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2019年，云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)在各個產(chǎn)業(yè)尤其是傳統(tǒng)行業(yè)密集滲透，新技術(shù)的應用越來越廣泛，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也變得越來越龐大。據(jù)統(tǒng)計，人類歷史上90%的數(shù)據(jù)都是在過去幾年間產(chǎn)生的，50%的數(shù)據(jù)是在短短兩年內(nèi)生成的，而目前只有2%的數(shù)據(jù)被真正地分析利用過。
數(shù)據(jù)海洋龐大 利用率低下 雖然企業(yè)在日常運營中收集、購買和存儲了這些雜亂無章的數(shù)據(jù)，但沒有用于分析或者應用到業(yè)務上。僅企業(yè)的營銷管理這一項，在挖掘數(shù)據(jù)信息和智能決策方面仍有很多不足之處，使得企業(yè)在做營銷決策時仍存在許多盲點。 這意味著在海量數(shù)據(jù)高速增長的趨勢下，絕大部分數(shù)據(jù)還未被利用與開發(fā)，數(shù)據(jù)紅利近在眼前，卻未善加利用。 
大數(shù)據(jù)初顯神通 部分企業(yè)先發(fā)制人 例如，企業(yè)通過對客戶數(shù)據(jù)的分析，能洞察客戶行為并找出轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵點，從而讓潛在客戶轉(zhuǎn)變?yōu)槌山豢蛻簟６揞^企業(yè)更能利用企業(yè)現(xiàn)有資源，整合呼叫中心數(shù)據(jù)、CRM客戶管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、未解構(gòu)的客戶服務數(shù)據(jù)，或通過對線下廣告、實體店銷售數(shù)據(jù)以及移動應用、互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)的分析，找到占領(lǐng)消費者心智的關(guān)鍵點。而如今被廣泛應用的虛擬助手、內(nèi)容優(yōu)化、廣告程序化購買等等，都力證了數(shù)據(jù)分析對營銷效果有著關(guān)鍵性作用。 可見，對大數(shù)據(jù)的有效利用已經(jīng)成為了企業(yè)成功的先決條件。
數(shù)據(jù)利用與分析：智能時代的制勝寶典 作為深耕于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，提供科技研發(fā)服務的公司，壹諾數(shù)科將人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等核心技術(shù)與諸多應用場景深度融合，通過定制化服務，為企業(yè)提供一站式的解決方案和技術(shù)支持。 針對金融機構(gòu)，壹諾數(shù)科還為其提供大數(shù)據(jù)管理平臺、CRM管理系統(tǒng)、BI報表系統(tǒng)，以及系統(tǒng)后續(xù)的定期維護、迭代升級、上層應用開發(fā)等服務，幫助企業(yè)進行智能管理、精準營銷、智慧決策。 通過這三大系統(tǒng)，多維度的數(shù)據(jù)將被采集、管理、處理、分析及洞察。金融機構(gòu)對內(nèi)便能做到智能管理，打通數(shù)據(jù)流通渠道，挖掘數(shù)據(jù)的深層價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的有效利用；對外實現(xiàn)精準營銷，以用戶畫像尋找客戶，以CRM管理系統(tǒng)維護客戶，縮減銷售周期和銷售成本；除此之外，可視化的數(shù)據(jù)，也給機構(gòu)進行智慧決策提供了重要依據(jù)。  深耕大數(shù)據(jù)，構(gòu)架可視化數(shù)據(jù)平臺。壹諾數(shù)科堅信，大數(shù)據(jù)分析在改善企業(yè)管理與營銷能力上大有作為。未來，壹諾數(shù)科將持續(xù)深挖數(shù)據(jù)紅利，幫助企業(yè)提升業(yè)務效率和生產(chǎn)效率，實現(xiàn)高效、精準的數(shù)據(jù)化、智慧化運營。 (責任編輯：海諾) |
深挖數(shù)據(jù)紅利，壹諾數(shù)科加速企業(yè)智慧化運營
時間:2019-09-04 14:25
來源:中國傳媒聯(lián)盟作者:海諾
2019年，云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)在各個產(chǎn)業(yè)尤其是傳統(tǒng)行業(yè)密集滲透，新技術(shù)的應用越來越廣泛，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也變得越來越龐大。據(jù)統(tǒng)計，人類歷史上90%的數(shù)據(jù)都是在過去幾年間產(chǎn)生的，50%的數(shù)據(jù)是在短短兩年內(nèi)生成的，而目前只有2%的數(shù)據(jù)被真正地分析利用過。 數(shù)據(jù)海洋龐大 利用率低下 傳統(tǒng)企業(yè)雖然收集和積累了大量的原始數(shù)據(jù)，但事實上仍有許多數(shù)據(jù)沒有被真正運用到實踐和決策中來。如：來自日志文件、社交網(wǎng)絡(luò)的信息，用戶的購買偏好、頻次信息等等。 雖然企業(yè)在日常運營中收集、購買和存儲了這些雜亂無章的數(shù)據(jù)
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