DataFocus · 分类：技术资讯
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自2012年以来，人工智能赋能的数据分析所需计算量增长超过30万倍，表明数据分析与人工智能之间的关系愈加紧密。根据DataFocus的分析，人工智能发展的关键因素包括算法创新、数据来源及可用数据量。尽管难以追踪算法和数据的进展，但可量化的数据计算为评估人工智能的进步提供了依据。虽然大规模计算有时揭示了现有算法的缺陷，但在许多领域中，增加计算量能实现超预期的成果。整体而言，数据计算量的提升被认为是实现人工智能进一步发展的潜在关键，而实现突破仍需通过少量数据分析推动大规模数据挖掘与探索。
阅读全文在这个商业智能横行的时代，BI已经成为很多企业的宠儿。而也存在很多情况，第一就是最好的情况，企业知道自己的短板，知道自己的坑在哪里，BI就像溶胶一样填上那些坑，让企业变得完整；第二就是一般的情况，企业觉得其他人都在上BI，自己也来一套，这类企业也有很多的坑，但是BI的“溶胶”不一定100%准确填平，有些地方没...
阅读全文在大数据时代，企业对大数据的应用和理解因自身特点而异，但无可否认，大数据为大多数企业提供了重要的发展机遇。实现数据驱动决策的企业，如传统巨头和云服务公司，已成功利用大数据创造了商业价值。阿里云在大数据存储方面经历了三代探索：第一代为本地盘模式，第二代为集中式存储，而第三代则是分布式共享存储，推动了内存计算的多样化。阿里云的多个产品，如PolarDB、X-DB等，不仅提升了性能、存储容量和性价比，也为行业的技术发展做出了贡献。
阅读全文现如今进入大数据时代，不仅是企业开始利用大数据浪潮为自身创造价值，个人或组织也开始利用此机会谋求发展。对于普通的信息或数据来说，在这个时代最明显的特征就是去中心化，去中心化也让各个企业或个人能够直接与目标客户接触，并积累数据。而每个与目标客户接触的企业或个人呢的最终目的还是营销。那么一旦关联到营销，数据分析带...
阅读全文新零售行业作为新兴行业，因其数字化交易的属性，各个新零售企业在此过程中积累了大量的数据，并不断的利用大数据进行数据分析，以赋能企业决策，让企业决策更为精准更为高效。对于新零售来说，数字化是一切进程发展的基石，商品数字化、客户数字化、销售数字化等等，数字化的新零售也能让CRM、CEM、SCRM等方法有其用武之地...
阅读全文现如今进入大数据时代，无论是企业还是个人，都能深刻的感受到节奏在加快，信息在爆炸，知识在迭代。对于企业来说，有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战，比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。但是很多企业都只停留在数据分析本身，很少有去突破。比如使用DataFocus进...
阅读全文在大数据时代，企业必须利用其潜在价值以避免被时代抛弃。大数据的应用日益广泛，许多企业特别是互联网产业，已经成功转型并创造了商业价值。尽管很多人在大数据实施上仍存疑，但市场上如DataFocus和Power BI等智能分析工具能帮助企业快速决策。文章以某知名大数据增值服务商为例，介绍了服务化中台的构成，分为支撑层、数据层、管控层、分析层和应用层。支撑层包含数据组件管理中心，数据层有大数据仓库和数据源，管控层设有多种中心，分析层则有主题库和分析库，应用层则是政府和企业的数据共享平台。这些结构旨在降低用户操作成本，使其更易接触数据分析。
阅读全文在大数据时代，客户数据已成为企业特别是消费导向企业的重要资产，对数据营销、客户服务和忠诚度管理具有显著影响。客户关系管理（CRM）利用数据技术和互联网技术优化企业与客户的互动，提高管理方式和服务个性化，最终目标是吸引、保留和培养忠实客户。CRM发展历程中，从单独的软件演变为集成数据挖掘和机器学习的云服务，使其与数据分析日益紧密相连。这一演化回应了客户选择权的扩展、市场竞争的加剧、内部管理效率的需求及人工智能的发展，推动了个性化服务的实现。
阅读全文在新零售行业中，活动策划与举办是吸引新客户和维护老客户的重要工具。商家通过数据分析，优化活动效果。文章探讨了活动主题和目的的设立，强调二者的结合。以“春季新风尚活动”为例，文章阐述了活动的三个阶段：预热期、热卖期和收尾期，具体说明了如何通过生动的主题激发消费者的兴趣，并传达出一种画面感。数据化的活动目标包括吸引年轻粉丝、提升有效客户占比和推动春夏新款销量，强调了数据在加强活动效果方面的重要性。借助BI工具等手段，可以实现店铺活动的高效管理。
阅读全文在大数据时代，企业和个人面临着信息爆炸和知识快速迭代的挑战和机遇。为了应对这些变化，企业可以通过雇佣数据分析师或使用数据分析工具（如DataFocus和Tableau）来提高决策能力。成功的关键在于有效将大量数据转化为企业实力。未来，数据的获取将越来越简单，关键在于谁能快速分析并应用这些数据。为此，建议企业使用思维工具来激发新的分析思路，积极挖掘和反馈数据，并合理分配时间：70%用于数据启发，20%用于分析模型，10%聚焦提升企业实力。有效的数据管理和分析将帮助企业在竞争中占据优势。
阅读全文现如今进入大数据时代，无论是企业还是个人，都能深刻的感受到节奏在加快，信息在爆炸，知识在迭代。对于企业来说，有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战，比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。企业尚在大数据环境中深谙生存之道，而能在大数据环境中意识到这一点并不断迭代的个...
阅读全文在大数据时代，客户数据成为TO C企业的重要资产，对数据营销、客户服务和忠诚度管理具有关键作用。数据显示，80%的业务利润来源于20%的客户，降低客户流失率可显著提升利润，而维持老客户的成本远低于获取新客户的成本。此外，客户的口碑传播影响广泛，良好客户的影响可扩散至5人，而不良客户的影响可波及20人以上。因此，企业需重视客户数据分析，从内向外转变为以客户为中心的战略，以此提升产品质量和服务，促进企业的生存和发展。
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