京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据真诱人,但你以为从此高枕无忧了吗
大数据所带来的比以往任何时候都能够对客户的生活、习惯和愿望了解更多的前景预期,无疑令人兴奋不已。然而抛却这所有的兴奋,我们不应该忘记的是,很少有商界人士,乃至是高级管理人士,能够真正理解大数据是什么样的一种革命性的力量,或大数据对于各类企业来说所代表的破坏性威胁。
当你准备对大数据所带来的所有的光鲜机遇大加利用时,别忘了,存在于大数据中的魔鬼可能会出现在以下这些被忽视的细节之中:
对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说,最显而易见的威胁,就是那种一直困扰塔吉特、家得宝和摩根大通这样的大规模安全泄露。在过去的几年里,数以百计的其他公司也都曾经历过类似的数据泄露,全都是因为侵入企业数据库的人一直以来都比试图保全企业数据库免受数据泄露的人更加机智、更加坚持。
【解决方案】
大数据时代更好的安全,意味着保证所需基础设施和人员的长期投资,以保护这种快速成为每个组织更重要的资产,即其客户数据。
大数据不仅仅是更多的信息,而是成倍增长的来自四面八方的巨大海量信息。淹没在所有这些数据之中的可能性是真实存在的。因在无关的数据海洋中艰难跋涉而浪费很多时间、精力和资源的可能性同样也是真实存在的。未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据,很多组织将不得不受到的沉痛教训是,太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。
【解决方案】
尝试尽可能地使数据类型具体化,将会有益于对数据的了解。数据本身正在变得更加细化,所以对于数据的筛选也同样需要做得更加精致。缩小数据的聚焦范围。定义数据的相关参数。别忘了问自己一下这个浅显的问题:如果你可以与客户实时沟通,那他们在你的品牌和其他品牌之时做选择时,你会对他们说什么?如何说?
自从有了大数据,对于一些人来说,很容易就会有针对别人哪怕是最老牌的企业发起竞争性挑战的想法。大数据将展现出别人能够轻易利用的竞争格局中差距。任何人只要敢于尝试,即使不存在竞争威胁,也有可能成为潜在的竞争威胁。
【解决方案】
无论多大的组织,系统都需要像小组织或初创组织那样,时刻保持至少部分组织运行之中。更多的精力需求投入到市场调研、竞争情报、互联网侦察活动中去,因为变化迅速而持续,竞争威胁可能会从任何地方、任何时间袭来,而造成巨大的伤害。
在大数据的消费者方面,公司在未来几年将会处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中,不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的,各部门之间相互设防,造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门实际优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。
【解决方案】
数据管理对每个人来说都是一个挑战,但最大的挑战,是找到有经验且受过满足公司所需必要训练的人,尤其是在数据增长中。针对数据管理人员的高级教育和培训将会付出巨额的成本,即使现在看来是一种不必要的开销。
随着组织的发展,各部门之间的壁垒被打破,数据分析成为一项日益重要的业务流程,不可避免地就会有一段时间的数据显示需要做出重大改变。随着越来越多的决策来自于数据驱动的分析,对于人最艰难的事情之一,就是让机器做决定。不幸的是,决定可能是重要的,而机器可能是正确的。
【解决方案】
听从数据所告诉你的,并尝试尽可能明智地使用它。不要放弃你的直觉,而是要使用所有可用的信息做出发自内心的决定。否则,你的内心可能会背叛你。
与客户保持亲密人际关系的缺点之一,就是如何和那些气愤和不满意的客户保持亲密的人际关系。如今的时代,每个客户都有一大把的手段可以让全世界都知道他们有多不满意,而且他们乐于使用这种时代的力量。一个愤怒的客户可以给组织带来莫大的伤害。
【解决方案】
响应能力是客户服务一如既往的关键之所在,对于每一个心怀不满的客户,只要有正确的响应,都可以将其转换成品牌的拥护者。幸运的是,允许客户产生不满的同等机制,也或多或少的可以允许公司用来解决即时问题。响应越及时,对每个人都越有好处。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06