大數據自2008年首次被提出至今，已經經過了10+年的發(fā)展，我們也目睹了十年間大數據分析的進步。如今，大數據已經融入我們日常生活乃至商業(yè)發(fā)展的方方面面。以前那些看起來尋常普通不過的數據，隨著互聯(lián)網科技的成熟、人工智能的發(fā)展還有各類統(tǒng)計分析方法的進步，已經變成了各行業(yè)企業(yè)手握的重要籌碼。
● 例如，企業(yè)可以利用客戶的消費信息進行數據分析，總結出客戶的購物或其他行為習慣，借此調整營銷活動方案，提升營銷效能。
● 例如，語音識別系統(tǒng)可以對聯(lián)絡中心及其他渠道的用戶對話進行識別分析，通過其中蘊含的情緒特征把握客服對服務的滿意度等。
● 例如，通過對客戶全渠道交互數據的100%記錄來識別用戶的情感反饋，從個性化數據出發(fā)為客戶定制個性化服務，增強客戶粘度。
盡管大數據蘊含無限價值，但基于其特性，隨著大數據的不斷發(fā)展，關于它的研究分析也面臨著很多的難題和挑戰(zhàn)。在前段時間的NICE INSIGHTS 2019上海站活動中，NICE大中華區(qū)方案咨詢總監(jiān)董亮亮先生也同到場嘉賓就目前國內企業(yè)在數據分析方面面臨的挑戰(zhàn)進行了相關探討。
第一, 是不斷增加的交互渠道，為企業(yè)帶來了更大的數據分析壓力。隨著互聯(lián)網發(fā)展，企業(yè)與客戶交互已不限于聯(lián)絡中心，而是涉及到短信、郵件和各種各樣的社交媒介。為了避免錯過有用的客戶交互信息，所有這些渠道都需要企業(yè)花費精力去運營和關注。
第二, 是數據散落各處，收集分析不易。上面提及的多交互渠道其實也算是數據分散的其中一個原因，除此之外，越來越多的應用程序及各式各樣的數據模式也是令數據碎片化的原因。要應對這個挑戰(zhàn)，數據信息的收集分析技術和系統(tǒng)還需要向更高效更全面的方向優(yōu)化。
第三, 是分析洞察難以落地，數據價值沒有最大化實現(xiàn)。若先不論以上兩點，目前很多行業(yè)企業(yè)對自己手中把握的數據價值也還沒有足夠充分的認識，或者可以說是沒有最大化實現(xiàn)這些數據的價值。不夠專業(yè)到位的數據分析，不夠具體可行的洞察報告，都不足以讓企業(yè)將這些分析運用落到實處。
第四, 是各行業(yè)遭遇分析師瓶頸，缺乏人才支撐。掌握大數據技術分析及管理的人才對很多行業(yè)及企業(yè)來說都是剛需，但實際情況是人才供不應求。就目前而言，國內綜合掌握數學、統(tǒng)計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性人才遠不能滿足發(fā)展需要。
面對互聯(lián)網帶來的巨大能量，傳統(tǒng)企業(yè)轉型已經成為必然的選擇。無論是金融業(yè)、航空業(yè)還是隨處可見的零售業(yè)，都要對大數據有深刻的認識，了解數據分析面臨的重重挑戰(zhàn)!歡迎大家與NICE同行，直面挑戰(zhàn)。
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本文標題：數據分析挑戰(zhàn)重重？NICE伴你正面迎戰(zhàn)！
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