大数据给企业运营带来了什么变化?

随着5G、云计算、人工智能、大数据、物联网的日益普及,数字技术已渗入企业从产品到服务,从流程到监管,从员工到客户,从开发到市场等各个环节。企业也在拥抱技术为数字化转型提供动能,来提高自身的核心竞争力。云计算作为企业数字化转型的关键支撑,为用户提供基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS),软件即服务(SaaS)这三种交付模式,满足企业的多样化需求,为企业带来新一轮的业务增长和创新。

那么,企业该如何选择和使用云计算资源以实现云项目投入对基础架构和业务价值的最优回报呢?对此,国际权威咨询机构Gartner给出了建议。

评估HCI厂商时弱化对成本的关注,重点关注HCI的运营效率。

通过将人员从管理本地部署的基础架构分配到云计算卓越中心(CCOE),简化I&O组织。

将预算用于对重新分配的员工进行云优化和费用管理培训,减少企业承担额外招聘成本的风险。

制定奖励和保留计划,留住担任高价值职位的员工,为他们提供不限于薪酬和奖金激励的福利。

Gartner表示,由于现有的应用正迁移到SaaS,新的应用开发也在向公共云IaaS和PaaS上转移,用户对本地基础设施的需求逐渐下降,使企业可以寻求简化和整合IT的机会,超融合基础设施软件(HCI)就成了一个值得考虑的选择。

虽然很多企业承认搭建HCI的费用往往会超出预期,但从长远战略来看,HCI为他们在简化运营和提高效率带来的收益远比开始的成本投入更重要。Gartner对其发布的《超融合基础设施软件魔力象限》处于领导者象限的厂商的客户进行了调查,发现59%的客户选择HCI产品的最主要原因是该产品能够创造内部/运营效率,51%的受访者是为了成本管理,49%的受访者则为了推动创新。

HCI具备有效提升IT底层架构的灵活性和扩展性,更易于管理和运维,提高运营和业务效率,为了有效控制企业的IT成本,该如何选择HCI厂商呢?Gartner在2020年《超融合基础设施软件魔力象限》报告中对全球数家HCI厂商进行了调研,从厂商的执行力和前瞻性进行了综合评判,评选出了十家优秀的HCI厂商为企业提供参考,Nutanix和VMware凭借成熟的超融合软件解决方案、广泛的客户实践和全球市场表现持续领跑,位于领导者地位。值得关注的是,华云数据和作为榜单中仅有的两家中国HCI厂商获得了Gartner的持续认可,连续两年进入魔力象限。

Gartner评价,华云数据的Archer OS 和 Maxta HCI 软件解决方案主要针对云端、核心IT和虚拟桌面基础架构(VDI) 用例。华云数据主要在中国开展业务,其客户主要为教育、医疗、制造业等中小企业和政府部门。华云数据的HCI软件解决方案支持KVM和VMware vSphere,以及大量x86和ARM服务器。

华云数据超融合产品的优势在于:

华云数据超融合解决方案的在价格和报价体系上有优势。

华云数据可以提供一个双节点集群的高可用解决方案。

华云数据可以为Archer OS提供扩展服务,可以备份到华云公有云,拥有多GPU模式的VDI解决方案、用于自动化运营监控的ArIQ以及作为云管理平台(CMP)的安超云套件Archer CloudSuite。

Gartner认为,的HCI软件解决方案是专为数据中心现代化改造、企业应用、云转型、VDI以及备份和灾难恢复而设计的。其业务虽然遍及亚太和EMEA地区,但主要业务在中国,而且其客户以大中型企业为主。2020年,深信服专注于对ARM端到端安全性和支持,以及用于私有和托管云基础架构的x86平台。

超融合产品的优势在于:

借助自有的系统管理程序,为中小企业提供了一种安全、托管形式、具有成本竞争力的替代方案。

超过80%的超融合销售量来自中国企业,深信服也为客户提供了成熟的支持团队。借助遍及亚太地区和 EMEA 的业务和联系点,以满足本地市场的客户需求。

实行的垂直行业销售方法,与独立软件供应商 (ISV) 建立合作伙伴关系,部署销售团队并掌握合规知识,以满足中国乃至全球的制造、政府、医疗和教育组织的需求。

相较于在全球市场布局的HCI领导者Nutanix和VMware,华云数据和的HCI解决方案和支持服务更专注中国市场,深刻理解中国本土企业的业务场景和需求。并且,这两家厂商可提供“纯软”的HCI产品,不受硬件供应商的绑定,支持利旧,有效降低企业上云的TCO,同时能侧重云相关的功能创新,更好地满足用户在数字化转型过程中对IT架构的新诉求,为中国超融合市场起到了很好的带动作用。随着数字技术的不断普及,超融合将持续发挥优势,帮助企业快速上云,控制整体IT成本,提升运营效率,推动新一轮的业务增长和创新。

  **年**月12-**日,由中国计算机学会主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所与CSDN共同协办的2014中国大会在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。从**年仅***人参加的技术沙龙到当下的数千人技术盛宴,大数据的火爆由此可见一斑。

  随着金融、电信、政府、公共事业、能源、交通、制造等行业企业快速步入大数据时代,开启大数据和分析业务,有效管理和利用海量数据,以获取商业洞察和行业竞争优势。各行业对大数据的市场需求越来越大。

  传统的针对结构化数据的分析应用基于数据库和数据仓库,在金融、电信等行业有着广泛应用,例如电信的经分系统。近两年,针对非结构化数据的大数据应用呈现快速增长态势,从行业角度看,大数据正在从电子商务、互联网、快消等行业向传统的金融、政府、公共事业、能源、交通等行业快速扩展;在应用场景方面, 应用已经从用户上网行为分析拓展到电力安全监控、舆情监测等关键领域。

  随着大数据和分析在企业应用的深入,对大数据和分析平台的企业级可靠性、稳定性、安全性要求会越来越高;**,大多数企业级用户都面对着极为复杂的行业应用场景,不同类型和来源的数据需要统一地被利用,特别是新的大数据方案如何与传统的数据仓库无缝集成;**,大多数企业级客户还处于对大数据和分析的探索初期,他们十分需要拥有行业经验,又有大数据领域相关产品和技术能力的供应商作为合作伙伴。

  网发布的2022年中国大数据市场现状调研与发展前景预测分析报告认为,以全球领导厂商IBM为例,IBM是业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商,在全球拥有***万多个大数据和分析应用客户,是大数据和分析领域的绝对领导者。***多笔与分析相关的收购,***多位顶尖数学家,***多名业务分析顾问,使IBM能够提供业界最完整的企业级大数据和分析解决方案,针对企业级大数据和分析应用的不同场景,全面满足企业级客户对大数据和分析的需求。

  地方政府积极推动大数据发展,**年以来陆续出台了推进计划。总体上看各地大数据发展政策各有侧重,形成了不同的模式。

  模式一是强调研发及公共领域应用。如上海市《推进大数据研究与发展**年行动计划》提出,将在**年内选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务***个有基础的领域,建设大数据公共服务平台。

  模式二是强调以大数据引领产业转型升级。如北京中关村《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》提出,要充分发挥大数据在工业化与信息化深度融合中的关键作用,推动中关村国家自主创新示范区产业转型升级。

  模式三是强调建立大数据基地,吸纳企业落户。如重庆、贵州、陕西、湖北等地都提出建设大数据产业基地的计划,力图将大数据培育成本地的支柱产业。在地方积极推动大数据发展的同时,也应警惕将“大数据”简单等同于“大数据中心”、盲目上马大规模园区建设的潜在过热风险。

  **-**年中国大数据产业市场规模及预测(单位:亿元,%)

  《2022年中国大数据市场现状调研与发展前景预测分析报告》依据国家权威机构及大数据相关协会等渠道的权威资料数据,结合大数据行业发展所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度对大数据行业进行调研分析。

  《2022年中国大数据市场现状调研与发展前景预测分析报告》内容严谨、数据翔实,通过辅以大量直观的图表帮助大数据行业企业准确把握大数据行业发展动向、正确制定企业发展战略和投资策略。

  产业调研网发布的预测分析报告是大数据业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握大数据行业,洞悉大数据行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。

第一章 大数据行业相关概述

  第一节 大数据行业定义及分类

    二、行业主要分类

    三、行业特性及在国民经济中的地位

      1、大数据的特性

      2、大数据在国民经济中的地位

  第二节 大数据行业统计标准

    一、统计部门和统计口径

    二、行业主要统计方法介绍

    三、行业涵盖数据种类介绍

  第三节 “十三五”中国大数据行业经济指标分析

    三、附加值的提升空间

    四、进入壁垒/退出机制

    七、竞争激烈程度指标

    八、行业及其主要子行业成熟度分析

  第四节 大数据行业产业链分析

    一、产业链结构分析

    二、主要环节的增值空间

    三、与上下游行业之间的关联性

    四、行业产业链上游相关

    五、行业下游产业链相关行业分析

    六、上下游行业影响及风险提示

第二章 大数据行业“十三五”规划概述

  第一节 “十三五”大数据行业发展回顾

    一、“十三五”大数据行业运行状况分析

    二、“十三五”大数据行业发展特点

    三、“十三五”大数据行业发展成就

  第二节 大数据行业“十三五”总体规划

    一、大数据行业“十三五”规划纲要

    二、大数据行业“十三五”规划指导思想

    三、大数据行业“十三五”规划主要目标

  第三节 “十三五”规划解读

    一、“十三五”规划的总体战略布局

    二、“十三五”规划对经济发展的影响

    三、“十三五”规划的主要精神解读

第三章 “十三五”期间经济环境分析

  第一节 “十三五”期间世界经济发展趋势预测分析

    一、“十三五”期间世界经济将逐步恢复增长

    二、“十三五”期间经济全球化曲折发展

    三、“十三五”期间新能源与节能环保将引领全球产业

    四、“十三五”期间跨国投资再趋活跃

    五、“十三五”期间气候变化与能源资源将制约世界经济

    六、“十三五”期间美元地位继续削弱

    七、“十三五”期间世界主要新兴经济体大幅提升

  第二节 “十三五”期间我国经济面临的形势

    一、“十三五”期间我国经济将长期趋好

    二、“十三五”期间我国经济将围绕三个转变

    三、“十三五”期间我国工业产业将全面升级

    四、“十三五”期间我国以绿色发展战略为基调

  第三节 “十三五”期间我国对外经济贸易预测分析

    一、“十三五”期间我国劳动力结构预测分析

    二、“十三五”期间我国贸易形式和利用外资方式预测分析

    三、“十三五”期间我国自主创新结构预测分析

    四、“十三五”期间我国产业体系预测分析

    五、“十三五”期间我国产业竞争力预测分析

    六、“十三五”期间我国经济国际化预测分析

    七、“十三五”期间我国经济将面临的贸易障碍预测分析

    八、“十三五”期间人民币区域化和国际化预测分析

    九、“十三五”期间我国对外贸易与城市发展关系预测分析

    十、“十三五”期间我国中小企业面临的外需环境预测分析

第四章 大数据行业全球发展分析

  第一节 全球大数据市场总体情况分析

    一、全球大数据行业的发展特点

    二、年全球大数据市场结构

    三、年全球大数据行业发展分析

    四、年全球大数据行业竞争格局

    五、年全球大数据市场区域分布

  第二节 全球主要国家(地区)市场分析

    五、其他国家地区

第二部分 行业深度分析

第五章 “十三五”大数据行业总体发展情况分析

  第一节 大数据行业特性分析

  第二节 大数据产业特征与行业重要性

  第三节 “十三五”大数据行业发展分析

    一、“十三五”大数据行业发展态势分析

    二、“十三五”大数据行业发展特点分析

    三、“十三五”区域产业布局与产业转移

  第四节 “十三五”大数据行业规模情况分析

    一、行业单位规模情况分析

    二、行业人员规模状况分析

    三、行业资产规模状况分析

    四、行业市场规模状况分析

  第五节 “十三五”大数据行业财务能力分析

    一、行业盈利能力分析

      1、我国大数据行业销售利润率

      2、我国大数据行业成本费用利润率

      3、我国大数据行业亏损面

    二、行业偿债能力分析

      1、我国大数据行业资产负债比率

      2、我国大数据行业利息保障倍数

    三、行业营运能力分析

      1、我国大数据行业应收帐款周转率

      2、我国大数据行业总资产周转率

      3、我国大数据行业流动资产周转率

    四、行业发展能力分析

      1、我国大数据行业总资产增长率

      2、我国大数据行业利润总额增长率

      3、我国大数据行业主营业务收入增长率

      4、我国大数据行业资本保值增值率

第六章 中国大数据市场规模分析

  第一节 “十三五”中国大数据市场规模分析

  第二节 “十三五”我国大数据区域结构分析

  第三节 “十三五”中国大数据区域市场规模

    一、“十三五”东北地区市场规模分析

    二、“十三五”华北地区市场规模分析

    三、“十三五”华东地区市场规模分析

    四、“十三五”华中地区市场规模分析

    五、“十三五”华南地区市场规模分析

    六、“十三五”西部地区市场规模分析

  第四节 “十三五”中国大数据市场规模预测分析

第七章 我国大数据行业运行分析

  第一节 我国大数据行业发展状况分析

    一、我国大数据行业发展阶段

    二、我国大数据行业发展总体概况

    三、我国大数据行业发展特点分析

    四、我国大数据行业商业模式分析

  第二节 年大数据行业发展现状调研

    一、年我国大数据行业市场规模

    二、年我国大数据行业发展分析

    三、年我国大数据行业应用分析

      1、大数据在经济预警方面的应用

      2、大数据在市场营销方面的应用

      3、大数据在医疗领域的应用

      4、大数据在金融领域的应用

      5、企业大数据产品与技术动向

    四、年中国大数据企业发展分析

第八章 “十三五”期间我国大数据市场供需形势分析

  第一节 我国大数据市场供需分析

    一、年我国大数据行业供给状况分析

    二、年我国大数据行业需求状况分析

    三、年我国大数据行业供需平衡分析

  第二节 大数据产品(服务)市场应用及需求预测分析

    一、大数据产品(服务)应用市场总体需求分析

    二、“十三五”期间大数据行业领域需求量预测分析

    三、重点行业大数据产品(服务)需求分析预测

第九章 “十三五”大数据行业产业结构调整分析

  第一节 大数据产业结构分析

    一、市场细分充分程度分析

    二、各细分市场领先企业排名

      1、全球大数据领先企业排名

      2、我国各细分行业领先企业分析

    三、各细分市场占总市场的结构比例

    四、领先企业的结构分析(所有制结构)

  第二节 产业价值链条的结构及整体竞争优势分析

    一、产业价值链条的构成

    二、产业链条的竞争优势与劣势分析

  第三节 产业结构发展预测分析

    一、产业结构调整指导政策分析

    二、产业结构调整中消费者需求的引导因素

    三、中国大数据行业参与国际竞争的战略市场定位

    四、“十三五”产业结构调整方向分析

第三部分 行业竞争结构

第十章 大数据行业竞争力优势分析

  第一节 大数据行业竞争力优势分析

    一、行业地位分析

    二、行业整体竞争力评价

    三、行业竞争力评价结果分析

    四、竞争优势评价及构建建议

  第二节 中国大数据行业竞争力分析

    一、我国大数据行业竞争力剖析

    二、我国大数据企业市场竞争的优势

    三、民企与外企比较分析

    四、国内大数据企业竞争能力提升途径

  第三节 大数据行业SWOT分析

    一、大数据行业优势分析

    二、大数据行业劣势分析

    三、大数据行业机会分析

    四、大数据行业威胁分析

第十一章 “十三五”期间大数据行业市场竞争策略分析

  第一节 行业总体市场竞争状况分析

    一、大数据行业竞争结构分析

      1、现有企业间竞争

      2、潜在进入者分析

      3、替代品威胁分析

      4、供应商议价能力

      5、客户议价能力

      6、竞争结构特点总结

    二、大数据行业集中度分析

      1、市场集中度分析

      2、企业集中度分析

      3、区域集中度分析

      4、各细分行业集中度

      5、集中度变化趋势预测分析

  第二节 中国大数据行业竞争格局综述

    一、中国大数据行业品牌竞争格局

    二、大数据业未来竞争格局和特点

    三、大数据市场进入及竞争对手分析

  第三节 年大数据行业竞争格局分析

    一、年国内外大数据竞争分析

    二、年我国大数据市场竞争分析

    三、年我国大数据市场集中度分析

    四、年国内主要大数据企业动向

    五、年国内大数据企业拟在建项目分析

第十二章 “十三五”大数据行业重点企业发展形势分析

  第一节 江苏天泽信息产业股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司组织架构分析

    三、公司主要产品及特点

    四、公司研发能力分析

    五、“十三五”公司经营情况分析

    六、公司经营优劣势分析

    七、“十三五”期间发展战略规划

  第二节 北京拓尔思信息技术股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司组织架构分析

    三、公司主要产品及特点

    四、公司研发能力分析

    五、“十三五”公司经营情况分析

    六、公司经营优劣势分析

    七、“十三五”期间发展战略规划

  第三节 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

    六、“十三五”期间发展战略规划

  第四节 潜能恒信能源技术股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

  第五节 北京同有飞骥科技股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司发展模式分析

    六、公司经营优劣势分析

  第六节 上海汉得信息技术股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

  第七节 浙大网新科技股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

    六、“十三五”期间发展战略规划

  第八节 荣之联科技股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

    六、“十三五”期间发展战略规划

  第九节 上海天玑科技股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、“十三五”期间发展战略规划

  第十节 北京银信长远科技股份有限公司

    一、公司发展简介

    二、公司主要产品及特点

    三、公司研发能力分析

    四、“十三五”公司经营情况分析

    五、公司经营优劣势分析

    六、“十三五”期间发展战略规划

第四部分 行业投资前景

第十三章 “十三五”期间大数据行业投资前景展望

  第一节 大数据行业“十三五”投资机会分析

    一、大数据投资项目分析

    二、可以投资的大数据模式

    三、“十三五”大数据投资机会

  第二节 “十三五”期间大数据行业发展预测分析

    一、“十三五”大数据行业发展面临的挑战

    二、“十三五”大数据行业技术开发方向

    三、总体行业“十三五”整体规划及预测分析

  第三节 未来市场发展趋势预测分析

    一、产业集中度趋势预测

    二、“十三五”行业发展趋势预测分析

  第四节 “十三五”规划将为大数据行业找到新的增长点

第十四章 “十三五”期间大数据行业投资价值评估分析

  第一节 大数据行业投资特性分析

    一、大数据行业进入壁垒分析

    二、大数据行业盈利因素分析

    三、大数据行业盈利模式分析

  第二节 年大数据行业发展的影响因素

  第三节 年大数据行业投资价值评估分析

    一、行业投资效益分析

    二、产业发展的空白点分析

    三、投资回报率比较高的投资方向

    四、新进入者应注意的障碍因素

  第四节 “十三五”中国大数据行业投资收益预测分析

    一、预测理论依据

    二、“十三五”中国大数据行业总产值预测分析

    三、“十三五”中国大数据行业销售收入预测分析

    四、“十三五”中国大数据行业利润总额预测分析

    五、“十三五”中国大数据行业总资产预测分析

第十五章 “十三五”期间大数据行业发展趋势及投资风险分析

  第一节 “十三五”大数据存在的问题

  第二节 “十三五”发展预测分析

    一、“十三五”期间大数据发展方向分析

    二、“十三五”期间大数据行业发展规模预测分析

    三、“十三五”期间大数据行业发展趋势预测分析

第十六章 大数据行业“十三五”热点问题探讨

  第一节 推进城镇化和加快新农村建设,调整优化城乡结构

  第二节 发展绿色经济和基础设施经济,增强可持续发展能力

  第三节 发挥地区比较优势,促进区域协调发展

  第四节 建立扩大消费需求的长效机制研究

  第五节 培育新型战略型产业,优化经济结构

  第六节 “十三五”时期大数据行业自身热点问题研究

    一、行业技术发展热点问题

    二、产业增长方式转型问题

    三、行业产业链延伸问题

    四、行业产业转移及承接问题

第十七章 “十三五”期间大数据行业面临的困境及对策

  第一节 2022年大数据行业面临的困境

  第二节 大数据企业面临的困境及对策

    一、重点大数据企业面临的困境及对策

      1、重点大数据企业面临的困境

      2、重点大数据企业对策探讨

    二、中小大数据企业发展困境及策略分析

      1、中小大数据企业面临的困境

      2、中小大数据企业对策探讨

    三、国内大数据企业的出路分析

  第三节 中国大数据行业存在的问题及对策

    一、中国大数据行业存在的问题

    二、大数据行业发展的建议对策

      1、把握国家投资的契机

      2、竞争性战略联盟的实施

      3、企业自身应对策略

    三、市场的重点客户战略实施

      1、实施重点客户战略的必要性

      2、合理确立重点客户

      3、重点客户战略管理

      4、重点客户管理功能

  第四节 中国大数据市场发展面临的挑战与对策

    一、大数据时代面临的挑战

    二、大数据时代面临挑战的应对策略

第五部分 行业投资战略

第十八章 “十三五”期间大数据行业投资战略研究

  第一节 大数据行业发展战略研究

    一、战略综合规划

    二、技术开发战略

    三、业务组合战略

    四、区域战略规划

    五、产业战略规划

    六、营销品牌战略

    七、竞争战略规划

  第二节 对我国大数据品牌的战略思考

    一、大数据品牌的重要性

    二、大数据实施品牌战略的意义

    三、大数据企业品牌的现状分析

    四、我国大数据企业的品牌战略

    五、大数据品牌战略管理的策略

  第三节 大数据经营策略分析

    一、大数据市场细分策略

    二、大数据市场创新策略

    三、品牌定位与品类规划

    四、大数据新产品差异化战略

  第四节 大数据行业投资战略研究

    一、2022年大数据行业投资战略

    二、“十三五”期间大数据行业投资战略

    三、“十三五”期间细分行业投资战略

第十九章 研究结论及投资建议

  第一节 大数据结论及建议

  第二节 大数据应用领域研究结论及建议

  第三节 大数据行业投资建议

    一、行业发展策略建议

    二、行业投资方向建议

    三、行业投资方式建议

第六部分 行业附加内容

第二十章 中国企业大数据需求与应用趋势调查

    一、被调查者所属行业

    二、被调查者企业规模

    三、被调查企业每月新增数据规模

  第二节 企业大数据需求分析

    一、企业数据系统架构存在的问题

    二、企业面临的数据技术难题

    三、企业数据挖掘和分析面临的问题

  第三节 企业大数据应用现状与规划

    一、企业数据处理产品的服务商

    二、企业大数据投入状况分析

    三、企业部署开源大数据解决方案的计划

    四、企业大数据的部署规模

  第四节 企业大数据应用选型依据

    一、企业做数据产品选型时考虑的因素

    二、企业关注的数据产品特性

    三、企业选择服务商时考虑的因素

  第五节 企业大数据应用趋势预测

    一、企业关注的数据管理新技术

    二、企业如何看待商业智能的未来

第二十一章 国内外企业大数据产业战略布局

  第一节 国外企业布局大数据

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

      6、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

      6、大数据业务结构分析

    三、Intel

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

      6、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据业务结构分析

      1、大数据布局进程

      2、大数据解决方案

      3、给用户带来的价值

      4、大数据收入及占比

      5、大数据业务结构分析

      1、大数据布局进程

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

        6大数据业务结构分析

      1、大数据布局进程

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、大数据收入及占比

      5、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

      6、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据收入及占比

      4、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、大数据业务结构分析

      1、大数据市场定位

      2、大数据收入及占比

      3、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、大数据收入及占比

      5、大数据业务结构分析

      1、大数据市场定位

      2、大数据收入及占比

      3、大数据业务结构分析

    十七、Amazon

      1、大数据布局线路

      2、大数据解决方案

      3、大数据收入及占比

      4、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、大数据收入及占比

    十九、NetApp

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、大数据收入及占比

      5、大数据业务结构分析

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

    二十二、Fujitsu

      1、大数据布局线路

      2、大数据市场定位

      3、大数据解决方案

      4、给用户带来的价值

      5、大数据收入及占比

    二十三、其它企业

      5、ZARA

  第二节 国内企业大数据布局状况分析

    一、互联网企业布局大数据

      4、阿里巴巴

      6、盛大网络

    二、IT企业布局大数据

      4、神州数码

    三、电信运营商布局大数据

      1、中国电信

      2、中国移动

      3、中国联通

  第三节 国内外企业大数据布局比较

第二十二章 中国大数据行业政策环境分析

  第一节 大数据行业政策法规环境分析

    一、行业“十三五”规划解读

    二、产业政策分析

    三、行业环保政策分析

      1、国内相关环保规定

      2、国外相关环保规定

    四、行业政策走势及其影响

      1、大数据产业准入政策分析

      2、大数据行业法制政策取向分析

      3、大数据行业人才政策取向分析

      4、大数据行业布局政策取向分析

  第二节 大数据行业技术环境分析

    一、国际技术发展趋势预测分析

    二、国内技术水平现状调研

    三、科技创新主攻方向

第二十三章 年中国大数据行业投资分析

  第一节 行业投资机会分析

    二、投资营销模式

  第二节 行业投资风险分析

    一、竞争风险分析

    二、市场风险分析

    四、管理风险分析

    五、投资风险分析

  第三节 北.京.中.智.林:行业投资建议

    一、把握国家投资的契机

    二、竞争性战略联盟的实施

    三、市场的重点自身应对策略

  图表 大数据行业发展周期

  图表 大数据产业链结构图

  图表 年主要新兴经济体的经济增长速度预测分析

  图表 2022年全球顶级专业大数据厂商收入市场占比

  图表 年我国大数据行业企业规模

  图表 年我国大数据行业从业人数

  图表 年我国大数据行业资产规模

  图表 年我国大数据行业市场规模及增长情况

  图表 年中国大数据行业销售利润率

  图表 年中国大数据行业成本费用利润率

  图表 年中国大数据行业亏损面

  图表 年中国大数据行业资产负债比率

  图表 年中国大数据行业利息保障倍数

  图表 年中国大数据行业应收帐款周转率

  图表 年中国大数据行业总资产周转率

  图表 年中国大数据行业流动资产周转率

  图表 年中国大数据行业总资产增长率

  图表 年中国大数据行业利润总额增长率

  图表 年中国大数据行业主营业务收入增长率

  图表 年中国大数据行业资本保值增值率

  图表 年我国大数据行业市场规模及增长情况

  图表 2022年我国大数据区域市场规模结构

  图表 年东北地区市场规模状况分析

  图表 年华东地区市场规模状况分析

  图表 年西部地区市场规模状况分析

  图表 “十三五”中国大数据市场规模预测分析

  图表 年我国大数据行业市场规模

  图表 “十三五”期间大数据产品(服务)应用市场总体需求规模预测分析

  图表 “十三五”期间大数据行业领域需求规模预测分析

  图表 江苏天泽信息产业股份有限公司组织构架

  图表 年江苏天泽信息产业股份有限公司盈利能力分析

  图表 年江苏天泽信息产业股份有限公司偿债能力分析

  图表 年江苏天泽信息产业股份有限公司运营能力分析

  图表 年江苏天泽信息产业股份有限公司发展能力分析

  图表 年拓尔思盈利能力分析

  图表 年拓尔思偿债能力分析

  图表 年拓尔思成长能力分析

  图表 年拓尔思运营能力分析

  图表 年美亚柏科盈利能力分析

  图表 年美亚柏科偿债能力分析

  图表 年美亚柏科成长能力

  图表 年美亚柏科运营能力

  图表 潜能恒信能源技术股份有限公司主营业务

  图表 年潜能恒信能源技术股份有限公司盈利能力

  图表 年潜能恒信能源技术股份有限公司偿债能力

  图表 年潜能恒信能源技术股份有限公司成长能力

  图表 年潜能恒信能源技术股份有限公司运营能力

  图表 年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力

  图表 年北京同有飞骥科技股份有限公司偿债能力

  图表 年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力

  图表 年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力

  图表 年上海汉得信息技术股份有限公司盈利能力

  图表 年上海汉得信息技术股份有限公司偿债能力

  图表 年上海汉得信息技术股份有限公司成长能力

  图表 年上海汉得信息技术股份有限公司运营能力

  图表 年浙大网新科技股份有限公司盈利能力分析

  图表 年浙大网新科技股份有限公司偿债能力分析

  图表 年浙大网新科技股份有限公司成长能力分析

  图表 年浙大网新科技股份有限公司运营能力分析

  图表 年荣之联科技股份有限公司盈利能力

  图表 年荣之联科技股份有限公司偿债能力

  图表 年荣之联科技股份有限公司成长能力

  图表 年荣之联科技股份有限公司运营能力

  图表 年上海天玑科技股份有限公司盈利能力

  图表 年上海天玑科技股份有限公司偿债能力

  图表 年上海天玑科技股份有限公司成长能力

  图表 年上海天玑科技股份有限公司运营能力

  图表 银信科技IT运维服务产品

  图表 年北京银信长远科技股份有限公司盈利能力

  图表 年北京银信长远科技股份有限公司偿债能力

  图表 年北京银信长远科技股份有限公司成长能力

  图表 年北京银信长远科技股份有限公司运营能力

  图表 “十三五”中国大数据行业总产值预测分析

  图表 “十三五”中国大数据行业销售收入预测分析

  图表 “十三五”中国大数据行业利润总额预测分析

  图表 “十三五”中国大数据行业总资产预测分析

  图表 年我国大数据行业市场规模预测分析

  图表 被调查者所属行业

  图表 被调查者所在企业的规模

  图表 被调查者所在企业每月新增的数据规模

  图表 被调查者认为企业数据系统架构存在的问题

  图表 被调查者所在企业面临的数据技术难题

  图表 调查者所在企业数据挖掘和分析面临的问题

  图表 被调查者所在企业数据处理产品的服务商

  图表 被调查者所在企业大数据投入状况分析

  图表 被调查者所在企业部署开源大数据解决方案的计划

  图表 被调查者所在企业大数据的部署规模

  图表 被调查者所在企业做数据产品选型时考虑的因素

  图表 被调查者关注的数据产品特性

  图表 被调查者所在企业选择服务商时考虑的因素

  图表 企业对大数据技术趋势发展的预测分析

  图表 企业对商业智能应用未来趋势的预测分析

  图表 IBM大数据平台之Hadoop系统

  图表 2022年财年收入排名前十二的公司的营收表

  图表 日立IT系统服务平台

  图表 日立BIGDota数据平台,方案。

  图表 日立BIGDota数据平台,方案。

  图表 日立公司流处理平台价值

  图表 华为大数据IT系统

  图表 大数据分析的技术发展阶段趋势预测分析

发布时间: 18:21:12 浏览 6227 来源:博学谷资讯 作者:枫调

  技术的意义是什么?对于企业而言,可以根据大数据的分析使产品更加符合消费者的需求,根据目标用户特征锁定精准用户群体,同时还可以通过数据制定更好的推广方案,提高有效转化率,也可以帮助企业在危机来临之前展示预警功能,从而降低相应的损失。那有哪些我们知道的大数据经典案例呢?下面我们一起来看一下吧。


  自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。你现在使用淘宝的时候是不是也有这样的感觉?


  4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。既方便了用户也为企业创造了更大的价值。

Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。提升服务,让消费者真正成为上帝。


  6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。


  7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往,AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。


  9、Espresso作为一个事务一致性文件存储。 LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso,通过对整个公司的网络操作将取代遗留的数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性。

Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。


  以上是个案例都说明了大数据在企业运营以及人们日常生活中的应用。充分说明了大数据在现实生活中的应用带来的巨大的效应。通过这些案例对你的企业有什么样的启发?

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