大数据技术中数据赋能（大数据赋能与模式创新）

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大数据连接、赋能、跨行业数字化通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。

大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。

借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，精细化数据运营，拉近了企业距离用户最近的那道关口，借用大数据做到对用户的精准分析可以减少市场营销很多不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。

优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。

帮企业了解用户大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

项目精细化管理之“细”是指细分对象、细分职能、细化具体工作、落实要细。首先是要做到细分对象，这里实际上包罗万象。在工作上要细分起重、电焊、钢筋等不同的施工环节，不能混为一谈。

大数据技术中数据赋能（大数据赋能与模式创新）

近日，工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》，明确到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。当前，数据已成为重要的生产要素。

首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。

“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。

数据要素价值释放是数字经济发展的根本所在。

2020年是“工业互联网发展三年行动计划”的收官之年，也是开启国家“十四五”发展新征程的关键之年。

数字化转型是中小银行应对发展新趋势的客观需要喻剑萍表示在疫情冲击下，大批传统行业受到严重影响，但也催生了大量“非接触式”新产业新业态。

1、根据该规划，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。业内人士分析，假定2025年GDP总量为130万亿，那意味着数字经济核心产业增加值将达13万亿元。而2020年，这一数据仅为8万亿元左右。

2、利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，就能够很好的帮助企业解决编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等问题。

3、加快营造数字赋能的产业生态，实施数字变革创新行动。发挥工业互联网产业新优势，推动链主企业建设产业链赋能平台。打造5G全连接工厂和全场景数字经济园区，探索全链条、整园区赋能增效路径，以数字化转型整体驱动产业升级。

4、建立成为数字化原生企业（DNE）数字化原生企业（DNE），指的是掌握数字经济的特征，并把它融入企业业务运营和数字化核心的企业。

概念不同、数据不同。科技赋能是指在不同业务场景之下，提供数据化、流程可视化、服务智能化、组织平台化的服务，最终实现科技赋能。

“数字”赋能的进程是创新发展的进程，首先必须在基础支撑方面下更大的功夫。比如，在新一代信息基础设施建设上，国内企业需要更好地争取5G标准的话语权；在产业研制发展上，我国目前已是世界最大的进口国，自主研发任重道远。

技术赋能。即利用信息技术，实现企业技术和业务能力的从无到有、从弱到强。这一过程中的关键技术包括物联网、云计算、大数据/人工智能以及安全。生态赋能。运营经验等生态资源为企业赋能。生态赋能的关键在于生态的构建。

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