
SAS:數(shù)據(jù)分析的價(jià)值
無論是物聯(lián)網(wǎng)還是云計(jì)算,其最終的價(jià)值,恐怕都要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上,而數(shù)據(jù)真正的價(jià)值,在于其所表現(xiàn)出來的信息能夠指導(dǎo)人類作出正確的判斷:因此,數(shù)據(jù)分析才是IT技術(shù)最終能夠影響人類社會(huì)的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。
正文:
變化的周遭
加州大學(xué)洛杉磯分校的Chris McKinlay是一名在讀博士,35歲,體型偏瘦,一頭蓬亂的頭發(fā)。很遺憾他單身,但是幸運(yùn)的是,他的博士研究方向是:大數(shù)據(jù)分析。不甘寂寞的McKinlay經(jīng)過縝密的計(jì)算和分析,對(duì)在線約會(huì)網(wǎng)站洛杉磯地區(qū)的女性進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,終于覓得佳人,終成連理。
考證這個(gè)案例的真假,有些不解風(fēng)情,至少我們不得不承認(rèn),大數(shù)據(jù)正改變著我們的生活,也改變著我們的世界。
一個(gè)眾所周知的事實(shí)是,某電子商務(wù)平臺(tái)通過記錄客戶的網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄(點(diǎn)擊、鏈接等)和購(gòu)買記錄等掌握客戶的消費(fèi)模式,就可以分析并分類客戶的消費(fèi)相關(guān)特性如收入、家庭特征、購(gòu)買習(xí)慣等,最終掌握客戶特征,并基于這些特征判斷其可能關(guān)注的產(chǎn)品與服務(wù),因此,從消費(fèi)者進(jìn)入網(wǎng)站開始,在列表頁(yè)、單品頁(yè)、購(gòu)物車頁(yè)等四個(gè)頁(yè)面,為其推薦感興趣的商品,從提高商品曝光,促進(jìn)交叉/向上銷售。
“云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)IT系統(tǒng)的發(fā)展,使得企業(yè)可以獲得更大量的來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)、傳感器和日志的數(shù)據(jù),包括新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如互聯(lián)網(wǎng)、微博、語音、圖片等,將這些數(shù)據(jù)充分的利用,并轉(zhuǎn)化為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,是企業(yè)乃至國(guó)家發(fā)展的必然之路?!蓖趵蛉A,SAS中國(guó)首席咨詢顧問,日前在接受本刊采訪時(shí)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量是企業(yè)生存與發(fā)展之本,不僅未來IT系統(tǒng)的動(dòng)力將是數(shù)據(jù),未來的各行各業(yè)的發(fā)展都將以數(shù)據(jù)為核心。
事實(shí)上,對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘,早已不限于網(wǎng)絡(luò)電商,在各行各業(yè)的應(yīng)用中,都幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)上的某種優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)了商業(yè)的成功。
數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值
上海通用汽車有限公司通過采用了一套保修分析解決方案來幫助其提高保修質(zhì)量分析的效率。通過保修分析解決方案,在前六個(gè)月里,保修分析周期就縮短了70%,常規(guī)問題的發(fā)現(xiàn)和解決時(shí)間的縮短就為公司節(jié)省了約900萬人民幣。不僅如此,通過保修分析系統(tǒng)提供的質(zhì)量問題早期預(yù)警功能,還發(fā)現(xiàn)了使用傳統(tǒng)方法無法早期發(fā)現(xiàn)的13個(gè)新問題。這些問題的快速識(shí)別和解決又為公司節(jié)省了另外約900萬人民幣保修成本。
UPS,在超過46,000輛汽車上安裝車載通信系統(tǒng)傳感器,幫助該包裹遞送巨頭優(yōu)化其遞送路線。2011年,UPS通過更高效的路線規(guī)劃每天減少了8,500萬英里行程,節(jié)省了840萬加侖燃油,使燃油成本降低了數(shù)百萬美元。
衣戀集團(tuán),在中國(guó)擁有5241家門店,通過使用企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘器和數(shù)據(jù)分析軟件,實(shí)現(xiàn)了商品訂單和配送的業(yè)務(wù)邏輯優(yōu)化,為30多名規(guī)劃人員提供支持,進(jìn)行快速的商品訂單和配送的模擬以及決策制定。通過模擬比較9個(gè)品牌的夏季實(shí)際銷量(未經(jīng)系統(tǒng)調(diào)整)以及依據(jù)決策系統(tǒng)調(diào)整的訂單數(shù)量和配送數(shù)量,發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目將營(yíng)業(yè)利潤(rùn)提高 291億韓元(比上一年度增長(zhǎng)75%)。品牌戰(zhàn)略產(chǎn)品的集中度(訂單占比位列前20%)也可以從38%提升到47%。此外,通過降低特定地區(qū)的TCR波動(dòng),銷量也可以從38.6萬件提升為110.2萬件,產(chǎn)品組合銷售的錯(cuò)誤率也可以從25%降低為2%。
民生銀行從2013年8月開始正式實(shí)施數(shù)據(jù)分析和挖掘,通過全新的零售決策平臺(tái),民生銀行將零售和小微客戶進(jìn)行精準(zhǔn)分類,對(duì)每一個(gè)客戶群的行為和特征進(jìn)行深入了解,并根據(jù)具體的需求制定營(yíng)銷策略。整個(gè)流程被盡可能細(xì)化,分階段改進(jìn)、優(yōu)化和提高。借助此平臺(tái),民生銀行構(gòu)建了一套完營(yíng)銷決策支持的業(yè)務(wù)流程和框架體系,打造了完整的營(yíng)銷管理閉環(huán)之旅。
“大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)正在從概念和測(cè)試階段轉(zhuǎn)變到實(shí)際的應(yīng)用和部署階段,許多企業(yè)已經(jīng)看到了數(shù)據(jù)的價(jià)值,并認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)帶來競(jìng)爭(zhēng)力的提升和激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)造力?!盨AS大中華區(qū)市場(chǎng)總監(jiān)蔣順利談到,根據(jù)IDC 對(duì)于大數(shù)據(jù)成熟度的研究,在大數(shù)據(jù)成熟度模型的五個(gè)階段中,中國(guó)的大數(shù)據(jù)成熟度比較低,這也就意味著中國(guó)的一些企業(yè)能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的功能化部署,并能夠利用一些商業(yè)機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,還有很大的發(fā)展空間。
數(shù)據(jù)分析在中國(guó)
大數(shù)據(jù)顯然正在并且會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)地影響全球商業(yè)模式的走向。大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值體現(xiàn)在分析的結(jié)果以及對(duì)業(yè)務(wù)、商業(yè)模式的影響與應(yīng)用上。
現(xiàn)在,企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用上,已經(jīng)不是考慮是否使用的問題,而是在思考如何根據(jù)自己企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略、營(yíng)銷規(guī)劃、產(chǎn)品策略更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的能力,帶來企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的增強(qiáng)、企業(yè)利潤(rùn)的增加和客戶對(duì)于企業(yè)忠誠(chéng)度的提升。此時(shí),行業(yè)的示范作用最為重要。
“云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了銀行、保險(xiǎn)等行業(yè)等很多創(chuàng)新發(fā)展,”蔣順利談到SAS在中國(guó)市場(chǎng)的行業(yè)分布時(shí)強(qiáng)調(diào),雖然在零售業(yè)、制造業(yè)、政府、教育、交通運(yùn)輸、醫(yī)藥衛(wèi)生等領(lǐng)域都擁有成功案例,但是重點(diǎn)的行業(yè)在2016年也許會(huì)有重點(diǎn)的突破。
就金融業(yè)而言,大數(shù)據(jù)的發(fā)展將會(huì)更多地落地實(shí)施——因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)已經(jīng)具有一定規(guī)模,剩下的問題就是針對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,這會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的管理、安全等各方面有更多的投資和應(yīng)用的需求。加之,隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì),因此銀行未來新的金融商品、創(chuàng)新服務(wù)都會(huì)來自于互聯(lián)網(wǎng),
“在互聯(lián)網(wǎng)金融的建設(shè)當(dāng)中,數(shù)據(jù)分析最大的商機(jī)不只是針對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷,還有風(fēng)險(xiǎn)管理和反欺詐管理,在過去這12個(gè)月到18個(gè)月以來,很多銀行已經(jīng)開始推動(dòng)新一代的實(shí)時(shí)交易性的反欺詐?!笔Y順利說。他同時(shí)提到中國(guó)的制造業(yè):“無論是工業(yè)4.0,或者中國(guó)制造2025、IOT物聯(lián)網(wǎng),對(duì)制造業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析推動(dòng)作用不言而喻。長(zhǎng)期以來制造業(yè)都還把很多IT投入在它的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)里,如今SAS在高性能分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面,跟一些大的芯片制造廠商如Intel等有緊密的合作?!?/span>
筆者后記
現(xiàn)在的商業(yè)環(huán)境,恐怕沒有人可以否定數(shù)據(jù)的價(jià)值。正如惠普全球客戶智能副總裁Prasanna Dhore所說:客戶洞察在未加以有效利用的情況下一文不值。我們所說的“信息的不對(duì)稱”恰恰是我們對(duì)客戶已有的了解和未來希望了解的信息之間的缺口。通過數(shù)據(jù)分析,我們可以填補(bǔ)這個(gè)缺口,增強(qiáng)客戶關(guān)系,讓我們比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更懂客戶,從而采取必要行動(dòng),更有效地滿足客戶需求,減少操作的復(fù)雜性。
對(duì)于中國(guó)用戶而言,盡快挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值,迫在眉睫。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10