数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式
近年来,越来越多大型企业开始投资数据分析技术,希望借此证明“我可以做得更好”。而云计算的兴起,也使得规模有限的初创企业也可拥有将大数据技术与高级数据分析加以结合的能力。在今天的文章中,我们将共同探讨数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式。
2017年10月10日,腾讯宣布斥资11亿美元投资奥莱,这是匹马市场的头号玩家。但奥拉并不孤单挑战既定的商业模式。
看看优步,亚马逊,Airbnb,edX,Netflix,Society One和TripAdvisor的兴起。他们都看着自己的行业中的一个坚定的人,并说:“我可以做得更好。”
80%的公司预测他们的行业在未来三年将受到新技术的影响。
借助云计算,即使是最小的启动,也可以将大数据技术与高级数据分析结合在一起。每天,发现新的运营和市场见解以及未开发的客户群的能力都在增长。
超过90%的公司认为大数据和分析是战略重点,但贝恩说,只有19%的公司持续采集高质量数据!
大多数竞争对手可能没有利用数据技术,但是你呢?如果你懒惰,你可以保证有一个开始或创新的竞争对手把你的目光投向了你。
数据的力量
大数据已经成为一种强大的资源。如果盲目瞄准潜在客户,公司就无法取得成功。为了蓬勃发展,你需要确切地知道你要去哪里,为什么要去那里,以及你愿意投入到旅程中的努力。
大数据是你的指南。
但是,您需要有清晰的愿景,战略方法和用例来推进您的大数据发现。您需要参与使用分析,以便您拥有整体视图或业务。
要做到这一点,请重新定义如何处理数据并为数据的使用设置基准。
5种方法来挖掘变革性数据
1.战略分析
战略分析是详细的,数据驱动的整个系统分析,以帮助您确定推动客户和市场行为的因素。
战略分析的关键是按照正确的顺序进行:
第1步 - 竞争优势分析以确定您的能力,优势和劣势。
第2步 - 企业分析可在企业,业务单位和业务流程级别获取诊断信息。
第3步 - 人力资本分析在个人层面进行诊断,以获得可操作的见解。
数据应该回答如下关键问题:
什么是为我们带来最大价值的关键决策?
尚未开采的新数据有哪些?
尚未完全探索哪些新的分析技术?
2.平台分析
这有助于您将分析融入您的决策过程中,从而改进核心业务。它可以帮助您的公司利用数据的力量来发现新的机会。
要问的重要问题包括:
我们如何将分析整合到日常流程中?
哪些流程将受益于自动,可重复的实时分析?
我们的后端系统能否受益于大数据分析?
平台分析必须包含多种技术。由于它可以通过多种格式和渠道获得,因此可用于检查组织的脉搏。
它将帮助您将数据分析整合到所有部门的关键决策中,包括销售,市场营销,供应链,客户服务,客户体验和其他核心业务功能。
3.企业信息管理(EIM)
将近80%的重要商业信息存储在非托管存储库中。通过战略和平台分析,EIM可帮助您利用社交,移动,分析和云技术(SMAC)改进数据在公司内的管理和使用方式。
通过使用信息创建,捕获,分发和消费工具构建敏捷数据管理操作,EIM将帮助您:
简化您的业务实践。
加强协作努力。
提高员工在办公室内外的工作效率。
在定义您的EIM战略时,确定业务需求,关键问题以及启动EIM的机会。此外,确定潜在的项目和项目,其成功率将受益于EIM。
4.商业模式转型
采用大数据分析和并行转换业务模式的公司将为收入来源,客户,产品和服务创造新的机遇。
从预测需求和采购材料到会计,以及员工的招聘和培训,您的业务的每个方面都可以重新设计。
所需的更改包括:
拥有大数据战略和愿景,能够识别并利用新机会。
培养创新和实验数据的文化。
了解如何利用新技能和新技术,并管理他们对如何访问和维护信息的影响。
与持有重要数据的消费者建立信任关系。
在核心行业内外创建合作伙伴关系。
找到快速洞察和实施结果的方法。
5.建立以数据为中心的业务
您是否生成大量数据?这些数据是否会使您行业内外的其他组织受益?
以数据为中心的业务不仅仅是一种资产,而是货币。这是您核心竞争力的源泉,它的价值体现在黄金上。
主要有三类数据分析:
透视:包括挖掘,清理,群集和细分数据,以了解客户及其网络,影响力和产品洞察力
优化:分析业务功能,流程和模型。
创新:探索新的颠覆性商业模式,以促进客户群的发展和成长。
已建立的商业模式受到攻击
数据分析正在迅速推翻我们开展业务的方式。这五种数据分析的变革性应用将帮助您成为具有前瞻性思维的公司,并在市场中获得竞争优势。
没有哪个行业的数据分析不能从中受益。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21