
大数据技术将是传统企业创新的原点
如果你认为大数据技术仅仅是挖掘和处理海量数据,并挖掘其价值并服务大众,那可能还限于Google这些传统互联网企业的数据应用和分析技术带来的产业定义,而对于那些不得不拥抱互联网、移动互联网的传统行业企业来说,大数据技术的应用是他们争取下一轮竞争优势,转变业务模式、创新力提升的基本能力构建。
传统企业对数据资产的利用,成为了企业赢得未来竞争力的最重要的切入点。但是如何进行数据资产的价值梳理、如何利用数据应用来助力自身的业务变革、如何将数据资产变现却现实的困扰着每一个传统产业的企业主和CIO们。数据随着业务渠道的拓展,尤其是线上渠道的建设变得更加庞大而敏感,业务数据的价值变得显而易见。如何更好的利用、如何帮助解决竞争和发展过程中的业务难点,如何帮助取得更大的竞争优势都是围绕着数据开展的讨论和思考。
这样的能力建设到底是自己着手还是雇佣第三方专业公司?自己能够构建这样的专业能力吗?成本可控吗?有足够专业的第三方公司吗?技术能力和产品能力能够被验证吗?每个公司面对大数据技术的应用都陷入上述问题的思考。
在深圳已经有了很多聚焦于大数据某些核心技术和专业领域的技术公司,其中深圳市法本信息技术股份有限公司扎根于深圳10余年,在IT软件服务行业服务超过千家企业,很早就洞察到企业数据资产对于今后企业发展的重大意义,从2010年开始加大了对大数据业务的研发和服务创新,针对传统行业的中大型企业的创新和业务变革需求,提出了3+2+N的企业大数据整体解决方案帮助企业实现数据价值的变现和业务创新的实现。
3+2+N中的3,指的是法本提供的端到端的大数据轻咨询、大数据平台应用实现和大数据基础设施的运维。大数据轻咨询从技术和业务两个角度为企业透视分析业务战略、业务创新和数据应用上的关系、约束条件和切入点;大数据平台应用实现就是法本的大数据专业实施团队为企业从数据源治理到集成再到大数据平台及应用的实现的全过程服务;运维则是专业的大数据环境持续优化和业务应用优化服务
3+2+N中的2,是法本独有的大数据运营管理平台“安源”和大数据行业展示解决方案“尚善”。“安源”是一个开放的适用于异构系统的大数据管理平台工具,特别是针对HADOOP商业版本环境的管理和支持具有“灵活、简易、稳定”的特点。而“尚善”则是法本基于多年服务于电信行业的BI项目经验为基础,根据行业客户大数据展现的需求理解开发的一套适用于大数据展现需求的解决方案,能够快速的为客户交付大数据展现、分析和挖掘前端平台。N则是根据客户不同的业务特点和业务需求,基于大数据技术和平台构建的数据应用的新兴业务。
基于3+2+N的法本大数据模式,法本对于大数据分析产业有清醒的认知,同时更加务实的将全球最新的大数据技术和理念通过法本模式,为中国企业的业务变革和数字化竞争力构建做出最扎实的工作和贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11