大数据平台规划与数据价值挖掘应用咨询项目解决方案（73页PPT）（附下载方式）

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资料解读：大数据平台规划与数据价值挖掘应用咨询项目解决方案

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背景与目标

该解决方案的核心目标是解决企业在大数据平台建设和数据挖掘应用中的痛点。企业业务部门对数据满意度和数据分析效率普遍较低，主要原因是技术手段和算法较为传统，导致数据应用体系存在数据孤岛、数据不统一、数据真实性不足等问题。此外，业务分析主题局限于传统领域，难以进行有效的业务预测。

项目目标

项目的总体目标是通过大数据平台的建设，提升数据分析和应用的效率和效果。具体目标包括：

1. ​​数据治理​​：通过数据治理，提升数据的质量和完整性，消除数据孤岛，实现数据的统一和标准化。
2. ​​数据模型与算法​​：定义和设计数据模型和算法，提升数据挖掘的精准度和效率。
3. ​​应用功能蓝图​​：构建大数据平台的应用功能蓝图，实现从客户到销售、服务、生产、库存、物流的全供应链数据应用。
4. ​​数据挖掘应用​​：通过数据挖掘，实现精准营销和客户价值提升。

应用功能蓝图

大数据平台的应用功能蓝图涵盖了客户管理、销售预测、销售线索采集、销售情报采集、销售订单管理、采购计划、库存管理、车辆生命周期管理等多个方面。平台旨在通过数据流的整合，实现数字化、结构化和可视化的供应链价值链，精确分析供应链关键环节的成本、效率、质量和价值，支撑数字化精准管控和营销。

数据治理与数据夯实

数据治理是大数据平台建设的基石。通过主数据集成与规范优化，实现主数据的统一管理和标准化。数据治理还包括数据质量校验、自动化数据集成和企业数据模型的构建。通过这些措施，提升数据的质量和完整性，消除数据孤岛，实现数据的共享和应用。

数据模型与算法定义

数据模型和算法是大数据平台的核心。通过定义和设计数据模型，实现数据的结构化和规范化。置换模型和决策树模型是主要的算法，用于客户行为预测和销售预测。通过机器学习算法，提升数据挖掘的精准度和效率。

实战案例

实战案例一：主数据建设

东风日产通过建立品牌主数据相关规范和标准，实现了“数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”。通过主数据建设，提升了数据的质量和一致性，为东风日产的信息化系统建设提供了标准和规范保障。

实战案例二：数据挖掘应用

通过数据挖掘，东风日产实现了客户画像和精准营销。通过客户360视图，实现了对客户全生命周期的管理。通过销售线索分析和客户流失分析，提升了销售效率和客户满意度。

项目实施管理

项目实施管理是确保大数据平台成功的关键。通过数据战略驱动的规划方法，实现从当前状态到未来状态的转变。项目实施包括规划、定义、设计与构建、测试和运行等阶段。通过项目管理与协作方法，确保项目的顺利进行。

组织架构

东风日产与某著名企业组成项目团队，确保项目的成功。项目管理委员会负责项目的整体规划和决策，咨询专家团队提供专业支持和指导。通过多方协作，实现项目的顺利推进。

结论

大数据平台的建设和数据挖掘应用是企业数字化转型的重要步骤。通过数据治理、数据模型与算法的定义和设计，以及实战案例的验证，企业可以实现数据的高效应用和业务价值的提升。大数据平台不仅能够提升数据分析的效率和效果，还能够为企业提供精准营销和客户价值提升的支撑。

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