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168主编 发表于 2017-5-17 19:39:15

从数据质量到应用案例:永洪广州大数据沙龙干货集锦

“可以充分信任这些现有的数据来做出关键决策吗?出问题怎么办?”
“知道了网民关注什么,然后呢?”……
这些接地气的、实实在在的问题,并非出自哪个公司信息部门与管理层的内部会议,而是来自5月13日永洪科技大数据沙龙广州站中讨论的议题。上周六,虽然已经入夏的广州下起了暴雨,依然有上百位来自各行各业的企业信息部门负责人、创业项目团队、营销机构、渠道商、高校研究人士等冒雨来到现场,参与到多位大数据专家的干货讨论中。
本文特地整理了此次沙龙中各位专家的干货,以飨读者。
“数据质量是数据分析价值的前提和保障”成立于2003年的华矩科技是一家专注于商用信息技术及商用数据应用的解决方案提供商,也是永洪在华南区域的合作伙伴之一。华矩科技技术经理王洪辉在《数据质量如何重塑分析精准度》的演讲中,对于数据准备的重要性和具体内容进行了阐释。http://www.yonghongtech.com/webbbs/data/attachment/forum/201705/17/143036z9w2wy2tprjwnc4w.png
王洪辉指出,当下的企业数据来自多种渠道,各类应用系统关系错综复杂,很容易陷入数据质量带来的各种问题中。他举例称,某保险代理公司为业务发展建立了数据仓库,计划实现单一客户视图,并对数据进行分析和挖掘,实现精准营销;然而遭到业务部门投诉存在数据不准确、客户关键数据信息丢失、客户数据重复等问题,导致客户满意度降低、业务部门对数据不信任等后果。他指出,“数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础,也是最重要的前提和保障。”
接下来,王洪辉从多个角度阐释了数据质量的标准。他指出,在经过对诸多数据质量问题的研究后,对于优质数据提出了以下几个标准:
准确性:这些数据反映事实吗?所有数据源都传达一样的信息吗?一致性:所有系统的数据都是一致的吗?有没有数据重复?完整性:所需的数据都同时存在吗?相关性:不同数据源之间的数据存在关联吗?有效性:所有数据值都在对应的字段里吗?即时性:当需要数据时是否可以即时拿到?
在这一基础上,他将获取优质数据的过程划分为理解问题(数据问题挖掘与质量评估)、改善数据(数据质量优化与完善)、维持数据质量(数据质量监管与持续优化)三个阶段,并以一组示例数据,从数据探查、数据整合、数据标准化、数据元素化、修改及验证地址、数据匹配、最优记录建议七个步骤,深入浅出地详细阐述了数据质量改善的过程。
以往的数据分析更多以分析的技术与应用作为重点,数据质量这一并不常见的主题,吸引了在场众多观众的关注与热烈讨论。
从反欺诈到营销:从企业应用看数据分析实操而在企业大数据应用领域,佰仟金融和国双科技给出了不一样的回答。
消费金融服务企业佰仟金融大数据负责人张岩介绍到,在其金融产品的价值链中,大数据在市场策略、产品、风控、营销、销售、运营等多个领域都发挥着重要的作用。而佰仟金融运用永洪的大数据平台实现了欺诈风险的发现和识别,张岩在演讲中分享了这一金融大数据的实际应用案例。
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张岩指出,在传统的审核机制中,线下平台需要对每项信息进行人工评估,存在效率低下、人工成本高、审核时间长、用户体验差等劣势;而改进后的审核通过采集用户行为数据、调取第三方数据、信用评分算法等方式,完成对用户身份、行为的核验与授信,将审核时间缩短到分钟级,有效加强了用户体验。同时在数据采集、特征工程、样本补充等层面,通过特征映射、CNN、知识图谱等数据技术进行针对性处理,有效完成反欺诈流程的循环迭代,最终实现通过数据分析技术不断提升反欺诈能力的效果。
作为企业级大数据分析解决方案提供商,也是永洪科技的另一合作伙伴,国双科技全国咨询总监温江浩则分析了大数据在数字营销领域越来越重要的作用。他指出,2016年网络广告市场规模接近广电广告规模的2.5倍;移动广告市场规模超过1500亿元,占比整体网络广告55%以上;不断发展的数字化营销对数据分析提出了更高的要求。http://www.yonghongtech.com/webbbs/data/attachment/forum/201705/17/142553qm2b5q0bx2dx5bh4.png
温江浩指出,对于制造业等传统企业来说,早期的营销方式很难跟上当下的节奏,大数据环境下需要更具针对性的营销解决方案。他对此列举了多个案例:通过数据回归算法,可以科学评估媒体投放预算,最大化渠道转化率,从而降低搜索等渠道的成本投入;线上线下系统打通后,可以通过数据分析溯源消费者真实行为、监测媒体投放效果、挖掘用户热门路径,更容易直达目标用户群;借助数据监测,更容易及时监测危机、触达舆情,并作出针对性的品牌形象建设举措等。
虽然来自不同的角度、给出了不同的答案,大数据却在两家企业体现出异曲同工的应用:提升效率、降低成本、规避风险、直达用户。这不仅是数据分析的目的所在,也是数据分析行业一直以来的诉求。
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