大數據正在如何改變業務

1.更好的商業智能

商業智能是一套數據工具，用于提供更好的商業洞察，它與大數據齊頭并進。在大數據興起之前，商業智能相當有限，大數據使商業智能成為一種合法的職業，許多企業正在通過聘請商業智能專家來做好準備，因為他們有助于將公司提升到一個新的水平。

任何生成數據的企業都可以利用商業智能，如今，很少能找到一家根本不產生任何數據的企業，因此任何企業都可以從更好的商業智能中受益，商業智能的新用途正在定期被設計出來。

2.更有針對性的營銷

大數據給企業留下的第一個重大印記是它對客戶購物行為的洞察，在大數據之前，公司只有來自實際銷售的數據。相比之下，大數據捕捉客戶的細微行為，使企業能夠創建更有針對性的營銷活動，大數據分析可能不總是完美的，但它是高度準確的，這種高精確度使企業能夠針對感知到的客戶需求進行營銷。

大數據可以根據購買和瀏覽歷史提供非常具體的信息，使企業能夠向現有客戶提供高度個性化的優惠，這些優惠可以通過電子郵件、公司網站、流媒體服務和在線廣告提供，大數據還可以用于分析評論網站、社交媒體和其他網站上的文本、視頻、圖像和音頻數據，以確定客戶態度、發現模式并提供適當的內容。

想象一下，你的企業將如何受益于能夠營銷你知道的客戶需要的產品，以及了解有關他們的足夠信息以根據他們的特定需求定制你的信息。

3.積極主動的客戶服務

大數據將顛覆客戶服務，因為它允許企業在客戶表達他們的擔憂之前就確切地知道他們需要什么，這種主動的客戶服務將使那些希望通過卓越的客戶服務脫穎而出的企業發生革命性的變化。

想象一下，一位顧客在購買后遇到了問題，他們給企業打了電話。對客戶賬戶及其公司網站訪問的實時大數據分析可以預測可能需要幫助的一兩個問題，語音提示甚至可以詢問客戶是否遇到特定問題，并提供自動幫助。

無論哪種方式，客戶支持代表都會很好地了解電話的內容，并提供知識淵博的客戶服務，進一步的大數據分析可以讓代表主動聯系客戶，在預測分析確定客戶未來可能有問題的客戶上。

4.響應客戶需求的產品

大數據不僅承諾通過使其更加積極主動來改善客戶服務，而且還將允許公司制造響應客戶的產品，產品設計可以專注于以前所未有的方式滿足客戶的需求，你可以使用數據分析來預測信息，而不是依賴客戶告訴你的企業他們在產品中尋找什么，數據可以從通過調查和購買習慣分享偏好的客戶那里獲得，你甚至可以使用用例場景來更好地描述未來的產品應該是什么樣子。

5.CDO和數據部門的崛起

大數據不僅正在改變企業與客戶打交道的方式，也正在改變它們的內部運營方式。在80年代和90年代，IT部門走到了前列，成為生產率提高和一般業務增長的驅動力。隨著IT部門的崛起，首席信息官也應運而生。現在，企業正在發展獨立于IT部門的數據部門，并任命直接向首席執行官報告的首席數據官(CDO)。

6.提高運作效率

工業工程師專注于效率，他們知道你需要數據來提高流程的效率。大數據正在提供有關每一種產品和流程的豐富信息。

工程師們正在分析大數據，以尋找使流程更高效地運行的方法。大數據分析與約束理論配合得很好：數據使約束更容易識別，一旦識別，也更容易識別。當發現并消除最具約束性的約束時，企業可以看到性能和吞吐量的大幅提升，大數據幫助提供了這些答案。

7.降低成本

大數據具有降低商業成本的力量，具體地說，企業現在正在使用這些信息來發現趨勢并準確預測各自行業內的未來事件，知道什么時候可能發生的事情會改善預測和計劃，計劃者可以決定何時生產，生產多少，以及手頭有多少庫存。

庫存費用就是一個很好的例子，持有庫存是昂貴的，不僅存在庫存持有成本，還存在將資金捆綁在不需要的庫存中的機會成本，大數據分析可以幫助預測何時進行銷售，從而預測何時需要進行生產，進一步的分析可以揭示購買庫存的最佳時間，甚至可以揭示手頭應該保留多少庫存。

如果企業想要實現更大的成就，就需要擁抱大數據，用不了多久，還沒有擁抱大數據的企業就會發現自己被甩在了后面。

8.欺詐檢測

金融服務和保險行業的公司使用大數據通過發現異常情況來檢測欺詐交易和保險欺詐，銀行和信用卡處理商也可以使用大數據來發現欺詐性支付，有時甚至在持卡人知道他們的卡被竊取之前，大數據分析還可以降低欺詐檢測中的誤報發生率，而在此之前，金融機構會凍結商家的賬戶，這可能會被證明是一個虛驚一場。

9.網絡安全

IT和網絡安全專業人員可以使用大數據提前預測威脅和漏洞，以防止數據泄露，除了從計算機和移動設備獲得的信息外，大數據還包括來自網絡、傳感器、云系統和智能設備的數據，以發現潛在問題，功能包括統一的數據表示、零日攻擊檢測、跨威脅檢測系統的數據共享、實時分析、采樣和降維、資源受限的數據處理和異常檢測的時間序列分析。

10.緩解供應鏈風險

如果你能發現你公司供應鏈中的潛在問題，這樣你就可以主動更換供應商、改變貨物路線或使用不同的托運人，會怎么樣?大數據使你能夠做到這一點。

亞馬遜通過其一天、兩天和當天送貨選項改變了送貨市場。為了跟上形勢，其他企業可以通過優化路線、協調送貨計劃和提供物品的準確位置，將大數據用于送貨車隊管理，這增加了效率，節省了燃料，因為送貨車輛可以選擇最高效的路線。當UPS以這種方式實施大數據時，它最終增加了準時送貨統計數據，每年節省160萬加侖汽油。

在你的業務中使用大數據的注意事項

如果你決定在你的企業中實施大數據計劃，請確保你了解這些最佳實踐和潛在陷阱。

要做的

• 明確你的目的和出發點。考慮你對大數據的潛在用途，然后考慮實施成本、對業務的預期影響以及開始取得成果的時間長度。
• 保護你的數據。如果你打算使用第三方公司進行數據分析和收集，重要的是要劃定界限，明確誰將使用這些數據以及他們將如何使用這些數據。
• 建立協作文化。由于數據通常會影響你業務的不同部分，因此，如果你在訪問、分析和創建基于數據的新計劃方面實現部門間的協作，你將從數據中獲得最大收益。
• 仔細選擇你的大數據基礎設施。龐大的數據量意味著你很可能需要使用數據中心進行存儲。數據是一種資產，因此請根據成本、管理實踐、備份、可靠性、安全性和可擴展性來評估潛在的數據中心。

不要做的

• 不要使用太多數據。雖然嘗試使用你的公司收集的所有數據很有誘惑力，但如果你只選擇適合你當前業務需求的數據類型，你將獲得更好的結果。
• 不要一次做完所有事情。選擇一個你希望通過大數據解決的業務目標，并在處理其他大數據項目之前圍繞這一目標進行規劃。
• 別忘了安全問題。一旦你從數據中獲得了可操作的見解，規劃數據的機密性、完整性和可用性就比以往任何時候都更加重要。你的大數據結果是企業的知識產權，需要受到保護。
• 把你的關注點放得太窄。著眼于大局，用你的大數據戰略解決公司范圍內的關鍵領域，以獲得最大的投資回報。