调研:中国大数据应用与全球仍有差距

简介:

3月12日,IBM发布了全新《分析:速度的优势》白皮书,该白皮书基于IBM对60全球多个国家中超过1000位业务和IT高管的深度调研,对当前大数据在中国及全球企业应用的现状进行了全面分析。该白皮书指出目前影响快速发展的数字市场的四个重大变化趋势,并基于企业的数据分析能力将他们分为领跑者、慢跑者、参与者和旁观者四个组别。同时,白皮书就企业在分析生命周期的三个关键阶段提出了快速将数据转变为洞察并驱动行动的建议,帮助企业在竞争中保持领先优势。作为全球发展最快的大数据市场,在此次调研中,虽然超过四分之三的大中华区企业在一年内实现了大数据的投资回报,显示了高于全球的投资信心,但是更多的中国企业更注重利用大数据分析来赢得新客户而不是创造更好的客户体验,同时,中国企业普遍在利用大数据推动数字和流程整合转型方面落后于全球整体水平。

调研:中国大数据应用与全球仍有差距

IBM 大中华区全球企业咨询服务部高级合伙人兼副总裁Steven Davidson 表示:“随着大数据应用的不断深入,新的发展与变化已经产生。通过此次《分析:速度的优势》白皮书的发布,我们可以看到,速度优势对企业在竞争取胜至关重要。一部分企业正通过速度驱动的数据和分析实现差异化发展,对业务绩效和竞争地位产生了显著的影响。这一趋势对于全球企业高管,尤其是那些致力于利用创新技术推动自身发展的中国企业的领导尤为重要。IBM一直致力于与中国企业紧密合作,分享自身丰富的大数据分析洞察与资源,共同携手推动业务的创新与增长。”

四大变化引领全球大数据应用发展

作为IBM第六次全球数据分析调研,此次调研对象包括60多个国家中超过1,000位业务和IT高管,其中也包括大中华区企业。IBM 2014年全球分析调研揭示了影响快速发展的数字市场的四个重大变化:

变化1:绝大多数企业目前在一年内实现了大数据投资的回报。

变化2:以客户为中心仍是分析活动的主要目的,但企业越来越多地将注意力集中于利用大数据应对运营挑战。

变化3:通过将数字化能力集成到业务流程中实现企业转型。

变化4:大数据的价值推动力从数量转变为速度。

领跑者数据分析驱动实践,速度成关键

该白皮书指出要跟上当前的发展速度,企业需要全面地采用分析技术。基于企业现阶段分析能力,白皮书将企业分为四个组别:领跑者、慢跑者、参与者和旁观者。占10%的领跑者最有能力满足速度需求,并创造了巨大的商业价值。超过一半的领跑者都表示分析对业务表现和收入产生了显著影响并且使他们获得了显著的竞争优势。但大中华区在分析对业务、收入和竞争力方面产生影响的表现仍与全球领跑者存在着较大差距。为了创造业务价值,中国企业需要仿效领跑者,并且加快速度管理数据和分析,并依据数据洞察采取行动。

通过大数据分析构建速度驱动型企业

此次研究还表明,将原始数据的数量和多样性转变为洞察驱动的行动的速度是企业从数据和分析中创造价值的关键。支持这一速度的力量是使用大数据技术。在企业内加快分析速度不能一蹴而就,企业必须在分析生命周期的每个关键阶段保持领先:获取、分析和行动。

在获取阶段,快速获取和整合数据的能力对于创造速度优势非常关键。企业在寻找和管理数据时必须能够保证数据使用方式和时间的灵活性和敏捷性。企业需要推出支持数据多样化的解决方案,让数据为企业提供动力。

在分析阶段,追求行动速度的企业需要集中精力分析数据,并确定最有可能对业务产生积极影响的洞察。

在行动阶段,企业提高当前所需的快速行动能力的最后一步是真正地采取行动,并且快速处理数据。企业需要通过数字与流程的整合提升端到端的速度,使分析数据可供员工和高管使用,从而做到洞察交付和洞察需求相互匹配。

IBM推动中国企业大数据应用的快速发展

作为全球大数据技术与应用的领导者之一,IBM一直努力与广大中国企业、组织保持紧密的合作关系,并通过自身丰富的全球实践帮助众多企业成功应用大数据分析技术,实现了业务的创新与发展。

在汽车工业领域,IBM帮助上汽集团成功打造中国汽车市场首个O2O[注]电子商务平台——车享网。该平台将基于线上客户数据,有效判断客户潜在需求(+微信关注网络世界),提高运营分析效率,为客户提供及时的、个性化的服务与信息。通过全面的客户洞察做到精细化营销,车享网平台将大幅提升会员管理水平。通过数据分析提升汽车消费者全生命周期服务能力,真正做到高品质的客户体验。

在金融领域,去年,IBM帮助中国银行天津分行打造智能化网点,通过整合中国银行的后台数据分析平台,利用大数据分析技术,分析用户的业务偏好,为验证销售具体产品市场策略的有效性能提供重要的数据依据。

在快消领域,IBM与蒙牛集团于去年底达成战略合作。借助IBM强大的社交大数据分析与商务智能等解决方案,蒙牛将构建有效的大数据分析能力,发现新的客户洞察,并以此作为企业决策与业务流程优化的依据。

在零售领域,今年初IBM在帮助国内休闲食品领先企业良品铺子打造全渠道信息化应用平台的过程中,通过大数据分析,帮助企业将顾客有效地分群,从而实现精准营销和差异化服务。

在新互联网时代下,随着大数据、云计算[注]、社交及移动趋势的快速崛起,IBM正在构建自身全新的服务能力。在大数据应用领域,IBM一直引领着创新和发展,并不断融合自身在各行业与全球化发展中的经验,不断帮助中国客户紧抓新时代下的发展机遇,以稳健的步伐成长为全球企业的领导者。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
4月前
|
存储 数据采集 搜索推荐
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用,重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术,挖掘游客情感需求,进而优化景区服务。文章结合实际案例,展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力,为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市空气质量监测与污染溯源中的应用(216)
本文探讨Java大数据可视化在城市空气质量监测与污染溯源中的创新应用,结合多源数据采集、实时分析与GIS技术,助力环保决策,提升城市空气质量管理水平。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市空气质量监测与污染溯源中的应用(216)
|
4月前
|
存储 监控 数据可视化
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在企业生产运营监控与决策支持中的应用(228)
本文探讨了基于 Java 的大数据可视化技术在企业生产运营监控与决策支持中的关键应用。面对数据爆炸、信息孤岛和实时性不足等挑战,Java 通过高效数据采集、清洗与可视化引擎,助力企业构建实时监控与智能决策系统,显著提升运营效率与竞争力。
|
4月前
|
Java 大数据 数据处理
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时数据处理在工业互联网设备协同制造中的应用与挑战(222)
本文探讨了基于 Java 的大数据实时数据处理在工业互联网设备协同制造中的应用与挑战。文章分析了传统制造模式的局限性,介绍了工业互联网带来的机遇,并结合实际案例展示了 Java 在多源数据采集、实时处理及设备协同优化中的关键技术应用。同时,也深入讨论了数据安全、技术架构等挑战及应对策略。
|
4月前
|
数据采集 搜索推荐 Java
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与用户体验优化中的应用(221)
本文探讨 Java 大数据在智能教育虚拟学习环境中的应用,涵盖多源数据采集、个性化推荐、实时互动优化等核心技术,结合实际案例分析其在提升学习体验与教学质量中的成效,并展望未来发展方向与技术挑战。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言生成中的可控性研究与应用(229)
本文深入探讨Java大数据与机器学习在自然语言生成(NLG)中的可控性研究,分析当前生成模型面临的“失控”挑战,如数据噪声、标注偏差及黑盒模型信任问题,提出Java技术在数据清洗、异构框架融合与生态工具链中的关键作用。通过条件注入、强化学习与模型融合等策略,实现文本生成的精准控制,并结合网易新闻与蚂蚁集团的实战案例,展示Java在提升生成效率与合规性方面的卓越能力,为金融、法律等强监管领域提供技术参考。
|
4月前
|
存储 人工智能 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用(227)
本文探讨 Java 大数据在智能医疗影像压缩与传输中的关键技术应用,分析其如何解决医疗影像数据存储、传输与压缩三大难题,并结合实际案例展示技术落地效果。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 安全 Java
Java 大视界 -- Java 大数据在智能金融反洗钱监测与交易异常分析中的应用(224)
本文探讨 Java 大数据在智能金融反洗钱监测与交易异常分析中的应用,介绍其在数据处理、机器学习建模、实战案例及安全隐私等方面的技术方案与挑战,展现 Java 在金融风控中的强大能力。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在生物信息学基因功能预测中的优化与应用(223)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在生物信息学中基因功能预测的优化与应用。通过高效的数据处理能力和智能算法,提升基因功能预测的准确性与效率,助力医学与农业发展。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 数据可视化
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户流失预测与留存策略制定中的应用(217)
本文探讨 Java 大数据与机器学习在电商用户流失预测与留存策略中的应用。通过构建高精度预测模型与动态分层策略,助力企业提前识别流失用户、精准触达,实现用户留存率与商业价值双提升,为电商应对用户流失提供技术新思路。