大數據如何建立企業(yè)競爭力與重塑競爭環(huán)境(1)_數據分析師

科技進步讓各種先進的分析方法走入了尋常企業(yè)?！按髷祿比找娉蔀槠髽I(yè)高管層津津樂道耳熟能詳的字眼，但在把握大數據所蘊涵的商機方面，大多數企業(yè)的努力還 僅僅停留于“表面功夫”。 在他們眼中，大數據等同于“3V”：數量(volume)、多樣性(variety)、速度(velocity)，卻常常忘了關注另一個最重要的“V”– 價值(value)。對全球企業(yè)開展了深入的研究，分析了大量成功與失敗案例，從中總結出把握大數據機會的五個重要路徑以及企業(yè)起步可采取的三個步驟。
如何定義大數據
我 們將以北美一家零售商的故事來闡述大數據的含義。該公司在北美的銷售活動非常活躍，銷售的產品總數達到3萬多種，不僅如此，產品的價格也隨地區(qū)和市場條件 而異。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。由于產品種類繁多，成本的變化異常頻繁，一年之中，變化可達四次之多。結果就是，這家零售商每年的調價次數高達12 萬次。處理定價促銷的復雜之處，是它不只是受成本驅動，還有宏觀經濟、市場競爭、品牌定位、消費者心態(tài)等所影響。由于定價直接影響公司的利潤率，高管決心接下挑戰(zhàn)，組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高了定價的準確度和響應速度。定價團隊的分析其實就是圍繞著大數據的三個關鍵維度上：
?數量(Volume)：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，透過從客戶不同維度分析，希望盡可能微分客戶，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。
?多樣性(Variety)：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也非常聰明的利用社交媒體發(fā)帖這種新型的非結構化數據。由于消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優(yōu)惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對于公司的促銷活動是否滿意，并微調促銷策略。
?速度(Velocity)：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專柜的他/她即時發(fā)送優(yōu)惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。
透過這一系列的活動，團隊提高了定價的準確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。


這個故事跟BCG對大數據的定義也是相當吻合，重點都是放在最終的價值創(chuàng)造。我們對大數據的定義是：“在可控的經濟成本下，企業(yè)可獲取、分析并解讀日益龐大且復雜的數據，讓企業(yè)在價值創(chuàng)造方面實現跨越式的轉變。"

我們也可以換一個角度來看看大數據的演變，那就是科技進步所推動的數據多樣化和復雜化。在 很久以前，企業(yè)只會在他們的企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)中記錄公司的采購和訂單數據。 隨著”以客戶為中心“經營理念的日漸興起，客戶關系管理（CRM）系統(tǒng)應運而生，幫助企業(yè)收集客戶的采購行為和偏好。此后，互聯(lián)網時代的蓬勃發(fā)展為網絡活 動和網絡交易提供了足夠的動力；互聯(lián)網這一新的渠道，為企業(yè)帶來了更多元化的客戶數據?，F在，隨著移動裝置、社交媒體、云服務以及“物聯(lián)網”的大面積發(fā) 展，又涌現出了越來越多的原始數據和非結構化數據可供收集，包括定位數據、社交數據以及行為數據?？梢哉f，大數據就是交易類、互動類以及觀察類數據的總和。

大數據行業(yè)的發(fā)展趨勢
目前，大數據行業(yè)可謂各類機構眾多，既有基礎設施、數據庫以及分析技術等下游機構，也有應用類、商業(yè)情報等上游機構。

估計2012年大數據行業(yè)總值預計達100億美元，年均增速約為40%。到2015年，這一市場的規(guī)模將擴大至270億美元。硬件在大數據市場仍然占據最大的份額（35%），而軟件企業(yè)和實施機構（如：系統(tǒng)集成商）也在快速成長中。


未 來，大數據行業(yè)將經歷快速整合。大家是否還記得網絡時代（dot-com）各類互聯(lián)網咨詢公司層出不窮的盛況？其中九成企業(yè)在短短數年內就夭折殆盡。相同 的劇情也有可能在所有大數據咨詢機構身上重演。對企業(yè)而言，起步較早的機構可以獲取客戶洞察，取得先發(fā)優(yōu)勢。然而，就像是一場軍備競賽 – 用不了多久，大數據能力會成為所有企業(yè)的必備能力。這時候，整個行業(yè)又將站回到同一條起跑線上。

商機在哪里？
大數據領域的價值創(chuàng)造機會因行業(yè)而異。在零售業(yè)，先進的分析方法往往與戰(zhàn)略相得益彰，涵蓋促銷增效、定價、門店選址、市場營銷等多個領域。而在能源行業(yè)，大 數據的價值創(chuàng)造重點更體現在智能電表數據的使用以及對實體資產（如設備和工廠）的優(yōu)化上。在金融服務業(yè)，大數據的應用則往往體現在風險評分、動態(tài)定價以及 為ATM和分行網點尋找最佳地點等方面。而在保險業(yè)，大數據的價值可能體現在防范理賠欺詐、優(yōu)化保險金給付以及跟蹤駕駛行為等方面。