如何用大数据做企业

『壹』 如何通过大数据帮助企业成长

大数据”，顾名思义，指数据总量巨大，类型多样且信息传播速度快的数据库体系。那么“大数据”到底有多大？IBM曾做过统计，世界上90%的可用数据，仅用过去两年时间便产生了。

数据之所以变得越发庞大，主要源自机器的介入。从智能手机和自动传感器到每一次鼠标点击和键盘输入，在这些简便无声的数据收集过程当中，每天会处理大约2.5EB的数据。
如何处理好这些数据，从中获得有意义的结论和帮助，已经成为许多公司尤其是科技领域的初创公司非常重视的事情。他们借此整合公司多样的数据子集来助其开发项目。因此，《Entrepreneur》杂志特别请到来自圣马特奥，开发大数据分析软件的公司Guavus的创始人兼执行总裁AnukoolLakhina与读者一起分享，如何有效利用大数据。
大数据最厉害之处在哪里？
当然是“得知当下状况”，也就是对即时数据的掌握。如果你的业务能够从数据收集中预见到发展前景，你通常能很快地将所获得信息及时分类并做出明智的决策，最终采取及时准确的行动。或者也可以说你研究数据后所看到的再也不是过去发生的事，而是此刻正在发生的事。这能让你准确把握市场动向，快速改进服务，降低成本，节约时间。在这个过程中，你的公司发展就会出现更多的机会。
如何得到这些数据？
首先，整理出已有的数据，再看你想要获得什么样的数据。这需要你动用几乎所有服务性软件（比如Salesforce一类的CRM系统）、Excel表格、合伙人相关信息、销售单据，以及其他任何可用来收集信息的设备与设备上的内容。
之后，将这些数据联系整合到一起。这样有利于做出更及时、更有说服力的决定。做这项工作最简单的方法是从一个具体问题开始。比如你想在每周二开展促销活动，设立这个目标后，你就要收集所有数据来策划这个项目。一旦你理清并且整合好这些数据——包括线上销售额、社交媒体上的宣传数量等，你的业务反应周期就能很快缩短。
具体举个实例？
比如一个独立咖啡店老板整合了各种资源和线下数据，包括用户的饮品习惯、地理定位、信用卡消费记录等。这些数据就能帮助咖啡厅提升自身的个性化定制市场，增加促销机会。如那些送小孩上学后经常来咖啡厅喝一杯的母亲，就可以在课外时间享受到免费获得一杯儿童装热巧克力的优惠。
处理大数据有哪些必备工具？
在很多情况下你和员工已经多多少少使用过大数据工具了，例如用户信用度统计、销售记录、网络分析以及CRM数据库。关键是如何能够在一个简单易懂的应用中将这些数据联系起来，让所有人都能够看懂和利用这些数据，改变曾经只有数据专家才能够看懂的局面。

『贰』 怎样用好大数据

秘诀一：目标要明确
就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
秘诀二：要区分清楚“森林”和“树”
现在，企业可以做到一些他们以往没有能力做到的事。对于很多公司来说，可供分析的数据更多，可以用来分析数据的工具和方法也比以前更先进方便。公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据，这对于企业来说或许是件好事，然而，有时候这些数据也会过于分散。
秘诀三：做好团队的协调
在大数据的世界里，最有价值和作用的数据往往十分稀少。要想找到真正有价值的数据，就如同大海捞针一样困难。所以，为了找到这些有价值的数据，企业内部应齐心协力通力合作，要经常保持有效的沟通和协作。
秘诀四：用机器代替人工
机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，从而对自身功能进行改进。机器学习相比人工学习，速度更快，学习规模也更大，一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。
秘诀五：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。

『叁』 如何用大数据做好企业运营

大数据对企业来说有什么用?对于这个连IT界都众说纷纭的事情，要让希望使用大数据产品和服务的企业主们来说，更是一头雾水。大数据是工具，那么它究竟对企业会有什么作用呢？了解了大数据的作用，才能让大数据更好的服务自身。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。

下面，我们来看一下到底大数据到底能帮什么忙：

1、帮企业了解用户

大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数
据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。

通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。

2、帮企业锁定资源

通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集
分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可
以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤
酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

3、帮企业规划生产

大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。

过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。
据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万
观众的客观喜好统计决定。

4、帮企业做好运营

过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通
过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有
把握地面对。

对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”

5、帮企业开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.
Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都
必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分
析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

『肆』 企业怎样利用大数据提升竞争力

大数据的广泛应用为企业带来了前所未有的机遇，它能够帮助企业准确预测市场趋势，更深入地理解消费者需求，并优化自身的运营和产品开发流程。企业决策大数据化是实现这一目标的关键一步。为了使决策过程更加科学高效，企业需要构建一个全面的数据采集系统，覆盖企业的各个决策层级，确保数据的实时性和全面性。通过大数据分析，企业能够减少人为因素的干扰，提高决策的精准度。

成本控制也是企业运营中不可忽视的重要环节。通过引入大数据技术，企业可以对采购、物流、生产、销售等各个环节进行精细化管理，构建一个综合成本控制系统。这一系统能够实时监控成本变动，帮助企业更好地控制成本，从而提高整体运营效率。此外，大数据还能够帮助企业实现成本控制的自动化，减少人为干预，进一步降低成本。

服务体系的大数据化则能够帮助企业提升服务质量，增强客户满意度。通过对客户反馈信息的实时监控和分析，企业可以迅速发现服务体系中的问题，并采取相应措施加以改进。同时，大数据技术还可以帮助企业实现服务流程的自动化，提高服务效率。通过这种方式，企业能够更好地满足客户的需求，提高客户满意度。

在产品研发方面，大数据同样发挥着重要作用。通过对消费者需求的深入分析，企业能够更好地把握市场趋势，降低产品研发的风险。大数据可以帮助企业从大量的非结构化数据中提炼出有价值的信息，为产品研发提供有力支持。通过这种方式，企业能够提高产品研发的成功率，缩短产品研发周期，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

综上所述，大数据的应用为企业提供了全新的发展机遇，有助于提升企业的竞争力。企业需要充分利用大数据技术，从决策、成本控制、服务体系和产品研发等多个方面进行优化，以实现企业的持续发展和壮大。

『伍』 企业如何利用大数据做好自己的精准营销

一、认清趋势，了解行情，接受大数据理念。目前很多企业主对大数专据营销还是处于迷茫期属，观望状态，这是很艰难的阶段，但必须要深入了解，越深入越会明白大数据发展趋势，越会明白运用大数据的必要性，之前我们也有过介绍，大数据的发展趋势，大家可以爬楼学习。小编想说的是，如果再不下手，可能就晚了！
二、找对合作商，看准实力。到底谁能帮助你解决经营的难题？他会不会帮你制作一整套的营销方案，会不会设身处地的想你所想，知你所难，会不会随时关注你的方案有没有效果，随时调整以达到最佳，这真的很重要！
三、运用大数据，解决你的经营难点，甩掉传统的经营模式，告别老，慢，贵的节奏，让你的营销团队智能化；先一步建立属于自己的数据库，抓取属于自己的客户数据，运用前沿产品，把你的广告用眨眼间的光景投放出去，做到新，快，省。

『陆』 如何做好企业大数据管理分析

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

『柒』 如何在企业管理中应用大数据

在企业管理中应用大数据的大方向就是辅助企业决策，但是必须要深入到企业专的各个应用场景，使大数据属真正落地到企业。

1. 市场调研：这是大数据分析应用的一个重点，通过大数据分析市场和企业的数据，比传统市场调研更快速和准确。

2. 生产研发:通过对市场中的产品销售情况和消费者的反馈情况分析，找到产品不足，提前优化。

3. 市场营销：通过大数据分析出消费者的人群画像，了解消费者需求，精准营销。