专栏首页PPV课数据科学社区【观点】没有数据驱动的流程和产品,你的大数据毫无价值

【观点】没有数据驱动的流程和产品,你的大数据毫无价值

最近大数据很火,什么公司都想和大数据扯上点关系,出门不说两句大数据好像就不能突出自己的专业。敢问除了那几个"target:等几个耳熟能详的例子还有其他吗?之前吹捧zynga的数据有多牛的声音又到那里去了?你们家的数据整合完成了吗?太多的时候,我们需要静一静,"Big Data,Show me the money?"

大数据并不少见。哪怕你只是一家小型创业公司,一天下来你可能就拿到了几个G的数据,而Instagram一天产生的数据则高达500个T。坐在不断增加的数据上的你,挠着头苦想:“大数据我是有了,要怎么利用它们?”

只是拥有数据自然用处不大,真正的赢家是像Amazon或Netflix这类公司,他们比竞争对手更好地利用了大数据而取得了竞争优势。如果不能数据变成收入,你的Hadoop集群和里面包含的大量的数据就没什么意义了。

要是你能比对手更好地利用大数据,你甚至有机会跻身成为像Amazon和Netflix这样的大数据资深玩家。

如何才能把数据变成钱呢?有两种办法:数据驱动的流程(data-driven processes)和数据驱动的产品(data-driven products)。

数据驱动的流程(data-driven processes)

商业分析师往Excel里输入方程,在SQL数据库里运行特定的查询语句——在大数据时代这样是不够的。新时代需要更大胆、更无畏的数据探索者,无论是在小数据还是大数据的世界里,他都能熟练运用工具。

被称作“数据科学家”的他,是下一代的数据极客,他充分了解传统的BI工具、查询语言、统计办法和机器学习技术。

优秀的数据科学家能在方方面面帮到你:弄清楚你产品的哪个地方行得通或是行不通(这是Zynga的数据科学家的角色);创造预测模型,让你一窥未来,从而在眼前做出更好的决策(这是@WalmartLabs的做法)。

数据科学家能怎么帮到你?下面有几个具体的例子:

如果你销售的是一款SaaS应用,数据科学家可以帮你分析、找出带来高营收的用户的共性。比如,这类用户可能会以特定路径转化成为付费帐户,人群特 点也可能相近(性别、收入、地域、年龄范围等),也会以特定的办法使用该产品。所有这些洞见有助于进一步打磨广告、市场营销以及产品,以提高营收。

数据科学家可以确定某个定价范围或产品是否会挤占来自其它定价或是产品的销量,由此,你可以优化你的定价策略和产品线。

数据科学家可基于历史数据创建预测模型,让你做出相对更靠谱的预测。比如,你可以分辨哪一类顾客更有可能是怀孕的女性(Target就曾做过这样的事情),或是销售漏斗里的哪类顾客最有可能在哪个水平上被转化。

数据科学家能帮你弄清针对数据你要问些什么正确的问题。比如,数据科学家可能会建议你把营销数据和网站日志数据以及交易数据都关联起来,以确定市场推广活动背后的ROI(投资回报率)。

数据驱动的产品(data-driven products)

除了利用数据驱动业务流程以外,数据还可被用来增强产品的功能。有些公司会把数据打包到一款有用的产品里,再转售给其它公司。

Twitter自己并不是一款数据产品,但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司,后者接着创造了一款数据产品,而别的公司痛快地接受了它所提供的分析结果。也有一些媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里,再转头卖给频道制作人和内容创造者。

然而,大多数创建数据驱动的产品的公司并不会简单地创建数据产品再转手卖掉。他们会利用数据把现有产品变得更加高效、更加智能,或是更具有洞察力,从而直接或间接地产生额外的收入。

接下来我举几个例子:

广告平台可以针对不同的观众展示不同的广告,以最大限度地提升点击率、以及其它产生营收的用户行为。

电商应用可智能地做产品推荐,以最大化增加消费者的购买率(包括原本就打算买的,以及许多购买计划外的东西)。

Publisher可通过智能分析和推荐,为每个用户做出个性化的页面,以最大化用户在网站上的停留时间,并产生更多的广告收入。

视频平台可捕捉所有的用户交互行为,并向内容创作者提供详尽的分析报告,帮助他们对重要的指标做出优化(参与率、播放率、转化率等)。这也是间接货币化的例子之一。通过添加一个由数据或分析支持的功能,平台也有望对用户产生更大的吸引力。

数据驱动,你也可以做到

下面是我的几个建议:

集中地收集所有数据。在存储成本直线下降的今天,廉价乃至免费的大数据存储服务随处可见,如果你没有全方位地收集数据,你就大错特错了。我经常这样告诉一些公司:就算你忽略你拥有的数据,但你却绝不可能分析你没有的数据。非结构化或是半结构化的数据存储服务允许你把原始数据先存起来,等到需要的时候,再付费把结构化的数据提取出来。所以说,你是没理由不把经过你手的数据给收集、存储起来的(交易、交互、行为数据、传感器数据、用户生成的内容、日志文件等等)。

聘请一位数据科学家。如果你是一家创业公司,你团队至少需要一位数据科学家,或是能够兼任数据科学家角色的成员。假如你公司有了一定规模,就有必要准备成团队的数据科学家了。比起从外部聘请,内部培养会更容易些。优秀的商业分析师,或是在BI和SQL有优异背景的人,都有机会成为数据科学家。他们需要配备适当的工具,并获许访问全公司的数据,这样,他们才可以回答特定的问题、进行探索性的数据挖掘、支持BI团队、并协助数据产品化的工作。

把数据产品化。任何一家公司,但凡拥有专有的数据,都应该好好考虑把数据利用起来,打造新的产品,或是在现有产品上创建由数据驱动的功能。任何一家公司,只要它有桌面、移动、Web、或基于媒体的应用,它就有专有的数据(也就是说,在这个数据时代,绝大多数的公司都有专有数据!)。各类公司,尤其是广告和零售公司,已利用数据驱动智能化的功能,获得了数以百万乃至十亿美元计的增量收入(incremental revenue)。

如果你是一家B2B的SaaS供应商,向你的客户提供自助的报告服务,是你把数据变成产品的简易办法,也能间接产生额外营收。如果你是一个电商平台,利用你手头的数据做个性化推荐,可以带来可观的增量收入。如果你做的是一款面向消费者的应用,利用数据把应用变得更加聪明,也能提高易用性和用户活跃度。走向数据产品化的第一步,就是让团队里的某个人开始思考利用你的数据资产可以做出些什么功能或是产品。但最终,你还需要专门的工程师资源,把数据变成功能和产品。

受数据驱动的你

大数据真正讲的不是数据本身,而是要探讨怎样利用数据在公司内部驱动业务流程和产品功能。过去几年迅速窜起的数据科学就是“数据已成为21世纪的货币”的有力证据。如果你置手头的数据不顾,你就在竞争中处在了劣势。

只需简单的几步,比如把所有接触到的数据都收集起来,团队拥有至少一位数据科学家,在数据产品化方向上用力,你就是在有效地“花钱”——花在你数据仓库里不断积累起来的“数据货币”。

本文分享自微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2014-04-29

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 大数据案例分析:中国的大数据在哪里?

    近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界...

    小莹莹
  • 2014-2015大数据行业年终盘点和预测

    2014-2015大数据行业年终盘点和预测 大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威...

    小莹莹
  • 数据正在催生的新经济

    相比之下,数据交易几乎无迹可寻,至少,数据与金钱的交易鲜有存在。这跟它“新兴资产类别”这一称号很不相称。在2011年发布的一份报告中,世界经济论坛(WEF;达...

    小莹莹
  • 【24页ppt干货】2014中国大数据整体市场专题研究报告

    报告核心:大数据时代的变革体现在数据对于决策、流程和产品的新驱动方式;云计算、移动互联网、社交网络和物联网等推动了大数据技术的逐步成熟。 大数据生态系统:由底层...

    小莹莹
  • #后疫情时代的新思考#“数 ”战“数”决将成为各行各业的普遍趋势丨数据猿公益策划

    2020年初,突如其来的新冠疫情打乱了正常的社会节奏,全国上下集体投入到了疫情防控攻坚战之中。

    数据猿
  • 【干货】吴甘沙:你是数据,我即生意

    本文共5200字,建议阅读时间10分钟 本讲座选自因特尔中国研究院院长吴甘沙于2015年6月18日下午在“数据风暴中,谁将成为下一个产业颠覆者?”的清华大数据应...

    数据派THU
  • 行业研究:大数据(一)

    从今天开始,会不间断的写关于大数据的行业研究,由浅入深、由面到点、至上而下的写,最终目的就是帮助大家理清楚大数据接下来的投资脉络和投资方向。 今天主要是大体的介...

    企鹅号小编
  • 什么是大数据时代?如何理解大数据时代?

    “大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说:“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域,并已成为重要的生产要素。随着新一轮的生产力增长和消...

    数据前沿
  • 大数据如何改变商业?浅谈大数据给商业(企业)带来的影响

    在20世纪,价值已经从有形基础设施变成了无形财产,从土地和工厂变成了品牌和产权。而现在进入21世纪,新的变革正在进行中,也就是说,计算机存储和数据分析方法已经取...

    数据前沿
  • 大数据分析的特点有哪些?这五点很常见

    在当今的大数据时代,不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识,而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来,大数据技术将开始...

    数据前沿

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券