“我不相信上帝，但我相信數(shù)據(jù)。”---可能是阿基米德說的。

大數(shù)據(jù)當(dāng)然早已經(jīng)不是什么熱點(diǎn)了。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)還是數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)是什么？

“數(shù)據(jù)是數(shù)字化的證據(jù)和依存，是事物存在和發(fā)展?fàn)顟B(tài)或者過程的數(shù)字化記錄。”

數(shù)據(jù)僅僅是數(shù)字化的記錄，經(jīng)過采集、存儲(chǔ)、傳輸、挖掘、處理和分析之后，才有了指導(dǎo)意義。

運(yùn)用數(shù)據(jù)指導(dǎo)企業(yè)很早就被人們熟知了，如今之所以要用“大數(shù)據(jù)”來表達(dá)，主要原因是數(shù)據(jù)科學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)的傳輸更加容易，之前因?yàn)榧夹g(shù)限制無法涉及的維度如今都可以實(shí)現(xiàn)了，我們能夠從更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，更多的層次上依靠數(shù)據(jù)。所以大數(shù)據(jù)的所謂“大”，不僅僅是多，還是快和廣。

大數(shù)據(jù)的深層理解，是數(shù)據(jù)加工的方法，可以代表人們的思考方式。

既然是聊一聊大數(shù)據(jù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)，那重點(diǎn)就是圍繞著經(jīng)營(yíng)的問題，從目的到方法，粗淺的分析下大數(shù)據(jù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)種種聯(lián)系。

【大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的】

數(shù)據(jù)使用的目的可以分為：追溯、監(jiān)控、洞察、預(yù)測(cè)、驗(yàn)證

對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)，數(shù)據(jù)應(yīng)用最重要的目的有兩個(gè)：預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)、優(yōu)化資源配置

1.預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)：

運(yùn)用數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)實(shí)的監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)未來的預(yù)測(cè)，實(shí)在是大數(shù)據(jù)很酷的運(yùn)用。

下面舉栗子：

比如根據(jù)GIS地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以了解到不同區(qū)域的居民特征（收入和消費(fèi)水平，人口結(jié)構(gòu)，生活偏好等），這樣預(yù)測(cè)城市不同區(qū)域的消費(fèi)能力和偏好，對(duì)于店鋪選址或者差異化廣告宣傳有很好的指導(dǎo)作用。

又比如，將天氣數(shù)據(jù)與超市銷售數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)特殊天氣與某些貨品銷量的聯(lián)系，能有效的指導(dǎo)零售商調(diào)整庫(kù)存及貨架的布局。曾經(jīng)有個(gè)零售商發(fā)現(xiàn)，在一個(gè)沿海城市的臺(tái)風(fēng)季，高度酒的銷量就提高，多年來一直如此，原來是因?yàn)榇箫L(fēng)天氣人們不需要出門工作，可以借此機(jī)會(huì)飲些高度酒。

數(shù)據(jù)本身的價(jià)值并沒有如今這么高，一直以來困擾數(shù)據(jù)發(fā)展的就是如何把海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可以接收的信息，并轉(zhuǎn)化成知識(shí)，將數(shù)據(jù)內(nèi)容最大化的呈現(xiàn)，將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化的實(shí)現(xiàn)。

剛才提到的天氣和零售貨品的栗子里。臺(tái)風(fēng)天氣的預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)，酒的銷量也是數(shù)據(jù)，兩者結(jié)合得到臺(tái)風(fēng)天氣高度酒銷量增長(zhǎng)，就是一條信息。再進(jìn)一步，惡劣天氣里，人們會(huì)更容易買高度酒，就成了一條可以指導(dǎo)銷售的知識(shí)。

這就是比較簡(jiǎn)單的依靠數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)的方式。

2.優(yōu)化資源配置

運(yùn)用數(shù)據(jù)優(yōu)化資源配置越來越重要，主要是因?yàn)楝F(xiàn)在的數(shù)據(jù)真的非常的“快”。

經(jīng)典案例將啤酒放在嬰兒紙尿布旁促進(jìn)啤酒銷量就是優(yōu)化布局資源的體現(xiàn)。

前段時(shí)間，滴滴打車根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間不同時(shí)段用戶叫車的數(shù)據(jù)分析，總結(jié)了不同時(shí)間段用車高峰的地段，用來指派和調(diào)動(dòng)司機(jī)，可以很好的讓資源在最優(yōu)的模式下運(yùn)行。

個(gè)人認(rèn)為，這一點(diǎn)更像是“大”數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來的幫助。數(shù)據(jù)處理速度的巨大提升，給了市場(chǎng)營(yíng)銷足夠的時(shí)間去優(yōu)化資源的配置，實(shí)現(xiàn)真正的高效。

大到一家工廠根據(jù)庫(kù)存和市場(chǎng)銷售監(jiān)測(cè)及時(shí)優(yōu)化工人或者生產(chǎn)的配置，小到一家餐廳根據(jù)季節(jié)和點(diǎn)餐情況優(yōu)化食材的購(gòu)買和廚房配菜情況。

【大數(shù)據(jù)運(yùn)用的思路】

1. 從全局出發(fā)，先總后分：進(jìn)行拆解和結(jié)構(gòu)化組合，是開始分析的基礎(chǔ)；

2. 挖掘?qū)ふ疫壿嬕蚬P(guān)系：數(shù)據(jù)分析是非常理性的，尋找邏輯關(guān)系也是最復(fù)雜、最需要經(jīng)驗(yàn)的地方；

3. 從定量到定性：基于之前的邏輯關(guān)系和分析，洞察出定性總結(jié)；

4. 數(shù)據(jù)可視化：這不只是數(shù)據(jù)的表達(dá)，可視化的過程本身就是最高級(jí)的分析方法，很多商學(xué)院都把數(shù)據(jù)可視化作為一門獨(dú)立的課程了，十分重要；

5. 商業(yè)知識(shí)：懂得商業(yè)邏輯和經(jīng)營(yíng)的基本知識(shí)，才能真正理解數(shù)據(jù)背后的邏輯，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)和管理服務(wù)。

【企業(yè)經(jīng)營(yíng)大數(shù)據(jù)運(yùn)用的基本方法】

1. 對(duì)比：

進(jìn)行數(shù)據(jù)的對(duì)比，是最基本的方法之一，核心的方式是設(shè)計(jì)一個(gè)合理的指標(biāo)，也就是商業(yè)分析從業(yè)者常說的Benchmark。

“指標(biāo)”不僅僅是數(shù)據(jù)，而是一個(gè)評(píng)價(jià)體系，是有很標(biāo)準(zhǔn)和邏輯的運(yùn)算得到的，比如國(guó)家報(bào)告里常出現(xiàn)的CPI（消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)），或者企業(yè)常用來考核員工的KPI（關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)）。

對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)來說，以下幾個(gè)指標(biāo)最為重要：

規(guī)模指標(biāo)：代表市場(chǎng)影響力

速度指標(biāo)：代表發(fā)展?jié)摿?/p>

效率指標(biāo)：代表投入產(chǎn)出比

效益指標(biāo)：代表賺錢的能力

值得注意的是，不同的企業(yè)關(guān)注指標(biāo)的側(cè)重點(diǎn)不同：初創(chuàng)企業(yè)最關(guān)注速度指標(biāo)，要跑得快；成長(zhǎng)型企業(yè)最關(guān)注效率指標(biāo)，資源充分利用；成熟的企業(yè)最關(guān)注規(guī)模指標(biāo)，要當(dāng)市場(chǎng)老大。

2. 分類與歸類

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和聚類的處理，同樣是最基礎(chǔ)的方法。

分類---根據(jù)目的找維度

舉個(gè)栗子，一款游戲產(chǎn)品有300w個(gè)用戶，我們可以從年齡層劃分為12～18歲、18～25歲、25～35歲...以此來分析用戶的年齡，當(dāng)然也可以再細(xì)分到一二三線城市的用戶。

不同的分析對(duì)象有不同的屬性，不同的屬性自然會(huì)產(chǎn)生不同的分析維度，分類不僅可以幫助我們分析數(shù)據(jù)，還可以幫我們采集數(shù)據(jù)，如果我們打算分析一款電子產(chǎn)品在市場(chǎng)取得成功的可能性，那可以關(guān)注這幾個(gè)維度的數(shù)據(jù)：產(chǎn)品性能、品牌力、產(chǎn)品價(jià)格、消費(fèi)者接受程度、渠道覆蓋范圍等。

歸類---根據(jù)目的做聚合

有一句結(jié)論要說一下：“大數(shù)據(jù)讓歸類越來越重要”，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)讓個(gè)性化凸顯出來，越來越多的消費(fèi)者形成獨(dú)特的、小眾的、社群性的群體，在過去我們管這類群體叫“亞文化”，因此也催生出了Supreme、Vans、摩登天空還有各種廠牌，以及我們現(xiàn)在看到的網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)，都是個(gè)性需求與多樣化市場(chǎng)供給結(jié)合帶來的化學(xué)反應(yīng)。

有一個(gè)前提，無論多小的類目，他們之間還是有差異性，我們?cè)跉w類的時(shí)候要做的，就是設(shè)定一個(gè)相應(yīng)的指標(biāo)和變量，按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)去進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合。

舉個(gè)栗子：還是這一款300w用戶的游戲，我們通過抽樣調(diào)研，找到3000個(gè)用戶分析他們選擇這款游戲的原因，最后我們會(huì)得到各種各樣回答：為了消磨時(shí)間、游戲效果好、周圍的人都在玩、可以跟朋友互動(dòng)等等，我們可以把眾多的答案進(jìn)行歸類，分成幾大驅(qū)動(dòng)因素，從而得出比較簡(jiǎn)明又容易理解的原因。

3. 邏輯和因果關(guān)系

這部分是最考驗(yàn)梳理分析能力的，更多的時(shí)候，分析師會(huì)用回歸分析這樣的專業(yè)語(yǔ)言來表述方法，核心則是構(gòu)建一個(gè)數(shù)學(xué)模型，來發(fā)現(xiàn)影響事物的原因和科學(xué)規(guī)律，數(shù)理層面的東西，大家可以參考市場(chǎng)調(diào)研行業(yè)的回歸分析方法論。

不過有一點(diǎn)要指出：數(shù)據(jù)和運(yùn)算只能告訴我們結(jié)果，但是不能告訴我們?cè)颉?/b>

如果要探究原因，還是需要人的思考，比如著名的“啤酒和尿不濕”。所以運(yùn)用數(shù)據(jù)的同時(shí)，一定要加上自己的思考，才能從數(shù)據(jù)層面的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)而推斷出邏輯關(guān)系。

4. 預(yù)測(cè)

這是大數(shù)據(jù)的終極奧義。

基于宏觀層面，核心是規(guī)律的預(yù)測(cè)；基于微觀的層面，核心是事務(wù)的預(yù)測(cè)。舉例來說，我們會(huì)通過數(shù)據(jù)來分析行業(yè)所處的市場(chǎng)生命周期，找出其中的規(guī)律；而在設(shè)計(jì)一款新產(chǎn)品的時(shí)候，我們會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)來看未來消費(fèi)者是否會(huì)出現(xiàn)比較大的需求。

一般預(yù)測(cè)可以通過以下幾個(gè)方法：

依靠以往經(jīng)驗(yàn)

類比相似事物的數(shù)據(jù)

周期性規(guī)律

相關(guān)邏輯關(guān)系

【大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用】

經(jīng)過了從分析到預(yù)測(cè)的過程，就是要對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的問題提供實(shí)質(zhì)上的幫助和解決方案。

這部分就是經(jīng)驗(yàn)豐富的企業(yè)管理者最擅長(zhǎng)的了，在這里就不班門弄斧啦。說一說自己的理解，通過數(shù)據(jù)延伸到解決方案，要關(guān)注數(shù)據(jù)的“結(jié)構(gòu)”和“維度”。

數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，可以幫我們更好的優(yōu)化資源的配置，也影響企業(yè)的性質(zhì)，比如BAT三家，大家常說技術(shù)看百度、運(yùn)營(yíng)看阿里、產(chǎn)品看騰訊，就是根據(jù)這三家公司內(nèi)部資源的側(cè)重來定性的。我們可以根據(jù)市場(chǎng)需求和目標(biāo)市場(chǎng)來調(diào)整企業(yè)的結(jié)構(gòu)以及側(cè)重點(diǎn)。再看微觀一些，對(duì)于一件新產(chǎn)品的上市，要充分分析產(chǎn)品的成本結(jié)構(gòu)，尋找價(jià)值鏈上的關(guān)鍵因素，進(jìn)而調(diào)整出一個(gè)最優(yōu)的方案。在做資源配置的時(shí)候，專業(yè)人士會(huì)使用到DEA模型，相對(duì)復(fù)雜，感興趣的可以研究下。

數(shù)據(jù)的維度，就是要具體問題具體分析了，和數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景相關(guān)，當(dāng)然更依賴分析者的經(jīng)驗(yàn)，比如to B企業(yè)的市場(chǎng)部門，更關(guān)注客戶維度以及產(chǎn)品和服務(wù)維度的數(shù)據(jù)；而零售品牌，更關(guān)注區(qū)域市場(chǎng)和渠道，品牌認(rèn)知度的數(shù)據(jù)，如果轉(zhuǎn)到電商，關(guān)注的維度又會(huì)變成流量、轉(zhuǎn)化率、DAU等等。

以上，是對(duì)于以往工作和學(xué)習(xí)的總結(jié)，也是自己粗淺的理解，歡迎大家交流以及拍磚勿打臉。