京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,传统商业模式该如何变革
最近一段时期,大数据这个词风靡全球,作为云计算、物联网之后信息社会又一次革命性技术的突破,正在将信息社会发展引入一个新的阶段,以大数据为代表的IT技术将催生生命科学、新材料、新能源等技术的融合,从而促发人类巨大的革命。
大数据可以使这些技术融合在一起,更快地发展吗?是的,因为我们的生物技术已经能够破解我们的RND,我们能对里面每一个基因,包括里面分子构成核苷酸进行分析,但这需要超大量的数据计算,如果我们有超大量的计算,能把这些遗传基因逐步排列,并且用最新的方法来改造他们,那么人类很多的疑难杂症就可以解决。
总裁培训大数据兴盛以来,给我们带来了巨大的价值,大数据将来像资源,像人力资源、自然资源一样,会成为一个国家十分重要的禀赋,并且对我们的生产生活、行政管理产生非常深远的价值。
第一个是商业价值,可以实施精准的营销,不断发现商机,根据典型的案例分析,在充分利用大数据的条件下,零售商可以实现利润将近60%的增长,制造商可以降低50%的成本。比如说亚马逊的推荐法非常有名,他们能够根据消费记录,推测每个记录的消费偏好和潜在的需求。
世界第二大零售商乐购从用户的购买记录中解析了每一个用户的类别,进行品种的推送和精准营销。还有专家根据大数据的网友情绪变化来做股市预测,预测的成功率很高,我看报告,预测率高于87%,但是我想我们没做这件事,因为我们的股市从6000点到2000点,很难预测精准的投向。
第二是经济价值,会催生新产业和促进产业的升级。现在从事数据掌控、数据分析、数据交换的企业正在雨后春笋一般生长,已经衍生出很多的数据设计、数据制造、数据营销的新产品。
几年来,全国大数据技术与服务业的市场增速远远高于IT产业增速,规模从2010年的32亿,估计到2016年238亿美元,中国大数据产业的发展更是令人期待。2012年中国技术与服务市场只有4.5亿,而到2015年达到46亿,2016年可以突破百亿。
第三,大数据还有社会价值,广泛应用和提高管理效能,大家知道越来越多的政府利用大数据进行医疗健康、食品卫生、道路交通、地质灾害、社会舆情、国防安全等服务,大数据也对行政效能的提高大有裨益。
麦肯锡证明欧洲部门应用大数据以后,行政管理费用降低2,500亿美元。当然现在食品行业的问题,医患矛盾的问题还是很突出,我相信解决这些问题不仅要加强管理,还要充分运用我们的大数据。
第四,在思维价值方面,大数据可以拓展思维形式,可以让科研人员直接从数据中挖掘智慧。我们过去搞数量经济的同志们都知道,我们做每一个科研数据的分析都要建立在概率学的基础上,这个可能性是大概率还是小概率,当概率在50%左右的时候我们是非常难下决心的,而大概率要大量的样本数,需要非常高的成本。
现在大数据几乎含着信息数据的全部,所以在这种时候,概率的分析往往就会相形见绌,我们可以直接从大数据中得到最精准的分析,所以图灵奖得主大数据的科学可能是科学继试验科学、理论科学、计算科学之后的第四种科学。
第五,大数据还有一个被认为是未来新能源一样的战略,就是战略价值,而且要列入国家战略。美欧日都在加快实施大数据战略,特别是美国2012年启动大数据研发计划,是美国又一次重大的科研战略部署。欧盟地平线2020计划,日本新ICT战略研究计划都将大数据作为研究重点。
凡事皆有利弊,人类因为数据泛滥的难题面临着新的困惑,面临着大数据下全球治理的缺失和标准规则的如何融合统一问题。
相关课程推荐:企业管理培训
我想面对数据的真伪,关键人类自身要有法可依,要有鉴别、加工、集成和运用数据的能力,信息技术泛滥,我们如何来管理,如何去伪存真?
博商观点:在大数据时代,个性化将颠覆一切传统商业模式,成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。电子商务是崭新的模式,也是现代服务业的重要组成部分,由于大数据的支撑,电商正在成为世界经济中一个崭新的亮点,并将深刻改变人们的消费、流通和生产。现在种种势头表明,电子商务有利推动了全球化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11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