在数据中挖掘竞争力(第1页)
身处一个被数据淹没的世界,汇集关于客户和商业环境的正确信息却从未如此困难。作为位于密苏里州堪萨斯市的贺曼贺卡公司(Hallmark Cards)的战略营销副总裁,迪特曼(Jay Dittmann)对此悖论再清楚不过了。贺曼有1300万忠诚项目的会员,他们每天购买成千上万的不同贺卡和其他物品,跟踪其购物趋势成了令人发怵的麻烦事。“既要筛选堆成山的数据,还要受制于我们的营销预算。”迪特曼解释道。
为了更好地掌握全美超过3000家贺曼金冠商店里的购物模式,贺曼公司部署了一个商业情报和商业分析系统。公司希望更好地培养和老主顾的关系,并通过预测建模来确立在节日和特定情况下对不同消费群体的营销方式。这项举措成效不错,贺曼公司不但成功刺激了销售,同时还简化和改进了分析过程。
商业情报和商业分析并不是新概念。商业情报的活跃始于20世纪80年代末。然而在今天,聚合、存储、挖掘和分析数据的能力能决定一个企业的成败,因此,商业情报和商业分析开始成为核心工具,在诸如市场营销、信贷、研发、客服、库存管理等多种领域中指导决策以及战略。
“商业情报和商业分析正处于重大变化的风口浪尖上,”伯顿集团(Burton Group)的高级分析师布加斯基(Joseph Bugajski)说,“现在需要一个转变,以便获取对商业信息的更深层次的洞察。并且,企业越来越看重更好的工具,把更强大、更好的软件送到商业决策者的手中。”
探寻机遇
商业情报和商业分析既可以帮助企业发现机会,也可能导致它们错失良机。筛选和淘汰数据需要一个强大的基础架构、高效的数据搜集工具以及入口良好的挖掘与分析软件。如此才有可能确定隐藏的趋势、客户关系、购买行为、业务和财务模式、商业机会以及其他重要信息。
商业情报和商业分析是分离但又相互联系的工具。商业情报提供方法遴选数据,以发现信息,通常利用查询、报表、在线分析处理(OLAP)或者其他直接分析工具。商业分析则探索经统计和量化了的数据,以建立解释性和预测性的模型,例如,商业分析可以预测哪些客户可能会销户,还可以决定维修或替换某个设备的最佳时间。
然而,驾驭商业情报和商业分析并不容易。这是由于对其存在无数种定义,并且那些术语被广泛地应用在各种工具上和场合当中。许多公司仍然依赖电子表格作为首要的商业情报工具,还有些公司则依靠像IBM、甲骨文和赛仕(SAS)这样的公司提供的专用应用程序。
普华永道公司(PwC)的常务董事克兰福德(Steve Cranford)称,典型的商业情报包括将数据转化为信息,再利用仪表盘或记分板传布信上海画册入口息的机制。分析则与之相反,以创造价值和将信息转化为知识的“面向解决方案的能力”为中心。
Independent Health在纽约西部8个县拥有逾30万成员,深入探察数据是这家健康服务机构的当然目标。随着医疗改革的逼近以及成本控制的基本要求,Independent Health在不断寻找提高效率的方法。“我们将医疗看作信息管理事业,”市场情报总监索玛(Joe Somma)说,“我们做得越好,提供的服务就越好,成本也就可以控制得越好。
这并非小事。在Independent Health,取得成效意味着重塑和重新思考事物。“利用正确的数据是关键,”索玛解释道。该组织从根本上专注于三项关键举措:采用预测分析以评估成员协议中的特定疾病,例如糖尿病的概率;在机构内部采用同一应用程序以减少成本;根据不同客户群体的参数和统计数据调整营销活动。
通过可选择渠道联系顾客
Independent Health转而使用SPSS预测分析软件(已被IBM收购——编者注)以升级其商业分析。此外,它还开发了一系列模式帮助定制与会员的沟通方式,例如确定喜好的联系方式、可能使用的文稿样本、推荐的服务。
事实上,利用其内部客户数据,再加上市场营销和媒体传播公司尼尔森·克拉里塔(Nielsen Claritas)的人口统计数据,Independent Health建立了一个有针对性的市场营销策略,使得该机构能够与会员通过其偏好的渠道进行联系,包括电话、传统邮件和电子邮件,将来可能会包括Facebook和Twitter。
结果令人印象深刻。Independent Health已经在宣传活动的效率和成本上获得了27%的改善,同时花在外部供应商方面的开销降低了35%(每年节省将近35000美元)。不仅如此,该组织还认识到,通过让其会员及早在预防基础上接受诊疗,尤其对于糖尿病和心脏病这样的情况,直接成本可以节省多达10%。
弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的商业情报首席分析师艾弗森(Boris Evelson)说,对新的商业情报和商业分析的运用如此强有力的一个原因是,管理人员和处于商务一线的其他人员具备使用这些解决方案,并获得卓越成果的能力。他说:“它们让整个机构的员工都变成了知识型员工。”
让数据随时可访可用
商业情报和商业分析发展极为迅速。一方面,有关机构求助于这些工具以吸纳更大、更多样化的数据集,包括未加组织的数据,例如电子邮件、音频文件、视频和文档等等。艾弗森估计企业中多达80%的商业情报保存在电子表格文件中。他说,“企业面临的最大挑战之一是太多数据被分散储存在不同的数据库中,很多时候根本没法访问或使用有价值的数据。”
这个问题部分地是由于传统的商业情报工具并不都那么灵活,绝大多数数据库的入口也没有考虑迅速做出改变的需要。不幸的是,大多数主流商业情报工具供应商制造的产品,一直都不能较好地接入包括大众传媒在内的非传统数据源。
“这些工具功能丰富,程序强大,容易扩展并且稳定。”艾弗森说,但是他补充道,大多数工具并不是为今天这种复杂的计算环境而入口的。此外,许多机构也缺乏相应的业务流程、标准和控制程序以开发一个全面的商业情报,即商业分析战略。
不幸的是,现在的情况依然没有变得更容易。随着组织与商业伙伴以及外部资源进行数据交互,对混搭程序和Web 2.0工具的需求也在不断增加,正如移动解决方案促使商业智能和商业分析进入该领域一样。类似地,一些企业转向云工具以便存储和清洗数据,这同样也是为了增强灵活性和掌握主动权。
接入各种各样的数据源,为高效的商业情报搭建一个框架,是英国肯特郡议会在过去几年里一直致力解决的。该机构代表了英格兰东南部将近140万公民,一直在寻找途径让劳动者、市民和其他机构更容易访问其数据,同时还要有效削减开支。
“有大量有价值的信息可供使用,”项目经理瑞克松(Paula Rixon)说,“可惜困难的是找到并使用这些信息。”
该议会的目标是为公开数据建立一个信息化时代的传播模型。2009年,肯特郡议会采用了IBM的混搭程序中心连接各种电子表格和数据库里的数据,使用RSS方式将数据引入商业智能应用程序中。
“我们希望让公民掌握信息,”瑞克松解释说。初期的实验项目从近570个数据库中提取了两打数据库以供使用,统计数据覆盖了方方面面,包括车祸、逮捕记录、医生和诊所的实用性等等,通过一个标准的Web浏览器就可以访问数据。
瑞克松说,目前混搭程序已经受到各个选区的好评,因此议会计划在接下来的几年中扩大系统的使用,最终使绝大多数数据联机并能用于混搭程序。
她解释说:“我们能以较低的成本提供数据,让数据能更快地让更多的用户使用,形成更广大的社区互动和参与。”
迎接挑战
通往商业情报和商业分析的成功之路坑凹不平。一个重大挑战是建立健全的IT基础架构,以便更好地管理数据,确保数据在全企业都可使用、可访问。但在许多机构里,数据“金矿”藏在根本不能访问的软件、系统和存储设备中。
另一个挑战存在于这些系统的入口中。一个企业必须创建一个界面,给使用报表和分析工具的人导航。在某些情况下,关键在于让传统报表工具和复杂的分析功能混合并相匹配,同时给各界商务人士提供一个足够简洁的使用界面和环境。完成这项任务的特殊困难在于,不同的部门可能已经开发了不同的工具和界面,某些情况下,数据是从迥然不同的ERP和CRM系统与数据库中引入的。
一个组织要拆除信息储存库,并合并所有数据,就越来越需要采用伯顿集团所谓的数据服务平台。这些中间环节工具有助于把一个游离的商业情报基础结构与一个单一界面和环境有效连接起来。
此外,随着组织采用虚拟化和云环境,并利用它们存储和管理数据,集成不同环境的能力变得更为关键。布加斯基说,在云中存储数据的一大好处是降低了对IT资源的需求,在某些情况下,组织可以削减商业情报和商业分析所需的服务器数量,还可以拥有从几个源中快速攫取测试数据的能力。
控制力对于运用商业情报和商业分析获得成功来说同样是重要因素,普华永道的克兰福德解释说:“一个组织必须拥有一个有效的控制模式,合适的政策和规程才能确保技术的合理使用并产生最好的可能结果。”
不仅如此,除了行政支持是必需的,一个战略路线图也是至关重要的。克兰福德指出:“这些行动需要的不仅是技术,它们需要专注的步骤。你必须注意到这一点。”
贺曼公司的迪特曼对此很清楚。当公司扩展其商业分析战略时,公司使用SAS分析软件(SAS Analytics)挖掘数据,并探索可以提高销量的模式。该软件在与主机连接的泰拉(Teradata)数据库平台上运行,数据每晚更新。“我们有海量数据要筛选,理解消费者的行为,有针对性地与忠诚计划会员联系,这对于我们的成功至关重要。”他说。
贺曼公司利用预测建模同步适应和调整促销。如今,它能决定哪部分客户最容易受传统邮件的影响,哪部分客户应该通过电子邮件接近,对每个群体应该发送什么样的消息。公司现在10分钟内就能了解客户,而非像过去那样需要两天或更长时间,更重要的是,贺曼公司对忠诚计划会员的销售额增长了5%到10%。
“挑选出合适的客户并在合适的时间与之交谈是关键所在。”迪特曼解释说,“把握趋势和商业的全面健康状态是关键。”
艾弗森这样总结道:“商业情报和商业分析并非例行公事的应用,它们体现了商战前线方面的主要差异。实时监控、即时报表和预测建模既是商业的现在,又是商业的未来。
商业分析解决方案的关键环节
数据和文本挖掘:让用户能够筛选数据,建立描述性和预测性的模型
预测:利用过去和当前数据预测未来结果
质量改进:使企业随时间推移对质量进行鉴别、监控、跟踪
数据可视化:通过数据汇集和动态数据的可视化,收获洞见
运作研究与分析:使企业管理实现最优化,利用计划进度表和模拟技术细化具体的实施行为
统计分析:提供淘汰和筛选数据的能力,建立统计模型以推动决策制订
原文经许可摘自 Samuel Greengard发表在 Baseline杂志 2010年1月/2月刊上的 Business Intelligence and Business Analytics, Big Time一文。Ziff Davis Enterprise Inc登记1996年-2010年版权。何娟娟译。eWEEK和Spencer F. Katt是 Ziff Davis Enterprise Holdings, Inc.的商标。
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