光环大数据：从产品信息到智能管理的大数据观

　　光环大数据培训，讲师都是实战讲师，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业最前沿的项目、最主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
　　光环大数据了解到，在智能互联产品诞生之前，数据的产生主要源于内部运营和价值链上各个职能之间的内部交付，例如订单处理、供应商互动、销售互动和客户服务拜访等。企业可以通过问卷调查、市场研究和其他外部资源处所获得的信息从而能够对这些数据进行补充。将这些数据进而综合到一起，企业就会掌握一定的客户、需求和成本信息，但其程度将会远远低于它们对自己产品功能的了解。

　　光环大数据了解到，各个职能部门中通常分散了对数据进行定义以及分析的职责，造成了竖井效应。尽管部门与部门之间也会分享数据。就好像销售数据会用来管理备件的库存，但这些分享规模有限，并且存在不定期的情况。

　　从关注产品信息为入口

　　光环大数据了解到，现如今，企业在上述传统数据源之外，斩获了一种全新的数据来源——即产品本身。智能互联产品能实时产生数据，其容量之大和种类之丰富都可谓前所未有。今时今日数据已经成为人才、技术和资本之外的又一项企业核心资源，在很多行业中，数据也许将成为决定性的资源。

　　光环大数据了解到，这些产品数据本身价值就相当可观。当它们与交易历史、库存地理位置、大宗商品价格和交通信息等其他数据融合到一起的时候，它们的价值将呈指数级增长。例如，在农业生产中，湿度传感器和天气预报相互结合到一起，就能对灌溉系统进行优化并节省水资源。

　　以车队管理为例子，获得每辆汽车或卡车的维护需求和地理位置信息，维修部门就能提前准备配件、预约保养时间并提高维修效率。当企业获得产品使用和性能数据，保修数据的价值就会越发凸显。就像在保修期内，如果用户使用产品过于频繁的话，有可能导致设备受到损坏，那么公司就可以预先进行保养，以免日后产品损坏再进行保修导致更昂贵的维修成本。

　　利用互联网架构化采集多元数据

　　光环大数据了解到，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意采集并存储数据。

　　随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然在过去的250年间，利用数据的根本动因并没有改变，但有数据的复杂性增强，以及将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。从产品数据到企业智能运营的数字化过程中，企业管理者需要有系统化的架构。

　　光环大数据了解到，产品的最终是由客户在使用，而所有的产品经营管理过程中，有相当一部分是需要客户的数据。通过互联网，特别是移动互联网上的相关工具包括社交媒体等平台来收集客户产品信息对于提升管理等各个环节非常关键。