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关于2014年数据预测分析市场的预测

多年来,企业都一直无法充分利用大数据进行预测分析。由于社交媒体的普及带来了消费者日常生活习惯、活动和兴趣方面的数据信息量的巨大增长。 这些新的外部数据资源将与企业所收集的数据相结合,以增加预测分析模型的精度。 随着海量信息被分析和编译,对于企业而言,现在比以往任何时候都更容易的充分利用这些数据来解决他们的具体业务需求。 预测分析作为一种服务是未来的一趋势。企业将不必购买昂贵的分析平台,更不需要斥资就该分析平台进行员工培训和提供其他支持了。 这些企业历来在采用新的创新技术方面面临着质疑,其采用创新技术方面的积极性远不如企业。全球范围内大约有近8000万家小企业和100万家中型企业,占到了全球业务市场的95%以上。 中端市场已经开始采用移动设备、云计算和社交媒体了,大数据预测分析服务将是其下一步。在某些情况下,使用基于云的解决方案的阻力要小得多,因为中端市场的企业在以前没有过企业平台解决方案方面的投资。

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2014年数据发展动态预测

数据环境下,对大数据进行揭露和预测可谓是呈现出百家争鸣的情形。 今年,许多高管,分析师,还有许多作者已经在对大数据进行揭露和预测,但是我们认为其中一些人的想法看起来却有点稀奇古怪、不切实际。 在谈话中,Skomoroch证实了我们的猜疑,同时对大数据预测提出了他自己的一些相反的观点。这些观点如下: 不,并不是每一家公司都将会聘请一位首席数据官(CDO)。 而Skomoroch却说道,“如果CEO把所有精力都倾注在某一个旁支机构上,那么设立CDO这个工作岗位是否会获成功还尚无明朗”。 不,公司并不会在盈利报表上列出他们到底拥有多少数据。 Skomoroch也确实把数据当成是一种资产。而且数据越多,越好;数据越详细,越好;数据越稀缺或越受欢迎,越好。虽然如此,可是计算一家公司保存在许多数据仓库中的数据总量仍旧不是一件轻而易举的事。

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    2018年数据发展趋势十预测

    在2017中国大数据技术大会(BDTC)上,CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷发表了《2018年数据发展趋势预测》的主题报告, 主要内容 ✦报告对2018年数据发展趋势进行了十预测 ,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 ;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。 ✦ 报告还显示,2018年取得应用和技术突破的数据类型是:城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据、图形图像数据等。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 ✦围绕“大数据与智能”主题,专业人士认为:当前从医疗健康、金融、零售、广告、到交通、教育、农业等领域,“大数据”与“智能化”已经渗透到几乎每一个行业及业务职能,大数据从“概念”走向了“价值”,未来人们的生活将更加方便舒适

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    2018年数据发展趋势十预测

    钱塘号期待您的入驻和来稿 热门推荐:【干货】45G微信小程序开发合集 主要内容 报告对2018年数据发展趋势进行了十预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点 ;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式 ;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。 报告还显示,2018年取得应用和技术突破的数据类型是:城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据、图形图像数据等。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 围绕“大数据与智能”主题,专业人士认为:当前从医疗健康、金融、零售、广告、到交通、教育、农业等领域,“大数据”与“智能化”已经渗透到几乎每一个行业及业务职能,大数据从“概念”走向了“价值”,未来人们的生活将更加方便舒适

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    2017 数据科学届的六预测

    预测1: 机器学习引领行业发展 问答网 Quora上曾有个提问—机器学习将如何影响数据科学行业。 预测2: 物联网数据流将征服传统商业智能 美国咨询公司Gartner几年前做出了这些预测,这在2017年将越发具有关联性。 预测3:大数据技术支出将会激增 美国咨询公司Gartner还预测,到2016年,围绕着大数据的商业影响的混乱和不确定性是可预见的。 忠于这个预测,大部分围绕大数据的真实VS感知价值展开的辩论已经基本解决,同时大数据技术已经从早期的“诞生”阶段日益成熟。 预测6:截止到2017年底25%的企业将聘请首席数据官(CDO) 7 Big Data Trends in 2016 的读者会发现,Gartner做出了上述预测

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    数据路线|构建供应链金融的4步骤

    因此要保证供应链金融的安全性,终极方法就是通过供应链将客户公司的三流:信息流、资金流、物流囊括入分析范畴。通过真实交易信息演算客户公司的实际财务信息。因此,数据供应链金融的命脉。 第一步:核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源,对于供应链金融而言,就必须选择一个核心企业,通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三类四标准。 一般的产业链可以寻找这样的三类企业: 第一、具有绝对市场地位的企业 由于现代工业及全球信息化的快速发展,现代企业已不再如传统仅仅进行原材料采购或集中生成,而是采用整体的供应链采购以及生产外包的模式,涉及的供应链以及生产活动可能会遍布全国乃至全球 财务数据,一般是指传统财务的三报表,资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中,主要是通过财务数据对风险进行评估。 而供应链金融依靠供应链数据构造出风险管理体系,并基于此为这些小微企业设计出一套信用体系,一套基于核心企业的链式信用体系。

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    参考消息:2015数据发展十预测公布

    会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测, 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十特点。 大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。 二、数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代,随着社会的数字化程度逐步加深,越来越多的学科在数据层面趋于一致。 三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。 由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。

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    如何运用机器学习预测供应链需求,时间序列数据如何处理?

    在大数据和人工智能技术快速发展的新时代背景下,运用大数据分析和算法技术,精准预测远期的商品销售,为供应链提供数据基础,将能够为出海企业建立全球化供应链方案提供关键的技术支持。 考虑商品在制造,国际航运,海关清关,商品入仓的供应链过程,实际的产品准备时长不同。这里将问题简化,统一在45天内完成,供应链预测目标市场为沙特阿拉伯。 运用平台积累最近1年多的商品数据预测45天后5周每周(week1~week5)的销量。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 完整代码和 数据下载地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复 供应链 即可获取----

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    2015年度大数据发展10预测

    《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十预测,他们分别是: 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合 大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。 数据科学是作为一个与大数据相关的新兴学科出现的,尽管真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。 趋势三、与行业数据结合,实现跨领域应用 跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。 趋势七、新的计算模式将取得突破:深度学习、众包计算 尽管这两年深度学习热,在一些特定的领域发挥了很大作用,但是大数据专家和企业界人士似乎更关注众包技术。 分布式计算是支撑大数据分析的必经之路。

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    2014年数据与云计算的预测

    数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它,由这些大数据可以产生出很多有益的见解(或一些集成的障碍)。 在2014年,我们可以期待大数据和云计算的发展: 1、大数据和云计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用云计算平台,但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久,云计算将成为许多大数据的来源,从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 要超越“传统”的数据源(数据库,ERP/ CRM等),这一基础设施必须扩展到任何与问题有关的可用的数据源。 2、Hadoop的成长:最初,Hadoop基本上是一个单任务批处理平台。 从本质上讲,数据量的大量增加是可以被存储或处理的,这已经使得企业能够从大数据中受益。更多的数据意味着更多的可操作的见解。

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    2015年数据展望和市场预测

    企业中受到大数据影响的前三领域是:影响客户关系(37%);重新定义产品开发(26%);改变企业运营方式(15%)。下图对比了在未来五年中在企业里受到大数据影响最大的六个业务领域。 ? 在供应链管理中,供应链可视化(56%)、地理位置和地图数据(47%)以及产品可追溯数据(42%)是大数据获得机会的三潜在领域。 运输管理、供应链规划、网络的建模和优化是供应链方案中最热门的大数据应用。 ? 发现不同数据源中的相关性(48%)、预测客户行为(46%)和预测产品与服务销售(40%)这三个主要因素推动了大数据分析兴趣的增加。 高德纳咨询公司针对2014年第四季度大数据应用作了最新调查,调查发现基于柱状/内存数据库技术、容量数据仓库技术,基于索引的检索技术和日志数据分析技术在相关文献报告中的引用和使用有超过5%的增长。

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    2014年数据预测分析的动力

    预测市场趋势到获取客户需求的洞察力,预测分析可以帮助企业利用他们的数据发现新的机遇并赢得竞争对手。 然而, 研究发现,企业并不是用大数据预测分析来实现他们的全部潜力。 主要的障碍是技能,有四分之三的受访者发现企业内需要新的数据科学技能来利用技术。 ●越来越重要 为什么预测分析变得越来越迫切? 在过去的几年中关于大数据我们已经听到了很多。 然而,企业如何处理这些数据才是最重要的。分析技术让企业分析顾客数据并将其转化为可行的洞察力,让企业受益。 预测分析技术是大数据的核心推动者,允许企业使用历史数据,结合客户洞察力来预测未来事件。 目前,我们看到预测分析的很大潜力 (以及因此的大数据)尚未开发。对于意识到预测技术高投资回报率的企业, 他们必须通过将预测模型嵌入到应用程序中将前瞻性洞察力融入日常工作。 我已经谈及了过去将预测分析看成是一种熟练和复杂的任务。曾经, 让数据变得有意义是少数领域,专业的数据科学家的事情,复杂的预测分析目前正转向广泛的用户。 企业正在寻找的技能有一个真正的转变。

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    2018年7预测

    也正因为是以“共享”和“分享”为基,导致信息极易泄露,数据安全得不到有效保护。 五、供应链金融需求加大 2017年年末,一条特急令:各级小额贷款公司监管部门一律不得新批设网络(互联网)小额贷款公司,禁止新增批小额贷款跨省开展贷款业务。 届时,以核心企业为主,中下游企业为辅的供应链金融业务开始迅速上升。 供应链金融是把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险,通过立体获取各类信息,将风险控制在最低的金融服务。 六、大数据实际运用,个性化营销更广泛 2017年,以数据为基础、效果为导向的量化营销、目标成为主流,很多品牌凭借此“软技能”已经尝到甜头。 2018年,将会有大量早期着手大数据的企业,尤其是已经使用了兆信股份数字身份管理系统的企业,已经有了22年的数据沉淀,能够精准地进行客户画像,行为分析等,真正实现企业比消费者更懂自己,据特殊用户或用户体系提供定制化内容

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    2014-2015数据行业年终盘点和预测

    2014-2015数据行业年终盘点和预测数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型 ,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。 6)农牧业 大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产,降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候,帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。 1)交通 交通的大数据应用主要在两个方面,一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度,合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用数据来实现即时信号灯调度,提高已有线路运行能力。 在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时,精通大数据技术的相关人才也成为一个缺口。英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙就曾经在一次演讲中提出,人是大数据的第一推动力。

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    供应链金融必知供应链的八基本原理

    该原理强调的是优势资源的横向集成,即供应链各节点企业均以其能够产生竞争优势的资源来参与供应链的资源集成,在供应链中以其优势业务的完成来参与供应链的整体运作。 供应链系统的整体功能集中表现在供应链的综合竞争能力上,这种综合竞争能力是任何一个单独的供应链成员企业都不具有的。 六、快速响应原理 快速响应原理认为,在全球经济一体化的背景下,随着市场竞争的不断加剧,经济活动的节奏也越来越快,用户在时间方面的要求也越来越高。 供应链的同步化运作,要求供应链各成员企业之间通过同步化的生产计划来解决生产的同步化问题,只有供应链各成员企业之间以及企业内部各部门之间保持步调一致时,供应链的同步化运作才能实现。 供应链形成的准时生产系统,要求上游企业准时为下游企业提供必需的原材料(零部件),如果供应链中任何一个企业不能准时交货,都会导致供应链系统的不稳定或者运作的中断,导致供应链系统对用户的响应能力下降,因此保持供应链各成员企业之间生产节奏的一致性是非常重要的

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    2021年Kubernetes 5预测

    预测1:更简单地使用AI/ML 基础设施一直是应用程序的推动者。一类不断增长的应用是人工智能和机器学习。 简化AI/ML的目标需要建立一个基于容器的软件开发生命周期,它允许从数据中提取业务价值。 对于大多数企业IT组织来说,挑战在于团队的基础设施和应用程序/数据所有者之间没有协调,每个人都有自己的工具,而这些工具没有集成在一起。 预测2:改进开发人员和运维人员体验 虽然容器有助于使使用量单位更接近应用程序,但仍有工作要做,以简化开发人员和运维人员的体验。 预测4:边缘飞速发展 如果说关于混合云或多云是否现实存在还有争论的话,那么边缘的发展就巩固了这一事实:数据和应用程序将出现在许多地方。电信公司、公共云提供商等企业都看好边缘。

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    CCF大数据专家委:2018年数据发展趋势预测

    1、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术 2、人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点 3、数据科学带动多学科融合 4、数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢 5、推动数据立法,重视个人数据隐私 6、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 7、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 8、基于海量知识的智能是主流智能模式 9、大数据的安全持续令人担忧 10、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 来源:潘点点

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    CCF大数据专家委:《2018年数据发展趋势预测

    数据观速递 数据观导读 数据观获悉,12月8日,在2017中国大数据技术大会(BDTC)上,CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷发表了《2018年数据发展趋势预测 BIG DATA 报告对2018年数据发展趋势进行了十预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起 ,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等 报告还显示,2018年取得应用和技术突破的数据类型是:城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据、图形图像数据等。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 围绕“大数据与智能”主题,专业人士认为:当前从医疗健康、金融、零售、广告、到交通、教育、农业等领域,“大数据”与“智能化”已经渗透到几乎每一个行业及业务职能,大数据从“概念”走向了“价值”,未来人们的生活将更加方便舒适

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    Gartner 2020八供应链技术趋势

    趋势2:数字供应链孪生 数字供应链孪生(DSCT)是物理供应链的数字化表现。它从整个供应链及其运行环境的所有相关数据中派生。这使得DSCT成为所有本地和端到端决策制定的基础。 它利用计算机处理数据的能力,速度要比人快得多。供应链管理者可以查看处理过的数据,了解正在发生的事情并立即采取行动。 Gartner预计会出现一波供应链安全和治理的新解决方案,特别是在隐私、网络和数据安全领域。试想一下,先进的追踪解决方案,智能打包,下一代RFID和NFC能力。 趋势6:人工智能 供应链中的人工智能(AI)包括技术选项工具箱,以帮助企业理解复杂内容,与人进行自然对话,提高人的效率并接管日常任务。 目前,人工智能帮助供应链管理者解决围绕数据竖井和治理的长期挑战。 因此,评估已知的趋势,对供应链战略、路线图和创新管道的投入进行优先排序至关重要。 Gartner预测,在我们走向这一转变的过程中,四个因素将汇合在一起。

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    供应链管理的未来:专家预测未来的SCM趋势

    为此,他预测一种叫做分布式库存流预测(DIFF)的工具将会越来越受欢迎。有了DIFF,“我们能够预测材料的流动,从而最大限度地提高订单填充率,同时最小化库存水平。” 汤普金斯说,目前的软件无法为大多数分销商提供足够强大的数据分析来利用分布式库存。但是随着DIFF变得更容易获得,我们将看到分布式库存的增加和更短的运输时间。 其中一些攻击是通过使用苹果(Apple)和亚马逊(Amazon)等大公司的设备上安装的未经授权的微芯片来窃取数据。 Nahata预测,2019年供应链管理技术的第一个发展趋势是物联网(IoT)。“ 物联网增长的主要驱动力是廉价可靠的传感器的可用性、互联网的普及、数据存储和处理能力的大规模增长,以及人工智能的出现。 他还预测,人工智能的发展将有助于解决目前供应链中仍然存在的许多低效问题。 “历史上,对于企业来说,供应链就像一个黑匣子,顾客不知道他们的商品在哪里,处于什么状态。

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