高级分析可以帮助企业开发新产品和服务或针对数字化时代优化现有产品和服务。
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高级分析

高级分析支持创新型业务模式

高级分析可以帮助企业开发新产品和服务或针对数字化时代优化现有产品和服务。

大数据可以帮助企业更好地了解市场趋势。

  • 数据是未来的原材料
  • 高级分析提供全新的业务洞察和机遇
  • 企业在大数据专业知识方面有巨大需求
  • IT 合作伙伴必须具备综合大数据专业知识
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高级分析:创新型数字驱动业务模式的实体基础

业务邮件、联网汽车、网店的在线订单、社交媒体团体的博客记录、追踪基于位置的数据、监控摄像机拍摄的视频记录、基于自动化监控的预防性维护,每天产生海量数据。而且,随着数字化的持续发展,数据量也在不断增加。来自 IDC 的分析师预测,全球产生的数据总量将会每两年翻一番,到 2020 年之前将达到 44 泽字节。为了便于理解,1 泽字节(1 后面 21 个零)相当于大约 2500 亿张 DVD 的容量。
德国首相安格拉·默克尔将数据称为“未来的原材料”。德国企业通过处理大量数据得以开发新产品并优化业务流程。接下来的五到十年中对于德国经济的未来至关重要,将证明德国企业不仅仅是美国和亚洲 的大型IT 企业的“加工厂”。因此,希望在未来保持成功的企业应在最短的时间内实现业务模式的数字化,从而最大程度上发挥大数据的巨大潜力。
PwC 在 2014 年的研究中指出,企业将高级分析视为提高盈利能力、更好地了解目标市场和优化自身组织和流程的最佳途径。数据挖掘可以帮助企业判断关系和模式,帮助他们做出更好的决策和更准确的预测,快速认识不断变化的市场条件,并采取适当的措施。数据挖掘还可以提供关于趋势和客户需求的新洞察,并用于全新产品和服务的开发。因此,高级分析成了创新型数据驱动业务模式的基础,中小型企业亦是如此。

企业对大数据专业知识的巨大需求

有三大因素使高级分析区别于传统数据处理。首先,可以分析的数据量不受限制(数量)。其次,可以处理不同来源和不同格式甚至是没有数据结构的数据(种类)。第三,数据处理速度非常快,通常可以实现实时处理(速度)。大数据几乎可以用于产生大量数据的所有业务经营领域。
很多企业仍然在有效利用高级分析方面面临困难。PwC 的分析师们了解为什么:“到目前为止,大部分工业企业缺乏在其组织内部实施大数据的战略概念。不仅如此,如何才能更好地实施创新型大数据解决方案并在未来保持竞争优势仍然有很大的不确定性。因此,需要大量的外部专业知识和支持以帮助他们最大程度上降低风险,从而确保企业成功转型为数字驱动型企业。"
希望基于存储在自身数据库中的数字化原材料开发创新产品和服务的企业依赖于经验丰富的 IT 合作伙伴的综合实力。理想的合作伙伴具备供其使用的大数据平台(例如 Hadoop 或 SAP HANA)形式的必要基础设施,还要具备强大的分析工具,并且有能力利用这些工具根据每个客户的具体需要设计、执行和运行个性化整体解决方案。