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
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22