现代市场概念公司是美国一家提供市场服务的公司,其首席分析师Brian Tvenstrup正计划在全公司加大对分析工具的使用。他计划在客户网站行为和点击流数据中应用预测分析,从而更好地了解客户将要购买什么产品,哪些产品需要加大推广。他希望此举能够帮助促进销售。
像Tvenstrup这样希望通过BI和分析工具从数据中提取价值的人不在少数。去年年底,TechTarget网站开展的年度IT优先级调查显示,BI、分析和数据仓库项目居于组织2014年采购之首。3088名受访者中,40.9%的受访者认为公司应该部署这类工具。同时,37.1%认为应该部署移动应用、27.7%的受访者认为是业务流程自动化工具、22.2%的受访者认为是服务导向的架构、以及35.5%的受访者认为应该部署客户应用开发。
Tvenstrup表示,顺应Web和客户数据高可用的发展趋势,现代市场概念公司也加入了预测分析的行列。他认为这可以帮助从客户身上提取业务价值。
Tvenstrup说:“如果你没有数据,只有最好的软件工具,也很难做出正确的业务决策。当今时代,数据正在爆炸,我们正处在这个临界点上。”
信息为王的时代
美国一家银行和金融服务公司CIBC也计划未来部署大数据工具。公司企业架构执行总监Sam Dotro表示,公司目前也运行了一些预测和大数据分析应用,包括衡量市场公司、监测欺诈、评估金融风险等。
Dotro在2014Oracle产业连接大会分会场做了关于大数据管理和分析的发言。他期望今年下半年看到一些该类产品的部署,明年会有更多。他表示:“我们没有选择,不行动就会落后。信息才是王者。”
CIBC分析项目的业务目标是提升市场和客户服务,也希望能够借此创造一种以数据为中心的银行文化。Dotro表示:“以前很多决策都是拍脑袋、凭直觉决定的。我预计在五年之内,会有更多的企业实现数据驱动决策。”
另一个希望实现数据驱动决策的公司是美国Alfa保险公司。其负责业务发展的副总裁Mike Rowell在数据仓库研究所BI高级领导者峰会上做了主题演讲,他说道,公司的BI之路开始于2007年。开始,Alfa希望实现数据分析驱动决策,这一项目开始于2009年。之后,组织几乎在业务的任何部分都应用了分析工具,包括欺诈监测和财政预测。
Rowell表示:“通过BI项目,Alfa设计了能够帮助找到正确客户的市场程序。”这对公司来说,意义巨大。2010到2013三年间,它帮助公司降低的总体政策损失比率达到了9%。“这可能听起来不是一个很大的数字,但如果你的盈利只有3%或4%,那9%就意味是公司是盈利还是亏损。
Gartner分析师Merv Adrian认为,通过BI和分析系统提升业务决策为企业带来高额利润的例子并不少见。在调查中,我们经常能看见企业的信息应用给企业带来积极效果的案例。现在的焦点是,如何从数据中获取更深入的洞察力。
“我们不断地从工作中获取信息,不断有更好的工具涌现出来。组织认识到数据和信息是自我提升的重要路径也在情理之中。”
可信的数据产生可信的结果
不过,组织在部署BI和分析工具的时候,同样需要慎重。在TechTarget展开的调查中,只有19.7%的受访者表示组织会在2014年部署数据质量和数据治理项目。数字之所以这么低,也许一部分原因是因为很多企业已经部署了数据质量和治理项目。但需要注意的是,如果组织内部没有类似的项目,组织中BI和信息项目的应用会受到很大限制。
Adrian表示:“如果数据是不可信的,你怎么指望它产生可信的结果?现在,很多新的数据和分析工具都是在没有管理的环境中产生和运用的,可想而知,这其中有多么大的风险。”
另一个困难在于人才的紧缺。真正懂得运行分析查询、创建报表、理解分析结果的人供不应求。Tvenstrup表示公司曾经要求市场人员了解如何使用报表,但并不是每个人都能把数据分析和业务实践很好的联系起来。他们还都是市场部门很有创造力的专业人才。
不过,Tvenstrup还是认为,未来还是属于能够利用数据和BI及分析工具的公司。
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号

TechTarget
官方微博

TechTarget中国
翻译
相关推荐
-
从概念到应用 一站式区分大数据和BI
IT行业的新鲜词层出不穷,最近几年,大家都在谈论大数据和BI,可是你真的明白大数据和BI之间的区别了吗?
-
先进的分析工具从大数据中提取业务价值
大数据环境下,基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛。在许多情况下,部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。
-
忽略业务需求 再高级的分析工具也会沦为鸡肋
如果分析工具与企业业务需求不匹配,那么即便最好的高级分析工具也是注定要失败的。企业的确需要重视预测分析,并且确保与业务重点保持一致。
-
数据分析浪潮来袭 公共部门该想想如何实现创新了
当公共部门需要做出变化,接受新的数据驱动方法时,他们通常不愿意冒风险。但在这个不断变化的世界中,如果这些部门不想被淘汰,他们就不得不去面对这些风险。