빅 데이터 분석이 주로 적용되는 업종은 무엇입니까? 제조업을 예로 들다

빅 데이터는 IT 업계에서 가장 인기 있는 용어로 빅 데이터의 비즈니스 가치 사용에 따라 데이터 웨어하우스, 데이터 보안, 데이터 분석, 데이터 마이닝 등이 업계에서 추구하는 이익의 초점이 되고 있습니다. 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 빅 데이터 분석도 등장했습니다.

1. 빅 데이터 분석은 주로 어떤 업종에 적용됩니까? < P > 제조: 제품 문제 해결 및 예측, 프로세스 분석, 생산 프로세스 개선, 생산 프로세스 에너지 소비 최적화, 산업 공급망 분석 및 최적화, 생산 계획 및 스케줄링 등 산업 대용량 데이터를 사용하여 제조 수준을 높입니다. < P > 금융업: 빅데이터는 고주파 거래, 소셜 감정 분석 및 신용 위험 분석의 3 대 금융 혁신 분야에서 중요한 역할을 합니다. < P > 자동차 산업: 빅데이터와 사물인터넷 기술을 활용한 무인자동차는 멀지 않은 미래에 우리의 일상생활에 들어설 것이다.

인터넷 산업: 빅 데이터 기술을 통해 사용자 행동을 분석하여 상품 추천 및 대상 광고를 실시합니다. < P > 외식업계: 빅데이터를 이용해 외식 O2O 모델을 실현하고 전통적인 외식경영 방식을 완전히 바꿔놓았습니다.

2. 빅 데이터 분석가의 고용 전망은 어떻습니까? < P > 199 년대부터 유럽과 미국은 데이터 분석가를 대량으로 양성하기 시작했으며, 지금까지도 데이터 분석가에 대한 수요는 여전히 성황리에 이어지고 있으며, 확장 추세도 있다. < P > 미국 노동부에 따르면 218 년까지 데이터 분석가의 수요가 2% 증가할 것으로 전망된다. 데이터 분석가가 아니더라도 데이터 분석 기술은 미래에 없어서는 안 될 작업 기술 중 하나입니다. 데이터 분석 산업이 성숙해진 국가에서는 시장 결정과 경영 결정의 9% 가 데이터 분석 연구를 통해 결정된다.

3. 빅 데이터 분석의 구체적인 의미는 무엇입니까?

1, 데이터 분석을 통해 데이터에 대한 더 나은 해석을 할 수 있고, 예측 가능한 분석을 통해 분석가는 시각화 분석 및 데이터 분석 결과를 바탕으로 예측적 추론을 할 수 있습니다.

2, 대용량 데이터 분석 및 저장 및 데이터 관리는 일부 데이터 분석 수준의 모범 사례입니다. 단계별 프로세스 및 도구를 통해 데이터를 분석하여 미리 정의된 고품질 분석 결과를 보장할 수 있습니다.

3, 사용자가 데이터 분석 분야의 전문가든 일반 사용자든 데이터 분석 도구로 사용할 수 있는 것은 항상 데이터 시각화일 뿐입니다. 시각화는 데이터를 시각화하고, 데이터 자체를 표현하고, 고객이 원하는 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

빅 데이터 분석이 주로 적용되는 업종은 무엇입니까? 중첸 큐브 빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터의 가치가 그 이상이라고 지적했다. 빅 데이터는 모든 업종의 침투를 겨냥해 사회 생산과 생활을 크게 촉진시켰으며, 미래는 반드시 중대하고 깊은 영향을 미칠 것이다. < P > 제조업에 관한 억신화진의 사례를 볼 수 있다. < P > 모 전기건설그룹은 주로 국내외 고속도로, 시, 철도, 궤도교통, 다리, 터널, 도시종합개발공항, 항구, 항로, 지하종합관랑, 생태수환경관리, 스펀지도시건설, 스펀지도시건설 설립 이래 대량의 대량, 강도, 영역이 넓은 인프라 및 환경 보호 프로젝트에 투자하였다. < P > 이 회사의 데이터화 건설은 새로운 인프라 건설의 축소판이 될 것이다. < P > 프로젝트 배경 디지털 경제 시대, 데이터 자원은 기업의 핵심 자원과 핵심 경쟁력이 되었으며, 다양한 기업 정보화 건설의 중심이 IT (정보 기술) 에서 DT (데이터 기술) 로 전환되고 있으며, 향후 정보화 건설의 중심은 조직 안팎의 데이터를 심도 있고, 다차원적이며, 실시간으로 발굴하고 분석하여 의사결정층의 요구를 충족시킬 수 있는 방법입니다. 현재, 각급 각 부처는 내외부의 각종 잡다한 보고서 작성, 요약, 통계 및 분석에 많은 시간을 소비하고 있으며, 동시에 각급 지도자는 회사나 관할 단위의 전반적인 경영 상황을 여전히 전통적인 보고, 전통적인 보고서 등을 통해 이해하고 있으며, 직관적 및 시각화 시스템 지원 의사 결정 분석이 부족하기 때문에, 주요 문제는 다음과 같습니다 2, 데이터 수집 방식이 낙후된 데이터 수집은 여전히 전통적인 EXCEL 방식으로 진행되고 있습니다. 상향식 데이터 수집, 데이터 감사, 데이터 제출, 요약 분석을 위한 데이터 수집 플랫폼 지원이 부족하여 데이터 소스가 분산되고, 데이터 표준이 일정하지 않고, 데이터 품질이 보장되지 않으며, 데이터 수집의 효율성이 떨어집니다. 3. 통일된 의사결정경영지표체계와 데이터자원통일관리메커니즘이 부족해 데이터자원을 효과적으로 이용하지 못하고, 가치를 충분히 발휘하지 못하고, 각급 리더십결정에 효과적인 지원을 제공하지 못한다. < P > 건설 내용은 이러한 문제를 완전히 해결하기 위해 요구 사항 및 데이터 자산 클래스 프로젝트 건설 방식에 따라 시스템 구현은 "지표 자원 정리-애플리케이션 시나리오 전시 설계-데이터 수집-지표 자원 풀-페이지 구현-의사 결정 포털" 방식으로 설계됩니다. 즉, 빗질 된 지표 시스템 응용 프로그램 시나리오를 기반으로 디자인 디스플레이 인터페이스 디스플레이 내용을 결정하고, 디스플레이 내용에 따라 지표 시스템을 결정하고, 지표 시스템에 따라 관련 데이터를 수집해야합니다.

1, 지능형 보고 시스템 구축, 의사 결정 지표 및 주제 지표 구축, 명확한 지표 유형, 지표 데이터 출처, 각 지표 출력 구경: 보고 여부, 보고 차원 및 대상, 보고 주기 등 회사의 각 부서에서 상향식 의사 결정 데이터 작성, 데이터 감사, 데이터 제출, 요약 조회, 데이터 보충 등 전 과정 네트워크 데이터 수집의 필요성을 실현하다.

2, 경영 의사 결정 지표 체계 구축, 회사 경영 의사 결정 지표 체계 구축 데이터 분석 요구 사항 수집, 분석 요약 회사 시장, 경영, 준수, 운영, 프로젝트 등 생산 경영 핵심 지표와 관련 데이터 분석 주제, 지표, 지표 자원 풀 형성, 의사 결정 데이터의 체계화, 지표화 및 모델링화

3, 의사 결정 지표 시스템 구축은 한 전기건설그룹이 제공하는 데이터의 내용과 주요 특징에 따라 의사 결정 지표 시스템의 지표를 운영지표, 경영지표, 전체지표, 시장지표, 이행지표 5 등급지표로 나눕니다. 각 유형의 1 차 지표는 각각 몇 개의 2 차 지표로 구성되어 있다.

4, 구축 의사 결정 지원 시스템은 억신 BI 도구를 통해 보고서에서 수집한 데이터 및 관련 정보 시스템을 기반으로 축적된 데이터, 관리 조종석을 초보적으로 구축하고, 회사 의사 결정 계층 및 부서 리더를 위한 데이터 분석을 충족하고, 차트 작성 보조 리더십 관리 결정을 시각화하고, 전기 통합 APP 애플리케이션을 통합하여 의사 결정 이동을 가능하게 합니다.

5, 셀프 서비스 BI 구축 완두콩 BI 도구를 통해 셀프 서비스 BI 구축 마케팅, 건설 관리, 자산 운영, 재무 관리 등의 부서에서 셀프 검색 데이터 분석을 하는 업무 인력을 위한 셀프 서비스 시각화 분석 도구를 제공합니다. < P > 가치는 협력에 반영되어 있으며, 억신화진은 현재 데이터 분석 응용 프로그램의 호소에 따라 이 전기 건설 그룹 건설 의사 결정의 전체 지표, 시장 지표, 성과 지표, 운영 지표 5 개 모듈을 지원합니다. 데이터 수집, 데이터 총괄에서 지표 구경 정의, 지표 모델링, 지표 데이터 착지 및 데이터 시각화 분석에 이르는 완벽한 솔루션을 제공합니다. 의사 결정 관리 플랫폼은 비즈니스 분석 플랫폼을 기반으로 하며, 보다 핵심 지표, 보다 직관적인 프레젠테이션 방식으로 데이터 분석 및 모니터링을 수행하고 리더십의 관리 의사 결정을 지원합니다. 주로 조종석 관리, 프로젝트 간판 주제, 시장 주제, 경영 주제, 준수 주제, 운영 주제 등의 시나리오를 포함합니다. 데이터 자원을 최대한 활용하고 데이터 가치를 극대화하십시오.