通过从分析到预测的过程，为企业管理中出现的问题提供实质性的帮助和解决方案。
这是有经验的商业经理最擅长的，我不会在这里教你任何东西。在我看来，大数据的业务应用，通过将数据延伸到解决方案，应该着眼于数据的“结构”和“维度”。
1、有效的大数据业务应用——数据结构
它可以帮助我们更好地优化资源配置，同时也影响企业的性质。例如，BAT公司通常根据内部资源的侧重点，在技术上重视百度，在运营上重视阿里巴巴，在产品上重视腾讯。我们可以根据市场需求和目标市场来调整企业的结构和重心。对于新产品的推出，要充分分析产品的成本结构，找出价值链中的关键因素，然后调整最优方案。在资源分配中，专业人员使用DEA模型，这是复杂的，如果有兴趣可以研究。
2、有效的大数据业务应用——数据维数
分析特定于问题并与数据应用程序场景相关。当然，它更依赖于分析师的经验，如企业市场部门对B的分析，更注重客户维度和产品服务维度的数据。零售品牌更注重区域市场、渠道数据和品牌知名度。如果我们转向电子商务，我们会关注流量、转化率、DAU等方面。
有哪些有效的大数据业务应用?这才是大数据工程师要掌握的，就自己的理解而言，大数据的业务应用，通过将数据扩展到解决方案，应该关注数据的“结构”和“维度”。你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。