京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下的传统企业互联网化
继乌镇世界互联网大会后,《2015中国互联网经济论坛》在北京如期举办,大会围绕“企业的价值主张”,邀请业内领袖人物和资深专家,深入探究互联网新业态下,公司的创新理念、模式及其理想、愿景,兼论互联网的技术化、工具化、普遍化、人文化与证券化。同时,就目前行业普遍关注的人工智能化、不同产业间的合并和整合、转型阶段的驱动力等问题给予解答。瑞金麟集团联合创始人、云像数字CEO 安士辉受邀出席,在主论坛现场分享《大数据时代下的传统企业互联网化探索》的主题演讲。
中国传统经济和互联网的结合,在过去两三年发生了根本性的变化。特别从2013年开始大数据的兴起发生了根本性的变化。2013年之前互联网在中国更多的体现是以信息,以人的互联互通为核心。从2013年开始互联网更多的体现就是跟传统结合,这里产生了互联网医疗、互联网金融、互联网地产、互联网出行等,跨界之间的融合开始加速,实际上边界已经开始消失。对行业现状的剖析,安士辉归纳为三个关键点:1、2014年后传统力量崛起,产业互联网和金融结合的创新模式越发紧密;2、创新速度加快,各行业窗口期再缩短,以天衡量创新速度; 3、企业互联网化结合最大的难点不是商业模式和技术手段,而是业务管理更迭、组织裂变和人才自发光的匹配性,因为这是动刀子,职业经理人也不愿意去冒险。
“基于这些,我们认为目前传统企业跟互联网结合最大的几个点,更多的是消费的场景,从线上线下开始融合,然后跟碎片化和场景化结合在一起。在盈利模式上,企业需要从制造利润向服务利润,从服务利润向数据利润,向平台利润转型。”安士辉表示,传统商业模式已不再适用,需要重新定义企业的资产和商业模式。在颠覆的时代下跟互联网结合,形成跨界的团队,最终通过三个步骤进行互联网化路径的延伸:一是传统企业内部价值链的碎片化,就是数据化,企业可以用信息流、物流、资金流,可以用数据完全进行延伸;二是在数据的基础上跟企业价值融合,形成片断化的优化;三是在此基础之上,有些传统企业升级为平台化企业。
关于传统企业如何快速地适应、转型数字化,安士辉认为,传统企业互联网化的改造,最难的不是方法论,最难的不是技术支撑,最难的其实是来自于企业内部。没有传统的产业,只有传统企业,没有传统的企业,只有传统的老板。“我们公司做六年多的时间,我们几乎每周快速的更迭和创新,如何利用大数据来支撑你的业务创新,创新和变化是永恒的主题,最大的不变就是变化。” 安士辉分享道。
在过去的一年中,安士辉带领云像数字利用自身技术,将零散的信息充分整合,推动了企业商业模式的创新和产业链的升级,为我国互联网企业与传统企业互利共赢做出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18