京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你真的了解大数据的价值吗?你的公司所遵循的运营准则真的合适吗?你是否真的找到了有价值的数据来源?
是的,你的公司或许已经在某些业绩指标及客户追踪的基础上做出了一些关键性决定。但是如果你已经找到了有价值的数据来源,并将其融入到公司的基础设施中去的话,那么你或许已经坐拥了一座机会的金矿。
一些企业家已经将原有的经营理念转移到了对大数据的利用上去,尽管许多公司都在进行大数据集的生成和分析,但是商业世界迄今为止的尝试也只是触及了其表面。
你不必完全放弃你的原有的事业、基础设施、技术或是忠诚客户转而去借助大数据来拓展和巩固你的业务。与之相反的是,你可以以你现在所擅长的为支点。以下的四种方式能够帮助你的企业将重点转移到大数据的浪潮中去。
1.出售你所收集到的原始信息
一旦你开始对大数据进行认真考虑并且找到了收集的方法和途径,那么你就可以向其它企业出售这些你所收集的原始数据。出版物和政府承包商会对这些信息有所需求。
诸如Bloomberg等公司已经将经营的重点放在了这个简单的前提上,因为企业需要数据来做出明智的决策,了解行业的发展趋势。
2、通过分析盈利
虽然大量的原始数据对于企业而言具有一定的价值,但是当信息被解读、以更为广泛的现实世界应用形式呈现的时候,信息的价值会飙升。你的公司就可以对这些分析加以利用,从而促进交叉销售或是面向现有客户进行升级产品。
考虑到向相关的公司出售这些分析,你甚至可以考虑成立一家专门提供咨询服务的分公司。
3、使用基础设施来为电子商务公司提供支持
大数据上升时期的一个重要赢家就是电子商务公司。大数据可用于追踪和预测客户行为,帮助公司通过推出新产品和做出更明智的定价决策,来为消费者打造个性化的购物体验。
如果你已经掌握了这些大数据应用的话,可以考虑开始自己的电子商务业务或是为监测数据而出售你的平台或基础设施了。
Joyent是一家盈利性数据组织和数据收集服务公司,该公司通过使用公共云和私人云软件为企业提供利用数据的现成基础设施。Joyent为使用者提供模板以及自动化、加固数据收集和分析的前期工具。
4、寻找新的商业机会
如果你的公司非常善于在销售过程中监测公司前景的话,你或许可以为他人提供吸引和培养业务新潮流的工具。追踪潮流对于了解个人购买行为、消费者的兴趣所在或是他们完成交易所需的信息类型而言至关重要。
大数据几乎在每个行业中都有所应用。波士顿咨询集团发布的报告显示,“杂货零售商Tesco与Dunnhumby公司展开合作,共同成立了一家大数据公司,该公司对数百万宗交易进行了分析,并将关于消费行为(但是并非客户数据)的分析结果出售给了诸多大型制造商,其中包括联合利华、雀巢以及海因茨。”
退一步在更广阔的范围内思考一下大数据,它可能会有比你当前商业模式更加有利可图的机会。
诚然,构建一个成功大数据企业的过程要比单纯的收集数据、享受利润复杂的多,你需要为不可避免的挑战做好准备。
你需要保持高度的适应性并且需要一位可靠的首席信息官和IT团队,以便紧跟行业潮流和发展。恶意黑客比以往任何时候都更加精明,所以要对可疑的活动保持警惕,并且聘请第三方审计机构来对公司的安全性进行年评估。
企业需要你所提供的基础设施和分析,如果你能够大胆且明智的迈入大数据世界,那么你就能够通过现有的信息和自己的分析赚钱。本文来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15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