“啤酒和尿布”第二季

2019-08-08 版权声明 举报文章

沃尔玛超市“啤酒和尿布”的经典营销案例几乎人尽皆知,但却鲜有人知,是一家名为Teradata的公司,利用数据分析,帮助沃尔玛成功找出其商品关联性,精准定位客户需求,才成就了这一数据创造价值的典范之作。

Teradata成立于1979年,是目前美国前十大上市软件公司之一,也是全球最重要的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商之一。在今天,数据对于企业的意义已经远远不同于30年前。能够从浩如烟海的数据中找到有效信息,并分析出其背后的商业价值,正逐渐成为企业的核心竞争力之一。对于Teradata这样的“数据专家”而言,大数据时代即意味着黄金时代——目前Teradata在全球拥有2400多家客户,业务领域超过十大行业。全球主要行业的领军企业基本都是其客户,在使用数据服务的航空公司中,其市场占有率更是达到100%。根据Teradata天睿公司大中华区首席执行官Aaron Hsin介绍,最近几年Teradata在大中华区的业务发展速度一直快于全球平均增长速度。预计未来两年,大中华区将成为美国市场之外最大的市场。他说:“Teradata的业务目标就是通过数据分析,协助客户获得数据的洞察力,帮助客户实现业务的成功。”

数据架构

Teradata一直在研发结构化数据仓库领域的尖端技术,目前提供的服务主要包括硬件、平台产品、咨询服务等。比如最近几年由于大数据的需求非常旺盛,Teradata在传统的数据仓库平台上做了很大的延伸,如半结构化数据、非结构化数据,文本、视频、图像、传感器等各种不同的数据,Teradata协助大量客户做多元化数据的关联应用分析,提供各种成熟平台,包含Teradata统一数据架构(UDA)。在统一数据架构里提供数据整合平台,利用开源技术Hadoop,协助各部门做多元化数据的整合。“还包括从海量的整合数据中,怎样通过尖端的数据挖掘技术,探索海量数据中的价值。同时,如何将挖掘出的数据洞察力,与数据仓库里已有的数据进行结合,比如客户关系管理系统、交易系统,进行统筹的关联分析,为企业和政府产生更精确、有效、实时的行动。”Aaron Hsin介绍道。

Aaron Hsin表示,由于数据存放在多个不同的平台,产生的价值也都不同。Teradata有多元结构化数据统一的集中管控平台,能够给用户透明的数据访问,进行跨平台式的关联数据分析,产生更高的价值。“面向未来,下一代数据架构的理论应该整合数据科学、大数据、明确的模型、现有数据和技术的整合,以满足更高业务价值的需求。下一代数据架构应该融合来自各种引擎的数据,每个引擎能够创建、存储和转化数据,而且每个引擎能够执行一个或者多个任务。Teradata在业内独家研发的‘统一数据架构’就是体现了这一思想。”Aaron Hsin这样理解数据整合的未来趋势。通过整合Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索以及Hadoop平台,整合了各平台的优势。未来,Teradata还将继续演进该平台,更好地通过单一平台、SQL等常用技术处理各种类型的大数据,使其满足不同业务和使用对象需求,并且快速降低大数据应用的难度和成本。今年,Teradata还正式宣布了对于全球的中小企业适用的云平台和云技术。该平台适合全球的客户,特别是为中小企业提供按需自助的数据分析服务。

大数据思维

“数据的核心是发现价值,而驾驭数据的核心就是分析。”Aaron Hsin表示,Teradata将始终根据客户的商业模式以及市场需求,为客户提供定制化的大数据解决方案,帮助客户实现商业智能。

而企业要真正具备数据整合、挖掘、分析、行动的能力,Aaron Hsin认为要经历4个步骤:第一个步骤是业务驱动。相关部门去讨论所选择的业务场景,采集整合需要的一部分大数据,选择这些数据的重点在于能够快速产生价值,能够体现你所选场景的数据。第二个步骤是,一旦数据被收集且探索出价值以后,需要与已有的数据进行结合,比如客户关系管理数据、客户交易记录等数据进行关联,以产生关联价值。第三个步骤是建立大数据的分析、支持体系和文化,使企业内部对于大数据的管理、探索、分析形成共识。第四个步骤就是逐步随着大数据体现这些场景的价值,它的范围会逐步扩大,再逐步建立企业、单位内部大数据的标准,形成统一的数据格式、采集方法、使用方式等。

“我们在企业的每一步骤都能够提供很好的解决方案以及服务。尤其Teradata统一数据架构(UDA)是代表未来发展趋势的典型大数据解决方案,能够帮助整合Teradata数据仓库、Teradata Aster数据探索以及开源Hadoop等多种平台和技术的优势,使得企业获得大数据中的洞察力,并形成业务行动力,赢得更大竞争优势。”Aaron Hsin表示。

Teradata统一数据架构已经在众多企业里成功实践。例如,一家全球性大型银行,通过部署统一数据架构防止客户流失。通过该架构中的数据探索平台,客户就能通过360度的视图,发现客户的互动过程以及关闭账户行为中最常见的路径。借助Teradata的分析,减少了5%高利润客户的流失。

Teradata是西班牙电信超过十年的合作伙伴,“我们一起做的这个项目,他们可以把大数据服务的具体产品提供给各行各业的客户,比如他们的零售商。过去零售商要拓展业务、增加零售网点,他们以前的选址可能要仰赖一些毫无头绪的外部数据,更加没有组织和分析的能力。西班牙电信能够以更加精确的位置服务数据提供给零售商,比如打算在这个地区开设新的网点,就能告诉你这个地区性别的统计学、人员嗜好的统计学、年龄、时段、客流量等方面的统计数据,更精确地告诉这个网点适不适合你。”Teradata服务过的案例比比皆是,Aaron Hsin很轻易就能列出一长串,“在航空业持续面临燃油价格上涨、竞争白热化和经济动荡的逆潮时,Teradata助力加拿大最大的航空公司——加拿大航空,通过着力采用集成数据仓库,有效提升市场竞争力。加拿大航空利用Teradata旅游业逻辑数据模型为框架,指导信息整合,从而减少开发时间和成本。全球最大的机场汽车租赁品牌赫兹租车公司(Hertz)已经选用Teradata动态企业级数据仓库环境,提供全新、强大且反应迅速的分析环境基础,帮助其在整合数据基础上制定关键业务报告和决策。”

在不同的行业或企业,Teradata面对的客户需求往往都是个性化的,如何应对庞大客户群的个性需求,Aaron Hsin也给出了自己的理解:

“虽然不同企业在应用大数据时,会有特定的需求。但是,企业对待大数据的态度、思维、能力培养应该是一致的。我建议企业或政府单位应该从整体上培养三种数据相关的能力:第一是数据整合能力,因为各种不同形态的数据要做整合,才能产生关联价值效益,所以首先要有数据整合能力;第二是信息探索能力,从整合出来的海量数据当中,怎么通过一些模型的开发、信息的挖掘、快速有效的知识发现,进行信息的探索和深度的数据分析,这是在数据探索能力方面的培养;第三是精确的行动能力,我们经常会接到电话,比如‘你要贷款吗、你要买房地产吗’这种无头苍蝇式的营销服务,真的是令人非常困扰。这种营销方式很不智慧。”

基于这种理解,Aaron Hsin认为,对于企业和政府单位来讲,最重要的是,一定要在整合完毕和探索出数据价值以后,跟已有的数据结合,产生更精确的行动,“在正确的时间、正确的地点,以正确的方式给予真正需要的人”。

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