1. 빅 데이터 분석은 주로 어떤 업종에 적용됩니까?
제조: 제품 문제 해결 및 예측, 프로세스 분석, 생산 프로세스 개선, 생산 프로세스 에너지 최적화, 산업 공급망 분석 및 최적화, 생산 계획 및 스케줄링 등 산업 데이터를 사용하여 제조 수준을 높입니다.
금융업계: 빅데이터는 금융혁신의 3 대 분야, 즉 고주파 거래, 사회감정 분석, 신용위험 분석에 중요한 역할을 한다.
자동차 산업: 빅데이터와 사물인터넷 기술을 활용한 무인자동차는 가까운 장래에 우리의 일상생활에 들어설 것이다.
인터넷 산업: 빅데이터 기술로 사용자 행동 분석, 제품 추천, 광고 배치.
외식업계: 빅데이터를 이용해 외식선을 오프라인 상태로 만들어 전통적인 외식운영 방식을 완전히 바꿔 놓았습니다.
빅 데이터 분석가의 고용 전망은 어떻습니까?
1990 년대부터 유럽과 미국은 대량의 데이터 분석가를 양성하기 시작했다. 오늘날 데이터 분석가에 대한 수요는 계속되고 있습니다.
미국 노동부에 따르면 20 18 년까지 데이터 분석가의 수요가 20% 증가할 것으로 전망된다. 데이터 분석가가 아니더라도 데이터 분석 기술은 미래에 꼭 필요한 작업 기술 중 하나입니다. 데이터 분석 산업이 성숙한 국가에서는 시장 결정과 비즈니스 결정의 90% 가 데이터 분석 및 연구를 통해 결정됩니다.
빅 데이터 분석의 구체적인 의미는 무엇입니까?
1, 데이터 분석을 통해 데이터를 더 잘 해석할 수 있으며, 예측 가능한 분석은 직관적인 분석과 데이터 분석 결과를 바탕으로 예측적 추론을 할 수 있습니다.
2. 대용량 데이터의 분석 및 저장 및 데이터 관리는 데이터 분석의 모범 사례입니다. 단계별 프로세스 및 도구를 사용하여 데이터를 분석하면 미리 정의된 고품질 분석 결과를 보장할 수 있습니다.
3. 사용자가 데이터 분석 분야의 전문가든 일반 사용자든 데이터 분석 도구로 사용할 수 있는 것은 데이터 시각화일 뿐이다. 시각화는 데이터를 직관적으로 보여주고, 데이터 자체 표현을 가능하게 하며, 고객이 원하는 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
빅 데이터 분석이란 무엇이며 주로 어떤 산업에 적용됩니까? 진중큐브의 빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터의 가치가 그 이상이라고 지적했다. 모든 업종에 대한 빅데이터의 침투는 사회 생산 생활을 크게 촉진시켰으며, 미래는 반드시 중대하고 깊은 영향을 미칠 것이다.
이신 화진의 제조업 사례를 볼 수 있다.
모 전기건설그룹은 주로 국내외 고속도로, 시, 철도, 궤도교통, 교량, 터널, 도시종합개발, 공항, 항구, 항로, 지하공동도랑, 생태수환경관리, 스펀지 도시건설, 환경보호 등 프로젝트의 투자, 건설 및 운영에 종사하여 고객에게 투자 융자, 상담을 제공한다 설립 이래 대량의 양량, 강도, 영역이 넓은 기반시설과 친환경 프로젝트에 투자했다.
회사의 디지털 건설은 새로운 인프라 건설의 축소판이 될 수 있다.
프로젝트 배경 디지털 경제 시대, 데이터 자원은 이미 기업의 핵심 자원과 경쟁력이 되었으며, 각 기업 정보화 건설의 중점은 IT (정보기술) 에서 DT (데이터 기술) 로 바뀌고 있다. 미래 정보화 건설의 중점은 조직 안팎의 데이터를 심도 있고, 다차원적이며, 실시간으로 발굴하고 분석하여 의사결정자의 요구를 충족하고, 정보화를 더 높은 수준으로 발전시키고, 디지털 경제시대 기업의 새로운 장점을 구축하는 것이다. 현재, 모든 수준의 부서는 다양한 복잡한 내부 및 외부 보고서를 작성, 요약, 통계 및 분석하는 데 많은 시간을 소비하기 때문에 모든 수준의 지도자들은 여전히 전통적인 보고서와 전통적인 보고서를 통해 회사 또는 관할 부서의 전반적인 운영을 이해하고 의사 결정 분석을 지원하는 직관적이고 시각화 된 시스템이 없습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다. 1, 데이터 섬이 심각하여 비효율적입니다. * * * 모든 수준의 부서 데이터 공유, 부서 간 계층 간 데이터 수집, * *. 2. 데이터 수집 방법이 뒤떨어지다. 데이터 수집은 데이터 수집, 데이터 감사, 데이터 제출 및 요약 분석을 위한 상향식 데이터 수집 플랫폼이 없는 기존의 EXCEL 방식을 채택하고 있어 데이터 소스가 분산되고 데이터 표준이 일정하지 않으며 데이터 품질이 보장되지 않으며 데이터 수집의 효율성이 떨어집니다. 3. 통일된 의사 결정 관리 지표 체계와 통일된 데이터 자원 관리 메커니즘이 부족하여 데이터 자원을 효율적으로 활용하고 그 가치를 충분히 발휘할 수 없게 되어 각급 리더십 결정에 효과적인 지원을 제공할 수 없습니다.
이러한 문제를 완전히 해결하기 위해 요구 사항 및 데이터 자산 구축 모델에 따라 시스템은 "지표 자원 정리-적용 시나리오 전시 설계-데이터 수집-지표 저장소-페이지 구현-의사 결정 포털" 과 같은 방식으로 설계됩니다. 즉, 정렬된 지표 체계의 적용 시나리오에 따라 디자인 전시 인터페이스의 전시 내용을 결정하고, 전시 내용에 따라 지표 체계를 결정하고, 지표 체계에 따라 관련 데이터를 수집하는 것이다.
1. 지능형 보고 시스템 구축, 의사 결정 지표 및 주제 지표 구축, 지표 유형, 지표 데이터 출처, 각 지표 출력 구경: 보고 여부, 보고 차원 및 객체, 보고 주기 등. 회사 각 부서의 하향식 의사 결정 데이터 작성, 데이터 감사, 데이터 제출, 요약 조회, 데이터 보충 전 과정에 대한 네트워크 데이터 수집 요구 사항을 충족합니다.
2. 경영 의사 결정 지표 체계와 회사 경영 의사 결정 지표 체계를 수립한다. 수요 분석을 위한 데이터 수집, 회사의 생산 및 운영에 대한 시장, 운영, 성과, 운영, 프로젝트 등의 주요 지표 및 관련 데이터 분석 주제 및 지표를 분석하고 요약하여 지표 저장소를 형성하고 의사 결정 데이터의 체계화, 지수, 모델링을 달성합니다.
3. 의사 결정 지표 시스템 구축은 한 전기건설그룹이 제공하는 데이터 내용과 주요 특징에 따라 의사 결정 지표 시스템의 지표를 5 가지 범주 (운영 지표, 업무 지표, 전체 지표, 시장 지표 및 성과 지표) 로 나눕니다. 각 유형의 1 차 지표는 각각 몇 개의 2 차 지표로 구성되어 있다.
4. 의사 결정 지원 시스템 구축은 보고에서 수집한 데이터 및 관련 정보 시스템에 의해 누적된 데이터를 기반으로, 이신BI 도구 관리 조종석을 초보적으로 구축하여 회사 의사 결정 계층 및 부서장에게 데이터 분석 제공, 시각화 지원 리더십을 위한 관리 의사 결정, 전기 통합 APP 애플리케이션 통합, 의사 결정의 이동화를 실현할 수 있습니다.
5. 셀프 서비스 BI 를 작성합니다. Pea BI 도구를 통해 셀프 서비스 BI 를 빌드합니다. 마케팅, 건설, 자산 운영, 재무 관리 등의 부서에 셀프 서비스 데이터 분석이 있는 업무 인력을 위한 셀프 서비스 시각화 분석 도구를 제공합니다.
가치는 협력에 반영된다. Yixin Huachen 은 현재의 데이터 분석 및 적용 요구에 따라 전기 건설 그룹이 전반적인 의사 결정 지표, 시장 지표, 성과 지표 및 운영 지표 5 대 모듈을 구축하도록 도왔습니다. 데이터 수집, 데이터 요약에서 지표 구경 정의, 지표 모델링, 지표 데이터 착륙 및 데이터 시각화 분석을 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다. 의사 결정 관리 플랫폼은 경영 분석 플랫폼을 기반으로 핵심 지표, 보다 직관적인 데이터 분석 및 모니터링을 실현하고 리더십의 관리 의사 결정을 지원합니다. 주로 조종석 관리, 프로젝트 간판 주제, 시장 주제, 업무 주제, 성과 주제, 운영 주제 등의 시나리오를 포함합니다. 데이터 자원을 최대한 활용하여 데이터 가치를 극대화하십시오.