数据分析的应用现状(数据分析的应用现状怎么写)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的应用现状的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、数据分析技术有什么发展趋势?
一、更智能、负责任的、可扩展的AI
人工智能和机器学习正在带来更大的影响,要求企业采用新技术构建更智能的、消耗数据更少的、符合道德原则的、更具弹性的AI解决方案。企业组织通过部署更智能、更负责任的、更可扩展的AI,将利用学习算法和可解释的系统加速价值实现给业务带来更大影响力。
二、可组合式的数据和分析
开放的、容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强。可组合式的数据分析利用来自多个数据、分析和AI解决方案的组件,快速构建灵活且用户友好型的智能应用,从而帮助数据分析领导者将洞察和行动连接在一起。随着数据重心转移到云端,可组合式的数据分析将成为一种更加敏捷的方式,开发支持云市场、低代码和无代码解决方案的分析应用。
三、数据架构是基础
更高程度的数字化和不再受约束的消费者,推动着数据分析领导者越来越多地使用数据架构来一个对企业组织数据资产日益加剧的多样化、分布式、规模和复杂性。数据架构利用分析功能来持续监控数据管道,通过对数据资产的持续分析,支持各种数据的设计、部署和使用,缩短集成时间30%,缩短部署时间30%,缩短维护时间70%。
四、从大数据到小数据、宽数据
疫情给企业带来的极端变革,导致那些基于大量历史数据的机器学习和人工智能模型变得不那么重要了。同时,由人类和AI做出的决策变得更加复杂和苛刻,要求数据分析领导者拥有更多种类的数据才能更好地了解态势。
二、大数据行业现状及前景
大数据行业主要上市公司:易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据:中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等
发展历程:十年来大数据产业高速增长,我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早,2011年,工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起,“大数据”首次被写进我国政府工作报告,大数据产业上升至国家战略层面,此后,国家大数据综合试验区逐渐建立起来,相关政策与标准体系不断被完善,到2020年,我国大数据解决方案已经发展成熟,信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模:2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出,2018年以来,大数据技术的快速发展,以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合,持续加速技术创新。与此同时,伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮,各地与大数据相关的园区加速落地,大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长18.6%,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
——细分市场格局:软硬件占据行业主要市场
目前,我国的大数据产业尚处于初级建设阶段,从市场结构来分,大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》,2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储,占比超过40%,其次为IT服务和商业服务,两者共占33.6%的比例,剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看,2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses),并且IDC预计,三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。
——应用市场格局:互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看,互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展,合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高,研发力量雄厚,在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节,与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外,工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域,数据量大、产业链延展性高,未来市场增长潜力大。
发展趋势与前景
——发展趋势:数据治理成为大数据发展的重要方向
——发展前景预测
据赛迪顾问预测,2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元,2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上,前瞻测算,到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
三、数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?
【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中,各行各业都有它的身影,除了在工业和生活中有多应用,在我们的医疗行业也是不可或缺的存在,那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好,而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进,未来一二十年,中国有望实现数字化。并且,在未来,大到企业、小到个人,都将从数据分析中获益。”由此观之,未来十年中,数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标,数字化也将成为企业获益的关键因素。那么,数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面,我们就来一起了解下。
1、医疗行业
依托于大量临床数据的收集、实验和分析,在医疗保健方面,我们取得了实质性的进步,这使得普通人的寿命得以延长。
目前,我们已经能通过收集各个患者的数据,包括:姓名、性别、年龄、体重、病史,以及生活方式、习惯、喜好等等,加以分析,来为他们提供对患者最有益,最适合病人本身的个性化服务。
另外,现如今,大多数人都希望通过佩戴健身追踪器,如智能手环等,来帮助自己了解自己的饮食是否健康,体重是否需要加以控制,从而保证身体健康等。除此之外,这些设备所检测到的数据,还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。
2、物流领域
得益于各国数据系统的逐渐完备,当下,我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析,物流行业在各个方面都得到明显的改进。
比如,通过天气数据的预测分析,航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等,并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如:冬奥会),合理的预估航班座位需求数量、飞机数量,以及对应淡旺季的机票价格等。
又或者,像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司,他们可以通过数据库分析,来合理规划运行路线,合理缩短快递的交付时间,从而提高运营效率。
即使您是从另一个国家订购的商品,也可以通过数据库的数据信息,预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析,显然这是办不到的。
3、人脸识别领域
说到人脸识别技术,想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前,面部识别算法就产生了,但由于算法不够精确,经常出现把动物、照片等,误认为是人脸的问题。
如今,随着越来越多的人脸数据为之助力,人脸识别技术得以进一步完善。例如,现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能,甚至可以识别双胞胎。
更值得一提的是,随着人脸识别技术的进一步精确,未来,人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。
4、无人驾驶领域
基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析,曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车,最终成功被我们的科学家变成了现实。
要知道,对于一辆无人驾驶汽车来说,它每秒可产生的数据接近1GB,这相当于一年的PB数据,也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量,这是因为,除了实时收集和处理数据的传感器(雷达,摄像机,GPS,超声传感器等)外,它还需要使用普通汽车的数据。例如,使用最新的导航数据,规划出行路线图,然后通过机器学习,帮助汽车收集处理行程中,可能遇到的紧急状况等问题。
以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说,大数据的价值不可估量,未来发展前景也是非常可观的,因此有兴趣的小伙伴,尽早着手学习哦!
文章来源:https://wenda.hqwx.com/article-42047.html
四、数据分析在商业方面有哪些应用?
1、管理工作简单化
复杂的运营管理过程用科学思维分析,聚焦数据的主要矛盾点,配以简洁的数据呈现,且尽可能地简化概念来解决,不仅加速了决策效率,也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列,一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。
2、优化运营管理流程
通过对经营数据分析,我们了解企业运营资源如何合理分配,流程哪里需要优化。比如,通过对销售额波动分析,我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化;是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析,我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。
3、创造更大的价值效益
商业价值的创新来源于数据价值的有效转换,价值可以通过数据呈现。生产中,当NPI导入量产后,每多久需对ERP系统损耗系数进行调整?哪些制程、哪些料号需要调整?需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析,找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率,降低物料成本的同时才能创造更大的收益。
4、拓展新业务新商机
数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据,更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案,一条新的流水线的布局,一个新的客户导入或一个新业务模式的开发,均离不开数据预测、分析与推演。
以上就是关于数据分析的应用现状相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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