美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司專業(yè)提供各種商務(wù)智能平臺(tái)，為客戶提供哪里可以找到好的商務(wù)智能平臺(tái)、制造車間可視化x332099n、商務(wù)智能平臺(tái)等。公司自1998-03-16注冊(cè)成立以來，本著以人為本的原則，堅(jiān)持“以質(zhì)量求生存，以信譽(yù)求發(fā)展”的基本方針，公司業(yè)績蒸蒸日上。立足陜西省，以市場為導(dǎo)向，想客戶之所想，及客戶之所需。

   在發(fā)展的過程中，美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司深切感受到成長與發(fā)展的艱辛。為此，美林?jǐn)?shù)據(jù)始終秉承“客戶至上”的經(jīng)營理念，把客戶體驗(yàn)和客戶價(jià)值作為衡量美林?jǐn)?shù)據(jù)工作的根本標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)持誠信經(jīng)營，用心服務(wù)，專注專注于為廣大用戶提供貼心和優(yōu)質(zhì)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)。憑借良好的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)口碑，雄厚的實(shí)力和熱情周到的服務(wù)，美林?jǐn)?shù)據(jù)贏得了眾多客戶的信任和尊重。 延伸內(nèi)容 引言：近年來大數(shù)據(jù)、人工智能概念喧囂塵上，各類大數(shù)據(jù)應(yīng)用層出不窮。這些融合了海量數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算平臺(tái)、智能算法、酷炫的數(shù)據(jù)可視化效果的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品成為了企業(yè)的新的寵兒?！按笃脚_(tái)、微應(yīng)用”，“數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”，一時(shí)間，大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)項(xiàng)目如雨后春筍般涌現(xiàn)，但在目前大部分的商業(yè)實(shí)踐中我們看到，傳統(tǒng)企業(yè)斥巨資建設(shè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，仿佛還沒有找到商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)化點(diǎn)。筆者結(jié)合自身在之前某大型央企的供職經(jīng)歷，從一名信息化從業(yè)者（IT狗）角度的出發(fā)，聊聊對(duì)此類問題的認(rèn)識(shí)。姑妄之言，且讀且珍惜。一、為什么企業(yè)熱衷“大數(shù)據(jù)”、“AI”？——聊聊現(xiàn)象因?yàn)?，確實(shí)有用。追求效率、適應(yīng)快速變化的商業(yè)競爭環(huán)境，是企業(yè)生存的必備條件。而基于海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，能有效指導(dǎo)企業(yè)快速掌握用戶的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，能夠幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)關(guān)節(jié)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測與智能決策，加快企業(yè)經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)、提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。這些華麗的宣傳詞背后的商業(yè)價(jià)值，對(duì)于企業(yè)來說，具有致命的誘惑。二是大數(shù)據(jù)帶來的行業(yè)巨大沖擊力，倒逼企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。以阿里巴巴、京東、螞蟻金融、滴滴打車等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所帶來的行業(yè)顛覆，讓傳統(tǒng)企業(yè)戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，在這個(gè)已經(jīng)到來的數(shù)據(jù)時(shí)代，不變革，就等死。三是經(jīng)過了二十年企業(yè)信息化建設(shè)，當(dāng)下已經(jīng)到了收割“數(shù)據(jù)紅利”的有利時(shí)機(jī)。企業(yè)多年的數(shù)據(jù)積累以及第三方數(shù)據(jù)的開放、跨界融合，讓這場數(shù)據(jù)革命有了更為廣闊的想象空間。四是企業(yè)形象與品牌建設(shè)需要向互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型，需要新鮮的概念包裝，需要顯示出與潮流與時(shí)俱進(jìn)的企業(yè)活力。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)說，別人都在上，我們也得上，這無可厚非。然而，時(shí)至今日，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)被說爛了，人工智能也已經(jīng)閃亮登場了，Gartner已經(jīng)把大數(shù)據(jù)從技術(shù)炒作曲線中移除了，但是大多數(shù)企業(yè)中仍然鮮見其成功案例，很多企業(yè)抓住了大數(shù)據(jù)這根稻草，但仍在泥沼中喘息。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，概念嗷嗷上天，落地寥寥無幾。二、為什么會(huì)失敗——聊聊原因（1）再強(qiáng)大的平臺(tái)，也無法混亂的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用依賴于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。而企業(yè)多年來積累的數(shù)據(jù)，缺乏標(biāo)準(zhǔn)的體系梳理，缺乏有效的數(shù)據(jù)機(jī)制，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混亂，數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，好不容易梳理規(guī)范的數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)，沒過多久，又再次陷入混亂。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完備，盲目的上Hadoop平臺(tái)，又沒有完善的數(shù)據(jù)管控機(jī)制，最終也只能淪為廢墟無人問津。（2）再大的數(shù)據(jù)，也無法喚醒無視它的人。IT部門鼓搗著進(jìn)行平臺(tái)建設(shè)，到處拿著雞毛當(dāng)令箭收集數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員疲于應(yīng)付，這一場由IT主導(dǎo)的數(shù)據(jù)革命，本身從源頭上，就是錯(cuò)誤的。業(yè)務(wù)人員不清楚由IT自己臆想搗鼓的數(shù)據(jù)應(yīng)用究竟要表達(dá)什么，讓IT改個(gè)需求又費(fèi)時(shí)費(fèi)力，與其浪費(fèi)時(shí)間，不如老樣子，跟著感覺走。（3）再智能的算法，也無法真正的理解業(yè)務(wù)。算法和數(shù)據(jù)都是冷冰冰的，沒有溫度，它們只是工具、手段。沒有與業(yè)務(wù)融合，沒有實(shí)際的應(yīng)用場景，算法只能是院校學(xué)術(shù)論文。不能帶來巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值導(dǎo)向，無法實(shí)際解決用戶痛點(diǎn)，沒有業(yè)務(wù)人員深度的參與，無論多牛的算法，都沒法挖掘出深刻的業(yè)務(wù)洞察。總體而言，企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)項(xiàng)目最突出的問題，總結(jié)三點(diǎn)：1.缺乏“用數(shù)據(jù)說話”的意識(shí)與文化；2.缺乏行之有效的數(shù)據(jù)體系；3.業(yè)務(wù)應(yīng)用引導(dǎo)項(xiàng)目建設(shè)，而非本末倒置；為了避免項(xiàng)目成果最終淪為數(shù)據(jù)廢墟，企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身特點(diǎn)，尋找最適合自身的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型之路。

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