数据价值金字塔在企业运营中的应用模型
一、数据基础平台层
作为金字塔的基础层，数据基础平台层的重要性不言而喻。若此层搭建不当，则上层应用难以发挥效用。无数据或低质量数据将导致分析误导和错误挖掘。此层目标在于以唯一ID整合企业所有用户（客户）数据，涵盖用户画像、行为及兴趣爱好，以全面了解用户。
构建企业数据基础平台的三个关键是：
1. 确定数据打通的唯一ID，如会员注册号、手机号或身份证号。
2. 跨部门整合数据，解决用户行为和兴趣数据分散问题。
3. 通过技术和规范手段管理数据，涉及数据接入系统、元数据管理系统和计算任务调度等。
二、业务运营监控层
此层需建立业务运营关键数据体系，通过智能化模型开发数据产品，监控关键数据波动，并快速定位原因，辅助运营决策。若企业具备实时计算能力，则可及时发现运营问题。
三、用户/客户体验优化层
此层通过结构化与非结构化数据优化用户/客户体验。结构化数据多借助体验监测模型或工具，非结构化数据则通过监控微博、论坛及内部反馈系统文本发现问题，及时优化产品或服务。
四、精细化运营和精细化营销层
该层包含以下四个方面：
1. 构建基于用户的数据提取和运营工具，使运营和营销人员能简单配置条件提取目标用户。
2. 数据挖掘提升客户对活动响应率，如使用决策树、逻辑回归算法。
3. 实时标记和预警客户生命周期，推送适配活动。
4. 客户个性化推荐，利用算法根据不同兴趣推荐商品，提高推广效率。
五、数据辅助市场传播
此层面可通过“性感”的数据分析和挖掘辅助产品传播，具体实现方式有二：
1. 数据信息图谱，如淘宝统计胸罩C-Cup以上用户地区分布，发现西安比例最高；腾讯披露“逃离北上广”数据。
2. 数据产品对外使用，如百度指数或迁徙地图。
六、业务经营分析和战略分析层
两层面主要沿用传统分析方法，但数据来源于大数据。注意两点：
1. 避免将“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”工作置于经营或战略分析层，前者更适合机器完成。
2. 数据在互联网领域难以预测大方向，在创意性事务中作用有限，但在灰度测试和效果验证中有较大价值。
总结而言，本文概要介绍了大数据在企业的落地方案，细节和方法论尚待深入探讨。大数据在不同行业的应用可能差异显著，欢迎交流。
