社交平台 分析法引导商业智能走向预测

社交平台 分析法引导商业智能走向预测

社交平台+分析法引导商业智能走向预测

商业智能的价值正在从反映过去上升到对未来进行

预测。从最近发布的《埃森哲2011年技术展望》中，记者了解到，社交平台上信息的应用和分析法的应用，正在改变商业智能应用的深度和广度。

不能忽视的社交平台

现在，人们越来越多地通过社交网络来分享他们的生活和工作，公司也通过这种社交的网络来了解自己的客户、竞争对手。社交网络对于企业而言，正在成为商业智能信息获取的一个渠道。这也使得企业对应网络的应用在发生变化。

“公司将减少对搜索引擎优化的关注，减少以增加网站点击为单一目的的促销计划，将资源更多投入到用户的交流计划。”埃森哲首席科学家齐韶分析说，过去企业通常都会做一个自己的公司网站，然后优化搜索引擎，使得感兴趣的人能够到自己公司网站上来获取有关公司的信息。但是这种做法在未来会发生变化，企业将把公司网站上的核心信息发布在那些对公司产品或服务有兴趣的潜在客户可能会去的

地方，让他们在不同地方都可以获取这些信息。

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埃森哲大中华区副总裁王士平补充说，企业从原来在搜索引擎上投放广告，转移到去社交网络了解客户。这样，企业与用户的交流方式从原来的被动式转变为互动式，大大提高了与用户交流的深度和广度。

目前已经出现了可以对海量文本式数据进行分析的技术，我们称之为文本挖掘。有些公司已经可以对海量的文本数据来进行分析，而这些文本数据是从普通互联网用户的博客、社交网站上面获取的。文本挖掘技术可以从中找出潜在的客户对一个公司的品牌、产品，以及这个公司本身的评价。

王士平说，专门以研究结构化信息来做BI，应用范围非常窄，而且这些信息主要反映的是历史。“经验表明，结构化数据反映的往往是历史，未必对预测未来有意义。但是研究非结构化信息，研究的并不是非常精确的数据，但是其反映的是趋势性的东西，如当前的消费热点是什么，舆论讨论的热点是什么。

预测性分析法应用

《埃森哲2011年技术展望》指出，分析法正在成为企业成为领先企业和创造价值的重要手段。领先的IT部门的功能将从提供传统商业情报向业务行为监测转变，以测量特定业务行为并报告业务标准，然后进行预测性分析，并据此调

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整业务流程，应对业务的变化，如销售高峰或市场突变。

“企业通过预测性分析应用来加强对数据的深入了解并在此基础上做出更好的决策，不仅可以改善业务成效，而且从长期看，还可以大大超越竞争对手。”埃森哲总裁兼首席执行官William D. Green曾这样表示。

埃森哲在《埃森哲2011年技术展望》中指出，向预测性分析法的转变将推动分析法的广泛应用，以采集新的数据并填补知识缺口，进而改善分析法本身和决策制定。例如，零售企业销售团队可以将地区销售点数据与当地天气进行

比对，从而更为深入地了解消费者行为。

为了实际利用分析法的优势，企业需要将分析功能整合到业务管理和流程中，在决策各阶段中应用相关分析结果。业务流程涉及一系列分散的决策：需求预测、定价、促销等。

据了解，埃森哲公司与SAS公司还计划通过联合开发、实施和管理下一代预测分析解决方案来扩大双方之间的战

略合作伙伴关系。