大数据如何改善企业业务（企业大数据的建设方法）

大数据并不是简单地以规模庞大为特征。数据本身是多样的，并且不断变化。因此，“大数据”术语还包括存储、处理、管理和服务推动业务决策的信息的新方法。正是这些新技术，尤其是大数据分析技术，带来了企业高管和IT团队都希望获得的大数据好处。

以下了解一下大数据可以改善企业业务的六种方式：

1.更好的客户洞察

电子商务活动的点击流分析在日益数字化的市场中十分有效，它揭示了客户如何浏览企业的各种网页和菜单以查找产品和服务。企业可以看到客户将什么产品添加到他们的购物车，但后来删除或放弃没有购买;这提供了客户可能喜欢买什么产品重要的线索，即使他们没有购买。

不仅是在线商店，实体店也可以收集客户的数据，通常通过分析视频来了解访客如何在实体店中购物，而不是浏览网站。

2.更有洞察力的市场情报

正如大数据可以帮助人们更详细地了解客户的购物行为一样，它也可以加深和拓宽对市场动态的理解。

除了用于竞争分析之外，大数据还可以帮助产品开发：例如优先考虑不同的客户偏好。

事实上，大数据不仅有助于搜集市场情报。在几乎所有电子商务或在线市场中，几乎所有市场情报都是由不断变化的多样化数据驱动的。

3.敏捷供应链管理

无论是疫情导致的卫生纸短缺、英国脱欧造成的贸易中断，还是被困在苏伊士运河的货轮，人们现在都意识到现代供应链非常脆弱。

令人惊讶的是，大多数情况下，人们直到发生重大中断时才会注意到供应链的重要性。大数据分析技术(包括预测分析)通常是近乎实时的，有助于让需求、生产和分销全球网络在很大程度上保持良好运行。

这是可能的，因为大数据分析可以将来自电子商务网站和零售应用程序的客户趋势与供应商数据、实时定价，甚至航运和天气信息相结合，从而提供前所未有的商业智能水平。

受益于这些见解的不仅仅是大型企业。即使规模不大的电子商务企业也可以利用客户智能和实时定价来优化业务决策，例如库存水平和风险降低，或者临时或季节性人员配置。

4.更智能的推荐和定位

作为消费者，人们现在对推荐引擎非常熟悉，以至于可能不知道大数据自出现以来推荐引擎有了多大的发展和进步。在以往，推荐引擎的预测分析非常简单：可以关联规则在购物车中找到那些常见的项目。人们仍然可以期望在电子商务网站上找到这一功能。

新的推荐系统比以往更智能，它基于复杂的客户洞察力，因此它们对人口统计信息和客户行为更加敏感。这些系统也不限于电子商务。友好的服务推荐很可能是数据驱动的——由销售点系统推动的决策，该系统评估食品的库存水平、流行的组合、高利润项目，甚至社交媒体趋势。当人们分享美食照片时，也将为大数据引擎提供更多的信息。

流媒体内容提供商使用更复杂的技术。他们甚至可能不会问客户下一步想看什么内容：甚至在其观看和收听电影、节目或歌曲结束之前，就会给出下一个选择，通过利用用户的喜好，结合从其他用户和社交媒体收集到的大量大数据分析，可以推荐其继续观看其他流媒体内容。

5.数据驱动创新

创新不仅仅是灵感的问题。在确定有希望实施新的努力和实验的主题领域方面还需要进行大量艰苦的工作。

大数据工具可以加强研发，通常会开发出新产品和新服务。有时，经过清理、准备和管理以供共享的数据本身就变成了一种产品。例如，伦敦证券交易所现在通过出售数据和分析的收入比通过证券交易得到的收入还要多。

即使使用最好的大数据工具，数据本身也不会产生新的见解。大数据分析仍然需要数据科学家和商业智能分析师的理解和想象力。大数据的广度和范围，可以引导企业的团队对发展趋势有新的理解，尤其是存储在单一平台(如Hadoop或云数据仓库)上时，而在集成度较低的环境中则难以收集。

6.改进运营

使用大数据可以改善各种业务活动，但最有趣和最有价值的活动之一是使用大数据分析来改善业务运营。

例如，使用大数据和数据科学来通知预测性维护计划可以减少关键系统的昂贵维修和停机时间。可以从分析年龄、状况、位置、保修和服务详细信息开始。但是，其中一些系统(例如数据中心设施中的消防和制冷)明显受到其他业务活动(例如人员配备和生产计划)的影响，而这些活动又可能会受到销售周期的影响，因此也会受到客户行为的影响。整合良好的大数据分析可以将所有这些结合起来，帮助企业在最佳时间维护设备。

大数据如何改善企业业务.中琛魔方大数据平台表示使用大数据的潜力非常令人兴奋，事实上，人们必须越来越意识到监管环境(遵守隐私、安全和治理的法规)至关重要。尽管如此，以上概述的大数据的优势和好处值得付出努力。大数据是现代企业的命脉，也是推动可持续变革的最重要技术和资源之一。