
大数据助推佛企智能升级
昨日,中国(广东)国际互联网+博览会在佛山举行,作为本次博览会重头戏之一,“互联网+”高峰论坛如期举行。著名财经作家吴晓波及阿里巴巴副总裁涂子沛、360公司董事长周鸿袆、美的集团董事长方洪波等十多名重量级大咖齐聚会场,纵论互联网+与制造业的融合与转型。
观点:
智能时代根本在于数据
高峰论坛上,《大数据》、《数据之巅》一书作者、阿里巴巴副总裁涂子沛围绕大数据做主题演讲。“智能时代的根本是什么?我认为在于数据。” 涂子沛开宗明义提出观点:智能时代最根本在于数据,大数据是智能世界的土壤。
涂子沛认为,所有的云计算、物联网、互联网+,这些概念的基础都是大数据。涂子沛举例认为,互联网+其实就是数据化,阿里巴巴一切业务都在数据化,所有的业务也是在数据上形成。
“在传统企业,每一件电器卖到什么地方不知道。但在阿里巴巴平台上,平台上每交易一件产品,都会留下数据,互联网企业和终端用户之间的数据是可以获得的。”涂子沛称,通过数据,形成数据流,加以利用,就可以裂变出新的互联网+模式,所以互联网时代,数据是智能化的基础。“先有数据,然后形成信息,成为知识,最终达到智能”。涂子沛介绍说,阿里巴巴从电商平台转身成为金融平台,是因为数据。
实践:
用大数据“颠覆”制造业
大数据与佛山能擦出什么火花?“大数据堪称智慧城市的大脑,而云,好比智慧城市的躯干。”在涂子沛《数据之巅》一书中,也援引了佛山利用大数据,来推动公共服务平台建设的例子。书中提到,在佛山市公共服务平台上,有市民通过“我的声音”等板块,反映城市生活中的问题,部门快速解决并给予回复。涂子沛认为,基于大数据的平台建设可以让大众发现并快速解决城市生活中的问题。
对于佛山的传统制造业来说,也能用大数据进行“颠覆”和“改进”。演讲中,涂子沛表示,阿里巴巴作为一家大数据公司,也在利用数据来助推中国社会进入智能时代,目前开放了几十亿条真实数据。记者了解到,今年4月,阿里巴巴与美的集团签署了2015年战略协议。根据协议,美的集团在阿里系平台上将完成110亿元成交额,并与阿里智能云平台、O2O渠道建设、数据系统对接等方面进行合作,从而打造互联网+制造业深度合作范本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03