小微企業如何做大數據

㈠ 大數據怎麼實現的

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：（1）采購第三方相關數據產品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。（2）利用開源產品搭建大數據分析平台對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。（3）完全自建大數據分析平台對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。

㈡ 如今傳統企業如何做數字化轉型

數字化轉型，是建立在數字化轉換、數字化升級基礎上，進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型，簡單來說，是用數字來驅動整個世界的變革。企業數字化轉型的本質是通過數字技術在競爭中獲取優勢。

企業做到一定程度，多多少少都會遇到一個瓶頸期，尤其是在現在這個信息爆炸、市場風向瞬息萬變的時代，一不小心就會陷入迷茫：接下來我該怎麼做？似乎老辦法行不通了？別人都在做什麼？如何降本增效？要如何拓客？如何用現有的資源讓企業更上一層樓？營銷活動要怎麼才能獲取更多的人脈和商機？有新的營銷模式嗎？

如今，數據成了新的能源，不是企業沒有數據，而是很多企業不知道怎麼採集數據，治理數據，或者更深入地說，從數據中發現問題和機會。數字化轉型是一個發現問題、量化問題、解決問題的過程，總結一下，有四場必打的戰役：品牌營銷、產品創新、渠道經營和用戶運營。

品牌營銷：

品牌是一套對公司產品和服務所引發的預期和聯想，它不僅代表了一個公司的產品，也是代表了一個公司的形象和特質。就像提到「足力健」就會想到老人鞋、價格親民、穿著舒適；提到「旺旺」就會想到過年大禮包、走親戚這樣，成功的品牌營銷，是即使客戶沒有購買過這個品牌的商品，也會在腦海中形成一個聯想。

雖然品牌是一種主觀感受，但依然有量化它的手段。

（數據來源：數說雷達）

以蘭蔻來舉例，在數說雷達系統中查詢蘭蔻的口碑，會得到一個詞雲：

圖片來源：數說睿見全國城市選址指標

用戶運營：

前述幾場大戰可以幫助企業培養和篩選出意向客戶，用戶運營則幫助在私域池中促成交易。很多大牌美妝都在做的社群經營就是私域，先用活動或者首次銷售把用戶引流到社群中，做好品牌的宣傳、下期活動的營銷，這種「耳濡目染」自然會讓用戶對品牌的印象加深，再用打折促銷的方式促成二次購買，逐漸匯聚成一批忠實的品牌社群客戶。

遵循用戶拉新——激活——留存——轉化——傳播——到店的路徑，企業仍然需要數據採集工具提供多點打通、融合、管理功能。節省人力，把人力和數據用在刀刃上，這也是數字化轉型的意義。

其實不論是什麼轉型，歸根結底都是為了企業更好的發展。數字化轉型的開始或許很難，但從長遠的眼光看，這一步值得邁出。

㈢ 小微企業應該怎樣進行信用管理

任何行業都可以從數據收集和分析中受益，但在一段時間後，仍然很難獲得准確的信息。對於中小企業(SMBS)來說，其價格難以承受，並且內部IT將分析成功轉化為洞見僅限於跨國公司和大公司。因此這些發生了很多變化。這是為什麼?大數據可以為小企業創造什麼效益?這是以下將討論的內容。

為什麼小型企業也可以從大數據中受益？

數據對企業來說變得越來越重要，並且在整個社會中占據主導地位，小企業也應該利用數據的力量。企業可以使用大數據節省大量時間和資源，以評估消費者的趨勢和習慣、客戶價格敏感度、用戶在企業網站或應用程序中的行為，以及需求的早期預期變化。

所有數據集(即使是收集的小規模數據集)，都可以為企業提供非常具有價值的見解。好消息是，企業可能已經掌握了這樣的數據集，即使不知道它，或者不知道如何處理它。

這樣做可以改善企業的操作，並讓其活動更加流暢高效地運行。並且可以改進質量控制，評估流程以在需要時對其進行調整，檢測並防止欺詐、評估風險等。如上所述，它還將幫助企業更好地了解自己的客戶群，並更好地預測他們的需求。如果想保持敏捷以適應不斷變化的需求，預測這些變化至關重要。最終，所有這些知識將使企業能夠回答關鍵業務問題以保持競爭力，並獲得成功。

而做到這一點需要遵循以下4個步驟——

1
不再害怕大數據

過去的幾年裡，中小企業的自助服務和可獲取的商業智能得到了發展。雲計算技術與數據存儲價格的顯著下降使收集信息變得更加容易，只需採用為小企業提供分析的軟體，就可以將數據轉化為明智的決策。

有一些分析平台的價格開始低至100美元，中小企業根據從其獲得的服務提供各種訂閱套餐。這些平台(通常基於雲計算)的優勢在於它們不需要預先准備好大量的資金，而且它們的創建使每個人都可以輕松地與他們的數據交互，即使他們沒有IT專業人員，因此中小企業沒有必要自己處理數據。

2
考慮針對小型企業的分析平台

如上所述，這些商業智能工具派上用場。他們通常配備了直觀的拖放界面，可以簡化分析數據。對於更高級的知識和SQL查詢也經常可用。IT部門的這種獨立性(如果有的話)是一種競爭優勢：企業無需等待報告，即可立即開始分析。

將各種數據源結合起來分析它們的輸出是容易的，以便發現會被忽略的趨勢。由於提供的數據可視化結果在溝通方面非常有效。通過在線儀錶板，企業團隊或管理層中的每個人都可以隨時獲得所需的信息，無論他們身在何處。

3
不要淹沒在數據中

對於企業來說，更多的數據並不總是等於更好的業務，很容易淹沒在大數據中，因為其數量確實很大。不要將時間浪費在對企業沒有直接意義的數據上，而要做到這一點，企業需要事先問自己幾個問題，以確保在正確的道路上，並且企業需要尋找與其戰略目標保持一致的事物。

即使作為一個小企業，也可以使用各種不同的數據源來收集所需要的不同信息。商業智能工具將它們全部集中起來，讓企業可以在一個集中的地方進行分析，這有助於數據分析，並避免被數據淹沒。

4
安全的重要性

小企業不可能具有Skype公司、雅虎或Uber公司這樣的規模，但可能像許多大公司那樣受到黑客入侵和數據泄露的影響。中小企業需要花費一些時間思考其業務的潛在弱點，並尋找解決方案。從長遠來看，這將為其節省大量時間和費用。

同樣，請記住，企業所在的國家和地區並不總是遵循其相同的規則：企業必須保持數據安全，而這一點更重要，因為GDPR法規已於2018年5月在歐洲生效。當企業想在大數據網路安全上大做文章時，可以使用一些技巧：

•企業在開始收集客戶數據之前，請咨詢網路安全專家和律師。

•讓客戶輕松選擇退出和取消訂閱。

•請律師撰寫企業的隱私政策協議，並在訪問者輸入電子郵件地址和其他個人信息之前將其發布到自己的網站上。

•與保護數據的受信任和授權的公司合作。

一旦企業經歷了不同的步驟並考慮到了各種不同的事情，就可以開始利用大數據的力量，做出更明智的決策。藉助輕量級和強大的分析工具，越來越多的中小企業可以從大數據中受益。

你是否有這種苦惱？

想要獲取大量企業的信用信息數據，但直接調取報告成本十分昂貴，能否定製企業需求，只取所需模塊的數據呢？

完全可以！

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㈣ 大數據是什麼有什麼價值作用

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

一、技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。

㈤ 教你如何利用大數據思維

教你如何利用大數據思維 在和一些企業家交流時，有幾個問題會被常常問到，"沒有多少數據怎麼辦?"，"大數據都是大公司的事情，我們小公司怎麼辦?""能不能告訴我，哪些軟體或者工具可以解決大數據的問題?"一般情況下，我都會說，首先要有大數據思維!大家紛紛點頭稱是，這詞兒聽起來非常高大上，甚至給人一種不明覺厲的趕腳!但啥是大數據思維，我一直沒有空來整理提煉。
前陣子一個內部的論壇，要求大家必須講干貨，趁此機會，系統的梳理一遍，概括起來，也就三條：第一認識大數據飛輪，第二理解數據資產評估，第三運用泛互聯範式。

圖1：大數據思維
干貨肯定是經過濃縮的，甚至把案例都作為水分擠掉了，所以這篇文章讀起來不是那麼有趣。但我可以保證，掌握這三條給上市公司做大數據戰略咨詢肯定沒有問題。因為我已經靠這三板斧，搞定了十幾家上市公司。連國內最大咨詢公司的董事長都認為有料，要走了PPT。
每條都用一幅圖來表達，每個圖中的圓圈都有許多案例來佐證。大家如果對案例更感興趣，讀拙作《大數據時代的歷史機遇》好了。其實圖1就涵蓋了大數據思維的全部思想。這幅圖里外三層、上下結構，看起來比較復雜，所以後面拆成三幅圖來講。思維的過程是自上而下、自外而里的。圖的上半部分講得是大數據的商業功用，就是說有了大數據我們能幹什麼?怎麼賺錢?有哪些好玩的商業模式?以前常說"羊毛出在羊身上"，搞懂這些模式你會發現原來可以"羊毛出在狗身上"。書里詳細寫了六種，圖上只畫出五種。
補充：六種商業模式簡述
圍繞數據資產，筆者曾考察不同行業的盈利方式和經營策略，歸納總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》一書)。
租售數據模式：簡單來說，就是售賣或者出租廣泛收集、精心過濾、時效性強的數據。這也是數據就是資產的最經典的詮釋。按照銷售對象的不同，又分為兩種類型。第一是作為客戶增值服務。譬如銷售導航儀的公司，同時為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為他的客戶提供包年的建築材料價格數據。僅此一項業務，年收入超過1億元人民幣。第二是把客戶數據，有償提供給第三方。典型的如證券交易所，把股票交易行情數據授權給一些做行情軟體的公司。
租售信息模式：一般聚焦某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用傳播渠道，也可成一方霸主。信息指的是經過加工處理，承載一定行業特徵數據集合。
數字媒體模式：這個模式最性感，因為全球廣告市場空間是5000億美元。具備培育千億級公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲得實時、海量、有效的數據，立身之本是大數據分析技術，盈利來源多是精準營銷和信息聚合服務。
數據使能模式：這類業務令人著迷之處在於，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務其實難以開展。譬如阿里金融為代表的小額信貸公司。通過在線分析小微企業的交易數據、財務數據，甚至可以計算出應提供多少貸款，多長時間可以收回等關鍵問題。把壞賬風險降到最低。
數據空間運營模式：從歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox，國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平台，盈利模式將趨於多元化。
大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的5倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。語音數據處理領域、視頻數據處理領域、語義識別領域、圖像數據處理領域都可能出現大型的、高速成長的公司。
明白大數據的功用後，大家自然而然地關心，數據這么值錢，理所當然應構成新型的資產。圖1的中間部分描述了這塊內容。"數據成為資產"這一原創論斷成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出一個完整的思維框架來描述數據資產的價值(完整描述評估模型，非本文主旨。讀者若有興趣，移步閱讀拙著吧)。但是這方面的工作遠遠不夠，無法定量的給出評估。在「諾獎級別的學術難題」一文(回復b10獲取該文)中，我曾經說，學術界如果在數據資產的定量評估上取得進展，是可以獲得諾貝爾獎的。因為這和公司的估值緊密相關。產業界在信用定量計算方面己經走在前列，並付諸商用，但是離一般意義上的數據資產估值還相去甚遠。

圖2：數據資產評估模型
既然數據成為資產，資產間的交易也會提上日程。聯盟特別任命兩位副秘書長推進這個事情，從而傳播開放、共享的理念。藉此呼籲所有願意開放數據資源的企業，卻可以藉助聯盟的力量，來共同推進。
數據成為資產是在了解大數據功用基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分，泛互聯範式。這個範式給出了不斷的採集數據並且發揮數據價值的行動指南。許多公司的轉型，都要從這幅圖開始。見圖3。終端+平台+應用+大數據四位一體，構成大數據思維的行動指南。最近和一些公司聊，他們己經了解了數據的重要性，開始想些損招去「劫掠」客戶的數據。這不免誤入歧圖。還是認真研究一下這個範式，從應用、終端上動動腦筋，真正的為用戶提供靠譜的服務，才是上策。

圖3：泛互聯範式
回顧圖1，我們在講大數據思維時，利用自上而下的次序，從大數據的功用入手，深入到理論內核，再到可供操作的範式。但真正上手實踐，需要腳踏實地，自下而上的行動。回到德魯克的經典問題上來，你的客戶是誰?
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所以, 這次,我們來點兒作業吧：大家可以用上面的大數據思維分析框架來分析一下自己所在的公司自己感興趣的公司,看看大數據於公司有什麼功效, 公司可操作的泛互聯範式是什麼。
在此，也先拋幾個小例子：
1)樂視網的野心