음악 소프트웨어 정리: 큰 데이터는 기업이 경제 상황을 예측하고, 시장 상황을 파악하고, 소비 수요를 이해하고, R&D 효율성을 높이는 데 도움이 되며, 잠재적인 비즈니스 가치뿐만 아니라 기업의 경쟁력 향상을 위한 새로운 아이디어를 제공합니다. 기업은 어떻게 큰 데이터를 이용하여 경쟁력을 향상시킬 수 있습니까? 여기서는 기업 의사 결정, 비용 관리, 서비스 시스템, 제품 개발의 네 가지 측면에 대해 간략하게 논의합니다.
기업 의사 결정 대데이터화. 현대 기업은 대부분 의사결정을 보조하기 위해 의사결정 지원 시스템을 갖추고 있다. 그러나 현재의 의사 결정 지원 시스템은 일부 중점 데이터만 수집하고, 데이터 양은 적고 데이터 면은 좁다. 기업 의사결정 대데이터화의 기초는 기업 정보의 디지털화이며, 데이터 정리 분석에 중점을 두고 있다. 첫째, 기업은 정보 디지털 수집 시스템의 업데이트 업그레이드가 필요하다. 각 의사 결정 수준의 기능에 따라 데이터 수집 시스템을 구축하여 가로, 세로, 실시간 3D 모드로 데이터를 광범위하게 수집합니다. 둘째, 기업은 의사결정권력 분산, 프런트엔드화, 자동화를 추진해야 한다. 다차원 데이터를 정제하고 통합하면 인위적인 영향이 주요 역할을 하는 최상층에서 의사 결정 지표 정보 함량과 과학성을 높일 수 있습니다. 인위적으로 부차적인 역할을 하는 밑바닥에서 의사 결정 지표를 정량화하고 의사 결정 지원 시스템과 의사 결정 메커니즘을 개선하다. 빅 데이터 의사 결정 메커니즘은 데이터를 말하게 하여 인위적인 간섭 요인을 줄이고 의사 결정의 정확도를 높일 수 있습니다.
비용 통제 대규모 데이터 화. 현재 많은 기업들이 구매 물류 저장 생산 판매 등에 비용 관리 시스템을 도입하고 있지만 시스템 간 융합도는 낮다. 기업은 기존 비용 관리 시스템을 개조하여 대형 데이터 종합 비용 관리 시스템을 구축할 수 있습니다. 첫째, 비용 통제의 전 과정에서 데이터를 수집하여 사물을 최대한 묘사하고 정보 디지털화 및 데이터 대량화를 실현합니다. 둘째, 비용 통제 기준, 통제 기계의 체계화를 추진한다. 지표를 정량화하고, 비용 관리를 자동화하고, 인적 요소 간섭을 줄입니다. 지표를 미세 조정하여 보다 정확한 데이터를 얻습니다. 셋째, 원자재 구매에서 제품 생산, 운송, 저장, 판매 등에 이르기까지 비용 관리와 관련된 부분을 유기적으로 결합하여 종합적인 평가 시스템을 구축하여 비용 통제를 위한 신뢰할 수 있는 근거를 제공합니다. 비용통제대데이터화는 사전통제 위주, 과정통제 중, 산후통제를 보조하는 방식으로 기업 운영비용을 최소화할 수 있다.
서비스 시스템 대규모 데이터 화. 브랜드와 서비스는 기업의 핵심 경쟁력이며, 서비스 체계는 기업의 생존 발전에 직접적인 영향을 미친다. 서비스 시스템 최적화는 통신 메커니즘, 연락 메커니즘 및 피드백 메커니즘을 개선하는 데 중점을 두고 있으며, 대규모 데이터 최적화 서비스 시스템을 활용하는 열쇠는 서비스 시스템의 문제점을 찾는 것입니다. 먼저, 데이터 수집을 강화하고, 소비자 피드백에 대한 정보를 분류하고, 서비스 체계의 문제를 찾아내고, 병에 대한 약을 투여하고, 효율적인 서비스 메커니즘을 구축하고, 서비스 효율성을 높입니다. 둘째, 서비스 솔루션을 온라인으로 이동하여 자동화된 서비스 시스템을 구축합니다. 빠른 분석, 소비자 서비스 수요 정보 비교, 성공과 비교하면 자동으로 서비스 프로그램에 진입하여 신속한 처리를 가능하게 합니다. 일치 실패는 수동 서비스 시스템으로 옮겨져 새로운 서비스 요구 사항을 연구하고 처리하며, 새로운 서비스 메커니즘을 시스템에 빠르게 추가하여 서비스 시스템을 최적화합니다. 서비스 체계는 서비스 체계의 고도의 자동화를 실현하고 서비스 품질과 효율성을 극대화할 수 있는 대규모 데이터화이다. (윌리엄 셰익스피어, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스)
제품 개발 대규모 데이터 화. 제품 개발에 높은 위험이 있다. 큰 데이터는 고객의 요구를 정확하게 분석하고, 위험을 줄이고, R&D 성공률을 높일 수 있다. 제품 개발의 주요 부분은 소비자 수요 분석이고, 제품 R&D 의 큰 데이터화의 핵심 부분은 데이터 수집, 분류 정리 및 분석 활용입니다. 기업 공식 홈페이지의 소비자 피드백 시스템, 스티커, 포럼, 뉴스 평가 시스템 등은 소비자 수요 정보의 주요 원천이므로 데이터 수집에 주력해야 한다. 동시에 포럼, 스티커, 뉴스 평가 시스템과 협력하여 소비자 종합 서비스 시스템을 구축하고, 소비자 정보 피드백 메커니즘을 보완하고, 정보 수집을 대량, 통합, 자동화하며, 제품 개발에 정보 소스를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 수집한 비정형 데이터를 분류하여 소비 수요를 정확하게 분석하고 제품 R&D 주기를 단축하며 R&D 효율성을 높일 수 있도록 합니다. 제품 R&D 는 소비자 수요를 정확하게 분석하고 제품 R&D 품질과 효율성을 높여 기업이 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 합니다.