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빅 데이터 산업화의 응용 가치 분석

빅 데이터 산업화의 응용 가치 분석

빅 데이터는 과학 기술 응용의 핫스팟이다. 전통기업은 변화와 업그레이드 등 전략조정을 진행하는 동시에 일부 신흥 기술을 기업 발전의' 오른팔' 로 활용해 기업의 효율성 향상을 도와야 한다. IT 의 발전과 함께 사회경제의' 인터넷화' 가 더욱 심해지면서, 큰 데이터는 점차 최첨단 기술에서 일반인의 차여로 옮겨가고 있다. 빅 데이터가 이끄는' 데이터가 왕이다' 는 DT 데이터 시대가 성큼 앞으로 나아가고 있다. 빅데이터는 산업화의 변화를 겪고 있으며, 데이터의 응용가치도 기업의 손에 칼이 되어 기업의 경쟁에서 무적이 되고 있다.

데이터가 새로운 상업경제사회의 필수품이 된 것은 실제 장면에서의 응용가치에 있다.

데이터는 특정 상업 장면과 산업 생산에 적용되어야만 가치와 의의가 있다. 기업이 설정된 거래 데이터베이스와 고객 데이터베이스를 핵심 경쟁력으로 사용하는 이유는 데이터를 얻는 사람이 사용자를 얻고 사용자가 천하를 얻기 때문이다. 기업간의 치열한 경쟁은 상업사회의 우승이 열악할 수 있는 유일한 길이다. 데이터를 잘 활용하고 귀중한 데이터 재산으로 변환하여 산업화 시나리오에 적용하는 방법은 현재 기업이 경쟁 장벽을 세우는 데 있어 가장 중요한 문제입니다.

큰 데이터에는 수집, 축적, 처리, 응용 등 일련의 고리가 포함됩니다. 그것의 진정한 가치는 산업화의 관리와 사용에 반영된다. 데이터를 산업 체인에서 없어서는 안 될 추진력과 혁신력으로 기업 발전의' 핵심 엔진' 이 되어 전체 상품의 경제사회 생산과 재생산을 촉진하여 상업의 본질과 서비스 최적화를 실현하다.

다음은 빅 데이터 산업 응용 프로그램의 세 가지 주요 측면입니다.

가짜 털 없음: 정밀 마케팅

기업은 사회적 수요에 따라 상품을 생산해야 하며, 생산 과정에서 생산 과잉이나 상품 침체 등의 문제가 발생할 수 있다. 상품이나 서비스와 소비자 사이에' 벽' 이 존재하는 경우가 많은데, 이는 상품이나 서비스와 소비자 간의 엄청난 통신 비용으로 나타난다. 기업은 대상 소비자 집단을 정확하게 포지셔닝하고 선별적으로 소비자에게 상품과 서비스를 제공한다. 그러나 온라인 상점의 상품은 대상 소비자의 시야에 정확하게 나타나지 않는다. 온라인 관광객들이 쇼핑몰을 둘러보고, 점원은 가게에 들어가는 사람이 개인지 알 수 없다. 그의 수요는 포착하고 관찰할 수 없다. 수량화된 자료가 없어 인터넷 상들의 판단과 상품의 보급을 지원하면 거래가 생기기 어렵다.

오프라인 매장과는 달리 점원은 입점 고객의 특성에 따라 가능한 소비 수요를 다차원적으로 판단한다. 점원은 눈으로 보다 정확한 판단을 내릴 수 있어 다음 단계의 안내를 진행할 수 있다. 빅데이터는 기업의 대상 소비층을 다차원적으로 묘사해' 일망타진' 할 수 있다.

큰 데이터는 엄청난 양의 데이터 축적을 가지고 있다. 빅 데이터 수단은 사용자의 온라인 소비 행동 및 소비 특성을 캡처하여 디지털화하여 클라우드에 저장할 수 있습니다. 사용자가 다시 인터넷에 나타날 때, 그들은 감시될 것이다. 일부 대형 데이터 알고리즘을 통해 사용자의 이전 소비 데이터 정보에 따라 일부 상품이나 서비스를 사용자의 웹 인터페이스로 푸시하여 효율적이고 저렴하며 ROI 가 높은 장도로 정밀 마케팅 및 규모 확장을 실현할 수 있습니다.

사람 중심: 맞춤형 생산

맞춤형 생산은 인터넷 시대의 소비자들이 점점 더 풍부해지는 다층적이고 개인화된 소비자 수요를 충족하기 위해 소비자의 수요에 따라 제품을 디자인하는 것이다. 과거에는 기업이 어떤 제품을 생산하든 소비자가 어떤 제품을 사용하는지에 대한 모델이 점차 시장에서 퇴색되었다. 기업들은 세분화업계 소비자의 수요에 주목하고, 더 나은 서비스 경험을 창출하고, 소비 점도를 높이고, 소비자의 브랜드 충성도를 확립하고, 경쟁력을 높이기 위해 노력하고 있다. 사람 중심의 기업 서비스 이념은 미래 상업의 가능성으로 여겨진다. 상황이 좋아지면서 전통적인' 고객이 신이다' 는 관념이 재정의될 것이다. 수요 지향 산업은 대규모 데이터 분석 모델을 필요로 하며, 주문형 맞춤형 제품은 소비자 시장을 따라잡습니다. 따라서 기업은 설계, 생산, 공급, 판매, 관리, 배송 등 모든 측면에서 소량 배치, 다스타일, 다규격, 다범주의 생산 및 마케팅 변화에 적응해야 합니다. 빅데이터는 수요 촉진 및 안내, 제품 설계, 채널 구축에 중요한 역할을 하며, 각 부분은 소비자 데이터를 출발점으로 삼아야 한다.

맞춤형 제품은 일치도가 높아야 시장에서 받아들여지고 인정받는다. 소비자 중심의 이념은 기업 자원의 최적화된 구성과 정렬을 촉진하여 생산능력 과잉과 위치 모호함을 방지한다. 데이터 추진력은 어느 정도 상업의 본질을 매핑한다. 상업의 본질은 상품과 서비스이며, 상품이나 서비스의 사용가치는 소비자의 효능에 반영된다. 데이터는 상품과 서비스의 양적 지표와 매개변수이며, 데이터는 상품과 서비스의 시장 적응성과 방향을 진정으로 반영합니다.

수집된 데이터가 유용하고 사용 가능한지, 맞춤형 생산 지표가 될 수 있는지 확인하는 방법은 매우 중요합니다. 이를 위해서는 기업이 데이터 소스의 과학성, 논리 및 정확성을 보장해야 하며, 기업의 지속 가능한 발전에는 여러 수준의 협력이 필요합니다.

효율적인 매칭: 양쪽 끝 우회

앞서 언급했듯이 정밀 마케팅과 맞춤형 생산은 모두 기업측과 대상 소비자층측에서 B 측과 C 측으로 이해될 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형, 맞춤형) C to B 의 맞춤형 모델과 B to C 의 정밀 마케팅은 현재 빅 데이터에 가장 널리 사용되는 장면입니다. 실제로 빅데이터는 대상 소비자와 기업을 연결하는 정보 다리다. 그들은 의사 소통에서 기업 포지셔닝의 편차, 소비자 허위 수요의 전달과 같은 많은 문제를 겪게 될 수 있으며, 산업 체인의 장황하고 낙후되어 시간 비용을 크게 늘리고 더 많은 침몰 비용을 투입하여 비효율적이고 소비 부진을 초래할 수 있다. 그래서 빅데이터는 기업에 어떤 제품을 생산해야 하는지, 소비자들에게 자신의 제품과 서비스의 차이가 어디인지 알려준다. 사람의 심박수, 폐활량, 혈압, 혈당 등의 디지털 지표는 한 사람의 신체 상태를 정확하게 반영할 수 있으며, 큰 데이터는 한 기업과 한 소비자의 상황을 반영할 수 있다. 데이터는 거짓말을 하지 않는다. 단지 진실을 말할 뿐이다.

산업 체인의 양끝은 기업과 소비자이고, 중간 부분의 길이는 쌍방의 피드백 속도를 결정한다. 산업 사슬이 너무 길면 양측의 반응은 시간이 걸리며 경제 시장은 순식간에 변하기 때문에 공급과 수요가 적시에 균형을 이룰 수 있도록 보장하기가 어렵다. 이를 위해서는 기업이 완전 폐쇄 루프, 효율적인 산업 생태 체인 수급 대응 메커니즘을 구축하고, 실시간 응답과 피드백을 통해 양단의 이익을 찾아내고 결합해야 합니다.

큰 데이터의 발굴 비용과 가치 함량은 기업의 데이터에 대한 신뢰에 직접적인 영향을 미칩니다. "유용한" 데이터는 큰 데이터의 의미입니다. 사회의 효율적인 운영은 경제 간의 상호 협력과 불가분의 관계에 있다. 큰 데이터 메커니즘의 형성과 높은 수준의 응용은 데이터 발전의 방향이다. 데이터 산업화에는 엄청난 시장 기회가 함축되어 있으며, 중국은 데이터 시대의 변화를 겪고 있다.

변쇼가 공유하는 빅데이터 산업화 응용가치 분석에 관한 내용이다. 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.

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