發(fā)布時(shí)間：2022-03-07 21:49:06
序言：寫(xiě)作是分享個(gè)人見(jiàn)解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的廣告數(shù)據(jù)分析報(bào)告樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
一、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)中存在的問(wèn)題
1.重策略執(zhí)行而輕戰(zhàn)略制定，企業(yè)整體運(yùn)作意識(shí)不強(qiáng)
戰(zhàn)略是企業(yè)發(fā)展的長(zhǎng)期性、全局性指導(dǎo)思想，策略則是戰(zhàn)略的具體化。從決策邏輯上來(lái)說(shuō)，企業(yè)必須先確定營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略，然后再根據(jù)戰(zhàn)略制定策略。具體在營(yíng)銷(xiāo)模擬實(shí)驗(yàn)中，學(xué)生先要進(jìn)行SWOT分析，明確企業(yè)的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、機(jī)會(huì)和威脅;然后進(jìn)行STP分析，把握各細(xì)分市場(chǎng)之間的差異性，明確公司的目標(biāo)市場(chǎng)，確定產(chǎn)品的市場(chǎng)定位;之后再制定公司的具體發(fā)展目標(biāo)，如市場(chǎng)占有率目標(biāo)、銷(xiāo)售額目標(biāo)、利潤(rùn)目標(biāo)，這些內(nèi)容基本都屬于公司戰(zhàn)略決策的范疇，對(duì)企業(yè)后階段的策略制定起著方向性的指導(dǎo)作用。但在實(shí)驗(yàn)操作實(shí)際中，很多學(xué)生對(duì)戰(zhàn)略分析不夠重視，把大部分時(shí)間和精力都放在了策略制定與執(zhí)行上，熱衷于進(jìn)行新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)、新品牌的推出、價(jià)格的制定與調(diào)整、渠道的選擇、廣告促銷(xiāo)等，至于為何要這樣去制定和執(zhí)行，以后要怎樣去制定和執(zhí)行，則缺少全盤(pán)考慮。實(shí)際上，由于學(xué)生前期的戰(zhàn)略分析不全面，戰(zhàn)略目標(biāo)不明確，很多策略的針對(duì)性和實(shí)用性不強(qiáng)，甚至有些策略就憑主觀(guān)感覺(jué)或估計(jì)來(lái)確定。
2.決策過(guò)程不嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)分析能力弱
由于市場(chǎng)環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜，決策風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越大，企業(yè)的決策日趨客觀(guān)嚴(yán)謹(jǐn)，決策中越來(lái)越重視數(shù)據(jù)的支撐作用。數(shù)據(jù)是市場(chǎng)的真實(shí)反映，揭示了事物發(fā)展的客觀(guān)規(guī)律，本身就是決策的重要參考，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力和嚴(yán)謹(jǐn)思維也是營(yíng)銷(xiāo)模擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)的一個(gè)重要目標(biāo)。市場(chǎng)模擬營(yíng)銷(xiāo)實(shí)驗(yàn)中包含大量的數(shù)據(jù)，比如銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售額、增長(zhǎng)率、利潤(rùn)額、利潤(rùn)率、生產(chǎn)成本、投資收益率、知名度、股價(jià)等等，另外還有許多圖表，如折線(xiàn)圖、餅形圖、柱狀圖及矩陣圖等，每一次營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃執(zhí)行后，這些數(shù)據(jù)或圖表就會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的市場(chǎng)信息，非常值得我們?nèi)ネ诰?，但這些數(shù)據(jù)或圖表并沒(méi)有被學(xué)生很好地利用，學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度不夠，不擅長(zhǎng)去分析其中包含的信息，對(duì)它們的認(rèn)識(shí)有些表面化，往往是在進(jìn)行簡(jiǎn)單的了解后便很快制定出營(yíng)銷(xiāo)策略，決策過(guò)程欠嚴(yán)謹(jǐn)。
二、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)的優(yōu)化對(duì)策
1.科學(xué)分組，確保競(jìng)爭(zhēng)公平
為使每一位同學(xué)都能始終保持實(shí)驗(yàn)興趣，也為了保證小組競(jìng)爭(zhēng)的公平，教師在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前必須對(duì)全班進(jìn)行科學(xué)分組。分組時(shí)要考慮以下幾點(diǎn):首先要確定每組的人數(shù)，每組人數(shù)不宜過(guò)多，太多了影響決策效率，還可能導(dǎo)致人浮于事，一般三人一組比較好，團(tuán)隊(duì)比較精干，也便于協(xié)商或討論;然后要確定小組成員選擇標(biāo)準(zhǔn)，每一小組至少要有一位專(zhuān)業(yè)能力相對(duì)突出的同學(xué)，以保證決策過(guò)程的專(zhuān)業(yè)性和合理性，并帶動(dòng)其他同學(xué)積極參與。確定組隊(duì)標(biāo)準(zhǔn)后，學(xué)生可以先行組合，然后把組隊(duì)名單交給老師，老師根據(jù)實(shí)際情況對(duì)各組成員進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，盡量使各組的實(shí)力保持相對(duì)平衡。
2.突出戰(zhàn)略決策，做好市場(chǎng)分析與戰(zhàn)略定位
企業(yè)的決策需要有戰(zhàn)略思維，要預(yù)先做好市場(chǎng)及產(chǎn)品的規(guī)劃，在此基礎(chǔ)上再制定出不同階段的營(yíng)銷(xiāo)策略。為此企業(yè)需要對(duì)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境做出全面細(xì)致的分析，了解企業(yè)的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、機(jī)會(huì)和威脅，并在市場(chǎng)細(xì)分的基礎(chǔ)上做出目標(biāo)市場(chǎng)的選擇，確定產(chǎn)品在目標(biāo)市場(chǎng)的定位，最終形成成熟的營(yíng)銷(xiāo)方案。這種戰(zhàn)略分析能力體現(xiàn)出了學(xué)生的宏觀(guān)視野和邏輯思維，但往往也是很多學(xué)生的弱項(xiàng)，需要教師在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中予以特別重視，通過(guò)一系列強(qiáng)化訓(xùn)練來(lái)培養(yǎng)。比如要求學(xué)生在每次實(shí)驗(yàn)中必須提交兩份戰(zhàn)略分析報(bào)告，一份是SWOT分析報(bào)告，一份是STP報(bào)告，報(bào)告中必須對(duì)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境、戰(zhàn)略定位、營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)做出詳細(xì)分析和具體明確，并闡述原因和依據(jù)，在分析報(bào)告沒(méi)有提交之前，不能進(jìn)入下一個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)。在每一年度的營(yíng)銷(xiāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，教師還要對(duì)全班所有同學(xué)的分析報(bào)告進(jìn)行評(píng)比，將評(píng)比結(jié)果作為期末成績(jī)的參考。通過(guò)這種硬性規(guī)定，讓學(xué)生重視戰(zhàn)略分析，逐步提高從全局把握問(wèn)題的能力。
3.強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析，做到嚴(yán)謹(jǐn)決策
數(shù)據(jù)分析能反映一個(gè)人看待問(wèn)題的深度以及思維的嚴(yán)謹(jǐn)性，但對(duì)于很多學(xué)生來(lái)說(shuō)，由于營(yíng)銷(xiāo)分析工具掌握不牢固，對(duì)數(shù)據(jù)分析的方法比較生疏，難以從多個(gè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事物之間的內(nèi)在聯(lián)系或規(guī)律，更多是根據(jù)主觀(guān)感覺(jué)或個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，再結(jié)合一些表面的數(shù)據(jù)來(lái)制定營(yíng)銷(xiāo)對(duì)策，決策過(guò)程存在某種隨意性。為改變這一不良決策習(xí)慣，教師在實(shí)驗(yàn)中必須強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，就是所有的決策必須有數(shù)據(jù)支撐，必須有數(shù)據(jù)分析，用數(shù)字說(shuō)話(huà)。這并非提倡決策的數(shù)據(jù)主義，只是強(qiáng)調(diào)嚴(yán)謹(jǐn)決策的重要，這種訓(xùn)練對(duì)學(xué)生以后的行為習(xí)慣和邏輯思維將產(chǎn)生積極影響，讓學(xué)生更理性地看待問(wèn)題和解決問(wèn)題。以營(yíng)銷(xiāo)模擬實(shí)驗(yàn)中的廣告投放決策為例，就要求學(xué)生先了解企業(yè)本年度的營(yíng)銷(xiāo)預(yù)算、廣告的目標(biāo)、媒體的成本、媒體的傳播效應(yīng)、企業(yè)目前的知名度等數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，得出廣告投放的時(shí)間、次數(shù)和費(fèi)用，而不能憑估計(jì)隨意給定一個(gè)數(shù)字。
引言
大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)的資源十分豐富，但是怎樣才能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的去挖掘，把在各個(gè)系統(tǒng)中分散的數(shù)據(jù)整合起來(lái)，形成有用的數(shù)據(jù)，十分復(fù)雜且非常困難，本文選取了幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，一起來(lái)研究下大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)的應(yīng)用。
一、通信行業(yè)大數(shù)據(jù)概述
近兩年來(lái)，大數(shù)據(jù)的概念受到了各界的熱捧，一時(shí)間大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，而且隨著數(shù)據(jù)量的迅速膨脹，它正在決定著企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其它領(lǐng)域，越來(lái)越多的決策都是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上做出的，而不再是傳統(tǒng)的依靠經(jīng)驗(yàn)以及直覺(jué)來(lái)進(jìn)行重大決策的做出。大數(shù)據(jù)主要是指沒(méi)有辦法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，通過(guò)常見(jiàn)的軟件對(duì)其進(jìn)行收集并管理再到處理的數(shù)據(jù)集合，是需要通過(guò)新型的處理模式才可以做出更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力的大量且高增長(zhǎng)率并且多樣化的信息資源。大數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)方面的特征：首先，數(shù)據(jù)體量十分大。由TB到FB;其次，類(lèi)型復(fù)雜。比如說(shuō)：網(wǎng)絡(luò)日志以及視頻、地理位置等等相關(guān)的信息等。第三，速度非常快，能夠快速的從不同類(lèi)型的信息當(dāng)中篩選出有用的信息。最后，高回報(bào)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的搜集、利用和分析，能夠獲得很高價(jià)值的回報(bào)。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume(數(shù)據(jù)體量大)、Variety(數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多)、Velocity(處理速度快)、Value(價(jià)值密度低)。大數(shù)據(jù)的來(lái)源主要包含泛互聯(lián)網(wǎng)(物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(大量傳感器等)、行業(yè)/企業(yè)信息系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)(Facebook、微信等)。
通信行業(yè)發(fā)展至今積累的數(shù)據(jù)非常豐富，從2G、3G到4G數(shù)據(jù)的不斷升級(jí)，從話(huà)音、話(huà)單數(shù)據(jù)發(fā)展到GPRS上網(wǎng)的日志數(shù)據(jù)，從視頻、音樂(lè)、閱讀等不同業(yè)務(wù)所需要的數(shù)據(jù)到各類(lèi)通信的行業(yè)數(shù)據(jù)等等各類(lèi)數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面提供各類(lèi)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
二、通信行業(yè)大數(shù)據(jù)的分析方法
對(duì)于大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法對(duì)大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)是十分重要的，它能夠最終決定信息是否具有價(jià)值。進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的方法及步驟如下：(1)確定目標(biāo)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集前，需要業(yè)務(wù)部門(mén)根據(jù)科學(xué)的手段制定獲取價(jià)值數(shù)據(jù)的目標(biāo)，通常需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集和分析，制定一個(gè)可以衡量的方式，由數(shù)據(jù)來(lái)分析業(yè)務(wù)發(fā)展的方向是否正確。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的過(guò)程當(dāng)中，關(guān)鍵權(quán)值或者性能的指標(biāo)一定要盡量早點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。(2)對(duì)業(yè)務(wù)方式的確定。不斷的該表業(yè)務(wù)方式，將關(guān)鍵指標(biāo)提升并且最終達(dá)到業(yè)務(wù)所要完成的目的，在項(xiàng)目中，要盡早的將目標(biāo)確定，以此來(lái)規(guī)避無(wú)用功的出現(xiàn)。(3)搜集數(shù)據(jù)。通過(guò)各種不同的渠道，搜集到各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，找到更具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)，塑造更完善的模型。(4)數(shù)據(jù)清洗。對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、轉(zhuǎn)換處理等，形成目標(biāo)文件和匯總數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(5)數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析的關(guān)鍵所在，需要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等知識(shí)，結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，構(gòu)建科學(xué)、精確的模型。(6)優(yōu)化和重復(fù)。為了保證預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，業(yè)務(wù)達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)，要對(duì)模型進(jìn)行重復(fù)的修正和迭代。由于數(shù)據(jù)量非常龐大，因此在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)需要更高效的分析手段和工具，目前比較流行的包括Hadoop、SparkStreaming、Storm、MPPDB等。
三、通信行業(yè)數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用
1.改變營(yíng)銷(xiāo)方式
一是，實(shí)現(xiàn)精確營(yíng)銷(xiāo)，將銷(xiāo)售和客戶(hù)的位置、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有效結(jié)合起來(lái)，開(kāi)展實(shí)時(shí)銷(xiāo)售。對(duì)客戶(hù)的通信行為、位置、偏好、終端等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，根據(jù)客戶(hù)的實(shí)際情況準(zhǔn)確地推送合適的業(yè)務(wù)產(chǎn)品。二是，降低客戶(hù)流失率。綜合分析社交媒體數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)，對(duì)客戶(hù)流失率實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，進(jìn)而可以制定有針對(duì)性的控制措施以有效地保留客戶(hù)。三是，挖掘客戶(hù)需求。主要是對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的詳單、日志、用戶(hù)內(nèi)容等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理，詳細(xì)分析不同類(lèi)型用戶(hù)的特性，以更好的了解客戶(hù)的需求，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)客戶(hù)需求定位，有利于增強(qiáng)客戶(hù)滿(mǎn)意度，提高市場(chǎng)占有率。
2.改善客戶(hù)體驗(yàn)
通過(guò)利用數(shù)據(jù)分析，可以更好地收集和分析客戶(hù)投訴的行為、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)、客戶(hù)上網(wǎng)的時(shí)間以及聚集區(qū)域等相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。通過(guò)對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)的結(jié)果，運(yùn)營(yíng)商就可以對(duì)客戶(hù)的情況有一個(gè)準(zhǔn)確的了解，之后根據(jù)客戶(hù)的需求不斷的優(yōu)化流程。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)營(yíng)商可以更好地制定銷(xiāo)售政策，并針對(duì)有可能發(fā)生投訴的行為進(jìn)行預(yù)防和控制，以更好的實(shí)現(xiàn)客戶(hù)體驗(yàn)。
3.開(kāi)發(fā)和銷(xiāo)售新的產(chǎn)品
一是，運(yùn)營(yíng)商能夠利用打包銷(xiāo)售數(shù)據(jù)或者是報(bào)告的方式來(lái)給銀行或者零售商、政府和OTT服務(wù)提供商提供客戶(hù)信用查詢(xún)服務(wù)、客戶(hù)分析報(bào)告、目標(biāo)客戶(hù)群行為軌跡分析等。
二是，定向廣告，通過(guò)對(duì)客戶(hù)的相關(guān)信息進(jìn)行不斷分析，根據(jù)目標(biāo)客戶(hù)的資料以及位置和消費(fèi)習(xí)慣從而能夠更加有效地去投放相關(guān)的廣告。
三是，充分利用手機(jī)的高覆蓋率，和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，對(duì)手機(jī)用戶(hù)的分布以及相關(guān)的行為屬性做出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析，為政府以及旅游管理等有關(guān)部門(mén)提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的基于位置的移動(dòng)用戶(hù)多維度的統(tǒng)計(jì)信息管理平臺(tái)。四是，對(duì)于客戶(hù)的消費(fèi)行為、位置信息、偏好等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)和整理，以更好的獲得目標(biāo)客戶(hù)，對(duì)經(jīng)過(guò)商戶(hù)附近的目標(biāo)客戶(hù)自動(dòng)下發(fā)優(yōu)惠券。
4.對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化
通過(guò)開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析可以促進(jìn)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，進(jìn)一步完善通信網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)通信系統(tǒng)的良好監(jiān)控。通信網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，例如通信設(shè)備、終端、用戶(hù)和網(wǎng)絡(luò)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息，在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以及分析的基礎(chǔ)上，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的狀況有一個(gè)很好的掌握，從中分析網(wǎng)絡(luò)中的問(wèn)題和不足，并采取有針對(duì)性的解決措施。
四、結(jié)束語(yǔ)
綜上所述，隨著大數(shù)據(jù)的不斷滲入到人們的生活和工作當(dāng)中，怎樣更多的去獲取有價(jià)值的信息，對(duì)其充分的利用，是大數(shù)據(jù)的一個(gè)核心所在。大數(shù)據(jù)是一個(gè)蘊(yùn)含無(wú)限機(jī)會(huì)的寶藏，海量的數(shù)據(jù)就是財(cái)富。
電信運(yùn)營(yíng)商擁有多年的數(shù)據(jù)積累，擁有諸如財(cái)務(wù)收入、業(yè)務(wù)發(fā)展量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也會(huì)涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來(lái)源看，電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)來(lái)自于涉及移動(dòng)語(yǔ)音、固定電話(huà)、固網(wǎng)接入和無(wú)線(xiàn)上網(wǎng)等所有業(yè)務(wù)，也會(huì)涉及公眾客戶(hù)、政企客戶(hù)和家庭客戶(hù)，同時(shí)也會(huì)收集到實(shí)體渠道、電子渠道、直銷(xiāo)渠道等所有類(lèi)型渠道的接觸信息。整體來(lái)看，電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展仍處在探索階段。
大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用的總體情況
目前國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商運(yùn)用大數(shù)據(jù)主要有五方面：(1)網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理和優(yōu)化；(2)市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，包括客戶(hù)畫(huà)像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦；(3)客戶(hù)關(guān)系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶(hù)生命周期管理；(4)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；(5)數(shù)據(jù)商業(yè)化指數(shù)據(jù)對(duì)外商業(yè)化，單獨(dú)盈利。
第一方面：網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化。此方向包括對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。
(1)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化。如利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)基站和熱點(diǎn)的選址以及資源的分配。運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析話(huà)單和信令中用戶(hù)的流量在時(shí)間周期和位置特征方面的分布，對(duì)2G、3G的高流量區(qū)域設(shè)計(jì)4G基站和WLAN熱點(diǎn)；同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商還可以對(duì)建立評(píng)估模型對(duì)已有基站的效率和成本進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問(wèn)題，如某些地區(qū)為了完成基站建設(shè)指標(biāo)將基站建設(shè)在人際罕至的地方等。
(2)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)層面，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的流量、流向變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整資源配置，同時(shí)還可以分析網(wǎng)絡(luò)日志，進(jìn)行全網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，不斷提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)利用率。
利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)采集處理網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別價(jià)值小區(qū)和業(yè)務(wù)熱點(diǎn)小區(qū)，更精準(zhǔn)的指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和用戶(hù)的智能指配。由于用戶(hù)群的不同，不同小區(qū)對(duì)運(yùn)營(yíng)商的貢獻(xiàn)也不同。運(yùn)營(yíng)商可以將小區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)綜合分析，通過(guò)對(duì)小區(qū)VIP用戶(hù)分布，收入分布，及相關(guān)的分布模型得到不同小區(qū)的價(jià)值，再和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析結(jié)合起來(lái)，兩者疊加一起，就有可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)小區(qū)價(jià)值高，但是網(wǎng)絡(luò)覆蓋需要進(jìn)一步提升，進(jìn)而先設(shè)定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先級(jí)，提高投資效率。
德國(guó)電信建立預(yù)測(cè)城市里面的各區(qū)域無(wú)線(xiàn)資源占用模型，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，靈活的提前配置無(wú)線(xiàn)資源，如在白天給CBD地區(qū)多分配無(wú)線(xiàn)資源，在晚上，則給酒吧地區(qū)多分配無(wú)線(xiàn)資源，使得無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和利用率更高。
法國(guó)電信通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)某段網(wǎng)絡(luò)上的掉話(huà)率持續(xù)過(guò)高，借助大數(shù)據(jù)手段診斷出通話(huà)中斷產(chǎn)生的原因是網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過(guò)重造成，并根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，為客戶(hù)提供了更好的體驗(yàn)，獲得了更多的客戶(hù)以及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)；
第二方面，市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。此方向包括客戶(hù)畫(huà)像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦。
(1)客戶(hù)畫(huà)像。運(yùn)營(yíng)商可以基于客戶(hù)終端信息、位置信息、通話(huà)行為、手機(jī)上網(wǎng)行為軌跡等豐富的數(shù)據(jù)，為每個(gè)客戶(hù)打上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為、上網(wǎng)行為和興趣愛(ài)好標(biāo)簽，并借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(如分類(lèi)、聚類(lèi)、RFM等)進(jìn)行客戶(hù)分群，完善客戶(hù)的360度畫(huà)像，幫助運(yùn)營(yíng)商深入了解客戶(hù)行為偏好和需求特征。
(2)關(guān)系鏈研究。運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析客戶(hù)通訊錄、通話(huà)行為、網(wǎng)絡(luò)社交行以及客戶(hù)資料等數(shù)據(jù)，開(kāi)展交往圈分析。尤其是利用各種聯(lián)系記錄形成社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)豐富對(duì)用戶(hù)的洞察，并進(jìn)一步利用圖挖掘的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)各種圈子，發(fā)現(xiàn)圈子中的關(guān)鍵人員，以及識(shí)別家庭和政企客戶(hù)；或者分析社交圈子尋找營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。如在一個(gè)行為同質(zhì)化圈子里面，如果這個(gè)圈子大多數(shù)為高流量用戶(hù)，并在這個(gè)圈子中發(fā)現(xiàn)異網(wǎng)的用戶(hù)，我們可以推測(cè)該用戶(hù)也是高流量的情況，便可以通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)的活動(dòng)把異網(wǎng)高流量的用戶(hù)引導(dǎo)到自己的網(wǎng)絡(luò)上，對(duì)其推廣4G套餐，提升營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率?？傊?，我們可以利用社交圈子提高營(yíng)銷(xiāo)效率，改進(jìn)服務(wù)，低成本擴(kuò)大產(chǎn)品的影響力。
(3)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)。運(yùn)營(yíng)商在客戶(hù)畫(huà)像的基礎(chǔ)上對(duì)客戶(hù)特征的深入理解，建立客戶(hù)與業(yè)務(wù)、資費(fèi)套餐、終端類(lèi)型、在用網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)匹配，并在在推送渠道、推送時(shí)機(jī)、推送方式上滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。如我們可以利用大數(shù)據(jù)分析用戶(hù)的終端偏好和消費(fèi)能力，預(yù)測(cè)用戶(hù)的換機(jī)時(shí)間尤其是合約機(jī)到期時(shí)間，并捕捉用戶(hù)最近的特征事件，從而預(yù)測(cè)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)終端的真正需求，通過(guò)短信、呼叫中心、營(yíng)業(yè)廳等多種渠道推送相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)信息到用戶(hù)手中。
(4)個(gè)性化推薦。利用客戶(hù)畫(huà)像信息、客戶(hù)終端信息、客戶(hù)行為習(xí)慣偏好等，運(yùn)營(yíng)商可以為客戶(hù)提供定制化的服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品、流量套餐和定價(jià)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)，提升客戶(hù)體驗(yàn)與感知；或者在應(yīng)用商城實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在社交網(wǎng)絡(luò)推薦感興趣的好友。
第三方面，客戶(hù)關(guān)系管理。此方面包括客服中心優(yōu)化和客戶(hù)生命周期管理。
(1)客服中心優(yōu)化?？头行氖沁\(yùn)營(yíng)商和客戶(hù)接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶(hù)呼叫行為和需求數(shù)據(jù)。我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深入分析客服熱線(xiàn)呼入客戶(hù)的行為特征、選擇路徑、等候時(shí)長(zhǎng)，并關(guān)聯(lián)客戶(hù)歷史接觸信息、客戶(hù)套餐消費(fèi)情況、客戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、客戶(hù)機(jī)型等數(shù)據(jù)，建立客服熱線(xiàn)智能路徑模型，預(yù)測(cè)下次客戶(hù)呼入的需求、投訴風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的路徑和節(jié)點(diǎn)，這樣便可縮短客服呼入處理時(shí)間，識(shí)別投訴風(fēng)險(xiǎn)，有助于提升客服滿(mǎn)意度；另外，也可以通過(guò)語(yǔ)義分析，對(duì)客服熱線(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，識(shí)別熱點(diǎn)問(wèn)題和客戶(hù)情緒，對(duì)于發(fā)生量較大且嚴(yán)重的問(wèn)題，要及時(shí)預(yù)警相關(guān)部門(mén)進(jìn)行優(yōu)化。
(2)客戶(hù)關(guān)懷與客戶(hù)生命周期管理?？蛻?hù)生命周期管理包括新客戶(hù)獲取、客戶(hù)成長(zhǎng)、客戶(hù)成熟、客戶(hù)衰退和客戶(hù)離開(kāi)等五個(gè)階段的管理。在客戶(hù)獲取階段，我們可以通過(guò)算法挖掘和發(fā)現(xiàn)高潛客戶(hù)；在客戶(hù)成長(zhǎng)階段，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法進(jìn)行交叉銷(xiāo)售，提升客戶(hù)人均消費(fèi)額；在客戶(hù)成熟期，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行客戶(hù)分群(RFM、聚類(lèi)等)并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，同時(shí)對(duì)不同客戶(hù)實(shí)時(shí)忠誠(chéng)計(jì)劃；在客戶(hù)衰退期，需要進(jìn)行流失預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，并作相應(yīng)的客戶(hù)關(guān)懷；在客戶(hù)離開(kāi)階段，我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘高潛回流客戶(hù)。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商在客戶(hù)生命周期管理方面應(yīng)用的案例都比較多。如SK電訊新成立一家公司SK Planet，專(zhuān)門(mén)處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)，通過(guò)分析用戶(hù)的使用行為，在用戶(hù)做出離開(kāi)決定之前，推出符合用戶(hù)興趣的業(yè)務(wù)，防止用戶(hù)流失；而T-Mobile通過(guò)集成數(shù)據(jù)綜合分析客戶(hù)流失的原因，在一個(gè)季度內(nèi)將流失率減半。
第四方面，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理?？梢苑譃闃I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析。
(1)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控分可以基于大數(shù)據(jù)分析從網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶(hù)和業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量、終端等多個(gè)維度為運(yùn)營(yíng)商監(jiān)控管道和客戶(hù)運(yùn)營(yíng)情況。構(gòu)建靈活可定制的指標(biāo)模塊，構(gòu)建QoE/KQI/KPI等指標(biāo)體系，以及異動(dòng)智能監(jiān)控體系，從宏觀(guān)到微觀(guān)全方位快速準(zhǔn)確地掌控運(yùn)營(yíng)及異動(dòng)原因。
(2)經(jīng)營(yíng)分析和市場(chǎng)監(jiān)測(cè)。我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，主要分為經(jīng)營(yíng)日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及專(zhuān)題分析等。過(guò)去，這些報(bào)告都是分析師來(lái)撰寫(xiě)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些經(jīng)營(yíng)報(bào)告和專(zhuān)題分析報(bào)告均可以自動(dòng)化生成網(wǎng)頁(yè)或者APP形式，通過(guò)機(jī)器來(lái)完成。數(shù)據(jù)來(lái)源則是企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)和用戶(hù)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)大數(shù)據(jù)手段采集的外部社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、技術(shù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。分析師轉(zhuǎn)變?yōu)閳?bào)告產(chǎn)品經(jīng)理，制定報(bào)告框架、分析和統(tǒng)計(jì)維度，剩下的工作交給機(jī)器來(lái)完成。
第五方面，數(shù)據(jù)商業(yè)化。數(shù)據(jù)商業(yè)化指通過(guò)企業(yè)自身?yè)碛械拇髷?shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)外商業(yè)化，獲取收益。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)商業(yè)化都處于探索階段，但相對(duì)來(lái)說(shuō)，國(guó)外運(yùn)營(yíng)商在這方面發(fā)展的更快一些。
(1)對(duì)外提供營(yíng)銷(xiāo)洞察和精準(zhǔn)廣告投放。
營(yíng)銷(xiāo)洞察：美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Verizon成立了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)Precision Marketing Division。該部門(mén)提供精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)洞察(Precision Market Insights)，提供商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。如在美國(guó)，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)合，此前在超級(jí)碗和NBA的比賽中，Verizon針對(duì)觀(guān)眾的來(lái)源地進(jìn)行了精確數(shù)據(jù)分析，球隊(duì)得以了解觀(guān)眾對(duì)贊助商的喜好等；美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Sprint則利用大數(shù)據(jù)為行業(yè)客戶(hù)提供消費(fèi)者和市場(chǎng)洞察，包括人口特征、行為特征以及季節(jié)性分析等方面。
精準(zhǔn)廣告投放：Verizon的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)基于營(yíng)銷(xiāo)洞察還提供精準(zhǔn)廣告投放服務(wù)；AT&T提供Alert業(yè)務(wù)，當(dāng)用戶(hù)距離商家很近時(shí)，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優(yōu)惠券。
(2)基于大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和決策支撐服務(wù)。
客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動(dòng)態(tài)洞察部門(mén)DynamicInsights開(kāi)展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，為客戶(hù)提供數(shù)據(jù)分析打包服務(wù)。該部門(mén)與市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)GFK進(jìn)行合作，在英國(guó)、巴西推出了首款產(chǎn)品名為智慧足跡(Smart Steps)。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，幫助零售商分析顧客來(lái)源和各商鋪、展位的人流情況以及消費(fèi)者特征和消費(fèi)能力，并將洞察結(jié)果面向政企客戶(hù)提供客流分析和零售店選址服務(wù)。
1課程性質(zhì)
本課程是云南經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院商學(xué)院為經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、藥品經(jīng)營(yíng)與管理專(zhuān)業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)的一門(mén)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課。本課程開(kāi)設(shè)的目的就是通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)的基本理論和方法有一個(gè)大致的了解。本門(mén)課程的主要內(nèi)容有市場(chǎng)的調(diào)查的方式和步驟、市場(chǎng)普查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查、市場(chǎng)觀(guān)察調(diào)查法、詢(xún)問(wèn)法、文案調(diào)查法、實(shí)驗(yàn)調(diào)查法等；市場(chǎng)的預(yù)測(cè)方法主要有專(zhuān)家預(yù)測(cè)法、德?tīng)柗欠?、頭腦風(fēng)暴、時(shí)間序列、相關(guān)回歸分析等。
2改革思路
2.1課程改革的目的在本門(mén)課程的教學(xué)中，要求學(xué)生能較好地完成調(diào)查方案設(shè)計(jì)、問(wèn)卷設(shè)計(jì)、調(diào)查分析報(bào)告撰寫(xiě)、預(yù)測(cè)分析報(bào)告撰寫(xiě)等模擬訓(xùn)練項(xiàng)目；切實(shí)提高了學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查設(shè)計(jì)能力，數(shù)據(jù)處理與分析能力，調(diào)查報(bào)告和預(yù)測(cè)報(bào)告的寫(xiě)作能力，達(dá)到了課程教學(xué)目標(biāo)的需求。教學(xué)的效果要求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
2.1.1培養(yǎng)高學(xué)生的解決實(shí)際市場(chǎng)調(diào)研方案撰寫(xiě)和問(wèn)卷設(shè)計(jì)的能力，絕大部分學(xué)生都能設(shè)計(jì)出較好的市場(chǎng)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷。
2.1.2培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與建模能力。
2.1.3培養(yǎng)學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)查分析報(bào)告和預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力。
2.1.4培養(yǎng)學(xué)生的統(tǒng)計(jì)軟件的使用能力。讓大部分學(xué)生都能利用Excel、SPSS等統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成統(tǒng)計(jì)圖表，建立預(yù)測(cè)分析模型。
2.1.5鞏固了學(xué)生所學(xué)的其他專(zhuān)業(yè)知識(shí)。比較好地解決了知識(shí)轉(zhuǎn)化為能力的問(wèn)題，相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)科知識(shí)走向整合，最終形成良好的專(zhuān)業(yè)技術(shù)技能。
2.1.6通過(guò)本門(mén)課程的教學(xué)改革，讓學(xué)生畢業(yè)以后能夠真正的學(xué)會(huì)運(yùn)用本門(mén)課程相關(guān)知識(shí)來(lái)解決工作中的實(shí)際問(wèn)題。
2.2課程改革的必要性市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程教學(xué)改革的必要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
2.2.1學(xué)院辦學(xué)指導(dǎo)思想的要求該院定位于“職業(yè)教育院校”、“培養(yǎng)應(yīng)用型專(zhuān)業(yè)人才”等辦學(xué)指導(dǎo)思想，為《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程建設(shè)和改革提供了導(dǎo)向。我們認(rèn)為作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生應(yīng)具備較強(qiáng)的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力，才能體現(xiàn)商學(xué)院培養(yǎng)應(yīng)用型專(zhuān)業(yè)人才的內(nèi)在要求。為此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)確立強(qiáng)化案例與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)法，著力培養(yǎng)學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)的意識(shí)，符合學(xué)院的辦學(xué)指導(dǎo)思想和定位的要求。
2.2.2課程性質(zhì)的要求《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》是在《管理學(xué)》、《經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)》、《市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)》等課程基礎(chǔ)上開(kāi)設(shè)的。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)單純講授市場(chǎng)調(diào)查的理論和方法，勢(shì)必與其他相關(guān)學(xué)科在教學(xué)內(nèi)容上造成很大程度上的重復(fù)，達(dá)不到培養(yǎng)應(yīng)用型人才的教學(xué)要求。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程需要從應(yīng)用的角度組織教學(xué)，重視實(shí)踐性教學(xué)。
2.2.3教學(xué)實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐提供的啟示過(guò)去我們?cè)谑袌?chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程教學(xué)中，存在著重理論、輕實(shí)踐的教學(xué)傾向，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)本門(mén)課程后，仍然不會(huì)設(shè)計(jì)市場(chǎng)調(diào)查方案和問(wèn)卷，不會(huì)數(shù)據(jù)的獲取、處理和分析，寫(xiě)不出符合要求的市場(chǎng)調(diào)查報(bào)告和市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告。后來(lái)，我們嘗試采用案例與模擬教學(xué)法，學(xué)生的市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力有了較大的提高。因此，市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)只有確立“強(qiáng)化案例與教學(xué)模擬、動(dòng)手實(shí)踐”的教學(xué)法，才能使本課程建設(shè)和改革具有特色。
3課程教學(xué)改革的路徑
根據(jù)近幾年的教學(xué)實(shí)踐來(lái)看，我們從教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式、教學(xué)方法手段、考核考試方式、實(shí)訓(xùn)實(shí)踐教學(xué)課等方面展開(kāi)教學(xué)改革。
3.1改革課程教學(xué)目標(biāo)我們認(rèn)為作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，除了應(yīng)掌握市場(chǎng)調(diào)查和市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基本理論和基本方法外，應(yīng)重點(diǎn)獲得五種能力：市場(chǎng)信息（數(shù)據(jù)）獲取、處理與分析能力；調(diào)查方案與問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力；調(diào)查分析報(bào)告所撰寫(xiě)能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與建模應(yīng)用能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告撰寫(xiě)能力。因此，本課程的教學(xué)目標(biāo)應(yīng)從過(guò)去以傳授知識(shí)為主向知識(shí)傳授與能力培養(yǎng)相結(jié)合、強(qiáng)化能力培養(yǎng)的方向改革。
3.2改革教學(xué)內(nèi)容根據(jù)作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)和培養(yǎng)應(yīng)用性能力原則，我們?cè)黾恿耸袌?chǎng)環(huán)境研究、市場(chǎng)供求研究、銷(xiāo)售潛力研究、消費(fèi)者市場(chǎng)研究、顧客滿(mǎn)意度研究、生產(chǎn)者市場(chǎng)研究、銷(xiāo)售潛力研究、產(chǎn)品市場(chǎng)研究、產(chǎn)品銷(xiāo)售市場(chǎng)分析、產(chǎn)品品牌研究、廣告研究等市場(chǎng)調(diào)研內(nèi)容的教學(xué)。同時(shí)增加統(tǒng)計(jì)軟件在數(shù)據(jù)處理和分析的應(yīng)用等等。
3.3改革課程教學(xué)模式《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》課程教學(xué)模式，是以市場(chǎng)調(diào)研和預(yù)測(cè)能力培養(yǎng)為教學(xué)目標(biāo)，以教學(xué)內(nèi)容更新和優(yōu)化為基礎(chǔ)，以案例和模擬訓(xùn)練為實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)，以案例和項(xiàng)目分析為教學(xué)手段。
3.4改革教學(xué)方法手段主要采用能力培養(yǎng)為導(dǎo)向的課程教學(xué)方法手段?？傮w思路是將案例教學(xué)法、項(xiàng)目試驗(yàn)教學(xué)法、計(jì)算機(jī)軟件輔助教學(xué)法、模擬教學(xué)法引入教學(xué)中。
3.5改革考試方式傳統(tǒng)的閉卷考試以基本理論、基本知識(shí)和基本方法測(cè)試為主，難以測(cè)試學(xué)生的綜合應(yīng)用能力。本課程的教學(xué)目標(biāo)在于提高學(xué)生的調(diào)查方案和問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力，數(shù)據(jù)處理與分析能力，調(diào)查報(bào)告與預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力。為了適應(yīng)本課程教學(xué)目標(biāo)的要求，我們采用綜合性測(cè)評(píng)的考核方式。
3.6改革實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐教學(xué)模式本著提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)研和市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)的要求，構(gòu)建了包括課程設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用、案例教學(xué)、課外實(shí)踐教學(xué)等方式相結(jié)合的實(shí)訓(xùn)、實(shí)踐教學(xué)體系式。
4教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式，考核考試方式、實(shí)訓(xùn)，實(shí)踐改革操作初步設(shè)計(jì)
4.1教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式初步設(shè)計(jì)根據(jù)作為商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)管理、商務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)和培養(yǎng)應(yīng)用性能力原則，我們將教學(xué)體系分為市場(chǎng)調(diào)查和市場(chǎng)預(yù)測(cè)兩部分考慮，再分別從理論和實(shí)踐部分進(jìn)行設(shè)計(jì)。
4.1.1市場(chǎng)調(diào)查部分①市場(chǎng)相關(guān)概念、市場(chǎng)類(lèi)型等相關(guān)教學(xué)內(nèi)容介紹。②市場(chǎng)調(diào)查的主要內(nèi)容指標(biāo)介紹討論。主要內(nèi)容包括市場(chǎng)環(huán)境（宏觀(guān)、中觀(guān)、微觀(guān)）、市場(chǎng)供求、銷(xiāo)售潛力、消費(fèi)者市場(chǎng)、顧客滿(mǎn)意度、生產(chǎn)者市場(chǎng)、銷(xiāo)售潛力、產(chǎn)品市場(chǎng)、產(chǎn)品銷(xiāo)售市場(chǎng)分析、產(chǎn)品品牌、廣告等市場(chǎng)調(diào)研內(nèi)容的指標(biāo)體系提示討論。③市場(chǎng)調(diào)查方案、方式方法介紹。主要內(nèi)容包括市場(chǎng)調(diào)研方案的設(shè)計(jì)，市場(chǎng)普查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查等，文案調(diào)研法、觀(guān)察調(diào)研法、詢(xún)問(wèn)調(diào)研法、實(shí)驗(yàn)調(diào)研法，還增加網(wǎng)絡(luò)調(diào)研法。④數(shù)據(jù)收集與整理理論教學(xué)，回顧統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)計(jì)算知識(shí)，EXCEL、SPSS軟件簡(jiǎn)單常見(jiàn)功能介紹。⑤實(shí)踐教學(xué)部分設(shè)計(jì)初步。在第一堂課的時(shí)候，就將學(xué)生按自由組合的方式，以6～8人為一組，成立“模擬調(diào)查公司”，并讓學(xué)生為自己的公司取一個(gè)名稱(chēng)，確定公司總經(jīng)理及內(nèi)部人員分工。在成立公司之后，告訴他們，先學(xué)理論知識(shí)，在學(xué)完市場(chǎng)調(diào)查的相關(guān)知識(shí)后將讓他們以模擬公司為單位，開(kāi)展一次真實(shí)的市場(chǎng)調(diào)查活動(dòng)，并且每個(gè)公司要完成一份調(diào)查報(bào)告，還要在課堂上來(lái)介紹分享自己的調(diào)查過(guò)程和調(diào)查結(jié)果。期望讓學(xué)生以這種特有的身份投入到學(xué)習(xí)中來(lái)，以提高他們的學(xué)習(xí)興趣，并且通過(guò)實(shí)際體驗(yàn)，更好地理解和掌握理論知識(shí)，也希望真實(shí)的調(diào)查活動(dòng)能激發(fā)他們認(rèn)真學(xué)習(xí)的興趣。在調(diào)查過(guò)程中主要讓學(xué)生體驗(yàn)幾種調(diào)查方法：文案調(diào)研法、觀(guān)察調(diào)研法和詢(xún)問(wèn)調(diào)研法。讓學(xué)生根據(jù)本組確定項(xiàng)目設(shè)計(jì)調(diào)研過(guò)程。過(guò)程中將涉及調(diào)查方案策劃、調(diào)研方法、時(shí)間安排、資料整理與分析、調(diào)查報(bào)告撰寫(xiě)等一系列環(huán)節(jié)。通過(guò)真實(shí)的調(diào)查活動(dòng)不僅能加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解。還能在活動(dòng)中提高他們的團(tuán)隊(duì)合作能力、人際交往能力、思考問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力以及口頭表達(dá)能力。課堂情景模擬。觀(guān)察調(diào)研法、詢(xún)問(wèn)調(diào)研法兩種方法可采用課堂模擬教學(xué)。數(shù)據(jù)的收集與整理。對(duì)調(diào)查部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括圖表在EXCEL、SPSS等軟件中的制作。提出調(diào)查報(bào)告，進(jìn)行PPT概述介紹。
4.1.2市場(chǎng)預(yù)測(cè)部分①預(yù)測(cè)理論學(xué)習(xí)。包括預(yù)測(cè)相關(guān)概念、類(lèi)型，對(duì)于我們學(xué)院學(xué)生主要從定型預(yù)測(cè)方法的學(xué)習(xí)討論和定量的時(shí)間序列、相關(guān)回歸預(yù)測(cè)、抽樣調(diào)研的基本估計(jì)進(jìn)行教學(xué)。②實(shí)踐教學(xué)。觀(guān)看頭腦風(fēng)暴的視頻，看后確定學(xué)生關(guān)注熱點(diǎn)話(huà)題進(jìn)行模擬頭腦風(fēng)暴，讓學(xué)生切實(shí)了解頭腦風(fēng)暴的相關(guān)概念、操作步驟、實(shí)際應(yīng)用的意義。引入上機(jī)實(shí)訓(xùn)，提高學(xué)生利用計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力。筆者設(shè)想在講授市場(chǎng)預(yù)測(cè)的內(nèi)容時(shí)引入上機(jī)實(shí)訓(xùn)。根據(jù)一些簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)走勢(shì)，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單模型。
4.2考核考試方式初步設(shè)計(jì)
《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》考試改革先采用班級(jí)試點(diǎn)的形式開(kāi)展，實(shí)際操作成熟后進(jìn)行推廣至全部班級(jí)。主要采用能力測(cè)試為導(dǎo)向的考試方式。改革方案的總體思路是成績(jī)分兩個(gè)學(xué)期進(jìn)行評(píng)定，最后合成本課程的成績(jī)，最后按比例與平時(shí)成績(jī)合成總成績(jī)，分段測(cè)試的內(nèi)容如下：
4.2.1第一學(xué)期,創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)撰寫(xiě)大賽階段根據(jù)問(wèn)卷設(shè)計(jì)、創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)市場(chǎng)調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)及實(shí)際調(diào)研報(bào)告撰寫(xiě)情況進(jìn)行能力評(píng)估。由班級(jí)內(nèi)部對(duì)市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)部分撰寫(xiě)情況進(jìn)行評(píng)定，分5等級(jí)進(jìn)行，即優(yōu)、良、中、及格、不及格，其中，90分（優(yōu)秀）以上按10%的比例進(jìn)行，80～90分（良好）按20%的比例進(jìn)行，其他不限比例。
4.2.2第二學(xué)期,市場(chǎng)調(diào)查校外實(shí)踐階段調(diào)研方案再加工，校外調(diào)查效果，調(diào)查報(bào)告再加工能力評(píng)估。成績(jī)?cè)u(píng)定應(yīng)根據(jù)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)、調(diào)查數(shù)據(jù)分析與報(bào)告寫(xiě)作測(cè)試、市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與報(bào)告寫(xiě)作測(cè)試的質(zhì)量、篇幅大小、觀(guān)點(diǎn)（結(jié)論）是否正確，分析方法是否科學(xué)，內(nèi)容是否完整、要素是否齊備等評(píng)定成績(jī)。以上各階段以100分為滿(mǎn)分，按完成情況，由教師和學(xué)生組成考評(píng)小組進(jìn)行審核打分。
4.2.3平時(shí)成績(jī)，主要用到課率來(lái)衡量。平時(shí)表現(xiàn)不及格者，期末成績(jī)不予認(rèn)定，作缺考處理?？傇u(píng)成績(jī)=第一學(xué)期創(chuàng)業(yè)大賽成績(jī)、第二學(xué)期評(píng)定成績(jī)均值×70%+平時(shí)成績(jī)×30%
5市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)課程的改革效果
市場(chǎng)信息（數(shù)據(jù)）獲取、處理與分析能力；調(diào)查方案與問(wèn)卷設(shè)計(jì)能力；調(diào)查分析報(bào)告所撰寫(xiě)能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析與建模應(yīng)用能力；市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告撰寫(xiě)能力。學(xué)生應(yīng)用能力和綜合素質(zhì)得到了明顯提高，也培養(yǎng)了學(xué)生的團(tuán)隊(duì)精神，鍛煉了學(xué)生獲取相關(guān)市場(chǎng)、產(chǎn)品等方面信息的能力，口語(yǔ)表達(dá)能力、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。
5.1課程改革效果
5.1.1提高學(xué)生獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)與建模的能力。
5.1.2提高學(xué)生軟件使用能力，特別是Excel的統(tǒng)計(jì)功能，大部分學(xué)生能利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成統(tǒng)計(jì)圖表，建立簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)分析模型；部分學(xué)生對(duì)SPSS軟件應(yīng)用能力也有一定的提高。
5.1.3提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查方案撰寫(xiě)和調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)的能力，大部分學(xué)生能設(shè)計(jì)出較好的市場(chǎng)調(diào)查方案和調(diào)查問(wèn)卷，解決實(shí)際工作中遇到的難題。
5.1.4提高學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查分析報(bào)告、預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作能力，大部分學(xué)生基本掌握了調(diào)查分析報(bào)告、預(yù)測(cè)分析報(bào)告的寫(xiě)作過(guò)程、技巧、方法和要求。
5.1.5鞏固了學(xué)生所學(xué)的其他專(zhuān)業(yè)知識(shí)，較好地解決了知識(shí)轉(zhuǎn)化為能力的問(wèn)題，通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查、預(yù)測(cè)模擬等實(shí)踐，真正整合了《管理學(xué)》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)》等學(xué)科知識(shí)。
5.1.6通過(guò)教學(xué)改革，我們正在將《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》申報(bào)為云南省精品課程。2012年由王召寶完成本校商學(xué)院輔導(dǎo)員工作情況調(diào)查報(bào)告、學(xué)生參與完成本校商學(xué)院班級(jí)管理情況調(diào)查報(bào)告，成果提交學(xué)校相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)，為學(xué)院學(xué)生管理工作提供決策依據(jù)，本年度商學(xué)院被授予“平安學(xué)院”；經(jīng)過(guò)本門(mén)課程的實(shí)踐，對(duì)學(xué)生參加創(chuàng)業(yè)大賽起到一定的幫助，據(jù)學(xué)校相關(guān)就業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，參與省級(jí)、國(guó)家級(jí)“挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)業(yè)計(jì)劃大賽等競(jìng)賽的獲獎(jiǎng)大學(xué)生就業(yè)率100%；2013年參加云南省“高等職業(yè)院校技能大賽”高職組市場(chǎng)調(diào)查分析比賽（主辦方未公布最終結(jié)果）；2014年榮獲海峽兩岸市場(chǎng)調(diào)查大賽一等獎(jiǎng)。另外，由于該院學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差，學(xué)生很難通過(guò)筆算掌握本門(mén)課程預(yù)測(cè)定量計(jì)算題，經(jīng)過(guò)考核方式改革，改變了過(guò)去出卷考試計(jì)算題空檔而導(dǎo)致分?jǐn)?shù)不高的尷尬局面。
5.2課程改革小結(jié)與不足
在XX年上半年，從總體來(lái)講，日常的數(shù)據(jù)采集依然占據(jù)了很大的比重。在數(shù)據(jù)錄入方面，我依然嚴(yán)格要求自己，在保證速度的同時(shí)做到準(zhǔn)確錄入。在上半年，我參與了第一季度數(shù)據(jù)報(bào)告以及5月份月報(bào)的撰寫(xiě)，雖然是常規(guī)數(shù)據(jù)報(bào)告，我依然不敢松懈，盡力做到一遍通過(guò)，不犯低級(jí)錯(cuò)誤。
另外，在日常工作之余，也向周*學(xué)習(xí)了專(zhuān)刊考核方面的工作。考核工作對(duì)我來(lái)說(shuō)并不陌生，因?yàn)橐郧霸?jīng)也接觸過(guò)，考核規(guī)則簡(jiǎn)化之后，上手更加容易。主要是做到耐心細(xì)致就不會(huì)出錯(cuò)。
那么，本年度除日常工作外，應(yīng)中心領(lǐng)導(dǎo)要求，每日由廣告部渠道組提供當(dāng)日未到達(dá)名單，由李*和我輪流在系統(tǒng)中查詢(xún)最后一次投放本報(bào)的時(shí)間。廣告部渠道組提供名單并不細(xì)致，加大了查詢(xún)工作的難度，希望日后通過(guò)有效的交流和溝通，雙方可以達(dá)成統(tǒng)一，提高工作效率。
二、調(diào)研項(xiàng)目
人才招聘行業(yè)調(diào)研報(bào)告：年初，在報(bào)社領(lǐng)導(dǎo)的指示下，我和祁*共同完成了人才招聘行業(yè)的專(zhuān)項(xiàng)調(diào)研報(bào)告。本次報(bào)告通過(guò)對(duì)全國(guó)人才招聘行業(yè)的仔細(xì)研究，包括全國(guó)媒體人才招聘廣告投放情況與沈陽(yáng)地區(qū)媒體投放對(duì)比分析，沈陽(yáng)地區(qū)自身招聘行業(yè)的特點(diǎn)以及報(bào)紙、網(wǎng)絡(luò)、人才市場(chǎng)等多個(gè)方面的深入分析，在金融危機(jī)的影響下，對(duì)XX年招聘行業(yè)情況做出了有預(yù)見(jiàn)性的預(yù)測(cè)，并驗(yàn)證了領(lǐng)導(dǎo)的想法。通過(guò)撰寫(xiě)此次報(bào)告，使我的思路更加開(kāi)闊，學(xué)到了很多東西，也掌握了一些撰寫(xiě)專(zhuān)項(xiàng)分析報(bào)告的技巧，對(duì)我日后撰寫(xiě)某個(gè)行業(yè)的專(zhuān)項(xiàng)報(bào)告有一定的幫助。在這里感謝主任對(duì)我和祁*的信任和指導(dǎo)。
**電器調(diào)研項(xiàng)目：4月份，在領(lǐng)導(dǎo)的指示下，我們與**電器一起合作了一次關(guān)于家電行業(yè)的調(diào)研活動(dòng)。本次調(diào)研方式為街頭攔訪(fǎng)。關(guān)于問(wèn)卷，個(gè)人認(rèn)為，由于街頭攔訪(fǎng)形式比較特殊，被訪(fǎng)者是在行走過(guò)程中，問(wèn)卷題目應(yīng)該盡量短小簡(jiǎn)單。本次問(wèn)卷題目一共26道題目，包括單選、多選以及復(fù)合題目，a4紙打印需要三張。在訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中，感覺(jué)有些繁瑣冗長(zhǎng)。被訪(fǎng)者大多覺(jué)得題目較多，一張問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)下來(lái)，大約需要10分鐘的時(shí)間。就日后的調(diào)研來(lái)看，個(gè)人認(rèn)為，街頭攔訪(fǎng)問(wèn)卷一般題目在10-20個(gè)問(wèn)題，a4紙打印2張，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間控制在5-8分鐘左右為宜。過(guò)長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致被訪(fǎng)者的厭煩情緒，在問(wèn)卷的最后容易隨便糊弄了事，影響調(diào)研的準(zhǔn)確性。雖然調(diào)研中有這樣和那樣的困難，但經(jīng)過(guò)全體項(xiàng)目人員的努力，本次調(diào)研項(xiàng)目執(zhí)行到位，保質(zhì)保量的完成了任務(wù)，達(dá)到預(yù)期要求。
版面監(jiān)測(cè)調(diào)研：4月份，與**市場(chǎng)研究公司合作開(kāi)展了“XX年第一期版面監(jiān)測(cè)調(diào)研項(xiàng)目”。針對(duì)項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)嚴(yán)格把關(guān)，務(wù)求使版面調(diào)研數(shù)據(jù)的真實(shí)準(zhǔn)確。并在6月初召開(kāi)了報(bào)告講解會(huì)。本次報(bào)告在原有基礎(chǔ)上增加了定性研究與版面的直觀(guān)對(duì)比，對(duì)各部們領(lǐng)導(dǎo)解讀報(bào)告起到一定的作用。
客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)研：6月末，在集團(tuán)要求下，和祁*一起完成了《XX年上資:料;來(lái)/源,于gzu521學(xué):習(xí);網(wǎng) gzu521.com半年客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)研報(bào)告》，為經(jīng)營(yíng)工作考核提供了一定的數(shù)據(jù)依據(jù)。
發(fā)行調(diào)研：在XX年初，發(fā)行調(diào)研已經(jīng)全部由市場(chǎng)部獨(dú)立進(jìn)行，每月進(jìn)行一周。雖然人員有限，但市場(chǎng)部人員盡出，保證了發(fā)行調(diào)研的按期進(jìn)行。就發(fā)行調(diào)研本身來(lái)說(shuō)，個(gè)人認(rèn)為，由于選擇攤點(diǎn)過(guò)少，每期報(bào)告不免單調(diào)重復(fù)，在XX年下半年應(yīng)當(dāng)改進(jìn)調(diào)研方式，不再單純進(jìn)行要報(bào)銷(xiāo)報(bào)的數(shù)量，要在原有基礎(chǔ)上有計(jì)劃的進(jìn)行較為深入的調(diào)研。這樣可以使得發(fā)行調(diào)研更加具有指導(dǎo)意義。
三、活動(dòng)配合與外出培訓(xùn)
在上半年，市場(chǎng)部配合房產(chǎn)專(zhuān)刊部進(jìn)行了“購(gòu)房消費(fèi)卷”活動(dòng)，在活動(dòng)結(jié)束之后，為領(lǐng)導(dǎo)撰寫(xiě)了《春暖花開(kāi)購(gòu)房消費(fèi)卷報(bào)告》，報(bào)告以漫畫(huà)等幽默的方式展示了華商晨報(bào)“購(gòu)房消費(fèi)卷活動(dòng)”，并對(duì)其他媒體在房產(chǎn)行業(yè)方面的政策以及地產(chǎn)商投放廣告心態(tài)進(jìn)行了分析，得到了領(lǐng)導(dǎo)的認(rèn)可。
另外，在5月末，在中心領(lǐng)導(dǎo)的指示下，深入研究了**活動(dòng)，在查閱了大量資料，并在部門(mén)主任的指導(dǎo)下，撰寫(xiě)了《****》活動(dòng)策劃報(bào)告。通過(guò)此次報(bào)告的撰寫(xiě)，讓我自己所從事的工作的認(rèn)識(shí)更加深刻，了解到自己的工作思路要依據(jù)數(shù)據(jù)而不局限于數(shù)據(jù)。作為市場(chǎng)部的一員，我要更加鞭策自己，拓展自己的思路與眼界，放眼市場(chǎng)放眼全局。
在5月，我有幸赴北京參加了 “市場(chǎng)研究基礎(chǔ)知識(shí)培訓(xùn)”。本次培訓(xùn)主要是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析與處理，在介紹了我們?nèi)粘９ぷ鞒Ｓ密浖xecl的同時(shí)，講解了專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件spss的基礎(chǔ)操作。這次學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)對(duì)我來(lái)說(shuō)相當(dāng)珍貴，而這次培訓(xùn)也對(duì)我日后的工作有了很大的幫助，希望在接下來(lái)慧聰所舉辦的一系列培訓(xùn)中依然可以去學(xué)習(xí)參加，提高自己的分析水平，業(yè)務(wù)能力。
四、展望
隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的提升，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓展，各種技術(shù)也日趨成熟。目前，在數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)上已經(jīng)形成了較為完備的體系，在大多數(shù)行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已經(jīng)形成了固定的技術(shù)模式。
1數(shù)據(jù)源準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用的重要前提，數(shù)據(jù)來(lái)源關(guān)系到各種業(yè)務(wù)分析所需要的數(shù)據(jù)是否齊全、原始數(shù)據(jù)質(zhì)量是否可靠、數(shù)據(jù)提供的性能方面是否滿(mǎn)足相關(guān)要求等。對(duì)于不同的行業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)來(lái)源的渠道各不相同，對(duì)于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用而言，也需要在眾多的數(shù)據(jù)中選取合適的部分進(jìn)行后續(xù)加工和處理。對(duì)于大多數(shù)信息化技術(shù)應(yīng)用比較廣泛的企業(yè)而言，主要的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)源都可以從自身的信息管理系統(tǒng)中取得，如業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)、企業(yè)資源規(guī)劃和管理系統(tǒng)以及流水線(xiàn)作業(yè)信息管理系統(tǒng)等。有部分?jǐn)?shù)據(jù)信息是從非常專(zhuān)業(yè)的系統(tǒng)中直接采集到的，如專(zhuān)業(yè)調(diào)度系統(tǒng)、電話(huà)交換機(jī)以及生產(chǎn)線(xiàn)控制系統(tǒng)等。從這些系統(tǒng)中，可以取得企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的基礎(chǔ)信息和關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是最能真實(shí)客觀(guān)地反映企業(yè)運(yùn)行情況。此外，數(shù)據(jù)獲取的成本也比較低，穩(wěn)定性和質(zhì)量比較好，并且易于管理和重構(gòu)。然而，就經(jīng)營(yíng)分析的角度而言，從企業(yè)內(nèi)部提供的數(shù)據(jù)還不能滿(mǎn)足全方位分析的需要，需要從企業(yè)外部獲取必要的信息。比如為了深入了解客戶(hù)的信息，就需要進(jìn)行相應(yīng)的市場(chǎng)調(diào)研工作，設(shè)計(jì)一些調(diào)查問(wèn)卷，搜集與業(yè)務(wù)開(kāi)展和經(jīng)營(yíng)相關(guān)的重要信息。另外，在某些特定的場(chǎng)合下，還有可能還需要從其它一些外部渠道去集中獲得一些有關(guān)客戶(hù)和市場(chǎng)的數(shù)據(jù)信息，目前有不少機(jī)構(gòu)專(zhuān)門(mén)從事市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)提供的服務(wù)工作。從企業(yè)外部獲得的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往是針對(duì)性較強(qiáng)，有較高利用價(jià)值的信息。但這些信息的真實(shí)性、穩(wěn)定性程度就比內(nèi)部的數(shù)據(jù)源要低，并且數(shù)據(jù)獲得的成本相對(duì)比較高。
2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用
目前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)于大多數(shù)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)而言，是必備的基礎(chǔ)條件之一，尤其是對(duì)于規(guī)模較大、業(yè)務(wù)開(kāi)展較廣泛的企業(yè)。由于日常運(yùn)營(yíng)涉及到的數(shù)據(jù)來(lái)源和種類(lèi)較多、數(shù)據(jù)量較大，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理時(shí)需要對(duì)原始的信息進(jìn)行大量的加工處理工作，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用就是必然的選擇。應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的主要目的是將原始的數(shù)據(jù)源按相應(yīng)的要求進(jìn)行轉(zhuǎn)換并按專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)加工處理流程目前一般稱(chēng)為ETL，即抽取(Extract)、轉(zhuǎn)換(Transform)和加載(Loading)。抽取過(guò)程是指從各類(lèi)原始的數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程，綜合考慮信息系統(tǒng)的處理性能和數(shù)據(jù)時(shí)效性以及分析應(yīng)用需求等因素，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以是實(shí)時(shí)的，也可以是非實(shí)時(shí)的。對(duì)于抽取出的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換處理，才能夠進(jìn)行后續(xù)的應(yīng)用，轉(zhuǎn)換過(guò)程主要是根據(jù)后期應(yīng)用需求將原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、異常處理后再進(jìn)行格式變換、維度調(diào)整以及初步分類(lèi)匯總等處理。數(shù)據(jù)加載過(guò)程就是將處理后的數(shù)據(jù)裝載到倉(cāng)庫(kù)模型中，并根據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的調(diào)整以及性能優(yōu)化。在一些專(zhuān)題分析應(yīng)用場(chǎng)合，還可以將已經(jīng)加載至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的歸納處理，形成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)集市，以提高數(shù)據(jù)的可用程度。
數(shù)據(jù)分析方案的設(shè)計(jì)和實(shí)施
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)完成之后，為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析的目標(biāo)，就可以考慮實(shí)施一些數(shù)據(jù)分析方案，選擇合適的分析方法和工具建立相應(yīng)的模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終得到能夠支持業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的關(guān)鍵信息，這一步對(duì)于整個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析工作而言是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析建模工作不僅需要掌握相關(guān)分析方法技術(shù)，更需要對(duì)業(yè)務(wù)背景和業(yè)務(wù)分析目標(biāo)有充分的認(rèn)識(shí)。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析挖掘建模方法沒(méi)有嚴(yán)格的定律可以遵循，往往需要在實(shí)踐中運(yùn)用一些基本的方法去探索影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵因素，并且需要長(zhǎng)期跟蹤業(yè)務(wù)發(fā)展情況，不斷地完善模型、調(diào)整相關(guān)參數(shù)，才能夠得到能正確輔助經(jīng)營(yíng)決策制定的方案。此外，隨著業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式的調(diào)整和市場(chǎng)環(huán)境的變化，業(yè)務(wù)分析模型還可能隨時(shí)需要重構(gòu)并且反復(fù)驗(yàn)證。目前用于數(shù)據(jù)挖掘分析的方法有很多，從基本的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法到目前研究比較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。但是并不是越復(fù)雜的算法效果越好。在很多場(chǎng)合下，應(yīng)用較為簡(jiǎn)便的方法得出的結(jié)論更易于描述業(yè)務(wù)信息，便于理解以及實(shí)踐操作?，F(xiàn)在市場(chǎng)上用于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品也比較豐富，比較典型的分析工具如SPSS、SAS、STAT等，在一些行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，還有更加專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具和軟件包可供使用。在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求和應(yīng)用范圍進(jìn)行選擇。
互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)分析需求
以及數(shù)據(jù)分析方案設(shè)計(jì)目前，有線(xiàn)電視運(yùn)營(yíng)商在互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中關(guān)注最多的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)是如何提高用戶(hù)對(duì)服務(wù)的認(rèn)可程度、擴(kuò)大用戶(hù)規(guī)模、避免用戶(hù)流失以及提升用戶(hù)的業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)價(jià)值等方面。在這個(gè)過(guò)程中同時(shí)也需要對(duì)點(diǎn)播內(nèi)容的使用情況進(jìn)行分析，判斷哪些產(chǎn)品的點(diǎn)播頻率比較高，以便進(jìn)行內(nèi)容安排方面的調(diào)整。為了支撐互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的目標(biāo)，首先需要初步選擇可能對(duì)點(diǎn)播業(yè)務(wù)使用頻率影響比較大的一些關(guān)鍵性因素，并且判斷哪些信息是有手段可以收集到的，以及從哪些渠道收集等等。這個(gè)過(guò)程通常需要對(duì)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)有一定的認(rèn)識(shí)，此外還需要對(duì)信息數(shù)據(jù)的分布和管理有相應(yīng)的了解。通常情況下，對(duì)于大多數(shù)有線(xiàn)電視運(yùn)營(yíng)商而言，目前都在建設(shè)和使用業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)?；?dòng)業(yè)務(wù)分析所需要的基礎(chǔ)信息大多數(shù)都可以從業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中獲取，例如從客戶(hù)關(guān)系管理平臺(tái)中可以收集到用戶(hù)的基本信息，如客戶(hù)名稱(chēng)、聯(lián)系方式、業(yè)務(wù)使用的地址等。另外，客戶(hù)開(kāi)通的業(yè)務(wù)信息以及訂購(gòu)的各種產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)變更記錄信息以及終端信息等基本上都可以從業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中獲取到。經(jīng)過(guò)一些信息轉(zhuǎn)換和匯總，我們就可以了解到用戶(hù)業(yè)務(wù)的在網(wǎng)時(shí)間、消費(fèi)情況、訂購(gòu)記錄、離網(wǎng)情況等。從這些基本信息里面可以選擇一些業(yè)務(wù)上感興趣的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以歸納總結(jié)出經(jīng)營(yíng)分析相關(guān)的業(yè)務(wù)特征。對(duì)于互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)相關(guān)的另外一些信息，如客戶(hù)的點(diǎn)播行為記錄，一般就不是直接從業(yè)務(wù)支撐平臺(tái)上進(jìn)行采集到。這些數(shù)據(jù)的來(lái)源通常是在互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中，用戶(hù)在終端上進(jìn)行點(diǎn)播操作后，互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)會(huì)記錄下與用戶(hù)點(diǎn)播操作相關(guān)的信息。從這些記錄中，我們可以了解到用戶(hù)的點(diǎn)播時(shí)間、點(diǎn)播內(nèi)容、收看時(shí)間等等。根據(jù)點(diǎn)播的內(nèi)容，可以在互動(dòng)業(yè)務(wù)內(nèi)容管理平臺(tái)上關(guān)聯(lián)到其價(jià)格、類(lèi)型、上線(xiàn)時(shí)間等信息。綜合上述信息后，就可以整理出互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的使用記錄，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)點(diǎn)播的時(shí)間、內(nèi)容偏好和使用量發(fā)展趨勢(shì)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助判斷系統(tǒng)的容量以及內(nèi)容的受歡迎程度等信息。最后，為了綜合評(píng)估互動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)與業(yè)務(wù)分析目標(biāo)關(guān)聯(lián)較大的一些因素，可以綜合用戶(hù)的業(yè)務(wù)記錄信息和點(diǎn)播使用情況進(jìn)行模型構(gòu)造，并且對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，以得到對(duì)決策分析有價(jià)值的信息。
互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析方案的實(shí)施應(yīng)用
根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析基本方案設(shè)計(jì)的思路，可以著手開(kāi)始實(shí)施相應(yīng)的分析方案。在本文中主要介紹兩類(lèi)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例，一個(gè)是基于基礎(chǔ)點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用，另外一個(gè)是根據(jù)用戶(hù)點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合分析影響用戶(hù)的互動(dòng)業(yè)務(wù)在線(xiàn)情況的因素。
1用戶(hù)點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)分析案例
為了了解點(diǎn)播業(yè)務(wù)的使用情況，可以根據(jù)用戶(hù)的點(diǎn)播行為記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，以實(shí)現(xiàn)總結(jié)互動(dòng)點(diǎn)播內(nèi)容、時(shí)段和使用量趨勢(shì)等業(yè)務(wù)特征的分析目標(biāo)。根據(jù)方案設(shè)計(jì)的結(jié)論，從互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中可以取得這類(lèi)業(yè)務(wù)分析所需要的全部源數(shù)據(jù)。但是，互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中的點(diǎn)播記錄通常全部是以文本記錄的方式保存的，并且由于點(diǎn)播記錄的數(shù)量較大，一般按照記錄數(shù)量或者時(shí)間間隔進(jìn)行了拆分。為了利用這些信息就有必要進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換工作。在實(shí)際應(yīng)用中可以使用預(yù)先設(shè)計(jì)的腳本定時(shí)從互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取，然后經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的類(lèi)型變換后加載至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。為了達(dá)到分析目標(biāo)，主要抽取的信息有產(chǎn)生用戶(hù)點(diǎn)播記錄的用戶(hù)ID、點(diǎn)播內(nèi)容的代碼及分類(lèi)信息、點(diǎn)播的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間等等。原始的點(diǎn)播記錄信息轉(zhuǎn)換后，就可以進(jìn)行下一步的主題分析準(zhǔn)備了，例如可以按照點(diǎn)播的時(shí)段、點(diǎn)播的內(nèi)容，以及用戶(hù)區(qū)域等信息進(jìn)行不同維度的數(shù)據(jù)分析。圖2是對(duì)互動(dòng)點(diǎn)播類(lèi)業(yè)務(wù)按每日播頻率進(jìn)行的一個(gè)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)后用SAS統(tǒng)計(jì)工具生成的圖形，在生成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)前需要從原始數(shù)據(jù)中分離出點(diǎn)播時(shí)段信息，并行分類(lèi)匯總。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)播頻率在一天之中的大致分布規(guī)律。從點(diǎn)播總量上看，每天點(diǎn)播頻率最高的時(shí)段是在18:00至22:30左右，峰值在21:00到22:00左右出現(xiàn)，此外在中午12:00左右也有一個(gè)高峰時(shí)期。點(diǎn)播頻率最低的時(shí)段大約在3:00至5:00左右。根據(jù)每天點(diǎn)播業(yè)務(wù)頻率的分布情況，可以進(jìn)行相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)容量分析，比如通過(guò)業(yè)務(wù)高峰數(shù)值可以評(píng)估出互動(dòng)點(diǎn)播平臺(tái)的并發(fā)容量是否足夠。另外，根據(jù)每日點(diǎn)播頻率的分布特征，可以安排相應(yīng)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)工作部署。例如在業(yè)務(wù)高峰時(shí)段可以集中投放一些廣告、通知信息，而一些系統(tǒng)割接和調(diào)試工作盡量應(yīng)安排在使用頻率較低的時(shí)段內(nèi)進(jìn)行。如果需要了解一些特殊的節(jié)假日的點(diǎn)播頻率分布特征，可以在原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行重新過(guò)濾篩選，生成類(lèi)似的頻率分布圖并與圖2進(jìn)行比對(duì)，然后分析其特點(diǎn)。從互動(dòng)業(yè)務(wù)點(diǎn)播數(shù)據(jù)還可以按內(nèi)容代碼維度進(jìn)行分析，以統(tǒng)計(jì)出與互動(dòng)視頻節(jié)目?jī)?nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)，也可以將不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合分析，進(jìn)一步挖掘出業(yè)務(wù)方面感興趣的信息。
2影響互動(dòng)業(yè)務(wù)用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)因素的綜合分析案例
互動(dòng)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的另外一個(gè)重點(diǎn)就是用戶(hù)的流失特點(diǎn)分析，其目的在于找到影響用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)的主要因素，并且根據(jù)這些信息和目前的業(yè)務(wù)狀態(tài)去預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能流失的用戶(hù)情況。另一方面可以針對(duì)影響用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)的主要因素實(shí)施有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略，盡可能避免用戶(hù)流失情況的產(chǎn)生。此外，在通過(guò)分析影響互動(dòng)在線(xiàn)狀態(tài)的主要因素后，也可以從中發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展擴(kuò)大用戶(hù)規(guī)模的一些線(xiàn)索。為了實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)目標(biāo)，首先需要確定分析數(shù)據(jù)來(lái)源。由于是綜合因素分析，首先需要使用業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中用戶(hù)的互動(dòng)業(yè)務(wù)狀態(tài)變更信息以及其它一些屬性特征信息。此外，用戶(hù)的點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)也是一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)源，因此也需要引入到模型中。由于最終目的是需要分析影響用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)的主要因素，而在某一個(gè)觀(guān)測(cè)時(shí)間點(diǎn)用戶(hù)的在線(xiàn)狀態(tài)一般認(rèn)為是一個(gè)二值型的變量，因此可以使用邏輯回歸(logisticregression)方法進(jìn)行建模。然后將在此時(shí)間點(diǎn)前一個(gè)時(shí)段的用戶(hù)點(diǎn)播次數(shù)、用戶(hù)的在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、終端特征等作為自變量。在本案例中，按照某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)是否發(fā)生變更這一特征，選擇一個(gè)用戶(hù)的樣本使用SAS軟件的proclogistic過(guò)程進(jìn)行分析。SAS的分析報(bào)告中還給出了模型的相關(guān)參數(shù)以及各變量的參數(shù)估計(jì)情況。根據(jù)分析結(jié)果中的卡方值和P值可以了解模型對(duì)數(shù)據(jù)的適配性和穩(wěn)定性。從分析結(jié)果給出的參數(shù)估計(jì)信息中可以了解不同自變量對(duì)于互動(dòng)用戶(hù)在線(xiàn)狀態(tài)的影響情況。用戶(hù)的點(diǎn)播次數(shù)、在線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)以及終端屬性等參數(shù)都會(huì)影響到用戶(hù)的在線(xiàn)狀態(tài)。從參數(shù)估計(jì)中可以看出點(diǎn)播次數(shù)較高的用戶(hù)，其流失的比率相對(duì)較低，另外使用高清互動(dòng)終端用戶(hù)流失率也相對(duì)較低，并且終端類(lèi)型因素有較高的預(yù)測(cè)能力。在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)似乎對(duì)用戶(hù)的在線(xiàn)情況影響不大，但實(shí)際建模的過(guò)程中需要考慮套餐贈(zèng)送的情況，因此最好重新調(diào)整參數(shù)模型后再進(jìn)行分析。根據(jù)分析的結(jié)果可以得出相關(guān)的結(jié)論，互動(dòng)用戶(hù)的點(diǎn)播頻率越高，其連續(xù)使用的可能性就越大，并且使用高清終端用戶(hù)連續(xù)在線(xiàn)的概率比使用標(biāo)清終端的用戶(hù)更大。因此在后續(xù)的分析過(guò)程中就可以預(yù)測(cè)目前點(diǎn)播頻率較低的用戶(hù)流失的風(fēng)險(xiǎn)較大，在進(jìn)行針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)時(shí)就可以設(shè)法引導(dǎo)用戶(hù)更多地進(jìn)行互動(dòng)業(yè)務(wù)的體驗(yàn)，并且鼓勵(lì)其進(jìn)行終端升級(jí)，以提高這部分用戶(hù)在線(xiàn)的概率。當(dāng)然在分析過(guò)程中可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些使用頻率非常高的用戶(hù)意外流失了，這就值得進(jìn)一步跟蹤分析，因?yàn)楹苡锌赡苓@些用戶(hù)選擇了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提供的類(lèi)似服務(wù)。
一、安全就是大數(shù)據(jù)的事
傳統(tǒng)信息安全的核心是一個(gè)“防”字，就像是為了保證安全給房間裝上門(mén)、窗和鎖。門(mén)、窗和鎖雖然是必可不少的安全裝備，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，您不覺(jué)得在房間里多安裝一些“攝像頭”會(huì)更加保險(xiǎn)嗎?北京瀚思安信科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)瀚思安信)就是一家專(zhuān)門(mén)做“攝像頭”的大數(shù)據(jù)安全分析公司。攝像頭只是一個(gè)比喻，其實(shí)就是借助大數(shù)據(jù)工具，對(duì)企業(yè)內(nèi)外部所有相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出傳統(tǒng)安全工具無(wú)法發(fā)現(xiàn)的安全漏洞，從而改善企業(yè)的安全狀況。
從防御到偵測(cè)和響應(yīng)
IDC預(yù)測(cè)，到2020年，全球信息安全市場(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到500億美元，云安全、互聯(lián)網(wǎng)安全和大數(shù)據(jù)安全是信息安全市場(chǎng)的三大支柱。大數(shù)據(jù)安全就是通過(guò)分析的手段實(shí)現(xiàn)安全的智能化。它是未來(lái)保證企業(yè)安全的重中之重。
傳統(tǒng)的信息安全策略是基于簽名和規(guī)則的安全模型，對(duì)已知的各種安全威脅進(jìn)行防御。但是在云計(jì)算、移動(dòng)化等趨勢(shì)出現(xiàn)后，傳統(tǒng)的安全邊界正在被打破。早在兩年前，Gartner就已經(jīng)預(yù)言，安全的邊界會(huì)越來(lái)越模糊，大數(shù)據(jù)將成為解決安全問(wèn)題的關(guān)鍵所在。
“隨著安全威脅的增多，以及安全攻擊變得更有針對(duì)性，企業(yè)已經(jīng)不能再依靠傳統(tǒng)的安全設(shè)備的簡(jiǎn)單組合，就像門(mén)、窗和鎖那樣應(yīng)對(duì)所有的安全攻擊了。”瀚思安信聯(lián)合創(chuàng)始人董昕分析說(shuō)，“利用大數(shù)據(jù)解決安全問(wèn)題并不是紙上談兵，而是已經(jīng)有了實(shí)實(shí)在在的產(chǎn)品和解決方案?！泵绹?guó)硅谷已經(jīng)出現(xiàn)了很多從事大數(shù)據(jù)安全分析的公司。在中國(guó)，瀚思安信沖在了前面。
信息安全1.0時(shí)代的特征是以防御為中心，它的基礎(chǔ)是基于規(guī)則和身份驗(yàn)證的安全模型。但是現(xiàn)在，傳統(tǒng)的安全手段已經(jīng)無(wú)法有效應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的高級(jí)可持續(xù)攻擊和內(nèi)部安全攻擊?，F(xiàn)在已經(jīng)步入信息安全2.0時(shí)代，其特征是以偵測(cè)和響應(yīng)為中心?，F(xiàn)在也是大數(shù)據(jù)在安全方面真正發(fā)揮作用的時(shí)候了。
Gartner的數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去，企業(yè)將安全預(yù)算的90%投入在防御方面，而今后60%的安全預(yù)算將用于偵測(cè)與響應(yīng)。大數(shù)據(jù)將完全改變安全市場(chǎng)的規(guī)則。上一次信息安全市場(chǎng)的大變革發(fā)生在1998年，轉(zhuǎn)折點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)安全取代了單機(jī)殺毒。Gartner認(rèn)為，現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)給安全領(lǐng)域帶來(lái)的變革比上一次安全變革的意義更加重大，影響也更加深遠(yuǎn)。
大數(shù)據(jù)安全不是紙上談兵
雖然公司成立不久，但瀚思安信基于大數(shù)據(jù)分析的下一代安全信息分析系統(tǒng)HanSight Enterprise已經(jīng)在銀行、公安等關(guān)鍵行業(yè)客戶(hù)那里得到了部署。董昕舉了個(gè)例子，國(guó)內(nèi)某銀行的網(wǎng)銀系統(tǒng)采用瀚思安信HanSight Enterprise，每天分析1TB的日志數(shù)據(jù)，通過(guò)算法和模式識(shí)別的方式，找出了很多以前用戶(hù)沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的內(nèi)部和外部的攻擊。
“我們遇到的或刻意尋找的客戶(hù)都是已經(jīng)在安全方面有了較大投入的企業(yè)，它們很清楚自己的安全問(wèn)題所在，而且知道必須采用新的方法去解決?！倍垦a(bǔ)充說(shuō)，“采用大數(shù)據(jù)安全分析解決方案的企業(yè)，首先必須部署一個(gè)比較完善的安全防護(hù)體系，防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)、防信息泄露系統(tǒng)等要一應(yīng)俱全。在這種情況下，企業(yè)還要有分析大量數(shù)據(jù)的需求，比如1TB以上的數(shù)據(jù)，這樣才能更充分地發(fā)揮像HanSight Enterprise這樣的產(chǎn)品的能力。不過(guò)，使用HanSight Enterprise并不需要掌握復(fù)雜的技術(shù)，普通的IT管理員就能勝任操作和管理工作?！?/p>
Gartner預(yù)測(cè)，到2016年，25%的全球大型企業(yè)將部署大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，專(zhuān)門(mén)應(yīng)對(duì)信息安全或網(wǎng)絡(luò)欺詐，而今天這一比例僅為8%。企業(yè)在部署大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的前6個(gè)月就可獲得有效的投資回報(bào)。
目標(biāo)是大企業(yè)
談到公司的定位，董昕表示，大數(shù)據(jù)分析與安全在瀚思安信身上實(shí)現(xiàn)了有機(jī)統(tǒng)一。一方面，瀚思安信會(huì)基于Hadoop等不斷提升大數(shù)據(jù)的處理效率;另一方面，瀚思安信還會(huì)將大數(shù)據(jù)處理工具與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，用于安全分析。
解決大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全問(wèn)題，瀚思安信的理念是“數(shù)據(jù)搜索+安全分析”，具體來(lái)說(shuō)包括存儲(chǔ)和索引、搜索和檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別、安全知識(shí)庫(kù)、監(jiān)控和告警、報(bào)表和分析等六大環(huán)節(jié)。
瀚思安信目前只有21個(gè)人，其中18個(gè)是工程師。新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)對(duì)公司的發(fā)展來(lái)說(shuō)至關(guān)重要?，F(xiàn)階段，瀚思安信只有兩個(gè)產(chǎn)品：一個(gè)是免費(fèi)版的企業(yè)級(jí)日志管理系統(tǒng)HanSight DataViewer 2.0，它是基于業(yè)界較成熟的分布式生態(tài)系統(tǒng)Elasticsearch開(kāi)發(fā)的企業(yè)級(jí)日志管理平臺(tái)，支持100TB數(shù)據(jù)量，提供搜索、大規(guī)模日志分析和可視化等服務(wù);另一個(gè)是HanSight Enterprise。董昕希望用戶(hù)通過(guò)試用免費(fèi)版的企業(yè)級(jí)日志管理系統(tǒng)，先對(duì)瀚思安信利用大數(shù)據(jù)解決安全問(wèn)題的思路和想法有一個(gè)直觀(guān)的認(rèn)識(shí)，然后在企業(yè)需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)安全分析時(shí)就可以更好地采用HanSight Enterprise。
HanSight Enterprise具有三大能力：未知威脅的發(fā)現(xiàn)能力、安全事件取證和上下文關(guān)聯(lián)檢索能力、全面安全態(tài)勢(shì)展現(xiàn)和長(zhǎng)周期分析報(bào)告能力。董昕介紹說(shuō)：“正因?yàn)橛辛薍anSight Enterprise，我們才可以幫助銀行客戶(hù)在秒級(jí)的時(shí)間里處理8億條數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)安全漏洞?！?/p>
HanSight Enterprise的目標(biāo)客戶(hù)群是大型企業(yè)。出于數(shù)據(jù)保密性和數(shù)據(jù)處理性能的考慮，現(xiàn)在的用戶(hù)都是將HanSight Enterprise部署在私有云的環(huán)境中?！跋乱徊?，瀚思安信會(huì)考慮與公有云服務(wù)商合作，讓中小型企業(yè)客戶(hù)未來(lái)也能采用瀚思安信的大數(shù)據(jù)安全分析工具?！倍拷榻B說(shuō)，“現(xiàn)階段，我們只能分析IT設(shè)備的日志數(shù)據(jù)。2015年，我們的產(chǎn)品將依靠全量網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行更大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析。”
與傳統(tǒng)安全廠(chǎng)商是互補(bǔ)關(guān)系
大數(shù)據(jù)安全分析產(chǎn)品與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品并不矛盾，兩者是互補(bǔ)的關(guān)系。比如，傳統(tǒng)安全設(shè)備上的數(shù)據(jù)也能為HanSight Enterprise所分析。
“在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，我們將與傳統(tǒng)的安全廠(chǎng)商共存。畢竟‘門(mén)和窗’是必需的，但只有‘門(mén)和窗’已不能解決安全問(wèn)題，還需要‘?dāng)z像頭’，然后對(duì)攝像頭采集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?！倍拷榻B說(shuō)，“我們與國(guó)內(nèi)的一些安全廠(chǎng)商，比如綠盟、啟明星辰等都保持著密切的溝通。”
其實(shí)，像瀚思安信下一代安全信息分析系統(tǒng)中最基本的日志數(shù)據(jù)分析功能，其他許多廠(chǎng)商的產(chǎn)品也都有，它們的區(qū)別到底在哪里呢?董昕解釋說(shuō)，雖然很多廠(chǎng)商也在做日志分析，但是它們的產(chǎn)品只能分析自己系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在關(guān)聯(lián)性分析方面不盡如人意。另外，其他廠(chǎng)商的大數(shù)據(jù)分析工具在處理能力上還有不足，不能進(jìn)行全量分析，無(wú)法將大數(shù)據(jù)分析工具的價(jià)值全部發(fā)揮出來(lái)。而瀚思安信的下一代安全信息分析系統(tǒng)是一個(gè)企業(yè)級(jí)的產(chǎn)品，在滿(mǎn)足安全性、合規(guī)性和審計(jì)要求的情況下，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的全量數(shù)據(jù)的安全分析，無(wú)論是數(shù)據(jù)分析的廣度還是深度都有明顯優(yōu)勢(shì)。
二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)要管起來(lái)
數(shù)據(jù)是有價(jià)值的，毋庸置疑。但是，在大數(shù)據(jù)的概念提出前，又有多少企業(yè)真正把數(shù)據(jù)當(dāng)成資產(chǎn)去經(jīng)營(yíng)、管理和更深入地挖掘其中的價(jià)值呢?
數(shù)據(jù)管理新模式
以前，企業(yè)在數(shù)據(jù)管理方面的實(shí)踐最多就是把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，然后適當(dāng)?shù)刈鲆恍┓治?，用于營(yíng)銷(xiāo)或提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，但是這些做法并沒(méi)能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。一方面，并不是所有的企業(yè)都做了類(lèi)似的數(shù)據(jù)管理和挖掘工作;另一方面，數(shù)據(jù)挖掘的廣度和深度也不理想。
“企業(yè)在對(duì)一小部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，可能之前已經(jīng)扔掉了99%的數(shù)據(jù)。這是因?yàn)橛械挠脩?hù)沒(méi)有意識(shí)到這些被扔掉的數(shù)據(jù)具有價(jià)值，還有的是因?yàn)橛脩?hù)沒(méi)有稱(chēng)手的工具能夠加工和處理如此龐大的數(shù)據(jù)量。”亞信大數(shù)據(jù)事業(yè)群總經(jīng)理張灝告訴記者。
張灝認(rèn)為，未來(lái)人工智能的發(fā)展可能會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)人們對(duì)大數(shù)據(jù)的有效利用。通過(guò)深度的機(jī)器學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)幫用戶(hù)捕捉所需的數(shù)據(jù)，其中很多數(shù)據(jù)可能以前僅憑人的經(jīng)驗(yàn)是無(wú)法獲得的。舉例來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在黑客的攻擊越來(lái)越有針對(duì)性，威脅無(wú)處不在，而僅靠銀行人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)定安全的規(guī)則，已經(jīng)不能有效防范黑客的攻擊。因此，銀行希望他們的系統(tǒng)具有自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)判斷威脅所在。
針對(duì)這樣一種趨勢(shì)，企業(yè)應(yīng)該建立一種新的管理思維模式，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理思維。張灝表示，為了讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理思維落地，必須做好以下幾件事：第一，企業(yè)管理者必須認(rèn)可數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)間越長(zhǎng)，數(shù)據(jù)可能越有價(jià)值;第二，企業(yè)內(nèi)部要建立數(shù)據(jù)開(kāi)放、共享的機(jī)制;第三，解決相關(guān)的技術(shù)難題，包括數(shù)據(jù)的安全性、隱私性等;第四，讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)，并建立以流動(dòng)性為關(guān)鍵點(diǎn)的資產(chǎn)管理思維方式，更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。
過(guò)去，人們通常以現(xiàn)金資產(chǎn)和設(shè)備資產(chǎn)來(lái)評(píng)估一個(gè)企業(yè)的價(jià)值，而未來(lái)一定會(huì)以企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的量和活性來(lái)評(píng)估企業(yè)的價(jià)值。在這個(gè)轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理思維是必不可少的。
數(shù)據(jù)管理的利器
亞信就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理思維的倡導(dǎo)者。如今，亞信可以提供包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、分析挖掘等環(huán)節(jié)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)整體解決方案。近期，亞信了兩款大數(shù)據(jù)新品——數(shù)據(jù)資產(chǎn)云圖和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)。
所謂數(shù)據(jù)資產(chǎn)云圖，其實(shí)就是一個(gè)大數(shù)據(jù)的挖掘、監(jiān)測(cè)和分析平臺(tái)，其上搭載了多種數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用產(chǎn)品，包括電商價(jià)格監(jiān)控平臺(tái)、產(chǎn)品口碑監(jiān)測(cè)與分析、企業(yè)品牌監(jiān)測(cè)與分析等，可根據(jù)用戶(hù)的需求針對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)則順應(yīng)了當(dāng)前軟硬件一體化的潮流，是一款集計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)軟件、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件等于一體的集成化解決方案。它基于異構(gòu)計(jì)算的理念將應(yīng)用與硬件進(jìn)行了深度融合，提供比通用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理性能。
亞信的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)采用的是標(biāo)準(zhǔn)化的x86硬件，并基于開(kāi)源軟件進(jìn)行了軟件開(kāi)發(fā)。因此，該一體機(jī)具有很高的性?xún)r(jià)比，可以取代國(guó)外同類(lèi)的一體機(jī)產(chǎn)品。由于亞信在電信行業(yè)擁有多年的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，尤其是在聚合數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)方面具有很強(qiáng)的能力，此次的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)1.0版也在處理電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出很強(qiáng)的實(shí)力。不過(guò)，這并不代表亞信的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)就是為電信一個(gè)行業(yè)量身定制的。從其底層數(shù)據(jù)的處理能力來(lái)看，它還是一個(gè)適用于多個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品?！拔覀兿Ｍㄟ^(guò)自己的技術(shù)專(zhuān)長(zhǎng)和對(duì)用戶(hù)需求的透徹理解，為行業(yè)用戶(hù)提供一個(gè)經(jīng)過(guò)全面優(yōu)化的軟硬件一體的解決方案，提高大數(shù)據(jù)處理的效率，而不要讓用戶(hù)自己再費(fèi)心選擇和搭配軟硬件?！睆垶忉屨f(shuō)。
雖然亞信的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一體機(jī)可以適用于不同的行業(yè)，但是每個(gè)行業(yè)的需求、應(yīng)用場(chǎng)景畢竟有所差異。所以在實(shí)際使用中，亞信還是會(huì)根據(jù)不同用戶(hù)的特殊需求提品定制化的服務(wù)。
轉(zhuǎn)變思維
張灝強(qiáng)調(diào)說(shuō)：“數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)對(duì)所有行業(yè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)都是不可或缺的基礎(chǔ)平臺(tái)。不過(guò)，部署一個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)和部署一個(gè)Hadoop產(chǎn)品有很大不同，用戶(hù)需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的管理思維。接受數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)的前提是必須承認(rèn)數(shù)據(jù)的價(jià)值是因?yàn)槭褂脭?shù)據(jù)資產(chǎn)而產(chǎn)生的，然后才能談到具體如何管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分析、加密，并最終從應(yīng)用中獲取價(jià)值?！?/p>
亞信是首個(gè)在銀行和電信運(yùn)營(yíng)商兩個(gè)領(lǐng)域里率先提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理這一理念的。這兩個(gè)行業(yè)目前是大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平最高的行業(yè)。這兩個(gè)行業(yè)的客戶(hù)對(duì)于數(shù)據(jù)的可視化、可管理性、數(shù)據(jù)挖掘等有很大的需求。亞信的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方案對(duì)于提升行業(yè)用戶(hù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平起到了積極的作用。
三、數(shù)據(jù)交換要有開(kāi)放的心態(tài)
北京騰云天下科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)騰云天下)高級(jí)總監(jiān)陳星霖向記者介紹說(shuō)，“騰云天下專(zhuān)注于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，目前覆蓋的獨(dú)立智能終端超過(guò)10萬(wàn)個(gè)，所以在移動(dòng)數(shù)據(jù)的采集和分析方面具有明顯優(yōu)勢(shì)?！?/p>
騰云天下在企業(yè)和移動(dòng)應(yīng)用之間搭建起了一座橋梁，將企業(yè)與個(gè)人消費(fèi)者緊密聯(lián)系在一起。比如，國(guó)內(nèi)TOP10的股份制商業(yè)銀行都是騰云天下的客戶(hù)。騰云天下幫助這些銀行通過(guò)數(shù)據(jù)的建模和分析提升了營(yíng)銷(xiāo)和征信服務(wù)水平。
“我們發(fā)現(xiàn)，許多銀行客戶(hù)非常愿意借助大數(shù)據(jù)工具改善服務(wù)，提升營(yíng)銷(xiāo)能力?！标愋橇亟榻B說(shuō)，“下一步，我們要做的就是擴(kuò)展業(yè)務(wù)范圍，覆蓋更多的數(shù)據(jù)消費(fèi)場(chǎng)景?！?/p>
如今，數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道越來(lái)越豐富，大量用戶(hù)更傾向于在移動(dòng)終端上進(jìn)行瀏覽、搜索、數(shù)據(jù)分析和社交。騰云天下的一大優(yōu)勢(shì)就是擁有大量的移動(dòng)端用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以對(duì)用戶(hù)的消費(fèi)行為進(jìn)行分析，并將分析的結(jié)果反饋給直接面向終端客戶(hù)的企業(yè)用戶(hù)，主要包括銀行、零售、快銷(xiāo)、汽車(chē)等行業(yè)的客戶(hù)。陳星霖介紹說(shuō)：“我們只提供數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用如何關(guān)聯(lián)還要由相關(guān)的應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)商來(lái)完成。我們的策略是與這些應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)商進(jìn)行廣泛的合作。”
談到未來(lái)如何在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，陳星霖表示，騰云天下的一個(gè)努力方向是讓數(shù)據(jù)的來(lái)源和形態(tài)更豐富，包括線(xiàn)上線(xiàn)下的數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，可以了解個(gè)人用戶(hù)喜好和消費(fèi)行為。陳星霖舉例說(shuō)：“我們?cè)谂c航空公司接觸時(shí)發(fā)現(xiàn)，它們對(duì)于來(lái)自于PC和移動(dòng)終端的數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)和統(tǒng)一的識(shí)別。而我們的優(yōu)勢(shì)就是可以打通移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與用戶(hù)生態(tài)圈，整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的身份認(rèn)證。”
為了豐富數(shù)據(jù)的來(lái)源，騰云天下也愿意在一定條件下與相關(guān)單位進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換。這就涉及到一個(gè)十分敏感的問(wèn)題——數(shù)據(jù)隱私。“我們不會(huì)采集任何與個(gè)人身份相關(guān)的隱私數(shù)據(jù)，比如身份證信息。”陳星霖肯定地表示，“相對(duì)于像銀行這樣在數(shù)據(jù)交換方面較封閉的企業(yè)來(lái)說(shuō)，我們的心態(tài)比較開(kāi)放。”
一些移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣告主希望從更多途徑了解用戶(hù)的消費(fèi)行為，所以愿意在一定條件下將自己的部分?jǐn)?shù)據(jù)托管到由第三方可信的機(jī)構(gòu)搭建的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)上。來(lái)自各方的大量數(shù)據(jù)可以在這個(gè)第三方數(shù)據(jù)共享平臺(tái)上得到聚合、分析和挖掘，最終的分析結(jié)果也會(huì)反饋給廣告主或相關(guān)方?！拔覀兣c一些廣告主也在就此事進(jìn)行溝通?！标愋橇亟榻B說(shuō)，“這個(gè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)究竟由誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)搭建，是由行業(yè)內(nèi)部自行決定的。參與數(shù)據(jù)交換的廣告主都可以使用這個(gè)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，但使用之后，數(shù)據(jù)就要被銷(xiāo)毀。這種數(shù)據(jù)共享模式可能會(huì)先在某些垂直行業(yè)中得到采用?！?/p>
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 企業(yè)管理 機(jī)遇 挑戰(zhàn)
一、大數(shù)據(jù)的定義及性質(zhì)
大數(shù)據(jù)，是指涉及的資料量的規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊，亦即它是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)的特性包括：第一容量大。數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)比結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10～50倍，占數(shù)據(jù)總量的80%～90%。第二格式多。數(shù)據(jù)具有很多不同的形式，如文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)等，沒(méi)有固定的模式且模式不明顯，而且語(yǔ)法或句義也并不連貫。第三價(jià)值高。通過(guò)對(duì)大量不相關(guān)信息的提純，可以對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行可預(yù)測(cè)分析，或者進(jìn)行深度復(fù)雜分析。第四速度快?？梢粤⒏鸵?jiàn)影的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。通過(guò)對(duì)其特性的分析，可見(jiàn)利用大數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)也就在于對(duì)大數(shù)據(jù)內(nèi)部信息的關(guān)聯(lián)、挖掘，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的整合和分析，發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值，帶來(lái)新發(fā)展。在新在監(jiān)管體制日益完善，企業(yè)管理制度逐漸固化，資源又日益匱乏的年代，要想利用有限的資源獲得最大的收益，充分利用信息等無(wú)形資產(chǎn)提高企業(yè)的軟實(shí)力至關(guān)重要。信息時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，已經(jīng)從勞動(dòng)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。數(shù)據(jù)是信息的載體，是知識(shí)的源泉。所以，基于知識(shí)的競(jìng)爭(zhēng)，將集中表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)，這將成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然，大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值也顯而易見(jiàn)。
二、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理的機(jī)遇
那么，大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)管理會(huì)得到哪些前所未有的機(jī)遇呢？
（一）從大數(shù)據(jù)中充分及時(shí)的挖掘顧客的需求
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得人們不再需要通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷等形式來(lái)了解客戶(hù)群，對(duì)大數(shù)據(jù)的利用和整合使得人們能清楚地看到顧客的偏好。比如，在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物盛行的今天，我們經(jīng)常在郵箱中收到根據(jù)我們的偏好所推薦的產(chǎn)品等信息，而這些偏好信息從哪里來(lái)，當(dāng)然是根據(jù)我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中所瀏覽的產(chǎn)品、收藏的產(chǎn)品以及訂單購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。而商家通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，可以很輕易的收到這些信息，根據(jù)這些信息，不僅可以向顧客推薦降價(jià)優(yōu)惠產(chǎn)品，也可以調(diào)整自己的生產(chǎn)庫(kù)存量，產(chǎn)品設(shè)計(jì)傾向，還可以在顧客的消費(fèi)評(píng)價(jià)中找到需要改進(jìn)的地方。在這種情況下，與其說(shuō)是方便了消費(fèi)者，更是為商家提供了一條捷徑。
（二）針對(duì)客戶(hù)的需求和評(píng)價(jià)隨時(shí)對(duì)產(chǎn)品做出改進(jìn)
對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和分析可以使生產(chǎn)者們可以了解到顧客需要什么以及什么時(shí)候需要，針對(duì)他們對(duì)已購(gòu)買(mǎi)商品的評(píng)價(jià)可以對(duì)已生產(chǎn)的產(chǎn)品做出改進(jìn)，針對(duì)產(chǎn)品需求的發(fā)展趨勢(shì)可以對(duì)做出新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。最重要的是，這些信息通過(guò)大數(shù)據(jù)是可以及時(shí)收集到的。所以，在現(xiàn)代的消費(fèi)者導(dǎo)向市場(chǎng)，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更是勢(shì)在必行。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)對(duì)于生產(chǎn)者的有用性，不僅適用于線(xiàn)上產(chǎn)品生產(chǎn)商，同時(shí)也適用于線(xiàn)下產(chǎn)品生產(chǎn)商。也就是說(shuō)，獲取大數(shù)據(jù)信息既可以通過(guò)直接的途徑，也可以通過(guò)間接的途徑。
（三）尋找新的市場(chǎng)和商業(yè)機(jī)會(huì)
通過(guò)利用大數(shù)據(jù)，企業(yè)甚至可以預(yù)知顧客尚未提出的需求，而這通過(guò)企業(yè)掌握的數(shù)據(jù)模式和回歸分析即可實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)也可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)哪個(gè)市場(chǎng)適合首先推出新產(chǎn)品。
（四）高效節(jié)約的組織管理企業(yè)
通過(guò)對(duì)企業(yè)所掌握的大數(shù)據(jù)的分析，可以輕易地發(fā)現(xiàn)組織管理中效率較低的地方，從而改進(jìn)目前的管理制度設(shè)計(jì)和方法，使得企業(yè)管理變得更加高效。特別是在物流業(yè)中，將道路狀況、交通信息和天氣條件以及客戶(hù)的位置結(jié)合起來(lái)進(jìn)行配送安排，可以大大減少資源的浪費(fèi)。比如，沃爾瑪?shù)某晒丛醋杂谄鋵?duì)大數(shù)據(jù)的成功應(yīng)用，它的采購(gòu)、庫(kù)存、訂貨、配送和銷(xiāo)售已實(shí)現(xiàn)一體化，在節(jié)省很多時(shí)間的前提下，加快了物流的循環(huán)。高效的運(yùn)行效率，使其總是先人一步，進(jìn)而從激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。
（五）加強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理
對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)過(guò)程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督和風(fēng)險(xiǎn)控制是企業(yè)管理的一個(gè)重要方面。利用大數(shù)據(jù)，可以針對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)以及接觸的客戶(hù)或供應(yīng)商確定其風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別。特別是在保險(xiǎn)業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以確定客戶(hù)在未來(lái)可能的損失，幫助保險(xiǎn)公司以恰當(dāng)?shù)膬r(jià)格和時(shí)間范圍為客戶(hù)提供恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品，并降低索賠成本和避免客戶(hù)騙保行為。當(dāng)然，在除了保險(xiǎn)業(yè)以外的其他行業(yè)，該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用都是非常有用的，對(duì)于向外界提供貸款的金融行業(yè)來(lái)說(shuō)，利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行全方面分析，也是當(dāng)務(wù)之急。
三、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)除了為企業(yè)管理提供了很多機(jī)遇，又為企業(yè)管理帶來(lái)哪些挑戰(zhàn)呢？
全球各國(guó)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的迫切需求，也突顯出了一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，就是各國(guó)普遍缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家，國(guó)內(nèi)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用雖然才剛開(kāi)始，但也需要面臨這些重大挑戰(zhàn)。
（一）數(shù)據(jù)分析人才不足
企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用首先要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理才能實(shí)現(xiàn)，而在對(duì)大數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)科學(xué)家是能否點(diǎn)燃大數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系的重新建構(gòu)，賦予數(shù)據(jù)新的意義，才能為企業(yè)所利用，構(gòu)筑企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
但是，成為合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家，必須同時(shí)具備3種能力：一是熟悉數(shù)據(jù)分析工具操作。二是熟悉企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)作細(xì)節(jié)。三是具備數(shù)據(jù)勘探知識(shí)。所以，可以同時(shí)具備這3種能力專(zhuān)長(zhǎng)的人才，還是非常稀缺的。目前國(guó)內(nèi)所有的數(shù)據(jù)分析師，他們都擅長(zhǎng)于為已經(jīng)發(fā)生的問(wèn)題找出問(wèn)題源頭并排除問(wèn)題，卻大都缺乏發(fā)掘未知問(wèn)題的能力。所以，企業(yè)在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程中，大多需要國(guó)外顧問(wèn)飛來(lái)國(guó)內(nèi)解決問(wèn)題，而這所花費(fèi)的時(shí)間與成本，也讓大數(shù)據(jù)處理的效益大打折扣。更根本的是，國(guó)內(nèi)的企業(yè)長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)于數(shù)據(jù)的價(jià)值都沒(méi)有充分的認(rèn)識(shí)，也沒(méi)有依賴(lài)數(shù)據(jù)做出決策的習(xí)慣，甚至很多還忽視數(shù)據(jù)的存在，所以，很多企業(yè)都沒(méi)有長(zhǎng)期性的保留數(shù)據(jù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)的計(jì)劃，這也使得數(shù)據(jù)分析的前提都難以滿(mǎn)足。
（二）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力的限制
從大數(shù)據(jù)的定義中可以知道，大數(shù)據(jù)是指所涉及的數(shù)據(jù)量的規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工在合理時(shí)間內(nèi)進(jìn)行獲取、管理、處理并整理成為人們所能解讀的信息。視頻作為數(shù)據(jù)體量最大的一部分，數(shù)據(jù)量也正以55%的速度逐年增長(zhǎng)。目前單節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)設(shè)備已無(wú)法滿(mǎn)足很多企業(yè)巨大數(shù)量的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的管理需求，其發(fā)展也很難跟上數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度。目前視頻文件的存儲(chǔ)主要存在以下三個(gè)問(wèn)題：第一存儲(chǔ)設(shè)備管理接口不統(tǒng)一。第二存儲(chǔ)資源的管理和分配制度還需補(bǔ)充完善。第三以文件系統(tǒng)為核心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式存在很多弊端，例如，寫(xiě)文件會(huì)導(dǎo)致文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)區(qū)頻繁的持續(xù)更新，從而導(dǎo)致文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)區(qū)被損壞，進(jìn)而導(dǎo)致文件系統(tǒng)不可用。視頻存儲(chǔ)的重要性因其作為圖像數(shù)據(jù)和報(bào)警事件記錄的基礎(chǔ)載體不必多說(shuō)，其存儲(chǔ)的需求已經(jīng)不是一臺(tái)或幾臺(tái)設(shè)備就能夠滿(mǎn)足，我們需要的是建立一個(gè)平臺(tái)來(lái)作為解決方案。但是這些條件，目前還難以滿(mǎn)足。
（三）數(shù)據(jù)安全的隱患
雖然海量信息的集中存儲(chǔ)會(huì)使數(shù)據(jù)的分析處理更加便捷，但在管理不當(dāng)?shù)那闆r下，反而容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、丟失或損壞，繼而使得企業(yè)利益遭受重大損失。數(shù)據(jù)安全的威脅長(zhǎng)期存在，研究表明，目前在泄密事故中由內(nèi)部人員所導(dǎo)致的泄密事故占75%以上，雖然通過(guò)管理制度規(guī)范、訪(fǎng)問(wèn)控制約束以及審計(jì)手段威懾等防護(hù)措施能在很大程度上降低內(nèi)部泄密風(fēng)險(xiǎn)，但在個(gè)人靈活掌握終端的情況下，這些防護(hù)手段仍然很脆弱。一旦終端信息脫離組織內(nèi)部環(huán)境，泄密情況就很可能會(huì)發(fā)生。所以，為了保護(hù)信息的安全，必須采取更完善的措施對(duì)信息進(jìn)行加密，才能實(shí)現(xiàn)整個(gè)信息生命周期的有效保護(hù)，從根本上解決數(shù)據(jù)泄密的問(wèn)題。
綜上所述，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)中所潛在的巨大價(jià)值必然會(huì)掀起一場(chǎng)商業(yè)模式和管理決策的深刻變革。企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代為了獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，必須轉(zhuǎn)換思維，變革管理模式，充分、有效地利用大數(shù)據(jù)，挖掘其中蘊(yùn)含的附加價(jià)值，力求在瞬息萬(wàn)變的全球化經(jīng)濟(jì)環(huán)境中贏(yíng)得競(jìng)爭(zhēng)，發(fā)展壯大。
四、如何在企業(yè)管理中正確應(yīng)用大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的興起會(huì)顛覆既有的企業(yè)管理體系。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是打破存儲(chǔ)壁壘，對(duì)企業(yè)多年積累的業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)和人事等方面的信息進(jìn)行深入挖掘和分析，從而發(fā)現(xiàn)阻礙業(yè)務(wù)發(fā)展的癥結(jié)所在，從而對(duì)癥下藥，解決問(wèn)題。
（一）財(cái)務(wù)管理中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，首席財(cái)務(wù)官的工作職責(zé)已經(jīng)從管理財(cái)務(wù)延伸到企業(yè)整體績(jī)效的提升。他們可以利用各種數(shù)據(jù)分析工具對(duì)企業(yè)進(jìn)行分析，從而將有限的資源配置在高增長(zhǎng)領(lǐng)域，并且制定行之有效的財(cái)務(wù)流程對(duì)企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)金流管理、兼并管理及風(fēng)險(xiǎn)管理等。
以前，企業(yè)在大力推行財(cái)務(wù)管理的信息化和標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，主要強(qiáng)調(diào)要內(nèi)部統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的建立，以確保財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)信息的統(tǒng)一。但在大數(shù)據(jù)的條件下，由于數(shù)據(jù)采集和分析的工具更為先進(jìn)，在數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一的情況下仍能對(duì)其進(jìn)行高效分析，這也就為原本信息基礎(chǔ)架構(gòu)很差的企業(yè)提供了轉(zhuǎn)型升級(jí)的機(jī)會(huì)。
此外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大勢(shì)所趨是管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合。如今在數(shù)據(jù)環(huán)境下，財(cái)務(wù)領(lǐng)域的不斷崛起會(huì)是企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的最強(qiáng)有力的支撐者，而財(cái)務(wù)也是最擅于從大數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)未來(lái)發(fā)展機(jī)遇和趨勢(shì)的開(kāi)拓者。管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合必能使得財(cái)務(wù)成為數(shù)據(jù)挖掘利用的強(qiáng)者，一方面為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者作出決策提供科學(xué)依據(jù)，另一方面也為企業(yè)面對(duì)大數(shù)據(jù)的沖擊提供了有利武器。
（二）人力資源管理中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
全球范圍內(nèi)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用的迅猛增長(zhǎng)，將整個(gè)社會(huì)推動(dòng)進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代。而大數(shù)據(jù)處理技術(shù)本身也將成為中國(guó)人力資源管理與招聘行業(yè)制勝的重點(diǎn)。近年來(lái)，在人力資源管理與招聘行業(yè)中，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐的產(chǎn)品和解決方案在全球范圍得到了快速增長(zhǎng)。人力資源行業(yè)企業(yè)開(kāi)始通過(guò)出售經(jīng)過(guò)分析處理的商業(yè)報(bào)告來(lái)獲取收益，這種新的商業(yè)模式的出現(xiàn)就是基于對(duì)商品化的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。與此同時(shí)，人力資源管理與招聘行業(yè)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)還得到了一些歐美政府部門(mén)的注意。據(jù)此，伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，中國(guó)的人力資源管理與招聘行業(yè)也會(huì)而告別過(guò)去依靠市場(chǎng)投入驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的粗放發(fā)展模式，進(jìn)入以技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，尤其是以大數(shù)據(jù)技術(shù)為代表的高壁壘競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，從而使這個(gè)行業(yè)的發(fā)展更加成熟。
事實(shí)證明，利用大數(shù)據(jù)下研發(fā)的智能系統(tǒng)可以幫助人力資源管理從經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ街鸩睫D(zhuǎn)化為事實(shí)數(shù)據(jù)模式，從而讓人力測(cè)評(píng)逐漸由主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)測(cè)評(píng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)建模測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)結(jié)果也將更加客觀(guān)可靠。而所謂的大數(shù)據(jù)人力資源智能系統(tǒng)，它主要解決的問(wèn)題是利用數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)人力資源過(guò)程進(jìn)行控制分析，即通過(guò)建立一系列基于企業(yè)人力資源管理過(guò)程的數(shù)據(jù)分析模型，利用智能系統(tǒng)強(qiáng)大的分析統(tǒng)計(jì)功能和豐富的展現(xiàn)形式等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人力資源管理分析決策的支持。這個(gè)人力資源智能系統(tǒng)可以通過(guò)其多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，提高人力資源管理決策分析效率，使得人力資源管理體系能夠不斷找到問(wèn)題所在，從而不斷進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以更好的支撐企業(yè)發(fā)展和滿(mǎn)足企業(yè)整體發(fā)展戰(zhàn)略的需要。
在數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代背景下，每個(gè)企業(yè)都已經(jīng)重新開(kāi)始確立自己的定位，將對(duì)數(shù)據(jù)資源的整合及分析歸置到核心戰(zhàn)略中，并據(jù)此衍生出一系列新的產(chǎn)品和服務(wù)。各大招聘網(wǎng)站也利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，研發(fā)出了一系列以社交網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)為企業(yè)招聘提供服務(wù)的產(chǎn)品。也有一些公司通過(guò)提供人力資源管理解決方案和行業(yè)宏觀(guān)分析報(bào)告，包括將這些方案和報(bào)告提供給獵頭、企業(yè)人力資源管理部門(mén)、媒體、政府等來(lái)獲得收益。例如Wanted Analytics和Forensic JobStats這兩家公司的做法就比較典型，它們可以通過(guò)了解在哪里可以找到候選人等方法，快速確定在何處放置招聘廣告，輕松填補(bǔ)職位空缺，幫助企業(yè)更快速的找到了合適的求職者。51job的“個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力”分析即與Wanted Analytics的功能類(lèi)似， 企業(yè)通過(guò)它可以直接看到投遞該職位的應(yīng)聘者人數(shù)、工作年限、學(xué)歷等信息，這樣企業(yè)就能更為直觀(guān)的比較應(yīng)聘者的競(jìng)爭(zhēng)力。
（三）大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)管理中的應(yīng)用
