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译:为企业支招,条条“大数据”之路通向你的客户

作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间:2017-03-31 10:46:200

36大数据专稿,本文由36大数据翻译组-Ark翻译,微信号:Ark_HZ,转载必须获得本站及

 

大量的企业在高调的报道自己在使用大数据,要么是他们不确定他们需要用大数据解决什么问题,要么是他们疯狂的投资大数据技术而没有聚焦他们应该关心的商业价值。这是由于他们不知道哪些商业问题需要被解决,哪些商业问题可以通过数据分析来解决。这将导致企业没有一个具体的计划,通过这样的投资:集中宝贵的时间和资源来评估新的大数据技术,来提供客户或商业价值。企业可能会在遇到的陷阱中发现自己,请记住下面的一些趋势和思路。

商品化和大数据技术的成熟

大数据技术将会在未来几年内商品化。新技术如Hadoop,HBase等将成熟的技术和合作伙伴生态系统变得更加多样化和稳定。越来越多的厂商将提供非常相似的功能,我们将看到这些厂商在速度和成本的运作效率上竞争的越来越激烈。企业不是竞争“数据效率”,即从数据中提取指数更大的价值的能力,而是比他们的竞争对手(特别是amazon、google、yahoo、microsoft、facebook和Twitter)应该更小心不要过度投资在内部大数据技术的实现上。

企业需要对基于数据分析的核心业务持续不断的进行数据技术的投资,从数据中提取最大可能的商业价值。然而,对于企业来说,在刚开始或者大数据旅程的初期就投资尖端技术的解决方案往往是错误的策略。企业应着眼于利用尽可能多的现成组件尽可能迅速达到大数据投资回报率的角度提供免费的定制化的现成工具。如果可能,企业应该外包基础设施运营和管理给第三方厂商,同时尝试使用大数据技术的应用和解决方案。收集关键的反馈信息以便为将来的技术投资做准备的同时,确保关键资源都用在解决实际的客户问题上。

没有商业动力的技术选择不是好的选择

您的业务需求可能随着您正试图解决的问题而发生变化。你的业务需求和你的问题类型是:提供简单、可信、高效的产品和服务给您的客户,并引导你选择正确的大数据技术和符合您需求的供应商。企业需要把重点放在需要解决的业务问题上,而不是在技术选择上。

企业聚焦在优化技术投资上花费大量关键资源而不是解决实际业务问题,最终将会以很小的投资回报率而结束。在头脑中没有明确问题和预期解决方案前提下,就计划和落实大数据技术解决方案,不但可能导致不正确的选择,而且可能导致浪费精力过早的优化和提交一个具体的技术。

传福音式内部分析可以更好地理解技术要求

合适的大数据技术的决定是依据需求和组织中各个部门的需求是否被正确理解和捕获。确保企业文化提倡通过使用数据来回答战略问题并跟踪进度,如果分析思考和解决问题的能力在从支撑到营销,再到运营,再到产品和工程的所有环节都被使用,进步自然会发生。具有这些组分在技术堆栈决策过程中的内容是极其关键的,以确保最终的技术对于整个组织是可用的和有用的,而且不必通过降级小部分雇员来实现。

此外,某些用户的特定需求,如数据探索、见解生成、数据可视化、分析和报告、试验、集成或发布往往需要一个或多个技术的结合。定义和明确在一个企业的决策过程,是需要明确各种各样被放在一起,建立一个旨在使决策和行动完整的数据管道技术。

条条大数据之路通向你的客户

对于那些苦苦挣扎于开始使用大数据分析的企业,或者在采用大数据应用技术解决什么样问题的探索中的企业来说,在初期就获得一个较高的投资回报率,是一个非常艰巨的任务。此外,管理层为了向人们展示投资在业务、客户、产品和服务而产生的大数据价值,也经常给予一定的压力。

通常,专注于提高用户/客户满意度,提高产品和服务的组合使用来阻止客户流失是最重要的问题,一个企业可以专注于和代表一个类的问题是:

1、通用;

2、适合大数据分析。

随着客户或最终用户与企业的产品和服务进行交互,他们形成了数据或使用记录。客户的行为可以分为两组:

a)代表用户为企业完成的货币或财政上的有利行动的事务性操作,例如为一个餐馆非事务性的购买一个产品或者打印说明书;

b)自发为企业做一些非财政上的领先指标,但这些指标是即将到来的交易的领先指标,例如搜到一个产品并将它加入到购物篮,检查餐馆的清单。

能够通过元数据标记由用户生成的数据,生成一个初步的大数据分析的极其丰富的数据集。了解行为的频率,花费的时间,当事件发生时,它们发生在哪里,在什么渠道和环境下进行的行动用户统计描述是非常关键的。至少,企业应该了解他们的用户的关于交易的最密切相关行为,包括态度、承诺的行为类型、有利可图的用户以及用户抱怨和不满的关键指标。有很多显而易见的在数据安全、欺骗分析、支持协作、性能提升等等方面的大数据应用程序,每个这些应用都能对客户的不满或者离去原因进行直接或者间接的跟踪。

聚焦你的大数据投资在跟踪和补救不满意客户的整体解决方案是激动的方案,不仅可以为你的需求设计出最好的大数据解决方案,而且可以从影响你业务底线的投资中获取最大的价值。

原文标题:All (Big Data) Roads Lead To Your Customers  本文翻译自datafloq

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