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大數據業務模型成熟度框架和實施藍圖
2020-04-16
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       經常有客戶問:從業務角度說,大數據究竟離我們有多遠?大數據的最終目標是什么?企業使用大數據作為業務催化器,與其他手段的區別和聯系是什么?大數據如何助力于業務價值創造?


       為了回答這類問題,有人提出了“大數據成熟度模型”。

       

       企業采用大數據及先進分析技術來創造競爭優勢時,采用了各不相同的節奏。有的企業比較小心翼翼,因為它們不清楚方向、啟動方法及大數據旅程中哪些技術創新是合適的。有的企業則更加激進,勇于把大數據分析技術集成到現有的業務流程中,從而提升企業的決策分析與業務處理能力。

       用大數據分析來改進現有業務,企業需要找出大數據能夠創造優勢的業務機會,它們可能是:

       銷售數據(及數據洞察)給客戶

       將先進分析技術集成到產品中,以創造智能產品

       利用大數據分析來提升客戶關系及客戶體驗

       下圖是大數據業務模型成熟度框架。它既可以用于評估企業的當前現狀,也可以描繪大數據提升業務的實施藍圖。

       
                                                       大數據成熟度模型

       大數據成熟度模型包含以下五個階段。

       一、業務監測(Business Monitoring)

       這是大數據的初級階段,即傳統的DW/BI階段。在這個階段,企業部署商業智能(BI)解決方案,用以監測現有業務的運行狀況。

       業務監測,有時也被稱為業務績效管理(Business Performance Management),指企業使用基本的分析手段,來預警業務運行低于或高于預期的情況,并自動發送相關警示信息給相應業務和管理人員。

       在業務監測階段,為了定位低于或高于經營預期的業務領域,企業多使用參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業標桿比較)或指標方法(品牌開發、客戶滿意度、產品績效、財務分析)等。

       二、業務洞察(Business Insights)

       在業務洞察階段,企業使用統計分析、預測分析及數據挖掘等手段,來達成重大的、顯著的、有執行意義的業務洞察,并將業務洞察集成到現有業務流程中。

       業務洞察意味著,系統不只是提供數據表格或圖表,而是“智能”報表或“智能”儀表盤,因此業務應用能夠比常規更進一步,可以做到提示重大的、相關的業務洞察。因此,業務洞察能夠作出特定的、可執行的行動推薦,對特定業務領域提出相應改善業務績效的行動建議。

       有人把這個階段戲稱為“告訴我我需要知悉的”階段。實用場景示例如:

       在營銷領域:揭示某個營銷活動或行動更有效果,給出產生更有效營銷活動的費用推薦

       在制造領域:揭示某些生產設備正在超過上限或下限運行,給出問題設備維護保養優先級建議(如更換零備件)

       在客戶支持領域:揭示選取金牌會員購買行為低于某一正常閾值的預警,給出向顧客發送折扣郵件的建議

       三、業務優化(Business Optimization)

       在大數據成熟度的業務優化階段,企業有能力將分析技術嵌入到業務運營之中。對很多企業來說,這將是它們日思夜想的目標:通過大數據分析助力業務運營,使業務活動自動進行不斷的優化和提升。

       業務優化的示例:

       營銷費用分配:基于實時營銷戰役或促銷活動分析

       企業資源計劃:基于顧客購買歷史和行為以及本地天氣與事件

       分銷和采購優化:基于當前購買模式和未來模式預測、以及本地地理、天氣和事件數據

       產品定價:基于當前購買模式、采購水平、以及從社交媒體得到的產品興趣洞察

       算法優化:基于大數據模式優化金融系統的交易算法

       四、數據盈利(Data Monetization)

       在大數據成熟度的數據變現階段,企業可以:

       將企業數據與大數據分析洞察打包,銷售給其他企業

       1、將數據分析直接與產品集成,創造智能型產品

       2、利用可操作的業務洞察與推薦技術,提升客戶關系、全新重塑客戶體驗

       作為第一種情況的實例,智能手機應用可采集有關用戶行為、產品性能、市場趨勢等數據,提供相關的分析結果和洞察,并銷售給營銷者和制造商。例如,MapMyRun.com可以將用戶在手機APP上的數據及基于這些數據的產品分析,銷售給運動服裝制造商、體育用品制造商、保險公司及衛生保健供應商。

       
                                                大數據成熟度模型

       第二種數據盈利情況大抵是,公司利用新的大數據源(如傳感數據、用戶點擊/選擇行為數據)與高級分析技術,創造新的智能化產品,例如:

       汽車通過學習你的駕駛方式和行為,調整駕駛控制、座椅、后視鏡、剎車踏板、儀表盤顯示等,以便符合你的駕駛風格

       電視和DVR學習你喜歡的節目和視頻類型,全網、全頻道進行內容搜索,并自動為你錄下你想要的節目

       烤箱學習你烹制某種食物的方式,自動用同樣方式為你制作,并為你推薦你可能喜歡的食物和烹調方法

       第三種情況,企業利用可操作的業務洞察與推薦技術,提升客戶關系、全新重塑客戶體驗,例如:

       通過在線市場數據,將當前及在購庫存與顧客購買模式進行比較,為中小電商作出銷售及價格策略推薦

       通過評估投資目標、當前收入狀況及當前投資組合,為投資者提供特定投資分配的策略推薦

       五、業務重塑(Business Metamorphosis)

       業務重塑是大數據成熟度模型的最高階段。在這個階段,某些企業希望利用對客戶使用方式、產品效能行為及總體市場趨勢的分析,將商業模式轉換到新市場的新服務,例如:

       能源公司進入“家庭能源優化模式”:基于維保預測,推薦電器購買時間,基于不同電器的實際效能與用戶使用方式、當地天氣和環境條件(如水質條件和用電成本等)的關聯分析推薦電器購買品牌

       零售商進入“購物優化模式”:根據消費者購買行為與類似人群的關聯分析,推薦推定產品,甚至包括該產品在某商場有貨或缺貨情況

       航空公司進入“快樂旅行模式”:基于顧客的旅行行為和偏好提供不同的機票折扣,更可進一步主動為旅行者提供酒店、租車、體育或音樂事件、本地名勝、演出、購物等各種信息查詢和交易推薦。

       via:36大數據

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