『壹』 五大商業分析技術趨勢及使用方式(1)
五大商業分析技術趨勢及使用方式(1)
目前，趨勢中心對如何應對分析挑戰的關注力度並不亞於他們考慮在新商業視角中如何充分利用機遇的力度。例如，隨著越來越多的公司開始不得不面對海量數據以及考慮如何利用這些數據，管理與分析大型不同數據集的技術開始出現。提前分析成本與性能趨勢意味著公司能夠提出比以前更為復雜的問題，提供更為有用的信息以幫助他們運營業務。
在采訪中，首席信息官們總結出了5大影響他們進行分析的IT趨勢。它們分別為：大數據的增長、快速處理技術、IT商品的成本下降、移動設備的普及和社交媒體的增長。
1.大數據
大數據指非常龐大的數據集，尤其是那些沒有被整齊的組織起來無法適應傳統數據倉庫的數據集。網路蜘蛛數據、社交媒體反饋和伺服器日誌，以及來自供應鏈、行業、周邊環境與監視感測器的數據都使得公司的數據變得比以往越來越復雜。
盡管並不是每個公司都需要處理大型、非結構型數據集的技術。Verisk Analytics公司首席信息官Perry Rotella認為所有的首席信息官都應當關注大數據分析工具。Verisk幫助金融公司評估風險，與保險公司共同防範保險詐騙，其在2010年的營收超過了10億美元。
Rotella認為，技術領導者對此應當採取的態度是，數據越多越好，歡迎數據的大幅增長。Rotella的工作是預先尋找事物間的聯系與模型。
HMS公司首席信息官Cynthia Nustad認為，大數據呈現為一種「爆炸性」增長趨勢。HMS公司的業務包括幫助控制聯邦醫療保險（Medicare）和醫療補助（Medicaid）項目成本和私有雲服務。其客戶包括40多個州的健康與人類服務項目和130多個醫療補助管理計劃。HMS通過阻止錯誤支付在2010年幫助其客戶挽回了18億美元的損失，節約了數十億美元。Nustad稱：「我們正在收集並追蹤大量素材，包括結構性與非結構性數據，因為你並不是總是知道你將在其中尋找什麼東西。」
大數據技術中談論最多的一項技術是Hadoop。該技術為開源分布式數據處理平台，最初是為編輯網路搜索索引等任務開發的。Hadoop為多個「非關系型（NoSQL）」技術（其包括CouchDB 和 MongoDB）中的一種，其通過特殊的方式組織網路級數據。
Hadoop可將數據的子集合分配給成百上千台伺服器的處理，每台伺服器匯報的結果都將被一個主作業調度程序整理，因此其具有處理拍位元組級數據的能力。Hadoop既能夠用於分析前的數據准備，也能夠作為一種分析工具。沒有數千台空閑伺服器的公司可以從亞馬遜等雲廠商那裡購買Hadoop實例的按需訪問。
Nustad稱，盡管並不是為了其大型的聯邦醫療保險和醫療補助索賠資料庫，但是HMS正在探索NoSQL技術的使用。其包括了結構性數據，並且能夠被傳統的數據倉庫技術所處理。她稱，在回答什麼樣的關系型技術是經實踐證明最好用的解決方案時，從傳統關系型資料庫管理出發是並不明智。不過，Nustad認為Hadoop正在防止欺詐與浪費分析上發揮著重要作用，並且具備分析以各種格式上報的病人看病記錄的潛力。
在采訪中，那些體驗過Hadoop的受訪首席信息官們，包括Rotella和Shopzilla 公司首席信息官Jody Mulkey在內都在將數據服務作為公司一項業務的公司中任職。
Mulkey稱：「我們正在使用Hadoop做那些以往使用數據倉庫做的事情。更重要的是，我們獲得了以前從未用過的切實有用的分析技術。」例如，作為一家比較購買網站，Shopzilla每天會積累數太位元組的數據。他稱：「以前，我們必須要對數據進行采樣並對數據進行歸類。在處理海量數據時，這一工作量非常繁重。」自從採用了Hadoop，Shopzilla能夠分析原始數據，跳過許多中間環節。
Good Samaritan醫院是一家位於印第安納州西南的社區醫院，其處於另一種類型。該醫院的首席信息官Chuck Christian稱：「我們並沒有我認為是大數據的東西。」盡管如此，管理規定要求促使其存儲整如龐大的電子醫療記錄等全新的數據類型。他稱，這無疑要求他們要能夠從數據中收集醫療保健品質信息。不過，這可能將在地區或國家醫療保健協會中實現，而不是在他們這種單個醫院中實現。因此，Christian未必會對這種新技術進行投資。
Island One Resorts公司首席信息官John Ternent稱，其所面臨的分析挑戰取決於大數據中的「大」還是「數據」。不過，目前他正在謹慎地考慮在雲上使用Hadoop實例，以作為一種經濟的方式分析復雜的抵押貸款組合。目前公司正在管理著佛羅里達州內的8處分時度假村。他稱：「這種解決方案有可能解決我們目前正遇到的實際問題。」
2.商業分析速度加快
肯塔基大學首席信息官Vince Kellen認為，大數據技術只是快速分析這一大趨勢中的一個元素。他稱：「我們期待的是一種更為先進的海量數據分析方法。」與更為快速地分析數據相比，數據的大小並不重要，「因為你想讓這一過程快速完成」。
由於目前的計算能夠在內存中處理更多的數據，因此與在硬碟中搜索數據相比，其計算出結果的速度要更快。即使你僅處理數G數據，但情況依然與此。
盡管經過數十年的發展，通過緩存頻繁訪問的數據，資料庫性能提升了許多。在載入整個大型數據集至伺服器或伺服器集群的內存時，這一技術變得更加實用，此時硬碟只是作為備份。由於從旋轉的磁碟中檢索數據是一個機械過程，因此與在內存中處理數據相比，其速度要慢許多。
Rotella稱，他現在幾秒中進行的分析在五年前需要花上一個晚上。Rotella的公司主要是對大型數據集進行前瞻性分析，這經常涉及查詢、尋找模型、下次查詢前的調整。在分析速度方面，查詢完成時間非常重要。他稱：「以前，運行時間比建模時間要長，但是現在建模時間要比運行時間長。」
列式資料庫伺服器改變了關系型資料庫的傳統行與列結構，解決了另一些性能需求。查詢僅訪問有用的列，而不是讀取整個記錄和選取可選列，這極大地提高了組織或測量關鍵列的應用的性能。
Ternent警告稱，列式資料庫的性能優勢需要配合正確的應用和查詢設計。他稱：「為了進行區別，你必須以適當的方式問它適當的問題。」此此同時，他還指出，列式資料庫實際上僅對處理超過500G位元組數據的應用有意義。他稱：「在讓列式資料庫發揮作用之前，你必須收集一規模的數據，因為它依賴一定水平的重復提升效率。」
保險與金融服務巨頭John Hancock公司的首席信息官Allan Hackney稱，為了提高分析性能，硬體也需要進行提升，如增加GPU晶元，其與游戲系統中用到的圖形處理器相同。他稱：「可視化需用到的計算方法與統計分析中用到的計算方法非常相似。與普通的PC和伺服器處理器相比，圖形處理器的計算速度要快數百倍。我們的分析人員非常喜歡這一設備。」
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『貳』 商業模式的分析方法是什麼 如何設計商業模式
一、商業模式的分析有很多方法，相對來說，Alexander Osterwalder的分析 方法算是非常清晰完整的。他把商業模式分成9個基本單元：
目標客戶：
即公司所瞄準的客戶群體。這些群體具有某些共性，從而使公司能夠（針對這些共性）創造價值。定義客戶群體的過程也被稱為市場劃分（MarketSegmentation）。目標客戶可以有很多種：大眾、小眾、相近、相異等等。
2. 價值內涵：
即公司通過其產品和服務所能向消費者提供的價值。價值內涵說白了就是為什麼客戶找你不找別人。關鍵就是你得能解決客戶的問題，滿足客戶的需求。價值內涵是提供給客戶的一整套產品與服務的組合。典型的價值內涵有：創新、性能、定製、實用、設計、品牌、價格、節能、降耗、安全、易得、易用等等。
3. 傳送渠道：
公司如何通過溝通渠道、分銷渠道、銷售渠道把價值內涵交付給客戶。
4. 客戶關系：
公司與每個目標客戶建立起並保持關系。客戶關系主要是為了：獲取客戶、保持客戶、提高客戶收益。
5. 收入流：
公司成功的把價值內涵提供給客戶並獲得收入。收入流可以是一次性的，也可以是長期的。收入流的種類有：賣產品、收使用費、收定費、出租出借、發放許可、交易費、廣告費等。不同的收入流需要不同的定價方式來支持。
6. 關鍵資源：
建立和運轉商業模式所需要的關鍵資源。這些資源能夠讓企業創造並提供價值內涵，得到市場，保持客戶關系，並獲得收入。這些資源包括：物質資產、知識產權、人力資源、財務資源等等。
7. 關鍵活動：
公司為了讓商業模式運轉而所必須從事的活動。只有通過這些活動，一個公司才能創造並提供價值內涵，得到市場，保持客戶關系，並獲得收入。主要的一些關鍵活動包括：生產產品、提供服務、解決問題、構建平台（如騰訊、Visa和萬事達卡、eBay）。
8. 關鍵夥伴：
關鍵夥伴包括供應商和合作夥伴所形成的網路。公司之間為有效地提供價值並實現其商業化而形成合作關系網路，構成商業聯盟。主要的夥伴形式有：非競爭對手間的戰略聯盟、競爭對手間的「競和」、合資合作、供應商-購買者關系等。尋求合作夥伴的動力在於：優化組合、獲得規模效益、減少風險和不確定性、獲得特殊的資源、從事特殊的活動等。
9. 成本結構：
運營一個商業模式所需要的所有成本。創造價值、保持關系、獲得收入都會產生成本。不同的商業模式有不同的成本結構，比如：固定成本為主、可變成本為主、人員成本為主（咨詢）、原材料成本為主（鋼鐵）等等。不同的商業模式有不同的驅動因素，如成本驅動型（沃爾瑪）、價值驅動型（LV、高檔酒店）。
二、商業模式設計應該聚焦於價值主張、關鍵資源、業務平台和盈利模式四大關鍵要素。
1.發掘價值主張。公司通過其產品和服務所能向消費者提供的價值，它是企業對消費者的實際意義。而其後的確定目標顧客、找准價值訴求，以及優化產品組合，可以形象地表述為做正確的事：「找對人、說對話、做對事」。
2.確定目標客戶。目標客戶是產品的直接購買者或使用者，即描述企業准備向哪些市場區間傳遞價值。多根據消費習慣和方式來確立不同類型的客戶。
3.找准價值訴求。價值訴求是價值追求，即追求什麼樣的價值，反映企業為顧客提供產品或服務所包含的核心利益，超越產品或服務形態本身。
4.優化產品組合。產品或服務是企業向顧客交付價值的載體，也是顧客購買的核心內容。產品組合是企業製造或經營的全部的有機構成方式，是企業生產和經銷的全部商品的結構。
5.整合關鍵資源。關鍵資源是企業商業模式持續競爭力的來源，它涵蓋企業掌握的核心資源與能力。根據產品特性對應的資源需求依賴度各有不同，因滿足產品供應及產出或針對需求市場的不同而形成同行業的競爭點，綜合資源的優勢是核心競爭實力評估的重要組成部分。
6.打造服務平台。無論是企業價值主張，還是關鍵資源，都需要通過特定的運營流程和體系進行高效率配置和最大化呈現，這就需要企業通過業務協同和戰略合作的方式打造業務平台。
7.構建戰略同盟。戰略聯盟是兩個或兩個以上的經濟實體，為了實現特定的戰略目標而採取的任何股權或非股權形式的共擔風險、共享利益的長期聯合與合作協議。通過戰略合作實現優勢資源互補是快速獲取綜合競爭力的不二法則。
8.設計盈利模式。盈利模式是界定企業以利潤形式為自身和股東獲取價值的方式，它將復雜財務公式提煉為盈利生成過程中最關鍵的四大變數：收益模式、成本結構、目標單元盈餘和資源周轉率。
9.規避商業風險。任何項目都隱藏著相互影響的風險，有來自政策、金融、市場和傳統文化方面的客觀風險，也有來自價值觀和思維方式等方面的主觀風險。僅僅依靠商業模式設計是無法規避這些風險的，因此，評估與設計風險控制系統非常重要。
『叄』 商業分析包括哪幾個步驟
商業分析的流程一般分為5個步驟
明確問題-拆解問題-安排工作任務-推進工作任務-輸出分析報告
1、明確問題
首先在解決問題前，我們一定要知道問題到底是什麼？這樣我們就知道了後期工作的方向，避免了以後出現的沒必要的爭論。對於如何明確問題，可以用SMART法則來說明
S——Specific 具體明確的，不能將問題說得太抽象
比如小米手機想要賣的好，就不能簡單的說成小米手機要做成讓每個人都喜歡的產品，而是應該說成小米手機的出貨量要達到去年的150%
M——Measurable 可衡量的，不管是問題的本身還是目標要量化出來
還是小米的例子，出貨量達到到去年的150%，那麼150%就是可以量化的標准
A——Action-oriented 行動導向 就是說明問題時，必須要有解決的方向
比如小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力這三種方式使出貨量要達到去年的150%。
R——Relevant 相關聯的，行動與問題存在相關性
小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力對提升出貨量是有相關性的，不能說小米通過進入筆記本電腦領域的方式去增加手機的出貨量，開發筆記本電腦這個產品線這個行動跟提升手機出貨量沒有任何關聯
T——Time-bound 時間限制
計劃使出貨量增加到去年的150%，可能過了兩年手機的出貨量也沒有提升到150%，所以明確時間尤其重要 ，比如我計劃用8個月的時間使手機出貨量達到去年的150%。當然，時間的限定一定要從實際情況出發，要具備一定的合理性
2、拆分問題
拆分問題需要用到邏輯樹模型
邏輯樹分析模型顧名思義，就是把一個已知明確的問題作為樹干，分析哪些問題跟這個問題有關，把相關的問題作為樹枝加入到樹干當中，由此不斷向下拓展，就會將問題拓展成一個邏輯樹
使用邏輯樹模型的優點：
● 保證了解決問題的完整性
● 理清了所有的思路
● 避免了重復和無關的思考
除此之外，還有2個法則能更好的幫你理清思路，分別是MECE分析法和二八法則
MECE分析法即把一個工作項目分解為若干個更細的工作任務的方法
它主要有兩條原則：
完整性
分解工作的過程中不要漏掉某項，要保證完整性
比如市場推廣和提升產品研發能力就是2個不同的解決問題方向，漏掉某一項都會使解決問題的方向不完整
獨立性
每項工作之間要獨立，每項工作之間不要有交叉重疊
比如小米手機想要增加出貨量可以提升產品研發能力和把手機設計得更好看，那麼這2個子問題就重合了，因為產品研發能力包含了手機設計能力
二八法則，通俗理解就是在任何一組東西中，最重要的只佔其中一小部分，約20%，其餘80%盡管是多數，卻是次要的
邏輯樹分析模型中也是一樣，要時刻關注重點問題，對於一些非重點的問題舍棄掉，減少工作量的同時集中力量解決重點問題
3、安排工作任務
將相互關系緊密的問題作為一個獨立項目-確定項目負責人和工作推進計劃表；特別是重要節點-負責人不時檢查工作，按計劃推進工作
4、推進執行任務
既然是商業分析，那麼我們就要知道從哪幾個維度去分析，以及如何獲取有用的信息。明確這兩個問題，我們就能很好的推進執行任務
3個分析維度
市場分析-競爭者分析-用戶分析
以小米案例說明：
首先我們要了解整個手機市場的概況，對於手機市場的規模多大，供應鏈上下游的情況一一了解清楚，根據手機市場的環境來預測未來手機市場的發展趨勢，做到快人一步
對於競爭者分析，我們要知道整個手機市場的幾個大的玩家，以及他們的市場佔有率是多少，還要具體分析每個競爭對手的概況和優劣勢，包括渠道、供應鏈、產品等等方面。對於手機行業來說，蘋果、華為、OPPO、vivo這幾個大玩家是一定要仔細研究
最後是用戶分析，要從用戶屬性、購買產品的決策等等因素上精準定位粉絲，了解用戶需求，抓住用戶痛點，幫助公司獲取和留存用戶。手機行業，OPPO和vivo因為渠道優勢，對於目標人群的需求抓得非常精準
3種獲取信息的方式
案頭研究-用戶調研-實地考察
案頭研究，互聯網時代，我們可以從網路獲得相關新聞和一些專業的資料庫，但是由於信息量極大，我們也要注意篩選出可靠准確的目標信息
用戶調查可以分為線上調查和線下調查，線上我們可以通過網路/電話的形式調研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。線下我們可以通過拜訪的形式交流調研，線下調查能直接觸達用戶，了解到你想要的全部信息，但是時間經濟成本太高
實地調研一般會和用戶調查相結合，能得到一些隱藏但是非常重要的信息，當然，時間經濟成本也是非常高
5、輸出分析報告
這一步是整個商業分析過程的復盤總結，決定著你的分析結果是否能給企業做出正確的決策
一般來說，輸出分析報告可以分為4個步驟
總體概要-整個商業分析的主要內容，包公整體的框架和邏輯
填充整理PPT信息-將信息填充到每個獨立的項目，清楚解決問題的細節
溝通優化-內部溝通保證報告的完整性，用戶溝通包含用戶想要的信息
定稿匯報-對報告內容做到瞭然於胸，根據不同受眾，報告呈現的內容和形式不同。
『肆』 有哪些商業智能數據分析方法
你好，商業智能中的數據分析工作主要通過OLAP來實現。原理是根據業務需求，建立人員分析數據的維度比如年月日等等。
而分析人員需要掌握的是數據分析的思路，比如我們要利用比較常用的FineBI做一個簡單的分析，先確立哪些分析指標，需要哪些表，然後取出， OLAP會自動建立表間關聯，只需要搭建圖表結構即可實現數據查詢和分析結構的展示，這也正是商業智能的「智能」所在。
『伍』 商業案例分析方法！
商業案例分析中常用的分析方法，除了SWOT，波士頓矩陣等，還有對比分析法和競爭力分析法，這兩種分析法主要用於與目標競爭對手對比和解剖組織的優勢和劣勢。