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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23