企業大數據實戰案例
壹、家電行業
以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。
目前家電及消費電子行業正值“內憂外患”，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的“粉絲經濟”，樂視的“平臺+內容+終端+應用”，核心都是經營“用戶”而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通“CP（客戶產品）”以及“CC（客戶渠道）”的匹配。
基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成壹個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。
那麽問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平臺，無法有效利用，怎麽解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，壹方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另壹方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統壹數據管理平臺，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。
壹期建設內容：技術實現上通過定制Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平臺進行存儲和語義分析處理，最後實現“行業分析”、“競品分析”、“單品分析” 三大模塊。
該家電公司大數據系統壹期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。
二期建設目標：建設統壹數據管理平臺，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。
該公司大數據項目對企業的最大價值是將沈澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統壹的數據管理平臺，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。
二、快消行業
以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是壹定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。
此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。
實現過程：
1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，采集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；
2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個壹級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；
3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。
因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進壹步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。
三、金融行業
對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這裏主要分享征信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行壹樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。
在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特征數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網絡行為等。
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