‘壹’ 五大商业分析技术趋势及使用方式(1)
五大商业分析技术趋势及使用方式(1)
目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以帮助他们运营业务。
在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。
1.大数据
大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。
尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。Verisk Analytics公司首席信息官Perry Rotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。
Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。
HMS公司首席信息官Cynthia Nustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险（Medicare）和医疗补助（Medicaid）项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”
大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型（NoSQL）”技术（其包括CouchDB 和 MongoDB）中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。
Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。
Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。
在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla 公司首席信息官Jody Mulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。
Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。
Good Samaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官Chuck Christian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。
Island One Resorts公司首席信息官John Ternent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”
2.商业分析速度加快
肯塔基大学首席信息官Vince Kellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。
由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。
尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。
Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”
列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。
Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”
保险与金融服务巨头John Hancock公司的首席信息官Allan Hackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”
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‘贰’ 商业模式的分析方法是什么 如何设计商业模式
一、商业模式的分析有很多方法，相对来说，Alexander Osterwalder的分析 方法算是非常清晰完整的。他把商业模式分成9个基本单元：
目标客户：
即公司所瞄准的客户群体。这些群体具有某些共性，从而使公司能够（针对这些共性）创造价值。定义客户群体的过程也被称为市场划分（MarketSegmentation）。目标客户可以有很多种：大众、小众、相近、相异等等。
2. 价值内涵：
即公司通过其产品和服务所能向消费者提供的价值。价值内涵说白了就是为什么客户找你不找别人。关键就是你得能解决客户的问题，满足客户的需求。价值内涵是提供给客户的一整套产品与服务的组合。典型的价值内涵有：创新、性能、定制、实用、设计、品牌、价格、节能、降耗、安全、易得、易用等等。
3. 传送渠道：
公司如何通过沟通渠道、分销渠道、销售渠道把价值内涵交付给客户。
4. 客户关系：
公司与每个目标客户建立起并保持关系。客户关系主要是为了：获取客户、保持客户、提高客户收益。
5. 收入流：
公司成功的把价值内涵提供给客户并获得收入。收入流可以是一次性的，也可以是长期的。收入流的种类有：卖产品、收使用费、收定费、出租出借、发放许可、交易费、广告费等。不同的收入流需要不同的定价方式来支持。
6. 关键资源：
建立和运转商业模式所需要的关键资源。这些资源能够让企业创造并提供价值内涵，得到市场，保持客户关系，并获得收入。这些资源包括：物质资产、知识产权、人力资源、财务资源等等。
7. 关键活动：
公司为了让商业模式运转而所必须从事的活动。只有通过这些活动，一个公司才能创造并提供价值内涵，得到市场，保持客户关系，并获得收入。主要的一些关键活动包括：生产产品、提供服务、解决问题、构建平台（如腾讯、Visa和万事达卡、eBay）。
8. 关键伙伴：
关键伙伴包括供应商和合作伙伴所形成的网络。公司之间为有效地提供价值并实现其商业化而形成合作关系网络，构成商业联盟。主要的伙伴形式有：非竞争对手间的战略联盟、竞争对手间的“竞和”、合资合作、供应商-购买者关系等。寻求合作伙伴的动力在于：优化组合、获得规模效益、减少风险和不确定性、获得特殊的资源、从事特殊的活动等。
9. 成本结构：
运营一个商业模式所需要的所有成本。创造价值、保持关系、获得收入都会产生成本。不同的商业模式有不同的成本结构，比如：固定成本为主、可变成本为主、人员成本为主（咨询）、原材料成本为主（钢铁）等等。不同的商业模式有不同的驱动因素，如成本驱动型（沃尔玛）、价值驱动型（LV、高档酒店）。
二、商业模式设计应该聚焦于价值主张、关键资源、业务平台和盈利模式四大关键要素。
1.发掘价值主张。公司通过其产品和服务所能向消费者提供的价值，它是企业对消费者的实际意义。而其后的确定目标顾客、找准价值诉求，以及优化产品组合，可以形象地表述为做正确的事：“找对人、说对话、做对事”。
2.确定目标客户。目标客户是产品的直接购买者或使用者，即描述企业准备向哪些市场区间传递价值。多根据消费习惯和方式来确立不同类型的客户。
3.找准价值诉求。价值诉求是价值追求，即追求什么样的价值，反映企业为顾客提供产品或服务所包含的核心利益，超越产品或服务形态本身。
4.优化产品组合。产品或服务是企业向顾客交付价值的载体，也是顾客购买的核心内容。产品组合是企业制造或经营的全部的有机构成方式，是企业生产和经销的全部商品的结构。
5.整合关键资源。关键资源是企业商业模式持续竞争力的来源，它涵盖企业掌握的核心资源与能力。根据产品特性对应的资源需求依赖度各有不同，因满足产品供应及产出或针对需求市场的不同而形成同行业的竞争点，综合资源的优势是核心竞争实力评估的重要组成部分。
6.打造服务平台。无论是企业价值主张，还是关键资源，都需要通过特定的运营流程和体系进行高效率配置和最大化呈现，这就需要企业通过业务协同和战略合作的方式打造业务平台。
7.构建战略同盟。战略联盟是两个或两个以上的经济实体，为了实现特定的战略目标而采取的任何股权或非股权形式的共担风险、共享利益的长期联合与合作协议。通过战略合作实现优势资源互补是快速获取综合竞争力的不二法则。
8.设计盈利模式。盈利模式是界定企业以利润形式为自身和股东获取价值的方式，它将复杂财务公式提炼为盈利生成过程中最关键的四大变量：收益模式、成本结构、目标单元盈余和资源周转率。
9.规避商业风险。任何项目都隐藏着相互影响的风险，有来自政策、金融、市场和传统文化方面的客观风险，也有来自价值观和思维方式等方面的主观风险。仅仅依靠商业模式设计是无法规避这些风险的，因此，评估与设计风险控制系统非常重要。
‘叁’ 商业分析包括哪几个步骤
商业分析的流程一般分为5个步骤
明确问题-拆解问题-安排工作任务-推进工作任务-输出分析报告
1、明确问题
首先在解决问题前，我们一定要知道问题到底是什么？这样我们就知道了后期工作的方向，避免了以后出现的没必要的争论。对于如何明确问题，可以用SMART法则来说明
S——Specific 具体明确的，不能将问题说得太抽象
比如小米手机想要卖的好，就不能简单的说成小米手机要做成让每个人都喜欢的产品，而是应该说成小米手机的出货量要达到去年的150%
M——Measurable 可衡量的，不管是问题的本身还是目标要量化出来
还是小米的例子，出货量达到到去年的150%，那么150%就是可以量化的标准
A——Action-oriented 行动导向 就是说明问题时，必须要有解决的方向
比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。
R——Relevant 相关联的，行动与问题存在相关性
小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联
T——Time-bound 时间限制
计划使出货量增加到去年的150%，可能过了两年手机的出货量也没有提升到150%，所以明确时间尤其重要 ，比如我计划用8个月的时间使手机出货量达到去年的150%。当然，时间的限定一定要从实际情况出发，要具备一定的合理性
2、拆分问题
拆分问题需要用到逻辑树模型
逻辑树分析模型顾名思义，就是把一个已知明确的问题作为树干，分析哪些问题跟这个问题有关，把相关的问题作为树枝加入到树干当中，由此不断向下拓展，就会将问题拓展成一个逻辑树
使用逻辑树模型的优点：
● 保证了解决问题的完整性
● 理清了所有的思路
● 避免了重复和无关的思考
除此之外，还有2个法则能更好的帮你理清思路，分别是MECE分析法和二八法则
MECE分析法即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法
它主要有两条原则：
完整性
分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性
比如市场推广和提升产品研发能力就是2个不同的解决问题方向，漏掉某一项都会使解决问题的方向不完整
独立性
每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠
比如小米手机想要增加出货量可以提升产品研发能力和把手机设计得更好看，那么这2个子问题就重合了，因为产品研发能力包含了手机设计能力
二八法则，通俗理解就是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的
逻辑树分析模型中也是一样，要时刻关注重点问题，对于一些非重点的问题舍弃掉，减少工作量的同时集中力量解决重点问题
3、安排工作任务
将相互关系紧密的问题作为一个独立项目-确定项目负责人和工作推进计划表；特别是重要节点-负责人不时检查工作，按计划推进工作
4、推进执行任务
既然是商业分析，那么我们就要知道从哪几个维度去分析，以及如何获取有用的信息。明确这两个问题，我们就能很好的推进执行任务
3个分析维度
市场分析-竞争者分析-用户分析
以小米案例说明：
首先我们要了解整个手机市场的概况，对于手机市场的规模多大，供应链上下游的情况一一了解清楚，根据手机市场的环境来预测未来手机市场的发展趋势，做到快人一步
对于竞争者分析，我们要知道整个手机市场的几个大的玩家，以及他们的市场占有率是多少，还要具体分析每个竞争对手的概况和优劣势，包括渠道、供应链、产品等等方面。对于手机行业来说，苹果、华为、OPPO、vivo这几个大玩家是一定要仔细研究
最后是用户分析，要从用户属性、购买产品的决策等等因素上精准定位粉丝，了解用户需求，抓住用户痛点，帮助公司获取和留存用户。手机行业，OPPO和vivo因为渠道优势，对于目标人群的需求抓得非常精准
3种获取信息的方式
案头研究-用户调研-实地考察
案头研究，互联网时代，我们可以从网络获得相关新闻和一些专业的数据库，但是由于信息量极大，我们也要注意筛选出可靠准确的目标信息
用户调查可以分为线上调查和线下调查，线上我们可以通过网络/电话的形式调研，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。线下我们可以通过拜访的形式交流调研，线下调查能直接触达用户，了解到你想要的全部信息，但是时间经济成本太高
实地调研一般会和用户调查相结合，能得到一些隐藏但是非常重要的信息，当然，时间经济成本也是非常高
5、输出分析报告
这一步是整个商业分析过程的复盘总结，决定着你的分析结果是否能给企业做出正确的决策
一般来说，输出分析报告可以分为4个步骤
总体概要-整个商业分析的主要内容，包公整体的框架和逻辑
填充整理PPT信息-将信息填充到每个独立的项目，清楚解决问题的细节
沟通优化-内部沟通保证报告的完整性，用户沟通包含用户想要的信息
定稿汇报-对报告内容做到了然于胸，根据不同受众，报告呈现的内容和形式不同。
‘肆’ 有哪些商业智能数据分析方法
你好，商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP来实现。原理是根据业务需求，建立人员分析数据的维度比如年月日等等。
而分析人员需要掌握的是数据分析的思路，比如我们要利用比较常用的FineBI做一个简单的分析，先确立哪些分析指标，需要哪些表，然后取出， OLAP会自动建立表间关联，只需要搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示，这也正是商业智能的“智能”所在。
‘伍’ 商业案例分析方法！
商业案例分析中常用的分析方法，除了SWOT，波士顿矩阵等，还有对比分析法和竞争力分析法，这两种分析法主要用于与目标竞争对手对比和解剖组织的优势和劣势。