文本分析案例

What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1Delivering

operational

results2Reducing

enterprise

costs3Attracting

and

retaining

new

customers4Improving

IT

applications

and

infrastructure5Creating

new

products

and

services(innovation)6Improving

efficiency7Attracting

and

retaining

the

workforce8Implementing

ytics

and

big

data9Improving

business

processes10Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey1?

2013

Ray-Soft

Shanghai

Co.,:

Thisis

for

your

company's

internal

use

only

and

may

not

be

copied

nor

distributed

to

another

third

party.What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1ytics

and

business

in

ligence1Delivering

operational

results2Mobile

technologies2Reducing

enterprise

costs3Cloud

computing

(SaaS, ,

PaaS)3Attracting

and

retaining

new

customers4Collaboration

technologies

(workflow)4Improving

IT

applications

and

infrastructure5Legacy

modernization5Creating

new

products

and

services(innovation)6IT

management6Improving

efficiency77Attracting

and

retaining

the

workforce8Virtualization8Implementing

ytics

and

big

data9Security9Improving

business

processes10ERP

Applications10Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey2?

2013

Ray-Soft

Shanghai

Co.,:

Thisis

for

your

company's

internal

use

only

and

may

not

be

copied

nor

distributed

to

another

third

party.What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1ytics

and

business

in

ligence11Delivering

operational

results2Mobile

technologies22Reducing

enterprise

costs3Cloud

computing

(SaaS, ,

PaaS)33Attracting

and

retaining

new

customers4Collaboration

technologies

(workflow)44Improving

IT

applications

and

infrastructure5Legacy

modernization55Creating

new

products

and

services(innovation)6IT

management66Improving

efficiency777Attracting

and

retaining

the

workforce8Virtualization810Implementing

ytics

and

big

data9Security99Improving

business

processes10ERP

Applications108Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey3?

2013

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Shanghai

Co.,:

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for

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use

only

and

may

not

be

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nor

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another

third

party.Business

In ligence

Definitionathering,

storing,

yzing,

andproviding

accessBusiness

in

ligence

(BI)

is

a

broad

category

of

applications

and

technologies

fto

data

to

help

enterprise

users

make

better

business

decisions.BI

applications

include

the

activities

of

decision

support

systems,

query

and

reporting,

online

ytical

processing

(OLAP),

statisticalysis,

forecasting

and

data

mining.Business

in

ligence

applications

can

be:Mission-critical

andintegral

to

an

enterprise's

operations

or

occasional

to

meet

a

special

requirementEnterprise-wide

or

local

to

onedivision,

departmentCentrally

initiated

or

driven

by

userdemandBusiness ytics

DefinitionBusiness

ytics

(BA)

is

the

practice

ofiterative,

methodical

exploration

of

an

anization’s

data

with

emphasis

on

statisticalysis.

Business

ytics

is

used

by

companies

committed

todata-driven

decision

making.BA

is

used

to

gain

insights

that

inform

business

decisions

and

can

be

used

to

automate

and

optimize

business

processes.

Data-drivencompanies

treat

their

data

as

a

corporate

asset

andleverage

it

for

competitive

advantage.

Successful

business

ytics

depends

onanizationalcommitment

to

data-drivendata

quality,

skilled ysts

who

understand

the

technologies

and

the

business

and

andecision

making.Examples

of

BA

uses

include:Exploring

data

to

find

ne

tterns

and

relationships

(data

mining)Explaining

why

a

certain

result

occurred

(statistical

ysis,

tative

ysis)Experimenting

totest

previousdecisions

(A/B

testing,

multivariate

testing)Forecasting

future

results

(predictive

modeling,

predictive

ytics)4?

2013

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Co.,:

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use

only

and

may

not

be

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another

third

party.Big

Data

DefinitionBig

data

is

a

general

term

used

to

describe

the

voluminous

amount

of

unstructured

and

semi-structured

data

a

company

creates

--

data

that

would

take

too

much

time

and

cost

too

mu oney

to

load

into

a

relational

database

for

ysis.

Although

Big

data

doesn'trefer

to

any

specific

ty,

the

term

is

often

used

when

speaking

about

petabytes

and

Exabyte's

of

data.A

primary

goal

for

looking

at

big

data

is

to

discover

repeatable

business

patterns.

It’s

generally

accepted

that

unstructured

data,

mostof

it

located

in

text

files,

accounts

for

at

least

80%

of

an

anization’s

data.

If

left

unmanaged,

the

sheer

volume

of

unstructureddatathat’s

generated

each

year

within

an

enterprise

can

be

costly

in

terms

of

storage.

Unmanagedd so

posealiability

ifinformation

cannot

be

located

in

the

event

of

a

compliance

audit

or

lawsuit.Big

data ytics

is

often

associated

with

cloud

computing

because

the ysis

of

large

data

sets

in

real-time

requires

aframework

like

Hadoop

to

distribute

theworong

tens,

hundreds

or

even

thousands

of

computers.Volume.

Many

factors

contribute

to

the

increase

in

data

volume.

Transaction-based

data

stored

through

the

years.

Unstructured

data

streamingin

from

social

media.

Increasing

amounts

of

sensor

and

machine-to-machine

data

being

collected.

In

the

past,

excessive

data

volume

was

astorage

issue.

But

with

decreasing

storage

costs,

other

issues

emerge,

including

how

to

determine

relevance

within

large

data

volumes

and

how

to

use ytics

to

create

valuefrom

relevant

data.Velocity.

Data

is

streaming

in

at

unprecedented

speed

and

must

be

dealt

with

in

a

timely

manner.

RFID

tags,

sensors

and

smart

meteringaredriving

the

need

to

deal

with

torrents

of

data

in

near-real

time.

Reacting

quickly

enough

to

deal

with

data

velocity

is

a

challenge

for

mostanizations.Variety.

Data

today

comes

inall

types

of

formats.

Structured,

numericdata

in

traditional

databases.

Information

created

from

line-of-businessapplications.

Unstructured

text

s,different

varieties

of

data

is

something

many, ,

audio,

stock

ticker

data

and

financialtransactions.

Managing,

mergingand

erninganizations

still

grapple

with.Value.5?

2013

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may

not

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another

third

party.DifferencesBI

VS

BABusiness

In

ligenceBusiness

yticsWhat

happened?Why

did

ithappen?AnswersQuestions:When?Who?How

many?Will

it

happen

again?What

will

happen

if

we

change

x?Wha se

does

the

data l

us

thatnever

thought

to

ask?ETLStatistical/

tativeysisIncludes:Data

warehousingModelingReporting

(KPIs,

metrics)Automated

Monitoring/Alerting(thresholds)DashboardsScorecardsOLAP

(Cubes,

Slice

&

Dice,

Drilling)Data

MiningPredictive

ModelingMultivariate

TestingAd

hoc

query6?

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another

third

party.Ray-Soft

Definitionytics

is

aboutGetting

the

RIGHT

INFORMATIONTo

the

RIGHTAt

The

RIGHT

TIMEIn

the

RIGHT

FORMATBig

data

is

aboutGenerate

NEW

BUSINESS

MODEL7?

2013

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third

party.Agenda體系大數(shù)據(jù)云圖傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀分析互聯(lián)網(wǎng)BAT企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品案例大數(shù)據(jù)云圖9

?

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third

party.大數(shù)據(jù)云圖10

?

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third

party.中國(guó)服務(wù)商服務(wù)水平11

?

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may

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party.大數(shù)據(jù)云圖結(jié)構(gòu)分析數(shù)據(jù)源開(kāi)源跨平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施/分析基礎(chǔ)設(shè)施NoSQLNewSQL分析數(shù)據(jù)可視化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用優(yōu)化和12

?

2013

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third

party.大數(shù)據(jù)云圖價(jià)值分析的定義為代表?？偪偟倪@方面定義，可以用一個(gè)詞概括，這就是“洞察幡動(dòng)類(lèi)的大數(shù)據(jù)（主客體價(jià)值）–

是業(yè)務(wù)

人眼中的大數(shù)據(jù)，看到的是工具和能力。以”。數(shù)據(jù)越復(fù)雜，成本越高，是遲鈍（又稱(chēng)工業(yè)?。瑸椴缓?；數(shù)據(jù)越復(fù)雜，成本越低，叫靈活（SMART），是好。洞察，就是指“

信息迷霧”。這是當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)入澤字節(jié)（ZB）時(shí)代后，避免信息

填埋，反而能保持“清清楚楚明明白白真真切切”的能力。相比基礎(chǔ)技術(shù)，中國(guó)企業(yè)借助市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，在應(yīng)用方面具有優(yōu)勢(shì)。因此可以看到大批國(guó)內(nèi)企業(yè)在榜。其中可分為三類(lèi)，一類(lèi)是ICT服務(wù)商，如、浪潮、

、東軟、金蝶等；一類(lèi)是國(guó)內(nèi)上市公司，如

、東方國(guó)信、天璣科技等“大數(shù)據(jù)概念股”；一類(lèi)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如阿里巴巴、

、騰訊等。大數(shù)據(jù)概念股上市公司的共同特點(diǎn)，是從解決方案提供商在向行業(yè)云數(shù)據(jù)服務(wù)方向

。例如，東軟

在傳統(tǒng)IT

服務(wù)基礎(chǔ)上，向車(chē)載電子和醫(yī)療服務(wù)等新興領(lǐng)域深化云數(shù)據(jù)服務(wù)。

開(kāi)始做跨行業(yè)應(yīng)用，和天行網(wǎng)安協(xié)作，提供基于數(shù)據(jù)分析的安全服務(wù)；天璣科技正從服務(wù)傳統(tǒng)IT架構(gòu),轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，從純粹的服務(wù)供應(yīng)商,演變?yōu)楫a(chǎn)品和服務(wù)的提供商。此外，一批有數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的廠家也在向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)，如榮之聯(lián)、

等?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)，如

、騰訊、阿里等擁有數(shù)據(jù)的平臺(tái)型企業(yè)，紛紛針對(duì)自身的平臺(tái)用戶(hù)提供數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)，并且向金融、環(huán)保、交通、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用逐漸滲透。例如阿里巴巴開(kāi)始做金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。透過(guò)目前的

，

可以看出一個(gè)目前尚不

的潛在趨勢(shì)。這就是亞馬遜模式的興起。亞馬遜的重要性，我認(rèn)為不能僅看到它

第7這個(gè)表象而有所忽視。事實(shí)上亞馬遜的大數(shù)據(jù)收入，是排位

的所有廠商之和還要多許多。據(jù)Synergy報(bào)告顯示，2013年第三季度，亞馬遜獲取了

云計(jì)算市場(chǎng)總收入25億中的多數(shù)份額，本身收入提升55%。Synergy估計(jì)，亞馬遜第四季度云計(jì)算收入將達(dá)7億

，比微軟、

、谷歌、

的總和還高出15%。這不是偶然的。限于篇幅不展開(kāi)談。這意味著中國(guó)企業(yè)中近亞馬遜模式的，如阿里巴巴、

、東軟、金蝶等，還有更大潛力空間。今天這個(gè)

來(lái)看明天，

需要高度重視這樣一個(gè)市場(chǎng)信號(hào)：大數(shù)據(jù)應(yīng)用的

場(chǎng)，可能并不象人們一般以為的那樣，是在服務(wù)領(lǐng)域，而可能轉(zhuǎn)向商務(wù)服務(wù)領(lǐng)域。這是ICT服務(wù)商、大數(shù)據(jù)概念股和互聯(lián)網(wǎng)公司未來(lái)共同的

升級(jí)方向。此外，大數(shù)據(jù)的絕對(duì)優(yōu)等生在

大數(shù)據(jù)云圖中都不見(jiàn)蹤影，但類(lèi)似模式卻代表前沿方向。13

?

2013

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use

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may

not

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to

another

third

party.大數(shù)據(jù)云圖價(jià)值分析總總的這方面定義，可以用一個(gè)詞概括，這就是“復(fù)雜”。大數(shù)據(jù)本質(zhì)上風(fēng)動(dòng)類(lèi)的大數(shù)據(jù)（客體價(jià)值）–

是工程師眼中的大數(shù)據(jù)，看到是技術(shù)。典型代表是3V、4V說(shuō)。是復(fù)雜性數(shù)據(jù)從這個(gè)方向觀察，

企業(yè)差距較大。榜上前10名基本都是屬于“跨平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施/分析”的

廠家。其中HP今年剛被列入

“大數(shù)據(jù)云圖”（3.0版），如今赫然列在第4。而以硬件加強(qiáng)大數(shù)據(jù)，7.4億投Cloudera異軍突起，HADOOP的CDH平臺(tái)

國(guó)一半的英特爾列在第2工程師撲向復(fù)雜性數(shù)據(jù)，就象小孩子撲向玩具一樣，只關(guān)心是與不是這種事實(shí)評(píng)價(jià)，并不關(guān)心好與壞這種價(jià)值評(píng)價(jià)。商務(wù)或政務(wù)的

人關(guān)心的是技術(shù)應(yīng)用于人之后產(chǎn)生的價(jià)值，因此要把客體與主體聯(lián)接起來(lái)?？偪偟倪@方面定義，可以用一個(gè)詞心動(dòng)類(lèi)的大數(shù)據(jù)（主體價(jià)值））–是委托人（

者與最終消費(fèi)者）眼中的大數(shù)據(jù)，看到的是目的和意義。以IBM的智慧計(jì)算為代表。概括，這就是“意義”。–有能力，卻不明確要解決什么問(wèn)題，大數(shù)據(jù)就是屠龍

。大數(shù)據(jù)工作的結(jié)果，如果是把符合意義的數(shù)據(jù)留下來(lái)，叫智慧；如果是把不符合意義的數(shù)據(jù)留下來(lái)，叫愚蠢。大數(shù)據(jù)的主體價(jià)值在于把人的目的和意義的保障系統(tǒng)加以專(zhuān)業(yè)化（準(zhǔn)確說(shuō)是把

與目的校準(zhǔn)，保障做事不忘

這件事專(zhuān)業(yè)化）。做事情的意義，無(wú)非來(lái)自?xún)蓚€(gè)方面，或者是

指示目標(biāo)；或者是目標(biāo)本身，即最終消費(fèi)者的滿(mǎn)意與不滿(mǎn)意。–按這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)衡量，大數(shù)據(jù)發(fā)展到今天的水平，還很少有哪家達(dá)標(biāo)。大數(shù)據(jù)要真想讓付錢(qián)的人心動(dòng)，還需要把大數(shù)據(jù)發(fā)展到更高階段。好的跡象是，位列第1的IBM，至少在大數(shù)據(jù)上，已明確了“智慧”這個(gè)詞。說(shuō)明他從100家中脫穎而出，第一個(gè)想明白了，通過(guò)風(fēng)動(dòng)、幡動(dòng)，到底要讓人心動(dòng)，還是心不動(dòng)。14

?

2013

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Co.,:

Thisis

for

your

company's

internal

use

only

and

may

not

be

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nor

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to

another

third

party.企業(yè)體系15

?

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internal

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may

not

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third

party.企業(yè)管控定義業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)客戶(hù)化CBM基于CBM設(shè)計(jì)分析形成滿(mǎn)足各組織的分析體系設(shè)計(jì)分析

指標(biāo)設(shè)計(jì)架構(gòu)與原型業(yè)務(wù)分類(lèi)執(zhí)行管理業(yè)基務(wù)于組行業(yè)特點(diǎn)的件QHSE管理研發(fā)管理與市場(chǎng)規(guī)劃財(cái)務(wù)與規(guī)劃研發(fā)

與規(guī)劃人力與規(guī)劃供應(yīng)鏈

與規(guī)劃QHSE與規(guī)劃與市場(chǎng)績(jī)效財(cái)務(wù)績(jī)效研發(fā)績(jī)效人力績(jī)效供應(yīng)鏈績(jī)效QHSE績(jī)效與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)人力風(fēng)險(xiǎn)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)QHSE風(fēng)險(xiǎn)采購(gòu)流程管理庫(kù)存

和管理物流

管理生產(chǎn)管理全面

管理管理會(huì)計(jì)核算管理合并及報(bào)告合規(guī)性管理內(nèi)控內(nèi)審管理稅務(wù)管理組織人事管理考勤管理薪酬管理員工職業(yè)發(fā)展管理招聘管理員工績(jī)效管理員工關(guān)系管理研發(fā)組織研發(fā)成本效益研發(fā)項(xiàng)目管理研發(fā)評(píng)估專(zhuān)利管理安全生產(chǎn)監(jiān)督和控制安全事故隱患監(jiān)測(cè)安全生產(chǎn)培訓(xùn)及應(yīng)急響應(yīng)安全管理制度建設(shè)安全管理組織設(shè)置安全管理成本效益協(xié)同行業(yè)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手投資組合并購(gòu)效益初加工初加工加工環(huán)節(jié)通用技術(shù)研發(fā)原料采購(gòu)生產(chǎn)加工質(zhì)量管理成品庫(kù)存競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)占有率研發(fā)支出原料采購(gòu)數(shù)量日加工能力原料采購(gòu)價(jià)格原料采購(gòu)成本產(chǎn)能利用率存貨周轉(zhuǎn)率（天數(shù)）發(fā)展項(xiàng)目投資額項(xiàng)目進(jìn)度產(chǎn)量增長(zhǎng)率新建加工

數(shù)量銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率知識(shí)管理及技術(shù)開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略技術(shù)成果擁有比例勞動(dòng)生產(chǎn)率提高率研產(chǎn)發(fā)學(xué)支研合出作水平信息化信息化建設(shè)投入管理業(yè)務(wù)流程協(xié)調(diào)蹤效果提供技術(shù)服務(wù)跟原料采購(gòu)數(shù)量產(chǎn)銷(xiāo)率產(chǎn)需率庫(kù)存數(shù)量庫(kù)存成本價(jià)格庫(kù)存市場(chǎng)價(jià)格浮動(dòng)盈虧節(jié)點(diǎn)關(guān)系協(xié)調(diào)成本利潤(rùn)率庫(kù)存原料數(shù)量準(zhǔn)時(shí)交貨率產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)品質(zhì)量效果執(zhí)行經(jīng)濟(jì)效益凈利潤(rùn)

營(yíng)業(yè)成本主要產(chǎn)品單位成本資產(chǎn)收益率總資產(chǎn)收益率資產(chǎn)負(fù)債率銷(xiāo)售增長(zhǎng)率銷(xiāo)售凈利率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率副產(chǎn)品收入副產(chǎn)品產(chǎn)量原料采購(gòu)數(shù)量

生產(chǎn)成本原料采購(gòu)價(jià)格

產(chǎn)量原料采購(gòu)成本單位產(chǎn)品成本社會(huì)效益農(nóng)戶(hù)收入增長(zhǎng)率廢棄物處理處置率購(gòu)技術(shù)研發(fā)原料采生產(chǎn)加工質(zhì)量管理成品庫(kù)存加工計(jì)劃生產(chǎn)過(guò)程在制品制定 管理 存貨管理生產(chǎn)準(zhǔn)備收儲(chǔ)物流初加工深加工食品制造食品倉(cāng)儲(chǔ)/配送飼料加工養(yǎng)殖屠宰種植農(nóng)業(yè)服務(wù)貿(mào)易食品16

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party.企業(yè)績(jī)效管理框架企業(yè)績(jī)效管理框架數(shù)據(jù)與系統(tǒng)支持體系與價(jià)值的流程細(xì)化與分解制訂公司和部門(mén)KPIs制訂到崗位的KPI績(jī)效分析行動(dòng)對(duì)策跟進(jìn)制定和執(zhí)行考核激勵(lì)舉措流程工具與方法重要性

可管理性公司和部門(mén)KPI篩選行為管理-目標(biāo)管理矩陣部門(mén)-員工業(yè)績(jī)推導(dǎo)員工KPI篩選差異

指標(biāo)鉆取、分析

因素分解

分解、分析行動(dòng)對(duì)策要素控制多層次激勵(lì)機(jī)制與價(jià)值體系組織KPI體系員工/崗位KPI體系考核與激勵(lì)體系價(jià)值樹(shù)理解本項(xiàng)目績(jī)效指標(biāo)關(guān)注重點(diǎn)17

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party.管理報(bào)表體系18

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party.案例介紹對(duì)于一家全球性的企業(yè)而言：的業(yè)務(wù)同時(shí)涉及到不同的領(lǐng)域在全球不同的國(guó)家和地區(qū)都擁有分支機(jī)構(gòu)著全球化、業(yè)務(wù)線(xiàn)和分支機(jī)構(gòu)復(fù)雜，難于管控的問(wèn)題。對(duì)于這樣一家企業(yè)的決策者來(lái)說(shuō)：如何在全球范圍內(nèi)快速而準(zhǔn)確地獲取信息制定企業(yè)的有效地組織和決策企業(yè)

的執(zhí)行呢？客戶(hù)背景及

的19

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party.案例介紹客戶(hù)背景及

的之前的解決方案已經(jīng)實(shí)施DW系統(tǒng)很多年了，舊的報(bào)表是這樣的………20

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party.我沒(méi)有得到實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的互相埋怨對(duì)方不配合自己工作總監(jiān)&采購(gòu)總監(jiān)天天做報(bào)表，簡(jiǎn)直就是浪費(fèi)生命，我選擇離開(kāi)數(shù)據(jù)分析員工寫(xiě)代碼，做報(bào)表，加班熬夜，辛辛苦苦，卻不能體現(xiàn)價(jià)值IT財(cái)務(wù)總監(jiān)分析和決策需要很長(zhǎng)時(shí)間案例介紹客戶(hù)背景及的21

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party.今年是“利潤(rùn)增長(zhǎng)年”的CFO做了分析：經(jīng)濟(jì)環(huán)境不穩(wěn)定市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈CFO認(rèn)為在的局面下還要保證利潤(rùn)的增長(zhǎng)，必須提升公司的獲利能力！案例介紹獲利能力分析22

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party.獲利能力提升如何提升企業(yè)的獲利能力呢？CFO

提出了九點(diǎn)考慮市場(chǎng)份額和銷(xiāo)量盈虧平衡點(diǎn)銷(xiāo)售毛利率生產(chǎn)成本銷(xiāo)售費(fèi)用人工費(fèi)用費(fèi)用產(chǎn)品結(jié)構(gòu)率案例介紹獲利能力分析23

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nordistributeparty.一．市場(chǎng)份額和銷(xiāo)量，必須把市場(chǎng)份額擴(kuò)張做為企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)量目標(biāo)、能否實(shí)現(xiàn)企業(yè)的基礎(chǔ)性

指標(biāo)。對(duì)現(xiàn)有上升穩(wěn)定的市場(chǎng)進(jìn)一步提升，并成功的經(jīng)驗(yàn)上升穩(wěn)定的市場(chǎng)對(duì)銷(xiāo)量下滑的老市場(chǎng)進(jìn)行二次啟動(dòng)下滑的老市場(chǎng)動(dòng)對(duì)潛力大的區(qū)域開(kāi)發(fā)新市場(chǎng)潛力大的區(qū)域案例介紹一定的規(guī)模基礎(chǔ)銷(xiāo)量是實(shí)現(xiàn)企業(yè)獲利能力分析的前提，因此24

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201CONF一．市場(chǎng)份額和銷(xiāo)量一定的規(guī)?；A(chǔ)銷(xiāo)量是實(shí)現(xiàn)企業(yè)須把市場(chǎng)份額擴(kuò)張做為企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)量目標(biāo)、能否實(shí)現(xiàn)企業(yè)

的基礎(chǔ)性指標(biāo)。獲利能力分析的前提，因此，必成功案例26

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party.首先，確保銷(xiāo)售收入不得低于盈虧平衡點(diǎn)銷(xiāo)售收入銷(xiāo)售收入其次，嚴(yán)格控制費(fèi)用的增長(zhǎng)比例，使其低于收入的增長(zhǎng)費(fèi)用增長(zhǎng)并且不斷擴(kuò)大銷(xiāo)售規(guī)模，才能使企業(yè)獲得更大的銷(xiāo)售規(guī)模成功案例介紹獲利能力分析二．盈虧平衡點(diǎn)

企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)

要實(shí)現(xiàn)

，首先必須把握好盈虧平衡點(diǎn)，即控制好實(shí)現(xiàn)盈虧平衡的保本銷(xiāo)售收入，它是企業(yè)實(shí)現(xiàn)

的基礎(chǔ)。27二．盈虧平衡點(diǎn)點(diǎn)，即控制好實(shí)現(xiàn)盈虧平衡的保本銷(xiāo)售收入，它是企業(yè)實(shí)現(xiàn)

的基礎(chǔ)。成功案例介紹企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)

要實(shí)現(xiàn)獲利能力分析，首先必須把握好盈虧平衡28

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Co.,三銷(xiāo)售毛利率四生產(chǎn)成本五銷(xiāo)售費(fèi)用六人工費(fèi)用七

費(fèi)用八產(chǎn)品結(jié)構(gòu)率獲利能力提升盈虧平衡點(diǎn)銷(xiāo)售毛利率生產(chǎn)成本銷(xiāo)售費(fèi)用人工費(fèi)用費(fèi)用產(chǎn)品結(jié)構(gòu)率為什么企業(yè)的銷(xiāo)售收入在遞增，而企業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)卻在減少？哪些產(chǎn)品的毛利率高？費(fèi)用高而效率低的地方在哪里？成功案例介紹獲利能力分析市場(chǎng)份額和銷(xiāo)量:

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party.129

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20獲利能力提升盈虧平衡點(diǎn)銷(xiāo)售毛利率成費(fèi)用產(chǎn)品結(jié)構(gòu)率成功案例介紹:

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party.獲利能力分析市場(chǎng)份額和銷(xiāo)量獲利風(fēng)險(xiǎn)成功案例介紹獲利能力分析的獲利和風(fēng)險(xiǎn)是并存的，在分析獲九．平衡獲利和風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)利的同時(shí)，

也要考慮風(fēng)險(xiǎn)。30

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party.331

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201CONF成功案例介紹獲利能力分析的獲利和風(fēng)險(xiǎn)是并存的，在分析獲九．平衡獲利和風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)利的同時(shí)，

也要考慮風(fēng)險(xiǎn)。新產(chǎn)品上市推廣與執(zhí)行促銷(xiāo)活動(dòng)的推廣新產(chǎn)品的銷(xiāo)售總監(jiān)成功案例介紹分析32

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party.成功案例介紹分析33

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party.成功案例介紹分析34

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party.原材料供應(yīng)商采購(gòu)生產(chǎn)物流分銷(xiāo)商賣(mài)場(chǎng)&電子商務(wù)最終客戶(hù)市場(chǎng)總監(jiān)和采購(gòu)總監(jiān)及時(shí)獲取彼此的信息，實(shí)現(xiàn)需求鏈和供應(yīng)鏈的可視化、協(xié)同化。35

?

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in供te

n應(yīng)al

u鏈only

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thirdparty.需求鏈（把握客戶(hù)需求&）成功案例介紹供應(yīng)鏈分析案例總結(jié)以商務(wù)分析應(yīng)用來(lái)促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，完善企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展。通過(guò)商務(wù)智能分析應(yīng)用管理駕駛艙直觀地了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)，敏捷作出決策。財(cái)務(wù)總監(jiān)通過(guò)商務(wù)智能系統(tǒng)隨時(shí)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況，并加強(qiáng)溝通和協(xié)同?？偙O(jiān)&采購(gòu)總監(jiān)商務(wù)智能系統(tǒng)把信息送到員工的指尖，工作效率提高了，把的精力放到更有價(jià)值的分析應(yīng)用上。數(shù)據(jù)分析員工不做

“表哥表姐”

而要

“

報(bào)表Reporting”IT

team36

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party.互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀分析37

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party.互聯(lián)網(wǎng)的一分鐘數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)的4V定義里，Volume就是其中之一，指的就是大數(shù)據(jù)體量龐大，有些企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)?？梢札嫶蟮綆讉€(gè)PB！1PB=1,048,576(1024^2)GB=1,073,741,824(1024^3)MB。如果你對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)單位還沒(méi)有直觀印象的話(huà)，不妨跟隨來(lái)看下外媒制作的這張信息圖?；ヂ?lián)網(wǎng)上一分鐘內(nèi)能產(chǎn)出怎樣體量的大數(shù)據(jù)？38

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party.互聯(lián)網(wǎng)牽頭大數(shù)據(jù)的必然性為什么國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，只有幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭取得成就呢？是因?yàn)樗鼈儞碛凶疃嗟挠脩?hù)、流量和數(shù)據(jù)嗎？答案是否定的。因?yàn)樗嘘P(guān)于大數(shù)據(jù)的論斷都認(rèn)為，大數(shù)據(jù)并不在于大。質(zhì)量、性質(zhì)以及誰(shuí)擁有它，將決定大數(shù)據(jù)能被挖掘出來(lái)的價(jià)值和難度。物聯(lián)網(wǎng)傳感器、

設(shè)備時(shí)時(shí)刻刻都在收集海量數(shù)據(jù)，但價(jià)值沒(méi)有

大，因?yàn)閿?shù)據(jù)難以變現(xiàn)。運(yùn)營(yíng)商擁有用戶(hù)通信相關(guān)數(shù)據(jù)，從語(yǔ)音到

再到位置，量大過(guò)任何一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭。只能白白浪費(fèi)，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)商不被允許也

力去利用這些數(shù)據(jù)。與之類(lèi)似，

部

門(mén)、 企業(yè)均擁有大數(shù)據(jù)，卻只能任其沉睡。之所以BAT走在國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前列，即與其擁有的數(shù)據(jù)性質(zhì)有管，與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)

、開(kāi)放創(chuàng)新和積極進(jìn)取有關(guān)。大數(shù)據(jù)利用難點(diǎn)在于技術(shù)。從數(shù)據(jù)的收集到

到 ，再到脫敏，歸類(lèi)，

化、結(jié)構(gòu)化，以及最后的建模分析、挖掘利用，均是技術(shù)活兒。需要服務(wù)器集群、數(shù)據(jù)利用模型和數(shù)據(jù)處理算法來(lái)保障，然后才是挖掘出來(lái)的結(jié)果的包裝、變現(xiàn)。相對(duì)其他擁有大數(shù)據(jù)的金主來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)甩開(kāi)它們幾條街。運(yùn)營(yíng)商技術(shù)是外包；銀行的技術(shù)外包居多；其他公共部門(mén)例如

、交通、教育、能源等行業(yè)，技術(shù)對(duì)他們是遙遠(yuǎn)的名詞。還有 ?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)的服務(wù)產(chǎn)品幾乎是免費(fèi)，必須通過(guò)其他模式賺錢(qián)。過(guò)去是

、

和增值這三種模式，到了移動(dòng)端

模式遇到瓶頸，需要新模式，抑或加強(qiáng)原有模式。這兩點(diǎn)上，大數(shù)據(jù)都會(huì)起到大的作用。39

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party.BAT大數(shù)據(jù)思路迥異BAT三家的數(shù)據(jù)各有特色是基于用戶(hù)搜索行為的需求數(shù)據(jù)，阿里掌握著交易以及信用數(shù)據(jù)，騰訊則掌握著社交關(guān)系數(shù)據(jù)。各有千秋。它們對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向并不相同。

和阿里更為激進(jìn)。騰訊觀望多過(guò)行動(dòng)，也可能是說(shuō)得少做得多。首先是Baidu:

收入95％以上來(lái)自Alibaba:主要70%收入模式是Tencent:

和社交增值業(yè)務(wù)其次是技術(shù)Baidu:

深度學(xué)習(xí)

，

云Alibaba:飛天計(jì)劃，跨機(jī)房5K集群，Apsara分布式系統(tǒng)，數(shù)據(jù)，阿里云40

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party.BAT大數(shù)據(jù)思路迥異(續(xù))最后是位置典型的互聯(lián)網(wǎng)交易場(chǎng)景大概是這樣的，用戶(hù)在聊天、社交、的過(guò)

，會(huì)被吸引注意力，關(guān)注“

”，抑或因?yàn)?而發(fā)現(xiàn)新的信息。然后用戶(hù)去了解、去尋找想要的東西（需求、 、找到所求），最后在網(wǎng)上完成交易（ 和O2O）。這里

一下漏斗模型——一個(gè)悠久經(jīng)典的

概念。在這個(gè)模型里，用戶(hù)消費(fèi)時(shí)的大致決策路徑是從注意（attention）、

（interest）、

（desire）最后到行動(dòng)（action）。Baidu:

CPC（按照點(diǎn)擊次數(shù)

）Alibaba:CPA

（按實(shí)際效果）和CPS（按效果傭金）Tencent:CPM

CPT(按照展示次數(shù)或者時(shí)長(zhǎng)）騰訊

，阿里布局為先，

技術(shù)至上。相同的是，幾家都在想方設(shè)法籠絡(luò)

的數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)是第一階段，形成收集數(shù)據(jù)的能力和機(jī)制是第二階段，第三階段才是數(shù)據(jù)挖掘，目前BAT三家均處于從第二階段到第三階段之間，一旦大數(shù)據(jù)應(yīng)用全面進(jìn)入第三階段，積累更深、投入

的

或?qū)⒂型@出優(yōu)勢(shì)。41

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)42

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)-數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)工作，包含數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，數(shù)據(jù)規(guī)范，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)規(guī)范，產(chǎn)品ID，用戶(hù)ID，

SDK等。很多公司的數(shù)據(jù)無(wú)法有效利用，就是缺乏

規(guī)范，產(chǎn)品數(shù)據(jù)上報(bào)任由開(kāi)發(fā)按照自己的理解和

上報(bào)，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化的SDK和上報(bào)協(xié)議，并且數(shù)據(jù)散落在各個(gè)部門(mén)產(chǎn)品的服務(wù)器，無(wú)法構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。做數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)，很多人會(huì)理解為高大上的技術(shù)活，其實(shí)整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)值的體現(xiàn)，需要公司各個(gè)部門(mén)的配合，例如關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的建立，需要從各個(gè)部門(mén)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行提煉，并得到業(yè)務(wù)部門(mén)認(rèn)可。常見(jiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計(jì)留存率（7日、14日、30日累計(jì)留存率），新增用戶(hù)，有效新增用戶(hù)，活躍轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)化率，收入指標(biāo)，ARPU人均收入，效果數(shù)據(jù)等。43

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)-數(shù)據(jù)可視化–

在第一層級(jí)中，進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)范，

定義，

維度區(qū)分，就可以很方便的進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化可配置數(shù)據(jù)報(bào)表設(shè)計(jì)，直觀的可視化輸出設(shè)計(jì)，包括行為、收入、性能、質(zhì)量等多種數(shù)據(jù)類(lèi)別44

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)-產(chǎn)品與運(yùn)營(yíng)分析在建立數(shù)據(jù)平臺(tái)和可視化基礎(chǔ)上，對(duì)已有的用戶(hù)行為、收入數(shù)據(jù)等進(jìn)行各種分析，輸出日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、各種專(zhuān)題分析報(bào)告。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析工作如下：–1.

A/BTEST進(jìn)行產(chǎn)品分析優(yōu)化；–2.

運(yùn)用漏斗模型進(jìn)行用戶(hù)觸達(dá)分析，如TIPS、

等曝光到活躍的轉(zhuǎn)化；–3.

收入效果

與分析，包含

轉(zhuǎn)化率、

效果數(shù)據(jù)等；–4.業(yè)務(wù)長(zhǎng)期健康度分析，例如從用戶(hù)流動(dòng)模型、產(chǎn)品生命周期分析產(chǎn)品成長(zhǎng)性和健康度；–5.

推廣活動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋；–用戶(hù)

也是常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方式，包括用戶(hù)如、、行為、收入、

、消費(fèi)行為、上網(wǎng)行為、偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶(hù)各種特征，以達(dá)到全面的了解用戶(hù)，針對(duì)性的為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)的目的，通常每半年做一次用戶(hù)的專(zhuān)題分析。–常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。個(gè)人用的比較多的是：EXCEL和SPSS。45

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)-精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)–

基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上搭建的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，主要的平臺(tái)邏輯多數(shù)是進(jìn)行用戶(hù)細(xì)分，商品和服務(wù)細(xì)分，通過(guò)多種 算法的組合優(yōu)化進(jìn)行商品和服務(wù)的個(gè)性化

。另外還有針對(duì)不同產(chǎn)品生命周期，用戶(hù)生命周期構(gòu)建的產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系。46

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)–數(shù)據(jù)產(chǎn)品廣義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品非常多，例如搜索類(lèi)，天氣預(yù)報(bào)類(lèi)等等。這里主要講狹義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，以BAT三家公司的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為例進(jìn)行分享。Baidu:

、

統(tǒng)計(jì)、

指數(shù)、

司南、

精算Alibaba:

數(shù)據(jù)魔方、淘寶

、淘寶指數(shù)、在云端Tencent:廣點(diǎn)通、信鴿47

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party.BAT企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系的六層級(jí)

-

分析與決策–

分析與決策層，

的是跟很多傳統(tǒng)的

分析、經(jīng)營(yíng)分析層面的方法論相似，最大的差異是數(shù)據(jù)來(lái)自于大數(shù)據(jù)。分析層來(lái)做。 認(rèn)為分析”、“經(jīng)營(yíng)分析”–

有很多企業(yè)錯(cuò)誤的把“業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)

層”和“用戶(hù)/客戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化層”做的事情放在經(jīng)營(yíng)分析或者“業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)

層”和“用戶(hù)/客戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化層”

的是通過(guò)機(jī)器、算法和數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)的，“的是人來(lái)實(shí)現(xiàn)。很多企業(yè)把機(jī)器能做的事情交給了人來(lái)做，這樣導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的效率較低。建議是，能用機(jī)器做的事情盡量用機(jī)器來(lái)做好“業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)層”和“用戶(hù)/客戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化層”，在此基礎(chǔ)上讓人來(lái)做人類(lèi)更擅長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)分析和判斷。在變化極快的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，在業(yè)務(wù)的方向選擇上，數(shù)據(jù)很難業(yè)務(wù)的大發(fā)展方向，如果有人說(shuō)這個(gè)大方向是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析研究出來(lái)，估計(jì)產(chǎn)品經(jīng)理們會(huì)笑了。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)在精細(xì)化和運(yùn)營(yíng)中能起到比較好的作用，但在產(chǎn)品策劃、創(chuàng)意等創(chuàng)意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產(chǎn)品創(chuàng)意出來(lái)，就可以通過(guò)灰度測(cè)試，數(shù)據(jù)驗(yàn)證效果了。48

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party.數(shù)據(jù)產(chǎn)品What

is數(shù)據(jù)產(chǎn)品廣義來(lái)看，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是可以發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值去輔助用戶(hù)更優(yōu)的做決策（甚至行動(dòng)）的一種產(chǎn)品形式。它在用戶(hù)的決策和行動(dòng)過(guò)，可以充當(dāng)信息的分析展示者和價(jià)值的使能者。狹義范疇的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如大家熟知的淘寶數(shù)據(jù)魔方、 指數(shù)、

的

平臺(tái)、各種公司

的數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)等都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。Why數(shù)據(jù)產(chǎn)品人們?nèi)粘５纳虡I(yè)活動(dòng)都是“決策”和“行動(dòng)”的螺旋上升過(guò)程及交織在一起的子過(guò)程，主過(guò)程里的決策表示內(nèi)心拿定一個(gè)主意要怎么做，要達(dá)到什么樣的目標(biāo)，行動(dòng)是具體的執(zhí)行過(guò)程，比如用戶(hù)要解決出行不方便的問(wèn)題，他的主決策可能是“買(mǎi)一輛適合自己的轎車(chē)代步”，而在具體行動(dòng)過(guò)

，馬上又會(huì)

“買(mǎi)什么車(chē)”、“在什么

買(mǎi)”等子決策問(wèn)題。所有的決策以及行動(dòng)中的子決策過(guò)程都是基于“某種參考”的，最簡(jiǎn)單的參考可以是自己的，好一點(diǎn)會(huì)依賴(lài)“過(guò)來(lái)人”的經(jīng)驗(yàn)，但拍腦袋決策越來(lái)越難，所謂也屢屢被打假；而最優(yōu)的決策需要依靠“”，定量的即時(shí)數(shù)據(jù)，隨著數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的普及，數(shù)據(jù)在決策優(yōu)化過(guò)的價(jià)值越來(lái)越大，在大數(shù)據(jù)時(shí)代尤其如此。決策過(guò)

，數(shù)據(jù)的價(jià)值可以通過(guò)什么來(lái)體現(xiàn)？不外乎三種：a.數(shù)據(jù)本身、b.數(shù)據(jù)服務(wù)、c.數(shù)據(jù)產(chǎn)品。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，如果某用戶(hù)想知道明天的天氣是否適合出行，他可以直接看明天的氣溫?cái)?shù)據(jù)，這個(gè)就是數(shù)據(jù)本身在發(fā)揮價(jià)值；他也可以咨詢(xún)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析師或咨詢(xún)顧問(wèn)，由他們提供人工的數(shù)據(jù)服務(wù)或解決方案來(lái)判定明天的天氣；第三種方式便是使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，它把數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型以及分析決策邏輯盡可能多的

到一個(gè)

系統(tǒng)中，以更自動(dòng)化、更準(zhǔn)確、更智能的方式來(lái)發(fā)揮數(shù)據(jù)的決策價(jià)值。50

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party.數(shù)據(jù)產(chǎn)品分類(lèi)在狹義的范疇里，從使用用戶(hù)來(lái)看，可以是企業(yè)

用戶(hù)，外部企業(yè)客戶(hù)，外部個(gè)人客戶(hù)等。從產(chǎn)品發(fā)展形態(tài)來(lái)看，從最初的報(bào)表型（如靜態(tài)報(bào)表、Dashboard、即席查詢(xún)），到分析型（OLAP等工具型數(shù)據(jù)產(chǎn)品），到定務(wù)型數(shù)據(jù)產(chǎn)品，再到智能型數(shù)據(jù)產(chǎn)品、使能型數(shù)據(jù)產(chǎn)品等。由于報(bào)表型數(shù)據(jù)產(chǎn)品過(guò)于蒼白、可視化能力有限，而分析型數(shù)據(jù)產(chǎn)品更適合于專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師而不是業(yè)務(wù)或運(yùn)營(yíng)，使用局限性也越