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    企业信息

    美林数据技术股份有限公司

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  • 公司认证: 营业执照未认证
  • 企业性质:股份有限公司
    成立时间:1998
  • 公司地址: 陕西省 西安市 西安市高新区科技二路68号西安软件园汉韵阁C501
  • 姓名: 牛小姐
  • 认证: 手机未认证 身份证未认证 微信未绑定

    供应分类

    美林数据从事高端企业数据可视化等智能系统产品销售

  • 所属行业:教育装备 校园电脑设备 软件
  • 发布日期:2019-08-18
  • 阅读量:474
  • 价格:10000.00 元/克 起
  • 产品规格:不限
  • 产品数量:不限
  • 包装说明:不详
  • 发货地址:陕西西安  
  • 关键词:商务智能平台

    美林数据从事高端企业数据可视化等智能系统产品销售详细内容

    美林数据技术股份有限公司(简称“美林数据”)成立于1998-03-16,是一家专门从事啥是水务数据可视化、性价比高的主数据管理平台、可信的数据分析系统、服务 信誉好的质量大数据分析的研发与生产的**化智能系统公司。美林数据成立至今,坚持以技术、优良的产品、完善的售后服务于广大用户。

    美林数据技术股份有限公司秉承“责任、诚信、务实、共赢”的价值观,以“幸福员工、成就客户、**产业”为共同使命,长期立足于服务 信誉好的质量大数据分析、大数据分析公司哪个好、大数据中心的特殊性、供应生产过程可视化等事业领域,通过创造充满活力的**企业,致力于成为推动社会进步的重要力量。 延伸拓展 详情介绍:引言:近年来大数据、人工智能概念喧嚣尘上,各类大数据应用层出不穷。这些融合了*数据、**计算平台、智能算法、酷炫的数据可视化效果的企业级大数据应用产品成为了企业的新的宠儿。“大平台、微应用”,“数据智能应用”,一时间,大数据应用建设项目如雨后春笋般涌现,但在目前大部分的商业实践中我们看到,传统企业斥巨资建设的大数据应用,仿佛还没有找到商业价值的转化点。笔者结合自身在之前某大型央企的供职经历,从一名信息化从业者(IT狗)角度的出发,聊聊对此类问题的认识。姑妄之言,且读且珍惜。一、为什么企业热衷“大数据”、“AI”?——聊聊现象因为,确实有用。追求效率、适应**变化的商业竞争环境,是企业生存的*条件。而基于*数据的应用,能有效指导企业**掌握用户的个性化需求,实现**营销,能够帮助企业打通数据关节,实现**预测与智能决策,加快企业经营运转、提高生产效率,降低生产成本,实现数据价值变现。这些华丽的宣传词背后的商业价值,对于企业来说,具有致命的诱惑。二是大数据带来的行业**冲击力,倒逼企业数字化转型升级。以阿里巴巴、京东、蚂蚁金融、滴滴打车等为代表的互联网企业所带来的行业颠覆,让传统企业战战兢兢,在这个已经到来的数据时代,不变革,就等死。三是经过了二十年企业信息化建设,当下已经到了收割“数据红利”的有利时机。企业多年的数据积累以及第三方数据的开放、跨界融合,让这场数据革命有了更为广阔的想象空间。四是企业形象与**建设需要向互联网化转型,需要新鲜的概念包装,需要显示出与潮流与时俱进的企业活力。很多企业**说,别人都在上,我们也得上,这无可厚非。然而,时至今日,“大数据”已经被说烂了,人工智能也已经闪亮登场了,Gartner已经把大数据从技术炒作曲线中移除了,但是大多数企业中仍然鲜见其成功案例,很多企业抓住了大数据这根稻草,但仍在泥沼中喘息。数据转型、数据驱动,概念嗷嗷上天,落地。二、为什么会失败——聊聊原因(1)再强大的平台,也无法管理混乱的数据。大数据应用依赖于基础的数据平台。而企业多年来积累的数据,缺乏标准的体系梳理,缺乏有效的数据管理机制,数据结构混乱,数据质量低下,好不容易梳理规范的数据进入系统,没过多久,又再次陷入混乱。数据基础不完备,盲目的上Hadoop平台,又没有完善的数据管控机制,较终也只能沦为废墟无人问津。(2)再大的数据,也无法唤醒无视它的人。IT部门鼓捣着进行平台建设,到处拿着鸡毛当令箭收集数据,业务人员疲于应付,这一场由IT主导的数据革命,本身从源头上,就是错误的。业务人员不清楚由IT自己臆想捣鼓的数据应用究竟要表达什么,让IT改个需求又费时费力,与其浪费时间,不如老样子,跟着感觉走。(3)再智能的算法,也无法真正的理解业务。算法和数据都是冷冰冰的,没有温度,它们只是工具、手段。没有与业务融合,没有实际的应用场景,算法只能是院校学术论文。不能带来**的业务价值导向,无法实际解决用户痛点,没有业务人员深度的参与,无论多牛的算法,都没法挖掘出深刻的业务洞察。总体而言,企业大数据建设项目较**的问题,总结三点:1.缺乏“用数据说话”的意识与文化;2.缺乏行之有效的数据管理体系;3.业务应用引导项目建设,而非本末倒置;为了避免项目成果较终沦为数据废墟,企业应当结合自身特点,寻找较适合自身的数据转型之路。


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