La maladie nous permet de voir les limitations des entreprises du monde physique. Qui peut faire de meilleures entreprises numériques, qui ne peuvent rien faire de valeur, qui peut effectuer un marketing en ligne, puis une plus grande compétitivité.

En service numérique, nous sommes de plus en plus conscients de l'importance des données, de la creuser de nouvelles améliorations, de nouvelles scènes d'affaires dans les données et de rendre les entreprises à la société intelligente, laissez Business Waler, c'est l'objectif de toutes les entreprises qui poursuivent , mais ce n'est pas facile à réaliser. Au cours des dernières années, les données sont très chaudes, mais pour les gestionnaires de données de la société, il fera face à un défi tous les jours, ce qui permet de creuser la valeur d'entreprise des données dans les données.

1. Où est la valeur commerciale des données?

En 2019, le cabinet de conseil de renommée mondiale disposait d'entretiens de haut niveau dans les grandes entreprises et a été développé. En 2019,Les entreprises mondiales ont des investissements importants dans le domaine des données et des renseignements artificiels et, en 2019, a augmenté de 66% depuis 2018. Cependant, il n'a pas permis de prévoir des attentes en matière de privé au revenu anticipé. Cela montre que le passé a dépensé beaucoup d'argent dans le domaine des données, mais n'atteint pas la valeur des attentes du PDG, dans ce cas, quelle est la valeur commerciale? Y a-t-il une augmentation de revenus? Est-ce réduit?

Après cela, faites beaucoup de données et d'intelligence artificielles, pourquoi les unités commerciales, les PDG, les entreprises pensent que des attentes ne correspondent pas à la valeur de l'entreprise? Cela ne va pas pour le service des données car ils effectuent des entrepôts de données, mettant en œuvre des rapports de données visuels, répondant à différents besoins proposés par des unités commerciales et des produits de nettoyage et de démonstration créés par le système commercial. Pourquoi dis-tu toujours qu'il n'y a pas de valeur? Ce problème est digne de discuter.

Indususus le the the the the theNforments en 2019 En 2019, notamment sur le marché local de transformation numérique, nous avons constaté que l'indice Baidu recherchait des données plus élevées que les conversions numériques, qui indiquaient que les données sont publiques et acceptées par de nombreuses entreprises.

Pourquoi les données de données deviennent-elles la prochaine tendance de conversion des entreprises numériques, représentant le type d'appel de la société? J'ai mis en place une étude qui a obtenu l'industrie de 466 données dans l'enquête de l'industrie selon trois attentes majeures de la table entre les données:

1. J'espère que le mal fait dans des données plus étroites pour les entreprises et peut directement pour les services. Évaluer.
2, j'espère que

Système moyen des données peut fournir différents services de données, non seulement des rapports. 3, j'espère créer directement de la valeur pour les clients.

Les entreprises ont de telles attentes pour des données dans des données, indiquant les données d'origine. Entrepôt etLe système de données ne répond pas à ces attentes. La Division des entreprises estime que l'unité de données ne crée pas directement la valeur du client, relativement éloignée, telle que les commentaires, les employés de données ne comprennent pas les entreprises, les produits de données sont fournis et le service de données le plus inutile pour les entreprises, c'est la société. Affaires, valeur malheureuse.

Mardi, quatre lacunes obstruaient des données pour créer une valeur commerciale

1, la distance d'affaires, les données et les techniciens ne comprennent pas les affaires, le personnel des entreprises ne comprend pas la technologie de données et intelligente .

2, la scène d'écart, incapable de trouver des scènes d'affaires à grande valeur, ne peut pas supprimer la valeur des données de données.
3, la distance de qualité, la mauvaise qualité des données, les effets de l'entreprise ne sont pas garantis et l'administration de données traditionnelle ne peut pas résoudre des problèmes de valeur.

4, distance de l'échelle, comment développer les données et la technologie intelligente à appliquerPour de nombreuses scènes d'affaires.

Quatrièmement, un résumé de la table entre les données multi-industrielles

Nous avons fait une double centrale en 2017. La société est une maison de fées de groupe multi-logistique, y compris l'aviation, la logistique, Commerce de détail, aéroport, commerce électronique transfrontalier et autres entreprises multiformes, le siège du groupe espère ouvrir tout l'âge, la commande unique des applications, la rémunération, les données de service, les données de service et l'utilisation des données pour créer des activités endocriniennes pour créer des produits et des services aux entreprises.

Pourquoi choisir des données dans les pinces pour promouvoir les données de la conversion intelligente? Ceci attend en 2017 en 2017, car dans le passé, ERP, la première chose que l'information est un processus de combinaison, mais cette société a des centaines d'entreprises, 45 types d'entreprises, s'ils seront très très complexes du processus combiné, de sorte qu'ils J'espère construire une station entre le double avec une année, permettant l'intégration et l'innovation de l'entreprise du groupe à créerObtenez l'effet réel, apportez un revenu réel.

Comment faire cela? Parce que de nombreuses entreprises ont des niveaux uniformes, dans ce cas, les processus de combinaison des pratiques traditionnels sont très lents, nous définissons une méthode d'utilisation des données comme une transformation des entreprises, en combinant le catalogue d'actifs de données de la société, comment récupérer des données, comment créer une valeur d'entreprise. Pendant le processus de carding, certains étalonnages de données sont incohérents et certaines qualité de données ne sont pas bonnes car de nombreux processus de création de données, avec des caractères conflictuels et sans licence et répètent. Par conséquent, le système de patrimoine initial doit être converti et optimisé, ce qui est un résultat très important et aide les entreprises à innover pour innover des actifs de données, de sorte que les entreprises puissent utiliser le mauvais volonté d'explorer, apporter la deuxième valeur. Innovation des données commerciales.

Cinq, le nombre de Nuages Merchant ici vient de diviser l'ensemble du projet en 4 niveaux:

La première classe est une couche d'application commerciale, via un mode de vitesse d'exploration et la détermination de la valeur de l'entreprise créée par les données à découvrir et identifier un produit relativement élevé dans cette zone..

La deuxième couche est une couche technique. Il vérifie toutes les scènes pouvant apporter des valeurs de données. Si vous souhaitez créer toutes vos entreprises, vous pouvez trouver des points que vous pouvez réutiliser à nouveau et la mettre en données. A.

Le 3ème étage est la classe de qualité des données, comment créer des données pour créer une valeur d'entreprise, une carte d'actif de données et une sonde de données de gestion de données Lean. Tout dépend du changement de la structure organisationnelle, de la détermination de la scène et de la distribution des avantages de la valeur.
Le 4ème étage est une couche d'ajustement de l'organisation, permettant aux entreprises de réaliser l'importance de la culture de données et des valeurs de données.

Vendredi, nous avons vu que les données peuvent fournir une valeur commerciale aux entreprises, notamment deux domaines.

La première zone est l'optimisation d'entreprise d'origine, permettant aux entreprises de coûter des coûts initialement efficaces et d'abaisser.

1, peut améliorer la rentabilité des entreprises existantes pour faire plus de sociétés de revenu. Par exemple, par le biais de sondages et d'analyses de données, des vols de fret supérieurs et du taux d'utilisation des suppléments plus élevés. 2, améliorer l'efficacité de la production. Par exemple, dans la station d'aéroport, par le biais de la transformation des langues naturelles, la classification générale de l'industrie est traitée et classée automatiquement mise en œuvre automatiquement et l'efficacité de la production de l'employé de la station sera améliorée. 3, améliorer la rentabilité de l'exploitation et réduire les coûts. Par exemple, en coopération avec le service d'exploitation numérique de la société, analysez des données actives pour trouver des endroits où les coûts peuvent être réduits.

4, Améliorez l'expérience client.

5, renforcer l'utilisation des actifs. Par exemple, devrais-je aller à la machine à cargaison?

La deuxième zone est d'aider à convertir l'activité initiale.

1. Le produitLes articles et les services numériques créatifs, en analysant les données des utilisateurs et les données de commande, peuvent savoir que les portraits d'utilisateurs et les utilisateurs d'appel innovent pour les produits originaux.

2, vendant des actifs numériques, intégrant les données existantes, vendre des données externes, épuisées par le service, bien sûr, ne vend pas des données originales, pas d'informations sensibles aux clients des ventes.

3, plates-formes commerciales, via l'intégration des données, grâce à une utilisation des données, d'extraction, de plus d'acheteurs, de vendeurs à se concentrer sur la plate-forme.
4, ECO numérique, sur la base de la plate-forme, pour plus d'acheteurs, de vendeurs, de partenaires, formant des éco numériques, dans ce cas, votre précieuse autosuffisance appartient à l'écologie, en raison du développement, de l'auto-développement est très précieux.

Résumé d'une expérience Dans le cadre de ce projet, il faut permettre aux utilisateurs d'entreprises d'utiliser des données, une livraison de données, dans ce système, nous avons mis en place le catalogue TAI Fabrication de données, de données de données, de données de données, de laboratoires de données, d'algorithme de surveillance du marché et de surveillance de l'opération de la plate-forme entre les données, faisant des opérations commerciales plus que.

Sept, un ensemble de méthodes de méthodes résumées via ce projet, appelée méthode de l'innovation de données maigre. 1. Toutes les données et innovations intelligentes doivent créer une valeur commerciale.

2, doit former un processus de travail automatique entre les sources de données et les produits de données, les valeurs de flux, de sorte qu'elle puisse être servie pour les clients.

3, vous devez laisser les clients tirer le produit, au lieu de pousser les produits aux clients.

4, pour continuer à améliorer l'exploitation et l'analyse des données.

Valeur du système de l'innovation de données maigre pour innover de la valeur de l'innovation, d'entreprises, de données et de technologies, de savoir comment les données créent une valeur commerciale à chaque étape.

Huit, en général, le système Lean Data Innovation a 5 étapesParagraphe:

La première étape est la connexion, permet à l'entreprise de comprendre les données, de laisser le personnel de l'entreprise à comprendre l'entreprise.

La deuxième étape découvre l'innovation, pour explorer de nouvelles scènes d'affaires autour des données.

La troisième étape consiste à explorer de nouvelles scènes d'affaires, d'identifier et de démonter clairement cette scène pour que cela soit réalisable.

La phase 4 doit commencer rapidement et rendre les entreprises voir la valeur. La phase 5 est la valeur commerciale des itérations continues, du fonctionnement continu et de l'optimisation des données.