数据经济时代,企业在数字化转型的过程中产生了大量的数据,这些数据将是企业非常重要的资产,如何利用这些资产,让其释放最大价值,成了企业争相研究的话题。企业身处大数据时代,每个企业都不能独善其身,综合利用企业内外部的数据为我所用,将是未来的一种常态。而传统的数据治理和数据分析模式,在大数据时代显得力不从心。
因为过去数据利用模式大部分为回顾式的,也就是说分析过去发生了什么,再进一步就是分析为什么会发生,这些传统型的分析工具都能做到。但未来数据利用的重点将向前瞻性发展:也就是说结合大数据进行预测,记性风险管控将成为重点。要做好预测和风控,离不开大数据平台的强大的算力和算法支撑。有了大数据平台的加持,让数据分析和应用场景更加智能。
但对于中小企业,自建大数据平台不仅费用高昂,而且自建技术门槛也很高,让很多企业望而却步。有没有更好的方式,让企业以低廉的成本获取高价值的服务?答案是肯定的。
金蝶云星空借助金蝶云苍穹大数据平台,为满足企业不同业务场景的数据应用需求,利用数据资产价值,为企业提供场景化的大数据服务,推出数据智能服务。这种数据服务功能和传统的数据分析模式有根本行的区别,传统的数据服务基本只针对于数据本身,而数据智能作为一种由数据、算力和算法等驱动的技术手段,具备着赋能企业进行管理和决策的能力。
什么是数据智能服务,我们暂且给出定义:就是结合大数据处理、数据挖掘、机器学习、深度学习、可视化等多种技术,从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息,为业务和管理人员提供洞察、预测、风控、预警等智能化决策支持服务,让数据发挥最大价值。
数据智能服务的核心是企业大数据的应用,大数据成为了数字经济时代经济活动的基础。从商家分析商品售卖情形,到社交平台分析社会舆论热点,所有的数字经济活动都离不开大数据。
构成数据智能服务的四大要素:
第一:场景,也就是产品或服务的场景,提供和用户交互的界面,这些场景都是来自实际的业务应用中。
第二:大数据,以信息化为基础,把商业场景数据化,而且不仅要利用内部数据,还要综合利用外部数据。
第三:算法,根据系统反馈不断地优化迭代,其实就是算法的自我进化。
第四:模型,所有的数据服务后台都对应一个甚至多个成熟的数据模型,这些模型可以根据不同行业,不同场景快速配置和适用。
四大要素缺一不可,如果没有场景,就缺少和用户的交互,缺少数据相当于车没有油,没有算法不能自我进化,相当于有油没有车,没有模型相当于有形无神。
数据利用和分析的重要目的是从数据中寻找规律,找到能指导我们未来实践的原则和方法,它是产生智慧的主要途径,中国有句古话:凡事预则立,不预则废,说的也做事要提前准备,提前进行预防,说的也是预测的重要性,预测被称为是企业数据分析的终极目标,但传统的数据工具无法做到,因为没有强大的算法和算力支撑。
销售预测对于企业运营的指导意义非常重大!精确的销售预测,可以指导后端运营提前进行合理的资源匹配和优化,避免浪费或者出现瓶颈。目前,很多企业已经认识到,在信息不对等的情况下,大数据算法和模型能够帮助企业提供更精确的销售预测能力。
除此之外,在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。这就是数据智能为企业用户、消费用户提供互联网时代的精准服务。比如:精准营销、精准配送、精准服务。
当然,数据智能借助强大的大数据平台支撑,还为企业提供风险预警,风险管控的服务。因为在今天瞬息万变的社会环境和市场环境下,企业经营过程中也会面临各种各样的风险,这些风险往往会给企业带来巨大的损失,对企业而言,我们要借鉴优秀的风险管理方式和方法,利用新技术尽快识别风险,并把风险控制在襁褓之中,也是金蝶云星空为企业提供的的重要手段之一。
最后,我们可以认识到数据日益成为企业的重要资产之一,企业要做的就是激活‘沉睡的数据’,化腐朽为神奇,如何激活“沉睡的数据”,释放数据价值,呈现数据的力量?请持续关注我们。
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