大数据驱动的商业转型:机遇与挑战

0 下载量 36 浏览量 更新于2024-06-23 收藏 51KB DOCX 举报
本文是一篇关于数据如何改变商业的毕业论文,由上海医疗器械高等专科学校管理系市场营销(医疗器械营销)专业的学生撰写,完成于2014年11月15日。作者在论文中探讨了在大数据时代的背景下,数据对商业模式的深远影响。 首先,摘要指出,在现代社会,数据不再是孤立的概念,而是商业决策中的关键要素。过去的商业分析依赖于有限的数据样本和精确的数据,而现在,随着大数据技术的发展,企业寻求的是尽可能全面和复杂的数据源。数据挖掘、提取、排序、重组和扩展等活动为企业提供了前所未有的机会,使得企业能够洞察消费者行为、市场趋势和潜在商机,从而重构和创新商业模式。 文章第二部分深入阐述了大数据时代的背景。2012年以后,大数据成为一个热门话题,象征着信息爆炸时代数据量的急剧增长。大数据不仅出现在学术研究和媒体讨论中,也进入了商业实践,成为投资决策的重要参考。企业开始意识到,数据的规模、速度和多样性是决定竞争优势的关键因素,它们需要处理和利用这些庞大的数据来驱动业务决策。 论文接下来可能会详细介绍大数据时代的特点,例如数据的增长速度、数据的多样性(包括结构化、半结构化和非结构化数据)、以及数据处理的技术挑战,如Hadoop、Spark等大数据处理框架的应用。同时,作者可能还会探讨数据隐私和安全问题,以及数据伦理在大数据时代的重要性。 此外,论文可能还会涉及数据分析方法,如预测分析、机器学习和人工智能,这些工具如何帮助企业从海量数据中发现模式和趋势,以便做出更明智的商业决策。数据的相关性也成为关注焦点,因为理解数据背后的关联性和因果关系对于优化业务流程和战略规划至关重要。 最后,关键词“数据”、“商业”和“社会”表明,作者会从宏观和微观层面讨论数据如何渗透到各个行业和社会领域,推动经济和社会变革。通过这些分析,读者可以了解到数据在重塑现代商业格局中的核心作用。 这篇论文将深度剖析数据在当今商业环境中的重要性,展示了大数据技术如何引领商业实践的革新,并探讨了企业应对这一变革所需的战略和方法。
2022-12-24 上传
大数据路线图:大数据如何改变商业 如果说 2012 年是大数据概念为人所知、 引人瞩目、 小试牛刀的一年, 那么 2013 年大数据将会实现产品部署,早期投资获得回报,一小部分的产业被颠覆。到了 2014 年,各种大数据项目和系统很可能成为标准配置,到处可见。 今年, 大数据和云计算一起作为科技术语出现。 大数据意味着非常多的事情, 但是被援引的次数太多了, 几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率 (数据移动得快) ,体积(数据规模庞大) ,和种类(非结构化和结构化的信息) 三点有关。 大数据真的如人们所描述的那样吗?是的。对我来说,大数据代表了科技和 商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯(Holy Grail)——成为了 一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换 句话说,信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。 显然我们正处在一个追捧大数据的阶段,我认为可以和 1990 年代末的 Linux 和 2000 年代初的开源软件运动相提并论。那时候 Linux 正要开始改变世 界,和微软等厂商一较高下。从许多方面来说,Linux 和开源软件(比如安卓) 的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软 件成了每一个数据中心的标准配置,如今已经被认为是理所应当了。这场变革发 生了,我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。 大数据会遵循同样的发展路线。当然,会创造数百万个工作机会,相关人才 也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着 Cloudera 这 样的创业公司成为新的红帽子(Red Hats) ,各家厂商的市场座次也逐渐明朗。 如下是对大数据路线图: 2013 年:2012 年的试验项目成品化,每一个行业的垂直领域都会有一个 成功的大数据案例。 2014 年:在 2013 年成功经验和客户研究案例的基础上,一些行动快速的 市场跟随者将进入大数据领域。 各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回 报看上去会很不错。 公司的主要关注点在内部数据上, 因为有很多东西可以挖掘。 外部数据也很有用,但是这段时期不会有什么新进展。 2015 年:在制定大数据计划时,公司们开始将目光投向外部数据。在 2015 年之前, 消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分 析师和数据仓库都将会有一个 Hadoop 计算簇和一个大数据层。像 Hadoop 这 样的技术不再受人关注,因为这些技术始终非常重要,慢慢淡化进入软件栈。围 绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016 年:数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细 思考数据的使用, 避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重 大事故的发生。 2017 年:云和大数据、数据仓库合并起来,成为了一项服务,"分析即服 务"和"数据即服务"成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的 Hadoop 计 算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意:2017 年是这些大数据即 服务为大众所普及的一个估算时间。 大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在 进行,将会于不久涉及到关键的大范围用户群。 大数据在 IT 采购周期上又是怎样的情况呢?大数据项目需要有更多高级别 的管理人员。分析如下: 首席信息官:大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的"我们一致 吗?"问题。 首席财务官:将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是 公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。 首席市场官:2012 年,首席市场官成了 IT 采购的红人。不过这有点不太合 理,因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。 首席运营官,采购人员:大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可 以进行追踪。效率能够得到改进。 数据科学家: 这部分员工越来越被看作是"首席"管理层的接班人。职场方 面,数据高手想去哪家公司都行。 (Via:虎嗅编译 原文:ZDNET)