文本分析案例

What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1Delivering

operational

results2Reducing

enterprise

costs3Attracting

and

retaining

new

customers4Improving

IT

applications

and

infrastructure5Creating

new

products

and

services(innovation)6Improving

efficiency7Attracting

and

retaining

the

workforce8Implementing

ytics

and

big

data9Improving

business

processes10Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey1©

2013

Ray-Soft

Shanghai

Co.,:

Thisis

for

your

company's

internal

use

only

and

may

not

be

copied

nor

distributed

to

another

third

party.What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1ytics

and

business

in

ligence1Delivering

operational

results2Mobile

technologies2Reducing

enterprise

costs3Cloud

computing

(SaaS, ,

PaaS)3Attracting

and

retaining

new

customers4Collaboration

technologies

(workflow)4Improving

IT

applications

and

infrastructure5Legacy

modernization5Creating

new

products

and

services(innovation)6IT

management6Improving

efficiency77Attracting

and

retaining

the

workforce8Virtualization8Implementing

ytics

and

big

data9Security9Improving

business

processes10ERP

Applications10Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey2©

2013

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and

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not

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another

third

party.What

is

the

Industry

Saying?2013

Top

10

Business

PrioritiesRank2013

Top

10

Technology

PrioritiesRankRank(PrevYear)Increasing

enterprise

growth1ytics

and

business

in

ligence11Delivering

operational

results2Mobile

technologies22Reducing

enterprise

costs3Cloud

computing

(SaaS, ,

PaaS)33Attracting

and

retaining

new

customers4Collaboration

technologies

(workflow)44Improving

IT

applications

and

infrastructure5Legacy

modernization55Creating

new

products

and

services(innovation)6IT

management66Improving

efficiency777Attracting

and

retaining

the

workforce8Virtualization810Implementing

ytics

and

big

data9Security99Improving

business

processes10ERP

Applications108Source

:

Gartner

2013

Executive

Programs'

Worldwide

Survey3©

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another

third

party.Business

In ligence

Definitionathering,

storing,

yzing,

andproviding

accessBusiness

in

ligence

(BI)

is

a

broad

category

of

applications

and

technologies

fto

data

to

help

enterprise

users

make

better

business

decisions.BI

applications

include

the

activities

of

decision

support

systems,

query

and

reporting,

online

ytical

processing

(OLAP),

statisticalysis,

forecasting

and

data

mining.Business

in

ligence

applications

can

be:Mission-critical

andintegral

to

an

enterprise's

operations

or

occasional

to

meet

a

special

requirementEnterprise-wide

or

local

to

onedivision,

departmentCentrally

initiated

or

driven

by

userdemandBusiness ytics

DefinitionBusiness

ytics

(BA)

is

the

practice

ofiterative,

methodical

exploration

of

an

anization’s

data

with

emphasis

on

statisticalysis.

Business

ytics

is

used

by

companies

committed

todata-driven

decision

making.BA

is

used

to

gain

insights

that

inform

business

decisions

and

can

be

used

to

automate

and

optimize

business

processes.

Data-drivencompanies

treat

their

data

as

a

corporate

asset

andleverage

it

for

competitive

advantage.

Successful

business

ytics

depends

onanizationalcommitment

to

data-drivendata

quality,

skilled ysts

who

understand

the

technologies

and

the

business

and

andecision

making.Examples

of

BA

uses

include:Exploring

data

to

find

ne

tterns

and

relationships

(data

mining)Explaining

why

a

certain

result

occurred

(statistical

ysis,

tative

ysis)Experimenting

totest

previousdecisions

(A/B

testing,

multivariate

testing)Forecasting

future

results

(predictive

modeling,

predictive

ytics)4©

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may

not

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another

third

party.Big

Data

DefinitionBig

data

is

a

general

term

used

to

describe

the

voluminous

amount

of

unstructured

and

semi-structured

data

a

company

creates

--

data

that

would

take

too

much

time

and

cost

too

mu oney

to

load

into

a

relational

database

for

ysis.

Although

Big

data

doesn'trefer

to

any

specific

ty,

the

term

is

often

used

when

speaking

about

petabytes

and

Exabyte's

of

data.A

primary

goal

for

looking

at

big

data

is

to

discover

repeatable

business

patterns.

It’s

generally

accepted

that

unstructured

data,

mostof

it

located

in

text

files,

accounts

for

at

least

80%

of

an

anization’s

data.

If

left

unmanaged,

the

sheer

volume

of

unstructureddatathat’s

generated

each

year

within

an

enterprise

can

be

costly

in

terms

of

storage.

Unmanagedd so

posealiability

ifinformation

cannot

be

located

in

the

event

of

a

compliance

audit

or

lawsuit.Big

data ytics

is

often

associated

with

cloud

computing

because

the ysis

of

large

data

sets

in

real-time

requires

aframework

like

Hadoop

to

distribute

theworong

tens,

hundreds

or

even

thousands

of

computers.Volume.

Many

factors

contribute

to

the

increase

in

data

volume.

Transaction-based

data

stored

through

the

years.

Unstructured

data

streamingin

from

social

media.

Increasing

amounts

of

sensor

and

machine-to-machine

data

being

collected.

In

the

past,

excessive

data

volume

was

astorage

issue.

But

with

decreasing

storage

costs,

other

issues

emerge,

including

how

to

determine

relevance

within

large

data

volumes

and

how

to

use ytics

to

create

valuefrom

relevant

data.Velocity.

Data

is

streaming

in

at

unprecedented

speed

and

must

be

dealt

with

in

a

timely

manner.

RFID

tags,

sensors

and

smart

meteringaredriving

the

need

to

deal

with

torrents

of

data

in

near-real

time.

Reacting

quickly

enough

to

deal

with

data

velocity

is

a

challenge

for

mostanizations.Variety.

Data

today

comes

inall

types

of

formats.

Structured,

numericdata

in

traditional

databases.

Information

created

from

line-of-businessapplications.

Unstructured

text

s,different

varieties

of

data

is

something

many, ,

audio,

stock

ticker

data

and

financialtransactions.

Managing,

mergingand

erninganizations

still

grapple

with.Value.5©

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third

party.DifferencesBI

VS

BABusiness

In

ligenceBusiness

yticsWhat

happened?Why

did

ithappen?AnswersQuestions:When?Who?How

many?Will

it

happen

again?What

will

happen

if

we

change

x?Wha se

does

the

data l

us

thatnever

thought

to

ask?ETLStatistical/

tativeysisIncludes:Data

warehousingModelingReporting

(KPIs,

metrics)Automated

Monitoring/Alerting(thresholds)DashboardsScorecardsOLAP

(Cubes,

Slice

&

Dice,

Drilling)Data

MiningPredictive

ModelingMultivariate

TestingAd

hoc

query6©

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party.Ray-Soft

Definitionytics

is

aboutGetting

the

RIGHT

INFORMATIONTo

the

RIGHTAt

The

RIGHT

TIMEIn

the

RIGHT

FORMATBig

data

is

aboutGenerate

NEW

BUSINESS

MODEL7©

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party.Agenda体系大数据云图传统行业企业互联网现状分析互联网BAT企业大数据架构互联网数据产品案例大数据云图9

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party.大数据云图10

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party.中国服务商服务水平11

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party.大数据云图结构分析数据源开源跨平台基础设施/分析基础设施NoSQLNewSQL分析数据可视化非结构化数据应用优化和12

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party.大数据云图价值分析的定义为代表。总总的这方面定义，可以用一个词概括，这就是“洞察幡动类的大数据（主客体价值）–

是业务

人眼中的大数据，看到的是工具和能力。以”。数据越复杂，成本越高，是迟钝（又称工业病），为不好；数据越复杂，成本越低，叫灵活（SMART），是好。洞察，就是指“

信息迷雾”。这是当数据进入泽字节（ZB）时代后，避免信息

填埋，反而能保持“清清楚楚明明白白真真切切”的能力。相比基础技术，中国企业借助市场优势，在应用方面具有优势。因此可以看到大批国内企业在榜。其中可分为三类，一类是ICT服务商，如、浪潮、

、东软、金蝶等；一类是国内上市公司，如

、东方国信、天玑科技等“大数据概念股”；一类是互联网企业，如阿里巴巴、

、腾讯等。大数据概念股上市公司的共同特点，是从解决方案提供商在向行业云数据服务方向

。例如，东软

在传统IT

服务基础上，向车载电子和医疗服务等新兴领域深化云数据服务。

开始做跨行业应用，和天行网安协作，提供基于数据分析的安全服务；天玑科技正从服务传统IT架构,转变为服务互联网架构，从纯粹的服务供应商,演变为产品和服务的提供商。此外，一批有数据中心业务基础的厂家也在向大数据转，如荣之联、

等。互联网企业，如

、腾讯、阿里等拥有数据的平台型企业，纷纷针对自身的平台用户提供数据分析业务，并且向金融、环保、交通、医疗等行业的数据分析应用逐渐渗透。例如阿里巴巴开始做金融行业的数据分析应用。透过目前的

，

可以看出一个目前尚不

的潜在趋势。这就是亚马逊模式的兴起。亚马逊的重要性，我认为不能仅看到它

第7这个表象而有所忽视。事实上亚马逊的大数据收入，是排位

的所有厂商之和还要多许多。据Synergy报告显示，2013年第三季度，亚马逊获取了

云计算市场总收入25亿中的多数份额，本身收入提升55%。Synergy估计，亚马逊第四季度云计算收入将达7亿

，比微软、

、谷歌、

的总和还高出15%。这不是偶然的。限于篇幅不展开谈。这意味着中国企业中近亚马逊模式的，如阿里巴巴、

、东软、金蝶等，还有更大潜力空间。今天这个

来看明天，

需要高度重视这样一个市场信号：大数据应用的

场，可能并不象人们一般以为的那样，是在服务领域，而可能转向商务服务领域。这是ICT服务商、大数据概念股和互联网公司未来共同的

升级方向。此外，大数据的绝对优等生在

大数据云图中都不见踪影，但类似模式却代表前沿方向。13

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party.大数据云图价值分析总总的这方面定义，可以用一个词概括，这就是“复杂”。大数据本质上风动类的大数据（客体价值）–

是工程师眼中的大数据，看到是技术。典型代表是3V、4V说。是复杂性数据从这个方向观察，

企业差距较大。榜上前10名基本都是属于“跨平台基础设施/分析”的

厂家。其中HP今年刚被列入

“大数据云图”（3.0版），如今赫然列在第4。而以硬件加强大数据，7.4亿投Cloudera异军突起，HADOOP的CDH平台

国一半的英特尔列在第2工程师扑向复杂性数据，就象小孩子扑向玩具一样，只关心是与不是这种事实评价，并不关心好与坏这种价值评价。商务或政务的

人关心的是技术应用于人之后产生的价值，因此要把客体与主体联接起来。总总的这方面定义，可以用一个词心动类的大数据（主体价值））–是委托人（

者与最终消费者）眼中的大数据，看到的是目的和意义。以IBM的智慧计算为代表。概括，这就是“意义”。–有能力，却不明确要解决什么问题，大数据就是屠龙

。大数据工作的结果，如果是把符合意义的数据留下来，叫智慧；如果是把不符合意义的数据留下来，叫愚蠢。大数据的主体价值在于把人的目的和意义的保障系统加以专业化（准确说是把

与目的校准，保障做事不忘

这件事专业化）。做事情的意义，无非来自两个方面，或者是

指示目标；或者是目标本身，即最终消费者的满意与不满意。–按这个标准衡量，大数据发展到今天的水平，还很少有哪家达标。大数据要真想让付钱的人心动，还需要把大数据发展到更高阶段。好的迹象是，位列第1的IBM，至少在大数据上，已明确了“智慧”这个词。说明他从100家中脱颖而出，第一个想明白了，通过风动、幡动，到底要让人心动，还是心不动。14

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party.企业体系15

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party.企业管控定义业务运营活动客户化CBM基于CBM设计分析形成满足各组织的分析体系设计分析

指标设计架构与原型业务分类执行管理业基务于组行业特点的件QHSE管理研发管理与市场规划财务与规划研发

与规划人力与规划供应链

与规划QHSE与规划与市场绩效财务绩效研发绩效人力绩效供应链绩效QHSE绩效与市场风险财务风险研发风险人力风险供应链风险QHSE风险采购流程管理库存

和管理物流

管理生产管理全面

管理管理会计核算管理合并及报告合规性管理内控内审管理税务管理组织人事管理考勤管理薪酬管理员工职业发展管理招聘管理员工绩效管理员工关系管理研发组织研发成本效益研发项目管理研发评估专利管理安全生产监督和控制安全事故隐患监测安全生产培训及应急响应安全管理制度建设安全管理组织设置安全管理成本效益协同行业与竞争对手投资组合并购效益初加工初加工加工环节通用技术研发原料采购生产加工质量管理成品库存竞争市场占有率研发支出原料采购数量日加工能力原料采购价格原料采购成本产能利用率存货周转率（天数）发展项目投资额项目进度产量增长率新建加工

数量销售收入增长率营业收入增长率知识管理及技术开发战略技术成果拥有比例劳动生产率提高率研产发学支研合出作水平信息化信息化建设投入管理业务流程协调踪效果提供技术服务跟原料采购数量产销率产需率库存数量库存成本价格库存市场价格浮动盈亏节点关系协调成本利润率库存原料数量准时交货率产品质量产品质量效果执行经济效益净利润

营业成本主要产品单位成本资产收益率总资产收益率资产负债率销售增长率销售净利率总资产周转率副产品收入副产品产量原料采购数量

生产成本原料采购价格

产量原料采购成本单位产品成本社会效益农户收入增长率废弃物处理处置率购技术研发原料采生产加工质量管理成品库存加工计划生产过程在制品制定 管理 存货管理生产准备收储物流初加工深加工食品制造食品仓储/配送饲料加工养殖屠宰种植农业服务贸易食品16

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party.企业绩效管理框架企业绩效管理框架数据与系统支持体系与价值的流程细化与分解制订公司和部门KPIs制订到岗位的KPI绩效分析行动对策跟进制定和执行考核激励举措流程工具与方法重要性

可管理性公司和部门KPI筛选行为管理-目标管理矩阵部门-员工业绩推导员工KPI筛选差异

指标钻取、分析

因素分解

分解、分析行动对策要素控制多层次激励机制与价值体系组织KPI体系员工/岗位KPI体系考核与激励体系价值树理解本项目绩效指标关注重点17

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third

party.管理报表体系18

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party.案例介绍对于一家全球性的企业而言：的业务同时涉及到不同的领域在全球不同的国家和地区都拥有分支机构着全球化、业务线和分支机构复杂，难于管控的问题。对于这样一家企业的决策者来说：如何在全球范围内快速而准确地获取信息制定企业的有效地组织和决策企业

的执行呢？客户背景及

的19

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party.案例介绍客户背景及

的之前的解决方案已经实施DW系统很多年了，旧的报表是这样的………20

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another

third

party.我没有得到实时、准确的互相埋怨对方不配合自己工作总监&采购总监天天做报表，简直就是浪费生命，我选择离开数据分析员工写代码，做报表，加班熬夜，辛辛苦苦，却不能体现价值IT财务总监分析和决策需要很长时间案例介绍客户背景及的21

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party.今年是“利润增长年”的CFO做了分析：经济环境不稳定市场竞争激烈CFO认为在的局面下还要保证利润的增长，必须提升公司的获利能力！案例介绍获利能力分析22

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third

party.获利能力提升如何提升企业的获利能力呢？CFO

提出了九点考虑市场份额和销量盈亏平衡点销售毛利率生产成本销售费用人工费用费用产品结构率案例介绍获利能力分析23

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nordistributeparty.一．市场份额和销量，必须把市场份额扩张做为企业能否实现销量目标、能否实现企业的基础性

指标。对现有上升稳定的市场进一步提升，并成功的经验上升稳定的市场对销量下滑的老市场进行二次启动下滑的老市场动对潜力大的区域开发新市场潜力大的区域案例介绍一定的规模基础销量是实现企业获利能力分析的前提，因此24

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nor

distribute24

to

another

thirdparty.325

©

201CONF一．市场份额和销量一定的规模基础销量是实现企业须把市场份额扩张做为企业能否实现销量目标、能否实现企业

的基础性指标。获利能力分析的前提，因此，必成功案例26

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party.首先，确保销售收入不得低于盈亏平衡点销售收入销售收入其次，严格控制费用的增长比例，使其低于收入的增长费用增长并且不断扩大销售规模，才能使企业获得更大的销售规模成功案例介绍获利能力分析二．盈亏平衡点

企业在经营过

要实现

，首先必须把握好盈亏平衡点，即控制好实现盈亏平衡的保本销售收入，它是企业实现

的基础。27二．盈亏平衡点点，即控制好实现盈亏平衡的保本销售收入，它是企业实现

的基础。成功案例介绍企业在经营过

要实现获利能力分析，首先必须把握好盈亏平衡28

©

2013

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Shanghai

Co.,三销售毛利率四生产成本五销售费用六人工费用七

费用八产品结构率获利能力提升盈亏平衡点销售毛利率生产成本销售费用人工费用费用产品结构率为什么企业的销售收入在递增，而企业经营利润却在减少？哪些产品的毛利率高？费用高而效率低的地方在哪里？成功案例介绍获利能力分析市场份额和销量:

Thisis

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another

third

party.129

©

20获利能力提升盈亏平衡点销售毛利率成费用产品结构率成功案例介绍:

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another

third

party.获利能力分析市场份额和销量获利风险成功案例介绍获利能力分析的获利和风险是并存的，在分析获九．平衡获利和风险企业在经营过利的同时，

也要考虑风险。30

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third

party.331

©

201CONF成功案例介绍获利能力分析的获利和风险是并存的，在分析获九．平衡获利和风险企业在经营过利的同时，

也要考虑风险。新产品上市推广与执行促销活动的推广新产品的销售总监成功案例介绍分析32

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party.成功案例介绍分析33

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party.成功案例介绍分析34

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third

party.原材料供应商采购生产物流分销商卖场&电子商务最终客户市场总监和采购总监及时获取彼此的信息，实现需求链和供应链的可视化、协同化。35

©

2013Ray-Soft

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company's

in供te

n应al

u链only

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another

thirdparty.需求链（把握客户需求&）成功案例介绍供应链分析案例总结以商务分析应用来促进企业业务流程的优化，完善企业业务的发展。通过商务智能分析应用管理驾驶舱直观地了解企业的运营，敏捷作出决策。财务总监通过商务智能系统随时企业运营状况，并加强沟通和协同。总监&采购总监商务智能系统把信息送到员工的指尖，工作效率提高了，把的精力放到更有价值的分析应用上。数据分析员工不做

“表哥表姐”

而要

“

报表Reporting”IT

team36

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2013

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party.互联网现状分析37

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party.互联网的一分钟数据在大数据的4V定义里，Volume就是其中之一，指的就是大数据体量庞大，有些企业大数据规模可以庞大到几个PB！1PB=1,048,576(1024^2)GB=1,073,741,824(1024^3)MB。如果你对这个数据单位还没有直观印象的话，不妨跟随来看下外媒制作的这张信息图。互联网上一分钟内能产出怎样体量的大数据？38

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party.互联网牵头大数据的必然性为什么国内的大数据应用，只有几个互联网巨头取得成就呢？是因为它们拥有最多的用户、流量和数据吗？答案是否定的。因为所有关于大数据的论断都认为，大数据并不在于大。质量、性质以及谁拥有它，将决定大数据能被挖掘出来的价值和难度。物联网传感器、

设备时时刻刻都在收集海量数据，但价值没有

大，因为数据难以变现。运营商拥有用户通信相关数据，从语音到

再到位置，量大过任何一个互联网巨头。只能白白浪费，因为运营商不被允许也

力去利用这些数据。与之类似，

部

门、 企业均拥有大数据，却只能任其沉睡。之所以BAT走在国内大数据应用的前列，即与其拥有的数据性质有管，与互联网企业的技术

、开放创新和积极进取有关。大数据利用难点在于技术。从数据的收集到

到 ，再到脱敏，归类，

化、结构化，以及最后的建模分析、挖掘利用，均是技术活儿。需要服务器集群、数据利用模型和数据处理算法来保障，然后才是挖掘出来的结果的包装、变现。相对其他拥有大数据的金主来说，互联网企业的技术甩开它们几条街。运营商技术是外包；银行的技术外包居多；其他公共部门例如

、交通、教育、能源等行业，技术对他们是遥远的名词。还有 。互联网企业的服务产品几乎是免费，必须通过其他模式赚钱。过去是

、

和增值这三种模式，到了移动端

模式遇到瓶颈，需要新模式，抑或加强原有模式。这两点上，大数据都会起到大的作用。39

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party.BAT大数据思路迥异BAT三家的数据各有特色是基于用户搜索行为的需求数据，阿里掌握着交易以及信用数据，腾讯则掌握着社交关系数据。各有千秋。它们对大数据的应用方向并不相同。

和阿里更为激进。腾讯观望多过行动，也可能是说得少做得多。首先是Baidu:

收入95％以上来自Alibaba:主要70%收入模式是Tencent:

和社交增值业务其次是技术Baidu:

深度学习

，

云Alibaba:飞天计划，跨机房5K集群，Apsara分布式系统，数据，阿里云40

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party.BAT大数据思路迥异(续)最后是位置典型的互联网交易场景大概是这样的，用户在聊天、社交、的过

，会被吸引注意力，关注“

”，抑或因为 而发现新的信息。然后用户去了解、去寻找想要的东西（需求、 、找到所求），最后在网上完成交易（ 和O2O）。这里

一下漏斗模型——一个悠久经典的

概念。在这个模型里，用户消费时的大致决策路径是从注意（attention）、

（interest）、

（desire）最后到行动（action）。Baidu:

CPC（按照点击次数

）Alibaba:CPA

（按实际效果）和CPS（按效果佣金）Tencent:CPM

CPT(按照展示次数或者时长）腾讯

，阿里布局为先，

技术至上。相同的是，几家都在想方设法笼络

的数据，收集数据是第一阶段，形成收集数据的能力和机制是第二阶段，第三阶段才是数据挖掘，目前BAT三家均处于从第二阶段到第三阶段之间，一旦大数据应用全面进入第三阶段，积累更深、投入

的

或将有望显出优势。41

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级42

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级-数据基础平台基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，

SDK等。很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏

规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和

上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，转化率，收入指标，ARPU人均收入，效果数据等。43

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级-数据可视化–

在第一层级中，进行数据指标体系规范，

定义，

维度区分，就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计，直观的可视化输出设计，包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别44

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级-产品与运营分析在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下：–1.

A/BTEST进行产品分析优化；–2.

运用漏斗模型进行用户触达分析，如TIPS、

等曝光到活跃的转化；–3.

收入效果

与分析，包含

转化率、

效果数据等；–4.业务长期健康度分析，例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度；–5.

推广活动的实时反馈；–用户

也是常见的数据分析方式，包括用户如、、行为、收入、

、消费行为、上网行为、偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户各种特征，以达到全面的了解用户，针对性的为用户提供个性化服务的目的，通常每半年做一次用户的专题分析。–常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。个人用的比较多的是：EXCEL和SPSS。45

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级-精细化运营平台–

基于数据基础上搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种 算法的组合优化进行商品和服务的个性化

。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。46

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级–数据产品广义的数据产品非常多，例如搜索类，天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品，以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。Baidu:

、

统计、

指数、

司南、

精算Alibaba:

数据魔方、淘宝

、淘宝指数、在云端Tencent:广点通、信鸽47

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party.BAT企业构建大数据体系的六层级

-

分析与决策–

分析与决策层，

的是跟很多传统的

分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。分析层来做。 认为分析”、“经营分析”–

有很多企业错误的把“业务运营

层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者“业务运营

层”和“用户/客户体验优化层”

的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和判断。在变化极快的互联网领域，在业务的方向选择上，数据很难业务的大发展方向，如果有人说这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。48

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party.数据产品49

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party.数据产品What

is数据产品广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、 指数、

的

平台、各种公司

的数据决策支持系统等都是数据产品。Why数据产品人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过

，马上又会

“买什么车”、“在什么

买”等子决策问题。所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的，好一点会依赖“过来人”的经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓也屡屡被打假；而最优的决策需要依靠“”，定量的即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。决策过

，数据的价值可以通过什么来体现？不外乎三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值；他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气；第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的

到一个

系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。50

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party.数据产品分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业

用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、Dashboard、即席查询），到分析型（OLAP等工具型数据产品），到定务型数据产品，再到智能型数据产品、使能型数据产品等。由于报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营，使用局限性也越