大數據時代的商業分析與探索

唐珂琳

摘要：近年來，隨著數據挖掘技術的蓬勃發展和數據樣本的不斷豐富，數據價值獲得了更充分地認可和更廣泛的關注，商業數據的分析已逐步應用在國民生活各個行業當中。在大數據的背景之下，數據結構模式已經轉變，逐漸朝著結構化、半結構化、非結構化的模式轉變，這使得數據不僅具備單一的工具性能，還成為了一種社會發展需要的資源。在大數據時代背景下，數據凸顯出了實時性、海量化等特點，能夠給商業發展提供業務的全部細節，同時這也是結構化市場調研小數據難以滿足的特性。對此，文章對大數據時代的商業分析進行了探究，從而使更多的企業從中獲取更高的經濟效益。

關鍵詞：大數據時代;商業分析;措施

21世紀以來，在經濟全球化、文化多元化、科技一體化的背景下，數據信息發揮的作用越來越大，大數據的地位及作用更是不容小覷。在商業發展過程中，越來越多的企業思考如何利用這些海量數據進行成本分析、性能分析，以期通過有用的數據信息來改善運營業務獲取最大的經濟效益。因此，在大數據時代背景之下，依托大量樣本的商業數據分析工作，是未來商業模式的改革趨勢，是企業找準目標用戶，提高核心競爭力及擴張優勢產品的必由之路。

一、商業分析概念

現階段對于商業分析這個概念的論述，主要指的是對營銷方案進行經濟效益分析，并在財務層面判斷是否符合現階段企業的發展目標及戰略，當產品概念符合這個要求后便會進入到產品的研發階段。而商業分析所涉及到的內容比較多，所以執行商業分析的步驟也比較復雜，通常情況下劃分為五個步驟：第一，校驗數據來源的合理性及準確性;第二，校驗調查數據的實用性及有效性;第三，分析目標客戶的消費特性;第四，明確公司的經營范圍及產品等;第五，確定合理的經營模式、經營范圍、經營策略等信息。

二、商業分析的內容

從商業分析來看，其涉及到的內容比較多且復雜，一般將其內容分為三部分：一是人口特征分析，二是競爭分析，三是商業經濟狀況分析。

（一）人口特征分析

從人口特征分析的角度來看，其主要是對商業區域內的人口規模及特征進行分析，如人口總量和密度、年齡段、教育水平、人均可支配收入、職業分布等方面的分析，這些方面的數據可以從政府的人口普查、購買力調查等資料中獲取。

（二）競爭分析

在進行商業分析的過程中，競爭分析則是必不可少的環節，其內容主要包括：一是分析現有競爭者的商業形式、位置、數量、規模、營業額、營銷策略、經營風格、主打商品、服務對象;二是對競爭者的優勢及缺陷進行分析;三是對競爭長短期的變化進行分析;四是對商店飽和程度進行分析。從競爭分析的角度來看，任何商業都會存在店鋪過少、過多、飽和等現象，當商店比較少的商業區域僅有少量的商店能夠提供商業消費需求的產品及服務，當商店過多的商業區域就會有大量的商店來提供特定的產品和服務，自然難以使得每個商店都能夠獲得相應的投資回報，當商業區域內的商店處于飽和狀態，那么其恰好符合商業區域內人口對特定產品及服務的需求。從不同的行業發展來看，一般選擇零售飽和指數較高的商業區域開店。

（三）商業的經濟狀況分析

從商業經濟狀況分析的角度來看，其主要從主導產業、多元化程度、項目增長、市場波動等角度來對商業未來發展情況進行深入分析。若是商業發展前景較好，那么居民會保持穩定的收入增長，而零售市場也會保持增長的狀態;若是商業呈現多元化發展形勢，那么零售市場通常不會因為市場需求變化而出現相應的波動;若是商業區域內的居民大多從事同一行業，在市場需求發生變化時，居民購買能力也會發生相應改變，商店的營業額必然會受到不利影響。

三、大數據時代下商業分析的特點

（一）大數據的應用

大數據即指在合理時間內對復雜的資料進行擷取和整理，從而將資料轉換為企業經營決策所需的關鍵數據或者資訊。每個企業采用的數據處理技術都不一樣，而且隨著大數據的發展不斷地增長，更多的商家和企業會選擇收集跟蹤大量結構性及非結構性的數據，這樣可以為企業的商業決策提供可靠的數據支持。

從大數據在商業分析應用來看，使用頻率較多的一種大數據技術為Hadoop，其是一種開源分布式數據，研發該項技術的目的是處理和編輯網絡數據。在數據分析的過程中，可以將子集合分配給成百上千的服務器進行處理，這不僅提升了數據處理的速度，還能夠確保匯報結果的準確性，所以該技術具有處理拍字節集數據的功能。從現階段商業發展趨勢來看，大數據技術既取決于大數據的“大”，還取決于大數據中的“數據”，所以必須將大數據技術在商業分析中的應用重視起來，才能夠幫助企業解決所面臨的商業發展問題。

（二）商業分析速度加快

現階段，很多學者將大數據技術看做是快速分析趨勢中的一個元素。要使分析數據的過程快速完成，重要的不是考慮數據的大小，而是如何快速地分析數據，因此如何發掘出一種更加先進的海量數據分析方法就成為了大家的期待。從現階段的計算程度來看，在內存中處理的數據要比在傳統硬盤中搜索的數據多，且其計算結果的速度也更快、更準確。從數據庫的發展來看，經歷了數十年的發展歷程，并逐漸實現了數據庫性能的提升，尤其是對于大型數據的加載更為實用，而硬盤也只能為備份所需。由于在旋轉型硬盤中檢索數據屬于一個機械化的過程，所以與現階段的數據處理技術相比，速度更為緩慢。從分析速度的角度來看，查詢完成時間也是非常重要的，以前的建模時間要比運行時間短而現階段的運行時間要比建模時間短許多。在大數據時代下，列式數據庫服務器的應用，實現了關系型數據庫的傳統型與列結構的轉變，這在一定程度上滿足了另外的性能需求，工作人員在運用查詢功能時，不用讀取整個記錄與選取可選序列，而是只需訪問有用的序列，體現了組織或者測量關鍵列的應用功能的有效改善。

（三）技術成本的下降

隨著計算機技術及網絡技術的進步與快速發展，商業分析技術逐漸從內存與存儲價格的下降中來獲取經濟效益，與此同時開源軟件也成為了商業產品的備選產品，極大的競爭壓力對商業產品的價值產生了嚴重影響，商業產品的價格也隨之下跌。以往的開源工具僅僅是具備基本的報告功能，而現在已經具備了較為先進的預測分析能力。現階段硬件與存儲變得低廉，技術人員僅利用此操作系統便可以對一個商業智能層進行分析處理，然后利用數據格式重定以及數據轉載到倉庫的方式，便能夠直接進行操作應用分析并快速地獲取答案。

（四）移動設備的普及

大數據下的商業分析普遍向著智能移動化的趨勢發展。移動商業智能具有較大的優勢，商家企業可以隨時隨地為客戶提供數據訪問，并建立完善的客戶信息儲備數據庫。目前我國的移動設備基本上實現全覆蓋，對人們的工作和生活帶來了非常大的改變，而且越來越多的人開始使用iPad移動設備進行學習和工作。移動設備的廣泛普及應用，對商業的具體分析帶來了關鍵性的影響作用。移動設備的瀏覽器具備的強大功能，能夠在商業中迅速地進行產品分析，最終使商業的經濟效益得到穩健的發展。

（五）社交媒體的應用

近年來，隨著新媒體的發展，越來越多的企業通過分析網站的數據獲取商業信息。因為通過新媒體進行的商業分析技術比較先進，企業可以運用社交媒體反映出的評論及特定術語以正負數來體現，特別是對商標名牌的直觀判斷。在營銷與客服服務部門購買之后，使得IT部門對這類工具不再具備較強的依賴性。從媒體與商業的關聯性來看，其在于使得企業領導相信社交媒體的投資具有高回報，以此來獲取更高的經濟效益。

四、應用大數據進行商業分析的措施

（一）打通數據，建造360°全景影像

在利用大數據技術進行商業分析的過程中，對于數據的分析使用首先需要打通企業web網站、微信、郵件、APP等數據與百分點全網數據，然后在此基礎上構建起個性化的用戶標簽體系，從而構建出360°全景影像。因此企業能夠依據“獲取用戶—成熟—衰退”這樣一個完整的用戶生命周期來構建模型平臺的建模分析，從而使企業能夠最大程度地挖掘客戶的潛在價值。在商業分析的具體實施過程中，常常會使用到多種類型的模型，比如利用歸因模型、聚類分析模型等模型來對新增用戶渠道進行分析，并對客戶進行細化分析，從而達到人群特征的精準識別;利用RFM模型能夠對用戶價值群體進行分析，通過用戶的忠誠度與活躍度模型的構建來識別價值群體;在用戶走向衰退期時，則可以運用流失預警模型來分析客戶流失的原因，并對容易流失的客戶群體進行辨別。

（二）運營分析，實時調整營銷戰略

商業分析可以利用大數據的新技術，對企業的運營情況進行整體分析，通過對營收成本指標、訪客量、商業內容、興趣等方面，對客戶進行總體的衡量;用戶分析則是圍繞著人口統計學特征、媒體傳播習慣、網購行為等進行分析。尤其是在新商品上市之后，可以實時地對商品銷量的多種渠道進行追蹤，然后與同類產品的標準值進行比較，判斷出問題的根源，并及時對營銷策略進行調整。另外，企業還可以結合客戶的需求，利用REM模型將客戶群詳細地劃分為不同價值的客戶群體，并收集客戶的搜索、瀏覽、購買情況等信息從而發現其中的問題，然后運用市場調研的方式進一步分析研究問題的形成原因。此外，應用關聯規則模型可以發現品類與具體商品之間所具備的共同購買的可能性，以此來為企業品牌商品的拓展銷售提供建議。從市場營銷的角度來看，主要包括商品價格、銷售渠道、商品促銷等方面，企業都可以利用大數據技術提供數據支持并制定出合理的解決方案。因此，在大數據的環境下，市場營銷部門可以將商品最初的上市數據作為參考，然后對價格進行適當的調整。此時需要利用歸因模型，結合網絡輿情監控數據、消費者購買路徑數據等信息來準確地衡量不同銷售渠道的作用，并將渠道之間的協同關系與競爭關系進行協調，以此來制定科學合理的市場營銷策略。

（三）追蹤效果，投資回報最大化

從商業分析的角度來看，廣告是商品營銷的重要途徑之一。對于很多的廣告商來說，要合理規劃商業營銷的預算，這樣可以實現ROI的最大化。但是，目前的媒體環境比較復雜，導致很多的廣告商不知該如何優化升級營銷渠道才能實現投資回報率的最大化，而這也正是眾多企業關注的主要問題。隨著融媒體時代的到來和全路徑效果追蹤技術的出現，為廣告商能夠清晰地了解發生每一轉化背后的過程提供了技術支撐。從新商業模式的優勢來看，其在于能夠以數字化的形式將每個營銷渠道的價值反映出來，既能夠輔助廣告主對媒體渠道的調控，還能夠在營銷預算、營銷渠道的優化升級中，實現投資回報率的最大化。在大數據時代下，要實現商業模式價值的最大化，廣告商必須要明確市場營銷的目的，并對每一種營銷渠道進行全面地了解，然后結合不同的應用場景選擇不同的商業模式，這樣可以幫助企業實現投資回報率的最大化。

五、結語

總而言之，科技的發展推動了計算機網絡技術的應用及普及，因為在當下這個社會中信息傳遞、處理等都需要數據信息及相應技術作為支撐，所以數據發揮的作用越來越大。但是，從目前的數據處理技術來看，很多分析技術不夠成熟。因此面對大數據時代這個背景，商業領域的數據分析人員則需要結合我國的國情及數據分析技術發展現狀，制定出行之有效的方案，從而對數據分析技術進行創新并加以利用，優化大數據分析挖掘體系并完善數據信息處理平臺，在做好商業分析的基礎上制定科學的營銷策略，最終將企業經濟擴大化。

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（作者單位：湖南工業職業技術學院）