京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据竞争:始于产品,成于应用
目前的大数据市场,群雄逐鹿,各有所长。对于大数据厂商而言,关注哪些角度,如何打造自身核心竞争力,是其竞争策略的决定性因素。竞争力的来源有多个方面:资本、人才、技术、产品、市场、营销等等;然而在市场竞争中,最终决定权仍然属于用户。从用户角度出发,直接接触的是两个方面:一是产品本身,二是产品在自身业务中的应用。下面,我们来聊聊大数据厂商如何从产品和应用角度来提高其服务能力与市场竞争力。
始于产品,快速的产品迭代是基本竞争力
与to C市场惯于概念炒作不同,成熟的企业服务市场更需要用产品说话,再好的技术和理念,都必须有实际产品作为载体,用户也需要通过产品来获取所需的服务。所以,尽管大数据市场也有很多不同的发展理念,技术纷繁复杂,但好的产品始终是竞争力的基础。
就数据分析产品而言,有多方面功能要素,每个功能又可以进行细分,各个功能点还要相互协调,产品功能的优化与试用体验就成了竞争的关键。这里我们且不讨论纷繁复杂的技术细节,单就产品的迭代速度来看:只有实现快速的产品迭代,才能及时对用户需求进行快速反馈,随着前沿的理念与技术发展更新产品,根据市场需求对原有功能布局进行调整。
以大数据厂商永洪科技为例,每年4~5次的产品迭代速度,基本保证了产品与技术发展和市场需求的快速同步。2016年11月,永洪发布了旗下大数据平台产品Yonghong Z-Suite 7.0版本;2017年4月21日,在济南召开的大数据峰会上,永洪再次更新到了Yonghong Z-Suite 7.1版本,在多个方面做出改进,用永洪科技高级副总裁邵文龙话来说,就是“1234”:
1、一个全新的交互设计:为用户提供极致易用的操作方式与用户体验;
2、两处重大性能提升: 移动端性能大幅提升,Android与iOS性能分别提升100%与50%;集市数据导入性能提升数倍,实现节点间数据自动平衡与更高效的数值压缩存储;
3、 三个维度增强可管理性:调度任务增强了在搜索、后续任务、视图交互、多附件等方面的功能,同时在管控和安全方面加强了权限管理粒度细化、数据库支持和防破解等特性;
4、40多处体验提升:包括大屏显示比例、模块切换、数据源物理表直接使用,以及多种智能布局特性等。
产品迭代速度是研发能力和市场嗅觉的重要体现,为了应对快速变化的大数据市场环境,不断提高的用户需求,大数据厂商应该加强技术和产品研发,保持快速的产品迭代频率,这也是“敏捷BI”在响应速度之外的又一的“敏捷”之处。
成于应用,为客户创造价值才能获得认可
大数据厂商成功的基础是高性能、高可用性、高易用性的产品,但好的产品必须经受住用户的检验,才能完成“惊险的一跃”。一般来说,好的数据分析应用,应该具有如下的特点:
第一,深入理解用户的业务逻辑。每个企业用户的数据,都是对其具体业务的数据化呈现,数据本身是看不出什么关联的,有内在关联的是业务。所以,要让大数据真正有用,就必须对用户的业务有深入理解,才能在数据分析中发现关联,呈现的分析结果才具有实际的参考价值。
第二,有强大的数据分析与数据挖掘能力。应该说大数据应用的核心就在于数据分析,通过对企业业务数据的分析,发现规律,找到经营中存在的问题和风险点,进而为经营决策提供数据支持,改变原来凭借经验直觉进行的粗放式决策,真正实现基于数据的科学决策。
第三,展现形式要简单直观,易于理解。大部分的经营决策者,是不具备也不需要专业的数据分析能力的,因为数据分析最后呈现的应该是一般人都能快速理解的数据形式。敏捷BI如此流行,一个很重要的因素是其让数据分析变得简单直观,没有专业数据分析技术背景的人也能用数据分析工具实现分析。只有让数据分析变得简单,才能降低门槛,让“人人都是数据分析师”的理念变成现实。
仍然以永洪科技为例,其产品在多个专业领域的应用表现可圈可点,已经在海尔集团、济南交警支队等企事业机构有成功应用。以其客户之一的美的集团为例,据介绍,其通过永洪产品打造企业大数据平台,进而构建数据服务,并充分作用于目标客户把控、企业管理运营、市场机遇洞察等多个业务层面,取得了良好的效果。
当下,企业发展逐渐进入精细化发展阶段,对于企业数据的依赖也越来越高。各行各业也在逐步加强对大数据的投入与应用,以提升生产效率和市场洞察,构建新的竞争力。这需要实现对大数据价值的深入挖掘,也对大数据产品和服务提出了更高的要求。不管市场如何改变,能在应用中为用户创造价值的产品,始终不会过时。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10