企業數據服務

① 企業最有價值的數據在哪裡

企業最有價值的數據在哪裡

當前，傳統(非互聯網類)企業已認識到大數據的價值，但如何結合企業現狀有效應用大數據，仍普遍存在著迷茫。針對這種現狀，HCR基於企業大數據應用的相關服務經驗，提出一些可行性的思路和建議，供企業客戶了解和實施。

本文內容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分ToB)和內部數據的大中型企業，對擁有大量企業/個人管理數據的政府機構(如稅務)的大數據應用也有借鑒意義。

一、企業最有價值的數據在哪裡

大數據的價值基礎來自於數據，對於企業最有價值的數據，我們認為有兩點：

1)內部業務大數據(而非外部大數據)具有最高的應用價值

企業的大數據，從來源講可分為內部(自身業務生產經營環節產生的所有數據)和外部(來自外部，如第三方/互聯網)。當前企業熱衷於引入來自外部的大數據(如互聯網/電商/移動互聯網)和相關服務應用，而忽視了一個事實：現有的內部業務大數據才是最大的價值挖掘目標。

大中型企業在信息化與數據應用過程中，大都已經完成了第一階段(信息化系統建設與業務數據採集的自動化/常態化)的工作。多年來建立的各種業務信息系統已積累了大量業務數據。而進入第二階段(挖掘數據提升企業業務經營管理)後，卻進度緩慢。相比外部數據，內部業務數據體量大，內容多樣，時間跨度長，是企業大數據的主體。因其與企業特性直接相關，深入覆蓋經營的各個環節，其對企業的價值遠大於各種外部數據。然而，這些數據很少發揮出應有的價值，大都沉睡在那裡，甚至成為負擔。

2)內部業務大數據中，應優先關注服務客戶相關的數據

企業內部業務大數據，如果按邏輯屬性劃分，可分為兩大類：

1) 產品/服務相關：圍繞企業產品/服務相關的(研發/設計/原材料/生產/製造/反饋)的數據

2)服務客戶相關：圍繞著目標客戶(可為B或者C)的相關(售前/銷售/客服/運維/活動/CRM等等)數據

以上兩類數據中，服務客戶相關的業務行為對企業經營影響巨大。其數據也是企業內部大數據的主體，應優先作為內部大數據挖掘應用的目標。

二、實施的流程

下面，針對企業最有價值的內部業務數據集，結合消費者研究與標簽化研究方法，我們來介紹如何有效挖掘其大數據價值的機制。

首先我們給出一個主要的流程，後續將對每個步驟進行詳細說明。

數據來源：大數據平台部@HCR

Step1總體體系設計： 對現有內部數據進行重構設計

對現有的業務數據體系，結合實際情況與未來的應用目標，重新進行數據組織和規劃。過程中要關注兩點：

要點1：數據的組織，要從功能為中心轉向以客戶為中心(按生命期階段組織)。企業內部業務數據，當前大多是以業務功能(系統)為中心組織，相互間未充分打通。用於價值挖掘的業務數據，要以每個客戶為中心，以用戶生命期為線，將其所有業務功能階段的數據串起來。

要點2：以類標簽化的思想建立客戶的數據描述體系，作為未來全景數據整合的框架。描述體系的來源數據不僅有內部數據，也包含外部數據(輔助)。實際的數據整合處理將基於該體系進行：已有的數據可直接引入，缺失數據內容作為後續採集/外購的主要目標。

以某車企客戶為例，其相關的大數據，對應由9大內部業務系統產生，各自獨立。在數據體系重構整合中，重構的示意圖如下：

數據來源：大數據平台部@HCR

Step2 數據整合集中：對現有數據進行實際整合，建立一個統一大數據平台

基於step1得到的規劃方案，對現有的業務數據通過技術手段從各業務系統整合到統一大數據平台上。該平台作為數據分析平台，與生產業務系統分離，提供對數據倉庫/結構化/非結構化數據的支持。

整合中要注意：

(1) 數據模型的設計以及數據ETL(清洗/轉化)，都需要以客戶為中心進行統一規劃

(2) 充分考慮新數據體系中缺失/不足的數據內容未來的融入和整合機制。

Step3 標簽化分析：對客戶進行全方位標簽化分析，生成標簽化描述結果

在step2整合得到的以用戶為中心的多維度數據空間上，基於消費者研究與業務特性建立用戶標簽體系，並對客戶進行實際的標簽化分析。標簽體系的定義，要兼顧用戶基本信息、業務特點和未來應用的目的，並不斷擴展。

比如前述的車企客戶，對用戶標簽，已經定義了如下幾類：基本屬性(性別、年齡段、購買能力、職業階層…)、家庭情況(家有兒童,第二輛車)、車型/駕駛偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件關注點(喜歡原裝、喜歡功能性配件)、內裝偏好、保養習慣、參與活動偏好、觸媒習慣等。

Step4 業務實際應用/挖掘：通過業務活動，進行客戶大數據價值的實際挖掘和應用

對所有客戶分析得到標簽化描述結果，可通過統一的客戶分析平台，提供給企業內部所有部門實際應用。各部門可根據實際業務需要，通過標簽靈活准確篩選目標客戶(如市場部可以查找80後家有兒童且購買能力強的目標客戶做MPV家用車型推廣)，或發現產品客戶群的深層特性(產品設計部門可分析車型的目標客戶與實際購買客戶是否一致)。

三、如何實施

在內部大數據應用流程閉環的5個主要步驟中，每一步工作都有著不同的重點：

Step1總體體系設計

總體體系設計，決定了企業內部大數據應用未來可以發揮的價值空間，所以需要高度重視。前期要做踏實，不要急於求成。

主要工作包括：

● 對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況(分布/數據屬性/關聯性/數據質量等)

● 通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。

● 在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。

輸出結果至少包括：

● 新數據體系的設計與重構方案，定義以客戶為中心的新數據模型的抽象/關聯性/屬性來源/生成機制等，包括對現有數據的整合機制，以及對當前(基於標簽體系要求)缺失數據屬性的採集和融合機制。

● 客戶標簽應用體系的框架性實現方案，包括對客戶標簽體系的框架與分類體系、重要標簽設計與分析思路，以及未來的應用模式等

Step2 數據整合集中

基於新數據體系的設計要求，建立一個統一的內部大數據平台，將相關的數據整合於其中並進行有效管理。

主要的工作包括：

● 搭建統一大數據平台的軟硬體/網路的基礎架構(包括應用與資料庫系統)

● 對於現有數據，基於新數據體系的設計，設計數據物理模型和對接方案，並通過技術手段(ETL/編程)對接各內部業務系統，將各業務系統的相關數據統一整合到大數據平台

● 對於缺失數據和外部來源的大數據，建立一套相應的機制，保證後續持續有效的整合此類數據。

輸出結果包括：

● 一個統一的大數據平台，能夠持續整合和管理來自企業內外部的用戶相關的所有數據資源。

● 一套技術與業務實施機制，確保數據整合和採集的可持續性和有效性。

在現有數據整合時，企業由於內部業務信息系統眾多，且往往對應不同的IT開發商，為保證整合多業務系統數據的准確性和效率，本步驟的實施者，建議優先選擇企業內部現有業務信息系統的核心IT開發商，或由企業的信息中心完成，注意：實施過程中需要有大數據架構與數據專家提供咨詢和指導。

Step3 用戶標簽化分析

本階段工作對數據未來價值的影響最大。在實際的實施中不是一蹴而就的，是個長期遞進的過程，需要根據業務變化和應用需要，不斷優化和擴展用戶標簽體系。相關工作主要由熟悉行業的用戶研究人員和數據挖掘/演算法工程師根據企業業務的需要配合完成。

● 用戶研究人員：基於全局的客戶標簽體系，對數據體現的用戶行為進行深入研究和分析，並針對業務的需求，定義高應用價值的標簽，並發現相關分析規則

● 數據挖掘/演算法工程師：綜合運用大數據技術(數據挖掘/機器學習等)方法，配合研究員進行挖掘，並完成標簽分析的演算法編程，使得大量標簽的分析處理能以自動化方式來實現。

輸出結果包括：

● 所有客戶的標簽化分析和描述結果。

● 特定客戶群體/業務需求相關的深入分析報告。

Step4 業務實際應用

由企業各部門人員完成，業務人員對step3中產生的客戶標簽分析結果，結合實際業務需求提取和分析所需要的內容，並在後續的業務活動(如針對所選擇客戶的廣告宣傳、營銷..)和決策分析中進行應用。

為了便於實際使用，對Step 3 中的分析結果建立統一的應用分析平台，支持業務人員靈活篩選/分析所有客戶的標簽化屬性，並能夠提供更深入的研究報告和最新的可視化分析工具，以支持企業更多更深層次的數據應用。

對於業務人員，如果缺乏使用分析結果的思路和想法，可通過培訓和案例拓展其思路。同時在使用之後，需要根據業務情況與數據研究人員交流和不斷反饋，協助提升標簽分析模型的精度。

Step5 應用結果的反饋

在各部門使用數據開展業務後，需盡可能收集所接觸客戶的反饋結果。反饋結果的採集內容要參照全局數據體系的定義，通過便捷的電子化形式(如二維碼問卷)完成和提交。這種反饋的閉環機制，可有效避免長期以來對客戶實際感知的斷裂，能有效提升用戶標簽化畫像的准確度與後續應用價值。我們的一家外資葯品企業客戶，已經開始進行相關嘗試，收到了良好的效果。

四、要注意的問題和解決方法

企業內部大數據整合挖掘與應用，當前已經受到許多行業內的領頭企業的關注，並開始嘗試。但由於缺乏體系化的思路和經驗，遇到不少困難。企業在進行計劃相關實施時，首先要注意如下問題：

1、建設思路與實施者的選擇

從前面的闡述可以發現，內部大數據整合與應用挖掘，本質是用戶深入研究與相關應用。不僅數據組織和標簽體系，甚至IT相關的數據平台整合與建設，也遵循用戶研究的思路來完成。用戶研究/大數據挖掘技術(如數據挖掘/演算法)人員是實施的核心團隊。

遺憾的是，在我們接觸的一些企業中，建設思路仍有很大偏差。有的仍然遵循IT系統建設的思路，認為應由IT企業來完成此事。實際上，IT企業並不具備實施中最重要的用戶研究/數據挖掘等專業能力(其更適合step2/4所需的相關IT平台的開發)。而有的企業則認為這是CRM業務的延伸，適合CRM服務商完成。這也是不對的，CRM數據 /業務只是企業用戶大數據/應用中的子集，CRM人員是用戶研究結果的應用者而不是建立者。

以上錯誤認識直接影響了諸多企業內部大數據挖掘與相關應用的有效推進。某主流手機製造廠商，就是重技術平台，不重深入研究，覺得採集整合了大量數據後應用價值就水到渠成了。而某合資車企則是意向將該項目由國際著名it服務咨詢企業來完成(事實上我們並不認為該咨詢企業能夠深入了解汽車行業的產業規律與用戶特點)。某省移動運營商，在針對集團客戶進行大數據整合與營銷支撐服務時，由某上市it企業進行實施。雖然該企業的it研發能力很強，但由於因循傳統業務流程管理的思路，一線客戶經理無法從系統中獲得對所服務集團客戶的深入認識，也難以進行針對性的業務推廣。

因此，企業內部大數據應用的實施，選擇一個能力全面的實施者很重要。該實施者既要熟悉企業業務特性、具有專業的用戶研究能力外，也要具有大數據相關的技術(平台架構設計/數據挖掘/大數據演算法分析)能力，兩者缺一不可。

2、整合數據時會遇到較大困難

企業在實施step2(數據整合集中)時大都遇到相同的問題：進度延誤和數據集中未達設計目標，大大影響了後續的數據應用。

其原因主要如下：

●數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。

●實施整合的it企業，雖然熟悉內部數據細節，但大都是開發能力強，對大數據整合數據的主要工作(對接、同步和數據清洗等)缺乏經驗和最優的方法

以上原因，再加上全局目標不明確，導致整合集中成為企業數據價值應用環節上最大的障礙。以某省運營商為例，其內部用戶大數據整合工作，斷斷續續已經進行了近兩年，仍未完成預期目標。

而要想避免此事，需要做到以下兩點：

●高層要重視，且要有強有力的內部實施控制。公司層面的重視對打破各業務系統的數據壁壘有很大幫助，而專業的總控團隊對進度和效果影響較大。以某大型企業客戶為例，整合數據時涉及6個部門9大系統，難度相當大。公司由副總擔任專項組長，信息中心組建專門團隊負責實際協調和考核，最終按計劃完成了相關工作，走在了同行的前列。

●由大數據處理與整合方面的技術專家，通過咨詢/培訓等手段，幫助it實施企業提升在數據整合技術方面的能力。

3、內部業務數據的完善任重而道遠

數據屬性缺失和數據質量問題，是企業內部業務數據最常見的問題，也很大影響了未來的應用價值。同時，在大數據環境下，客戶數據的粒度/深度的不足也逐漸明顯。如對某上市葯企進行相關數據摸底時，發現客戶相關的數據只到渠道級別，沒有到達最終用戶，導致大量最有價值的內容缺失。造成這些問題的核心原因是之前缺乏全局、體系性的數據框架和實施機制，業務各環節中採集數據的目標、方法和主動性都有不足，而這相關改變非一朝一夕可以完成。

對此，企業要注意：

●客戶識別/接觸體系不完善的，需盡快建立公司統一的客戶體系(如會員系統)。

●要有明確的全局數據體系作為指導，相應建立採集和整合的制度化機制，使得各環節的業務人員對相關工作從自發變為自覺。

●要把外部大數據/應用反饋數據也納入到數據體系中，統一規劃構建相關的收集機制和融合方法。

●在此過程中不要攤子過大，結合情況分步驟實施，優先考慮最重要/最容易採集的數據資源。

三、hcr助力企業內部大數據應用

企業內部大數據研究應用要求實施者在行業/應用研究與大數據應用技術上具有全面而深入的綜合能力。當前國內無論是研究行業還是it行業，符合相關要求的實施企業鳳毛麟角。

而hcr作為領先的大小數據結合的數據研究公司，則完全具備相關能力：

●10多個行業的資深研究人員，長期面向企業研究，具有豐富的行業/用戶研究經驗。以b，qgroup為代表的研究團隊，在幫助企業進行內外大數據研究方面經驗豐富。

●hcr大數據平台部具有行業最強的大數據技術能力。數據架構組可幫助企業進行業務數據摸底，設計/規劃適合企業特點的大數據體系與平台，並具有實際的技術實施能力。而挖掘演算法組，在大數據環境下的挖掘演算法/機器學習/非結構化文本分析方面實力強大，在配合研究人員進行用戶標簽化分析方面已經取得了豐富成果。

正是由於研究與技術的綜合優勢，hcr當前在幫助多個客戶企業實現內部業務大數據的價值挖掘，使得客戶能夠通過大數據應用，為企業經營帶來新的提升。

以上是小編為大家分享的關於企業最有價值的數據在哪裡的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

② 數據中台可以幫助企業解決哪些問題

數據中台的價值是可以大大提高企業的響應能力。企業的數據開發速度跟不上應回用和業答務變化的速度，那麼數據中台就能夠為企業解決這種速度不同步的問題，將這些能力都沉澱到一個體系中，變成數據開發的能力，變成可以復用的二次加工數據服務工廠。

③ 國內大數據公司有哪些

國內大數據主力陣營：

1.阿里巴巴
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。

2.華為華為雲服務
整合了高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統

3.網路
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎，將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。

4.浪潮
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據，並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。

5.騰訊
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，騰訊的思路主要是用數據改進產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。

④ 哪些公司可以給企業進行大數據系統搭建服務

能給企業進行大數據系統搭建的公司在深圳有幾家，其中我們公司也是的，數據已經回作為企業重要資產被答廣泛應用於盈利分析與預測、客戶關系管理、合規性監管、運營風險關理等業務當中。
大數據在企業經營中能幫助企業將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，可以實現企業對所需資源的精準定位，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等。
通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散等。

⑤ 企業如何布局數據管理中台

數據中台是為了應多業務高峰、應對大規模數據的線性可擴展問題、應對復雜業務系統的解耦問題，而在技術、組織架構等方面採取的一些變革，其本質上還是一個平台。從大的方面來說數據中台包含以下幾個部分：數據存儲，將企業所含的數據湖的數據，通過數據的清洗轉換到數據倉庫中，經過主題域的構建形成數據集市。同時數據中台是一個數據集成平台，它不僅僅是為數據分析挖掘而建，它更重要的功能是作為各個業務的數據源，為業務系統提供數據和計算服務。數據資產管理，將企業內部的數據進行規范化的管理，按照企業的需求對企業數據按目錄進行劃分和管理。數據服務，按照特定的需求以API的方式提供數據服務，隨著企業大數據運營的深入，各類大數據應用層出不窮，對於數據服務的需求非常迫切，大數據如果不服務化，就無法規模化。數據的分析與挖掘，以數據為推理的基礎上，對數據進行分析，挖掘其更深層次的價值，比如說，用戶對某個數據服務訪問次數特別多，通過數據分析訪問此服務的用戶對其它服務的需求，分析其中的聯系，之後更加側重於提升這方面的服務，從而提高客戶的滿意度。反之，對用戶訪問較少的服務，反思其中的原因，進行服務的改進。目前已有眾多企業開始認識到數據的重要性，開始布局搭建，但企業一方數據的有限性以及對數據行業的不了解，有些企業開始遇到些問題，可以咨詢市場上專業數據服務公司MobTech，助力企業數據中台構建，提供三方合規數據，進一步畫出精準用戶，幫助企業降本增效。

⑥ 中國主要的行業數據與市場數據服務公司與提供商有哪些

中國主要的行業數據與市場數據服務公司與提供商很多，其中，在國內占據絕對的權威的有以下幾家：
1：零點研究咨詢
是源自中國的國際化數據智能服務機構，旗下包括創新數據開發中心、公共事務數據事業群、商業數據事業群、未來商習院。
2：國研
國務院發展研究中心信息網(簡稱「國研網」)由國務院發展研究中心主管、北京國研網信息有限公司承辦，創建於1998年3月，並於2002年7月31日正式通過ISO9001：2000質量管理體系認證。
3：深圳中為智研咨詢有限公司
是中國領先的產業與市場研究服務供應商。公司圍繞客戶的需求持續努力，與客戶真誠合作，在調查報告、研究報告、市場調查分析報告、商業計劃書、可行性研究、IPO咨詢等領域構築了全面專業優勢。中為咨詢致力於為企業、投資者和政府等提供有競爭力的調查研究解決方案和服務，持續提升客戶體驗，為客戶創造最大價值。
4：賽迪顧問股份有限公司
是中國首家在香港創業板上市，並在業內率先通過國際、國家質量管理與體系標准認證的現代咨詢企業，直屬於中華人民共和國工業和信息化部中國電子信息產業發展研究院。
5：萬得信息技術股份有限公司
(簡稱：Wind資訊)是中國大陸領先的金融數據、信息和軟體服務企業，總部位於上海陸家嘴金融中心。
6：新華信國際信息咨詢(北京)有限公司
是中國領先的營銷解決方案和信用解決方案提供商，1992年在北京成立。企業收集、分析和管理關於市場、消費者和商業機構的信息，通過信息、服務和技術的整合，提供市場研究、商業信息、咨詢和資料庫營銷服務，協助您做出更好的營銷決策和信貸決策並發展盈利的客戶關系。
7：慧聰研究
是一家根植於中國、放眼全球，提供大數據與小數據有效結合的洞察研究公司。HCR為企業提供大小數據結合的深度洞察服務。
8：易觀國際
成立於2000年，是中國互聯網和互聯網化市場卓越的信息產品，服務及解決方案提供商。每年為來自於全球的互聯網和信息技術廠商、電信運營商，行業用戶、投資機構、政府部門的高級主管，提供包括訂閱制的EnfoDes資訊平台和EnfoGrowth專項咨詢在內的信息產品，服務及解決方案。
9：新生代市場監測機構
成立於1998年，位列中國市場研究行業TOP10，是國內最具規模和影響力的消費者與媒介研究機構之一。新生代致力於為客戶提供專業的市場調查和基於數據的研究與咨詢服務，主要業務包括市場研究、媒介研究、消費與社會研究，以及營銷策略咨詢。
10：艾瑞咨詢
成立於2002年，由楊偉慶發起創立，致力成為中國大數據時代下最佳互聯網收視率及消費者洞察公司。艾瑞咨詢以「生活夢想科技承載」為理念，為客戶提供中國市場最專業的互聯網相關領域的數據產品、研究咨詢等專業服務，助力客戶提高對互聯網產業的認知水平、盈利能力和綜合競爭力，讓互聯網的力量點燃中國各個行業。

⑦ 企業數據中心如何具備網路服務能力

企業數據中心的整體 IT 架構不是一天建成的。在企業的發展過程中不同廠商的設備、不同類專型的資源屬池先後出現和並存，在當下的絕大多數企業中，混合資源池是常態。隨著企業上雲的推進，企業早期采購的傳統硬體網路、安全設備需要在雲的架構下被統一納管，但傳統設備雲化轉向 NFV 過程中通常面臨著集成和組網難度大、運維管理挑戰大、虛擬化之後性能不足、關鍵技術人才匱乏等實際困難。市場上缺乏可落地的解決方案，企業復雜設備的統一納管需求無法被滿足，造成企業數據中心無法提供差異化的網路服務，既無法保障網路服務的性能和靈活性，也無法通過設備利舊保護既有投資。雲杉網路的NSP混合雲網互聯與服務平台 通過對企業中多廠商的網路設備、安全設備進行統一抽象管理，在保護原有設備資產投入的前提下逐步從傳統硬體網路向 NFV 轉變，從而給租戶提供了差異化的網路服務，即滿足性能需求和服務交付的效率又給用戶帶來更多的靈活性。

⑧ 國內有哪些公司能提供大數據服務

國內大數據服務公司很多，但需要判斷是否合規，目前國家對於數據行業極回力支持但同時監管答也在加強，合規將是企業挑選合規產品與否的關鍵要素，例如，MobTech是一家數據智能科技平台，覆蓋設備數超138億，累計App數超64萬，重量的是合規自有數據，幾乎覆蓋全國95%以上設備，並通過多年線上大數據積累，進一步融合線下真實場景數據，形成業內獨一無二的第三方全景大數據服務平台，更智能的洞察用戶多方面的個性化特徵，形成6000+用戶標簽維度，涵蓋人口屬性、經濟水平、地理屬性、興趣愛好、金融理財、餐飲美食、居家建材、旅遊出行、媒介使用傾向等更多垂直分類，滿足零售、營銷、金融風控、地產商圈分析、汽車等多場景需求。在數據服務商篩選中，一定要注意數據合規性，數據體量，以及數據細分維度，是否能滿足你的需求。

⑨ 國內做企業大數據比較全的有哪些公司

這個比較全：全國31省大數據單位列表

全國31省大數據單位列表