El estado actual de la aplicación de big data desde el descubrimiento de valor hasta 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 la inteligencia empresarial (BI) en la gestión empresarial, es decir, a través de la recopilación, gestión y análisis de datos. se transforma en conocimiento y se descubre el valor de los datos, proporcionando así soporte para la toma de decisiones. Con la creciente cantidad de datos y la mejora de las capacidades de procesamiento de datos, big data se ha convertido en un nuevo activo y sus escenarios de aplicación también se expanden constantemente. Además de descubrir funciones de valor, como el apoyo a la toma de decisiones y la mejora de la eficiencia, los big data también pueden crear funciones de valor: por un lado, los big data pueden ayudar a proporcionar productos que no se pueden proporcionar con el modelo tradicional para satisfacer las necesidades de los usuarios, como mejorar las funciones personales. sistemas de crédito y ayuda a las instituciones financieras a proporcionar productos financieros de consumo, etc., otro ejemplo es Zhangcheng Technology, una subsidiaria de Qianfang, que proporciona servicios de información de tráfico en tiempo real a través del modelo de automóvil flotante; por otro lado, los grandes datos también pueden crear demanda; . Por ejemplo, los macrodatos pueden ayudar a hacer realidad la inteligencia artificial, que es una nueva demanda creada por las nuevas tecnologías.

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

Los resultados del análisis de big data brindan soporte para las decisiones comerciales y ayudan a las empresas a mejorar la eficiencia. En realidad, es una extensión de la categoría de BI tradicional. En el contexto de la desaparición gradual del dividendo demográfico, el tradicional modelo extensivo de empresas chinas se ve cada vez más cuestionado. Las aplicaciones de big data en el contexto de la integración de Internet y la industria pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la gestión corporativa, ayudar a las empresas a transformarse de extensivas a intensivas y lograr una modernización industrial.

Big data promueve el desarrollo acelerado de la inteligencia empresarial porque: primero, el proceso de análisis y los resultados de big data son más flexibles, confiables y valiosos; segundo, la existencia de big data mejora el conocimiento de la inteligencia empresarial; empresas y guías Las empresas buscan activamente 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 realizar las funciones de gestión de relaciones familiares, análisis de rentabilidad, control de costes y medición del rendimiento:

Gestión de relaciones con el cliente (CRM): a través de estadísticas de información del cliente , las empresas pueden personalizar productos y servicios según las necesidades de los clientes, mejorar la lealtad de los clientes y aprovechar los clientes potenciales mediante el análisis de preferencias;

Análisis de rentabilidad: ayuda a las empresas a analizar las fuentes de ganancias, la rentabilidad de diversos productos y los gastos. ¿Es proporcional a las ventas, etc.?

Control de costos: Optimizar procesos basados ​​en información estadística, como reducir inventarios y pérdidas, ayuda a las empresas a controlar los costos.

Gestión del desempeño: Ayuda a la inteligencia empresarial a establecer expectativas para los empleados y ayudarlos; realizar un seguimiento y gestionar su desempeño.

Según la encuesta de McKinsey, el valor empresarial de la minería de datos es enorme. Los macrodatos pueden permitir a la industria médica estadounidense aumentar la productividad en un 0,7 por año y generar aproximadamente 300 mil millones de dólares. En el sector público europeo, la productividad se puede aumentar entre 0,5 y 1,0 por año y se puede crear un valor de 250 mil millones de euros; en la industria minorista estadounidense, la productividad se puede aumentar entre 0,5 y 1,0 por año y el margen de beneficio neto es de 60.

El big data satisface la demanda y el espacio de mercado es enorme.

Los macrodatos pueden ayudar a ofrecer productos que no se podían ofrecer en el pasado para satisfacer las necesidades de los usuarios. Este modelo es común en las industrias tradicionales. En el pasado, aunque en determinadas industrias existían necesidades de los usuarios, los participantes en el 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 impulsará una serie de productos innovadores al mercado, que se encuentran en todos los ámbitos de la vida. Teniendo en cuenta la amplitud de las industrias tradicionales, éste será un mercado enorme que se está aprovechando.

Tomemos como ejemplos 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 del mercado ya existe, pero antes del auge del big data, el modelo tradicional no podía proporcionar los mejores productos bajo la tecnología de big data para satisfacer mejor la demanda 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.

Al comprar datos de compañías de taxis y autobuses, intercambiar datos con departamentos gubernamentales, recopilar datos de tráfico interurbano en forma de miles de datos propios y realizar un desarrollo secundario de los datos basado en el modelo de algoritmo de automóvil flotante, Zhangcheng Technology A real -Se ha establecido una plataforma de servicios de información de tráfico en tiempo. Actualmente, Zhangcheng Technology opera información de tráfico en tiempo real para más de 30 ciudades grandes y medianas en todo el país, incluidas Beijing y Shanghai, con alta precisión. Actualmente, Qian Fang 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 proporcionar servicios públicos 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 del Internet de los vehículos, los equipos a bordo como el OBD (sistema de diagnóstico a bordo) se han convertido en un nodo inteligente en el Internet de los vehículos, que conecta a las personas, los vehículos y el entorno de la carretera en movimiento, lee los datos de conducción y Analizar el consumo de energía del vehículo, fallas y otra información del vehículo. Y los hábitos de conducción del conductor: el sensor G se utiliza para monitorear los comportamientos peligrosos del propietario, como frenado repentino, aceleración repentina y giros bruscos. Al descifrar el protocolo Can-bus, se pueden monitorear los malos hábitos de conducción del propietario del automóvil, como girar sin luces, estacionar sin freno de mano, etc., y se puede obtener la información de ubicación del vehículo y los datos de kilometraje a través del GPS. Estos datos mejorarán la tecnología de fijación de precios de seguros de automóviles y las políticas de suscripción y mejorarán la capacidad de fijar precios con precisión.

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. Los macrodatos crean valor. Además de ofrecer productos que satisfagan las demandas existentes del mercado, los nuevos productos basados ​​en big data también crearán nuevos suministros, impulsarán nuevas demandas y romperán los límites originales del mercado. La imaginación es enorme:

Por un lado, el big data puede proporcionar información sin precedentes sobre el presente y explorar en profundidad el valor empresarial existente:

Por ejemplo, Airbnb tiene una enorme cantidad de información única. datos, incluidos destinos de viaje, reseñas de usuarios, descripciones de casas, información de la comunidad y más. Airbnb también cuenta con un equipo que 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 están los mejores lugares para quedarse a través de la comunidad de Airbnb. Incluso puede ayudar a los usuarios a obtener una comprensión más profunda de un lugar, incluidas las diferencias culturales o religiosas que no se pueden encontrar. descrito por información geográfica. Uber utiliza datos completos sobre la ubicación y sus usuarios para reducir significativamente el tiempo que les toma a los conductores recoger a su siguiente pasajero y el tiempo que los pasajeros esperan.

Por otro lado, los big data pueden predecir el futuro con una precisión sin precedentes, ganando así valor empresarial con visión de futuro:

Por ejemplo, la empresa de análisis de datos sociales Topps predijo con precisión el iPhone. El rendimiento del mercado de 4S después de su lanzamiento también predijo con éxito los resultados de las elecciones estadounidenses y de los Oscar. Tiene un gran valor en los campos del análisis empresarial, marketing, periodismo, etc., por lo que Apple adquirió Topps 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 y operación de datos, análisis y extracción de datos, respuesta 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 aplicaciones, etc. A través de medios técnicos, los datos se almacenan y calculan de acuerdo con ciertas reglas, y luego los datos se solicitan para un análisis y extracción inteligente según las necesidades, transformando así los datos en información o productos valiosos, proporcionando una base para el apoyo a las decisiones, la mejora de la eficiencia y productos innovadores.

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

Con los datos, el rey de la era del big data. 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 definió los datos como el “nuevo petróleo del futuro”. Por lo tanto, se puede decir que poseer datos es el rey en la era del big data. Las organizaciones con datos se pueden dividir en tres categorías:

Primero, las empresas de Internet con pensamiento tanto de datos como de big data, como Alibaba, Tencent, JD.COM, Google, Amazon, etc., han acumulado experiencia en Internet tiene una gran cantidad de recursos de datos, y una empresa de este tipo que comenzó en TI tiene un agudo sentido natural de los grandes datos y la tecnología de los grandes datos es relativamente madura.

Por lo tanto, se puede decir que las empresas de Internet son las primeras instituciones en utilizar big data y convertirse en pioneras en aplicaciones de big data;

En segundo lugar, las empresas de software tradicionales se han transformado en Internet y han proporcionado servicios a los usuarios a través del modelo SaaS. . Por ejemplo, UFIDA lanzó Changjetong para proporcionar aplicaciones de gestión financiera para pequeñas y microempresas en un modelo de nube, que también puede considerarse como un modelo que combina datos y pensamiento de big data;

En tercer lugar, hay datos pero falta de pensamiento sobre big data Las instituciones, como las instituciones financieras, los operadores y los departamentos gubernamentales, tienen una gran cantidad de datos en sus manos pero no pueden utilizarlos de manera efectiva.

Use data, el promotor de la implementación de datos. Para las organizaciones que tienen una gran cantidad de datos 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 ventajas naturales. en sus respectivos campos Ventaja de posición: las empresas de software proporcionan software de aplicaciones industriales y operaciones y mantenimiento relacionados. El software de aplicaciones industriales en sí es una fuente de datos importante, y las empresas de software no son propietarias de los datos. Sin embargo, las organizaciones con rutas de datos naturalmente tienen pensamiento de big data y tecnología de big data, así como 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 diversos segmentos de la industria se conviertan en socios importantes de las organizaciones de datos tradicionales, ayudándolas a explorar la realización del valor de los big data.

La tecnología big data supone una importante productividad.

La clave para la aplicación de big data no solo reside en los datos en sí, sino también en la tecnología de big data, que incluye la recopilación de datos, el acceso a ellos, la infraestructura, el procesamiento de datos, el análisis estadístico, la extracción de datos, la predicción de modelos, presentación de resultados, etc., los enlaces técnicos involucrados son muy extensos. 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 profunda comprensión del negocio. Para las empresas de Internet que piensan tanto en datos como en big data, la tecnología y los negocios se impulsan mutuamente y se desarrollan juntos. Para las organizaciones que tienen datos pero carecen de pensamiento sobre big data, los proveedores de software de aplicaciones que están profundamente involucrados en la industria son la mejor opción.

Lo anterior es lo que el editor compartió con usted sobre la situación actual de la aplicación de big data, desde el descubrimiento hasta la creación de valor.