企业应该如何正视内部大数据整合和应用？

内部大数据整合与应用挖掘，本质是用户深入研究与相关应用。不仅数据组织和标签体系，甚至IT相关的数据平台整合与建设，也遵循用户研究的思路来完成。

用户研究和大数据挖掘技术人员是实施的核心团队。但在我们接触的一些企业中，建设思路依旧有着很大偏差。有的仍然遵循IT系统建设的思路，认为应由IT企业来完成此事。但实际上，IT企业并不具备实施中最重要的用户研究和数据挖掘等专业能力。

而有的企业则认为这是CRM业务的延伸，适合CRM服务商完成。这也是不准确的，CRM数据业务只是企业用户大数据和应用中的子集，CRM人员是用户研究结果的应用者而不是建立者。

上面所述的这些错误认识，直接影响了诸多企业内部大数据挖掘与相关应用的有效推进，比如：

某些手机制造厂商重技术平台，不重深入研究，觉得采集整合了大量数据后应用价值就水到渠成了。

某些合资车企意向将该项目，由国际著名IT服务咨询企业来完成。

还有的移动运营商，在针对集团客户进行大数据整合与营销支撑服务时，由某上市IT企业进行实施。虽然企业的IT研发能力很强，但由于因循传统业务流程管理的思路，一线客户经理无法从系统中获得对所服务集团客户的深入认识，也难以进行针对性的业务推广。

因此，企业内部大数据应用的实施，选择一个能力全面的实施者真的很重要，这个人既要熟悉企业业务特性、具有专业的用户研究能力外，也要具有大数据相关的技术能力。

企业在实施数据整合集中时大都会遇到相同的问题：进度延误和数据集中未达设计目标，大大影响了后续的数据应用，归结起来几个原因：

1. 数据涉及的内部业务系统众多，开发商不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。所以，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方的部门权限、利益和精力，相关的协调和推进通常比较低效。

2. 实施整合的IT企业，虽然熟悉内部数据细节，但大都是开发能力强，对大数据整合数据的对接、同步和数据清洗等缺乏经验和最优的方法。

以上原因加上全局目标不明确，导致整合集中成为企业数据价值应用环节上最大的障碍，要想避免此事，需要做到以下两点：

1. 高层要重视，且要有强有力的内部实施控制。公司层面的重视对打破各业务系统的数据壁垒有很大帮助，而专业的总控团队对进度和效果影响较大。

2. 由大数据处理与整合方面的技术专家，通过咨询和培训等手段，帮助IT实施企业提升在数据整合技术方面的能力。

数据属性缺失和数据质量问题，是企业内部业务数据最常见的问题，也很大影响了未来的应用价值。在大数据环境下，客户数据的深度的不足也逐渐明显。

在对某家上市药企进行相关数据摸底时，发现客户相关的数据只到渠道级别，没有到达最终用户，导致大量最有价值的内容缺失。

造成这些问题的核心原因是之前缺乏全局、体系性的数据框架和实施机制，业务各环节中采集数据的目标、方法和主动性都有不足，而这相关改变并非一时间可以完成的。

对此，企业要注意：

1. 要有明确的全局数据体系作为指导，相应建立采集和整合的制度化机制，使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。

2. 要把外部大数据和应用反馈数据也纳入到数据体系中，统一规划构建相关的收集机制和融合方法。

3. 在此过程中不要摊子过大，结合情况分步骤实施，优先考虑最重要和最容易采集的数据资源。

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