
傳統(tǒng)行業(yè) 如何快速搭建大數(shù)據(jù)團隊
在越來越多商城淪為“試衣間”、電器賣場淪為“產(chǎn)品體驗店”、建材市場淪為“材料展示中心”的今天,越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)意識到他們需要變革,需要用大數(shù)據(jù)的手段來幫助他們突破重圍。
大數(shù)據(jù)的起源要歸功于互聯(lián)網(wǎng)、電商、電信運營商、金融等行業(yè),由于這些行業(yè)自身的特點,在生產(chǎn)運營過程中能夠天然獲取海量的數(shù)據(jù),他們是大數(shù)據(jù)行業(yè)的先行者。
但可以斷言,大數(shù)據(jù)更大的需求、有廣泛的應(yīng)用前景仍然在傳統(tǒng)行業(yè),大數(shù)據(jù)將會是傳統(tǒng)行業(yè)適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代的最佳結(jié)合點。
著名服裝品牌ZARA就是傳統(tǒng)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)重新注入活力的例子。ZARA通過整合線下客戶對衣服的體驗信息與線上網(wǎng)民喜歡的產(chǎn)品或趨勢信息,及時改進產(chǎn)品樣式,在互聯(lián)網(wǎng)時代實現(xiàn)了線下零售店銷售成績的完美逆襲。
那么,傳統(tǒng)行業(yè)要做大數(shù)據(jù)團隊,要做好2個準備。
1、具備大數(shù)據(jù)思維
能拿到什么數(shù)據(jù)?
這些數(shù)據(jù)有什么用?
怎樣用這些數(shù)據(jù)?
許多餐廳都非常關(guān)注如何在空閑時刻的人氣聚集問題,比如用優(yōu)惠的下午茶吸引人氣。為達到這個目的,我們可以獲取客戶的點餐內(nèi)容、用餐時間、用餐人數(shù),并由服務(wù)員順便收集客戶特征的情況(年齡范圍,是否家庭聚餐,是否商務(wù)宴請等,客戶的意見反饋等)。
這樣,我們就可以通過大數(shù)據(jù)知道哪些菜式受歡迎?哪些菜式需要改進?喜歡某個菜式的人到底是什么人?
發(fā)現(xiàn)的有些結(jié)論會比較明顯,是有經(jīng)驗的餐廳管理者能夠通過某些傳統(tǒng)方式得到的。但是,有一些發(fā)現(xiàn)必定是有經(jīng)驗的管理者都難以察覺的。而且,大數(shù)據(jù)的方式也能夠讓餐廳管理者的反應(yīng)更加精準有效、更加迅速。
2、大數(shù)據(jù)團隊,你準備好了嗎?
提到大數(shù)據(jù)人才,往往大家想到的是具備大數(shù)據(jù)專業(yè)知識的專家,顯然這個角色在傳統(tǒng)行業(yè)以往的運作過程中是缺失的。所以,既然要構(gòu)建大數(shù)據(jù)團隊,必須要有大數(shù)據(jù)專業(yè)背景的人才。
某全球500強的通信運營商重金請國際知名咨詢公司做大數(shù)據(jù)規(guī)劃,然后壓給IT部門按此方案執(zhí)行,IT部門欲哭無淚,因為如果按這些專家做出的規(guī)劃來做,公司全部系統(tǒng)、所有流程制度都要推倒重來,所以這個方案完全沒法落地。
大數(shù)據(jù)不能脫離行業(yè)和企業(yè)本身去談技術(shù),那是空中樓閣;脫離大數(shù)據(jù)思維的分析,將導致數(shù)據(jù)的死應(yīng)用。
所以,傳統(tǒng)企業(yè)組件大數(shù)據(jù)團隊,不僅需要大數(shù)據(jù)的技術(shù)人才,還需要有深厚的行業(yè)背景并具備大數(shù)據(jù)思維的勇于變革者。
傳統(tǒng)企業(yè)在建設(shè)大數(shù)據(jù)團隊時,容易陷入3個誤區(qū)。
誤區(qū)1:挖個大數(shù)據(jù)牛人,就能搞定
很多企業(yè)認為建設(shè)大數(shù)據(jù)團隊,只要把牛逼的人才挖過來,就能夠把公司的大數(shù)據(jù)做好。最終的結(jié)果往往是一流的人才來到企業(yè)后水土不服,并不能發(fā)揮出期望中的作用。
其實不難理解,同樣是利用大數(shù)據(jù)進行客戶畫像、挖掘客戶需求。對于電商而言,在電商平臺建設(shè)之時,很多數(shù)據(jù)就已經(jīng)相對規(guī)整的存儲系統(tǒng)里了,只需要通過網(wǎng)站流量統(tǒng)計工具,分析用戶流量來源和特點;然而,對于傳統(tǒng)行業(yè)而言,先得搞清楚的是企業(yè)內(nèi)部的運作流程和每個大大小小系統(tǒng)上能夠提供什么數(shù)據(jù),可能根本沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)給你。
雖然分析目標一樣,但是數(shù)據(jù)獲取方式、業(yè)務(wù)流程、分析重點、應(yīng)用場景都截然不同,在電商方面牛逼的大數(shù)據(jù)人才,可能在某些行業(yè)知識上是缺失的,難以適應(yīng)傳統(tǒng)行業(yè)。因此,大數(shù)據(jù)人才的引進需要充分考慮人才和企業(yè)的適配性。
誤區(qū)2:直接交給專業(yè)公司,坐等收獲
傳統(tǒng)企業(yè)認為,既然我缺乏大數(shù)據(jù)團隊,那我直接請專業(yè)大數(shù)據(jù)公司、咨詢公司搞定就好了,又專業(yè),見效又快。
如果企業(yè)如此選擇,自己的大數(shù)據(jù)團隊就很難建起來了。專業(yè)團隊干活時,企業(yè)人員參與不夠;等專業(yè)團隊撤離之后,自有團隊接不上,原有的大數(shù)據(jù)成果也會在閑置中最終變得無用,企業(yè)在付出巨額酬勞后還是做不好大數(shù)據(jù)。
誤區(qū)3:A公司做到很好,直接把經(jīng)驗搬過來
在ZARA建立大數(shù)據(jù)團隊,收集并分析線下客戶意見,從而改進產(chǎn)品款式大獲成功后,H&M一直想跟上Zara的腳步,希望利用大數(shù)據(jù)改善產(chǎn)品流程,成效卻不明顯,兩者差距愈拉愈大,這是為什么?
Zara用大數(shù)據(jù)最重要目的是縮短生產(chǎn)時間,讓生產(chǎn)端依照顧客意見,能于第一時間迅速修正。但是,H&M內(nèi)部的管理流程,根本無法支撐大數(shù)據(jù)提供的龐大資訊。H&M的供應(yīng)鏈中,從打版到出貨,需要三個月左右,完全不能與Zara兩周相比。
很多企業(yè)沒有大數(shù)據(jù)團隊建設(shè)經(jīng)驗,看到別人的成功經(jīng)驗,就想直接照搬,卻沒有考慮到不同行業(yè)有不同特征,就算同一行業(yè)中的不同企業(yè),其組織架構(gòu)、管理方式、生產(chǎn)方式也有很大的區(qū)別,這很可能導致大數(shù)據(jù)團隊建設(shè)走上失敗。
我們認為,傳統(tǒng)企業(yè)在搭建大數(shù)據(jù)團隊時,要做到以下幾點:
1、老大不參與?那可不行
中國有句老話叫做“屁股決定腦袋”,具體辦事人員往往難以在全局和宏觀的高度把握大數(shù)據(jù)對于一個企業(yè)的應(yīng)用規(guī)劃和價值。
企業(yè)推行大數(shù)據(jù)的最終目的,是要讓它成為公司決策的“大腦”、市場銷售的“指揮棒”,說到底,大數(shù)據(jù)要能夠支撐方方面面的工作,是整個企業(yè)級別的大事。
所以,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的推進,需要企業(yè)領(lǐng)導者充分參與,才能保證不跑偏。否則,大數(shù)據(jù)項目只會沿襲舊有的運營模式或流于形式。
2、先內(nèi)部“組隊”,專家只能做“外援”
企業(yè)做大數(shù)據(jù)要先組隊:除了“外援”,自己企業(yè)里搞IT建設(shè)的、做市場的、做銷售的、做服務(wù)的、搞管理的都得配上。簡單來說,就是這個隊伍里,必須有“做數(shù)據(jù)”的人、“分析數(shù)據(jù)”的人和“用數(shù)據(jù)”的人。
“外援”總歸是要離開的,只有通過大數(shù)據(jù)的前期實施,實現(xiàn)自己大數(shù)據(jù)團隊的快速成長,最終才能達到自有團隊獨立、持續(xù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的目標。
3、先嘗嘗大數(shù)據(jù)的“味道”,再談怎么做
很多企業(yè)做大數(shù)據(jù),一開始就大張旗鼓做建設(shè)。要知道大數(shù)據(jù)平臺一旦建起來,若是不好用或是有問題,再來改,搞不好就是全盤顛覆。
所以,建議在建大數(shù)據(jù)平臺之前,先花一點時間做大數(shù)據(jù)的嘗試。比如,對于要開展的一個促銷活動,給出大數(shù)據(jù)的支撐。即便是最簡單的大數(shù)據(jù)嘗試,也能讓我們發(fā)現(xiàn)搭建大數(shù)據(jù)體系時可能存在的問題。
4、做大數(shù)據(jù)就得“私人定制”
數(shù)據(jù)拿不到?流程走不通?系統(tǒng)和系統(tǒng)之間無法交互?這些看似不大的問題,卻是大數(shù)據(jù)在未來是否能夠發(fā)揮效力的底層基礎(chǔ)。把好企業(yè)的脈,發(fā)現(xiàn)潛在的問題,才能夠最大程度的發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效力。
結(jié)束語
互聯(lián)網(wǎng)誕生時,有人說“在網(wǎng)上,沒人知道你是一條狗”。大數(shù)據(jù)時代,我們不但知道你是一條狗,而且知道你是一只小資、很宅的金毛,知道你愛吃RoyalCanin的狗糧,還知道你喜歡紅色。
任何時代的變革,一旦開始就不可逆。傳統(tǒng)企業(yè)要做的,是順應(yīng)變革,快速組建自己的大數(shù)據(jù)團隊,借以發(fā)現(xiàn)屬于自己的機會。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(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” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“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 動態(tài)隨機一般均衡(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)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(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值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(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” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(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)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“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:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,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)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10