今日世界，產品與服務的可替代性日益顯著，因此，企業必須知道并深入了解用戶的期望與需求，這樣才能贏得關鍵競爭優勢。大數據分析可以將所有數據源集中起來，并提供獲得用戶數據的簡易途徑，之后便可對用戶數據加以評估。諸如，谷歌和亞馬遜這樣的成功企業正是在這方面處于領先地位。通過智能方式連接內外數據，企業可以確保產品與服務能夠滿足目標用戶的需求。

隨著更為復雜的用戶需求涌現，相對于采集、儲存，數據挖掘是大數據走向應用創造價值的關鍵，精細化數據分析將成為驅動企業業務增長的關鍵功能，讓大數據戰略釋放出大紅利，催生出全新應用和商業模式，孕育出新產業和新的經濟增長點，總之，以數據挖掘為核心的大數據價值輸出新時代，正在趨近。

作為數據應用領域的佼佼者，諸葛io也發現僅僅是洞悉用戶是遠遠不夠的，更重要的是實現商業價值的增長，助力商業模式的創新，通過用戶跟蹤技術和簡易集成開發，諸葛io幫助企業挖掘用戶的真實行為與屬性，實現自助式的數據驅動業務分析，進而實現業商業價值的提升。

大數據——經濟變革新引擎

大數據鏈條劃分，目前國際主流做法是分為數據獲取、預處理、存儲、挖掘或分析、可視化五個關鍵環節，挖掘被認為是核心。

如果把大數據比作石油，那么挖掘就是勘探、鉆井、提煉、加工。核心是把數據資源變現成商用價值。以前是對于數據資源的利用，更多是信息的獲取，例如企業通過經營數據的分析統計，總結過去的經營活動。而現在不再局限于信息獲取，同時實時數據資源的挖掘，可以優化業務模塊，可以催生新的業務模塊，這是顛覆性的。

據全球知名咨詢公司德勤發布的《2016分析趨勢報告》，數據挖掘的威力和價值正在凸顯，助推人們決策的更明智化，優化企業和社會運轉，而商界正在積極尋找可以讓他們贏得優勢的科學方法。”我們已經走進數據價值輸出的時代，“大數據依靠挖掘而呈現的巨大商業價值，正在成為推動經濟變革的新引擎。”

諸葛io創始人&CEO孔淼表示，隨著線上線下信息化的發展，數據整合也變得更加困難。有一個不可忽視的事實：隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大約每兩年翻一番，這意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量。

從中國的情況來看，數據爆炸主要來源于三個方面：一是企業管理信息化的深入，ERP/PMS/CRM等信息化系統積累大量的數據，在提高效率的同時，也在積累著大量的數據;二是服務互聯網化的普及，App和網站從信息平臺延伸成為了服務平臺的基礎，導致新增了很多可用數據衡量服務的平臺;三是新技術的不斷增加，人臉識別，紅外體感可以識別線下行為，讓越來越多的用戶行為可用數據來做監測和分析，這無形中增加了大量的數據。

線上線下的信息化背后，產生的大量數據，如何整合，并發揮出商業價值?

在進行海量數據匯集過程中，有一個難題就是數據格式不統一、標準不統一。形態各異的數據正是大數據的顯著特征。海量的圖片、聲音和視頻甚至互聯網上的閑言碎語……《2017德勤技術趨勢》將這些非結構化的數據稱之為暗數據，并認為這些暗數據是比以往任何時候都更有價值的數據源，當然，對挖掘技術的要求也越來越高。

在移動信息化研究中心發布的《2016中國大數據市場研究報告》顯示，國內大數據企業此前主要聚焦在技術壁壘較低的應用、可視化等環節，而在存儲和挖掘等環節，極少有企業切入。但從2013年到2016年，數據挖掘在大數據產業鏈中的分布情況從4.1%上升到9.2%。這意味著越來越多大數據企業和數據科學家加入到“暗數據挖掘”戰。

對數據挖掘，麥肯錫顯現出積極態度。麥肯錫全球研究所一份報告指出，到2025年，物聯網11.1萬億美元的年產值中60%將來自于對數據的整合和挖掘。

諸葛io創始人&CEO孔淼表示，隨著中國經濟不斷放緩，互聯網時代多元化商業模式的不斷發展，眾多行業也面臨著高昂獲客成本和高流失率的雙重挑戰。流量紅利時代已宣告結束，互聯網用戶增長放緩，獲客成本增加。過去互聯網流量處于瘋狂增長階段，但現在每年的增長僅為10%左右;更為關鍵的是，隨著中國經濟的發展放緩，也要求眾多行業變革過去的發展模式。所以，數據驅動進而實現價值挖掘就顯得迫在眉睫。

紅利消盡，經濟放緩，如何通過精細化運營提升企業價值?

效率成主場，諸葛io深入業務場景助力增長

“如果說以阿里巴巴、百度、騰訊為代表的企業，是把信息連接起來，解決信息傳遞問題，商業模式是以廣告為主的流量變現;而以滴滴、摩拜等為代表的新一代企業，則是把人和物連接起來，解決效率問題，商業模式也不一樣。

如今，打開今日頭條，你喜歡的一類新聞或短視頻就會直接呈現;打開淘寶，你喜歡的商品就會直接推送、購買商品的物流情況清晰可見;打開英語學習APP，為你量身訂制的外教英語課在下班路上即可開課……流量世界里，用戶應用效率在提升，企業提供的內容與服務也越來越精準。

那么，在紅利消失的“注意力經濟”時代，如何精準定位獲客渠道?如何精細化運營，挖掘更大的用戶價值?如何洞察客戶流失的真實原因?如何減少用戶流失?如何通過數據洞察實現業務增長?諸葛io的答案是深入到具體場景中解決問題。

隨著大數據技術和認識的不斷發展，越來越多的人也開始意識到，數據作為一種生產資料，如果不積極探索它、利用它、分析它，那么數據就如同沉睡的“金礦”，真正的價值無法體現出來。具體講，對于一個企業來說，對內需要通過大數據優化企業信息化系統，優化成本結構;對外需要通過大數據減少客戶流失，增加高價值客戶。因此，以用戶為中心，深挖行為數據、設定核心指標、梳理業務流程，最終用數據發現問題、驅動決策，這才是大數據應該產生的真正價值。

大數據在中國發展迅猛的同時，不同行業、不同企業也處于不同的階段，有的處于數據平臺建設階段，有的進入到數據價值挖掘的探索階段。所以，真正的大數據落地，既要結合行業場景化的需求，也要對行業有足夠深入的了解，更要認清企業所處不同的大數據階段，從而實現大數據價值挖掘過程中的“對癥下藥”。

• 信息獲取時代：只解決企業內部管理問題，采集的是一些少量的數據，KPI、訂單、業務，總結經營活動等基本業務狀況。
• 信息挖掘時代：隨著信息化系統對外使用，更多承載著客戶服務，數據量猛增，如何結合數據思考規律，這也是諸葛io與傳統統計的區別，諸葛io全面采集數據，幫助企業分析產品，運營策略，尋找更優質的市場渠道。
• 信息輸出時代：融入更多自動化的分析，找出高價值客戶，高流失客戶，自動化的通過用戶后續行為，評估推廣渠道的質量并實現自動優化，這將是價值驅動更多要解決的問題，即，把信息和輸出價值結合在一起。但大多數企業，更多的停留在***和第二階段，如何幫助這些企業緊跟數據技術發展的趨勢，這也是一個大問題。所以，諸葛io的切入，其核心是為了解決這些問題。

以前，很多流量生意都是一錘子買賣，大數據則實現了把流量變成存量的過程，把數據形成資源，甚至資產化，流量承載的內涵在不斷擴展，流量經濟也逐漸走上內涵式的發展道路，即，除了用戶規模外，用戶的粘性與忠誠度已成為企業關注的重點。

諸葛io通過獲得并積累數據資產，提高數據價值密度，自我優化分析模型探尋未知的事物關聯性，快速響應變化，通過對用戶行為數據的深入挖掘，實現在大數據分析與應用基礎上的效率提升。

上線2年多以來，諸葛io在服務數以萬計的行業客戶中，不斷積累并梳理不同行業中各種細分場景的共性和特性，為每個行業和角色注入數據驅動基因，針對科技金融、新零售、在線教育、內容&社區、工具類、O2O、汽車、SaaS八大行業提出解決方案，助力企業快速建立貼合業務增長的指標體系，從而快速從數據中獲益。

數據驅動不僅是技術手段，更是實現業務增長的得力助手，諸葛io旨在通過細分場景、細分行業的專業服務，依托強大的用戶洞察能力，助力企業輕巧從容的實現業務增長。

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「場景化」增長的踐行者：探尋大數據時代的商業變革
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諸葛io圍繞用戶的場景化分析 驅動數據價值釋放
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動輒數百TB級數據的分析平臺 海量并發無壓力
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