京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
家电企业将成为未来最大的大数据企业
在过去10年中,科技和互联网领域出现了一股正在涌动的“暗流”,这股力量既是新科技的促成者,也是商业模式的改变者,它就是大数据。根据国际数据公司预测,数据世界已增至4.4亿万亿字节。如果将如此庞大的信息量存储在苹果平板电脑ipad中,叠加起来的ipad的厚度可达到地球至月球距离的2/3,这预示着我们已经进入了大数据时代。
提到大数据时代,就不得不提及IBM、惠普、Teradata、甲骨文等这些推动我们进入大数据时代的企业,他们利用大数据分析平台的优势资源率先开始掘金大数据市场,成为前互联网时代名副其实的大数据引领者,不过随着智能化的发展,这些引领者很可能为被颠覆的对象,而颠覆他们的颠覆者很可能来自引领工业4.0趋势的智能制造企业。
2015年,马云在贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕式上就曾表示,未来的制造业不仅仅是会制造产品,未来的制造业制造出来的机器必须会思考,必须会说话,必须会交流,未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。“未来的制造业要的不是石油,未来的制造业最大的能源是数据。”
换句话说,IBM、惠普等大数据企业未来的竞争对手最可能来自智能制造企业。正如马云所说,在智能化的发展趋势下,智能制造企业很可能催生第二类的大数据公司,他们依靠对智能终端数据、智能交易数据和智能研发制造数据的全流程管理,在未来有机会成为最大的大数据公司。在这方面,以长虹为代表的全产业链家电智能制造企业最被看好。
据了解,长虹的产品线覆盖了电视、冰箱、空调、洗衣机、智慧城市产品等,是产品线最长的家电企业之一。这一产业优势加上其对上游压缩机、传感器等家电核心部件以及下游服务的掌控,构成了长虹成为大数据企业的先天优势,也成为长虹转型大数据企业的基本框架:即“智能终端数据+智能交易数据+智能研发制造数据”。
据了解,眼下长虹正在围绕这一基本架构打造“智能化交易平台”、“智能化制造平台”以及“智能化研发平台”,通过交易、制造和研发这3个平台的打造,长虹能够在从客户到供应链,再到制造和服务的全链条上都实现数据化,为实现真正以“客户为中心”的运作模式提供可能,尤其是智能终端数据,可以直接洞察消费者的需求。
伴随智能战略的推进,长虹内部还设立支撑终端硬件智能化应用的强大“云服务中心”,通过智能终端“传感器”进行关联内容的大数据挖掘分析与处理和推送,构建起“用户-移动端-智能设备-云平台”端云一体的生态环,进而实现人与端、端与端、人与社会各内容服务的交互与协同,消费者借助长虹的大数据可以更好的获取个性化的定制服务。
不过,长虹的大数据梦还不仅仅是提供智能化的终端产品和实现企业自身运作的数据化,长虹还希望提供更多的大数据服务,成为一个“智能制造+数据服务”的公司。在这样的目标下,今年7月,长虹开始正式进军智慧社区领域,开启了智慧社区新模式。基于长虹IPP框架,即使是非长虹品牌的智能终端也可以接入智慧社区平台。目前,消费者在这一平台上可以正式体验智慧物业、智慧健康、智慧娱乐、智慧教育等服务。
其实,早在2013年,长虹就提出以“智能化、网络化、协同化”为重点的智能战略。在智能化方向,将强化现有终端产品的智能化;网络化方向,启动建立基于云计算的大数据产业链,与宽带资本合作设立四川虹云创业投资基金,与四川电信在三网融合、物联网、大数据、云计算等领域进行战略合作。
2013年6月,四川长虹还建立了公司云服务事业部,同年8月还与IBM、文思海辉技术有限公司和绵阳科创区管委会共同建设了大中华区首个大数据竞争力分析中心。在这一体系下,长虹还创建了一支大数据团队,建立了一套基于长虹全体系的用户标准,包含11个属性分类和584个标签维度,这是目前为止,没有一家终端企业能够做到的。
在业内专家看来,长虹对家电企业带来的不是冲击,而是一种经营理念的颠覆。与乐视、创维等新老同行相比,长虹大数据战略的野心显然要大得多。长虹基于大数据的全新商业模式意图在于吸纳其他企业之终端为我所用,数据创造价值,而不再是单一的卖产品,而是提供以人为核心的智能数据服务。这不仅是兴起的互联网企业不可比拟,也让其他家电企业鞭长莫及。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12