
“互联网+”:大数据助推价值链创变_数据分析师
“给传统制造业换上互联网的‘芯片’,插上转型的翅膀,或是未来可能的新玩法。”日前,国内著名战略咨询专家王志纲为佛山制造再次传递思想冲击波。这里有与小米进行战略合作的美的,也有与微信联手推出创新单品的科龙,还有一直专注空调的志高空调,作为一家专业化程度颇高的传统制造企业,互联网+的大背景下,其价值链重塑之路值得更多制造企业所借鉴。
制造业转型迫在眉睫
事实上,在互联网冲击下,近年来广东家电企业通过拥抱“互联网+”、推进智能制造等行动,自发实践“互联网+”行动。早在互联网概念变得妇孺皆知之前,志高就已经在默默地先行先试了。这一方面是由于传统的空调制造利润率天花板触手可及,另外也是企业作为战略转型的眼光独到,看到了未来的趋势。早在2009年,志高就开始布局触云战略,2012年推出了全球首款变频云空调,拥有行业唯一一家云服务中心,并牵头制定了全球首个云空调地方标准。
事实上,即使没有互联网+的大范围铺开,中国制造业的转型变革也是迫在眉睫的事情。以走在我们前面的美国汽车制造业为例,美国整个汽车行业的利润并非来自于汽车销售本身,有超过70%都来自于汽车的维修、配件、用品销售、清洁养护等工作售后服务市场。而反观中国的制造业,企业的大部分利润都来自产品的一次性销售。所以,在这方面,志高、美的、科龙走了一条正确且前景广阔的道路。
从简单的加法做到乘法
制造业装上“芯片”,逐步从简单的加法,做到乘法,实现更融合的化学反应。这些家电企业都是怎么做到的呢?以志高为例:一方面,提升现有的单品利润空间,重塑前端价值链,志高近两年努力在向高端空调引领者转型,为此还史无前例地签下了成龙作为品牌形象代言人。当然,高端不是企业单方面说了算,转型是以产品的技术含量提升为前提的。在定频空调时代,志高先后多次刷新空调能效的世界纪录;在变频时代,志高的空调也能做到比竞争对手更节能。
除了前段价值链的重塑,志高还在持续拓展中后端的价值链。向互联网企业学习,推出了云空调这样的智能终端,试图提前布局智能家居。不过,志高新晋少帅黄兴科也坦承后端价值链重塑之难,“志高智能家居产品的推广,目前面临的最大问题在于,基础网络设施还有待进一步升级完善,这会直接影响客户对产品的使用体验。”从志高来说,云空调市面上已销售十几万台,但占整个公司整体销售的比例不高,上升空间还很大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09