当前，传统(非互联网类)企业已认识到大数据的价值，但如何结合企业现状有效应用大数据，仍普遍存在着迷茫。针对这种现状，HCR基于企业大数据应用的相关服务经验，提出一些可行性的思路和建议，供企业客户了解和实施。

　　本文内容适合拥有较多客户资源(ToC和部分ToB)和内部数据的大中型企业，对拥有大量企业/个人管理数据的政府机构(如税务)的大数据应用也有借鉴意义。

　　一、企业最有价值的数据在哪里

　　大数据的价值基础来自于数据，对于企业最有价值的数据，我们认为有两点：

　　1)内部业务大数据(而非外部大数据)具有最高的应用价值

　　企业的大数据，从来源讲可分为内部(自身业务生产经营环节产生的所有数据)和外部(来自外部，如第三方/互联网)。当前企业热衷于引入来自外部的大数据(如互联网/电商/移动互联网)和相关服务应用，而忽视了一个事实：现有的内部业务大数据才是最大的价值挖掘目标。

　　大中型企业在信息化与数据应用过程中，大都已经完成了第一阶段(信息化系统建设与业务数据采集的自动化/常态化)的工作。多年来建立的各种业务信息系统已积累了大量业务数据。而进入第二阶段(挖掘数据提升企业业务经营管理)后，却进度缓慢。相比外部数据，内部业务数据体量大，内容多样，时间跨度长，是企业大数据的主体。因其与企业特性直接相关，深入覆盖经营的各个环节，其对企业的价值远大于各种外部数据。然而，这些数据很少发挥出应有的价值，大都沉睡在那里，甚至成为负担。

　　2)内部业务大数据中，应优先关注服务客户相关的数据

　　企业内部业务大数据，如果按逻辑属性划分，可分为两大类：

　　1) 产品/服务相关：围绕企业产品/服务相关的(研发/设计/原材料/生产/制造/反馈)的数据

　　2)服务客户相关：围绕着目标客户(可为B或者C)的相关(售前/销售/客服/运维/活动/CRM等等)数据

　　以上两类数据中，服务客户相关的业务行为对企业经营影响巨大。其数据也是企业内部大数据的主体，应优先作为内部大数据挖掘应用的目标。

　　二、实施的流程

　　下面，针对企业最有价值的内部业务数据集，结合消费者研究与标签化研究方法，我们来介绍如何有效挖掘其大数据价值的机制。

　　首先我们给出一个主要的流程，后续将对每个步骤进行详细说明。

数据来源：大数据平台部@HCR

　　Step1总体体系设计： 对现有内部数据进行重构设计

　　对现有的业务数据体系，结合实际情况与未来的应用目标，重新进行数据组织和规划。过程中要关注两点：

　　要点1：数据的组织，要从功能为中心转向以客户为中心(按生命期阶段组织)。企业内部业务数据，当前大多是以业务功能(系统)为中心组织，相互间未充分打通。用于价值挖掘的业务数据，要以每个客户为中心，以用户生命期为线，将其所有业务功能阶段的数据串起来。

　　要点2：以类标签化的思想建立客户的数据描述体系，作为未来全景数据整合的框架。描述体系的来源数据不仅有内部数据，也包含外部数据(辅助)。实际的数据整合处理将基于该体系进行：已有的数据可直接引入，缺失数据内容作为后续采集/外购的主要目标。