学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

数据】大数据“金矿”在传统行业

而我们要分析这些数据,需要新的模型,新的算法,甚至新的储存结构,这都是挑战。 电商利用大数据空间有限,大数据“金矿”在传统行业 现在国内宣称大数据能力最强的是电商行业。 未来国内电商进一步提升利用大数据能力的空间有多大? 王汉生:大数据传统行业可能更有所为,原因是电商在这方面已经竞争的非常激烈,数据利用也算相对成熟一些。 但是在传统行业,例如:汽车、制造、金融、电信等,还利用很少,相对可以提升的空间可能更大。另外一个很大的大数据的利用方向是营销相关的,为中小企业解决广告投放困难的服务。 王汉生:金融行业可以利用大数据分析的空间非常,尤其是小微信贷。快速、无抵押、高风险是个人小微信贷的特点。这就要求企业一开始对个人数据的采集就要足够准确,建立良好的征信模型进行快速判断。 另一方面,医院希望能将各种数据应用于科学研究中,这就要求医院对第三方开放原始数据

42350

传统行业更需要大数据

真正的大数据时代,需要满足“举重若轻”和“行云流水”两个条件:既使研发人员能够像处理小数据一样处理大数据,又能让数据发挥出巨大的价值——譬如用智能电表数据估算房屋空置率,用淘宝销售数据估计物价指数…… 传统行业更需要大数据数据能产生巨大的价值,然而要跟上大数据带来的产业变革的步伐,也并非易事。 “互联网企业天生就有大数据的基因,相比较来看,传统行业容易忽略大数据的重要性,导致错过这一波巨大的变革浪潮。”在周涛看来,这一切并非危言耸听,实际上国内的一些大型制药商已经有所行动。 而这些还只能代表大数据应用的一个起点,大数据的精髓在于把自己记录的数据对外分享产生更大的价值,以及用外部的数据来解决自身的业务问题。 国家电网推出的终端智能电表便是一例。 当然,政府和业界需要做的,是设计非常苛刻严格的法律条例和行业规则,全力打击那些除了提供非侵入性的或用户同意的服务外,还以伤害用户的方式利用用户隐私牟利的企业。

44070
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据】银行业9数据科学应用案例

    小编邀请您,先思考: 1 银行业的业务是什么? 2 数据科学可以解决银行业什么问题? 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到,大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单,让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识,如关联,聚类,预测和分类。 ? 分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略,因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加,分析变得更加复杂和准确。 由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力,因此可以每天扩展此用例列表,从而获得更多更准确的结果。 您有什么见解,请留言。

    2.1K30

    数据应用:10行业应用痛点及解决策略

    ; 已经使用大数据解决方案; 考虑到这一点,了解大数据的全景及其在不同行业应用,将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。 金融市场的零售商,银行,对冲基金和其他所谓的“男孩”使用大数据进行高频交易,交易前决策支持分析,情绪测量,预测分析等方面的交易分析。 以色列贝斯的一些医院正在使用数百万病人从手机应用收集的数据,让医生可以使用循证医学,而不是像传统医院一样,对病人进行医疗/实验室检测。有些测试是有效的,但大部分是昂贵的并且通常是低效的。 在自然资源行业,通过大数据可以利用地理空间数据,图形数据,文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型,帮助做出决策,应用的领域包括:地震解释和油藏表征。 通过数字渠道和社交媒体的大量数据,索赔周期的索赔实时监控已被用于为保险公司提供见解。 8. 零售和批发贸易 从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务,行业已经收集了大量的数据

    58970

    数据应用之金融行业-互联网金融对传统行业的冲击,狼真的来了

    10月31日,百度理财平台支持的第二款产品“百赚”持续火爆,人均认购额高于行业平均水平10倍。而在此同时新浪、腾讯都在紧锣密鼓的牌照申请中。对于传统金融行业而言狼真的来了。 ? 二、什么是互联网金融   互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域,是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。 互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同,更重要的在于金融参与者深谙互联网的精髓,通过互 联网、移动互联网等工具,使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低 三、互联网金融的优势   互联网金融相对传统金融行业的优势在什么地方?与传统行业的坐客户,保险业的地摊式推广而言,他的优势在于什么地方呢?    (2)海量用户:支付宝有8亿用户,百度是中国第一搜索引擎,腾讯就不要说了。   (3)品牌:淘宝、百度、腾讯、新浪这些中国一线互联网企业已经塑造起了品牌形象,能够给投资者以安全感。

    34640

    【图说】我国重点行业领域大数据应用研究(8领域)

    全文较长,建议阅读时间4分钟。 往期回顾:【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告 ?

    68960

    微信硬件平台发布八行业解决方案 成功细分着陆传统行业

    08月25日,在微信硬件创新大赛总决赛上,微信首次公布了“微信硬件八行业解决方案”。标志着微信硬件平台成功细分着陆,为企业用户提供了直接可行的创造性智慧方案,助推八传统行业深度互联网化升级。 微信硬件解决方案是微信推出的,连接物与人、物与物的物联网行业解决方案,深入空调、玩具、路由器、家居、电视、充值、健康、穿戴八个行业,提供切实可行的“互联网+”解决方案。 两核心定位,助力硬件行业升级 定位1:信息枢纽 作为信息流转中心,微信在设备间实现数据分发与联动。 ? 八解决方案,唤醒智慧生活 微信硬件八行业解决方案,给智能硬件厂商提供了可复制的互联网+落地方案,同时也加速了用户便捷智能生活的到来。 微信开放平台业务部高级总监王金桂在活动现场表示,以微信硬件八行业解决方案为基础,将会根据不同行业需求提供全流程商业连接能力,进一步搭建智能硬件开放生态系统,全面驱动智慧服务不断刷新,为合作伙伴开辟更加广阔的创新空间

    83060

    商询科技CEO李劼:大数据与AR在传统行业升级改造中的应用

    2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。商询科技CEO李劼分享了自己的观点和看法。他表示:绝大部分企业刚刚信息化,尤其是制造业企业,背后根本就没有任何数据的概念。 论坛将讨论大数据生态系统现状和发展趋势,进一步推动大数据创新应用! 中国互联网大会自2012起设置大数据应用论坛,三年来全域大数据应用论坛一直致力于打造国内大数据领域内顶级的论坛并广邀海内外顶级专家学者、企业领袖深入探讨大数据创新应用。 以下是数据猿现场根据“商询科技CEO李劼”的发言整理得来: 本文由“135编辑器”提供技术支持 商询科技CEO李劼在会上对大数据与AR在传统行业升级改造中的应用分享了自己的观点和看法。 提到现在他们在帮很多传统企业补课,用更新的办法、更好的手段,能够实现类似于跨越式的补课方法,而不是从头到尾把以前走过的路慢慢又重新走一遍。 关于传统企业如何走?

    49850

    技术|深度学习行业应用及就业方向猜想

    本文将从深度学习在AI技术中的应用、AI技术强势落地的行业、AI技术方向所需工程师、未来值得投入的AI技术方向 来给大家分享 深度学习和AI技术什么关系 ? AI技术强势落地的行业有哪些 ? 强大的技术需要结合行业产业落地才能实现真正的价值。 那么深度学习所支撑的AI技术,具体根植于哪些行业当中?又有哪些行业通过AI技术,能够焕发新的活力? 了解深度学习在AI技术中的应用,又了解了AI技术以及落地的行业,对于具体要选择哪个方向,根据目前每个技术方向的发展程度,小编大胆的做出如下的推荐,或许可以为小伙伴提供一个参考: 1)人脸识别:配合新零售 与此同时,人脸识别技术虽然早在上个世纪就已经出现,但是仍然有不小的想象空间,可预见的应用场景会越来越广泛,技术也会精益求精! 3)语音合成:语音合成目前已经进入参数技术时代,但是训练一个模型需要的数据量仍然很大,对于个人的个性化语音合成,录音、数据处理、运算等方面要求还是很高。

    38910

    数据在电信行业应用

    数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面:(1)网络管理和优化,包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化;(2)市场与精准营销,包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐 国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。 总的来看,电信行业的大数据依然处于探索阶段,未来几年,无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。 但电信行业数据最大的障碍是数据孤岛效应严重,由于国内运营商的区域化运营,电信企业的数据分别存储在各地区分公司,甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。 我们已经看到中国移动已经开始着手准备这方面的工作,相信未来几年,在互联网企业的竞争压力下,中国的电信行业数据将发展的更快,变革会更彻底。

    1.5K80

    传统燃油车迎来“诺基亚时刻”,油站行业或将加速上演“逃亡”

    配图来自Canva可画不久前,经济学家任泽平在个人年中秀上表示,中国乃至全球的传统燃油车正迎来“诺基亚时刻”。新能源汽车替代燃油车将在最近5年内完成革命性的爆炸性变化。这一说法引发广泛关注。 作为全球第一新能源汽车市场,今年7月,国内新能源乘用车新车销售渗透率已达26.7%,全国共有88个城市的新能源汽车新车销售渗透率超25%。 加油站伴随传统燃油车的出现而诞生,而随着燃油车“诺基亚时刻”的到来,加油站行业也将遭遇颠覆性变革。一场面向未来的“逃亡”已经拉开大幕。与时间赛跑留给加油站行业的时间不多了,倒计时的钟声已经由远及近。 碳中和浪潮下,来自政策、市场等方面的多重力量,正在加速推动新能源汽车对传统燃油车的替换。近年来,国内先后出台一系列政策为能源转型按下快进键。最近引发热议的是海南打响禁售燃油第一枪。 数据显示,2022年上半年,全球新能源汽车销量超过422万辆,同比增长66.38%。其中,中国新能源汽车销量达到260万辆,占全球销量六成以上;市场渗透率超21.6%,保有量突破1100万辆。

    6510

    盘点 | 10行业数据应用痛点及解决策略

    4、已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据; 5、已经使用大数据解决方案; 考虑到这一点,了解大数据的全景及其在不同行业应用,将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。 金融市场的零售商,银行,对冲基金和其他所谓的“男孩”使用大数据进行高频交易,交易前决策支持分析,情绪测量,预测分析等方面的交易分析。 以色列贝斯的一些医院正在使用数百万病人从手机应用收集的数据,让医生可以使用循证医学,而不是像传统医院一样,对病人进行医疗/实验室检测。 有些测试是有效的,但大部分是昂贵的并且通常是低效的。 在自然资源行业,通过大数据可以利用地理空间数据,图形数据,文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型,帮助做出决策,应用的领域包括: 地震解释和油藏表征。 08 零售和批发贸易 从传统的实体零售商和批发商到现在的电子商务,行业已经收集了大量的数据。 来自客户会员卡,POS扫描仪,RFID等的这些数据并没有被用于整体上改善客户体验。

    51910

    互联网 VS 传统行业数据分析有何异同

    很多同学好奇:总说互联网数据分析,到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 典型的传统企业 典型的传统企业,以制造业为代表的,商业模式是: 1、进原料,生产成产品 2、通过经销商,卖到全国 3、承担产品的售后、服务工作 因此,其部门划分通常如下,分为:供应、研发、营运、营销、销售五板块 这五板块,也带来了相应的数据分析需求(如下图)。 传统企业之间也有差异,主要在于供应链。比如汽车、地产、家电、家具等重资产的传统企业,生产线、原料、装配、库存都是大工程。 这使得: 传统企业对自营APP的分析,从技术手段到思路上都和互联网行业是一样的。 平台店铺的分析,则和天猫/京东/拼多多等店铺运营的分析思路是一样的。 这些平台型互联网企业,需要向传统企业销售自己的服务,也离不开传统的电话/业务员销售渠道,因此衍生出:销售管理/销售运营类岗位,这些岗位对应的数据分析任务,和传统企业是类似的。

    10121

    数据在金融行业应用

    数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四行业潜力最高高。 总的来看银行大数据应用可以分为四方面: ? 第一方面:客户画像应用。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。 Part2 保险行业数据应用 过去,由于保险行业的代理人的特点,所以在传统的个人代理渠道,代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素,而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。 总的来说,保险行业的大数据应用可以分为三方面:客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。 ? 第一方面:客户细分和精细化营销 (1)客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。

    1.8K51

    行业应用】如果,这就是大数据……

    此外, 由于小时代系列的 82% 的关注者都是 90 后,而对这个人群的作息时间来讲,晚上十点的排片可能比传统的晚上八点黄金档更合适;还有应更多地在二三线市场进行排片和在营销时重要的宣传点应着重放在 “ 老夏常说自己是影视行业的“黑衣人”,掌握着最新科技为影视圈的星球大战保驾护航,任务完成后,就用记忆消除器对着自己闪一下。身在娱乐圈,艾漫科 技超过 70% 的人却是技术宅男,不擅长制造话题和绯闻。 “就像我们服务器上存储的 1.4PB 数据一样,艾漫会持续每天海量存储全网数据。”老夏解释,真正做好大数据,需要动态、连续、完整的数据积累,而不是博昙花一现。 最先尝鲜的是那些对高科技很有 Feel 的导演,比如对新锐 90 后口味最了解的郭敬明、导演了《泰坦尼克号》的好莱坞导演詹姆斯·卡梅隆(他在《深海挑战》中和艾漫进行了大数据合作)。 大公司一讲自己的大数据优势就是自己体系内海量数据的积累,或者完善的账号体系,而艾漫科技可以为任何一个客户提供总平台的数据和分析。

    478130

    数据在金融行业应用

    数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四行业潜力最高高。 总的来看银行大数据应用可以分为四方面: ? 第一方面:客户画像应用。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。 Part2 保险行业数据应用 过去,由于保险行业的代理人的特点,所以在传统的个人代理渠道,代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素,而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。 总的来说,保险行业的大数据应用可以分为三方面:客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。 ? 第一方面:客户细分和精细化营销 (1)客户细分和差异化服务。风险偏好是确定保险需求的关键。

    56160

    特别专题 | 传统企业大数据应用案例【三】

    导读:本期“谁是数据英雄?传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 长城资产:数据管控驱动管理增值 》。在外部监管和内部需求的共同驱动下,资产管理行业数据治理体系建设势在必行。 作为四国家级金融资产管理企业之一,中国长城资产管理公司率先拉开数据治理体系建设的帷幕。 ? 中国长城资产管理公司作为四国家级金融资产管理企业之一,率先拉开数据治理体系建设的帷幕。 ? 数据治理如何驱动资产管理企业增值? 实际上,资产管理行业通过建设规范的数据治理体系,可能在以下几个业务场景中获得收益: 风险管理 数据治理是金融资产管理行业风险分析的基础。 另外,数据标准定义、应用和维护应该是一个长期动态优化的过程,数据标准管理可以对长城资产业务的发展和系统的建设持续进行优化和完善。

    58690

    特别专题 | 传统企业大数据应用案例【二】

    导读:本期“谁是数据英雄?传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 秦山核电:为何启动国内首个核电大数据咨询项目? 》。 据悉, 中核核电将在秦山站启动国内首个核电大数据咨询项目,旨在利用大数据检测分析设备故障,保证核电站安全,同时制定切实可行的大数据平台方案,挖掘和分析利用核电大数据。 ? 在大数据采集方面,为及时发现核电站设备故障,大数据平台应同时具备实时和非实时数据的采集能力。以流计算框架为基础,对流数据进行高效实时运算,支撑实时业务响应和规则动态匹配。 在大数据管控方面,应以秦山核电站现有数据字典为基础,从元数据管理、数据标准建立、数据质量监控、数据处理监控、数据共享发布等方面入手,实现书同文、车同轨的数据管控能力。 ,而且对整个核电行业的发展起了推动作用”。

    74170

    特别专题 | 传统企业大数据应用案例【四】

    导读:本期“谁是数据英雄?传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 新奥能源:智能运营背后的数据价值链》。能源行业是国民经济中的支柱产业,也是产生海量数据并对数据分析有着重要依赖的企业。 如何利用数据提升业务价值?新奥能源控股有限公司系统管理部主任崔占海表示,“新奥需要打造出基于大数据驱动的智能运营体系,通过持续的大数据治理和大数据应用迭代,推动业务的创新发展和管理的变革提升”。 图:新奥能源价值链 针对上述需求,在普元等外脑的协助下,新奥能源重构了整体价值链,针对其中的市场营销、能源采购、能源销售、客户服务等重要环节,给出了大数据平台建设下的四业务场景: 在市场营销方面,可利用大数据平台能力 通过大数据治理设计整个大数据平台的数据管理流程,明晰大数据血脉,提升大数据质量,实现对大数据的全面管控,为上层应用提供安全可用的数据基础,确保大数据平台分析与预测的准确性。 崔占海表示,“打造领先的新能源企业”绝不仅仅是句空口号,未来通过持续的大数据治理和大数据应用迭代,新奥能源将能创造出更大的经济效益和社会效益。 ?

    63760

    特别专题 | 传统企业大数据应用案例【五】

    导读:本期“谁是数据英雄?传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 兴业银行:信用卡背后的数据生命线》。 兴业银行信用卡中心表示,“大数据时代向我们提供了丰富的数据,让我们全面了解客户成为了可能,但如何有效管理并整合海量数据传统数据处理的理念及模式该如何应变? 都是信用卡行业亟需探讨和解决的问题,信用卡行业的大数据变革正拉开序幕。” 目前,国内信用卡行业在大数据技术,尤其是在对海量数据的运用方面普遍缺乏技术和经验。 风险管理 风险管理是信用卡行业的核心业务。首先,大数据平台能够帮助风险管理部门密切关注客户信息的变动,提高数据资产质量,减少非预期损失。 未来的商业银行要参与到深入数据价值链核心,从数据中获得洞察力,从数据中攫取价值,从数据中赢取未来,引领传统模式变革,用创新的理念和行动主动拥抱“大数据”时代。

    77960

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券