美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司數(shù)據(jù)可視化平臺擁有一批具有高素質(zhì)、經(jīng)驗豐富、責(zé)任感強、尤其是具有很強的實戰(zhàn)能力的專業(yè)人才，客戶遍布中國及海外。由于有著得天獨厚的地理優(yōu)勢和全方位多元化的信息渠道，公司的主營業(yè)務(wù)范圍主要包括：大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、等。

   一直以來，美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司潛心鉆研TEMPODATA品牌的行業(yè)客戶需求，為客戶量身定制需求及解決方案。美林數(shù)據(jù)的優(yōu)勢不僅在于temporarilysoldout業(yè)界的先進技術(shù)和精銳的專業(yè)團隊，還在于提供精湛的大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、服務(wù)能力，更在于積極創(chuàng)新的熱情和尊重承諾的信念。成為客戶可信賴的何謂大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)綜合服務(wù)商，助力客戶實現(xiàn)Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺的業(yè)務(wù)價值，是美林數(shù)據(jù)始終不渝的使命和追求。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情：引言：近年來大數(shù)據(jù)、人工智能概念喧囂塵上，各類大數(shù)據(jù)應(yīng)用層出不窮。這些融合了海量數(shù)據(jù)、高性能計算平臺、智能算法、酷炫的數(shù)據(jù)可視化效果的企業(yè)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品成為了企業(yè)的新的寵兒。“大平臺、微應(yīng)用”，“數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”，一時間，大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)項目如雨后春筍般涌現(xiàn)，但在目前大部分的商業(yè)實踐中我們看到，傳統(tǒng)企業(yè)斥巨資建設(shè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，仿佛還沒有找到商業(yè)價值的轉(zhuǎn)化點。筆者結(jié)合自身在之前某大型央企的供職經(jīng)歷，從一名信息化從業(yè)者（IT狗）角度的出發(fā)，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(yè)熱衷“大數(shù)據(jù)”、“AI”？——聊聊現(xiàn)象因為，確實有用。追求效率、適應(yīng)快速變化的商業(yè)競爭環(huán)境，是企業(yè)生存的必備條件。而基于海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，能有效指導(dǎo)企業(yè)快速掌握用戶的個性化需求，實現(xiàn)精準營銷，能夠幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)關(guān)節(jié)，實現(xiàn)精準預(yù)測與智能決策，加快企業(yè)經(jīng)營運轉(zhuǎn)、提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。這些華麗的宣傳詞背后的商業(yè)價值，對于企業(yè)來說，具有致命的誘惑。二是大數(shù)據(jù)帶來的行業(yè)巨大沖擊力，倒逼企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(lián)網(wǎng)企業(yè)所帶來的行業(yè)顛覆，讓傳統(tǒng)企業(yè)戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，在這個已經(jīng)到來的數(shù)據(jù)時代，不變革，就等死。三是經(jīng)過了二十年企業(yè)信息化建設(shè)，當下已經(jīng)到了收割“數(shù)據(jù)紅利”的有利時機。企業(yè)多年的數(shù)據(jù)積累以及第三方數(shù)據(jù)的開放、跨界融合，讓這場數(shù)據(jù)革命有了更為廣闊的想象空間。四是企業(yè)形象與品牌建設(shè)需要向互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)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(yè)活力。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)說，別人都在上，我們也得上，這無可厚非。然而，時至今日，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)被說爛了，人工智能也已經(jīng)閃亮登場了，Gartner已經(jīng)把大數(shù)據(jù)從技術(shù)炒作曲線中移除了，但是大多數(shù)企業(yè)中仍然鮮見其成功案例，很多企業(yè)抓住了大數(shù)據(jù)這根稻草，但仍在泥沼中喘息。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)驅(qū)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(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用依賴于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺。而企業(yè)多年來積累的數(shù)據(jù)，缺乏標準的體系梳理，缺乏有效的數(shù)據(jù)機制，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混亂，數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，好不容易梳理規(guī)范的數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)，沒過多久，又再次陷入混亂。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完備，盲目的上Hadoop平臺，又沒有完善的數(shù)據(jù)管控機制，最終也只能淪為廢墟無人問津。（2）再大的數(shù)據(jù)，也無法喚醒無視它的人。IT部門鼓搗著進行平臺建設(shè)，到處拿著雞毛當令箭收集數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員疲于應(yīng)付，這一場由IT主導(dǎo)的數(shù)據(jù)革命，本身從源頭上，就是錯誤的。業(yè)務(wù)人員不清楚由IT自己臆想搗鼓的數(shù)據(jù)應(yīng)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(yè)務(wù)。算法和數(shù)據(jù)都是冷冰冰的，沒有溫度，它們只是工具、手段。沒有與業(yè)務(wù)融合，沒有實際的應(yīng)用場景，算法只能是院校學(xué)術(shù)論文。不能帶來巨大的業(yè)務(wù)價值導(dǎo)向，無法實際解決用戶痛點，沒有業(yè)務(wù)人員深度的參與，無論多牛的算法，都沒法挖掘出深刻的業(yè)務(wù)洞察。總體而言，企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)項目最突出的問題，總結(jié)三點：1.缺乏“用數(shù)據(jù)說話”的意識與文化；2.缺乏行之有效的數(shù)據(jù)體系；3.業(yè)務(wù)應(yīng)用引導(dǎo)項目建設(shè)，而非本末倒置；為了避免項目成果最終淪為數(shù)據(jù)廢墟，企業(yè)應(yīng)當結(jié)合自身特點，尋找最適合自身的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型之路。

   美林數(shù)據(jù)堅持與時俱進，倡導(dǎo)以服務(wù)為本，以誠信為本，以人為本的經(jīng)營理念。公司秉承顧客至上，銳意進取的經(jīng)營理念，堅持客戶優(yōu)先的原則為廣大客戶提供優(yōu)質(zhì)的可視化數(shù)據(jù)分析工具x332099n、美林工業(yè)大數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)分析公司服務(wù)。歡迎來電垂詢：-，或訪問公司官網(wǎng)：