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大数据分析的经济价值

来源:本站 发布时间:2014/5/21 10:22:19 浏览量:

熊辉:我是如何收获了数据挖掘的人生

—— 美国罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任 熊辉


  经常有人引用这一段话:“大数据就是年轻人谈性,我说你做过,你说我做过,大家谁都没有做过”。很多传统企业都是这么说,如果大数据并不是年轻人谈性,就要提一个问题是“价值在哪里”。价值并不是忽悠,要从企业竞争角度创造了什么价值,所以价值在哪里,应该是所有大数据做经济分析中最重要的关键词,在哪里存活,在这里就是价值。

  应用需求驱动商业模式,商业模式带来了经济价值,这就是大数据的立足点。

  互联网承载了太多的信息和信号,大众的情绪、消费者喜好、市场潮流、不同人群的关注点等等。从商业模式的角度看,把它分为三类:第一类是圈定用户和针对营销,就是谁是我的客户、谁不是;第二类,用户的关联分析,在用户群当中是老的、少的,他们有什么关系;第三类,完全个性化定制或者个性化分析,就是先确定大圈子,然后圈子中分类,然后个性化。

  应该说,不同情况下有不同的价值,不管对哪个学派或者实践都认为管理的本质是决策,而决策最重要的本质是受信息不对称的影响,信息越对称决策价值越大,如果可以通过大数据的挖掘分析可以作出决策,最根本是能不能有助于决策,这是核心。

  对企业来说决策和优化可以代替效率,可以把迭代和优化分为三个层级:第一谁在圈子内,第二属于圈子内的哪个族群,第三个是圈子消耗。广告界有一句名言叫做“我知道我的广告费有50%浪费了,但不知道是哪一半”。现在就是要通过大数据排除非相关人员,确定圈子和利益相关者,这是有效影响,其他没有有效影响的基本上和我没有关系。不知道在座有没有看过郭敬明的《小时代》,我看不懂,就写东西骂他,但他照样卖3个亿。这就说明我不是他的客户,不在他的圈子里。现在不要全国人民拥护我,只要圈子拥护我就发财了。然后是不管是哪一类数据,圈定了就有价值。

  第一个层级是针对一个具体的应用,依据性别、收入、地域、年龄等特点,签订相近的人群。比如在电子商务网站内,预测什么地方的人买东西最疯狂或是预测什么型号手机最好卖,麦当劳、肯德基以及苹果公司器件专卖店的位置精准选址,针对这个全体如何进一步打磨广告、市场营销等等,就可以优化定价策略和产品线。

  第二个层级就是通常说的在确定圈子以后,需要把商品和人群分为不同的族群,通过族群确定消费人群。购物篮是最常见的大数据分析技术,我们经常会说通过过程数据和结果数据进行关联性分析,并不是关联性分析很容易,其实也有难点。比如说对书、手机、家电的Hard Line的产品可以认为是标品,通过时间序列预测是比较准的,但对服装、装饰等软性商品,无法通过时间预测,因为这类东西受到的干扰太多,比如说颜色、合不合身,还有朋友的意见,而且买的人多了就不买了,所以这样的软性产品预测非常困难。

  第三个层级确定圈子个体的特征,由此提供个性化的定制、产品和服务,比如说有一个电影叫《点石成金》,里面就是专门算哪一个球手,比如说我这个球队进攻最弱,就把进攻最强的球员买过来。比如说我有一个芯片安装在汽车上就可以测试驾驶习惯,拐弯是不是很急,刹车是不是很稳,确定每年效率税率,过去中国人完全说看客下菜碟,从消费者来说为每一个人定价才是最好的,基本上所有的生产者剩余都拿到自己的手里,过去没有这个条件,现在大数据就可以进行个性化定价。所以航空公司和快递公司可以提供体贴入微的服务,沃尔玛利用数据分析提供最优的价值。确定圈子、确定关系、确定定价以前就有,只是通过大数据确定价值,带来新的增量是最近才有的。

  大家觉得大数据完全是忽悠,但经过最近实践探讨发觉它确实和原来的统计不一样。在过去问题多样性手段是丰富的,不同的行业特性、不同的企业规模、不同的成长阶段产生了很多共同特点,又有个性鲜明的问题。在解决管理学的问题,工具非常多,过去有人统计世界上有200多种研究的方法,但是这些方法要和数据结合在一起才能真正发挥价值。记得1913年一个叫理查森就找到了空气动力学方程,根据他的方程可以预测出第二天的天气,他想帮助中国打一场胜仗,但问题是准备数据需要6个星期,所以一直到一战结束的时候理查森的数据都没有准确过。一直到20世纪,我们对过去天气的统计可以精确到85%了,所以我们检测的时候数据还是那个数据,但方法不一样了。

  所以在大数据背景下,从预测、选择、优化、仿真重点转向了关联和决策,现在最重要的是找关联关系能不能决策变成问题最重要的方式了,其实这也是中国人所擅长的,我原来做大数据演讲的时候,有人说大数据西方怎么好,我就告诉他也不是这样的,中国人搞中医不就是大数据吗?中医只管关联不管过程的,按摩好了不管中间的机理,只管相关关系。数据就是从小样本到模型大数据的研究范式,所以对数据结构的深入分析将会成为重点。


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