京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据变现将成企业未来的核心竞争力
大数据产业俨然一座“富矿”,各行各业也都开启了大数据产业的“掘金”时代。
这两年,细心的人们可以发现热闹非凡的创业和企业扩张热潮背后,企业决策人员越来越重视对大数据的利用,如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。
现在的大数据百分之七八十还集中在互联网社交数据和传统媒体的数据,更多的可能是怎么样利用社交数据,用商业领域里面的痕迹数据来推算企业的产品和服务,服务企业生产的效率,如何去估计或者估量或者挖掘这些数据的作用是众多企业接下来重点要做的事情。
大数据价值变现是核心竞争力
当互联网变成基础设施,每一家企业都将是大数据企业。如果说,互联网的上半场拼的是价格、速度、模式,而互联网的下半场需要拼品质、耐力和技术。有品质的竞争者,才有可能把用户从别人那抢过来。通过持续的运营、给用户不断地创造价值,你才有可能生存发展。在今天靠单一模式来打天下已经不适用,只有技术才能形成护城河。落地到实际,品质、耐力要靠企业自身锤炼,企业的技术攻关方向又在哪?
现在源于大数据提供的非常精准的用户体验,就能够帮助企业真正以用户为中心,利于传统企业在互联网下半场获得竞争上的优势。
企业大数据最核心的价值就是企业在对于海量数据进行收集、存储和分析之后,通过对这些数据的挖掘与分析,为提高企业运营效率、业务价值和开拓企业新业务提供参考与导向,并为企业未来发展战略提供支持,实现企业整体竞争力的提升。相比起现有的其他技术而言,大数据的“廉价、迅速和优化”使其综合成本是最优的。
在大数据时代,未来企业的核心竞争力取决于将大数据价值变现的能力。所谓的数据变现,不是要把数据存下来,而是要将数据应用起来,只有将行业中的数据利用人工智能的技术去学习、训练,将数据智能化地应用到产业中,使大数据不是“成本中心”,而是提高效率的运营中心,将数据变现能力再升级。中科点击作为大数据应用方面的专家级企业,已经积累了近10年的行业大数据应用经验,公司目前有两大大数据品牌,即“军犬”与“慧数”,军犬主要专注于专业应用,主要服务于政府单位,慧数专注于行业应用,主要服务于各行各业。
人人都在数据中
如今已经到了大数据产业发展的黄金期,各个领域已经开启了大数据产业“掘金时代”。
在过去,想开一间餐馆,你可能要到多个部门开具不同的证明材料,再去工商、食药监等多个职能部门提交注册;现在,你只需向工商局提交一份个人信息,包括工商在内的多个职能部门就会立刻了解你的所有信息,用最短的时间帮你完成注册……这是政务大数据共享的一个直观体现。
每天下班高峰期准备回家之前,很多人都会打开手机地图,看看自己回家路线上的实时路况信息,如果线路颜色由绿色变成了“猪肝色”,便将回家的时间推迟半个小时。这样的通勤习惯,已成为很多人生活的一部分。或许他们不清楚,所看到的实时路况,是来自交通大数据的应用。
随着移动互联网的发展,大数据的应用早已渗透到社会各行各业,融入老百姓的衣食住行。在现如今的大数据时代,我们变得越来越透明。通过网络,我们支付会产生数据;我们打车,会产生数据;我们聊天,会产生数据;就连我们订餐,都会产生数据。我们赖以生存的手机、电脑上都存留着我们的痕迹。
老百姓享受着大数据红利的另一面,大数据也成为了新的生产要素。可以说,谁掌握了大数据,谁就掌握了主动权。因此,在企业级用户面前,“大数据”自然也就拥有了不可抵抗的魅力,众多企业已经开始争先恐后地纷纷与大数据“触电”。
大数据时代 隐私成最大挑战
大数据时代,就生活便捷而言是最好的时代,但从隐私保护角度看可能是最坏的时代。
据一项调查机构显示,到2018年,近50%的企业都将面临隐私泄露问题。大数据时代,解决用户隐私泄露问题,就是解决大数据发展与使用的问题。对此,业内专家认为,保护个人隐私既不能靠简单授权来约束,也不能停留在事后惩罚、追责的粗放思维中,而要在全社会范围实现对个人信息的精细化管理。这一方面需要法律为个人信息的使用设定底线、细化规则,构建起个人信息保护的基本框架。另一方面,掌握海量用户数据的政府机构、企业和社会团体,也应该用好新的技术手段,减少个人信息的不必要曝光,同时建立可追溯的信息保护责任链条,防止信息泄露却无从查起。
随着中国企业对于大数据应用的不断加深,中国企业级大数据产业将迎来快速发展阶段。据预计,到2020年,中国企业级大数据市场应用规模将突破200亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27