另类数据创造竞争优势

决策者已对另类数据能够支持建模和概率评估了然于胸,这正是此前传统数据所做的工作。

随着竞争压力加剧,供应链数据、客流量数据、App后台数据及其它另类数据集将赋予企业信息优势。但能否取得该竞争优势,关键在于能否开拓另类数据在实际中的应用,取得更有效的信息以做出更明智的决策。

全面挖掘价值,实现未来规划

在去年举办的彭博科技与数据峰会上,其中一个重要主题是探讨公司快速增长的大规模数据分析需求。适应不断变化的市场和经济实力,需要更加独特的见解,而这正是传统数据集无法提供的 。

不过到目前为止,公司对另类数据的利用十分有限。利益相关方使用零售数据或社交媒体数据,也许只是为了支持自己的主观判断,例如验证产品变革或营销策略的已有建议。

更强大的分析(以及更具战术策略的数据集)能够进一步大幅拓展另类数据的功用。企业可以使用这些新信息提升其测试、迭代和推翻假设的方法。

设想一下,人们能够从分析供应商的数据集中获得什么:通过使用供应链数据加强对其他业绩的回归分析,公司可以回答一系列回溯性问题,从而影响未来的决策。这些问题包括:

  • 哪些地区未能达到配送或销量预期?
  • 未达成目标是否会影响该供应商关系的投资回报率?
  • 哪些因素影响了供应商的业绩结果:天气、失误、断电?
  • 这些因素将对未来造成何种风险?

这一假定情境能够使利益相关方更好地理解已预测出的交易对手方风险。保证新的谈判策略是基于可靠且前沿的观点和分析,而不是既有看法或静态业绩报告。

使用目标导向的分析与评估

另类数据集本身很少能提供见解。为了获得真正的价值,公司必须要有明确的目标,再通过剖析数据,进一步了解客户、竞争对手和利润情况:

  • 客户:随着零售格局的发展,消费者行为正在成为一个更具有可衡量性(和价值)的数据点。通过结合客流量数据与App后台数据,可以了解消费者趋势及客户留存情况。
  • 竞争对手:从区域扩张到潜在收购目标,要想把握机会就必须先发制人。通过对竞争对手的基本面数据进行深度分析,将识别他们在执行中的薄弱环节。这即是自我成长和或并购的良机。
  • 利润:供应链数据可以帮助公司根据商品流动趋势评估如何降低生产成本或改变价格。了解哪些市场在放缓或回暖,有助于改变对实体店及电商分销或销售领域的投资。

有利于成功决策的数据必须可靠、及时,且以目的为导向。公司应当确切知道哪些数据在何时被抓取,以及希望用这些信息具体影响、推翻或支持什么。

另类数据创造竞争优势

现在正是企业了解另类数据的时机。随着数字和自动化技术重塑信息管理和使用方式,各行各业正发生翻天覆地的变化,而传统数据分析无法跟上变化的节奏。

就企业内部而言,人才和文化是推动成功的关键要素。公司必须建立学习和实验文化,允许相关团队轻松获取干净的关联数据集。

与值得信赖的解决方案提供商合作,可以帮助确保使用的是来自可靠来源的准确数据。彭博已于2018年在静态数据集产品(Data License)中引入8个新数据分类,显著拓展了数据解决方案的范围。

这个强大的解决方案还支持用户打造覆盖传统数据和另类数据的大规模数据分析,创造管理报告的集中接入点。

传统数据仍然对商业决策至关重要。不过,通过给予分析更多背景信息和含义,另类数据能创造新的竞争优势,弥补理解上的空白,并在更具针对性的关键决策上有所助益。

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