
而當大數據從企業內部運營的動力,變成平臺企業的產品和服務時,平臺企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具,變成了生產資料。此前平臺們的關注點,更多的是如何用好現有的大數據。而未來,它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好,如何更好地為平臺上的企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣?格式標準是否統一?數據作為一種原材料,其精細化程度如何?是否符合平臺上企業應用的具體場景?是平臺上企業拿來就能用的,還是還需要平臺上的企業再加工?
為解決這些問題,各個平臺在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會,在統一數據格式標準、從源頭上保證數據的質量,采集和加工出精細化的數據,確保其能符合平臺企業的應用場景等方面,不遺余力地嘗試。尤其在大數據精細化方面,阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面,騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了“一鍵登錄”的提示,用戶可以在上面通過一些細分標簽,訂閱自己關注的內容。實際上,這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。
大數據實戰手冊
將大數據應用于內部運營中時,企業會遇到一些常見問題
1企業如何獲取與分析數據?
互聯網是大數據的一個主要來源,一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以:
a 和擁有或能抓齲量數據的平臺、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分,用于自身業務。再如卡夫通過與IBM合作,在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關于自己產品的討論信息,通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。
b 建立自己在互聯網上的平臺,比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平臺收集消費者評論數據。
c 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力,此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作,目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司,它們是傳統企業進行大數據分析可以借助的力量。
2 如何避免大數據應用時的部門分割?
對于許多企業,其信息流被各部門彼此分割,數據難以互通,對于這種情況下,大數據的共享和匯集就只是一個泡影,更難以實現大數據的深度應用。
要打通部門之間信息分割的局面,首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的,“要真正用好大數據,企業要采用大集中的信息系統?!睆母钊氲慕嵌葋碚?,企業信息流的部門分割,更在于企業部門之間的分割,比如有一些企業的營銷按照渠道分割,導致對于顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商務技術總監楊旭青認為,“很多時候由于組織結構問題,大數據分析有效性大大降低了?!边@就需要組織與流程層面的重新設計,在這方面,阿里巴巴的部門負責人輪崗制度,對于打破部門壁壘無疑是一劑好藥。而一些企業為了打破部門分割,建立了矩陣型的組織結構,強化部門間的橫向合作,這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。
3 如何讓業務人員重視大數據的應用?
解決這個問題,一方面在于一把手對整個企業數據文化的倡導,比如1號店董事長于剛就要求業務人員無論在開會,還是匯報工作時,都以數據說話,而馬云更是將大數據提升到了戰略高度。
另一方面,也在于數據部門的帶動,阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗,“因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力,可以首先從一些對業務見效快,見效顯著的數據項目出發,通過一兩個項目的成功,調動對方的積極性,然后再逐步一個個地引導?!?/span>
4 為何大數據工作與運營需求脫節?
這往往是由于數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力,但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題?
有的企業從組織設計上發力,將大數據納入業務分析部門的管理之下,用業務統馭數據。對于朝陽大悅城,由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作,其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張巖看來,大數據要靠商業法則指導,關鍵是找到業務需求的點,然后由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中,大悅城對微信的數據挖掘,挖掘什么樣的關鍵詞,由業務分析人員確定,而具體挖掘則由數據部門做;有的企業從流程設計上著手,推動業務部門與數據部門人員之間的溝通,建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。
例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效(比如帶來的商品轉化率的提升)來考核數據挖掘師,考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻,比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面,在立白老板辦公室上,就有一份“客戶運營健康體檢表”,讓老板對全國經銷商的當月銷售情況一目了然。再如阿里巴巴開發的無線Bi,讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果,拿車品覺的話說,“以數據之氧氣包圍經營人員?!?/span>
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