大数据分析的价值体现
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
那么企业在进行数据资产利用和转化方面有哪些痛点，数据资产有哪些价值呈现方式呢，今天我们来探讨一下。
一、企业在数据价值发掘上的常见痛点
数据分析是数据价值发掘的手段，企业在数据分析上的痛点一般包含以下几个方面：
1、数据壁垒严重，缺乏统一分析平台
企业的信息化系统建设是按照业务条线分别建设的，缺少统一规划，烟囱式的IT系统建设导致数据壁垒严重，数据难以共享和关联使用。
缺少专业的自助式数据可视化分析工具/平台，导致数据分析应用手段匮乏，在技术层面限制了数据价值的利用能力。
2、分析需求实现周期长，报告静态化
IT对于业务的分析需求的响应慢，需要耗费数周到数月，无法快速响应。
数据分析时效较差，无法满足业务发展和变化的形势。
分析方式固化，以静态报告为主。
3、项目成本及投入高，回报周期长
传统的数据分析项目成本高、投入大、风险高，回报周期长，导致企业对于投资回报率心存疑虑，造成企业数据应用能力始终得不到提升。
二、数据分析的四种价值呈现
发掘数据资产的价值，构建企业的数据竞争力，其核心是实现企业的数字化转型，实现从经验驱动决策到数字驱动决策的转变。本质上是要实现由数据驱动企业运行效率的提升并实现业务增长，促进企业战略目标的达成。
数据应用的价值可以体现在以下四个层次：
监控预警
结合企业的战略目标构建清晰的业务目标和相应的指标体系，实时监控业务状况，让业务对象能够及时准确的监控业务状况。当业务出现异常时可以通过自动预/告警和主动数据服务的方式让业务对象能够及时进行干预，提升协作效率。
问题诊断
通过细分法、关联分析法等多种数据分析方法对数据进行诊断，精准定位，找到核心关键要素，并反馈到业务环节进行针对性改善，再对改善效果进行监测和评估，实现业务闭环和有效管理。
智能预测
已经积累的数据资产不仅仅可以用来做统计分析，还可以结合最新的大数据和AI的能力来实现数据挖掘和预测等深度应用，在销售预测、精准营销、风控、设备故障预测与预防性维护、供应链优化、库存优化等各个环节都可以结合AI的能力来实现降本增效，提升企业的运营水平。
决策支持
决策支持一个常见误区是认为决策支持只是针对高级管理层的。而实质上无论是决策层、管理层还是执行层，都有大量需要思考判断的事项，只有把决策支持环节下沉到日常的业务当中才能发挥更多的价值。在决策支持上，一方面我们要为决策支持提供全面和精准的数据支持，另一方面要将判断依据和判断规则在数据平台中集成实现，打破原先零散收集判断依据、凭经验得出决策结果的方式，实现决策效率和水平的提升，实现业务和管理的双向优化。
大数据的价值是时代性的价值，大数据是解决这个时代更新的方法，而非永恒不朽的论题。我们利用大数据创造了时代价值，最终它也要进步，甚至会被新兴的驱动力淘汰。
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