众多互联网公司以及BAT的巨头们都纷纷追逐着梦想成为时代的弄潮儿,在原本近乎生疏的名词“大数据”摇身一变,成了我们耳熟能详的词汇,无论是传统企业或是互联网企业都在迈开步伐向着大数据领域加速前行,但是在百姓生活及实际生产场景中,你是否有感受到大数据的到来呢?是否所有企业都感受到大数据呢?以下是笔者的一些浅显的分析,笔者供职某创业公司,创业于移动互联网与大数据行业。
智能手机成就了谁?
智能手机的出现,成就了一批移动互联网企业,BAT巨头以及一些传统行业的革命家们,在这波人群内不乏有很多耳熟能详的企业,他们创造很多优秀的企业。但笔者认为在智能手机出现后,将增加很多关注移动化的大数据公司。马化腾曾经说过,手机的未来就像人的第三只手一样,它可以让你触碰到虚拟的第三世界。那么很多优秀移动互联网产品注定会成就一批优秀的基于移动互联网的大数据公司,这些公司分析的数据更具有价值,因为这些数据和人们的出行息息相关,使得我们之前很多基于传统互联网及传统企业的模型会发生很多的变化。
数据的由来?
对于大多数企业来说,企业本身可能没有意识到数据的重要性,笔者探访了不少线下中小企业实体店以及一些500强企业,有些中小企业对于CRM都不了解,更不要说对微信,O2O,APP这些词汇了,他们不愿意为了一个新的名词去增加成本。而且很多500强中国区的企业,也并没有对于数据挖掘,数据来源做过多的数据分析,他们更多侧重点是在市场营销上面,对于市场营销的潜客招募以及老用户的忠诚度管理计划上面可能已经有一些部署,但是这些数据也并非全渠道,所以所做的一些数据分析不十分具有参考意义。笔者探访的企业中,发现数据量超过5T容量的不是很多,每天可分析的增量数据超过5G的更少,且绝大多数的数据结构化单一,大多只测重内部数据而非外部渠道数据,感觉企业丢失了眼睛,但笔者相信未来的大数据公司会整合更多的渠道数据,来为企业做全渠道的数据分析。那么企业数据的来源如果只通过CRM或者ERP的数据,肯定是不够的,所以无论是微信也好,APP也罢,做的都是eCRM的扩展,只是将eCRM做了一个缩小版本,让企业和用户可以走的更近,那么单一的数据结构笔者统称为小数据分析,但是仅仅只有小数据分析这依然是不够的。
什么样的数据对企业是重要的?
笔者认为移动互联网改变的最大的是人们的出行的问题,相信无论是谁,哪怕是个宅男,都会走出去。我们生活中需要和朋友一起聚餐,需要和领导客户一起开会,需要和旅友一起出去出游,生活中点点滴滴,只要与出行息息相关,这些出行行为数据就是用户需求,必然会产生企业所需要的高价值(这里所说的价值未必是消费价值,还包括了生产价值)那么人与人之间产生的关系,以及人与产品产生的关系等等,这些数据对于企业来说都是非常重要的,可以通过人的关系找到对企业有利的定位,让我们更多的找到企业未知的用户需求,深度挖掘这些数据并且可以被企业实际应用。通过出行的大数据,来结合到企业的小数据,会大大的帮助企业得到最终偏向于精准的用户数据,那么这里会产生一个悖论,是否所有企业都需要大数据分析呢?
大数据分析是否使用所有企业?
所有的企业都是由小变大,由弱变强的,笔者与很多传统企业接触的过程中发现,并非所有的企业都迫切需要大数据,大数据更加适合中大型公司在一个红海领域里面去找到新的细分市场,但是前提是企业需要找到更多,更完善,更全面的数据。在使用大数据分析等技术手段这是需要一个过程。我们企业不能一蹴而就,因为即使你使用了大数据分析,但是如果没有足够的生产数据以及外部数据支撑,是完全没有意义的,在分析的很多数据中,高密度价值数据可能只占到20%,单一的数据结构及业务逻辑只能做一些BI分析,很多企业目前只需要对ORACLE等关系型数据库进行ETL(数据挖掘)的工作即可,着重的也只是一些交易型数据或者一些用户行为的数据(COOKIE或FLASH SHARE OBJ等),对于这些数据很多广告公司称之为精准营销,但是这些数据只是大数据领域中的一部分。所以对于中大型企业,大数据分析是迫在眉睫的。
出行数据与企业?
回到之前的话题,笔者非常看重移动互联网带来大数据的变化,如果有一家企业可以将用户的出行数据与线上互联网做出有机的结合,再通过与传统企业的数据清洗,合并,整理过程中找到用户的出行习惯,用户的商业关系,这些可能会对很多企业带去更多有价值的数据这才是正解。阿里巴巴的CTO王总说到,其实阿里卖东西只是为了数据。而腾讯现在在做的就是将人们出行的数据(微信)及O2O服务结合,这样将会得到更多更为精准的用户数据。这是非常可怕的一件事情。
思考与定位?
目前已经有不少企业为出行的入口“大打出手”,其中包括打车软件,导航软件,O2O软件,钱包软件,线上OTA,通讯软件。我们可以看出这些其实都是与人们的出行息息相关,这些统称为渠道入口,那么传统企业如何在这些入口中获得流量,如何将自己的服务于这些软件绑定,形成新的商业入口点?且听下回分解。
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