大宗行业数据应用痛点 将原来在互联网场景,也就是 C 端用
  

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大宗行业数据应用痛点
将原来在互联网场景,也就是 C 端用户场景下数据应用的思路以及方法论,包括应用算法以及计算平台上的经验应用到传统行业里去,主要面临以下几个痛点:

一是信息归集难,受限于整个行业数字化程度的影响,其中的数据非常分散,数据的规范性不足,还存在大量的非结构化数据,如纸质合同或扫描件、音视频等文件。同时,基于人为经验的业务操作未进行信息化沉淀。此外,业务员习惯人工线下定期去获取信息,比如仓库盘点、物流排查,较难转变为通过数字化手段来完成这些事情。
二是价值再造难,数据处理、关联关系梳理及高价值信息提取难。
三是决策智能化难,利用数据去适配业务场景,是非常需要深入到行业纵深去的,在这个行业,我们缺乏相关的资源投入与行业经验。简单理解就是个体本身的风险、个体和个体之间的关联风险,以及它所处的行业属性带来的风险差异性,比如零售卖水的行业和一个大宗的钢铁贸易的行业,它们的风险表现及数据呈现都是不一样的,所以数据应用的模式也是不一样的,这就导致在这种传统的To B 领域做数据应用存在一定的挑战。

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