你家公司要轉型沒頭緒?先從頭理解「大數據」到底能帶來什麼改變!

【我們為什麼要挑選這篇文章】記得我以前在某間小網路行銷公司工作的時候,老闆常掛在嘴邊的一句話就是:大數據是大企業才有搞頭的事。那時候我們主要的業務包含幫傳產做線上化行銷、賣自家的保養品。

後來我離開了那家公司,因為很多原因,但後來的我理解到,數據不是只有大公司有搞頭,所有的公司,包含小公司,你不一定會有「大」數據,但在這個時代,要做好你的產品和服務,就不能忽略數據。數據就像是一個更誠實的使用者回饋,其實以前你就在看數據了,只是現在你可以看的數據更多、更直接。(責任編輯:林子鈞)

大數據很強大,但還是有很多人仍然不知道它到底是什麽。讓我們來學習大數據的真實表現,以及如何更好地促進企業轉型。

或許我們經常聽到有人講大數據,但仍然有很多人不知道它到底是什麽。因為我確信它很強大,所以我應該寫篇文章來向大家描繪清楚,幫助大家更好的理解關於大數據我們可以拿它來做些什麽。

如同技術行業中的所有事物一樣,它一直在飛速的更新換代。它影響著所有源於大數據的領域,從數字轉換、人工智能到物聯網 (Internet of Things)。因為很覆雜,所以我想先快速地介紹下什麽是大數據。

什麽是大數據?

像所有新出現的事物一樣,你可以找到關於它的許多定義。大數據可以被看作是描述數據集的一個廣義的術語、行話或者說一個標語。

關於大數據的定義大多包含三個 V 開頭的詞:大量 (volume)、高速 (velocity)、多樣性 (variety)。事實上, Gartner 公司這樣描述大數據「高速、大量且多樣化的信息資產,通過有利可圖的創新性的信息處理來增強洞察力、決定制定以及流水線自動化」。

如果你感興趣的話,在這兒你可以找到關於大數據的其它的一些定義(來自於不同企業的 40 多位領導者,比如醫藥、市場、食品還有時尚業等等),各種各樣的定義,你一定會感到驚訝!

但無論如何定義,「Big Data」這個術語指的不僅僅是數據本身;它還涉及挑戰、能力和競爭力。無所不在的一種觀念是:大數據是信息持續、大量增長的一種結果。

當然,一切開始於數字領域的繁榮發展。更多的設備、更多的網絡使用、更多的技術使用…所有的一切都會被翻譯成信息。更多的數據。我們每一次連接,都會生成數據—比如使用社交媒體、在線商店、任何聯網的 APP 的時候。

你或許會問你自己,「Big Data」與「large data」是否有所不同?

來自於 Dwight deVera 的一種說法很好的詮釋了兩者之間的不同:「財務主管所擁有的數以千計的關於客戶的財務報表和發貨單可以看作是 large data。而來自於 LinkedIn 或 Facebook 這種社交網站的日志文件則可以看作是 big data。那麽不同在哪?不同在於數據被捕捉並被有效用於分析的速度。」

大數據正在提升銷售資訊的質量,提升銷售數據的質量,提高前景預測列表的精確度,提升藍圖規劃,贏得速度,以及優化決策者的競爭策略。

大數據是市場人員和銷售人員工作的一部分 。它是我們所生活的這個數字世界的成果。在銷售行業,它用於提升銷售資訊以及預測前景的質量。在市場方面,通過整合大數據用於市場分析,我們便能展示非常有趣的視野來幫助提升匯率、前景制定、客戶終身價值等等。

據 Teradata 應用公司的總裁 Darryl McDonald 所說,「如果市場人員工作的時候能夠利用手上的所有數據,那麽他們便能最有效的向客戶提供最準確的方案來提升收益」。

作為市場人員首要的事情是盡可能獲得足夠的信息來建立客戶的檔案——他們是誰,他們做什麽,他們感覺如何。

利用大數據,你可以輕鬆地獲得對於客戶的全方位的洞察——他們在哪兒,他們希望別人以什麽樣的方式、什麽時候聯系他們。公式可以概括為四條:正確的人,正確的聯系方式,正確的時間,正確的位置。最主要的是,大數據幫助市場人員對於客戶的行為有更深層次的理解,以及是什麽可以吸引他們一次次的想要你的產品和服務。如今,大數據分析技能以及數字化的市場營銷調查對於企業來說越來越有價值;這些可以給公司帶來更多的收入、更好的利潤率、更有效,總之更多的收益。

大數據如何變革傳統行業?

首先,目前有很多技術可以幫助你捕捉、存儲數據,然後,還有許多提供分析能力的系統供你使用。基本理念就是獲取盡可能多的信息來分析出最優的預測,作出最好的決策。我們通過使用各種各樣的電子設備產出各種各樣的數據。從圖片到視頻、錄像、短信息等等。而如今,這些數據用於人工智能以及機器學習的項目中,這項項目包括圖像識別、自然語言處理,教會計算機如何記錄模式。

大數據在眾多的行業中做出了貢獻——公共部門、醫療保健、保險、銀行,還有更多,在這些行業中幫助提升銷量、產量,減少浪費等等。在此列舉了一些例子,以便對此有一個更清晰的了解。

醫療保健

在數字化爆發之前,在醫療保健行業已經產生了大量的數據。但是數字化可以讓這些數據更強大。今天,你可以找到越來越多的應用程序,用於監測病人的病情發展來幫助他們建立更健康的生活方式。我們甚至可以獲取病人的心率以及步數信息。

這類數據庫可以幫助你更好的了解人們正在崇尚的生活方式,他們會患上什麽疾病,跟蹤模式,充分利用模式來做醫學研究。你好,預防的一大進展!基本思想就是, 數位化所有病人的信息,允許所有的醫療保健系統訪問,更便捷的建立病人檔案

還有,機器學習技術可以更精確的識別癌癥、測試診斷結果。這意味著我們可以更早的發現疾病、避免診斷錯誤,得到準確的治療。

保險

在保險行業,大數據令我們可以更好的預測風險。保險公司能夠建立更精確的客戶檔案,基於他們的數據庫,我們可以更好的了解客戶發生意外的可能性,通過學習客戶過往行為做到更好的預測。

事實上,通過分析這些數據,我們正在形成對客戶更深的理解,我們將會更有效的提供產品和服務來滿足客戶的需求。

銀行

大數據可以讓銀行對於客戶的交易以及常規行為有一個更全面的概覽。意思是說,擁有消費行為的大數據視野。基於此,我們對客戶可以有一個更強大的細分。當然,建立更健壯的檔案,我們便可以適當的調整產品、服務來更好的滿足客戶需求,增加價值。

反詐騙監測已經成為銀行業的一項重要的例行公事。 使用大數據,反詐騙監測的檢測時間大大減少,變得更有效 。大數據不僅在反詐騙監測上可以派上用場,還可以用於風險管理。實際上,我們可以監測風險,這樣便可以降低損失、減少不良貸款和失敗投資。


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(本文經合作夥伴 碼農網 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈关于大数据的一些真知灼见〉。)


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