經濟行業數據分析解決了哪些痛點

❶ 認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。

2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰，相信10月份的烏鎮互聯網大會上，大數據還會是一個大的熱點。

大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。

中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。

大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。

中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。

大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。

貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。

中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。

數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。

中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。

大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。

中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。

大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。

已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。

企業內部人士深度了解業務需求，他們缺少的是市場數據和消費者反饋，缺少的數據分析方法和工具。企業內部人士更應該成為大數據商業應用的主力，參加一些行業活動，從需求出發，主動尋找數據和解決方案。移動互聯網時代，商業競爭策略很清晰，一個是快，一個是要利用數據進行決策。

大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。

市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。

大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。

大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。

企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。

傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。

在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。

數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。

中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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❷ 量化交易的從業者，痛點有哪些

痛點1：好的量化交易投研工具

目前市場上好的量化交易平台不多，大多數只是作為投研學慣用得平台，真正能保證 安全和實盤的真心不多，現國內高端的量化交易平台能夠實現高質量的清洗叢租改數據、策略開發、回測、模擬以及能夠實盤僅有少數，掘金量化交易平台就是其中之一。

痛點2：基於歷史數據回測

由於量化策略是基於歷史數據分析的，基礎的量化模型在設計之初都是經過至少三年以上的歷史走勢追溯，即構建量化模型的投資周期都是長線的。量化因子的互相作用及平衡也是基於長期的，短期市場的波動盡管會對量化因子產生影響，但短期影響並不會在長期投資中產生決定性因素。一旦當前市場表現和過去出現較大差別，那麼，基金業績表現肯定就會不好。

痛點3：策略同質化現象嚴重

當前的公募市場上，很難見到精妙的、具有型帶獨特競爭力的量化策略，不少策略趨同，大量相似量化策略的登堂入室，讓其收益回歸平均甚至難以達到平均水平。

一些基金為了避免出現持倉過於集中在中小創的情況，它們會把大盤股強制配進去，做成一個中性策略，該做法可有效降低單一風險，使得在風格切換中，避免凈值大幅回撤，但代價當然也是整體預期收益降低，比如在中小創風口來臨時，採用這種方法的基金業績就會遜色很多。

當然，在策略貧乏的市場環境中也有量化基金守正出奇，闖出了一片新天地，上投摩根阿爾法就是典型代表。在今年風格驟變的行情中，該基金以近 19% 的收益率領跑主動型量化基金，其秘訣就在於：採用了啞鈴式投資技術，同步以 " 成長 " 與 " 價值 " 雙重量化指標進行股票選擇。這樣一來，就克服了單一風格投資所帶來的局限性。

啞鈴式投資技術 ( Barbell Approach ) 是目前國際市場上較為成熟的一種投資方法，其基本操作思想在於同時投資於兩類風格差異較大的產品，構建的投資組合具有兩種產品的某些優點，同時能夠迴避某些市場波動帶來的損失。

當前，不少基金公司已經意識到，變則通，不少機構正在動態調整量化策略。滲判拓展策略的延展性、修改量化因子等，已經成為不少量化產品的選擇。

痛點4：受策略局限性的制約

目前，市場上的公募量化基金普遍採用的是阿爾法策略，有效的套利、做空等多策略都不能靈活運用，這導致量化基金策略偏向於做多。而私募量化基金，因其策略的多樣性，使其更容易適應市場變化。

此前，股指期貨 " 松綁 " 所傳遞出的信號，從中長期看，對量化基金來說絕對是利好。而隨著資本市場未來上市更多的金融衍生品，將有效解決股市單邊市的問題，量化策略可配置的品種也將越來越豐富，屆時量化投資或將大有可為。

作為市場相對成熟的美國，導致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什麼？對沖基金 Quest Partners LLC 的聯合創始人兼首席投資官 Nigol Koulajian 給出了答案。他表示：" 已經適應了這個市場環境的 CTA 在越來越傾向於長期交易，它們的持倉規模在增大，並且很多投資者運用的是同樣的策略，一旦出現趨勢逆轉，對市場的影響將是巨大的。"

❸ 數據標注行業目前的痛點是什麼

人工智慧行業，痛點是數據領域無法滿足AI商業化落地的需求。
自從2012年深度學習在圖像和語音方面產生重大突破後，人工智慧便真正具備了走出實驗室步入市場的能力，2016年AlphaGo的勝利再次引爆行業，成功喚起了中國市場的興趣，時至今日，人工智慧的商業化在中國得到了長足發展，在安防、金融、企服等領域紛紛落地開花，同時也真正意義上衍生出了一套完整的產業鏈。
目前人工智慧商業化在算力、演算法層面已達到階段性基本成熟，不過想要更加契合落地需求、解決行業具體痛點，還需要大量經過標注處理的相關數據做演算法訓練支撐。
人工智慧行業內有一個很重要的共識：數據集質量的高低直接決定最終模型效果的好壞。
換悶謹句話說，數據對於模型性能的貢獻是最大的，數據越多越豐富、代表性越強、模型效果越好，演算法的健壯性和魯棒性就越強。
隨著AI企業商業化落地進程的加快，越來越多的企業開始意識到標注數據的重要性。
以自動駕駛為例，目前很多企業都已經生產出自己的無人駕駛汽車樣車，並頻頻出現在公共視野內。
然而，雖然這些樣車在實驗室內表現良好，但距離真正的商用仍然有很遙遠攜培的距離，一個很重要的原因就螞隱基是真實路況場景與實驗室場景差距過大。
在實驗室內，只需要少量的道路數據即可滿足實驗的需要，但是到了真實的道路上，無人駕駛汽車將會遇到很多無法預知的情況，在沒有足夠數據支撐的前提下，車載電腦無法做出自己的判斷，導致潛在的風險劇增。
可以說數據決定了AI的落地程度，更具前瞻性的數據集產品和高度定製化數據服務成為了行業發展的主流。

❹ P2P互聯網金融行業面臨的痛點是什麼，有什麼解決方案

P2P互聯網金融行業面臨的痛點：
客戶流失
人員流動頻繁，客戶資源都在業務人員手上，信息未集中統一管理，客戶流失嚴重。
客戶全貌
客戶都分布在不同業務部門、崗位、及人員手上，每個環節都只有客戶片面信息，難以掌握客戶全貌。
行為分析
不同客戶有不同的投資偏好，喜好產品、投資頻率、投資金額大小都有一定的規律，目前這些規律都無法進行掌握。
產品研發
產品研發的市場導向沒有充分體現，且未實現營銷、銷售與財務各部門的充分協同，暫不能確保研發圍繞市場需求進行，且能夠快速實現產品化。
風險控制
風險控制體系尚需規范，包括產品內容、盡職調查、調查進度、審核過程、控制結果、參與人員等。
產品募集
部分產品有一定募集要求，例如募集時間、募集金額、募簡前集人數…等，缺乏對產品募集情況的監控，容易造成產品募集超出要求的情況。
活動評估
目前採用多種推廣方式進行營銷推廣，但由於沒有合理的活動評估依據，無法准確知道哪種方式更有效。
過程管控
推廣活動環節繁瑣，參與人員眾多，目前處於什麼環節，已經做了哪些工作，還有哪些工作沒做…過程無從知曉。
推廣對象
由於對產品和客戶的購買行為沒有進行合理的匹配，因此目前所以產品推廣都缺乏針對性，推廣效果不好。
業務協同
客戶理財投資業務從了解產品到購買產品有一個過程，該過程涉及跨部門工作和上級審批的業務，現階段該業務主要在線下處理，效率比較低下。
分紅派息
客戶的投資理財合同較多，每筆合同都涉及分紅派息的工作，目前分紅派息的計算及執行都是人工進行，效率低下，同時影響客戶的滿意度。
積分管理
為了吸引理財客戶進行重復投資，對客戶給予積分獎勵，但是目前積分的計算和使用都沒有進行合理有效的管理。
業務協同
客戶借款業務從借款申請到實際放款有一個過程，該過程涉及跨部門工作和上級審批的業務，現階段該業務主要在線下處理，效率比較低下。
欠款催收
客戶的借款合同較多，每筆合同都涉及欠款催收的工作，目前欠款催收的計算及執行都是人工進行，效率低下，以至於會影響對理財客戶的分紅派息。
抵押物品
對於抵押貸款的業務，會涉及抵押物品的管理，物品的具體情況和相關資料缺乏一個統一完整的管理機制。
客戶分析
由於客戶沒有得到統一管理，無法從所在區域、風險等級、投資偏好等多個維度進行客戶數據分析。
業務分析
由於投資或借款的業務都非常頻繁，但數據未進行歸集，業務員跟進情況、簽約數量、財務數據都無法及時掌握。
資金分析
針對P2P行業特性，需要有效掌握投資、借款的趨勢情況，趨勢的走高或走低都有效反映市場的情況，目前該數據無法掌握。
百會CRM發布了P2P行業深度解決方案，通過客戶管理、產品發行、市場推廣、理財業務、借款業務及數據分析六個維度來深度解決P2P行業痛點，幫助企業獲取更多新客戶，保留老客戶，提高客戶服務價值。
1.實現客戶資料統一管理
通過使用百會CRM系統，企業能夠建立統一的客戶管理平台，將客戶的所有碎片信息進行整合，形成完整的客戶全貌畫像，對客戶情況一目瞭然。還能夠對客戶進行分級分類的集中管理，並通過許可權設置對不同人員開放不同的許可權，以實現對所有客戶資料的專業管理。當然，全面的客戶信息便於企業對客戶進行維護，提升客戶關懷，提升客戶滿意度，降低客戶流失率，延長客戶生命周期。
2.實現產品發行綜合管理
使用百會CRM系統，能夠實現對市場、銷售、研發等各職能部門的共同協作管理，加快企業整體運行。並且能夠完整管理整個產品研發業務流程，還能夠對產品的研發加入盡職調查、風控審核等環節，有效控制產品風險情況。並且在產品募集項目上，能夠對募集情況進行實時監控，便於管理者對全局一目瞭然。
3.實現市場營銷活動推廣
在百會CRM系統中，可詳細記錄市場活動開展前後的各橋昌種情況，如活動開展前內容策劃、費用審攔消清批，活動進行中的進展記錄，活動結束後潛在客戶的跟進情況等。並且可根據對多種市場活動追蹤、客戶群體和歷史數據的分析結果，來有效算出市場活動投入產出比。系統里記錄的客戶購買行為、投資意向、消費特性等，還能夠幫助公司制定具有針對性的市場營銷策略，以實現「一對一」營銷，提升線索轉化率。
4.對理財業務實現完整跟蹤
P2P企業通過使用百會CRM系統，能夠對整個理財業務過程進行實時監控，同時對需要其他人員協同或審批的工作系統及時提醒，加快整個業務的進展。百會CRM系統還能夠根據理財合同的投資金額、投資產品、收益率、分紅周期等參數，來進行分紅派息和積分管理，既快速又精準，給予客戶更優質的理財業務服務。
5.對借款業務實現完整跟蹤
借款業務同樣是P2P行業中的一個重點業務。同理財業務一樣，百會CRM能夠實現對整個借款業務過程進行實時監控，及多部門共同協作管理，方便借款業務的加速完成。同時還可以在系統中進行抵押物品管理和欠款催收，保證業務的每一個環節順利進行！
6.數據報表綜合分析
通過使用百會CRM系統，能夠對各個業務進行綜合分析。比如通過對理財或借款業務過程的監控及簽約合同的執行情況，能夠准確分析出目前業務的進展情況。通過對每月投資、借款合同數據的匯總，以及相應的每月金額走勢圖等，企業可以得出資金的流向情況、市場近期的需求等信息，以此可以做出更精確決策。

❺ 當下社會的市場痛點主要有哪些

我覺得中國市場的痛點還是缺乏核心競爭力，很多核心技術掌握在別人手中，一旦別人斷供，自己就會很吃虧了，希望以後中國的中國創造越來越多！

❻ 從數字企業轉型來看，數據分析能帶來什麼

大數據時代，數據的存儲、處理、分析和使用方法呈現出多樣化的局面。而數據分析描述了各種數據類型和數據集，涵蓋了新的和非結構化數據源，SCADA數據，M2M數據，RFID數據以及與傳畢敬念統（SQL RDBMS）和結構化數據源的WSN匿名交易。

軟體和硬體技術的進步導致各個行業中內容的巨大數字化，從而導致了新數據生成的高速率。產生的各種類型的數據分類為音頻，視頻，新聞報道，電子病歷，圖像，感測器數據，博客文章，社交網站，呼叫詳細記錄，CCTV和IPTV的記錄，攝像機等。

通過數據分析處理獲得的結果可以帶來廣泛的見解和好處，例如：

運營優化。

可行的情報。

確定新市場。

維護現有市場的策略。

准確的預測。

供應鏈計劃。

故障和欺詐檢測。

改善決策。

數據分析在數字企業中的作用

在客戶計劃，感測器，客戶交互和程序交易的驅動下，數據繼續生成並以越來越高的速率進行數字存檔。分析的目的是要理解這個毫無用處的匿名數據，以幫助做出決策。通過幫助組織對當前市場狀況及其位置進行數據驅動的理解，分析已成為數字革命的組成部分。

數據分析的驅動力

1、商業

當今的企業正在尋找方法來改善其市場營銷，改善客戶體驗，提高運營效率，識別欺詐和浪費，防止合規性失敗以及實現其他直接影響營利性和營利性業務績效的結果。

2、數字化

對於所有企業而言，數字媒體已取代物理媒體成為事實上的通信和交付機制。數字文物的使用節省了時間和成本，因為Internet廣泛存在的基礎架構支持分發。當消費者通過與這些數字替代物的互動而與企業建立聯系時，它創造了一個機會，可以利用用戶輸入和其他上下文數據進行個性化，改善客戶體驗以及開發優化的產品功能，這可以通過匿名的客戶數據來實現。

3、移動設備的爆炸式增長

隨著智能電話使用的增加，用戶期望能夠隨時隨地訪問其信息。為了提供適合基於模式的設備的集成用戶服務，需要分析移動用戶交互。這有助於稿告同時改善應用程序和服務質量。

4、客戶體驗

通過增強數字客戶體驗並通過數字化利用收集的數據，可以改善整體客戶體驗。數據分析軟體可以有效的幫助企業提高營銷績效並分析客戶行為。通過分析企業的各種維度和指標來了解各個渠道和地區的客戶行為。

億信ABI是億信華辰自主研發的一款從數據源接入，到數據採集、數據處理，再到數據分析、數據可視化和數據挖掘，打通數據生命周期的各個環節，實現數據填報、處理、分析一體化的一站式數據分析平台。

5、實時感測器數據

Internet和Wi-Fi網路的覆蓋范圍使更多的人及其設備能夠在虛擬社區中持續活手困動。基於Internet的感測器，物聯網和與Internet相連的智能設備的使用已導致大量可用數據流的增加，從而需要數據分析。這些數據流是公開的，並直接傳遞給公司進行分析。

6、社交媒體的增長

如今，客戶可以通過各種渠道向企業提供有關產品/項目的反饋。這有助於企業在戰略規劃中考慮客戶對服務的反饋。

使用各種數據分析方法可以找到客戶的痛點，以提供更好的服務水平，增加銷售額，實現有針對性的營銷，甚至創建新產品和服務。企業已經意識到品牌活動不再由內部營銷活動來管理。此外，企業及其客戶正在共同創造產品品牌和企業聲譽。由於這個原因，企業越來越有興趣合並來自社交媒體和其他外部數據源的公開可用數據集。

7、網路安全

大數據安全策略應與已經建立的企業實踐和策略保持一致，避免重復實施，並在整個環境中進行集中管理。

企業安全管理尋求通過全面的審計實踐來集中訪問，授權資源和進行管理。添加各種各樣的大數據技術，數據源和用途，對這些實踐提出了要求。

近年來，藉助機器學習和AI，網路安全變得更加強大。提供出色的數字體驗本質上意味著組織可以提供更輕松，更快和更安全的數字交易。在分析和AI / ML的幫助下，自動檢測欺詐或非法交易以及來自任何網路攻擊的持續安全性提供了可能。

8、先進的分析能力

具有數據收集，數據存儲，數據處理、數據分析和數據可視化的億信ABI，深耕大數據各環節，讓數據驅動企業變革與進步，以支持實時決策。

使用數據分析軟體的好處

以下是有關使用大數據分析的結果和建議，

提供有關當前企業為何以及如何表現的見解（描述性和因果分析）。

通過以客戶為中心來設計更好的項目。

確定可能的未來方案，並建議最佳的行動方案（預測性和規范性分析）。

評估客戶情緒，了解他們對企業產品，政策（Customer Analytics）的看法和態度。

提供儀錶板和決策板系統，使管理員能夠有效地監視和實施企業程序。

改善各種利益相關者之間的協作。

提供用於數據科學和統計分析的工具

通過參與決策提高客戶滿意度

制定有效利用客戶需求的政策。

通過反饋和社會審計提高公共機構的透明度。

在組織和客戶之間增加信任，以允許信息自由流通。

實時欺詐監控可以通過集成大量不同的，結構化的和非結構化的高速數據（欺詐分析）來完成。

實時位置信息可通過分析通勤模式，上下班開車時間來提供更准確的交通和開車時間信息。

數據分析使企業可以將原始數據轉換為可視化的圖形和報告，並根據對大量相關和不相關，結構化和非結構化數據進行分析所揭示的模式採取行動，從而映射出模式以做出更好的決策。

❼ 通常企業的痛點是什麼 如果解決企業的痛點

常聽創始人或企業家談及如何做企業的話題，他們口中做好企業的秘訣是擁有超強解決問題的能力，因為企業的壯大本質上就是遇到問棗塵讓題、發現問題、解決問題的過程。企業發展中遇到的諸多問題大體可分為2類：一類是市場環境、競爭格局等由外界因素帶來的問題，一類是人才管理、資源調配等在內部引發的問題。

普遍認為，對組織內部要素的優化更容易把握，也更利於產生積極效果。那些善於解決問題的企業，特別是能在內部形成完善體系的公司，更容易走向成功。互聯網時代，中小企業的成長過程伴隨著高級人才短缺、管理效能低、無法形成企業文化這3大痛點問題，選擇雲視訊技術作為優化企業溝通環節的工具能高效解決如上3個問題。

• 高級人才短缺

每天不斷處理繁雜而又無關緊要的事務是大部分中小企業老闆的工作重點，造成這種局面與企業缺乏值得信賴的高級管理人才有直接關系，想要作出改變，老闆可以從最大化各部門負責人的工作能力和充分放權兩方面入手。在企業內部引入高效的溝通工具是釋放管理者工作能力的最佳方案，應用雲視頻會議系統能有效提高管理人才的工作效率。

雲視頻會議系統是統一通信工具，具備移動性辦公、視頻化溝通、高效雲端協作等特點，達到了「任何時間、任何地點、任何設備」都凳局能實現高清面對兄帆面視頻溝通的效果。部門負責人用手機、電腦、會議終端等在高鐵、家裡、會議室均能完成部門內及跨部門溝通，豐富的協作功能與便捷的操作提高了高級管理人才的工作時效，解決了企業缺乏管理人才的困境，讓老闆擁有更多精力思考企業發展方向、了解行業情況。

• 管理效能低

團隊臃腫、組織架構混亂、職位設置不清晰等都是造成企業管理效能下降的因素。亞馬遜為避免「大公司病」推出了「兩個比薩餅原則「，即項目團隊規模不能多到兩個比薩餅不夠吃。貝索斯能成功施行扁平化管理依仗於高效的溝通工具，雲視頻會議系統的應用解決了組織內部多項目團隊的溝通、協作問題，有效解決中小企業遇到的管理效能低下的問題。

老闆、各項目團隊負責人、團隊成員都能在網路環境下加入雲會議室進行高清視頻互動溝通，通過共享電腦桌面、手機屏幕，雲會議室內全部設備都能同步顯示各類文檔、圖片和第三方應用界面。會議主持人還能管理參會者列表，強大且豐富的會控功能讓各部門合作變得輕而易舉。系統還支持根據需求自定義企業通訊錄，簡潔的組織建構大大降低了多項目組部署的溝通難題。通過微信就能輕松發起會議邀請、組織架構搭建的人員邀請，參與者一鍵加入，省去了繁雜的操作步驟。

• 沒有形成企業文化

企業文化是企業發展過程中沉澱下來的價值觀、處事准則，擁有良好的企業文化，員工的歸屬感更強、也能時刻保持主人翁意識。在企業發展初期，這股「文化力量」很難帶來直接收益，因此，也很難被老闆、創始人重視。隨著企業發展趨於平穩、員工數量倍數增加，為謀求更大的目標，必須擁有一套優秀的企業文化作為輔助，而文化的形成離不開一場場的培訓和宣講，遠程培訓作為更高效的內訓方式被廣泛應用。

講師在總部培訓室就可以與遍布在全國各地的員工進行真人1：1高清實時音視頻交互，實現完全沉浸式的教學體驗。學員通過手機App、電腦客戶端、專業會議終端、微信小程序等都能加入學習。課上培訓師還能隨時發起在線答題，受訓者利用答題器外設或硬體設備即可互動答題，講師根據系統反饋數據與課堂效果綜合評定員工的掌握情況，隨時調整教案。課後還能通過自動生成的課堂筆記與回看全程錄播視頻鞏固知識點。

利用小魚易連雲視頻會議系統高效溝通、協作的特性成功破冰中小企業成長3大痛點並不難。而且小魚易連還根據企業各個業務場景的真實應用需求，開發的智能培訓、遠程招聘、視頻會議、溝通會商、指揮中心、視頻客服等備受企業客戶青睞。未來，藉助雲計算、AI、5G等技術飛速發展的趨勢，顛覆企業現有低效的溝通方式，開創互聯網時代企業溝通新模式。

❽ 調研行業存在的痛點有哪些用調研工廠可以解決嗎

1 大部茄猛分調查工具都是有費用的的，沒有面訪和暗訪的相關工具。調研工廠登錄就可以使用了，除了線上問卷，也有線下暗訪功能。
2 訪問員督導工作難，勞務結算混亂，數據質量難以控制。調研工廠推出了訪問員管理功能，可以通過APP定位拍照打卡，查看訪問員勞務費明細，通過APP直接提現。
3 缺乏培訓環節，數據整合有困難。調研工廠提供了貫穿於調研全過程的調研培訓工具，管理員可為培訓項目配置相應的線上培訓課程、教案、試題，學員可在手機端隨時學習和練習。回轎納兆收數據實時在線統計，支持導出，圖閉租表化展示，直觀呈現數據結果。

❾ SaaS服務到底要解決哪些企業痛點之財務篇

任何企業在經營和發展的過程中，都會出現或多或少的各種困擾與發展難題，出現企業困擾並不可怕，但絕不能不重視這些困擾，任由其發展或存在。認真分析產生的困擾，積極需求解決困擾的方案，才是企業發展壯大的最大保障。從一定程度上理解，困擾的根源圍繞的都是信息問題，如信息缺少、信息混亂、信息管理困難、信息缺乏統計分析等，使得投資決策與管理分工等缺少信息支持。一般中小型企業來說，雖說「家家都有本難念的經」，但就常見的企業困擾來說，還是具有不少的共性。作為國內優秀的Saas服務產品-

1.快速查詢財務數據困難？ 解讀： 財務數據是企業經常需要了解的信息，快速進行自動查詢，迅速獲得精確的財務數據無異於極大的提高了企業的工作效率。 常見現狀： ①老闆查賬需要問會計；②會計查賬需穗羨棗要翻找賬簿；③匯總查詢數據需要較長時間；

2.缺乏收支流水帳記賬平台？ 解讀： 企業所有財務信息裡面，收入、支出帳的處理無疑猜拆是頻率最高的，快速精確的處理好收支流水帳對提高財務人員工作效率至關重要。 常見現狀： ①傳統記賬方式記錄收入、支出，會計分錄處理費事；②出現收支不平衡查找差錯數據費時費勁；③需分不同的會計賬簿與科目分開記賬；

3.各賬戶具體收支盈餘不清楚？ 解讀： 管理現金賬戶、公司銀行賬戶、普通銀行賬戶等的收支清單以及賬戶余額信息，是企業老闆們派腔必查的「家底帳」。 常見現狀： ①查賬需要去銀行、翻賬簿；②具體「家底」不清，時時了解「家底帳」不便；

4.企業應收應付款管理困難？ 解讀： 先款後貨、先貨後款等難免會存在大量的應收款、應付款管理需要。 常見現狀： ①應收款催收容易遺忘或記混；②回款沖銷收入查詢數據不便；③耗費大量時間用來進行財務對賬；

5.企業賬務數據統計不便？ 解讀： 財務數據的統計與分析，是企業進行投資決策、資金運作安排的最重要參考因素。 常見現狀： ①銷售收入統計不便；②利潤匯總對比困難；③盈利趨勢缺乏數據統計圖表；

6.老闆審帳看帳缺乏平台？ 解讀： 老闆不一定做帳，但通過看帳審帳對企業財務情況進行把控還是免不了的。 常見現狀： ①看帳審帳需要通知財務人員做報表；②在外地出差等看帳審核困難；

e 之助企業工作平台 在產品設計之初便深入企業內部調研,切實了解企業困擾,在功能及服務上以解決企業根本問題為導向,加以友好的用戶體驗,是企業運營和管理的有力助手.

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❿ 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。