在过去几年间，大数据一直在改变许多公司的运营方式。大数据指的是大量且多样的数据集，当这些数据被妥善收集和分析时，人们能够从中获取有价值的洞察信息。随着大数据逐渐应用于中小型企业，它有望彻底变革企业运营模式。以下将介绍大数据如何改变商业，以及在公司中运用大数据的最佳实践方法。
大数据如何改变商业？
以下是大数据改变商业的 10 种方式。
- 更好的商业智能（BI）
商业智能是一组用于提供更优商业洞察的数据工具。它与大数据密切相关 —— 商业智能涉及对大数据集进行分析，以便为基于数据的商业决策提供依据。在利用大数据流行起来之前，商业智能的应用相当有限，但如今它已催生出商业智能专家这一正当职业。如今，许多公司都在聘请商业智能专家，因为他们能够通过数据分析帮助企业更上一层楼。
任何产生数据的企业都可以利用商业智能。如今，很难找到完全不产生数据的组织，所以任何公司都能从利用更好的商业智能来分析数据中获益。商业智能的新用途也在不断被开发出来。
- 更具针对性的营销
大数据给企业带来的首个重大影响在于它能深入洞察客户的购物行为。在大数据出现之前，企业只能依据实际销售数据来进行数据分析。相比之下，大数据能够捕捉客户的细微行为，使企业能够基于这些数据开展更具针对性的营销活动。大数据分析或许并不总是完美的，但它具有很高的准确性。这种高准确性使企业能够针对客户感知到的需求来进行营销。
大数据能够依据购买和浏览历史提供非常具体的信息，使企业能够为现有客户打造高度个性化的优惠方案。这些方案可以通过电子邮件、公司网站、流媒体服务以及网络广告等渠道呈现给客户。大数据还可用于分析评论网站、社交媒体及其他网站上的文本、视频、图像和音频数据，以确定客户态度、发现模式并推送恰当的内容。
想象一下，如果你的企业能够推销客户所需的产品，并且确切知道如何根据他们的特定需求来定制营销信息，那将会给企业带来多大的益处。这正是大数据所提供的价值所在。
- 主动式客户服务
大数据正在颠覆传统的客户服务模式，因为它能让企业在客户尚未表达顾虑之前，就确切知晓他们的需求。这种主动式客户服务将给那些希望凭借卓越的客户服务脱颖而出的企业带来变革。
想象一下，一位客户在购买商品后遇到问题并致电企业。对该客户的账户以及其访问公司网站情况进行实时大数据分析，能够预测出一两个可能需要协助的问题。语音提示甚至可以询问客户是否遇到特定问题，并提供自动化帮助。
无论哪种方式，客户支持代表都能清楚客户致电的原因，从而能够提供专业的客户服务。进一步的大数据分析还能让代表们依据预测分析结果，主动联系那些未来可能出现问题的客户账户。
- 响应客户需求的产品
大数据不仅有望通过让客户服务更具主动性来改进服务，还能使企业打造出响应客户需求的产品。产品设计能够聚焦于以以往不可能实现的方式满足消费者需求，从而提升客户的终身价值。企业无需依赖客户告知其对产品的期望，而是可以利用数据分析来预测这些信息。可以从通过调查问卷分享偏好以及凭借购买习惯体现偏好的客户那里收集数据。甚至可以生成使用案例场景，以便更清晰地描绘出未来产品应有的样子。
- 首席数据官（CDO）及数据部门的兴起
大数据不仅改变了企业与客户打交道的方式，也改变了企业内部的运营方式。在 20 世纪 80 年代和 90 年代，信息技术（IT）部门作为提高生产力和推动企业总体增长的驱动力走到了前沿。伴随着信息技术部门的发展，首席信息官这一职位应运而生。如今，企业正在设立独立于信息技术部门的数据部门，并任命直接向首席执行官汇报的首席数据官。这些员工和部门全身心投入到数据分析工作中，将所有时间用于收集和研究数据，以助力公司的未来发展。
- 运营效率的提升
工业工程师专注于效率提升，而要使流程更高效就需要数据支持。大数据提供了有关每个产品和流程的大量信息，现在工程师们正在分析这些信息以寻找运营效率提升的机会。
大数据分析与约束理论配合良好：数据使约束更容易被识别，而且一旦识别出来，也更容易确定解决办法。当发现最关键的约束因素并将其消除后，企业的绩效和产量就能大幅提高。大数据有助于提供这些问题的答案。
- 成本降低
大数据有降低企业成本的能力，这也彰显了企业需要商业智能的一个关键原因。具体而言，企业现在正利用大数据和商业智能来寻找行业内的趋势，并准确预测未来事件。知晓何时会发生某事能够改进销售预测和预算规划。规划人员可以确定生产时间、生产数量以及应持有的库存数量。
库存费用就是一个很好的例子。持有库存成本高昂，不仅有库存持有成本，还存在将资金积压在不必要库存上的成本。大数据分析有助于预测销售何时会发生，进而确定何时需要进行生产。进一步的分析还能揭示采购库存的最佳时间，甚至能确定应保留的库存数量。
- 更有效的欺诈检测
金融服务和保险行业的公司可以利用大数据通过发现异常情况来检测欺诈交易和保险欺诈行为。银行和信用卡处理机构也能利用大数据识别欺诈性付款行为，有时甚至能在持卡人尚未察觉自己的卡片已被盗用之前就发现问题。大数据分析还能降低欺诈检测中误报的发生率，而此前金融机构可能会冻结商户账户，结果却发现是虚惊一场。
- 更强大的网络安全
信息技术和网络安全专业人员可以利用大数据提前预测威胁和漏洞，以防止数据泄露。除了从计算机和移动设备获取的信息外，运用大数据和商业智能还可涉及分析来自网络、传感器、云系统和智能设备的数据，以发现潜在问题。其功能包括统一数据表示、零日攻击检测、跨威胁检测系统的数据共享、实时分析、抽样和降维、资源受限的数据处理以及用于异常检测的时间序列分析。
- 供应链风险缓解
如果你能发现公司供应链中的潜在问题，从而主动更换供应商、变更货物运输路线或选用不同的托运商，那会怎样呢？大数据使你能够做到这一点。
亚马逊凭借其一日达、两日达和当日达配送选项改变了配送格局。为了跟上步伐，其他企业可以利用大数据进行配送车队管理，学习如何优化路线、协调配送时间表以及提供物品的精确位置信息。这种效率的提升能节省燃料，因为配送车辆可以选择最有效的路线行驶。当联合包裹服务公司（UPS）以这种方式应用大数据时，其按时配送率得以提高，并且每年节省了 160 万加仑汽油。
在企业中运用大数据的注意事项
在商业领域接纳大数据是明智之举。如果你决定在公司实施大数据举措，务必要了解这些最佳实践方法以及潜在的陷阱。
以下是应做事项：
- 明确目的和出发点：思考大数据在你的组织中的潜在用途，然后考虑实施成本、对业务的预期影响以及开始取得成果所需的时间。
- 保护数据：如果你打算委托第三方公司进行数据分析和收集工作，就必须制定关于谁有权访问数据以及他们将如何使用数据的准则，这一点至关重要。确保对方同意你的数据安全标准。
- 营造协作文化：由于数据往往会对企业的不同部门产生影响，所以如果能促进部门间的协作，你就能最大限度地发挥数据的作用。虽然最初可能只有一个团队负责访问和分析数据，但基于分析结果制定并执行新举措的很可能是其他团队。
- 谨慎选择大数据基础设施：大数据涉及的海量数据意味着你很可能需要使用数据中心来存储数据。数据是一项宝贵资产，所以要基于成本、管理实践、备份、可靠性、安全性和可扩展性等因素，仔细评估潜在的数据中心。
以下是不应做事项：
- 不要使用过多数据：虽然尝试使用公司收集到的所有数据可能很有吸引力，但如果你选择只聚焦于符合当前业务需求的数据类型，将会取得更好的效果。
- 不要同时开展所有工作：选择一个你想用大数据解决的业务目标，并围绕该目标进行规划，之后再着手其他大数据项目。
- 不要忽视安全问题：一旦从数据中获得了可付诸行动的洞察信息，确保这些分析结果的保密性、完整性以及安全可用性就比以往任何时候都更为重要。你的大数据分析结果属于知识产权，需要加以保护。
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