掌握大數據的神祕力量：企業業務效率全靠它

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那些面向普遍受衆羣體的企業，與只銷售少許高價商品的企業大相徑庭。它們老是熱衷於處理客戶與品牌之間的零散數據，以此來提升銷售量。這就是本文將提到的數據分析。可是，許多企業選擇使用數據科學來領先一步。

什麼是數據科學與數據分析?

Techopedia將數據科學定義爲：

「廣義上來講，它指的是可以從原始數據中審查、分析和提取有價值的知識和信息的過程、理論、概念、工具和技術。它旨在幫助我的或企業在存儲、使用和管理數據的過程當中作出更好的決策。」

這個術語曾經被稱爲數據學（Datalogy），但因爲人工智能和機器學習的出現，將大量數據用於營銷實體，從理論變爲現實。因而，一個更容易被大衆所理解的術語——「數據科學」（data science）應運而生。

雖然數據科學的定義包括分析，但最好參考Techopedia上數據分析的定義。Techopedia將其定義爲：

「一種用於提升生產力和商業收益的定性和定量技術和過程。經過數據提取和分類，來識別和分析行爲數據和模式，技術根據企業的需求而變化。」

實用工具：數據科學和數據分析

傳統意義上，這些工具用於從現有數據中建立新構架。可是，信息技術收集和生成可操做數據的能力早已超過了人們操控數據的能力。僅僅是數據分析就已經成爲一個單獨的增加型行業。

然而，現代數據建立和捕獲能力正在改變數據科學和分析的角色，使它們再也不只是建立新理論的傳統工具，而是直接參與企業管理。簡單地說，數據科學和分析如今更多地被用來積極微調和適應市場營銷、商業實踐，以使業務流程更加有效。

具備前瞻性的企業正在使用下文將討論的通用優化方法。它們分別是實時報告和現有數據解讀。

實時報告

擁有重要客戶交互的企業，不管這些交互發生在現實生活中仍是在線上，都能從實時報告(RTR)中受最大的益處。RTR的好處是可使面向公衆的商家可以當即採起行動，儘快優化銷售流程。隨着市場逐漸適應RTR驅動的競爭，公司會傾向於優先考慮響應速度。

RTR可以促使服務表明在與客戶交互時更全面地瞭解客戶，這使得客戶交互報告更有意義。在生活中，人們常常會碰到這種狀況，撥打客戶服務熱線，被告知等候，在回答一系列的問題以後，又會被告知等候，這讓人感到糟心。

這是RTR的傳統版本，沒有任何「實時」可言。現在，服務熱線的問題能夠在客戶與客戶服務表明交互時解決。

這使得客戶服務的速度更快——客戶不糟心，商家也得到了更多信息。這是一個共贏的局面，雙方都獲得了他們想要的。最重要的是，若是公司很好地利用了電話所提供的數據，那麼客戶下次打電話的時候，他們的問題很快就能迎刃而解。

這僅僅是個開始。

現有數據解讀

實時報告對於生成和利用微交互很是有用，也是企業進行緊急策略變動的優秀工具。可是，有些問題須要更有前瞻性的解決方案。換句話說，RTR是一個從人與人之間所犯的錯誤中學習的好方法，但現有數據解讀(EDI)能夠幫助人們徹底避免這些錯誤。

EDI的目的是構建預測模型，來幫助企業避免問題客戶關係事件，例如，這些事件均可以免。

在企業層面，EDI可使人們利用季節性機會從新配置資產。例如，經濟學家霍默•霍伊特(Homer Hoyt)在上世紀30年代發現，那些熟悉房地產市場銷售週期的人，將會受益於其EDI長期預測的能力，而且這種發現不爲人知。現在，大多數房地產專業人士都不知道霍伊特的發現，而那些從新發現併合理利用它的人，就成了企業界大亨。

早在數據技術提高商業人士的能力以前，霍伊特就提出了他的房地產週期理論。想象一下，得益於這些技術和方法，有多少相似於霍伊特的預測可以成爲現實。

天然，可能性是無限大的。

技術驅動的市場上，數據驅動的效果

假設一個底層的銷售職員，配備了RTR工具（或者其設備配備了RTR），那麼他就對公司會更有價值。最重要的是，端點EDI構造能夠幫用戶屏蔽已知的障礙，這些障礙可能會是終止銷售、破壞活動或破壞重要機會。

能夠用上面的假設向小型企業全部者推銷這些技術。但數據科學和分析的真正力量，最大程度體如今企業層面上，它們帶來的高效率，這在十年前是不可思議的。真正的變化將發生在高層管理決策上，這些決策來自於大量的數據解讀，數據分解了業務流程的主要領域，這將完全改變現有的經營方式。

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