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2016-04-22
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首先,大数据分析对商业价值体现主要分为以下四个方面:
1、客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。
2.模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3.加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。
4.降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
其次,我们来谈谈企业如何使用商业大数据分析:
借助数据分析工具,一个好的工具就等于完成了一半,比如商业智能软件FineBI,其自助易用的属性,近乎能实现全员上手分析,从宏观上来讲就提高了企业数据分析决断能力。
数据分析的开展工作可分为以下三个步骤:
1、明确业务需求
按业务驱动的角度,了解业务部门需要解决什么样的问题,业务范围是什么,所要达成的效果又是怎样,依据这些需求来实施部署商业智能工具。
2、数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式,需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力,能够实时有效的与已有数据结合,产生精确的行动方向。
3、培养数据分析人才
企业的数据分析,商业智能系统的部署是关键,但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求人员在信息过程管理当中要逐渐培养科学化管理数据的意识,企业上下也要统一共识,从而形成对企业数据的综合管理。
1、客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。
2.模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3.加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。
4.降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
其次,我们来谈谈企业如何使用商业大数据分析:
借助数据分析工具,一个好的工具就等于完成了一半,比如商业智能软件FineBI,其自助易用的属性,近乎能实现全员上手分析,从宏观上来讲就提高了企业数据分析决断能力。
数据分析的开展工作可分为以下三个步骤:
1、明确业务需求
按业务驱动的角度,了解业务部门需要解决什么样的问题,业务范围是什么,所要达成的效果又是怎样,依据这些需求来实施部署商业智能工具。
2、数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式,需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力,能够实时有效的与已有数据结合,产生精确的行动方向。
3、培养数据分析人才
企业的数据分析,商业智能系统的部署是关键,但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求人员在信息过程管理当中要逐渐培养科学化管理数据的意识,企业上下也要统一共识,从而形成对企业数据的综合管理。
中材新材料研究院(广州)有限公司
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1、对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 2、运用大数据模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。 3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 4、进行商业模式,产品和服务的创新...
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