这是一个数据与分析的时代
如今数据已成为一种重要的企业资产,数据与分析正在改变着商业竞争的基础和生态。数据与分析能力在最近几年取得了飞跃式发展,可用的数据量呈指数级增长,更复杂的算法被开发,计算和存储能力稳步改善。这些趋势的融合推动了技术进步和商业重构。
目前数据与分析已经影响了多个行业,未来这种影响只会变得更加明显。随着深度学习的成熟,更大的变革浪潮正在悄悄地发生,给机器提供前所未有的解决问题和语言理解的能力,能够更有效地利用这些数据分析能力的公司将能够创造巨大的价值,独树一帜,而其他公司将发现自己越来越处于不利地位。
2016年12月,麦肯锡全球研究院发布了研究报告《分析时代:在数据驱动的世界竞争》。它描述了数据与分析在定位服务、零售业、制造业和医疗保健等多个领域的应用特点与发展势头,并提出了数据与分析影响商业竞争的六种颠覆性模式,即受到“正交”数据驱动的商业模式、数字平台实时匹配供应和需求、个性化产品和服务、整合巨量组织孤岛数据、驱动过程创新和产品创新,以及支持和增强人类决策。
受到“正交”数据驱动的商业模式
在大多数现有企业已习惯于依赖某种标准化数据做出决策的行业中,引入新类型的数据集来补充已经使用的数据集可以改变竞争的基础。有权获取这些“正交”数据集的新进入者可能对现有企业构成独特的强大挑战。
数字平台实时匹配供需
数字平台为许多产品和服务连接卖家和买家。从个人交通领域来看,拼车服务使用地理空间地图技术来实时收集关于乘客和可用驾驶员精确位置的关键数据。这种新型数据的引入实现了高效即时匹配,这是该市场的一项重要创新。
Uber、Lyft和滴滴出行等平台在无需自行购买庞大车队的情况下已经实现了快速发展,使得新司机能够轻松地将自己的汽车闲置资产得以充分利用。到2025年,移动出行服务的继续普及将带来2.5万亿美元的潜在经济影响。
个性化产品和服务
数据与分析可以揭示更细微的差异,最强大的用途之一是基于个体特征对人群进行微观分割。这类利用数据分割来大规模提供个性化产品和服务的应用,正在改变包括教育、旅游和休闲、媒体、零售和广告在内的许多部门的竞争基础。
这种应用可能会对医疗保健服务产生深远的影响:一是可以解决医疗保健系统中的信息不对称和激励的问题;二是掌握个体患者更加细致和完整的数据可以使治疗更精确。个性化治疗可以降低医疗保健成本,同时允许人们享受更长、更健康和更充实的生活。
整合巨量组织孤岛数据
组合和整合来自所有不同来源的大型数据库可以产生新的应用潜力。这类服务提供平台主体可以利用这些优势,跨越行业边界快速提供专业服务。阿里巴巴的支付宝和苹果公司的ApplePay就是典型例子。
驱动过程创新和产品创新
创新的想法源自人类的聪明才智和创造力,但现在数据和算法在某些情况下可以增强,甚至取代人类的创造力。
在过程创新方面,数据与分析正帮助企业确定如何构建团队、资源和工作流。大量的电子邮件、日历、位置和其他数据可用于了解人们如何一起工作和沟通。领先的制药公司正在使用数据与分析来帮助药物的研发。AstraZeneca和HumanLongevity正合作建立一个数据库,包含100万条基因组和医疗记录,以及50万个临床试验DNA样本。从这些数据中收集的关联和模式可以推进药物开发。
支持和增强人类决策
随着数据来源变得越来越丰富和多样化,人们可采用许多方法来使用由此产生的各种洞察和发现,以便做出更快、更准确、更一致和更透明的决策。例如,智慧城市是应用机器和算法在较短时间内处理大量信息的最具前景的示例之一。使用传感器和物联网可以有效改善交通状态,并减少公共领域的浪费,保持基础设施系统高效运作。
以上六种颠覆性数据驱动模式和能力正在重塑一些行业,并且可能改变更多行业。目前,智慧城市、共享出行、个性化医疗等新业态不断涌现。这些行业应用为这六种颠覆性模式奠定了基础。
麦肯锡报告也指出了发展数据与分析所面临的挑战和必须具备的核心要素,比如加大人才培养力度、制定转型战略和推广机器学习等。
本文转自d1net(转载)
数据包络分析(DEA) 数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是评价多输入指标和多输出指标的较为有效的方法,将多投入与多产出进行比较,得到效率分析,可广泛使用于业绩评价。
gwas分析 全基因组关联分析(Genome-wide association study)是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异,即单核苷酸多态性(SNP),从中筛选出与疾病相关的SNPs。
检验统计量,根据数据的均值、方差等性质,将数据转换为一个函数,构造这个函数的目的是将这个数据转换为一个已知分布容易解决的格式 显著性水平一般用希腊字母a表示,0.05代表数据有95%的可能与已知分布一致。
相关文章
- mysql 数据导入与导出
- 如何将数据从SQL Server 迁移到PostgreSQL?将数据从SQL Server 迁移到PostgreSQL方法分析!
- jQuery 2.0.3 源码分析 数据缓存
- 大数据项目失败的原因分析
- 大数据时代的数据存储,非关系型数据库MongoDB
- 各种RTMP直播流播放权限_音视频_数据花屏_问题检测与分析工具EasyRTMPClient
- Spring Cloud中Hystrix 线程隔离导致ThreadLocal数据丢失问题分析
- 分析Python中解析构建数据知识
- R语言实现金融数据的时间序列分析及建模
- 大数据价值挖掘:聚焦商业模式探索
- Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析
- C2B电商三种主要模式的分析_数据分析师
- nginx重新整理——————分析log数据[六]
- ABAP数据库表的元数据
- DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率
- 3.7亿条保单数据怎么分析?这个大数据平台有绝招
- 【项目实战】Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析
- 025:vue+openlayers读取WKT数据显示图形(代码示例)
- 数据绑定(八)使用Binding的RelativeSource
- 第二人生的源码分析(四十八)接收服务器回应的纹理图片头数据
- 常见网络安全应急响应场景——勒索病毒、挖矿木马、webshell、网页篡改、DDoS攻击、数据泄露、流量劫持;应急响应本质上就是以渗透测试者视角去做处置分析,所以攻防能力是很关键的
- MySQL — 创建表,插入数据,更新数据,删除数据
- 多传感器时频信号处理:多通道非平稳数据的分析工具(Matlab代码实现)
- python带你分析网上二手车数据
- 企业的数据资产怎么盘?统筹规划,摸清家底
- FPGA之OV7725摄像头采集与VGA显示实验--4--摄像头数据输出VAG协议分析