如今，国内共享单车的兴起，为城市交通的绿色发展以及“最后一公里”的建设做出了积极的推动作用。然而，现在共享单车企业却面临尴尬的境地，甚至整个行业都陷入了野蛮生长的乱象中，难以自拔。
尽管依托于移动互联网、LBS定位以及物联网等先进技术，但共享单车仍然难逃车辆无序投放、管理混乱、维修保养不及时等难题。不仅未能给城市交通和行人带来便利，更常常导致乱停放和交通拥堵，可谓适得其反。
究其原因，除了这些共享单车企业急功近利，盲目追求市场占有率外，对数据挖掘和运用的不足也是重要的原因，以致浪费了数据的价值。其实，国外共享单车早已有运用大数据解决行业痛点的案例，其中美国最大共享单车公司Motivate就是最好的范例。
国外共享单车Motivate如何运用大数据解决难题？
Motivate公司总部位于布鲁克林，是美国覆盖面最大的共享单车公司。该公司的服务覆盖了波士顿、芝加哥、哥伦布、泽西、纽约、波特兰、旧金山和华盛顿等城市。与中国共享单车企业举步维艰不同，Motivate近期发展势头良好，并刚获得近5000万美元资金，更有传闻Uber和Lyft两家美国网约车都有意将其收入囊中。
那同样为共享单车企业，Motivate是如何解决中国同行所面临的难题的呢？
原来，Motivate公司将大数据解决方案和数据科学工具运用到日常的运营和管理中，采用大数据挖掘和分析的方法，合理运用数据并发挥其最大的价值。
与国内情况相似，美国共享单车领域同样面临投放精准度差、维修保养和管理难度高等痛点。在使用大数据解决方案的过程中，为了更合理地安排单车投放计划，Motivate的运营人员只需登录专用的可视化数据平台，就能直观地看到每个地区的投放及营收情况。当运营人员从实时的分析结果中获知差异的同时，平台还能根据地域的人流及特点进行诊断，及时提供相应的建议。在数据分析的支持下，运营人员可以快速进行相应的调整和优化，实现有针对性的增减投放，选择更合理的投放区域。并且，借助该平台还能实时优化单车部署区域，挪动至最合理的位置，从而提升效率，降低资源的浪费，更有助于提升营收。
在维修保养方面，通过对以往数据的挖掘和比对，能够找到造成损坏的原因。例如在炎热的夏天，单车的轮胎容易受损，因此只需在夏天加大维修力度或多投放一些车辆，就能避免因车辆损坏过多带给用户不佳的使用体验，从而提升用户的满意度和体验。
平台还提供可用以优化市场投入的社交情感分析工具、具备自动答复建议的人工智能客服，而且运营人员只需用一部手机即可查看，不仅提升效率，还能获得更好的回报。
贯穿数据分析的全生命周期，助力企业业务洞察
在数字化转型的大潮下，数字化早已贯穿企业日常运营和管理各个流程，而数据分析方面亦是如此。从上文中Motivate公司的案例可见，采用大数据的解决办法，能够贯穿数据实验、洞察业务、建立模型等数据分析的全生命周期的各个环节，最终为管理者提供决策优化及建议。
其实，Motivate公司采用的就是IBM为企业打造的数据科学和业务分析解决方案，其中引入了数据科学工具包，汇集了机器学习、认知计算、自助数据科学、预测性分析等全新的概念和方法，旨在深入挖掘数据的价值，探寻其隐藏的洞察，并应用到企业数据分析的各个场景中，助力企业业务洞察。
IBM数据科学及业务分析产品组合涵盖完整的数据分析全生命周期能力
数据分析的全生命周期是IBM提出的全新理念和方法，它从制定业务计划到发现问题并解决问题的一个完整的业务循环决策过程，包括Planning Analytics（计划性分析）、Descriptive Analytics（描述性分析）、Diagnostic Analytics（诊断性分析）、Predictive Analytics（预测性分析）及Prescriptive Analytics（解释性分析）五个环节。
简单来说，该解决方案就是通过预测、分析结果、诊断、建立模型及决策优化五个环节，实现数字化转型驱动创新，改善用户体验，助力拓展商机，从而实现运营优化和效率提升的目的。
IBM数据科学为企业发展各个阶段提供大数据解决方案
数字时代的来临，企业发展的各个阶段都离不开数据分析的推动。除了上文共享单车的案例外，IBM数据科学也已应用至国内的零售行业。例如，国内领先的母婴用品零售商孩子王与IBM合作，将大数据解决方案应用于企业营销中，采用IBM Cognos Analytics、IBM Planning Analytics、IBM SPSS Modeler三款工具，建立了整合营销分析支撑平台。该平台不仅可对营销行动进行高效的监控与分析，而且可实现有效数据支撑和战略决策和营销行动转化机制，获得了不错的收益。
IBM为孩子王量身打造的营销数据平台
从共享单车到母婴零售，从单车运营管理到零售营销决策分析，无论品类和模式有何差异，均需要以数据分析为基准。因此，现在IBM 数据科学和业务分析解决方案已具备出色的适应性，无论哪个行业、哪个领域以及企业数据分析应用处于怎样的阶段，都能通过对数据的挖掘分析，结合数据科学的理念和实践，为企业展现一个高效、可视化及功能强大的一站式数据平台，贯穿数据的预测、分析、诊断、建模及决策优化的全生命周期，达到降本增效的目标。
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