有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共66页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
数据企业如何构建核心竞争力
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1核心竞争力的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2数据企业在构建核心竞争力中的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、内部资源分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1数据资源评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1.1数据质量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1.2数据规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1.3数据多样性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2技术能力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.1数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2.2数据分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.3人工智能与机器学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3人力资源评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3.1数据科学家团队．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3.2技术研发团队．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.3.3客户服务团队．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
三、外部环境分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.1行业趋势与竞争态势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1.1行业发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.1.2主要竞争对手分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.2政策法规与监管环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2.1相关法律法规．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2.2监管政策变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3客户需求与市场动态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.3.1客户需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3.2市场动态追踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
四、核心竞争力构建策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1数据驱动决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1.1数据治理与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.1.2数据分析与洞察．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.2技术创新与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.2.1自主研发与知识产权．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.2.2技术整合与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.3人才培养与团队建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.3.1人才引进与培养．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
4.3.2团队协作与激励机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.4合作与生态构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
文档评论（0）