为什么80%的通讯企业忽视了大数据的真正价值？

一、数据采集的认知偏差

在通讯经营分析领域，数据采集是至关重要的一环，尤其在医疗场景下，准确的数据采集能为后续的经营决策提供坚实基础。然而，很多人对数据采集存在一些认知偏差。

首先，一些人认为数据采集量越大越好。但实际上，并非所有数据都有价值。以医疗场景为例，通讯经营分析可能涉及患者的通话记录、短信内容等数据。如果盲目采集大量无关数据，不仅会增加数据存储和处理的成本，还可能干扰对关键信息的分析。比如，一家位于深圳的初创医疗通讯公司，在初期为了追求数据量，采集了大量患者的日常通话闲聊内容，结果发现这些数据对分析患者的就医需求和行为模式几乎没有帮助，反而浪费了大量资源。

行业平均数据显示，在医疗通讯经营分析中，有效数据占采集数据的比例通常在 40% - 60%之间。但很多企业由于认知偏差，采集的数据中有效数据比例可能低于 30%，造成了资源的极大浪费。

误区警示：不要一味追求数据量，而忽略了数据的质量和相关性。在采集数据前，一定要明确分析目标，有针对性地进行数据采集。

二、实时分析系统的ROI临界点

在通讯经营分析中，实时分析系统对于及时做出决策、优化网络和提升用户体验至关重要。然而，企业在引入实时分析系统时，需要找到其ROI（投资回报率）的临界点。

以智慧城市管理中的通讯经营分析为例，实时分析系统可以帮助城市管理者及时了解通讯网络的运行状况，优化网络覆盖，提高用户满意度。但实时分析系统的建设和维护成本较高，包括硬件设备、软件系统、人员培训等方面的投入。

一家位于上海的上市通讯公司，在引入实时分析系统初期，投入了大量资金进行系统建设和人员培训。但由于对市场需求和业务流程的理解不够深入，系统的运行效果并不理想，ROI一直处于较低水平。经过一段时间的调整和优化，该公司逐渐找到了实时分析系统的ROI临界点。他们通过对系统进行精细化管理，优化数据处理流程，提高了系统的运行效率和准确性，同时降低了运营成本。最终，该公司的实时分析系统的ROI达到了行业平均水平的 120% - 150%。

成本计算器：实时分析系统的ROI = （收益 - 成本）/ 成本。收益包括提高网络质量、增加用户满意度、降低运营成本等方面；成本包括硬件设备、软件系统、人员培训、维护等方面。企业在引入实时分析系统前，需要进行详细的成本效益分析，找到ROI的临界点。

三、决策层的数字化素养缺口

在通讯经营分析向大数据技术和智慧城市管理转型的过程中，决策层的数字化素养起着至关重要的作用。然而，目前很多企业的决策层存在数字化素养缺口。

以医疗场景下的通讯经营分析为例，决策层需要了解大数据技术、人工智能等新兴技术在通讯经营分析中的应用，以便做出正确的决策。但很多决策层对这些技术的了解还停留在表面，缺乏深入的理解和应用能力。

一家位于北京的独角兽医疗通讯公司，在进行通讯经营分析时，决策层由于缺乏数字化素养，对大数据技术和人工智能的应用存在疑虑，导致公司在技术创新和业务拓展方面进展缓慢。后来，该公司通过组织决策层参加数字化培训课程、邀请行业专家进行讲座等方式，提高了决策层的数字化素养。决策层开始积极推动公司的数字化转型，引入了先进的通讯经营分析工具和技术，提高了公司的竞争力。

技术原理卡：大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在通讯经营分析中，大数据技术可以帮助企业收集、存储和分析大量的数据，人工智能可以帮助企业对数据进行智能化处理和分析，从而提高决策的准确性和效率。

四、数据孤岛的成本黑洞

在通讯经营分析中，数据孤岛是一个普遍存在的问题，它不仅会影响数据的共享和利用，还会形成成本黑洞。

以智慧城市管理中的通讯经营分析为例，不同部门之间可能存在数据孤岛，导致数据无法共享和协同分析。比如，城市规划部门、交通管理部门、通讯运营商等部门之间的数据可能无法互通，这就会影响对城市通讯网络的整体规划和优化。

一家位于广州的上市通讯公司，由于存在数据孤岛问题，导致公司内部不同部门之间的数据无法共享和协同分析。在进行网络优化时，市场部门需要了解用户的行为数据，而网络部门需要了解网络的运行数据，但由于数据孤岛的存在，两个部门之间的数据无法及时共享，导致网络优化的效果不佳。后来，该公司通过建立数据共享平台，打破了数据孤岛，实现了数据的共享和协同分析。这不仅提高了网络优化的效果，还降低了运营成本。

行业平均数据显示，由于数据孤岛问题，企业的运营成本可能会增加 20% - 40%。因此，企业需要重视数据孤岛问题，采取有效的措施打破数据孤岛，实现数据的共享和协同分析。

五、数据清洗的边际效益递减？

在通讯经营分析中，数据清洗是保证数据质量的重要环节。然而，随着数据清洗工作的不断深入，数据清洗的边际效益可能会出现递减的现象。

以医疗场景下的通讯经营分析为例，数据清洗需要对采集到的数据进行去重、纠错、补齐等处理，以保证数据的准确性和完整性。在数据清洗的初期，通过简单的处理就可以去除大量的无效数据和错误数据，提高数据的质量。但随着数据清洗工作的不断深入，剩余的数据中无效数据和错误数据的比例会逐渐降低，数据清洗的难度会逐渐增加，需要投入更多的时间和精力才能达到相同的效果。

一家位于杭州的初创医疗通讯公司，在进行数据清洗时，发现随着数据清洗工作的不断深入，数据清洗的边际效益出现了递减的现象。他们通过对数据清洗工作进行优化，采用了更加智能化的数据清洗工具和算法，提高了数据清洗的效率和准确性，同时降低了数据清洗的成本。

行业平均数据显示，在数据清洗的初期，数据清洗的边际效益较高，每投入 1 单位的成本可以获得 3 - 5 单位的收益；但随着数据清洗工作的不断深入，数据清洗的边际效益会逐渐降低，每投入 1 单位的成本可能只能获得 1 - 2 单位的收益。因此，企业需要在数据清洗的过程中，密切关注数据清洗的边际效益，合理安排数据清洗的工作，以达到最佳的效果。


本文编辑：帆帆，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作