
大数据分析价值渐现 企业应用需以客户为中心
在全球化的过程中世界已经变成了一个平面、一张网、一朵云,在其中数据就像血液一样不停的流动着。对于企业而言大数据分析可以很好地优化业务,在降低成本的同时提高用户体验,当然大数据分析应用到具体企业时也需要根据不同的业务特性进行结合,未来企业中以客户为中心的大数据应用将成为重点方向。
大数据分析辅助业务转型
温水煮青蛙的故事估计很多人都知道,在安逸的环境中很容易缺乏危机意识,企业也是相同,但如何才能不做温水青蛙?
企业中已经有越来越多的高管开始关注IT,不仅限于CIO。而在信息爆炸的年代,企业需要更多的数据科学家来进行数据分析,甚至一些企业还设立了CDO(首席数据官)的职位,对大数据和分析进行单独的管控。
这相对于没有数据提供参考往往依靠直觉和过往的经验作出决策的企业,他们有个大的几率走进不可挽回的误区,而利用大数据和分析则可以更好、更快速的对业务和市场把脉。
2014年4月埃森哲调查了全球高管眼中大数据的最大作用,其中89%的高管认为大数据会彻底改变做生意的方式,就像互联网一样,他们还相信会有其他巨大变化。
业务转型是目前大多数企业的普遍需求,大数据分析不仅可以优化访问、加快决策、最大程度提高可用性,还可以辅助业务转型。但企业在使用大数据分析时也并没有想象的那样简单,使用其实现业务转型需要注意三点:
一、决策文化改变,以数据驱动决策
二、确保分析数据的安全性和准确性
三、大数据分析平台应用
越来越多的企业已经意识到之一点,但企业的种类多种多样,针对于不同企业业务大数据分析应用也有所不同。所以未来企业需要在了解业务的同时,将业务与大数据分析进行结合,以创造更多价值。
大数据应用与业务相结合
目前在传统行业中金融、电信、政府、交通、医疗已经成为大数据分析使用的主力。
以金融行业为例,通过大数据技术可以把银行的一些历史数据转换成活数据加以利用。当然金融企业也在尝试利用社交媒体的信息进行分析,这可以了解不同区域的用户对于理财的需求,以便企业可以基于不同区域提供符合该区域特色的理财服务。
民生银行作为中国第一家主要由非国有企业创办的银行,年交易量和客户账户数量正在以50%和30%的速度增长。面对持续的高速增长,其所有业务都面临着如何快速响应客户和保证7*24小时可用性。
民生银行意识到要解决业务不断增长带来的问题,就必须彻底改造现有银行系统和基础设施,尤其是原有银行系统已经越来越缺少灵活应对市场变化和客户需求的能力。
民生银行通过SAP银行业解决方案以单一面向服务的架构(SOA)平台交付,提高银行交易流程的灵活性。在硬件上配以IBM AIX操作系统的IBM Power 780服务器。借助先进的 IBM POWER7+TM处理器技术, 支持最为严苛的工作负载,具备大型机的可靠性和可用性。
民生银行还采用了IBM PowerVM虚拟化技术充分利用服务器资源,将多个应用合并到一个服务器上,提供更加灵活、动态的IT基础设施。使其可以迅速响应不断变化的业务需求,加快产品和服务的迭代速度。
同时利用IBM DB2高可用性灾难恢复(HADR)功能防止数据库中的数据丢失,并且保证故障后的款塑恢复,时间低于五分钟。
民生银行只是其中一个案例,还有更多的企业正在使用着大数据分析帮助企业决策,提升用户体验,并以客户为中心造就越来越多的新型商业模式。
总结:
各行各业都开始大数据的应用已经毋庸置疑,这也让大数据分析对于企业基础架构的挑战同样迫在眉睫。IBM的服务器和存储架构则可以有效帮助企业解决大数据分析中存在的可靠性、可用性等诸多问题。支持安全共享的方式访问数据,对不同工作负载进行快速分析,以及最大程度提高信息的可用性,并且针对企业的行业属性和具体业务,制定相关的行业解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 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