京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
重塑现有商业模式大数据产业或将迎来收获期
近年来,“大数据”逐渐从学术概念走向产业应用,并成为互联网界争相逐鹿的“风口”。然而,虽然业内有关大数据的设想、研究、计划层出不穷,但大多数公司仍未实质享受到大数据所带来的变革红利。
如今,随着人脸识别、人工智能、云计算等技术日臻成熟,大数据应用也纷纷落地,并开始重塑现有商业模式。
时尚也能“定制”
中国“95后”年轻人最喜欢的颜色是RGB值为22/20/24的“不饱和黑色”,在买衣服时,他们最常与黑色搭配的颜色是“红、黄、蓝”,最爱买的服装材质分别是棉、羊毛和皮革,最爱买的花色分别是印花、涂鸦和字母……
以上结论来自于日前腾讯和电商平台唯品会共同发布的《中国“95后”流行色报告》。依托腾讯的AI(人工智能)人脸识别与图像处理技术,以腾讯QQ空间2万亿社交媒体照片和唯品会1亿电商用户销售数据为蓝本,两家企业共同“计算”出中国“95后”的穿衣喜好。
从2万亿张照片和1亿电商用户数据中提炼“时尚因子”并非易事。据腾讯集团副总裁、优图实验室负责人梁柱介绍,找到这些流行色,需要克服不少技术难点,比如QQ空间里用户上传照片主要是生活照,背景和颜色非常复杂,为了实现颜色准确获取,其技术团队借助很多人工智能算法,包括人体检测、衣服分割,将照片里的人体和衣服从背景中分割出来,其像素分割精度达到95%。
据了解,两家公司共同邀请设计师以计算结果为依据,设计流行服装,并计划在今年秋季在唯品会电商平台上线售卖。
“基于机器学习的人脸识别和图像处理技术,一直都是未来的技术热点,其应用范围十分广泛。目前腾讯优图的AI图像识别技术已经十分成熟,可以在不同场景下实现应用。” 梁柱表示。
不再“望数兴叹”
过去,大数据应用大多囿于营销层面,其实质是利用“数据大”的优势,以传统计算方式分析用户行为等市场要素,并非真正的大数据应用。而面对海量珍贵数据,往往无法真正使用,只能“望数兴叹”。
如今,大数据应用已经突破过去的数据捕捉和统计方法的局限,开始深入到产业链各个环节,成为由大数据贯穿始终的“闭环生态”。
在零售领域,继去年阿里巴巴提出“新零售”概念以后,新年伊始,阿里巴巴集团就与百联集团共同签署全面战略合作协议,宣布合力探索发展新零售模式。据阿里方面透露,双方将基于大数据和互联网技术,在全业态融合创新、新零售技术研发、供应链整合、会员系统互通、支付金融互联、物流体系协同等6个领域展开合作。
“新零售是利用互联网和大数据,将‘人、货、场’等传统商业要素进行重构的过程,包括重构生产流程、重构商家与消费者的关系、重构消费体验等。未来的商业将不再有线上线下之分,也不存在虚拟实体之别。”阿里巴巴集团CEO张勇表示。
在家电领域,据最新发布的《2016年度中国智能空调市场白皮书》显示,2016年国内智能空调业在制造、渠道、服务、资源、新技术应用水平等方面得到提升,特别是云和大数据技术的引用与资源共享,为同关联行业开展资源共享、服务创新打下了坚实的基础。
以家电企业海尔为例。依托大数据,海尔生产的空调不仅搭建了智能化节能体系,还将大数据跨界应用到供热、供电领域。在江苏,海尔空调云端数据已与国家电网有效对接,以此来调节居民的高峰用电负荷,降低电网峰谷差18.47%,大幅缓解电网运行压力。
实现“个性量产”
事实上,大数据应用的持续落地,正在解决过去生产上“个性化”与“量产化”之间的矛盾,并由此带来商业模式的变革。
过去,批量化生产的产品几乎无法满足客户的个性化需求,即使有了海量数据作为营销依据,也仅能做到将用户需求尽量细分,再在每个细分领域进行批量化生产。而随着互联网、大数据、云计划等技术的渗透,个性化、定制化需求的满足具有了可能性,个性化量产正在被尝试和探索。在唯品会高级总监陈菲菲看来,将大数据应用到时尚产业并进行电商化运营是一次大胆的跨界创新。“让照片大数据、销售大数据、人工智能跟时尚流行碰撞,让数据与艺术产生连接,也为时尚领域的创作提供更多的灵感和可能性。”陈菲菲说。
这种尝试给时尚界的生产模式带来的变革显而易见,即由过去以设计师创作为主导模式,转变为以用户为中心的个性化量产模式。消费数据将成为时尚行业生态链中的最宝贵资源,谁拥有更多的精准用户数据,谁就占有更多市场机会。
同样,在家电领域,通过联合研发智能仿生人技术,海尔空调可模拟人体30个身体部位、20种新陈代谢模式、162个神经元传感器以及17种温冷环境。同时依托仿生人,研发出自然风、自清洁、离子送风等原创技术和产品,实现千人千面的个性化节能,让批量生产的每一台空调都“不一样”。
在医疗健康领域,因每个人疾病史和基因构成的不同,过去针对病症作出的标准化治疗方案更像是技术限制下的“权宜之计”。如今,随着医疗传感器、监视器和诊断技术的突破,患者数据也变得完整、精细。以此为基础,人工智能系统就可以梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据,从而匹配个性化的治疗方案。
种种趋势表明,这种商业模式的变革正在快速渗透至各个行业。而“个性量产”的普遍落地,也将在大数据的支撑下成为可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15