电商资讯 2019-11-19 19:32:14
互联网大亨马云在一次演讲中提到，“人类正在从T时代向DT时代迈进”。DT的核心是数据驱动创新，即基于海量数据巨大价值挖掘的创新体系和创新模式。与信息技术时代的信息流不同，数据挖掘时代注重数据流。如果说信息技术时代是以拥有、掌握、传播和控制为特征的，那么DT时代越来越注重开放性、透明性、体验性和共享性。
制造业是国民经济的主体，是建设国家的基础，是振兴国家的工具，也是强国的基础。信息技术产业在制造业革命中发挥了巨大作用。自动化过程和机械化产生大量数据，但是大多数制造商不能很好地利用这些数据。
如何充分挖掘海量数据的价值，跟上数据挖掘时代，利用大数据分析技术来指导企业决策，已经成为制造企业最关心的问题。
就中国市场而言，经过几年的积累，大多数大中型制造企业已经建立了比较完善的基础信息系统，如客户关系管理、企业资源规划、制造执行系统、物料需求计划等。帮助制造企业收集大量历史数据。目前，当我们从信息技术时代进入数据挖掘时代时，企业的经营也随之发生了变化，从最初的粗放式管理转变为精细化管理。
随着信息技术的逐步完善，财务信息系统、物料需求计划系统和企业资源规划系统也在逐步完善。然而，内部信息系统之间缺乏统一的平台来关联、集成和链接数据，导致生产、营销和存储等所有环节无法协同工作，也无法充分释放数据的真正价值。
不同级别的用户对数据分析有完全不同的要求。目前，企业可以提供的分析报告主要是形式，分析维度单一，形式简单固化。对分析需求响应的及时性较差，不能满足用户快速、灵活、多变的数据分析需求。
问题和解决方案 1.整合海量数据，打破数据孤岛对于房地产企业来说，传统的大数据平台项目成本高、效率低、风险高。经过长时间的数据仓库构建和建模，高层领导仍然不可能看到数据的价值。因此，许多房地产企业不敢在这方面投资太多。用大数据系统的业务解决方案帮助企业从数量上获得商机，用最小的投资获得最大的回报。
2。可视化分析帮助企业实现实时分析虽然企业积累了一定数量的历史数据，但由于早期缺乏数据管理机制规划，数据质量参差不齐，基础数据分散、不一致、不一致，难以为数据统计分析的上层应用提供支持。随着企业资源规划、物料需求计划、财务系统等数据源与商业大数据系统的集成，运营成本降低。
虽然企业积累了一定的历史数据，但由于前期缺乏数据管理机制规划，数据质量参差不齐，基础数据分散不一致，数据不一致，很难支持上层数据的统计分析应用。随着企业资源规划、物料需求计划、财务系统等数据源与商业大数据系统的集成，运营成本降低。
4、一站式分析，实现精细化操作企业有大量的在线和离线存储的客户数据、交易数据和其他业务数据，以及大量的在线用户行为数据。然而，由于技术限制，它不能得到充分利用。将大数据系统与业务结合使用，可以通过业务数据和用户行为数据，建立统一、标准化的数据平台，打破数据孤岛，用数据推动企业成长。
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