用数据可视化如何凝练提取互联网中的“石油”?

2023-11-23 19:10

本文主要是介绍用数据可视化如何凝练提取互联网中的“石油”?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

【导读】互联网时代发展至今,数据被誉为互联网的“石油”,其在未来商业社会的重要地位不言而喻。

不管你愿意不愿意,我们每天都在制造和分享数据;不管你关心不关心,我们已经生活在大数据的包围之中。2015年的当下,如果想在未来商业社会占有一席之地,企业就必须在眼光聚焦在数据上,加大投资收集数据,分析数据,并基于数据分析结果进行商业性的战略决策。
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21世纪以来,信息化更加快速而深刻地改变着整个世界,大到全球经济社会的发展格局,小到每个人的日常工作生活。许多国家把数字化、信息化、智能化作为国家战略的关键主题,把信息基础设施建设作为后金融危机时代振兴经济的重要手段。环顾全球,整个信息通信产业正在朝着宽带化、移动化、智能化发展,特别是4G的普及和LTE的逐步成熟使得移动互联网一跃成为整个行业中最前沿、最具革命性的领域。
“这是最好的时代,也是最坏的时代;这是智慧的时代,也是愚蠢的时代”。每天,全球范围内有无数的企业在建立,也有无数的企业在消失。互联网让信息和数据快速积累和流动,世界变得更透明,更平坦。数据正在为我们呈现一个全新的信息社会、智慧社会,世界经济在迎来新引擎的同时,格局也酝酿着新变化。但对于很多公司来说,整合数据这件事会是一个很大的挑战,无论从时间上还是资本运作上考虑,更为凸显的是数据分析人才的市场极度缺乏,坐拥宝山,却只能望宝空叹,是现阶段众多企业都面临的窘境。
数字化时代,如何将互联网“石油”凝练提取,成为了众多企业追逐的,数据可视化技术在这一过程中走进企业事业,并逐渐的大放光彩。
那么什么是数据可视化?
数据可视化领域的起源,可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。数据可视化技术的基本思想,是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。通俗的理解就是用视觉形式向人们展示数据重要性的一种方法。
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数据可视化的成功,应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认知并依托得到的数据,影响和指导决策。
为什么说数据可视化在今天,对企业业务增长具备着重大意义?
一、 快速发现趋势,预测未来,降低决策风险
面对互联网中每天产生海量数据,想要迅速对其进行细化分析,更好了解网民的兴趣,并不是一次即可的,在碎片化时代,用户的兴趣也在随着时间变化而递减。面对大数据的磅礴之势,网民数据定向,如何可以实现?而数据的可视化,允许你与数据实现“数据互动”让你洞悉搜集数据背后的趋势,深入研究客户体验和其他数据的结果从而给公司发现一个又一个可能的潜在新机会。数据可视化让得企业从海量看似无关的繁杂的数据之中预见公司接下来的商业机会,并有理有据的指导企业决策者行动,降低主观决策风险。
二、 精准广告投放成为可能,降低无意义花销成本
伴随着互联网媒体越发碎片化发展,网民行为也更为个性化、社交化、移动化以及开放化,这无疑让网络广告实现人群覆盖难度增大。因而,对于广告主而言,伴随着分母的不断扩大,想要更好保证广告转化率,作为分子的广告成本必须不断加大。要更全面了解用户兴趣,少不了足够的数据库,通过对用户行为进行分类建模,对其形成多维度全方位剖析。数据可视化使得企业能够更好的研究企业业务面向受众的日常行为分析,归类发现潜在规律,让企业广告投放更加个性化,精准化,降低了为了保证广告辐射面,而不可避免过程中的无效开销,以此为根据指导企业市场营销行动,提升KPI。
三、 知己知彼,抢占先机,先行一步
知己知彼,数据可视化让你可以360度无死角地了解你的客户。现在一些工具可以整合社交媒体、手机、网络和其他大型数据分析来源等信息,商家可以随时随地了解客户想要什么。同样,数据可视化让企业自身能够科学数子化的解剖自身,分析自我,发现自我不足以及潜在危机。
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抢占先机,今天,数据可视化使公司可以在较短的时间内对大量数据进行分析,快速做出业务和产品决策,数据可视化简化了业务分析过程,让企业在产品迭代,用户体验提升上,抢占了市场先机,优先有机会就市场产品实现创新,先行一步,而经济全球化的今天,一步领先则近乎会处处占得先机。
总结
数据可视化是一个处于不断演变之中的概念,其边界也在不断地扩大。互联网时代,尤其是在信息全球化的今天,数据的长远价值已经得到了越来越多的小到公司企业,大到国家政治决策的认识和肯定。如何让“石油”得到价值的充分转变,数据可视化技术为我们打开了一展前行明灯。通过视觉化,我们把信息变成了一道可用眼睛来探索的风景线,一种信息地图,指引前行。
本文原创作者:会点网 袁帅

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