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上海天元项目数据分析师事务所有限公司
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| 债务履约能力评级报告挖掘“易消失的数据”价值 |
在过去几年中，人们见证了几乎所有受物联网（IoT）和数据分析影响的行业所生成的非结构化数据的指数级增长。客观来看，企业对数据的使用和分析已经有很长一段时间了，但是难题仍然存在——许多企业无法在数据价值消失之前就足够快地充分理解这些数据。
数据是易消逝的，其价值具有时间敏感性，并且保质期有限。企业必须在数据过期之前了解数据。将通过物联网设备和可穿戴设备收集来的数据进行解码，有助于企业加速决策过程，并做出更明智的业务判断。根据IDC的数据，2020年，每位在线用户每秒将创建1.7兆字节的新数据。以这个速度，“易消逝的数据”最终将带给人们巨大冲击。与此相应，企业的挑战之一是需要尽快将所捕获的数据转化为具有指导意义的洞察力，因此必须找到一种比从前更加迅速地解读数据的方法，而这就带来了巨大的商机。
首先，公司需要更多的数据才能更全面地了解其资产、人员和交易情况。这通常需要将条形码和RFID标签应用于企业环境中的事物，赋予它们与人类沟通的能力。
随着物联网中越来越多的“物”被贴上条形码、射频识别（RFID）标签或传感器，它们被赋予了能够与人沟通的能力。据Gartner估计，2016年全球拥有64亿互联之“物”，比2015年增长30％，且这一数字到2020年将达到208亿。
2017年，由于现在的这些设备可以“说话”，在商业环境中将会出现越来越多的设备在“喋喋不休”。在此基础之上，企业愿意更进一步地提升可视性，更好地了解资产所处的位置和状态。
例如，零售业正在朝着全渠道的模式发展。一方面，由于电子商务的普及和采用，以及最近“一键下单”式零售业务模式的兴起，实体店面临巨大的销售压力，线下业务向线上的转移成为必然。另一方面，在线零售商反而正在开设实体店。然而，在全渠道零售场景下，挑战依然存在。*一，缺乏库存可视性使企业难以预测或满足突如其来激增的需求；第二，随着在线订单增加，以及顾客对隔日到货、当日到货甚至一小时到货的需求，电子商务零售商也将在物流上面临巨大挑战；第三，线上店和实体店需要提供给客户相同的体验。 |
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