报销软件--分享对“大数据”的超详细介绍
2018-04-11
今天的文章,我会为大家分享对“大数据”的超详细介绍。在此之前,先来聊聊报销管理软件,相信很多人对其都还了解甚少。什么是报销管理软件?所谓报销管理软件,从名字上就能很好的理解,这是用于管理的一种报销软件。
对“大数据”的超详细介绍
寒冬已至凛冽的寒风吹散了北京的跨年雾霾,带来了数九寒天的冰冻感受。中关村大数据日活动刚刚结束一个月,各地大数据的相关展会依然如火如荼。但是纸面上的红火无法掩盖内在的虚弱,出来混总是要还的,大数据的寒冬正如这三九天一样,扑面而来,让人措手不及。
首先,来自数据的价值被充分挖掘。大数据的热度让“数据是资产”“数据产生价值”深入人心,且在实际生产中催生了丰富的数据应用。客群分析、精准定向推送、金融信贷中的身份核验、基于数据的信用评级等,其核心并非“大数据”技术的应用,更多的应该是“数据”的价值发掘。如果可以统计的话,2016年各公司之间的数据交易与2015年相比一定是一个指数级的增长。数据分析应用经历四个阶段,分别是简单数据的简单分析(传统的数据库统计)、简单数据的复杂分析(传统数据量的数据挖掘)、复杂数据的简单分析、复杂数据的复杂分析。基于数据价值发掘的各项应用绝大部分集中在第一、第二阶段。能够下象棋的“深蓝”和能够下围棋的“阿尔法狗”其实都应该属于简单数据的复杂分析(单一领域的机器学习)。
其次,大数据应用的典型案例层出不穷,目前集中于复杂数据的简单分析。对于特殊时段/事件的实时人群流量监测成为大中城市的共同需求。通常通过运营商大规模信令数据的准实时处理,来实现区域人群准实时洞察分析。2016年已经在各大旅游区、航展、火车站等进行了广泛的应用。比如某市政府因人口疏解压力,要求分析各区县(各乡镇)之间的常住人口、工作人口数量,以及各类人口变动来源与去向。通常通过运营商信令数据的离线分析,可以较好的模拟真实居住/工作人群的结构与变化特征。2016年该领域实际上开展了较深入的应用。比如公安部门、信用评级部门需要分析个人或企业的关系链。对个人来说,有那些人跟你是家庭关系、亲戚关系、同学关系、同事关系包括曾经同学、同事等,以及关系的关系。通过大数据图计算方式,能快遍历每个节点与周边多个节点之间的直接或间接关联关系,形成个人关系图谱。
对企业来说,股权投资、高管兼任、资金担保等均可通过图计算方式,分析出企业关系图谱或各类复杂的资金链/担保链关系图谱等。但是,上述整体市场的进步并不意味着参与的企业个体能够持续的活下去。十家公司出现十个典型案例,大家都可能玩完,而一个公司一个典型案例覆盖十个客户,才有可能活得下去。就如“谷贱伤农”的道理一样,过度投入带来的过度竞争才是大数据寒冬的真正原因。不是大数据技术不好,也不是应用缺乏,而是当前的应用市场无法容纳过度参与玩家的生产能力。
2001年1月,阿里的账面上只剩能维持半年多的700万美元,更可怕的是,当时的阿里并没有找到赚钱的办法。陷入自创业以来最困难最危机的境地。正如后来大家所知道的,阿里裁掉了美国、欧洲、香港、韩国的网站团队,将所有的业务回到杭州这个中心,这是阿里巴巴第一次裁员,也是唯一一次大裁员。效果立竿见影,每月的成本立刻从100万降到了50万美元,阿里巴巴赢得了宝贵的一年喘息时间!去掉所有的浮夸,控制成本,做最谨慎的预测,确保能够活下去作为第一要义,是度过寒冬的唯一出路。
华为软件人数不少,从营业收入上看过百亿,应该是中国最大的软件公司,但是大并不意味着能够盈利。我有个朋友独自负责一个50人的小公司,主要提供大软件公司所照顾不到的部分省市运营商的分析营销服务,年营业收入数千万元,却能做到业界较好的利润率。究其原因,她一个人既是CEO,又是唯一一个营销经理兼客户经理,给自己开比较低的工资,核心人员用股份来挽留,每年都在为下一个年度的生存项目提前较劲。这是一个最典型的为了活下去而努力的公司,没有绚丽的远景规划,没有层级复杂的管理,全都投入生产,成本控制到极致。所以,她能活下去,或许还能不断壮大。对于这些善于成本控制、产品及市场目标明确的公司而言,寒冬或许是一个新的机遇。就如一个优秀的猎手,在凛冽寒风中耐心的等待,等待着对手倒下,然后从容收割独属于自己的猎物。
以上就是对对“大数据”的超详细介绍,相信会帮助到大家的。至于报销管理软件,上面的文章也进行了简单的介绍,总之还是请大家多多留意,因为会对你有所帮助的。
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