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你还记得曾经铺天盖地出现在北京地铁里的云台山旅游广告吗?
如果我告诉你,这是经过大数据分析,精准投放给北京居民的广告,你会不会感到惊讶?
事实上,这就是一个旅游行业+大数据的成功案例.
通过对游客的流量、归属地、抵达交通工具、驻留时间、消费行为和能力的大数据进行分析,云台山旅游公司发现：虽然北京的人口仅占全国人口的2%,但是在来云台山旅游消费的游客中,有60%是来自北京的.于是他们选择在北京进行精准的广告投放,从而实现有效的营销推广,吸引更多的北京游客.
行业应用渐近,“人人大数据”尚远
有研究机构预测, 2018年我国大数据市场规模将达到280亿元,未来5年年均复合增长率约为27.29%.而随着大数据基础设施不断完善,数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军,产业应用将成为主旋律.
DT大数据产业创新研究院院长、中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河的观点与上述预测不谋而合.在他看来,我国大数据产业已经走过了与数据营销、基础设施和工具、移动数据、金融融合的阶段,迎来了垂直行业应用的浪潮,从“互联网+”过渡到了“行业+”,“各行各业,你想到的、想不到的,都可以用大數据帮忙做决策”.
大数据的价值毋庸置疑,但是怎么才能让大数据在各行各业中发挥出更大的作用呢?
陈新河坦言,2014年时他就提出了“人人大数据”的想法,希望企业中的每个人都会利用大数据、做好数据分析,从而调动每个人帮助企业改进业务.
但是,几年过去了,这一愿景并没能普遍实现.陈新河表示,究其原因主要有两点：其一是数据的精准化程度不够高,其二是没有易用的工具,目前市场上的大数据工具只有专业的IT人员才会使用.
如何让人人都会用大数据?
“我们要让业务部门真正碰到数据,让业务人员能够自助式地处理数据,从而减少和IT部门反复沟通的过程,避免不必要的成本.”DataHunter 创始人兼CEO 程凯征告诉《计算机世界》记者,这是新一代商业智能必须具备的自助式的数据处理能力.除此之外,新一代商业智能还要具有探索式的分析能力、自由的艺术展示表达能力、AI整合的智能分析能力和互动、分享、协作能力,而这些能力已经被赋予到DataHunter的产品中.
DataHunter的人力资源部门就是新一代商业智能产品的受益者.根据行业公开数据和公司内部的数据,HR可以自己分析出用哪些招聘渠道最适合招聘什么岗位,可以看到应聘者的男女比例、部门分布,以及离职率等动态数据报表；根据从简历筛选、电话邀约面试、到给应聘者发录取通知的数量,形成招聘漏斗,从而达到最快捷有效的招聘效果,实现用数据分析驱动的人力资源业务.
“探索式分析则是从数据的层面出发,找到数据的价值,然后把这个价值提供给团队成员分享,其目标是不确定的.”程凯征介绍.
以农产品交易为例,农产品的产量和天气情况具有很强的关联性,比如南方某地突然降雪,就会给这个地区的农作物产量带来影响,但这个影响会在多长时间之后反馈到农产品交易上,在过去是没有办法分析出来的,因为天气数据在互联网上,农产品交易在农产品交易公司.但是当我们把这两个数据放在一起时,就会发现新的价值.
程凯征向记者强调：“探索式分析对数据分析产品有很高的要求,需要有专业的引擎,当用户选择了不同的数据类型时,我们会告诉用户应该用什么方式探索数据.”
作为DataHunter的合作伙伴,星环科技副总裁齐伟东表示,数据最大的价值是帮助企业领导人做出决策,而决策的前提就是先让数据可视化,“不能只存在硬盘里,还要展示出来.”DataHunter的做法是,先让用户看到数据,意识到问题,然后再进行数据分析,之后解决问题,如此形成闭环.
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