企业如何挖掘自身大数据的价值
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。

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