大数据商业化应用的价值和应用场景是什么？

互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。 以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。 在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展，应用场景从阿里巴巴的

⾦融业⼤数据应⽤场景 如果能够引⼊外部数据，还可以进⼀步加快数据价值的变现。外部数据中⽐较好的有社交数据、电商交易数据、移动⼤数据、运营商数据、 ⼯商司法数据、公安数据、教育数据和银联交易数据等。 ⼤数据在⾦融⾏业的应⽤范围较⼴，典型的案例有花旗银⾏利⽤ IBM 沃森电脑为财富管理客户推荐产品，并预测未来计算机推荐理财的市 场将超过银⾏专业理财师；摩根⼤通银⾏利⽤决策树技术，降低了不良贷款率，转化了提前还款客户，⼀年为摩根⼤通银⾏增加了 6 亿美 ⾦的利润。 从投资结构上来看，银⾏将会成为⾦融类企业中的重要部分，证券和保险分列第⼆和第三位，如图 1 所⽰。下⾯将分别介绍银⾏、证券和 保险⾏业的⼤数据应⽤情况。 ⼀、 银⾏⼤数据应⽤场景 ⽐较典型的银⾏的⼤数据应⽤场景集中在数据库营销、⽤户经营、数据风控、产品设计和决策⽀持等。⽬前来讲，⼤数据在银⾏的商业应⽤ 还是以其⾃⾝的交易数据和客户数据为主，外部数据为辅以描述性数据分析为主，预测性数据建模为辅，以经营客户为主，经营产品为辅。 银⾏的数据按类型可以分为交易数据、客户数据、信⽤数据、资产数据等 4 ⼤类。银⾏数据⼤部分是结构化数据，具有很强的⾦融属性， 都存储在传统关系型数据库和数据仓库中，通过数据挖掘可分析出其中的⼀些具有商业价值的隐藏在交易数据之中的知识。 国内不少银⾏已经开始尝试通过⼤数据来驱动业务运营，如中信银⾏信⽤卡中⼼使⽤⼤数据技术实现了实时营销，光⼤银⾏建⽴了社交⽹络 信息数据库，招商银⾏则利⽤⼤数据发展⼩微贷款。如图 2 所⽰，银⾏⼤数据应⽤可以分为 4 ⼤⽅⾯：客户画像、精准营销、风险管控、 运营优化。 图 2 银⾏⼤数据应⽤的 4 ⼤⽅⾯ 1）客户画像 客户画像应⽤主要分为个⼈客户画像和企业客户画像。个⼈客户画像包括⼈⼝统计学特征、消费能⼒、兴趣、风险偏好等数据；企业客户画 像包括企业的⽣产、流通、运营、财务、销售和客户数据，以及相关产业链的上下游等数据。需要指出银⾏拥有的客户信息并不全⾯，基于 银⾏⾃⾝拥有的数据有时候难以得出理想的结果，甚⾄可能得出错误的结论。 例如，如果某位信⽤卡客户⽉均刷卡 8 次，平均每次刷卡⾦额 800 元，平均每年打 4 次客服电话，从未有过投诉，如果按照传统的数据 分析，该客户是⼀位满意度较⾼，流失风险较低的客户，但是，如果看到该客户的微博，得到的真实情况是，⼯资卡和信⽤卡不在同⼀家银 ⾏，还款不⽅便，好⼏次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户的流失风险较⾼。所以银⾏不仅仅要考虑银⾏⾃⾝业务所采集 到的数据，更应整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。 客户在社交媒体上的⾏为数据 通过打通银⾏内部数据和外部社会化的数据，可以获得更为完整的客户画像，从⽽进⾏更为精准的营销和管理，例如，光⼤银⾏建⽴了社交 ⽹络信息数据库。 客户在电商⽹站的交易数据 通过客户在电商⽹站上的交易数据就可以了解客户的购买能⼒和购买习惯，从⽽帮助银⾏评判客户的信贷能⼒。例如，建设银⾏将⾃⼰的电 ⼦商务平台和信贷业务结合起来，阿⾥⾦融根据⽤户过去的信⽤即可为阿⾥巴巴⽤户提供⽆抵押贷款。 企业客户的产业链的上下游的数据 如果银⾏掌握了企业所在的产业链的上下游的数据，则可以更好地掌握企业的外部环境发展情况，从⽽预测企业未来的状况。 其他有利于扩展银⾏对客户兴趣爱好的数据 还有其他有利于扩展银⾏对客户兴趣爱好的数据，如⽹络⼴告界⽬前正在兴起的 DMP 数据平台的互联⽹⽤户⾏为数据。 2）精准营销 在客户画像的基础上，银⾏可以有效地开展精准营销 实时营销 实时营销是根据客户的实时状态来进⾏营销的，例如，根据客户当时的所在地、客户最近⼀次消费等信息有针对性地进⾏营销。当某客户采 ⽤信⽤卡采购孕妇⽤品时，可以通过建模推测怀孕的概率，并推荐孕妇类喜欢的业务。也可以将客户改变⽣活状态的事件（换⼯作、改变婚 姻状况、置居等）视为营销机会。 交叉营销 交叉营销就是进⾏不同业务或产品的交叉推荐，例如，招商银⾏可以根据客户交易记录进⾏分析，有效地识别⼩微企业客户，然后⽤远程银 ⾏来实施交叉销售。 个性化推荐 银⾏可以根据客户的喜好进⾏服务或者银⾏产品的个性化推荐，例如，根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进⾏精准定位， 分析出其潜在的⾦融服务需求，进⽽有针对性地营销推⼴。 客户⽣命周期管理 客户⽣命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。例如，招商银⾏通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前 20% 的客户 发售⾼收益理财产品予以挽留，使得⾦卡和⾦葵花卡客户流失率分别降低了 15 个和 7 个百分点。 现代化的商业银⾏正在从经营产品转向经营客户，因此⽬标客户的寻找，已经成为银⾏数据商业应⽤的主要⽅向。通过数据挖掘和分析，发 现⾼端财富管理和理财客户成为

随着科技的飞速发展，数字化转型已经成为企业发展的必然趋势。数字化企业转型大数据解决方案(1).pptx.rar这个资料包，为您提供了一套全面而实用的数字化转型解决方案。该方案围绕企业如何利用大数据技术进行数字化升级，实现业务创新和价值提升展开深入探讨。首先，该方案从企业数字化转型的需求出发，分析了当前企业在数字化过程中面临的挑战和机遇。通过对比传统企业与数字化企业的运营模式，强调了数字化转型对企业竞争力、效率和盈利能力的重要影响。其次，该方案详细介绍了大数据技术在企业数字化转型中的应用。包括数据采集、存储、分析、挖掘等环节，以及如何利用大数据技术优化企业业务流程、提高决策效率、降低运营成本等方面。同时，还介绍了一些典型的大数据应用案例，帮助企业更好地理解大数据技术的实际应用场景。此外，该方案还提供了一套完整的数字化转型实施步骤和方法。从组织架构调整、人才培养、技术选型、项目实施等方面，为企业提供了一系列具体的操作建议。同时，还强调了企业在数字化转型过程中需要注意的风险和挑战，以及如何应对这些问题。总之，数字化企业转型大数据解决方案(1).pptx.rar这个资料包，为企业提供了一套系统

大数据应用场景之-大数据预测 01 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第1页。 目录 CONTENTS 02 1 大数据预测概述 2 描述性数据分析 3 诊断性数据分析 4 大预测性数据分析 5 处方式数据分析 6 数据分析示例 7 大数据预测度特征 8 大数据的其他功能应用领域 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第2页。 PART 01 大数据预测概述 大数据预测是大数据最核心的应用，大数据预测将传统意义预测拓展到"现测"。 03 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第3页。 预测是大数据的核心价值 04 大数据预测是大数据最核心的应用 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第4页。 大数据预测的优势 05 大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从"面向已经发生的过去"转向"面向即将发生的未来"是大数据与传统数据分析的最大不同 大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的 从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发更大的消费力量 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第5页。 数据分析的四个层次 06 数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，企业可以基于数据分析的结果制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果 数据分析的四个层次 描述性分析（Descriptive Analysis） 诊断性分析（Diagnostic Analysis） 预测性分析（Predictive Analysis） 处方性分析（Prescriptive Analysis） 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第6页。 数据分析的四个层次 07 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第7页。 描述性分析—发生了什么 08 描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述 比如某企业本月订单签约额比上月增加100万，至1100万，但是订单履约率从上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第8页。 诊断性分析—为什么会发生 09 通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心 比如经过分析，发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付，而成品生成不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不齐套，无法开始生产 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第9页。 预测性分析—什么可能会发生 10 预测型分析对事件未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点 比如通过建模可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2% 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第10页。 处方性分析—该做些什么 11 处方性分析基于对"发生了什么"、"为什么会发生"和"可能发生什么"的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施 通常情况下，是在前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法 比如，供应商A会导致本月订单履约率下降，可能采取的措施就是把A换掉，但是现在有B和C两个供应商供选择，通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%，因此建议选择供应商B 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第11页。 数据分析方法总结 12 传统分析方法只能完成描述性和诊断性分析 大数据分析方法使用大量多样化和可变数据来实现预测，在充满不确定性的环境下，能够帮助企业做出更好的决定 大数据预测是大数据在很多领域的重要应用 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第12页。 PART 02 描述性数据分析 描述性分析做为商业数据分析的第一个层次，主要回答『发生了什么』的问题。 13 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第13页。 描述性分析 14 描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括 数据的频数分析 数据的集中趋势分析 数据的离散程度分析 数据的分布 统计图形绘制 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第14页。 数据的频数分析 15 利用频数分析可以发现一些统计规律 比如说，被调查者使用个人支票支付方式的最多，使用信用卡支付的最少 大数据应用场景-大数据预测全文共75页，当前为第15页。 数据的集中趋势分析 16 数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平

在探索当代商业竞争的海洋中，数字化企业转型不仅是航船的指南针，更是推动巨轮前行的强大引擎。这份名为“数字化企业转型大数据解决方案(1)”的资料，以PPT格式精心编排，旨在为企业提供一把开启数字化转型大门的钥匙。它不仅聚焦于应急场景，更广泛适用于各种业务变革需求，是企业迈向数据驱动决策、增强市场竞争力不可或缺的宝典。在这个信息爆炸的时代，大数据如同星辰般璀璨，每一点数据都蕴含着无限可能。本资料从数据的采集、存储、管理到分析和应用，提供了一系列的解决策略和实操案例。它揭示了如何通过高效的数据处理流程，提升企业对市场动态的响应速度，以及如何利用深度分析预见行业趋势，制定前瞻性战略。更为关键的是，这套解决方案强调了在面对突发事件时，如何迅速调动数据资源，实现精准决策和有效应对。它赋予企业以数据为核心的应急反应能力，无论是供应链中断、市场波动还是其他危机情况，都能通过实时数据分析，快速制定出合理可行的应对措施，确保企业在风浪中稳健航行。综上所述，这份资料不仅是企业数字化转型的灯塔，更是在变幻莫测的市场环境中，帮助企业保持敏捷和韧性的稳固锚点。它的价值在于指引企业如何用数据的力量，解锁效率与创新的

大数据的商业应用全文共5页，当前为第1页。大数据的商业应用全文共5页，当前为第1页。大数据的商业应用 大数据的商业应用全文共5页，当前为第1页。 大数据的商业应用全文共5页，当前为第1页。 对大数据的开放和应用将对社会、 商业和个人都产生巨大而深远的影响。 目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。 第一，围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体（无论是人或物）的实时观察和了解正在逐渐成为可能，这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。 第二，大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。一方面，多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度，通过公众的监督提高民主程度。另一方面，通过为大众提供创新的平台，充分汲取群体的智慧，有效榨取数据的可利用价值，反过来可以提升社会效率和政府效率。 第三，随着大数据时代的来临和深化，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。伴随着数据的大量累积和数据处理能

通过丰富的案例分析，作者揭示了数据分析、机器学习和人工智能等技术如何帮助企业提高效率、降低成本并创造新的商业价值。此外，徐珂还分享了他在大数据实践中的初步探索，包括数据收集、处理、分析和可视化的最佳...