腾讯CDC眼中的大数据时代

大数据的搜集与分析已经成为差异化竞争力研究的新领域，公司需要3个关键能力来支持大数据分析：

1，定位并管理多个数据来源；

2，建立完善数据分析模型的能力；

3，对公司进行转型的决心和管理能力。

但是，要成功做好大数据分析，并不是一条轻松的道路。这个过程需要管理者不断努力尝试去找到清晰的数据分析策略。作者深入研究了数家近期采用大数据分析策略的公司，提炼出了大数据分析策略的4个基本点：

1、把握机遇，应对风险

大数据分析给公司带来的机遇很多，例如核心竞争力的提升，创新等。举例，保险公司可以通过大数据分析来优化保单；长期来看，保险公司甚至可以利用大数据分析来扩展新的保险业务。成功的关键是要建立清晰的商业目标，并在执行的每一个阶段都确定优先级，集中发力。

大数据分析更是大公司必须关注的一个策略。在作者研究的一个案例中，一个传统的大型零售业公司面临新的威胁，是来自于一个网络零售公司。这个网络公司通过对用户的数据分析，得到详细的用户数据，并根据数据结论让卖家更容易更高效地出售商品，从而影响到大公司的销售与市场份额。大公司面临这样的威胁，应该着重关注两点来解决：1，确认自己的市场；2，合理地对大数据分析进行投资以优化公司能力。

2、确保数据来源与数据分析能力

在确认大数据分析策略之前，必须确保数据来源，并确认有合理的数据分析能力。例如，大数据分析所需要的数据也许不会来自一个数据来源，而是多个数据来源，有时还需要伙伴部门的支持和配合。在得到数据后，如果没有专门的数据分析人员进行数据分析，数据也不会产生完整的价值。所以，完整的数据来源，有效的数据分析力量，是大数据分析必需的条件。

3、数据分析策略与公司策略统一

当确认了大数据分析的机遇和资源，很多公司会急于求成，想尽快得到结论并执行。这个流程是错误的。数据分析人员需要周密的计划和充裕的时间来进行大数据分析工作。

在作者研究的一个案例中，一个通信公司建立了一个高管团队来监管数据分析小组，以保证大数据分析的策略与公司的大方向一致。高管团队重点提出两个问题：1，当用户做购买决定的时候，我们的品牌有多少竞争力/影响力？2，用户购买的时候最考虑什么因素？我们的产品是不是有效地给用户阐释了这些因素？

基于高管团队的问题，数据分析小组获取来自多个数据来源的用户数据，并尝试通过分析得出可行的结论。例如，运动频道与付费频道是用户决定购买的关键因素。数据分析小组也发现，当公司弱化电话服务时，用户不愿意购买含有电视，网络，电话的套餐。研究同时发现，公司应该在套餐中增加一个移动电话项目来满足用户需求。作者阐述，这些结论，该公司没有在传统市场调研中发现。

4、高管重视的重要性

大数据分析的风险与机遇很多时候只有公司高管能掌控。例如，一个电信公司的数据分析小组发现两个因素会导致公司在网络上被批评：1，网络崩溃；2，用户认为公司发布误导广告。结论一出来，公司的网络部和市场部马上就互相指责。这个时候，公司高管出面统一协调，解决了问题。

公司高管必须紧密关注并重视大数据分析，才能让大数据分析为公司带来价值。

来自：腾讯CDC