不知道怎么应用数据？你的公司正面临着淘汰危机
这是一个商业对话中言必称大数据、BI、AI的时代，用数据爆炸来形容这个时代毫不过分，我们每个互联网的点击、每次线上线下的商业消费、每天智能手机的点亮都会被某种形式记录下来了。但是面对这么多、这样杂的数据，很多传统品牌企业失去了方向，束手无策，传统品牌时代那种高举高打，有钱就可以任性的时代已经结束，取代的是精准营销，商业智能等多种形式。
科技和数据必将改变传统行业，科技的发展促进了时代的进步，提高了用户的体验感，当然也让我们变得更“懒”。无人驾驶变得可以期待，机器人为普通人服务的日子越来越近，而每一次科技的进步也促进了数据技术的提升，每一个科技背后都被转化为数据存储起来等待大家去开发、发掘。
明星的知名度可以量化，消费者的需求可以标签化，企业不再担心没有数据的问题，面临的是如何去使用这些数据，如何用数据去说品牌的故事，如何让数据为商业营运服务的问题。
1、大数据下商业决策的挑战
当下企业ERP中的小数据和互联网的全量数据可以实现完美结合，二者互相融合辅助企业的各种商业决策，可以洞悉消费者的需求，也可以评估营销活动的成败，更可以帮助企业建立数据驱动商业管理的闭环。
现实看起来很美好，但其实也非常骨感，数据量太大必然带来一些新的困扰。互联网上的数据量太大，怎么抓得过来？是不是需要投资很多服务器，我的系统能支持吗？互联网上的水军太多，数据可信度高吗？这么大的数据量怎么解读？
对于一般企业来说，自建数据抓取团队费时又费钱，其实根本不需要去考虑这样的问题，市场上专业的数据抓取、聚合的公司非常多。比如国内著名大数据服务提供商DataStory(数说故事)，该企业由徐亚波博士与七位北美归国的大数据科学家共同创建，团队创建追溯到2009年，是最早一批从事大数据挖研究与商业应用实践的企业。经过多年积累，在数据底层架构与自有行业数据库积累方面均具有丰富的累积。
现在很多公司都号称抓取得是互联网全量数据，其实这谈何容易？明网的数据能抓，暗网的数据你能抓到吗？所以只有相对全量没有绝对全量的数据，并且有些互联网网站本来就很垃圾，这样的数据抓取过来只能是增加噪音和处理成本。
数说聚合是数说故事旗下的互联网大数据获取平台，有业内覆盖最广的互联网声量数据，新闻门户、娱乐时尚、在线视频、电商平台......监控了90%的网络声量，一句话，该有的都有了。
数说聚合还可以根据企业的需求自主定制数据源与字段提供地区、年龄、性别、时间、内容、热度等细粒度字段。最难的是还能通过本地数据存储实现实时回溯，通过对历史网页搜索实现历史回溯。
只抓取文本的互联网数据是不全面的，互联网上很多非结构化或半结构化的数据，比如图片。对于品牌厂商来说带企业Logo或产品的图片也是需要分析的。而数说聚合的创新图片库可以利用机器智能识别logo/包装/形状等，社交媒体晒图时代的品牌曝光需要新解读。这个数据其实解决了很多企业营销中的痛点，现在很多传播文案其实不会提及品牌名或logo，如果能智能识图当然是极好的。
判断一个互联网数据好坏的标准无外乎是否有自己需要的数据，能否实时获取，数据量是否足够大，数据质量怎么样？其中数据质量更是核心关注点。数说聚合的规则过滤+机器学习技术能够自动识别僵尸、水贴、刷单、广告贴，只保留真实的的互联网数据。比如之前某客户就从10亿数据量过滤掉8.8亿噪音声量，最后只保留了1.2亿数据，噪音数据占88%。
2、分析工具具有决定性
工欲善其事必先利其器，大数据分析尤其看中工具，我们需要工具来输出分析结果。这几年BI技术蓬勃发展，大数据分析的工具也百花齐放。数说故事旗下的数说立方就是其中一款大数据商业智能分析工具，这款创新性、标准化、智能化的分析工具和数说聚合可以无缝对接，也支持本地数据的一键上传。
秒级响应，丰富的可视化图表，简单的操作界面，大屏技术早已经是市面上主流BI产品的标配，数说立方当然也具备这些特性，我自己是经常用这个产品分析微博的一些舆情，深有感触。除了这些特点外，一个好的BI产品还应该有自动给用户贴标签的功能，数说立方的核心技术用户画像可以一键生成人口属性、内容属性、关系属性、购物属性等四大维度标签，深度剖析TGI指标、普通指标，共同解读目标受众。
1、超细分标签，数据立方运用超过30万个标签来刻画消费者的各方面属性
2、概括聚类，多层次的标签体系，逐层概化
3、海量索引，对每个标签的来源都提供其原始证据，确保可解释性
4、标签推荐，采用深度学习方法，提高标签推荐准确性，便于营销策划和挖掘标签关系
5、全面受众分析，支持对客户群实时受众分析,基于自有细分标签体系提供多维用户洞察
给用户贴标签是大数据时代对数据挖掘的升华，传统商业时代是通过关系、层次进行消费者的管理，而现在是标签化管理，这样的好处是标签可以无限多，可以自定义和机器学习完美结合，最终目的是实现标签间的自由组合，从而满足在不同的商业场景中使用。
看一个数说立方的具体案例，OPPO R9s和华为nova的在去年10月的营销活动分析。剔除噪音后OPPO有10万级的声量400万的互动量，华为有25万声量和1200万的互动量。从数据总量来看当月华为在营销中完胜OPPO。
从上图来看，当月华为有五次营销事件，其中两次效果相当的明显，而OPPO只有一次营销效果不错，所以完败也不无道理。并且提取热议评论后还可以看到关键词云的分布，这样企业从这些数据可以得出更多的结论，从而为下一次营销活动做数据的储备。
华为热议的关键词云
OPPO热议的关键词云
所以选择一个好的大数据BI工具能够事半功倍。
3、商业应用才是根本
目前大部分BI只是大数据分析的工具而已，优点是傻瓜式，高效展示，可以帮助企业更容易发现数据的事实。缺点是不够业务化，我们更需要数据背后的结论和逻辑，必须要商业应用才更有价值，也就是说必须以促进企业生意增长为目的完整的商业应用方案。
数说故事旗下的数说雷达是一套以消费者为导向的智能营销管理系统，是数说聚合、数说立方的上游产品。这款产品每天都更新数据，市场动态尽在掌握；整合了企业决策中的不同应用场景的需求，并且在产品中嵌入了行业专属模型，更业务化，当然独有的创新图谱支持企业的高阶应用。这款产品的目的是帮助企业实现数字化营销管理和销售管理。
就用品牌营销中的最核心的代言人优选这事儿来说吧，既不是看脸，也不是只看一个粉丝数或阅读量简单的定义明星的价值，而是一个包含6个维度的优选模型。
互联网的好处是明星或网红的一举一动都在互联网上曝光，这些数据经过整合后就是非常好的一手评估数据，这样的数据才是企业可以信赖的决策依据。我们来看一个数说雷达的优选代言人的案例。
通过数说雷达不但给每个候选明星和竞品明星进行了量化评估，并且进行了重点候选人的提示。其中刘诗诗运营效果、粉丝基础和美誉度排名均在Top 5， “知性”、“优雅”形象突出，与品牌调性较为契合，所以对刘诗诗数据进行了深度挖掘。
通过这样详细的数据，品牌最终优选结果是刘诗诗。当这样的数据品牌企业可以唾手可得的时候，传统甄选明星代言的方法就面临着被淘汰的尴尬境地了。
以上提及的数说聚合、数说立方、数说雷达均是DataStory(数说故事) D3系列核心产品，目前三款产品已全面打通，贯穿了企业运用数据进行商业决策全流程，从数据获取、清洗处理、智能标签化到数据分析与业务场景应用为企业提供全流程一体化商业解决方案。成功构建了以市场和消费者为导向、以“数据-洞察-连接”为核心理念的一站式大数据品牌建设体系，帮助企业实现数据价值与业务深度融合，并在营销、研发、生产等各大应用场景下更科学地决策，促进最大化效果提升。
如果品牌营销还只是迷恋自己的ERP数据就太out了，如果还坚持使用消费者调查那就太固执了，互联网是对整个商业环境进行了重构，改变的不仅仅是人货场，还有企业决策的方法。如果我们没有数据那就去养数据、找数据，如果有数据那我们就看看数据怎么说。数据驱动（DT）商业营运的时代已经来临。
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