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行业互联网|大数据分析：创造商业智能



行业互联网|大数据分析：创造商业智能
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大数据是指对于传统的数据处理应用程序来说太大或太复杂的数据集 。 它被定义为包含下列一个或多个特性：高容量、高速度和高特征值 。 爆发式增长的移动数据流量、云计算流量 ， 以及人工智能（AI）和物联网（IoT）等技术的飞速发展 ， 都不断增加数据的容量和复杂性 。
大数据分析主要采用人工智能 ， 机器深度学习算法 ， 从数据集中提取有价值的信息并生成新的行业见解 。 据Statista研究数据 ， 全球创建、捕获、复制和消费的数据总量已经爆发式增长 ， 到2020年底将达到59泽字节(Zettabytes) 。 全球数字化的快速发展为日益增长的数据领域做出了贡献 。 截止2018年11月 ， 市场研究行业已经有45%的专业人士开始使用大数据分析作为研究方法 。
“全球大数据市场预计到2027年将增长到103亿美元 ， 增长率达到84% 。 ”根据GRSTAR的行业研究数据 。 GRSTAR是一家采用人工智能和大数据分析来准确预测未来结果的科技公司 。
“如果数据是新的石油 ， 那么如果知道何时何地发现油矿并且如何开采它时 ， 商业创新就会到来 。 探索新兴技术 ， 运用创新理念 ， 大数据分析 ， 作为未来的超级能量 ， 有助于重新思考和创新商业模式 。 ”GRSTAR首席执行官Tom Morrison指出 。
想象一下 ， 如果有这样一个分析预测系统能帮助你推动商业创新 ， 开辟全新的收入来源 ， 创造出你从未梦想过的产品和服务 ， 让你有能力在事件发生之前对其作出反应；预测世界上任何地方的每一笔即将发生金融交易 ， 预测交易结果；防止客户流失 ， 预防事故发生 。
继续设想存在这样一个数据体系结构和平台 ， 能够立即处理所有这些信息 ， 提高客户洞察力 ， 更快地构建产品 ， 发现新的商业模式或机会 。
这就像拥有一个超能力大国 。 但问题是该如何正确利用大数据分析预测系统呢？
据Statista预测 ， 到2027年 ， 全球大数据市场将增长至1030亿美元 ， 是2018年预期市场规模的两倍多 。 其中软件市场占有45%的份额 ， 到2027年将成为大数据市场 。
“在浩瀚如烟的数据海洋里 ， ‘最终壁垒’将是数据收集 。 如果要达到高准确率目标 ， 系统需要获得更多消费者的第一手数据 ， 这些数据远远超过仅在互联网上的储存数据 。 ”Morrison指出 。 “不过要实现如98%这样的精准度 ， 系统需要从最终用户直接收集大量数据 。 系统数据需要涵盖来自社交爱好 ， 个人健康 ， 思维逻辑 ， 消费习惯 ， 投资模式等各方面信息 。 ”Morrison补充道 。
依靠数据推动业务创新 ， 需要保证高精确度 ， 不允许有出错的余地 。 “数据质量始于可靠的数据管理 。 数据系统必须组织良好 ， 准确 ， 便捷 ， 需要从微观层面分析利用各种向公众开放平台所生成的数据 ， 并且构建个体数据收集生态系统 ， 实现98%准确性的目标 。 ”来自GRSTAR的Morrison指出 。 所以一个强健的系统要能够创建数据框架 ， 制定战略 ， 优化基础设施、流程和系统 ， 并拥有数据驱动型的文化基因 。
应用基于人工智能的大数据分析 ， 可以从噪音中过滤信号 ， 并将数据转化为强大动能 。 预测分析可以预见未来 。 过去给予我们经验数据 ， 预测未来将赋予个人或者企业超能力 。
“借助大数据分析 ， 机构可以预测 ， 分析和风险评估多个领域的行业趋势 。 在金融产品和服务领域 ， 大数据分析可以提供更精准的风险识别 ， 加强风控措施和提高决策准确率 ， 增加投资利润 。 具体方式可以是为散户级别的投资者提供投资工具；也可以在特定时间段内识别各种潜在的投资工具的相关风险 ， 预测投资回报率；”Morrison指出 ， “另外 ， 在体育竞技 ， 新兴科技 ， 房地产 ， 区块链和数字资产领域 ， 借助大数据分析 ， 个人和机构都可以利用预测系统更好的预测结果并且获得无与伦比的竞争优势 。 ”


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