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行業升級叠代進入加速期 數據已成制勝之匙
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   對于企業來說,通過激活數據去驅動業務發展,打造商業與技術的閉環, 利用數據分析獲得可執行的業務洞察,將幫助他們改善客戶體驗,改進産品和服務,推動業務發展,保持競爭力。高速發展的商業世界,擁有對行業的強大洞察是必不可少的能力。而在數據時代,能夠對數據進行高效管理並能夠快速進行數據分析的企業才能獲得優勢。

  互聯網+浪潮催生出越來越多的新行業,新制造、新零售、新金融等等。在互聯網+新引擎的拉動下,傳統行業的升級叠代已經進入到加速期,在未來將創造巨大的增量市場。

  根據 IDC研究報告,到2020年,數字化轉型支持的總體行業增加值占到中國GDP的20%左右,達到2.8萬億美元。中國信通院發布的《中國數字經濟發展白皮書(2017)》的數據顯示,2020 年傳統行業的數字化改造將爲中國帶來超過40 萬億的總市場規模。

  事實上,無論是新産業的迅猛發展還是傳統産業的後起直追,數據都已成爲制勝之匙。

  對于企業來說,通過激活數據去驅動業務發展,打造商業與技術的閉環,利用數據分析獲得可執行的業務洞察,將幫助他們改善客戶體驗,改進産品和服務,推動業務發展,保持競爭力。

  技術進行議程設置

  讓技術來設置議程,企業要問自己這樣幾個問題,我擁有怎樣的技術?怎樣服務于我的業務?我還可以怎麽樣進行技術升級來達到商業目標?

  隨著數據分析的進展,從報表式的1.0時代,到可以處理非結構數據的2.0時代再到結構化數據和非結構化數據整合的3.0時代,對IT提出了更高的要求。

  數據分析技術不僅僅是一個商業的輔助工具:它能夠指導業務正確部署,它是實現更好、更快的業務決策的主要推動因素。例如在零售業,利用預測分析模型,零售商可以獲取在不同場景下的客戶流量、庫存供應水平等實時數據,獲得最新的銷售概況,並在不停機狀態中作出決策,這將有助于銷售量的最大化並避免因供應鏈斷裂而産生的問題。

  金融服務不斷數字化,也急需全新的業務模式。金融行業的交易處理和結算環節要始終圍繞效率,成本和系統運營可靠性,這些都需要技術先行。尤其在互聯網金融行業當中,如果沒有技術保證的話,業務是無法開展的,這也就是爲什麽現在大家已經把金融科技行業等同于技術行業,包括雲計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術。

  在高速發展的商業世界,擁有對行業的強大洞察是必不可少的能力。而在數據時代,能夠對數據進行高效管理並能夠快速進行數據分析的企業才能獲得優勢。英特爾一直致力于爲企業用戶提供最高效,便捷,安全的數字技術,通過軟硬件全面解決方案,幫助企業在商業世界獲取有用的數據,進而搶得先機。

  商業需求爲主導

  IT技術在數據時代必然重要,然而明確的商業需求才能推動技術的部署,因爲分析的數據最終要與業務形成閉環,才能讓數據“活”起來。

  在企業數據分析技術的支持下,可獲得海量的場景案例,優化解決方案。更因爲如此,企業要從一開始就明確商業需求,這樣才能使技術團隊找到前進的方向,並選定正確的技術組合,讓決策更快,讓商業運轉更敏捷。

  新交通行業的滴滴,Uber,他們嗅到了私家車增長,出租車不足而有大量出行需求的商機,在大數據平台,通過算法和實時分析,迅速匹配出行方案,滿足用戶需求,最終推動商業目標的實現。

  像這樣的企業,要實現商業目標,必須依賴于強大的IT基礎設施和數據分析技術。當然,數據分析技術始終要服務于商業需求和目標,例如在早晚高峰如何平衡用車需求和用戶體驗,通過有效的具體的技術部署去解決,這時的企業領導者需要清楚,數據分析技術應如何提供幫助,以及在何處提供幫助,而不是期待技術團隊來猜測業務發展的優先級。

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