運用大數據商業分析和數據科學為企業實現商業價值

    商業分析的目標

  商業分析的目標是利用大數據為所有職場人員做出迅捷、高質、高效的決策提供可規?；慕鉀Q方案-“創造商業價值的數據科學”。那么對于企業成長數據分析的重要性是什么呢？不論是企業做什么事情，一定要有自己最核心的業務平臺，而對于企業來講，最重要的事情是客戶及業務的增長，當客戶和業務積累到一定程度的時候企業會收集和獲得足夠的數據，對這些數據進行分析之后會幫助企業找到更多符合客戶需求的增值業務及服務，這些業務又可以做到企業最核心的業務平臺里面，從而幫助企業獲得更多的客戶，這樣就會形成一個良性的循環，使企業更加健康快速的成長。60+的商業分析團隊可以服務5000+的公司人員，它為產品團隊、分析團隊、運營團隊、客服團隊、工程團隊和營銷團隊提供有效的數據分析，分析團隊對于公司的整個業務來講是最關鍵的一環。

    分析團隊的作用

    分析將技術和業務有機的結合起來，其中分析師和數據科學家的任務是既要懂技術又要懂業務，用最好的數據為業務部門創造更多的商業價值，分析團隊就像膠水，要能很好的與技術部門和業務部門進行溝通，把公司很好的粘合起來。

    商業分析進化論

    對于公司的管理人員或者高層來說，理解到商業分析并不是一步到位的過程是非常重要的，商業分析是有一個進化的過程，從數據到洞察。對于所有的分析團隊來講，首先要做的就是數據，把數據做好才能了解到發生了什么，在這一階段對商業沒有太大的回報；第二步是從數據中挖掘一些信息和知識來了解這些事情為什么會發生，這一階段商業的回報有所增加；第三步是預測將來會發生什么，這一階段商業回報會進一步提高；最后一步是公司所有的決策都是通過數據分析達成的，這一階段的商業回報是最高的。

    大數據本身的三個基本技術維度：3Vs

    第一個V是容量（volume），隨著技術的發展，數據的的容量越來越大。第二個V是速度（velocity），當數據容量越來越大的時候會影響數據處理的速度，這時有幾種方法是可以利用的，一批批的數據存儲、近實時數據存數和真正的實時數據存儲。第三個是多樣性（variety），從各種各樣的渠道獲得數據，不同的數據也有不同的數據。我們可以把它分為結構化的數據，這些數據可以用傳統的關系性的數據庫來存儲；對于非結構化的數據，例如文本、圖片等不可以用傳統的數據庫來存儲；半結構化的數據，它有結構化數據的特點又能將非結構化的數據存儲起來。對于一個公司來講，把三個維度都做好幾乎是不可能的，只有把至三個維度做一個很好的平衡，才能為企業創造價值。

    對企業最重要的事情

    如果企業是大海，那么分析團隊就是海面上的冰山一角，但在大海的下面，分析團隊實際上是一座巨大的冰山。分析團隊所做出的巨大的貢獻業務團隊在表面上是看不到的，而且每一個團隊都有自己的數據分析軟件，對于企業最重要的是業績，如何將整座冰山做成一塊冰棍這是需要每一個團隊做出巨大的努力的。

    分析團隊如何推動商業價值

    EOI的分析架構，主要是Empower（助力）、Optimize（優化）、Innovate（創新）。對于分析團隊來講最核心的任務是幫助各個部門拿到他們想要的數據，協助他們運用數據。優化是分析團隊的戰略性任務，通過對數據的理解和運用幫助業務部門做到更好。創新是分析團隊的風險任務，有風險的事情可能會帶來很大的收益，也可能什么都得不到。

    商業分析實例

    1.助力，利用交互性的數據應用給職場人員建立數據通道。人才流動畫板這種動態可視化的工具可以幫助挖掘商業洞察，可以幫助你發現公司在人才爭奪中的戰況。

    2.優化，精準營銷通過分析和傾向模型精準定位優化營銷策略。用戶傾向預測模型（B2C），識別正確分塊市場，在最好的時間宣傳最適合的產品。

    3.創新，用商業分析的創新將營銷戰略帶到新的高度。大客戶興趣指數（B2B），商業大客戶對相關產品的興趣度的傾向模型。決策者在B2B的商業模式里起著非常重要的作用，從個人興趣指數整合到大客戶的興趣指數，較高的大客戶興趣指數帶來更高的交易效率和成功率。

    冰山下的真正秘密

    技術是實現可規?；髷祿治龅幕?，從最初的網絡API到對數據抽取轉化加載，整合和集成實現數據的可視化，這一步業務部門才開始利用數據，第四步是數據的分析平臺，這個平臺實際上是內部的一個網站，讓公司各個部門隨時能拿到他們所需要的數據，最后的數據變的非常非常小，利用起來會特別簡潔。

    分析團隊的理念

    讓數據工作從大到小，實現冰山到冰棍；讓數據工作從繁到簡，后臺的代碼是非常繁雜的，做出來的產品一定要是非常簡單的；讓數據工作從慢到快，只要用幾秒鐘就可以拿到數據提高工作效率。

    商業分析發展的趨勢

    商業需求：數據分析被整合到各個業務領域的決策過程。技術平臺：飛速發展的技術帶來越來越多樣的數據系統。人才需求：對分析師、數據科學家的要求越來越全面。從只做技術的幕后輔助人員到懂業務、數據、科技的策略合伙人。