京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业通过大数据获得更多的业务拓展
如今谈及企业信息化,大数据当之无愧的成为今天最热门的技术之一。信息化对于企业有多重要?这个问题放在三十年前,可能多数的国内企业并不十分明了,但是如今再问及这个问题,相信绝大多数企业的普通员工都可以出口成章。近些年来国内企业对于信息化的关注程度越发加深,国内企业的信息化普及度也得到迅速提升。中国已经成为众多跨国软件企业的关注焦点。
第一,物联网及由传感器驱动的信息网的不断发展。物联网已经成了大家关注的又一新兴名词,伴随着物联网不断发展,物联网的各个终端每分每秒都将产生海量的数据,这无疑需要大数据技术对这些信息进行分析处理,以发挥物联网的效用。这也就促进了大数据技术的不断推进。
第二,云计算及社交媒体普及。云计算与大数据自出生以来似乎就是"好伴侣",大数据的发展刺激了云计算技术的不断发展,而云计算的迅速发展和普及也为大数据的应用提供了更好的保障,两者在某些方面起到了相互推进的作用。社交媒体运用大数据后能够为用户提供更好的服务和更高便利,当社交网络成为趋势,大数据技术也不可避免的被推到"风口浪尖"。
第三,迅速增长的线上交易。近年来淘宝、京东等线上交易平台不断涌现,我国电子商务领域已经有了突飞猛进的发展。大数据技术为我国的电子商务营销提供了最精准、最有效的支撑。通过大数据技术,对客户的消费行为及喜好进行分析,可以做到消费品的精准推荐,进而促进消费。在今年的SAP中国商业同略会主题演讲中,就多次提及中国的"双十一",双十一的消费数额可谓惊人,中国线上交易数量的激增也成为SAP将大数据战略规划作为其中国市场战略的重点原因之一。
采访过程中,路凯文还表示,在以上的三方面,中国都毫无疑问是整个世界的领导者。首先,因为中国是世界范围内最大的制造业国家,并且在智能设备的使用方面,中国也是世界的领先者。其次就是社交媒体方面,"正如SAP联席CEO孟鼎铭先生说的,在中国的社交媒体数量要远远超过世界上任何一个国家。"最后,路凯文感叹道:"世界上再找不出第二个国家,在线上买卖的金额能够像中国这么大。"这些都促使中国大数据技术成为代表世界的"完美风暴"。
如今互联网上大概有150亿的终端设备或人与互联网进行互联,到2020年左右,这个数字将增加到500亿,也就是说,将有500亿的物件和设备是互相联系的。因此大数据将拥有对工作及生活产生极大影响和改变的能力。"我为身处于这样一个大数据的时代感到非常的兴奋。"路凯文说。
正是看到了大数据的巨大发展潜力和中国庞大的市场需求,众多厂商纷纷开始耕耘中国的大数据市场。SAP也不例外,面对大数据技术的蓬勃发展,SAP推出了其全新的SAPHANA解决方案,以帮助开拓其在中国的大数据市场。
在今年的SAP中国商业同略会上,SAP的各位高层就着重介绍了SAPHANA解决方案。SAPHANA基于云计算及大数据为企业提供了十分便捷、高效并易于管理的企业平台,无论是在存储、部署和计算分析方面都有涉猎,看似被打造成了一个全能的平台,但这可能会跟客户传统的数据库使用方式并不太一样,当被问及SAP将如何让客户接受这种方式时,路凯文利用苹果手机举了一个生动的比喻,"在苹果推出iPhone之前,手机就是手机,不是智能电话,数码相机也仅是相机而已。当时如果大家想要上网都需要通过计算机浏览。苹果的伟大之处不是在于他创造了一部电话,而是他选择了那些对于我们非常重要并且非常习以为常的功能,将他们捆绑结合在一个平台中。同样的道理,SAP现在所做的事情和苹果所做的事情有异曲同工之妙。" 路凯文表示,SAP在技术方面所做的努力都是为了帮助客户在使用这些技术时能够识别新的商业机会,能够创造出新的商业价值。因此在设计过程中一切都是以客户的需要为前提的,所以SAP也会认真倾听客户在业务或技术使用上的一些需求和想法。SAP亚太及日本区数据库、技术、分析和移动平台解决方案部高级副总裁麦马翰也说道:"在中国,我们做了很多HANA的推广及相关的教育,并且通过多方合作来对客户进行培训,以便其了解SAPHANA应用后,不需要操心很多关于技术方面或者系统架构方面的事情。所以SAPHANA的好处也就是使用户不再需要花过多的时间和精力去关注整个技术的架构,而可以把更多的精力放在业务上。"
最后,面对SAP是否能够改变用户以往的使用习惯并在大数据应用方面切实帮助企业的质疑,麦马翰表示,SAP拥有40年的企业服务经验,了解各行各业的业务及企业发展特点,这将成为他们拓展中国市场的巨大优势。"这是我们非常重要的优势,我们知道这些行业的情况,也知道如何帮助这些行业客户在他们以往开展业务的基础之上,基于新的大数据,从中获取新的机会。"麦马翰说到。
中国的大数据市场的潜力是无限的,正如SAP这样的国际厂商正在不断涌入中国广阔的市场当中。相信今后越来越的企业会通过大数据技术完善自身的企业信息化,并且通过大数据技术获得更多的发展机会和业务拓展。现在,大数据技术无疑已经成了企业的新兴"淘金术"。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07