经济行业数据分析解决了哪些痛点

❶ 认清现实吧 中国大数据产业的痛点和困难

认清现实吧 中国大数据产业的痛点和困难

大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。

2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。

大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。

中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。

大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。

中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。

大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。

贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。

中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。

数据是大数据产业发展的基础，具有商业价值的数据可以帮助企业洞察客户、数字化运营、风险管控、精准营销、预测和决策等。具有商业价值的数据和商业分析真正能够帮助企业提升业务，创造出新的价值。

中国的大数据市场还不成熟，很多大数据企业拥的数据都是片段的数据，很难形成完整的，具有商业价值的数据。大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距。外部数据大多处于孤岛状态，数据之间很少流动和整合；孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业，很多需要数据的企业不得不从多个大数据企业采购数据，效率很低，采购来的数据价值不高，数据整合的难度较大，数据采购的整体费用过高。

大家都看到了数据分散的弊端，于是很多地方都建立了大数据交易市场，帮助大家进行数据交易和数据采购。由于缺少法律保护，很多企业不太想在交易市场进行数据交易，往往还是采用一对一的数据交易，这种交易方式可以保护交易双方的利益。具有商业价值的数据还在开发中，大数据交易市场，缺少大量可以进行交易的数据。大数据交易市场这种商业模式，还需要用很长的时间去证明。

中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。政府的数据正在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。

大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。

已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据产品、数据工具或数据技术，目的是帮助企业提升业务。但是这种商业模式很累，市场很难被引爆，被动的数据商业应用，往往和业务结合较弱，无法迅速帮助企业利用数据提升业务，同时也无法解决业务发展瓶颈。

企业内部人士深度了解业务需求，他们缺少的是市场数据和消费者反馈，缺少的数据分析方法和工具。企业内部人士更应该成为大数据商业应用的主力，参加一些行业活动，从需求出发，主动寻找数据和解决方案。移动互联网时代，商业竞争策略很清晰，一个是快，一个是要利用数据进行决策。

大数据产业的发展，不仅仅是大数据企业自身的事情，也是各家企业自身的事情。企业客户也应该依据业务需要，主动到市场寻找数据和解决方案，提升数据商业敏感度，从业务场景出发，寻找具有价值的数据。

市场上所有大数据企业和客户都面临一个难题，就是数据解决方案同客户业务结合的深度不够，数据对业务整体推动效果不如期望，这也是大数据产业爆发的一个痛点。由于外部数据质量、企业用户数据敏感度、企业管理方式、商业数据人才等问题，大数据解决方案很难和业务深度结合。

大数据核心价值就是揭示事务发展规律，帮助企业利用数据进行科学决策。目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用。特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。企业的产品开发，市场策略，战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。未来社会只有两类企业，一种是利用数据发展的企业，另外一种是不重视数据被淘汰的企业。

大数据企业如果想发展壮大，如果想成为行业领先的企业，其必须放弃短期利益，深入到客户的运营中去，了解客户的数据，了解客户的业务，了解客户的商业需求。同时利用数据了解客户，了解市场，了解业务场景。数据和业务深度结合的核心是掌握正确的数据、正确的方法、正确的工具。业务人员要懂数据，技术人员要懂业务。复合型数据人才是数据生意的关键，业务人员掌握数据技术的门槛较高，但是技术人员了解业务的门槛很低，复合性人才倾向于从技术人才培养开始。

企业内部的数据人才和大数据企业的数据人才需要互相学习，了解对方环境和需求，在同一个平台上进行对话和沟通。数据团队需要深入了解业务场景和背后的规律，从业务出发，从场景出发，从数据出发，将大数据解决方案同业务深度结合，利用数据推动业务发展，发挥大数据预测规律的核心价值。

传统的数据挖掘工具和BI系统存在很久了，通过各类报表展示，让管理层了解企业运营信息，过去的确帮助企业提高管理水平，达到了预期目的。

在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。传统的数据挖掘工具的性能和灵活性已经不能满足企业的需要，另外非机构化数据的应用也对传统数据工具提出了挑战。BI领域中的SAS，SPSS，TD等数据工具越来越被边缘化，R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。

数据的时间价值正在得到重视，特别是金融企业，所有的业务部门都期望在最短的时间里，看到资金使用情况，客户交易情况，风险管控情况。企业越早了解信息，就会越早进行决策，时间就是Money。过去数据需求可能是T＋5或者T＋30，现在的数据需求往往是T＋1或者T＋0，数据实时性、准确性、相关度被提到了一个非常重要的地位。业务的需求已经很明显了，但是数据工具和人才却是一个很大的挑战。

中国200多家大数据企业，看到了大数据产业的曙光，看到了大数据产业的价值，同时也在经历着大数据企业的痛苦。大数据产业发展很快，市场正在逐步变大，但是其产业优势不明显，优势企业很少，数据商业化较慢，市场还不成熟，客户数据商业敏感度较低，缺乏高质量数据工具和人才。所有大数据企业内心的感受就是，站在了时代的风口，选对了方向和行业，但是发展壮大还是很难。200多家大数据企业正在努力耕耘着大数据产业，痛并快乐着。

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❷ 量化交易的从业者，痛点有哪些

痛点1：好的量化交易投研工具

目前市场上好的量化交易平台不多，大多数只是作为投研学习用得平台，真正能保证 安全和实盘的真心不多，现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗丛租改数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数，掘金量化交易平台就是其中之一。

痛点2：基于历史数据回测

由于量化策略是基于历史数据分析的，基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的历史走势追溯，即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的，短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响，但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别，那么，基金业绩表现肯定就会不好。

痛点3：策略同质化现象严重

当前的公募市场上，很难见到精妙的、具有型带独特竞争力的量化策略，不少策略趋同，大量相似量化策略的登堂入室，让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。

一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性策略，该做法可有效降低单一风险，使得在风格切换中，避免净值大幅回撤，但代价当然也是整体预期收益降低，比如在中小创风口来临时，采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。

当然，在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其秘诀就在于：采用了哑铃式投资技术，同步以 " 成长 " 与 " 价值 " 双重量化指标进行股票选择。这样一来，就克服了单一风格投资所带来的局限性。

哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法，其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品，构建的投资组合具有两种产品的某些优点，同时能够回避某些市场波动带来的损失。

当前，不少基金公司已经意识到，变则通，不少机构正在动态调整量化策略。渗判拓展策略的延展性、修改量化因子等，已经成为不少量化产品的选择。

痛点4：受策略局限性的制约

目前，市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略，有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用，这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金，因其策略的多样性，使其更容易适应市场变化。

此前，股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号，从中长期看，对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品，将有效解决股市单边市的问题，量化策略可配置的品种也将越来越丰富，届时量化投资或将大有可为。

作为市场相对成熟的美国，导致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示：" 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易，它们的持仓规模在增大，并且很多投资者运用的是同样的策略，一旦出现趋势逆转，对市场的影响将是巨大的。"

❸ 数据标注行业目前的痛点是什么

人工智能行业，痛点是数据领域无法满足AI商业化落地的需求。
自从2012年深度学习在图像和语音方面产生重大突破后，人工智能便真正具备了走出实验室步入市场的能力，2016年AlphaGo的胜利再次引爆行业，成功唤起了中国市场的兴趣，时至今日，人工智能的商业化在中国得到了长足发展，在安防、金融、企服等领域纷纷落地开花，同时也真正意义上衍生出了一套完整的产业链。
目前人工智能商业化在算力、算法层面已达到阶段性基本成熟，不过想要更加契合落地需求、解决行业具体痛点，还需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑。
人工智能行业内有一个很重要的共识：数据集质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。
换闷谨句话说，数据对于模型性能的贡献是最大的，数据越多越丰富、代表性越强、模型效果越好，算法的健壮性和鲁棒性就越强。
随着AI企业商业化落地进程的加快，越来越多的企业开始意识到标注数据的重要性。
以自动驾驶为例，目前很多企业都已经生产出自己的无人驾驶汽车样车，并频频出现在公共视野内。
然而，虽然这些样车在实验室内表现良好，但距离真正的商用仍然有很遥远携培的距离，一个很重要的原因就蚂隐基是真实路况场景与实验室场景差距过大。
在实验室内，只需要少量的道路数据即可满足实验的需要，但是到了真实的道路上，无人驾驶汽车将会遇到很多无法预知的情况，在没有足够数据支撑的前提下，车载电脑无法做出自己的判断，导致潜在的风险剧增。
可以说数据决定了AI的落地程度，更具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务成为了行业发展的主流。

❹ P2P互联网金融行业面临的痛点是什么，有什么解决方案

P2P互联网金融行业面临的痛点：
客户流失
人员流动频繁，客户资源都在业务人员手上，信息未集中统一管理，客户流失严重。
客户全貌
客户都分布在不同业务部门、岗位、及人员手上，每个环节都只有客户片面信息，难以掌握客户全貌。
行为分析
不同客户有不同的投资偏好，喜好产品、投资频率、投资金额大小都有一定的规律，目前这些规律都无法进行掌握。
产品研发
产品研发的市场导向没有充分体现，且未实现营销、销售与财务各部门的充分协同，暂不能确保研发围绕市场需求进行，且能够快速实现产品化。
风险控制
风险控制体系尚需规范，包括产品内容、尽职调查、调查进度、审核过程、控制结果、参与人员等。
产品募集
部分产品有一定募集要求，例如募集时间、募集金额、募简前集人数…等，缺乏对产品募集情况的监控，容易造成产品募集超出要求的情况。
活动评估
目前采用多种推广方式进行营销推广，但由于没有合理的活动评估依据，无法准确知道哪种方式更有效。
过程管控
推广活动环节繁琐，参与人员众多，目前处于什么环节，已经做了哪些工作，还有哪些工作没做…过程无从知晓。
推广对象
由于对产品和客户的购买行为没有进行合理的匹配，因此目前所以产品推广都缺乏针对性，推广效果不好。
业务协同
客户理财投资业务从了解产品到购买产品有一个过程，该过程涉及跨部门工作和上级审批的业务，现阶段该业务主要在线下处理，效率比较低下。
分红派息
客户的投资理财合同较多，每笔合同都涉及分红派息的工作，目前分红派息的计算及执行都是人工进行，效率低下，同时影响客户的满意度。
积分管理
为了吸引理财客户进行重复投资，对客户给予积分奖励，但是目前积分的计算和使用都没有进行合理有效的管理。
业务协同
客户借款业务从借款申请到实际放款有一个过程，该过程涉及跨部门工作和上级审批的业务，现阶段该业务主要在线下处理，效率比较低下。
欠款催收
客户的借款合同较多，每笔合同都涉及欠款催收的工作，目前欠款催收的计算及执行都是人工进行，效率低下，以至于会影响对理财客户的分红派息。
抵押物品
对于抵押贷款的业务，会涉及抵押物品的管理，物品的具体情况和相关资料缺乏一个统一完整的管理机制。
客户分析
由于客户没有得到统一管理，无法从所在区域、风险等级、投资偏好等多个维度进行客户数据分析。
业务分析
由于投资或借款的业务都非常频繁，但数据未进行归集，业务员跟进情况、签约数量、财务数据都无法及时掌握。
资金分析
针对P2P行业特性，需要有效掌握投资、借款的趋势情况，趋势的走高或走低都有效反映市场的情况，目前该数据无法掌握。
百会CRM发布了P2P行业深度解决方案，通过客户管理、产品发行、市场推广、理财业务、借款业务及数据分析六个维度来深度解决P2P行业痛点，帮助企业获取更多新客户，保留老客户，提高客户服务价值。
1.实现客户资料统一管理
通过使用百会CRM系统，企业能够建立统一的客户管理平台，将客户的所有碎片信息进行整合，形成完整的客户全貌画像，对客户情况一目了然。还能够对客户进行分级分类的集中管理，并通过权限设置对不同人员开放不同的权限，以实现对所有客户资料的专业管理。当然，全面的客户信息便于企业对客户进行维护，提升客户关怀，提升客户满意度，降低客户流失率，延长客户生命周期。
2.实现产品发行综合管理
使用百会CRM系统，能够实现对市场、销售、研发等各职能部门的共同协作管理，加快企业整体运行。并且能够完整管理整个产品研发业务流程，还能够对产品的研发加入尽职调查、风控审核等环节，有效控制产品风险情况。并且在产品募集项目上，能够对募集情况进行实时监控，便于管理者对全局一目了然。
3.实现市场营销活动推广
在百会CRM系统中，可详细记录市场活动开展前后的各桥昌种情况，如活动开展前内容策划、费用审拦消清批，活动进行中的进展记录，活动结束后潜在客户的跟进情况等。并且可根据对多种市场活动追踪、客户群体和历史数据的分析结果，来有效算出市场活动投入产出比。系统里记录的客户购买行为、投资意向、消费特性等，还能够帮助公司制定具有针对性的市场营销策略，以实现“一对一”营销，提升线索转化率。
4.对理财业务实现完整跟踪
P2P企业通过使用百会CRM系统，能够对整个理财业务过程进行实时监控，同时对需要其他人员协同或审批的工作系统及时提醒，加快整个业务的进展。百会CRM系统还能够根据理财合同的投资金额、投资产品、收益率、分红周期等参数，来进行分红派息和积分管理，既快速又精准，给予客户更优质的理财业务服务。
5.对借款业务实现完整跟踪
借款业务同样是P2P行业中的一个重点业务。同理财业务一样，百会CRM能够实现对整个借款业务过程进行实时监控，及多部门共同协作管理，方便借款业务的加速完成。同时还可以在系统中进行抵押物品管理和欠款催收，保证业务的每一个环节顺利进行！
6.数据报表综合分析
通过使用百会CRM系统，能够对各个业务进行综合分析。比如通过对理财或借款业务过程的监控及签约合同的执行情况，能够准确分析出目前业务的进展情况。通过对每月投资、借款合同数据的汇总，以及相应的每月金额走势图等，企业可以得出资金的流向情况、市场近期的需求等信息，以此可以做出更精确决策。

❺ 当下社会的市场痛点主要有哪些

我觉得中国市场的痛点还是缺乏核心竞争力，很多核心技术掌握在别人手中，一旦别人断供，自己就会很吃亏了，希望以后中国的中国创造越来越多！

❻ 从数字企业转型来看，数据分析能带来什么

大数据时代，数据的存储、处理、分析和使用方法呈现出多样化的局面。而数据分析描述了各种数据类型和数据集，涵盖了新的和非结构化数据源，SCADA数据，M2M数据，RFID数据以及与传毕敬念统（SQL RDBMS）和结构化数据源的WSN匿名交易。

软件和硬件技术的进步导致各个行业中内容的巨大数字化，从而导致了新数据生成的高速率。产生的各种类型的数据分类为音频，视频，新闻报道，电子病历，图像，传感器数据，博客文章，社交网站，呼叫详细记录，CCTV和IPTV的记录，摄像机等。

通过数据分析处理获得的结果可以带来广泛的见解和好处，例如：

运营优化。

可行的情报。

确定新市场。

维护现有市场的策略。

准确的预测。

供应链计划。

故障和欺诈检测。

改善决策。

数据分析在数字企业中的作用

在客户计划，传感器，客户交互和程序交易的驱动下，数据继续生成并以越来越高的速率进行数字存档。分析的目的是要理解这个毫无用处的匿名数据，以帮助做出决策。通过帮助组织对当前市场状况及其位置进行数据驱动的理解，分析已成为数字革命的组成部分。

数据分析的驱动力

1、商业

当今的企业正在寻找方法来改善其市场营销，改善客户体验，提高运营效率，识别欺诈和浪费，防止合规性失败以及实现其他直接影响营利性和营利性业务绩效的结果。

2、数字化

对于所有企业而言，数字媒体已取代物理媒体成为事实上的通信和交付机制。数字文物的使用节省了时间和成本，因为Internet广泛存在的基础架构支持分发。当消费者通过与这些数字替代物的互动而与企业建立联系时，它创造了一个机会，可以利用用户输入和其他上下文数据进行个性化，改善客户体验以及开发优化的产品功能，这可以通过匿名的客户数据来实现。

3、移动设备的爆炸式增长

随着智能电话使用的增加，用户期望能够随时随地访问其信息。为了提供适合基于模式的设备的集成用户服务，需要分析移动用户交互。这有助于稿告同时改善应用程序和服务质量。

4、客户体验

通过增强数字客户体验并通过数字化利用收集的数据，可以改善整体客户体验。数据分析软件可以有效的帮助企业提高营销绩效并分析客户行为。通过分析企业的各种维度和指标来了解各个渠道和地区的客户行为。

亿信ABI是亿信华辰自主研发的一款从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析、数据可视化和数据挖掘，打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化的一站式数据分析平台。

5、实时传感器数据

Internet和Wi-Fi网络的覆盖范围使更多的人及其设备能够在虚拟社区中持续活手困动。基于Internet的传感器，物联网和与Internet相连的智能设备的使用已导致大量可用数据流的增加，从而需要数据分析。这些数据流是公开的，并直接传递给公司进行分析。

6、社交媒体的增长

如今，客户可以通过各种渠道向企业提供有关产品/项目的反馈。这有助于企业在战略规划中考虑客户对服务的反馈。

使用各种数据分析方法可以找到客户的痛点，以提供更好的服务水平，增加销售额，实现有针对性的营销，甚至创建新产品和服务。企业已经意识到品牌活动不再由内部营销活动来管理。此外，企业及其客户正在共同创造产品品牌和企业声誉。由于这个原因，企业越来越有兴趣合并来自社交媒体和其他外部数据源的公开可用数据集。

7、网络安全

大数据安全策略应与已经建立的企业实践和策略保持一致，避免重复实施，并在整个环境中进行集中管理。

企业安全管理寻求通过全面的审计实践来集中访问，授权资源和进行管理。添加各种各样的大数据技术，数据源和用途，对这些实践提出了要求。

近年来，借助机器学习和AI，网络安全变得更加强大。提供出色的数字体验本质上意味着组织可以提供更轻松，更快和更安全的数字交易。在分析和AI / ML的帮助下，自动检测欺诈或非法交易以及来自任何网络攻击的持续安全性提供了可能。

8、先进的分析能力

具有数据收集，数据存储，数据处理、数据分析和数据可视化的亿信ABI，深耕大数据各环节，让数据驱动企业变革与进步，以支持实时决策。

使用数据分析软件的好处

以下是有关使用大数据分析的结果和建议，

提供有关当前企业为何以及如何表现的见解（描述性和因果分析）。

通过以客户为中心来设计更好的项目。

确定可能的未来方案，并建议最佳的行动方案（预测性和规范性分析）。

评估客户情绪，了解他们对企业产品，政策（Customer Analytics）的看法和态度。

提供仪表板和决策板系统，使管理员能够有效地监视和实施企业程序。

改善各种利益相关者之间的协作。

提供用于数据科学和统计分析的工具

通过参与决策提高客户满意度

制定有效利用客户需求的政策。

通过反馈和社会审计提高公共机构的透明度。

在组织和客户之间增加信任，以允许信息自由流通。

实时欺诈监控可以通过集成大量不同的，结构化的和非结构化的高速数据（欺诈分析）来完成。

实时位置信息可通过分析通勤模式，上下班开车时间来提供更准确的交通和开车时间信息。

数据分析使企业可以将原始数据转换为可视化的图形和报告，并根据对大量相关和不相关，结构化和非结构化数据进行分析所揭示的模式采取行动，从而映射出模式以做出更好的决策。

❼ 通常企业的痛点是什么 如果解决企业的痛点

常听创始人或企业家谈及如何做企业的话题，他们口中做好企业的秘诀是拥有超强解决问题的能力，因为企业的壮大本质上就是遇到问枣尘让题、发现问题、解决问题的过程。企业发展中遇到的诸多问题大体可分为2类：一类是市场环境、竞争格局等由外界因素带来的问题，一类是人才管理、资源调配等在内部引发的问题。

普遍认为，对组织内部要素的优化更容易把握，也更利于产生积极效果。那些善于解决问题的企业，特别是能在内部形成完善体系的公司，更容易走向成功。互联网时代，中小企业的成长过程伴随着高级人才短缺、管理效能低、无法形成企业文化这3大痛点问题，选择云视讯技术作为优化企业沟通环节的工具能高效解决如上3个问题。

• 高级人才短缺

每天不断处理繁杂而又无关紧要的事务是大部分中小企业老板的工作重点，造成这种局面与企业缺乏值得信赖的高级管理人才有直接关系，想要作出改变，老板可以从最大化各部门负责人的工作能力和充分放权两方面入手。在企业内部引入高效的沟通工具是释放管理者工作能力的最佳方案，应用云视频会议系统能有效提高管理人才的工作效率。

云视频会议系统是统一通信工具，具备移动性办公、视频化沟通、高效云端协作等特点，达到了“任何时间、任何地点、任何设备”都凳局能实现高清面对兄帆面视频沟通的效果。部门负责人用手机、电脑、会议终端等在高铁、家里、会议室均能完成部门内及跨部门沟通，丰富的协作功能与便捷的操作提高了高级管理人才的工作时效，解决了企业缺乏管理人才的困境，让老板拥有更多精力思考企业发展方向、了解行业情况。

• 管理效能低

团队臃肿、组织架构混乱、职位设置不清晰等都是造成企业管理效能下降的因素。亚马逊为避免“大公司病”推出了“两个比萨饼原则“，即项目团队规模不能多到两个比萨饼不够吃。贝索斯能成功施行扁平化管理依仗于高效的沟通工具，云视频会议系统的应用解决了组织内部多项目团队的沟通、协作问题，有效解决中小企业遇到的管理效能低下的问题。

老板、各项目团队负责人、团队成员都能在网络环境下加入云会议室进行高清视频互动沟通，通过共享电脑桌面、手机屏幕，云会议室内全部设备都能同步显示各类文档、图片和第三方应用界面。会议主持人还能管理参会者列表，强大且丰富的会控功能让各部门合作变得轻而易举。系统还支持根据需求自定义企业通讯录，简洁的组织建构大大降低了多项目组部署的沟通难题。通过微信就能轻松发起会议邀请、组织架构搭建的人员邀请，参与者一键加入，省去了繁杂的操作步骤。

• 没有形成企业文化

企业文化是企业发展过程中沉淀下来的价值观、处事准则，拥有良好的企业文化，员工的归属感更强、也能时刻保持主人翁意识。在企业发展初期，这股“文化力量”很难带来直接收益，因此，也很难被老板、创始人重视。随着企业发展趋于平稳、员工数量倍数增加，为谋求更大的目标，必须拥有一套优秀的企业文化作为辅助，而文化的形成离不开一场场的培训和宣讲，远程培训作为更高效的内训方式被广泛应用。

讲师在总部培训室就可以与遍布在全国各地的员工进行真人1：1高清实时音视频交互，实现完全沉浸式的教学体验。学员通过手机App、电脑客户端、专业会议终端、微信小程序等都能加入学习。课上培训师还能随时发起在线答题，受训者利用答题器外设或硬件设备即可互动答题，讲师根据系统反馈数据与课堂效果综合评定员工的掌握情况，随时调整教案。课后还能通过自动生成的课堂笔记与回看全程录播视频巩固知识点。

利用小鱼易连云视频会议系统高效沟通、协作的特性成功破冰中小企业成长3大痛点并不难。而且小鱼易连还根据企业各个业务场景的真实应用需求，开发的智能培训、远程招聘、视频会议、沟通会商、指挥中心、视频客服等备受企业客户青睐。未来，借助云计算、AI、5G等技术飞速发展的趋势，颠覆企业现有低效的沟通方式，开创互联网时代企业沟通新模式。

❽ 调研行业存在的痛点有哪些用调研工厂可以解决吗

1 大部茄猛分调查工具都是有费用的的，没有面访和暗访的相关工具。调研工厂登录就可以使用了，除了线上问卷，也有线下暗访功能。
2 访问员督导工作难，劳务结算混乱，数据质量难以控制。调研工厂推出了访问员管理功能，可以通过APP定位拍照打卡，查看访问员劳务费明细，通过APP直接提现。
3 缺乏培训环节，数据整合有困难。调研工厂提供了贯穿于调研全过程的调研培训工具，管理员可为培训项目配置相应的线上培训课程、教案、试题，学员可在手机端随时学习和练习。回轿纳兆收数据实时在线统计，支持导出，图闭租表化展示，直观呈现数据结果。

❾ SaaS服务到底要解决哪些企业痛点之财务篇

任何企业在经营和发展的过程中，都会出现或多或少的各种困扰与发展难题，出现企业困扰并不可怕，但绝不能不重视这些困扰，任由其发展或存在。认真分析产生的困扰，积极需求解决困扰的方案，才是企业发展壮大的最大保障。从一定程度上理解，困扰的根源围绕的都是信息问题，如信息缺少、信息混乱、信息管理困难、信息缺乏统计分析等，使得投资决策与管理分工等缺少信息支持。一般中小型企业来说，虽说“家家都有本难念的经”，但就常见的企业困扰来说，还是具有不少的共性。作为国内优秀的Saas服务产品-

1.快速查询财务数据困难？ 解读： 财务数据是企业经常需要了解的信息，快速进行自动查询，迅速获得精确的财务数据无异于极大的提高了企业的工作效率。 常见现状： ①老板查账需要问会计；②会计查账需穗羡枣要翻找账簿；③汇总查询数据需要较长时间；

2.缺乏收支流水帐记账平台？ 解读： 企业所有财务信息里面，收入、支出帐的处理无疑猜拆是频率最高的，快速精确的处理好收支流水帐对提高财务人员工作效率至关重要。 常见现状： ①传统记账方式记录收入、支出，会计分录处理费事；②出现收支不平衡查找差错数据费时费劲；③需分不同的会计账簿与科目分开记账；

3.各账户具体收支盈余不清楚？ 解读： 管理现金账户、公司银行账户、普通银行账户等的收支清单以及账户余额信息，是企业老板们派腔必查的“家底帐”。 常见现状： ①查账需要去银行、翻账簿；②具体“家底”不清，时时了解“家底帐”不便；

4.企业应收应付款管理困难？ 解读： 先款后货、先货后款等难免会存在大量的应收款、应付款管理需要。 常见现状： ①应收款催收容易遗忘或记混；②回款冲销收入查询数据不便；③耗费大量时间用来进行财务对账；

5.企业账务数据统计不便？ 解读： 财务数据的统计与分析，是企业进行投资决策、资金运作安排的最重要参考因素。 常见现状： ①销售收入统计不便；②利润汇总对比困难；③盈利趋势缺乏数据统计图表；

6.老板审帐看帐缺乏平台？ 解读： 老板不一定做帐，但通过看帐审帐对企业财务情况进行把控还是免不了的。 常见现状： ①看帐审帐需要通知财务人员做报表；②在外地出差等看帐审核困难；

e 之助企业工作平台 在产品设计之初便深入企业内部调研,切实了解企业困扰,在功能及服务上以解决企业根本问题为导向,加以友好的用户体验,是企业运营和管理的有力助手.

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❿ 大数据医疗行业的痛点有哪些

一、数据安全

医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题，因此要特别注意个人数据隐私保护，中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”

虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理，这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题，但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。

二、数据开放受限

中国的医疗数据开放程度有限，主要体现两个方面：一是境内与境外的流通限制，二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。

境内与境外的限制其实很简单，这个各个国家都有相关规定，而且有的国家规定的更加严格，比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面，我国大部分的医院数据都是独立存在的，流通起来相对困难，更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。

三、数据标准差异

我国人口众多，医疗数据丰富，但”数据大“不等于 “大数据“，临床数据不够统一和规范，不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系，也没有统一的标准，因此价值也得不到体现。

四、伦理争议

尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展，但不可否认的是，AI的应用依然存在一系列的伦理问题，比如：AI造成了个人信息泄露，导致医疗事故，责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业，引发医疗产业结构的转型，社会应该如何应对?诸如此类的问题很多，都需要行业从业者去面对和解决。

五、数据成本高

所有基于AI的医疗技术，都是以”数据“为基础的，目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种：第一，与医院合作科研项目;第二，从公开数据集下载数据;第三，购买数据。

总体来说，获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上，而随着模型训练的逐步深入，数据吞吐量可能会是几何级数增长，代价也会水涨船高，这无形中为实现大数据医疗增加了负担。

关于大数据医疗行业的发展痛点的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。