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大數據價值產生就在今天_數據分析師
2014-11-24
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大數據價值產生就在今天_數據分析師



最近有兩個觀點看待大數據，要么認為大數據需要在未來逐步發掘價值，要么認為大數據本身就是大忽悠，但我兩者都不認同。
 
大數據無非以兩種業務形式存在，一種是事務流程數據，一種是社交網絡數據。事務流程數據的本質,就是按照業務流程或產品流程而進行, 例如用戶網購行為、用戶瀏覽網頁過程、用戶銀行借貸流程、ERP操作流程等，都屬此類；社交網絡數據，就是通過通訊、互聯網等方式的用戶與用戶之間的互動、交友產生的行為，都屬此類。
 
我們分清楚兩大類數據， 其目的就是看清所謂大數據的本質。例如事務流程分析的核心本質，就是看用戶或事務發生的流程，是否符合企業（準確地說是BI使用方）想要的流程行進，BI分析的目的始終圍繞是否符合企業的流程行進，如果沒有，相關問題是什么，問題出現在哪些方面，我們可以用什么方式來使他們走向“正規”？
 
社交網路分析的核心本質就要復雜一些，根據社交網絡的模式形態，可再細分為交友型社交網絡（如交友網站等）、產品功能型社交網絡（如專業技術網站）、以及綜合型社交網絡（如微博，既有交友也有專業問題討論功能）至少三種分類。
 
那么這些大數據如何利用，就看商業模式怎么靠攏，大數據涵蓋復雜、微妙的信息，要很快分析到極致，是不可能的，漫無目的分析，也沒人適用而產生價值。所以最好的辦法，就是貼近業務，貼近運營和產品本身。
 
關鍵準備工作數據質量和完整性
 
數據質量是一個專題，這里不做詳細介紹，但數據完整性常常被忽略，導致分析無法達到極致，讓BI產生應用的價值。
 
例如物流從A倉庫先到B虛擬倉庫再轉到C或D倉庫，如果訂單數據中，無法將本來2步的流程關聯在一起，那么我們無法知道某批貨物從A到B后，到底去了C還是D，這時就需要保證數據完整性，數據分析才能產生應有的價值
 
業務細致地分解貼近數據
 
任何業務流程都是與流程和產品功能組成，任何價值產品的問題和機會，都逃不開流程細節中產生，產品運營問題、產品是否夠好，都可以從功能的使用上找到答案。所以如果誰說連業務流程和產品功能都沒整理清楚就能做好BI，那肯定是在玩數據，而不是做BI。
 
例如我們發現某款產品用戶黏度在降低，活躍用戶、使用時間和頻率等KPI都在降低，該怎么辦？那么我們除了對用戶要進行分析，例如分析用戶生命周期外，必須對產品的功能都要吃透，才能發現哪些流程和功能讓用戶改變了看法。當然具體數據分析方法，根據不同業務特點和功能特點，需要具體再選擇，這是具體實現的過程。
 
商業價值導向數據價值事務流程類數據
 
這類數據是最常見的大數據，他們的最大2個陷阱是：
 
1．  弄錯業務運營與數據分析的順序。例如我們想利用好商品的周期性，增強銷售和用戶粘性。但如果你是想先通過數據分析找出周期性，然后再想辦法改善運營，就是完全荒謬的流程。因為購買周期性是運營措施引導用戶根據商品周期性而產生，如果你沒有引導，絕大數情況不會自動產生周期性，用戶沒那么聽話。
 
2．  業務流程和產品功能整理得不夠細，例如電商訪問分析中，如果你忽略了用戶看幫助的動作，那么你就會忽略他后面的行為，到底是因為什么原因而中止購買，會簡單認為可能只是逛逛，業務他不太明白某些事情而中止，單是你數據分析中可能忽略了。
 
社交網絡類數據
 
事務流程類數據價值容易理解一些，但是社交網絡數據價值，恐怕難度很大，一則社交網路商業價值本身有待開發，其次大用戶集社交網絡計算量龐大，隨著用戶量規模上漲呈指數級上升，導致很多情況下，大家關注點是在技術本身，而非如何挖掘數據在商業上的價值。
 
其實社交網絡的價值是比較明確的，只不過在實際運營中會有難度，并非社交網絡就是用戶與用戶之間的關系這么單純。
 
例如綜合型社交網絡，它的表面上的核心目的，是增強用戶粘性，對用戶的價值，是讓用戶在上面既能找到自己想要的信息，也能找到合適自己的朋友，同時自己發布的信息有合適聽眾。
那么潛在商業價值至少有專題訪談推廣（靠綜合人氣，而非社交）、社會化推廣（借助社交網絡口碑化傳播）、精確傳播（通過用戶行為、社交網絡傳播）、專業**（通過用戶行為了解用戶專業傾向以及圈子的影響力）、直接廣告、VIP用戶精確服務。
 
從每個業務目的來說，并不需要把網狀關系圖全部計算出來才能產生價值，反之如果我們身陷網狀社會關系圖的描述中，往往會迷失分析的真正目的。
 
例如從A用戶到D用戶沒有直接社交關系，但通過最近路徑計算，可以通過A關系B，然后B關系C，最后C關系D，發現這是他們最近的關系圖，但是這種路徑計算毫無明顯的業務價值和商業價值，太繞而迷失計算算法中。如果我們需要讓合適的話題讓合適的需求者知道，并非需要這樣的計算達到目標，而是直接通過精確的用戶類型和話題分類分析，直接引導和推薦達到該目的。
總結大數據無非就那么兩大類，它們的價值完全隱藏在我們需要的業務中，他們的信息還有那些不能滿足我們，這也完全看我們對業務的理解發現，然后再去找更多的數據，來滿足我們對數據的進一步需求。文章來源：CDA數據分析師



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