¿Qué es el análisis de big data y en qué industrias se utiliza principalmente? Tomemos como ejemplo la fabricación
1. ¿En qué industrias se utiliza principalmente el análisis de big data?
Fabricación: utilice big data industrial para mejorar la fabricación, incluido el diagnóstico y la predicción de fallas del producto, el análisis del flujo de procesos, la mejora del proceso de producción, la optimización del consumo de energía del proceso de producción, el análisis y la optimización de la cadena de suministro industrial, la planificación de la producción y la programación de espera. .
Finanzas: Big data juega un papel importante en tres áreas principales de la innovación financiera: operaciones de alta frecuencia, análisis del sentimiento social y análisis del riesgo crediticio.
Coches: En un futuro próximo, los coches sin conductor que utilizan big data y tecnología IoT pasarán a formar parte de nuestra vida diaria.
Industria de Internet: utiliza tecnología de big data para analizar el comportamiento de los usuarios, realizar recomendaciones de productos y publicidad dirigida.
Industria de la restauración: utilice big data para realizar el modelo O2O de restauración y cambiar por completo el modelo de negocio de restauración tradicional.
2. ¿Cuáles son las perspectivas laborales de los analistas de big data?
Desde la década de 1990, los países europeos y americanos han comenzado a formar un gran número de analistas de datos. Hasta ahora, la demanda de analistas de datos sigue siendo fuerte y tiene una tendencia a expandirse.
El Departamento de Trabajo de Estados Unidos predice que la demanda de analistas de datos crecerá un 20 por ciento para 2018. Incluso si no es un analista de datos, las habilidades de análisis de datos son una de las habilidades laborales esenciales en el futuro. En países con industrias de análisis de datos maduras, el 90% de las decisiones comerciales y de mercado se determinan a través de la investigación de análisis de datos.
3. ¿Cuál es el significado específico del análisis de big data?
1. El análisis de datos puede permitir a las personas producir interpretaciones de datos de mayor calidad. El análisis predictivo puede permitir a los analistas hacer algunas inferencias predictivas basadas en el análisis visual y los resultados del análisis de datos analizados.
2. Analizar y almacenar big data y gestionar datos son algunas de las mejores prácticas a nivel de análisis de datos. El análisis de datos a través de procesos y herramientas paso a paso garantiza resultados de análisis predeterminados y de alta calidad.
3. Ya sea que el usuario sea un experto en el campo del análisis de datos o un usuario común, lo único que se puede utilizar como herramienta de análisis de datos es la visualización de datos. La visualización puede mostrar datos visualmente y dejar que se expresen, para que los clientes puedan lograr los resultados deseados.
¿Qué es el análisis de big data? ¿En qué industrias se utiliza principalmente el análisis de big data? La plataforma de big data Samson Magic señaló que el valor de big data va mucho más allá. La penetración de big data en todos los ámbitos de la vida ha promovido enormemente la producción y la vida social, y tendrá un impacto significativo y de gran alcance en el futuro. .
Podemos ver el análisis de caso de CreditEase Huachen de la industria manufacturera:
Un grupo de construcción de energía se dedica principalmente a carreteras nacionales e internacionales, administración municipal, ferrocarriles, tránsito ferroviario, puentes, y túneles, inversión, construcción y operación de desarrollo de complejos urbanos, aeropuertos, puertos, vías fluviales, corredores integrales subterráneos, así como gestión ecológica y ambiental del agua, construcción de ciudades esponja, protección ambiental y otros proyectos, brindando a los clientes inversión y financiamiento, consultoría. planificación, diseño y construcción, gestión de operaciones y otros paquetes de soluciones y servicios integrados. Desde su creación, la empresa ha invertido en una gran cantidad de proyectos de infraestructura y protección ambiental de gran escala, alta intensidad y amplio alcance.
La construcción digital de la empresa puede convertirse en un microcosmos de construcción de nuevas infraestructuras.
Antecedentes del proyecto En la era de la economía digital, los recursos de datos se han convertido en los recursos centrales y la competitividad central de las empresas. El enfoque de la construcción de información de varias empresas está cambiando de TI (tecnología de la información) a DT (tecnología de datos). ). En el futuro, el foco de la construcción de informatización será cómo llevar a cabo análisis profundos y multidimensionales dentro de la empresa. En la actualidad, los departamentos de todos los niveles dedican mucho tiempo a informes, resúmenes y estadísticas internos y externos. y análisis de varios informes complicados, la empresa Las operaciones generales de los líderes en todos los niveles o unidades bajo su jurisdicción todavía se llevan a cabo a través de informes y formas tradicionales. , faltan sistemas intuitivos y visuales que respalden la toma de decisiones y el análisis, y los principales problemas son los siguientes: 1. El fenómeno de las islas de datos es grave, los datos de todos los niveles y departamentos no se pueden compartir de manera efectiva y los datos de todos los niveles y departamentos no se pueden compartir de manera efectiva. Los datos departamentales y entre niveles no se pueden compartir de manera efectiva * Compartir, los datos entre departamentos y niveles no se pueden compartir de manera efectiva, los datos entre departamentos y niveles no se pueden compartir de manera efectiva, entre niveles. Los datos departamentales y entre niveles no se pueden compartir de manera efectiva ****, los datos entre departamentos y niveles no pueden ser válidos ****. Los principales problemas son los siguientes: 1) El fenómeno de las islas de datos es grave, los datos de todos los niveles y departamentos no se pueden recopilar de manera efectiva, y los datos entre departamentos y niveles son difíciles de recopilar, recopilar, analizar y utilizar. 2) El método de recopilación de datos es atrasado. La recopilación de datos todavía se lleva a cabo de la manera tradicional EXCEL. Falta soporte de plataforma de recopilación de datos para la recopilación de datos de abajo hacia arriba, la revisión de datos, la presentación de informes de datos y el análisis de resumen, lo que genera datos dispersos. fuentes, estándares de datos inconsistentes y datos La calidad es difícil de garantizar y la eficiencia de la recopilación de datos es baja. 3) Falta de un sistema unificado de indicadores de datos comerciales para la toma de decisiones y un sistema unificado de presentación de informes de datos. El sistema unificado de indicadores comerciales para la toma de decisiones y el mecanismo unificado de gestión de los recursos de datos conducen a la incapacidad de utilizar eficazmente los recursos de datos, la incapacidad de realizar plenamente su valor y la incapacidad de brindar un apoyo eficaz para la toma de decisiones de los líderes en absoluto. niveles.
Para resolver completamente los problemas anteriores, el contenido de la construcción se basa en las necesidades y los métodos de construcción del proyecto de activos de datos. El sistema se implementa de acuerdo con "Clasificación de recursos de indicadores-Diseño de visualización de escenarios de aplicación-Recopilación de datos". -Biblioteca de recursos de indicadores-Página Implementación-Portal de decisiones “Diseñar de una manera. Es decir, el diseño y el contenido de visualización de la interfaz de visualización se determinan en función de las necesidades de clasificar los escenarios de aplicación del sistema de indicadores, el sistema de indicadores se determina en función del contenido de visualización y los datos relevantes se recopilan y recopilan en función de sistema indicador.
1. Cree un sistema de informes inteligente. Clasifique el sistema de indicadores, cree indicadores de toma de decisiones e indicadores temáticos, y aclare los tipos de indicadores, las fuentes de datos de los indicadores y el calibre de los resultados de los indicadores: si se deben completar y dimensiones de los informes. y objetos, ciclo de llenado, etc. Realiza las necesidades de recopilación de datos en red de todo el proceso de informes de datos de toma de decisiones ascendentes, revisión de datos, informes de datos, consultas resumidas y complementos de datos en todos los niveles y departamentos de la empresa.
2. Construya un sistema de indicadores de toma de decisiones comerciales y construya un sistema de indicadores de toma de decisiones comerciales de una empresa. Recopile las necesidades de análisis de datos, analice y resuma los indicadores clave de la producción y operación de la empresa, como el mercado, la operación, el cumplimiento de contratos, la operación y los proyectos, así como los temas e indicadores de análisis de datos relacionados, forme una biblioteca de recursos de indicadores y realice la sistematización, indicadorización y modelación de datos para la toma de decisiones.
3. Construcción del sistema de indicadores para la toma de decisiones. Con base en el contenido de los datos y las principales características proporcionadas por un grupo constructor de energía, los indicadores del sistema de indicadores para la toma de decisiones se dividen en cinco categorías: indicadores operativos. , indicadores de negocio, indicadores integrales, indicadores de mercado e indicadores de desempeño. Cada tipo de indicador de primer nivel se compone de varios indicadores de segundo nivel.
4. La construcción del sistema de soporte de decisiones utiliza herramientas de BI de Yixin para construir inicialmente una cabina de gestión basada en los datos recopilados en informes y los datos acumulados en sistemas de información relacionados para cumplir con el análisis de datos de la decisión de la empresa. -Los creadores y líderes de departamento se utilizan para ayudar a los líderes a tomar decisiones de gestión y se combinan con la aplicación PowerChina APP para realizar la toma de decisiones móvil.
5. Cree BI de autoservicio a través de la herramienta Wandou BI. Proporcionar herramientas de análisis visual de autoservicio para el personal empresarial de marketing, gestión de la construcción, operaciones de activos, gestión financiera y otros departamentos que tengan la capacidad de explorar y analizar datos por sí mismos.
El valor se refleja en la cooperación. Basado en el análisis de datos actual y las necesidades de aplicación de Power Construction Group, CreditEase Huachen ayuda a Power Construction Group a construir cinco módulos: indicadores generales de toma de decisiones, indicadores de mercado. indicadores de desempeño e indicadores operativos, que brindan una solución completa basada en datos que integra recopilación, agregación de datos, definición del calibre del indicador, modelado de indicadores, implementación de datos de indicadores y análisis de visualización de datos. Basada en la plataforma de análisis empresarial, la plataforma de gestión de la toma de decisiones implementa análisis y monitoreo de datos con más indicadores básicos y métodos de visualización más intuitivos para brindar soporte a las decisiones de gestión del liderazgo. Incluye principalmente cabina de gestión, temas del panel de proyectos, temas de mercado, temas de operación, temas de ejecución, temas de operación y otros escenarios. De esta manera, los recursos de datos se pueden utilizar plenamente y se puede maximizar el valor de los datos.