掌握大数据的神秘力量：企业业务效率全靠它

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那些面向广泛受众群体的企业，与只销售少量高价商品的企业截然不同。它们总是热衷于处理客户与品牌之间的零散数据，以此来提高销售量。这就是本文将提到的数据分析。但是，许多企业选择使用数据科学来领先一步。

什么是数据科学与数据分析?

Techopedia将数据科学定义为：

“广义上来说，它指的是能够从原始数据中审查、分析和提取有价值的知识和信息的过程、理论、概念、工具和技术。它旨在帮助个人或企业在存储、使用和管理数据的过程中做出更好的决策。”

这个术语曾经被称为数据学（Datalogy），但由于人工智能和机器学习的出现，将大量数据用于营销实体，从理论变为现实。于是，一个更容易被大众所理解的术语——“数据科学”（data science）应运而生。

虽然数据科学的定义包括分析，但最好参考Techopedia上数据分析的定义。Techopedia将其定义为：

“一种用于提高生产力和商业收益的定性和定量技术和过程。通过数据提取和分类，来识别和分析行为数据和模式，技术根据企业的需求而变化。”

实用工具：数据科学和数据分析

传统意义上，这些工具用于从现有数据中创建新构架。但是，信息技术收集和生成可操作数据的能力早已超过了人们操控数据的能力。仅仅是数据分析就已经成为一个单独的增长型行业。

然而，现代数据创建和捕获能力正在改变数据科学和分析的角色，使它们不再只是创建新理论的传统工具，而是直接参与企业管理。简单地说，数据科学和分析现在更多地被用来积极微调和适应市场营销、商业实践，以使业务流程更加有效。

具有前瞻性的企业正在使用下文将讨论的通用优化方法。它们分别是实时报告和现有数据解读。

实时报告

拥有重要客户交互的企业，无论这些交互发生在现实生活中还是在线上，都能从实时报告(RTR)中受最大的益处。RTR的好处是可以使面向公众的商家能够立即采取行动，尽快优化销售流程。随着市场逐渐适应RTR驱动的竞争，公司会倾向于优先考虑响应速度。

RTR能够促使服务代表在与客户交互时更全面地了解客户，这使得客户交互报告更有意义。在生活中，人们经常会碰到这种情况，拨打客户服务热线，被告知等候，在回答一系列的问题之后，又会被告知等候，这让人感到糟心。

这是RTR的传统版本，没有任何“实时”可言。如今，服务热线的问题可以在客户与客户服务代表交互时解决。

这使得客户服务的速度更快——客户不糟心，商家也获得了更多信息。这是一个双赢的局面，双方都得到了他们想要的。最重要的是，如果公司很好地利用了电话所提供的数据，那么客户下次打电话的时候，他们的问题很快就能迎刃而解。

这仅仅是个开始。

现有数据解读

实时报告对于生成和利用微交互非常有用，也是企业进行紧急策略变更的优秀工具。但是，有些问题需要更有前瞻性的解决方案。换句话说，RTR是一个从人与人之间所犯的错误中学习的好方法，但现有数据解读(EDI)可以帮助人们完全避免这些错误。

EDI的目的是构建预测模型，来帮助企业避免问题客户关系事件，例如，这些事件都可以避免。

在企业层面，EDI可以使人们利用季节性机会重新配置资产。例如，经济学家霍默•霍伊特(Homer Hoyt)在上世纪30年代发现，那些熟悉房地产市场销售周期的人，将会受益于其EDI长期预测的能力，并且这种发现鲜为人知。如今，大多数房地产专业人士都不知道霍伊特的发现，而那些重新发现并合理利用它的人，就成了企业界大亨。

早在数据技术提升商业人士的能力之前，霍伊特就提出了他的房地产周期理论。想象一下，得益于这些技术和方法，有多少类似于霍伊特的预测能够成为现实。

自然，可能性是无限大的。

技术驱动的市场上，数据驱动的效果

假设一个底层的销售职员，配备了RTR工具（或者其设备配备了RTR），那么他就对公司会更有价值。最重要的是，端点EDI构造可以帮用户屏蔽已知的障碍，这些障碍可能会是终止销售、破坏活动或破坏重要机会。

可以用上面的假设向小型企业所有者推销这些技术。但数据科学和分析的真正力量，最大程度体现在企业层面上，它们带来的高效率，这在十年前是难以想象的。真正的变化将发生在高层管理决策上，这些决策来自于大量的数据解读，数据分解了业务流程的主要领域，这将彻底改变现有的经营方式。

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