企業為什麼注重數據

㈠ 為什麼大數據分析對於企業來說很重要

大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析並從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出「大數據」一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。

但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用於將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。

為什麼大數據分析很重要？

大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那麼，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下：

1.降低成本。諸如Hadoop和基於雲的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。

2.更快，更好的決策制定。藉助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，並根據所學知識做出決策。

3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，藉助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。

工作原理和關鍵技術

大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理：

機器學習 。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據並提供更快，更准確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。

數據管理 。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標准非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。

數據挖掘 。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用於進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。藉助數據挖掘軟體，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然後加快做出明智決定的步伐。

Hadoop 。這個開源軟體框架可以存儲大量數據，並在商用硬體群集上運行應用程序。由於數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，並且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，並使用商品硬體存儲大量數據。

內存分析 。通過分析系統內存（而不是硬碟驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解並快速採取行動。該技術能夠消除數據准備和分析處理等待時間，以測試新場景並創建模型；這不僅是企業保持敏捷性並做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和互動式分析方案。

預測分析 。預測分析技術使用數據，統計演算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。

文本挖掘 。 藉助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋欄位，書籍和其他基於文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息並發現新的主題和術語關系。

㈡ 企業需要大數據的原因有哪些

1，企業領導層對大數據的認知
隨著時代的變遷，商業模式已經發展過度到了數據時代，相較於以前營銷為王的商業模式，大數據更能給現代企業創造價值，正所謂火車跑的快，全靠車頭帶，企業各部門領導者，甚至是老闆本人，能對大數據應用有一個正確的認識，則更能把握企業發展前進的方向與命脈。
2，公眾才是企業的決策者
在中國，許多的企業都是一人掌天下，老闆往往把握著企業的命運和未來，但在大數據時代里，企業將慢慢樹立以社會公眾為決策主體的觀念，決策的理念由狹隘的企業領導層轉移到社會公眾上，通過媒體、社交網路等平台收集社會公眾的意見和觀念，形成內外雙向的大數據挖掘和分析，以提高決策的廣泛性，合理性，正確性。
3，打造好信息化的基礎，才能挖掘積累出大資料庫
企業以信息化為基礎，才能實現大數據挖掘，積累和分析，企業所有的產品數據、運營數據、供應鏈數據和外部數據都是來自於信息化系統，因此打好信息化基礎就變的尤為重要了，完善信息化基礎，讓數據來源更真實和可靠。
4，便捷高效的大數據分析系統
大數據是一個海量的資源池，甚至如汪洋大海一般讓人望而生畏，那麼這樣一個海量的資源池，企業怎樣才能充分且高效的去吸收它的營養呢?這就需要一個高效率的雲計算系統才能很好的完成這個任務，一個高效的雲計算系統，可以使大數據里的資源合理分配，充分利用，給且的分析研究部門帶來便捷，讓工作效率得到顯著的提升。
在未來大數據將成為最重要的經濟資產，誰掌握了它便是掌握了競爭力，企業應與時俱進，敞開胸懷迎接大數據，重視大數據，利用大數據，在茫茫商海，乘風破浪，駛向遠方。

㈢ 數據分析對於企業的重要性有哪些

①銷售&市場

企業業務部門非常重要，他們往往掌握著企業資金的流入和各個渠道。使用一款強大的商業智能BI數據分析軟體，可以幫助管理者清晰的了解到哪些產品銷量更好、哪些渠道更有價值，以及對未來的銷售預測、銷售布局做出合理規劃。

對於市場部門也同樣，通過銷售搜集的數據進行價值分析，可以更加精準的投放廣告，更加合理的把控預算，從而實現成本控制。另外，還能監測並分析行業競品情況，收集並解讀相關用戶和市場研究報告，為公司產品規劃提供支持。

②財務&運營

財務部門是企業的“錢袋子”，需要對企業的各項收入、支出進行管理。通過財務數據分析，可以幫助財務部門清晰的知道企業每月、每季度的花費都在哪些地方，並通過數據進行支出優化;另外，也能對利潤進行直觀的展示和核算，從而幫助管理部門對未來計劃進行制訂。

數據分析軟體還能提供最新運營情況，對日報、周報、月報等日常報告和數據的製作與維護，及時反饋最新的運營情況。

③產品&研發

數據可對產品優化進行支持，對相關業務線產品進行用戶分析，營收分析，行為分析、活動效果評估等，產出相應報告，為產品優化和業務運營提供支持。同樣，新產品研發也需要數據支持，根據已有數據為新產品的開發提供決策依據和方向，實現業務所需的數據分析、數據產品設計。

④大數據平台支持方面

對於數據量容易達到海量級別的行業，比如金融行業(基金、證券、期貨、投資)，或者是提供數據服務的IT企業，往往會有大數據平台搭建和維護等需求。

㈣ 大數據分析對企業的重要性

一是幫企業了解用戶。
大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。
從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與用戶要求相匹配的產品。
通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。
二是幫企業鎖定資源。
通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣。因為美國婦女通常在家照顧孩子，她們經常囑咐丈夫下班回家時為孩子買尿布，而丈夫則順手購買了啤酒。於是，尿片與啤酒形成了關聯。於是美國沃爾瑪超市將尿布與啤酒擺在一起，使尿布和啤酒的銷量都大幅增加。
三是幫企業規劃生產。
大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。
過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什麼會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術和思維方式所做的准備。據稱，《紙牌屋》的資料庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什麼、誰來拍、誰來演、怎麼播，都由數千萬觀眾的客觀喜好統計決定。
四是幫企業做好運營。
過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。
對於大數據對企業運營的導航作用，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。」
五是幫企業開展服務。
通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H. Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以藉助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值

㈤ 為什麼企業需要數據來做出更好的決策

在生活的幾乎每一個領域，我們正越來越多地產生越來越多的數據，而企業發現的最有價值的用途之一是幫助他們做出更好的決策。

這種情況一直在發生，而且可能是一個人工過程——例如，花時間審查求職者的「領英」資料，以幫助做出更好的招聘決定。或者確定我們產品受歡迎的市場，以鎖定銷售資源。然而，最令人興奮的數據應用是自動化的，用於解決企業所面臨的大問題。例如，當UPS開始使用位置數據和交通信息，結合人工智慧其送貨卡車網路制定路線時，大量節省了燃料和工資成本，並極大地減少了其能源足跡。同樣，包括亞馬遜和沃爾瑪在內的零售商利用客戶的購買 歷史 來預測客戶想要購買的產品，而且准確度越來越高。「網飛」純粹從用戶使用其服務的方式來了解他們，了解他們喜歡什麼內容，什麼會讓他們關閉，以便讓他們對其服務著迷。這些都是自動發生的，不需要任何人類員工動一根手指頭。

更加明智的決策意味著做出最有可能幫助公司實現其目標的決策。傳統上，決策背後的驅動力是企業領導人的經驗和直覺。而不幸的是，這也是90%的小企業和初創企業失敗這一令人不安的統計數字背後的主要原因之一。當然，經驗和直覺是有價值的，但研究證實，基於數據（而不是直覺或經驗）做出決定的企業，其盈利的可能性要大19倍。

這有很多原因，其中一個最大的原因是世界在變化，客戶的期望和行為也在變化。而我們自己的個人信仰和想法，則往往不會改變。也就是說，一旦我們找到了有效的東西，我們就不會期望它停止工作。我們不能總是相信我們會有足夠的思想和遠見來預測每一個可能出現的破壞性事件或競爭者，並將我們的世界顛覆。想想Blockbuster Video拒絕了收購「網飛」的機會，甚至雅虎也拒絕了以100萬美元收購谷歌PageRank演算法的機會。

在這兩個案例中，以及每天都在發生的更多案例中，做出了錯誤的決定，因為企業領導人（具有良好業績記錄的成功人士，他們將自己的公司帶到了新的成功高度）根據自己的直覺和經驗做出了決定。

數據驅動的組織

今天，大多數公司都聲稱在某種程度上是數據驅動的——這是一個非常時髦的說法。但我相信很多人在他們的職業生涯中都有過這樣的經歷：在一家公司工作時，它說自己是數據驅動的，但只有當數據恰好與領導層的信念或直覺一致時，它才是真正的數據驅動！我相信這一點。

成為真正的數據驅動意味著在做決策時將數據作為唯一的真理點。這意味著所有的決策，從有關戰略和目標的高層決策，到涉及個別客戶或員工的問題。

有四個關鍵領域，數據可以幫助做出更好的決定。它們是：

與客戶、市場和競爭對手有關的決策——這涉及到盡可能多地了解你的客戶是誰，以及他們可以有哪些選擇。這就是像亞馬遜、沃爾瑪和樂購這樣的公司如何了解如何向特定的人宣傳特定的產品，應該如何定價以使企業具有競爭力，以及隨著世界的變化和人們在生活中的不同階段，習慣會如何變化。在這里，數據意味著我們可以更有效地滿足客戶的期望，並領先於競爭對手。

與財務有關的決策——這是一個企業著眼於銷售趨勢、現金流循環、收入預測和股價走勢，以便圍繞預算編制和成本節約措施做出決策。在這里，以數據為導向意味著更准確、更有效地平衡賬目和推動增長。

與內部運營有關的決策——這是UPS等公司通過自動規劃其送貨路線來提高效率的地方，製造商通過使用人工智慧優化機器和流程的運行來降低成本（並增加利潤），實現預測性維護等範式--提前知道何時會發生故障和需要維修，以盡量減少停機時間，並計劃分配更換和備件。在這里，以數據為導向意味著減少浪費和降低運營成本。

與你的員工有關的決定——確保你有合適的員工來完成你需要他們做的工作，確保他們在所有需要的方面得到支持，並為他們的時間提供足夠的補償，使他們不會受到誘惑離開你去找競爭對手，帶走他們所有的技能和專業知識。谷歌就是一個很好的例子，它開始從他們的數據中了解其經理人的不同素質如何影響他們團隊的表現。通過使用數據，他們能夠確定管理人員的八個核心素質，包括 "是一個好教練"和 "對團隊有明確的願景"，這些素質與成功的團隊相關聯。這有助於他們對誰應該被提拔到管理崗位做出更好的決定。

㈥ 企業利用大數據的重要性是什麼

對於管理者來說，企業的發展方向的制定依據主要是來自於企業的報表分析，而傳統的企業報表往往比較單向，CRM管理系統很大意義上肩負了企業數據分析的重任，在RUSHCRM客戶管理系統的使用當中常常需要實現數據統計，不同的統計結果也會有不同的實現方式，比如通過「報表」功能可以實現跨模塊數據提取，形成一張綜合的數據統計表單；通過「視圖篩選」功能可以實現當前模塊欄位數據的匯總和篩選，快速生成想要查看的數據結果；通過「工作流」當中的函數功能可以實現在觸發某一事件時將統計結果匯總到某一模塊當中；那麼今天小編就來說RUSHCRM客戶管理系統當中跟報表相關的一個函數的運用。

·函數名稱：CalcAllRelatedMolesSum

·函數描述：將多個模塊的同類型欄位數據求和後匯總到同一上級模塊欄位當中。

例：將同一客戶名下的所有合同簽訂金額匯總到客戶信息表單當中（這里這們只將一個模塊的欄位數據匯總）；

如下圖示:首先我們要在需要匯總的模塊（合同）中創建一條『工作流』，然後在任務當中選『調用自定義函數』，在函數名稱下拉列表中找到函數名為『CalcAllRelatedMolesSum』的函數；

好了，今天小編只是給大家介紹一下函數CalcAllRelatedMolesSumr的一種實際應用案例，其實還可以實現如：把收款單的金額和退款單的金額匯總到應收單當中來計算實收金額。更多的應用方式就由大家自己去摸索吧，總之，學會和靈活運用函數在CRM系統的實際應用當中可以解決包括數據統計等很多意想不到問題，從而更加簡化我們的工作，提升效率。

企業管理最客觀有效的方法就是數據管理，不能正確的進行企業數據的全方位分析，就好像企業發展道路上缺少了明燈，請務必不要忽視企業數據力的重要作用。