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大数据时代推动企业发展

发布时间:2022-12-26 23:24:08

大数据下中小企业如何搭建人力资源选题的背景及意义

大数据时代背景给中小企业发展带来了较大创新和变革,也给其人力资源管理带来新的机遇和挑战。在大数据背景下如何推动中小企业人力资源管理的发展创新,成为了广大学者研究的课题,本文基于大数据技术的作用,对我国中小企业人力资源管理的现状进行了分析,结合其表现出来的问题及深层次原因,对其创新路径进行了探究。
不断发展的互联网技术以及信息技术,使得大数据时代开始到来,大数据技术在各企业都得到了广泛应用。对于我国中小企业来讲,大数据技术的运用对其发展具有重要的影响。人力资源管理作为中小企业经营管理的重要模块,不仅影响企业管理效率,而且会对企业经营发展造成重大影响。本文基于大数据背景,对中小企业人力资源管理创新研究进行深入探索,研究结果对中小企业发展具有重要意义。

❷ 三只象:互联网+时代,大数据助力传统企业转型升级

普适计算之父马克·韦泽说:最高深的技术是那些令人无法察觉的技术,这些技术不停地把它们自己编织进日常生活,直到你无从发现为止。而互联网正是这样的技术,它正潜移默化地渗透到各行各业,影响着我们生活的方方面面。

“互联网+”的风起云涌,不仅从根本上颠覆了许多传统行业,同时也创造了新的行业和新的机遇。业内人士表示,目前各产业之间的关系已经不再是简单的投入产出关系和上中下游关系,行业之间的边界已经越来越模糊。尤其是传统的产业结构分析方法和理论面临互联网思维的冲击下,产业链也逐渐进行着更广泛的垂直整合。

“互联网+”被视为让中国经济腾飞起来的新起点,它的发展之势还需依托大数据、云计算等来创新生成新动力,打造新深度,大数据将成为这个时代的核心。2016年,大数据这一面向未来的数据分析技术全面进入企业应用环境。无论是对于站在科技最前沿的互联网新锐企业,还是长期深耕于传统领域的行业企业来说,大数据都是一项可以玩转并且快速催生商业价值的科技创新。而传统行业在借助大数据实现转型中则面临着两种状况,一是自身拥有海量数据,但缺乏处理多类型数据的能力和专业的数据开发、分析人才;二是自身并没有历史数据积累,迫切需要大数据来指导生产、研发、运营及销售等相关工作。

三只象CEO陈鹭明表示,除了对各产业造成冲击,大数据的发展也使得营销模式发生了非常大的变革。对于企业来说,要做大数据精准营销,就必须先制订一个数据战略,然后有目的性地去收集各类数据。往往这个过程费时费力,不能满足企业高速发展的要求。这时,大数据服务平台对于企业来说,就是一个强大的助推器。

现在的大数据服务平台,在先进技术的加持下,能够满足企业多元化的数据应用需求,提供包括数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、建模、应用、展示、开放和交易等数据全生命链的服务,让海量数据更高效地工作,帮助更多传统企业通过数据助推企业的发展。如近日京东推出的“京东云数知平台”,便是京东云在大数据、云计算领域积极探索实践的创新成果,旨在帮助更多传统企业和政府机构等实现“格数致知”,加快升级转型的速度。

三只象作为新型的互联网+技术和服务提供商,致力于用新思维、新模式、新技术、大数据等推动传统企业的互联网升级转型,为企业创造超出想象的价值。陈鹭明表示,大数据作为互联网+时代的核心,必将展现出强大的威力和效应,传统企业也将在大数据的助力下加快转型升级的进程,抢占商业先机!

三只象官网: www.3elephant.com

❸ 大数据给企业带来哪些决策

大数据对企业的作用:

1、实时准确地监控、追踪竞争对手动态,是企业获取竞争情报的利器。

2、及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。

3、为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具

4、大幅度地提高企业获取、利用情报的效率,节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用,是提高企业核心竞争力的关键。

5、提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力,建立起以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”,提高核心竞争力。大数据对现代企业管理决策的影响有哪些
在目前的企业管理过程中,也逐渐对大数据时代下的企业管理与决策模式引起了足够
的重视。结合目前的实际情况来看,企业在内外部的管理模式上涉及到的内容不断增多,
从而呈现出了非常明显的复杂性,这对于企业决策以及决定性关系的数据分析工作带来了
一定的影响。文章主要针对大数据对现代企业管理决策产生的影响进行了深入的分析,并
结合实际情况提出了一些有效的应对措施,希望能为相关人员提供合理的参考依据。
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关键词:大数据;现代企业;管理;决策;影响
如今,各国经济之间实现了有效的结合,这就造成企业在发展过程中所面临的市场竟
争压力不断的增加,对于相关的企业而言,而竞争不仅体现在了企业之间,同时还体现在
了企业的管理方面。针对这种现象,对于相关的决策人员而言,一定要对目前市场环境进
行全面的了解,从而才能保证最终所做的决策具备一定的合理性。因此,一定要对大数据
的真正含义进行全面的了解,这样才有助于企业的管理人员做出正确的管理决策,从而促
]进企业可以在未来实现更加稳定的发展。

❹ 大数据时代 云计算推动企业IT建设

大数据时代 云计算推动企业IT建设
大数据对于现在人们来说好像已经成了茶余饭后的谈资了,不仅仅是IT业界和互联网的人在谈论,很多不同行业的用户也都在关注着大数据能够给自身企业带来多大利润,能够给企业带来什么样的战略规划和发展方向,在激烈的市场竞争中,依靠大数据来对企业进行IT管理是企业提高核心竞争力的重中之重。
“用数据说话”仿佛一夜之间成为了很多IT公司的口头禅,如何让数据产生真正的价值是企业管理者们开始深思的,这其中,互联网企业是所有行业之中的领头羊,由于互联网企业是信息产业,因此对于行业动态和产业观察有着天生的敏感度和优势,实践收集数据“资产”,让数据发挥最大价值,让生产、交换和加工这一系列与我们息息相关的步骤有条不紊的进行,这也就成为了我们常说的物联网的诞生,乃至于现在很多行业都实现了互联网化。
这样一来,企业就需要在大数据时代背景下变得聪明起来,当根据自身需求明确了大数据计划后,接下来企业管理者们要做的可能就要开始进行详细周全的IT建设和管理计划了。
云计算推动企业IT建设
作为大数据成功与否的前提,云计算这几年可谓是发展的如火如荼,强大的计算能力,灵活的部署策略,优良的存储技术以及让人拍案叫好的用户体验都使得云计算在企业管理者和用户心中树立了标杆。
随着用户对数据获取、整理以及数据挖掘需求的不断提升,也迫使很多企业在数据挖掘等方面的成本控制得到重视借助于IT公司提供的数据分析工具,企业将有可能获得产业链上下游的全部数据,从而将企业的市场决策、供应链管控、内部管理的效率提高到前所未有的程度。
对于企业而言,内部的数据收集和大量数据的存储可能是现在面临的最大“克星”,当然也不排除目前来看能够真正完善的建设大数据IT系统的企业还不多,很多企业由于自身需求的不同,对大数据IT建设并不是特别感冒,但是只要是面对大数据的挑战,企业管理者们就要很清醒的认识到在大数据IT建设的初期,哪些数据是属于本地的IT建设范围内的,而哪些则属于需要储存到云端的数据。
此外,大数据和云计算平台的选择也尤为重要,数据分析工具、数据库的选择以及不同种类的云服务这些都要深思熟虑,不同企业分别属于不同的行业,结合自身需求来对上述几个重要方面进行选择,数据IT建设的软件硬件组合和分配也是很有说道的,企业既要保证硬件设备足以支撑大数据和云计算服务的充分部署,保障服务器机房不会因为用户接入端数量太高而导致宕机,从企业用户角度出发,从软件层面也要保障很好的用户体验,软件硬件间的协调组合才能共同推动企业大数据IT管理的良性发展。

❺ 大数据对于当前企业的运营有哪些帮助

进入新的历史时期以来,收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务,一旦企业不能收集范围更广的信息,那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作,保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一,进入大数据时代以来,由于涌现出数不胜数的数据信息,因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用,所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件,才能推动大数据的普遍应用。第二,由于数据信息的海量出现,因此企业还需不断提高数据信息的管理能力,要保证及时处理与加工得到的各种数据信息,要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性,但因为不拥有先进的技术措施,各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三,在企业管理决策过程中,虽然大数据发挥着不可替代的作用,但同时也需重视数据碎片的作用,一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用,才能使二种数据相互协调,保证数据分析具有更高的科学性,进一步简化分析过程,减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理,要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中,知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时,知识提取是一个不可缺少的过程,只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响,人们日益意识到知识的重要性,很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置,高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用,而忽略了主观决策的重要性,要保证二者相互协调、相互促进,才能帮助企业做出正确。

❻ 浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中,大家总少不了接触论文吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便,以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,其具有以下四个基本特性,即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据,对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响,其可帮助人们进行量化管理,更具科学性和针对性,得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面:

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策,可全面获取相关决策信息,让数据主导决策,这种方法必将促进决策方式的创新和改变,彻底改变传统的决策方式,提高决策的科学性,并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例,谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录,判断流感的传播源地,公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业,但其影响绝不局限于通信产业,势必也将对其他产生较为深远的影响。目前,大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域,越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理,如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的,另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展,计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。

另外,需要注意的是,大数据在个人隐私的方面,容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题,综合运用法律、宣传、道德等手段,为保护个人隐私,做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

3.1 布局关键技术研发创新。

目前而言,大数据的技术门槛较高,在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级,我们必须加强研究,重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术,具体可从以下几个方面入手:第一,夯实发展基础,以大数据核心技术为着手点,加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发,为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发,并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合,为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用,着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发,加强单项技术产品研发,并保证质量的提升,同时促使其与数据处理技术的有机结合,建立科学技术体系。

3.2 提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作,提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展,促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务,提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头,并聚集中小互联网信息服务提供商,对优势资源进行系统整合,开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头,这些软件商必须具备一定的基础优势,其可充分发挥各自的数据优势和技术优势,优势互补,提高数据软件开发水平,提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平,以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

3.3 加速推进大数据示范应用。

大数据时代,我们应积极推进大数据的示范应用,可从以下几个方面进行实践:第一,对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域),应引导行业厂商积极参与,大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二,将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域,促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三,促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发,建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库,以提供相应的内容增值服务,形成有特色化的服务。第四,以重点领域或重点企业为突破口,对企业数据进行相应分析、整理和清洗,逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

3.4 优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题,因此,我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究,制定有效的防范对策,加强信息安全管理。同时,为优化完善大数据发展环境,应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展,促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础,完善相关体制机制,以政府为切入点,推动信息资源的集中共享。

做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件,大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响,同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇,我们应积极应对,以掌握未来大数据发展主动权。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成,其中部分组成(例如附录)可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。(短篇论文不必列目录)

3、内容提要

是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》)。

5、论文正文

(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

(2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容:

a.提出问题-论点;

b.分析问题-论据和论证;

c.解决问题-论证方法与步骤;

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了,经过检查,再没有什么问题,把它装成册,再加上封面。论文的封面要朴素大方,要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上,不要写里面的补页上。

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❼ 大数据时代,企业数据蕴藏着的商业价值

如今大数据早已不再是什么新鲜词,它已经被大众熟悉,可以称作是移动互联时代流动的黄金。

据《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》(前瞻产业研究院发布)数据统计显示,中国大数据产业在2017年达到4700亿元的规模,同比增长30%,预计到2020年,中国大数据市场产值将突破万亿。随着大数据市场的快速发展,企业决策人员越来越重视对大数据的利用,如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:

客户群体细分 ,然后为每个群体量定制特别的服务。

模拟现实环境 ,发掘新的需求同时提高投资的回报率。

加强部门联系 ,提高整条管理链条和产业链条的效率。

降低服务成本 ,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

对于企业来说,100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义,从亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn,到腾讯、阿里、网络,都因其拥有大量的用户注册和运营信息,成为天然的大数据公司。

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值,截至目前,答案可能非亚马逊莫属。

亚马逊也要处理海量数据,这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”(而非国内许多电商自己定位的“零售公司”),亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息,还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来:页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视,以及强大的挖掘能力,使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels早期在CeBIT上关于大数据的演讲,向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。

长期以来,亚马逊一直通过大数据分析,尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中,你会发现数据越大,结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持,”Vogels说, “一旦进入大数据的世界,企业的手中将握有无限可能。” 从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备,亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

推荐: 亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉,“买过X商品的人,也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单,却非常有效,同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

预测: 用户需求预测(Demand Forecasting)是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求(Hard Line)的产品,你可以认为是“标品”(但也不一定)——预测是比较准的,甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求(Soft Line)产品,亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好,因为这类东西受到的干扰因素太多了,比如:用户的对颜色款式的喜好,穿上去合不合身,爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变,买得人多反而会卖不好,所以需要更为复杂的预测模型。

测试: 你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗?其实,亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案,从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计,其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

记录: 亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时,也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息;更值得一提的是Kindle Fire,内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域。对于亚马逊来说,大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的,新的商业投资项目必须要有数据的支撑。 对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

还有一个很典型的案例,就是几年伴随社区营销火气来的小红书。

和其他电商平台不同,小红书是从社区起家 。2016年初,小红书将人工运营内容改成了机器分发的形式。通过大数据和人工智能,将社区中的内容精准匹配给对它感兴趣的用户,从而提升用户体验。

如今的小红书,已经不是简单的社交分享了,更多的是基于后台的大数据分析和智能推送,最终形成了良好的正向闭环反馈。

通过以上两个大数据服务案例,我们不难看出数据团队其实是一个独立性很强的团队,因为他们需要完成的事情很多,这其中包含从数据源开始到数据的输出。对研发而言,他们相当于纪检委,需要组织协调数据的周转,实现对数据的监控,同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。对业务而言,他们相当于研发,因为他们需要输出报表和相应的产品,所以如何构建一个高效的数据团队,对很多企业来说一直在探索,感觉隔雾看花,捉摸不清。

一个企业想要自主研发一个数据平台,创建一个数据分析团队,会是一个很庞大的工程量。企业数据的类型大致可分为三类:

传统企业数据: 包括CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。

机器和传感器数据: 包括呼叫记录,智能仪表,工业设备传感器,交易数据等。

社交数据: 包括用户行为记录,反馈数据等。如微博、微信这样的社交媒体平台。

从理论上来看,大部分企业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因,对于中小型的初创企业来说,独自开发的成本太高了。而有财力的传统企业呢,也产生了大量的数据,但是数据源很乱,也没有统一的存储方式,更别说研发了。即使招人来做数据分析,也不知道从何下手。该怎么办呢?

其实,数据的价值就是从获取数据,存储,加工到挖掘分析,最终实现可视化,辅助商业决策。想真正去应用在企业的流程中,多少要依赖于专业的工具或平台,归云智能打造的大数据系统解决方案,可以帮助传统企业完成数据化,智能化的升级改造。帮助企业建立稳定高效的运营机制,推动企业实现降本增效和业务的高速发展。

通过新兴的智能技术,企业可以有新的视野,探索更宽广的商业模式,实现最大的商业价值。产品部署使用方便,中小企业可以使用归云智能提供的云服务,大型企业可以选择私有化部署到自己的服务器。 感兴趣的总们可以访问官网:  http://www.guiyum.com ,了解详情。

❽ 大数据时代 大数据有助于传统企业的发展

大数据时代:大数据有助于传统企业的发展

1、大数据有助于企业了解用户大数据通过相关性分析,将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示,从挖掘的角度来看,他们通过对每天60亿的检索请求数据分析,可以发现检索某一品牌的受众行为特征,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,能更准确地了解目标用户,并推出与调性相匹配的产品。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。2、大数据有助于企业规划生产大数据不仅改变了数据的组合方式,而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程,不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式,而且能给对组合产生的细节问题,提供相关性的、一对一的解决方案,为企业开展生产提供保障。过去的所谓商业智能,往往大多是“事后诸葛亮”,而大数据则让企业可预测未来的走向,帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征,还将大大降低企业的经营风险,能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案,让生产和服务做到有的放矢。3、大数据有助于企业锁定资源通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准锁定,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。
4、大数据有助于企业开展服务通过大数据处理对社交信息数据、客户互动数据等,可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点,“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下,对微小的信息流,企业都必须重视,而客户服务为应对这种情况,也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。
5、大数据有助于企业做好运营通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。对于大数据对企业运营的导航左右,梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触,他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略,现在的库存每季售罄率从80%提升到95%,实行30天缺货销售,能把30天缺货控制在每天订单的10%左右,比以前有3倍的提升。

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