【中国安防展览网 企业关注】对于企业来说，通过激活数据去驱动业务发展，打造商业与技术的闭环， 利用数据分析获得可执行的业务洞察，将帮助他们改善客户体验，改进产品和服务，推动业务发展，保持竞争力。高速发展的商业世界，拥有对行业的强大洞察是*的能力。而在数据时代，能够对数据进行管理并能够快速进行数据分析的企业才能获得优势。
互联网+浪潮催生出越来越多的新行业，新制造、新零售、新金融等等。在互联网+新引擎的拉动下，传统行业的升级迭代已经进入到加速期，在未来将创造巨大的增量市场。
根据 IDC研究报告，到2020年，数字化转型支持的总体行业增加值占到中国GDP的20%左右，达到2.8万亿美元。中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2017)》的数据显示，2020 年传统行业的数字化改造将为中国带来超过40 万亿的总市场规模。
事实上，无论是新产业的迅猛发展还是传统产业的后起直追，数据都已成为制胜之匙。
对于企业来说，通过激活数据去驱动业务发展，打造商业与技术的闭环，利用数据分析获得可执行的业务洞察，将帮助他们改善客户体验，改进产品和服务，推动业务发展，保持竞争力。
技术进行议程设置
让技术来设置议程，企业要问自己这样几个问题，我拥有怎样的技术？怎样服务于我的业务？我还可以怎么样进行技术升级来达到商业目标？
随着数据分析的进展，从报表式的1.0时代，到可以处理非结构数据的2.0时代再到结构化数据和非结构化数据整合的3.0时代，对IT提出了更高的要求。
数据分析技术不仅仅是一个商业的辅助工具：它能够指导业务正确部署，它是实现更好、更快的业务决策的主要推动因素。例如在零售业，利用预测分析模型，零售商可以获取在不同场景下的客户流量、库存供应水平等实时数据，获得新的销售概况，并在不停机状态中作出决策，这将有助于销售量的大化并避免因供应链断裂而产生的问题。
金融服务不断数字化，也急需全新的业务模式。金融行业的交易处理和结算环节要始终围绕效率，成本和系统运营可靠性，这些都需要技术先行。尤其在互联网金融行业当中，如果没有技术保证的话，业务是无法开展的，这也就是为什么现在大家已经把金融科技行业等同于技术行业，包括云计算、大数据、人工智能、区块链等技术。
在高速发展的商业世界，拥有对行业的强大洞察是*的能力。而在数据时代，能够对数据进行管理并能够快速进行数据分析的企业才能获得优势。英特尔一直致力于为企业用户提供，便捷，安全的数字技术，通过软硬件全面解决方案，帮助企业在商业世界获取有用的数据，进而抢得先机。
商业需求为主导
IT技术在数据时代必然重要，然而明确的商业需求才能推动技术的部署，因为分析的数据终要与业务形成闭环，才能让数据“活”起来。
在企业数据分析技术的支持下，可获得海量的场景案例，优化解决方案。更因为如此，企业要从一开始就明确商业需求，这样才能使技术团队找到前进的方向，并选定正确的技术组合，让决策更快，让商业运转更敏捷。
新交通行业的滴滴，Uber，他们嗅到了私家车增长，出租车不足而有大量出行需求的商机，在大数据平台，通过算法和实时分析，迅速匹配出行方案，满足用户需求，终推动商业目标的实现。
像这样的企业，要实现商业目标，必须依赖于强大的IT基础设施和数据分析技术。当然，数据分析技术始终要服务于商业需求和目标，例如在早晚高峰如何平衡用车需求和用户体验，通过有效的具体的技术部署去解决，这时的企业需要清楚，数据分析技术应如何提供帮助，以及在何处提供帮助，而不是期待技术团队来猜测业务发展的优先级。(原标题：打造技术与商业的闭环，把数据搞“活”)
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