纵向拓展——提升大数据应用能力
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我国大数据行业公司以应用类公司为主,产品化程度低,需要外派较多的实施人员,资本市场对大数据公司的认识与外包公司较为类似,严重影响行业估值提升。造成这种情况的原因主要有以下两点:
(1)我国大多数企业内部数据孤岛和碎片化现象严重,很多数据散落在不同部门,甚至存在不同的数据仓库中,而部门利益和条块分割给数据共享造成障碍,若不能打通企业内部数据,大数据应用纸上谈兵。由于企业以往对数据资产的重视程度不够,导致企业数据生成和处理不规范,企业数据不准确、数据缺失、数据质量差、数据可用性低等问题较为常见,对大数据应用造成很大的制约。
(2)目前国内的大数据解决方案公司普遍缺乏对客户业务的深刻理解与认识,难以解决实际、困难的数据分析问题。
优秀的大数据公司不仅仅是数据集成、处理,分析平台,数据处理分析需要人的辨识能力,应关注行业的业务发展模型,具备很深的行业洞察,把人和机器的最强优势发挥出来,是大数据公司获得成功的关键。
(1)我国大多数企业内部数据孤岛和碎片化现象严重,很多数据散落在不同部门,甚至存在不同的数据仓库中,而部门利益和条块分割给数据共享造成障碍,若不能打通企业内部数据,大数据应用纸上谈兵。由于企业以往对数据资产的重视程度不够,导致企业数据生成和处理不规范,企业数据不准确、数据缺失、数据质量差、数据可用性低等问题较为常见,对大数据应用造成很大的制约。
(2)目前国内的大数据解决方案公司普遍缺乏对客户业务的深刻理解与认识,难以解决实际、困难的数据分析问题。
优秀的大数据公司不仅仅是数据集成、处理,分析平台,数据处理分析需要人的辨识能力,应关注行业的业务发展模型,具备很深的行业洞察,把人和机器的最强优势发挥出来,是大数据公司获得成功的关键。
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