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                大數據時代,企業如何通過創新技術實現新質生產力?

                2023-09-15 21:16:04 來源:中國網 字號:
                隨著移動互聯網、物聯網IoT和智能終端的發展,我們正處在一個數據爆炸的時代。國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告(2022年)》顯示, 2022年中國數據產量達8.1ZB,同比增長22.7%,全球占比達10.5%,位居世界第二。截至2022年底,我國數據存儲量達724.5EB,同比增長21.1%,全球占比達14.4%。

                對企業來說,通過數字化技術對海量的數據進行挖掘和分析,可以實現對業務的預測和洞察,這有利于企業加快實現新質生產力。然而,不斷擴大的數據規模,越來越多樣化的數據類型,對數據分析提出了挑戰,怎樣應用數字化技術更好地挖掘數據價值?

                作為專業的云計算服務提供商,西云數據專注于亞馬遜云科技中國(寧夏)區域的運營,以卓越運營管理經驗為中國客戶提供國際先進的、安全、靈活、可靠的云計算服務,推動本土企業數字化轉型和創新。通過為不同客戶提供云服務的實踐,西云數據幫助企業更好地挖掘數據價值,實現創新破局。

                數據驅動型企業更具有市場競爭力

                數據已經是新型生產要素,在《十四五規劃綱要》中,大數據是7大重點產業之一,也是數字經濟的核心產業。在2023年《政府工作報告》和《數字中國建設整體布局規劃》中,也都把數字經濟和大數據放在了非常重要的位置。

                埃森哲的《2023年技術愿景》報告顯示,90%的高管認為,數據正在成為組織內部和跨行業的關鍵競爭差異化因素。

                在汽車行業,通過整合生產、銷售、運營各環節數據,可以進一步優化產業鏈效率;通過研究消費者數據,挖掘用車場景下的需求與痛點,可以為乘客提供更加多樣化、定制化的駕乘體驗。在制造行業,通過數據預測分析可以提升運營效率和績效,在產品的銷售上通過使用數據,也同樣可以推出更貼合用戶需要,附加值更高的產品,改善用戶認知和體驗。在生命科學行業,憑借更先進的數據分析、機器學習服務及云計算帶來的更多資源,能夠分析更為海量的數據,更快速地進行研究,并更快地開發新藥物與靶向療法。并且還可基于患者獨特的身體信息,提供個性化治療與護理。在電商、零售、娛樂行業,通過數據挖掘和分析,可以規劃和制定銷售策略,實現精細化營銷,更準確地市場需求預測。

                毫無疑問,有效利用數據價值的數據驅動型企業,可以做出更好、更明智的決策,實現更快、更高效的發展,并能不斷驅動業務創新,保障業務的穩定,控制風險。

                數據的海量和多樣性給企業帶來新的挑戰

                ChatGPT的迅速崛起吸引了全世界對生成式AI的關注,通過構建大語言模型,使用海量數據進行訓練,大數據、算力和算法的結合,讓生成式AI在企業當中激發了更多的創造力和創新。

                互聯網和移動互聯網帶來了各種數字化服務,用戶在社交網絡、電子商務平臺上的活動形成了越來越多的數據,同時,物聯網也推動了數據量的大幅提升,越來越多的基礎設施、機械設備和日常用品都具備智能化功能并接入網絡,通過傳感器、RFID芯片等持續不斷地產生新的數據。

                數據規模不斷擴大的同時,種類也變得越來越多樣化,來自數字媒體與社交網絡的數據,來自物聯網的數據,以及在線交易、財務分析、基因組學研究的數據等,以圖像、語音、文本等多種類型產生。

                在海量數據和多樣化數據類型的背景下,對于企業來說,構建數據驅動型企業還會面臨不少挑戰。比如對于復雜的業務場景,企業怎樣構建明確的數據戰略?怎樣面對數據的治理、監管、安全、隱私保護的挑戰?如何優化高速的數據增長所帶來的存儲、分析與數據創新的平臺成本?怎樣引入新的技術或產品來支持業務創新和發揮數據價值?

                云計算服務賦能企業挖掘數據價值

                2023年,Gartner新發布的數據顯示,亞馬遜云科技在 2022 年有著全球數據庫管理系統領域最大總營收。亞馬遜云科技連續八年被Gartner評為云數據庫管理系統 “領導者”,這得益于亞馬遜云科技的云原生數據戰略。

                基于云原生數據庫,亞馬遜云科技構建起涵蓋數據存儲、查詢、數據分析、機器學習、商業智能、編目與治理的端到端的數據戰略。為企業提供了一系列強大的云原生數據庫、大數據和AI服務。

                例如,Amazon Redshift提供全托管式PB級別的數據倉庫服務,允許用戶在云上進行大規模的數據分析;Amazon S3與Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena等服務緊密集成,為大數據處理和分析提供了強大的支持;Amazon EMR支持批處理、交互查詢、機器學習、流處理等各種大數據處理模式;Amazon SageMaker是一種完全托管的機器學習服務,簡化了機器學習流程;Amazon QuickSight作為商業智能服務,集成了亞馬遜云科技的數據庫和大數據服務,用戶可以直接訪問和分析這些服務中的數據,然后對數據進行可視化分析。

                通過構建云原生數據基礎設施,打破數據孤島實現數據一體化融合,通過人工智能和機器學習幫助企業洞察數據驅動創新,亞馬遜云科技幫助企業更好的挖掘數據價值,從容應對數據海量和類型多樣化所帶來的挑戰,作為專注于亞馬遜云科技中國(寧夏)區域的運營的西云數據,也將云原生數據戰略帶給中國企業,為企業提供數據分析和人工智能服務。

                西云數據幫助企業更好地獲取數據價值

                在數據分析方面,西云數據和亞馬遜云科技為能源、農業、交通、制造、汽車、零售等千行百業的客戶提供了世界先進的云計算服務,打造了眾多最佳實踐。

                比如上海摩普,作為海外私域社交營銷領域的專家,摩普致力于通過大數據分析及人工智能技術幫助企業實現戰略性營銷增長。摩普旗下的遨途跨境,隨著用戶數量越來越多,其智能分析精準營銷系統日處理數據已達到PB級別,并且出現高流量并發下不可用的跡象。

                西云數據與亞馬遜云科技提供了可靠的數據庫和大數據分析服務,滿足了摩普PB級的大數據處理需求。憑借Amazon Lake Formation快速構建安全的數據湖,結合Amazon Redshift數據倉庫,同時跨多個節點并行運行查詢功能,提高數據分析效率,采用Amazon Kinesis提供了實時的流數據分析和處理服務,這讓摩普能夠幫助客戶從視頻、音頻、應用程序等處的海量實時數據中,快速獲得精準的用戶畫像,更高效地進行用戶管理與營銷。

                再比如從事服裝零售領域商品運營管理的貫信。在貫信的客戶進行商品管理過程中,需要參考歷史銷售數據,門店規模、地理位置、人群消費習慣、季節變化、時尚潮流各種因素,預測區域的商品流通趨勢,制定適當的商品訂單。

                貫信在西云數據和亞馬遜云科技的幫助下,在云上運行了數字化智能商品運營平臺——商央,使用Amazon EMR對數據進行高效處理和分析,以尋求更佳的商品流通路徑。并通過Amazon SageMaker構建、訓練和部署機器學習模型,大大簡化了每個步驟中的繁重工作,并最終推出了 AI 時序預測功能,為門店提供銷量預測服務,為商品智能化運營決策提供更多參考。

                依托亞馬遜云科技先進的云計算服務和西云數據專業的服務,為千行百業的客戶提供了更滿足需求的數據分析和人工智能服務。

                數據分析和人工智能的服務,離不開算力的支持。在國家算力樞紐八大節點之一的寧夏中衛,即將舉辦一年一度的云天大會,其中不少議題都是圍繞“東數西算”為企業的人工智能算力賦能所展開。作為根植寧夏的“東數西算”代表企業,西云數據將和亞馬遜云科技一起把先進的云計算服務與西部算力整合,推動大數據分析、人工智能等數字化應用的實踐,與企業一起探索更多創新應用場景。

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