
大数据将成为企业未来的战略制高点
面对大数据时代的来势汹汹,不少企业还对大数据很迷茫和困惑,不明白企业在大数据时代能做些什么,如何获取大数据,挖掘大数据,就是不知道数据该如何为企业创新商业模式和掌握未来发展。未来,大数据能为企业带来什么?如何获取那些对企业有用的信息数据?最主要的,这些数据可以应用在企业的哪些地方等等。
随着大数据应用的发展,大数据所蕴含的价值已经越来越得到企业的重视。在当前社会,大数据已经成为企业重要的战略资源,未来,数据将成为企业抢占的另一个战略制高点。大数据本身所蕴含的巨大商业价值和影响力,将影响行业内的巨大变革,越来越多的企业开始进军大数据和挖掘大数据。
企业更好的获取和挖掘数据,可以有效的针对客户进行个性化营销、对用户习惯的分类、更好的分析用户,抓住用户和观察市场动向等等,这些大数据的应用可以帮助企业在大数据时代更好的创造价值。
在企业依靠大数据进行融合创新中,取得企业生态圈数据和对数据进行分析处理,对企业来说是重中之重。那么,在“互联网+”时代,企业如何获取大数据来实行创新商业模式呢?
在企业运营过程中,产生的大量数据,首先需要能做互联网接入服务,简单来说就是那么大的数据需要能有一条路能走到想去的地方,然后需要有一个数据中心,简单来说呢就是大数据有路走了,那么要走到哪去呢?当然是去一个地方存储起来,就是充当一个仓库,以便后面的分析处理。一般来说,大型互联网企业会自己申请因特网接入服务、ISP许可证和因特网数据中心、IDC许可证来存储和处理数据,比如阿里巴巴。
在进行数据分析完之后,如何根据数据分析出来的用户习惯,来更好的服务用户呢?目前最常见的就是利用呼叫中心和移动SP业务,进行用户的管理。这两项业务现在可以外包给有呼叫中心许可证和SP牌照的企业来做,也可以自己申请呼叫中心牌照建系统和进行SP业务。
在当前大数据时代,企业需要利用对大数据的挖掘,从而提升企业价值。大数据的获取和挖掘在当前已经成为当前时代所有企业的难题。移动互联网时代,大数据已经离我们越来越近,今后大数据将成为我们日常生活中必不可少的一部分,我们的任何一次行动都将成为大数据的一部分。企业如何在这些大数据中获取更多对自己企业和行业发展有指导性质的数据,将成为企业未来的战略制高点。越早获取大数据的价值,就可以越早的在大数据时代站稳脚跟。
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