大數(shù)據(jù)的三個(gè)誤區(qū)及危險(xiǎn)_數(shù)據(jù)分析師考試

解決方案供應(yīng)商總是信誓旦旦。他們說(shuō)，你要做的就是把數(shù)據(jù)給到我們。然后我們就會(huì)提供一系列想法，讓你們公司在營(yíng)銷(xiāo)效率、客戶體驗(yàn)和服務(wù)運(yùn)營(yíng)效率方面得到極大改善。你和你的團(tuán)隊(duì)就放心吧，我們的技術(shù)和你們的數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)把重頭扛下來(lái)。

是不是有似曾相識(shí)的感覺(jué)？如果你曾經(jīng)歷客戶關(guān)系管理（CRM）改革時(shí)最初那個(gè)興奮階段，那么你一定會(huì)有這種感覺(jué)。早在20世紀(jì)90年代，很多企業(yè)對(duì)這種技術(shù)十分認(rèn)同，最后的結(jié)果就是搞了一堆沒(méi)用的數(shù)據(jù)庫(kù)、養(yǎng)成了很多叛逆的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)，以及資本預(yù)算的耗盡。

此后，CRM行業(yè)日漸成熟。毫無(wú)疑問(wèn)，現(xiàn)在的CRM解決方案可以為很多機(jī)構(gòu)提供真正的價(jià)值。例如，在貝恩咨詢“2015管理工具與趨勢(shì)”調(diào)查（2015 Management Tools & Trends）中，CRM是排名第六的暢銷(xiāo)業(yè)務(wù)工具。根據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì)， 2014年，全球的CRM開(kāi)支總計(jì)達(dá)到204億美元，此前一年為180億美元。

但CRM的失敗率也很高。C5 Insight在2014年發(fā)布的一份報(bào)告中稱，有超過(guò)30%的CRM應(yīng)用以失敗告終，同一批公司的第二和第三次CRM應(yīng)用，其失敗率僅比第一次實(shí)施略低。這就是CRM改革之前20年的情況。

我們看到，大數(shù)據(jù)的發(fā)展路徑與此類(lèi)似，都是在客戶影響力和價(jià)值創(chuàng)造方面信誓旦旦。Gartner在最新一份報(bào)告中預(yù)測(cè)，到2017年，60%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目過(guò)不了試驗(yàn)期，會(huì)被打入冷宮。為什么歷史會(huì)重演？原因不在于興趣、努力或投資的缺乏。相反，這說(shuō)明從既有客戶、運(yùn)營(yíng)和服務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值是非常困難的，更不用提社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和在線活動(dòng)所產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)外部數(shù)據(jù)。

各家公司在利用大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析工具方面面臨的壓力日漸增大，因?yàn)榭蛻粝Ｍ麖呐c他們打交道的機(jī)構(gòu)中獲取更多信息。競(jìng)爭(zhēng)在加劇，特別是在金融服務(wù)、零售、通信和媒體等成熟行業(yè)。以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的行業(yè)繼續(xù)洗牌。包括Progressive、Capital One、亞馬遜、谷歌、優(yōu)步、Zappos等新舊行業(yè)的攪局者已經(jīng)創(chuàng)造出以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的經(jīng)營(yíng)模式，并將其應(yīng)用于定制產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)。

以美國(guó)汽車(chē)保險(xiǎn)商Progressive為例，他們利用插件設(shè)備，追蹤司機(jī)的行為。Progressive利用數(shù)據(jù)細(xì)分客戶群，并確定保費(fèi)。美國(guó)金融服務(wù)公司Capital One則在確定客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及忠誠(chéng)度項(xiàng)目中十分倚重先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析。為此，Capital One開(kāi)發(fā)了多種客戶數(shù)據(jù)，包括先進(jìn)的文本和語(yǔ)音分析。與此同時(shí)，美國(guó)零售業(yè)巨擘亞馬遜則對(duì)客戶數(shù)據(jù)深度開(kāi)發(fā)，創(chuàng)造出個(gè)性化的在線購(gòu)物體驗(yàn)。亞馬遜參照客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽記錄，開(kāi)發(fā)出一種先進(jìn)的推薦引擎，不同的消費(fèi)者會(huì)看到定制化的網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面。在物流領(lǐng)域，亞馬遜在將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于優(yōu)化庫(kù)存和減少裝運(yùn)時(shí)間方面也走在了前列。

大數(shù)據(jù)的先行者設(shè)定了很高的成功標(biāo)準(zhǔn)。他們聚集了一大批數(shù)據(jù)分析人才，并創(chuàng)造出很多流程，使這些機(jī)構(gòu)能從高級(jí)分析中獲得有用的想法。他們打造技術(shù)平臺(tái)，以發(fā)布最新數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)何時(shí)何地會(huì)被用到的洞察。很多公司還基于“測(cè)試與學(xué)習(xí)”（test and learn）方法營(yíng)造持續(xù)創(chuàng)新的文化理念。

那么你的公司如何才能從大數(shù)據(jù)中獲益呢？第一步就是，學(xué)習(xí)如何大浪淘金。對(duì)大數(shù)據(jù)的持續(xù)炒作有賴三個(gè)誤區(qū)：一、大數(shù)據(jù)技術(shù)會(huì)自行識(shí)別出商機(jī)；二、就是掌握的數(shù)據(jù)越多，自動(dòng)創(chuàng)造出的價(jià)值也越多；三、數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助任何公司從大數(shù)據(jù)中盈利，無(wú)論該公司的組織架構(gòu)如何。

以下內(nèi)容是我們認(rèn)為與上述三個(gè)誤區(qū)分別有關(guān)的危險(xiǎn)。

誤區(qū)一：大數(shù)據(jù)技術(shù)會(huì)自行識(shí)別商機(jī)。

危險(xiǎn)：盡管投入了大量的資金和時(shí)間，但這種投資所產(chǎn)生的回報(bào)非常有限。失敗的技術(shù)布局往往是以假想這種新工具會(huì)自行產(chǎn)生價(jià)值開(kāi)始。成功利用大數(shù)據(jù)能量的企業(yè)往往都是在重金投入大數(shù)據(jù)技術(shù)前，先將高級(jí)分析應(yīng)用于少量高價(jià)值商業(yè)問(wèn)題的解決。在這個(gè)過(guò)程中，他們學(xué)會(huì)了如何有組織地實(shí)施解決方案，也獲得了對(duì)于運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)的新認(rèn)識(shí)，并漸漸了解其數(shù)據(jù)和技術(shù)的局限性。根據(jù)對(duì)于他們實(shí)際需求的理解，他們可以確定大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案的具體要求。（圖1）

例如，一家大型保險(xiǎn)公司最近將其數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目聚焦騙保問(wèn)題。這家公司的騙保率激增，且由此產(chǎn)生了高額的調(diào)查成本。這個(gè)項(xiàng)目旨在以最低的成本減少騙保行為。為此，這家公司開(kāi)發(fā)了一種可以算出騙保傾向分?jǐn)?shù)的文本挖掘算法。這種算法幫助這家公司實(shí)現(xiàn)了騙保分?jǐn)?shù)準(zhǔn)確性的增加。結(jié)果就是，需要調(diào)查的騙保案變少，節(jié)省了3000萬(wàn)美元的成本。在證明了高級(jí)分析的價(jià)值后，這家公司現(xiàn)在加大了對(duì)高級(jí)分析的技術(shù)和能力投資。

誤區(qū)二：掌握的數(shù)據(jù)越多，自動(dòng)產(chǎn)生的價(jià)值也越多。

危險(xiǎn)：對(duì)于未經(jīng)證實(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)源過(guò)度投資，忽略了那些有價(jià)值的、接近真相的數(shù)據(jù)來(lái)源。

隨著社交媒體和移動(dòng)設(shè)備的爆炸性增長(zhǎng)，獲取和利用新數(shù)據(jù)的誘惑在不斷強(qiáng)化。很多大型機(jī)構(gòu)已經(jīng)被淹沒(méi)在數(shù)據(jù)的海洋中了，其中多數(shù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在筒倉(cāng)內(nèi)，不能輕易接觸并連接。我們發(fā)現(xiàn)，成功的大數(shù)據(jù)之路往往始于充分開(kāi)發(fā)該機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)。

從分析的角度而言，通常處理歷史數(shù)據(jù)要比處理全新數(shù)據(jù)更容易。美國(guó)一家大型通信公司就采用了這種方法。這家公司面臨的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，因此希望創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，能系統(tǒng)地增加現(xiàn)有客戶群的價(jià)值。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，該公司從既有的15個(gè)營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取了200多個(gè)數(shù)據(jù)，為所有客戶描繪出“高清晰”畫(huà)像。這家公司利用這些畫(huà)像開(kāi)發(fā)出有針對(duì)性的新員工培訓(xùn)、交叉銷(xiāo)售和客戶管理項(xiàng)目。

誤區(qū)三：好的數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)為你發(fā)現(xiàn)價(jià)值。

危險(xiǎn)：現(xiàn)有組織還沒(méi)有做好實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的準(zhǔn)備。為了從大數(shù)據(jù)中持續(xù)獲利，你需要打造出一個(gè)持續(xù)利用大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析力量的運(yùn)營(yíng)模式?；跀?shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)的思考，成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)可以讓其組織、流程、體制和能力協(xié)調(diào)化，以做出更好的業(yè)務(wù)決策。（圖2）

一家通信服務(wù)供應(yīng)商創(chuàng)建了一種涵蓋數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)、技術(shù)部門(mén)和一線職能部門(mén)（銷(xiāo)售、市場(chǎng)、客戶運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)）的合作模式。在這個(gè)模式中，商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)（數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘工程師）與各業(yè)務(wù)部門(mén)緊密配合，通過(guò)對(duì)海量的內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)解決具體問(wèn)題。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)革命已經(jīng)擾亂了很多行業(yè)。某些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)公司已經(jīng)從這場(chǎng)革命中獲取到重要價(jià)值，但很多傳統(tǒng)公司正在迎頭趕上。但光靠技術(shù)是無(wú)法彌補(bǔ)這一鴻溝的。

那些能夠?qū)崿F(xiàn)客戶數(shù)據(jù)分析承諾的公司通常遵循以下三個(gè)規(guī)則：

• 在投資大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案前，證明你所在的機(jī)構(gòu)可以將高級(jí)分析應(yīng)用于解決一些高價(jià)值的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

  
  

• 在向新數(shù)據(jù)來(lái)源擴(kuò)張前，先利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。然后再利用測(cè)試-學(xué)習(xí)的方法，向你的歷史數(shù)據(jù)注入前瞻性數(shù)據(jù)

  
  

• 將運(yùn)營(yíng)模式賦能企業(yè)，特別是業(yè)務(wù)前線，使其快速行動(dòng)，并對(duì)企業(yè)高級(jí)分析團(tuán)隊(duì)的洞見(jiàn)報(bào)有信心。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，那些遵守這些規(guī)則的企業(yè)將更有可能獲得成功。