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大数据行业应用解决方案

 

 

企业高管担心将精力过多地放在数据捕获上,而没有足够的精力来运用数据提高绩效,沮丧之余,他们有时便会提出这样的问题。

高效的大数据战略和大数据分析方法论可帮助公司越过这些难关。战略定义企业可以和应该如何使用Teradata大数据工具实现提升。大数据分析方法论则关乎如何设计适当的架构来支持整个企业,并采用经过验证的大数据技术和分析做法,在特定的运营上下文中运用所有这些数据。

 

高效大数据战略的标志

 

全面

要为长期的成功奠定基础,企业需要采取宏观视角来识别构成高效体系的诸多不同要素(包括精心设计的架构和强大的大数据分析工具)以及大数据可带来价值的各个方面;例如,一种最为高效的大数据技术是将不同的数据集(比如内部和外部数据流,或来自企业不同职能部门的信息)链接起来,以找出富有意义的全新模式和关联方式。

 

以业务为核心

可量化的业务案例必须以能够与特定业务问题、市场机会或使用情形互相结合,作为基础;针对大数据的战略规划应当以业务为导向,而且 IT 领导层必须充分参与到流程中来献计献策;换言之,大数据战略并非科学项目,而是必须以满足实际的业务需求为核心。

 

毋庸置疑,大数据现在已经来临,但必须考虑到未来的使用情形(尤其是富有变革性的使用情形,比如微观客户细分和全新的数据驱动型产品);大数据战略和大数据分析方法论应避免常见的限制,比如过多地依赖于某一项技术或某一个合作伙伴;由于大数据驱动的转型不会一步到位或立刻传遍整个企业,因此在制定战略时,必须认识到价值是逐步创造出来的,并将整个演变过程考虑在内。

有条理且可扩展 

跳出试行思维来考虑问题,确保大数据战略能够得到全面贯彻,而不是导致另一个数据孤岛;对于许多企业,向前迈进的重要一步是设立强大的自适应体系,将探索平台和数据平台链接起来以实现长期的可扩展性,并连接至最重要的外部数据源。

 

  

大数据分析实践:

提高测试和试错速度 --研发主管可以先测试自己的假设,然后再进行大额投资。例如,在试验新药时,制药公司可以利用大数据分析来测定病人共病图,从中发现潜在的风险。

寻找双赢替代治疗方案--通过测定广泛而多源的病人数据集,医疗保健提供商和机构可以找到更有效且更经济实惠的治疗方案,例如,以镇痛方法或物理治疗代替外科手术。 这既有利于病人, 也有利于付款人。

丰富客户盈利性分析指标--除客户流失风险指标之外,如果市场营销部门了解哪些客户值得用慷慨的客户忠诚度计划来保留,以及哪些客户是难应付的讨价还价者,就可以形成一种竞争优势。

黑天鹅事件建模 - 保险公司可以对大数据应用高级风险建模方法,从而在黑天鹅事件发生之前调整资本金储备,或是通过关联他们的索赔数据来强化反欺诈能力。

 

 

大数据分析最佳做法


大数据分析的最佳做法是什么呢? 组织如何将这种分析思维变成一种规范,使之来指导战略规划、资源分配和绩效管理呢?

因此,我们需要一种广泛的数据探索平台,而不是单一的软件,才能确保分析功能适用于所有类型的数据,包括高度结构化的事务型数据和操作型数据,到非结构化、半结构和多结构数据。 我们需要一种融合各种开源组成部分的体系式分析环境视角,才能对全局形成正确的掌握。

 


金融行业:降低风险 提升客户价值


互联网的冲击迫使传统金融业改变经营思路。将大数据应用到金融行业,可以帮助银行和保险业对客户进行细分和行为描述,有效挽留有价值客户、提高市场活动效果、降低市场推广成本、可以客户进行交叉销售来增加收入,达到有效增加客户数量的目的,实现客户价值最大化和风险最小化。


某银行信用卡中心的年发卡量增长迅速,业务迅猛增长,带来业务数据的规模线性膨胀,数据存储、系统维护、数据的有效利用都面临巨大压力。该银行希望能够实现业务数据的高度集中和整合,支持多样化和复杂化数据的分析,提升信用卡中心的业务效率,建立可扩展、高性能的数据存储方案,通过从中提取数据,改进和推动有针对性的营销活动。

通过部署大数据解决方案,该银行实现了实时的商业智能,可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门可以每天评估客户的行为,并决定对客户的信用额度在同一天进行调整,原有的内部系统、模型整体性能得到显著提高。根据数据智能分析向前台提供服务与反馈,支持实现以客户为中心的服务模式与体验,整合日益互联互通的各种服务渠道,建立持续从广泛的来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据的功能,及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据,并将经过智能分析与加工的数据用于业务决策与支持。同时,该解决方案提供了统一的客户视图,更有针对性地进行营销。方案部署一年时间,该信用卡中心通过其大数据营销平台进行了1800余个营销活动,每个营销活动的平均配置时间从2周缩短到2-3天。信用卡不良贷款比率同比减少了0.76%,单位工时创收提升33%

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