业务量10年翻30倍 大数据渗入传统建筑行业_大数据培训
编者按:2014年5月,习近平在河南考察时,第一次提到“新常态”,而这个词也成了“习式热词”之一。
何谓“新常态”?从字面上看,“新”就是“有异于旧质”;“常态”就是时常发生的状态。新常态就是不同于以往的、相对稳定的状态。在2014年亚太经合组织(APEC)工商领导人峰会上,习总书记进一步阐述了中国经济新常态的三个主要特点:一是从高速增长转为中高速增长;二是经济结构不断优化升级,第三产业消费需求逐步成为主体,城乡区域差距逐步缩小,居民收入占比上升,发展成果惠及更广大民众;三是从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。
犹如一面多棱镜,“新常态”折射出新时代中国经济社会的形形色色,而我们将会从企业的身上、专家的眼中,为大家寻找这些散落在各个角落的镜子碎片,为大家还原一个经济领域的“新常态”全貌。
年新增授权数9000多个,是2005年的近30倍——这是“品茗软件”施工安全软件2014年的成绩单,从它十年来的出色表现中不难发现,近两年,这类软件的业务量呈现爆炸式增长。
“从一开始的乏人问津,到现在施工质量和安全类软件已经占据品茗一半以上的业务。”品茗运营与管理总部副总裁李军说。杭州市成长型企业品牌促进会副秘书长、管理学博士柳宏志指出,这是新常态的其中一面,也是这一阶段带来的市场契机。
信息化触角深入传统行业,能否带来另一片未知的蓝海?
业务量10年翻30倍
大数据渗入传统建筑行业
盖一栋房子要花多少钱?10多年前,如果你是房产开发商或者建筑商,在工程开建之前都要做估算和预算,其准确度很大程度上取决于之前积累的经验,假如你没有盖过房子,最后的实际支出可能和预算大相径庭。把这个问题放到眼下,结果不可同日而语。
“经过这么多年的发展,工程预结算软件已经不只是一款工具型软件。结合互联网技术的应用,众多用户使用软件后产生了大量的成果,也就是我们现在说的大数据,这些成果成为增值服务,和政府主管部门定期发布的指标相结合,反哺用户,从而促进传统建筑行业从粗放式管理转向精细化管理,软件本身的利用价值也大大增加。”李军说。
2004年,品茗软件研发了施工质量和安全类软件,用李军的话来形容,这类软件在当时的状况是“叫好不叫座”。
“10年前,我们向客户推荐施工安全软件,客户会说,挺好的,不过暂时用不上;现在问同样的问题,有一半以上的新客户会开口谈价钱了。”李军认为,“旧常态”正在向管理、创新要效益的“新常态”转变,加大信息化投入成了管理创新的有效手段。
如今,施工质量和安全类软件占品茗软件总业务的一半以上,并且占据了国内最大的市场份额。李军表示,近年来,施工安全软件的业务量呈现爆炸式增长,比10年前翻了近30倍,2014年,其新增授权数已达9000多个。
信息化让“红海”变“蓝海”
“对于科技型企业来说,处于新常态阶段,机会反而更大。”李军在谈及新常态时说。这和柳宏志的想法不谋而合,他认为,这是新常态下的一大特点,不仅仅是传统建筑行业,信息化与其他传统行业的配合,会让“红海”变成“蓝海”。
柳宏志直言,受黄金时代已然结束、白银时代远未到来的大环境影响,房地产行业高歌猛进的时代已经结束,进入了消化巨量库存、大鱼吃小鱼、快鱼吃慢鱼的格局。在这样的行业背景下,那些具有自主知识产权、坚持创新驱动战略的知识密集服务型企业必将脱颖而出,逆势成长。品茗软件正是如此,依托“完善产业链、提升价值链、优化供应链”的转型升级路径,为行业客户提供高端信息增值服务,改变了传统劳动密集型建筑行业粗放的管理模式,实现了行业需求拉动、科技创新驱动、服务创新带动的精细管理转变。基于互联网、移动互联网、物联网的信息增值服务,它改变了行业玩法。这种信息化、扁平化、互动化、可视化、精细化的增值服务,延伸了工程预决算管理的产业链,提升了工程服务行业的价值链,呈现出新常态背景下从要素驱动、投资拉动向创新驱动、服务带动转变的时代特征。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21