《大數(shù)據(jù)運營》大數(shù)據(jù)運營概述

大數(shù)據(jù)運營概述本章知識點（1）理解大數(shù)據(jù)的概念（2）了解數(shù)據(jù)化運營的概念（3）掌握數(shù)據(jù)化運營的主要內(nèi)容（4）掌握大數(shù)據(jù)運營的應用場景以及在企業(yè)中的運用案例01大數(shù)據(jù)及其特點02大數(shù)據(jù)的應用03數(shù)據(jù)化運營04數(shù)據(jù)化運營的意義PART01大數(shù)據(jù)及其特點大數(shù)據(jù)的概念數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。信息主要采用數(shù)據(jù)形式來表示信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。數(shù)據(jù)是信息的載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)做具有含義的解釋。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達，數(shù)據(jù)則生動具體地表達出信息。數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影影響的數(shù)據(jù)，是邏輯性和觀念性的;數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。數(shù)據(jù)本身沒有意義，只有對實體行為產(chǎn)生影響時數(shù)據(jù)才成為信息。大數(shù)據(jù)的概念大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,并具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低等四大特征，在數(shù)據(jù)行業(yè),要實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,前提是要有海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)作為當今社會最先進的技術之一,已經(jīng)深刻地影響和改變著當今人類社會。數(shù)據(jù)在我們的生活中無處不在，如清晨起床我們用手機打開新聞資訊，此時就產(chǎn)生了數(shù)據(jù);早高峰乘坐地鐵,刷二維碼進站又產(chǎn)生了數(shù)據(jù);打開購物網(wǎng)站，下單購買商品,還是會產(chǎn)生數(shù)據(jù)......生活在當今這個高度信息化的社會:一切行為幾乎都可以用數(shù)據(jù)來描述，這種情況幾乎發(fā)生在每個人的身上(見圖)。每時每刻都有上億條數(shù)據(jù)產(chǎn)生，這些海量數(shù)據(jù)流入那些提供互聯(lián)網(wǎng)服務的公司,存儲在他們的系統(tǒng)中。如果不對其加以利用，這些數(shù)據(jù)只會給系統(tǒng)造成沉重的負擔,但如果善于挖掘,這些數(shù)據(jù)就可以產(chǎn)生巨大的商業(yè)價值。大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P(1000個TE(100萬個T)或Z(10億個T)。截至目前,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=210TB),當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。根據(jù)國際數(shù)據(jù)資訊(IDC)公司監(jiān)測全球數(shù)據(jù)量大約每兩年就翻一番預計到2025年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到163EB并且85%以上的數(shù)據(jù)是以非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式存在的。

數(shù)據(jù)體量巨大Volume數(shù)據(jù)類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多,包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。數(shù)據(jù)類型繁多Variety數(shù)據(jù)價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。在大數(shù)據(jù)時代，越來越多的數(shù)據(jù)都是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如網(wǎng)站訪問日志,里面大量的內(nèi)容都是沒有價值的,真正有價值的數(shù)據(jù)比較少,雖然數(shù)據(jù)量比以前大了N倍，但價值密度確實低了很多。所以如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下待解決的難題。數(shù)據(jù)價值密度低Value隨著互聯(lián)網(wǎng)、計算機技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)生成、存儲、分析、處理的速度遠遠超出人們的想象，這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的顯著特征。隨著新數(shù)據(jù)的不斷出現(xiàn)，人們對數(shù)據(jù)處理的速度提出了越來越高的要求，所以處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命線。數(shù)據(jù)處理速度快Velocity業(yè)界通常用體量(volume)、種類(variety)、價值(value)、速度(velocity),即4v特征來概括大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程數(shù)據(jù)是通過觀察、實驗或計算得出的結(jié)果。數(shù)據(jù)和信息是兩個不同的概念。信息是較為宏觀的概念，它由數(shù)據(jù)的有序排列組合而成，傳達給讀者某個概念方法等;而數(shù)據(jù)則是構(gòu)成信息的基本單位，離散的數(shù)據(jù)沒有任何實用價值。隨著人類社會信息化進程的加快，我們在日常生產(chǎn)和生活中每天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，比如商業(yè)網(wǎng)站、政務系統(tǒng)、零售系統(tǒng)、辦公系統(tǒng)、自動化生產(chǎn)系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產(chǎn)因素，從新到所有決策，數(shù)據(jù)推動著企業(yè)的發(fā)展,并使得各級組織的運營更為高效,可以這樣說，數(shù)據(jù)已成為每個企業(yè)獲取核心競爭力的關鍵要素。數(shù)據(jù)資源已經(jīng)和物質(zhì)資源、人力資源一樣成為國家的重要戰(zhàn)略資源,影響著國家和社會的安全、穩(wěn)定與發(fā)展，因此，數(shù)據(jù)也可稱為“未來的石油”。數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的變革是促成大數(shù)據(jù)時代來臨的重要因素。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的變革，是促成大數(shù)據(jù)時代來臨的重要因素?？傮w而言，人類社會的數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式大致經(jīng)歷了3個階段：運營式系統(tǒng)階段、用戶原創(chuàng)內(nèi)容階段和感知式系統(tǒng)階段。運營式系統(tǒng)階段人類社會最早大規(guī)模管理和使用數(shù)據(jù)，是從數(shù)據(jù)庫的誕生開始的。大型零售超市銷售系統(tǒng)、銀行交易系統(tǒng)、股市交易系統(tǒng)、醫(yī)院醫(yī)療系統(tǒng)、企業(yè)客戶管理系統(tǒng)等大量運營式系統(tǒng)，都是建立在數(shù)據(jù)庫基礎之上的，數(shù)據(jù)庫中保存了大量結(jié)構(gòu)化的企業(yè)關鍵信息，用來滿足企業(yè)各種業(yè)務需求。在這個階段，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是被動的，只有當實際的企業(yè)業(yè)務發(fā)生時，才會產(chǎn)生新的記錄并存入數(shù)據(jù)庫。比如，對于股市交易系統(tǒng)而言，只有當發(fā)生一筆股票交易時，才會有相關記錄生成。用戶原創(chuàng)內(nèi)容階段互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)傳播更加快捷，不需要借助于磁盤、磁帶等物理存儲介質(zhì)傳播數(shù)據(jù)，網(wǎng)頁的出現(xiàn)進一步加速了大量網(wǎng)絡內(nèi)容的產(chǎn)生，從而使得人類社會數(shù)據(jù)量開始呈現(xiàn)“井噴式”增長。但是，互聯(lián)網(wǎng)真正的數(shù)據(jù)爆發(fā)產(chǎn)生于以“用戶原創(chuàng)內(nèi)容”為特征的Web2.0時代。Web1.0時代主要以門戶網(wǎng)站為代表，強調(diào)內(nèi)容的組織與提供，大量上網(wǎng)用戶本身并不參與內(nèi)容的產(chǎn)生。而Web2.0技術以Wiki、博客、微博、微信等自服務模式為主，強調(diào)自服務，大量上網(wǎng)用戶本身就是內(nèi)容的生成者，尤其是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機終端的普及，人們更是可以隨時隨地使用手機發(fā)微博、傳照片，數(shù)據(jù)量開始急劇增加。感知式系統(tǒng)階段物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展最終導致了人類社會數(shù)據(jù)量的第三次躍升。物聯(lián)網(wǎng)中包含大量傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、位移傳感器、光電傳感器等，此外，視頻監(jiān)控攝像頭也是物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)中的這些設備，每時每刻都在自動產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，與Web2.0時代的人工數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式相比，物聯(lián)網(wǎng)中的自動數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式，將在短時間內(nèi)生成更密集、更大量的數(shù)據(jù)，使得人類社會迅速步入“大數(shù)據(jù)時代”。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程總體上可以劃分為3個重要階段：萌芽期、成熟期和大規(guī)模應用期20世紀90年代至21世紀初隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和數(shù)據(jù)庫技術的逐步成熟，一批商業(yè)智能工具和知識管理技術開始被應用，如數(shù)據(jù)倉庫、專家系統(tǒng)、知識管理系統(tǒng)等第一階段：萌芽期21世紀前10年Web2.0應用迅猛發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生，傳統(tǒng)處理方法難以應對，帶動了大數(shù)據(jù)技術的快速突破，大數(shù)據(jù)解決方案逐漸走向成熟形成了并行計算與分布式系統(tǒng)兩大核心技術，谷歌的GFS和MapReduce等大數(shù)據(jù)技術受到追捧，Hadoop平臺開始大行其道第二階段：成熟期2010年以后大數(shù)據(jù)應用滲透各行各業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，信息社會智能化程度大幅第三階段：大規(guī)模應用期大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程時間事件1980年著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。1997年10月邁克爾·考克斯和大衛(wèi)·埃爾斯沃思在第八屆美國電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）關于可視化的會議論文集中，發(fā)表了《為外存模型可視化而應用控制程序請求頁面調(diào)度》的文章，這是在美國計算機學會的數(shù)字圖書館中第一篇使用“大數(shù)據(jù)”這一術語的文章。1999年10月在美國電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）關于可視化的年會上，設置了名為“自動化或者交互：什么更適合大數(shù)據(jù)？”的專題討論小組，探討大數(shù)據(jù)問題。2001年2月梅塔集團分析師道格·萊尼發(fā)布題為《3D數(shù)據(jù)管理：控制數(shù)據(jù)容量、處理速度及數(shù)據(jù)種類》的研究報告。10年后，“3V”（Volume、Variety和Velocity）作為定義大數(shù)據(jù)的三個維度而被廣泛接受。2005年9月蒂姆·奧萊利發(fā)表了《什么是Web2.0》一文，并在文中指出“數(shù)據(jù)將是下一項技術核心”。2008年《自然》雜志推出大數(shù)據(jù)?？?；計算社區(qū)聯(lián)盟（ComputingCommunityConsortium）發(fā)表了報告《大數(shù)據(jù)計算：在商業(yè)、科學和社會領域的革命性突破》，闡述了大數(shù)據(jù)技術及其面臨的一些挑戰(zhàn)。2010年2月肯尼斯·庫克爾在《經(jīng)濟學人》上發(fā)表了一份關于管理信息的特別報告《數(shù)據(jù)，無所不在的數(shù)據(jù)》。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程時間事件2011年2月《科學》雜志推出?？短幚頂?shù)據(jù)》，討論了科學研究中的大數(shù)據(jù)問題。2011年維克托·邁爾·舍恩伯格出版著作《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》，引起轟動。2011年5月麥肯錫全球研究院發(fā)布《大數(shù)據(jù)：下一個具有創(chuàng)新力、競爭力與生產(chǎn)力的前沿領域》，提出“大數(shù)據(jù)”時代到來。2012年3月美國奧巴馬政府發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，正式啟動“大數(shù)據(jù)發(fā)展計劃”，大數(shù)據(jù)上升為美國國家發(fā)展戰(zhàn)略，被視為美國政府繼信息高速公路計劃之后在信息科學領域的又一重大舉措。2013年12月中國計算機學會發(fā)布《中國大數(shù)據(jù)技術與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》，系統(tǒng)總結(jié)了大數(shù)據(jù)的核心科學與技術問題，推動了我國大數(shù)據(jù)學科的建設與發(fā)展，并為政府部門提供了戰(zhàn)略性的意見與建議。2014年5月美國政府發(fā)布2014年全球“大數(shù)據(jù)”白皮書《大數(shù)據(jù)：抓住機遇、守護價值》，報告鼓勵使用數(shù)據(jù)來推動社會進步。2015年8月國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，全面推進我國大數(shù)據(jù)發(fā)展和應用，加快建設數(shù)據(jù)強國。大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程時間事件2016年5月在“2016大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會”上工信部透露，我國將制定出臺大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃，有力推進我國大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2017年9月公安部第三研究所授予貴陽大數(shù)據(jù)交易所"eID網(wǎng)絡身份服務機構(gòu)"資質(zhì)證書成立國內(nèi)首個數(shù)據(jù)交易合規(guī)化研究實驗項目。2018年2月，中國人民銀行正式下發(fā)銀征信許準予字2018第1號許可文件，設立首張經(jīng)營個人征信業(yè)務的機構(gòu)許可信息表。3月，我國數(shù)據(jù)管理領域首個國家標準《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型》正式發(fā)布。2019年10月在第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會期間組織召開了“國家數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)啟動會”,并發(fā)布了《國家數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)實施方案》,正式啟動河北省(雄安新區(qū))、浙江省、福建省、廣東省、重慶市、四川省等6個國家數(shù)字經(jīng)濟新發(fā)展試驗區(qū)建設工作。2020年突如其來的新冠肺炎疫情,為各行各業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。然而，在危機中,以大數(shù)據(jù)等為代表的新一代信息技術在疫情監(jiān)測分析、人員管控、醫(yī)療救治、復工復產(chǎn)等方面提供了強大支撐,各種新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)。數(shù)字化驅(qū)動的技術和產(chǎn)業(yè)變革加速發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術、產(chǎn)業(yè)和應用逆勢而上，數(shù)據(jù)的作用在各行各業(yè)中大放異彩，“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的價值深入人心。2021年3月，北京市經(jīng)濟和信息化局會同北京市金融局、北京市商務局、北京市委網(wǎng)信辦等部門，組織北京金控集團牽頭發(fā)起成立北京國際大數(shù)據(jù)交易有限公司,這是國內(nèi)首家基于“數(shù)據(jù)可用不可見，用途可控可計量”新型交易范式的數(shù)據(jù)交易所。2021年11月，工信部印發(fā)《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,在響應國家“十四五”規(guī)劃的基礎上，圍繞“價值引領、基礎先行、系統(tǒng)推進、融合創(chuàng)新、安全發(fā)展、開放合作”六大基本原則，針對“十四五”期間大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展制定了5個發(fā)展目標，大主要任務，6項具體行動以及6個方面的保障措施，同時指出在當前我國邁入數(shù)字經(jīng)濟的關鍵時期，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將步入“集成創(chuàng)新、快速發(fā)展、深度應用、結(jié)構(gòu)優(yōu)化”的高質(zhì)量發(fā)展新階段。PART02大數(shù)據(jù)的應用大數(shù)據(jù)的應用隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能設備的應用和普及,大量數(shù)據(jù)正在不斷產(chǎn)生，并呈爆發(fā)式增長趨勢。大數(shù)據(jù)對物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、農(nóng)業(yè)、金融、通信等行業(yè)已造成深刻影響，據(jù)調(diào)查，企業(yè)內(nèi)部的運營交易信息、互聯(lián)網(wǎng)技術中的產(chǎn)品貨運物流信息、人和人之間互動信息、位置信息等數(shù)據(jù)，每2~3年時間便會成倍增加。信息是當代企業(yè)的關鍵資源，是企業(yè)應用創(chuàng)新管理、決策分析的基本。這種數(shù)據(jù)有著極大的經(jīng)濟收益，可是企業(yè)所關心的數(shù)據(jù)一般只占總數(shù)據(jù)量的2%~4%，使企業(yè)無法最大化地運用已有的數(shù)據(jù)資源，以至于消耗了大量的時間和資產(chǎn),也喪失制訂重要商業(yè)服務管理決策的最好時機,針對一般的企業(yè)來講，大數(shù)據(jù)的功效具體表現(xiàn)在兩個層面。協(xié)助企業(yè)搜集信息大數(shù)據(jù)可以根據(jù)相關分析,將顧客和商品、服務項目進行串聯(lián),對用戶的喜好開展精準定位，進而提供更精確、更有主導性的商品和服務項目，從而提高銷售額。典型性的案例如電子商務。像阿里巴巴淘寶網(wǎng)那樣的電商服務平臺，累積了很多的用戶選購數(shù)據(jù)。在初期，這些數(shù)據(jù)基本上是負累和壓力，因為存儲數(shù)據(jù)必須支付很高的硬件配置成本費。但是，如今這些數(shù)據(jù)全是阿里巴巴最珍貴的財富。大數(shù)據(jù)還可以對業(yè)績產(chǎn)生直接影響,它的高效率轉(zhuǎn)化和精確性,遠遠地超出傳統(tǒng)式的用戶調(diào)查。除了電子商務，還包含能源、影視、證券、金融、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通運輸、公共事業(yè)等行業(yè)都是大數(shù)據(jù)的用武之地。協(xié)助企業(yè)分析決策除幫助企業(yè)掌握用戶數(shù)據(jù)以外,大數(shù)據(jù)還能讓企業(yè)更加精準地認識自己。企業(yè)運營需要很多的資源,大數(shù)據(jù)能夠剖析和鎖住資源的詳細情況，比如儲藏量遍布和要求的發(fā)展趨勢。這種資源的數(shù)據(jù)可視化能夠協(xié)助企業(yè)管理人員更形象化地掌握企業(yè)的運行情況，迅速地發(fā)現(xiàn)問題，并立即調(diào)整運營策略,減少財務風險?？偟膩碚f，“知彼知己,百戰(zhàn)不殆”,大數(shù)據(jù)是為管理者提供決策服務最有力的依據(jù)。對于企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)服務的目標可以歸結(jié)為“降本增效”四個字。企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)服務做精準化營銷，將企業(yè)的產(chǎn)品有效地傳遞給有此需求的用戶,在為客戶創(chuàng)造價值的同時增加企業(yè)收入。企業(yè)還可以借助大數(shù)據(jù)了解客戶的偏好,從而更好地為客戶提供服務，提升客戶感知水平。雖然提升客戶服務體驗并沒有直接為企業(yè)帶來收入，但是通過這種方式提升了企業(yè)在客戶心中的形象,使得客戶獲取企業(yè)服務更加便捷、高效,客戶也因此更喜歡購買企業(yè)的產(chǎn)品，從而增加了企業(yè)的收入。企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)服務降低成本。從費用支出的類型角度看，成本消耗主要分為屬于投資建設的CAPAX資本性支出投資和業(yè)務運營的。PEX(運營資出)投資兩部分，因此企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)服務降低這兩部分投資，比如在降低CAPAX投資方面，可以以用戶價值為中心進行資源的建設，避免因為靠“假設”“猜想”而造成投資浪費。在降低OPEX投資方面，企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)服務來發(fā)現(xiàn)企業(yè)流程中存在的問題，通過流程優(yōu)化來提高運營效率,從而降低企業(yè)的整體運營成本。大數(shù)據(jù)的應用(1)大數(shù)據(jù)助力政府部門完成市場經(jīng)濟體制管控、公共衛(wèi)生服務安全防護、災禍預警信息、社會發(fā)展輿論導向;協(xié)助城市犯罪預防,實現(xiàn)智慧交通，提高應急能力;電力企業(yè)會根據(jù)大數(shù)據(jù)實時做數(shù)據(jù)的檢測和預測分析,使我們更強、更便捷地做這類電力工程的生產(chǎn)調(diào)度。(2)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中也有比較廣泛的應用。例如，基因工程技術及其病癥的預測分析剖析、手術治療計劃方案等都會用到大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)協(xié)助定點醫(yī)療機構(gòu)創(chuàng)建患者的病癥風險性追蹤體制,協(xié)助醫(yī)藥企業(yè)提高藥物臨床醫(yī)學的實際效果,協(xié)助科學研究組織為病人提供定制化的藥品。(3)大數(shù)據(jù)幫助電商公司向用戶推薦商品和服務旅行網(wǎng)站為游客提供心愛的旅游線路，二手市場的買賣方尋找最好的買賣總體目標，用戶可以更快尋找到最好的產(chǎn)品選購階段、店家及最優(yōu)惠價。(4)大數(shù)據(jù)助力企業(yè)提高營銷推廣的針對性，減少物流和庫存量的成本，降低項目投資的風險性,及其協(xié)助企業(yè)提高廣告營銷精確度。例如，云鯨大數(shù)據(jù)助力各行業(yè)直接獲得相關App/網(wǎng)站用戶的訪客信息，這在很大程度上減少了企業(yè)推廣或引流的成本，就可以直達意向用戶。PART03數(shù)據(jù)化運營數(shù)據(jù)化運營概況數(shù)據(jù)化運營是指通過數(shù)據(jù)化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環(huán)節(jié)進行科學的分析，為數(shù)據(jù)使用者提供專業(yè)、準確的行業(yè)數(shù)據(jù)解決方案，從而達到優(yōu)化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。數(shù)據(jù)化運營的本質(zhì)還是運營，“數(shù)據(jù)化”僅僅是方法和手段，“運營”才是核心和目的，用數(shù)據(jù)指導業(yè)務運營的決策，提升業(yè)務運營的效率，實現(xiàn)業(yè)務增長的目標。數(shù)據(jù)化運營不等于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析僅僅是數(shù)據(jù)化運營的一個關鍵環(huán)節(jié)和重要手段。數(shù)據(jù)化運營是基于數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)問題，分析問題，然后通過運營的手段找到問題的解決辦法并付諸實踐的閉環(huán)工作。企業(yè)中的數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到應用，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)建模層、數(shù)據(jù)應用層，經(jīng)過層層的加工，將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、再到數(shù)據(jù)挖掘，最終在應用層產(chǎn)生價值，實現(xiàn)面向用戶的智能營銷和個性化內(nèi)容的推薦，從而實現(xiàn)降本增效的運營目的。數(shù)據(jù)化運營基本概念數(shù)據(jù)化運營概況隨著信息化時代的來臨及全球數(shù)字化浪潮的推進，企業(yè)在運營中都產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是實現(xiàn)商業(yè)智能的基礎。例如，沃爾瑪“啤酒與尿布”的經(jīng)典案例就是數(shù)據(jù)實現(xiàn)商業(yè)智能的一個體現(xiàn)。1987年，沃爾瑪完成了公司內(nèi)部的衛(wèi)星系統(tǒng)的安裝，該系統(tǒng)使得總部，分銷中心和各個商場之間可以實現(xiàn)實時、雙向的數(shù)據(jù)和聲音傳輸，從運營數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了“啤酒與尿布”關聯(lián)。如今，沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)倉庫中存儲著沃爾瑪數(shù)千家連鎖店在65周內(nèi)每一筆銷售的詳細記錄，通過這些數(shù)據(jù)，業(yè)務員可以分析顧客的購買行為，從而供應最佳的銷售服務。數(shù)據(jù)化運營基本概念數(shù)據(jù)化運營概況企業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的階段性根據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)更新速度、數(shù)據(jù)應用程度、數(shù)據(jù)平臺建設及應用能力進行如下劃分：1)無平臺階段在該階段，企業(yè)的數(shù)據(jù)量較少，且數(shù)據(jù)腳本零散地存儲在不同的地方。信息處理主要靠人工進行,管理者和運營人員不會過多關注數(shù)據(jù),有時階段性地觀察一下宏觀的數(shù)據(jù)而且企業(yè)也沒有數(shù)據(jù)平臺2)小型數(shù)據(jù)平臺階段處于小型數(shù)據(jù)平臺階段的企業(yè),擁有一些數(shù)據(jù)儲備，且各部門定期有數(shù)據(jù)需求，需要搭建小型數(shù)據(jù)平臺，用以獲取核心數(shù)據(jù)指標。小型數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)周期較短，工作量也較少3)中型數(shù)據(jù)平臺階段處于中型數(shù)據(jù)平臺階段的企業(yè),數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)更新速度較快，管理者做出決策需要依靠數(shù)據(jù)，這個階段就需要一個中型數(shù)據(jù)平臺來支撐各部門的數(shù)據(jù)需求，同時建立起相應的信息處理系統(tǒng)，且需要專業(yè)的團隊對系統(tǒng)進行維護。4)大型數(shù)據(jù)平臺階段隨著企業(yè)規(guī)模逐步增大，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長、秒級更新、應用需求高的特點。處于這個階段的企業(yè)，需要搭建大型數(shù)據(jù)平臺,投入足夠的人力、物力及資源去保障平臺的運作,數(shù)據(jù)倉庫也需要不定期地做升級和變遷。企業(yè)在這個階段需要有非常豐富的數(shù)據(jù)產(chǎn)品來支持業(yè)務的發(fā)展和運營數(shù)據(jù)化運營流程明確目標指標體系數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)分析策略建議評估優(yōu)化數(shù)據(jù)化運營第一步要搞清楚業(yè)務的核心目標是什么，用戶運營和產(chǎn)品運營有著不同的場景和目標，可以通過圍繞業(yè)務的關鍵績效指標(keyperformanceindicator，KPI)展開在業(yè)務目標確定后，基于目標進行數(shù)據(jù)指標的拆解,構(gòu)建相應的用戶運營、產(chǎn)品運營業(yè)務的監(jiān)控和結(jié)果評價的指標體系。根據(jù)指標體系確定數(shù)據(jù)的采集點。對于流量、行為類的數(shù)據(jù)必須要先進行埋點,埋點是指在應用的特定流程中,收集用戶行為信息、還原用戶場景來指導產(chǎn)品功能改進,驗證客戶服務質(zhì)量。在數(shù)據(jù)團隊經(jīng)常遇到業(yè)務產(chǎn)品找項目管理(projectmanager，PM)要數(shù)據(jù)，最后卻發(fā)現(xiàn)都沒有埋點。利用相應的數(shù)學模型對收集的數(shù)據(jù)進行分析，并根據(jù)運營要求采用數(shù)據(jù)可視化方法對采集到的數(shù)據(jù)進行處理,形成分析報告?；跀?shù)據(jù)分析報告，通過數(shù)理思維來推導、發(fā)現(xiàn)運營業(yè)務存在的問題或?qū)ふ覞撛谠鲩L點，企業(yè)以此支撐業(yè)務決策，驅(qū)動產(chǎn)品流程改進優(yōu)化。分析結(jié)論或策略建議在產(chǎn)品或運營端實施之后，可通過AB測試對比、效果分析、持續(xù)優(yōu)化迭代等方法進行評估優(yōu)化。數(shù)據(jù)化運營的職業(yè)發(fā)展趨勢起初從事數(shù)據(jù)運營的人是企業(yè)的IT部門兼任，隨著數(shù)據(jù)在業(yè)務運營上占據(jù)越來越重要的地位，從事數(shù)據(jù)運營的專職崗位也應運而生。目前市面上數(shù)據(jù)人才是比較稀缺的，因為數(shù)據(jù)人才需要橫跨三個專業(yè)：數(shù)學、商科、計算機，且該崗位培養(yǎng)周期長，需要在既懂業(yè)務，又能掌握計算機相關技能及工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與可視化。數(shù)據(jù)化運營的職業(yè)發(fā)展趨勢目前,中國高校正在開設數(shù)據(jù)科學與技術、數(shù)字經(jīng)濟等新興專業(yè),培養(yǎng)社會上急需的大數(shù)據(jù)運營的人才。但高校人才培養(yǎng)往往受到培養(yǎng)周期長、產(chǎn)教融合脫節(jié)等諸多原因，而滯后于產(chǎn)業(yè)的人才需求,目前企業(yè)的數(shù)據(jù)技術人才依然處于稀缺狀態(tài),專家認為數(shù)字技術人才具有要求高供給少、需求大的特點，且未來10~20年都將處于稀缺狀態(tài)。數(shù)據(jù)化運營的職業(yè)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)化運營的崗位及崗位職責大型企業(yè)將數(shù)據(jù)運營部門設置為一級部門，設置數(shù)據(jù)運營部門負責人（總經(jīng)理級）、數(shù)據(jù)運營高級總監(jiān)、數(shù)據(jù)運營總監(jiān)、數(shù)據(jù)運營高級經(jīng)理、數(shù)據(jù)運營經(jīng)理、數(shù)據(jù)運營主管及數(shù)據(jù)運營專員等七個職級。數(shù)據(jù)運營部門的整體職責如下：搭建全鏈路數(shù)據(jù)架構(gòu)：梳理及重構(gòu)供應鏈，基于供應鏈和業(yè)務需求節(jié)點進行數(shù)據(jù)需求架構(gòu)；沉淀業(yè)務方法論，通過協(xié)同模式快速復制，對外賦能，提升行業(yè)效率。建立品類標準與商業(yè)規(guī)則：調(diào)研商品，并完成非標品的標準化工作，同時承擔新商品開發(fā)研究工作；制定自動化運營商業(yè)規(guī)則，承擔制定平臺商業(yè)制度的職責；統(tǒng)籌行業(yè)、品類、商品研究，建立標準化商品數(shù)據(jù)庫，進行商品管理和商品策略研究。通過數(shù)據(jù)運營提升內(nèi)外部效率:打通銷售效率、物流效率、渠道商績效，需求預測數(shù)據(jù)等指標，建立關聯(lián)，量化各個環(huán)節(jié)的效率提升點，并制定提升方案；研究、提供并推進B端和C端體驗和品質(zhì)提升方案。行業(yè)研究與市場洞察：通過市場調(diào)查、情報收集及時掌握市場和行業(yè)動態(tài)。數(shù)據(jù)贖能BP：承擔各個BU、城市數(shù)據(jù)賦能BP的職責；清晰傳遞集閉戰(zhàn)略和執(zhí)行信息、建立各級數(shù)據(jù)看板，推動自動化決策分析，及時收集各城市的問題并向總部反饋。數(shù)據(jù)化運營的職業(yè)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)化運營的崗位及崗位職責部門負責人崗位職責全面負責公司的數(shù)據(jù)運營管理，完成業(yè)務規(guī)劃、平臺優(yōu)化、資源整合，確定核心產(chǎn)品和服務及對應的商業(yè)模式和盈利模式。研究運營數(shù)據(jù)和用戶反饋，挖掘用戶需求，發(fā)現(xiàn)運營中的問題并給出解決方案。構(gòu)建全面、準確、能反映業(yè)務特征的監(jiān)控指標體系，并基于業(yè)務指標體系，及時發(fā)現(xiàn)和定位問題。通過專業(yè)分析，對業(yè)務問題進行深入分析，為公司的運營決策、產(chǎn)品方向、商業(yè)策略提供數(shù)據(jù)支持。對產(chǎn)品、運營、市場及客戶關系管理等領域提供業(yè)務支持。與內(nèi)外部相關團