商业智能可以做更好的决策？Netflix案例学习

Posted 2021-04-20 洛城影话

商业智能能够做出更好的决定？

 

前言：

今天吃什么？要买什么礼物送给女朋友？是否要扩大招生？电影该拍什么内容？是否要收购这家企业？是否要撤资？等等。这些都是生活中、工作中需要做的决定。每一个决定都会有一个后果，或许是积极良性的，或许是消极的影响。有三个好剧本投资是一样的，可是你只有投资一部的钱，那么问题来了，该拍哪个剧本？

 

在一个公司、企业中，能够做出及时有效的决策是管理层人员最重要的技能之一。决策是解决问题或寻找新的机会的过程，商业上的决策没有决定买什么衣服吃什么午餐这么简单，一个好的决策可以增加公司的受益，提高员工的能动性，扩展新的市场份额，可以带公司走进下一个篇章。在今天全球激烈的竞争中，商业、贸易变得更加复杂，在现实的商业决策中，很多决策者是根据自己的经验，团队建议讨论结果而来。这些决定会受到感情因素，个人性格因素，领导风格等因素的制约。例如金融行业，做决定不能只建立在个人的判断上，要对历史金融数据说出分析后，来帮助决策。

商业智能已经成为了做决策的重要工具，在IBM关于商业智能的报告中写道，商业智能已经成为企业中最重要的四大技术之一。在Bloomberg的一项商业调查中显示，年盈利超过1亿美金的企业，有97%依托于数据分析。商业智能可以深度分析问题，提高决策的质量。

 

什么是商业智能(Business Intelligence)？

商业智能(BI)是一个综合体，结合了监视商业发展趋势，市场变化，资料收集，数据整理，论证的智能分析。快速准确的提供决策所需要的依据、报告，帮助企业公司做出更好的商业经营决策。商业智能主要集中在数据收集、整理、分析。数据包括企业内部数据和外部数据资源。

现在想一下哪个行业没有数据产生？几乎没有。饭馆今天来了多少人？都是什么年龄层次？哪个菜最畅销？平均翻桌率是多少？从点菜到上菜需要多长时间？这些都是数据收集的内容。包括癌症病人需要那种治疗方案，药量改使用多少这些都是商业智能可以分析的。

不要以为商业智能是属于谷歌、阿里巴巴这样的公司，Netflix已经开始用商业智能开始创作影视剧了。

 

案例：

亚马逊自制剧部门决定投拍一部电视剧，经过筛选剩下了8个好剧本，这8个究竟该拍哪一个是一个难题，不差钱的亚马逊决定把这8部剧的第一集都拍了，然后放到网上让网友免费观看，呼声最高的就是要投资的项目。经过一段时间，呼声最高的是Alpha House，亚马逊投拍了这部电视剧。这部电视剧讲述了4位政客的故事，然后市场并没有买单，没有达到预期的反响，没能成为“现象级“电视剧。明明做了数据分析可是为什么失败了？我们等一下对比分析说明。

 

另一部是Netflix做的，Ted Sarandon是Netflix的首席内容官，身为职业制片人的他想做的就是大家都爱看的内容，想法很简单。当我们再看Netflix的时候，其实我们也被Netflix观看了。Netflix有自己的数据库，所有的数据是根据观众的观看结果产生的，这个数据库是Ted以及其他创作人员了解现在观众喜好的秘密武器。

·    我们浏览过哪些内容

·    我们回放了哪些情节

·    快进了哪些内容

·    关于剧情我们的留言

·    喜欢哪些演员、哪些导演

·    我们用什么设备观看的

·    什么时间、什么地点观看的

·      我们搜索了哪些关键词

这些数据是观众日常观看留下的，让制片人清楚的我们是喜好是什么。知己知彼百战百胜，既然Netflix已经知道我们喜欢什么了。根据这些数据Netflix创作了一部爆款电视剧，关于一个政客的故事——《纸牌屋》。《纸牌屋》是商业智能的产物。商务智能报告甚至提供了哪位导演适合拍这部剧，观众最期待的演员是谁。这些一一在这部剧中实现了。这才是一部真正的“定制剧“。如果不依托这些数据，去创作一部观众喜欢的剧，再有经验的制片人、编剧都没有把握会成功。

 

同样都是利用数据，为什么亚马逊失败了，Netflix成功了？

亚马逊直接利用数据结果决定了投资哪部电视剧。Netflix利用数据分析去创作电视剧。亚马逊缺少了分析的过程，直接利用了数据的结果。数据、智能分析，是可以帮助我们分析问题，然后我们再寻找解决方案。缺少了分析的数据对于决策没有任何利用价值。

 

在这个大数据时代，我们需要重新认识数据。利用商业智能分析，帮助企业降低投资风险，提高收益以及优良的解决方案。数据是科学的，经验是宝贵的。如今复杂的竞争环境下，决策者要依托智能分析，个人经验，团队意见，综合做出更好的决定，才是唯一的出路。

 

商业智能分析现在在我们的日常企业经营中还没有被普遍应用，还是有很大的空间。企业如果想成为未来5-10年的赢家，现在就有布局商业智能了。将自己的专业背景与智能分析结合起来，也许是未来5-10年最珍贵最紧缺的人才。

 

一些免费的国外学习网站：

https://www.edx.org

https://bigdatauniversity.com

https://www.lynda.com

https://www.guildeducation.com

https://www.udacity.com

GOODLUCK!

 

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