㈠ 大數據技術在工業化轉型革命中,解決了哪些傳統的難題
5G、大數據、工業互聯網、雲計算、人工智慧等新一代信息技術與行業經濟深度融合，加快了工業經濟數字化、網路化、智能化進程，從根本上改變了經濟發展方式。重塑了全球產業鏈分工。
數字經濟正以「變局者」的姿態，給全世界帶來巨大變化，數字化轉型已經成為企業首要且不可迴避的命題。據IDC調查報告顯示，在全球TOP2000的企業中，2/3的CEO 將數字化轉型作為企業戰略的核心。
就如前一陣子「阿里新掌門」張勇在2019杭州雲棲大會上強調的「在數字化驅動和承載的新經濟和新社會當中，一切都在被重新定義。」各行各業都在全面走向數字化運營、數字化產業升級。
在資金和技術的推動之下，有些行業已經找到了「頭部模式」，但是對於眾多的工業企業來說是機會也是挑戰。
2019——工業互聯網動盪的一年
在經濟下行的壓力下，工業企業也開始依靠企數字化轉型來達到提升效率，降低成本，提升經濟效益。
工業互聯網平台向上承載應用生態，向下接入系統設備，是連接工業用戶企業、設備廠商、服務提供商等的樞紐，是工業互聯網建設和發展的核心。
目前，我國已經成為世界上工業互聯網產業培育土壤最為旺盛的過國家，截止2019年上半年，已經有超過84.9%的中國製造型企業開始了數字化轉型。已經誕生出具有一定影響力的平台50餘家，部分平台的工業設備連接數量超過了10萬套，然而，在進行數字化轉型的過程中，大部分企業都和預期相差甚遠。
萬變不離其宗，工業行業所面臨這一切的關鍵在於實現數字化轉型。我們已經由熱火朝天的炒作概念走到了實際效益的階段，很多企業也由於缺乏對數字化戰略的錯誤認識和牢固的企業根基，在激烈的市場競爭中敗下陣來。
因為我國大量企業尤其是中小企業的工業設備相對老舊，協議不開放導致連接困難。在平台基礎框架、邊緣計算架構、大數據管理、微服務架構、APP開發等方面，主流的技術架構將成為工業互聯網新入企業的主要選擇。因此，隨著平台的速度加快將倒逼設備數據採集技術實現爆發性增長，從而促生很多本地化、行業化的中國特色採集技術的出現，並進一步推進相關技術標準的研究和發展。
IT技術——工業企業數字化戰略的核心
IT架構作為戰略就緒的核心點，其重構的路徑可由數字化走向智能化， 企業IT架構的演進分為三個階段：電子化——信息化——智能化。
1、電子化
其特點是交易驅動，通過將原來的線下交易轉移到網上，可以在一定程度上解決效率問題。實現企業數字處理的電子化還存在的許多問題，如系統建設無計劃、無序、無組織、無業務線隨機建設、系統重疊嚴重等。
2、信息化
其特點是流程驅動，打破部門壁壘，實現整個企業的業務流程信息化。接下來，我可以從四個方面來理解信息階段的it架構：集中化、集成化、專業化和標准化。
集中化：在企業內部，各個分子公司的應用系統集中成組。
集成化：建立一個SOA或ESB系統來支持系統之間的數據傳輸。
專業化：按照專業化制度。
標准化：建立企業標准。
雖然it體系結構已經發展到信息化階段，但系統之間的煙囪屏障仍然存在。
3、智能化
其特點是數據驅動。運用人工智慧、大數據等技術，重構企業組織、流程和規則，促進企業經營管理的智能化。在智能化階段，企業可以通過it架構實現業務重塑、創建新的業務模式、關注生態圈、實現企業平台。智能化階段的企業it架構包括三個層次：前端應用層（如b2b協作、內部商城、新零售等應用）、中間能力層（如結算、稅務、會計、支付等）和後端數據層（如數據倉庫、數據應用等）。
平台戰略——提速數字化轉型
面對企業整體數字化轉型需求和市面上的碎片化供給，企業原有的自研，定製加標准化產品采購的建設模式已經難以為繼。平台+生態的新模式成為必然。
平台化之所以重要，就是因為它賦予或加強了企業在以用戶為中心的現代商業戰爭中最最最核心的能力：用戶響應力。這種能力可以幫助企業在商戰上先發制人，始終搶得先機。
要用好平台的能力，首先是明確方向，與企業戰略匹配；其次是自上而下設計，避免碎片化的方案；三是自下而上實施，項目管理是核心，項目數據是企業的核心數據，因此項目層數字化能力的建設是核心的抓手；最後，階段推進，價值驅改搏動，從高價值業務做起，價值驅動，試點先行，樣本引路，強力推廣。
企業需要一個用於構建和運行應用和服務纖鎮的平台，來自動執行並集成DevOps、持續交付、微服務和容器等概念，幫助企業提高開發資源利用率， 加速資源整合和優化，促進和推動企毀殲粗業數字化、互聯網化、智能化轉型。
「1+N」平台體系——構建企業數字化轉型的最佳陣容
工業企業數字化轉型迫切需要一站式集成供應鏈平台建設方案和服務。市場上的數字產品和方案普遍缺乏整體的數字戰略規劃，導致路徑不清晰；產品應用星羅棋布，整體信息水平較低；數據不流動，業務系統、數據之間沒有聚合和交互，數據孤島現象嚴重，不能充分發揮數據的價值；技術體系落後，整體維修性差，性能穩定問題突出。
數商雲工業供應鏈系統開發「1+N」工業供應鏈平台體系，分PC端和App端，利用自主研發的優勢，和行業多年的經驗積累，為解決諸多客戶總結行業痛點，積累完善產品系列而誕生的供應鏈管理的軟體。
「1+N」工業互聯網平台體系，秉承一個理念，建設一個平台，具備關鍵技術，搭載N個應用，做到對傳統工業企業的關鍵要素進行全面的感知和實時互聯，實現平台的數字化、系統化、智能化，從而驅動工業企業的轉型升級。
一個理念：是指數字化企業理念，是工業企業轉型升級的核心引擎。它結合先進的精益建造理論方法，集成人員、流程、數據、技術和業務系統，實現工業的全過程、全要素、全參與方的數字化、在線化和智能化，構建項目、企業和行業的平台生態新體系，從而推動以新設計、新建造、新運維為代表的產業升級。
一個平台：是我們的工業，包含了技術、數據和業務，是驅動工業企業數字化轉型的核心引擎。他是我們能夠根據客戶的需求，快速通過組件生成應用，組成靈活解決方案的保障，也是我們能夠連接產業鏈上的生態合作夥伴的軟硬體產品，共同為客戶服務的一個必需品。供應鏈平台
關鍵技術：通過大數據技術提供項目層的全量數據，並提供數字資產管理，數據服務管理，以及數據智能處理（統計，匯總，預測，科學分析）能力；平台能夠從現場圖片、影像中提取信息並應用。
N個應用：一套兼容應用生態夥伴的集成應用。完善地覆蓋業務場景。
不難看出，通過數字化思路，以及信息技術來改進工業企業各干係組織、協同作業的新工業方式，將有效滿足數字時代施工企業項目管理的新需求。數字化轉型是整個經濟體的大發展趨勢，企業在順應發展潮流加快自身轉型的時候，切記不可本末倒置，牢記用技術提升體驗，用數據挖掘價值的核心思想。未來，數商雲供應鏈將能更好地賦能智慧工業，承載起智慧工業互聯網的藍圖構想。
作者：雲朵匠 | 數商雲(微信ID：shushangyun_com)
㈡ 大數據對企業有什麼幫助
數字化轉型是所有企業降本增效的內在需求。
1、可以降低企業的成本。2017年10月國際供應鏈大會上世界經濟論壇發布的《第四次工業革命對供應鏈的影響》白皮書指出，數字化變革將使製造業企業成本降低17.6%、營收增加22.6%，使物流服務業成本降低34.2%、營收增加33.6%，使零售業成本降低7.8%、營收增加33.3%。
2、可以提升企業的效率。互聯網服務直接引起計算服務、信息服務的集中，並進一步促進了各類服務資源的集中，使得集中式、開放型服務平台有了很大發展空間。根據研究顯示，以「數據驅動型決策」模式運營的企業，通過形成自動化數據鏈，推動生產製造各環節高效協同，大大降低了智能製造系統的復雜性和不確定性，其生產力普遍可以提高5%—10%。
3、企業流程再造的必由之路。在數字化環境下，企業之間處於縱橫交錯的網路關系，面對分散的網路節點，整合多方資源的平台型產業組織應運而生，企業價值創造模式由傳統線性向鏈條式、網路化轉變，使得傳統企業之間競合方式趨於生態化、平台化。
㈢ 大數據給企業帶來哪些影響
大數據的興起促使傳統企業進行了信息化轉型，很多企業都會採用基於大數據技術的雲服務產品來代替之前的傳統營銷工具。CRM由於實施流程相對更容易見效快，而逐漸被企業所青睞和重視。CRM的理念重在逐漸幫助企業實現從"以產品為中心"轉向"以客戶為中心"的營銷戰略，幫助企業規范和優化業務流程，同時讓企業及時獲取外部銷售和市場信息，快速應對市場變化，從而帶動企業從日常運作多方面來改進和完善管理，節約運營成本，提高企業經濟效益。
企業實施CRM營銷戰略的關鍵主要包括了以下三點：
360度全面的客戶管理
企業面對客戶管理時候常常存在許多痛點，比如數據安全，客戶信息的重復導致的撞單，因人員變動造成的客戶流失。而CRM系統不但能完成客戶資料的海量存儲。在隱私設置上面，能根據許可權設置導入導出，禁止復制，有效保證數據安全。多種方式防止資料重復，有效防止撞單、丟單、搶單等數據混亂情況。可根據CRM對客戶信息設定共享、轉移、分配，最大限度利用客戶資源。在客戶信息和數據存儲方面，對資料搜集、篩選、跟蹤、維護進行全方位跟蹤和管理，避免因人事變動引發的客戶流失。
營銷自動化提高效率
在營銷效率方面，企業可以利用CRM抓住每一個高價值的實時營銷節點進行實時營銷比如基於用戶在網站的點擊行為及時推送密切相關的產品信息，CRM還可以根據用戶喜好通過電子郵件營銷，將用戶可能感興趣的內容推送以提高點擊率，從而為銷售人員挖掘線索做了一個良好的鋪墊。CRM系統能夠通過對客戶信息的搜集、整理，實現對客戶的分類、分級、分地域管理，針對不同需求、特點、價值的客戶進行精準的營銷推廣，發揮營銷的最大價值。
報表科學的預測銷售結果
統計圖和報表是一種個性化查詢方案，它保存了用戶常用的查詢需求，用最直觀的方式表現出來，為管理決策者大幅節省了時間。只要有一個CRM賬號，所有用戶都可以建立自己的個性化視圖，並擁有部分視圖分配許可權，可以靈活共享數據，提高團隊協作效率。CRM系統根據報表生成各種統計圖，使企業管理者隨時掌握最新動態。
㈣ 大數據:大變革、大機遇|戰略性
大數據:大變革、大機遇|戰略性
從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。
大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。
「數據驅動發展」成為時代主題
如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。
宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。
微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。
與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。
從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。
中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑
值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。
盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。
把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。
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㈤ 結合實際,談談如何利用大數據解決各種中的痛點難點
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理內的數據集合，是需要新容處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop
㈥ 大數據醫療行業的痛點有哪些
一、數據安全
醫療數據涉及個人數據隱私方面的問題，因此要特別注意個人數據隱私保護，中國《網路安全法》規定“網路運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息;未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”
雖然AI醫療公司在使用數據時要進行數據的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫療公司規避數據安全問題，但仍舊無法完全避免數據安全問題的產生。
二、數據開放受限
中國的醫療數據開放程度有限，主要體現兩個方面：一是境內與境外的流通限制，二是醫院與醫院或醫院與公司之間流通的限制。
境內與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規定，而且有的國家規定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫院與醫院的流通限制方面，我國大部分的醫院數據都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數據交叉應用及數據變現。
三、數據標准差異
我國人口眾多，醫療數據豐富，但”數據大“不等於 “大數據“，臨床數據不夠統一和規范，不同地區、不同醫院之間的數據沒有建立起聯系，也沒有統一的標准，因此價值也得不到體現。
四、倫理爭議
盡管AI在醫療行業取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫療事故，責任方是誰?AI的使用造成了醫療人員的失業，引發醫療產業結構的轉型，社會應該如何應對?諸如此類的問題很多，都需要行業從業者去面對和解決。
五、數據成本高
所有基於AI的醫療技術，都是以”數據“為基礎的，目前AI醫療公司獲得數據的渠道分為三種：第一，與醫院合作科研項目;第二，從公開數據集下載數據;第三，購買數據。
總體來說，獲取數據的成本主要在數據獲取和數據標註上，而隨著模型訓練的逐步深入，數據吞吐量可能會是幾何級數增長，代價也會水漲船高，這無形中為實現大數據醫療增加了負擔。
關於大數據醫療行業的發展痛點的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
㈦ 大數據給企業帶來哪些影響
客戶猛鉛是企業重要的數據源，當數量龐大的客戶處於同一個平台上時，就會產生無數個數據源，而企業通過大數據的整合分析，對這些數據源進行分析，探碼大數據客流分析通過對人群熱力指數計算潛力圖，競品分布，大數據識別城市生活消費功能區，用戶畫像反映出商場附近客流情況以及客流潛力。將會總結出一套新的規律，從而幫助企業了解客戶，為企業的確定更准確的發展方向。
了解用戶
今天的客戶和以往有很大不同。大數據的興起使他們能夠在購買一個產品之前徹底和孜孜不倦地研究它，並了解他們的消費情況。通過運用大數據，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。並從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，
鎖定資源
通過大數據技術，使企業在運營過程中，對運營所需資源的挖掘、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完野正全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果沒有大數據這將是一種幾乎不可能的事情。
規劃生產
大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、頌知悔一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。更好的幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，大大降低了企業的經營風險，使企業能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。
做好運營
通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預測，還要依靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視
開展服務
通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。通過業務分析軟體和零售專業知識，還可以幫助企業更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，並消除不必要的成本。