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方正電子亮相2016貴陽“數博會”,大數據助力企業智能決策
發布時間: 2016/5/26 16:46:50

5月25日上午,中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會(簡稱"數博會")在貴陽盛大開幕。隨著大數據發展上升為國家戰略,今年的數博會也已升格為“國家級”盛會,由國家發改委、貴州省人民政府共同主辦;國家發改委高技術司、貴陽市人民政府、貴州貴安新區委員會等8家單位承辦,以“大數據開啟智能時代”的為主題,主要內容包括“同期兩會、一展、兩賽及系列活動”,全球知名企業大佬、大數據領軍人物、專家學者等20000多位國內外來賓齊聚一堂,共襄盛會。

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作為國內大數據行業的領軍企業,方正電子參加了25日下午舉辦的“工業互聯網創新與發展論壇”,方正電子總裁楊斌在會上發表了題為《大數據助力企業智能決策》的演講,對大數據如何助力企業進行智能決策、創新轉型,發表了一系列觀點。

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方正電子總裁楊斌演講 

把脈:挖掘數據價值,助力企業智能決策

楊斌在演講中指出,改革開放三十年來,雖然中國制造業發展迅猛,但總體處于世界制造業產業鏈的中低端,我們是制造大國,但還不是制造強國。創新力不足、品質和附加值低、品牌經營薄弱、勞動力轉移這些因素導致我國的制造業一直在產業鏈的低端徘徊。

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中國制造急需升級轉型,升級就需要精準、智能的決策。制造業企業在發展過程中積累了大量的數據資源,而大數據、云計算以及深度學習和人工智能技術的發展,使得我們能夠將這些散亂的數據歸一化,挖掘數據價值,助力企業智能決策。具體體現在以下方面:

在設計思路方面:大數據分析應用主要從消費者的消費傾向分析以及競品分析這兩個維度來進行;在營銷模式上,大數據可以從消費者畫像、消費偏好、渠道分析以及廣告投放這四個方面進行分析,并以此為依據精準投入;對于服務質量,大數據技術可以從一堆雜亂的售后服務數據中找到提升服務質量的有效辦法;針對品牌建設,大數據也可以從品牌分析、口碑監測以及危機公關這三個方面提供有力幫助。

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破局:方正智思大數據技術服務體系

反思、分析,最終還要落實在行動上。楊斌介紹到,方正電子推出的大數據解決方案——方正智思數據服務體系,能夠從信息采集、檢索與分析三個方面提供給制造業強大的決策支撐。

數據采集:

為了收集更多信息樣本,方正電子獲取了包括門戶網站、微博等15種信息類型的實時數據,采集信息源超過20萬個。此外還通過多信源數據融合處理技術將企業的銷售、供應商、財務、物流等內部數據與互聯網公開數據進行無縫對接。方正電子在采集方面擁有四大采集引擎、八大核心技術和十四項技術發明專利,每日采集量超過1億條,為企業大數據應用提供強大的數據基礎。

數據檢索:

有了海量的數據,還需要一個強大的數據處理引擎。方正電子擁有包括全文檢索、圖片檢索和多媒體檢索在內的三大檢索引擎,針對形形色色的數據采用索引智能合并、內存檢索、動態摘要等九大核心技術進行實時流式處理,獨有的視頻檢索技術使得用戶從視音頻內容自動監測到相關信息成為現實!數據處理規模支持TB級,檢索響應時間2秒以內。

數據分析:

在互聯網大數據處理技術中,最重要也是復雜度最高的就是分析挖掘,方正電子在分析挖掘領域精耕細作十幾年,擁有20多項發明專利,面向社會化媒體的網絡群體行為分析、基于社交網絡結構的事件態勢感知等技術,助力企業實現消費者360度畫像,為企業的技術對標和競品分析提供了技術支撐。

行動:大數據服務在路上

海量數據采集、大規模數據檢索和數據深度挖掘分析是方正智思大數據基礎處理平臺的三大核心,平臺構建在分布式計算框架之上,企業可以通過標準開放接口構建屬于自己的業務應用。目前,方正智思的服務對象既有政府部門,也有大型制造企業。在過去的十年里,方正電子采用這些技術為工信部、中宣部等國家部委級高端政府用戶提供信息采集和分析服務,行業覆蓋網信、教育、安全、政法等多個領域。現在方正電子將這些領先的分析技術從政府應用拓展到企業應用,海爾數據駕駛艙就是其中的典型應用案例。

毋庸置疑,對于中國工業來說,大數據促進升級轉型迫在眉睫。因此,本屆數博會的“工業互聯網創新與發展論壇”參與熱度頗高。學界的中國信通院技術與標準研究所,IT企業界除了方正電子,還有阿里巴巴網絡技術有限公司、奇虎360等;而制造企業,如中國航天科工、HPE企業服務集團都發表了各自的觀點。

可以預見的是,在不久的將來,會有更多制造企業加入大數據的洪流,重構產業價值鏈和商業模式體系,而一個閉環生態共贏圈也終將實現。方正電子,將憑借大數據技術參與并推進生態圈的建立。

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北京北大方正電子有限公司(以下簡稱“方正電子”)起源于王選教授發明的漢字激光照排系統,是印刷與傳媒出版、字庫行業領先的技術、服務提供商和行業咨詢專家。 作為中國現代印刷與現代傳媒技術革命的開創者與領導者,方正電子持續推動著行業技術進步與發展,引領和創造用戶價值,業務涵蓋印刷、字庫、傳媒出版、科技期刊、大數據等領域。
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