美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)可視化x332099n擁有一批具有高素質(zhì)、經(jīng)驗(yàn)豐富、責(zé)任感強(qiáng)、尤其是具有很強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)能力的專業(yè)人才，客戶遍布中國(guó)及海外。由于有著得天獨(dú)厚的地理優(yōu)勢(shì)和全方位多元化的信息渠道，公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)范圍主要包括：大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、等。

   美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)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(yùn)用，努力創(chuàng)建業(yè)內(nèi)更加高品質(zhì)的BI可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理服務(wù)。美林?jǐn)?shù)據(jù)在任重道遠(yuǎn)的前進(jìn)征途上，真誠(chéng)歡迎廣大用戶及合作伙伴與我們一起攜手同進(jìn)，共創(chuàng)輝煌。 延伸拓展 詳情介紹：引言：近年來(lái)大數(shù)據(jù)、人工智能概念喧囂塵上，各類大數(shù)據(jù)應(yīng)用層出不窮。這些融合了海量數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算平臺(tái)、智能算法、酷炫的數(shù)據(jù)可視化效果的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品成為了企業(yè)的新的寵兒。“大平臺(tái)、微應(yīng)用”，“數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”，一時(shí)間，大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)項(xiàng)目如雨后春筍般涌現(xiàn)，但在目前大部分的商業(yè)實(shí)踐中我們看到，傳統(tǒng)企業(yè)斥巨資建設(shè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，仿佛還沒有找到商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)化點(diǎn)。筆者結(jié)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(duì)此類問題的認(rèn)識(shí)。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?yàn)椋_實(shí)有用。追求效率、適應(yīng)快速變化的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(yīng)用，能有效指導(dǎo)企業(yè)快速掌握用戶的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，能夠幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)關(guān)節(jié)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與智能決策，加快企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)轉(zhuǎn)、提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。這些華麗的宣傳詞背后的商業(yè)價(jià)值，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，具有致命的誘惑。二是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的行業(yè)巨大沖擊力，倒逼企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。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(lái)的行業(yè)顛覆，讓傳統(tǒng)企業(yè)戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，在這個(gè)已經(jīng)到來(lái)的數(shù)據(jù)時(shí)代，不變革，就等死。三是經(jīng)過了二十年企業(yè)信息化建設(shè)，當(dāng)下已經(jīng)到了收割“數(shù)據(jù)紅利”的有利時(shí)機(jī)。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(chǎng)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(shè)需要向互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型，需要新鮮的概念包裝，需要顯示出與潮流與時(shí)俱進(jìn)的企業(yè)活力。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)說(shuō)，別人都在上，我們也得上，這無(wú)可厚非。然而，時(shí)至今日，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)被說(shuō)爛了，人工智能也已經(jīng)閃亮登場(chǎng)了，Gartner已經(jīng)把大數(shù)據(jù)從技術(shù)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(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，概念嗷嗷上天，落地寥寥無(wú)幾。二、為什么會(huì)失敗——聊聊原因（1）再?gòu)?qiáng)大的平臺(tái)，也無(wú)法混亂的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用依賴于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。而企業(yè)多年來(lái)積累的數(shù)據(jù)，缺乏標(biāo)準(zhǔn)的體系梳理，缺乏有效的數(shù)據(jù)機(jī)制，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混亂，數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，好不容易梳理規(guī)范的數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)，沒過多久，又再次陷入混亂。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完備，盲目的上Hadoop平臺(tái)，又沒有完善的數(shù)據(jù)管控機(jī)制，最終也只能淪為廢墟無(wú)人問津。（2）再大的數(shù)據(jù)，也無(wú)法喚醒無(wú)視它的人。IT部門鼓搗著進(jìn)行平臺(tái)建設(shè)，到處拿著雞毛當(dāng)令箭收集數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員疲于應(yīng)付，這一場(chǎng)由IT主導(dǎo)的數(shù)據(jù)革命，本身從源頭上，就是錯(cuò)誤的。業(yè)務(wù)人員不清楚由IT自己臆想搗鼓的數(shù)據(jù)應(yīng)用究竟要表達(dá)什么，讓IT改個(gè)需求又費(fèi)時(shí)費(fèi)力，與其浪費(fèi)時(shí)間，不如老樣子，跟著感覺走。（3）再智能的算法，也無(wú)法真正的理解業(yè)務(wù)。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(wù)融合，沒有實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，算法只能是院校學(xué)術(shù)論文。不能帶來(lái)巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值導(dǎo)向，無(wú)法實(shí)際解決用戶痛點(diǎn)，沒有業(yè)務(wù)人員深度的參與，無(wú)論多牛的算法，都沒法挖掘出深刻的業(yè)務(wù)洞察。總體而言，企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)項(xiàng)目最突出的問題，總結(jié)三點(diǎn)：1.缺乏“用數(shù)據(jù)說(shuō)話”的意識(shí)與文化；2.缺乏行之有效的數(shù)據(jù)體系；3.業(yè)務(wù)應(yīng)用引導(dǎo)項(xiàng)目建設(shè)，而非本末倒置；為了避免項(xiàng)目成果最終淪為數(shù)據(jù)廢墟，企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身特點(diǎn)，尋找最適合自身的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型之路。

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