京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
网易大数据瞄准金融、制造与零售业
经过IT科技企业此前密集的市场教育,我们对大数据这一词并不陌生。不过令人吃惊的是,虽然大数据普及了这么多年,但已经普遍运用了大数据的企业,却并不如我们想象的那样占据了主导地位。据移动信息化研究中心数据显示,截至2016年11月,国内普遍应用了大数据的企业只占8.8%,更多的企业还在处于观望或了解阶段。
因为对于金融、制造、零售等行业的企业来说,他们自身的业务属性附带了大量可以接触普通大众的路径,且出于战略分析、经营管理、生产、销售营销、征信、风控等方面的需求,能自我优化分析模型、探寻未知事物关联性的大数据分析显得尤为重要。
但在企业应用大数据的过程中,往往会遇到以下瓶颈——组建自有大数据团队技术门槛高且周期长;利用公有云服务数据安全不可控。“金融、制造、零售等传统行业在应用大数据过程中主要有3大难题——技术、效率、安全。助力企业数字化创新,所有的云计算、大数据厂商都需要解决这些用户痛点问题,”网易大数据的负责人介绍。自去年开始,网易大数据为了助力企业数字化创新,在这方面进行了有益的探索。
痛点一:技术
技术驱动生产与销售,已成为互联网发展中的共识。
据了解,网易大数据建立在网易19年来积累的数据处理技术之上,已为网易电商、金融、游戏、教育、娱乐等业务模块提供了快速安全可靠的大数据服务。目前,网易杭州研究院的大数据平台每天要处理PB级的数据,日运行作业数超过7万,大量的计算量造就了网易云大数据出众的技术基因。
发展至今,网易大数据处理技术主要体现在以下3大产品——网易猛犸(大数据开发计算平台)、网易有数(敏捷数据分析平台)、网易数据资产中心。网易猛犸覆盖数据传输、计算及作业流调度,通过降低大数据技术门槛,帮助金融、制造、零售等企业提高数据使用效率、加速大数据应用落地;网易有数作为敏捷数据可视化分析平台,能让业务人员通过可视化的交互,从多维度分析比较猛犸大数据平台里面中的数据,快速响应业务变化;网易数据资产中心通过深度加工网易和第三方大量分散的用户数据,汇聚、清洗、深度建模,以标签形式全方位量化用户,形成精准用户画像,为金融企业的征信、制造和零售企业的营销等业务提供了可靠的数据支撑。
痛点二:效率
一家商业企业从创立之日起,就背负了名为“效率”的使命,它的一大核心追求就是用一种超越当下能力的方式去制造和生产、销售,在制造、零售等行业更是如此。
在网易大数据服务体系里,不管是网易猛犸、网易有数还是数据资产,均实现了可视化的交互,将数据分析、数据建模、数据处理等业务的门槛降得足够低,经过一定培训的业务人员就能独立进行数据分析。这样一来,企业可以将人才培养时间及人力资金投入大幅减少,获得高效的数据处理分析、快速响应变化的能力,并运用到生产和制造的各个环节。
痛点三:安全
对于金融、制造、零售等正在数字化转型的企业来说,安全可控是最主要考虑的问题。在云服务市场,相比于公有云服务,私有云的安全性更值得信赖。在中国信息通信研究院在2015年的行业调查报告中显示,一半以上的企业偏好使用私有云,其中69% 的企业认为私有云可控性强,安全性更好。
网易大数据顺应这一市场趋势,在大数据服务方面为企业用户提供了专业私有化部署的解决方案,让企业的数据资产安全可控的掌握在自己手里。
网易云的每一款产品都是为解决企业业务的具体场景、具体问题而设计,网易大数据服务亦是如此,其服务整合了全网易数据处理能力,致力为客户提供战略规划、经营管理、产品研发、市场运营等多个场景下的全方位大数据服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09