企业大数据应用只有做到数据与业务深度融合才能体现其巨大价值

 

这是一个商业对话中言必称大数据和AI的时代，用数据爆炸来形容这个时代毫不过分。但面对这么多和杂的数据很多传统品牌企业失去了方向，束手无策，传统品牌时代那种高举高打，有钱就可以任性的时代已经结束，取代的是精准营销，商业智能等多种形式。

现实很美好也非常骨感，数据量太大必然带来一些新的困扰。互联网上的数据量太大，怎么抓得过来？是不是需要投资很多服务器，我的系统能支持吗？数据可信度高吗？这么大的数据量怎么解读？

当下企业ERP中的小数据和互联网的全量数据可以实现完美结合，二者互相融合辅助企业的各种商业决策，可以洞悉消费者的需求，也可以评估营销活动的成败，更可以帮助企业建立数据驱动商业管理的闭环。对于一般企业来说，自建数据抓取团队费时又费钱，其实根本不需要去考虑这样的问题，市场上专业的数据抓取、聚合的公司非常多。经过多年积累，在数据底层架构与自有行业数据库积累方面均具有丰富的累积。

判断一个数据好坏的标准无外乎是否有自己需要的数据，能否实时获取，数据量是否足够大，数据质量怎么样？其中数据质量更是核心关注点。现在很多公司都号称抓取得是互联网全量数据，其实这谈何容易？明网的数据能抓，暗网的数据你能抓到吗？所以只有相对全量没有绝对全量的数据，并且有些互联网网站本来就很垃圾，这样的数据抓取过来只能是增加噪音和处理成本。

工欲善其事必先利其器，大数据分析尤其看中工具，我们需要工具来输出分析结果。这几年大数据技术蓬勃发展，大数据分析的工具也百花齐放。秒级响应，丰富的可视化图表，简单的操作界面，大屏技术早已经是市面上主流大数据技术的标配，数说立方当然也具备这些特性，我自己是经常用这个产品分析微博的一些舆情，深有感触。除了这些特点外，一个好的大数据技术还应该有自动给用户贴标签的功能，数说立方的核心技术用户画像可以一键生成人口属性、内容属性、关系属性、购物属性等四大维度标签，深度剖析TGI指标、普通指标，共同解读目标受众。给用户贴标签是大数据时代对数据挖掘的升华，传统商业时代是通过关系、层次进行消费者的管理，而现在是标签化管理，这样的好处是标签可以无限多，可以自定义和机器学习完美结合，最终目的是实现标签间的自由组合，从而满足在不同的商业场景中使用。

目前大部分BI只是大数据分析的工具而已，优点是傻瓜式，高效展示，可以帮助企业更容易发现数据的事实。缺点是不够业务化，我们更需要数据背后的结论和逻辑，必须要商业应用才更有价值，也就是说必须以促进企业生意增长为目的完整的商业应用方案。

如果品牌营销还只是迷恋自己的ERP数据就太out了，如果还坚持使用消费者调查那就太固执了，互联网是对整个商业环境进行了重构，改变的不仅仅是人货场，还有企业决策的方法。如果我们没有数据那就去养数据、找数据，如果有数据那我们就看看数据怎么说。成功构建了以市场和消费者为导向、以“数据-洞察-连接”为核心理念的一站式大数据品牌建设体系，帮助企业实现数据价值与业务深度融合，并在营销、研发、生产等各大应用场景下更科学地决策，促进最大化效果提升。