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大数据就是一门工具,解决业务问题才是王道

[日期:2017-10-09] 来源:大数据时代创业者  作者: [字体: ]

  尽管,大数据可以为企业的管理带来变革,也可以带来思想和文化上的变革。然而,所有的变革依然要转化或者依赖于最为基础的应用和操作。

  所以,大数据首先就是一门工具,用来发现业务规律和探知业务问题的工具。

  首先,

  大数据可以发现业务规律和特征。

  任何客观事物,包括企业的运营管理及市场行为,都会留下“数据”足迹。而对数据的分析和理解,就能够把握业务的特征及规律。

  简单地,如下所示,我收集产品销售的数据记录,然后按照时间维度(按周)对产品销量进行统计,可视化化后得到如下所示的折线图。

  

大数据就是一门工具,解决业务问题才是王道

 

  我相信绝大多数人都能够看明白这个图,但你看到这个图后能想到些什么呢?如何实现从数据到业务决策呢?这,却是个大数据思维的问题。

  1、先看数据特征:

  从数据的特征可以看出,周末的产品销量比较高,这是绝大多数零售店的销售规律,即“周末是交易高峰时间”。然而,绝大多数人就只停留在这个理解上,鲜有人会进行进一步的思考。

  2、再到业务特征:

  我们知道,数据的特征就是业务的特征,当你从业务上来理解这些数据特征的时候,就上升到了业务特征,可以发现“周末的客流量比较高”这样的业务特征。

  3、提出业务决策:

  当你理解了业务特征后,再提出业务策略就容易了。根据上面的分析,你至少可以提出如下的业务建议或策略:在人力安排上,周末需要更多的销售员工上班;在库存管理上,在周五晚上就需要检查库存是否足够,确保周末有足够的产品售卖;在营销活动的时间安排上,要想达到更好的品牌宣传或者营销效果,就得选择在客流量多的周末时间,等等。

  其次,

  大数据可以发现业务的变化。

  谷歌的GFT(流感趋势预测)产品,可以说是比较早的一个大数据产品了。

  1、数据的规律:

  谷歌搜索引擎每天要处理近30亿次的搜索关键词,其中,搜索感冒(流感)相关的词的数量及人数是完全可以识别并且统计出来的,在正常情况下,某区域内每天搜索跟流感相关的人数是有一定的波动的,但这个波动也应该是有规律的。

  2、数据的异常:

  但是,当有一段时间,某地搜索流感相关词的人数突然变多了,这极有可能说明当地患感冒的人数有可能增多了。

  3、业务的变化:

  当发现连续几天搜索人数都偏多,这个时候一定说明业务发生了变化。因此,可以据此做出判断“当地极有可能爆发流感”。

  所以,可以基于数据的变化,而探知业务的变化,从而可以进一步思考给出相应的业务策略和业务建议。

  一句话:数据的变化就意味着业务的变化。

  

大数据就是一门工具,解决业务问题才是王道

 

  下图是百度的疾病预测的可视化结果,圆圈越大表示当地搜索相关疾病的人数也越多(即搜索人数偏离平均搜索人数的大小),说明当地患某种疾病的指数也就越高。这,也是利用了数据的变化来探知业务的变化。

  

大数据就是一门工具,解决业务问题才是王道

 

  第三,

  大数据可以发现业务的关联性。

  正如舍恩伯格在《大数据时代》这本书所说,大数据是关注相关性,即“万物皆有连”。也就是业务的发展及变化是离不多影响它的因素的。

  美国印第安纳大学的一个教授,收集了Twitter上近亿的条文,进行文本分析,并试图对作者的情绪进行量化,经过众多的优化,最终得到了社交网络上的客户群的情绪指数,并按时间作出了情绪曲线。当他将情绪曲线与道琼斯指数曲线进行比较时,他惊奇地发现,当把情绪曲线往后移动3-4天后,情绪曲线就与道琼斯曲线有着惊人的一致,这意味着股民的情绪对于股票是有着重要的影响的,于是他宣称找到了影响股票市场的关键影响因素,那就是股民的情绪!

  

大数据就是一门工具,解决业务问题才是王道

 

  一句话:股民的情绪与股票指数是具有相关性。所以,从数据的相关性,可以判断出影响业务的关键因素。

  相关性的分析,在大数据领域经常用来做影响因素分析。比如:影响产品销量的关键因素有哪些?影响员工离职的关键因素有哪些?

  可见,用大数据来进行业务决策,不外乎就是通过对数据的分析,来实现对业务特征、业务规律、业务变化的把握,以及影响业务变化的关键因素进行分析,来达到了解业务,预测业务未来发展的目的。

 

  所以,大数据分析的核心,就是去发现数据的特征、变化和关系。因为数据的特征就是业务的特征,数据的变化就是业务的变化,数据间的关系就是业务因素间的关系。





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