未来五年，小企业该如何抓住大数据的发展趋势？这十个成功案例告诉你

忽视大数据的公司可能会面临利润的损失，中小型企业也可以借助大数据对公司优化升级。

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编者按：

大数据无疑是这几年来最热门的话题之一，互联网的发展使得信息数据的获取变得简单而快捷。

目前为止，大数据依旧主要应用于大型的企业，但不可否认的是，大数据在中小企业当中也越来越重要。

那么中小型企业该如何抓住大数据的趋势，利用大数据来实现公司的发展呢？通过大数据技术和相关工具进行数据管理是企业和国家层面的共同话题。

目前大数据技术主要运用于大型企业，不过越来越多的中小型企业也逐渐开始加入大数据的使用。

预计到2025年，大数据分析和管理将不再是大企业的专利。

在未来的几年中，大数据技术将持续辅助生产，并优化内部流程。

从那些已经在工作流程中实践该技术的行业那里，我们能学到什么经验呢？首先，让我们来看看大数据应用的一些成功案例。

大数据作为业务发展的新动力数字技术和社交网络时代产生的信息量呈指数级增长。

如果一家公司拥有一个网站和一个应用程序，那么它也就同时拥有了可以进行分析的数据。

不过它是如何帮助企业的呢?一些大型企业在七年前就已经开始思考这个问题了，即便如此，在2015年全球也仅有17%的公司在运营中使用了大数据。

事实证明，IT公司、银行和电信公司是大数据的早期实践者，这并不奇怪，因为这些部门早就积累了庞大的数据库。

银行通过交易积累数据;电信公司通过地理位置信息获取数据；

而搜索引擎则利用用户的历史记录来获得数据。

在美国，大数据已被应用于各行各业，不过在欧洲和亚洲，对于这项技术的需求量相对还是较低。

在过去的五年中，各企业使用大数据的次数增加了三倍，这一增长趋势仍将持续。

Statista预测，到2027年，全球大数据市场将达到1030亿美元，是2020年的两倍。

各行业的大数据趋势、偏好和影响忽视大数据技术的公司可能会面临利润的损失，这就是人们对大数据技术越来越感兴趣的原因。

例如，的专业设备制造商Caterpillar承认，仅仅因为他们没有实施大数据技术，其分销商损失了约150亿美元。

Caterpillar对旗下超过350万辆汽车配备了传感器来进行运行状况数据的收集，而这些数据可以帮助业主优化设备的使用并维护成本管理。

互联网行业的人工智能AI有哪些成功的产品运营案例？

个人认为虚拟试衣这360问答个案例挺有趣。

线上购物一大痛点在于，无法直接抚摸、触碰到商品，尤其是服装类商品，视觉感尤为重要。

但消费者对于商品的认知只能通过卖家给出的商品图，况且商品图一般是聘请的专业模特拍摄。

始秋殖南连利光与普通人穿着的实际效果相血预图音奏翻差甚远。

那么由此引发的退换货频率高发的问题就很严判重了。

此时虚拟试衣应运而生。

由于技术水平的制秋电路保环章防条台约，虚拟试衣的主要功能集中在“搭配”上，着重解决消费者的搭配问题。

但这显然是不够的，于是量体裁衣功能开始投放，我们当前看到的大量虚拟试衣APP集中在这个领域，如每日新款，Every，衣恋时尚，天天试衣等。

这类试衣APP大多采用标准模特身形，部分APP可实现换脸功能，将用户本身灯练龙的头像简单拼接到模特头像单鱼后象抓伟物中去，但目前的头像拼接技术还显得相当拙劣，因为用户自拍的角度各式各样，直接拼接到模特头像上看上去占向定探做命讨境位格外不自然。

但不可否认，概念是成功的，后期通过技术的完善，一定可以实现广泛的推广！

欢迎讨论和指正，谢谢！

求企业因创新而成功的例子

我想到了还有个例子是“洗土豆事件”，四川的农民买了洗衣机用来洗土豆，结果老是堵，水管太小。

结果这个问题反映到张瑞敏那里，于是就开发了能洗地瓜、土豆的洗衣机,很受农民欢迎。

在市场上销量也不错。

农民看中的是功能，企业及时满足了市场的需要他就永远不会被市场淘汰！这也就是所谓的创新吧。

海尔的酒柜式的小冰箱在美国市场市场上占有率第一名，也是紧跟市场看中客户的需要而开发出来的结果。

成功的企业创新案例

从“由内到外”到“由外到内”，开放式创新的理念和实践正在得到不断的发展和丰富。

本文通过八个案例，具体分析开放式创新的类型有哪些，又有哪些部分是值得我们所借鉴的。

一、 英特尔：

应用外部资源

英特尔开放式创新的方法，是在创新过程中应用外部资源。

英特尔的研发战略由四项构成：

大学研究赞助、大学周边的开放式合作研究实验室、公司内部研究项目以及公司收购。

上图描绘了英特尔的探索性研究方法。

整个流程始于扫描环境和有潜力的研究领域。

有意向的研究项目通过赞助、实验室研究、内部研究或者英特尔投资发起，直到能够看清成果时再做出是否将这项产品、技术进行商业化的决策。

英特尔赞助了五百多家大学，并且将其开放性合作实验室布局在相关领域领的大学周围。

这样的实验室一般有20个英特尔的研究人员和20个来自大学的研究员。

尽管这种实验室是英特尔所有的，但是研究的环境相当开放，并且部分项目是公开的。

英特尔更加重从大环境中快速学习，获得大量的新想法并获得知识产权。

当然它也有自己的内部研究活动来获得有前景的发明。

英特尔鼓励实验室从英特尔内部和各个业务单位角度出发提出有价值的创意。

英特尔公司每两年就会更新一次研究开发的战略规划，以此来保护未来的发展。

此外，实验室中基本一半的研究员都是学生。

英特尔在过去十年内大幅增加研发投入，每年发布的专利都在增长，2005年，英特尔在全世界获得的专利数量大约为5000项。

这表明，英特尔的探索性研究战略取得了成功。

二、 思科：

并购实现整合

思科的创新策略是内部开发、战略联盟和收购相结合。

在创新型企业中，它是活跃的收购者和投资者。

1993年以来，共收购了108家公司，30%的收入来自收购和开发活动。

另外一个重要战略就是合作。

在上个世纪八、九十年代，它的收购和合作策略在高技术产业中比较独特，这一战略使它更快地获得了新技术和新解决方案。

一家公司大到一定程度后，如果一些员工有好的想法，会发现在在公司里推动它的阻力也很大。

于是，很多员工一旦有了好的想法，就倾向于出去创业。

对于这种人才的流失和再利用，思科的办法值得很多公司借鉴：

如果公司有人愿意创业，公司又觉得他们做的东西是好东西，就自己投资支持他们创业。

AI是做什么的软件

AI是工业标准来自矢量插画软件。

AI格360问答式是Adobe Il青温lustrator的文件格式，可以制作编辑矢量图像。

AI后缀的图片是指通过Illustrator（简称AI )软件标命包目律储存得到的图片格式，这种格式的图片是矢量的，图片可以随意放大但不失真，它是Adobe公司的产品。

AI兼容性作族景伤鲁内派强，支持大部分文件格式。

A及I在制作插画方面可以使用图层模式，网格填充的时候可以使用吸管直接吸色再填色，而且AI输出的颜色准确。

在制度管理和人性化管理上，人性化管理有什么优势？越详细越好，有案例解析

最近从几场信息化建设研讨会归来，我感受最深的是参会来宾的困惑和渴望。

这些已经在信息化领域先人一步的企业，不少还徘徊在现实与理想的反差之中。

他们共同的感觉是信息化项目投入大、时间长，但往往由于前期考虑不周全、认识不到位、选型不当，导致实施效果差。

当初选择软件时看中的很多功能，其实系统并没有实现，不少项目在降低需求后勉强用起来，有些项目甚至因为核心需求不能达到而导致失败。

大家在总结反思的过程中，认为当初虽然轰轰烈烈地做选型，动辄找来十多个软件和实施公司，但因为没有正确的选型原则和标准，选到最后是看哪家说的好，承诺的多、价格低就选择谁。

而一旦实施起来，企业就成为被动的一方，导致花了钱却难达到目的。

一位与会的客户说：

我们正在考虑重新选择系统和实施厂商，请教人家，都说要选择功能全的就是sap和oracle；

要选择实施能力强的，就选的实施公司。

好像大的、全的，就是风险小的。

可是我们公司原来就是这样做的，选择发现大系统实施、应用的代价很高，而笨重的系统不能满足公司很多特殊业务需求。

因为系统大而复杂，花了很多钱做了一些开发，使用起来还是很不方便。

现在集团业务在发展，信息系统却越用越窄。

我们现在想重新选型，又怕选择小公司、小产品，服务会跟不上，真不知道应该怎么选。

这位客户的困境具有一定的代表性。

我在多年的从业过程中，接触了很多这种客户，深感企业之痛。

下文我用一个情景案例，来分析和探讨信息化选型中的问题。

谈谈选型的几条重要原则和技巧。

案例情景1：

ckk拉链厂是国内生产拉链的企业。

三年前决策上一套erp软件，实现业务、生产和财务的一体化管理。

当初没有选型经验，it部门只是简单地将各个业务部门在日常工作中遇到的问题收集成需求，然后邀请国内外erp厂家来讲方案。

结果听了一轮后，it人员感觉从厚厚的项目建议书中学习到了很多东西，好像每家产品都有特色，似乎都可以解决企业的需求。

于是就从性价比角度考虑，选择了一家国外中型erp厂家的产品。

案例分析1：

大多数选型失败的首要原因是不了解真正的需求，项目的目标不明确，没有很好地做需求分析。

很多企业将业务部门的直接需求拿来选型，而这些需求大都是要求减轻本部门业务处理量的，我们称之为表层需求。