匯盈金服如何通過數據優化，驅動平台業務的發展？

在人人都是產品經理的時代，所有人都需要面對數據處理這個課題，當海量數據砸向你的時候，你該如何梳理這些數據，併合理運用所獲得的數據為企業平台提供更好的服務?

日常實際操作工作中，會存在很多因素會導致數據並不能很好地應用於業務中。

(1) 因素一：數據質量問題

公司在採集數據時，通過會採集到海量數據，其中臟數據(模擬器刷量、羊毛黨刷量)會佔據平台資料庫很大一部分空間，如果未提前做好反作弊識別，將這部分數據過濾掉，會獲得很多無效的海量數據;另一方面，在採集數據時，要制定標準化、規範化的數據上報，那麼在做數據挖掘分析時，才能獲得有效信息。數據的準確性和穩定性是數據科學管理的基礎，如果無法滿足這兩點，往往會讓業務決策從一開始就駛向錯誤的方向。

(2)因素二：數據跟業務關聯性不大

數據只有跟業務有足夠強的關聯性，才有價值。當做業務的時候，企業會定下很多指標，隨著時間的推移，很多指標會隨著業務的發展慢慢的降權，甚至最終被棄用。

(3)因素三：採集數據很容易，用起來卻很難

很多傳統企業，像運營商移動、聯通、電信，以及保險公司、銀行對這塊的困惑就特別多。他們有很多數據，但不知道該怎麼用。像這樣盲目地採集數據，其實根本沒有多大意義。

另外，通常在做數據分析的時候，分析師往往對業務並不了解，只能基於報表維度的數據給出分析結果。比如數據突然出現波動，分析師可能會認為是節假日導致的，但其實他可能不清楚運營部門是否做了什麼策略。這樣割裂的數據分析，並不會對業務起任何幫助，甚至可能會危害到業務運營的發展。

由此可見，合理的運用數據到驅動業務發展，是非常重要很以及非常專業的工作。如何從0到1搭建數據運營體系，匯盈金服積累了豐富的行業經驗，通過科學化的數據管理，搭配完備的數據分析，會每一位投資人提供出資保障。

所以，下面我們將從數據採集、數據分析、行動策略以及快速執行四方面講一下匯盈金服的管理思路。

1. 數據採集，包含借款主體註冊信息、註冊資本、重大負債狀況，所屬行業、當地的信用狀況，最近的財務狀況以及法人背景調研審核等。

2. 數據分析通常包含多維度交叉分析，行業分群分析，企業質量分析。當需要分析數據與業務發展整體趨勢時，通過多維度，比如企業設備和產品屬性，將這些數據進行交叉對比，最終可以定位哪些情況是存在潛在風險，並制定差異化風險控制。

3. 通常在一個業務中，運營成功的關鍵因素就是行動策略，這一步即是打通數據分析和行動斷層的關鍵一步。

4.快速的執行力是驗證數據分析結果和策略有效性的最後一步。跑得越快，成功的可能性越高，所以優良的執行力非常重要。

通過以上四點，匯盈金服日前已服務幾十萬的用戶，並幫助他們提升財政收入。

現在是一個數據時代，匯盈金服通過大數據挖掘、自有風控數據、信用風險評估模型、精準營銷模型等產品，幫助企業提高決策水平和風控能力，進而提升產品的盈利水平和競爭力，最終達到數據驅動業務發展。

在未來的十年間，一個企業如果需要在市場快速立足，且長久發展，最終依靠的都是數據說話，現今大熱的5G技術，背後的演算法邏輯還是由自己的大數據作為依據，因此可以說，誰真正學會運用數據誰就是未來的勝利者。

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