El impacto del big data en la industria de la información y los campos económicos
El impacto del big data en la industria de la información y los campos económicos
La moda del big data surge de la integración y desarrollo de una nueva generación de tecnologías de la información, el Internet de las Cosas. Internet móvil, hogares digitales y redes sociales. Aplicaciones como estas han llevado a la rápida expansión de la escala de datos y a la demanda cada vez más fuerte de procesamiento y análisis de big data, promoviendo el desarrollo del campo de big data. A su vez, los resultados del análisis y optimización de big data se retroalimentan a estas aplicaciones para mejorar aún más su experiencia de usuario y apoyar y promover el desarrollo de la industria de tecnologías de la información de nueva generación.
Al mismo tiempo, el big data acelerará el desarrollo innovador e integrado de productos de tecnología de la información. Big data enfrenta desafíos como el almacenamiento efectivo y el análisis en tiempo real, que definitivamente tendrán un impacto importante en las industrias de chips y almacenamiento, y promoverán la actualización y la innovación de servidores de procesamiento de almacenamiento de datos integrados, computación en memoria y otros productos. La demanda de procesamiento y análisis rápidos de datos promoverá la integración y aplicación de inteligencia empresarial, extracción de datos y otro software en sistemas de información a nivel empresarial, convirtiéndose en un medio importante de innovación empresarial.
El impacto del big data en el campo económico
Como activo estratégico importante, el big data ha penetrado en todos los campos y departamentos de la industria en diversos grados, no solo en su aplicación en profundidad. ayuda Además de las actividades comerciales corporativas, también favorece la promoción del desarrollo de la economía nacional. La investigación de McKinsey muestra que en los campos de la atención médica, el comercio minorista y la fabricación, los macrodatos pueden aumentar la productividad laboral entre 0,5 y 1 punto porcentual al año.
En "Investigación de software y servicios de información" se señala que, a nivel macro, los macrodatos permiten a los departamentos de toma de decisiones económicas captar las tendencias económicas con mayor profundidad y formular e implementar políticas económicas científicas. Los hechos han demostrado que el grupo de comercio electrónico Alibaba descubrió antes la llegada de la crisis financiera internacional a partir de la gran cantidad de datos de transacciones que dominaba, y el análisis de datos que proporciona basado en datos de transacciones diarias en tiempo real también proporciona una referencia importante para formular y implementar políticas económicas. El proyecto "GlobalPulse" lanzado por las Naciones Unidas utiliza software de descifrado de lenguaje natural para analizar información en sitios de redes sociales y mensajes de texto para ayudar a predecir el desempleo, los recortes de gastos o los brotes de enfermedades en un área determinada, con el objetivo de aprovechar la digitalización. Las señales pueden utilizarse para orientar los proyectos de ayuda con antelación para evitar que una determinada zona vuelva a caer en la pobreza y otras dificultades.
A nivel micro, los big data pueden mejorar el nivel y la eficiencia de la toma de decisiones empresariales, promover la innovación y aportar valor a las empresas y las industrias. Una es aumentar los ingresos. Los minoristas pueden captar la dinámica del mercado y responder rápidamente mediante análisis en tiempo real de datos masivos, y aumentar los ingresos operativos mediante un marketing de precisión; el segundo es mejorar la eficiencia; En la fabricación, al integrar datos de los departamentos de I + D, ingeniería y fabricación para ingeniería concurrente, el tiempo de comercialización del producto se puede acortar significativamente y mejorar la calidad en marketing y marketing, big data puede ayudar a los consumidores a encontrar productos a un precio más razonable. para satisfacer sus propias necesidades y aumentar el valor añadido. El tercero es promover la innovación. Las empresas pueden encontrar fuentes de innovación a partir de big data históricos de desarrollo, producción y ventas de productos, encontrar nuevos socios a partir de big data de clientes y consumidores y descubrir servicios de valor agregado adicionales a partir de big data de comentarios posventa para mejorar los productos y servicios existentes. , modelos de negocio innovadores.