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郑渝川网易博客

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智能数据让企业走出“大数据带来的失望”  

2017-10-13 14:34:31|  分类: 书评 |  标签: |举报 |字号 订阅

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书名:智能数据
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                 智能数据让企业走出“大数据带来的失望”

                          /郑渝川        

所评图书:

书名:《智能数据:如何挖掘高价值数据》

作者:(德)比约恩·布劳卿、拉斯·拉克、托马斯·拉姆什

译者:王盛男

出版社:中信出版集团

出版日期:20179

 

大数据究竟有多重要?很多企业在感受到大数据革命的价值之前,更先体会到了沮丧。数据洪流意味着惊人的成本耗费,更棘手的是,企业没有能力处理海量数据。当然,今时今日,企业不可能开倒车,完全摒弃数据,但不能带来价值甚至不能有效处理的数据,其意义甚至比不上“鸡肋”。

比约恩·布劳卿是全球著名的管理咨询企业、数字咨询企业罗兰贝格管理咨询公司的高级合伙人,他曾一手创建了罗兰贝格的数字中枢,对于数字化营销有着深刻的洞察。他与麦德龙集团首席组合战略专家拉斯·拉克、德国著名财经记者、《经济学人》特约编辑托马斯·拉姆什合著的《智能数据:如何挖掘高价值数据》一书就分析指出,对于亚马逊、阿里巴巴之外的绝大多数的非巨头、非跨界企业来说,要走出“大数据带来的失望”,就应当正确地整合数据,做到物尽其用,建立起“智能数据”体系。

书作者解释指出,智能数据的出发点是,“在不增加技术、人员和资金投入的情况下,高效地利用客户数据信息”。这本书深入探讨了企业应当如何建立和适应智能数据体系。全书第一部分探讨了数据使用的现状,即普遍的数据过载现象,以至于引起了相当程度的失望。书作者也强调提出,无论身处哪个行业,而今企业如果完全不关注数据,也是不可行的——数据分析、数据挖掘、数据应用,在方方面面的行业中都得到了广泛的体现。

智能数据相比一般意义上的大数据,将不再试图搜集并聚合所有可得数据,而是经过有效测试和客户许可获得必要数据,然后为具体应用提出算法(而非穷尽数据运算能力),提出灵活的数据基础结构。书中第二部分勾画了一个分为5步的循环流程,指导企业构建起一个基于智能数据前提的,市场营销和企业运营的自学习系统,即提出假设,提出正确问题-竞选数据,使用正确的问题-客户细分,理解客户-独特的销售主张,持续优化产品-询问客户需求,在对的时间提供正确的信息。

这其中,企业领导者、数据部门负责人需要努力克服获得大而全的数据的冲动。书作者指出,基于现有30%的数据以及既有的数据质量开展数据分析,就可以获得比较好的数据分析结果。而在谈到客户细分、理解客户的步骤时,书作者给出了分层聚类分析、划分聚类分析、密度聚类分析、模糊聚类分析等方法的介绍。

全书第三部分展示了现实图景,通过欧美市场上的诸多案例,描述了先进的智能数据企业是如何做到借助数据分析技术,密切服务用户,建立协同性的客户管理关系,最终达成企业与用户双赢的。尤其值得一提的是,书作者根据案例,梳理出了企业将贸易伙伴转变为数据伙伴,也就是通过新型的信息中介共同提高客户潜力的方法思路。这种实践的有效性获得了越来越多的验证,就拿中国互联网市场来说,腾讯和阿里巴巴都致力于成为数据平台,打造了相当广泛的数据合作同盟。

《智能数据:如何挖掘高价值数据》书中第四部分和第五部分给出了智能数据企业的领导、经营方法论。首先,企业领导者、经营者以及创业者要转变工业时代的经营逻辑,不要致力于杜绝错误,而是要通过错误去发现问题、基于问题去寻求解决方案,将解决方案转化为新产品。也就是说,智能数据本身,不能以“非黑即白”、求全责备的逻辑运行。很多情况下,交付运行和解决问题的速度,重要性远远大于质量。其次,要推动企业在智能数据体系建设、运行中实现自学习、自我调整,领导者、经营者要懂得放权,鼓励各部门、各层级员工站在客户视角思考问题,自行赋权、协作以优化客户体验,识别出与企业定位适配的发展条件,想办法改善现有的发展情况。领导者在这其中应主要起到为员工行动创造资源、权限和空间,而不必是每项行动的审批者。第三,为了提高智能数据体系运转的效率,使得组织更加灵活,要选择正确的组织构架、流程和技术,引入智能数据循环流程,建立智能化的激励系统,逐步实现智能化配置资源、引进技术的体系。第四,要根据企业规模、所处行业领域和竞争情况,科学的配置智能数据团队,包括战略规划官、数据科学家、变革管理经理和项目经理。

 


本文发表在“界面新闻网”10月13日

http://www.jiemian.com/article/1665483.html


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