數據驅動如何打造文化

❶ 數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式

數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式
近年來，越來越多大型企業開始投資數據分析技術，希望藉此證明「我可以做得更好」。而雲計算的興起，也使得規模有限的初創企業也可擁有將大數據技術與高級數據分析加以結合的能力。在今天的文章中，我們將共同探討數據分析技術給商業模式帶來顛覆的五種方式。
2017年10月10日，騰訊宣布斥資11億美元投資奧萊，這是匹馬市場的頭號玩家。但奧拉並不孤單挑戰既定的商業模式。

看看優步，亞馬遜，Airbnb，edX，Netflix，Society One和TripAdvisor的興起。他們都看著自己的行業中的一個堅定的人，並說：「我可以做得更好。」
80%的公司預測他們的行業在未來三年將受到新技術的影響。
藉助雲計算，即使是最小的啟動，也可以將大數據技術與高級數據分析結合在一起。每天，發現新的運營和市場見解以及未開發的客戶群的能力都在增長。
超過90%的公司認為大數據和分析是戰略重點，但貝恩說，只有19%的公司持續採集高質量數據!
大多數競爭對手可能沒有利用數據技術，但是你呢?如果你懶惰，你可以保證有一個開始或創新的競爭對手把你的目光投向了你。
數據的力量
大數據已經成為一種強大的資源。如果盲目瞄準潛在客戶，公司就無法取得成功。為了蓬勃發展，你需要確切地知道你要去哪裡，為什麼要去那裡，以及你願意投入到旅程中的努力。
大數據是你的指南。
但是，您需要有清晰的願景，戰略方法和用例來推進您的大數據發現。您需要參與使用分析，以便您擁有整體視圖或業務。
要做到這一點，請重新定義如何處理數據並為數據的使用設置基準。
5種方法來挖掘變革性數據
1.戰略分析
戰略分析是詳細的，數據驅動的整個系統分析，以幫助您確定推動客戶和市場行為的因素。
戰略分析的關鍵是按照正確的順序進行：
第1步 - 競爭優勢分析以確定您的能力，優勢和劣勢。
第2步 - 企業分析可在企業，業務單位和業務流程級別獲取診斷信息。
第3步 - 人力資本分析在個人層面進行診斷，以獲得可操作的見解。
數據應該回答如下關鍵問題：
什麼是為我們帶來最大價值的關鍵決策?
尚未開採的新數據有哪些?
尚未完全探索哪些新的分析技術?
2.平台分析
這有助於您將分析融入您的決策過程中，從而改進核心業務。它可以幫助您的公司利用數據的力量來發現新的機會。
要問的重要問題包括：
我們如何將分析整合到日常流程中?
哪些流程將受益於自動，可重復的實時分析?
我們的後端系統能否受益於大數據分析?
平台分析必須包含多種技術。由於它可以通過多種格式和渠道獲得，因此可用於檢查組織的脈搏。
它將幫助您將數據分析整合到所有部門的關鍵決策中，包括銷售，市場營銷，供應鏈，客戶服務，客戶體驗和其他核心業務功能。
3.企業信息管理(EIM)
將近80%的重要商業信息存儲在非託管存儲庫中。通過戰略和平台分析，EIM可幫助您利用社交，移動，分析和雲技術(SMAC)改進數據在公司內的管理和使用方式。
通過使用信息創建，捕獲，分發和消費工具構建敏捷數據管理操作，EIM將幫助您：
簡化您的業務實踐。
加強協作努力。
提高員工在辦公室內外的工作效率。
在定義您的EIM戰略時，確定業務需求，關鍵問題以及啟動EIM的機會。此外，確定潛在的項目和項目，其成功率將受益於EIM。
4.商業模式轉型
採用大數據分析和並行轉換業務模式的公司將為收入來源，客戶，產品和服務創造新的機遇。
從預測需求和采購材料到會計，以及員工的招聘和培訓，您的業務的每個方面都可以重新設計。
所需的更改包括：
擁有大數據戰略和願景，能夠識別並利用新機會。
培養創新和實驗數據的文化。
了解如何利用新技能和新技術，並管理他們對如何訪問和維護信息的影響。
與持有重要數據的消費者建立信任關系。
在核心行業內外創建合作夥伴關系。
找到快速洞察和實施結果的方法。
5.建立以數據為中心的業務
您是否生成大量數據?這些數據是否會使您行業內外的其他組織受益?
以數據為中心的業務不僅僅是一種資產，而是貨幣。這是您核心競爭力的源泉，它的價值體現在黃金上。
主要有三類數據分析：
透視：包括挖掘，清理，群集和細分數據，以了解客戶及其網路，影響力和產品洞察力
優化：分析業務功能，流程和模型。
創新：探索新的顛覆性商業模式，以促進客戶群的發展和成長。
已建立的商業模式受到攻擊
數據分析正在迅速推翻我們開展業務的方式。這五種數據分析的變革性應用將幫助您成為具有前瞻性思維的公司，並在市場中獲得競爭優勢。
沒有哪個行業的數據分析不能從中受益。

❷ 數據驅動研發 寶馬公布三大數字化戰略

[汽車之家行業]?10月12日，寶馬在線上舉行「2020寶馬中國數字化體驗媒體溝通會」，詳細介紹了寶馬在中國「以客戶為中心」、「用數據賦能」和「打造適應數字化進程的組織」的數字化戰略。

寶馬集團大中華區總裁兼首席執行官高樂表示：「數字化早已滲透到寶馬的研發、製造、車機端數字化體驗以及包含無數接觸點的客戶旅程之中，其核心是利用數字化技術和創新成果為客戶創造價值。我們的目標是創造車內車外一體化、線上線下一體化、端對端的高檔品牌體驗。當下，寶馬在中國正在數字化的道路上快步邁進。」

大規模車輛遠程軟體升級讓汽車「保鮮」

2012年，寶馬就開始在中國市場引入「互聯駕駛」功能和服務。在OTA遠程軟體升級方面，目前有1400萬輛寶馬汽車已經實現聯網，2018年以後的所有新車型都具備OTA能力。

從今年4月開始，寶馬陸續向全球超過50萬輛配備第七代BMWiDrive智能人機交互系統的車輛推送OTA升級，是迄今為止歐洲汽車製造商中規模最大的遠程軟體升級，其中在中國市場涉及20多萬輛，包括全新寶馬8系和寶馬3系在內的多個車型系列。

數據驅動研發，革新組織架構及體系文化

在全球，寶馬已經擁有超過7000名信息技術領域專業人才。2020年10月1日起，寶馬集團成立「數字化汽車(DigitalCar)」部門，將自動駕駛及駕駛輔助、智能互聯及數字化服務等所有數字化相關研發業務集合為一個部門，促進數字化研發力量的內部整合。

中國市場是數字化發展的引領性市場，寶馬在不斷拓展與領先科技公司合作的同時，已在中國建立了德國之外最大的研發體系，在中國的1100多名研發人員中軟體開發團隊超過400人，並專門在中國設立了用戶界面和用戶體驗設計開發團隊，專為探索中國客戶對於數字化體驗的需求，並設計和驗證適合中國客戶的人機交互方式，快速響應中國市場的客戶需求。

高樂總結道：「數字化不僅是技術的變革，歸根到底是整個組織架構、管理體系和企業文化的改變。這個旅程任重道遠，而我們正在這一征程中全力以赴。」（編輯/汽車之家杜俊儀）

❸ 數據驅動的思維方式包含哪五個方面

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本文作者：天善智能聯合創始人&運營總監 呂品，微信：tianshanlvpin，原文發表於天善智能服務號，歡迎討論交流。

開篇語

看過不少講解大數據思維的文章，文章的一些觀點能夠帶給我很多的啟發，很有見地也很受用。在跟一些企業的負責人聊起大數據項目規劃和建設的時候，發現大家對大數據並不缺少自己的認識和看法，只是這些認識和看法沒有被系統性的組織起來，形成一個比較有深度的思考問題、解決問題的套路。

這篇文章結合我在和一些朋友溝通過程中看到的一些問題，將大數據思維和價值做了一些聚焦和分解。我來拋磚引玉，希望這篇文章能夠讓大家從另外的一個角度去了解和思考一下到底什麼是大數據思維和價值。

這篇文章適合企業高層、即將或者正在規劃大數據項目、思考如何對大數據進行頂層設計、大數據項目管理人員一讀。作為補充，我在此也推薦幾篇文章以豐富大家思考問題的維度（角度）：

【概念篇】大數據思維十大核心原理

【分析篇】趨勢 | 大數據應用落地分析

【案例篇】深入解讀民生銀行阿拉丁大數據生態圈如何養成

【案例篇】大數據如何聚焦業務價值，美的大數據建設的啟發

本文作者：呂品 天善智能聯合創始人

本文整理自 2017年3月3日 美雲智數新品發布會數據雲分論壇呂品的演講內容

人人必談大數據

說到大數據，大家並不陌生，從各種自媒體、線上線下沙龍，包括生活中大家經常提起。早在 2010 年之前，國內的很多互聯網公司都已經在處理 「大數據」，只不過那時對大數據還沒有一個清晰的定義。2013 年起，我們注意到在國內大數據這個詞開始火了，火到什麼程度？ 舉個例子：我每次回家，家裡的親人朋友都在問我是做什麼的，我說我們是搞商業智能 BI 的，基本上聽不懂。什麼把數據變為信息、信息產生決策，什麼 ETL、報表，幾乎是懵圈的。後來提了一句，我們有一個技術網站，裡面都是玩數據的，比如大數據、數據分析、數據挖掘...。「大數據啊！大數據我知道！」，我問什麼是大數據，回答很簡潔乾脆：「大數據就是數據大唄！」。

其實這種理解不能說錯，只能說不全面，但是從某種角度上來說大數據還是比較深入人心的，「大數據」這三個字起到了一個很好的名詞普及作用，至少不會像商業智能 BI 那樣很難用一句或者幾句話讓大家有個哪怕是很基礎的概念。

大數據 4V

我們經常提到的大數據四大特徵：4個V

Volume 數據容量大：數據量從 GB 到 TB 到 PB 或以上的級別。
Variety 數據類型多：企業在解決好內部數據之後，開始向外部數據擴充。同時，從以往處理結構化的數據到現在需要處理大量非結構化的數據。社交網路數據採集分析、各種日誌文本、視頻圖片等等。
Value 價值高，密度低：數據總量很大，但真正有價值的數據可能只有那麼一部分，有價值的數據所佔比例很小。就需要通過從大量不相關的、各種類型的數據中去挖掘對未來趨勢和模型預測分析有價值的數據，發現新的規律和新的價值。
Velocity 快速化：數據需要快速處理和分析。2010年前後做過一個美國醫療保險的數據遷移項目，有一個 ETL 需要處理該公司幾十年的歷史文件和歷史數據，文件數據量很大，並且邏輯非常復雜，一個流程幾十個包，一趟下來 35 個小時執行完畢。這種情形如果放在現在的互聯網比如電商平台很顯然是不允許的。比如像電商促銷、或者要打促銷價格戰，實時處理傳統的 BI 是無法完成的。對有這種實時處理實時分析要求的企業來說，數據就是金錢，時間就是生命。
我相信上面提到的大數據的四個 V、核心特徵還是比較容易理解的。如果我們不是站在技術層面去聊的話，大家對大數據或多或少都會有一些比較接近和類似的看法，並且在理解和認識上基本也不會有太大的偏差。

但是當我們談到大數據，大家真正關心的問題在哪裡呢？ 從技術角度大家可能關心的是大數據的架構、大數據處理用到了什麼樣的技術。但是站在一個企業層面，特別是在著手考察或者規劃大數據項目建設的負責人、企業高層來說，更多關心的應該是下面這幾個問題：

1. 大數據到底能幫我們企業做什麼，或者說能夠帶給我們企業什麼變化。上了大數據對我們有什麼用，會有什麼樣的改變，是經營成本下降、還是幫我們把產品賣的更多？

2. 我們的企業現在能不能上大數據？如果不能上大數據，為什麼，那又需要怎麼做？

3. 我們企業也想跟隨潮流上大數據，問題是要怎麼做。需要准備什麼，關於投入、人才、還缺什麼、需要用到什麼樣的技術？

4. 我們怎麼驗證這個大數據項目是成功還是失敗，我們判斷的標準是什麼？

我相信這些問題都是大家比較關心的一些點，包括我自己。我們目前還是以 BI 分析為主，但我們也會去爬一些外部的數據，後面也在規劃大數據相關的一些項目和開發。

當然大數據這個話題是非常大的，我們很難從一個或者兩個角度把這些問題回答的非常全面。但是我覺得有一點是我們的企業高層或者決策者可以注意的：在規劃和考慮大數據的時候需要具備一定的大數據思維，或者說是面對大數據時我們所要具備的考慮問題和看問題的角度。

大數據思維方式

大數據思維方式我簡單概括為兩個方面：第一個是以數據為核心、數據驅動的思維方式。第二個是業務核心，業務場景化的思維方式。

以數據為核心、數據驅動的思維方式包含這幾個方面：

1. 盡可能完善自己的數據資源。我們手上握有什麼樣的數據資源，我們數據資源的質量如何？

企業需要關注和梳理我們有什麼樣的數據，以前是關注企業的流程，IT的流程、業務流程再造。現在大多數企業這些 IT 基礎和應用的建設都已經完成了，更加關心的應該是在我們的企業里到底握有什麼樣的數據資源，在不同的行業我們的數據主題是不一樣的。

比如電商零售行業，我們考慮更多的可能是消費數據、涉及到用戶、產品、消費記錄。因為我們可以圍繞這些數據比如做用戶畫像、精準營銷、定製化的產品、產品的市場定位分析等等。

比如製造生產行業，我們涉及更多的數據可能是產品本身、我們的生產流程、供應商等。因為我們可以圍繞這些數據比如做我們的生產質量檢查、降低生產成本、工藝流程再造等。

只有了解我們目前自身的數據資源，才能知道我們還缺少哪些數據資源。而這些缺少的數據資源從哪裡來，如何獲得，就是我們在規劃大數據項目的時候是需要解決的。如果缺乏這種意識，等在規劃和上大數據項目的時候你的大數據資源非常有限的。

2. 增加數據觸點、盡可能多的去收集數據，增加數據收集和採集渠道。大數據的建設和大數據分析它是一個迭代的過程，很多的分析場景都是在不斷的探索中找出來的，它有一定的不確定性。正是因為這種不確定性所以才需要我們盡可能收集更多的數據。

現在是移動互聯網時代，人人都是數據的生產者和製造者。比如每天的社交數據、互聯網點擊網路的數據、刷卡消費的數據、電信運營、互聯網運營數據。像我們的製造和生產行業，有自動化的感測器、生產流水線、自動設施的數據等。有些數據放在以前可能不值錢，但是現在看呢？這些數據現在或者在將來的某一天就會變得很有價值。

比如像我最開始提到的那家美國醫療保險公司，我看過他們的 COBOL 代碼注釋都有是七幾年、八幾年前的。他們積累了幾十年的數據，突然在 2010 年前後開始意識到數據的價值了，開始通過數據進行一些變現了。之前知道這些數據的價值嗎？不知道，但是嘗試到數據的甜頭，比如做自己的數據分析，咨詢機構購買一些脫敏的數據，或者給咨詢機構提供數據做市場研究用途。

所以大數據的構建不會是一天兩天的，這個過程會持續很長的時間，我們需要為將來做准備。所以如果你的公司連個最簡單的業務系統，IT 應用系統都沒有，數據連存放的地方都沒有，怎麼能夠上大數據呢？不合理。

數據越多，數據種類越豐富，我們觀察數據的角度維度就越豐富，我們利用大數據從中就能夠發掘出以前更多沒有看到的東西。

3. 數據開放和共享思維。這一點在我們國內其實說起來很容易，但是實際上很難。

去年的時候我去看了一個市公安局的大數據項目（可參看這篇文章 政府大數據面臨的問題和阻力在哪裡？），他們有兩點意識非常好：

1）非常清楚的知道自己擁有哪些數據資源。比如市公安局以及下屬分局、各個支隊各個應用系統的數據：基礎的人口管理、信訪、犯罪信息、情報。包括數據監控所涉及到的鐵路、網吧、民航購票、ETC 卡口等。

2）為了納入更多的社會化數據資源、實現全行業的數據覆蓋，他們准備接入交通、服務、科技信息化、教育、社保、民政等各個行業的數據。包括他們給下面的單位下了數據的指標，每個單位或者每個民警都有這種收集數據的指標，比如哪個單位今天上傳了什麼樣的多少數據，每個月哪個單位上傳的最多，這都是很好的數據收集的意識。

但問題在哪裡？問題在於很多機構比如銀行受國家政策限制很多數據是沒有辦法共享的、還有像教育機構，我憑什麼把數據給你，在行政上大家是並級的機構。

所以這個時候就需要考慮數據開放和共享的思維，在滿足數據安全性的基礎之上我們可以不可以考慮數據互換共享的可能。公安局有的數據一定是教育機構沒有的數據，那麼同樣的教育機構有的數據，公安機構也不一定有。如果兩者數據在某種程度上形成共享，在保證數據安全和不沖突的情況下是可以創造出更多的社會價值的。比如公安局可以提供教育機構關於各個地區犯罪率的信息，包括交通安全事故多發地等，教育機構可以針對

❹ 大數據時代 重構文化空間的人文向度

大數據時代：重構文化空間的人文向度

隨著大數據時代的來臨，人們在虛擬空間與物理空間的雜居，以及「擬態環境」對文化空間的重構，導致了知識在獲取、存儲、交流、再生產等諸多環節發生深刻變化。如何面對由此帶來的挑戰成為擺在廣大學者面前的重要課題。

大數據時代首先帶來了傳播話語權的遷移。在印刷時代，知識分子常常是報紙書籍等紙媒話語權的擁有者。比如，民國時期的《新青年》、《新潮》、《語絲》、《晨報·副鐫》等報刊，其編者常常具有大學教師、編輯、作家等多重身份，這為他們重構文化空間、進行文化啟蒙打下了重要基礎。而在大數據時代，由於媒介身份和教育身份的分離，當今學者難以形成占據主導地位的話語權。文化話語權逐步從傳統學者移至媒介巨頭，尤其是以電視、網路等現代傳播手段為代表的傳媒機構。無論如何，大數據重構了文化傳播的空間形態，也打破了原有的話語體系平衡，締造出新的話語權分布，進而帶來了一個迫在眉睫的問題：作為掌握媒介話語權的傳媒機構如何重塑文化價值空間？從目前看，媒介文化產業正迅速崛起、快速發展，但由於從業人員的蕪雜，資本力量漸漸成為傳媒文化的主宰。特別是在資本邏輯的驅動下，文化的價值向度被嚴重剝落。不僅如此，媒介偏好也是一個重要原因。印刷文明推崇客觀和理性的思維，同時鼓勵嚴肅、有序和具有邏輯性的公眾話語。而大數據不僅用視像漸漸取代傳統文字，還使信息變得海量且混雜無章，這導致公眾話語變得散亂無序。正如尼爾·波茲曼的喟嘆：這是一個「娛樂至死」的時代。因此，在大數據時代，廣大學者必須積極應對文化空間和教育背景的深刻變化，特別要處理好「為學」及人文教育等問題。

首先，就為學而言，在印刷媒介時代，藏書、購書與紙媒閱讀常常是文人學者為學的主要方式。民國時期，學者家中的藏書一般都要超過上萬冊，據鄧雲鄉回憶：「教文史的大教授通常都藏書幾萬冊」。「據統計，現存魯迅藏書有4062種，約14000冊，其中中文書籍2193種，外文書籍1869種，包括中文線裝書、中文平裝書、俄文書、西文書、日文書等。」可以說，魯迅的文學及學術成就與其藏書、借書乃至抄書密不可分。而在知識的交流與傳承上，也多是通過課堂、宴飲、聚會、拜訪等方式進行。比如20世紀30年代的北京，林徽因的「太太客廳」、朱光潛的「讀詩會」、《晨報·副鐫》「沈從文們」的聚會等都是當時為學交流的典型代表。

而在大數據時代，人們足不出戶就可以查到各地的藏書狀況及學習資源，國內外開放的網路數據資源使知識獲取更為便捷迅速。數字化出版的崛起更是重新塑造了人們的交流方式、交流對象和文化傳遞模式。在知識的存儲上，電子圖書具有紙媒所不具備的攜帶方便、易於查詢等長處，實現了從古昔的汗牛充棟到當今的大容量可移動介質的重大轉變。在知識的交流上，網路的發展提供了更多的交流機會，E-mail、博客、微博、論壇、微信等網路平台已經成為日常交流的重要方式，而知識的分享、交流和傳遞也更為迅速和便捷。在知識的再生產上，海量網路資源為人們的書寫記錄提供了重要平台。比如，部分史料在搜集、整理、編寫、保管、出版、傳播等環節開始趨於數字化發展。由此可見，大數據時代的「為學」方式較紙媒時代已經發生很大改變。隨著「數字鴻溝」的不斷拉大，廣大學者除了要秉承傳統的為學精神，還要不斷學習新的知識獲取及交流方法，使自身的學術研究不斷適應時代的發展要求。

此外，人文教育也是必須面對的一個問題。30年前，尼爾·波茲曼在談到電視對美國教育的影響時指出，「美國目前最大的教育產業不是在教室里，而是在家裡，在電視機前。」這種警醒亦如當下的大數據之於教育。傳統課堂傳授的知識備受各類現代傳播媒介的信息沖擊，學生獲取知識及價值認同的途徑已發生重要改變。大數據時代使得我們的教育變得越來越「教條化」。這就要求人文教育工作者既要注重網路傳播的倫理規范，還要加強高校自身的職責建設，推動網路新媒體與傳統教學資源的有機組合。

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❺ 企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的具體的建設路徑有兩個方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路徑，首先是有序地在管理層建立數據的決策文化，在企業文化層面建設起數據的使用意識，然後建立對應的組織架構、對應的部門和團隊，確定需要招聘什麼樣的人進來、需要多少人、具體職責怎麼劃分，最後建立起對應的技術平台。
自下而上
自下而上第一是讓員工學習和掌握相關技術技能，可以通過內部培訓，也可以通過外部招聘。第二，要有規劃地設計，以後系統怎麼走、怎麼做， 要有一個長期的規劃。第三，要有明確的績效考核的指標，數據的管理、質量的管控、效益怎麼保證。第四，在思維上要保持一個開放的態度，互聯網時代大數據還在發展的初期，一般認為大數據在企業的應用還處於幼兒園階段，這個時候還有很多東西要學習，必須保持一個開放的心態，不斷地學習，才能真正把事情做好。
（一）建立企業的數據文化
文化是企業看待事物的價值觀和執行行動的衡量標准。建立數據文化就是要在整個企業層面建立一種以客觀的數據為決策依據和衡量標準的價值觀和制度體系，為企業能夠真正利用大數據產生價值提供基礎。沒有這個基礎，企業即使擁有再好的技術和資源，也無法利用好它們來為企業服務。
什麼叫企業數據文化？它包括六個方面的內容。
第一，數據文化主要體現在數據驅動決策，決策主要通過數據來說話。
第二，企業運行效率的分析。一方面，通過對數據進行深度分析，可以像望遠鏡一樣了解企業各方面的運營情況，另一方面，數據可以像顯微鏡一樣去觀察企業運營的細節，找到以優化的地方。
第三，通過數據來分析營銷規劃的得失。通常企業做促銷活動，銷售量提升了就覺得是成功了，但是促銷是有成本的，銷量提升了，是不是真的就帶來效益了呢？
第四，在以人為本的時代，企業對員工的人身安全和健康的責任越發重大了。如果能通過客觀可衡量的數據，關注員工的工作環境和舒適性，對保障良好健康的工作環境、提升員工的滿意度將起到非常重要的作用。
第五，員工績效，必須要有一個數量化的指標。
第六，價值鏈中的數據管理。在縱向供應鏈中通過數據的分享和交換，可以更好地讓供應鏈上下游的企業了解整個供應鏈上的需求、庫存和供給，從而可以優化鏈條上的庫存，主動發起供給的准備，更快地應對市場的變化。在橫向生態鏈中，通過分享和交換數據，可以在全方位生活場景中對用戶進行分析，從而打造出滿足用戶更廣泛需求的一站式服務，不僅可以挖掘出更多的商業機會，而且增強了用戶的粘性。
（二）建立企業的數據戰略
建立企業的數據戰略，需要建設三個方面的內容，如下圖
數據模型
第一個方面是建立完整的數據模型。數據模型的目的是正確地定義數據，對數據進行分類和確定數據交互之間的標准。將對企業業務管理的理解，轉化為數據的要求，從而理解到底什麼樣的數據需要管理。不同的系統產生不同的數據，各系統之間的數據和數據之間互相交互的內容是什麼。企業內部有不同的系統，ERP 系統、供應鏈系統、CRP 系統等，用戶信息放在哪，供應商信息、物聯網信息、財務信息分別放在哪，他們之間怎麼協調，怎麼溝通？這些都是需要考慮的問題。
數據服務
第二個方面是建立數據服務體系，包括選用什麼樣的技術平台、採用什麼樣的數據技術，不同的系統如何使用這些不同技術，包括傳統的資料庫、數據倉庫、商業智能、新型的 Hadoop 等。基於業務架構的設計，來設計數據應用的架構，然後通過數據交互介面來交換數據，從而避免出現數據孤島，同時建立統一的數據規劃，確保數據源的統一和一致性，為後期的數據分析提供支持。
數據管理
第三個方面是建立數據的治理體系。數據治理包括數據的管理制度和整體生命周期的管理。數據正在成為一種資產，與此相對應的，資產需要體系化的管理。數據的資產權利管理，包括確定數據的所有權、確定每個數據的所有者、誰是這個數據的管理者、誰來負責這個數據的准確性、誰來保障數據的質量，等等。數據的高質量是進行數據分析的基礎，數據如果是錯誤的，怎麼分析都不會有正確的結果。同時，數據的合規和安全的管理也是核心環節，比如誰可以操作數據、誰負責數據的安全、備份和服務等，一個嚴格的數據的合規和安全管控制度是必不可少的。
數據的生命周期管理，包括如何和何時建立數據、什麼時候可以修改、誰批准修改、數據如何消除等。國內的企業這方面做得比較欠缺，不只是數據，還包括設備、電腦等，電腦報廢了不能用了，就直接丟棄。在這方面，國外企業做得不錯，國外信息安全的企業， 通常會花錢請第三方公司來進行專業的數據銷毀的處理，甚至每台電腦花費幾百塊錢來進行環保型銷毀。比如在一些數據消除案例中，數據要用各種方 法來確保被徹底擦除，比如有些企業要求對數據進行格式化七遍，以避免可 能的數據恢復。
（三）建立企業的數據組織能力
建立數據的組織能力，包括設立合適的組織角色的定位、招聘到合適的人員、設立合適的組織結構以及設計合適的責權利，等等。
第一，數據的組織能力，建議有條件的公司可以建立首席數據官（ChiefData Officer）崗位，這個崗位主要是設計整個數據的戰略，領導數據戰略的落地，以及通過數據和業務管理層進行溝通、對話，傳遞數據的價值。
第二，數據科學家的作用非常重要，數據科學家研究的是如何用最好、最科學的演算法得出最好的結果。同樣一堆數據在那兒，十個不同的人在看，十個人看的結果都不同。那麼為什麼科學家算得准呢？因為他的知識夠深入，他了解哪個因素最重要，那麼多因素裡面他應該選哪部分來分析。數據科學家目前是整個市場上最欠缺的人才，因為同時兼具數據演算法專業知識和業務知識的人才是極其難得的。數據科學家可以分為三種類型，第一種是技術型數據科學家，他們是計算演算法方面的行家，對各種統計分析技術非常在行；第二種是應用數據科學家，他們對數據架構非常熟悉，熟悉數據在各個系統中的分布，能夠很好地把各種數據進行集成管理；第三種是業務數據科學家，這些人對行業知識和企業業務非常熟悉，同時兼具一部分對數據處理技術的了解，能很好地把業務的需要和特徵轉換成數據的處理要求，同時可以很好地將數據處理結果轉換成業務的視角和言語，來傳遞給業務管理者。
第三，對於一定規模的企業，我們通常建議，企業要建立一個集中式的數據管理運營中心。雲計算服務就是集中化管理方式，成本最低、靈活性最高、擴展性最強。
第四，整個數據組織的架構標准不是以技術、產品來交付，而是以商業價值交付為衡量標准。考量數據分析的產出能力，不是數據分析的速度有多快，也不是數據量有多大，而是數據分析的結果對業務到底有沒有幫助、是不是有指導意義。這也是所有數據分析的核心價值，也是對大數據中「大」的含義的最核心的衡量標准——「大」到產生業務價值。這個衡量標准對技術組織來說，執行起來有些困難，所以必須建立一個明確的績效評估標准和價值評估標准，讓技術人員能夠更多地從業務角度來考慮所做的工作的價值，而不陷入技術優先論的境地。
第五，提升一線人員的業務決策權和數據決策權，建立一個扁平化管理的組織。通過系統化的培訓來不斷培養員工的數據分析能力。由專業數據分析人員和演算法人員設計的數據分析解決方案或者產品，必須以簡單易用的方式提供給一線員工，同時更為重要的是，加強相關的解決方案或者數據產品的系統化培訓，讓更多的員工意識到這些解決方案或者產品的價值，並樂於在日常工作中使用。我們建議數據建模 / 數據產品研發的費用和針對一線員工的使用培訓的投入應該是對半分的。為了更好地推進培訓，企業還可以考慮成立興趣驅動的數據協會，讓更多的員工加入到該協會中，定期舉行培訓課程、研討沙龍以及聘請外部專家做相關分享以開拓視野。
建立了企業的數據組織能力後，企業使用數據的過程如下闡述。
首先搜集數據，從不同地方把數據找到，找到以後選擇演算法。其次進行業務關聯的分析，確定哪些指標、哪些維度是有意義的，這就是數據科學乾的事。業務科學家和數據科學家可以分離，也可以整合，大部分企業是一套人馬來做，展示成一個業務的可以接受、可以理解的方法，如果單純是數據展示，可能管理層、業務部門看不懂，這就需要轉換成業務管理者可以理解的語言和信息。最後，提交給管理層或者是對應的部門作商業決策。這就 完成了一個完整的價值交付。
在上述的數據處理過程中，數據團隊中有不同的崗位來執行對應的工作。在數據的採集和清理環節，主要是數據管理員，包括企業內部的數據抓取， 外部的微博、淘寶、第三方電信等的數據採集，數據很多，需要做清理，把一些沒有用的數據處理掉，留下來有效的數據，這主要是數據管理員要做的事情。接下來是數據科學家，選擇正確的演算法，同時可以根據業務的維度製作各種不同的模型，來得出一個分析的結果。再接下來，還有一個團隊是業務分析師，根據這些分析結果，將其轉換成業務人員可以理解的語言和展示方法，交給 CDO 和核心管理層、決策層做溝通，幫助他們作決策。作為整個技術平台的提供者，還有一個技術團隊做具體的平台搭建，可以自行開發基於 Hadoop 開源的大數據平台，或者購買第三方的系統做管理維護，也可以 直接使用大數據的 SaaS 服務平台來快速建立大數據技術能力。
（四）選擇技術平台
企業以往使用傳統數據進行復雜分析時，多使用數據倉庫和商務智能系統，也就是所謂的 OLAP 系統，對傳統數據比如財務數據、用戶數據進行抓取、挖掘和分析，然後通過頁面展示出來，這是非實時的分析系統。在互聯網+時代，要將第三方的社交數據和電商數據，比如微博、電商數據等放進來分析是很難的，因為傳統的架構是基於結構化的數據基礎上的，而現在更大量的數據是非結構化的數據，傳統方式很難支持。這樣我們分析數據就碰到一些困難，大數據應運而生，Hadoop 是其中最重要的一個平台。
Hadoop 是一個生態系統，它裡麵包括了一些計算的系統、數據存儲的系統、數據分析的系統，它是阿帕奇組織在 2004 年正式開展的一個項目。Hadoop 是一個非常重要的革命性的應用，因為它是免費發布，讓很多人都有機會使用，現在很多企業都是以 Hadoop 開源平台為基礎，再由內部技術人員做一些優化來使用。
傳統數據和大數據的關系是一個發展和結合的關系。傳統數據還是可以分析出對業務有價值的信息，也還是用以前倉庫的方式分析，新型數據用大數據的方式分析，兩個系統最後進行整合，形成一個後端的解決方案；現在也出現了一種完全集成式的方案，這是最近一兩年出現的新的大數據平台，可以同時兼容新的大數據和傳統的數據，這種集成式的應用將會越來越多。市場上很多公司的商業套件和 Hadoop 開源的方案有什麼區別呢？它們的主要區別是商業套件在性能上做了優化、提 升，在安全上做了增強，它加入了針對對應行業的業務理解，幫助企業預置了建模的方法和工具，但問題是價格比較貴。所以，各種方案的選擇是基於企業的實際情況，包括預算和團隊能力等因素綜合考慮的。
（五）數據的開放和共享
對於數據的來源，企業內部通常不具有大數據分析所需要的所有數據。 2014 年，我國的大數據市場規模 84 個億，預計 2015 年達到 166 個億，增長40%。相信隨著大數據交易平台的建設，增長還會更多。根據中國信息通訊研究院的研究報告，企業對大數據的認同度，認為「比較重要」的達到 97%，這說明企業對大數據的重要性是有認識的，問題是怎麼來落地。企業對待大數據往往關注的是安全性和穩定性。這說明雖然企業已經意識到大數據的重要性，但還是比較保守，對安全的顧慮影響了對數據商業價值的挖掘。隨著安全技術的發展以及對商業價值的認識的提高，企業應用大數據、獲取和交換數據將會越來越多。安全和商業價值永遠是一對需要衡量的關系，它就像速度和成本、速度和質量一樣是相輔相成、互相平衡的關系，要同時追求兩方面是有困難的，不同時期要有不同的策略。
企業對政府公開數據的需求非常強烈。市場上有很多針對政府數據的創業公司，例如一家企業叫法海風控，他是從法律層面分析企業的信用狀態，通過分析企業相關的法律文書，比如這家企業過去數年有沒有相關的法律官司、勝訴還是敗訴，也包括相關聯企業涉及到的法律行為，從這些角度提供風控的判斷，這是一個很好的應用案例，這取決於政府的數據公開程度。政府擁有海量的數據，如交通數據、社保數據等，一旦這些數據能夠公開，將會帶來大量的創業機會，也會給企業帶來更多考慮問題的維度，所以企業都希望政府能夠盡快地公開數據。
（六）找好切入點，小步快走
關於實施路徑，企業或多或少已經有一些數據、有一些系統，這個時候是推倒重來，還是有一些別的方法？數據能夠在哪些領域實現業績的大幅提高？數據能在哪些領域實現企業運營效率的提升？這些問題很重要，一開始就必須提出來。每個重要業務部門和職能部門都需要考慮這個問題，並展開相關的研討。企業高管實施大數據戰略的時候，需要高度重視這一步，但在國內很多企業往往忽略這一方面，投入大數據往往不是以提升業績為導向，而是以學術為導向，使得很多企業實施大數據戰略後，看不到數據對企業績效的提升，從而使得大數據戰略流產。
（七）放眼未來，永遠在路上
大數據是不是萬能的？是不是永遠有效的？大數據的使用有限制嗎？正確地認識這些問題，有助於企業更好地利用大數據，更客觀地看待大數據。
第一，大數據不是萬能的，大數據的使用是有限制的。大數據的使用，首先是在討論相關性的時候，而在判斷、解決一個具體問題的時候，大數據不是最好的方法。
第二，大數據即使大，也不能囊括所有的數據，大數據終究有成本的問題，准確性還不會達到百分之百。雖然它足夠可以做預測，但是不是絕對正確的東西。
第三，我們不能過於相信數據，因為有時候數據會解讀得不對，所以還要嘗試做一個驗證，如果這明顯和常識相反，你要驗證一下你的分析方法否正確。
還有一個問題是數據的安全，數據這么重要，能不能保護好數據，數據使用過程中有一些問題和潛在的風險。
最後的寄語：大數據是文化和技術的結合，最終的目的是產生業務價值。
第一，大數據技術是 IT 驅動業務變革的一個機會，不管從IT 部門本身的定位、IT 對企業產生的作用來說，還是企業能夠增強核心競爭力的角度來說，大數據都是一個非常重要的推動力。
第二，應用大數據技術的前提是要有一個數據驅動決策的企業文化，如果用大數據形成了一個報表，企業管理者作決策時根本不看，這就沒有意義了。只有當企業建立了數據驅動決策的文化，並真實地執行後，數據的價值才能夠充分實現。所以大數據使用的重要前提是企業有數據驅動決策的文化。
第三，數據本身只是一些信息，大數據的價值不在於數據本身，而在於如何通過數據做分析整理，最後產生分析和預測，傳遞業務價值，這才是使用大數據的目的和核心。

❻ 如何利用數據驅動的方法來降低欺詐風險

在高科技領域，數據是不可或缺的。它可以幫助你更好管理系統和團隊，但從數據有效獲取價值比拿到數字更難。你需要一種由數據驅動和抉擇的文化。通過數據可以讓管理者不僅降低正確決策的風險，也更有信心迅速行動。它也提供一種確認選擇是否可行的辦法。

建立這樣文化比口頭上簡單說說要更復雜。你衡量哪些數據看如何響應看採取什麼方法讓團隊意識到應該把數據擺在首位看

以下是實現可持續發展的數據驅動的企業文化的一些建議，可以讓團隊在自我完善，也有一些陷阱我們需要注意：

1.確定要測量什麼。我們目的是用數據讓商業更加靈活有信心。管理層需要了解公司高層的優先順序，再選擇支持這些目標的指標。如果你不分重要性衡量一切的話，你就會陷入無關緊要的細枝末節。比如對於用戶增長的核心指標有注冊數，激活率，重新激活率。

2.為實現具體商業及團隊目標的相關指標。修復的平均時間(MTTR)是一個不錯的性能指標，但它不容易讓團隊執行。確認事件發生的平均時間(MTTA)是MTTR的一個組成部分，往往更可行。跟蹤這兩個關鍵績效指標，有助於了解團隊是如何對總體指標做貢獻的。

❼ 如何做好數據驅動運營

核心了解業務，對數據敏感 數據背後的意義邏輯清楚。具體表現為：

每天不僅關心日活、新增，數據精細化運營就及其有必要，比如這個時候我們會增加一次性用戶與活躍用戶的比例、新增用戶留存率、連續N日活躍與當日活躍的佔比這些指標，通過這些指標間接佐證產品生命周期是處於增長期、活躍期、穩定期、還是衰退期，如果一次性用戶佔比比較高、說明產品粘度不夠，用戶流失率較高、那麼就要採用提升迴流的方法比如PUSH、簡訊等一系列熱點營銷活動，如果新增用戶佔比趨勢區域平緩、既有可能說明產品已經進入穩定器，這時候運營更多考慮保持活躍、如果發現新增用戶增值趨勢是呈下降、連續活躍佔比下降說明產品用戶在逐步流失，很有可能進入衰退期，這個時候管理者結合收入指標等其他財務指標判斷是否放棄原有產品投入、是否研發新的產品。

❽ 企業如何推進數據驅動文化

企業如何推進數據驅動文化？數據分析工具並非關鍵
易於使用的數據分析工具將會在企業內部大量使用，對此，分析軟體廠商們非常看好。僅僅在過去數月里，我就收到大量新聞稿，都說產品可以「將分析大眾化」，主張讓數據分析工具變得更加簡單，從而解決企業分析工具使用率低的問題。
但是，對於我來說，企業如何推進數據驅動文化，數據分析工具並非關鍵，真正的症結在於企業的內部文化。
人們更喜歡也更有可能使用簡單的工具，廠商的這種觀點並不新鮮——而且這是顯而易見的。現在推出的工具絕對比十年或是十五年前的那些古董要更加易用。但，工具變得更加簡單，使用率卻並沒有明顯提升。
我經常從分析專家們那裡聽到一句話：在一家企業的所有勞動力中，數據驅動工具使用率的通常頂多也就20%左右。無論是IT部門使用，還是分析團隊將工具交付給員工使用，情況基本類似。
數據分析工具也有攔路虎 你能否突破20%使用率的天花板?
有確鑿的證據可以證實這一數字，在某些情況下，20%實際上還有些高估。在最近來自Dresner咨詢服務公司的一份報告《Wisdom of Crowds BI Market Study》(大眾智慧BI市場研究)中，近40%的受訪公司說他們公司中不到10%的員工使用數據分析工具，超過20%的受訪者表示這一數字在11%到20%之間，僅有不到25%的受訪者表示這一數字曾超過40%。
特別值得注意的是，這些數字是低於前些年的。這就意味著即使隨著工具不可否認地變得更加易用，它們在一線員工中也不沒有更高的使用率。
一線員工為何拒絕使用新型分析工具?原因可能有很多。首先，人們不願意改變他們做事的方式。同時，在沒有看到適當理由的情況下，人們是不會接受新方法的。例如，你如果把一個炫酷、全新、自助的數據分析工具擺在一名營銷經理面前，估計她不會去使用。因為是否要使用這個分析工具，取決於分析團隊能不能解釋清楚，這個分析工具將會如何幫助她更有效地區分客戶，或是通過測試比較，證明這個分析工具是最行之有效的。
企業如何塑造數據驅動文化?管理層至關重要
這不僅僅是企業培訓教育的問題，它還取決於管理人員需要灌輸這樣的數據驅動文化，顯然，這和數據分析工具沒有太多關系。員工們需要知道，數據使用的好壞程度將直接影響自身在企業內部的權重，這樣他們就會越來越重視數據驅動化。
我接觸過一些數據驅動文化較成功的企業，聽到過這樣的事情：開會時，如果發言沒有數據支持，這樣的人沒有太多的話語權。管理層會監督誰使用了數據分析工具，並把這作為工作業績考核的一項指標。管理人員身體力行，讓數據說話，而非跟著感覺走。這一過程是需要管理層加以引導的。
可能有些企業領導認為，通過輕松安裝一款易用的數據分析工具，企業員工就會突然都變為數據驅動。這樣的想法是不切實際的。無論工具多麼簡單友好，它們本身並無法將那些在日常工作中不使用數據的員工進行重塑改造。對於那些尋求突破20%上限的企業來說，了解為什麼數據驅動文化無法推行，如何才能夠有效讓數據驅動文化落地，這才是重中之重。