红点直播 7月23日已结束腾讯课堂 7月16日已结束红点直播 7月15日已结束
阅读（18289）
人人都是产品经理社区推出产品经理培训课程，让BAT产品总监手把手带你学产品吧！
大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据(即数据)来支持业务决策时，这一点当然听起来不错,但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。
数据驱动是什么意思?
想要成为一家数据驱动型公司,这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是,企业在做每一个决策之前,都需要分析相关数据,并让这些数据结论指导公司的发展方向。
每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享,并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。
为什么数据化运营如此重要?
为什么数据化运营如此重要?答案很简单, 相比基于本能,假设,或认知偏见而做出的决策,基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现,那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业,它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。
数据还可以为员工提供一个良好的标准,将自己的工作和业务结果联系起来,从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上,管理者也可以了解整个公司的状态,以及公司的优势和劣势所在。
Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说:“你要么利用数据,做出更好决策,要么你就忽略这些数据,让别人超过你。”
数据驱动决策的六大步骤
得到尽可能多的数据
数据驱动决策的第一步是,你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低,你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用,也许没用,但你永远不会知道,除非你真的去分析这些数据。
在收集数据的过程中,你应该注意两类数据,内部数据(搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据),外部数据(社交媒体、竞争对手数据、市场数据等)。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据,所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。
制定可衡量的目标
制定一些可衡量的目标(比如增加20%收入),迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据,这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些“目标”不仅仅适用于高层,也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现,还可以让你的员工了解自己对公司带来的贡献。
确保每个人都能使用数据
一旦你收集并存储所有的数据,你需要确保公司的每个人都能使用这些数据。数据不应该局限于数据科学家或IT部门。为了培养一个数据驱动的文化,每个部门都要有使用数据的权力,以做出相关决策。因此培训员工了解数据非常重要。
很多国际领先的企业都意识到,成功意味着给人们提供处理数据的机会。让数据为所有员工变得简单可用,这足以改变一个公司的文化。这有助于企业成功。
为了让每个人都能使用数据,你需要一个c级别的人负责你的数据策略。这个人要带领公司推动数据驱动决策,并通过自上而下的命令和指导,来推动公司文化的转变。
雇佣数据科学家
你应该将数据融入到公司的每一个角落,但是要想深入了解你的数据,你还应该雇佣一些数据专家。你的员工应该了解数据,但你不能指望他们会掌握复杂的算法和数据挖掘技术。你需要自己找一些数据科学家。你应该找一个非常懂业务,又十分了解数据科学、数据洞察、数据营销和策略的人,这个人不仅可以将非结构化数据转换为结构化数据并进行定量分析,还帮助公司决定要对哪些数据源进行分析,客户真正需要什么样的数据和分析需求,以及如何最好地把基于数据的产品和服务转变成行之有效的商业模式。
挑选合适的数据分析工具
有了数据科学家以后,你应该搭建一个完整的数据分析平台。如果你的IT部门人手有限,你可以选择一款敏捷型的数据分析工具,例如永洪BI,基于这些工具再进行定制化开发,打造出最满足自己分析需求的数据平台。目前市面上的数据分析工具既有免费的,也有收费的,一些领先工具已经可以做到实时、自服务、动态可交互的分析。你可以用免费的流量监测网站,来判断自己官网的搜索指数,监测APP运营状况。当分析需求变多时,你也可以挑选如永洪BI、Qlikview这样的大数据分析工具,进行多维度的自服务的数据分析。
让数据变成优先级
成为一个数据驱动公司的最好方法就是使数据成为一个优先级的任务,从最高层的管理者开设。公司的每个人都需要了解数据驱动的方法。这意味着你需要培养一种数据驱动决策的文化。
有远见的公司已经把数据驱动决策融入到他们的日常工作中。他们几乎所有重要决策的核心都是数据。他们在做决策时可以容忍疑问,甚至异议,只要这些质疑是基于数据和分析的基础上。这才是真正的数据驱动型企业。因此,一些专家甚至放出豪言,3-5年之内,如果你的企业还没有开始构建数据化运营体系,那么你的企业很可能将因为失去数据打造的核心竞争力而苟延残喘。
分享到微信朋友圈
有人回复时邮件通知我
投稿、稿件问题联系Q：
人人都是产品经理社区（）是中国最大、最活跃、最具人气产品经理学习、交流、分享平台，微信公众号woshipm。成立5年以来举办线上活动500余场，线下活动数百场，覆盖北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等30多个城市，在互联网业内得到了广泛关注和高度好评。社区目前拥有300万忠实粉丝，其中产品经理占比50万， 中国75%的产品经理都在这里。商品编号：
京 东 价：
[定价：￥]
白条分期：
在线客服：
服务支持：
大数据分析：数据驱动的企业绩效优化、过程管理和运营决策
加载中，请稍候...
商品介绍加载中...
扫一扫，精彩好书免费看
京东商城向您保证所售商品均为正品行货，京东自营商品开具机打发票或电子发票。
凭质保证书及京东商城发票，可享受全国联保服务（奢侈品、钟表除外；奢侈品、钟表由京东联系保修，享受法定三包售后服务），与您亲临商场选购的商品享受相同的质量保证。京东商城还为您提供具有竞争力的商品价格和，请您放心购买！
注：因厂家会在没有任何提前通知的情况下更改产品包装、产地或者一些附件，本司不能确保客户收到的货物与商城图片、产地、附件说明完全一致。只能确保为原厂正货！并且保证与当时市场上同样主流新品一致。若本商城没有及时更新，请大家谅解！
权利声明：京东上的所有商品信息、客户评价、商品咨询、网友讨论等内容，是京东重要的经营资源，未经许可，禁止非法转载使用。
注：本站商品信息均来自于合作方，其真实性、准确性和合法性由信息拥有者（合作方）负责。本站不提供任何保证，并不承担任何法律责任。
加载中，请稍候...
墨香xx(北京)
0237(北京)
infosec09(新疆)
jdwfz7319(四川)
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
浏览了该商品的用户还浏览了
加载中，请稍候...
七日畅销榜
新书热卖榜
iframe(src='///ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')东北新闻网-新闻动态-正文永洪科技副总裁王桐：敏捷化的电商数据运营
　　-16日，由艾瑞集团主办的“2015年艾瑞年度高峰会议”在北京国家会议中心开幕。作为今年艾瑞峰会的第一站，艾瑞北京峰会以“顺势而为·舞在风口”为主题，吸引了数百位来自国内外、新经济、科技相关行业的前沿公司创新领袖及数万名与会者，共同回顾行业热点、挖掘行业潜力、把握行业动向、探寻行业趋势。　　以下是永洪科技副总裁王桐发表的“敏捷化的电商数据运营”为主题的演讲实录：　　(图为永洪科技副总裁王桐)　　王桐：各位现场的朋友们大家早上好！　　接着刚才的话题，我们接着往下去看，数据化运营、智慧电商，这个是我今天要分享的主题。　　今天或者包括这两天整个峰会的主题是顺势而为舞在风口，所以在这两天的分享当中，不管是哪一个会场或者哪一个嘉宾的分享，我们都听到了一些关于大势的介绍和一些思考。在座的每一位朋友肯定都是非常关心大势力走向的，因为大势力走向决定了社会资源在未来的一定时间之内它的倾斜。在我们关心大势的同时，另一方面其实我们可能也更加关心，作为每一个个体或者我们自己所运营的企业，在现在的大势的走向里面我们应该做什么，或者是我们怎么样才能够做到去顺势而为。　　如果说我们能够做到顺势而为的话，相当于一方面我们可以享受到在这个大势当中社会资源所倾斜的一些红利，同时社会资源聚集的这些领域里面也一定会是技术的革新发展最快的这样一些领域。所以怎么样能够在这个过程当中通过这些技术上的革新，让我们自己的企业也能够享受到更便利和更加人性化的技术，这个其实也是非常有价值的地方。　　这两天大家谈互联网+谈的比较多，因为今天咱们是电商数据的专场，所以我今天想分享这样几个往来的内容。一方面是在电商的领域里数据分析，或者是在一些传统零售的领域里面数据的大势有了什么样的变化，从国际的大势到国内的大势它是怎么样发展的。之后还想要分享一些更加落地、更加一线的一些经验和感受，那就是在这种数据变化的趋势之下现在电商企业通过数据怎么样能够更加容易的得到数据以及获得一些效果。这是我今天想跟大家聊的两个的内容。　　既然今天在座这么多的朋友都来探讨跑赢数据这样一个话题，首先大家肯定会有一个共识数据化的运营是打造智慧电商的唯一的选择。因为我们如果不通过数据去经营我们的企业，去监控我们运营的一些KPI，我们肯定就会有这样一些情况出现，第一是不知道现状。因为没有数据就不能够准确的知道当前业务的状况，有哪些问题，还有过去是怎么一步一步做到今天的，发展规律是什么，以及用户画像是什么，用户的行为、喜好和习惯是什么。所以相当于我们是在一片漆黑当中凭着感觉在进行前行。　　此外，如果说发生了一些问题，比如说利润下滑了，比如说增长停滞了，或者不知道什么原因用户就流失了，如果没有一些特别深入的对数据的挖掘和分析的话，问题的原因其实我们是没有办法得到有效的探究的。比如说下一个季度或者下一个月当这个问题再一次发生的时候，我们依然没有办法有一个好的解决方案去面对它。　　第三，不可预测。不管是销量、收入，还是用户行为，没有数据作为支撑我们就没有办法去进行准确的预测，而是只能依靠过去每一个一线人员的经验去进行备货、去进行促销或者人员的扩张，相当于还是在走一个粗放式经营的模式，这个损耗对于企业来讲是非常的大的。所以数据化的运营是一个非常有活力、有智慧企业的基础。　　不知道以前各位是什么样的感觉，至少对于我们来讲，以前一旦提到数据或者数据分析，大家首先想到的就是各种各样的技术和各种各样的算法，以及各种可能我们一知半解的名词。但是数据到底能做什么呢？可能没有一个更加直观的体验或者是没有一个更加深入的探究。所以以前我们会发现我们在提到大数据的时候，除了像刚才主持人说的，可能我们更及关注的是数据的采集和存储，但是怎么样真正的利用好数据，以前在企业内部就会去打造自己的数据分析系统，也就是商业智能系统或者叫BI系统。打造了BI系统，最终BI系统给我们做出来什么样的价值，其实可能就是给高层的管理人员提供了一些我们想要看到的数据的报表，每周或者是每个月、每年看到不同的人员汇总上来的不管是财务的报表，还是业务上分析的报表。管理层看到了报表，可能数据分析的系统或者数据分析的技术在企业里面的应用就是一个终点了。　　我们会发现这样一个数据分析，从支撑一个智慧型的电商来讲其实是远远不够的。可以看一下，通过建设数据分析平台，在国际市场当中数据的技术怎么能够更好的运用到不管是电商还是其他行业的企业里面，国际市场上面正在经历着怎样的转变。　　以前说到数据分析大家一定会提起IT的巨头们，包括我服务过的公司，像甲骨文、微策略等等。但是现在像永洪BI等等新兴的数据分析的厂商，在业内从不太知名，大家不太了解，到逐渐的开始有越来越多的企业了解到这些新兴的数据的技术。其实这就是数据上的一场大势，是一场潮流。　　在IT领域里有一个跟艾瑞同样权威的国际咨询的机构Gartner，2015年最新的BI魔力象限报告里，非常干货的分享了很多数据领域里面的技术趋势。总结来讲一句话，就是敏捷型的BI或者探索式的数据分析已经成为大势所趋。　　在这份报告里提到了很多有干货的观点，我挑了2、3个，放到这里面跟大家做一个分享。一个是BI也就是数据分析的技术的市场，实际上它正在进行一个基础性的变革。这个变革所代表的含义，就像刚才所提到的以前大家一提到数据分析首先想到的就是这是一个IT部门牵头的项目，一定是IT部门，不管是自己开发，还是去跟第三方的厂商合作，然后在自己内部打造一个只有IT人员会用的系统。只有IT人员去收集业务部门的需求，然后把需求汇总成报表，最后再推送给需求方的业务部门，业务部门定期的就会去查看IT部门定期给他推送过来的数据分析报表。　　但是现在来讲，越来越多的业务用户，就是真正一线在市场上打拼的业务人员，其实他迫切的想要自己进行一些数据的分析，进行一些探索式的分析。因为对于这些业务人员来讲，他其实没有享受到BI系统所给他带来的一些价值。过去我们做BI系统主要的目的都是去做一些非常高度汇总的数据的报表，然后给到高层的管理者进行服务，但是对于一线的业务人员来讲，除了这些宏观性的数据以外，我更关心在我自己手上的这部分业务，比如说就是北京这一个城市，我就卖这一条产品线，就针对某一个行业的用户。我的数据，不管是业务的数据，还是过去销售的数据，还是同行销售的数据到底是什么样的变化趋势，这样才能够去指导我自己本人每天的日常工作和我自己个体业务的决策。　　所以现在非常多的业务的一线人员其实希望通过这种深度的分析获取他自己的一个数据的洞察力，但是另外一个现状是他们基本上只有非常有限的或者几乎没有IT技术的基础背景，也就是说我会去写编程的语言，可能我就是对我自己的业务非常的熟悉，对数据有一定的感知，但是我可能没有任何的技术背景。这个是现在BI市场所面临的一个大的趋势。　　所以在2014年或者是从2013年开始，这种以IT为中心和主导的数据分析的平台正在越来越多的被以业务用户驱动的和交互式分析，而不是看一个死的静态报表这样的项目逐渐的去进行补充和替换。同时不只是在国外，在国内也有越来越多的企业希望通过业务主导型的，高性能的并且具备大数据分析能力的敏捷的BI平台更好的去指导自己的业务发展。　　大数据其实在国内我们所面临的技术的挑战和必要性比国外要更加的迫切，因为同样一个电商，毕竟国内的用户群体可能是数倍于国际的用户群体，所以可能同样一个阶段的电商或者同样一个体量的电商在国内交易量可能是10倍于以上国外同行的公司，所以数据量也至少是10倍的程度。所以这种大数据高性能的分析能力对于国内的企业来讲可能比国际更加重要，所以我们发现这是一场潮流，数据正在从只有IT人员会用到业务人员也能够很灵活的去使用的这样变化。一线人员也非常关心数据，想要自主的进行一些探索式的分析，在这个方向上在进行演变。　　这场变革不是从去年或者前年就开始的，而是从5年前就已经开始了。从Forester的统计来看，迄今为止打造传统BI的企业，最后发现有83%的用户逐渐的因为使用的门槛太高，操作太复杂，而且只有管理人员在看，一线人员不能享受它的价值，最后逐渐的发现这项投资逐渐的被浪费掉了，这个系统逐渐的就没有人再去使用它，而是大家继续回归到用一些原始的方式去进行自己的数据分析。　　另一方面到今天其实敏捷的一个BI，敏捷型的探索式的数据分析的工具已经是主流的选择了。数据显示发现，通过利用敏捷型的探索式的BI工具，有超过一半的用户可以真正的能够从大数据当中找到他们想要的答案。不是利用探索式的灵活可视化的分析工具，只有20%的用户，甚至不到才能做到这一点。所以到今天这是一个已经被验证的主流的趋势。　　总结一下，现在越来越多的企业的一线人员对于数据有了更高的要求，也就催生了符合互联网+、互联网思维的一些迭代式运行的非常灵活的以用户为中心的变化的分析方法。这样的分析方法跟老的分析方法有什么样的对比？其实是从埋没数据价值到释放数据价值的对比。从过去的管理层看固定报表到现在的一线人员根据自己直接的需求去灵活的分析数据。从只有少数人，甚至只有一把手一个人了解数据，到数据能够指导每一个人员他的业务运营，让数据能够深入到企业的骨髓血液当中，真正的让每一个个体都能够利用数据去产生相关的价值。　　我们都在谈大数据，但是如果企业里只有几个人能够看到数据，成百上千、上万的人根本连看都看不到数据，也没有自己的一些分析的方法、分析的工具和分析的办法的话，我们很难想象这样的大数据能够对我们的企业产生多大的价值。所以从只有IT人员才能够操作的BI系统到人人都可以用的可视化的工具，从面对海量的大数据的时候我们需要通过比如说几十分钟，甚至是几个小时去提前的把数据跑出运算好一个结果，到我们可以在几秒的时间内对几十亿、上百亿的数据量进行计算。新的数据分析方法可以看到跟过去有一个明显的区别。　　它背后代表的意义是什么？过去管理层看固定报表，其实固定的不只是报表，固定的还有我们分析的思维，因为我看到了报表上面体现出来的数据，是报表给我呈现了这些数据，我就去思考什么，而不是我思考什么，我要让报表也好，图表也好，给我体现什么样的数据。如果这个报表是一个固定的报表，那么相当于我的问题思维也就被固化了。　　如果说我现在想要看到一个数据的结果，我自己不会去做这个事情，我只能让IT部门帮我把这个结果做出来，等到下个星期，甚至下个月IT部门把这个结果交付给我的时候，我的整个思考过程是中断的。中断的不是数据分析的工作，其实还有数据分析整个一套的思考，等到下个月我看到结果的时候，可能我已经忘了当时我为什么要去分析这个结果了，至少不会像当时我的分析思路那么的清晰了。　　同时在大数据的计算上面，我们提升的其实不单单是性能，提升的还有我们看数据的视野。因为如果我的这个数据分析平台能够支撑的数据量越大，也就意味着我分析数据的时间窗口能够更长。假设我只能分析一个月或者三个月的数据，但是如果我有一个高性能大数据计算的比较强大的数据分析平台的话，我可能能看过去3年、5年的数据，这样我的样本的洞察程度和我看到的趋势的准确性一定是不一样的。以前如果能够看10个维度，现在我可以同时看50个维度，这样我去看数据和看我的整个业务的这盘大局的时候，我的视野一定也是更加开阔的。所以说提升的也不只是性能，还有视野。　　新的数据分析方法一方面对传统的数据分析方法有了很大的颠覆和改变，同时它也对我们底层做支撑的技术的平台有了新的要求。第一就是敏捷的要求。因为一线人员跟管理层可能不太一样，他一定不会看一个固定的报表，他每天的业务都在发生变化。数据分析需求如果是经常变化的话，我从提出需求到我能够看到结果，应该是几分钟很容易自己亲自动手就能够实现的过程，这样保证数据分析的连续性。　　第二是高性能。尤其在电商行业里，几百万、上千万、上百亿的数据量都是很常见的，我去做一个运算我得到一个分析结果应该是秒级响应的过程，而不是分钟级或者小时级的分析过程。　　第三是自服务。从上到下的业务人员不会写代码，不懂得什么是数据库表的新型模型，有需求的时候我不会只能够把它丢给IT部门代劳，而是我可以自己亲自去动手去进行数据分析。因为毕竟只有我本人才最清楚我的需求是什么，我无论是跟什么样的人去进行沟通协作，一方面是效率问题，一方面一定不会是100%传达了我的想法。所以敏捷、高性能、自服务，这样的平台就是符合新的数据分析方法的更好的技术的支撑。　　下面看一个2分钟的视频，看一下一个敏捷性的BI会是什么样的操作。　　（视频）　　通过这个2分钟的视频其实是想让大家有一个直观的感受，毕竟我分享的这个话题的领域是跟数据可视化分析相关的。既然是可视化的分析，如果只是看这些PPT的文字描述可能很难有一个直观的感受。就像刚才视频中演示的那样，现在我们通过鼠标点击拖拽的工作，完全不需要写脚本等背景的知识，通过业务人员把数据线变量拖到我想要它展示在一起的图表上，底层就会进行实时的计算，用我想要看到的展示的形式看我想要的维度的组合分析的结果。　　如果我的需求发生了变化，或者我自己分析的想法是可以在几分钟之内快速实现的，所以就可以让企业内部的每一个人员都变成数据分析师，变成数据分析的专家，真正的让每一个企业的个体享受到数据给他们带来的业务上的变化。　　工具是一方面，其实场景也非常重要，比如说我们有了技术、有了工具，但不知道我要分析什么，同样无法得到非常好的效果。结合我们对电商用户的一些理解，举简单的几个例子，其实可能还会有更多的例子，每一个人都是在自己的领域里的专家，可以享受比我们这边更加全面和专业的场景。　　一个场景就是全渠道、全周期的营销ROI的监控。对于电商来讲，我们的成本或者我们的投资无非是花在两个方面是大头，一个是营销，一个就是研发。对于营销来讲，我们可能会非常关心每一个我投放的渠道它的ROI到底是什么。比如我投，投搜索引擎，还是投一些门户，投垂直网站，还是投一些平媒或者纸媒等等。　　以前我们做ROI的监控，比如我在搜索引擎上投了多少钱，它给我带来了多少流量，可能就到此为止了。但是如果我们对数据进行进一步真正深入的挖掘的话，应该是可以做到全渠道、全周期的ROI的分析，才能够收到比较好的效果。我们不只要看到带来的流量是什么，同时也要看到流量最后的转化是什么，转化后平均的客单价是多少，用户购买了以后，如果我是一个线上的平台的话，用户可以有一些交互的话，用户的活跃度是怎么样的，他在这里面的评论和使用我产品的频次是怎么样的，复购率是什么样的。流量只是它的第一个环节，应该把它到转化到购买的金额，到活跃度，到复购率，整个用户生命周期的价值完整的串起来，综合的去评价一下各个渠道的ROI。因为我可能从一个渠道上引六的流量很多，但是最后发现客单价都很低或者不会重复的购买，有的客单价不是很高，但发现他们的购买能力很强。这样我们应该对营销渠道有一个更加完整的认识，才能知道市场的费用按照什么方式去投，才能有更加优化的效果。　　另外可以对运营的KPI进行监控，我们的整个运营当中可以把流程细化成几十个，甚至是上百个环节和步骤。在这些步骤里面每一个步骤花费的时间和物力是怎么样的情况，怎么样进行提升，我们也是可以非常灵活的监控起来。同时也包括对会员行为的分析，做一些FRM的分析等等，是可以让每一个一线人员去做出属于他自己的用户会员的分析，而不是非常宏观的用户会员的分析。　　目前国内已经有很多的企业，主要也是电商的企业，在用敏捷型的数据分析的技术去打造他们的智慧化数据运营的企业。像艾瑞，也是我们的合作伙伴，艾瑞的郝总有一句话我觉得非常的有价值，就是优秀的数据分析的成果不仅是考量你的智慧，而且更重要的是多做迭代和多做尝试。因为面对同样的一份数据，尝试的方法和角度越多，我们看到数据的全貌也就越广，我得到的价值自然也就会越多。　　比如像宝宝树，国内最大的母婴电商，利用敏捷的BI去有效的提升他们的运营效果。像途家网，不仅是IT人员，而500名一线的业务人员去进行自己的数据分析，指导着自己每一天每一个个体的业务。像国内排名比较靠前的积木盒子等等，怎么能够让每一个业务人员，每一个BD人员对自己的分管体系有一个监控。　　其实也不只是互联网行业、电商行业，在国内各个领域有非常多的企业都已经在拥抱变化，像运营商，像广电，像金融。想提一下有一家O2O的企业做二手车交易的，他们非常有意思，从创办公司的第一天开始就利用我们的敏捷分析平台去做他们的ROI的监测和运营的KPI的监测。从第一天开始就让每一个一线人员都用数据指导每一个个体的工作能够产生什么样的爆发力？这个O2O的企业做二手车交易的电商，在创业的5个月之内做到了北京地区的销量第一，快速的超过了竞争对手，今年1月份的时候，是他创办8个月的时间，已经拿到了第二轮2000万美金的融资，现在估值是1.5亿美金。让我们看到每一个人都可以通过数据去指导自己的业务，它有非常难以想象的爆发力。所以这些企业都在坚决的拥抱变化，在新的数据的浪潮里去享受他的技术的变革给自己带来的红利。　　目前为止我们是国内唯一的一个敏捷型的数据分析的厂商，非常希望能够去帮助每一个企业，不管是电商，还是什么行业的企业，通过智慧化的数据运营打造一个非常有张力的数据分析师的队伍，形成一个智慧的企业。　　今天因为时间有限，可能只能从一些大的方面去进行一些分享，在座的朋友如果说有兴趣的话可以扫描一下的二维码，分享一下朋友圈，我们会把我们更多的干货案例的分享和底层大数据技术的白皮书分享给大家。这种技术的大数据白皮书今天没有办法分享，我们会把我们积累的干货分享给大家，发到大家的邮箱里面。　　这就是我今天分享的内容，希望能够对大家有一点点帮助，谢谢大家！
上一篇：下一篇：
O2O发展到今天，正在分成两条线路。
《艾瑞投资周报-31日》为艾瑞服务投资者的系列报告。近期关于救市资金退出的讨论令市场风声鹤唳...