大数据时代的出现,简单的讲是海量数据同**计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术**地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。一些公司也成立了大数据部门,大数据得到了企业的高度重视,但是很多企业和厂商主要的困难在于大数据的场景应用,既如何利用数据分析和外部数据来提升业务。
其实大数据的场景应用可以从横向和纵向来说,可以从数据源、数据应用、数据分析方法和工具来介绍如何应用数据。大数据的应用场景主要可以分为五类,分别是功能、数据源、数据分析、行业、用户画像。
功能的大数据应用场景:从大数据场景应用的纵向出发,介绍大数据分析在各个功能领域的应用场景,重点介绍**营销、数据风控、效率提升、决策支持、产品运营的大数据场景和案例。很多公司都会构建属于自己的企业大数据平台,当然,这个过程前期非常困难,投入与产出不成正比,因此,性价比比较高的选择就是使用BI软件,像Smartbi、Power BI等。
数据源的大数据应用场景:从数据类型和数据源角度出发,介绍中国市场上拥有数据源的公司,其数据来源、数据类型、数据应用场景、数据应用案例。
数据分析的大数据应用场景:从数据分析角度出发介绍常用的数据挖掘和统计分析方法、模型、算法。数据挖掘和分析常用的知识点、数据分析模型和应用案例。
行业的大数据应用场景:从大数据场景应用的横向出发,介绍各个行业的大数据应用场景,重点介绍银行、证券、保险、互联网金融、地产、旅游、交通、农业、智慧政府等行业大数据场景应用和案例。如果想详细了解的话,可以到Smartbi官网,有很多客户案例,供你参考。
用户画像的大数据应用场景:从数据应用出发,介绍如何梳理和整理数据,如何打标签,如何利用数据描述用户,如何建立可以进行商业应用的用户画像,如何通过用户画像找到数据商业应用场景。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变,驱动着行业变革,衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为**企业的核心竞争力,这种能力能够帮助企业打破数据边界,绘制企业运营全景视图,做出**的商业决策和发展战略。以大数据平台建设为基础,夯实大数据的收集、 存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设,打造专业、高效、灵活的大数据分析团队。不断提升企业智商,挖掘海量数据的商业价值,从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹,赢得先机。
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