¿Cuáles son las perspectivas de empleo del big data?

Las perspectivas de empleo del big data siguen siendo muy buenas.

El valor del big data se refleja en los siguientes aspectos:

(1) Las empresas que ofrecen productos o servicios a un gran número de consumidores pueden utilizar el big data para marketing de precisión;

(2) Las pequeñas, medianas y microempresas con un modelo pequeño pero hermoso pueden utilizar big data para transformar sus servicios;

(3) Las empresas tradicionales que deben transformarse bajo la presión de la Internet debe seguir el ritmo de los tiempos y aprovechar al máximo el valor del big data.

Sin embargo, la gran importancia de los "grandes datos" en el desarrollo económico no significa que puedan reemplazar todo pensamiento racional sobre cuestiones sociales. La lógica del desarrollo científico no puede perderse en los datos masivos.

El famoso economista Ludwig von Mises recordó una vez: "Hoy en día, muchas personas están ocupadas con la acumulación inútil de datos, de modo que han perdido la explicación y la solución de los problemas. Comprensión de especial importancia económica". de hecho, algo de lo que hay que tener cuidado.

En esta era de hardware inteligente en rápido desarrollo, una cuestión importante que preocupa a los desarrolladores de aplicaciones es cómo encontrar el delicado equilibrio entre potencia, cobertura, velocidad de transmisión y costo.

Las organizaciones empresariales aprovechan los datos y análisis relevantes para ayudarlas a reducir costos, mejorar la eficiencia, desarrollar nuevos productos, tomar decisiones comerciales más inteligentes y más. Por ejemplo, al combinar big data y análisis de alto rendimiento, pueden ocurrir las siguientes situaciones que son beneficiosas para la empresa:

(1) El análisis oportuno de las causas fundamentales de las fallas, problemas y defectos puede salvar la empresa millones de dólares cada año.

(2) Planifique rutas de tráfico en tiempo real para miles de vehículos expresos para evitar la congestión.

(3) Analizar todos los SKU, precios y limpiar el inventario con el objetivo de maximizar las ganancias.

(4) En función de los hábitos de compra del cliente, envíe información preferencial que pueda interesarle.

(5) Identifique rápidamente a los clientes con medalla de oro entre una gran cantidad de clientes.

(6) Utilice análisis de flujo de clics y extracción de datos para evitar fraudes.