大数据培训 企业应用大数据
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数据、分析、成果 发现价值到创造价值
在我国乃至全球，很多企业都非常认可数据的价值，持续在做数据积累方面的建设，开发或购买了很多系统，如ERP、CRM等。但这些企业存在一个普遍的问题，那就是拥有如此庞大的数据，却不知如何利用。基于海量数据，利用分析手段获取少量且有效的数据，作用于业务以产生最大价值，是所有企业希望看到的结果。但这个过程真正做起来，不是易事。
简单、量少、信息量相对也少的数据中得出的分析结果是有限的，在具备一定规模且流动的数据环境中得到的分析结果才更有价值。流动数据具有多元化和分析效率两个层面，企业想要得到希望的成果，但挡在前面的是超大规模且多元化数据分析和整合的高门槛。
大数据培训这么火的原因有很多。针对多种格式的数据进行分析，会涉及到对数据来源和文本数据的识别。了解用户在使用企业产品和服务过程中的路径情况很重要，如某客户开了卡，有无消费，有无购买其他的分期贷款等。
通过对用户行为的路径追踪，可分析出谁和这个用户有关联，哪些因素会影响其购买行为。企业级应用和消费级用户区别在于，企业级的关系图谱非常复杂，数量级也是指数级增长, 如电信公司的某个分公司就可以梳理几亿条关系图谱。面对这种多种形式的分析，初创公司可能很难驾驭。
帮助企业打破数据的桎梏，驱动业务增长
愿景是美好的，但要实行还是要面临业务、人才、架构和部署等方面的挑战。从业务角度来看，是否懂得企业的业务场景，具体到哪个业务场景需要改进。从人才资源方面看，如何用合理薪资，招到在操作和执行层面都有很好洞察力的人员。从架构层面看，数据源很多，交互时间变得很快，形式很多，所以对架构设计提出了很高的要求。生态圈的架构师，怎样能够把各种复杂场景的架构设计出来。这里包含来自客户的挑战，如企业架构凌乱且孤立，如何从中寻找统一和协同。在部署过程中，考量性能、流动、成本以及扩展性的同时还要考虑整个体系架构如何在混合云中建设。
案例解析 从企业视角解读数据分析的价值
大数据培训这么火的原因有很多。过去银行只需通过扩大规模就能提升业绩。现在很多银行开始以客户为中心，以客户需求为导向，优化整个营销体系，打通产品渠道。所以在每个客户现场都有合作伙伴或者顾问，都有相配比的生态系统。最终，让所有客户的需求变成商机、变成业务诉求、变成架构实现。传统的银行营销方式，大多是从产品视角来拓展，看把产品卖给哪些客户合适，现在我们从客户视角来看，每个客户都有产生额外产值，增加收入的可能。
把银行建立客户精细化管理框架，分析每一个客户，把客户进行分类。这样可以做的事情很多，如从中识别哪些是重要客户，哪些是流失客户。在流失客户中识别出谁贡献最大，即使和其中一些失去联系，也可以从做了闭环的网点重新建立联系，挽回流失的客户。通过银行的客户单一视图系统，客户经理能够及时获得银行用户的基本信息、交易信息及其特征标签，清楚地知道哪些是新客户，哪些客户可能会流失，哪些是睡眠客户。假如银行是上千万级，这样做，哪怕只挽回一个点也是十几万。
试想，如果为每个用户都做画像，清楚的知道整个的生命周期的同时，把其所有的渠道都关联在一起，那么CRM系统就形成了闭环。
这样一来，银行就可以了解客户处于哪个生命周期，有针对性地进行服务。对新用户进行品牌宣传，对衰退期的用户分析流失原因，最重要的是可以做更精准的营销。
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