
企业部署大数据提高竞争力
“数据成为了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。大数据时代开启了一场寻宝游戏,而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度,正是主宰这场游戏的关键。新兴技术工具的使用使这一切成为可能。” 维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》一书中如是说。对于企业来说,移动互联应用正是这一能帮助其找到宝藏的技术工具。
一、提升工作效率
根据中国互联网络信息中心的报告,截至2012年12月底,中国的网民总人数达5.64
亿,而网民中使用手机上网的用户人数达到42亿。在现今这样一个移动技术广泛应用的年代,智能手机、平板电脑等终端设备的普及,人们在这些终端上所花费的时间与金钱越来越多。这就意味着企业的员工可以摆脱以往单纯用PC办公的方式,为移动应用的发展提供了良好的技术环境。员工们可以克服时间与空间所带来的障碍,随时随地进行办公,比如在乘坐交通工具或在外地出差时,可以利用各种碎片时间,就任何信息与公司任何人进行即时的交流互动,整个企业的工作效率可以大幅提升。例如某企业领导因出差,使得多个审批流程搁置了2个星期,但在企业使用了移动审批应用后,这种现象再未出现过,审批流程自发起日,一般在一个星期内就可以顺利结束。
二、降低经营成本
移动互联应用产品的成本相对低廉,其入门门槛不是很高。企业无须付出大量的培训时间和费用,员工即可掌握并熟练地操作移动设备和应用。此外,移动互联应用可多次利用,使用周期长,减少人力、时间等资源的浪费。某耐用消费品制造企业为提高售后服务质量,为售后服务人员配备了无线移动终端。流动的服务人员是否派单、在哪里服务、为哪个客户服务、领用了什么配件、提供了何种服务等情况,企业管理人员通过管理系统与移动终端的对接,都一清二楚,并根据这些信息,对每日的售后服务工作进行动态的调整,大大降低了服务执行成本和管理成本。
三、延展数据价值
企业移动应用可以渗透至市场销售、经营管理、资源管控等方方面面,高效率、高质量地挖掘业务数据,给公司高层及主管的决策提供实时的数据保障。正如上述某耐用消费品制造企业,整合每年的售后服务数据,分析用户使用产品的行为和习惯,研究产品维修信息,从而为产品的研发和改进提供更好的方案,保证产品质量,同时提高产品创新能力。
从以上三个方面来看,企业若能巧妙运用移动设备,必能在大数据时代,在企业与员工、企业与客户、企业与合作伙伴之间,建立畅通无阻的数据流通和交流渠道,从而提升企业的竞争力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02