빅 데이터 시장 환경에 큰 변화는 가전 기업에 대 한 테스트

인터넷 혁명, 전체 제품 판매에 큰 데이터 소비자를 통해 더 많은 중요 한 위치를 사용 하 여 소비자를 만들 것입니다 전체 산업 더 번영 개발, 소비자는 더 나은 경험을 가져올 것 이다.

화요일에 첸 Zhaohua, 남쪽, 엔터테인먼트 위클리의 편집장 좋군요. 이 짧은 microblog 말한다 "하이얼 편지, 그녀는 하지 않는 친구로 하드 잡지." 게시 된 메시지의 스크린샷을 보여줍니다 하이얼 말했다, "내 그룹 전략 조정, 3721.html까지" 결과로 > 2014 년 1 월 18 Haier와 넓은 광고 미디어 사업 이상 하드 브랜드 잡지의 이름이 발생, 제품 라인 발생 하드 광범위 한 비즈니스와 같은 법안을 지불 운영자에 의해 하이얼 지불 하지 않을 것을 알고 주. "

돌은 파도의 천 층을 혼란 스럽게 해요. 하이얼의 내부 회의에서 지난 주에 연락, "조 타" Ruimin는 하이얼의 미래에, 제품의 최고의 경험의 전체 프로세스의 사용자 제작 하지 해야, 인터랙티브 플랫폼 트랜잭션의 값 존재 해서는 안 ", 외부 투기의 세계, 토론 된" 하이얼 새로운 미디어 광고 전통적인 가전 기업 잡지 하드 전체를 포기 처음 "은, 또한 "방법에 앞으로 전통적인 미디어에 대 한" 토론 하 고 다음으로 "여부 하이얼의 방식은 급진적인"에 있다 등등.

비록 하이얼 설명 다음 일방적인 해석, 하이얼은 완전히 하드 넓은 포기 하지만 하이얼의 인터넷 변환 외부에서 더 많은 관심을 모으고 있다.

사실, 뿐만 아니라 하이얼, 전통적인 가전 시장 환경에서 기업 Ruimin 말했다, "인터넷 시대에 (서) 지금 외부 변화 매우 신속 하 게, 당신은 여전히 엔터프라이즈 평형의 전통적인 시대를 추구 하는 것입니다 죽을,이 시대 당신을 버릴 것 이다", 거 대 한 변화는 이다 에 대 한 이야기를 1 년 보다 더 최근 가전 기업의 시대에 의해 멀리 던져 되 고에 대 한 걱정은 "인터넷 생각", 그들은 더 나은 시대의 변화에 맞게 무장을 통해 자신을 변형 시킬 수 있을 것으로 기대.

인터넷 전환의 물결에서 "빅 데이터" 종종 언급 하는 명사 이다. 30 여 년 전, 유명한 미래 학자 앨빈 토플러는 책의 제 3 물결에, 큰 데이터 열정적으로 칭찬 "CLS 움직임의 제 3 물결", 거의 5 년 동안, 큰 데이터는 인터넷 업계와도 가장 인기 있는 어휘 되고있다. 그것은 큰 데이터를 정의 하는 연구 기관 처럼, 더 의사 결정 능력과 통찰력, 프로세스 최적화 기능 광대 한, 높은 성장 율 및 다양 한 정보 자산, 가전 기업 또한 소유, 마스터 하 고 이런이 종류의 정보 자산을 사용 수 있게 되 고 싶어의 위해 새 처리 모델입니다.

사실, 일부 가전 회사를 시작 했습니다 하지만 그것은 여전히 매우 얕은, 아주 초등학교, 작년 하반기 처럼 보인다, 가전 브랜드 발표 그것의 새로운 제품 혁신 기반 "빅 데이터"에 연구원 데이터 수집 및 처리, 얼마나 많은 시간, 얼마나 많은 가족 방문에 시간을 많이 지출 하는 것을 말했다 필요한 정보 수 조사. 여부 이것이 사실, 하지만 산업 발전 방향은 실제로 그래서, 지난 주, "중국 가전 업계 큰 데이터 정상 포럼", 중국 전자 비디오 산업 협회, 부통령 및 비서 일반 빙 말했듯이, 인터넷 혁명에 점점 더 중요 한 위치를 사용 하 여 전체 제품 판매에 소비자 큰 데이터를 통해 소비자에 대 한 연구는 전체 산업 번영 하게된다 소비자는 더 나은 경험을 가져올 것 이다. Aowei 컨설팅 대통령 아성 미래의 큰 데이터 4 개의 주요 부문으로 나눌 수 합니다, 하나는 큰 트랜잭션 데이터, 즉, 트랜잭션의 최종 결과, 두 번째는 큰 대화형 데이터를 생성 하는 당사자 사이의 상호 작용의 교환에 의해, 셋째, 큰 행동 데이터를 소비자가 원하는 것을 알고, 4 큰 작업 데이터, 기업 작업 과정은.

그러나, 데이터 강수량 포옹 "빅 데이터" 첫째, 가전 기업에 대 한 쉽지 않다 축적은 짧은 시간에 완료 될 수 있다, 기업 데이터를 특정 의미; 둘째, 큰 데이터는 같지 않습니다 유용한 데이터, 기업 해당 전문 능력을 분석, 판단, 데이터를 필터링 하는 데 필요한 하 진짜 유용한 분석 및 기업에 대 한 결론을 얻을. 시험의 큰 데이터에 직면, 그들의 자신의 해결 하는 방법 필요 하 고 "돈"은 기기 기업 생각할 필요가. 찬