前言：
大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由中国首席数据官联盟与网加时代网发起并承办，北京大学信息化与信息管理研究中心、中国新一代IT产业推进联盟、数邦客协办的"影响中国大数据产业进程100人"大型人物专访活动全面启动，被采访对象分别来自政府、产、学、研、企各个领域，他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！
第三十七期专访人物：中国首席数据官联盟专家组成员，杭州华量软件有限公司创始人兼总经理 王真震
王真震，中国首席数据官联盟专家组成员，杭州华量软件有限公司创始人兼总经理，荣获2015年杭州市人力资源和社会保障局评选的"十佳创业者"称号。在商业智能领域的产品销售、市场营销经验丰富，曾成功在政府、金融、互联网、电商等行业推进多个大型项目的实施。精通互联网行业，擅长探索与发掘数据潜在价值、革新与运用数据智能化，是大数据价值创新的深耕者，大数据等现代专业性的专家。
本期特邀嘉宾中国首席数据官联盟发起人鲁四海，就企业大数据应用场景与王真震先生进行深入探讨。
鲁四海：大数据被越来越多的提及，企业也越来越重视大数据的应用，但还是有很多企业一直在问应该怎么去做，有没有具体应用场景的成功案例？比如很多企业高管就提到怎么用大数据去支持他们的经营管理，您怎么看这个问题？
王真震：企业管理层通常通过企业的资产负债表、损益表、现金流量表等财务报表来分析企业的经营运行状况。但是这种传统的财务评估方式面临报表输出周期长、信息滞后、只看到结果未体现过程、信息片面等弊端，面临当前瞬息万变的市场格局和稍逊即逝的市场机会，没有办法支撑管理层作出及时和准确的经营决策。
在这种情况下，企业指标体系建设的急迫性呼之欲出。通过梳理能够衡量企业运营情况的财务、销售、物资、人力、库存等综合数据指标，企业指标体系可以全面量化企业日常运营健康状况。这些指标可以从企业的ERP、CRM、SCM、HRM等业务系统中自动的采集、计算、汇总并展现，实现日常记录、监测和预警，使得企业管理层实时了解企业运营状况，并针对指标变化情况作出及时反应。通过抽取指标体系中的关键指标，还可以实时生成运营月报、周报和日报，使得运营部门摆脱传统报表准备时的痛苦经历。指标体系建立以后，对于指标的解读能力则需要长时间的经验积累，否则无法看到数据背后的业务含义。
每个行业的指标并没有严格定义，可根据企业特点进行确定。以电商企业为例，常见的指标有几十项，包括转化率、客户数量、客单价、商品集中度、平均停留时间、店铺PV（访问量）、店铺UV（访客数量）、客户重合度等。
鲁四海：解决了经营管理支持的问题之后，我想问另一个企业关心的问题，怎么用大数据对客户进行分析？
王真震：越来越多的企业在业务开展中秉承以客户为中心的理念，更好的服务客户，从而实现企业业绩的可持续增长。因此，客户分析也成为企业大数据应用的重要领域。通过对客户特征和行为分析，可以实现客户细分，从而针对不同的客户群，进行精准化营销。
以商场为例，客户信息主要记录在会员系统中，平时缺乏有效的数据分析和利用，仅仅遇到节假日或店庆日向所有的会员发送活动信息，数据使用手段单一且缺乏针对性。基于大数据的客户分析，可将会员系统、商场无线Wifi系统、视频监控系统、交易系统、第三方影院和餐馆数据等进行有机整合，实现客户360°画像、VIP识别等。例如，当客户手机接入商场无线时，可通过客户手机号查询该客户的会员信息和历史交易信息，并搜集客户手机应用商场APP、微信公众号或轻应用的交互信息，了解该客户的基本信息（如性别、年龄、总消费额、次均消费额）以及客户偏好（如业态偏好、品牌偏好、活动偏好、优惠偏好等），结合商场和店铺活动，发送针对性的促销信息，促进客户消费。对于VIP客户，还可以提供专人服务，提升客户体验。即使该客户还不是商场会员或者暂无交易记录，也可以通过商场部署的Wifi、蓝牙、探针等设备，采集客户到店行为，例如逛了哪些店、到店停留时长等信息分析客户购物偏好，从而在后续该品类/品牌店铺举办活动时，定向的向这些客户发送相关信息，促进销售。
鲁四海：现在都说是一个快鱼吃慢鱼的时代，对于企业来是不是可以通过大数据快速找到商机，先发制人？
王真震：这个是肯定的。大数据分析还能帮助企业寻找新的商机，优化现有产品组合。
以某花卉种植和销售企业为例，通过线上和线下的花卉历史销售数据，再结合日期、温度、天气等外部记录信息，可以分析花卉销售与气温的关系，指导花卉种植和营销。前者数据属于企业自有数据，而后者数据可以通过气象局公开数据进行获取。另外，企业还可以分析线上网店客户评价反馈、微博数据挖掘等，分析最近哪些品种的花卉最受用户喜爱，可以提前安排引进和种植，捕捉潜在商机，扩大销售额。通过对行业网站、同行网站、电商平台的数据采集和分析，企业还可以实时了解行业和竞争对手动态，为企业决策提供依据。
鲁四海：前面两个问题我们更多是在营销方向的应用场景，对企业来讲运营优化也是很重要的一块，都说省一块就多一块的利润，这个方向大数据能起到什么样的作用呢？
王真震：确实，企业在日常运营中，除了考虑发布新产品、扩大客户群、提升销量等开源措施时，也需要考虑如何节省运营成本等节流手段。下面我就以差旅管理为例展开讲一下,差旅支出作为企业的第二大可控成本（人力成本排第一位），管理与不管理能节省的成本可达25%-35%。在大数据时代，利用数据分析，差旅成本可进一步控制，对大中型企业而言，尤为重要。
传统的差旅管理涵盖差旅申请、机票和酒店预订、费用支付和报销审核四个环节，涉及差旅系统、第三方机票和酒店管理系统、报销系统等IT系统。对于差旅成本控制，往往通过事前主管审批和事后财务审计来实现，人力成本高、效率低不说，而且依然会存在很大的疏漏。例如机票是否提前N天预订、预订当天是否选择合理价格航班、预订机票是否使用、改签和退票次数是否合理等，酒店价格是否合规、自订酒店是否合理、标准间是否合住等，如果逐一需要人员审核，可以说是巨大的挑战。即使部分机票系统和酒店管理系统提供了部分审核功能，对于需要机票和酒店信息整合后的审计，也不是单个系统能完成的。例如，机票和酒店所在城市、时间是否吻合，酒店费用最后一天产生半天房费是否合理等等，都需要综合机票、酒店、差旅规定等信息进行分析。
差旅大数据分析不仅考虑机票和酒店订单，还可以进一步结合部门和员工信息、航班历史价格和准点率、员工出差地址、GIS地图信息等，实现差旅政策优化，并为出差人员提供差旅贴心提示。例如，通过出差人员输入出差城市和地址，并结合员工所属部门和级别，自动给出符合要求的酒店推荐；统计热点城市大部分员工出差区域与协议酒店覆盖范围，评估是否要增加协议酒店或调整协议酒店地理分布，减少员工交通和时间成本；分析热点航线机票价格与日期关系，优化机票提前购买天数的差旅规定，降低总体机票成本；分析企业各部门、各类员工差旅预算执行情况，评估优化空间；等等。
鲁四海：从上面的几个经典场景我发现其实大数据在企业里面的用户往往不是IT人员，那么如何才能让他们用好数据呢？
王真震：一定要大数据展示。数据展示是大数据应用的"最后一公里"。企业数据分析完后的结果要呈现给最终用户才能产生价值，例如企业管理层、业务部门、普通员工等。一图胜千言，大数据可视化已成为数据最直观和生动的展示方式，让企业告别枯燥的数据罗列和堆砌，有助于用户迅速抓住数据传递的信息。
当前数据可视化具备以下几个特点：
支持交互式：数据可视化不是固定报表模板的简单呈现，而是允许用户按照关注的数据指标，灵活进行可视化报表的布局设计和图表类型选择，并且允许用户进行数据交互式分析，例如改变分析维度、数据钻取、筛选和统计等。
数据动态刷新：传统报表是静态数据展现，大数据可视化支持数据的高性能的采集和计算以及准实时的刷新，使得企业用户及时获得所需要了解的信息。
灵活的终端展现方式：随着移动终端成为人们工作生活不可或缺的部分，大数据可视化不但要支持在PC端的展现，还需要在手机和PAD端展现，能让用户随时随地的访问数据。另外，针对企业运营监控场景，还需要支持大屏的数据可视化展现。
鲁四海：您做过不少的项目，在您看来企业用大数据，最大的挑战是什么？
王真震：大数据整合。俗话说的好，巧妇难为无米之炊，大数据应用的基础是数据资产的整合和管理。大数据整合需要同时考虑企业内部业务数据和第三方数据。
企业内部数据包括客户、产品、交易、财务、库存、人力等数据，既有来自ERP、CRM等业务系统的结构化数据，也包括来自邮件、网站、视频监控等系统的非结构化/半结构化数据。企业内部数据为企业所拥有，是最方便进行收集和利用的数据源。针对这部分数据，最常见的问题是数据分散、数据不规范等，因此数据整合需要考虑数据采集、清洗、转换和汇聚等。
企业外部数据种类更加丰富，比如行业信息、市场信息、合作伙伴信息、物流信息、客户评价等。这类数据可以来源于多种渠道，例如政府统计数据、网站信息、甚至是微博、微信等社交媒体数据。对于第三方开放的数据（如合作伙伴、物流信息），可以通过数据接口或API进行采集，而对于互联网数据（例如行业网站），则需要基于爬虫技术进行数据抓取，并通过数据清洗、语义分析等提取关键信息，用于后续数据分析。
企业采集数据越全面，数据活跃度越高，企业就拥有更多的数据资产，才能确保大数据应用成为有源之水、有本之木。
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