京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从2014中国产业链大数据报告,看企业未来(3)_数据分析师
四、产业链大数据的未来及方向
1、产业链大数据的未来价值分析
全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试,因此大数据在所有眼中的未来价值都非常值得期待。我认为产业链大数据未来的价值主要体现在以下6个方面:
产业链大数据对管理的改变:大数据能进一步提高算法和机器分析的作用。一些制造商利用算法来分析来自生产线的传感数据,创建自动调节过程以减少损失,避免成本高昂的人工干预,最终增加产出。
产业链数据的高透明化和广泛可获取性:一些制造商正试图集成多种系统的数据,甚至从外部供应商和客户处获取数据来共同制造产品。以汽车这类先进制造行业为例,全球供应商生产着成千上万的部件。集成度更高的平台将使公司及其供应链合作伙伴在设计阶段就开始协作。
产业链大数据提高决策准确性:大数据可能使决策制定发生根本性的改变。利用可控实验,公司可验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变。
产业链大数据改变用户的体验:面向用户的企业已长期利用数据来细分和定位用户。大数据实现了用户定制的质的飞跃,使得实时个性化成为可能。下一代零售商通过互联网点击流可跟踪个体用户的行为,更新其偏爱,并实时模仿其可能的行为。
帮组企业建立基于数据的产业链商业模型:产业链大数据催生了新类型的公司,其能建立由信息驱动的商业模型。许多公司都在价值链中发挥中间作用,通过商业交易创建极具价值的“排出数据”。如一家运输公司收集了大量的全球产品出货信息,并专门建立一个部门负责向经济预测方销售数据。
产业链大数据对于企业人才计划的正面影响:人才对于企业而言很重要,企业的很大部分资源都存在于员工的大脑中,如企业人脉关系,方法理论,经验传承,而在大数据时代,人才的这种核心竞争力正在发生异化,数据成为了企业最为重视的核心资产。员工的大脑不再是企业信息资源的核心载体,而是各种可随时调用的数据,企业的所有信息,事无巨细都可以通过各种录入终端形成数据的形式进行存储,然后通过有效的数据管理模型进行分析,导出。
2、产业链大数据的发展方向
产业链大数据的发展依附于大数据整体的技术发展方向,产业链大数据将也会以数据资源、云端结合、理论突破等方向发展。
产业链大数据的资源化:是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
产业链大数据与云计算的深度结合:产业链大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
产业链大数据科学和理论的提升:未来,大数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。随着产业链大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,产业链大数据很有可能是新一轮的技术革命。
五、结束语
产业链大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。它对于推动信息产业创新、改变经济社会管理面貌等方面也意义重大。
现在,通过数据的力量,用户希望掌握真正的便捷信息,从而让生活更有趣。对于企业来说,如何从海量产业链数据中挖掘出可以有效利用的部分,并且用于品牌营销,才是企业制胜的法宝。
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