『壹』 企業最有價值的數據在哪裡
企業最有價值的數據在哪裡
當前，傳統(非互聯網類)企業已認識到大數據的價值，但如何結合企業現狀有效應用大數據，仍普遍存在著迷茫。針對這種現狀，HCR基於企業大數據應用的相關服務經驗，提出一些可行性的思路和建議，供企業客戶了解和實施。
本文內容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分ToB)和內部數據的大中型企業，對擁有大量企業/個人管理數據的政府機構(如稅務)的大數據應用也有借鑒意義。
一、企業最有價值的數據在哪裡
大數據的價值基礎來自於數據，對於企業最有價值的數據，我們認為有兩點：
1)內部業務大數據(而非外部大數據)具有最高的應用價值
企業的大數據，從來源講可分為內部(自身業務生產經營環節產生的所有數據)和外部(來自外部，如第三方/互聯網)。當前企業熱衷於引入來自外部的大數據(如互聯網/電商/移動互聯網)和相關服務應用，而忽視了一個事實：現有的內部業務大數據才是最大的價值挖掘目標。
大中型企業在信息化與數據應用過程中，大都已經完成了第一階段(信息化系統建設與業務數據採集的自動化/常態化)的工作。多年來建立的各種業務信息系統已積累了大量業務數據。而進入第二階段(挖掘數據提升企業業務經營管理)後，卻進度緩慢。相比外部數據，內部業務數據體量大，內容多樣，時間跨度長，是企業大數據的主體。因其與企業特性直接相關，深入覆蓋經營的各個環節，其對企業的價值遠大於各種外部數據。然而，這些數據很少發揮出應有的價值，大都沉睡在那裡，甚至成為負擔。
2)內部業務大數據中，應優先關注服務客戶相關的數據
企業內部業務大數據，如果按邏輯屬性劃分，可分為兩大類：
1) 產品/服務相關：圍繞企業產品/服務相關的(研發/設計/原材料/生產/製造/反饋)的數據
2)服務客戶相關：圍繞著目標客戶(可為B或者C)的相關(售前/銷售/客服/運維/活動/CRM等等)數據
以上兩類數據中，服務客戶相關的業務行為對企業經營影響巨大。其數據也是企業內部大數據的主體，應優先作為內部大數據挖掘應用的目標。
二、實施的流程
下面，針對企業最有價值的內部業務數據集，結合消費者研究與標簽化研究方法，我們來介紹如何有效挖掘其大數據價值的機制。
首先我們給出一個主要的流程，後續將對每個步驟進行詳細說明。
數據來源：大數據平台部@HCR
Step1總體體系設計： 對現有內部數據進行重構設計
對現有的業務數據體系，結合實際情況與未來的應用目標，重新進行數據組織和規劃。過程中要關注兩點：
要點1：數據的組織，要從功能為中心轉向以客戶為中心(按生命期階段組織)。企業內部業務數據，當前大多是以業務功能(系統)為中心組織，相互間未充分打通。用於價值挖掘的業務數據，要以每個客戶為中心，以用戶生命期為線，將其所有業務功能階段的數據串起來。
要點2：以類標簽化的思想建立客戶的數據描述體系，作為未來全景數據整合的框架。描述體系的來源數據不僅有內部數據，也包含外部數據(輔助)。實際的數據整合處理將基於該體系進行：已有的數據可直接引入，缺失數據內容作為後續採集/外購的主要目標。
以某車企客戶為例，其相關的大數據，對應由9大內部業務系統產生，各自獨立。在數據體系重構整合中，重構的示意圖如下：
數據來源：大數據平台部@HCR
Step2 數據整合集中：對現有數據進行實際整合，建立一個統一大數據平台
基於step1得到的規劃方案，對現有的業務數據通過技術手段從各業務系統整合到統一大數據平台上。該平台作為數據分析平台，與生產業務系統分離，提供對數據倉庫/結構化/非結構化數據的支持。
整合中要注意：
(1) 數據模型的設計以及數據ETL(清洗/轉化)，都需要以客戶為中心進行統一規劃
(2) 充分考慮新數據體系中缺失/不足的數據內容未來的融入和整合機制。
Step3 標簽化分析：對客戶進行全方位標簽化分析，生成標簽化描述結果
在step2整合得到的以用戶為中心的多維度數據空間上，基於消費者研究與業務特性建立用戶標簽體系，並對客戶進行實際的標簽化分析。標簽體系的定義，要兼顧用戶基本信息、業務特點和未來應用的目的，並不斷擴展。
比如前述的車企客戶，對用戶標簽，已經定義了如下幾類：基本屬性(性別、年齡段、購買能力、職業階層…)、家庭情況(家有兒童,第二輛車)、車型/駕駛偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件關注點(喜歡原裝、喜歡功能性配件)、內裝偏好、保養習慣、參與活動偏好、觸媒習慣等。
Step4 業務實際應用/挖掘：通過業務活動，進行客戶大數據價值的實際挖掘和應用
對所有客戶分析得到標簽化描述結果，可通過統一的客戶分析平台，提供給企業內部所有部門實際應用。各部門可根據實際業務需要，通過標簽靈活准確篩選目標客戶(如市場部可以查找80後家有兒童且購買能力強的目標客戶做MPV家用車型推廣)，或發現產品客戶群的深層特性(產品設計部門可分析車型的目標客戶與實際購買客戶是否一致)。
三、如何實施
在內部大數據應用流程閉環的5個主要步驟中，每一步工作都有著不同的重點：
Step1總體體系設計
總體體系設計，決定了企業內部大數據應用未來可以發揮的價值空間，所以需要高度重視。前期要做踏實，不要急於求成。
主要工作包括：
● 對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況(分布/數據屬性/關聯性/數據質量等)
● 通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。
● 在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。
輸出結果至少包括：
● 新數據體系的設計與重構方案，定義以客戶為中心的新數據模型的抽象/關聯性/屬性來源/生成機制等，包括對現有數據的整合機制，以及對當前(基於標簽體系要求)缺失數據屬性的採集和融合機制。
● 客戶標簽應用體系的框架性實現方案，包括對客戶標簽體系的框架與分類體系、重要標簽設計與分析思路，以及未來的應用模式等
Step2 數據整合集中
基於新數據體系的設計要求，建立一個統一的內部大數據平台，將相關的數據整合於其中並進行有效管理。
主要的工作包括：
● 搭建統一大數據平台的軟硬體/網路的基礎架構(包括應用與資料庫系統)
● 對於現有數據，基於新數據體系的設計，設計數據物理模型和對接方案，並通過技術手段(ETL/編程)對接各內部業務系統，將各業務系統的相關數據統一整合到大數據平台
● 對於缺失數據和外部來源的大數據，建立一套相應的機制，保證後續持續有效的整合此類數據。
輸出結果包括：
● 一個統一的大數據平台，能夠持續整合和管理來自企業內外部的用戶相關的所有數據資源。
● 一套技術與業務實施機制，確保數據整合和採集的可持續性和有效性。
在現有數據整合時，企業由於內部業務信息系統眾多，且往往對應不同的IT開發商，為保證整合多業務系統數據的准確性和效率，本步驟的實施者，建議優先選擇企業內部現有業務信息系統的核心IT開發商，或由企業的信息中心完成，注意：實施過程中需要有大數據架構與數據專家提供咨詢和指導。
Step3 用戶標簽化分析
本階段工作對數據未來價值的影響最大。在實際的實施中不是一蹴而就的，是個長期遞進的過程，需要根據業務變化和應用需要，不斷優化和擴展用戶標簽體系。相關工作主要由熟悉行業的用戶研究人員和數據挖掘/演算法工程師根據企業業務的需要配合完成。
● 用戶研究人員：基於全局的客戶標簽體系，對數據體現的用戶行為進行深入研究和分析，並針對業務的需求，定義高應用價值的標簽，並發現相關分析規則
● 數據挖掘/演算法工程師：綜合運用大數據技術(數據挖掘/機器學習等)方法，配合研究員進行挖掘，並完成標簽分析的演算法編程，使得大量標簽的分析處理能以自動化方式來實現。
輸出結果包括：
● 所有客戶的標簽化分析和描述結果。
● 特定客戶群體/業務需求相關的深入分析報告。
Step4 業務實際應用
由企業各部門人員完成，業務人員對step3中產生的客戶標簽分析結果，結合實際業務需求提取和分析所需要的內容，並在後續的業務活動(如針對所選擇客戶的廣告宣傳、營銷..)和決策分析中進行應用。
為了便於實際使用，對Step 3 中的分析結果建立統一的應用分析平台，支持業務人員靈活篩選/分析所有客戶的標簽化屬性，並能夠提供更深入的研究報告和最新的可視化分析工具，以支持企業更多更深層次的數據應用。
對於業務人員，如果缺乏使用分析結果的思路和想法，可通過培訓和案例拓展其思路。同時在使用之後，需要根據業務情況與數據研究人員交流和不斷反饋，協助提升標簽分析模型的精度。
Step5 應用結果的反饋
在各部門使用數據開展業務後，需盡可能收集所接觸客戶的反饋結果。反饋結果的採集內容要參照全局數據體系的定義，通過便捷的電子化形式(如二維碼問卷)完成和提交。這種反饋的閉環機制，可有效避免長期以來對客戶實際感知的斷裂，能有效提升用戶標簽化畫像的准確度與後續應用價值。我們的一家外資葯品企業客戶，已經開始進行相關嘗試，收到了良好的效果。
四、要注意的問題和解決方法
企業內部大數據整合挖掘與應用，當前已經受到許多行業內的領頭企業的關注，並開始嘗試。但由於缺乏體系化的思路和經驗，遇到不少困難。企業在進行計劃相關實施時，首先要注意如下問題：
1、建設思路與實施者的選擇
從前面的闡述可以發現，內部大數據整合與應用挖掘，本質是用戶深入研究與相關應用。不僅數據組織和標簽體系，甚至IT相關的數據平台整合與建設，也遵循用戶研究的思路來完成。用戶研究/大數據挖掘技術(如數據挖掘/演算法)人員是實施的核心團隊。
遺憾的是，在我們接觸的一些企業中，建設思路仍有很大偏差。有的仍然遵循IT系統建設的思路，認為應由IT企業來完成此事。實際上，IT企業並不具備實施中最重要的用戶研究/數據挖掘等專業能力(其更適合step2/4所需的相關IT平台的開發)。而有的企業則認為這是CRM業務的延伸，適合CRM服務商完成。這也是不對的，CRM數據 /業務只是企業用戶大數據/應用中的子集，CRM人員是用戶研究結果的應用者而不是建立者。
以上錯誤認識直接影響了諸多企業內部大數據挖掘與相關應用的有效推進。某主流手機製造廠商，就是重技術平台，不重深入研究，覺得採集整合了大量數據後應用價值就水到渠成了。而某合資車企則是意向將該項目由國際著名it服務咨詢企業來完成(事實上我們並不認為該咨詢企業能夠深入了解汽車行業的產業規律與用戶特點)。某省移動運營商，在針對集團客戶進行大數據整合與營銷支撐服務時，由某上市it企業進行實施。雖然該企業的it研發能力很強，但由於因循傳統業務流程管理的思路，一線客戶經理無法從系統中獲得對所服務集團客戶的深入認識，也難以進行針對性的業務推廣。
因此，企業內部大數據應用的實施，選擇一個能力全面的實施者很重要。該實施者既要熟悉企業業務特性、具有專業的用戶研究能力外，也要具有大數據相關的技術(平台架構設計/數據挖掘/大數據演算法分析)能力，兩者缺一不可。
2、整合數據時會遇到較大困難
企業在實施step2(數據整合集中)時大都遇到相同的問題：進度延誤和數據集中未達設計目標，大大影響了後續的數據應用。
其原因主要如下：
●數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。
●實施整合的it企業，雖然熟悉內部數據細節，但大都是開發能力強，對大數據整合數據的主要工作(對接、同步和數據清洗等)缺乏經驗和最優的方法
以上原因，再加上全局目標不明確，導致整合集中成為企業數據價值應用環節上最大的障礙。以某省運營商為例，其內部用戶大數據整合工作，斷斷續續已經進行了近兩年，仍未完成預期目標。
而要想避免此事，需要做到以下兩點：
●高層要重視，且要有強有力的內部實施控制。公司層面的重視對打破各業務系統的數據壁壘有很大幫助，而專業的總控團隊對進度和效果影響較大。以某大型企業客戶為例，整合數據時涉及6個部門9大系統，難度相當大。公司由副總擔任專項組長，信息中心組建專門團隊負責實際協調和考核，最終按計劃完成了相關工作，走在了同行的前列。
●由大數據處理與整合方面的技術專家，通過咨詢/培訓等手段，幫助it實施企業提升在數據整合技術方面的能力。
3、內部業務數據的完善任重而道遠
數據屬性缺失和數據質量問題，是企業內部業務數據最常見的問題，也很大影響了未來的應用價值。同時，在大數據環境下，客戶數據的粒度/深度的不足也逐漸明顯。如對某上市葯企進行相關數據摸底時，發現客戶相關的數據只到渠道級別，沒有到達最終用戶，導致大量最有價值的內容缺失。造成這些問題的核心原因是之前缺乏全局、體系性的數據框架和實施機制，業務各環節中採集數據的目標、方法和主動性都有不足，而這相關改變非一朝一夕可以完成。
對此，企業要注意：
●客戶識別/接觸體系不完善的，需盡快建立公司統一的客戶體系(如會員系統)。
●要有明確的全局數據體系作為指導，相應建立採集和整合的制度化機制，使得各環節的業務人員對相關工作從自發變為自覺。
●要把外部大數據/應用反饋數據也納入到數據體系中，統一規劃構建相關的收集機制和融合方法。
●在此過程中不要攤子過大，結合情況分步驟實施，優先考慮最重要/最容易採集的數據資源。
三、hcr助力企業內部大數據應用
企業內部大數據研究應用要求實施者在行業/應用研究與大數據應用技術上具有全面而深入的綜合能力。當前國內無論是研究行業還是it行業，符合相關要求的實施企業鳳毛麟角。
而hcr作為領先的大小數據結合的數據研究公司，則完全具備相關能力：
●10多個行業的資深研究人員，長期面向企業研究，具有豐富的行業/用戶研究經驗。以b，qgroup為代表的研究團隊，在幫助企業進行內外大數據研究方面經驗豐富。
●hcr大數據平台部具有行業最強的大數據技術能力。數據架構組可幫助企業進行業務數據摸底，設計/規劃適合企業特點的大數據體系與平台，並具有實際的技術實施能力。而挖掘演算法組，在大數據環境下的挖掘演算法/機器學習/非結構化文本分析方面實力強大，在配合研究人員進行用戶標簽化分析方面已經取得了豐富成果。
正是由於研究與技術的綜合優勢，hcr當前在幫助多個客戶企業實現內部業務大數據的價值挖掘，使得客戶能夠通過大數據應用，為企業經營帶來新的提升。
以上是小編為大家分享的關於企業最有價值的數據在哪裡的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『貳』 什麼樣的企業更加需要重視數據分析
一、數據和信息量巨大的企業：企業在運營過程中能夠採集和積累大量的數據和信息，如客戶數據、產品數據、交易數據、原材料供應數據等等。電商、傳統零售、餐飲、連鎖等企業具有該特徵。通過從大量的數據中挖掘潛力和數據的價值，能夠大幅度改善企業的經營績效。
二、資產密集型企業：資產密集的企業，需要充分發揮資產的價值，在數據分析的基礎上，能夠讓企業充分挖掘資產價值潛力，提升企業經營績效。
三、勞動密集型：勞動密集型的企業，通過數據分析，建立效率模型，在勞動力配備、勞動力潛力、勞動力閑置(idle time)、不作業分析、生產損失(loss analysis)、等等方面的數據分析，可以更好地利用勞動力，發揮效率，提升本來就不高的利潤率。
四、多元化、跨區域經營的企業：多元化，特別是相關多元化的企業，需要利用數據分析，發揮多元化產業間的協同效應；跨區域經營，特別是有國際化的企業，需要通過數據分析，將企業的管理效率進一步提升。
五、多產品或多品牌經營的企業：通過數據分析可以分析各個產品或者品牌的效率效能，將產品組合或者品牌組合的合力發揮到極致，發揮組合的正效能，降低產品組合間的負影響。
六、決策風險高的企業：任何的決策對企業的戰略績效影響非常大，風險非常高，需要企業在做出重大決策時，不僅僅要謹慎、科學，還要多方論證，充分分析。因此對數據分析要求高。
七、決策響應速度要求高的企業：決策的響應速度關乎企業的生存，所以需要在短時期內處理大量的信息和數據，容不得長時間論證，為了保證決策的正確性，必須在平時做好功課，建立完善的數據分析系統，在需要做出決策的時候，有充分的數據分析作為保障。
八、流程銜接要求高的企業：企業在價值鏈上跨度大，需要上下游充分地合作，流程上相互間的銜接協作，保證效率，這要求各個環節信息對稱，數據分析充分。通過數據分析，也能夠清晰地認識如果出問題，是哪裡出了問題，應該如何解決問題。發現問題所在，是解決問題的鑰匙。
九、分權決策型的企業：分權而治，給分公司或業務單元充分的授權，能夠提高企業針對業務特徵和地方的特點，發揮地方的優勢。但是，也會帶來風險，數據分析能夠降低信息的不對稱性，讓分權決策更加合理和科學，管理更加高效。
十、企業所處的環境競爭激勵：在競爭越充分的市場上的企業越加需要數據分析來挖掘企業的潛力、資源潛力、提升競爭力，包括業務模式創新、產品創新、改善客戶體驗等以在激烈的市場上能夠獲得更高的競爭優勢，因此更加需要將數據分析作為提升競爭力的關鍵要素。
『叄』 我想了解數據在企業在的重要性
數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。
為了充分實現數據資產的業務價值，您需要一個數據集成平台。而Informatica 平台則是一個強大的數據集成平台，也是唯一可以讓您向擴展型企業交付及時、可信的相關數據的數據集成平台（任何數據、任何時間、任何地點），無論是內部預置還是在雲中。
Informatica Data Quality能幫助企業找出並修正藏匿於任意位置、令您的公司動輒花費上百萬的數據質量問題。揭露所有數據域、應用程序和地域。匯集所有相關人員並幫助他們承擔責任。清洗數據並保持數據清潔。
IDQ轉換了您的業務部門工作方式。它使每個人都可以始終相信滿足其各類用途的所有數據。
IDQ擴展了 Informatica 平台的現有數據質量功能，通過一個統一平台，為所有項目和業務應用程序的所有相關人士、項目和數據域（無論在內部預置，還是在雲中），提供普遍深入的數據質量控制。
憑借 Informatica Data Quality，您的整個組織可以：
• 為所有應用程序主動清洗數據，保持數據清潔
• 共同肩負數據質量控制和數據治理責任
• 建立對企業數據的信心和信賴感
Informatica Data Quality的主要優勢是：
降低成本
通過重復使用一組單一的規則和工具和單一的開發環境來管理數據質量，從而降低成本：
在所有應用程序中
適用於所有數據域
跨所有國家/地區和語言
適用於所有數據集成項目
更高效地運作
使業務分析師和數據管理員既可以查看和參與提高數據質量，又可以針對數據質量對其應用程序和流程的影響採取有效對策
通過使業務部門能夠參與數據質量流程，更快地解決業務問題
通過給予業務分析師合適的工具來自行管理數據質量任務，從而減輕對 IT 部門的依賴
可以更為高效地協作，以便在幾天（而不是幾月）內設計和實施滿足業務需求所必需的數據規則
憑借高質量的數據為合規性方案提供支持
提高 IT 部門工作效率
通過協作工具和通用的項目環境，加速 IT 和業務部門之間的規范與復查的周期
快速訪問所有數據，從而更快完成數據質量項目
跨所有應用程序，輕松構建、集中管理和快速部署可重用的數據質量規則
通過運用能夠為進行匹配和地址清洗提供數據探查和預建規則的開發環境，並在此熟悉的開發環境中構建數據質量映射，加快展開項目
利用中途探查來快速驗證數據質量轉換情況
成批或實時地部署數據質量規則，而不必重新編碼
降低風險
防範於未然，找出、解決和避免數據質量問題，從而讓您的客戶不會因此破費和喪失競爭優勢
構建可長期持續保持的數據質量流程並信任所有的企業數據
通過在全球所有應用程序中統一實施數據質量控制，提高對企業數據對數據治理流程的支持的信心
憑借久經考驗的企業級部署技術，降低故障風險
『肆』 數據在企業中的重要地位是什麼
各類數據在企業生產經營中起著至關重要的作用，
數據是企業，生產，經營，戰略，等等，幾乎所有的經營活動所依賴的，不可或缺的信息。數據就猶如企業經營者的眼睛一樣，通過數據可以反映出經營的問題，就猶如舵手依賴導航一樣。
數據類型可以分為：財務數據，生產數據，銷售數據，市場數據，人力資源數據，等等，各種各樣的數據，起到的作用也是不一樣的。
舉例銷售數據：可以反映銷售狀況，通過不同的時間，市場環境，好壞，趨勢，等等變數，反映經營狀況，生產狀況，企業經營者要根據數據做判斷，來指導銷售，生產，以及庫存，制定生產計劃等等。例如：去年焦炭企業連續虧損，企業就要根據市場數據做生產調整，來壓縮產能，換取市場價格回升。等等。
財務數據，生產數據，等等的作用都是必須的，並且都是至關重要的，數據的缺失，或者統計不出來。企業經營者，管理者，就像瞎子過馬路一樣，危險的很。
其他數據的重要性都是一樣的，我不在一一舉例了，希望能夠幫助你。
『伍』 為什麼數據是人力資源最重要的資產
因為數據決定了招聘方對於應聘者的信息掌握完整程度。大數據時代，需要更多的詳細數據對人的各項信息進行統計分析，並得出最適合公司人才需求結論。而人力資源研究的主體人，要對人的管理服務達到最科學最有效的狀態，就需要有數據的支持，所以這就是為什麼要建立資料庫的原因
『陸』 國內大數據公司有哪些
國內大數據主力陣營：
1.阿里巴巴
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。
2.華為華為雲服務
整合了高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統
3.網路
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎，將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。
4.浪潮
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據，並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。
5.騰訊
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，騰訊的思路主要是用數據改進產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。
『柒』 哪家公司做大數據採集做的比較好最好有一些成功案例的
深圳視界信息技術有限公司是一家以大數據技術與服務為核心的高新技術型企業。多年來致力於企業級數據整合、數據採集、清洗、分析及挖掘，在大數據領域擁有多項國際領先的知識產權和專利。旗下的「八爪魚」大數據採集平台、「數多多」數據資源交易平台均處於行業領先地位。
典型客戶：
聯想、當當網、三星、中國建設銀行、每日經濟新聞、快樂購、國家統計局、國泰安、陝西省信息中心、IDC咨詢北京、艾瑞咨詢、中國科學院、國家統計局國際統計信息中心、澳門大學、四川大學、台灣長庚大學。