企业为什么注重数据

㈠ 为什么大数据分析对于企业来说很重要

大数据的概念已经存在多年了。现在，大多数企业都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据，则可以应用分析并从中获得可观的价值。但是即使在1950年代，也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用基本分析（本质上是电子表格中的数字进行人工检查）来发现洞察力和趋势。

但是，大数据分析带来的新好处是速度和效率。几年前，一家企业可以收集信息，运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息，而如今，企业可依据可视化数据立即做出决策，更快地反应以保持敏捷的能力为企业提供了前所未有的竞争优势。

为什么大数据分析很重要？

大数据分析可帮助企业利用其数据来抓住新的机会。优秀的数据分析，将带来更明智的业务流动，更有效的运营，更高的利润和更精准的客户。那么，大数据分析到底有哪些价值呢，让我们一起来看一下：

1.降低成本。诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据技术在存储大量数据方面带来了显着的成本优势-此外，它们还可以确定更有效的开展业务的方式。

2.更快，更好的决策制定。借助Hadoop和内存分析的速度，再加上分析新数据源的能力，企业能够立即分析信息，并根据所学知识做出决策。

3.新产品和服务。通过分析来衡量客户需求和满意度的能力，可以为客户提供他们想要的东西。Davenport指出，借助大数据分析，越来越多的公司正在开发新产品来满足客户的需求。

工作原理和关键技术

大数据分析需多种类型的技术可以协同工作，以帮助您从信息中获得最大价值。以下为关键技术及相关原理：

机器学习 。机器学习是训练机器学习方法的AI的特定子集，它可以快速，自动地生成可以分析更大，更复杂的数据并提供更快，更准确的结果的模型，甚至是非常大规模的模型。通过建立精确的模型，企业可以更好地识别可获利的机会-或避免未知的风险。

数据管理 。在对数据进行可靠分析之前，需要对其进行高质量管理。随着数据不断流入和流出企业，建立可重复的过程以建立和维护数据质量标准非常重要。一旦数据可靠，企业应建立一个主数据管理程序，以使整个企业都在同一页面上。

数据挖掘 。数据挖掘技术可帮助您检查大量数据以发现数据中的模式-该信息可用于进一步分析，以帮助回答复杂的业务问题。借助数据挖掘软件，您可以筛选出数据中所有混乱和重复的噪音，查明相关的内容，使用该信息评估可能的结果，然后加快做出明智决定的步伐。

Hadoop 。这个开源软件框架可以存储大量数据，并在商用硬件群集上运行应用程序。由于数据量和种类的不断增加，它已成为开展业务的关键技术，并且其分布式计算模型可以快速处理大数据。另一个好处是Hadoop的开源框架是免费的，并使用商品硬件存储大量数据。

内存分析 。通过分析系统内存（而不是硬盘驱动器）中的数据，您可以从数据中获得即时见解并快速采取行动。该技术能够消除数据准备和分析处理等待时间，以测试新场景并创建模型；这不仅是企业保持敏捷性并做出更好的业务决策的简便方法，还使他们能够运行迭代和交互式分析方案。

预测分析 。预测分析技术使用数据，统计算法和机器学习技术根据历史数据确定未来结果的可能性。就是要对未来会发生的事情提供最佳的评估，因此企业可以更加自信地认为自己正在做出最佳的业务决策。预测分析的一些最常见应用包括欺诈检测，风险，运营和营销。

文本挖掘 。 借助文本挖掘技术，您可以分析来自Web，注释字段，书籍和其他基于文本的来源中的文本数据，以发现以前从未发现的见解。文本挖掘使用机器学习或自然语言处理技术来梳理文档，以帮助您分析大量信息并发现新的主题和术语关系。

㈡ 企业需要大数据的原因有哪些

1，企业领导层对大数据的认知
随着时代的变迁，商业模式已经发展过度到了数据时代，相较于以前营销为王的商业模式，大数据更能给现代企业创造价值，正所谓火车跑的快，全靠车头带，企业各部门领导者，甚至是老板本人，能对大数据应用有一个正确的认识，则更能把握企业发展前进的方向与命脉。
2，公众才是企业的决策者
在中国，许多的企业都是一人掌天下，老板往往把握着企业的命运和未来，但在大数据时代里，企业将慢慢树立以社会公众为决策主体的观念，决策的理念由狭隘的企业领导层转移到社会公众上，通过媒体、社交网络等平台收集社会公众的意见和观念，形成内外双向的大数据挖掘和分析，以提高决策的广泛性，合理性，正确性。
3，打造好信息化的基础，才能挖掘积累出大数据库
企业以信息化为基础，才能实现大数据挖掘，积累和分析，企业所有的产品数据、运营数据、供应链数据和外部数据都是来自于信息化系统，因此打好信息化基础就变的尤为重要了，完善信息化基础，让数据来源更真实和可靠。
4，便捷高效的大数据分析系统
大数据是一个海量的资源池，甚至如汪洋大海一般让人望而生畏，那么这样一个海量的资源池，企业怎样才能充分且高效的去吸收它的营养呢?这就需要一个高效率的云计算系统才能很好的完成这个任务，一个高效的云计算系统，可以使大数据里的资源合理分配，充分利用，给且的分析研究部门带来便捷，让工作效率得到显着的提升。
在未来大数据将成为最重要的经济资产，谁掌握了它便是掌握了竞争力，企业应与时俱进，敞开胸怀迎接大数据，重视大数据，利用大数据，在茫茫商海，乘风破浪，驶向远方。

㈢ 数据分析对于企业的重要性有哪些

①销售&市场

企业业务部门非常重要，他们往往掌握着企业资金的流入和各个渠道。使用一款强大的商业智能BI数据分析软件，可以帮助管理者清晰的了解到哪些产品销量更好、哪些渠道更有价值，以及对未来的销售预测、销售布局做出合理规划。

对于市场部门也同样，通过销售搜集的数据进行价值分析，可以更加精准的投放广告，更加合理的把控预算，从而实现成本控制。另外，还能监测并分析行业竞品情况，收集并解读相关用户和市场研究报告，为公司产品规划提供支持。

②财务&运营

财务部门是企业的“钱袋子”，需要对企业的各项收入、支出进行管理。通过财务数据分析，可以帮助财务部门清晰的知道企业每月、每季度的花费都在哪些地方，并通过数据进行支出优化;另外，也能对利润进行直观的展示和核算，从而帮助管理部门对未来计划进行制订。

数据分析软件还能提供最新运营情况，对日报、周报、月报等日常报告和数据的制作与维护，及时反馈最新的运营情况。

③产品&研发

数据可对产品优化进行支持，对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。同样，新产品研发也需要数据支持，根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。

④大数据平台支持方面

对于数据量容易达到海量级别的行业，比如金融行业(基金、证券、期货、投资)，或者是提供数据服务的IT企业，往往会有大数据平台搭建和维护等需求。

㈣ 大数据分析对企业的重要性

一是帮企业了解用户。
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。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，并推出与用户要求相匹配的产品。
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。
二是帮企业锁定资源。
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。因为美国妇女通常在家照顾孩子，她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布，而丈夫则顺手购买了啤酒。于是，尿片与啤酒形成了关联。于是美国沃尔玛超市将尿布与啤酒摆在一起，使尿布和啤酒的销量都大幅增加。
三是帮企业规划生产。
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。
四是帮企业做好运营。
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作用，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。”
五是帮企业开展服务。
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

㈤ 为什么企业需要数据来做出更好的决策

在生活的几乎每一个领域，我们正越来越多地产生越来越多的数据，而企业发现的最有价值的用途之一是帮助他们做出更好的决策。

这种情况一直在发生，而且可能是一个人工过程——例如，花时间审查求职者的“领英”资料，以帮助做出更好的招聘决定。或者确定我们产品受欢迎的市场，以锁定销售资源。然而，最令人兴奋的数据应用是自动化的，用于解决企业所面临的大问题。例如，当UPS开始使用位置数据和交通信息，结合人工智能其送货卡车网络制定路线时，大量节省了燃料和工资成本，并极大地减少了其能源足迹。同样，包括亚马逊和沃尔玛在内的零售商利用客户的购买 历史 来预测客户想要购买的产品，而且准确度越来越高。“网飞”纯粹从用户使用其服务的方式来了解他们，了解他们喜欢什么内容，什么会让他们关闭，以便让他们对其服务着迷。这些都是自动发生的，不需要任何人类员工动一根手指头。

更加明智的决策意味着做出最有可能帮助公司实现其目标的决策。传统上，决策背后的驱动力是企业领导人的经验和直觉。而不幸的是，这也是90%的小企业和初创企业失败这一令人不安的统计数字背后的主要原因之一。当然，经验和直觉是有价值的，但研究证实，基于数据（而不是直觉或经验）做出决定的企业，其盈利的可能性要大19倍。

这有很多原因，其中一个最大的原因是世界在变化，客户的期望和行为也在变化。而我们自己的个人信仰和想法，则往往不会改变。也就是说，一旦我们找到了有效的东西，我们就不会期望它停止工作。我们不能总是相信我们会有足够的思想和远见来预测每一个可能出现的破坏性事件或竞争者，并将我们的世界颠覆。想想Blockbuster Video拒绝了收购“网飞”的机会，甚至雅虎也拒绝了以100万美元收购谷歌PageRank算法的机会。

在这两个案例中，以及每天都在发生的更多案例中，做出了错误的决定，因为企业领导人（具有良好业绩记录的成功人士，他们将自己的公司带到了新的成功高度）根据自己的直觉和经验做出了决定。

数据驱动的组织

今天，大多数公司都声称在某种程度上是数据驱动的——这是一个非常时髦的说法。但我相信很多人在他们的职业生涯中都有过这样的经历：在一家公司工作时，它说自己是数据驱动的，但只有当数据恰好与领导层的信念或直觉一致时，它才是真正的数据驱动！我相信这一点。

成为真正的数据驱动意味着在做决策时将数据作为唯一的真理点。这意味着所有的决策，从有关战略和目标的高层决策，到涉及个别客户或员工的问题。

有四个关键领域，数据可以帮助做出更好的决定。它们是：

与客户、市场和竞争对手有关的决策——这涉及到尽可能多地了解你的客户是谁，以及他们可以有哪些选择。这就是像亚马逊、沃尔玛和乐购这样的公司如何了解如何向特定的人宣传特定的产品，应该如何定价以使企业具有竞争力，以及随着世界的变化和人们在生活中的不同阶段，习惯会如何变化。在这里，数据意味着我们可以更有效地满足客户的期望，并领先于竞争对手。

与财务有关的决策——这是一个企业着眼于销售趋势、现金流循环、收入预测和股价走势，以便围绕预算编制和成本节约措施做出决策。在这里，以数据为导向意味着更准确、更有效地平衡账目和推动增长。

与内部运营有关的决策——这是UPS等公司通过自动规划其送货路线来提高效率的地方，制造商通过使用人工智能优化机器和流程的运行来降低成本（并增加利润），实现预测性维护等范式--提前知道何时会发生故障和需要维修，以尽量减少停机时间，并计划分配更换和备件。在这里，以数据为导向意味着减少浪费和降低运营成本。

与你的员工有关的决定——确保你有合适的员工来完成你需要他们做的工作，确保他们在所有需要的方面得到支持，并为他们的时间提供足够的补偿，使他们不会受到诱惑离开你去找竞争对手，带走他们所有的技能和专业知识。谷歌就是一个很好的例子，它开始从他们的数据中了解其经理人的不同素质如何影响他们团队的表现。通过使用数据，他们能够确定管理人员的八个核心素质，包括 "是一个好教练"和 "对团队有明确的愿景"，这些素质与成功的团队相关联。这有助于他们对谁应该被提拔到管理岗位做出更好的决定。

㈥ 企业利用大数据的重要性是什么

对于管理者来说，企业的发展方向的制定依据主要是来自于企业的报表分析，而传统的企业报表往往比较单向，CRM管理系统很大意义上肩负了企业数据分析的重任，在RUSHCRM客户管理系统的使用当中常常需要实现数据统计，不同的统计结果也会有不同的实现方式，比如通过“报表”功能可以实现跨模块数据提取，形成一张综合的数据统计表单；通过“视图筛选”功能可以实现当前模块字段数据的汇总和筛选，快速生成想要查看的数据结果；通过“工作流”当中的函数功能可以实现在触发某一事件时将统计结果汇总到某一模块当中；那么今天小编就来说RUSHCRM客户管理系统当中跟报表相关的一个函数的运用。

·函数名称：CalcAllRelatedMolesSum

·函数描述：将多个模块的同类型字段数据求和后汇总到同一上级模块字段当中。

例：将同一客户名下的所有合同签订金额汇总到客户信息表单当中（这里这们只将一个模块的字段数据汇总）；

如下图示:首先我们要在需要汇总的模块（合同）中创建一条‘工作流’，然后在任务当中选‘调用自定义函数’，在函数名称下拉列表中找到函数名为‘CalcAllRelatedMolesSum’的函数；

好了，今天小编只是给大家介绍一下函数CalcAllRelatedMolesSumr的一种实际应用案例，其实还可以实现如：把收款单的金额和退款单的金额汇总到应收单当中来计算实收金额。更多的应用方式就由大家自己去摸索吧，总之，学会和灵活运用函数在CRM系统的实际应用当中可以解决包括数据统计等很多意想不到问题，从而更加简化我们的工作，提升效率。

企业管理最客观有效的方法就是数据管理，不能正确的进行企业数据的全方位分析，就好像企业发展道路上缺少了明灯，请务必不要忽视企业数据力的重要作用。