京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析将在未来一年引起产业大变革
87%的企业相信大数据分析将在未来三年重新定义他们行业的竞争格局。89%的企业则认为不采纳大数据分析策略的公司在未来一年可能会有丢失市场份额和错过发展时机的风险。
这些关键发现来自于埃森哲和通用电气(GE+0.79%)这个月联合发布的一篇研究——关于大数据分析和互联网的结合会怎样重新定义整个产业格局。
埃森哲和通用电气将产业互联网定义为使用传感器、软件、机器对机器学习和其他技术来收集并分析来自物理实体或其他大数据流的数据,然后利用这些分析来管理运营,在某些情况下提供新的增值服务。
大数据分析目前被视为实现竞争性增长的必要条件
根据Wikibon和通用电气之前发布的研究,产业互联网预计到2020年在全球经济中价值5千亿美元,其中包括硬件、软件和服务销售。这些发现可以在埃森哲和通用电气的研究首页看到:产业互联网是怎样改变产业的竞争格局的。
这份研究也显示许多企业将大部分时间用于分析(36%),只有13%使用大数据分析来预测结果,而只有16%使用他们的分析应用来最优化流程和策略。在分析的基础之上进行前瞻性分析和最优化,是大部分C级应答者认为将来保持竞争性所必要的上升潜力。
工业互联网前瞻报告2015,研究中的关键结论包括以下:
·73%的公司的大数据分析已经占全部技术预算的20%以上,而只有20%多一点的公司这个比重大于30%。76%的管理层期望预算水平继续增长。下图描述了这些结果
·大数据分析快速成为航空业(61%)、风电业(45%)和制造业(42%)公司最高的支出项。下图研究了大数据分析相对研究中访谈公司的其他支出项的重要性
·74%的企业声称他们的主要竞争者已经通过使用大数据分析成功地在客户、媒体和投资者间形成了差异化竞争优势。93%的企业认为其市场中的新竞争者使用大数据分析是一个关键差异化策略。不实施大数据策略的最大风险是竞争者将增加市场份额。请看下图以比较不实施大数据策略的风险。
·65%的企业在积极维护时专注于监控资产以发现运营问题。58%的企业报称有能力连接设备来收集运营数据并分析,以提供洞见。下图提供了大数据监控调查结果的一个概述
·根据调查,提高盈利能力(60%),获取竞争优势(57%)和促进环境安全和排放合规(55%)是最核心的三个工业重点。以下图表分析了未来三年产业最高的商业重心,而阴影区域代表了产业最重要的选项
·企业在实施大数据创新时面临最大的三个挑战包括:不同部门间的系统障碍阻止数据的收集和相关性达到最大化效用(36%);安全性考虑影响了企业大规模应用大数据创新的能力(35%);第三,分散数据的合并和能够使用结果数据(29%)。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17