
撩开智慧家庭大数据的面纱
专业人士在讲解大数据时,往往会拿出德国队门将莱曼依靠一张神秘的小纸条屡次扑出阿根廷的点球作为大数据应用的案例,说明大数据的存在与不可思议,以激发人们对大数据的兴趣和关注。
其实,大数据概念早在2008年就被专业人士提出,随着互联网和移动通信技术的快速发展,大数据在更多行业被广泛提起和应用,大数据的价值已经逐步展示到各个领域,利用大数据这一先进工具,改造和挖掘传统产业已经成为一种不可逆转的潮流。
今年9月,经李克强总理签批,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。使得大数据的价值愈发凸显,越来越多的企业开始投身大数据领域,进行深度开发。
大数据并非遥不可及
相关资料表明,大数据无处不在,包括每个人敲击一下键盘,上传到网络的,都是大数据的一部分。可以这样说,我们生活中的任何细微举动,只要被传感设备感知,不论是成为文字描述,还是图片资料,都有可能成为大数据的一份子。
据奥维云网(AVC)负责大数据业务的副总裁金晓锋介绍,在企业端,CRM、业务运营、营销管理、项目管理、HR、企业协作、ERP等过程中产生的数据;在社交媒体端更是繁杂,不论是阅读评论、微信交流、网络浏览、购物留言、媒体推送、微博博客、QQ空间都会留下数据痕迹;在感知设备采集端,依靠专业设备采集到的数据更是成批涌来,令人目不暇接。
在智慧家庭领域的大数据,更是丰富多彩,遍布制造渠道等各个环节。有实体渠道中交易、位置、产品、价格等信息,有企业经营管理中各类运营数据和信息,有家电和消费电子产品中音视频和用户行为等信息,有移动互联网世界中连接传播互动及LBS位置等信息,有物联网端商品和物流信息,有商务工程中招投标和需求信息,还有网购行为中留下的交易、评论和行为等数据信息。这些都构成了大数据的基本元素,可以说与每个人都息息相关。
《纲要》明确表明,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式。这一切都与我们每个人不无关联,特别是在大众创业、万众创新的时代,大数据的意义和价值更为明显。
由此可见,看似高大上的大数据其实就存在于我们每个人的生活、工作之中,并不是说大数据是前沿科技,就遥不可及。其实,科学就是这样,当没有完全普及时,就犹如夜空中的月亮,看似光环耀人却难以触及;可一旦普及,就如阳光普照众人,成为每个人生活中无处不在的一部分。
大数据处于起步阶段
上网百度查阅,专业研究人员对大数据的基本特点已经有明确的描述。即:大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Velocity、Value)来概括大数据的特征。
对于企业管理者和专业人士来说,每天要涉及、阅读、研判到诸如数百品牌、上千品类、数百万在售商品的数据,这些数据体现于不同的维度,既有交互的,也有搜集的;既有线上的,也有线下的;既有零售的,也有商用的。各种类型的数据散乱无序,甚至还有些数据被人们忽视而坐冷板凳。
不过大数据作为一个新兴产业,其价值已经得到政府、社会的广泛认可,政府《纲要》的出台,就证明了这一点。可以这样说,大数据不再是一个单向的、线性的、以技术为核心的链条,而是互动的、网状的、以价值为导向的“生态”。大数据转化为大价值,不仅因为其存在于某一方,而是多方参与、共同受益的前沿战略。
问题在于,大数据经过一轮的概念热络后,又逐步回归于平静。其中关键是因为,现在各个类型的企业都想在大数据领域有所作为,既想承担起大数据的开拓的重任,又想成为大数据行业的标准制定者。但缘于自身条件的限制,没有哪家企业能够独立完成。
特别是在智慧家庭领域,大数据概念叫的可以说是最响。很多企业都复制智能手机发展路径。可是,智能家电不是智能手机。智能手机,有全球最大的互联网企业Google、微软等提供技术支持,形成了产业的生态链。而智能家电还基本上是一盘散沙,各自为战,都想主导这一产业的主导者,结果难以形成产业的生态链。至今仍然是企业之间壁垒重重,导致概念大于落地。
但政府在13·5规划中,已经把大数据提升为国家战略。可见,大数据不仅是一次技术革命,更是一次思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革,这场革命给参与其中的企业带来了机会和挑战。在一个崇尚变革高于一些的世界里,企业要如何保持信息、品牌价值定位的始终如一呢?大数据或许是一个最佳的解决方案。
一个新兴技术或者产业在起步发展初期,是没有任何经验和路子可循,也不存在标准制度来规范,全靠企业在实践过程中寻找商业模式。因此,现在一些企业虽然拥有的数据资源不少,但都是在自己体系内的闭环生存,甚至是自身体系内的数据都无法打通,难以形成生态链和盈利模式。可见,大数据前景虽然广阔,未来要走的路还很长,很曲折。
家电亟需大数据落地
从政府政策层面来说,《纲要》不仅要求加快政府数据开放共享,推动资源整合,还提出发展大数据在各个领域的应用,“推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。”这对大数据在家电产业应用指明了方向,并起到了积极的推动作用。
家电产业作为国内消费的主要支柱,不仅品类丰富、涉及面广,且随着科学技术的进步和新材料的应用不断迭代更新,同时消费者的需求也是随着经济水平的提升不断发生变化。因而,这种变化对单独一个企业来说,很难有准确的把握与预判。引入大数据应用后,很多问题可以迎刃而解。
特别是随着智慧家庭概念的提出与落实,家电产品作为智慧家庭领域的重要组成部分,对大数据的渴望日渐增进。以家电产业的特点来说,从不同维度来看家电行业的大数据,可以分为行业特点的大交互,与用户之间的大交易,厂商之间的大运营,用户消费的大行为等诸多方面。
但是目前大数据在智慧家庭领域的研究、应用还处于一个起步阶段的初期,成千上万的数据还没有得到真正的开发应用,传统的、分散的数据分析还占据主导地位。可以说,智慧家庭领域的大数据还处于尚未开发的大金矿。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18