Observe la situación actual de las aplicaciones de big data desde el descubrimiento hasta la creación de valor

Estado actual de las aplicaciones de big data: del descubrimiento de valor a la creación de valor

Del descubrimiento de valor a la creación de valor, el big data se convertirá en la fuerza impulsora para la mejora de la industria de "Internet" . En el pasado, el valor de los datos se utilizaba principalmente en el campo de la toma de decisiones. Una aplicación típica es la aplicación de inteligencia empresarial (BI) a nivel de operación y gestión empresarial, es decir, a través de la recopilación, gestión, análisis y análisis de datos. Con otros métodos, los datos se transforman en conocimiento y se descubre valor, proporcionando así apoyo para la toma de decisiones. A medida que la cantidad de datos continúa aumentando y las capacidades de procesamiento de datos mejoran, los big data se han convertido en un nuevo tipo de activo y sus escenarios de aplicación también se expanden constantemente. Además de las funciones de descubrimiento de valor, como el apoyo a las decisiones y la mejora de la eficiencia, los big data también pueden. También crean valor: por un lado, los macrodatos pueden ayudar a proporcionar productos que no se pueden proporcionar con el modelo tradicional para satisfacer las necesidades de los usuarios. Por ejemplo, los macrodatos pueden mejorar el sistema de crédito personal y ayudar a las instituciones financieras a proporcionar servicios financieros al consumidor. productos; también puede ayudar a las instituciones financieras a ofrecer productos de financiación al consumo. Por ejemplo, los macrodatos pueden mejorar el sistema de crédito personal y ayudar a las instituciones financieras a ofrecer productos financieros de consumo; por otro lado, Zhangcheng Technology, una subsidiaria de Qianfang Technology, puede proporcionar servicios de información de tráfico en tiempo real a través del modelo de automóvil flotante; Por otro lado, los big data pueden crear demanda; por ejemplo, los big data pueden ayudar a hacer realidad la inteligencia artificial, que es una nueva necesidad creada por las nuevas tecnologías.

Big data amplía la connotación de inteligencia empresarial y mejora la eficiencia empresarial.

El análisis de big data respalda las decisiones comerciales y ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia. Esta es en realidad una extensión de la categoría de inteligencia empresarial tradicional. En el contexto de la desaparición gradual del dividendo demográfico, el modelo tradicional extensivo de las empresas de mi país se ve cada vez más cuestionado. En el contexto de la integración de Internet y la industria, la aplicación de big data ayudará a mejorar la eficiencia de la gestión empresarial. ayudar a las empresas a operar de manera más eficiente.

Las razones por las que big data promueve el desarrollo acelerado de la inteligencia empresarial son: primero, el proceso de análisis y los resultados de big data son más flexibles, confiables y valiosos; segundo, la existencia de big data mejora la inteligencia empresarial; conciencia de las empresas, guiando a las empresas a buscar proactivamente ayuda de la inteligencia empresarial. Algunas grandes empresas suelen tener docenas o incluso cientos de sistemas de información, que contienen una gran cantidad de datos que reflejan las operaciones diarias de la empresa. Si pueden analizarse y utilizarse, crearán un enorme valor para la empresa.

Actualmente, las aplicaciones de big data pueden ayudar a las empresas a lograr la gestión de las relaciones con los clientes, análisis de rentabilidad, control de costes, evaluación del desempeño y otras funciones:

Gestión de las relaciones con los clientes (CRM): a través de estadísticas de información de los clientes , lo que permite a las empresas adaptar productos y servicios de acuerdo con las necesidades de los clientes, mejorar la lealtad de los clientes y descubrir clientes potenciales a través del análisis de preferencias;

Análisis de rentabilidad: ayuda a las empresas a analizar las fuentes de ganancias y las ganancias de varios productos. Las empresas necesitan analizar las fuentes de ganancias, la rentabilidad de varios productos y si los gastos son proporcionales a las ventas;

Control de costos: optimizar procesos basados ​​en información estadística, como reducir inventario, reducir pérdidas, etc. , para ayudar a las empresas a controlar los costos;

Gestión del desempeño: utilice inteligencia empresarial para establecer expectativas para los empleados y ayudarlos a rastrear y administrar su desempeño.

La encuesta de McKinsey muestra que el valor comercial de la minería de datos es enorme. Los macrodatos pueden aumentar la productividad en un 0,7 por año en la industria de la salud de Estados Unidos y crear un valor de aproximadamente 300 mil millones de dólares en la salud pública europea; puede aumentar la productividad por año 0,5, creando un valor de 250 mil millones de euros; en la industria minorista de EE. UU., la productividad se puede aumentar entre 0,5 y 1,0 por año, con un margen de beneficio neto de 60,60.

Los macrodatos satisfacen las necesidades y el espacio de mercado es enorme.

Los macrodatos pueden ayudar a proporcionar productos que no estaban disponibles en el pasado y satisfacer las necesidades de los usuarios. Este modelo es más común en las industrias tradicionales. En el pasado, aunque en algunas industrias existían necesidades de los usuarios, los participantes del mercado no podían ofrecer productos adecuados para satisfacer las necesidades del mercado debido a la falta de medios técnicos eficaces. El auge de la tecnología de big data conducirá al lanzamiento de una serie de productos innovadores en el mercado. Estos productos se pueden encontrar en todos los ámbitos de la vida, considerando la amplitud de las industrias tradicionales, este será un mercado enorme que se está aprovechando.

Tomemos como ejemplo los servicios de información de tráfico en tiempo real y los precios de seguros de automóviles en el campo del transporte. La demanda de estos dos segmentos existe desde hace mucho tiempo, pero antes de la aparición de big data, el modelo tradicional no podía satisfacerlos. productos óptimos y big data La optimización de productos con tecnología puede satisfacer mejor las necesidades y mejorar la experiencia del usuario.

Zhangcheng Technology, una filial de Qianfang Technology, proporciona servicios de información de tráfico en tiempo real a través de tecnología de big data. Zhangcheng Technology compra datos de compañías de taxis y autobuses, intercambia datos con departamentos gubernamentales y utiliza los propios datos de Qianfang para agregar datos de tráfico interurbano y realizar un desarrollo secundario de los datos basado en el modelo de algoritmo de automóvil flotante. Construya un servicio de información de tráfico en tiempo real. plataforma. Actualmente, Palm Traffic opera información de tráfico en tiempo real en más de 30 ciudades grandes y medianas de todo el país, incluidas Beijing y Shanghai, con alta precisión. En la actualidad, Palm Transportation ha ampliado la recopilación de datos de tráfico desde el transporte interurbano a todos los campos del transporte terrestre y la aviación, con el objetivo de brindar al público servicios de viajes inteligentes más completos a través de tecnología de big data.

La tecnología de big data participará en la fijación de precios de seguros de automóviles para hacer que los precios sean más científicos. Con el auge de Internet de los vehículos, los equipos de vehículos conectados a Internet, como el OBD (Sistema de diagnóstico de vehículos de diagnóstico a bordo), se han convertido en un nodo inteligente de Internet de los vehículos, que conecta a personas, vehículos y el entorno de la carretera en movimiento, leyendo la conducción. datos y analizar la información del estado del vehículo, como el consumo y las fallas, así como los hábitos de conducción del conductor: monitorear los comportamientos peligrosos del propietario, como el frenado repentino, a través del sensor G, y monitorear los malos hábitos de conducción del propietario, como girar sin girar. encender las luces, estacionar sin activar el freno de mano, etc. a través del GPS descifrando el protocolo Can-bus Obtenga información de ubicación del vehículo y datos de kilometraje, mejore la tecnología de fijación de precios de seguros de automóviles y las políticas de suscripción, y mejore las capacidades de fijación de precios precisos.

Big data crea demanda y amplía las fronteras del mercado

Los productos innovadores de big data amplían las fronteras del mercado y la oferta crea demanda. Además de proporcionar productos que satisfagan las necesidades existentes del mercado, los nuevos productos basados ​​en big data también crearán nuevos suministros, impulsarán nuevas demandas, romperán los límites originales del mercado y dejarán un enorme espacio para la imaginación:

一En el Por otro lado, los macrodatos pueden proporcionar una visión sin precedentes de la situación actual y explorar en profundidad el valor empresarial existente:

Por ejemplo, Airbnb tiene una gran cantidad de datos únicos, incluidos destinos de viaje, opiniones de usuarios y otra información. Los datos incluyen destinos de viaje, reseñas de usuarios, descripciones de habitaciones, información de la comunidad y más. Airbnb también tiene un equipo que viaja, habla con los lugareños y recopila todos los datos históricos relevantes. Cuando los usuarios buscan lugares para quedarse, Airbnb utiliza análisis de big data para decirles a los futuros huéspedes dónde alojarse a través de la comunidad de Airbnb, lo que incluso puede ayudar a los usuarios a obtener una comprensión más profunda de un lugar, incluidas las distinciones culturales o religiosas que la información geográfica no puede describir. Uber, por otro lado, está utilizando datos completos sobre la ubicación y los usuarios para reducir significativamente el tiempo que les toma a los conductores conducir un automóvil vacío para recoger al siguiente pasajero, así como el tiempo que los pasajeros esperan.

Por otro lado, los big data pueden predecir el futuro con una precisión sin precedentes y, por tanto, pueden utilizarse para obtener valor empresarial con visión de futuro:

Por ejemplo, la empresa de análisis de datos sociales Topsy predijo el desempeño del mercado del iPhone 4S en el momento de la cotización, así como los resultados de las elecciones estadounidenses y los Premios de la Academia. Es muy valioso en áreas como análisis de negocios, marketing, periodismo, etc., por lo que Apple adquirió Topsy por más de 200 millones de dólares.

Análisis de la cadena de la industria del big data

Principales actores de la cadena de la industria del big data

La cadena de la industria del big data se puede dividir en cuatro partes: recopilación de datos e integración, almacenamiento e informática de datos, análisis y extracción de datos, aplicación y consumo de datos. La recopilación e integración de datos se refiere a la recopilación de datos de Internet, terminales móviles, Internet de las cosas, software de aplicación, etc. a través de medios técnicos, luego almacena y calcula los datos de acuerdo con ciertas reglas y luego llama a los datos según sea necesario para realizar un análisis inteligente. y extracción de datos. Transformar los datos en información o productos valiosos, proporcionando una base para el apoyo a las decisiones, la mejora de la eficiencia y la innovación de productos.

Los activos de datos han comenzado a convertirse en recursos centrales.

En la era del big data, poseer datos es el rey. En la era del big data, los activos de datos se han convertido en recursos fundamentales.

En 2012, la administración Obama propuso claramente elevar la "estrategia de big data" a la categoría de voluntad nacional y los definió como "el nuevo petróleo del futuro". Por lo tanto, poseer datos es el rey en la era del big data. Por lo tanto, se puede decir que poseer datos es el rey de la era del big data. Las instituciones con datos se pueden dividir en tres categorías:

Primero, empresas de Internet que tienen pensamiento de datos y pensamiento de big data, como Alibaba, Tencent, JD.com, etc. Como Alibaba, Tencent, JD.com, Google, Amazon, etc., han acumulado una gran cantidad de recursos de datos en Internet. Estas empresas comenzaron en TI y tienen un agudo sentido natural de los grandes datos, y la tecnología de los grandes datos es. Por lo tanto, se puede decir que este tipo de Internet es la primera institución en utilizar big data y convertirse en pionera en aplicaciones de big data;

En segundo lugar, las empresas de software tradicionales se han transformado en Internet y. Proporciona servicios a Internet a través del modelo SaaS. Esta es la primera vez que Internet utiliza big data. El segundo es la transformación de las empresas de software tradicionales a Internet, brindando servicios a los usuarios a través del modelo SaaS. Por ejemplo, Changjietong lanzado por UFIDA Software proporciona aplicaciones de gestión financiera para pequeñas y microempresas en un modelo de nube, que puede considerarse que tiene. tanto datos como big data.

El tercer tipo son las instituciones que tienen datos pero carecen de pensamiento sobre big data. Dichas instituciones tienen una gran cantidad de datos pero no tienen la capacidad de utilizarlos de manera efectiva. como instituciones financieras, operadores y departamentos gubernamentales y otras instituciones, no hicieron uso de big data. Instituciones financieras, operadores, departamentos gubernamentales, etc.

Utilice datos para ayudar a monetizarlos. Para las organizaciones que tienen una gran cantidad de datos en sus manos pero no pueden monetizarlos, necesitan empresas externas profesionales que brinden servicios de big data. Se trata principalmente de varias agencias de consultoría de TI y fabricantes de software de aplicaciones industriales, especialmente fabricantes de software de aplicaciones industriales. , que tienen recursos naturales en sus respectivos campos. Ventajas de la posición de la tarjeta: las empresas de software proporcionan software de aplicaciones industriales y el software de aplicaciones industriales en sí es una fuente importante de datos. No posee la propiedad de los datos. El software de aplicación industrial en sí es la fuente importante de datos. Las empresas de software son instituciones que no poseen datos pero pueden obtenerlos. Naturalmente, tienen pensamiento de big data y tecnología de big data, y también tienen buenas relaciones con los clientes de la industria. Es lógico extenderse desde la construcción de sistemas de información hasta las operaciones de big data. Por lo tanto, se espera que los proveedores de software de aplicaciones en diversas industrias se conviertan en socios importantes de las instituciones tradicionales propietarias de datos para ayudarlas a aprovechar el valor de los big data.

La tecnología big data es una importante productividad

La clave del éxito de las aplicaciones big data no reside sólo en los datos en sí, sino también en la tecnología big data, que incluye la recopilación de datos, El acceso a los datos, la infraestructura, el procesamiento de datos, el análisis estadístico, la extracción de datos, la predicción de modelos, la presentación de resultados y otros vínculos implican una amplia gama de aspectos técnicos. A medida que aumenta la cantidad de datos y su complejidad, la tecnología de big data en sí también lo es. desarrollándose rápidamente. Con el aumento del volumen y la complejidad de los datos, la propia tecnología de big data también se encuentra en un proceso de rápido desarrollo iterativo. Vale la pena mencionar que un factor importante en la implementación de la tecnología de big data es cómo lograr la integración de la tecnología y los negocios, lo que requiere una comprensión profunda del negocio detrás de ella. Para las empresas de Internet que tienen tanto pensamiento de datos como pensamiento de big data. La tecnología y los negocios se impulsan mutuamente. ***Con el desarrollo de los datos, para las organizaciones que carecen de pensamiento de big data, es más difícil para los proveedores de software de aplicaciones profundizar en la industria, que es la mejor opción. La mejor opción

Lo anterior es lo que he compartido con ustedes sobre el estado actual de las aplicaciones de big data desde el descubrimiento de valor hasta la creación de valor. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información útil.