京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24