利用大数据进行决策的案例_大数据 决策 案例分析 - CSDN
  • 大数据的热潮并未有消褪迹象,相反,包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出,在推动大数据企业应用方面,真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术...

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    大数据的热潮并未有消褪迹象,相反,包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出,在推动大数据企业应用方面,真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内,虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至,认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手 应用,但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。

    最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商(前两家为SAP客户),为我们带来了详实的大数据案例报道,非常有参考价值,原文转载如下:

    就在制作这期“大数据专题”时,编辑部发生热烈讨论:什么是大数据?编辑记者们旁征博引,试图将数据堆砌的商业案例剔除,真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

    我们报道的是伪大数据公司?我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量?同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称,3月23日,阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数 据统计平台。这引发了专家们热烈讨论,它收购的真是一家大数据公司吗?

    这些质疑并非没有道理。

    中国确实没有大数据的 土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候,各级政府不太需要“大数据”,形成决策的关键性数据只有一个数字比率(GDP)而已;其 二,对于行业主管机构来说,它们拥有大量原始数据,但它们还在试探、摸索数据开放的尺度,比如说,是开放原始数据,还是开放经过各种加工的数据?是转让给 拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司,还是将数据开源,与各种各样的企业共享?其三,数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域,硬件和软件的 发展并不十分成熟。

    即便如此,没有人否认数据革命的到来,尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向,百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA(中国男子篮球职业联赛)也学起了NBA(美国男篮职业联赛)五花八门的数据统计、分析与挖掘。

    在过去两年间,大量的资本投资一些新型数据工具公司,根据美国道琼斯风险资源(Dow Jones VentureSource)的数据,在过去的两年时间里,11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年,SAP市值已经超过西门子,成为德国市值 最高的上市公司,而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化,去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入,增长了142%。

    但是,大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时,我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch鰊berger)的《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书,作者相信,未来,数据会成为有价值的资产。假以时日,它会大摇大摆 地进入资产负债表里。

     

     

    案例1:农夫山泉用大数据卖矿泉水

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      发挥你您的想象力,选择您认为可是的答案

       这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个角落,农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点,拍摄10张 照片:水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个,按照规定,下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员,每 天会产生的数据量在10M,这似乎并不是个大数字。

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      但农夫山泉全国有10000个业务员,这样每天的数据就是100G,每月为3TB。当这些图片如雪片般进入农夫山泉在杭州的机房时,这家公司的CIO胡健就会有这么一种感觉:守着一座金山,却不知道从哪里挖下第一锹。

    胡健想知道的问题包括:怎样摆放水堆更能促进销售?什么年龄的消费者在水堆前停留更久,他们一次购买的量多大?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响?不少问题目前也可以回答,但它们更多是基于经验,而不是基于数据。

    从2008年开始,业务员拍摄的照片就这么被收集起来,如果按照数据的属性来分类,“图片”属于典型的非关系型数据,还包括视频、音频等。要系统地对非 关系型数据进行分析是胡健设想的下一步计划,这是农夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步骤。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息,如果类似 图像、视频和音频资料可以系统分析,如果人的位置有更多的方式可以被监测到,那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷,而描绘画卷的是一组组复 杂的“0、1、1、0”。

    SAP全球执行副总裁、中国研究院院长孙小群接受《中国企业家》采访时表示,企业对于数据的挖掘使用分三个阶 段,“一开始是把数据变得透明,让大家看到数据,能够看到数据越来越多;第二步是可以提问题,可以形成互动,很多支持的工具来帮我们做出实时分析;而 3.0时代,信息流来指导物流和资金流,现在数据要告诉我们未来,告诉我们往什么地方走。”

    SAP从2003年开始与农夫山泉在企业管理软件ERP方面进行合作。彼时,农夫山泉仅仅是一个软件采购和使用者,而SAP还是服务商的角色。

    而等到2011年6月,SAP和农夫山泉开始共同开发基于“饮用水”这个产业形态中,运输环境的数据场景。

    关于运输的数据场景到底有多重要呢?将自己定位成“大自然搬运工”的农夫山泉,在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架,一瓶超市售价2元 的550ml饮用水,其中3毛钱花在了运输上。在农夫山泉内部,有着“搬上搬下,银子哗哗”的说法。如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本,成为问 题的核心。

    基于上述场景,SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发,他们将很多数据纳入了进来:高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求(比如某城市召开一次大型运动会)。

    在没有数据实时支撑时,农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相的产品(350ml饮用水),在某个城市的销量预测不到位时,公司以往通常的 做法是通过大区间的调运,来弥补终端货源的不足。“华北往华南运,运到半道的时候,发现华东实际有富余,从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏 差,华北短缺更为严重,华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件,很可能华东又出现短缺。”

    这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼 不已。在采购、仓储、配送这条线上,农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症:首先是解决生产和销售的不平衡,准确获知该产多少,送多少;其次,让400 家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来,形成一个动态网状结构,而非简单的树状结构;最后,让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。

    也就是说,销售的最前端成为一个个神经末梢,它的任何一个痛点,在大脑这里都能快速感知到。

    “日常运营中,我们会产生销售、市场费用、物流、生产、财务等数据,这些数据都是通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM,再通过Business Object展现。”胡健表示,这个“展现”的过程长达24小时,也就是说,在24小时后,物流、资金流和信息流才能汇聚到一起,彼此关联形成一份有价值 的统计报告。当农夫山泉的每月数据积累达到3TB时,这样的速度导致农夫山泉每个月财务结算都要推迟一天。更重要的是,胡健等农夫山泉的决策者们只能依靠 数据来验证以往的决策是否正确,或者对已出现的问题作出纠正,仍旧无法预测未来。

    2011年,SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana,农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业,并在当年9月宣布系统对接成功。

    胡健选择SAP Hana的目的只有一个,快些,再快些。采用SAP Hana后,同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒,几乎可以做到实时计算结果,这让很多不可能的事情变为了可能。

    这些基于饮用水行业实际情况反映到孙小群这里时,这位SAP全球研发的主要负责人非常兴奋。基于饮用水的场景,SAP并非没有案例,雀巢就是SAP在全 球范围长期的合作伙伴。但是,欧美发达市场的整个数据采集、梳理、报告已经相当成熟,上百年的运营经验让这些企业已经能从容面对任何突发状况,他们对新数 据解决方案的渴求甚至还不如中国本土公司强烈。

    这对农夫山泉董事长钟目炎目炎而言,精准的管控物流成本将不再局限于已有的项目,也可以 针对未来的项目。这位董事长将手指放在一台平板电脑显示的中国地图上,随着手指的移动,建立一个物流配送中心的成本随之显示出来。数据在不断飞快地变化, 好像手指移动产生的数字涟漪。

    以往,钟目炎目炎的执行团队也许要经过长期的考察、论证,再形成一份报告提交给董事长,给他几个备选方案,到底设在哪座城市,还要凭借经验来再做判断。但现在,起码从成本方面已经一览无遗。剩下的可能是当地政府与农夫山泉的友好程度,这些无法测量的因素。

    有了强大的数据分析能力做支持后,农夫山泉近年以30%-40%的年增长率,在饮用水方面快速超越了原先的三甲:娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统 计局公布的数据,饮用水领域的市场份额,农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露,分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%,农夫山泉几乎 是另外三家之和。对于胡健来说,下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。

    获益的不仅仅是农夫山泉,在农夫山泉场 景中积累的经验,SAP迅速将其复制到神州租车身上。“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈,这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态,资 源尚有优化空间。通过合作创新,我们用SAP Hana为他们特制了一个算法,优化租用流程,帮助他们打破瓶颈,将车辆使用率再次提高了15%。”

     

    案例2:阿迪达斯的“黄金罗盘”

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      发挥你您的想象力,选择您认为可是的答案

      看着同行大多仍身陷库存泥潭,叶向阳庆幸自己选对了合作伙伴。

    他的厦门育泰贸易有限公司与阿迪达斯合作已有13年,旗下拥有100多家阿迪达斯门店。他说,“2008年之后,库存问题确实很严重,但我们合作解决问题,生意再次回到了正轨。”

    在最初降价、打折等清库存的“应急措施”结束后,基于外部环境、消费者调研和门店销售数据的收集、分析,成为了将阿迪达斯和叶向阳们引向正轨的“黄金罗盘”。

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      现在,叶向阳每天都会收集门店的销售数据,并将它们上传至阿迪达斯。收到数据后,阿迪达斯对数据做整合、分析,再用于指导经销商卖货。研究这些数据,让阿迪达斯和经销商们可以更准确了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好,同时知道什么价位的产品更容易被接受。

    阿迪达斯产品线丰富,过去,面对展厅里各式各样的产品,经销商很容易按个人偏好下订单。现在,阿迪达斯会用数据说话,帮助经销商选择最适合的产品。首 先,从宏观上看,一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感,可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市, 消费者更关注产品的价值与功能,诸如纯棉制品这样高性价比的产品,在这些市场会更受欢迎。其次,阿迪达斯会参照经销商的终端数据,给予更具体的产品订购建 议。比如,阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商,在其辖区,普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖;至于颜色,比起红色,当地消费者更偏爱蓝色。

    推动这种订货方式,阿迪达斯得到了经销商们的认可。叶向阳说:“我们一起商定卖哪些产品、什么产品又会热卖。这样,我们将来就不会再遇到库存问题。”

    挖掘大数据,让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部,那里部分城市受香港风尚影响非常大;而另一些地方,消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城 市,北京和上海消费趋势不同,气候是主要的原因。还有,高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟,当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要,上班、 吃饭、喝咖啡、去夜店,需要不同风格的多套衣服,但在低线城市,一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比,高线城 市,显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。

    实际上,对大数据的运用,也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。

    库存危机后,阿迪达斯从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司,它从过去只关注把产品卖给经销商,变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析,恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。

    “我们与经销商伙伴展开了更加紧密的合作,以统计到更为确切可靠的终端消费数据,有效帮助我们重新定义了产品供给组合,从而使我们在适当的时机,将符合 消费者口味的产品投放到相应的区域市场。一方面降低了他们的库存,另一方面增加了单店销售率。卖得更多,售罄率更高,也意味着更高的利润。”阿迪达斯大中 华区董事总经理高嘉礼对大数据的应用成果颇为满意。

     

    案例3:数据权之争

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    发挥你您的想象力,选择您认为可是的答案

      拥有了数据就等于夺取了行业制高点,飞友网络科技公司CEO郑洪峰深知个中道理。

    最近几年,随着移动互联网的兴起,一类关于航班动态的应用程序开始出现。通过一套算法,数据工程师们将机场航班实时动态转换成直观的信息,再传递给用户,让后者能够及时了解到航班的起飞、到达、延误、取消、返航、备降等状态,从而帮助用户更高效地安排行程计划。

    目前这个市场上主要有三款应用产品,分别是航班管家、飞常准和航旅纵横,飞常准正是飞友科技推出的一款应用。三款应用中,航班管家和飞常准都是民营企 业,上线时间较早,用户数较多;航旅纵横虽然上线最晚,却是由央企中国民航信息集团(中航信)开发,大有后来居上的趋势。

    随着这个细分市场呈现三足鼎立的局面,一个问题浮出水面。郑洪峰向《中国企业家》直言,数据是这个行业最重要的资源。但是目前中航信垄断了大部分行业信息,使得飞常准必须通过购买和交换才能获得自己所需要的数据。

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      “我们的数据成本是非常高的。”郑洪峰告诉本刊,“气象、航班信息、空域流量等信息有些是公开发布的,有些则需要公司向空管局、机场和航空公司购买或交换。”

    对于郑来说,获取数据的过程就是一部血汗创业史。据其回忆,早年的各大机场、航空公司之间的数据是割裂的,为了获得准确的航班起降信息,郑洪峰和他的团 队就去为这些政府机构、大公司提供技术支持,以此来交换所需要的数据。“我们必须放下身段,他们需要什么我们就做什么。”郑说道。因为飞常准是家小公司, 决策链条短,效率高,通过多年的积累,郑洪峰打通了部分数据通道。

    郑洪峰在民航系统工作近12年,其人脉和常识的积累成为飞常准的重要 优势。1999年,他创建了民航资源网。现在,这家网站是中国最大的民航门户网站。2005年,他又创办了飞友,主要为飞行旅客提供机票搜索引擎等服务。 从2008年开始,郑洪峰团队通过飞常准为用户提供航班动态服务。早期,飞常准的用户只是民航内部工作人员,很多机票代理商主动帮其推广,机场方面也常常 用飞常准的应用来安抚因飞机延误而愤怒不已的乘客,而业内资深人士也常提供很多有价值的反馈信息。郑洪峰依靠民航内部的资源维持着自己的数据来源。但郑知 道,这并不能长久。

    郑洪峰的故事并不是孤例。中国一家大型电子商务公司的数据挖掘专家接受本刊专访时提到,现在,越来越多的电子商务公 司需要预测非一线城市的物流状况。在这一过程中需要考虑当地交通拥堵程度和天气情况,如果当地政府可以提供这方面的相关数据,可以大大提高运作的效率。以 交通数据为例,这位数据挖掘专家使用的是百度地图和高德地图,后来,他发现不能再用了:一方面,与这样的公司合作存在商业机密问题;另一方面,由于交通数 据可能来自于这些公司的统计,失真度也是这位数据挖掘专家担心的。“我们非常希望政府能开放一些原始数据。”他继续说道,“我们也希望和领先者能平等地分 享数据权,而不是数据成本增加了二三倍。”

    郑洪峰和这位数据专家都担心数据垄断,希望政府公平公开地开放数据,这样的做法并非没有借 鉴。美国有一个叫做flyontime.us的网站,用户可以从这个网站上获得航班信息和天气情况,其功能与国内的航班动态应用类似。但是值得一提的是, 这个网站的数据来源是一个公开的美国政府网站data.gov。目前在上面大约有超过40万各种原始数据文件,涵盖了农业、气象、金融、就业、交通、能源 等近五十个分类。此外,data.gov还有一个地理信息的子站点,专门提供地理信息相关的数据。美国官方表示,这个网站的目的是“方便公众更便捷地获得 联邦政府数据,并通过鼓励创新来突破政府的围墙而创造性地使用这些数据。”

    2006年经济学家唐·泰普斯科特(Don Tapscott)在《维基经济学》中指出,人类已经进入了共享时代:“失败者创建的是网页,而胜利者创建的是生机勃勃的社区;失败者创建的是有墙的花 园,而胜利者创建的则是一个公共的场所;失败者精心守护他们的数据和软件界面,而胜利者则将资源与每个人共享。”这一理念后来被认为是网络2.0时代的核 心理念。以用户为中心,注重用户交互,让用户参与共同建设的网络2.0同样适用于政府,最近几年各国政府的一系列举措标志着政府2.0时代的到来。

    那么在大数据时代,中国政府做好准备了吗?

    参考阅读:数据解放宣言:美国政府大数据网站data.gov将开源

    深藏的事实

    飞常准的竞争对手也遇到了相同的困境。为了拿到第一手数据,航班管家非常卖力。它与各大机场合作,间接获得自己所需要的航班起降信息。2012年6月, 航班管家与上海虹桥机场达成协议,航班管家可以直接从虹桥机场获得信息,包括航班的延误、取消以及登机口变更等一手信息,且提供的信息均与虹桥机场同步。 可以预见,机场是其重要的数据来源。

    面对竞争对手的步步紧逼,郑洪峰认为,正常的商业竞争并不是飞常准所焦虑的事。“开放与竞争对我们来说是好事。”

    对于飞常准来说,央企中航信旗下的航旅纵横才是最大的威胁。“在一定程度上,它有垄断数据的嫌疑。”一位坚持匿名的专家说道。而面对记者的采访要求,航 旅纵横以不便透露为由拒绝。目前,中航信拥有中国所有终端旅客详细的数据库,包括姓名、手机、消费习惯等,这是中航信最核心的资源。由于与航旅纵横母子公 司的关系,非市场化的利益输送饱受诟病。

    在有关民航信息的关键数据中,空域流量是影响中国航班正点率的主要原因,而这一数据掌握在空管局手里。“空管局也愿意将数据分享给航空公司、机场,甚至是一些小公司,它们这么多年也在努力,可中国有自己特殊的情况。”上述专家说道。

    在中国,不到30%的空域对民航开放。和其它国家相比,中国是空域管制最为严格的国家之一。“民航系统也很头疼,七成多的空域属于国家机密,所以机场、空域关闭根本无法预知,何来公开的数据?”上述专家说道。

    在航班信息中,准点率是非常重要的一条数据。郑洪峰以此对比中美两国差异。“在国外,像准点率这些关键数据都是由政府全部公开的,因为准点率会决定哪家 航空公司可以获得哪些航线,是航线资源分配一个非常重要的参数。但是,在中国,这个数据却是各家公司自己搜集的。”换句话说,相关政府部门并没有掌握到第 一手的数据来源,遑论数据开放了。

    在石油、电信、铁路、民航等战略行业中,民航业的数据开放远远走在了其它行业的前头。上述电子商务公司的数据专家告诉本刊,设计物流工具时,他们更愿意与民航系统合作,不仅仅是快,还因为如果找相对封闭的铁路系统要一些关键性数据,“更难,更不靠谱。”数据专家说道。

    “有时,政府也有担心,你要数据做什么?有时他们第一反应是,‘间谍’;第二反应是,你用来赚钱的,我会不会存在什么风险。”上述民航专家说。这位民航 专家的一部分工作是为相关政府写内部报告,有时需要跟民航系统要一些关键性数据,即便如此,也免不了遭遇相关政府部门的怀疑。

    中国传媒大学教授沈浩认为,现在的政府网站许多都是空架子,甚至大部分网站都很少更新,内容上也只是一些公告,而之前的决策过程并没有反映出来;与此同时,由于中国政府缺少推动力,尚无法建立像data.gov的数据平台。

    另外,根据BNET商学院对中国政府部门的调查分析显示,政府部门以数据分析作为决策支撑并没有形成气候,将数据分析作为核心竞争力的只占5.6%,比起美国和英国等政府开源力度差距巨大。

    此项调查的负责人,BNET商业英才网副总编周安利认为:政府部门依然缺乏对大数据的真正、全面的认识。在挖掘信息系统价值方面,数据分析也受制于管理 体制和职能制约,及长期传统管理积累的习惯,业务驱动力不足,绩效考核不配套。所以中国政府部门对大数据可能产生的价值,以及如何利用数据分析实现政府的 科学决策依然有相当长的距离要走。

     

    数字生产力

    如 今,飞常准已经拥有300万月活跃用户,覆盖1万个国内航班,5万个国际航班。郑洪峰直言,飞常准的优势和主要收入来源就是利用大数据技术对数据进行收 集、分析和加工。比如利用获得的收据,飞常准可以帮助保险公司制定航班延误保险,而这些都是政府和保险公司以前无法完成的。

    以前,航班 延误险存在一个问题,就是保险公司让用户去举证,用户必须有各种各样的纸质证明才能从保险公司拿到赔偿,而赔偿金额往往只有两三百块钱,因此用户都不愿意 买这个险。“而现在,航班一落地,通过我们的数据和服务,保险公司就知道是否超过保险阀值,没超过的,用户可以直接从保险公司拿到钱,过程非常简单。”郑 说道。与保险公司的合作,郑洪峰得到的回报是收取一小部分服务佣金。

    数据开放不仅可以让小公司受益,而且可以让政府更加透明、负责任。 美国政府前助理信息官、纽约大学法学院教授贝丝·诺维克(Beth Noveck)在她的《维基政府——运用互联网技术提高政府管理能力》一书中阐述了如何在数字化背景下,运用网络和大数据建立民主和高效的政府。“数据开 放可以让体制内外的人一起参与进来,解决政府无法完成以及棘手的问题。”诺维克告诉《中国企业家》。

    诺维克以感染率数据为例说明开放数 据的作用。美国的医疗部门搜集了全美几乎所有医院的感染率,但是政府并没有足够的能力把这些数据转化为有价值的信息。可是,当这些数据被放在 data.gov网站上以后,微软和谷歌却能够运用自己强大的技术能力制作了一幅数据地图。不管是研究机构或者是普通患者都能运用搜索引擎查找任何一家医 院的感染率来决定是否住院。

    而在中国互联网领域,此前受到虚假广告质疑的百度也开始与相关政府部门合作,利用后者的数据进行网络打假。 百度相关负责人告诉《中国企业家》,以前百度需要从2000亿网页中筛查出有问题的假药网站,屏蔽虚假医疗信息非常困难,单纯依靠技术和管理手段的升级, 难以达到打击假药的最佳效果。同时,百度作为一家企业,并不具备相关监管资质,这也是百度无法进行独立打击假药的问题所在。百度曾独立打击假药,但效果十 分有限。

    从2010年开始,百度联合卫生部、国家药监局等多个部委部门发起“阳光行动”,打击各类互联网不良及虚假信息,之后,百度与 国家药监局正式达成战略合作,国家药监局的三大药品数据库,总计20余万个权威药品信息向百度开放,而且这些数据库将随着药监局的数据变化实时更新。用户 可以通过通俗的商品名、专业的药品名、批准文号等多个途径,在百度搜索到药品的权威信息。

    “作为5亿网民的互联网入口,百度一直以来都希望能利用搜索入口和平台优势,与各家具有数据资源优势的政府部门、权威机构联手,让权威信息全面入驻网络。”这位负责人说道,“重要的是,数据治国,相关政府部门也获得了很好的赞誉。”

    中国传媒大学教授沈浩认为,虽然中国政府在2007年就发布了《政府信息公开条例》,但目前政府公布的数据大部分还是报告和报表,没有标准的格式,不能以数据的形式查到,因此也无法进行深入的分析、加工和挖掘。

    “如果政府需要社会共享和分析这些数据,必须提供最原始的数据,这样的数据学术和商业上才能去应用它。”沈浩说,“你看data.gov的网站,在上面的联邦政府的数据库,都是以电脑可读取的格式发布的。”

    郑洪峰也意识到这个难题。他有时候会给相关政府、大公司提供一些数据,他力求寻找一种标准格式。而在这样的方向上,中国的一些公司也在与政府一起努力。

    高德软件有限公司三维应用事业部总经理赵珂告诉记者,以前的项目往往是政府立项再雇用公司去做,完成后政府拥有版权,这样导致数据市场不是市场经济而是 投资拉动型的经济。而目前高德与地方测绘局采取的合作形式是授权模式,高德帮助政府采集数据。拥有了标准化的数据,相关政府就拥有了一个标准的基础数据 库。“这是国家测绘局比较有远见的一个举措,相信我们未来和政府这类合作会越来越多。”赵珂说。

    郑洪峰也相信,未来会更务实更市场化,歧视性的东西会越来越少。中国的数据会越来越开放,也会更加利用市场的机制去鼓励更多的商业用户用好航班的数据。

    与此同时,郑洪峰也在以不同形式回馈于给他提供数据的政府相关部门和大公司,最近,他的团队正在撰写一份报告,名为《航班正点提高率计划》。

    文章来源:中国企业家

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    原文链接: 文章来自IT经理网
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  • 今天,我在“中国服装大会”上代表赛智时代(CIOManage)做了《企业大数据应用:从理念到实践》的演讲,主要讲了三个方面的内容:一是What:什么是大数据?二是Why:大数据有什么用?三是How:大数据怎么用?时间所...


    今天,我在“中国服装大会”上代表赛智时代(CIOManage)做了《企业大数据应用:从理念到实践》的演讲,主要讲了三个方面的内容:一是What:什么是大数据?二是Why:大数据有什么用?三是How:大数据怎么用?时间所限,我重点讲的内容是企业大数据的典型应用。我想非常明确地告诉传统行业的企业:我们所处的是一个快速变化的大数据时代,在业务价值链关键环节的科学的数据分析,能够帮助传统企业提升洞察力,建立差异化的竞争优势。

    大数据应用

    赛智时代的大数据应用研究表明,72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链管理、客户服务等也是企业优先考虑的大数据应用。我总结了优先度较高的8个企业大数据应用领域。

    1、基于客户行为分析的产品推荐

    产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据,以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据,进行客户行为的相似性分析,为客户推荐产品,包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。产品推荐是Amazon的发明,它为Amazon等电子商务公司赢得了近1/3的新增商品交易。

    产品推荐的另一个重要方面是基于客户社交行为分析的社区营销。通过分析客户在微博、微信、社区里的兴趣、关注、爱好和观点等数据,投其所好,为客户推荐他本人喜欢的、或者是他的圈子流行的、或推荐给他朋友的相关产品。

    通过对客户行为数据的分析,产品推荐将更加精准、个性化。传统企业既可以依赖大型电子商务公司和社区网络的产品推荐系统提升销售量,也可以依靠企业内部的客户交易数据、公司自有的电子商务网站等直销渠道、企业社区等进行客户行为数据的采集和分析,实现企业直销渠道的产品推荐。

    2、基于客户评价的产品设计

    客户评价数据具有非常大的潜在价值,它是企业改进产品设计、产品定价、运营效率、客户服务等方面的一个很好的数据渠道,也是实现产品创新的重要方式之一。客户的评价既有对产品满意度、物流效率、客户服务质量等方面的建设性改进意见,也有客户对产品的外观、功能、性能等方面的体验和期望,有效采集和分析客户评价数据,将有助于企业改进产品、运营和服务,有助于企业建立以客户为中心的产品创新。

    3、基于数据分析的广告投放

    DSP为广告主提供数据分析服务,包括广告投放试验、时段分析和效果分析。例如,依托数据平台记录每次用户会话中每个页面事件的海量数据,可以在很短的时间内完成一次广告位置、颜色、大小、用词和其他特征的试验。当试验表明广告中的这种特征更改促成了更好的点击行为,这个更改和优化就可以实时实施。再如,根据根据广告被点击和购买的效果数据分析,根据广告点击时段分析等,针对性进行广告投放的策划。

    4、基于社区热点的趋势预测和病毒式营销

    社区中热点和热门是大数据分析的结果。在社区中热门话题、在搜索引擎中热点分析,通常具有先兆性的特征,能够成为一种流行趋势的预测。比如,苹果的土豪金让土豪色成为一种流行。同时由于社区传播的广泛、快捷性,也能够帮助企业通过病毒式营销获得更多关注,比如小米的病毒式营销的策划。

    5、基于数据分析的产品定价

    产品定价的合理性需要进行数据试验和分析,主要研究客户对产品定价的敏感度,将客户按照敏感度进行分类,测量不同价格敏感度的客户群对产品价格变化的直接反应和容忍度。通过这些数据试验,为产品定价提供决策参考。

    6、基于客户异常行为的客户流失预测

    客户数据分析中发现客户的投诉增多,客户评价出现负面情绪,客户购买量明显减少等现象,根据客户行为模型,预测客户流失的可能性,并采取针对性措施。

    7、基于环境数据的外部形势分析

    从市场竞争者的产品、促销等数据,从外部环境的数据,例如天气(如雾霾)、重大节日(如双十一)、国家大事(十八大)、热门话题(如中国好声音)、社交媒体上人们的情绪(快乐)等中找到对外部形势演变的先导性的预测,帮助企业应对环境变化。

    8、基于物联网数据分析的产品生命周期管理

    条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品,传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析,这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品,收集产品使用信息,从而实现产品生命周期的管理。

    企业大数据应用远不止此,理论上看,业务价值链的各个环节都有数据分析的必要性,随着大数据应用的进一步深化,会有越来越多的应用场景,最大程度发挥大数据应用的价值。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhaoshujie/p/4827413.html

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  • 围绕这个话题,11月30日清华大数据“应用·创新”系列讲座邀请到清华大学公共管理学院副教授张楠老师和国双科技政府事业部王晓群总监一起探讨如何实现电子政务,用大数据打造智慧的政府门户。以下是演讲视频:(后附...
        

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    随着互联网的不断发展,社会群众对政府网站的要求越来越高,而国务院办公厅在2017年5月发布了《政府网站发展指引》,目标是推进互联网政务信息数据和便民服务平台建设,提升政府网上服务能力。围绕这个话题,11月30日清华大数据“应用·创新”系列讲座邀请到清华大学公共管理学院副教授张楠老师和国双科技政府事业部王晓群总监一起探讨如何实现电子政务,用大数据打造智慧的政府门户。


    以下是演讲视频:(后附图文版实录)


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    国双科技政府事业部产品总监  王晓群


    以下是图文版实录:


    张楠教授从政府网站定位、政府网站评估和政府网站大数据内容挖掘三个方面进行了分享。 


    后台回复关键词“1130”,下载张楠教授完整版PPT。


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    清华大学公共管理学院副教授 张楠


    一、政府网站的定位与发展


    1. 政府网站的定位


    可以从多个角度理解政府网站的定位。政府网站是界面,是传递信息的渠道,同时也是政府连接内外部的枢纽。它既是虚拟世界的一个入口,也是承载业务的平台。它是用户服务的窗口,也是政府履职的平台。因此,政府网站是推动政府管理创新职能转变的一个助推器。


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    10年前国务院办公厅对网站已经有比较明确的定位。第一是“政府信息公开”;第二是“网上办事”,即服务导向,希望有越来越多的事情能够通过政府网站办理,减少线下的压力;第三是“政民互动”,网站是双向的,政府网站既是信息公开发布的平台,同时也是获取百姓诉求心声的平台。


    2. 政府网站的发展


    政府网站的发展经历从最初的“技术导向”,后面的“内容导向”,到现在的“服务导向”三个阶段。一方面网站成为日益主流的公众参与渠道,另一方面技术推动新的公共服务需求,提出互联网+概念,带动公共服务热点、难点问题的解决。


    在这些新形势下,网站的很多问题也显露出来。如网站的“四不”问题,“信息更新不及时”、“信息发布不准确”、“服务功能不实用”、“公众反馈不回应”。这些问题虽然放在全国看还是局部,但造成的影响非常不好。


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    为此国务院办公厅从2014年至今颁布一系列政策对政府网站建设和维护进行规范和指导。


    二、政府网站的普查与评估


    1. 全国政府网站普查


    2015年国务院办公厅第一次对全国政府网站普查,之后又陆续进行几次抽查督察。主要解决政府网站的四方面问题,“认识不足”、“家底不清”、“保障不利”和“基础不实”


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    目前,网站监测在国务院办公厅体系进入一个常态化阶段,通过抽查通报监测和问责机制,地方政府逐渐重视政府网站工作,政府网站整个面貌得到比较大的改观。


    2. 清华大学中国政府网站绩效评估


    为引领政府网站更好发展,促进良性关系,清华大学公共管理学院孟庆国教授为首的团队于2016年开始做政府网站的绩效评估。


    团队从全国3万多个政府网站中抽取了认为做的较好约400到500个网站,从信息发布、解读回应、开放参与、平台支撑、网站应用五个纬度进行绩效评估,发现了亮点,也找到了存在的问题。


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    三、网站大数据与内容挖掘


    1.网站大数据研究工作


    用大数据的方法研究网站,用网站数据进一步完善公共管理、公共政策,以及支撑政府决策的研究。将网站的内容数据全部保存下来,对将来是很有价值的,可以用来进行更多更深层次的分析。

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    用大数据技术对网站内容进行文本分析和文本挖掘,LDA是目前国际上比较好用比较主流的方法。


    LDA方法通过将网站上的每篇文章的词语进行统计,若干词语集中形成一个主题,从这些词语里提出来这些主题,描述成一个概率矩阵,变成传统的统计方法能够处理的问题,这是文本挖掘的基本思路,将海量的网站信息变成概率矩阵,就能看到每篇文章跟这个主题的关系,就能做进一步分析。

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    2017年1月,国家自然科学基金委关于大数据的重大研究计划列了一个培育项目“基于网络政府数据分析的政策扩散路径和政府回应能力研究”。这个项目是对以政府网站数据为主的一批数据进行系统性分析,构建一些需要解决的关键问题,如建模、建模融合、适用方法、知识图谱、以及增量式搜索等。重点关注两个应用问题,一个是信息公开的传播效果,另外一个和回应关切有关,如清华大学新闻传播学院沈阳老师在做公共舆情指数,按照地域、时间发布公众舆情关注的热点。


    2.网站大数据未来展望


    2017年5月份国家发布了《政府网站发展指引》,进一步规定了政府网站的呈现形式、展现布局、链接形式、标题形式,未来政府网站会愈发规范,对数据的整理和分析带来更多便利。


    十九大报告中提到要实现网络强国、数字中国、智慧社会,这些目标的实现都离不开政府网站和未来政府网站在新技术形态下的延伸,政微信、政微博以及公众号、APP等。同时十九大报告也强调,增强执政本领的过程中我们要善于运用互联网技术和信息化手段开展工作,所以基于网站方面的工作,未来会非常的重要。


    网站内容分析的前景,会有几方面的趋势:


    1、关注状态数据到内容数据的变化;

    2、从抽检丢弃的模式到大数据储存的模式过渡;

    3、从五花八门的网站到统一规范的变化。


    我们未来的世界,实际上是一个网上网下边界日益模糊的世界。电子政务作为一个概念消失的时候,电子政务目标才真正实现。政府网站绩效评估,将来会过渡到以网站内容评估政府绩效。政府所有的行为,应该在一个公开的状态下,网站反映的信息和工作内容应该无限接近于政府实际的工作内容,这是未来政府网站的发展方向,当然这里面需要更多的数据的分析支撑以及对结果的提炼。


    以上是王楠教授的讲演。随后,王晓群总监从行业实践的视角,从数据分析、数据挖掘和人工智能三个角度分别举例,分享了国双科技在政府网站数据领域的一些实践案例。


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    国双科技政府事业部产品总监  王晓群 


    王晓群总监首先引用《国家大数据发展战略》指出数据的价值和历史机遇。“在大数据时代,数据正在成为一种生产资料,成为一种稀有的资产和新兴的产业,任何一个行业和领域都会产生有价值的数据,而对这些数据的统计、分析、挖掘和人工智能会创造意想不到的价值和财富”。


    一、数据纬度的细分,能够帮助我们更好的分析问题和解决问题


    国网网站改版通过超过18个纬度的数据分析和加权计算,对所有频道重要性进行重新排序,挑选出相对比较科学的8个频道栏目。如果我们只是单纯通过访问量或通过所谓政策的单一角度来分析,大家很难达成一致。而当数据细分到一定程度再来分析和解决问题,排序出来的结果就有很强的说服力。


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    对比网站改版前后变化,网站层级变少,清爽度更好,信息也不再那么杂乱。新网站同时兼顾改版服务需要、用户体验需要、甚至是搜索引擎需要。


    二、大数据以曲为直的数据挖掘方法,可以临时性解决数据烟囱问题


    1. 数据烟囱问题背景


    在信息孤岛和数据烟囱存在的今天,大数据“以曲为直”的解决问题的方法是大家所看重的,因为我们还是要解决实际问题。


    预测交通状况,虽然没有交通局数据,比如用智能停车数据,某一个时间段内大量汽车从地库或停车场涌上路面,就能预测接下来交通状态可能会比较拥堵。用智能生活数据,7点半的时候用电数据都下降,说明大家关灯关电器出门,可能再过10分钟路面就要拥堵。


    2.农业部网站病虫害页面访问量统计的案例


    在全国访问农业部网站的统计结果中抽取访问病虫害相关的数据,按照地理纬度打点,标记出来画成热力图并把一年热力图串成一帧帧动画播放看整个效果,推测这张图可能和全国实际发生的病虫害情况一致。甚至还可以推测出一些结论,比如2012年底冬季病虫害信息比较少,冬季是病虫害的低发期,12月到1月江浙地区的关注量非常大,可能是冬季油彩蚜虫的发病期。


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    我们还可以去和业务部门数据做比对。如果我这里有病虫害但业务部门没监测到病虫害数据,可以进一步分析是没有统计到还是那个地方没有上报;如果是我这里没监测到但业务部门那里有病虫害,那就得反思推测模型是不是出了问题,会不会那里网络不够好或是不知道农业部网站没有进行访问。因此,可以通过推测与验证不断优化模型和解决问题。


    三、文本挖掘关联分析与人工智能


    1.短语词云实现初步数据智能


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    从关键词词云到短语词云,能够帮助我们更好的从文本信息里挖掘知识,这是一种初步的数据智能。右边的图是国双在特定行业领域实现的结果。分析文本得到的结果不是说用户在讨论刹车、用户在关注油耗,而是直接告诉你这些用户认为你的刹车疲软,认为你的汽车油耗低,更直观的把结论和知识呈现出来。


    2. 舆情分析系统横跨多个纬度做知识关联统计


    现在市面上绝大多数舆情分析仅从单一纬度进行统计分析,无法回答在某某媒体上某个地区的普通网民关注哪些词,因为这需要横跨三个纬度去分析数据。


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    国双实现了横跨8个纬度的知识关联实体的统计分析。这样的关联分析不仅是给一个信息或数据的呈现,而是能够更好更直接的回答问题,甚至去挖掘一些你可能都不知道的问题。

     

    3. “我向总理说句话”文本分析服务的案例


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     “我向总理说句话”日常向大家收集对政策的建言,通过对连续三年收到的百万条网民留言进行分析,能够支撑政府工作报告以及其他政策的制定。2016年我们挑选了2000多条网民建言报告给国办,其中有101条建言和两会上总理做的政府工作报告中的表述高度契合。


    4. 改革知识库系统案例


    知识库知识图谱概念正逐渐兴起,其中运用到大数据加人工智能技术。智能主要体现在两方面:第一是提供参考和做事的依据,对专业人员工作进行指导;第二是管理层评估个人工作,从以前根据经验判断,到现在利用知识库系统检查工作偏差度的客观评价。


    改革知识库系统在时间、地点、人物、事件等方面进行结合,提供一种知识查询功能。未来知识库系统可以智能产生结果帮助大家直接解决问题。


    四、畅想未来


    畅想未来,我们认为智慧型大数据政府还有很多的机遇和挑战,应用的广度和深度都有很大提升空间。从应用广度来看,内部数据打通,多机构部门数据连接,未来目标是整个大政府都由智慧型大数据来驱动。从应用深度上来看,从“数据的智能”到“分析的智能”最后发展到“决策的智能”。


    具有决策智能型的大政府是未来的方向,我们离这一目标还有一段距离。《国家大数据发展战略》提到,“在大数据时代,用大数据可以通过海量、动态、高增长、多元化、多样化的数据高速处理,快速获得有价值的信息,提高公共决策能力”,这是国家要求,也是我们面临的巨大机遇和挑战。

     

    后台回复关键词“1130”,下载张楠教授完整版PPT。

    内容整理:莫天

    校对:丁楠雅

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  • 大数据”一词对于互联网人...餐饮人要明白的大数据 首先要明白什么是大数据,所谓大数据其实就是:从大量的数据来源,取得高速更新、多形式、随时变化的复杂数据,并通过科技手段对其进行整合。而大数据应用于餐...

    “大数据”一词对于互联网人的诱惑不可谓不大,在实际工作中也经常能看见他们纯熟运用的影子。而对于餐饮人,却对这个词报以“不明觉厉”的看法,事实上,对于以服务为主的餐饮行业大数据显得更为重要,接下来主要讲如何运用大数据来搞餐饮营销。


    餐饮人要明白的大数据

      首先要明白什么是大数据,所谓大数据其实就是:从大量的数据来源,取得高速更新、多形式、随时变化的复杂数据,并通过科技手段对其进行整合。而大数据应用于餐饮行业,就体现在顾客的消费行为如:支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、会员管理等等就是大数据的一些数据节点,产生这些数据节点的决策过程具有丰富的挖掘价值,能够反映顾客自身条件,并可以指导如何用产品和服务更好地满足顾客。

      大数据的实现主要需要克服三大难题,第一让顾客自愿录入数据,第二让顾客完整录入数据,第三让顾客连续录入数据,这三大难题不仅需要强大的数据源头更需要卓越的技术开发能力。当前大数据在餐饮行业中的应用已经初现端倪,在C端(面向消费者)产品上,大众点评已经将原本简易的总体打分、平均消费、照片的评价体系做的越来越细分,增加了关键字可选项评价、推荐菜品评价,门店环境照片、菜品照片、价目表;而在B端(面向商家)的产品上,微餐谋APP也通过对接门店POS系统及微信点餐等方式实现顾客消费记录、顾客偏好、门店经营信息等详细数据的记录与分类,让门店经营实现数据化导向。

    如何利用大数据做好营销

      如何利用大数据做好营销,毕竟数据是机器计算出来的,在实际运行过程中却需要看到数据的人去具体施行。简单来说,利用大数据帮助经营者了解“目标消费者观看内容的时间,目标消费者人群的锁定,目标消费者感兴趣的内容”这三个营销活动中的重要因素,接着投其所好,目标消费者自然就会接踵而来。

      以目前餐厅经常喜欢使用的微信来讲,一些专业的机构运作就会发展的很好,但商家自己做却无人问津?其主要就是由于微信拥有大量的数据分析基础,而只懂得经营的餐饮人对此一窍不通。微信营销不是一门简单的学问,从事媒体的人玩得转,每天招呼生意的人就不一定了。数据的价值在于指导我们有效利用资源,大数据的应用需要一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。

      数据到底要看什么?

      餐饮中的目的是最有效的利用餐厅的空间和时间,下面从这几个维度来看:

      空间维度:餐位使用率,餐桌使用率

      时间维度:平均用餐时长

      最终导向的就是每餐位小时收益(RevPASH)。

      平均用餐时间,这个简单,利用POS系统里记录的开台和关台时间,求各个用餐时段的平均值。你会发现一件有趣的事,不同的用餐人数组合的平均用餐时间会略有不同,基本上用餐人数越多,时间越长。这张表大约会长这样。

      餐位使用率跟大家熟悉的上座率属同源,都是拿资源的使用数量除以资源的可用数量,只不过餐位使用率更精细到每小时。餐桌使用率同理。

        为了表现出各个时段的差异性,我们可以按每个小时每天的情况做一张图。

      同样的,对每餐位小时收益,也可以做出这样一张图。

      怎么更有效的看数据?

    1. 分析比作图更重要

      工具它就在这里,关键在于怎么用。通过数据和比较,发现问题,追本溯源,提出应对措施才是硬道理。比如平均用餐时长不短,方差也不小,那是不是可以改进出餐速度控制一下用餐时间;再比如上图的餐位使用率,周五周六比周中高出十个百分点,很可能是我们的目标客群决定的,一般的降价促销可能并不能增长多少生意,反而降低了客单价。这种时候,要开拓思路,结合自己餐厅的特点,做做主题活动,搞搞XX之夜之类拓宽销售群体,也是一次好的营销。

    2. 数据要结合在一起看才有意义

      数据会“说谎”,单看某一方面的数据会比较片面,很可能没有放映出真实情况。如果我们只看用餐时长,就会觉得五人和六人的晚餐耗时太长,不利于餐厅翻台。但仅凭这一点,不看每分钟消费,又怎么能断言五人和六人用餐是浪费了餐厅资源呢?

    3. 回看历史的目的是为了预测未来

      费这么大劲儿分析历史数据干嘛,当然是为了更好的应对未来。一是可以对未来有所把控,大约知道某一天客流量在什么段位,可以依此排兵布阵;二是可以及时采取应变措施,比如该达到的水平没有达到,那么就敲响警钟,需要拿出相对应的吸引政策。

      餐饮人无需将“大数据”看作神圣而高不可攀的互联网产物,它其实就在我们身边,并且正在迅速应用于餐饮服务的过程里,更多的服务提供商开始考虑为做生意的人减轻运营负担,而作为餐饮从业者本身,生在这个时代是不幸的,也是幸运的,只要敞开心扉拥抱互联网,驾驭大数据为自己“开源节流”日进斗金,绝对不是痴人说梦。

    Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

    北京优网助帮信息技术有限公司(简称优网助帮)是以大数据为基础,并智能应用于整合营销的大数据公司,隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖,兼有互联网与通信运营商两种基因,为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。

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