超越“大数据”:运用商业分析和数据科学为企业实现商业价值 （培训笔记）

培训时间：2016-06-30 2:30-7:00
内容简介：商业模式和大数据分析关联
硅谷顶级公司大数据BI商业价值实际案例
大数据团队建立和管理经验
总结及大数据行业前瞻
海外讲师：李玥

高级数据分析专家
数据科学业界领军人物
曾担任多家初创公司的数据顾问，例如Coursera
硅谷知名大学商业分析硕士学位导师
数科学领域多年工作和带领团队经验

培训笔记分享

1.大数据的定义分为两个方面来说，一是数据量大，二是数据处理和分析的难度大。

2.大数据3个显著特点：容量大、速度快、数据多样性。

3.社会经济图谱包括人、公司、工作、职业技能、学校、信息更新等几个维组成。

4.商业分析的目标：创造商业价值的数据科学。

5.商业分析所需技能：编程开发、统计方法、专项业务知识。

7.数据->信息->预测->洞察->推动数据思维。

8.用大数据手段持续推动商业价值的方法EOI。 EOI模型包括：(Empower)助力、(Optimize)优化、(Innovate)创新。
以下是从网络上摘取的关于EOI的进一步说明，摘自http://www.cio.com.cn/eyan/411876.html
助力empower
我们团队在4年前做了一个很简单的数据分析产品，在LinkedIn平台，用户平常都填写什么信息呢？就是从业经历。当我们有这些数据之后，我们能知道世 界上每家公司每个时间点有哪些人才为公司服务，同时看到在哪个时间点有哪些人才从某家公司跳槽到另外一家公司，这样可以展现出一家公司和竞争对手的人才流 动情况，通过人才流动画板帮助你发现公司在人才争夺中的战况。这个简单的产品也让我们几千人的销售团队拥有了一个很好的约见企业的敲门砖。
通过这个工具，我们还可以做最受关注的雇主品牌排名，找出硅谷最具潜力的初创公司。
优化optimize
当你有了数据，如何优化呢？可以做一个倾向模型。LinkedIn有一个收费的高级订阅服务，在大众群体里面找出愿意增值付费的产品，找到有需求的群体。主要是三种数据类型：用户个体数据、用户行为数据、用户网络数据，这三个数据类型对绝大多数公司都用得上。物以类聚、人以群分，相关联的人在一个社群，关系会更强。倾向模型怎么给营销部门带来价值？它在营销业绩比例里面占有了56％，帮助营销部门的业绩翻了一倍。
创新innovate
数据对于销售团队开发企业级客户有什么用呢？LinkedIn有B2B业务，也有B2C业务，通过分析可以把这两者结合起来。假如你是一个销售人 员，B2B里面有一个拍板的人，他在决策中将起到重要作用，如何把这些人分析出来？我们做决策者指数和产品倾向模型建造个人兴趣指数，用这个整合的数据帮 助销售团队决定要跟进哪家公司和哪个人员，从而花更多时间跟进优质客户以获得订单。根据兴趣指数看大客户，发现平均订单成功率会B2B企业会大大变好，帮 助B2B企业极大地提高销售效率和生产力的提高。大客户兴趣指数是我们非常大的创新，也获得了专利。
对于一个公司来说，冰山之下才是真正秘密，我们有数据仓库，网络API等等，可以获得庞大嘈杂的数据；第二步是我们通过数据抽取、转换和加载，整合和集 成，然后放在数据仓库；第三步进行数据可视化，才能真正对业务部门提供实用的帮助；第四步整合到分析平台，最后缩化成PPT，方便用户使用。大数据就是帮 助大家拿到对自己有帮助的数据。
为什么商业部门和数据部门常常有矛盾？因为商业部门更多看到商业需求和数据的最后呈现版块，而数据部门要从最原始的数据收集工作开始。因为两个部门分得比较开，所以分析团队要把两个部门真正整合起来，把数据价值带到业务部门里面。这才是冰山之下的真正秘密。

9.在EOI的框架下创造商业价值包括：人才流动画板、用户倾向模型(B2C)、大客户兴趣指数(B2B)。

10.商业数据分析的技术架构包括
a.可规模化的数据系统。
b.方便易用的数据化平台。
c.简结快速的数据应用平台。
11.数据分析师的境界：think do share.

12.如何让数据工作？关键在于从大到小，从繁到简，从慢到快。
从大到小：根据客户和用户想做的事情结合起来，帮助他们拿到想要的数据。
从繁到简：工作很复杂，但最后的呈现要简单。
从慢到快：数据即使做得再好，但是如果要等很长时间，用户也会失去耐心。

13.技能在招聘当中只占5％，因为技术发展实在太快了，如果说你只掌握C++，那么在大数据分析中一定会有很多限制。相比之下，情商和智商更重要，占到15％，IQ显得很重要，学得快比懂得多重要得多，情商也是很重要的，情商高的人能和团队之间更好的交流和融合，工作效率更高，因 为要跟技术和商业部门交流很多，内部合作也很重要。除此之外，还要具备热情，占80％，认同团队的理念，对工作拥有真正的热情，这是招聘人员最核心的标准。

14.人才招聘与团队建设篇
第一，聘用聪明到不可思议的青年才俊，致力于数据分析驱动商业影响；
第二，团队第一，我们不需要以自我为中心的人；互相协作，充分利用我们作为一个集体团队支持公司各项业务的优势；
第三，一起在团队里工作过的永远是团队的一员；
第四，从公司至上的角度看问题，你是公司的最高决策人的话会怎么做；
第五，诚实守信是不可商榷的员工品质；
第六，偏重实干和快速解决问题，根据实际情况决定方法（商业直觉：需要的时候要有无与伦比的精确）；
第七，总是寻求创造杠杆：让对业务的影响力10倍甚至100倍地增加。