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利用大数据技术创造新型商业和经济指标
摘要：今天，每一项业务都是数据业务。可以从内部和外部获得关于交易、流程、客户、竞争对手、趋势、技术变化等方面的数据。挑战在于为公司创造可操作的信息和有用的知识。如果公司没有利用他们的数据资产，那么竞争对手将会超越他们。大数据技术可以为发现隐藏在公司及其环境中的知识提供一个非常有效的工具。通过分析大型数据集创建公司特定的指标可以带来有价值的见解和更好的决策。大数据技术还可以提供新的、更快的方法来计算经济指标(GDP数据、税收预测等)。它可以帮助经济政策制定者的工作，减少数据的延迟，以便在必要时及时干预。它还可以创建新的、尚未可用的信息。
关键词：指标、大数据、商业分析
1.简介
“数据是新的石油，”谢菲尔德数学家克莱夫bull;胡姆比(Clive Humby)在2006年宣称。他与妻子埃德温娜bull;邓恩(Edwina Dunn)帮助乐购创建了会员卡系统。美国全国广告商协会(Association of National advertising)的迈克尔bull;帕尔默(Michael Palmer)进一步阐述了这句话:“数据就像原油。它是有价值的，但如果未经提炼就不能真正使用。它必须转化为气体、塑料、化学品等，以创造一个有价值的实体，推动有利可图的活动;因此，数据必须被分解、分析，才能有价值。”今天，每一项业务都是数据业务。银行严重依赖于它们的记录，制造商必须管理它们的供应链，而客户信息对零售商至关重要。如果公司没有利用他们的数据资产，那么竞争对手将会超越他们。可以从内部和外部获得关于交易、流程、客户、竞争对手、趋势、技术变化等方面的数据。挑战在于为公司创造可操作的信息和有用的知识。
本文概述了大数据带来的商业和经济新指标的机遇。第二部分简要介绍了主要性能指标和平衡计分卡系统，因为需要将基于大数据的新型指标集成到这个系统中。第三部分研究大数据技术和商业分析，为新的和具体的指标提供技术基础。最后，第四部分给出了一些商业和经济领域的例子。基于大数据的指标可以在非常不同的主题上提供支持，如在线营销活动、(流感)流行控制、全国旅游管理或经济政策(如改变税收规则)。
2. 关键绩效指标和平衡计分卡制度
2.1 关键绩效指标
监控外部市场现象和内部业务流程是优化的先决条件。关键性能指标(KPI)指标可以根据实际的操作单元来度量性能。在日常生活中，管理美元和美分是很困难的。kpi，如加班率或生产率指标，通常允许美元和美分的近似值，并有助于长期规划。组织可以利用这些有价值的数据，并利用它们来改进业务系统和流程。
为了选择合适的指标，必须分析公司与市场环境之间的因果关系;必须确定性能驱动程序。公司还必须根据自己的愿景制定战略目标。然后可以将战略目标转换为定义良好的指标(例如，在平衡计分卡系统中跨越四个方面)。当公司在市场上采取行动并执行其过程时，这些度量方法将捕获关于运营和结果的数据，从而为管理层提供信息，以确定公司是否正朝着其战略目标迈进。
随着有关业务流程的数据越来越多，关键性能指标已经成为广泛使用的管理工具。随着企业越来越多地使用ERP系统，他们从该系统中获得了足够的数据来报告对财务数据有直接影响的指标。报告可以影响管理决策，因为在最佳状态下，kpi可以在日常基础上执行。
2.2 平衡计分卡制度
也许最著名的将定量和定性指标相结合的直接绩效测量方法是平衡计分卡(BSC)。平衡计分卡基本上是一个衡量体系，包括四个对公司至关重要的方面:
- 内部流程:为了满足客户和利益相关者，我们必须擅长哪些业务流程?
- 财务方面:要想在财务上取得成功，我们必须达到哪些目标?
- 顾客:为了实现我们的愿景，我们应该如何让顾客满意?
- 学习和成长:为了实现我们的愿景，我们将如何保持我们改变和提高的能力?
第一个视角是公司的内部流程，这些流程直接负责公司的绩效。内部流程的有形结果反映在第二个方面——公司的财务结果。单凭财务指标无法提供关于公司发展或未来进展潜力的完整资料。第四种观点反映了后者，后者包括学习和增长指标。来自客户的独立外部指标完成了前三个视角作为客户视角的。财务指标和非财务指标的结合，反映了结果和过程、增长潜力以及与外部环境的相互作用，将衡量体系转变为综合战略管理体系。这四个透视图提供的度量之间的相互联系提供了一个优势，因为因果链允许所有四个透视图一起分析。
因果链还意味着非财务指标反映在财务指标中，因为它们都是相互依赖的。流程或产品改进将提高客户满意度，从而带来收入增长，并将体现在财务结果中。公司发展的动态意味着所有四个视角都将随着时间发生变化，从而创建一个开发循环。
大数据技术能够主要从客户角度、学习和增长角度建立新的、更快的指标。通过对社交媒体和客户记录的数据挖掘，一家公司可以跟踪品牌人气，并迅速识别营销趋势(例如，如果Facebook上的“赞”数量正在下降，那么销售额可能很快也会下降)。一个适当的指标可以提供一个早期的警告，允许创建适当的营销措施来纠正这种情况。还可以收集大量关于内部操作和流程的数据。物流公司可以应用GPS和RFID技术来跟踪路线和物体。跟踪数据可以聚合为有意义的指标，并有助于优化供应链和交付。
扎卡里bull;卡拉贝尔(Zachary Karabell)在他的文章《(Mis)领先指标》(leading indicators)中主张“定制指标，为政府、企业、社区和个人的特定需求量身定制”。现有的技术可以提供这些:使用大数据技术定制指标，成本最低。实现应该从回答以下问题开始:“为了做任何需要做的事情，您需要知道什么?”“对全球企业来说，GDP数据的重要性不如它们所在市场的具体动态。公司可以开发自己的度量标准来回答对他们重要的问题。政府应该有效利用大数据，因为这将使其政策和措施更精确地定位于。
3.大数据和商业分析
3.1.什么是大数据
如何定义“大数据”一词存在一些分歧。一些专家在他们的定义中提到了大量和新的数据来源，以及支持存储、管理、治理和分析。另一些人则认为数据与支持其处理的技术是分离的。
大数据的经典定义跨越三个维度:体积、多样性和速度(三个Vs)
扩展数据管理选项可以提高信息资产的回报率
表1 大数据的三个维度
SAP的Steve Lucas认为，大数据与传统数据库的不同之处在于其使用的意图和时间。传统的数据库是关于交易的，当它们被记录下来时，已经太晚了:公司正在“后视镜外管理”。利用大数据，数据被用作预测将要发生的事情的信号，并及时进行干预。
大数据也可以被视为机遇。451研究中心的马特·阿斯莱特说:“现在大数据的不同之处在于，组织开始通过照亮“黑暗数据”来实现竞争优势。“黑暗数据”指的是过去由于传统数据管理技术的限制而被忽视的数据，这些技术旨在处理其数量、速度或多样性。这种意识的增长推动了探索性分析新技术的采用，以及挖掘数据中隐藏的价值的技术。
如果非结构化数据足够大，那么可以从各种来源和格式的非结构化数据中学到很多东西。传统的数据库是为结构化数据设计的，但今天非结构化数据的数量和重要性正在上升。大量的新数据来自社交媒体、流媒体、博客、网络等等。它为企业带来了新的机遇:企业可以从日常运营中获得新的视角，并对变化做出更快的反应;通过对各种数据(文本、社交媒体、图片等)进行预测分析，可以给出更准确的答案。
Web应用程序、移动设备和其他技术导致了数据的重大变化:它们的数量、种类和速度显著增加。传统的工具和方法无法处理这种巨大的流:数据是高度分布式的、松散结构的或非结构化的，并且它们的数量正在快速增长。大数据是由多个来源产生的，包括:
- 社交网络和媒体:Facebook、Twitter或LinkedIn有数亿用户，他们一直在创建新帖子、更新和评论，而一篇复杂的帖子包含多个数据点。
- 移动设备:全球有数十亿部手机。它们生成调用、文本消息或使用许多不同的应用程序、跟踪位置数据，所有这些活动都会创建惊人数量的数据。
- 互联网交易:互联网用于各种交易，例如网上购买、股票交易、公司之间的商业和金融交易。这些交易生成的数据被零售商、银行、信用卡公司和其他机构使用。
- 联网设备和传感器:监控过程或活动(如电能表、温度传感器、监控摄像头)的联网传感器数量正在快速增长。它们还创建了大量的数据。
- 计算机系统:现代的服务器系统生成大量的日志数据，例如关于web流量、访问者及其计算机的web服务器等。如果对这些数据进行分析，就可以证明这些数据对于改进业务和实现更好的服务质量是有用的。
3.2 商业分析
每个商业分析实践的基础都是数据。在过去，它主要指由企业自己创建和存储的结构化数据，例如CRM应用程序中的客户数据或ERP系统中的操作数据，以及来自外部(甚至内部)数据源的非结构化数据。大数据与商业分析应用相结合，可以对客户行为和市场状况提供前所未有的洞察。这些见解可以用于数据驱动的决策，从而击败竞争对手。
大数据提供了巨大的统计样本，增强了分析工具的结果。一般来说，数据样本越大，分析的统计数据和其他产品就越准确。分析工具和数据库现在可以处理执行大型查询和快速解析表的大型数据集。有效的业务分析——从基本报告到数据挖掘和预测分析——允许企业从数据中提取见解，当转化为行动时，为企业提供更高水平的效率和盈利能力。
需要注意的是，数据本身对业务没有什么价值。价值是通过使用数据来改进决策和公司绩效而创造的。这些改进必须反映在更传统的KPI数字上，如更短的交付时间、更低的交付成本、收入增长、市场份额等。设计良好的kpi衡量公司绩效的关键方面，有助于最大化任何大数据活动的价值。正如伯纳德bull;马尔(Bernard Marr)所言，没有传统的kpi，大数据就什么都不是。
分析应用程序支持数据分析，以便获得洞察力，做出更好的决策，并最终为公司创造价值。在瞬息万变、竞争激烈的商业环境中，这一点至关重要。根据IBM的一项调查，投资于商业分析的[13]公司正在超越他们的竞争对手:他们显示出更高的收入和利润增长。业务分析是硬件和软件组件以及特殊系统解决方案的组合，它允许组织从数据量中创建有价值的信息，以便做出更好的决策或发现新的业务机会。
利用有关经济环境、市场、客户和竞争对手的外部信息甚至可以进行更详细的分析，但在如此大规模的情况下不断扩大数据需要新的和创新的方法。如今，随着大数据技术的发展，甚至可以实时收集、存储和分析海量数据。应用这些新的解决方案，可以从客户端和业务事务每天生成的大量数据中创建有价值的信息。这些信息可以帮助做出更好的决定，开发新的产品和服务，最终带来更高的利润。
借助大容量、高品种、高速度的数据和特殊的数据处理新技术，可以创建基于大数据的指标。以前难以测量的现象和过程现在可以测量，或者至少可以估计，可以实时跟踪指标值，例如可以为特定的事件设置警报。下一个挑战是这些信息和知识过程的自动化，因为今天它们仍然需要激烈的人类交互。
4. 基于大数据的指标实例
大数据技术可以改善众多不同行业公司的运营。银行可以通过分析各种数据源来增加对客户的关注，从而更好地了解客户、优化交互和提供定制服务。保险公司可以通过分析内部和外部数据源来确定欺诈的可能性，从而更好地管理其索赔处理。政府机构可以发现提交社会项目和税收的异常情况。制造商和贸易公司可以更密切地监控他们的供应链，以便更快地发现问题。因此，他们可以优化物流，避免物资延误、库存过剩或缺货。酒店、餐馆、零售商或电信公司可以更好地了解客户偏好、市场趋势，并建立更忠诚、更有利可图的客户群。公共事业可以更详细地跟踪公共服务的使用情况，从而优化服务质量，防止出现问题或不足
大数据的重要来源是web应用程序和电子商务系统。适当的分析可以帮助理解web站点用户的行为。这种洞察力可以使网站设计得更好，在线销售更高效，这就意味着更高的收入和更高的财务利润。
在分析web搜索数据时，有很多很好的视角。谷歌注意到，某些搜索短语与流感流行的强度密切相关。数百万人在网上寻找与健康有关的信息。在流感季节有更多与流感相关的搜索，而在过敏季节有更多与过敏相关的搜索。谷歌流感趋势使用来自谷歌搜索的汇总数据来估计目前在不同国家或地区流行的流感数量。通过这项技术，谷歌可以比健康机构[17]更好地监测流感疫情。
手机数据和金融交易数据也可以为企业提供有价值的知识。在西班牙，Telefonica和RocaSalvatella发表了一份关于使用大数据技术进行旅游的[18]研究。通过对大量外国游客电子活动数据的分析，可以看出旅游业，尤其是酒店行业的机遇。数据来自西班牙电信公司Telefonica Moviles Espana和西班牙对外银行。前者提供使用西班牙电信网络的外国电话的数据，后者提供由世行基础设施处理的外国银行卡的电子支付数据。两周内共收集了680928部手机和168921张银行卡的数据。
以前，旅游委员会和旅游业依靠的是调查和采访的数据，这些调查和采访只选取了一小部分游客，提供的数据是关于游客的意图或问题的答案，而不是实际行动。然而，本研究的数据是由游客的真实行为产生的。研究显示了游客的原籍国、逗留时间、他们喜欢的日子和地方，以及他们的平均每日消费和累计消费。分析显示了哪些城市和酒店更喜欢哪些游客，以及谁的消费最高和最低。分析允许创建一个营销行动计划:酒店应该向哪些客户提供哪些服务来赢得他们。
手机和银行卡的数据是结构化的，并进行了地理定位，这使得手机和银行卡可以与其他来源的数据连接，如社交媒体(如地理定位的照片、帖子)、公开的公共数据等。这样就可以进行新的分析，发现新的商机，从而提高公司的收入。
大数据显然为估算经济或商业指标提供了新的机会。然而，它也提出了一些重要的
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