2018年-ibm商业价值研究院_Data_dividends_8页_670kb

数据红利总结

核心内容

数据已成为一种重要的战略资源，其潜在价值巨大，但实际利用率极低，仅不到1%。文档强调，数据不仅仅是数字活动的副产品，而应被视为能够驱动创新、创造新产品和新业务模式的关键资产。

主要观点

• 数据的潜力：尽管每天产生大量数据，但大部分未被有效利用。这些数据可以用于创造新的价值，例如通过分析获取客户行为模式、优化运营流程等。
• 数据是战略资产：企业应将数据视为战略资产，而不是一次性消耗品。通过合理利用，数据能够带来竞争优势。
• 认知技术的作用：分析技术，尤其是结合算法、自然语言处理和机器学习的认知系统，使数据更易于访问和使用，从而提升洞察力。
• 数据货币化的重要性：数据货币化是企业发掘数据价值的一种方式，但必须与核心业务一致，同时考虑数据的安全性和合规性。
• 数据的多用途性：数据可以超越其原始用途，被重新利用以创造新的产品或服务，甚至转化为商品。

关键信息

数据价值来源

• 数据不仅包含信息，还蕴含洞察，这些洞察能帮助企业理解客户、环境和决策影响。
• 数据的丰富性和多样性直接影响分析结果的准确性和意义。

行业应用案例

• 金融：信用评分、风险分析等。
• 电信：用户流失预测、消费者兴趣分析等。
• 销售与广告：广告优化、采购分析等。
• 分销：渠道优化、燃料成本管理等。
• 工业：维护模式预测、宕机避免等。

数据货币化方法

• 单个数据元素：如向接近店铺的客户推送优惠信息。
• 多个相关数据点：如提供比较分析或评估报告。
• 数据收集API：允许客户按需获取数据。
• 带有附加洞察的报告：结合专家意见提升数据价值。

数据处理挑战

• 非结构化数据：难以处理，需要复杂算法进行过滤和提升数据质量。
• 数据时效性：数据需具备相关性和准确性，以满足客户需求。
• 数据分发方式：根据数据的预期用途和受众，选择合适的分发方式，如移动接口或下载功能。

货币化模式与建议

• 数据货币化需结合市场需求，了解目标客户如何有效使用数据洞察。
• 数据必须能够解决实际问题，具备实用性和相关性。
• 企业应评估数据的市场价值和货币化可行性，并制定相应的业务计划。
• 考虑与其他公司合作，整合数据以获得更全面的洞察。

专家洞察

文档引用了IBM商业价值研究院与多位主题专家的见解，强调数据的多维价值及其在创新中的关键作用。

法律与免责声明

• 文档内容“按现状”提供，不保证适销性或特定用途。
• 数据可能来自第三方，未经独立核实。
• IBM不承担因使用文档内容而产生的任何责任。

参考资料

1. IDC & EMC: The digital universe in 2020
2. IBM & Oxford Economics: Cognitive Computing Survey
3. IBM & Economics Intelligence Unit: Global Innovation Survey