大数据类项目的项目管理流程是怎么样的( 三 )
3 成功大数据项目的衡量标准
成功大数据的横向标准是五点：
一是项目在预定的时间里可以实现或者接近预定的目标;
二是这个项目或者产品实现了传统数据方法没有办法带来的特殊的内部和外部的商业价值;
三是在有限的大数据投资的条件下，给特定的业务带来的好处可以轻松复制到其它的业务领域，比如说营销部门获得的成功会推广到产品的研发部门，或者是推广到业务运营部门，这样会花很小的代价，但是做了更多的事儿。
四是受益的业务部门可以运用大数据工具进行高效便捷的工作，这其实是最直接了当的，因为本来我们要做一款大数据的产品，或者是服务项目就是为了提高运营效率和工作效率。
五是通过这个项目实施企业获得了新的商业模式和成长点，这个是最重要的，从战略的角度讲，这个大数据产品和项目成功实现了企业转型和升级。
4 成功大数据项目的路线图
成功大数据的路线图分为六步：
第一步：确定对企业业务有重大影响的大数据用例和创新方向。
第二步：我们要制定基于大数据项目的详尽的产品服务创新规划。
第三步：要详细了解大数据项目所需要的业务功能要求和选择与之相匹配的技术。
第四步：就大数据项目带来的商业利益在企业内部达成共识。
第五步：我们要选择容易实现的目标入手，快速迭代研发、试错、稳步推进。也就是说不要刚开始就要搞高大上、大而全的项目，因为失败的几率几乎是百分之百，非常容易失败，因为预算太大，选的工具太复杂，调动的资源很多，很难一下子实现所有的目标，所以通常我们从一个晓得目标，容易实现的目标开始，这样可以鼓励士气，错误犯在研发的初期，而不是在中期和最后，这个最重要。
第六步：做大数据项目和产品一定要挖掘和实现大数据能给我们带来的特殊价值，这是其它的方法或者是其它类的数据做不到的，只有实现了这种特殊的价值，我们才能实现业务所需要的具体功能，不管是扩展市场的份额，或者是更精准的了解你的客户需求，还是说你要增加边际利润率，或者是提高产品上市的速度，缩短研发周期，这些都是大数据可以做的。另外就是跨界创新，传统企业可以通过大数据这个纽带跟其他企业的业务结合起来。
5 成功大数据项目实战案例
其实有很多精彩的实战案例，我把美国福特公司去年以来做的一个大数据项目跟大家分享一下。我在福特有一个非常熟悉的朋友，我也介入了一点点，我来讲一下，他们基本上是按照我总结的几步来做的。
福特第一步是确定了大数据用例，销售部门很想知道我怎么用大数据这个技术来提升汽车销售业绩，这是一个非常简单的业务用例。我们需要界定的是，一切影响销售业务的大数据，一般汽车销售商的普通做法是投放广告，看看影响力怎么样，动辄就是几百万，但是具体很难分清楚到底每一个受众看了这个广告以后会不会产生购买这个汽车的冲动，这个很难看到。大数据技术不太一样，它可以通过对某个地区的房屋市场、新建住宅、库存和销售数据、这个地区的就业率等各种相关的，可能会影响购买汽车意愿的原数据进行分析和收集，还可能会到跟汽车所有相关的网站上搜索，哪一种汽车，哪一种模式，哪一种款式，客户搜索了哪些汽车的价格，车型配置、汽车功能、汽车颜色等等这些客户喜好的数据。
福特汽车用这些方法把所有的数据都界定好了以后，第二步是把项目交给了一个差不多200人的大数据分析专业团队，他们获取和搜索所需的外部数据，比方说第三方合同网站，区域经济数据、就业数据等等。
第三步是他们获得数据以后，就开始对数据进行建模分析、挖掘，为销售和决策部门提供精准可靠的角色选择和效果分析，也就是说，你选这个方法，可能获得的营销效果是怎么样的，他们做了大概几十种可能的分析。
第四步是营销部门和运营部门根据这些数据策划和实施有针对性的促销计划，比方说在某些区，某些州需求量特别旺盛的地方，他们有专门的促销计划，基本上这些促销计划都是根据某一个个体的需求量身订做的，非常非常精准，所以不需要花五、六百万美金，花出去了以后不知道谁感兴趣，只需要花五、六十万美金，就知道谁对这个汽车感兴趣，这个广告就送到电子邮箱和地区的报纸上了，非常精准。
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