企業如何使用大數據

① 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營

互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。

大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。

1、大數據時代，數據如何驅動運營 

在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。

當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……

經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。

2、大數據識別有價值信息，輔助決策 

對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。

目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。

大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。

3、大數據連接、賦能、跨行業數字化 

通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。

4、如何解讀數據成了非常重要的技能 

互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。

5、企業如何利用大數據分析精準運營 

無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。

數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。

那麼，數據從何而來呢？

構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。

數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。

在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。

01、用戶分群，尋找更多的核心用戶

用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。

02、營銷轉化漏斗分析

互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。

03、客戶瀏覽來源分析

互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。

互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。

中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營

中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。

幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。

幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。

② 如何使用大數據分析的方法對財務指標進行數據分析

1、垂直分析：主要是分析總體與部分之間的比例，對於某個項目占總體報表項目的比重，又叫做結構分析。

第一步，首先計算確定財務報表中各項目占總額的比重或百分比。第二步，通過各項目的佔比，分析其在企業經營中的重要性。一般項目佔比越大，其重要程度越高，對公司總體的影響程度越大。第三步，將分析期各項目的比重與前期同項目比重對比，研究各項目的比重變動情況，對變動較大的重要項目進一步分析。

2、水平分析：主要是橫向分析報表中變化率最大的項目，將財務報表各項目報告期的數據與上一期的數據進行對比，分析企業財務數據變動情況。

水平分析進行的對比，一般不是只對比一兩個項目，而是把財務報表報告期的所有項目與上一期進行全面的綜合的對比分析，揭示各方面存在的問題，為進一步全面深入分析企業財務狀況打下了基礎，所以水平分析法是會計分析的基本方法。

6、比較分析：包括兩個方面，一是企業內部的指標數據分析，比如銷售額；二是和最主要的競爭對手進行對比分析，內容包括競爭力、財務能力等。

③ 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

④ 如何運用大數據降低企業成本

對於企業來說，要想藉助於大數據來降低運營成本是一個重要的訴求，而通過大數據技術來降低運營成本的出發點也非常多，不同行業企業也要結合自身的實際情況來進行方案規劃。當前很多企業利用大數據來構建自己的價值化考核體系，這是降耗提效的好方式。

所謂的大數據價值考核體系主要從提升員工的工作效率角度出發，同時輔助智慧化技術，以此來降低員工的工作難度，讓員工在工作中能夠獲得更大的工作成就感，這也是當前智能化辦公的重要訴求之一。大數據的價值化考核體系是一個非常龐大的體系，而且這個考核體系與行業有密切的關系，需要有一個專業的團隊來進行開發和維護。

當前互聯網企業的價值化考核體系做得普遍要好一些，一方面互聯網企業有較強的技術支撐，另一方面互聯網企業在人才結構上更合理，在新模式和新技術的推進和應用上有其天然的優勢，所以對於很多傳統企業來說，要想完成結構升級首先要從人才結構升級開始。

大數據對於企業資源的利用也有巨大的積極作用，通過大數據技術能夠深度挖掘企業的各種運營數據，從而找出企業的一些管理和制度上的短板，這也會在一定程度上降低企業的運營成本。

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⑤ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

⑥ 大數據對於企業有哪些用處這五點你要知道！

天貓大數據對於企業開展卓有成效的營銷活動有何價值？

什麼是卓有成效？「所謂有效性，就是使能力和知識資源能夠產生更多更好成果的一種手段。」――《卓有成效的管理者》

雖然說信息時代給我們提供了數不盡的便捷，同時由於信息的快速傳播，獲得資源的便利性和數量也不是以前可以相比的，但即便如此，一個企業獲得的資源也是有一定數量的，那麼企業要思考的就是如何用手裡掌握的東西發揮最大的效用，這是非常重要的，也是上面提到的「卓有成效」。

第一點、大數據可以清楚的了解和把握用戶的行為和特徵。

這一點大家都應該聽過，網上所流傳的一些段子，像什麼「新疆人買比基尼最多」「浙江人cap最小」這些都是基於大數據分析出來的，而且，像這種事情也沒必要造假，可以說就像法庭上的證據一樣，實實在在地擺在你面前。

很早就有企業規定了自己的企業文化，如果一些企業真的像他們所說的那樣，「一切以顧客為中心」，那他們真的要注重大數據研究帶來的成績了，一個優秀的企業應該「比用戶更了解用戶」，時刻關注用戶的選擇情況然後企業才能夠將自己的產品更好的推銷出去。

第二點，精準信息推送，時刻把握用戶注意層次，精準演算法把握用戶心理。

記得以前看過一篇文章，上面寫的是有關於精準營銷對企業未來造成的影響，可由於當時科技的不成熟，企業似乎不能做出他們想要的成績，也就是沒有足夠的數據支撐他們的想法，導致「精準營銷」的理念沒有用在現實。

現在不一樣了，大數據時代的到來為企業打開了新的世界，企業只需要一點點的付出就能夠得到用戶的特徵情況，還有足夠多的用演算法計算出的准確分析，所以，現在的app在我們進入頁面時就能夠讓我們看到想要的東西，以至於讓我們長久的使用他們的產品，產生用戶黏度。

第三點、企業可以找到重點關注的用戶。

這個其實很簡單，很多企業都在考慮如何消減自己的成本，以及如何找到最有潛力成為企業長期用戶的人，而有了大數據，或許一切都不再是難題，一切都可以通過事實推演出來潛在實力用戶。

用戶必然會瀏覽網站，留下痕跡，關注用戶關注的內容，看他們與你的公司產品是否符合；再找出用戶與他人交流通信得出的內容，通過一些手段判斷，通過這些情報進而分析，就可以得到企業潛在用戶。

第四點、發現新市場和新趨勢。

以大數據分析為基礎，企業家可以更加輕松的得到未來的新市場有哪些我們要關注的事情，如果說在某一個時間內，一個新產品突然搜索指數上漲，而且保持一定時間的正常浮動范圍，可能就有新的市場需求出現，哪裡有需求，那就有商業，所以，大數據對於企業把握商業市場還是很有幫助的。

第四點、監控對手٩(๑^o^๑)۶

這也是企業生存重要的一個環節，最了解的永遠都是你的對手，競爭對手在做什麼，有什麼新的戰略要實施，這些事企業都想知道，如果能夠精準的知道別的企業做了這什麼，那麼來自外部威脅的源頭之一就可以忽略。

而且企業在運營的過程當中，觀察對手的動向，針對性的做出回應，無疑會大大的增加企業的存活率。

第五點、企業通過大數據推出自己的品牌。

這一點很重要，品牌戰略不是鬧著玩的，新生代的品牌多如牛毛，除去老牌商家還有資本家的強勢進入，一些小品牌很難生存下來，這也是正常的，那麼如何通過大數據將自身品牌傳遞給大眾就成為了關鍵的一步。

通過大數據分析用戶特徵，當下潮流重點，用戶關注內容，正負面新聞等等一系列的東西，然後企業針對分析出的內容加以調整，快速有效的抓住消費者的核心。

為你的生活帶來精彩，謝謝了(^～^)

⑦ 企業可以從哪些方面具體切入，把大數據應用起來

企業運用大數據可以從兩個方面切入：
第一、利用大數據進行市場分析、行業分析、輿情風控分析、競品分析等，以此來更精準 的把控市場。
第二、利用大數據進行業務銷售，大數據可以根據目標客戶群體進行數據建模，通過篩選及深度脫敏後一鍵外呼建立溝通，這也就是精準大數據營銷。
希望能幫到你

⑧ 企業怎樣利用大數據提升競爭力

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

⑨ 企業如何運用大數據戰略快速發展

今天,大數據已經成為經濟發展的「水電煤」,成為賦能經濟發展的新引擎,因此,在數字經濟環境下,實現數據資產化是各領域行業搶占市場先機最重要的著力點。

企業大數據戰略——數字化轉型

全球知名調研機構IDC此前曾對2000位跨國企業CEO做過一項調查，結果顯示到2018年，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都將把數字化轉型作為企業的戰略核心。對於傳統企業尤其是傳統的中小企業而言，數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題
。

第一步：數據集成——為您構建單一數據源

採集來自網路爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入五個數據源的數據，為客戶提供定製化數據採集。目的是根據客戶的需求，定製數據採集，構建單一數據源。

第二步：數據管理——建立一個強大的數據湖

探碼科技通過web（網頁）數據採集、和工廠設備數據採集通過這兩種數據採集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最後快速輸出數據構建數據湖。

第三步：數據應用——發揮數據價值

將數據湖中通過清洗整合的數據，根據客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的SaaS系統、可視化系統、工業APP，實現數據實體化、應用化，將數據應用到客戶的商業運營中，助力客戶實現信息化管理。

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⑩ 企業如何應用大數據分析

企業應用大數據分析就要藉助一些數據分析工具，比如商業智能軟體FineBI，有了工具就等於完成了一半。一般數據分析工作可分為以下三個步驟：
1、明確業務需求
按業務驅動的角度，了解業務部門需要解決什麼樣的問題，業務范圍是什麼，所要達成的效果又是怎樣，依據這些需求來實施部署商業智能工具。
2、數據結合與關聯
由於企業數據海量的特點和多元化的結構形式，需要商業分析工具具有海量的數據探索和分析能力，能夠實時有效的與已有數據結合，產生精確的行動方向。
此外，企業數據的價值最終體現在客戶的消費上，因此，對於能直接產生價值的數據要和客戶關系和交易數據進行結合和關聯，從而做出直接導向效益的決策。
3、培養數據分析人才
企業的數據分析，商業智能系統的部署是關鍵，但業務人員數據分析水平也同樣重要。這就要求人員在信息過程管理當中要逐漸培養科學化管理數據的意識，企業上下也要統一共識，從而形成對企業數據的綜合管理。