大數(shù)據(jù)除應(yīng)用在我們熟悉的電商平臺之外,它在企業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用也有很多。不同的企業(yè)對大數(shù)據(jù)的平臺的選擇和要求也有著不同。從業(yè)務(wù)的角度看,企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺功能可細(xì)分為查詢檢索、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、深度分析,其中深度分析分為機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從技術(shù)的角度看,企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺功能細(xì)分為Batch、SQL、流式處理、machine learning、Deep learning。一些出版社也有運用到大數(shù)據(jù)。
企業(yè)的數(shù)據(jù)一部分來自于本身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),比如:MySQL、oracle等,還有一部分是大量的事件。數(shù)據(jù)源不同,處理的方式也不一樣。傳統(tǒng)的技術(shù)手段很難全面覆蓋。采用大數(shù)據(jù)實時分析平臺,那么,基于日志數(shù)據(jù)源,就用事件寫入kafka;如果是針對MySQL、oracle等傳統(tǒng)rdbms,就用Sqoop,寫入HDFS里,并建立Hive的集群。還可以存一份數(shù)據(jù)在云端。有一部分業(yè)務(wù)就是對數(shù)據(jù)合并后放入HDFS做大量的業(yè)務(wù)查詢和業(yè)務(wù)統(tǒng)計。這時希望用SQL的方式進(jìn)行查詢,會有很多選項,它選擇的是大數(shù)據(jù)平臺的Impala等。還有一些流式處理或機(jī)器學(xué)習(xí)可以用到大數(shù)據(jù)平臺的Spark。
社會文獻(xiàn)出版社就是一個很好的例子。出版社要想在市場競爭中取得一席之地,除了要有一支過硬的內(nèi)容生產(chǎn)隊伍,還需要人人能用數(shù)據(jù)說話。所以構(gòu)建基于出版社的大數(shù)據(jù)運營體系,勢在必行。社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社選用了Smartbi,并期望通過Smartbi建立企業(yè)的BI平臺來解決如上問題。截至到去年,全社30%的員工成為Smartbi的重度依賴者,可以一天不刷微博,但不能一天不用Smartbi!
對于策劃人員而言,之前在進(jìn)行選題策劃時,要聽取發(fā)行人員的意見,或者隨機(jī)發(fā)放調(diào)查問卷,這種方式會因為發(fā)行人員樣本數(shù)量太小、主觀性太強(qiáng)、問卷的可靠性低等原因?qū)е抡{(diào)查結(jié)果與實際市場需求存在一定偏差。如今利用Smartbi對上游出版社和下游書店以及讀者之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,在需求最大的區(qū)域找出最合適的市場,以及不同個體的實時需求,挑選出社會公眾關(guān)注度高的題材,與社交媒體上具有重大影響的公眾人員進(jìn)行聯(lián)合宣傳調(diào)查,從而實現(xiàn)精準(zhǔn)的題材策劃。
于運營人員而言,曾經(jīng)天天加班做報表,即使是格式相同的周報、月報,還是需要每一次都進(jìn)行手工填充。但有了Smartbi,只要用數(shù)據(jù)處理工具制作一次數(shù)據(jù)流,并基于該數(shù)據(jù)流制作一次分析看板,以后的工作量就是點擊一次鼠標(biāo),選擇自動更新源數(shù)據(jù)即可。同時,Smartbi是基于Excel設(shè)計的,兼容了絕大部分Excel的能力,他們不再需要懂代碼,只要會Excel就能迅速上手。
除此之外,出版社還可以對收集的用戶性別、年齡、所處位置、消費水平、職業(yè)、瀏覽記錄、收藏書單、籍評價等個人信息進(jìn)行分析,了解讀者的行為習(xí)慣,以便迅速地在海量數(shù)據(jù)之中尋找到不同客戶的需求,從而實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。同時,依據(jù)目標(biāo)讀者消費者的喜好,將營銷信息很好地呈現(xiàn)在書籍設(shè)計和包裝中,通過各種形式傳達(dá)給讀者,做每一位讀者的專屬在線書店。這種量身定制的數(shù)字化精準(zhǔn)營銷,對書籍的點擊率、瀏覽時長以及購買率有明顯的提升作用。
社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社對BI的應(yīng)用逐漸從簡單的工具應(yīng)用深度融入到業(yè)務(wù)、管理、財稅等各項活動中。
社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社做出的這個決定,太正確了。讓數(shù)字化運營思路推動數(shù)據(jù)價值是涌出來的,只有管理層意識到數(shù)字化運營管理分析的重要性,讓BI成為工作的一部分才能充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。經(jīng)營分析指標(biāo)體系數(shù)據(jù)分析從各種維度分析具體指標(biāo),需要構(gòu)建一套完整的指標(biāo)體系、統(tǒng)一的規(guī)則,才能讓各條線共享、認(rèn)可數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。
大數(shù)據(jù)在各大場景中運用的情況也有很多。對于企業(yè)來講,大數(shù)據(jù)局給他們帶來了極大的便利和技術(shù)支持。如運營人員來講,為他們的工作節(jié)省了時間,可以加快項目的完成。想要了解更多大數(shù)據(jù)的信息,請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。