翻译一篇关于大数据的文章,觉得很好。
原文是:
http://blogs.hbr.org/cs/2012/10/getting_started_on_a_big_data.html
同时参考了:
http://cdc.tencent.com/?p=6580
正文:
大数据获取,以及分析正成为新企业竞争差异化的新的前沿战场。在最近的哈佛商业评论(Harvard Business Review)的一篇文章中,面对大数据,充分利用大数据,分析大数据,企业需要具备三种相互支持的能力:1.识别、管理多种数据源的能力;2.建立完善数据分析模型的能力;3.实施企业转型所需要具备强有力的管理能力
在大数据之旅,对许多企业领导来说已经变成了一个持续的挑战。在数据、数据分析和企业的业绩之间,企业的管理者一直都未能找到条清晰的战略。我们调查研究了一些最近实施了大数据战略的企业,为企业的高级管理者点亮了大数据之旅。从这些经验中,我们提炼出定义战略和开始大数据之旅的四条原则。
1. 衡量机遇和威胁
大数据为企业带来了很多机遇,比如提升核心业务,创建新业务线等。例如,保险类公司可以利用大数据提升承保业绩,他们可以通过大数据来服务以前利润低的用户,甚至最终可以新的保险业务。关键就是要建立对业务实施过程中每一个阶段的影响因素的清晰认识,这要才能很好集中力量,确定合理的优先级。
以我们调查的一个零售商为例,数据以及数据分析已经成为市场份额之争的重要部分,这家零售商的战略对同行业的大的零售商有了很好的预测,但是它不得不面对一个完全不同的竞争对手(在线零售),在线零售竞争对手具有获取并分析客户数据,并像客户作出精准推荐的能力,这些零售商正变成一个平台,在这个平台上面商家可以通过合理的价格折扣卖出大量商品。对于这样的威胁,需要就“我们正在什么样的商业环境中”和为了提升业务的而进行大数据分析的投资这两个问题不断的探讨,争论。
2. 识别大数据源和差距
构成大数据战略的基本要素自然要导致对数据信息类型,以及所要求的能力的讨论。
比如,数据分析人才,以及潜在的能够填补差距的合作伙伴。我们经常发现通过必要内部和外部数据的综合考虑分析,往往能给企业管理者带来很多意想不到的效果。
就是因为企业管理发现了隐藏在企业业务单元内部的数据宝石,或者认识到创造一个新的合作关系的价值。
上面提到的零售商发现公司已经收集了数据,但是没有利用它发掘潜力。这些信息包括产品回单,保证书,客户抱怨等等,这些信息都有发掘客户兴趣喜好的价值,
这些信息并没有和客户的识别数据进行集成, 或者在公司内部或者外部进行共享的时候不够标准化。令人开心的时候,公司已经有了一个团队来帮助解决问题,而之前这个团队的能力被低估了。
3. 统一策略选择。
一旦企业识别了机遇以及将要被用来投资大数据的资源的时候,企业往往会立刻进行大数据的实施,这是错误的。数据战略要和企业的整体战略要统一,因此就需要成熟的计划。
对数据,和分析在进行战略的优先级方面也同样需要一个清晰的认识,
在一个电信提供商的一个案例中,公司建立一个多职能的高管团队来监管数据分析小组,以保证大数据分析的策略与公司的大方向一致。高管团队将数据分析小组的重点放在两个问题上面:1,当用户做购买决定的时候,我们的品牌有多少竞争力/影响力?2,用户购买的时候最考虑什么因素?我们的产品是不是有效地给用户阐释了这些因素?
基于高管团队的问题,数据分析小组获取来自多个数据来源的用户数据,并尝试通过分析得出可行的结论。例如,运动频道与付费频道是用户决定购买的关键因素。数据分析小组也发现,当公司弱化电话服务时,用户不愿意购买含有电视,网络,电话的套餐。这些结论,该公司没有在传统市场调研中发现。分析同时也强调了(给高管们提供了很大帮助)提供一个新的战略的紧迫性:公司应该在套餐中增加一个移动电话项目来满足用户需求
4. 了解组织的影响
最后,大数据所带来的威胁以及机遇对企业造成的影响,只有企业的高管能够把握。例如,另外一个电信公司,他的客户数据分析小组发现两个因素能导致客户的抱怨:
1,网络崩溃;2,用户认为公司发布误导广告。开始的时候公司的网络部和市场部马上就互相指责,而不是相互协作,只有当企业高管强制两个部门紧密合作并建立信任,这样公司才能建立更好的利用信息。
最后,在企业准备利用数据和数据分析的时候,我们经常看见对技术以及分析资源相关的重要性,因此,无论公司计划一个单一重大的举措,或者是多种小的举措,他的高管团队必须始终考虑所需资源(包括技术),以便能够快速地从试点,到进行“规模化”的实施。
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