在人人都是产品经理的时代，所有人都需要面对数据处理这个课题，当海量数据砸向你的时候，你该如何梳理这些数据，并合理运用所获得的数据为企业平台提供更好的服务?

　　日常实际操作工作中，会存在很多因素会导致数据并不能很好地应用于业务中。

　　(1) 因素一：数据质量问题

　　公司在采集数据时，通过会采集到海量数据，其中脏数据(模拟器刷量、羊毛党刷量)会占据平台数据库很大一部分空间，如果未提前做好反作弊识别，将这部分数据过滤掉，会获得很多无效的海量数据;另一方面，在采集数据时，要制定标准化、规范化的数据上报，那么在做数据挖掘分析时，才能获得有效信息。数据的准确性和稳定性是数据科学管理的基础，如果无法满足这两点，往往会让业务决策从一开始就驶向错误的方向。

　　(2)因素二：数据跟业务关联性不大

　　数据只有跟业务有足够强的关联性，才有价值。当做业务的时候，企业会定下很多指标，随着时间的推移，很多指标会随着业务的发展慢慢的降权，甚至最终被弃用。

　　(3)因素三：采集数据很容易，用起来却很难

　　很多传统企业，像运营商移动、联通、电信，以及保险公司、银行对这块的困惑就特别多。他们有很多数据，但不知道该怎么用。像这样盲目地采集数据，其实根本没有多大意义。

　　另外，通常在做数据分析的时候，分析师往往对业务并不了解，只能基于报表维度的数据给出分析结果。比如数据突然出现波动，分析师可能会认为是节假日导致的，但其实他可能不清楚运营部门是否做了什么策略。这样割裂的数据分析，并不会对业务起任何帮助，甚至可能会危害到业务运营的发展。

　　由此可见，合理的运用数据到驱动业务发展，是非常重要很以及非常专业的工作。如何从0到1搭建数据运营体系，汇盈金服积累了丰富的行业经验，通过科学化的数据管理，搭配完备的数据分析，会每一位投资人提供出资保障。

　　所以，下面我们将从数据采集、数据分析、行动策略以及快速执行四方面讲一下汇盈金服的管理思路。

　　1. 数据采集，包含借款主体注册信息、注册资本、重大负债状况，所属行业、当地的信用状况，最近的财务状况以及法人背景调研审核等。

　　2. 数据分析通常包含多维度交叉分析，行业分群分析，企业质量分析。当需要分析数据与业务发展整体趋势时，通过多维度，比如企业设备和产品属性，将这些数据进行交叉对比，最终可以定位哪些情况是存在潜在风险，并制定差异化风险控制。

　　3. 通常在一个业务中，运营成功的关键因素就是行动策略，这一步即是打通数据分析和行动断层的关键一步。

　　4.快速的执行力是验证数据分析结果和策略有效性的最后一步。跑得越快，成功的可能性越高，所以优良的执行力非常重要。

　　通过以上四点，汇盈金服日前已服务几十万的用户，并帮助他们提升财政收入。

　　现在是一个数据时代，汇盈金服通过大数据挖掘、自有风控数据、信用风险评估模型、精准营销模型等产品，帮助企业提高决策水平和风控能力，进而提升产品的盈利水平和竞争力，最终达到数据驱动业务发展。

　　在未来的十年间，一个企业如果需要在市场快速立足，且长久发展，最终依靠的都是数据说话，现今大热的5G技术，背后的算法逻辑还是由自己的大数据作为依据，因此可以说，谁真正学会运用数据谁就是未来的胜利者。