数据分析：要想会跑先学走【宁宇周末专栏-18】

提要：数据准备工作，正越来越成为数据分析的“阿喀琉斯之踵”。

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文  /  宁宇

 

　　运营商如何做好大数据？

 

　　运营商的两级经营分析体系，是很多年逐步建立形成的，系统里存放着历年累计下来的，数以亿计的客户资料、账单、详单，存放着每一条通信记录里包含的联系对象、行为信息、位置信息、终端信息，也存放着从中挖掘出的客户价值、客户偏好、客户标签。

 

　　可以说，这是一个让其他企业都垂涎欲滴的信息宝库。

 

　　但它的价值发挥，却有很多不尽如人意之处。

 

　　传统的经营分析系统里面，已经有了很多的数据和有价值的信息，但是在很多人看来，数据还是不够，需要大数据来支撑。

 

　　那么，经营分析系统能不能用这些数据创造更大价值？

 

　　这个问题的答案，也适用于未来的大数据分析。

 

　　首先，进行分析的主体是业务部门，他们需要从业务的视角来萌发业务思想，要从共性或普通中寻找创新和差异。

 

　　换句话说，业务思想需要业务人员根据经验发挥主观能动性去创造出来；而业务部门和技术人员紧密结合在一起，去探讨、去碰撞，将业务思想转换成为分析思路。

 

　　这才是生成分析应用的核心驱动力。

 

　　业务思想 + 分析思路，这就形成了数据分析的第一个要素：IDEA。

 

　　业务思想的产生有随机性，既可能随着业务发展而变化，又会因人员的经验、思维模式而异，还有一些运气的成分在里面；而分析思路需要实现与落地，需要相对理性，。

 

　　所以，这就需要和数据分析的第二个要素相结合：TOOLS。

 

　　传统意义上的TOOLS是可以购买的无差异产品，今天厂商可以把数据仓库、分析工具、报表软件提供给你，明天就可以把这些提供给你的竞争对手。

 

　　因此，如果企业的创新都长期由第三方提供，那么这种创新，即使能带来短期的领先优势，最终也将无法给企业提供长久发展动力。

 

　　也就是说，这些可以购买的TOOLS，是无法成长为运营商的核心竞争优势的。

 

　　而现在，很多私有的工具已经出现。

 

　　比如，在开源软件以及开放平台平台上，运营商可以依托自身的研发资源，进行二次开发，其成果具有很强的不可模仿性，这类TOOLS就可以发展为企业的竞争优势。

 

　　但与之相应，由于不具备推广价值，运营商要维系这样一套私有的体系和标准，也需要花费巨大的成本和资源。

 

　　数据分析三要素中最基本也是最重要的，就是DATA。

 

　　巧妇难为无米之炊，如果没有分析所需的历史数据准备，当IDEA出现的时候，空有好的想法，却无法实现。

 

　　理论上，所有的人都明白，丰富、准确的数据是分析的基础；同样，做过数据分析的人都知道，数据的整合，尤其是跨系统的数据整合难度非常大，而历史数据积累更是一个长期艰苦的过程。

 

　　但现在的问题是，在实践中，当IT部门希望企业在数据积累方面进行投入的时候，却总得不到资金和资源的支持。

 

　　事实上，数据准备工作正越来越成为数据分析的“阿喀琉斯之踵”，因为这不仅需要资金的持续投入，还要有历史的沉淀，出现断层后往往就难以弥补。

 

　　而另一个逐渐形成的悖论是，没有数据的时候做不了分析；但以前准备的数据，在分析人员眼中完整性和准确性都不达标。

 

　　谁能解开这些怪圈呢？

 

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