如何发掘大数据商业价值？四大场景解决两个战略问题_光环大数据培训

合集下载

大数据应用价值发现的三大方法_光环大数据培训

大数据应用价值发现的三大方法_光环大数据培训1. 数据服务数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。

由于要处理大众化的服务请求，每个服务任务必须能够被快速地处理掉，因此，数据服务的单个任务负载不能过于复杂，单任务直接处理的数据不能太大，任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。

一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。

事务处理是传统数据库范畴的价值发现形式，它针对的主要是任务关键型的数据服务，如银行记账、商业交易等; 数据查询主要是面向快速查找或修改数据的服务需求，它比事务处理更简单，对数据一致性要求没那么强，但对服务的吞吐量要求非常高;信息检索是指从大规模的数据集中快速查找满足用户需求的资料或数据片段的过程;数据预测和数据分类被很多人认为是一种数据分析任务，其实，很多针对个体的数据预测和分类任务实际上是一种数据服务，它使用数据分析得来的预测模型，对个体数据实例进行预测，从而能够高并发地为大规模用户提供分类和预测服务，进而更好地体现出数据的价值。

2. 数据分析大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。

数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。

在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。

常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。

描述型分析的主要特点是对数据代表的含义进行描述性的揭示，通过数据统计分析揭示数据隐含的现象，从而帮助人们更好地进行决策。

诊断型分析主要用来揭示一些现象背后的成因，因此，它比描述型分析更深入。

很多数据挖掘方法与诊断型分析密切相关。

比如相关性分析和因果关系的分析等，都是想通过对数据的深度分析揭示描述型分析所发现的某些现象背后的成因。

大数据如何影响商业决策_光环大数据培训

大数据如何影响商业决策_光环大数据培训无论哪个行业的企业都在谈论的是——数据。

这里说的数据不是任意的数据，而是大数据。

如今我们生活在信息经济体制中，公司采集和分析的数据越多，就能在做重要的商业决策时参考更多的信息。

因此，公司不必再盲目地做决定或者只能瞎猜了。

而些曾经根本无法测量的参量，如今也可以进行准确地测量。

现如今，大数据非常重要，它已经能够影响到企业的估值。

数据不属于公司的有形资产，但拥有着深度见解和长远预测的数据却可以指引企业走向成功。

企业的声誉正是经典的案例之一。

企业声誉是企业重要的无形资产，如今却可以通过采集的数据进行测算和价值评估。

除此之外，影响企业成功概率的因素还有使用数据的方式和依据数据分析所做的决策。

数据变得如此有影响力，其本身也正被用来判定公司的价值。

最重要的决定——选择数据采集工具选择商业智能软件是整个数据采集过程中最重要的部分之一，因为这是数据采集和分析的工具。

许多企业最难通过软件平台来做商业决策，现在市面上有无数的数据采集软件程序，但是它们之间不尽相同，像Tableau及其它在BI领域的主要竞争对手，其数据采集软件程序在考虑用户界面之前就有着很多功能。

就这些软件而言，报告的功能是最重要的，数据的结果就是产生报告，只有数据没有报告，数据就失去其原本的作用了。

用户需要定制用来生成报表的数据的呈现方式和数据类型。

这样，用户就可以根据自己的核心业务指标来提取数据段。

自动采集数据的功能也极其重要。

因为，数据采集应经是繁忙业务中的重要的一环，也是相当耗时的一环。

所以，能够智能化采集数据并自动生成报告的软件程序，带来的实用性更强。

当然，能接入数据源也是商业智能分析软件极为重要的组成部分。

商业智能软件(BI)获取的数据源越多样化，公司收集和使用的信息就越多。

数据影响重要商业决策的三种途径根据大数据做出的决策可以在各个层面上对企业带来极大的影响。

每个公司都有自己的需求，但是几乎每个公司都能利用大数据，就声誉、收入渠道和生产力方面充分考虑后做出决定。

数据挖掘与商业智能的捆绑_光环大数据培训

数据挖掘与商业智能的捆绑_光环大数据培训从发展路线和实施原理来讲，企业级的商业智能应用可以覆盖企业的全貌、打通不同部门和系统间的数据壁垒、通盘规划企业的整体应用、企业的总体拥有成本偏低。

但企业级的商业智能应用规划方案复杂、涉及更多的部门间利益纠纷、且实施周期较长、一次性动用资源过多；一旦项目中期出现较大的问题或企业内部分歧，则项目的流产率很高，后续的发展也难以为继。

而部门级的商业智能应用则具有“小、快、灵”的特点，单次实施成本偏低、实施速度快、应用见效快、项目成功率较高。

但部门级应用会增加企业的总体拥有成本，同时不能有效地打通企业内部的数据壁垒，甚至在某种程度上会加深这种壁垒的存在。

当然，随着企业的部门级应用不断深入，终究会过度到企业级应用的阶段。

企业级应用和部门级应用，各有利弊，率先发展哪条道路，完全取决于企业的现状和未来规划。

从目前汽车行业的实际应用来看，部门级应用的发展明显快于企业级应用的发展。

其原因至少如下：汽车产业的发展受宏观政策的影响很大，还不能完全在自然发展的道路上前行。

行业内部的兼并重组、整体上市、合纵连横等不断涌现，太多的不确定性因素和企业整体规划的频繁修正也导致了汽车行业的企业级商业智能应用很难落到实处；汽车行业的整体性浮躁，导致了车企内内外外、上上下下的急功近利心理，一种短时间内在企业无法体现自身价值甚至难以说清楚投入产出比的项目，往往会滑向企业的边缘角落和流于鸡肋；汽车企业内部缺乏针对商业智能统一规划、实施和管理的部门，单纯的技术部门和某业务部门都难当此大任；而业务部门往往也仅能就自己的业务特点提出商业智能的业务需求，并投入与自身相关的预算，没有业务的整合和统一的规划，往往会导致“群龙无首，各自为战”的局面；其他原因则林林总总，此处不再赘述。

从本质上看，企业级和部门级的商业智能并不矛盾，关键要仔细审视它们对当前汽车行业大环境的适应程度。

从长远来看，汽车企业实施企业级的商业智能工程是一个无可回避的选择，相关的组织架构、发展规划、人员培养、流程机制是一个循序渐进的培育和发展过程；但从短期来看，从中国汽车行业的实际情况来分析，部门级的商业智能应用仍是一个过渡性的、而且相当不错的选择，而行业的实际情况也完全印证了这一点。

大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训

大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点;瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间缩短一半……这些都与大数据有着千丝万缕的关系。

如今，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高，当人类的认知能力受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来。

理解大数据并借助其做出决策，才能发挥它的巨大价值和无限潜力。

大数据培训来光环大数据成就自己！一、大数据有哪些类型?交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

人为数据非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。

这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

移动数据能够上网的智能手机和平板越来越普遍。

这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

机器和传感器数据这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。

这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。

来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

二、使用大数据需要用到哪些技术?可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

如何才能发挥大数据的价值_光环大数据培训

如何才能发挥大数据的价值_光环大数据培训光环大数据培训机构，大数据，数据科学，以及分析的发展与演变在今年的Strata数据会议上得到全面展示，其中包含了一个重要的信息：人们需要获取大数据的价值。

正如在一个数字表演节目中，人们选定的数字是83，认为这会难倒魔术师，魔术师在一个4×4矩阵填写了16个数字，在组合之后，每行和每列之和都是83，并且数字在各行各列中没有重复。

魔术师说，“看一下这个结果。

如果将每一行的所有数字相加，则它们的总和为83，每列中的数字总和也是83。

事实上，每一个组合加起来都是你选的数字。

太神奇了，对吧?这就像人们在获得到大量数据的时候的感受——就像魔术一样!日前在纽约举行的Strata数据会议的展位上，Diwo公司提供了一个新的认知决策平台。

并采用了这种有趣的方式来介绍他们新的解决方案，也许在无意中会有助于大数据市场的发展。

虽然人们一直在谈论大数据，数据科学和分析已经有了相当长一段时间，但在今年Strata数据会议的活动中，全面展现了市场的演变。

可以看出在主题演讲和展览层面所贯穿的几个交织的主题总结出的一个信息：现在是发挥大数据价值的时候了。

这些主题都涉及了一个广泛的观念，在现实生活中大规模应用大数据，科学的数据和分析，现在是超越探索阶段的时候了。

而这样规模的数据力量能够改变业务模式和客户体验，或许让人们对这一切感觉有点像魔术。

使大数据更加真实大数据在大多数情况下一直是技术上关注的领域。

虽然商业影响总是很明确，但市场的焦点主要在于实验，以及找出如何解决大规模数据集所面临的技术问题的办法。

当然，大数据的成功应用产生了巨大的业务成果，但市场的主要驱动力是技术开发，而不是业务应用。

然而在2017年将有一个明显的变化。

首先，随着行业的不断发展，大数据的社会影响以及数据科学家和从业者必须发挥的重要作用将会显着增加。

“数据毁灭武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主”一文的作者，数学家Cathy O’Neil警告说：“我们还没有制定数据科学方面的标准。

如何利用大数据实现商业价值

如何利用大数据实现商业价值随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今商业领域中的热门话题。

大数据指的是海量、高速、多样化的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助企业发现商业机会、优化运营、提升竞争力。

本文将探讨如何利用大数据实现商业价值。

一、数据收集与整合要实现商业价值，首先需要收集和整合大量的数据。

企业可以通过多种途径获取数据，如自有系统、社交媒体、传感器等。

同时，还可以与合作伙伴进行数据共享，以获取更全面的信息。

收集到的数据需要进行整合，建立一个统一的数据仓库，以便后续的分析和挖掘。

二、数据清洗与预处理大数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理。

清洗数据可以去除重复、缺失和错误的数据，保证数据的准确性和完整性。

预处理数据可以进行数据转换、归一化和降维等操作，以便后续的分析和建模。

三、数据分析与挖掘数据分析和挖掘是利用大数据实现商业价值的核心环节。

通过数据分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，提取有价值的信息。

常用的数据分析和挖掘方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘和人工智能等。

通过这些方法，可以对客户行为、市场趋势、产品需求等进行深入分析，为企业决策提供有力支持。

四、商业决策与优化基于数据分析和挖掘的结果，企业可以进行商业决策和优化。

通过对数据的深入理解，企业可以制定更准确的市场营销策略、优化产品设计、改进供应链管理等。

同时，还可以通过数据驱动的方式进行业务流程优化，提高效率和降低成本。

五、个性化营销与客户关系管理大数据可以帮助企业实现个性化营销和客户关系管理。

通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以了解客户的需求和偏好，制定个性化的营销策略。

同时，还可以通过数据分析和挖掘来改善客户关系管理，提高客户满意度和忠诚度。

六、风险管理与预测大数据可以帮助企业进行风险管理和预测。

通过对历史数据的分析和挖掘，可以发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行预防和应对。

如何挖掘大数据_光环大数据培训

如何挖掘大数据_光环大数据培训“云计算与大数据融合发展”“数据安全与隐私保护”“大数据助力网络扶贫”……数博会上68场密集的专业论坛,为国内外大数据业界搭建了一个交流合作的大平台。

数博会已经成为在全球科技界有影响力的盛会,为全球大数据精英人物、领军企业、知名机构和普通创业者搭建了专业化的交流共享平台。

高通公司全球总裁德里克·阿博利说,数博会“给了高通公司和中国最优秀的大数据人才交流的机会”。

他表示,高通公司在包括贵州在内的中国许多地方建设了数据中心,“希望和越来越多中国伙伴一起合作,共同挖掘大数据的潜力。

”中国首个大数据战略重点实验室、首个全域公共WIFI的城市、首个块数据聚集的公共平台、首个数据公开示范城市和首个“痛客”梦工厂……一系列大数据领域首创之举从数博会起航。

与会人士认为,数博会将中国“互联网+”行动计划落到实处,推动了移动互联网、云计算、大数据、物联网与其他产业融合,引导互联网企业拓展国际国内市场,促进电子商务、工业互联网和互联网金融等领域的健康发展。

数据创造价值,创新驱动未来。

着力开发大数据的商用、政用和民用价值,成为数博会的共识。

大数据被誉为当今经济发展中的“钻石矿”。

当前世界经济复苏乏力,以大数据为代表的信息产业等新经济快速发展,给世界经济增长带来亮光和希望。

我国信息经济迎来了快速发展的黄金时期。

据国家发展改革委副主任林念修介绍,2015年,我国信息经济规模已超过18万亿元人民币,数据总量超过1300EB,占全球数据总量的13%。

据预测,未来5年,中国大数据产业规模年均增长率将超过50%,到2020年,中国将成为世界第一数据资源大国和“全球数据中心”。

致力于汽车货运大数据开发,已经拥有200万注册货车司机的贵阳货车帮科技有限公司CEO戴文建告诉记者,目前,全国90%的中长途货运数据聚集到了贵州。

企业已完成数据积累,即将进入数据挖掘和增值阶段,在不久的将来,企业将把工业设计中心建到美国硅谷,“大数据时代刚刚到来,大家都有机会成为弄潮儿”。

如何用数据管理去挖掘大数据的商业价值

大数据火爆的年代，大数据分析和大数据挖掘在我们的经济社会中肆虐蔓延，发挥着自己独有的影响和威力。

没办法，谁叫这个互联网时代的蓬勃发展让大数据的商业价值一直在持续扩大、增长，谁能更快更准确更全面地掌握大数据的商业价值，那么就可以利用这大数据的商业价值去为公司创造更大的经济效益，由此带来的经济收益和公司名誉的推广作用是非常巨大。

但作为一名数据分析师或数据挖掘师，通过数据挖掘分析来获取有效的大数据，进而得到具有商业价值的有用信息，这就需要用更好的数据管理区挖掘、发掘、获取大数据的商业价值。

谁可以用更好的数据管理去挖掘大数据的商业价值，谁也就在公司更好的奠定了自己的生存价值和重要价值。

下面给大家分享一篇文章，就是关于如何用更好的数据管理去挖掘大数据的商业价值，希望对大家有所帮助。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史告诉未来。

不然。

大数据之大，一方面在于原始数据库的规模之大，更在于实时流动量之大、数据来源之大。

通常，企业里面到处都充斥着数据。

事实上各行各业的数据量均经历了几何级数的增长，无论是医疗卫生还是金融，抑或是零售业还是制造业。

在此类海量数据库中，隐藏着无数商业秘密，也孕育着很多机遇以及潜在的成功。

但将这些信息（除了由媒体和视频生成的非结构化信息之外，还包括历史数据）利用起来却是一项令人望而生畏的工程。

“许多组织会累积30 年或30 年以上的交易数据，此外还有大量多媒体数据。

”埃森哲咨询公司首席技术策略官兼总经理柯蒂斯(Gary Curtis) 说，“综合所有信息并理出头绪是企业在数码时代面临的挑战。

目前很少有组织能够充分发挥其数据的潜力。

”不可否认的是，这是一项艰巨的挑战。

CorporateExecutiveBoard 咨询公司在对5000 家公司进行了一项研究后发现，尽管对数据进行分析并获得有效信息的能力已成为全球各组织的头等大事，但是真正在这方面取得显著成绩的公司并不多见。

根据CEB 的研究结果，仅有38% 的员工和50% 的高级经理有能力根据数据进行合理决策。

光环大数据告诉你大数据工作的正确打开姿势_光环大数据培训

光环大数据告诉你大数据工作的正确打开姿势_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

“运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。

企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。

最近跟一家著名互联网企业的首席架构师讨论起了数据的话题，得知其正为数据迅速膨胀却无法很快产生价值而发愁。

若不能产生价值，很难维持这样的运作模式”。

十分认同这个观点，回顾一年来实施公司大数据战略中的实践，关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。

一、用数据为经营管理提供帮助大多数传统企业习惯于依靠经验凭直觉分析经营管理中的具体问题，提出相关解决思路并安排改进措施，然后再重复这个循环。

这种工作方法在过去也曾经十分有效，特别是在企业问题比较明显的情况下，能够快速反应做出调整并取得成效。

这种企业的经营管理方式类似骑自行车，凭经验直觉就可以安全地前进了。

信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，企业核心能力的主要差异越来越体现在各个细节之中。

企业需要快速且驶。

互联网时代下，数据收集更为方便，数据更能够反映企业的具体运营细节状况，相当于可以建立企业经营的驾驶仪表盘。

若仍依靠定性和数据统计简单分析，凭经验大致判断问题形成改进方案的做法，没有客观的评价基准，无法准确判断问题程度和改进效果，不能让参与各方形成统一的共识，难以在现代市场竞争中取得优势地位。

必须引入量化分析管理的方法，通过数据从具体细节中发现衡量问题，协同各方实施有针对性的优化措施。

大数据应用须解决三大关键点_光环大数据培训

大数据应用须解决三大关键点_光环大数据培训大数据贵在应用。

当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。

我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。

一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。

我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。

在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效?大数据应用的三个关键点国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。

在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。

这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。

无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。

概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。

(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。

互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。

数据是企业命脉如何挖掘数据价值实现商业洞见_光环大数据培训

数据是企业命脉如何挖掘数据价值实现商业洞见_光环大数据培训继2016年阿尔法狗大战世界围棋冠军李世石一战成名之后，今年号称中国当代“棋圣”的聂卫平与阿尔法狗的升级版Master对战，结果还是一败涂地。

真人战败机器的原因不是人类智力的退化，而是缺乏对海量数据的深度学习和分析。

在当今商业社会，数据已经成为企业一种重要的战略资源，引领着数字化和信息驱动型经济的快速发展。

根据IDC报告，2019年全球大数据分析市场的营收有望达到1,870亿美元。

同时，研究还显示，企业利用数据驱动型洞见做出的商业战略决策，可将生产力提升33% 。

显而易见，数据对于当今企业而言至关重要。

企业首席执行官们非常清楚，利用并挖掘数据才能助力企业在当今“数据为王”的市场中保持强有力的竞争优势，但是如何利用数据却是他们亟待解决的难题之一。

暴涨的数据量在数字化经济中，数据呈现爆炸式增长，其增长速度之快前所未有。

对于企业来说，数据就是企业的命脉，为其提供深刻的商业洞见和决策依据。

数据池就如同我们的心室，有价值的信息及数据在其中被“压碎”和提取，如同心脏对血液充氧，然后将其分布到整个人体内。

企业必需对数据进行分析，挖掘数据价值，从而做出明智、有影响力的商业决策。

因此，企业应具备管理不断增长的海量数据的能力，这对于维持企业运营至关重要。

多样化的数据类型IDC报告指出，到2020年，与那些不注重数据分析的同行相比，分析型企业将实现 4,300亿美元的额外生产力，这有力证明了企业进行数据分析获得商业洞见所带来的切实效益。

但是，企业在将数据转化为商业洞见之前，必须从其不同部门的数据池中提取出来。

这就如同血管中的血液必须先汇聚到心脏，接受氧再抵达身体各处。

企业提取信息的过程亦是如此，各类信息必须先汇总到数据池中，然后企业提取有价值的信息及数据进行深入分析，从而做出正确的商业决策。

但是，企业数据并不是单一的，数据格式、存储方式、存储地点以及访问方式各异，造成数据类型多种多样，使企业进行数据分析面临着严峻的挑战。

大数据时代的商业价值挖掘

大数据时代的商业价值挖掘随着互联网的不断普及和发展，数据量也在不断增加。

特别是在近年来，大数据已经成为了商业和经济领域中一个极受关注的话题。

大数据的出现，极大地改变了商业的运营模式，提高了商业运营的效率，同时也拓展了商业的发展空间。

本文将围绕大数据时代的商业价值挖掘展开讨论。

一、大数据时代背景下商业价值的挖掘大数据时代的商业价值挖掘，其实就是指如何将海量的数据转化为商业价值的过程。

在大数据时代，商业运营各方面都需要考虑到数据的重要性，早期的商业运营模式已经逐渐被数据驱动的商业模式所取代。

在这个过程中，企业需要通过数据挖掘和分析来发掘数据中的商业价值，将数据转化为有用的商业信息。

大数据时代商业价值挖掘需要遵循以下原则：1.以“价值优先”为原则：商业价值的挖掘需要以价值为导向，将数据转化为商业价值而不仅仅是数据。

2.以KPI（关键业绩指标）为指标：企业需要根据自身的目标，制定出合适的KPI，以此为指标，进行数据挖掘和分析，以实现商业目标。

3.以精度和可靠性为准则：数据是商业价值的基础，因此数据的精度和可靠性是非常重要的。

二、大数据时代商业价值挖掘的方法1.数据分析方法数据分析方法是大数据时代最常用的商业价值挖掘方法。

数据分析可以让我们了解产品的性能，市场的需求等信息，以帮助我们更好的调整商业策略。

其中，数据可视化是非常常用的方法，将数据以图像的形式展示出来，可以迅速地对数据进行分析。

2.预测分析预测分析是一种用来预测未来事件发生可能性的方法。

预测分析可以帮助企业进行预测和决策。

例如，企业可以通过数据分析和预测分析的方式，了解未来市场的趋势和产品的销量等信息，以帮助企业制定更好的商业策略。

3.机器学习机器学习是一种通过模拟大量数据进行预测和决策的方法。

机器学习可以通过运用算法和技术，自动从大量数据中提取出有用的信息，以帮助企业进行商业决策。

4.社交媒体分析社交媒体分析是通过分析社交媒体上的大量数据，以了解用户的行为和态度来预测和量化市场趋势和消费者需求。

大数据分析挖掘商业价值的技巧

大数据分析挖掘商业价值的技巧随着互联网和信息技术的快速发展，大数据分析已经成为企业决策和商业发展中的重要工具。

通过对大数据的深入分析，企业可以挖掘出隐藏在数据背后的商业价值，并借此获得竞争优势。

本文将探讨几种大数据分析挖掘商业价值的技巧。

一、数据收集和整理在进行大数据分析之前，首先需要收集大量的数据。

数据可以来自企业内部的各种系统，如销售、客户关系管理和物流系统，也可以来自外部的各种渠道，如社交媒体、消费者调研和市场报告。

收集到的数据需要进行整理和清洗，以去除重复、缺失或不相关的数据，确保数据质量的准确性和完整性。

二、数据挖掘与建模数据挖掘是从大数据中发现模式、关联和趋势的过程。

通过应用各种机器学习和数据挖掘算法，可以有效地发现数据中的潜在价值。

建立合适的模型是数据挖掘的关键，可以根据具体的业务需求选择不同的模型，如聚类分析、分类算法、关联规则等。

通过对数据的挖掘和建模，企业可以获得对市场、客户和产品的深入了解，为商业决策提供依据。

三、预测分析和趋势预测大数据分析可以帮助企业进行预测分析和趋势预测，预测市场需求、销售趋势和产品表现等。

通过对历史数据和市场信息的分析，可以建立预测模型来预测未来的趋势和变化。

预测分析可以帮助企业调整市场策略、优化供应链和制定合理的销售预测，从而提高市场响应能力和经营效率。

四、个性化推荐和定制服务大数据分析可以通过对个人用户行为和偏好的分析，实现个性化推荐和定制化服务。

通过挖掘用户在社交媒体、在线购物和移动应用等平台上的行为数据，可以为用户提供个性化的推荐产品和服务。

个性化推荐和定制化服务可以提高客户满意度和忠诚度，从而增加客户的消费意愿和购买频率。

五、营销策略和广告优化在推广和市场营销中，大数据分析可以帮助企业制定更加精准和有效的营销策略。

通过对客户群体和市场细分的分析，可以了解客户需求和行为习惯，从而制定个性化的市场营销策略。

同时，大数据分析还可以帮助企业优化广告投放和媒体选择，提高广告的点击率和转化率。

如何有效利用大数据实现商业价值

如何有效利用大数据实现商业价值在当今信息化时代，数据已经成为了商业运营手中的一把强大武器。

以Big Data为代表的数据处理技术的使用，不仅能够帮助企业更好地了解顾客，提高服务质量，而且还可以形成趋势，帮助企业更好地做出业务决策。

所以，如何高效的利用大数据来实现商业价值，成为了许多企业和机构中的热门话题。

一、正确采集和处理大数据大数据的值得挖掘首先需要采集和处理。

商业中的大数据并不意味着数据量巨大，更重要的是采集的数据准确、有效。

企业需要将拥有的数据进行有效的分类、整理和加工，识别出有用的信息点，并去除干扰因素。

最终形成有用的数据汇集，为企业决策提供具有参考价值的资料。

二、深入了解顾客需求商业成功之所以能够长远发展，重要原因是企业能够查明顾客需求。

企业能够更深入地了解顾客的消费习惯，理解顾客心理和要求。

以满足顾客的需求为导向，深化销售渠道和产品创新，才能够真正解决顾客的需求问题，从而实现持续发展。

三、发挥数据的价值随着技术的进步和数据处理技能的提高，数据将会成为其他资产的重要来源。

企业能够采用数据分析、挖掘技术，对数据进行深入研究。

以提高运营效率、树立品牌形象、提高顾客满意度为目标，企业可以将挖掘到的数据应用于产品研发、营销策略、客户服务等方面。

四、营销策略转型随着商业形态的不断转型，仅仅靠传统的营销策略面对日益竞争激烈的市场，显然不再适应商业发展的需求。

可以利用大数据对市场趋势、顾客喜好等方面进行挖掘和分析，以更为灵活的形式，制定营销策略，拓宽营销渠道等等。

因此，营销策略的转型也扮演着极为重要的角色，无疑会推动商业发展的速度与效率。

五、建立大数据管理机制数据管理作为保证数据处理和业务实现有效运转不可或缺的一环，企业需要建立相应的数据管理机制，以保障数据质量、数据安全的可靠性和合规性，从而更好的利用数据驱动企业发展。

在建立这一机制时，企业需要注意数据处理的透明化、合法合规以及不断的应对变化带来的不确定性。

大数据的商业价值与应用挖掘

大数据的商业价值与应用挖掘随着互联网技术的不断发展和日益普及，数据的产生量也在不断膨胀，这些数据中往往承载着丰富的商业价值与应用挖掘的潜力。

这些数据被称为大数据。

大数据在商业领域中的应用越来越受到人们的关注，它给企业带来了诸多商机，同时也为企业的决策提供了强有力的支持。

大数据的商业价值一、提高企业运营效率企业在日常运营中产生大量的数据，包括采购、销售、库存、人员管理等数据，这些数据可以通过大数据的处理和分析，为企业提供更加精细的运营掌控，从而提高其运营效率。

比如，企业可以通过对客户购买记录的分析，为不同类型的客户提供不同的产品推荐和促销政策，提升客户忠诚度和购买率。

二、优化营销策略大数据可以帮助企业更好地了解市场需求，把握市场趋势，进而制定有效的营销策略。

比如，企业可以通过对客户行为数据的分析，为不同客户提供定制化的营销方案，提升营销效果。

同时，通过数据挖掘和分析，企业可以了解竞争对手的市场份额、销售渠道、产品定价等信息，制定与之相应的竞争策略，进一步提升市场竞争力。

三、提高产品质量和服务水平大数据可以帮助企业更好地了解客户对其产品和服务的满意度和要求，进而调整和改进产品质量和服务水平，满足客户需求，提高客户忠诚度和满意度。

比如，企业可以通过对客户投诉和留言的分析，发现产品和服务的问题所在，及时改进，提高客户体验。

大数据的应用挖掘一、智能客服和机器人智能客服和机器人是目前大数据应用领域中比较成熟的领域之一。

通过对客户留言、投诉、客服通话等数据的处理和分析，可以为客户提供更加智能化、定制化的客户服务。

同时，企业也可以通过机器人代替人力来为客户提供服务，从而节省人力成本。

二、数据分析和预测数据分析和预测是大数据应用中的重要领域之一。

通过对历史数据和未来趋势的分析和预测，可以为企业提供更加精准的市场需求分析、营销策略制定、产品研发等方面的决策支持。

同时，企业也可以通过数据的实时监控和预测，调整和优化运营流程，提高企业的效率和产出。

大数据分析：挖掘商业价值的关键方法

大数据分析：挖掘商业价值的关键方法引言大数据时代的到来引发了商业世界的一场革命，企业纷纷将目光转向大数据分析，寻找隐藏在海量数据背后的商业价值。

然而，对于很多企业来说，大数据虽然充斥着各种信息，但如何从中提取有用的商业洞见仍然是一个困扰着他们的难题。

本文将介绍几种关键的方法，帮助企业更好地挖掘大数据背后的商业价值。

数据收集和清洗在进行大数据分析之前，首先需要收集和清洗数据。

数据收集涉及到从各种来源获取数据，例如企业内部的数据库、社交媒体平台、网站访客数据等等。

同时，也可以从外部数据提供商购买相关的数据，以丰富分析的内容和深度。

清洗数据是确保数据质量的重要一步。

在数据收集过程中很可能会遇到缺失值、异常值和不完整的数据，这些都会对后续的分析造成影响。

因此，在进行分析之前，需要对数据进行处理，包括去除重复值、填补缺失值和处理异常值，以确保得到准确可靠的数据。

特征工程对于大数据分析来说，特征工程是一个极为重要的步骤。

特征工程是指从原始数据中提取、转换和选择有用的特征，以便于构建有效的模型和算法。

好的特征工程能够提升模型的性能，并揭示数据中的隐藏模式和规律。

在进行特征工程时，可以采用一些常用的方法，比如主成分分析（PCA）和分类、回归和聚类等算法。

另外，也可以利用领域知识和专家经验来选择特征，从而更好地提取数据的商业价值。

数据可视化数据可视化是将大数据呈现给用户的有力工具，能够帮助用户更好地理解数据，并发现其中的模式和关联。

通过数据可视化，用户可以以直观的方式探索数据，并进行交互式的分析和挖掘。

当今市场上有很多数据可视化工具可供选择，如Tableau、Power BI等。

这些工具提供了丰富的图表和图形，使用户能够通过简单的拖拽和点击创建自定义的可视化报表。

通过数据可视化，用户不仅可以更好地把握数据背后的商业价值，还可以快速生成洞见，为业务决策提供支持。

机器学习算法大数据分析的核心是利用机器学习算法来构建模型，并从数据中学习模式和规律。

挖掘大数据中的商业价值

挖掘大数据中的商业价值随着信息时代的到来，信息的获取和使用已经成为商业运作中不可或缺的一部分。

而大数据的出现，更是给企业带来了无限的商业价值。

挖掘大数据中的商业价值，已经成为了企业必须面对的重要任务。

首先，挖掘大数据带来的商业价值主要体现在市场调研和消费者行为预测方面。

通过对大数据的分析，企业可以深入了解消费者的需求和喜好，同时也能了解到各类市场走势。

企业可以根据这些数据，调整自身的产品和服务，更好地满足消费者的需求，提升销售业绩。

此外，企业还可以利用大数据来预测消费者的行为，包括购买倾向、品牌忠诚度等。

这些预测数据可以帮助企业制定更精准的市场推广策略，提高广告投放的效果。

其次，挖掘大数据还能为企业带来创新和优化的机会。

通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的市场机会和空白点，从而进行产品创新和业务拓展。

例如，某企业通过分析用户的购物数据，发现很多用户在购物APP上搜索家居用品后没有下单，于是他们推出了线上购物平台，为用户提供更便捷的购物体验。

另外，企业还可以通过对大数据的分析，优化自身的运营和管理，提高效率和降低成本。

通过大数据的监测和反馈，企业可以更加准确地把握市场需求，合理进行生产计划和供应链管理，避免与市场需求的脱节。

此外，挖掘大数据还能帮助企业进行风险预警和决策支持。

通过对大数据的分析，企业可以及时发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行预警和应对。

例如，某电商平台通过对大数据的分析，发现某批次的商品出现了质量问题，于是他们立即停止了该批次商品的销售，并展开了召回和退款工作，避免了更大的损失。

此外，企业还可以通过对大数据的分析来进行决策支持。

大数据可以为企业提供丰富的信息和指标，帮助管理层做出更加明智的决策。

例如，某银行通过对大数据的分析，发现了一些存款用户的操作模式异常，细致分析后发现了一起涉嫌诈骗的案件，成功避免了损失。

然而，挖掘大数据中的商业价值并非易事。

虽然大数据的规模庞大，但其中的有用信息比例并不高，企业需要进行精准的数据筛选和分析。

实现大数据商业价值的5个要点_光环大数据培训

实现大数据商业价值的5个要点_光环大数据培训通常来说，以往的业务模式是基于历史数据来决定未来一到两年内的行为，但是现在则应该是基于过去几分钟内的数据来决定未来12到24分钟（甚至是秒）内的行动。

在营销模式上，以往是基于过去数周或数月内的推广活动来预测特定人群对产品或者服务的偏好程度，而现在则是基于对客户个体行为的分析和实验来为其提供实时的定制化服务（通过各种用户界面，比如呼叫中心、网站、移动应用等）。

可以想见，每个客户所接收到的东西都是独一无二的–一旦某客户接收到了特定的服务或者产品，该服务或产品就不会重复提供给另一个客户。

这才是“大”的真正含义–大数据中的大生意。

对于数据分析人员、IT经理以及整个企业来说，对于大数据，有以下重要的考量和步骤：·在准备行动之前，和管理层及客户进行充分的沟通，了解业界最新进展以及企业的真实需求·基于大数据相关的新业务模式和新技术，积极推动企业战略的升级·基于业务战略和模型，制定相应的数据战略和监管流程·以可管理的模式来推进创新，比如较小的、短期的和可迭代的实验和探索，以此获得易评测和有意义的结果·在探索过程中允许错误的发生。

不断从失败中积累经验才能提高未来工作的成功率无论出于什么原因，如果你或者你的公司还未认识到大数据的无穷潜力，Rick Smolan和Jennifer Erwitt的近著《The Human Face of Big Data》可能会对你有所帮助 -- 其中有句话这么说到：“在孩子出生的第一天，人类产生的数据量就相当于国会图书馆的70倍。

”想想吧，这得有多少奥利奥饼干。

为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。

如何发掘大数据中的价值

如何发掘大数据中的价值在当今数字化的时代，大数据扮演了越来越关键的角色。

可以说，每个人现在都与大数据打交道，不断接收着海量数据，这个数字化的时代本质上就是信息与数据处理的时代。

而在海量数据的背后，蕴藏着不少的价值，下面我们就来探讨一下如何发掘大数据中的价值。

一、设置正确的目标在处理大数据时，最关键的是要确定正确的目标。

这可以帮助我们避免在处理过程中“跑偏”，从而在我们处理后的数据中提取出有用的信息。

通过正确的目标，我们可以确定需要处理哪些数据和分析哪些问题。

例如，如果您处理的是电子商务数据，那么您的目标可能是调查最畅销的产品类型。

然而，如果您试图确定广告点击率的因素，则需要处理更深层次或不同类型的数据。

二、数据清洗与预处理数据的清洗与预处理是解决数据问题的关键步骤之一。

数据清洗是指通过移除缺失值、处理重复的条目和删除不合理的数据项等等来消除错误的数据。

如果数据没有进行必要的清洗，那么我们的分析结果可能会出现误差或偏差。

因此，数据清洗是进行数据分析的前提。

同时，对于大型数据中的过多噪音数据，我们可以使用数据预处理工具内置的过滤方法，以便提供更准确的数据结果。

例如，使用实际值代替缺失值和删除异常值可能是预处理步骤的一部分。

在数据预处理之后，我们可以使用可视化和统计工具来了解数据的分布规律及存在的问题。

三、使用可视化方法在分析大量数据时，使用可视化是必不可少的。

可视化方法将数据在更加直观的图形中呈现，进而使我们能够更好的洞察数据趋势和发现潜在的信息。

例如在绘制双轴图的时候，通常会将两个关联变量同时显示在同一个图形中，以便快速发现它们之间的互动。

四、机器学习算法人工智能和机器学习算法提供了一种比更传统的方法更高效的分析技术。

它可以根据数据发现共性，从而提供更有实际意义的信息。

例如，分类算法被用来识别和组成相似的集群（或类型）。

聚类算法根据离散元素之间的相似性，将它们划分为不同的群体。

当然，我们需要在运用自动化算法进行大数据分析之前，确定使用何种算法，以便找到数据中的特定模式和关联性。

如何在大数据时代发掘商机

如何在大数据时代发掘商机一、前言大数据在当今社会的应用越来越广泛，不论是工业生产、医疗保健、金融服务、教育科研等领域均大力应用大数据技术，以解决一系列的难题。

其中商业运作中，大数据的应用也迅速升温。

如何在大数据时代发掘商机？本文从市场、客户、产品三个维度，结合实际案例，探讨如何利用大数据技术，挖掘具有商业价值的机会。

二、市场篇1. 监测市场变化市场的基本特征就是变化，因此，了解市场的变化趋势，是企业正确把握市场机遇的必要前提。

利用大数据技术，企业可以及时精准的获取相关数据，快速进入新兴或潜在市场，识别和监测市场上的竞争对手，掌握消费者行为特征，帮助企业进行目标市场的分析和细分。

2. 挖掘市场需求了解市场需求能够帮助企业把握市场机会，这其中就包括从市场中挖掘商机。

使用大数据技术可以获取相关的消费者行为数据，在此基础上，进一步分析消费者的需要与欲望，以及对新产品服务的意向和反应，发现潜在的市场需求，尤其对于偏小众需求的发掘往往更加容易，挖掘出这些需要，推出定制产品，这将有助于企业获取巨大的竞争优势。

三、客户篇1. 数据化客户画像企业如何在大量的消费者中找到符合他们需求的理想客户群？这需要企业通过数据分析技术，有效地把握客户的心理特征、生活习惯、购物习惯、消费者价值观念等信息，建立全景式的客户画像。

通过人工智能、数据挖掘等技术手段建立客户画像，进而精细化定位商品的营销人群。

2. 用户触点分析企业的客户群不单纯是消费者，还包括合作伙伴、销售渠道、服务提供商等，对所有关联合作伙伴的用户触点分析可以帮助企业了解整个价值链，进一步深化在下游市场的细分和研究，提高营销效率。

四、产品篇1. 快速迭代和优化产品设计在市场上的大数据分析以及客户的反馈中，都可以为企业提供有价值的信息，帮助企业快速顺应市场变化，进行产品创新，实现产品的快速迭代和设计优化。

企业甚至可以根据客户行为、社交网络大数据洞察到实际的客户体验和需求，为消费者解决各类问题、提供全面服务的方式，以提升客户黏性。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

如何发掘大数据商业价值？四大场景解决两个战略问题_光环大数据培训
在《数据帝国时代的数字营销焦虑》一文中，我曾写道：中国的数字媒体进入了一个数据帝国时代。

BAT的帝国江山稳如磐石，直接或间接的控制着各种内容类型和内容形式的数字媒体平台。

数据帝国时代，品牌主有两大的焦虑：
第一，流量税成本的不断增加，如何应对？数据帝国广告单价过去几年的增长趋势是相当惊人的，绝对大幅跑赢GDP的增长。

如何找到降低平台成本的方法，将会成为数字营销竞争的一个重要的战略竞争点。

而媒体的碎片化也为宝洁这样的大公司带来挑战。

第二，缺少数据和数据使用能力的自己，会不会有一天被帝国开始降维攻击？京东京造、淘宝心选、小米有品、网易严选……平台在尝试C2B概念，也就是按照消费者需求整合供应链，创造出一个消费者更愿意去买的产品，同时这个整合过程能让所有效率变得更高。

这种逻辑和原来的生产型企业完全不同。

因此，今天的大型数字媒体平台，有更大的基因优势跨越到制造行业中来。

也许，很快，越来越多的广告客户会发现，平台既是自己必须花费巨额广告费的媒体，又是自己直接的竞争对手，这对品牌来说才是更大的焦虑。

如何解决焦虑？
建立自己的数据壁垒，是未来品牌主必须要做的事情。

如何建立数据壁垒？
其实说白了，就是数据对品牌来讲，到底该怎么使用、管理和创造价值，这样的一个新的课题。

如何用好数据？简而言之，要解决两个问题：
问题一：什么数据能对我产生商业价值？
问题二：这些数据怎么搜集和使用？
谈起数据，我们能想到的，是企业会上马各种各样的软件，很多软件的匆匆上马，可能到最后都会发现，投资回报率非常低。

在这里，我换一种方式，用具体使用场景，来解析数据的两大问题。

第一个场景：忠诚度的提升。

拼多多的崛起，证明了忠诚度的另外一个逻辑：如何让我的老客户，通过他的社交媒体，带来更多新的客户。

无论是滴滴的红包，还是拼多多的崛起，都企业者意识到了，如何激发现有客户，带来更多的消费者和新的收入，这可能是忠诚度在目前营销环境下的一个最大使用场景。

了：哪些用户能帮你？给这些用户什么样的刺激、他们会给你带来什么样的价值……这些问题会变成一道数学题，这道数学题的前提是你要有相关的数据积累、识别、处理能力。

第二个场景：新客户获取效率的提升。

今天，所有的平台，都在某种程度上开放他们的平台接口，开放这个接口的意思是：希望我们的客户能够带着消费者的数据，上来进行相似人群的寻找和相关投放。

这样做之后，对于广告到达效率的提升是非常惊人的。

但是，这件事的前提是，你先有一组你自己认为非常正确的数据，然后传到平台上去——这个条件非常重要。

以及，你的数据越丰富，例如能够给平台各种各样投放的维度，标签更加丰富，会取得更高的效果。

例如，我们有一个客户是专门面向厨师来做生意的。

他们自己积累了将近100万厨师的数据。

这些数据是多维度的，包括了社交ID及行为模式，我们据此抽象
出相关标签，再与腾讯DMP合作，在腾讯覆盖的人群中，找出更多的厨师。

第三个场景：用数据来提升创造力。

对于一个企业来讲，有两个方面是非常讲创造力的：
1、你的产品——产品本身是不能够很吸引人，是不是能够打动人心；
2、你的营销——这个营销不仅仅是在投广告，而是在你提出品牌主张、在你去
跟消费者沟通的时候，你的方式、方法是不是有足够有创造力；
举个例子，在时趣服务品牌主时，我们会实时监测这个品牌消费者声量中，关于品牌相关定义词的词云的变化。

其中，有一个很有意思的化妆品，它是中国知名化妆品品牌中面膜卖得非常好的，而它的面膜也很贵。

因此它的营销挑战是：如何说服一个年轻女孩子，不买屈臣氏里面10块钱的面膜，而是去花100块钱买一张它的面膜？这个逻辑是什么？
突然有一天，我们的服务团队发现词云上面出现了一个很奇怪的词，叫做“前男友”，然后我们就会开始用这个数据的点，回去在社交媒体中找到相应的场景和相应的语料。

答案非常简单：因为有一些女生在社交媒体上聊，什么时候用这么贵的面膜呢？3天要见前男友，连续用3天，皮肤特别好，然后见前男友的时候，有一种非常好的感觉，让他知道他应该后悔。

所以，这个品牌就开始拿“前男友”这个概念来做创造力的打造，所以，今天你在百度上面搜前男友，你会发现出现一个关联词叫“前男友面膜”，然后你选这个，你就会看到这个品牌的名字，这个品牌在社交媒体牢牢的抓住了“前男友面膜”这样的一个概念。

所以，这个概念不是创意想出来的，而是通过数据的发现、挖掘与利用，然后找到了这样的一个洞察。

这是一个应用创造力，来提升的例子。

第四个场景：品牌需要形成把自己建设为新型平台的战略思路和组织能力。

而数据就是基础。

未来的商业模式之间的竞争，都是平台对平台的竞争，没有平台效应的商业模式，很难最充分的体现出数据驱动的价值，长期来看，会在竞争中被其他平台型企业
个新的商业模式。

举个简单的例子来说明上述的商业模式转变：一个大型的餐饮服务公司，每天都有数十万消费者的进店消费，首先通过会员系统，和其中核心的消费者建立起稳定的数字化会员关系，通过会员运营来形成一个平台，更高效的进行原有餐饮服务的促销；当平台有一定的规模后，开始引入新的服务价值——从第三方引入的服务，是在平台上给会员进行食品、食材的电商销售，以及针对周边外卖订餐的送餐服务；新增的自营服务，是针对亲子会员提供的家长带孩子在线下店面空闲时间来学习简单厨艺的体验服务，以及继续根据会员的反馈数据来寻找新的需求，来继续引入创新的服务价值。

在这个商业模式的进化中，最终传统品牌能够演化形成“更大的用户粘性——更丰富的用户数据——更有效的匹配新服务的能力——更多的供应方愿意加入平台——更大的用户粘性”的网络效应。

上述这个品牌平台化的商业模式转变，对大量的公司而言，是一个复杂的、有一定风险的内部创新甚至是内部创业过程，因此决策机制复杂、风格保守的企业，在这个平台化的策略面前会觉得风险过高，甚至觉得是偏离主业，这反映出领导层本质上还是没有理解平台商业模式，以及没有理解用户数据价值为什么在平台商业模式上能爆发出最大的收益。

今天，数据这么重要，有多少企业用好了呢？答案肯定是：80%以上的企业都没
有用好，为什么呢？
第一，没有采集数据的系统，市场营销中业务的在线程度非常低；
第二，刚才反复讲了，今天市场上专业的团队、专业人才非常缺乏，所以必须要找到好的合作伙伴；
据累积需要很长过程，我值不值得投入这样长的时间精力做这个事情？还是把这个费用直接投入到广告中？——对企业来说是个难题。

所以，我们会建议更多的品牌，特别是很多成长型的新兴品牌，先把数据的价值，通过创造力提升这个角度提升起来，因为这一点有可能是所有品牌普世性和见效最快的一个点，同时创造力也可能是品牌去面向平台，在未来越来越严峻的博弈中唯一的壁垒和谈判的筹码。

在今天，当平台试图去覆盖很多行业时，这个行业中最终被逼出来、能够跟平台博弈的人，一定是那些在产品、营销创造力方面做的更好的人，包括在消费者的客户体验方面的创造力做的更好的人。

所以，希望大家都能把注意力放在如何通过数据去提升自身的创造力上，因为这个点是数据创造价值最简单、最明确、最迅速的点。

为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。