大数据怎样在企业落地( 二 )
根据这个问题，我请到了百度资深数据技术专家毕然，来为我们具体讲解。（嘉宾介绍：毕然，百度资深数据技术专家，在检索系统、在线广告、商业营销等领域有丰富的大数据分析和建模经验。曾因对百度的杰出贡献，获得首届百度百万美金最高奖，并多次获得技术创新奖。）企业为什么要做数据分析，公司的业务哪些方面可以跟大数据进行接合？
毕然：有人认为：“数据分析不是一项有难度和价值的技术工作”，我认为这是非常严重的误解。在我的视野中，目前国内很多企业的技术团队不太重视数据分析。主要原因在于数据分析的能力很难评价，数据分析的能力不只是掌握统计知识和算法模型，更多是对业务产品的认知、看法与判断，这是很难量化的。据我所知，著名咨询公司做一个数据分析项目，如果是3人力×3个月的投入规模，平均市场价格在千万左右。而他们主要产出只是一份100页左右的分析报告（PPT），在报告中也仅用简单的统计，从多个角度解读业务和数据，并提出建议方案。如果数据分析真的是那么简单，市场价格为何如此之高，并且有这么多企业愿意花钱做数据分析项目？可见数据分析是物有所值。
从上面的市场价格，可以从侧面看出数据分析被企业认可。那么，数据分析价值具体体现在哪里？
毕然：数据技术有两个分支：数据分析和数据建模。这两点是很多企业“数据驱动业务”发展模式的核心，在业务发展的不同阶段提供不同方面的价值。
【大数据怎样在企业落地】 数据分析对企业的巨大价值体现在业务发展的前期（探索期）或阶段性改进期（颠覆期）。
当探索和变革业务模式时，企业需要数据分析去明确业务中的问题、机遇及解决方案。
企业最大的成本是决策成本，而数据分析是提高企业决策能力的关键。
当业务模式相对成熟时，企业则需要数据建模来提升业务效率，减少运营成本等。
两者在不同阶段的互相配合，才能使得业务的发展实现良性的循环，不断上升。
如何快速搭建数据分析框架，建立方法论，数据分析的常用工具有哪些？
毕然：《红楼梦》一书中有一段“黛玉教香菱写诗”的篇章十分经典，它道出了做好数据分析的“个中三味”。黛玉提出了学诗的一个重要观点，要先学立意（格局）而不是辞藻（技巧）。陆游的诗不是不好，而是他早期的风格偏“藻绘”（注：色彩华丽）。这并不是贬低陆游，每个人的诗作都有自己的风格和美感。但如果初学者专看这样的诗句，很容易过于追求修辞技巧，而忽略了诗的本质是为了抒发思想和情感。黛玉推荐的王维、杜甫、李白，无一不是以诗言志、诗句中有深刻内涵的典范。
同理，做好数据分析与学写诗文一样，真正的关键在技巧（统计技术）之外，而在于对业务的观察、思考与感悟，即分析的思路。
企业要想做好数据分析，有以下4个关键点：
（1） 业务调研：理解业务是基础，否则分析是无本之木。
（2） 创新思考：广阔的知识面和积极的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 逻辑推理：对数据指标做出正确的归因和判断。
（4） 可行建议：产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。
从上面的分析中，我们看到，想做好数据分析比较复杂，所以，能否请你总结下，做好数据分析最基本的的流程是什么？
毕然：我认为做好数据分析如写好诗一样，在于立意而不是技术。下面逐一展开讲解“业务调研”、“创新思考”、“逻辑推理”和“可行建议”这四个关键。业务调研和创新思考决定了“分析主题”的高低和“方案思路”的好坏；逻辑推理决定了从统计数据得出的“分析报告”是否可信；可行建议决定了分析报告的“业务落地”效果。做好这四个关键。才能确保数据分析项目的每个步骤都卓有成效，最终产生业务改进。
理解大数据价值，首先要明确“大数据”中“大”意味着什么？数据统计、数据分析、数据挖掘都是上个世纪就存在的学科，为何到了这个世纪，这些学科纷纷戴上“大”的帽子，焕发出崭新的生命力呢？大数据中的“大”有三个突出的经济价值。大数据中的“大”有三个突出的经济价值：
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