大数据分析和应用渐成趋势

据相关报告显示，自2014年以来，越来越多的企业正在把大数据分析运用在新型产品的功能实现和数字营销上，大数据分析的重要性也从第8位升高至第3位。超出一大半的受访者表示，他们的企业使用数据分析来实现与创新有关的多种目的，包含识别新领域、为构思设计理念提供投入、揭露市场前景、为创新投资决策提供信息以及设定投资组合优先事项等。

企业应用大数据重在识别优先应用场景

企业应用大数据，除开发现数据的特有价值和确立创造价值外，识别优先应用场景尤为重要。这些优先应用场景包含用户画像，细致运营，以及创建从数据-分析-洞察-决策的产品化和常态化趋势。

在优先应用场景方面，用户画像是一切产品、运营决策的基础。假如你不了解用户，就无法制定相对的用户运营对策，就无法实现精细化运营。而公司在数据-分析-洞察-决策这条链路上，数据环节的实现需要做数据技术方面的投入和数据协作，分析和洞察则需要数据产品和人力的投入，决策则需要人工+智能的方式去推进数据分析成果真正落地应用。

企业自建数据分析系统的片面性

有科研数据显示，在我国市场上，现在有59%的公司早已建立了数据统计分析相关部门，27%的公司正计划成立数据部门。同时，35%的公司现已运用了大数据，23%的公司计划在今后一年内运用大数据。可是，真正被运用的大数据数目仅为1%。怎么让数据更好地释放商业价值，是许多公司自始至终在思索的问题。企业应用大数据遭遇挑战的直接原因在于企业自有数据规模小、数据场景分散化、数据处理和应用能力较弱等，主要表现为：

一是欠缺了解用户的数据维度和场景，不少公司因为其业务场景和产品比较单一，从而对用户的了解较为片面。

二是缺少大数据统计和挖掘工具，很多企业依然滞留在开发者或者数据分析人员，产品和运营较难直观可视化地读取数据，未免有时会造成产品和运营对数据理解出现误差。

三是缺乏基于数据分析之上的常态化数据运营方式。

目前公司着眼于相应数据产品和解决方案来填补这些数据应用的豁口。公司不光应当投入数据技术，还应当投入数据产品建设，只有这样才能将数据的价值发挥到较大。

最先，公司需要能够健全用户标签的用户画像产品服务。对于绝大多数中小企业，与提供用户画像服务的数据服务提供商协作现已势在必然，由于这类公司并非具有完善自己用户标签的用户场景和技术能力。第三方用户画像服务往往基于强大的大数据能力，能够为APP开发人员提供多种多样的用户画像数据及其实时的场景识别能力。

其次，公司需要功能强大的应用统计分析产品。即便市场上针对应用统计分析产品已经有许多，但实际上，能彻底满足产品和运营需求的产品仍旧偏少。许多产品不是太过简单就是太过繁琐。简单的应用统计产品只能了解安装、日活、留存等基础统计，数据维度有限，无法满足公司分析观察用户的需求。繁琐的产品则配置太过复杂。功能强大的应用统计分析产品应当是正好，不仅要可以简单迅速提*品和运营所关心的用户维度和数据指标，同时还要合乎公司的使用，能节省成本。

第三，公司需要有常态化的数据运营和应用工具。要解决目前数据获取，数据分析，数据应用割裂的场景，公司必须连通内外部数据流和用户流，才能实现全景化，全链路的数据化运营。有实力的公司可以选择自己开发，大部分公司最优的方案依然是选择市场上成熟的解决方案。

针对互联网技术公司而言，一整套健全的大数据解决方案，不但能协助其提高运营等方面的能力，也是能协助其从用户留存、用户活跃、收益变现等层面实现全方位的提高。

显然，在互联网时代，公司应对的早已不只是数据技术能力的投资，而是怎样运用这些数据产品，快捷高效地去发掘数据化运营的价值，进而进一步促进业务持续增长。