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。