未來五年，小企業該如何抓住大數據的發展趨勢？這十個成功案例告訴你

忽視大數據的公司可能會面臨利潤的損失，中小型企業也可以借助大數據對公司優化升級。

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編者按：

大數據無疑是這幾年來Zui熱門的話題之一，互聯網的發展使得信息數據的獲取變得簡單而快捷。

目前為止，大數據依舊主要應用于大型的企業，但不可否認的是，大數據在中小企業當中也越來越重要。

那么中小型企業該如何抓住大數據的趨勢，利用大數據來實現公司的發展呢？通過大數據技術和相關工具進行數據管理是企業和國家層面的共同話題。

目前大數據技術主要運用于大型企業，不過越來越多的中小型企業也逐漸開始加入大數據的使用。

預計到2025年，大數據分析和管理將不再是大企業的專利。

在未來的幾年中，大數據技術將持續輔助生產，并優化內部流程。

從那些已經在工作流程中實踐該技術的行業那里，我們能學到什么經驗呢？首先，讓我們來看看大數據應用的一些成功案例。

大數據作為業務發展的新動力數字技術和社交網絡時代產生的信息量呈指數級增長。

如果一家公司擁有一個網站和一個應用程序，那么它也就同時擁有了可以進行分析的數據。

不過它是如何幫助企業的呢?一些大型企業在七年前就已經開始思考這個問題了，即便如此，在2015年全球也僅有17%的公司在運營中使用了大數據。

事實證明，IT公司、銀行和電信公司是大數據的早期實踐者，這并不奇怪，因為這些部門早就積累了龐大的數據庫。

銀行通過交易積累數據;電信公司通過地理位置信息獲取數據；

而搜索引擎則利用用戶的歷史記錄來獲得數據。

在美國，大數據已被應用于各行各業，不過在歐洲和亞洲，對于這項技術的需求量相對還是較低。

在過去的五年中，各企業使用大數據的次數增加了三倍，這一增長趨勢仍將持續。

Statista預測，到2027年，全球大數據市場將達到1030億美元，是2020年的兩倍。

各行業的大數據趨勢、偏好和影響忽視大數據技術的公司可能會面臨利潤的損失，這就是人們對大數據技術越來越感興趣的原因。

例如，的專業設備制造商Caterpillar承認，僅僅因為他們沒有實施大數據技術，其分銷商損失了約150億美元。

Caterpillar對旗下超過350萬輛汽車配備了傳感器來進行運行狀況數據的收集，而這些數據可以幫助業主優化設備的使用并維護成本管理。

互聯網行業的人工智能AI有哪些成功的產品運營案例？

個人認為虛擬試衣這360問答個案例挺有趣。

線上購物一大痛點在于，無法直接撫摸、觸碰到商品，尤其是服裝類商品，視覺感尤為重要。

但消費者對于商品的認知只能通過賣家給出的商品圖，況且商品圖一般是聘請的專業模特拍攝。

始秋殖南連利光與普通人穿著的實際效果相血預圖音奏翻差甚遠。

那么由此引發的退換貨頻率高發的問題就很嚴判重了。

此時虛擬試衣應運而生。

由于技術水平的制秋電路保環章防條臺約，虛擬試衣的主要功能集中在“搭配”上，著重解決消費者的搭配問題。

但這顯然是不夠的，于是量體裁衣功能開始投放，我們當前看到的大量虛擬試衣APP集中在這個領域，如每日新款，Every，衣戀時尚，天天試衣等。

這類試衣APP大多采用標準模特身形，部分APP可實現換臉功能，將用戶本身燈練龍的頭像簡單拼接到模特頭像單魚后象抓偉物中去，但目前的頭像拼接技術還顯得相當拙劣，因為用戶自拍的角度各式各樣，直接拼接到模特頭像上看上去占向定探做命討境位格外不自然。

但不可否認，概念是成功的，后期通過技術的完善，一定可以實現廣泛的推廣！

歡迎討論和指正，謝謝！

求企業因創新而成功的例子

我想到了還有個例子是“洗土豆事件”，四川的農民買了洗衣機用來洗土豆，結果老是堵，水管太小。

結果這個問題反映到張瑞敏那里，于是就開發了能洗地瓜、土豆的洗衣機,很受農民歡迎。

在市場上銷量也不錯。

農民看中的是功能，企業及時滿足了市場的需要他就永遠不會被市場淘汰！這也就是所謂的創新吧。

海爾的酒柜式的小冰箱在美國市場市場上占有率第一名，也是緊跟市場看中客戶的需要而開發出來的結果。

成功的企業創新案例

從“由內到外”到“由外到內”，開放式創新的理念和實踐正在得到不斷的發展和豐富。

本文通過八個案例，具體分析開放式創新的類型有哪些，又有哪些部分是值得我們所借鑒的。

一、 英特爾：

應用外部資源

英特爾開放式創新的方法，是在創新過程中應用外部資源。

英特爾的研發戰略由四項構成：

大學研究贊助、大學周邊的開放式合作研究實驗室、公司內部研究項目以及公司收購。

上圖描繪了英特爾的探索性研究方法。

整個流程始于掃描環境和有潛力的研究領域。

有意向的研究項目通過贊助、實驗室研究、內部研究或者英特爾投資發起，直到能夠看清成果時再做出是否將這項產品、技術進行商業化的決策。

英特爾贊助了五百多家大學，并且將其開放性合作實驗室布局在相關領域領的大學周圍。

這樣的實驗室一般有20個英特爾的研究人員和20個來自大學的研究員。

盡管這種實驗室是英特爾所有的，但是研究的環境相當開放，并且部分項目是公開的。

英特爾更加重從大環境中快速學習，獲得大量的新想法并獲得知識產權。

當然它也有自己的內部研究活動來獲得有前景的發明。

英特爾鼓勵實驗室從英特爾內部和各個業務單位角度出發提出有價值的創意。

英特爾公司每兩年就會更新一次研究開發的戰略規劃，以此來保護未來的發展。

此外，實驗室中基本一半的研究員都是學生。

英特爾在過去十年內大幅增加研發投入，每年發布的專利都在增長，2005年，英特爾在全世界獲得的專利數量大約為5000項。

這表明，英特爾的探索性研究戰略取得了成功。

二、 思科：

并購實現整合

思科的創新策略是內部開發、戰略聯盟和收購相結合。

在創新型企業中，它是活躍的收購者和投資者。

1993年以來，共收購了108家公司，30%的收入來自收購和開發活動。

另外一個重要戰略就是合作。

在上個世紀八、九十年代，它的收購和合作策略在高技術產業中比較獨特，這一戰略使它更快地獲得了新技術和新解決方案。

一家公司大到一定程度后，如果一些員工有好的想法，會發現在在公司里推動它的阻力也很大。

于是，很多員工一旦有了好的想法，就傾向于出去創業。

對于這種人才的流失和再利用，思科的辦法值得很多公司借鑒：

如果公司有人愿意創業，公司又覺得他們做的東西是好東西，就自己投資支持他們創業。

AI是做什么的軟件

AI是工業標準來自矢量插畫軟件。

AI格360問答式是Adobe Il青溫lustrator的文件格式，可以制作編輯矢量圖像。

AI后綴的圖片是指通過Illustrator（簡稱AI )軟件標命包目律儲存得到的圖片格式，這種格式的圖片是矢量的，圖片可以隨意放大但不失真，它是Adobe公司的產品。

AI兼容性作族景傷魯內派強，支持大部分文件格式。

A及I在制作插畫方面可以使用圖層模式，網格填充的時候可以使用吸管直接吸色再填色，而且AI輸出的顏色準確。

在制度管理和人性化管理上，人性化管理有什么優勢？越詳細越好，有案例解析

Zui近從幾場信息化建設研討會歸來，我感受Zui深的是參會來賓的困惑和渴望。

這些已經在信息化領域先人一步的企業，不少還徘徊在現實與理想的反差之中。

他們共同的感覺是信息化項目投入大、時間長，但往往由于前期考慮不周全、認識不到位、選型不當，導致實施效果差。

當初選擇軟件時看中的很多功能，其實系統并沒有實現，不少項目在降低需求后勉強用起來，有些項目甚至因為核心需求不能達到而導致失敗。

大家在總結反思的過程中，認為當初雖然轟轟烈烈地做選型，動輒找來十多個軟件和實施公司，但因為沒有正確的選型原則和標準，選到Zui后是看哪家說的好，承諾的多、價格低就選擇誰。

而一旦實施起來，企業就成為被動的一方，導致花了錢卻難達到目的。

一位與會的客戶說：

我們正在考慮重新選擇系統和實施廠商，請教人家，都說要選擇功能全的就是sap和oracle；

要選擇實施能力強的，就選的實施公司。

好像大的、全的，就是風險小的。

可是我們公司原來就是這樣做的，選擇發現大系統實施、應用的代價很高，而笨重的系統不能滿足公司很多特殊業務需求。

因為系統大而復雜，花了很多錢做了一些開發，使用起來還是很不方便。

現在集團業務在發展，信息系統卻越用越窄。

我們現在想重新選型，又怕選擇小公司、小產品，服務會跟不上，真不知道應該怎么選。

這位客戶的困境具有一定的代表性。

我在多年的從業過程中，接觸了很多這種客戶，深感企業之痛。

下文我用一個情景案例，來分析和探討信息化選型中的問題。

談談選型的幾條重要原則和技巧。

案例情景1：

ckk拉鏈廠是國內生產拉鏈的企業。

三年前決策上一套erp軟件，實現業務、生產和財務的一體化管理。

當初沒有選型經驗，it部門只是簡單地將各個業務部門在日常工作中遇到的問題收集成需求，然后邀請國內外erp廠家來講方案。

結果聽了一輪后，it人員感覺從厚厚的項目建議書中學習到了很多東西，好像每家產品都有特色，似乎都可以解決企業的需求。

于是就從性價比角度考慮，選擇了一家國外中型erp廠家的產品。

案例分析1：

大多數選型失敗的首要原因是不了解真正的需求，項目的目標不明確，沒有很好地做需求分析。

很多企業將業務部門的直接需求拿來選型，而這些需求大都是要求減輕本部門業務處理量的，我們稱之為表層需求。