(wǎng)站平臺(tái)的頁面設(shè)置非常重要，網(wǎng)站的內(nèi)容直接影響著用戶的訪問交易情況，因此在用戶登錄和瀏覽平臺(tái)上進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)挖掘能夠了解用戶的訪問相關(guān)，從而為網(wǎng)站平臺(tái)優(yōu)化提供參考。電商網(wǎng)站可以通過用戶的訪問、下單習(xí)慣來更改網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，比如將用戶點(diǎn)擊量高和交易量高的產(chǎn)品放置在首頁吸引用戶的點(diǎn)擊。通過對(duì)用戶瀏覽數(shù)據(jù)的挖掘，可以利用網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)性與用戶的期望值相結(jié)合，在用戶期望的界面上多添加導(dǎo)航鏈接，合理的安排服務(wù)器緩存，減少服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間，從而提升用戶的滿意度。

3）穩(wěn)定客戶群

通過對(duì)O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘能夠分析用戶的喜好行為，從而利用平臺(tái)來挖掘和穩(wěn)定客戶關(guān)系，在這些數(shù)據(jù)中針對(duì)客戶資料資源進(jìn)行分析，將客戶根據(jù)交易背景、興趣、習(xí)慣等進(jìn)行劃分，通過對(duì)用戶行為的預(yù)測(cè)可以挖掘出潛在的消費(fèi)者，并且對(duì)于已經(jīng)形成交易關(guān)系的客戶進(jìn)行維護(hù)，針對(duì)價(jià)值高的用戶提供額外的服務(wù)，從而獲得更加穩(wěn)定的客戶源。利用數(shù)據(jù)分析對(duì)客戶進(jìn)行預(yù)測(cè)和推薦非常重要，比如當(dāng)一個(gè)用戶購買了某種產(chǎn)品并且評(píng)價(jià)較好時(shí)，其會(huì)推薦其好友進(jìn)行關(guān)注，這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶，并且提升交易客戶的穩(wěn)定關(guān)系。

4）擴(kuò)展其他增值業(yè)務(wù)

當(dāng)O2O的平臺(tái)有著一定的用戶數(shù)據(jù)后，就可以建立完整的用戶數(shù)據(jù)庫，通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析，可以讓商家針對(duì)用戶提供其他的產(chǎn)品，從而增加數(shù)據(jù)的收入?，F(xiàn)階段大型電商網(wǎng)站都在利用大數(shù)據(jù)開發(fā)新的應(yīng)用，比如淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)魔方等，很多商家由于缺少數(shù)據(jù)難以開發(fā)新的業(yè)務(wù)，比如消費(fèi)信貸，而通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)其附加的價(jià)值，就能夠更好的開發(fā)新業(yè)務(wù)，比如阿里集團(tuán)進(jìn)行的小額信貸業(yè)務(wù)。

5）精準(zhǔn)的開展廣告業(yè)務(wù)

通過對(duì)O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘可以了解用戶的主要消費(fèi)點(diǎn)，從而為商家的廣告宣傳提供方向，在用戶消費(fèi)高的地方投入廣告，從而實(shí)現(xiàn)商家希望的個(gè)性化營銷。在用戶數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，建立數(shù)據(jù)庫的概率模型，對(duì)用戶的交易情況進(jìn)行概率確定，通過對(duì)廣告的獲取信息來確定哪些是真實(shí)的顧客，哪些是潛在的顧客；觀察用戶對(duì)于廣告的反應(yīng)程度可以作為商家投放廣告時(shí)間的參考。通過這種概率分析，可以在數(shù)據(jù)中計(jì)算出一個(gè)準(zhǔn)確的關(guān)鍵詞，讓商家依照關(guān)鍵詞進(jìn)行廣告優(yōu)化。

6）產(chǎn)品管理和服務(wù)

O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘?yàn)樯碳姨峁?zhǔn)確的營銷提供了方案，通過相應(yīng)用戶的需要促進(jìn)訂單生成，通過用戶的反饋來進(jìn)行產(chǎn)品的改進(jìn)；通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析可以讓商家的營銷發(fā)生改動(dòng)，比如價(jià)格和庫存的調(diào)整等。如果商家能夠?qū)τ脩舻臄?shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，就可以通過對(duì)用戶需求的分析來尋找更多的商機(jī)。如分析用戶的喜好和相關(guān)的潛在信息，有助于提升商家的產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)，從而讓商家有著更高的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

4 結(jié)語

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟，電子商務(wù)中的用戶數(shù)據(jù)必將得到更好的挖掘處理，數(shù)據(jù)中隱藏的用戶價(jià)值也會(huì)被更好地利用。O2O的電子商務(wù)發(fā)展已經(jīng)逐漸從銷售轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩糁辽?，企業(yè)在發(fā)展中已經(jīng)意識(shí)到，想要做出最準(zhǔn)確的商務(wù)決策，首先要獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用會(huì)推動(dòng)電子商務(wù)模式走向新的發(fā)展高度。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐國虎，孫凌，許芳.基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘研究[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2013（2）.

[2] 徐國虎，孫凌.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘流程分析[J].中國集體經(jīng)濟(jì)，2012（30）.

[3] 黃取治.大數(shù)據(jù)環(huán)境下O2O電商用戶數(shù)據(jù)挖掘探討[J].湖南科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2015（5）.

第6篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

金融企業(yè)越來越難面對(duì)面接觸到年輕人，無法像過去一樣，從對(duì)話中了解年輕人的想法，了解年輕人金融產(chǎn)品的需求。

用戶畫像的目的

用戶畫像是在了解客戶需求和消費(fèi)能力，以及客戶信用額度的基礎(chǔ)上，尋找潛在產(chǎn)品的目標(biāo)客戶，并利用畫像信息為客戶開發(fā)產(chǎn)品。

用戶畫像一詞具有很重的場(chǎng)景因素，不同企業(yè)對(duì)于用戶畫像有著不同的理解和需求。例如，金融行業(yè)和汽車行業(yè)對(duì)于用戶畫像需求的信息完全不一樣，信息緯度也不同，對(duì)畫像結(jié)果要求也不同。每個(gè)行業(yè)都有一套適合自己行業(yè)的用戶畫像方法，但是其核心都是為客戶服務(wù)，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景服務(wù)。用戶畫像本質(zhì)就是從業(yè)務(wù)角度出發(fā)對(duì)用戶進(jìn)行分析，了解用戶需求，尋找目標(biāo)客戶。另外一個(gè)方面就是，金融企業(yè)利用統(tǒng)計(jì)的信息，開發(fā)出適合目標(biāo)客戶的產(chǎn)品。 從商業(yè)角度出發(fā)的用戶畫像對(duì)企業(yè)具有很大的價(jià)值，用戶畫像目的有兩個(gè)：一個(gè)是從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，尋找目標(biāo)客戶。另外一個(gè)就是，參考用戶畫像的信息，為用戶設(shè)計(jì)產(chǎn)品或開展?fàn)I銷活動(dòng)。

市場(chǎng)上用戶畫像的方法很多，許多企業(yè)也提供用戶畫像服務(wù)，將用戶畫像提升到很有規(guī)格的一件事。金融企業(yè)是最早開始用戶畫像的行業(yè)。由于擁有豐富的數(shù)據(jù)，金融企業(yè)在進(jìn)行用戶畫像時(shí)，對(duì)眾多緯度的數(shù)據(jù)無從下手，總是認(rèn)為用戶畫像數(shù)據(jù)緯度越多越好，畫像數(shù)據(jù)越豐富越好，某些輸入的數(shù)據(jù)還設(shè)定了權(quán)重甚至建立了模型，搞得用戶畫像成為一個(gè)巨大而馱擁墓こ獺5是費(fèi)很大力氣進(jìn)行了畫像之后，卻發(fā)現(xiàn)只剩下了用戶畫像，和業(yè)務(wù)相聚甚遠(yuǎn)，沒有辦法直接支持業(yè)務(wù)運(yùn)營，投入精力巨大但是回報(bào)微小，可以說是得不償失，無法向領(lǐng)導(dǎo)交代。

金融企業(yè)用戶畫像的基本步驟

參考金融企業(yè)的數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)需求，可以將金融企業(yè)用戶畫像工作進(jìn)行細(xì)化?；旧蠌臄?shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)處理，從強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)到定性分類數(shù)據(jù)，從引入外部數(shù)據(jù)到依據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行篩選目標(biāo)用戶。

畫像相關(guān)數(shù)據(jù)的整理和集中金融企業(yè)內(nèi)部的信息分布在不同的系統(tǒng)中。一般情況下，人口屬性信息主要集中在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，信用信息主要集中在交易系統(tǒng)和產(chǎn)品系統(tǒng)之中，也集中在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，消費(fèi)特征主要集中在渠道和產(chǎn)品系統(tǒng)中。

興趣愛好和社交信息需要從外部引入，例如客戶的行為軌跡可以代表其興趣愛好和品牌愛好，移動(dòng)設(shè)備到位置信息可以提供較為準(zhǔn)確的興趣愛好信息。社交信息，可以借助于金融行業(yè)自身的文本挖掘能力進(jìn)行采集和分析，也可以借助于廠商的技術(shù)能力在社交網(wǎng)站上直接獲得。

社交信息往往是實(shí)時(shí)信息，商業(yè)價(jià)值較高，轉(zhuǎn)化率也較高，是大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面的主要信息來源。例如用戶在社交網(wǎng)站上提出羅馬哪里好玩的問題，就代表用戶未來可能有出國旅游的需求；如果客戶在對(duì)比兩款汽車的優(yōu)良，客戶購買汽車的可能性就較大。金融企業(yè)可以及時(shí)介入，為客戶提供金融服務(wù)。

客戶畫像數(shù)據(jù)主要分為五類，人口屬性、信用信息、消費(fèi)特征、興趣愛好、社交信息。這些數(shù)據(jù)都分布在不同的信息系統(tǒng)，金融企業(yè)都上線了數(shù)據(jù)倉庫（DW），所有畫像相關(guān)的強(qiáng)相關(guān)信息都可以從數(shù)據(jù)倉庫里面整理和集中，并且依據(jù)畫像商業(yè)需求，利用跑批作業(yè)，加工數(shù)據(jù)，生成用戶畫像的原始數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫成為用戶畫像數(shù)據(jù)的主要處理工具。依據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和畫像需求將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、篩選、歸納、加工等，生成用戶畫像需要的原始數(shù)據(jù)。用戶畫像的緯度信息不是越多越好，只需要找到這幾類畫像信息強(qiáng)相關(guān)信息，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)信息，同產(chǎn)品和目標(biāo)客戶強(qiáng)相關(guān)信息即可。根本不存在360度的用戶畫像信息，也不存在豐富的信息可以完全了解客戶，另外數(shù)據(jù)的實(shí)效性也要重點(diǎn)考慮。

找到同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)依據(jù)用戶畫像的原則，所有畫像信息應(yīng)該是五大分類的強(qiáng)相關(guān)信息。強(qiáng)相關(guān)信息是指同業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)信息，可以幫助金融行業(yè)定位目標(biāo)客戶，了解客戶潛在需求，開發(fā)需求產(chǎn)品。

只有強(qiáng)相關(guān)信息才能幫助金融企業(yè)有效結(jié)合業(yè)務(wù)需求，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。例如姓名、手機(jī)號(hào)、家庭地址就是能夠觸達(dá)客戶的強(qiáng)人口屬性信息，收入、學(xué)歷、職業(yè)、資產(chǎn)就是客戶信用信息的強(qiáng)相關(guān)信息。差旅人群、境外游人群、汽車用戶、旅游人群、母嬰人群就是消費(fèi)特征的強(qiáng)相關(guān)信息。攝影愛好者、游戲愛好者、健身愛好者、電影人群、戶外愛好者就是客戶興趣愛好的強(qiáng)相關(guān)信息。社交媒體上發(fā)表的旅游需求，旅游攻略，理財(cái)咨詢，汽車需求，房產(chǎn)需求等信息代表了用戶的內(nèi)心需求，是社交信息場(chǎng)景應(yīng)用的強(qiáng)相關(guān)信息。

金融企業(yè)內(nèi)部信息較多，在用戶畫像階段不需要對(duì)所有信息都采用，只需要采用同業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)客戶強(qiáng)相關(guān)的信息即可，這樣有助于提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，降低投資回報(bào)率（ROI），有利于簡單找到業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，在數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程中也容易實(shí)現(xiàn)。

千萬不要將用戶畫像工作搞得過于復(fù)雜，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景關(guān)系不大，這樣就讓很多金融企業(yè)特別是領(lǐng)導(dǎo)失去用戶畫像的興趣，看不到用戶畫像的商業(yè)價(jià)值，不愿意在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投資。為企業(yè)帶來商業(yè)價(jià)值才是用戶畫像工作的主要?jiǎng)恿椭饕康摹?/p>

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)簽化（定量to定性）金融企業(yè)集中了所有信息之后，依據(jù)業(yè)務(wù)需求，對(duì)信息進(jìn)行加工整理，需要對(duì)定量的信息進(jìn)行定性，方便信息分類和篩選。這部分工作建議在數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行，不建議在大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）里進(jìn)行加工。

定性信息進(jìn)行定量分類是用戶畫像的一個(gè)重要工作環(huán)節(jié)，具有較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景要求，考驗(yàn)用戶畫像商業(yè)需求的轉(zhuǎn)化。其主要目的是幫助企業(yè)將復(fù)雜數(shù)據(jù)簡單化，將交易數(shù)據(jù)定性進(jìn)行歸類，并且融入商業(yè)分析的要求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)加工。例如可以將客戶按照年齡區(qū)間分為學(xué)生、青年、中青年、中年、中老年、老年等人生階段。

源于各人生階段的金融服務(wù)需求不同，在尋找目標(biāo)客戶時(shí)，可以通過人生階段進(jìn)行目標(biāo)客戶定位。企業(yè)可以利用客戶的收入、學(xué)歷、資產(chǎn)等情況將客戶分為低、中、高端客戶，并依據(jù)其金融服務(wù)需求，提供不同的金融服務(wù)。可以參考其金融消費(fèi)記錄和資產(chǎn)信息，以及交易產(chǎn)品，購買的產(chǎn)品，將客戶消費(fèi)特征進(jìn)行定性描述，區(qū)分出電商客戶，理財(cái)客戶，保險(xiǎn)客戶，穩(wěn)健投資客戶，激進(jìn)投資客戶，餐飲客戶，旅游客戶，高端客戶，公務(wù)員客戶等。利用外部的數(shù)據(jù)可以將定性客戶的興趣愛好，例如戶外愛好者，奢侈品愛好者，科技產(chǎn)品發(fā)燒友，攝影愛好者，高端汽車需求者等信息。將定量信息歸納為定性信息，并依據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行標(biāo)簽化，有助于金融企業(yè)找到目標(biāo)客戶，并且了解客艫那痹諦棖螅為金融行業(yè)的產(chǎn)品找到目標(biāo)客戶，進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，降低營銷成本，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。

另外金融企業(yè)還可以依據(jù)客戶的消費(fèi)特征、興趣愛好、社交信息及時(shí)為客戶推薦產(chǎn)品，設(shè)計(jì)產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)品流程。提高產(chǎn)品銷售的活躍率，幫助金融企業(yè)更好地為客戶設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

依據(jù)業(yè)務(wù)需求引入外部數(shù)據(jù) 利用數(shù)據(jù)進(jìn)行畫像的目的主要是為業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)支持，包括尋找到產(chǎn)品的目標(biāo)客戶和觸達(dá)客戶。金融企業(yè)自身的數(shù)據(jù)不足以了解客戶的消費(fèi)特征、興趣愛好、社交信息。

金融企業(yè)可以引入外部信息來豐富客戶畫像信息，例如引入銀聯(lián)和電商的信息來豐富消費(fèi)特征信息，引入移動(dòng)大數(shù)據(jù)的位置信息來豐富客戶的興趣愛好信息，引入外部廠商的數(shù)據(jù)來豐富社交信息等。外部信息的緯度較多，內(nèi)容也很豐富，但是如何引入外部信息是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)的工作。外部信息在引入時(shí)需要考慮幾個(gè)問題，分別是外部數(shù)據(jù)的覆蓋率，如何和內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，和內(nèi)部信息的匹配率，以及信息的相關(guān)程度，還有數(shù)據(jù)的鮮活度，這些都是引入外部信息的主要考慮緯度。

外部數(shù)據(jù)魚龍混雜，數(shù)據(jù)的合規(guī)性也是金融企業(yè)在引入外部數(shù)據(jù)時(shí)的一個(gè)重要考慮，敏感的信息例如手機(jī)號(hào)、家庭住址、身份證號(hào)，在引入或匹配時(shí)都應(yīng)該注意隱私問題，基本的原則是不進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配和驗(yàn)證。

外部數(shù)據(jù)不會(huì)集中在某一家，需要金融企業(yè)花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行尋找。外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)的打通是個(gè)很復(fù)雜的問題，手機(jī)號(hào)/設(shè)備號(hào)/身份證號(hào)的MD5數(shù)值匹配是一種好的方法，不涉及隱私數(shù)據(jù)的交換，可以進(jìn)行唯一匹配。依據(jù)行業(yè)內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)，沒有一家企業(yè)外部數(shù)據(jù)可以滿足企業(yè)要求，外部數(shù)據(jù)的引入需要多方面數(shù)據(jù)。一般情況下，數(shù)據(jù)覆蓋率達(dá)到70%以上，就是一個(gè)非常高的覆蓋率。覆蓋率達(dá)到20%以上就可以進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用了。金融行業(yè)外部數(shù)據(jù)源較好合作方有銀聯(lián)、芝麻信用、運(yùn)營商、中航信、騰云天下、騰訊、微博、前海征信，各大電商平臺(tái)等。市場(chǎng)上數(shù)據(jù)提供商已經(jīng)很多，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量都不錯(cuò)，需要金融行業(yè)一家一家去挖掘，或者委托一個(gè)廠商引入也可以。獨(dú)立第三方幫助金融行業(yè)引入外部數(shù)據(jù)可以降低數(shù)據(jù)交易成本，同時(shí)也可以降低數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)不錯(cuò)的嘗試。另外各大城市和區(qū)域的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，也是一個(gè)較好的外部數(shù)據(jù)引入方式。

按照業(yè)務(wù)需求進(jìn)行篩選客戶（DMP的作用）用戶畫像主要目的是讓金融企業(yè)挖掘已有的數(shù)據(jù)價(jià)值，利用數(shù)據(jù)畫像技術(shù)尋找到目標(biāo)客戶和客戶的潛在需求，進(jìn)行產(chǎn)品推銷和設(shè)計(jì)改良產(chǎn)品。

用戶畫像從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)變現(xiàn)的重要方式。用戶畫像是數(shù)據(jù)思維運(yùn)營過程中的一個(gè)重要閉環(huán)，幫助金融企業(yè)利用數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營和市場(chǎng)營銷，以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)。用戶畫像就是一切以數(shù)據(jù)商業(yè)化運(yùn)營為中心，以商業(yè)場(chǎng)景為主，幫助金融企業(yè)深度分析客戶，找到目標(biāo)客戶。

DMP（大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）在整個(gè)用戶畫像過程中起到了一個(gè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的作用。從技術(shù)角度來講，DMP將畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來找到相似人群，同業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合，篩選出具有價(jià)值的數(shù)據(jù)和客戶，定位目標(biāo)客戶，觸達(dá)客戶，對(duì)營銷效果進(jìn)行記錄和反饋。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)DMP過去主要應(yīng)用在廣告行業(yè)，在金融行業(yè)應(yīng)用不多，未來會(huì)成為數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的主要平臺(tái)。

DMP可以幫助信用卡公司篩選出未來一個(gè)月可能進(jìn)行分期付款的客戶，電子產(chǎn)品重度購買客戶，篩選出金融理財(cái)客戶，篩選出高端客戶（在本行資產(chǎn)很少，但是在他行資產(chǎn)很多），篩選出保障險(xiǎn)種，壽險(xiǎn)、教育險(xiǎn)、車險(xiǎn)等客戶，篩選出穩(wěn)健投資人、激進(jìn)投資人、財(cái)富管理等方面等客戶，并且可以觸達(dá)這些客戶，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值變現(xiàn)。DMP還可以了解客戶的消費(fèi)習(xí)慣、興趣愛好，以及近期需求，為客戶定制金融產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)行跨界營銷。利用客戶的消費(fèi)偏好，提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，提高用戶黏度。

DMP還作為引入外部數(shù)據(jù)的平臺(tái)，將外部具有價(jià)值的數(shù)據(jù)引入到金融企業(yè)內(nèi)部，補(bǔ)充用戶畫像數(shù)據(jù)，創(chuàng)建不同業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)需求。特別是移動(dòng)大數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以幫助金融企業(yè)來進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，讓用戶畫像離商業(yè)應(yīng)用更加近一些，體現(xiàn)用戶畫像的商業(yè)價(jià)值。用戶畫像的關(guān)鍵不是360度分析客戶，而是為企業(yè)帶來商業(yè)價(jià)值，離開了商業(yè)價(jià)值談?dòng)脩舢嬒窬褪撬Ａ髅?。金融企業(yè)用戶畫像項(xiàng)目一定要從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，從強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)出發(fā)，從業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用出發(fā)。用戶畫像的本質(zhì)就是深度分析客戶，掌握具有價(jià)值數(shù)據(jù)，找到目標(biāo)客戶，按照客戶需求來定制產(chǎn)品，利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值變現(xiàn)。

金融行業(yè)用戶畫像實(shí)踐

銀行用戶畫像實(shí)踐介紹 銀行具有豐富的交易數(shù)據(jù)、個(gè)人屬性數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，用戶畫像的需求較大。但是缺少社交信息和興趣愛好信息。

到銀行網(wǎng)點(diǎn)來辦業(yè)務(wù)的人年紀(jì)偏大，未來消費(fèi)者主要在網(wǎng)上進(jìn)行業(yè)務(wù)辦理。銀行接觸不到客戶，無法了解客戶需求，缺少觸達(dá)客戶的手段。分析客戶、了解客戶、找到目標(biāo)客戶、為客戶設(shè)計(jì)其需要的產(chǎn)品，成了銀行進(jìn)行用戶畫像的主要目的。銀行的主要業(yè)務(wù)需求集中在消費(fèi)金融、財(cái)富管理、融資服務(wù)，用戶畫像要從這幾個(gè)角度出發(fā)，尋找目標(biāo)客戶。銀行的客戶數(shù)據(jù)很豐富，數(shù)據(jù)類型和總量較多，系統(tǒng)也很多。可以嚴(yán)格遵循用戶畫像的五大步驟。先利用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)集中，篩選出強(qiáng)相關(guān)信息，對(duì)定量信息定性化，生成DMP需要的數(shù)據(jù)。

利用DMP進(jìn)行基礎(chǔ)標(biāo)簽和應(yīng)用定制，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，進(jìn)行目標(biāo)客戶篩選或?qū)τ脩暨M(jìn)行深度分析。同時(shí)利用DMP引入外部數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)，提高目標(biāo)客戶精準(zhǔn)度。找到觸達(dá)客戶的方式，對(duì)客戶進(jìn)行營銷，并對(duì)營銷效果進(jìn)行反饋，衡量數(shù)據(jù)產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值。利用反饋數(shù)據(jù)來修正營銷活動(dòng)和提高ROI。形成市場(chǎng)營銷的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)的閉環(huán)。

另外，DMP還可以深度分析客戶，依客戶的消費(fèi)特征、興趣愛好、社交需求、信用信息來開發(fā)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，為金融企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)提供數(shù)據(jù)支撐，并為產(chǎn)品銷售方式提供場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

簡單介紹一些DMP可以做到的數(shù)據(jù)場(chǎng)景變現(xiàn)。A 尋找分期客戶利用發(fā)卡機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)+自身數(shù)據(jù)+信用卡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)信用卡消費(fèi)超過其月收入的用戶，推薦其進(jìn)行消費(fèi)分期。B 尋找高端資產(chǎn)客戶利用發(fā)卡機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)+移動(dòng)位置數(shù)據(jù)（別墅/高檔小區(qū)）+物業(yè)費(fèi)代扣數(shù)據(jù)+銀行自身數(shù)據(jù)+汽車型號(hào)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在銀行資產(chǎn)較少、在其他行資產(chǎn)較多的用戶，為其提供高端資產(chǎn)管理服務(wù)。C 尋找理財(cái)客戶利用自身數(shù)據(jù)（交易+工資）+移動(dòng)端理財(cái)客戶端/電商活躍數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)客戶將工資/資產(chǎn)轉(zhuǎn)到外部，但是電商消費(fèi)不活躍客戶，其互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)可能性較大，可以為其提供理財(cái)服務(wù)，將資金留在本行。D 尋找境外游客用戶利用自身卡消費(fèi)數(shù)據(jù)+移動(dòng)設(shè)備位置信息+社交號(hào)境外強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)（攻略，航線，景點(diǎn)，費(fèi)用），尋找境外游客戶為其提供金融服務(wù)。E 尋找貸款客戶利用自身數(shù)據(jù)（人口屬性+信用信息）+移動(dòng)設(shè)備位置信息+社交購房/消費(fèi)強(qiáng)相關(guān)信息，尋找即將購車/購房的目標(biāo)客戶，為其提供金融服務(wù)（抵押貸款/消費(fèi)貸款）。

保險(xiǎn)行業(yè)用戶畫像 保險(xiǎn)行業(yè)用戶畫像實(shí)踐保險(xiǎn)行業(yè)的產(chǎn)品是一個(gè)長周期產(chǎn)品，保險(xiǎn)客戶再次購買保險(xiǎn)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率很高，經(jīng)營好老客戶是保險(xiǎn)公司一項(xiàng)重要任務(wù)。保險(xiǎn)公司內(nèi)部的交易系統(tǒng)不多，交易方式不是很復(fù)雜，數(shù)據(jù)主要集中在產(chǎn)品系統(tǒng)和交易系統(tǒng)之中，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中也包含了豐富信息，但是數(shù)據(jù)集中在很多保險(xiǎn)公司還沒有完成，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)可能需要在用戶畫像建設(shè)前完成。

保險(xiǎn)公司主要數(shù)據(jù)有人口屬性信息，信用信息，產(chǎn)品銷售信息，客戶家人信息。缺少興趣愛好、消費(fèi)特征、社交信息等信息。保險(xiǎn)產(chǎn)品主要有壽險(xiǎn)，車險(xiǎn)，保障、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)，意外險(xiǎn)，養(yǎng)老險(xiǎn)，旅游險(xiǎn)。

保險(xiǎn)行業(yè)DMP用戶畫像的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都是圍繞保險(xiǎn)產(chǎn)品進(jìn)行的，簡單的應(yīng)用場(chǎng)景可以是：A依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個(gè)人屬性）+外部養(yǎng)車App活躍情況，為保險(xiǎn)公司找到車險(xiǎn)客戶。B依據(jù)自身數(shù)據(jù)（個(gè)人屬性）+移動(dòng)設(shè)備位置信息，為保險(xiǎn)企業(yè)找到商旅人群，推銷意外險(xiǎn)和保障險(xiǎn)。C依據(jù)自身數(shù)據(jù)（家人數(shù)據(jù)）+人生階段信息，為用戶推薦理財(cái)保險(xiǎn)，壽險(xiǎn)，保障保險(xiǎn)，養(yǎng)老險(xiǎn)，教育險(xiǎn)。D依據(jù)自身數(shù)據(jù)+外部數(shù)據(jù)，為高端人士提供財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)和壽險(xiǎn)。

證券行業(yè)用戶畫像 2015年4月13日，一碼通實(shí)施之后，證券行業(yè)面臨了互聯(lián)網(wǎng)證券平臺(tái)的強(qiáng)力競(jìng)爭(zhēng)。依據(jù)某機(jī)構(gòu)的金融App排行榜，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)證券App，排名前5位的證券類App，只有一家傳統(tǒng)券商。排名第一的互聯(lián)網(wǎng)券商是排名第一傳統(tǒng)券商的6倍，前三名的互聯(lián)網(wǎng)券商總體覆蓋用戶接近6000萬用戶。

第7篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

中國市場(chǎng)巨大的發(fā)展空間，吸引了全球知名的無線系統(tǒng)供應(yīng)商帶來了其全新電信級(jí)Wi-Fi分析平臺(tái)與商業(yè)理念。智能無線網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)科無線（Ruckus Wireless）日前于北京舉行的WBA Wi-Fi全球峰會(huì)上宣布，推出其首個(gè)電信級(jí)Wi-Fi分析平臺(tái)SmartCel Insight（SCI）。該平臺(tái)能夠存儲(chǔ)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商和大型企業(yè)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)上數(shù)年的歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、Wi-Fi上下行流量、潛在客戶等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由成千上萬的Ruckus智能 Wi-Fi接入點(diǎn)和數(shù)百萬客戶端Wi-Fi會(huì)話產(chǎn)生，將為決策者提供數(shù)據(jù)支撐。

位于美國加利福尼亞州的優(yōu)科無線成立于2004年，“我們100%專注于Wi-Fi市場(chǎng)，為企業(yè)級(jí)市場(chǎng)、電信市場(chǎng)提供包括AP、網(wǎng)關(guān)、控制器等在內(nèi)的整體Wi-Fi解決方案。SCI代表了使用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段對(duì)大規(guī)模Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)、評(píng)估及故障排除的一種全新方法。”優(yōu)科無線運(yùn)營商市場(chǎng)營銷總監(jiān)Steve Hratko表示，2012年優(yōu)科無線上市，目前市值已達(dá)14億美元?！癝CI最重要的構(gòu)架就是在一個(gè)真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景里面，可以將成千上萬的AP運(yùn)營產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)有效地收集起來，通過整理、分析，產(chǎn)生給運(yùn)營者的決策或者調(diào)整的信息。”

通常，傳統(tǒng)的元件級(jí)管理系統(tǒng)僅能收集數(shù)天或數(shù)月以來的報(bào)告和數(shù)據(jù)，與之不同的是，SCI基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和柱狀數(shù)據(jù)庫中的存儲(chǔ)創(chuàng)新技術(shù)，可簡化收集、存儲(chǔ)和管理大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。通過將該項(xiàng)技術(shù)集成到SCI中，服務(wù)提供商現(xiàn)在可以收集、解析并分析數(shù)年的Wi-Fi數(shù)據(jù)，從而助力趨勢(shì)分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化。

信息時(shí)代，數(shù)據(jù)即價(jià)值。對(duì)電信運(yùn)營商而言，清晰的數(shù)據(jù)可以展示網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的本質(zhì)。對(duì)商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)等消費(fèi)場(chǎng)所而言，數(shù)據(jù)則意味著全新的商業(yè)價(jià)值。

第8篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；模式創(chuàng)新；商業(yè)智能；企業(yè)管理模式

大數(shù)據(jù)時(shí)代考驗(yàn)著企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的利用能力，對(duì)于非互聯(lián)網(wǎng)屬性的廣大傳統(tǒng)企業(yè)而言，要構(gòu)建大數(shù)據(jù)管理思想還存在許多限制，包括市場(chǎng)供給關(guān)系的重構(gòu)、各環(huán)節(jié)資源分配不均衡、產(chǎn)業(yè)鏈不成熟等。其中，最為關(guān)鍵的是傳統(tǒng)企業(yè)管理模式下無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的采集、挖掘和分析，這導(dǎo)致了產(chǎn)品市場(chǎng)適應(yīng)性差和服務(wù)滯后的現(xiàn)象，所以，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨需要企業(yè)扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)的管理思想。從企業(yè)個(gè)體角度分析，大數(shù)據(jù)利用的基本思想是“精簡”而并非“海量”，精簡掉對(duì)自身業(yè)務(wù)影響不大或無關(guān)的數(shù)據(jù)，篩選出高性能數(shù)據(jù)，這也從側(cè)面反映出技術(shù)、創(chuàng)新、人力資本等無形資產(chǎn)開始占據(jù)主導(dǎo)地位。

一、現(xiàn)代企業(yè)管理模式在“大數(shù)據(jù)”概念下的缺陷

如今， 數(shù)據(jù)成為企業(yè)管理中最重要的影響變量——企業(yè)只有掌握更多市場(chǎng)、客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息才能維護(hù)自身利益，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)處理和分析的難度也在提升；所以，衡量一個(gè)企業(yè)綜合實(shí)力的標(biāo)準(zhǔn)不再局限于資源、資金、資產(chǎn)等要素，“大數(shù)據(jù)利用能力”逐漸轉(zhuǎn)化為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。現(xiàn)代企業(yè)管理模式下存在的大數(shù)據(jù)適應(yīng)缺陷主要有三個(gè)方面。1.企業(yè)管理中對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)缺乏清晰的判斷企業(yè)信息化建設(shè)在一定程度上改進(jìn)了管理模式，但它并不意味著大數(shù)據(jù)，投入大量成本布局信息化戰(zhàn)略是對(duì)大數(shù)據(jù)的一種曲解，也是未能對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)做出清晰判斷的表現(xiàn)。首先，大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)管理，即以數(shù)據(jù)化標(biāo)準(zhǔn)來指導(dǎo)生產(chǎn)、營銷、財(cái)務(wù)等企業(yè)管理各方面的內(nèi)容，企業(yè)信息化建設(shè)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)，但不是核心要素，通過數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)資源化”才是最終目的。其次，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)一旦實(shí)現(xiàn)“資源化”，就意味著它演化為社會(huì)關(guān)注、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和政府管理的重要資源，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞，直接影響企業(yè)大數(shù)據(jù)管理的質(zhì)量，進(jìn)而影響企業(yè)的商業(yè)智能水平?！吧虡I(yè)智能”就是指企業(yè)能夠快速分析數(shù)據(jù)的方法、技術(shù)、工具，而目前“商業(yè)智能”的理論在我國現(xiàn)代企業(yè)管理模式中并沒有普及。再次，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)是數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。如果我們將技術(shù)發(fā)展、信息安全、理論完善等要素考慮在內(nèi)，它的實(shí)現(xiàn)不可能依賴某一企業(yè)或機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，更不能簡單地視為一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”；一方面，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生空間、對(duì)象不斷膨脹，傳感設(shè)備、智能移動(dòng)終端、網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商、數(shù)據(jù)服務(wù)商等，任何一個(gè)介入互聯(lián)網(wǎng)的端點(diǎn)都可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)。另一方面，企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)內(nèi)容有著不同訴求，需要進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)細(xì)分和關(guān)聯(lián)體系構(gòu)建，這需要設(shè)置更多的數(shù)據(jù)主導(dǎo)角色。2.企業(yè)管理者對(duì)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值重視力度不足很多企業(yè)管理者認(rèn)為只要做好充足的信息化準(zhǔn)備，就可以應(yīng)對(duì)信息爆炸帶來的“數(shù)據(jù)沖擊”，這種基于對(duì)抗思想產(chǎn)生的管理模式，不僅忽視了數(shù)據(jù)挖掘和利用的商業(yè)價(jià)值，也暴露了對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)管理模式的不理性堅(jiān)守?？梢酝ㄟ^供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)模式來理解大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。一方面，企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的競(jìng)爭(zhēng)是必然的，但主導(dǎo)要素已經(jīng)不是資源、渠道、財(cái)富，而是人才、創(chuàng)新和技術(shù)。另一方面，企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的競(jìng)爭(zhēng)又是相對(duì)的，“競(jìng)爭(zhēng)武器”不再是單純的產(chǎn)品，而是與產(chǎn)品相關(guān)的一切商業(yè)關(guān)系，包括企業(yè)上下游的全部供應(yīng)和分銷要素，尤其是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下企業(yè)與消費(fèi)者的隔閡消失，社會(huì)公眾才是企業(yè)管理者的決策主體，從他們身上獲取數(shù)據(jù)更有價(jià)值。在這種情況下，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映的只是階段性、局限性的狀況，并不能對(duì)企業(yè)管理發(fā)揮長效作用，也無法提供更具有針對(duì)性、價(jià)值性的決策依據(jù)。3.企業(yè)管理層對(duì)大數(shù)據(jù)人才的重要性缺乏有效認(rèn)識(shí)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程的本質(zhì)就是信息從“不對(duì)稱”向“對(duì)稱”發(fā)展的過程。大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息的高效率流轉(zhuǎn)和共享打破了市場(chǎng)閉塞，“信息對(duì)稱”也未必能為企業(yè)帶來收益。同時(shí)，企業(yè)如果忽視了數(shù)據(jù)的收集，就會(huì)失去市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營發(fā)展陷入困境。企業(yè)要完成海量的數(shù)據(jù)分析和處理，依賴傳統(tǒng)管理模式是不可能的，它需要整合更多的專業(yè)人才來完成數(shù)據(jù)的分解與重構(gòu)，才能把控傳播渠道和掌握傳播規(guī)律，進(jìn)而做出科學(xué)的預(yù)測(cè)；本質(zhì)上說，對(duì)人才的要求已經(jīng)超出了財(cái)務(wù)、營銷、信息化等綜合能力范疇，而我國絕大多數(shù)企業(yè)都缺乏此類人才——既沒有引進(jìn)和培養(yǎng)的意識(shí)，也沒有相應(yīng)的崗位設(shè)立和晉升空間。因此，也可以認(rèn)為現(xiàn)代企業(yè)管理模式對(duì)大數(shù)據(jù)人才發(fā)展產(chǎn)生了阻礙性作用。

二、基于大數(shù)據(jù)的現(xiàn)代企業(yè)管理模式思路

現(xiàn)代企業(yè)管理模式的創(chuàng)新要調(diào)動(dòng)與企業(yè)相關(guān)的一切要素，從創(chuàng)新思路上分析，主要包括大數(shù)據(jù)管理思維、大數(shù)據(jù)管理組織和大數(shù)據(jù)管理人才。1.大數(shù)據(jù)管理思維的形成關(guān)鍵是提高企業(yè)商業(yè)智能企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)下的管理模式創(chuàng)新，就需要奠定良好的互聯(lián)網(wǎng)信息處理基礎(chǔ)，培養(yǎng)企業(yè)人員的數(shù)據(jù)意識(shí)，尤其是管理層人員，要使其充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的重要性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、及時(shí)性和可靠性——由此也就引出了管理人員大數(shù)據(jù)挖掘、分析和利用的能力要求。原因在于，商業(yè)智能的形成依賴企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有效支撐，大數(shù)據(jù)的海量特征還伴隨著數(shù)據(jù)發(fā)生的迅速性，對(duì)于企業(yè)管理人員來說，缺乏數(shù)據(jù)意識(shí)，就如同沒有擰緊水龍頭，數(shù)據(jù)資源會(huì)大量的流失，提高企業(yè)商業(yè)智能則可以有效地規(guī)避這一問題，實(shí)現(xiàn)全方位的搜集、分析和整理，幫助企業(yè)在決策方面得到更多的知識(shí)。2.大數(shù)據(jù)管理組織的構(gòu)建是創(chuàng)新企業(yè)管理模式的有效范式近年來，隨著現(xiàn)代企業(yè)管理思想的不斷豐富，對(duì)我國企業(yè)組織結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了一定影響，總體上呈現(xiàn)出“縱向結(jié)構(gòu)”向“扁平結(jié)構(gòu)”發(fā)展的態(tài)勢(shì)，但這種組織機(jī)構(gòu)依然以發(fā)揮企業(yè)內(nèi)部管理效應(yīng)為目的，包括績效、激勵(lì)、權(quán)責(zé)等方面。培養(yǎng)企業(yè)員工大數(shù)據(jù)理念是創(chuàng)新企業(yè)管理模式的必要舉措，在不打破現(xiàn)實(shí)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的前提下，大數(shù)據(jù)管理組織是一種有效的方法，它也提供了多種參照范式。我們可以根據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用為切入點(diǎn)，充分發(fā)揮社交網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，形成企業(yè)管理“圈際化”效應(yīng)。企業(yè)在傳統(tǒng)管理模式下很少關(guān)注員工的社交生活，這本質(zhì)上是一種資源浪費(fèi)。當(dāng)前，微博、微信等移動(dòng)社交平臺(tái)的普及有助于構(gòu)建一個(gè)以企業(yè)為核心的外部社交群，通過人與人之間的節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)、信息中轉(zhuǎn)，可以實(shí)現(xiàn)人力資源招聘、新產(chǎn)品動(dòng)態(tài)了解、員工情緒意見等更有效的信息收集，從而幫助管理者做出有效的決策。3.大數(shù)據(jù)管理人才是企業(yè)管理模式創(chuàng)新的可持續(xù)力量現(xiàn)階段，在企業(yè)中全面開展大數(shù)據(jù)人才布局戰(zhàn)略的條件還不成熟，可以通過“試點(diǎn)”方式進(jìn)行驗(yàn)證和推廣，尋求更符合中國企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理人才路徑。人才是知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心要素，也是滿足創(chuàng)新的重要人力資本，更是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理模式創(chuàng)新的持續(xù)推動(dòng)力。從無到有、從少到多的增加大數(shù)據(jù)管理人才在企業(yè)管理層中的比例，實(shí)現(xiàn)循序漸進(jìn)的管理模式創(chuàng)新，這是現(xiàn)階段我國企業(yè)的可行之路。

主要參考文獻(xiàn)

[1]姜美娜.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新模式構(gòu)建[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2016(22).

[2]何軍.大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)管理決策影響分析[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2014(04).

第9篇：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值范文

19日京東集團(tuán)與科技公益平臺(tái)“未來論壇”合辦的論壇中，知名人工智能領(lǐng)域?qū)＜摇⒖突仿〈髮W(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授邢波認(rèn)為，在單一可測(cè)評(píng)的條件下，人工智能的能力一定會(huì)超過人類，在很多商業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更有價(jià)值的功能。

他認(rèn)為，要用好大數(shù)據(jù)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將是最主要的分析手段。預(yù)計(jì)未來人工智能計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)占全球計(jì)算資源中計(jì)算任務(wù)比重的80%到90%。

人工智能的快速發(fā)展與數(shù)據(jù)量的高速增長密不可分。京東技術(shù)副總裁趙一鴻透露，目前僅京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)總服務(wù)器數(shù)量就超過10000臺(tái)，數(shù)據(jù)總?cè)萘客黄?00PB(拍字節(jié))，每天新增超過1.5PB數(shù)據(jù)，每天約有20萬個(gè)報(bào)表分析作業(yè)運(yùn)行，日處理達(dá)到150億行數(shù)據(jù)量。

從科技企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用來看，大數(shù)據(jù)已成為最重要的資產(chǎn)之一。京東集團(tuán)首席技術(shù)官張晨表示，大數(shù)據(jù)在京東的應(yīng)用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)定價(jià)、用戶畫像、智能拆單、智能客服、優(yōu)化配送路徑、智慧采銷、人工智能決策系統(tǒng)等。趙一鴻說，利用京東數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，京東對(duì)用戶畫像、商品畫像、店鋪畫像、小區(qū)畫像都進(jìn)行了深度挖掘和提取，并在商業(yè)應(yīng)用中產(chǎn)生巨大價(jià)值。