釋放數據紅利美雲智數互聯網大數據與企業掘金數字經濟

沒有人會否定疫情下數據給全國防控帶來的幫助。得益於大數據、雲計算、人工智能以及5G技術的發展，數據得以更好的共享以及分析，政府、企業推出的健康碼、防疫行程卡等應用，使得人員流通、密切接觸者排查有數可依。

也沒有企業不清楚數據在這個年代對經營管理的價值。通過將數據沉澱、清洗，並挖掘、分析，企業運營效率將得以提升、成本得以優化，經營也將得以改善。

事實正是如此。在智能終端、物聯網以及5G的推動下，全球數據量正呈指數般增長：2010年全球數據量剛剛突破1ZB，而今年全球數據量預計將超過40ZB。相關數據表明，到2025年時，全球的數據量將達到163ZB。

數據洪流下，全球也正從IT信息時代走向DT數據時代。由大數據引發的產業變革已經開始。IDC發佈的《全球半年度大數據支出指南，2018H2》曾預計，2019年大數據與商業分析解決方案全球市場的整體收益將達到1896.6億美元，同比增長12.1%。

同時，在2019-2023年預測期內，全球大數據市場相關收益將實現13.1%的CAGR（複合年均增長率），並預計總收益於2023年達到3126.7億美元。

具體到中國大數據市場，2019-2023年預測期內的年CAGR（複合年均增長率）爲23.5%，增速高於全球平均水平。到2023年，中國大數據市場規模則將增長至224.9億美元。

儘管大數據市場前景一片光明，但真正能很好把握數據，充分發揮數據價值的企業，往往是少數在技術、資本、人才均佔據優勢的行業領導者。

而絕多數長尾企業，本就在行業競爭中處於劣勢，在大數據產業變革中，儘管知道數據對經營管理那麼重要。但受限於運營成本、人才以及技術，很難找到一款合適的工具，去抓住這些數據中蘊藏的商機。

數字經濟下的企業經營困擾

衆所周知的是，無論是國家層面“新基建”概念的提出，還是受疫情影響企業、組織加速數字化轉型的步伐，這些均代表着數字經濟時代的到來。

數據最直觀：到2021年，全球數字經濟規模將達到45萬億美元，全球數字經濟的比重將超過50%。中國是全球數字經濟的引領者之一。到2021年，中國數字經濟規模將達到8.5萬億美元，其中數字經濟所佔比重將超過55%。截止目前，中國數字經濟增速已連續3年排名世界第一。

但作爲數字經濟的推動者，企業在面對錯綜繁雜的互聯網大數據時，依然不能採取行之有效的方案，將其妥善的用於經營管理。具體來看的話，企業在藉助互聯網大數據幫助經營管理時面臨的挑戰主要在以下幾方面：

一是缺乏專業的市場研究工具或團隊。相比企業現在所使用的IT技術，大數據可以說是一門新技術。對於沒有部署這一技術的企業而言，由於沒有專業的市場研究工具或者研究團隊，一方面將由於數據質量不佳面臨產品開發設計難題。

這是因爲企業無法對所處的市場進行量化統計分析，如市場規模是否增加，友商最近有何動態，是否有新入局者，該市場某細分市場是否有潛在機會。同時，由於不知道市場上有哪些爆款產品、創新產品，友商的競品有何特性以及潛在市場的需求，導致企業在產品開發、策劃、推廣時沒有針對性，難以形成爆款。

另一方面導致店鋪運營效率不佳：同樣，由於缺乏專業的監控、分析工具，企業無法對友商線上渠道佈局清晰掌握，無法實現自營/經銷店鋪的批量監控、店鋪異動的自動記錄以及爆款產品的促銷覆盤。並且，由於無法及時獲取用戶的吐槽、建議等，店鋪在改善運營上也存在難度。

二是部署大數據技術面臨的資金、週期等問題。使用大數據改善經營管理是大勢所趨，所以企業要麼已經部署大數據要麼考慮部署。而在自行部署大數據技術時，不免要多方考慮，既要考慮新硬件的採購費用或者雲服務的購買費用，同時還要考慮開發人員的招聘費用，開發週期及運維等。而對中小企業而言，這無疑又是一項重大開支。

三是數據的安全問題。大數據技術從誕生到現在，其發展並不算太完善，因此自身安全性相對弱一些。同時，大數據平臺又存在諸多組件，以Hadoop爲例，至少包含了二三十個組件，這意味着黑客入侵某一個組件便可對整個組羣整個平臺進行控制。

不可避免，企業在開發大數據方案時需要與公司原有IT系統以及各部門數據間打通，這些入口也增加了大數據平臺的安全風險。

不難看出，數字經濟時代，企業在藉助互聯網大數據改善經營管理過程中，主要面臨的便是大數據平臺的部署、應用以及運維難題。

美雲智數互聯網大數據方案：聚焦互聯網商情以及用戶聲音

這便反映出，企業對SaaS類型的互聯網大數據解決方案其實有着很大的需求。因爲這樣的解決方案，使得企業無需將精力浪費在大數據平臺的開發、部署上，僅需簡單接入便可應用、企業可以將大部分精力聚焦在自身的業務上。

這也是美雲智數推出互聯網大數據解決方案的初衷。作爲脫胎於美的集團、爲企業提供全價值鏈雲服務的雲服務商，美雲智數的數據解決方案開普勒家族已經擁有了水晶球、互聯網大數據和地動儀四位成員。其中，互聯網大數據主要聚焦互聯網商情以及用戶聲音，適用於地產、電商和汽車三個行業。

美雲智數介紹到，其互聯網大數據方案採集了主流電商平臺、2000萬+商品、10億+條用戶評論數據，可爲企業提供一站式市場經營、產品企劃、店鋪運營、用戶洞察四大場景，且以SaaS服務形式交付。

具體來看該方案在四大場景上的表現。在市場分析上，美雲智數互聯網大數據方案可幫助企業從成熟市場中尋找機會點，並從壟斷市場中尋找突破口。

以電商行業爲例。美雲智數互聯網大數據分析數據顯示：儘管豆漿機、果汁機整體市場萎縮，但小型豆漿機品牌卻異軍突起，果汁杯細分市場逆勢增長。再如3L小容量電飯煲增長明顯，但傳統主流品牌卻並未佈局。

在產品策劃上，美雲智數互聯網大數據可幫助企業進行爆款畫像指導產品設計，並根據用戶關注點引導產品研發。

以汽車行業爲例。某汽車藉助美雲智數互聯網大數據實時捕捉車型改款諜照發佈會1000+媒體報道以及50000+用戶評論，並實時監控用戶對改款後各部分的喜惡程度。得益於該方案，原本一個多月才能完成的改款評價報告，一天便成功完成。

在口碑改善上，美雲智數互聯網大數據可幫助企業針對差評進行分析進而改善口碑，同時根據店鋪口碑反映運營的異常。

以地產行業爲例。美雲智數互聯網大數據可將地產行業在互聯網上的情報信息、房企輿情、樓盤業主口碑一網打井，爲房企提供情報精準獲取、輿情全網監控和口碑深度分析SaaS服務。

在店鋪運營上，美雲智數互聯網大數據則可幫助企業進行渠道亂價管理取證以及預售促銷活動監控等。

同樣以電商行業爲例。618期間，美的通過美雲智數互聯網大數據跟蹤大促預售情況，監控對手預售定價，並結合庫存盯預售量以及動態調整自身產品價格。最終，其電飯煲產品在整個大促期間行業銷量穩居第一。

“苦練內功”的美雲智數互聯網大數據

當然，時至今日，大數據技術發展已相對成熟，市場上的大數據分析解決方案也不在少數。美的開普勒大數據解決方案家族，僅互聯網大數據便籤約了63家客戶，整個美雲智數的產品已服務於手機、地產、汽車、家電、零售、服裝、玩具、家紡、代運營等多個行業領軍企業。

在美的看來，在互聯網大數據分析上，其開發的方案之所以受客戶歡迎，是因爲功能、性能足夠豐富且穩定易用，而這樣的體驗，源自於美雲智數對行業、技術、服務的持續積澱和打磨。

首先，產品源於自身實踐。美雲智數是美的集團技術的輸出窗口，由於美的自身便是一家世界500強企業，所以美雲智數對企業的痛點、應用場景、體驗有着切身、務實的理解。

在大數據解決方案上，2014年美的便成立了大數據團隊，先從企業內部數據分析運營做起，進而將自身對大數據的理解以及應用賦能外部客戶。

其次，對行業的理解。B端服務不同於C端，只有真正深入不同行業理解不同行業的需求與差異，才能提供與之匹配的解決方案。美雲智數的客戶，遍佈衆多行業，通過這樣的服務、反饋、迭代，其產品也將更加滿足不同行業的需求。

最後，技術優勢。無論是美的集團自身應用還是賦能外部客戶，產品一定是建立在技術過硬的基礎上。技術，恰是美雲智數引以爲豪的一點。

以美雲智數互聯網大數據平臺爲例，5000臺服務器、200人專業數據採集團隊可保證該平臺持續全面採集500+網站數據；本品牌重要輿情數據每小時更新、競品輿情T+1天更新、電商評論T+2更新使得該平臺可滿足企業對數據實時性的需求；多行業多級指標分析體系以及高準確率語義分析則體現出美雲智數互聯網大數據平臺的精準性。