首先是应用场景。

 

企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。企业需要优先考虑业务的哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。常见的大数据应用场景，有业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。当然在人力资源、IT运维以及财务等方向也可以引入大数据。企业高管需要和各业务的整体负责人、数据专家一起开展研讨会，分析哪些业务投入大数据可以使得业务的绩效提升最为显著，从而确定不同业务投入大数据的优先级，找准大数据的切入点。数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高？数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升？这些问题很重要，一开始就必须提出来。每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。企业高管实施大数据战略的时候需要高度重视这一步。但国内很多企业往往忽略的这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩导向，而是以学术导向，使得很多企业实施大数据却看不到数据对企业绩效提升，从而使得大数据战略流产。

 

第二方面是数据产品。

 

在确定了大数据的业务投入优先级后，我们需要考虑的是如何通过数据产品来帮助提升业务的绩效。为什么是“数据产品”而不是“数据工具”？这是因为“数据产品”比“数据工具”更加强调易用性和用户体验。数据和分析模型本身的输出可能会比较复杂，比较难理解，这样往往导致经理或者一线员工等数据用户不能理解，更称不上运用。所以，只有数据产品在业务具体的场景运用的时候，以非常简单易用的方式来呈现，才能让更多的数据用户使用。大数据魔镜就是这样一款“数据产品”。普通业务人员可以三分钟学会数据分析，并且使用内部数据共享功能，协同公司上下级共同决策。企业数据用户在实际运用大数据的时候，更关注的是大数据的产品在哪些方面可以直接帮忙提升绩效，不会太关注大数据这些产品背后的逻辑、分析模型等“黑洞”。如果我们在提供数据产品的时候需要数据用户理解很多“黑洞”，那么数据一定运用不起来，数据的价值就会大打折扣。比如，数据产品可以告诉营销人员，您这次合作的营销推广渠道有所带来的用户40%是作弊而来，我们把这些作弊渠道带过来的用户叫“假量”，数据产品不需要告诉营销人员“假量”是如何计算的，但知道结果和优化方向即可。或者数据产品可以直接告诉营销人员哪些产品和其他产品可以做交叉销售，如果这些产品实施交叉销售，可以进一步提高销售额。

 

第三方面是数据模型。

 

数据产品背后的“黑洞”是数据模型。数据的堆砌不会创造太多的业务价值，需要数据模型、数据挖掘的方法来实现海量数据的商业洞察。常见的模型如预测和分类。在预测方面，如通过高级的模型来预测哪些用户可能会付费，他们的特征是什么，经常在什么地方出没;通过数据模型来预测付费客户的数量，以提前发现考核期结束后付费客户数量和KPI的差距以及优化方向;通过预测模型来洞察用户的未来购买需求;在分类模型方面，我们可以通过分类模型结合大数据实现更准确更实时的用户细分;或者通过分类模型对不同价值的客户进行合理的分类，确定服务的优先级和服务内容。企业在制定大数据战略方向时，需要介入数据专家根据应用场景和数据产品的输出来选择模型以及优化模型，从而确定模型研发的方向和优先级。

 

第四方面是数据资产。

 

有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面，我们就能更清楚的知道为了实现这三大方面，我们需要哪些数据，什么数据是企业现在拥有，什么数据可以通过合作产生，什么数据需要外部整合，什么数据需要进行购买或者投资。有了前面这三大方面(应用场景、数据产品和数据模型)的规划，大数据的采集、整合、管理的策略便能比较容易理清头绪和相应的规划。当我们合理的整理企业所拥有的数据，并整合有利于业务发展的外部的数据，形成系统化的管理，才能很好的形成企业的数据资产。但在国内，最大的问题常常是各业务部门、各事业部以及职能部门的数据经常各自为政，数据存放在不同的数据库中，数据无法整合打通，企业内部形成各种孤岛，导致企业数据资产无法发挥整合效益，数据资产流失。要让企业的数据成为长期的数据资产，企业高管则需牵头规划，整合不同业务部门、不同事业部的数据，推动建设高数据质量的数据治理标准。