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张辽源的数据分析只是大数据时代的一个微小缩影，现在大数据正在深刻地改变着企业的运营模式。
从搜索引擎、社交网络到智能手机，全球互联网上的信息量正以每年30%-50%的速度爆炸式增长。淘宝上每天都有数十亿的店铺、商品浏览记录、上亿的交易、收藏记录和超过3000万的传感器咨询。根据市场研究机构idc的研究结果，2011年全球产生的数据总量已经达到1.8 ZB。如果这些数据被记录在光盘上，这些光盘可以绕地球运行30次。据预测，到2020年，这个数字将增加13倍。
然而，仅仅拥有数据并不能解决任何问题，我们必须从数据应用的角度来创造数据的用途。对于一些数据挖掘新手来说，他们得到的数据越多，他们死得越惨。因为他已经好几年没有从事这个行业了，他不知道从什么角度去挖掘。
传统零售业有一个著名的例子。超市可以分析消费者的消费习惯，得出结论:啤酒应该和尿布放在一起。然而，就单个pos机生成的数据而言，如果分类不正确，数据将涉及各种品牌的啤酒和尿布。那么，你是想分析啤酒和尿布，还是想根据百威和帮宝适或其他品牌来分析它们？没有经验的分析师会感到困惑。
大数据需要良好的视角、多年的行业经验以及创新能力。首先要建立你的切片维度，比如浏览行为、交易行为、支付行为、交流行为、社交行为、反馈行为和各种必要的技术指标。一个应用系统可以同时反映多个尺度的数据。 在制作大数据应用程序时，我们有三个基本维度，即第一个数据收集和存储，第二个数据组织和管理，以及第三个数据分析和展示。当你对此没有一个明确的定义，或者定义缺失时，积累的数据往往是不可用的，所以数据挖掘将是非常困难的，包括原始的数字定义、最小粒度等。如果你做得不好，数据将很难应用。
值得注意的是，数据供应商和用户的关注点往往不一致，企业会表现出不同的数据需求。例如，为了提高硬件利用率，需要分析日志数据；为了提高人事系统的效率，有必要对工作流数据进行分析；为了提高客户满意度，需要cdr数据；为了使产品获得更好的市场表现，需要消费者数据...
今天，我们所了解的数据是在整个社会环境中积累的，而不是企业内部的商业行为。数据源在许多方面都是大数据系统集成。内部财务数据、供应链流通数据、客户关系管理客户联系数据等传统数据，以及整个客户的行为数据，包括非销售环境下客户的社会数据。这些信息系统的结合是大数据的未来变化，大数据不是在静态和封闭的环境中运行的。
对于内部数据，企业需要智能分析和直观展示；对于外部数据，企业需要准确获取并有效使用。如果数据准确，直接反应反馈会更有效，反过来，会有大问题。
例如，在电子商务行业，有一个非常不显眼的数据，但业内人士非常关注它，即送货地址。物流系统需要确定一个因素，哪个递送站离包裹递送地址最近。如果这个地址恰好在一个合适的配送站的覆盖范围之内，由于城市道路交通的一些变化，看起来径向距离可能最接近A配送站，但实际上从配送效率来说，B配送站更容易到达。当系统能够将包裹地址与配送站的高效运行相匹配时，这种数据挖掘对国民经济具有重要价值。业内人士开玩笑说，如果能够实现，整个物流系统的效率将是现在的四倍。
也就是说，物流和配送本来可以更便宜，一辆运输车辆多走10分钟也可以，但如果5%的车辆多走10分钟，经济消耗将是巨大的。这需要一个非常大的数据库，可以很好地将包目的地联网。如果能做好，那就很有价值了。
如今，许多消费者，例如电子商务平台、评论网站和社交网络，已经打开了他们的数据接口，并且整个网络的数据分析和应用已经成为可能。社交网络的开放为电子商务大数据应用提供了重要支持。通过社交网络数据，可以直接、准确地了解消费者的购物倾向和消费偏好，从而为准确的推荐和营销提供有力的数据支持。
然而，在匹配消费者交易时，我们应该考虑广泛的外部供应体系。通常，你可以很容易地在市场上为一种商品找到数以千计的供应商，例如，一个手机产品，你可以找到3-5个供应质量相似的供应商。在这样的环境下，如何保证您的交易转化率应该通过不断的监控来完成。
目前，电子商务企业客户越来越倾向于精细化经营。通过数据引导行动，我认为未来企业的运营、数据采集的全方位视觉需求乃至整个企业的运营都将是一个强有力的方向。客户可以交换订单获取、二次销售、页面回访、签账成本等转换率，这些转换率通常是一些运营指标，它们的可视化可以帮助企业提高业务能力。
我们的客户现在可以随时监控竞争品牌、商品价格、描述、销量和库存的波动，数据相对准确。双十一小家电领域的推广更依赖于广泛的销售渠道，而非直销渠道。至于化妆品，虽然销售网络非常广泛，但整体销售业绩仍不在主流。当这种数据匹配行为与用户行为的反弹相结合时，我们会发现有一些决定性的因素。
这三只松鼠运用精确的数据分析，掌握了顾客的心理。仅在半年时间里，他们的月业绩就从0百万涨到了2千万。2012年，天猫的“双11”单日销售业绩达到800万，成为天猫坚果类的第一。商学院的其他客户，如三山和优沙，也在大数据和精细化运营方面做得很好。我们稍后将与您分享。数据应用给企业带来的好处是显而易见的。如果我们在视觉数字环境中做出决策和判断会怎么样？正确的机会应该大大提高。
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