数据价值四:预测价值

时间：2022-05-23 14:10:33

数据价值四：预测价值。数据的预测价值分成两种，第一种是对于某一个单品进行预测。比如在电子商务中，凡是能够产生数据，能够用于推荐的，就都会产生预测价值。比如推荐系统推荐了一款T恤，它有多大的可能性被点击，这就是预测价值。预测价值本身没有价值，它只是在估计这个商品是有价值的，所以预测价值可以让你对未来可能出现的情况做好准备。推荐系统估计今天会有十个用户来买这件T恤，这就是预测。

预测和分析成功关键取决于丰富的实时数据源的可用性。鉴于法定报告的局限性，未来必须考虑其他数据来源的补充价值，其中最主要的是住院和门诊保健提供者、医学实验室和药房每天都在创建和使用的电子病历。这些数据资源的优势在于它们丰富、实时，并且已经在生成。

针对过去五年（2017-2021）年的历史情况，分析历史几年全球实时定位系统总体规模，主要地区规模，主要企业规模和份额，主要产品分类规模，下游主要应用规模等。规模分析包括销量、价格、收入和市场份额等。针对未来几年实时定位系统的发展前景预测，本文预测到2028年，主要包括全球和主要地区销量、收入的预测，分类销量和收入的预测，以及主要应用实时定位系统的销量和收入预测等。

设计架构和模块的出发点应该是满足业务需求和公司更长远的目标。在开始设计和使用最新技术之前，需要了解现有条件的限制、预期会创造的价值及在为谁创造价值等，需要考虑当前公司的业务场景及未来可能会新增的场景。比如，在现有的业务场景下是否需要提供实时预测？如果需要实时预测，那么业务侧允许的延迟是毫秒级的还是秒级的，又或者只需在接收输入数据后的30分钟或一天内交付预测结果就能满足需求。

从基本数据战略过渡到需求数据战略的关键是了解这两种数据的价值基础。基本数据的价值在于它们允许投资者预测资产的未来回报和未来价格。需求数据不包含任何关于未来现金流的信息。然而，它们有价值，因为它们使投资者能够针对需求冲击进行交易并从中获利。

在当前工业数字化发展中，数据的重要性正在不断提高，数据可以记录过去，管理现在从而更好的预测未来。利用工厂全生命周期的数据信息，有助于企业做出实时的管理决策，降低生产成本、提高产品质量和可靠性、提高生产效率、进而提升企业与产品的价值。

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