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如何利用大數據輔助企業運作?


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一、以數據為核心,減少大數據的交換

數據對科學進步具有推動作用,海量數據對數據分析既帶來了機遇,也構成了新的挑戰。為了應對大數據帶來的挑戰,我們需要新的統計思路和計算方法。大數據時代,計算模式已經從以“流程”為核心轉變成了以“數據”為核心了,我們開始用數據為核心的思維方式思考并解決問題。數據已經成為了人工智能的基礎。如 IBM使用以數據為中心的設計,目的是降低在超級計算機之間進行大量數據交換的必要性。

 

二、分析數據,挖掘數據的價值

在 非互聯網時期,產品的價值取決于它的功能,而在今天這個互聯網的時代,掌握數據才能把握產品的價值。掌握了客戶的數據,我們可以了解客戶的喜好特征,我們就可以知道客戶喜歡什么,想要什么。利用這些特征,在一個范圍內確定其消費傾向,從而讓我們準確把握客戶的動態及意向,最終將這些信息反饋到決策中。充分利用好數據,可以使得企業決策變得有依據,避免了盲人摸象。

 

三、全樣本,避免重要數據的遺漏

以往,我們為了得到某個結論,采取的往往都是抽樣的方法,然而,從抽樣中得到的結論是有水分的,很多有用的數據,在我們抽樣過程中被直接忽略了。數據量越大,結論的真實性也就越大。而我們不知道的事情比知道的事情更重要,但如果現在數據量是正常范圍內的,它會讓人能夠看得見、摸得著規律。然而大數據時代的數據量龐大到我們無法想象,人們對未來處于一種不確定狀態,做出的判斷也只是也許,有可能。那么,為什么我們還要將抽樣轉為全樣本呢?因為我們已經具備了大數據分析處理的能力。

 

四、相關性,使得分析結果更加快速

因果關系是基礎,而相關性則是企業得到有用信息的關鍵。在高速信息化的時代,為了得到即時信息,實時預測,在快速的大數據分析技術下,如果能夠尋找到相關性信息,就可預測用戶的行為,為企業快速決策提供提前量。

 

在這個不確定的時代里面,我們不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關系,而只需要找到相關關系,即找到跡象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關系的傳統偏好,開始挖掘相關關系的好處。但是,我們怎樣才能既不損壞建立在因果推理基礎之上的社會繁榮和人類進步的基石,又取得實際的進步呢?這是值得思考的問題。

 

五、預測,了解企業下一步走向

在傳統的商業模式里,工作人員無法準確的說出對未來具體數值的預測,只能把握大體趨勢,而大數據時代,讓具體的數值預測有了依據,我們進入了一個用數據進行 預測的時代。大數據的核心就是預測。大數據不是要教機器像人一樣思考。相反,它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前,每個人的行為都跟別人一樣,沒有本質變化,所以商家會比消費者更了解消費者的行為,可以根據你以往的數據,利用算法工具,為我們展現出未來趨勢走向,以及具體的數值情況。

 

六、機器學習,讓環境來懂我們

如今,人懂環境已經變得不是那么重要了,讓我們的環境來懂我們,環境來適應人,從某種程度上講,已經是數字化環境中的一個趨勢了。我們所在的世界,越來越趨向于它更適應于我們,更懂我們。哪個企業能夠真正做到讓機器更懂人,讓環境更懂人,讓我們隨身攜帶的整個的生活世界更懂得我們的話,那他一定是具有競爭力的了,而“大數據”技術能夠助我們一臂之力。如我們在亞馬遜網站買書,就會提供一個今天司空見慣的推薦,買了這本書的人還買了什么書,后來發現相關推薦的書比我想買的書還要好,時間久之后就會對它產生一種信任。

 

七、定制產品,讓產品滿足企業一切需求

在產業經濟學里面有一個很重要的區別,就是生產力和競爭力的區別,就是說一個東西是具有生產力的,那這種生產力變成一種通用生產力的時候,就不能形成競爭力,因為每一個人,每一個企業都有這個生產力的時候,只能提高自己的生產力。而在大數據時代,我們需要做的就是,為客戶定制低成本并且兼具個性化的產品和服務,及時響應客戶的需求。

 


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