大数据分析的价值体现

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-05-07 09:24:40

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。


  那么企业在进行数据资产利用和转化方面有哪些痛点,数据资产有哪些价值呈现方式呢,今天我们来探讨一下。


  一、企业在数据价值发掘上的常见痛点


  数据分析是数据价值发掘的手段,企业在数据分析上的痛点一般包含以下几个方面:


  1、数据壁垒严重,缺乏统一分析平台


  企业的信息化系统建设是按照业务条线分别建设的,缺少统一规划,烟囱式的IT系统建设导致数据壁垒严重,数据难以共享和关联使用。


  缺少专业的自助式数据可视化分析工具/平台,导致数据分析应用手段匮乏,在技术层面限制了数据价值的利用能力。


  2、分析需求实现周期长,报告静态化


  IT对于业务的分析需求的响应慢,需要耗费数周到数月,无法快速响应。


  数据分析时效较差,无法满足业务发展和变化的形势。


  分析方式固化,以静态报告为主。


  3、项目成本及投入高,回报周期长


  传统的数据分析项目成本高、投入大、风险高,回报周期长,导致企业对于投资回报率心存疑虑,造成企业数据应用能力始终得不到提升。


  二、数据分析的四种价值呈现


  发掘数据资产的价值,构建企业的数据竞争力,其核心是实现企业的数字化转型,实现从经验驱动决策到数字驱动决策的转变。本质上是要实现由数据驱动企业运行效率的提升并实现业务增长,促进企业战略目标的达成。


  数据应用的价值可以体现在以下四个层次:


  监控预警


  结合企业的战略目标构建清晰的业务目标和相应的指标体系,实时监控业务状况,让业务对象能够及时准确的监控业务状况。当业务出现异常时可以通过自动预/告警和主动数据服务的方式让业务对象能够及时进行干预,提升协作效率。


  问题诊断


  通过细分法、关联分析法等多种数据分析方法对数据进行诊断,精准定位,找到核心关键要素,并反馈到业务环节进行针对性改善,再对改善效果进行监测和评估,实现业务闭环和有效管理。


  智能预测


  已经积累的数据资产不仅仅可以用来做统计分析,还可以结合最新的大数据和AI的能力来实现数据挖掘和预测等深度应用,在销售预测、精准营销、风控、设备故障预测与预防性维护、供应链优化、库存优化等各个环节都可以结合AI的能力来实现降本增效,提升企业的运营水平。


  决策支持


  决策支持一个常见误区是认为决策支持只是针对高级管理层的。而实质上无论是决策层、管理层还是执行层,都有大量需要思考判断的事项,只有把决策支持环节下沉到日常的业务当中才能发挥更多的价值。在决策支持上,一方面我们要为决策支持提供全面和精准的数据支持,另一方面要将判断依据和判断规则在数据平台中集成实现,打破原先零散收集判断依据、凭经验得出决策结果的方式,实现决策效率和水平的提升,实现业务和管理的双向优化。


  中琛魔方大数据平台表示大数据的价值是时代性的价值,大数据是解决这个时代更新的方法,而非永恒不朽的论题。我们利用大数据创造了时代价值,最终它也要进步,甚至会被新兴的驱动力淘汰。

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