为什么80%企业忽视指标计算的长尾数据采集？

一、长尾数据的价值盲区

在金融风控领域，很多人往往会忽略长尾数据的价值。以电商场景下的指标管理为例，大家通常更关注那些高频、高价值客户的数据，觉得这些数据才是决定风控决策的关键。但实际上，长尾数据同样蕴含着巨大的能量。

我们以一家位于杭州的初创电商企业为例。这家企业在发展初期，主要精力都放在了头部客户的维护和拓展上，对于那些消费频次较低、消费金额较小的长尾客户，并没有给予足够的重视。在进行指标管理时，也只是简单地将这些客户的数据归为一类，没有深入挖掘其中的信息。

然而，随着企业的发展，他们发现这些长尾客户的数量非常庞大，虽然单个客户的价值不高，但总体规模却不容小觑。而且，通过对这些长尾客户数据的分析，他们发现了一些潜在的风险点。比如，有一部分长尾客户虽然消费金额不大，但退货率却非常高，这可能意味着这些客户存在一定的信用问题。

如果企业能够充分利用指标管理平台，对这些长尾客户的数据进行精细化管理，就可以更好地识别出潜在的风险客户，从而采取相应的风控措施。同时，长尾数据还可以为企业提供更多的市场洞察，帮助企业发现新的业务机会。

误区警示：很多企业认为长尾数据的价值不大，不值得花费太多的精力去管理。但实际上，长尾数据中蕴含着丰富的信息，只有充分挖掘这些信息，才能更好地提升企业的竞争力。

二、采集成本与ROI的倒挂定律

在数据采集过程中，很多企业都会面临采集成本与ROI倒挂的问题。尤其是在金融风控领域，数据的准确性和完整性至关重要，因此企业往往需要投入大量的人力、物力和财力来进行数据采集。

以一家位于上海的独角兽金融科技企业为例。这家企业为了提高风控的准确性，决定采集更多的数据。他们不仅采集了客户的基本信息、交易记录等结构化数据，还采集了客户的社交媒体数据、行为数据等非结构化数据。

然而，随着数据采集量的不断增加，企业的采集成本也在不断攀升。而且，由于数据质量参差不齐，企业还需要花费大量的时间和精力来进行数据清洗和整理。这导致企业的ROI不断下降，甚至出现了倒挂的情况。

为了解决这个问题，企业可以考虑采用指标管理平台。指标管理平台可以帮助企业自动化地进行数据采集和处理，从而降低采集成本。同时，指标管理平台还可以对数据进行实时监控和分析，及时发现数据中的异常情况，从而提高数据的质量和准确性。

成本计算器：假设一家企业每年需要采集100万条数据，每条数据的采集成本为1元，数据清洗和整理的成本为0.5元。如果采用指标管理平台，数据采集成本可以降低30%，数据清洗和整理的成本可以降低50%。那么，采用指标管理平台后，企业每年可以节省的成本为：

三、非结构化数据的计算黑洞

在金融风控领域，非结构化数据的计算一直是一个难题。非结构化数据包括文本、图像、音频等多种形式，这些数据的格式不统一，内容复杂多样，给数据的计算和分析带来了很大的挑战。

以一家位于深圳的上市金融企业为例。这家企业在进行风控分析时，需要对客户的社交媒体数据进行分析，以了解客户的信用状况和风险偏好。然而，由于社交媒体数据的格式不统一，内容复杂多样，企业很难直接对这些数据进行计算和分析。

为了解决这个问题，企业可以考虑采用指标管理平台。指标管理平台可以对非结构化数据进行预处理，将其转换为结构化数据，从而方便数据的计算和分析。同时，指标管理平台还可以利用机器学习和人工智能等技术，对非结构化数据进行深入分析，提取出有用的信息。

技术原理卡：指标管理平台通过自然语言处理、图像识别、音频识别等技术，对非结构化数据进行预处理，将其转换为结构化数据。然后，利用机器学习和人工智能等技术，对结构化数据进行分析，提取出有用的信息。

四、边缘数据源的蝴蝶效应（反共识：离散数据决定风控成败）

在金融风控领域，很多人认为只有集中式的数据源才能提供准确、可靠的数据。但实际上，边缘数据源同样具有重要的价值。边缘数据源包括传感器、移动设备、物联网设备等多种形式，这些数据源分布广泛，数据量庞大，而且数据的实时性和准确性都很高。

以一家位于北京的初创金融科技企业为例。这家企业在进行风控分析时，不仅采集了客户的基本信息、交易记录等集中式数据源的数据，还采集了客户的位置信息、设备信息等边缘数据源的数据。

通过对这些边缘数据源数据的分析，企业发现了一些潜在的风险点。比如，有一部分客户的位置信息和设备信息存在异常，这可能意味着这些客户存在欺诈行为。

如果企业能够充分利用这些边缘数据源的数据，就可以更好地识别出潜在的风险客户，从而采取相应的风控措施。同时，边缘数据源的数据还可以为企业提供更多的市场洞察，帮助企业发现新的业务机会。

反共识：很多人认为离散数据的价值不大，不值得花费太多的精力去管理。但实际上，离散数据中蕴含着丰富的信息，只有充分挖掘这些信息，才能更好地提升企业的竞争力。

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