大数据报告案例|什么是大数据大数据的典型案例有哪些

⑴ 有哪些大数据分析案例

如下:

1. 大数据应用案例之:医疗行业

1)Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2)大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之:能源行业

1)智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。

2)丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置,Vestas分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之:通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之:零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。

结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度:

1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。

2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。

3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之:网络营销行业(SEM)

很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广,例如BDP,来帮企业节省不必要的支出,提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案,打通各个搜索引擎营销(SEM)、在线客服系统和CRM系统,营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术,简单拖拽即可生成报表,观察每一个关键词的投入和产出,分析每一个页面的转化,有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。知已知彼,才能百战不殆。

6、大数据应用案例之:电商行业

意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示,中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好,其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。

从省市排名,胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之:娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。

⑵ 大数据有哪些具体的应用案例

大数据有具体的应用案例还是很多的,比如 :1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。8. American Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往,AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。

⑶ 数据安全有哪些案例

“大数据时代,在充分挖掘和发挥大数据价值同时,解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。员工监守自盗数亿条用户信息今年初,公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条,随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现,幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。业内数据安全专家评价称,这起案件泄露数亿条公民个人信息,其中主要问题,就在于内部数据安全管理缺陷。国外情况也不容乐观。2016年9月22日,全球互联网巨头雅虎证实,在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。企业数据信息泄露后,很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利,内中危害轻则窃财重则取命,去年8月,山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件,就可见一斑。去年7月,微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规,过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出,随着数据资源商业价值凸显,针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥,并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性,对国家和数据生态治理水平,以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。当前,重要商业网站海量用户数据是企业核心资产,也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象,重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力?企业机构亟待提升数据安全管理能力“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节,包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称,大数据安全事件风险成因复杂交织,既有外部攻击,也有内部泄密,既有技术漏洞,也有管理缺陷,既有新技术新模式触发的新风险,也有传统安全问题的持续触发。5月27日,中国互联网协会副秘书长石现升称,互联网日益成为经济社会运行基础,网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题,重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任,即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。石现升介绍,实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》,就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑,提升基础设施关键设备安全可靠水平”。“目前,很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力,也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称,问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段,很多企业机构都没有设立数据安全评估体系,或者没有完整的评估参考标准。“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请数博会期间,记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到,为解决此问题,全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同,着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》,该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型(Data Security Maturity Model, DSMM)进行制订。阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。作为此标准项目的牵头起草方,阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说,该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿,旨在与同行业分享阿里经验,提升行业整体安全能力。“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称,《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

⑷ 关于大数据应用有什么例子

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。

大数据应用案例之:医疗行业

Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

大数据应用案例之:能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。

有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。

⑸ 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例,它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外,还做智能家居,产品有成百上千种。在其集团架构中,IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”,产能过剩,价格战和同质化现象严重;互联网企业涉足,颠覆竞争模式,小米的“粉丝经济”,乐视的“平台+内容+终端+应用”,核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务,将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户,但在CPC模型中当前只具备CP匹配(产品渠道),缺乏用户全景视图支持,无法打通“CP(客户产品)”以及“CC(客户渠道)”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动,该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心,充分利用内部数据源、外部数据源,按照不同域组织企业数据,形成一个完整的企业数据资产。然后,利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了,该公司的数据分散在不同的系统中,更多的互联网电商数据分散在各大电商平台,无法有效利用,怎么解决?该公司的应对策略是:1)先从外部互联网数据入手,引入大数据处理技术,一方面解决外部互联网电商数据利用短板,另一方面可以试水大数据技术,由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题,更容易快速出效果;2)建设DMP作为企业统一数据管理平台,整合内外部数据,进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容:技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据(主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据),利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理,最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果,迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标:建设统一数据管理平台,整合公司内部系统数据、外部互联网数据(如电商数据)、第三方数据(如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等)。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门,通过建设企业统一的数据管理平台,融合企业内外部数据,对于新应用快速支持,起到敏捷IT的作用;业务部门,通过产品、品牌、行业的洞察,辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进,帮助企业进行精细化运营,基于用户画像的精准营销和个性化推荐,帮助企业给用户打造极致服务体验,提升客户粘性和满意度;战略部门,通过市场和行业分析,帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例,在与宝洁中国市场部的合作中发现,并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据,利用语义分析和建模,掌握不同消费群体的购物喜好和习惯,仅仅利用外部公开数据,快速实现了客户洞察。

此外,宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听,监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论,通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程:

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源,采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容;

2、利用自然语言处理技术,对用户评论进行多维建模,包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度,实现对用户评论的量化;

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控,结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此,宝洁能够关联企业内部数据,更有效掌握KA渠道整体情况,甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势,指导渠道评级体系调整,帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说,家电、快消的案例也是适用的,尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然,互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察,并投入大量人力进行分析评判的话,成本是很高的,所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像,再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现,不论银行还是金融公司,对外部数据的需求都越发迫切,尤其是外部强特征数据,比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑹ 大数据失败案例提醒 8个不能犯的错误

大数据失败案例提醒:8个不能犯的错误近年来,大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷全球,不仅是信息领域,经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据,准备在其中逐得一席之地。然而,很多公司在迈入大数据领域后遭遇“滑铁卢”。在此,本文盘点了一系列大数据失败项目,深究其原因,具有警示意义。 对数据过于相信2008年,Google第一次开始预测流感就取得了很好的效果,比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是,几年之后,Google的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。媒体过于渲染了Google的成功,出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多,从而导致了数据的扭曲。低估大数据复杂程度在美国有几个互联网金融公司专做中小企业贷款。但是中小企业贷款涉及的数据更复杂,而且中小企业涉及到整个行业非常特殊的一些数据,比如非标准的财务报表和不同行业、不同范式的合同,他们没有很专业的知识,是很难理解或者很难有时间把它准确挖掘出来。当时大数据团队想用一个很完美的模型把所有的问题都解决掉,比如把市场和信贷的解决方案全部用一个模型来解决,但因为数据的复杂程度,最后证明这种方法是失败的,而且90%的时间都在做数据清理。这就说明,想通过大数据技术一下子解决所有的问题是很难成功的,而是要用抽丝剥茧、循序渐进的方式。管理层的惰性某家旅游公司系统通过web日志数据的挖掘来提升客户洞察。结果证明,用户在浏览网站之后,随后的消费行为模式与管理层所认为的不一致。当团队汇报此事时,管理层认为不值一提。但是,该团队并没有放弃,并通过严密的A/B测试,回击了管理层的轻视。这个案例的最终结果,不是每个CIO都能期盼的。但是,有一点是可以确定的:做好和管理层打交道的准备,让他们充分理解大数据是什么以及相应的价值。应用场景选择错误一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于随后觉得习惯太过于宽泛,该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是,工作仍然没有实质进展。不到半年,他们就终止了整个项目,因为一直未能发现任何有价值的信息。这个项目的失败是由于问题的复杂性。在抽烟与否之间,该公司没有注意到还有大片灰色地带:很多人是先抽烟而后又戒烟了。在将问题简单化动机的驱动下,这个部分被忽略了。问题梳理不够全面一家全球性公司的大数据团队发现了很多深刻的洞察,并且计划通过云让全公司共享。结果这个团队低估了效率方面的损耗,由于网络拥塞的问题,无法满足全球各个分支顺畅提交数据运行分析的需求。该公司应该仔细思考下如何支撑大数据项目,梳理所需的技能并协调各IT分支的力量进行支持。由于网络、安全或基础设施的问题,已经有太多的大数据项目栽了跟头。缺乏大数据分析技能一家零售公司的首席执行官不认同亚马逊规模化、扁平化的服务模式,因此让CIO构建一个客户推荐引擎。项目最初的规划是半年为期,但是团队很快认识到诸如协同过滤(collaborativefiltering)之类的概念无法实现。为此,一个团队成员提出做一个“假的推荐引擎”,把床单作为唯一的推荐产品。这个假引擎的工作逻辑是:买搅拌机的人会买床单,买野营书籍的人会买床单,买书的人会买床单。就是如此,床单是唯一的、默认的推荐品。尽管可笑,这个主意其实并不坏,默认的推荐也能给企业带来销售上的提升。但是,由于大数据相关技能的缺失,真正意义上的引擎未能实现。提出了错误的问题一家全球领先的汽车制造商决定开展一个情感分析项目,为期6个月,耗资1千万美元。项目结束之后,该厂商将结果分享给经销商并试图改变销售模式。然后,所得出的结果最终被证明是错误的。项目团队没有花足够的时间去了解经销商所面临的问题或业务建议,从而导致相关的分析毫无价值。应用了错误的模型。某银行为判断电信行业的客户流失情况,从电信业聘请了一位专家,后者也很快构建了评估用户是否即将流失的模型。当时已进入评测验证的最后阶段,模型很快就将上线,而银行也开始准备给那些被认为即将流失的客户发出信件加以挽留。但是,为了保险起见,一位内部专家被要求对模型进行评估。这位银行业专家很快发现了令人惊奇的事情:不错,那些客户的确即将流失,但并不是因为对银行的服务不满意。他们之所以转移财产(有时是悄无声息的),是因为感情问题——正在为离婚做准备。可见,了解模型的适用性、数据抽象的级别以及模型中隐含的细微差别,这些都是非常具有挑战性的。管理层阻力尽管数据当中包含大量重要信息,但Fortune Knowledge公司发现有62%的企业领导者仍然倾向于相信自己的直觉,更有61%的受访者认为领导者的实际洞察力在决策过程中拥有高于数据分析结论的优先参考价值。选择错误的使用方法企业往往会犯下两种错误,要么构建起一套过分激进、自己根本无法驾驭的大数据项目,要么尝试利用传统数据技术处理大数据问题。无论是哪种情况,都很有可能导致项目陷入困境。提出错误的问题数据科学非常复杂,其中包含专业知识门类(需要深入了解银行、零售或者其它行业的实际业务状况);数学与统计学经验以及编程技能等等。很多企业所雇用的数据科学家只了解数学与编程方面的知识,却欠缺最重要的技能组成部分——对相关行业的了解,因此最好能从企业内部出发寻找数据科学家。缺乏必要的技能组合这项理由与“提出错误的问题”紧密相关。很多大数据项目之所以陷入困境甚至最终失败,正是因为不具备必要的相关技能。通常负责此类项目的都是IT技术人员——而他们往往无法向数据提出足以指导决策的正确问题。与企业战略存在冲突要让大数据项目获得成功,大家必须摆脱将其作为单一“项目”的思路、真正把它当成企业使用数据的核心方式。问题在于,其它部门的价值或者战略目标有可能在优先级方面高于大数据,这种冲突往往会令我们有力无处使。大数据孤岛大数据供应商总爱谈论“数据湖”或者“数据中枢”,但事实上很多企业建立起来的只能算是“数据水坑儿”,各个水坑儿之间存在着明显的边界——例如市场营销数据水坑儿与制造数据水坑儿等等。需要强调的是,只有尽量缓和不同部门之间的隔阂并将各方的数据流汇总起来,大数据才能真正发挥自身价值。在大数据技术之外遇到了其它意外状况。数据分析仅仅是大数据项目当中的组成部分之一,访问并处理数据的能力同样重要。除此之外,常常被忽略的因素还有网络传输能力限制与人员培训等等。回避问题有时候我们可以肯定或者怀疑数据会迫使自身做出一些原本希望尽量避免的运营举措,例如制药行业之所以如此排斥情感分析机制、是因为他们不希望将不良副作用报告给美国食品药品管理局并承担随之而来的法律责任。在这份理由清单中,大家可能已经发现了一个共同的主题:无论我们如何高度关注数据本身,都会有人为因素介入进来。即使我们努力希望获取对数据的全面控制权,大数据处理流程最终还是由人来打理的,其中包括众多初始决策——例如选择哪些数据进行收集与分析、向分析结论提出哪些问题等等。为防止大数据项目遭遇失败,引入迭代机制是非常必要的。使用灵活而开放的数据基础设施,保证其允许企业员工不断调整实际方案、直到他们的努力获得理想的回馈,最终以迭代为武器顺利迈向大数据有效使用的胜利彼岸。

⑺ 大数据案例分析:中国的大数据在哪里

大数据案例分析:中国的大数据在哪里

近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。那么大数据到底为什么这么火呢,难道它真的是从金星来?

现今的我们正处于时代转型中,让你意想不到的事情时常发生,就像富士、柯达胶卷这样的百年企业会被时代所淘汰,由于科技的发展与互联网的日益强大,数据将逐步取代旧事物,创造出新事物。这是一个不可遏制的发展趋势,也是人类进步的标志。

随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰,数据的存储单位不断扩大,由此大数据的概念被重视,如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。

只是,大数据给大多数人的感觉是,专业性强,操作繁琐,完全属于“高大上”的技术。普通人应该怎么理解大数据?普通人又该怎么玩大数据呢?今天,本文就给大家分析一下,大数据到底是个什么鬼?

1、大数据引领生活

从硅谷到北京,大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。信息社会所带来的好处是显而易见的:每个人口袋里都揣着一部手机,每台办公桌上都放有一台电脑,每间办公室内都拥有一个大型局域网。但是,信息本身的用处却并没有如此引人注目。半个世纪以来,随着计算机技术全面融合社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。

大数据时代的生活令人神往,你对客观世界的认识更进一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。甚至对于你的一个习惯动作,你的一次消费行为,你的一份就诊记录,都在被巨大的数字网络串联起来。移动互联网风潮汹涌。大数据正悄悄包围着我们。甚至连着世界经济格局也在酝酿着巨大变革!

互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个“PB”(1024TB)为单位的结构与非结构数据信息的新时代。通过云计算对大数据进行分析、预测,会使得决策更为精准,释放出更多数据的隐藏价值。数据,这个21世纪人类探索的新边疆,正在被云计算发现、征服。

2、大数据的经典案例

数据正在成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产与石油,将带来全新的创业方向,商业模式和投资机会。然而大数据真正的应用核心是预测。以前单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代,运用大数据的处理与分析,为我们的生活创造出前所未有的可量化的维度。对我们而言,危险不再是隐私的泄露,而是被预知的可能性。下面跟大家分享两个非常经典的案例:

①中石油

客户挑战

▼销售情况无法检测

-销售队伍人员庞大,部门经理无法从庞大的销售数据了解到销售代表的销售业绩与KPI

-从宏观角度发现问题时,无法精确定位发生问题的原因

-无法从各个角度对整体的销售数据进行切片分析,拥有数据却非掌握数据

▼无法根据市场走势制定营销策略

-只能根据粗浅的数据进行感性的市场判断与决策,风险很大

-无法以数字化的方法对市场表现进行精确衡量,无法发现量价平衡的问题

-无法对市场下一步动向进行精确预测

解决方案

▼解决方案之全维度数据分析与挖掘

-时间、空间、维度、指标标准化,与业务强相关-联动分析、钻取分析、细节展示,多角度帮助深入挖掘问题,辅助决策-将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户,智能辅助决策

▼解决方案之综合市场指数

-算法独特的市场综合指数,数字化运营,不再拍脑袋决策-科学严谨的挖掘算法,精确衡量市场走势数据挖掘技术,预测未来

最终效果-销售代表业绩及潜力明晰

▼-销售代表业绩及潜力明晰、销售数据实时掌控整个销售团队中,成功获取:

1)销售代表的综合业绩最好者2)销售总额最高者3)毛利率额最高者4)具有潜力的销售代表

▼-数据化掌控,制定营销策略,总经理可以完成

1)从任意部门到各个大区、销售代表和代理商的下钻和上选分析2)实现多层次多维度数据的查询3)从庞大的数据中挖掘重点客户和潜在客户,从而制定营销策略

②沃尔玛的搜索

这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

任何事情的发生,都会有蛛丝马迹的前兆表露出来。如果人们不去关注一支股票行情走势,就不会去买卖这支股票;如果人们不去询问某件商品的价格,也很难产生购买行为;如果没有闷热的天气,似乎就没有透心凉的大雨。关于地震前种种异象,更是被许多书籍、文章大肆渲染。

假定有一种技术可以记录下所有这些先兆,人们就获得了未卜先知的能力。利用大数据技术,能够广泛采集各种各样的数据类型,并进行统计分析,从而预测未来,大数据影响之深远,波及之广泛,远非一般的信息技术可比。大数据预测应该被利用到生活的方方面面,尤其是在预测地震,泥石流等等,拥有先进技术的目的,就应该是人类造福,它的意义也应该在此;否则,所以的创造都是无用功。

大数据的利用,可以重新定位生产商与供应商的关系;可以通过商品本身收集数据并传回制造商进行研究与开发;可以通过用户交互提高服务;当文字变成数据,不仅人可以用之阅读,机器也可用之分析……充分说明,第一,个人也好,公司也好,都需要与时俱进;第二,大数据的多样性有待于更全面的开发,更好地服务于人们的生活。

大数据时代开启了一场寻宝游戏,而人们对于数据的看法以及对于有因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度,正是主宰这场游戏的关键。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。

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⑻ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

{研究结论}

怎样才能用起来大数据?障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研,更多家企业进行了书面资料调研,我们发现:

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为:大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域,前两者更多是企业内部的应用,后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题,而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言,要打通线上与线下营销,实现新的商业模式,如O2O等,离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销,但对于一些企业,大数据的应用早已超越了营销范畴,全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业,由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同,大数据分析和运营之间存在脱节情况,这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说,大数据量、大用户量是一个相互促进,强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台,大数据已经成为其生态循环中的血液,对于这些企业,最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营,而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业,它们的大数据策略正逐渐从大数据运营,向运营大数据转变,前者和

后者的差别在于,前者只是运营改进的动力,而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知:我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用,将和云计算、3D打印这些技术变革一样,颠覆既有规则,并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长,汇成大数据的海洋,相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展,所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来,带动企业的经营,但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统,聘请更多的人才,希望能从这个新趋势中获益,不过却无奈地发现,大数据仍然停留在云端,没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业,却在应用过程中困难重重:大数据无法与业务结合;没有收集、分析海量数据的能力;经营人员缺少应用大数据的动力;数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言,运营领域的应用是大数据最核心的应用,之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据,但随着大数据时代的到来,来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是,一些企业开始挖掘和利用这些数据,来推动运营效率的提升。大数据运营应用中,大数据的应用分为三类:用于企业外部营销、用于内部运营,以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径,它主要应用在三个方面:1、大数据渠道优化,2、精准营销信息推送,3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前,通过各种方式,直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入,是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销,大数据营销无论在主动性和精准性方面,都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客,向其发布促销信息,它还可以做到:

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化,就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多,哪个来源顾客实际购买量最多,是否是目标顾客等等,从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产,它利用对顾客来源的追踪,来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上,消费者网络浏览、搜索行为被网络留下,线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录,再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息,在商家面前,正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息,然后利用大数据建模技术,按消费者属性(如所在地区、性别)和兴趣、购买行为等维度,挖掘目标消费者,然后进行分类,再根据这些,对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析,找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝,然后打上标签,对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示:“用大数据找出不同细分的顾客需求群,然后进行相应的营销,是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达,对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案,创始人肖尚略希望在未来,大数据营销能替代网站的作用,真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通,实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产,线上与线下的协同营销方式为:其门户网站带来订单线索,而通过这些线索,服务人员进行电话回访,从而推动顾客在线下交易。在此过程中,东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据,实现了一个横跨线上线下,以大数据分析为支持的,营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技,衡量某一地区线下促销活动的效果,就是看互联网上,来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业,通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备,来打通线上与线下数据流,银泰百货计划铺设Wi-Fi,鼓励顾客在商场内使用,然后根据Wi-Fi账号,找出这个顾客,再通过与其它大数据挖掘公司合作,以大数据的手段,发掘这个顾客在互联网的历史痕迹,来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销,大数据在内部运营中的应用更深入,对于企业内部的信息化水平,以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上,是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来,在分析中得到新的洞察,提升运营效率。(详见P96表5:大数据在内部运营中的应用)

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代,企业面对众多新的数据源和海量数据,能否基于对这些数据的洞察,进行决策,进而将其变成一项企业竞争优势的来源?同大数据营销和大数据内部运营相比,运用大数据决策难度最高,因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时,会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等,然后决定是否推出某个金融产品。

但是,中国企业家研究院在调研中发现,目前中国企业当中,大数据决策的应用非常之少,许多企业领导者进行决策时,仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外,还能够与企业产品结合,成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类,直接提供大数据产品的企业,以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者,包括数据拥有者、存储企业,挖掘企业、分析企业等,后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业,它们大多是互联网企业,其产品和服务先天就有大数据基因,这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上,为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据:

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析,为个人和企业提供信息服务,典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国,一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务,美国科技创新公司farecast,通过分析特定航线机票的价格,帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求,借此提供个性化产品和服务,或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据,将用户分类,根据不同类型的用户,提供个性化的产品,或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式,让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品,如杀毒软件、搜索引擎等等,海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大,如果没有大数据,产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件,凭借每天海量的杀毒处理,建立了庞大的病毒库,这使它能够更快地发现病毒,而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况,提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来,通过对这些往来数据的汇总与分析,阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况,分析其信用,找出异常情况与可能发生的欺诈行为,控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等,利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据,比如点击哪些异性的页面,发表什么样的评论,建立用户兴趣模型,从而挖掘到用户所期待另一半的类型,然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年,阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务,由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配,所凭借的,就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说,用户量越多,收集的数据越多,凭借更多的数据,其产品与商业模式会不断改进,进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业,大数据直接成为了产品,这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等,目前大数据产业链正在形成过程中,出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构,前者主要是一些拥有海量数据的公司,将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等,后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合,进行分析和挖掘,或者提供相关产品的公司,如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用,大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台,已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中,它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业,用于它们改善经营,推动整个平台生态繁荣,在这一过程中,它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子,从数据魔方、黄金策到聚石塔,阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台,帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化,以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

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。

Tips

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 和拥有或能抓取海量数据的平台、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。”

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⑼ 金融领域7大数据科学案例

金融领域7大数据科学案例1 金融领域有哪些典型数据问题?2 金融领域应用那些数据科学方法? 近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。自动化风险管理管理客户数据预测分析实时分析欺诈识别消费者分析算法交易深度个性化和定制结论自动化风险管理风险管理是金融机构极其重要的领域,负责公司的安全性,可信度和战略决策。 过去几年来,处理风险管理的方法发生了重大变化,改变了金融部门的性质。 从未像现在这样,今天的机器学习模型定义了业务发展的载体。风险可以来自很多来源,例如竞争对手,投资者,监管机构或公司的客户。 此外,风险的重要性和潜在损失可能不同。 因此,主要步骤是识别,优先考虑和监控风险,这是机器学习的完美任务。通过对大量客户数据,金融借贷和保险结果的训练,算法不仅可以增强风险评分模型,还可以提高成本效率和可持续性。 数据科学和人工智能(AI)在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。 为了为特定客户建立适当的信用额度,公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段,但潜力巨大。 金融机构仍需要为变革做好准备,这种变革通过实现核心财务流程的自动化,提高财务团队的分析能力以及进行战略性技术投资。 但只要公司开始向这个方向发展,利润就不会让自己等待。管理客户数据对于金融公司来说,数据是最重要的资源。因此,高效的数据管理是企业成功的关键。今天,在结构和数量上存在大量的金融数据:从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据,手动处理这些数据是一个巨大的挑战。然而,对于大多数公司来说,将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。人工智能工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案,从而提高盈利能力。例如,机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后,这些技术可用于生成自动报告。预测分析 分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析,它揭示了预测未来事件的数据模式,可以立即采取行动。 通过了解社交媒体,新闻趋势和其他数据源,这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值,未来生活事件,预期流失率和股市走势等主要应用。 最重要的是,这种技术可以帮助回答复杂的问题 – 如何最好地介入。实时分析实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程,并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向:欺诈识别金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统,罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。例如,针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作,直到客户确认为止。在股票市场中,机器学习工具可以识别交易数据中的模式,这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而,这种算法最大的优势在于自我教学的能力,随着时间的推移变得越来越有效和智能化。消费者分析实时分析还有助于更好地了解客户和有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情绪分析技术可以从客户行为,社交媒体互动,他们的反馈和意见中获得见解,并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大,只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。算法交易这个领域可能受实时分析的影响最大,因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息,金融机构可以做出实时有利的决策。而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值,因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。在此领域结合实时和预测分析时,另一个预期会开启。过去,金融公司不得不聘用能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。然而,今天人工智能提供了使这一过程更快的技术,而且特别重要的是 – 不断改进。 因此,数据科学和人工智能在交易领域进行了革命,启动了算法交易策略。世界上大多数交易所都使用计算机,根据算法和正确策略制定决策,并考虑到新数据。 人工智能无限处理大量信息,包括推文,财务指标,新闻和书籍数据,甚至电视节目。 因此,它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。总而言之,实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 通过Hadoop,NoSQL和Storm等技术,传统和非传统数据集以及最精确的算法,数据工程师正在改变财务用于工作的方式。深度个性化和定制企业认识到,在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验,并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面取得重大进展,从而将客户个性化提升到一个全新的水平。 数据工程师还可以建立模型,研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务,在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案,并根据消费习惯,社交人口趋势,位置和其他偏好建议个性化服务。结论对于金融机构来说,数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。我们认为,我们主要关注金融领域的7大数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

⑽ 什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

随着大数据时代的到来,大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面,那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件,对于大数据你还了解多少呢?科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制,根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。……种种的案例实在是太多,或许我们永远说不完一样,所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例:“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店,直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。其实大数据,其影响除了以上列举的方面外,它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。

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