
大数据时代下的传统企业互联网化
继乌镇世界互联网大会后,《2015中国互联网经济论坛》在北京如期举办,大会围绕“企业的价值主张”,邀请业内领袖人物和资深专家,深入探究互联网新业态下,公司的创新理念、模式及其理想、愿景,兼论互联网的技术化、工具化、普遍化、人文化与证券化。同时,就目前行业普遍关注的人工智能化、不同产业间的合并和整合、转型阶段的驱动力等问题给予解答。瑞金麟集团联合创始人、云像数字CEO 安士辉受邀出席,在主论坛现场分享《大数据时代下的传统企业互联网化探索》的主题演讲。
中国传统经济和互联网的结合,在过去两三年发生了根本性的变化。特别从2013年开始大数据的兴起发生了根本性的变化。2013年之前互联网在中国更多的体现是以信息,以人的互联互通为核心。从2013年开始互联网更多的体现就是跟传统结合,这里产生了互联网医疗、互联网金融、互联网地产、互联网出行等,跨界之间的融合开始加速,实际上边界已经开始消失。对行业现状的剖析,安士辉归纳为三个关键点:1、2014年后传统力量崛起,产业互联网和金融结合的创新模式越发紧密;2、创新速度加快,各行业窗口期再缩短,以天衡量创新速度; 3、企业互联网化结合最大的难点不是商业模式和技术手段,而是业务管理更迭、组织裂变和人才自发光的匹配性,因为这是动刀子,职业经理人也不愿意去冒险。
“基于这些,我们认为目前传统企业跟互联网结合最大的几个点,更多的是消费的场景,从线上线下开始融合,然后跟碎片化和场景化结合在一起。在盈利模式上,企业需要从制造利润向服务利润,从服务利润向数据利润,向平台利润转型。”安士辉表示,传统商业模式已不再适用,需要重新定义企业的资产和商业模式。在颠覆的时代下跟互联网结合,形成跨界的团队,最终通过三个步骤进行互联网化路径的延伸:一是传统企业内部价值链的碎片化,就是数据化,企业可以用信息流、物流、资金流,可以用数据完全进行延伸;二是在数据的基础上跟企业价值融合,形成片断化的优化;三是在此基础之上,有些传统企业升级为平台化企业。
关于传统企业如何快速地适应、转型数字化,安士辉认为,传统企业互联网化的改造,最难的不是方法论,最难的不是技术支撑,最难的其实是来自于企业内部。没有传统的产业,只有传统企业,没有传统的企业,只有传统的老板。“我们公司做六年多的时间,我们几乎每周快速的更迭和创新,如何利用大数据来支撑你的业务创新,创新和变化是永恒的主题,最大的不变就是变化。” 安士辉分享道。
在过去的一年中,安士辉带领云像数字利用自身技术,将零散的信息充分整合,推动了企业商业模式的创新和产业链的升级,为我国互联网企业与传统企业互利共赢做出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23