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[资讯] 5分钟带你看懂136页的麦肯锡数据科学和机器学习的行业报告

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发表于 2016-12-23 10:05:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
  2011年麦肯锡发布了一个报告强调了大数据的潜力。五年后的今天,这个预言得到证实。几日前,麦肯锡发布了“分析时代:在数据驱动的世界竞争”报告,包含了大量关于数据科学的价值和应用以及数据给机器学习和深度学习领域带来的推动;这份报告同时也强调为了从数据分析获得更大的价值,数据整合非常关键。

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  下面来看看该报告的要点:

  ►LBS和美国零售业将在数据分析中收益最大。在2011年的研究中,麦肯锡预测到LBS(基于地理位置的服务)将获得60%的数据分析价值。利用地理空间数据的企业将通过数据挖掘出更多好的商业做法来提高效率。不同的行业将在数据价值中获得不同程度的助益,美国零售业和制造业将分别从数据分析中获得40%和30%的价值。下表定义了不同领域将受到的影响,以及在实现过程中遇到的主要困难:

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  ►机器学习提高了各行各业的分析预测能力。通过分析比对120个案例样本,麦肯锡做出了以下这个热点图。在这个图中,我们可以清晰的看到机器学习的某一个功能对在某一个行业的应用前景,颜色越深代表应用前景越好。比如在倒数第二栏“机器学习的预测能力”就能在“医药行业”大有所为。

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  ►机器学习在“实时优化”的功能上还在初期进化中,在接下来三年内快速发展。衡量机器学习数据的丰富性,不仅在于量,还在于多种类。下图描绘了不同行业机器学习数据的丰富性。

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  ►今天的机器学习功能主要还是应用在无人驾驶汽车和个性化广告定制中。其他潜力大的应用包括:通过实时数据来优化旅行或物流中的定价、路线、行程安排;预测个人健康指数;优化零售业的采购策略等。麦肯锡在12个行业领域内罗列出120个机器学习的潜在应用,采访调研了超过600个行业专家,指出了机器学习在未来带来的强大改变。下图呈现的都是该行业内热门前三的机器学习潜在应用,收到该行业内至少一位专家的支持。Y轴代表已有可使用数据的量(代表数据广度和频率),X轴代表潜在影响和冲击(数据通过600多位行业专家的调研得到)。圆圈的大小代表着已有数据的多样性。

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  ►有效数据获取和分析的最大挑战有三,分别是:设计合适的企业组织结构来支持数据分析活动(45%)、确保企业管理层的有效介入(42%)、设计有效的数据架构来支撑数据分析活动(36%)。简单理解为:公司战略、领导者能力、数据分析人才能力一个不能少。纵观所有地域和行业的管理者,超过一半的CEO表示招募到顶级的数据分析人才很有难度,40%表示留住他们也很难。

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  ►数据显示过去五年中,零售业的供应链环节中注重数据采集和分析的公司的运营利润率平均提高了19%。这得益于通过数据分析及时调控的定价、分类、人员配置等。以下表格展示了数据分析给美国不同地区零售业带去的贡献。

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  ►产品设计、供应链管理和售后服务是数据分析给制造业带来的三个最大贡献。据麦肯锡评估,在产品设计流程中应用了数据分析的生产商获得了40%利润增长;在售后服务的工作流程中强化数据分析的产商也节约了15%的售后成本。下图展示了数据分析在不同地领域给制造商带来的经济影响。

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来源:论码农的自我修养

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