企業大數據如何起步:從小數據到大數據
這個問題的答案重點在于大數據應該從小數據開始。因為現在很多企業面臨的最大問題不是怎么用大數據,而是內部的一些小數據整合出現問題,或者小數據都沒用好的情況下怎么用大數據。大數據應該是從小數據逐漸演變上去的,是一個正常的生態,而不是瞬間變化的。大數據這個概念跟自媒體的概念類似,需要企業自己去建設,而不是從一開始就想著依靠別人。很多企業在談自媒體的時候,像談別人的事情一樣。比如一談自媒體,就覺得那是第三方提供的一個平臺,大家在那兒發發牢騷。自媒體是自己的媒體,企業自己也要參與進去。同樣大數據不是別人的大數據,我們假設有一個第三方提供了大量的數據,有很多很多信息,CI、BI之類的很多模塊化東西供我們來用。如果這樣的話,你有,競爭對手也有,你能得到的東西,競爭對手也能得到的情況下,就不能稱之為核心競爭力。大數據作為企業來說要變成自身的一個競爭力,企業必須得建立自己的企業級的數據。
要做大數據,首先要了解自己的企業,或者自己所在的行業的核心是什么。我們現在經常發現,有很多企業在競爭的過程中,最終不是被現在的競爭對手打敗,而是被很多不是你的競爭對手所打敗。很簡單的一個例子,大家都認為亞馬遜是做電商的,但這是錯的,它現在最主要的收入來自于云(云服務)。也就是說企業需要找到自己的核心數據(價值),這個是最關鍵的。只有在這個基礎上,建立自己的大數據才有可能,才能做一些延伸。其次,要找到內部的一些外圍相關數據,去慢慢地成長它。有點像滾雪球,第一層是核心,第二層是外圍相關的數據。第三層是什么?就是外部機構的一些結構化數據。第四層是社會化的,以及各種現在所謂的非結構化的數據。這幾層要一層一層地找到它,而且要找到與自己相關的有價值的東西。這樣你的大數據才能建立起來。
第一步,找到核心數據。核心數據現在對很多企業來說實際上就是CRM,自己的用戶系統,這是最重要的。
第二步,外圍數據。比如企業經常會在線上線下舉辦一些活動,在做活動的時候,消費者的信息只是簡單地提供在表單里面,還是進入了CRM的系統里?
第三步,常規渠道的數據。舉例來說一個銷售快銷品的企業,能不能夠得到沃爾瑪的數據,家樂福的數據?很多國外大數據的案例,說消費者買啤酒的時候也會購買剃須刀之類,或者一個母嬰產品的消費者她今天在買這個產品,預示著她后面必然會買另一個產品。這就有一個前期的挖掘。這些價值怎么來的,這就需要企業去找常規渠道里面的數據,跟自己的CRM結合起來,才能為自己下一步做市場營銷、做推廣、產品創新等建立基礎。
第四步,外部的社會化的或者非結構化的數據,即現在所謂的社會化媒體數據。這方面信息的主要特征是非結構化,而且非常龐大。這對企業來說最大的價值是什么?當你的用戶在社會化媒體上發言的時候,你有沒有跟他建立聯系?這里有個概念叫做DC(digital connection)。所謂的互聯網實際就是一種DC,但是通常互聯網上的那種DC是在娛樂層面。用到商業里面的話,就是企業必須得跟消費者建立這種DC關系,它的價值才能發揮出來。否則,你的數據以及很多的CRM數據都是死的。就像國外CRM之父Paul Greenberg寫的四本CRM相關書籍,前面三本都是在講數據庫、系統之類的。第四本書的時候,就沒有再講那些東西,講什么?講互動,講DC,講怎么跟消費者建立關系。
有了這個數據庫去進行數據挖掘,或者在建立數據的過程中,企業需要從什么方向去探索,也不是漫無目的的。首先應該跟著你的業務,業務現在有哪些問題,或者說這個行業里面主要的競爭點在哪里,這是很關鍵的。有了這個業務關系以后,再形成假設,也就是說未來的競爭點可能在哪里,大到未來的戰略競爭,小到哪些方面。然后下一步要怎么做,這些形成一個假設,其次做一些小樣本的測試。很多企業一看大數據就很恐怖,說我也買不起那些大數據,也雇不起那么專業的團隊,怎么辦?自己做一些小樣本的測試,甚至通過電子表格Excel都可以做數據挖掘。不一定非要那么龐大、那么貴的數據。然后再做大樣本的驗證,驗證出來的結果就可以應用到現實中去。
在大數據尤其是互聯網時代還有一個最重要的點,就是失效預警。即你發現一個規律,在現實中應用了,但是你一定要設立一些預警指標。就是當指標達到什么程度的時候,之前發現的規律失效,那你就必須發現新的、相關的,否則也會造成一種浪費。筆者看到一篇文章,其中有一個重要結論。大家都在說大數據的價值很有用的時候,很多企業說我積累了多少TB,多少PB,但是你基于老的數據得出的很多結論實際是在浪費你的資源。你挖掘出來很多數據、很多規律,如果錯了,明天按這個去做,就是浪費。因此需要有一個失效預警。在這樣的過程中,最終你需要對應建立起內部團隊,他們對數據的敏感度也才能培養起來。這時候你再去買大數據服務的時候才是有價值的。
所有這些工作作為企業來說是需要內部去做的,最終才能開花結果,有一些收獲。企業大數據起步,要從小數據開始。
責任編輯:和碩涵
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