大数据的风口上，企业数据如何进行价值变现

大数据企业数据价值变现

齐鲁壹点 | 2017-08-03 14:35

【数据猿导读】企业数据做为大数据的一部分，在商业市场中越来越受到重视，而大数据公司要如何将数据变成宝藏，则需要深入到具体的应用场景去提供解决方案，增加用户和数据的黏性。

对于大数据，研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式，才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

这两年可以看到越来越多的大数据公司诞生，试图挖掘公开数据这座矿山里的宝藏。大数据的价值不在数据本身，而在数据的应用上，而如何搭建应用场景，让大家对数据产生需求，正是大数据公司在做的事。

大数据公司到底在做什么

企业信息查询和销售线索挖掘是企业数据应用的两个方向。

企业信息查询属于基础应用，如天眼查、企查查等数据平台，基于开放数据和共享的政府公共数据，实现数据采集、数据清洗、数据聚合和数据建模的一站式信息查询服务。在数据应用上，企查查偏向金融征信方面，通过与金融机构达成合作，获取第一手数据变动信息。对于个人用户，可以查到企业的工商信息、股东法人信息、诉讼失信信息等等;同时，企查查会给金融机构提供服务，并收取服务费，这也是其收入来源。而天眼查除了企业信息查询，还可以查到人和人、人和公司、公司和公司之间的关系，为用户在商业调查过程中提供关系信息支撑。

销售线索挖掘则是更深层次的大数据应用，将爬取到的互联网公开数据和来自政府机构等官方网站的工商信息，进行清洗和加工，构建可量化的用户画像，为不同领域的用户或企业提供销售解决方案。

譬如商理事，它是一个给企业销售人员提供线索的平台，用户在平台注册后就可以发布销售线索和合作资源，除了与天眼查合作开放数据，它的信息部分是来自用户自主上传，更类似于信息资源交换平台。

探迹则选择了不同的领域作为切入点，作为To B企业的销售预测解决方案提供商，探迹通过分析和挖掘全网在线企业数据信息，再结合企业内部的CRM系统，利用机器学习自动建立量化客户模型，为To B企业在全国数千万公司中精准挖掘潜在客户的线索。

可见，同样做大数据的公司，其具体业务也有根本差异，从企业信息查询到销售线索挖掘，企业数据逐渐向深层次、精细化的应用发展。

实际场景中的数据应用

个人篇

有时候，当求职者想应聘一家公司，除了官网信息和网络上的新闻，还有哪些渠道可以看到这家公司的具体信息呢几乎没有，而对于求职者来说，了解公司是否合法成立、是否有拖欠工资等劳资纠纷行为是十分必要的，一个人想要搜集这些重要信息往往无从入手。

当投资者看中了一家初创企业，想了解更多的信息以决定是否投资的时候，除了基本的企业工商信息，可能还需要了解企业是否和其他公司、其他投资人有关系，而这些信息并不容易获取。

企业信息查询平台的出现，解决了这个痛点，用户可以在上面查询企业的工商信息、股东法人信息、诉讼失信信息等等，直观地了解投资人和公司、公司和公司之间的关系等，节省了搜集、筛选信息的时间和精力。

企业篇

当下，大数据对企业的商业决策和行为越来越重要，依靠传统的市场调研或购买调查报告等方式，得到的往往是滞后的数据信息，而企业自身又缺乏信息挖掘的技术和资源，难以获取到实时、精准的商业数据信息。

譬如销售，通常是企业收入来源的重要部门，对于新客营销来说，对目标客户群体的认知不够充分、销售线索和品牌客户太少等问题，会让企业在开拓新客户上寸步难行;而在客户维护上，企业CRM通常缺少优化的工具，难以从中筛选出有效的营销线索。这导致传统的企业销售人员只能依靠人工经验，在对方需求不明的情况下逐一联系客户进行销售，客户意向率自然不高。

像这类问题属于销售预测领域，这是目前企业数据的一个重要应用，尤其是对于To B企业，对销售线索的需求量非常大，而企业自身难以提供大量资源去寻找潜在企业客户的线索。

针对To B企业领域的销售预测，探迹给出了更智能的解决方案：运用人工智能和大数据技术，挖掘全网在线企业信息，建立企业知识图谱，帮企业从知识图谱中匹配优质潜在客户。此外，探迹还会对潜在客户评分，通过丰富线索难度，计算与模型的契合度，帮助客户把现有的销售线索进行打分和排序，从而聚焦更高价值的潜在客户。

对To B企业而言，通过探迹智能预测平台，能够方便快捷地获取精准的潜在客户线索，而无需做客户调研、信息搜集等繁琐的前端销售工作，销售人员能节省大量的时间精力放在精准客户上。

企业数据做为大数据的一部分，在商业市场中越来越受到重视，而大数据公司要如何将数据变成宝藏，则需要深入到具体的应用场景去提供解决方案，增加用户和数据的黏性。

来源：齐鲁壹点

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