一区二区三区不卡在线视频,亚洲高清久久,精品视频久久久

因為科技的進步，商業智能的覆蓋范圍也在不斷擴大。商業智能是指在大數據被廣泛應用之前，將公司不同部門的數據整合起來，從而指導決策的過程。如今，商業智能可以幫助實現決策閉環，它不僅通過各種工具和方法使數據更容易獲取，而且還能夠快速跟蹤和反饋決策結果，從而指導新一輪的決策。業務智能(BusinessIntelligence)是如何在不同的行業應用的？做業務分析師需要面對哪些任務和挑戰？以下就由小編帶你了解商業智能分析相關介紹。

一、如何成為了商業分析師？

Part 1. By Ping Feng

我是本科英語專業畢業，但是一直以來對新聞媒體及傳播學非常感興趣，2011年正好是大數據風口的興起，最后通過偶然的機會，我選擇進入了一家專注廣告行業的大數據創業公司工作。在國內 MarTech / AdTech 領域發展的早期，這段經歷使我獲得了該領域的第一手行業經驗。

在工作了三年之后，我選擇到美國讀研深造，并逐漸意識到了大數據+商業的發展潛力。2016年，我畢業后進入 NBCUniversal 成為了一名數據分析師，對使用 Adobe Analytics 積累了很多經驗。2020年初，我轉到 Michael Kors 工作，負責全球電商的數據分析，過去一年見證了由于疫情原因，線下門店銷售受阻，電商成為了各家品牌救命稻草的過程。

Part 2. By Sirui Hua

2015年，我是以制作人的角色進入NowThis Media 工作的，那時的 NowThis 是一家 20~30 人規模的初創媒體公司，是最早的幾家以社交媒體為平臺、以短視頻為內容的新聞媒體之一。現在，NowThis 已經成長為 1000 人左右的中型公司，不過公司很多時候還是以創業公司的方式在運行。

2019年，我轉到公司的 insights team 做數據分析的工作，2020年底升職為 Director of Analytics。選擇換組的原因主要有兩點，首先是因為我一直對商業分析很感興趣，在學校也是學習的相關專業；其次是特朗普上臺之后，美國的新聞行業受到了很大沖擊，從事內容制作非常不利于個人心理健康。

商業智能分析怎么樣？

二、商業智能的熱門工具分析

目前 Google 和 Adobe 是提供商業智能服務的兩大主力，各自都有非常完善的產品生態，當然也各有利弊。Google 作為數字廣告行業的始祖，基于相關數據的分析產品一直保持著領先地位。近些年來， Adobe Analytics 通過與其他市場營銷科技公司的并購整合，并且憑借 Adobe Creative Cloud 在內容制作方面的聯動優勢，成為了被行業廣泛認可的平臺。

比較來說，Adobe Analytics 的優勢在于：

1）方便大型機構或企業的使用

2）有很高的靈活性，可以自定義進行更復雜的分析

3）更好滿足電商平臺或媒體類用戶的需求；

而缺點則包括：

1）產品復雜不容易上手，需要專業人員進行安裝布局

2）太過于靈活，需要專業人員進行操作和維護。新推出的 Facebook Analytics 有可能成為商業智能領域的一匹黑馬。

相比于 Google 和 Adobe，Facebook Analytics 的優勢包括：

1）其生態系統包含社交媒體數據

2）能夠更精準的進行跨設備分析，因為無論 Google 還是 Adobe 都是基于 cookie 的分析，無法將同一用戶在網頁端和移動端的行為數據進行整合；而 Facebook 則是基于用戶 (account）。

商業智能分析怎么樣？

三、如何衡量視頻內容的表現

正如 Lean Analytics 一書中所說，選擇適合的衡量指標才能幫助更好的決策。要避免那些具有迷惑性的虛榮指數 (Vanity Metric)，而選取真正關鍵的指標 (OMTM, One Metric That Matters)。

媒體行業中，一個常見的虛榮指數陷阱可以是團隊過于看重或誤讀了閱讀量、曝光量，而沒有看到真正的轉化率 (conversion) 是多少。由于衡量標準不同，看起來同樣的指標，其實描述了不同的事實。

舉例來說，對于視頻的“瀏覽量”這一指標, Facebook 和YouTube 的衡量標準不同，Facebook 會將因為視頻自動播放而增加的瀏覽統計在內，而 YouTube 不會，從而使得 Facebook 的視頻瀏覽量相比 YouTube 顯得“虛高”。

如果決策者過于關注瀏覽量而忽略了其他指標，就有可能做出錯誤的決策，誤以為視頻在Facebook平臺更受歡迎，將更多資源投入在Facebook的視頻上面。但是，在上面的例子中，如果比較的是兩個平臺的視頻播放時長，可能會發現 Facebook 有 10s，而 YouTube 卻有 1min，從而推測 YouTube 平臺的用戶更為忠實。

在 NowThis, 根據不同 stakeholder 的需求，我會為他們推薦不同的指標以優化決策。比如，營銷團隊更關注投入產出比，我會為他們提供類似于 “每1000分鐘的視頻播放需要投入多少錢” 的數據；而內容團隊更想知道視頻本身是否足夠好，我選擇把 “30s 留存率” 作為衡量視頻表現的指標。

上述就是筆者對商業智能分析怎么樣的一個簡單梳理。伴隨著大數據、人工智能、云計算、邊緣計算等新技術的發展與進步，它們正逐漸滲透到傳統的數據分析、數據挖掘、商業智能等領域，并出現了一些新的變化。這就是那些不斷演變的概念和技術，因此，要用發展的眼光來看待數據分析，數據挖掘和商業智能之間的關系。