大数据自2008年首次被提出至今，已经经过了10+年的发展，我们也目睹了十年间大数据分析的进步。如今，大数据已经融入我们日常生活乃至商业发展的方方面面。以前那些看起来寻常普通不过的数据，随着互联网科技的成熟、人工智能的发展还有各类统计分析方法的进步，已经变成了各行业企业手握的重要筹码。
● 例如，企业可以利用客户的消费信息进行数据分析，总结出客户的购物或其他行为习惯，借此调整营销活动方案，提升营销效能。
● 例如，语音识别系统可以对联络中心及其他渠道的用户对话进行识别分析，通过其中蕴含的情绪特征把握客服对服务的满意度等。
● 例如，通过对客户全渠道交互数据的100%记录来识别用户的情感反馈，从个性化数据出发为客户定制个性化服务，增强客户粘度。
尽管大数据蕴含无限价值，但基于其特性，随着大数据的不断发展，关于它的研究分析也面临着很多的难题和挑战。在前段时间的NICE INSIGHTS 2019上海站活动中，NICE大中华区方案咨询总监董亮亮先生也同到场嘉宾就目前国内企业在数据分析方面面临的挑战进行了相关探讨。
第一, 是不断增加的交互渠道，为企业带来了更大的数据分析压力。随着互联网发展，企业与客户交互已不限于联络中心，而是涉及到短信、邮件和各种各样的社交媒介。为了避免错过有用的客户交互信息，所有这些渠道都需要企业花费精力去运营和关注。
第二, 是数据散落各处，收集分析不易。上面提及的多交互渠道其实也算是数据分散的其中一个原因，除此之外，越来越多的应用程序及各式各样的数据模式也是令数据碎片化的原因。要应对这个挑战，数据信息的收集分析技术和系统还需要向更高效更全面的方向优化。
第三, 是分析洞察难以落地，数据价值没有最大化实现。若先不论以上两点，目前很多行业企业对自己手中把握的数据价值也还没有足够充分的认识，或者可以说是没有最大化实现这些数据的价值。不够专业到位的数据分析，不够具体可行的洞察报告，都不足以让企业将这些分析运用落到实处。
第四, 是各行业遭遇分析师瓶颈，缺乏人才支撑。掌握大数据技术分析及管理的人才对很多行业及企业来说都是刚需，但实际情况是人才供不应求。就目前而言，国内综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性人才远不能满足发展需要。
面对互联网带来的巨大能量，传统企业转型已经成为必然的选择。无论是金融业、航空业还是随处可见的零售业，都要对大数据有深刻的认识，了解数据分析面临的重重挑战！欢迎大家与NICE同行，直面挑战。
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