¿Qué es el análisis de big data y en qué industrias se utiliza principalmente? Tomemos como ejemplo la fabricación.
Big data es el vocabulario más popular en la industria de TI, centrándose en el uso del valor comercial de big data, el almacenamiento de datos, la seguridad de datos, el análisis de datos, la minería de datos, etc., se han convertido gradualmente en lo que la industria. está persiguiendo. Con el advenimiento de la era del big data, también ha surgido el análisis de big data.
1. ¿En qué industrias se utiliza principalmente el análisis de big data?
Fabricación: utilice big data industrial para mejorar el nivel de fabricación, incluido el diagnóstico y predicción de fallas del producto, análisis del flujo de procesos, mejora del proceso de producción, optimización del consumo de energía del proceso de producción, análisis y optimización de la cadena de suministro industrial, planificación de la producción. y Horario.
Industria financiera: Big data desempeña un papel importante en las tres principales áreas de innovación financiera: el comercio de alta frecuencia, el análisis del sentimiento social y el análisis del riesgo crediticio.
Industria del automóvil: los coches autónomos que utilizan big data y la tecnología de Internet de las cosas entrarán en nuestra vida diaria en un futuro próximo.
Industria de Internet: utilice tecnología de big data para analizar el comportamiento del usuario para recomendar productos y ofrecer anuncios dirigidos.
Industria de restauración: utilice big data para realizar el modelo O2O de restauración y cambiar por completo el método tradicional de operación de restauración.
2. ¿Cuáles son las perspectivas laborales de los analistas de big data?
Desde la década de 1990, los países europeos y americanos han comenzado a formar un gran número de analistas de datos. Hasta ahora, la demanda de analistas de datos sigue creciendo y expandiéndose.
Según el Departamento de Trabajo de Estados Unidos, la demanda de analistas de datos crecerá un 20% en 2018. Incluso si no es un analista de datos, las habilidades de análisis de datos son una de las habilidades laborales esenciales en el futuro. En países con industrias de análisis de datos maduras, el 90% de las decisiones de mercado y comerciales se determinan a través de la investigación de análisis de datos.
3. ¿Cuál es el significado específico del análisis de big data?
1. El análisis de datos puede permitir a las personas producir mejores interpretaciones de los datos, y el análisis predictivo puede permitir a los analistas hacer algunas inferencias predictivas basadas en los resultados del análisis visual y del análisis de datos.
2. El análisis y almacenamiento de big data y la gestión de datos son algunas de las mejores prácticas a nivel de análisis de datos. El análisis de datos a través de procesos y herramientas paso a paso garantiza un resultado de análisis predefinido y de alta calidad.
3. Independientemente de si el usuario es un experto en el campo del análisis de datos o un usuario común, lo único que se puede utilizar como herramienta de análisis de datos es la visualización de datos. La visualización puede mostrar datos de forma intuitiva, dejar que los datos se expresen y permitir a los clientes obtener resultados ideales.
¿Qué es el análisis de big data y en qué industrias se utiliza principalmente? La plataforma de big data del Cubo de Rubik de Zhongchen señala que el valor de big data va mucho más allá de eso. La penetración de big data en todos los ámbitos de la vida ha promovido en gran medida la producción social y la vida, y tendrá un impacto significativo y de gran alcance en el mundo. futuro.
Podemos ver el caso de Yixin Huachen en el sector manufacturero.
Un grupo de construcción de energía se dedica principalmente a carreteras nacionales y extranjeras, administración municipal, ferrocarriles, tránsito ferroviario, puentes y túneles. , Inversión, construcción y operación de desarrollo de complejos urbanos, aeropuertos, puertos, vías fluviales, corredores integrales subterráneos, gestión ambiental del agua ecológica, construcción de ciudades esponja, protección ambiental y otros proyectos, brindando a los clientes financiamiento de inversiones, consultoría y planificación, diseño y construcción. gestión y operación Soluciones llave en mano y servicios integrados todo en uno. Desde su creación, ha invertido y construido una gran cantidad de proyectos de infraestructura y protección ambiental de gran escala, alta intensidad y amplio alcance.
La construcción digital de la empresa puede convertirse en un microcosmos de la construcción de nuevas infraestructuras.
Antecedentes del proyecto En la era de la economía digital, los recursos de datos se han convertido en los recursos centrales y la competitividad central de las empresas. El enfoque de la construcción de información de varias empresas se está transformando de TI (tecnología de la información) a DT (tecnología de datos). En el futuro, el foco de la construcción de la informatización será cómo realizar una extracción y análisis de datos en profundidad, multidimensional y en tiempo real dentro y fuera de la organización para satisfacer las necesidades de los tomadores de decisiones y promover la evolución de. llevar la informatización a un nivel superior y construir nuevas ventajas para la empresa en la era de la economía digital.
En la actualidad, debido a que los departamentos de todos los niveles dedican mucho tiempo a completar complicados informes internos y externos, resúmenes, estadísticas y análisis, al mismo tiempo, los líderes de todos los niveles todavía tienen que informar la situación operativa general de la empresa o de la empresa. unidades bajo su jurisdicción a través de informes tradicionales. Faltan sistemas visuales e intuitivos para respaldar la toma de decisiones y el análisis. Los principales problemas son los siguientes: 1. Los silos de datos son graves y los datos de varios departamentos en todos los niveles no pueden almacenarse de manera efectiva. compartido Recopilación, intercambio y análisis de datos entre departamentos y niveles. Aprovechar las dificultades. 2. Los métodos de recopilación de datos están atrasados. La recopilación de datos todavía utiliza el método EXCEL tradicional. Hay una falta de soporte de plataforma de recopilación de datos de abajo hacia arriba, revisión de datos, informes de datos y análisis de resumen, lo que resulta en fuentes de datos dispersas y datos inconsistentes. estándares y datos La calidad es difícil de garantizar y la eficiencia de la recopilación de datos es baja. 3. La falta de un sistema unificado de indicadores operativos y de toma de decisiones y de un mecanismo de gestión unificado para los recursos de datos da como resultado la incapacidad de utilizar eficazmente los recursos de datos, la incapacidad de realizar plenamente su valor y la incapacidad de brindar un apoyo eficaz a las decisiones de liderazgo. en todos los niveles.
Para resolver completamente los problemas anteriores, el contenido de la construcción se basa en las necesidades y los métodos de construcción del proyecto de activos de datos. El sistema se implementa de acuerdo con "indicador disposición de recursos-escenario de aplicación visualización diseño-adquisición de datos". -Indicador de grupo de recursos-página de implementación-toma de decisiones" Diseño del "Portal". Es decir, determine el contenido de visualización de la interfaz de visualización de diseño en función de las necesidades de los escenarios de aplicación del sistema de indicadores ordenados, determine el sistema de indicadores en función del contenido mostrado y recopile datos relevantes en función del sistema de indicadores.
1. Cree un sistema de informes inteligente. Clasifique el sistema de indicadores, cree indicadores de toma de decisiones e indicadores temáticos, aclare los tipos de indicadores, las fuentes de datos de los indicadores y el calibre de salida de cada indicador: si se debe completar. , informes de dimensiones y objetos, ciclo de llenado, etc. Realice las necesidades de todo el proceso de recopilación de datos en red para todos los niveles y departamentos de la empresa, incluida la toma de decisiones ascendente, el llenado de datos, la revisión de datos, la presentación de informes de datos, la consulta resumida, la entrada de datos complementarios, etc.
2. Construir un sistema de indicadores de toma de decisiones comerciales. Construir un sistema de indicadores de toma de decisiones comerciales de una empresa. Recopilar las necesidades de análisis de datos, analizar y resumir indicadores clave de producción y operación, como el mercado, las operaciones, el cumplimiento de contratos, las operaciones y los proyectos de la empresa, así como los temas e indicadores de análisis de datos relacionados, formar un grupo de recursos de indicadores y realizar la sistematización. indicadorización y modelización de datos para la toma de decisiones.
3. Construcción del sistema de indicadores de toma de decisiones. A partir del contenido y características principales de los datos proporcionados por un grupo constructor de energía, los indicadores del sistema de indicadores de toma de decisiones se dividen en cinco categorías: indicadores operativos, indicadores de negocio, indicadores generales, indicadores de mercado e indicadores de desempeño de contratos. Cada tipo de indicador de primer nivel se compone de varios indicadores de segundo nivel.
4. Construya un sistema de soporte de decisiones a través de la herramienta Yixin BI, basado en los datos recopilados en el informe y los datos acumulados en el sistema de información relevante, inicialmente se construye una cabina de gestión para cumplir con el análisis de datos. para los responsables de la toma de decisiones y los líderes de departamento de la empresa, los diagramas visuales ayudan a los líderes en la toma de decisiones de gestión y están integrados con la aplicación PowerChina APP para realizar la toma de decisiones móviles.
5. Cree BI de autoservicio. Utilice la herramienta de BI de Wandou para crear BI de autoservicio. Proporcionar herramientas de análisis visual de autoservicio para el personal empresarial de marketing, gestión de la construcción, operaciones de activos, gestión financiera y otros departamentos que cuentan con exploración y análisis de datos de autoservicio.
El valor se refleja en la cooperación. Con base en las necesidades actuales de análisis y aplicación de datos, Yixin Huachen ayudó al grupo de construcción de energía a tomar decisiones a través de cinco módulos: indicadores generales, indicadores de mercado e indicadores de desempeño del contrato. e indicadores operativos, que proporcionan indicadores integrales. Una solución completa que integra la recopilación de datos, la agregación de datos para la definición del calibre del indicador, el modelado de indicadores, la implementación de datos de indicadores y el análisis de visualización de datos. La plataforma de gestión de la toma de decisiones se basa en la plataforma de análisis empresarial y utiliza más indicadores básicos y un método de visualización más intuitivo para analizar y monitorear datos para respaldar las decisiones de gestión del liderazgo. Incluye principalmente cabina de gestión, temas del panel de proyectos, temas de mercado, temas de negocios, temas de cumplimiento de contratos, temas de operación y otros escenarios. Aproveche al máximo los recursos de datos y maximice el valor de los datos.