빅 데이터가 미친 듯이 습격하여 전기상이 어떻게 막아내는지 보자

빅 데이터 미친 습격은 전자상이 어떻게

빅 데이터 시대를 유치할 수 있는지를 지켜보며 전자업체에 기회와 도전을 가져왔다. 사준이는 우선 큰 데이터의 가장 큰 가치는 전기상 종사자의 생존율을 높이는 데 있다고 말했다. 전자상가에게 반가운 성과는 더 많은 전자상이 살아남아 큰 데이터를 통해 수익성을 찾을 수 있다는 것이다. 원신. 인터넷 데이터가 하는 본질적인 일은 더 많은 사람들이 큰 데이터를 사용하여 살아남을 수 있도록 하는 것이다. 데이터 통계를 사용하여 데이터를 읽을 수 있고, 볼 수 있고, 적용할 수 있는 문지방을 크게 줄이고, 전자상의 생존 확률을 높이고, 전자상업계가 더 나은 발전 추세로 나아갈 수 있도록 합니다.

< P > 진타오의 견해는 빅데이터가 중소 전자상에게 좋은 기회이며, 소형 전자상이 대형 브랜드와 대적할 수 있다는 것이다. 마케팅 수단으로 전환율을 높이고, 큰 데이터를 이용하여 변형하는 것을 중시하며, 데이터는 많은 경우에 자산이 된다.

< P > Zhou Xiang 은 큰 데이터가 전기 상인에게 가장 큰 가치를 제공하는 것은 공급망을 최적화하는 것이라고 생각합니다. 제품 선택, 물류 배송, 인적 자원 구성 등 큰 데이터에 의존하여 프런트엔드에서 터미널까지 전체 최적화를 수행합니다.

종서흥은 큰 데이터가 이제 막 시작되었고 앞으로 더 많은 데이터를 사용할 수 있다고 말했다. 데이터 수집, 마이닝을 이용하여 데이터 자산을 현금화하다. 그리고 편지. 인터넷 데이터가 하는 일은 서로 다른 플랫폼을 뚫어 데이터를 가치로 변환한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 네트워크명언) 큰 데이터는 생존율을 높이는 것이 아니라, 데이터를 사용할 수 있는 생존율을 높인다. 이것은 기회이자 도전이다. 중국의 EMP (Electronic Management Platform) 시장은 설립되지 않았고, 미래에는 더 넓은 데이터 발전 공간이 있을 것이다.

메이타오는 큰 데이터 물결이 도래한 후 가장 파괴적인 것은 이산적인 데이터 사이에 상관관계가 있는지 생각해 볼 수 있는 것이라고 생각한다. 이전에 정산모형을 만든 것은 같은 업종에 대해서만 분석을 할 뿐, 사물인터넷이 출현한 후 많은 새로운 요소가 추가되었다. 원래 분리되어 있던 데이터나 문제가 연계되어 분석되었고, 완전히 분리된 데이터 사이에서도 많은 상관관계가 발견되었다.

전자상이 어떻게 빅 데이터 애플리케이션

전문가들이 각자의 견해를 가지고 각 상품을 내놓는가. 제안은 다음과 같습니다:

종서흥: 먼저 내부를 뚫고 자신의 데이터 관리 체계를 잘 갖춰야 미래가 외부 데이터와 도킹할 수 있습니다.

< P > 주상: 4 단계 곡으로 나누어 먼저 좋은 데이터가 있어야 하고, 그런 다음 필요한 업무 제품에서 시험을 진행하고, 시범에 따라 반복하고, 마지막으로 규모를 조절해야 한다. 좋은 데이터부터 시험까지 데이터를 청소하는 과정이며 반복은 끊임없이 잘못을 시도하는 과정이다.

진도: 첫째, 데이터의 느낌을 키우고 마케팅에서 데이터로의 관계를 배웁니다. 둘째, 제 3 자 서비스 업체에 건의적인 계획이나 설계를 요청합니다. 데이터 연구의 효과는 분명 은밀하고 느린 과정이다. 메타신을 금지할 수 있다. 인터넷 데이터는 데이터 서비스업체로서 제공하는 전문적인 조언 계획으로 회사 전체의 건강한 발전에 매우 도움이 된다. 셋째, 업계에서는 제품과 서비스를 세심하게 연구한다. 빅 데이터는 외롭기 때문에 마케팅권보다 시끌벅적하기 때문에 마음을 가라앉히고 기술을 연구해야 한다.

사준준: 두 가지 제안이 있습니다. 첫 번째는 자신을 알고, 먼저 자신의 내부 데이터를 한 번 빗질하는 것이다. 데이터 통계 및 목표 도킹, 데이터 기록은 비즈니스 운영의 요구 사항과 프로세스에 부합하며, 비용을 해석하든, 작업에 대한 지침을 해석하든 데이터로부터 가치를 끌어낸다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 두 번째는 사용 된 데이터 통계 도구를 빗질하는 것입니다.

큰 데이터 물결에 직면하여 트랩

큰 데이터 물결을 피하는 방법, 기회 뒤에는 알 수 없는 함정이 숨어 있다. 전문가들은 경험한 함정으로 우리의 다음 단계를 각성하였다. 사준이는 익숙한 분야에서만 그 가치를 해석해 낼 수 있다고 제안했다. 이 가치는 일방적일 수도 있고, 다른 업종에서 보면 함정일 수도 있다.

진타오는 빅데이터가 창업회사에게 좋은 퇴출 메커니즘이라고 생각한다. 어느 정도까지, 큰 계기가 없다면, 현재의 구도는 변화하기 어렵다. 데이터는 부산물이 아니라 자산이며, 자산을 잘 관리하며, 강세의 누적 판매보다 더 장기적이다.

Zhou Xiang 은 애플리케이션 데이터의 관점에서 방법론이 없다면 좋은 타사 서비스 업체를 찾아야 한다고 말했다. 우선 시각적, 읽기, 객관적인 사용, 세 가지가 없어서는 안 되며, 이성적인 판단 이후에도 감성이 필요하다. 좋은 데이터 수집 방식, 좋은 데이터 정리 방식, 좋은 방법론, 당신이 업무 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 판단, 즉 이성과 감성이 결합되는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터)

종서흥은 큰 데이터를 버리고 데이터에서 가장 큰 문제는 그것을 해석하는 방법이라고 생각한다. 전문가를 초대하거나 원서를 찾아라. 인터넷 데이터와 같은 전문적인 제 3 자 데이터 회사. 큰 데이터든 작은 데이터든, 반드시 깊이 따져보고, 영원히 존재할 수 없는 문제를 발견하지 않으면 안 된다.

빅데이터는 앞으로 어떤 상태, 독점인가, 개방인가?

큰 데이터의 추세가 점점 더 깊어짐에 따라 데이터가 부분적으로 폐쇄된 사용 가치인지 아니면 오픈 * * * * 사용인지에 대한 딜레마가 계속되고 있습니까? 어려운 문제를 게스트들에게 던져서 그들이 어떻게 대답하는지 보자.

종서흥: 두 가지 요인이 있습니다. 첫째, 일부는 확실히 독점권을 가지고 있습니다. 이해할 수 있습니다. 둘째, 데이터 시장 상황에서는 교환할 수 있는 데이터 플랫폼과 데이터 제품이 너무 적습니다. 데이터가 어떻게 해석되는지, 데이터 시장, 데이터 제품, 데이터 도킹에도 문제가 있다. 이 과정에서 타사 데이터 회사가 우리에게 서비스를 제공해야 한다.

주상: 데이터 산업 체인의 생태는 아직 형성되지 않고 마케팅 수준에만 머물러 있다. 데이터 플랫폼의 공급업체 자체는 가상 공급업체이며, 보이지 않는 리스 시장이며, 모든 행위를 상인에게 임대합니다. 상인들이 이 데이터를 더 잘 활용해 가치를 창출하는 방법을 알고 있을 때, 폐쇄 루프 전체가 형성된다.

진도: 현재로서는 단기간에 개방하기 어렵고, 개방해도 부분적이거나 상징적인 개방이다. 기업은 실제 사용자의 소비 기록을 개방하기 어렵고, 데이터 교환, 기존 기업, 전기상부터 대형 플랫폼까지 하나의 과정이 필요하다. 반면에 법률 법규, 업계 표준의 수립과 시행도 중요하다.

사준준: 데이터의 개방성은 자신의 수직 분야에 대한 자신감을 바탕으로 한 것입니다. 반면 원신. 인터넷 데이터의 데이터 통계 기술은 업계 전체에서 자신감이 있다.

메이타오: 큰 데이터와 큰 데이터를 사용하는 것은 완전히 두 가지 개념이다. 큰 데이터는 BAT 와 같은 거물들이 있는데, 기본 구도에는 전복적인 변화가 없을 것이다. 빅 데이터의 기본 환경을 개선하는 과정에서 빅 데이터를 사용할 수 있는 공간은 매우 크다. 큰 데이터 물결에 직면하여 추세를 따라 함정을 피해야 한다.

위 내용은 빅데이터 광란에 대한 소편들이 전자상들이 어떻게 모집하는지에 관한 내용이며, 더 많은 정보를 전 세계 등나무가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다