京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析技术 给商业模式带来颠覆的五种方式
近年来,越来越多大型企业开始投资数据分析技术,希望借此证明“我可以做得更好”。
而云计算的兴起,也使得规模有限的初创企业也可拥有将大数据技术与高级数据分析加以结合的能力。在今天的文章中,我们将共同探讨数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式。
2017年10月10日,腾讯宣布斥资11亿美元投资奥莱,这是匹马市场的头号玩家。但奥拉并不孤单挑战既定的商业模式。
看看优步,亚马逊,Airbnb,edX,Netflix,Society One和TripAdvisor的兴起。他们都看着自己的行业中的一个坚定的人,并说:“我可以做得更好。”
80%的公司预测他们的行业在未来三年将受到新技术的影响。
借助云计算,即使是最小的启动,也可以将大数据技术与高级数据分析结合在一起。每天,发现新的运营和市场见解以及未开发的客户群的能力都在增长。
超过90%的公司认为大数据和分析是战略重点,但贝恩说,只有19%的公司持续采集高质量数据!
大多数竞争对手可能没有利用数据技术,但是你呢?如果你懒惰,你可以保证有一个开始或创新的竞争对手把你的目光投向了你。
数据的力量
大数据已经成为一种强大的资源。如果盲目瞄准潜在客户,公司就无法取得成功。为了蓬勃发展,你需要确切地知道你要去哪里,为什么要去那里,以及你愿意投入到旅程中的努力。
大数据是你的指南。
但是,您需要有清晰的愿景,战略方法和用例来推进您的大数据发现。您需要参与使用分析,以便您拥有整体视图或业务。
要做到这一点,请重新定义如何处理数据并为数据的使用设置基准。
5种方法来挖掘变革性数据
1.战略分析
战略分析是详细的,数据驱动的整个系统分析,以帮助您确定推动客户和市场行为的因素。
战略分析的关键是按照正确的顺序进行:
第1步 - 竞争优势分析以确定您的能力,优势和劣势。
第2步 - 企业分析可在企业,业务单位和业务流程级别获取诊断信息。
第3步 - 人力资本分析在个人层面进行诊断,以获得可操作的见解。
数据应该回答如下关键问题:
什么是为我们带来最大价值的关键决策?
尚未开采的新数据有哪些?
尚未完全探索哪些新的分析技术?
2.平台分析
这有助于您将分析融入您的决策过程中,从而改进核心业务。它可以帮助您的公司利用数据的力量来发现新的机会。
要问的重要问题包括:
我们如何将分析整合到日常流程中?
哪些流程将受益于自动,可重复的实时分析?
我们的后端系统能否受益于大数据分析?
平台分析必须包含多种技术。由于它可以通过多种格式和渠道获得,因此可用于检查组织的脉搏。
它将帮助您将数据分析整合到所有部门的关键决策中,包括销售,市场营销,供应链,客户服务,客户体验和其他核心业务功能。
3.企业信息管理(EIM)
将近80%的重要商业信息存储在非托管存储库中。通过战略和平台分析,EIM可帮助您利用社交,移动,分析和云技术(SMAC)改进数据在公司内的管理和使用方式。
通过使用信息创建,捕获,分发和消费工具构建敏捷数据管理操作,EIM将帮助您:
简化您的业务实践。
加强协作努力。
提高员工在办公室内外的工作效率。
在定义您的EIM战略时,确定业务需求,关键问题以及启动EIM的机会。此外,确定潜在的项目和项目,其成功率将受益于EIM。
4.商业模式转型
采用大数据分析和并行转换业务模式的公司将为收入来源,客户,产品和服务创造新的机遇。
从预测需求和采购材料到会计,以及员工的招聘和培训,您的业务的每个方面都可以重新设计。
所需的更改包括:
拥有大数据战略和愿景,能够识别并利用新机会。
培养创新和实验数据的文化。
了解如何利用新技能和新技术,并管理他们对如何访问和维护信息的影响。
与持有重要数据的消费者建立信任关系。
在核心行业内外创建合作伙伴关系。
找到快速洞察和实施结果的方法。
5.建立以数据为中心的业务
您是否生成大量数据?这些数据是否会使您行业内外的其他组织受益?
以数据为中心的业务不仅仅是一种资产,而是货币。这是您核心竞争力的源泉,它的价值体现在黄金上。
主要有三类数据分析:
透视:包括挖掘,清理,群集和细分数据,以了解客户及其网络,影响力和产品洞察力
优化:分析业务功能,流程和模型。
创新:探索新的颠覆性商业模式,以促进客户群的发展和成长。
已建立的商业模式受到攻击
数据分析正在迅速推翻我们开展业务的方式。这五种数据分析的变革性应用将帮助您成为具有前瞻性思维的公司,并在市场中获得竞争优势。
没有哪个行业的数据分析不能从中受益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05