Kevin Walker的銷售團隊被淹沒在信息之中，內部記錄、新聞報道以及第三方數據來源等。

有時候，銷售團隊可能想要找出剛剛聘請了100名新員工的客戶，或者需要替換設備的客戶，面對這種簡單的問題，例如“我應該先打電話給哪位客戶?”，銷售團隊都可能需要查閱所有這些信息源。

各種不同的格式的信息迅速地涌進來，人類根本無法處理這么大量的信息，這是大數據分析的工作。

Kevin Walker是戴爾公司的全球垂直營銷總監，該公司擁有大量計算資源，他原本可以選擇一個內部分析解決方案。但他并沒有這樣做，他決定使用SaaS供應商Lattice Engines的大數據分析解決方案。他表示，將大數據轉入云計算中可以讓他更快更便宜地啟動和運行。整個設置過程只用了短短兩個星期。

“Lattice Engines只專攻一個領域，如果你能利用一個供應商的核心競爭力，肯定會有更好的效果，”他表示，“他們的解決方案讓我們可以在全球范圍內進行擴展，同時，能夠從其他云計算服務收集數據。”

現在，銷售人員可以根據客戶可能購買的幾率來安排其工作優先次序。該系統甚至可以預測客戶可能會尋找的東西，或者客戶可能需要的東西，而他們甚至還不知道自己有這個需要。

“也許與他們相似的客戶已經購買了某個安全工具，”Walker表示，“客戶甚至可能還不知道他們需要購買這個安全產品。”

這種大數據分析解決方案能夠快速得到回報。根據Walker表示，他在這方面花費1美元，可以得到30美元的回報。他補充說：“當我們擴展到全球范圍時，我預計會看到更多回報。”

CapGemini公司業務信息管理高級經理Joe Pignatello表示，這種投資回報率使得很多公司開始考慮大數據分析。基于云計算的大數據服務很適合于小型企業以及初創公司，因為他們沒有足夠的預算來構建自己的系統。同時，這種服務也很適合較大型企業，特別是需要迅速挖掘商機的企業。

然而，這些服務也存在缺點。與任何云服務一樣，企業必須自己承擔安全性和合規性責任。此外，他們還必須要謹慎，不要收集來自不同供應商的無法互操作的大數據孤島。

星羅密布的解決方案

大多數大型企業都有通用的大數據分析，而現在很多專業廠商正如雨后春筍般涌出，他們提供專門的解決方案，只專注于大數據“難題”的一方面。

他們試圖解決簡單的大數據問題，其產品可以快速部署，成本低廉，并且，具有簡單易用的儀表板，或者可以很簡單地融入現有企業工作流程。

例如，云計算分析供應商MaintenanceNet專門針對這樣的客戶：想要從其維護和支持計劃銷售獲得更多收益的技術公司。去年，網絡設備分銷商Comstor通過使用MaintenanceNet的分析平臺，其整體服務業務收益增長了30%。

Comstor公司服務銷售主管Chris Fender表示：“在可以訪問大量指標和數據后，你會發現你的很多直覺和假設都是不準確的。”該云計算解決方案吸引Comstor的主要原因是，Comstor可以將該工具擴展到數百個經銷商處。

“以前，如果我們需要部署技術、硬件或軟件到合作伙伴處，那將會非常昂貴，并且從IT的角度來看，非常難以管理，”Fender表示，“而在云計算環境中，這非常容易實現的。”

在大數據分析中，網站分析發展很快速。Google Analytics免費提供一組流量數據點，但這些數據并不會顯示訪客的小孩的年齡，而分析供應商Sailthru就能提供這樣的信息，這正是專門面向帶小孩的婦女的在線零售商Totsy所需要的。

“Sailthru的大數據分析讓我們可以通過訪客的瀏覽行為來推測她試圖為多大的小孩購買產品，以及她傾向于購買什么類別的產品，”Totsy首席執行官Lisa Kennedy表示，“這對我們非常有幫助。”

部署也很簡單，所有客戶只需要添加一小段代碼到他們的網站即可。

另一個易于部署的工具是來自Convertro的營銷分析工具。你只需要花幾分鐘就可以安裝代碼。該公司不僅查看網站行為，而且還匯集來自媒體公司和其他渠道的信息，以確定特定廣告或營銷渠道的實際效果。

在線男士服飾零售商Indochino使用Convertro來確定某個移動用戶是不是之前通過瀏覽器 個人電腦訪問的同一個人。

“重要的是能夠關聯個人，”該公司數字營銷經理Antonio Guzman表示，“我們也很想了解哪些渠道能夠真正提高影響力以及購買行為，或者其他我們感興趣的行為。”

在過去，業績報告主要基于對廣告的第一次點擊，而現在，Indochino可以查看一個交易，然而，看到引導客戶做出最終購買決定的所有接觸點。

在線零售商Beau-coup(同時也是Convertro的客戶)首席執行官Tom Cole表示：“我們想知道每個營銷渠道貢獻了多少收入。”

他表示：“我們現在能夠非常精確地分配我們的營銷預算，因為我們現在很清楚每個渠道的貢獻水平。”Cole稱，這為他們顯著提高了營銷投資回報率，但他拒絕提供具體數字。

銷售和營銷是很多大數據即服務供應商的主要目標。與戴爾一樣，很多其他公司的銷售人員也在犯愁應該先打電話給哪個客戶，以及他們應該跟客戶談些什么內容。

卡車零部件制造商FleetPride最近部署了SalesMax，這是來自Zilliant的預測銷售應用程序。“當我們最初推出這個程序時，銷售人員并不相信這些數據，”FleetPride公司全國營銷總監Rick Turner表示，“我們不得不使用相關的術語來描述這個分析，當我們取得他們的信任，并且他們開始使用這些數據后，他們都非常驚訝這些數字的準確性以及實用性。”

例如，該工具可以通過分析歷史交易數據以及來自CRM平臺、內部數據存儲、社交媒體以及第三方數據庫的數據，來預測客戶何時會考慮購買產品。

商業雜志出版社SourceMedia使用大數據供應商Scout Analytics的工具來分析哪些試用訂閱用戶最有可能轉換為付費訂閱用戶，以及那些當前客戶很少查看其訂閱內容，正在考慮取消訂閱。

SourceMedia'營銷解決方案執行副總裁的Adam Reinebach表示：“我們會向他們發送一封電子郵件，里面包含與他們有關的故事，提醒他們查看這個網站。”#p#

避免孤島效應的出現

大數據即服務可以提供快速且廉價的工具，讓企業可以輕松地部署，并能提供直接的好處。

“從單個來看，在云計算中運行的所有不同點應用程序都可以增加價值，”大數據咨詢公司Think Big Analytics創始人兼首席執行官Ron Bodkin表示，“但從總體來看，這也可能是噩夢。”

如果企業沒有提前做好計劃，從不同大數據系統整合數據可能會帶來很多問題，最終出現大量重復數據。

但根據戴爾的Walker表示，從供應商獲取大數據分析即服務實際可能允許更多連接。例如，如果戴爾想要與Vmware合作，Lattice Engines允許這兩家公司匯集某種類型的數據。

“我不想給他們我所有的數據，他們肯定不希望共享他們所有的數據，”Walker表示，“我們可以讓Lattice作為一種托管賬戶。你可以想像，我們內部關于客戶及其購買的產品和服務的數據非常豐富且寶貴。如果我們能聯合Vmware等合作伙伴，串聯運行他們的數據，將讓我們的數據更有價值。”

他表示，Lattice Engine與其他供應商(例如Salesforce.com)關系很好，并且，Lattice能夠將結果導入到其他工具。

“我不會說這是自動化且真正基于標準的，”他補充說，“Lattice并不是交鑰匙模式，互操作性和開放標準總會有所幫助。”

然而，復雜的集成項目有時候會減緩部署。例如，SourceMedia花了約三個月來完成與Scout Analytics的整合。

SourceMedia的Reinebach表示：“這比一般的集成復雜得多，我們有多個系統需要處理。”

Scout可以從計費系統、內部CRM平臺以及外部供應商(例如Salesforce.com)收集數據。Scout Analytics還導入了第三方信息，例如可以鏈接訪客的IP地址到其公司的數據庫，或者來自追蹤社交媒體態度的供應商。個人用戶可以導出這些結果，可編程地通過查詢語言。

Salesforce.com是很多云計算分析項目的核心，因為其在CRM領域的主導地位。

Rembrandt M&A是Benelux地區最大的咨詢公司，主要服務于想要購買或出售公司的客戶，該公司是Rabobank集團的一部分，也是Salesforce.com的客戶。

“我們以其本來的方式來使用CRM，”Rembrandt公司的IT經理Gerrard Snippe表示，“我們添加每個電子郵件，我們日志記錄每一次會議，我們記錄每一次通話，我們真的想為我們的聯系人建立一個360度的視圖。”

然后還有知識文檔、最佳做法以及模板，再加上第三方數據庫—收集所有荷蘭小企業的信息。

對于Salesforce不足的地方，Salesforce生態系統中有很多供應商可以幫助填補這些不足。例如，對于Rembrandt公司來說，挑戰在于搜索所有這些文件來創建一個易于使用的整體的視圖，而解決方案是來自Coveo公司的工具，該公司的索引技術可以關聯來自不同渠道的大量數據。

Salesforce.com最近在積極擴大其覆蓋面，該公司在2011年進入社交分析領域，并收購了Radian6。去年秋天，該公司推出其Marketing Cloud，具有20家社交分析供應商的生態系統。Salesforce.com還提供對第三方數據集的訪問，例如Experian的企業信用數據，以及來自D&B的企業信息。

雖然主要集中在銷售和市場營銷，Salesforce.com正在迅速發展為云計算中更通用的業務平臺，并且API的可用性允許與內部系統及其他供應商的互操作性，減少了silo效應。#p#

及時采取行動

大多數大數據分析項目匯總數據，然后基于這些數據回答問題。一些自動發送答案給員工，讓員工可以更好地做決策。但該技術的最新發展則更進一步—對這些建議采取行動。

“這是我看到的一個趨勢，”專注于數據分析的研究和教育機構TDWI Research主管Fern Halper表示，“很多供應商都在談論‘洞察力到行動’并提供可操作的部分。”

例如，一個分析平臺可以追蹤關于一家公司的實時Tweet，決定哪些需要立即引起關注，并將這些信息以及建議轉發給正確的人來采取行動。

例如，Sailthru的平臺可以用于改變網站頁面，向訪客展示他們沒有見過的信息，或者專門針對客戶的喜好來呈現內容。

Sailthru首席執行官Neil Capel表示：“如果你看到一件T恤，買了紅色的，我們就回知道，一家衣服的第一張圖應該是紅色的。”

在大數據圖片中也有人的作用，“你仍然要對結果運用批判性思維，”TDWI的Halper表示，“這是否有意義，是否對業務有幫助?”

例如，一家公司正在尋找有關社交情緒的信息。供應商可以處理數萬億數據點，但可能只有極少數與該公司有關，甚至更少的數據能夠提供與其相關的地理位置信息以及性別信息，這可能不足以得出有價值的結論—特定地理位置的男性和女性是如何看待該公司的。

她表示：“通過很多這些工具，你只有50%的機會得到你想要的信息。”