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大數據應用

IT方案商乘勢而來:大數據驅動業務轉型

無論如何,世界已阻擋不了大數據進軍傳統行業的步伐。現在,國內某證券公司聲稱,由于把大數據引入證券分析中,強化了數據分析的思想,使其公司預測準確率已遠遠超越同行。

數據分析早已深入到影視劇的創作環節。美國視頻網站 Netflix運用大數據分析投拍的電視劇《紙牌屋》大獲成功,該創作源于用戶喜好所做的精準分析,是大數據營銷服務案例的典范。

無獨有偶,谷歌研發了一個準確率高達94%的電影票房預測模型。據其統計,電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性。

票房預測模型似乎成為大數據分析技術在電影產業的新驅動力。隨之,國內某視頻網站聲稱其將依托大數據分析來拍電影。通過更廣泛且具象化地留存、分析用戶行為數據,影視營銷模式變革在即。

事實上,早在2011年,曼城隊助理教練大衛·普拉特決定利用數據分析來解決球隊在表現方面遇到的棘手難題—角球得分不盡如人意。

在征求了數據分析師的意見后,增加了對內旋角球的使用,戰術轉變產生了驚人的效果。在整個賽季中,其成為英超角球得分效率最高的球隊。

數據應用的新藍海

的確,世界已阻擋不了大數據進軍傳統行業的步伐。現在,國內某證券公司聲稱,由于把大數據引入證券分析中,強化了數據分析的思想,使其公司預測準確率已遠遠超越同行。

在大數據所演繹越來越多的神話之下,中國的數據分析服務市場,給國內處于轉型與創新迷茫期的IT廠商,帶來了一個極具想像力的魔幻空間。

云計算、物聯網、智慧城市等熱點市場推動下,中國整個行業市場的大數據需求急速演變。有政府行業對海量信息高速處理需求,科研部門對高性能分析平臺的倚重等;國內金融行業,經歷了數據大集中之后,金融IT向數據分析方向發展;

在電信行業,運營商將巨額投資引入其數據智能化轉型項目,針對精準營銷而生。旨在通過對用戶行為分析、客戶滿意度調查、生產能力、新產品研發等,進行數據整理、挖掘及數據二次加工。

智能化的數據應用對技術創新推動無止境…一系列由技術導向社會服務的新課題,驅使大數據行業解決方案及服務商乘勢而來

這幾年,香港免備案主機,在大數據旗幟之下,國內方案及服務商推動數據分析,導入不同行業不同應用中。為開創一個全新的產業鏈,他們紛紛啟動了各自獨特的大數據之旅。

他們聚焦于用戶,切入細分行業應用,為用戶挖掘數據價值,從而積極開拓屬于自己的新的藍海。

大數據工具的能力與積累

針對火熱的大數據,有這樣一句名言:宏觀看大數據,包括采集、存儲、分析等三個維度。而大數據的真正價值就在于分析。

隨著近10多年BI建設的推進,加上業界針對大數據的宣傳,所有行業客戶已意識到數據是企業的關鍵資產之一。

基于此,用戶有意識的轉型方案商提出了更高要求。這也是近幾年方案商轉戰新興業務的主因。

在很多數據服務方案商看來,經過多年的數字化普及教育,用戶已不大關心底層的IT設備架構問題,首先關心的是,服務商能否幫助自己增值,滿足業務需求,實現業務價值。

這也就使得市場對所有資IT方案商提出了更高要求。需要他們從項目實際應用角度去考慮數字化建設。

著眼于數據分析,項目實施不能單單從成本考慮。而是要從數據應用的多角度、多管道以及多服務形態出發,全面打造數據綜合方案

大數據充分體現的是方案商的綜合能力,即既懂技術又熟悉業務,尤其是熟悉數據分析相關的理念及工具。在資源上需要加大自主研發人才的儲備和積累。

顯然,機會與挑戰并存。從大數據角度,方案及服務商如何將數據技術整合,高效地實現統一管理、數據挖掘及分析,使傳統數據產生價值?在技術及業務理念,他們都要進行針對性的創新。

通常的做法是,他們從滿足客戶的需求角度來考慮打造技術及方案,在實際操作中,根據客戶和自身的特點及技術要求做綜合考量。

而在主要大數據技術平臺分析開發落地上,許多IT方案商認為,傳統的關系型數據庫并不能夠很好地解決海量數據帶來的問題,單機的統計和可視化工具也變得力不從心。新的數據管理系統如并行數據庫、網格數據庫、分布式數據庫、云平臺、可擴展數據庫的采用,解決海量數據分析難題

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