美林數據技術股份有限公司生產現場可視化x332099n擁有一批具有高素質、經驗豐富、責任感強、尤其是具有很強的實戰能力的專業人才，客戶遍布中國及海外。由于有著得天獨厚的地理優勢和全方位多元化的信息渠道，公司的主營業務范圍主要包括：大數據分析工具、大數據分析產品、等。

   美林數據技術股份有限公司致力于通過數據分析網的不斷創新和運用，努力創建業內更加高品質的BI可視化、機器學習、自然語言處理服務。美林數據在任重道遠的前進征途上，真誠歡迎廣大用戶及合作伙伴與我們一起攜手同進，共創輝煌。 延伸拓展 詳情介紹：引言：近年來大數據、人工智能概念喧囂塵上，各類大數據應用層出不窮。這些融合了海量數據、高性能計算平臺、智能算法、酷炫的數據可視化效果的企業級大數據應用產品成為了企業的新的寵兒。“大平臺、微應用”，“數據智能應用”，一時間，大數據應用建設項目如雨后春筍般涌現，但在目前大部分的商業實踐中我們看到，傳統企業斥巨資建設的大數據應用，仿佛還沒有找到商業價值的轉化點。筆者結合自身在之前某大型央企的供職經歷，從一名信息化從業者（IT狗）角度的出發，聊聊對此類問題的認識。姑妄之言，且讀且珍惜。一、為什么企業熱衷“大數據”、“AI”？——聊聊現象因為，確實有用。追求效率、適應快速變化的商業競爭環境，是企業生存的必備條件。而基于海量數據的應用，能有效指導企業快速掌握用戶的個性化需求，實現精準營銷，能夠幫助企業打通數據關節，實現精準預測與智能決策，加快企業經營運轉、提高生產效率，降低生產成本，實現數據價值變現。這些華麗的宣傳詞背后的商業價值，對于企業來說，具有致命的誘惑。二是大數據帶來的行業巨大沖擊力，倒逼企業數字化轉型升級。以阿里巴巴、京東、螞蟻金融、滴滴打車等為代表的互聯網企業所帶來的行業顛覆，讓傳統企業戰戰兢兢，在這個已經到來的數據時代，不變革，就等死。三是經過了二十年企業信息化建設，當下已經到了收割“數據紅利”的有利時機。企業多年的數據積累以及第三方數據的開放、跨界融合，讓這場數據革命有了更為廣闊的想象空間。四是企業形象與品牌建設需要向互聯網化轉型，需要新鮮的概念包裝，需要顯示出與潮流與時俱進的企業活力。很多企業領導說，別人都在上，我們也得上，這無可厚非。然而，時至今日，“大數據”已經被說爛了，人工智能也已經閃亮登場了，Gartner已經把大數據從技術炒作曲線中移除了，但是大多數企業中仍然鮮見其成功案例，很多企業抓住了大數據這根稻草，但仍在泥沼中喘息。數據轉型、數據驅動，概念嗷嗷上天，落地寥寥無幾。二、為什么會失敗——聊聊原因（1）再強大的平臺，也無法混亂的數據。大數據應用依賴于基礎的數據平臺。而企業多年來積累的數據，缺乏標準的體系梳理，缺乏有效的數據機制，數據結構混亂，數據質量低下，好不容易梳理規范的數據進入系統，沒過多久，又再次陷入混亂。數據基礎不完備，盲目的上Hadoop平臺，又沒有完善的數據管控機制，最終也只能淪為廢墟無人問津。（2）再大的數據，也無法喚醒無視它的人。IT部門鼓搗著進行平臺建設，到處拿著雞毛當令箭收集數據，業務人員疲于應付，這一場由IT主導的數據革命，本身從源頭上，就是錯誤的。業務人員不清楚由IT自己臆想搗鼓的數據應用究竟要表達什么，讓IT改個需求又費時費力，與其浪費時間，不如老樣子，跟著感覺走。（3）再智能的算法，也無法真正的理解業務。算法和數據都是冷冰冰的，沒有溫度，它們只是工具、手段。沒有與業務融合，沒有實際的應用場景，算法只能是院校學術論文。不能帶來巨大的業務價值導向，無法實際解決用戶痛點，沒有業務人員深度的參與，無論多牛的算法，都沒法挖掘出深刻的業務洞察。總體而言，企業大數據建設項目最突出的問題，總結三點：1.缺乏“用數據說話”的意識與文化；2.缺乏行之有效的數據體系；3.業務應用引導項目建設，而非本末倒置；為了避免項目成果最終淪為數據廢墟，企業應當結合自身特點，尋找最適合自身的數據轉型之路。

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