数据分析:要想会跑先学走【宁宇周末专栏-18】

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提要:数据准备工作,正越来越成为数据分析的“阿喀琉斯之踵”。


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文  /  宁宇

 

  运营商如何做好大数据?

 

  运营商的两级经营分析体系,是很多年逐步建立形成的,系统里存放着历年累计下来的,数以亿计的客户资料、账单、详单,存放着每一条通信记录里包含的联系对象、行为信息、位置信息、终端信息,也存放着从中挖掘出的客户价值、客户偏好、客户标签。

 

  可以说,这是一个让其他企业都垂涎欲滴的信息宝库。

 

  但它的价值发挥,却有很多不尽如人意之处。

 

  传统的经营分析系统里面,已经有了很多的数据和有价值的信息,但是在很多人看来,数据还是不够,需要大数据来支撑。

 

  那么,经营分析系统能不能用这些数据创造更大价值?

 

  这个问题的答案,也适用于未来的大数据分析。

 

  首先,进行分析的主体是业务部门,他们需要从业务的视角来萌发业务思想,要从共性或普通中寻找创新和差异。

 

  换句话说,业务思想需要业务人员根据经验发挥主观能动性去创造出来;而业务部门和技术人员紧密结合在一起,去探讨、去碰撞,将业务思想转换成为分析思路。

 

  这才是生成分析应用的核心驱动力。

 

  业务思想 + 分析思路,这就形成了数据分析的第一个要素:IDEA。

 

  业务思想的产生有随机性,既可能随着业务发展而变化,又会因人员的经验、思维模式而异,还有一些运气的成分在里面;而分析思路需要实现与落地,需要相对理性,。

 

  所以,这就需要和数据分析的第二个要素相结合:TOOLS。

 

  传统意义上的TOOLS是可以购买的无差异产品,今天厂商可以把数据仓库、分析工具、报表软件提供给你,明天就可以把这些提供给你的竞争对手。

 

  因此,如果企业的创新都长期由第三方提供,那么这种创新,即使能带来短期的领先优势,最终也将无法给企业提供长久发展动力。

 

  也就是说,这些可以购买的TOOLS,是无法成长为运营商的核心竞争优势的。

 

  而现在,很多私有的工具已经出现。

 

  比如,在开源软件以及开放平台平台上,运营商可以依托自身的研发资源,进行二次开发,其成果具有很强的不可模仿性,这类TOOLS就可以发展为企业的竞争优势。

 

  但与之相应,由于不具备推广价值,运营商要维系这样一套私有的体系和标准,也需要花费巨大的成本和资源。

 

  数据分析三要素中最基本也是最重要的,就是DATA。

 

  巧妇难为无米之炊,如果没有分析所需的历史数据准备,当IDEA出现的时候,空有好的想法,却无法实现。

 

  理论上,所有的人都明白,丰富、准确的数据是分析的基础;同样,做过数据分析的人都知道,数据的整合,尤其是跨系统的数据整合难度非常大,而历史数据积累更是一个长期艰苦的过程。

 

  但现在的问题是,在实践中,当IT部门希望企业在数据积累方面进行投入的时候,却总得不到资金和资源的支持。

 

  事实上,数据准备工作正越来越成为数据分析的“阿喀琉斯之踵”,因为这不仅需要资金的持续投入,还要有历史的沉淀,出现断层后往往就难以弥补。

 

  而另一个逐渐形成的悖论是,没有数据的时候做不了分析;但以前准备的数据,在分析人员眼中完整性和准确性都不达标。

 

  谁能解开这些怪圈呢?

 

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