2.3　为企业增值

2.3.1　数据价值转化为盈利模式

美国数据技术专家史蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在天睿企业的全球用户大会上演讲时曾提道：“在硅谷，要么你已经是一家数据企业，或者将来会成为一家数据企业，或者已经被彻底淘汰。因为大数据正在变革各个行业认识自己的方式。”

劳斯莱斯除了是著名的汽车品牌，还是发动机的生产商。发动机对安全性的要求极高，仅靠员工的细心不足以确保100%的安全性。为了保障发动机的安全性能，劳斯莱斯在发动机生产的多个环节运用了数据分析。

劳斯莱斯汽车公司的首席科学家保罗·斯坦（Paul Stein）表示：“我们在设计环节运用了集群式高性能计算机，每次模拟都会生成数十TB的模拟数据。然后运用计算机算法深入研究这些数据，看看该款新品设计得到底是好还是坏。”

同时在发动机制造中，车间实现了物联网环境的全面覆盖，每个生产加工环节产生的数据全部归纳至数据库，只为了满足组装环节对发动机精密度和安全性的严苛要求。

劳斯莱斯的发动机都配备了发动机健康模块。不论是飞机发动机、直升机发动机还是舰艇发动机，每个发动机都配备了数百个的传感器，用来采集发动机的各个部件、各个系统及各个子系统的数据。这些信息通过专门的算法，进入发动机健康模块的数据采集系统中。无论是在高空中，还是在海洋里，数据都会被传回劳斯莱斯的总控室。所有发动机传感数据由一个200人左右的数据分析师团队，分组轮班地进行不间断的分析。一年下来，能够产生5亿份数据分析报告。

劳斯莱斯大量运用数据分析的目的，就是让他们的发动机更加安全可靠。当发动机出现故障的时候，企业能够第一时间发现并进行修理。数据分析的广泛使用使企业实现了开源节流，节省了大量的维修检测人力物力，同时这项实时监测服务以小时为单位向航空企业收费。数据分析技术为劳斯莱斯带来了巨大的收益。数据分析对劳斯莱斯的成功起了举足轻重的作用。

企业在经营的各个阶段，如果都能做到对数据进行最大限度地分析利用，就能够从中获得巨大的收益，甚至改变盈利模式。

2.3.2　数据辅助业务扩充

通过对社交数据、用户互动数据等进行数据分析，有助于企业品牌的水平化设计和碎片化扩散。因此，对一些细枝末节的信息流，企业都必须重视起来。数据分析师可以借助大数据平台上公开的海量社交数据，通过数据分析交叉验证技术，将数据与内容关联起来，发现用户需求，进而面向拥有潜在需求的用户开展精细化服务，为其提供更多便利，用户也就能给企业带来更多价值。

广州餐道信息科技有限公司创始人李振宏曾分享过，餐饮企业的数据分析师需要了解和掌握用户数据，通过数据分析知道用户更喜欢什么样的菜品，菜品定量和包装等如何才能满足众多用户的需求。只有通过对用户数据的精准分析，餐饮企业才能有针对性地依据数据及时扩充业务内容，从而更好地为客户提供产品和服务。

特易购是全球利润第二大的零售商，这家英国超市对会员卡的购买数据记录进行分析，为用户定性，如素食主义者、单身人士、有小孩的家庭等。对数据的利用也使特易购从中获得了巨大的利益。

特易购对用户进行分类，并为他们“量身定制”优惠券。其中四张针对用户经常购买的商品，另外两张则是依据客户的消费行为进行数据分析，猜测出他们将有可能会需要的商品。这种方式能够吸引顾客回购，并且不必让其他商品降价促销。

通过追踪这些优惠券的回笼率，特易购可以进一步了解客户的消费情况是否与数据分析相符。店内也可以依据数据分析出周围社区人群的喜好，更有针对性地设置促销活动，从而促进商品的流通，减少库存积压。

数据分析对企业发展有着决定性的意义，数据分析技术的运用能够帮助企业不断开发新业务，帮助企业不断前进，在企业发展中发挥着重要作用。

目前互联网发展迅速，只有充分利用数据分析，企业才能在竞争激烈的市场中寻得立足之地，甚至利用数据分析在市场中开疆扩土。无论是从行业竞争角度还是企业日常经营的角度看，数据分析都能为企业带来很多便利，帮助企业不断发展。