美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司生產現(xiàn)場可視化x332099n擁有一批具有高素質、經(jīng)驗豐富、責任感強、尤其是具有很強的實戰(zhàn)能力的專業(yè)人才，客戶遍布中國及海外。由于有著得天獨厚的地理優(yōu)勢和全方位多元化的信息渠道，公司的主營業(yè)務范圍主要包括：大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)分析產品、等。

   美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司致力于通過數(shù)據(jù)分析網(wǎng)的不斷創(chuàng)新和運用，努力創(chuàng)建業(yè)內更加高品質的BI可視化、機器學習、自然語言處理服務。美林數(shù)據(jù)在任重道遠的前進征途上，真誠歡迎廣大用戶及合作伙伴與我們一起攜手同進，共創(chuàng)輝煌。 延伸拓展 詳情介紹：引言：近年來大數(shù)據(jù)、人工智能概念喧囂塵上，各類大數(shù)據(jù)應用層出不窮。這些融合了海量數(shù)據(jù)、高性能計算平臺、智能算法、酷炫的數(shù)據(jù)可視化效果的企業(yè)級大數(shù)據(jù)應用產品成為了企業(yè)的新的寵兒。“大平臺、微應用”，“數(shù)據(jù)智能應用”，一時間，大數(shù)據(jù)應用建設項目如雨后春筍般涌現(xiàn)，但在目前大部分的商業(yè)實踐中我們看到，傳統(tǒng)企業(yè)斥巨資建設的大數(shù)據(jù)應用，仿佛還沒有找到商業(yè)價值的轉化點。筆者結合自身在之前某大型央企的供職經(jīng)歷，從一名信息化從業(yè)者（IT狗）角度的出發(fā)，聊聊對此類問題的認識。姑妄之言，且讀且珍惜。一、為什么企業(yè)熱衷“大數(shù)據(jù)”、“AI”？——聊聊現(xiàn)象因為，確實有用。追求效率、適應快速變化的商業(yè)競爭環(huán)境，是企業(yè)生存的必備條件。而基于海量數(shù)據(jù)的應用，能有效指導企業(yè)快速掌握用戶的個性化需求，實現(xiàn)精準營銷，能夠幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)關節(jié)，實現(xiàn)精準預測與智能決策，加快企業(yè)經(jīng)營運轉、提高生產效率，降低生產成本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。這些華麗的宣傳詞背后的商業(yè)價值，對于企業(yè)來說，具有致命的誘惑。二是大數(shù)據(jù)帶來的行業(yè)巨大沖擊力，倒逼企業(yè)數(shù)字化轉型升級。以阿里巴巴、京東、螞蟻金融、滴滴打車等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所帶來的行業(yè)顛覆，讓傳統(tǒng)企業(yè)戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，在這個已經(jīng)到來的數(shù)據(jù)時代，不變革，就等死。三是經(jīng)過了二十年企業(yè)信息化建設，當下已經(jīng)到了收割“數(shù)據(jù)紅利”的有利時機。企業(yè)多年的數(shù)據(jù)積累以及第三方數(shù)據(jù)的開放、跨界融合，讓這場數(shù)據(jù)革命有了更為廣闊的想象空間。四是企業(yè)形象與品牌建設需要向互聯(lián)網(wǎng)化轉型，需要新鮮的概念包裝，需要顯示出與潮流與時俱進的企業(yè)活力。很多企業(yè)領導說，別人都在上，我們也得上，這無可厚非。然而，時至今日，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)被說爛了，人工智能也已經(jīng)閃亮登場了，Gartner已經(jīng)把大數(shù)據(jù)從技術炒作曲線中移除了，但是大多數(shù)企業(yè)中仍然鮮見其成功案例，很多企業(yè)抓住了大數(shù)據(jù)這根稻草，但仍在泥沼中喘息。數(shù)據(jù)轉型、數(shù)據(jù)驅動，概念嗷嗷上天，落地寥寥無幾。二、為什么會失敗——聊聊原因（1）再強大的平臺，也無法混亂的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應用依賴于基礎的數(shù)據(jù)平臺。而企業(yè)多年來積累的數(shù)據(jù)，缺乏標準的體系梳理，缺乏有效的數(shù)據(jù)機制，數(shù)據(jù)結構混亂，數(shù)據(jù)質量低下，好不容易梳理規(guī)范的數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)，沒過多久，又再次陷入混亂。數(shù)據(jù)基礎不完備，盲目的上Hadoop平臺，又沒有完善的數(shù)據(jù)管控機制，最終也只能淪為廢墟無人問津。（2）再大的數(shù)據(jù)，也無法喚醒無視它的人。IT部門鼓搗著進行平臺建設，到處拿著雞毛當令箭收集數(shù)據(jù)，業(yè)務人員疲于應付，這一場由IT主導的數(shù)據(jù)革命，本身從源頭上，就是錯誤的。業(yè)務人員不清楚由IT自己臆想搗鼓的數(shù)據(jù)應用究竟要表達什么，讓IT改個需求又費時費力，與其浪費時間，不如老樣子，跟著感覺走。（3）再智能的算法，也無法真正的理解業(yè)務。算法和數(shù)據(jù)都是冷冰冰的，沒有溫度，它們只是工具、手段。沒有與業(yè)務融合，沒有實際的應用場景，算法只能是院校學術論文。不能帶來巨大的業(yè)務價值導向，無法實際解決用戶痛點，沒有業(yè)務人員深度的參與，無論多牛的算法，都沒法挖掘出深刻的業(yè)務洞察?？傮w而言，企業(yè)大數(shù)據(jù)建設項目最突出的問題，總結三點：1.缺乏“用數(shù)據(jù)說話”的意識與文化；2.缺乏行之有效的數(shù)據(jù)體系；3.業(yè)務應用引導項目建設，而非本末倒置；為了避免項目成果最終淪為數(shù)據(jù)廢墟，企業(yè)應當結合自身特點，尋找最適合自身的數(shù)據(jù)轉型之路。

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