【大数据分析】如何定位并真正发挥大数据的价值？

bigdatas

大数据的传统角色是幕后支持，但互联网时代给了大数据现在前台第一线的机会，现在的站内推荐，个性化落地页，站外智能投放只是一个缩影，此时这些业务直接由数据智慧主导，效果如何立竿见影。我相信数据会在更多场景下从幕后走到前台，辅助支持是其次，主导驱动才是关键。

讨论一 关于价值大小的问题

当然在讨论这个问题之前，你所在的业务部门或中心决定了你的定位，网站分析大多在偏营销或前端的中心，定位可能是让你要做好本部门或本中心的数据支持。但这并不意味着你不能拓展你的视野，你需要在做好本部门本中心的前提下，把数据伸展到数据链条的上下游，这是谁都不能拘束的。

讨论二 关于是否有价值的问题

数据当然有价值，但你做的确实有价值吗？可以打个比方，如果公司或者部门缺少了你，他们是否能正常运行？业务运行质量是否会下降？如果你回答是，那么恭喜你，你的数据已经影响到业务并且有价值，如果你不能确定，或者直白点说业务没有你照样运作并且几乎不受影响，那么你的工作就是没有价值。

讨论三 关于如何提高大数据价值的问题

以上三种形态解释了不同情况下数据价值的大小，那我们讨论下如何提高数据价值的问题。

要提高数据价值首先明确定位，这里需要区分独立的大数据中心（独立数据集中中心）和分业务中心，在上文已经阐述了分业务中心分析师的职责和价值所在，这里主要谈数据中心。

1、独立数据集中中心

独立数据中心的定位是为全公司提供数据支持，包括底层数据收集，数据清洗，数据存储，数据挖掘，报表体系，商业智能和宏观视野等，另外还可能包括智能推荐，智能现在投放等。

第三作为公司级别的支持中心，数据的价值除了BI和对业务中心外，在越来越个性话，多元化的当下，数据的应用范围越发广泛，很多都已经成为标配，如个性化推荐（个性化广告，商品，资源位等），甚至在DSP，RTB等精细化广告运营的今日，大数据也会发生强大的作用。除此以外配合网站用户体验的A/B测试等数据功能也都是大数据中心的价值所在，并且这种价值才是真正直接体现数据价值的应用场景。

2、为什么这种形式价值最大？

数据的传统角色是幕后支持，但互联网时代给了数据现在前台第一线的机会，现在的站内推荐，个性化落地页，站外智能投放只是一个缩影，此时这些业务直接由数据智慧主导，效果如何立竿见影。我相信数据会在更多场景下从幕后走到前台，辅助支持是其次，主导驱动才是关键。

大数据时代给了我们更多可以应用数据的机会，与此同时我也看到现实的挑战，大数据或数据智能要发挥价值，离不开运维，技术开发，可以说一个公司的技术水平就决定了数据的水平。巧妇难为无米之炊，在数据智能的各个阶段，我们都需要技术和IT支持。