数据·分析·成果 发现价值到创造价值
在我国乃至全球，很多企业都非常认可数据的价值，持续在做数据积累方面的建设，开发或购买了很多系统，如ERP、CRM等。但这些企业存在一个普遍的问题，那就是拥有如此庞大的数据，却不知如何利用。基于海量数据，利用分析手段获取少量且有效的数据，作用于业务以产生最大价值，是所有企业希望看到的结果。但这个过程真正做起来，不是易事。
Teradata天睿公司大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青（Janet Tang）表示，简单、量少、信息量相对也少的数据中得出的分析结果是有限的，在具备一定规模且流动的数据环境中得到的分析结果才更有价值。流动数据具有多元化和分析效率两个层面，企业想要得到希望的成果，但挡在前面的是超大规模且多元化数据分析和整合的高门槛。
那么创造价值的过程，就要借力Teradata这样的大数据分析的供应商了。唐青表示，针对多种格式的数据进行分析，会涉及到对数据来源和文本数据的识别。了解用户在使用企业产品和服务过程中的路径情况很重要，如某客户开了卡，有无消费，有无购买其他的分期贷款等。
通过对用户行为的路径追踪，可分析出谁和这个用户有关联，哪些因素会影响其购买行为。企业级应用和消费级用户区别在于，企业级的关系图谱非常复杂，数量级也是指数级增长, 如电信公司的某个分公司就可以梳理几亿条关系图谱。面对这种多种形式的分析，初创公司可能很难驾驭。Teradata的愿景就是帮助企业做分析，让企业清楚地知道客户是谁，谁和这个客户有关联，以及捕获这个客户所有信息、活动信息和活动信息所涉及的渠道。
帮助企业打破数据的桎梏，驱动业务增长
愿景是美好的，但要实行还是要面临业务、人才、架构和部署等方面的挑战。唐青表示，从业务角度来看，我们是否懂得企业的业务场景，具体到哪个业务场景需要改进。从人才资源方面看，如何用合理薪资，招到在操作和执行层面都有很好洞察力的人员。从架构层面看，数据源很多，交互时间变得很快，形式很多，所以对架构设计提出了很高的要求。生态圈的架构师，怎样能够把各种复杂场景的架构设计出来。这里包含来自客户的挑战，如企业架构凌乱且孤立，如何从中寻找统一和协同。在部署过程中，考量性能、流动、成本以及扩展性的同时还要考虑整个体系架构如何在混合云中建设。
唐青表示，Teradata现在正在实施五级转型：
1、提供业务分析解决方案。助力企业达到可以回答其用户问题的能力，从业务视角、数据模型来寻找客户的业务场景。
2、业务价值框架。对于咨询公司而言，这是一个重要的、指导性的框架。
3、专业的数据科学家。这些人才对工具掌握的很好，并且有很强的思维能力，能够把分析带到业务应用中去。
4、生态圈架构师。这些人会比企业咨询架构师的视角更宽阔、洞察力更有深度。
5、入混合云。Teradata大数据平台体系架构，可支持混合云，在云端灵活的做适配。
案例解析 从企业视角解读数据分析的价值
唐青分享了银行的案例，从中我们可以更清晰地看到：数据·分析·成果，企业应用大数据的这三重境界。
过去银行只需通过扩大规模就能提升业绩。现在很多银行开始以客户为中心，以客户需求为导向，优化整个营销体系，打通产品渠道。就像Teradata一样，面向行业同时面向客户，所以在每个客户现场都有合作伙伴或者顾问，都有相配比的生态系统。最终，让所有客户的需求变成商机、变成业务诉求、变成架构实现。传统的银行营销方式，大多是从产品视角来拓展，看把产品卖给哪些客户合适，现在我们从客户视角来看，每个客户都有产生额外产值，增加收入的可能。
唐青表示，Teradata为银行建立客户精细化管理框架，分析每一个客户，把客户进行分类。这样可以做的事情很多，如从中识别哪些是重要客户，哪些是流失客户。在流失客户中识别出谁贡献最大，即使和其中一些失去联系，也可以从做了闭环的网点重新建立联系，挽回流失的客户。
通过银行的客户单一视图系统，客户经理能够及时获得银行用户的基本信息、交易信息及其特征标签，清楚地知道哪些是新客户，哪些客户可能会流失，哪些是睡眠客户。假如银行是上千万级，这样做，哪怕只挽回一个点也是十几万。
试想，如果为每个用户都做画像，清楚的知道整个的生命周期的同时，把其所有的渠道都关联在一起，那么CRM系统就形成了闭环。
这样一来，银行就可以了解客户处于哪个生命周期，有针对性地进行服务。对新用户进行品牌宣传，对衰退期的用户分析流失原因，最重要的是可以做更精准的营销。
写在最后：
当问及针对金融领域，Teradata在授信和风控方面建设经验时，Teradata天睿公司北京金融团队咨询服务部总监张天峰表示，风险管理是银行最核心的管理举措之一。Teradata针对商业银行的市场风险、信用风险、利率风险、流动性风险、操作风险等领域提供专业的风险管理咨询服务、风险分析服务以及风险数据管理服务。
未来，银行不仅使用内部数据，可能还会引入一些外部数据对客户进行更精细化的评级。Teradata提供行业领先的大数据解决方案，不仅包括结构化数据的处理及分析方法，还提供非结构化数据的分析手段及方法，更精确地描述客户特征甚至客户的族群标签。
【受访人简介】
唐青（Janet TANG）现任Teradata天睿公司大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理，负责公司在中国大陆、台湾、香港、澳门等地区的咨询及服务业务。她毕业于清华大学计算机科学系，在加入Teradata之前，她曾担任IBM全球企业咨询服务部大中华区副总裁、高级合伙人，协助公司实现跨行业、跨区域的业务发展，并参与了国内云战略的深度合作。
