易观郭炜：企业如何理解大数据价值，如何用好大数据？
大数据，企业数字化的新能源。
导读
2018年，世界上科学家搜索频率最高的词汇前三分别是“癌症”“区块链”“大数据”。其中，“大数据”从之前的第6位跃至第3位。而这篇文章，我们就把“大数据”重新拉回大众视野。
去年6月，我朋友在南京用美团打车，5公里路程只花费了1元钱。当时，美团打车和滴滴外卖开战正酣。但是，这种疯狂补贴只属于少数几个城市。
虽然去年12月底，美团取得了北京市网约车经营许可证，但春节后美团打车第三城却选择了郑州，至今帝都仍然没有美团的身影。难道是帝都被美团战略放弃了吗？
实际上，美团打车选择试点哪个城市，是大数据选择的结果。
据悉，美团内部在开发数据分析工具的就有1000人，且王慧文会在周末整天地查看分析数据，以此做决策。
早在“千团大战”时期，美团刚起步，就依靠大数据选择了19个城市，避开了北上广的一线战场，一步步开疆拓土实现用户增长，才成长为了今天的美团。
美团运用大数据所收获的里程碑，其实并不是个例。体现大数据价值的切实场景还有很多——人工智能的背后是基于大数据的机器学习；精准营销背后是大数据的人群画像和千人千面推送；而增长黑客的背后则是数据分析驱动。
再联想到5G时代的世界，第一个让我们细思极恐的就是数据量的大爆发。如何理解数据的价值？如何抓住数据价值的机会？用好并能做好准备迎接5G时代？为此，我们请到了大数据公司易观CTO郭炜先生，请他以大数据技术的第一思维和视角来和我们做个分享。
数据思维
对于“企业到底该如何理解大数据的价值，如何用好大数据”的问题，易观CTO郭炜先抛出了一个问题：“企业是先有业务，还是先有数据？”
他的答案是先有业务，要看企业业务达成什么样的目标，然后再看数据在哪儿，怎么用。
类似于谷歌公司的OKR管理理念（O = Objective, 企业目标; KR ＝Key Results，关键结果），即为确保达成企业目标进行的关键结果分解与实施。
从大数据的角度讲，这是一种数据思维。
什么是数据思维？
北大光华管理学院的商务统计与经济计量系王汉生教授认为：数据之于个人的价值，一定关乎自身业务的核心诉求，数据思维最重要的就是把“业务问题”定义成“数据可分析问题”。
具体的做法就是，在一堆业务问题中，准确定位业务的核心诉求，并找到影响核心诉求的相关因素，然后利用各种数据分析工具进一步研究。
对此，易观的CTO郭炜针对数据思维做了进一步说明，他把“数据可分析问题”定义为“可量化的结果”，不仅仅是分析问题，更要数据可量化，可达到结果。
而在数据思维的应用上，有一家公司做到了极致。
我们都知道，招商银行的App在所有银行类App中是公认的好用。为什么？在招行内部，无论是业务人员、高层管理人员，还是App运营人员、线下柜台工作人员，都将活跃用户数作为核心驱动指标。
郭炜说，招行是易观2000多家客户中为数不多的，在大数据技术方面可以直接对话，沟通毫无障碍的客户之一。
想想我们了解的某老牌互联网公司，反而没有这种数据思维的上下贯彻，多年来业务都没有增长突破，真是感慨。
而当业务人员有了数据思维，实现增长也就水到渠成。
增长，结果为导向
当前国内流量红利消失，以及市场感受到了寒冬，其实也正是企业进入了需要精益成长的时代，要精细化的理解用户，服务用户，所以增长黑客的方法论现在被广泛传播和借鉴，比如国外的Facebook，国内的今日头条、新世相，都成立了增长团队。对此，郭炜的看法是：现在国内的增长概念更多是指流量的增长，但是增长最终应该是走向成事。
在我们的提问中，郭炜也总是用这个相同的答案回答我们完全不同的问题，比如如何理解数据驱动营销闭环，如何吸引100多位数据领域技术精英加入一个原本不是技术见长的分析公司？
“因为我们是要成事，把事做成了，你的概念就能讲通了，把事做成了，并且看到你一直会做下去，技术团队自然就愿意来并凝聚在一起。”
郭炜给我们演示了一个获取的流量用户行为细节，即给无购买记录的用户新建一个群组，然后根据群体行为偏好完成定向拉动的数据驱动营销闭环案例：
在他们自己的产品数据后台，我们能看到左侧是业务诉求自定义栏，右侧是数据看板。
在郭炜做了一系列的自定义输入选择后，右侧可以看到一个功能（无购买记录）下的无数个用户。
点击某个用户，可以单独看到用户的行为和画像。
易观后台单个用户分析
再点击类似用户筛选建立用户群组，就可以看到这一类用户的App偏好。
这样的标签可以自建多个
然后，运营人员就可以根据这类用户偏好，调整文案创意，针对不同群体的偏好实现智能推送。
除了上述用户定向划分以及智能推送之外，第三方数据分析产品还可以帮助企业完成整个营销闭环。无论是渠道选择、路径转换、高价值用户挖掘与触达还是营销效果的评估，业务人员都可以实时查看数据与可视化报表。
为什么要强调数据的实时使用呢？难道只是节约时间成本吗？
数据河
我们要意识到大数据的特征，就是“大”， 尤其5G的到来，数据爆炸性增长，这样就带来一些问题：
一方面，无法存储。以易观为例，其5.9亿月活用户和8千多万日活用户，6.8Pb的数据库都无法存储其半年的数据。
另一方面，数据无效利用。数据一味的堆积，等待被使用时才调用是无法真正产生价值的。
针对这些问题，易观的CTO郭炜认为数据只有流动起来，才可以避免沉积。
他提出了一个很形象的概念——数据河
即数据从产生端实时流向数据的使用者，使用者随用随取，强调数据的实时使用。
这样会带来什么好处呢？
因为数据的每一次产生和使用都是确定的，是否要存留是根据我们数据使用者的情况去做的。这样就有效避免了数据单纯存储的情况。
郭炜，易观 CTO ，TGO 鲲鹏会北京会长
最后，郭炜说：“大数据是一种新能源，而易观想做数据能源产业下的加油站，经过易观的分析与处理，将原油提炼为汽油、柴油为各个企业所用。”
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