企业应该如何正视内部大数据整合和应用?


内部大数据整合与应用挖掘,本质是用户深入研究与相关应用。仅数据组织和标签体系,甚至IT相关的数据平台整合与建设,也遵循用户研究的思路来完成。

用户研究和大数据挖掘技术人员是实施的核心团队。 但在我们接触的一些企业中,建设思路依旧有着很大偏差。有的仍然遵循IT系统建设的思路,认为应由IT企业来完成此事。但实际上,IT企业并不具备实施中最重要的用户研究和数据挖掘等专业能力。

而有的企业则认为这是CRM业务的延伸,适合CRM服务商完成。这也是不准确的,CRM数据业务只是企业用户大数据和应用中的子集,CRM人员是用户研究结果的应用者而不是建立者。


上面所述的这些错误认识,直接影响了诸多企业内部大数据挖掘与相关应用的有效推进,比如:

某些手机制造厂商重技术平台,不重深入研究,觉得采集整合了大量数据后应用价值就水到渠成了。

某些合资车企意向将该项目,由国际著名IT服务咨询企业来完成。

还有的移动运营商,在针对集团客户进行大数据整合与营销支撑服务时,由某上市IT企业进行实施。虽然企业的IT研发能力很强,但由于因循传统业务流程管理的思路,一线客户经理无法从系统中获得对所服务集团客户的深入认识,也难以进行针对性的业务推广。


因此,企业内部大数据应用的实施,选择一个能力全面的实施者真的很重要,这个人既要熟悉企业业务特性、具有专业的用户研究能力外,也要具有大数据相关的技术能力。

企业在实施数据整合集中时大都会遇到相同的问题:进度延误和数据集中未达设计目标,大大影响了后续的数据应用,归结起来几个原因:

1. 数据涉及的内部业务系统众多,开发商不同,加上各系统通常又被不同业务部门管理。所以,从各部门各业务系统整合数据,要牵扯多方的部门权限、利益和精力,相关的协调和推进通常比较低效

2. 实施整合的IT企业,虽然熟悉内部数据细节,但大都是开发能力强,对大数据整合数据的对接、同步和数据清洗等缺乏经验和最优的方法。


以上原因加上全局目标不明确,导致整合集中成为企业数据价值应用环节上最大的障碍,要想避免此事,需要做到以下两点:

1. 高层要重视,且要有强有力的内部实施控制公司层面的重视对打破各业务系统的数据壁垒有很大帮助,而专业的总控团队对进度和效果影响较大。

2. 由大数据处理与整合方面的技术专家,通过咨询和培训等手段,帮助IT实施企业提升在数据整合技术方面的能力。

数据属性缺失和数据质量问题,是企业内部业务数据最常见的问题,也很大影响了未来的应用价值。
在大数据环境下,客户数据的深度的不足也逐渐明显。


在对某家上市药企进行相关数据摸底时,发现客户相关的数据只到渠道级别,没有到达最终用户,导致大量最有价值的内容缺失。

造成这些问题的核心原因是之前缺乏全局、体系性的数据框架和实施机制,业务各环节中采集数据的目标、方法和主动性都有不足,而这相关改变并非一时间可以完成的。

对此,企业要注意:

1. 要有明确的全局数据体系作为指导,相应建立采集和整合的制度化机制,使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。

2. 要把外部大数据和应用反馈数据也纳入到数据体系中,统一规划构建相关的收集机制和融合方法。

3. 在此过程中不要摊子过大,结合情况分步骤实施,优先考虑最重要和最容易采集的数据资源


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