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老板说:搞了这么多数据,就让它积灰?

来源:云徙科技    作者:      2022年11月11日 13:04

导语:大家都喜欢聊大数据,老板也都说要与大数据相结合,为啥呢?因为大数据能更好地反映企业业务情况,数据资产化/数据变现是老板魂牵梦绕的。

大家都喜欢聊大数据

老板也都说要与大数据相结合

为啥呢?

因为大数据能更好地反映企业业务情况

数据资产化/数据变现是老板魂牵梦绕的

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那么,大数据是个啥?

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大数据(BIG DATA)指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具

在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯...

这是官方的解释

好吧咱不看也罢

简单地说,大数据其实是一堆数据的统计结果

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大数据有如此力量

难怪受到众多企业家的追捧

企业也纷纷倒腾数据

把各个业务系统产生的新数据、历史数据、

第三方相关数据统统打包堆在一起

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但是问题来了

这一箩筐的数据不仅不互通、还在不断地增加和更新

处理起来一个头两个大

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企业无法通过准确识别客户需求,适配自身商品

来实现精准营销

数据做不到反哺业务

到头来也只是把数据简单打包后堆在角落

这时候你的老板是否也提出了灵魂拷问:

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其实,重视数据是明智的

但大多数企业搞大数据的姿势不对

有了数据,数据应用起来产生很多问题

问题1:数据面窄,丰富度不够

企业现有系统产生的数据维度少,同时还有成本等原因很多数据留存周期短;业务数据化程度不足

问题2:大数据技术门槛高

大数据开源组件众多,更新迭代快;安装部署维护使用的技术门槛高,数据开发效率低

问题3:数据孤岛

烟囱式IT建设模式+组织墙的存在;数据孤岛现象严重,难以发挥全域数据价值

问题4:数据集中管理困难

技术平台可扩展性限制+业务系统分散,全域数据集中统一

管理存在困难;数据资产管理没有做到自动化、在线化

问题5:数据重复开发和存储

缺少共享模型方法论和规范;重复开发,指标口径不统一;重复存储,浪费严重

要实现数据价值也面临三大挑战:

接入难、消费难、管理难

数据多样性导致数据接入难

业务多样性导致消费难

系统多样性导致管理难...

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难关重重,该如何杀出重围?

随着业务应用架构的转型

数据中台应运而生

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数据中台究竟是什么?

数据中台集数据采集、融通、聚合、算法学习、管理、服务等功能于一体,并整合了新零售领域的常用数据资源、数据模型、标签体系与多种数据智能应用。

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数据中台能为业务提供什么服务?

数据中台是企业迈向数智化转型的关键,面向业务部门提供统一、专业、共享的数据、产品和服务,比如数据统一管理、数据赋能业务、数据驱动业务。

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数据中台应用于哪些场景?

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数据应用有以上三种常见的应用场景,有数据难题的企业可以自查。

说了这么多,数据中台有何价值?

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可以帮助企业打造数据智能驱动业务的闭环...

简单来说三个点:

1.挖掘各个业务产生的数据,储备企业自身的业务矿产

2.数据统一采集、建模、管理,形成数据资产

3.消费、再次产生的数据积累形成资产价值,数据进一步赋能、驱动业务

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太抽象了,看案例来体会吧

拿某知名快消企业来说,通过数据中台实现了全渠道会员的精准识别和高效运营。

这个企业为什么要搭建数据中台?

一开始各个渠道的会员数据彼此独立,业务复杂且权益分散,会员、标签、订单等处于数据孤岛状态。

这会带来什么麻烦?

业务层面上无法支撑精细化运营,数据层面上无法适配业务快速发展变化的新需求、工具层面上难以处理越来越多越来越复杂的多源异构数据...

这可怎么办?

结合该企业的经营策略,携手云徙搭建数据中台,以用户体验为中心,围绕用户旅程多场景经营,通过中台的建设持续为企业释放业务能力:

1.全域会员:构建全渠道私域流量池,统一会员数据,实现8000万消费者数据通,并识别消费者,认知消费者;


2.全域消费者运营:构建会员能力中心,引入权益引擎,统一权益,实现消费者分级分层,全渠道、全生命周期高效运营;


3.营销智能服务:构建营销能力中心,通过对客户信息横向融合和纵向整合,形成“完整”“动态”的客户画像,实现消费者洞察;引入自动化营销引擎,精准、高效触达会员,最终促进精准互动与提升长期体验。

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数字化过程给企业带来了大量的数据

但有了数据不懂利用只能放在角落积灰是极大的损失

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这些沉淀下来的数据是数据中台的土壤

通过数据中台可以形成未来面向企业赋能、创新业务的核心发动机

你的老板有提过辛辛苦苦搞来的数据都在积灰吗~

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接下来的主线任务:

数据挖掘

数据加工

数据赋能

找回数据价值

(文章为作者独立观点,不代表艾瑞网立场)
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