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大家好！今天，我很荣幸能在这里与大家分享关于数据工作的几点思考。
在信息化时代，数据已成为推动社会发展的重要力量，而数据工作则成为各行各业不可或缺的核心环节。
在此，我想从以下几个方面谈谈我的看法。
一、数据工作的重要性1. 数据是决策的基石在当今社会，决策的科学性和准确性越来越依赖于数据。
通过对数据的深入挖掘和分析，我们可以全面了解市场动态、客户需求、行业趋势等，从而为决策提供有力支持。
2. 数据是创新的核心数据是创新的源泉，通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现新的业务模式、产品功能、服务方式等，推动企业不断创新发展。
3. 数据是竞争力的体现在激烈的市场竞争中，拥有强大的数据处理能力的企业将具备更强的竞争力。
数据工作有助于企业提升运营效率、降低成本、提高客户满意度，从而在竞争中立于不败之地。
二、数据工作的挑战1. 数据质量参差不齐当前，我国数据质量参差不齐，部分企业存在数据缺失、错误、重复等问题。
这些问题严重影响了数据工作的效果，制约了企业的发展。
2. 数据安全与隐私保护随着数据价值的提升，数据安全与隐私保护问题日益突出。
如何确保数据安全，防止数据泄露，已成为数据工作中亟待解决的问题。
3. 数据人才短缺数据工作需要具备专业技能和丰富经验的人才，但目前我国数据人才短缺，难以满足企业发展的需求。
三、如何做好数据工作1. 提升数据质量（1）建立健全数据质量管理体系，明确数据质量标准和责任。
（2）加强数据清洗和整合，确保数据准确、完整、一致。
（3）定期对数据进行审核和校验，确保数据质量。
2. 加强数据安全与隐私保护（1）建立健全数据安全管理制度，明确数据安全责任。
（2）采用先进的数据加密、脱敏等技术，确保数据安全。
（3）加强员工培训，提高数据安全意识。
3. 培养数据人才（1）加强校企合作，培养数据专业人才。
（2）鼓励内部员工参加数据相关培训，提升专业技能。
（3）建立健全激励机制，吸引和留住优秀数据人才。
四、结语总之，数据工作在企业发展中具有举足轻重的地位。
大数据三分钟演讲稿范文（精选3篇）大数据三分钟篇1大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
中国的大数据大数据的特点：具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。
百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1、5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
演绎历史仅需133天二是数据类型多样。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。
以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
有用数据仅为3600分之一面临大数据时代的到来，你准备好了吗?大数据时代到来最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”进入20xx年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官方的网站的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
2、数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据会议发言材料尊敬的各位领导、嘉宾、同事们：大家好！很荣幸能够站在这里，与大家分享关于大数据的一些观点和思考。
在有限的时间里，我将为大家带来三个方面的内容。
首先，我想强调大数据在现代社会中的重要性。
随着科技的快速发展，传统的数据处理方法已经无法满足当今社会海量数据的需求。
大数据应运而生，成为科技创新和社会发展的重要驱动力。
大数据的海量、多样和高速特点，使得我们可以从中发现新的商机、优化决策和提高效率。
因此，在处理大数据问题时，我们需要充分利用先进的技术手段，如人工智能、云计算和物联网等，来充实和完善数据处理能力。
接着，我想强调大数据在各个领域的应用。
大数据不仅对经济和商业领域产生了深远影响，也渗透到了教育、医疗、城市规划等各个领域。
例如，在教育领域，大数据可以帮助学校和教育机构分析学生成绩、了解学生学习习惯，从而为教育提供个性化的指导和倡导。
在医疗领域，大数据可以辅助医生进行精准诊断和治疗方案选择，提高医疗服务的质量和效率。
因此，各个领域都需要加强对大数据的应用和研究，从而更好地适应社会的发展需求。
最后，我想谈谈大数据所面临的挑战和机遇。
虽然大数据给我们带来了巨大的机遇，但也面临着诸多挑战。
例如，数据安全和隐私保护是目前亟待解决的问题。
另外，数据的质量和可靠性也是我们需要关注的方面。
此外，大数据的应用还需要充分考虑伦理、法律和社会影响等方面的问题。
只有充分面对这些挑战，我们才能更好地把握大数据带来的机遇，实现更高质量、更可靠的数据分析和应用。
以上是我的一些观点和思考，我希望能够与大家分享。
谢谢大家！。
大家好！今天，我非常荣幸能够在这里与大家共同探讨大数据这一重要议题。
在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了推动社会进步的重要力量。
下面，我将从以下几个方面谈谈我对大数据的理解和看法。
一、大数据的内涵大数据，顾名思义，是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。
它具有以下四个特征：大量性、多样性、快速性和价值性。
大数据的出现，使得人类对海量数据的处理和分析成为可能，从而为各行各业提供了丰富的资源。
二、大数据的应用领域1. 互联网行业：大数据在互联网行业的应用主要体现在用户画像、精准营销、搜索引擎优化等方面。
通过对用户行为数据的分析，企业可以更好地了解用户需求，提供个性化服务。
2. 金融行业：大数据在金融行业的应用主要体现在风险管理、欺诈检测、个性化投资等方面。
通过对金融数据的分析，金融机构可以降低风险，提高收益。
3. 医疗行业：大数据在医疗行业的应用主要体现在疾病预测、远程医疗、医疗资源优化等方面。
通过对医疗数据的分析，可以提高医疗水平，降低医疗成本。
4. 智能制造：大数据在智能制造领域的应用主要体现在生产过程优化、设备维护、供应链管理等方面。
通过对生产数据的分析，可以提高生产效率，降低生产成本。
三、大数据的挑战与机遇1. 挑战：大数据的挑战主要体现在数据安全、隐私保护、数据分析能力等方面。
随着数据规模的不断扩大，如何保障数据安全、保护用户隐私成为了一个亟待解决的问题。
2. 机遇：大数据的机遇主要体现在创新、创业、产业升级等方面。
大数据技术的应用，将推动传统产业转型升级，为新兴产业发展提供有力支撑。
四、我国大数据发展现状及对策1. 现状：我国大数据产业发展迅速，已形成一定的产业规模。
在政策、资金、人才等方面，我国大数据产业具备良好的发展基础。
2. 对策：一是加强政策引导，完善大数据产业政策体系；二是加大资金投入，支持大数据技术创新；三是培养专业人才，提高大数据产业整体素质；四是加强国际合作，推动大数据产业全球化发展。
科技公司的价值观与贡献随着科技的快速进步，科技公司在全球范围内发挥着越来越重要的作用。
这些公司不仅提供创新的产品和服务，而且对全球社区和环境产生了深远的影响。
科技公司的价值观和贡献也越来越受到关注。
在本文中，我们将探讨科技公司如何以其价值观和贡献来塑造未来。
一、创新价值观创新是一家科技公司的灵魂。
科技公司的创新价值观对于公司的发展至关重要。
科技公司不断地寻求新的解决方案，以满足消费者的需求，同时推动技术的进步。
这种创新思维无疑对整个社会产生了深远的影响。
例如，Google的搜索引擎就是一种革命性的创新，它改变了人们获取信息的方式。
Facebook的社交网络则使人们更容易与世界上的其他人进行联系和交流。
创新价值观驱动着这些公司，带来了无数的技术和产品，推动着整个社会的运转。
二、责任和道德的价值观在过去的几年中，科技公司面临了越来越多的道德和责任问题。
例如，Facebook在2018年曝光了数据泄露事件，使用户信息流失。
这种情况触发了公众对科技公司数据隐私保护的关注。
科技公司现在需要考虑到他们如何保护消费者的隐私，并以可靠的方式收集和使用数据，同时确保数据安全。
责任感重要于公司的任何价值观，这是衡量一家科技公司价值的关键指标之一。
三、社会责任感除了道德和责任感之外，科技公司还必须承担社会责任。
科技公司的产品和服务广泛应用于全球各地的社区和环境中。
在处理这些社区和环境的问题时，科技公司可以发挥重要的作用。
例如，谷歌基金会已经投入了数百万美元支持环境和社区问题的项目。
Facebook、谷歌和苹果等公司都已紧急响应全球的地震，海啸和自然灾害，为受灾者提供援助。
科技公司还将其技术和知识分享给全球社区，帮助他们解决各种问题。
四、社会影响和创造力科技公司驱动着经济发展，推动着世界向前迈进。
它们在全球范围内都有着贡献。
大型科技公司在全球创造了数百万个工作岗位，推动着社会的发展和经济生长。
科技公司对于社会改变产生了深刻的影响。
大家好！今天，我很荣幸站在这里，与大家共同探讨数字时代给我们带来的机遇与挑战。
在这个日新月异的时代，我们正面临着前所未有的变革，而数字技术正是推动这一变革的核心力量。
首先，我们要认识到数字时代给我们带来的机遇。
随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，我们的生活方式、工作方式都在发生翻天覆地的变化。
数字技术不仅提高了我们的工作效率，还极大地丰富了我们的精神文化生活。
在这个时代，我们拥有了更多的发展空间，可以充分发挥自己的才能和创造力。
然而，数字时代也给我们带来了诸多挑战。
一方面，信息过载让我们难以筛选出有价值的信息；另一方面，网络安全问题日益突出，个人隐私和数据安全受到严重威胁。
面对这些挑战，我们需要积极应对，努力提升自身的数字素养。
首先，我们要加强学习，提升数字技能。
在数字时代，掌握一定的数字技能是必不可少的。
我们要不断学习新知识、新技能，以适应这个快速发展的时代。
同时，我们还要关注行业动态，了解最新的数字技术，以便在工作和生活中更好地运用。
其次，我们要树立正确的网络安全观念。
在享受数字技术带来的便利的同时，我们要时刻保持警惕，提高防范意识，保护好自己的个人信息和数据安全。
同时，我们还要关注网络安全法律法规，自觉遵守相关规定，共同维护良好的网络环境。
此外，我们要积极推动数字化发展。
在数字时代，我们要充分发挥自己的优势，为企业、为社会创造更多价值。
我们可以通过以下途径：1. 加强创新，推动产业升级。
以数字技术为驱动，推动传统产业向智能化、绿色化、服务化方向发展。
2. 深化数字化转型，提升企业竞争力。
通过数字化手段，优化企业运营管理，提高生产效率。
3. 关注民生，推动数字普惠。
利用数字技术，为人民群众提供更加便捷、高效的服务。
4. 加强国际合作，共同应对数字时代的挑战。
在数字时代，各国之间的竞争与合作更加紧密，我们要积极参与国际交流与合作，共同推动全球数字化发展。
总之，数字时代为我们带来了前所未有的机遇与挑战。
数据演讲稿尊敬的各位领导、老师、亲爱的同学们：大家好！今天我非常荣幸能够站在这里，和大家分享一些关于数据的知识和见解。
数据，作为信息社会的核心，已经渗透到我们生活的方方面面，对于我们每个人来说，数据都有着重要的意义和作用。
因此，我想借这次演讲的机会，和大家一起探讨数据的重要性、应用场景以及未来发展方向。
首先，让我们来看一下数据在现代社会中的重要性。
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了信息社会的核心。
从个人生活到企业管理，从政府决策到科学研究，数据无处不在。
数据的收集、存储、分析和应用，已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
正是因为数据的重要性，各行各业都在积极探索如何更好地利用数据来提高效率、降低成本、创造价值。
其次，让我们来看一下数据在各个领域的应用场景。
在医疗健康领域，数据被广泛应用于疾病预测、诊断治疗、健康管理等方面，为人类健康保驾护航。
在金融领域，数据被用于风险控制、信用评估、投资决策等方面，为经济社会的稳定和发展提供了重要支撑。
在教育领域，数据被用于学生评估、教学改进、课程设计等方面，为教育教学提供了有力的保障。
在智能制造领域，数据被用于生产调度、质量控制、设备维护等方面，为工业生产提供了新的动力。
可以说，数据已经深入到了我们生活和工作的方方面面，无处不在，无所不及。
最后，让我们来展望一下数据的未来发展方向。
随着人工智能、物联网、大数据等新技术的不断涌现和发展，数据的应用场景将会更加丰富多样，数据的规模和复杂度也将会不断增加。
同时，数据安全和隐私保护等问题也将会更加突出和重要。
因此，我们需要不断加强对数据的管理和应用能力，加强数据安全和隐私保护，推动数据技术的创新和发展，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
总而言之，数据作为信息社会的核心，对于我们每个人来说都有着重要的意义和作用。
我们需要深入理解数据的重要性，积极探索数据在各个领域的应用场景，不断推动数据技术的创新和发展，为构建一个数字化、智能化、可持续发展的美好未来而努力奋斗！谢谢大家！。
大数据演讲稿3到5分钟大数据演讲稿（3到5分钟）尊敬的各位评委、亲爱的同学们：大家好！我今天要和大家分享的主题是“大数据”。
在当今信息爆炸的时代，我们生活在一个充满数据的世界。
每天我们都在产生海量的数据，无论是通过社交媒体、移动设备、传感器还是其他渠道，数据源源不断地涌现。
那么，如何利用这些数据，从中发现价值，对我们的生活、工作和社会产生积极的影响呢？这就是大数据所要解决的问题。
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，以及从中提取出有意义的信息和知识的技术和方法。
它不仅仅是一个概念，更是一种革命性的思维方式和工具。
通过大数据的分析，我们可以揭示出隐藏在数据背后的规律和关联，从而做出更明智的决策。
大数据在商业领域的应用已经取得了巨大的成就。
通过对消费者行为数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而精准地推送个性化的产品和服务。
同时，大数据还可以帮助企业优化供应链管理、降低成本和提高效率。
例如，通过对物流数据的分析，企业可以实时监控货物的运输情况，及时调整路线和安排，提高物流效率，降低了运输成本。
大数据在医疗健康领域也发挥着重要的作用。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生可以更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源的合理分配和调度，提高医疗服务的效率和质量。
比如，通过对患者就诊数据的分析，可以预测疾病的发展趋势，提前采取干预措施，降低疾病的发病率和死亡率。
除此之外，大数据还在城市管理、交通运输、金融服务、农业生产等方面发挥着重要的作用。
通过对城市居民出行数据的分析，可以优化交通流量，减少交通拥堵。
通过对金融交易数据的分析，可以预测金融风险，提高金融系统的稳定性。
通过对农业生产数据的分析，可以优化农业资源的配置，提高农产品的质量和产量。
当然，随着大数据的应用不断深入，也会面临一些挑战和问题。
其中最重要的是数据安全和隐私保护的问题。
在大数据时代，个人的隐私信息可能会被滥用和泄露，对此我们需要建立完善的法律、政策和技术体系，保护个人数据的安全和隐私。
2024年大数据时代演讲稿大家早上好上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。
现在，我跟大家____一个新的名次，大数据时代。
我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢。
在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革____。
第一次信息革____是语言的产生，第二次信息革____是文字的产生，第三次信息革____是纸张的发明，第四次信息革____是印刷术的发明。
那第五次信息革____，也是离我们最近的一次信息革____，就是互联网时代的到来。
这____次信息革____，一次比一次的影响更大。
互联网冲刷着一切，改变了一切。
现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。
最近，____成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。
当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革____，大数据时代。
你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5pb(1pb____1024tb)，这些数据打印出来需要____亿张a4纸。
现在，这些数据可以交易了。
那企业买这些数据有什么用呢。
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。
2024年大数据时代演讲稿（二）尊敬的评委、尊敬的老师、亲爱的同学们：大家好！我是**（你的名字）**，很荣幸能够站在这里，向大家分享关于大数据时代的演讲。
数据演讲稿尊敬的评委老师，各位同学们：大家好！我是今天的第一位演讲嘉宾，我将为大家带来一个关于数据的演讲。
数据，在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它们如同一块块拼图，隐含着无尽的可能性，为我们解决问题和做出决策提供了有力的支持。
首先，数据作为一种“新型石油”，具有巨大的经济潜力。
随着互联网和信息技术的发展，产生的数据量呈指数级增长。
这些数据蕴涵着宝贵的商业信息，能够被充分利用于市场研究、产品设计、广告推广等方面。
比如，互联网巨头通过分析海量数据实现了精准营销，为用户提供更加个性化的服务。
数据经济已经成为了推动经济增长的新引擎，也改变了很多行业的商业模式。
其次，数据对科学研究和技术创新的推动作用不可忽视。
数据蕴含了大量的信息，通过对数据的分析和挖掘，我们可以揭示出隐藏在其中的规律和现象。
在物理学、生物学、地质学等领域，科学家们通过分析和研究大量数据，获得了许多新的发现和认识。
同时，数据也为技术创新提供了支撑。
比如，人工智能的发展依赖于大量的训练数据；数字化生产的实现离不开数据的监控和分析。
数据已经成为了科学研究和技术创新的重要工具和基础。
再次，数据对社会治理和公共服务的改进起到了积极的推动作用。
在城市管理方面，通过对城市交通数据、环境数据以及人口数据的分析，我们可以制定更加科学有效的城市规划和交通路线；在医疗卫生方面，通过对患者的健康数据进行监测和分析，可以实现个性化的医疗服务；在教育领域，通过对学生学习的数据进行分析，可以更好地了解学生的学习状态，制定个性化的教育方案。
数据的应用可以使社会治理和公共服务更加精细化、高效化。
然而，数据也带来了一些问题和挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
在大数据时代，个人的隐私信息容易被泄露和滥用。
如何保护数据的安全性和隐私性，是一个亟待解决的问题。
其次是数据的真实性和可信度问题。
数据的收集、整理和分析过程中，存在着潜在的错误和主观因素。
如何提高数据的准确性和可信度，需要我们思考和努力。
从数据挖掘走向大数据演讲稿：公众演讲大家好！欢迎大家来参加我们今天这个联络中心大数据系列应用的讲座，这一次我们这个讲座是我们这一系列的第一次课程现场有我们的观众，也有视频前面的观众首先简单介绍一下所谓联络中心的大数据应用，这个系列课程还是围绕着现在比较流行大数据的概念，然后跟联络中心之间彼此相关的关系，跟相应的应用，那我们会有六个课程的主题第一部分我们是在讲从数据挖掘到大数据第二个主题是跟大家介绍有关大数据的基本概念，第三个部分会跟大家介绍联络中的一个全局的战略，第四个部分是在讲联络中的精准营销上面的运用，第五个部份是怎么运用联络中心提升客户的体验，最后第六个这个单元我们会跟大家介绍一下如何在联络中心内部搭建测试学习这个平台那开始我们后面课程之前，会花点时间简单介绍一下我自己个人背景我叫徐元亮在联络中心这个行业工作有超过15年以上的时间，那最早我跟第一份工作是在台湾但是从2003年以后就在内地开始工作，那在大陆这边也有超过10年以上工作时间在学校部分我在台湾的国立台湾大学心理系取得本科的学历，之后在美国德克萨斯贝勒大学Baylor University取得教育心理学的学位第一份工作是在台湾电信公司叫台湾大哥大它的一个2000以上规模的CallCenter里面担任培训主管一个工作，在2003年到大陆之后陆陆续续保险公司在几家保险公司曾经公做过包括太平洋保险天平保险中国大地保险最后一份工作在大地保险工作七年时间，协助它建立销售中心整个筹建以及后面规模的运作，那个人最大的管理幅度当时大概下面管理大概超过有2000的座席年营业额超过10亿那在2004年以后离开了界，在外面开始从事咨询与专门培训的工作那我今年开始20XX年也成立专门这个培训工作室，那主要培训内容主要围绕着联络中心开始跟各位能够有机会介绍这个有关联络中心大数据运用或者营销管理或者客服管理这个课程以上是有关是自己资历的简介，那之后是我们这系列正式课程首先第一个我们要跟大家做报告分享主题是从数据挖掘走向大数据开始今天主题之前要跟大家谈一下到底大数据是什么样概念，还有就是说我们跟联络中心彼此之间有什么样的关系这几年在我们国内大数据是热门的话题！各行各业几乎脱口都要谈到大数据，做一些数据分析整理的时候，基本上你不讲大数据感觉好像这个管理现在这个数据库管理就脱节了实际上真真正有多少已经真正开始用大数据这个应用，就联络中心这个行业来讲又有那些联络中心真正开始应用大数据个人觉得就是说如果真正要了解大数据在联络中心的运用，可能要先从客户关系管理跟数据挖掘，这些基本的数据管理概念开始谈起这一张投影片大概是我在10多年前第一份工作，刚才提到的台湾大哥大有位同事叫李明德李先生，他现在应该还在台湾大哥大工作，当时他做的投影片经过10多年时间，虽然中间有一些跟客互动渠道有了变化，但是里面一些包括联络中心跟数据仓储跟后面目标客户细分，客户忠诚度终身价值之间的关系，其实10多年来我认为还是没有太大的变化中间数据挖掘技术其实从这个概念到现在有将近20年时间，但是真正在联络中心或者界，得到很好的应用可能也是最近几年的事情这张图可以跟大家解释，有关客户关系管理跟联络中心的一些说明，简单来讲就是说我们认为做到应用数据挖掘或大数据联络的前提，它必须是一个以客户为中心的联络中心，在前台部分它会有各种不同的接触渠道，跟客户进行互动包括传统语音包括现在比较流行的手机APP或即时通讯软件像或者是说天猫、淘宝’上面的旺旺包括微信上面的这个社交媒体，微信微博，包括互联上面官，包括微信的公众号等等这些都可以依靠我们联络中心在后台给客户提供相应的一些支持另外来讲，ATM终端，或者是在国外我们看到有一些加油站或者便利超商它也有一些做娱乐或者是相关服务购买、充值的终端，事实上也能够由Call Center在后面提供相关的服务另外还有传统服务传真电子邮件等等，这些其实也都在联络中心提供互动的一些范围还有就是一些实体渠道传统上面我们大家认为联络中心跟面对面的机构跟渠道之间没有什么太大关系，但事实上我们看到很多先进公司事实上在传统渠道的部分他其实也是有Call Center在给我们传统渠道面对面销售人员或者这个中介销售队伍提供相应的支持比如说十年前我在帮微软和Cisco 提供外包服务的时候，就看到他们的销售团队在跟客户去谈这些大的订制化IT系统解决方案的时候，不管是说买这个作业系统的软件或买一些服务器、Router路由器硬件，通常来讲他们会在Call Center 指定一个相应的助理做项目的支持，然后他们会提供简单的咨询及问题反应记录，甚至有一些制式化的报价等相应的工作有一些比较复杂的工作他会即时大客户项目代表本人到现场进行处理，总而言之，就是说如果我们能够做到以客户为中心的后台，其实联络中心它是会随着我们交互渠道不断的演进，在前台各种不一样的交互渠道中去提供数据收集跟整理为了做到以客户为中心，联络中心后面必须要有一个数据仓储，在数据仓储里面包括来自市场营销来自客户服务，从前端销售到后端服务售后整个全方位的一些信息通过数据挖掘的一些手段以及工具，那我们能够做到目标客户的细分，针对不同客户细分我们给他一些客制化这个产品服务或者是说对流层最终目的是提高客户的忠诚度以及提高客户终身价值，这个是我对联络中心与数据挖掘彼此之间关系的理解下一张投影片主要跟大家介绍怎么样从数据挖掘到真正产生商业价值、管理价值的商业智能系统简单来讲就是说我们做大量数据挖掘工作之后最主要目的是能够帮我们很多线索，作为我们联络中心跟客户去做服务跟销售的一个参考依据，甚至说做一个重要的指导为了达到这个目的从单纯数据挖掘我们必须进一步要做到所谓商业智能系统，商业智能系统的基本雏形大概会是这个样子的，在这个整个系统的最后面会有一些各种各样的数据源，不同数据源经过ETL一些程序它会进入我们的数据仓库，在经过数据仓库之后同样进到另外一道ETL.它会进到各个子的数据集市DataMarket在我们不同业务部门有需要的时候，不管是给客户提供销售、给客户提供服务，这个时候我们会从不同的数据集市子集当中，去抽取我所需要的信息，给我的工作提供相应指导，这个是一个简单的商业智能系统的雏形架构中间跟大家提一下ETL这样的概念，我们在讲数据挖掘或者比较热门的大数据的时候，经常提到我这个系统、这个模型的ETL流程是怎样？他指的就是：数据的提取Extract、数据转换Transform 、以及数据加载Load,那这几个是在做数据整理当中，经常要使用的步骤不同数据库的管理系统，不同数据库的模型在这当中它其实有一些相应的不同作法，这也代表系统的优势和劣势，简单来讲，整个数据化到商业智能，后台部份必须具备跟数据库连接的功能、必须要具备ETL功能、必须要具备数据仓库跟数据集市管理功能，在前端的部份，它要有一个很友好的数据展示功能配置，同时要能做到数据探索的配置，比方说，我在显示的时候我可以看到全国的数据，我也可以进一步往下细分的每一个市，每一个三级的县或乡镇，甚至于来讲，可以看到某年龄段的客户或针对某一个产品曾经购买的客户回到我们讲数据挖掘在以及CallCenter的应用，我觉得可以从两个层面来看比较常见的应用第一个跟我们联络中心比较有关的，是基于贯穿客户生命价值的数据分析，简单来讲，我们看整个生命周期可分为三个阶段：第一个阶段是客户获取、第二个阶段是客户接触、最后一个阶段是客户挽留跟赢回在客户获取阶段我们可以去做相关的渠道分析，比方说分析络推广的成本跟收益，分析外呼响应率，分析交叉销售跟向上销售的效率在客户生命周期价值部份，我们可以去分析客户价值模型，我们可以去做相关的客户分群，我们可以去做客户风险模型，针对他的信用、针对他的风险去做一些基于数据库的分析客户接触阶段主要可以从三个象限去做考虑，第一个是产品，第二个是客户，第三个是坐席，产品部份我们去分析它的产品设计对于整个销售行为、客户阶段的影响，产品定价可以去做进一步分析；客户的部份，我们可以分析他的沟通策略及用户体验；坐席部分，我们可以去做坐席的工作绩效，以及离职率等人力资源相关指标的分析最后是客户挽回跟赢回，客户挽回指的是说当客户有流失风险的时候，我应该怎么样作提早的介入，中间我们可以去分析客户挽回相应所花的预算，还有礼品的有效性，以及客户挽回成功率的模型在客户赢回这个部份指的是说因为任何一个原因，这个客户可能不在我们这边继续购买产品或服务了，但是我有一个新的产品或服务，或者新的促销活动的时候，怎么想办法重新赢回这里面我们可以分析客户流失的原因，流失率的分析，也可以去做重新赢回成功率的分析第二个我们经常使用到的数据分析向度，是贯穿整个经营的数据分析从经营角度，我们分成四个部份来看，第一个是营销分析，第二是风险控制分析、第三个是产品创新、第四个是资源配置中间有一些我们可能会在后面其他单元讲到，简单来说，在整个级的分析当中，我们希望能尽量收集到大量数据，数据来源能尽量真实和准确，或着想办法提升它的真实准确程度，不同的数据可以来自不同的纬度，不一定要有非常明确的相关性，在数据之间会进一步交叉检验，有条件的情况下，我们可以在外部找一些公共的数据资源，或者跟其他、其他行业的数据间，去做外部数据的交换或拓展简单来讲，可以应用到的一些数据包括：客户信用分数、年收入、教育背景、职业、人脉关系、社交络的记录、信用纪录、负债记录、在专业领域里面的相关纪录，他目前所属的人生阶段，已婚、未婚、有没有小孩等等，他的行为偏好以及电子商务购买的相关纪录，这些都可以做为分析的基础同样的，在我们分析的依据之下，也可以对我们联络中心的作业提供相应的指导最后来讲，我们在做整个数据挖掘它的目的，就是说，我们当然希望下一步能够把我们的联络中心转换成一个基于大数据管理的联络中心首先的条件就是，在整个联络中心的后台，你必须要具备所谓数据生态系统的条件，如果说我联络中心没有做到以客户为中心，我联络中心的运作后台并没有相应数据库跟挖掘分析模型的支持，那其实大数据对我的联络中心日常管理作业起不到很大的指导意义所谓的数据生态系统，至少包含三大部分第一个是有相应的数据源，包括外部电信运营商的数据，他的路使用习惯，使用的流量，包括他的GIS的相关定位的历史纪录跟信息，公安部、教育部或者其他政府机构的公告讯息，社交路上面留下的纪录以及电子商务购买的纪录，还有金融机构相关的购买跟信用行为、贷款行为等相应纪录，这些都可以做为数据来源；这些外部数据通过第二个部分，我们的数据实验室，在每个数据去做一定的价值评估，通过数据源的管理，去做数据相应的匹配，这里面可能会包括有效性的验证、除重、或者内外部数据的比对，在比对过程当中、整理过程当中，我们去评价相关所整理数据的价值，然后结合内外部数据，才回到我们第三个部分，就是建立起的数据平台，数据平台里面包含模型管理，中间可能包括相关的人口数据、资产数据、信用数据、生活行为、社会、支付行为等等其他一些数据，如果说考虑在现有的数据生态系统的基础下，我希望往进一步往大数据进行，现在开始也有很多大数据的基础架构，能够提供相应支持，这几年比较流行的比方说Hadoop 、PIG 、 Hive这些是都基于大数据，或是基于非结构化数据，能够提供数据库支持的平台基本上基于以上这几点我们认为，在讨论联络中心去做大数据应用之前，必须要提前具备的主题，也是我们今天讨论从数据挖掘走向大数据的内容，以上这个单元就到这边，谢谢大家。
