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数据如何竞争?投资回报率如何建立?
数据投资回报是数据价值除以数据成本,第一,我们需要降低数据成本,提升数据价值。而降低数据成本有很多做法,其中最重要的就是把低活跃度的数据转移到低成本的存贮器上去。怎样增加数据的价值呢?要收集更多、更全面的数据,比如说社交化ERP。第二,要针对数据质量有一个数据治理的队伍和流程。第三,要有很好的数据分析的能力,“数据可视化”是当前的大趋势,通过图形、图像、动画等等一同展示数据,让数据浅层的关系得到更好的理解和发现。从2006年开始,业界的主流厂商开始把自己的BI产品称之为Analytics。它跟商务智能区别在哪呢?商务智能有更强的IT导向,而Analytics可以把它看作商务智能的2.0版本。现在,Analytics开始改变了,在过去的企业中,90%使用的数据都是ERP的数据,只有10%的企业才会用到外部数据,但在未来企业当中,只有50%是自己的数据,外部数据和新媒体数据会发生越来越大的作用。
有两个案例可以说明这一点。在迪斯尼乐园里有100多个景点,意味着有100多条排队的队伍。怎么减少顾客排队的时间?迪斯尼利用十多年的历史数据、结合天气数据、旅游数据预测每一条队伍每一天、每一小时所需要的排队等候时间,为游客计算最佳的园内景点游览次序。同时实时收集Twitter的数据,处理突发情况,更新每一条队伍的排队等待时间,使用这些数据的游客平均每人节省了4个小时。第二个例子是宾夕法尼亚州政府,分析全州感冒药品的销量、对比系统保存的历史数据,以确定可能发生的大面积流感。分析儿童的就症率,对比历史数据,以确定可能发生的大面积流感。对Twitter进行文本分析,实时监控各个地区的流感爆发、传播、分布情况。我们可以看到,精确的数据一旦与社交媒体数据相结合,对未来的预测会非常准。这也是为什么Analytics的全球投资仅仅低于云计算,高达340多亿美元。
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近日,国网信通产业集团所属北京中电飞华通信有限公司应用信息系统零差错完成2万份物资相关单据处理。该公司通过信息系统整合了合同管理、支付审查等环节,智能化管理物资采购全流程,实现发票数字化录入审核、合同线上监测审批。年初以来,该公司以物资采购为试点,推动数字技术与物资业务深度融合,
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