足球数据接口***足球数据接口有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于足球数据接口的问题，于是小编就整理了1个相关介绍足球数据接口的解答，让我们一起看看吧。

大数据在产业中的应用？

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业

大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。

大数据软件与服务的需求不断提升

目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大

目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

随着互联网飞速发展，信息化也越来越多地出现在人们的视野中，信息即价值这个观念也被越来越多的人证明，面对海量的信息，人们开始希望能有工具帮自己从中获取有价值的信息，商业智能BI开始走上台前。

哪些企业适合商业智能BI

商业智能BI是基于一套基于已有数据的解决方案，是将企业中现有的数据转化为信息，辅助企业做出管理决策的工具。

如果企业没有已有数据存储，信息化建设还没有开始，这时候在商业智能BI方面花费再多的时间和精力都是一种浪费。因为BI的成功需要的是企业丰富的数据库，这一点是最关键的，忽略了这一点，企业要想成功实施BI，是完全不可能的。

企业丰富的业务数据库是建设BI的基础，基础框架没有搭好，往上投资多少都是徒劳，所以想要使用BI，企业必须保存有像供应链数据、人力数据、生产数据等，或是已经完成初步的信息化建设，通过业务系统（ERP，OA，CRM等）的使用在个业务系统数据库中积攒了大量业务数据。

企业为什么选择商业智能BI

优秀的数据处理能力

在传统的经营管理模式中，决策人员想要了解公司总体状况并不容易，决策人员大多只与中高层管理人员对接，管理人员再与一线人员对接，然后由一线业务人员人工统计数据。在这个过程中，信息经历了多次传递，难免会出现误差，这就让信息的准确性大打折扣，企业管理人员迫切的需要一套自动化的数据系统。

最初的业务系统其实就是为了解决这个问题，所以将一线业务人员的实际操作转化为了数据库中的数据，让信息自动收集到系统数据库，但业务系统只解决了数据的“入”却没有解决数据的“出”，一线人员想要从中调取数据，只能人工把数据整理到EXCEL表单中，依旧需要花费大量的时间、精力，也还会产生数据的准确性问题。

在这种情况下，企业的经营是受到很大限制的，决策人员想要了解公司总体情况从而进行企业事务决策时，总是要把命令层层传递到一线业务人员，然后一线人员暂时放下业务需求，从业务系统数据库中抽取数据整理成EXCEL报表的形式上交到部门管理人员，再由不同的部门管理整合汇总到决策人员手中。

商业智能BI的出现让这个问题得到了解决，得益于BI的特性，在这个软件系统中，以往各种不同且不能互通的业务系统能够自动将业务实施中产生的数据上传到一个统一的数据仓库中。不仅如此，很多像是临时工作产生的EXCEL表格、人工填报记录的信息等等都能自动上传到这个数据仓库中，打破了以往业务系统相互隔离的状况，让数据能更全面的展示管理决策人员想要的信息增量。

优化的决策流程

在商业世界中经常能看到这种现象，企业规模越来越大，经营管理模式越来越臃肿，很多关键性的市场信息很难传达到高层管理人员，决策者也就无法进行有效的决策，产生了类似船大难调头的效果。

在企业规模尚小的时候，一线业务执行与企业管理人员之间并没有多少距离，所以市场上出现什么问题，管理人员总能第一时间获得相关信息，然后及时处理。一旦企业规模变大或者行政结构混乱，业务人员与管理人员没有明确的传达体系，信息就很有可能被忽略，然后被搁置，直到问题爆发。

所以经常能看到企业选择采取扁平化管理，就是企业管理人员想要简化业务汇报流程，避免形成“信息茧房”。但扁平化管理不适合大规模企业不说，执行起来也并不简单，很容易因为扁平化程度把握不好，变成了某种意义的管理混乱，反而导致业务汇报搁置。

解铃还须系铃人，回到问题本身，管理决策人员最需要的还是第一时间看到企业发展的整体信息，也就是商业智能BI提供的实时可视化分析功能。因为可视化分析的多终端接口，让它能够连接到手机这种随身携带的设备，让企业管理决策人员能够随时随地查看公司状况，对公司发展方向作出决策。

大数据目前的应用已经非常广了，牛牛给你列举几个：

1、改变生活：互联网时代，我们最大的感受就是生活方便了。为什么方便了呢？比如：我们想买什么随便打开一个购物APP就会发现，推荐给我们的都是我们想买的和喜欢的。这是怎么实现的呢？牛牛告诉你大数据功不可没。

2、业务流程优化：之前工作或者是其他方面中是遇到一些无用功，而却不能很好的分析其原因出在哪里，因为需要我们分析的数据过于庞大，数据分析的工作量远远超过了这些无用功的时间。而现在通过大数据技术，你会发现轻松搞定。所以很多传统企业也需要大数据人才喽。

3、满足用户需求：呃，这一项相信大家比牛牛都熟悉呢！所以就不说了。

4、提高体育成绩：哈哈哈，经常看足球的童鞋们，是不是发现男足训练的时候都穿一个黑色的“胸罩”。科学的数据可以改善训练方式，营养搭配等等。其实还有很多大数据应用的方向比如：提高医疗研发、金融交易领域、改善城市交通、安全执法、优化机器和设备性能、物联网、人工智能等等。

大数据细分应用领域需求与市场分析

制造业需求市场

一、行业信息化建设现状

当前，我国工业正处于转型升级的攻坚时期，国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》，积极推动信息化和工业化深度融合，国家工信部先后认定16个两化融合试点城市， 各地都取得了显著的成果。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平。

图表：2016年中国制造行业信息化投资规模统计

数据来源：中研普华

2013年，中国制造业信息化投资达620亿元，略有增长，同比增长率为0.8%。2015年，中国制造业信息化投资规模达到655亿元，同比增长3.4%。但是中国制造业中不同行业、不同规模的企业，信息化建设状况差距很大。石化、钢铁、汽车等行业集中度高企业的信息化建设较好，一些企业已基本具备了与国际同行接近的信息化水平;而纺织、轻工等行业，信息化建设水平较低。

随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高，数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程，推动产品生产过程的重大变革。

世界工业化发展正在面临着新的变革，发达国家中德国战略性地提出“工业 4.0”，美国着力打造“工业互联网”，新的动态变化都将影响全球制造业版图，我国制造业亟待转型升级。

二、行业数据量及其特点

制造业的存储数据一般被分为以下几种类型：其一，产品设计数据，这类数据的典型特点是以文件为主，非结构化，共享要求比较高，保存时间也比较长;其二，企业生产环节的业务数据，其特点是以数据库等结构化数据为主，这些数据的重要性不言而喻，它们不仅表现企业目前运行的状况，而且为企业进一步发展决策提供有价值的分析;其三，生产监控数据，其特点是数据量非常大，对存储空间以及I/O吞吐要求高。制造企业中，企业对数据的记录多停留于两种形态：1、传统的纸笔记录;2、Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式，在浪费人力物力的同时，还为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患。而真正挖掘数据背后的价值，更是无从谈起。

三、行业大数据应用需求分析

在制造业的应用中，产、供、销一体化为基本核心外，还有延伸的客户关系管理、供应商信息管理等外延系统，各种海量数据库同时交叉运行，并行服务，用户访问量大，频度高，系统负荷重，而且需要保证数据处理的高实时性，这样信息化才能有效地服务于生产和运营。日常操作及追加资源频繁，是一种复合型的高度动态化应用：数据实时变化频度高，牵扯面广，系统需要形成一个有机的整体随时更新各个状态。

制造型企业的良性运营对信息化的依赖性越来越大，对系统的可靠性、稳定性、安全性和反应速度均提出了很高标准和严格要求：随着企业规模的扩展，信息化应用的规范和普及，对企业网电子数据的使用反映出实时、动态、突发、连续、超高负荷等特点，与生产、销售、供应紧密联结，不容许服务中断甚至反应迟缓。因此硬件设备的性能应体现出较强的先进性、一定的超前性、充分的可靠性及迅捷的反应速度。

四、行业大数据应用场景分析

第一个是在设计环节上。纵观国外能做成百年企业的，都是设计能力超强的公司。设计能力强的企业有个特点，他们会经常到网上去搜用户的反馈，甚至建立一个网上社区，由粉丝参与到设计环节当中，这个时候可以借助大数据的分析能力，将这些反馈快速融入到产品设计当中，推出来的产品才会有消费者买单。而在高端制造业上，需要有设计参数的积累。同样的材料做出来的产品，有的能耐用10年，有的用几年就坏了，这是为什么呢?主要就是原料配比、加工、工艺等的差别，这要依靠很多年的数据积累形成的。鼓励国内制造企业在设计过程中，用大数据的理念，从头到尾捕捉下来，所有的设计人员用数据的眼光去做设计，而不是说产品做不好是其它部门的事，管理水平决定了数据的意识和应用的水平。

第二个环节是生产车间。国内的高端制造业其实信息化程度很高，生产线上的机床基本都是自动化的，从原材料进入车间到成品产生，人甚至都不用干预。每个数控机床就是一部小电脑，一条生产线下来就有几十个质量控制点，只要机器一开每分钟就会产生巨大的数据量。如果在全国有很多工厂，产量比较大的话，这个制造企业本身就是一个标准的大数据应用场景。“大数据对于制造企业来说好像挺高级的，但也不用怕，可以从小的地方开始，先将数据以自己的维度从机器上采集起来，再结合预先建立的模型，就可以逐步形成大数据的应用。通过一个月、半年、一年的积累，就可以分析出质量跟哪些因素相关，以此为依据去改进产品和生产流程。

五、行业大数据应用价值分析

基于工业数据仓库的精准营销管理，依托工行强大的数据仓库平台，建设精准营销管理系统集群，充分运用数据挖掘以及大数据分析等现代化的信息技术手段，就能够通过客户信息的全面采集、高度集成、深度挖掘与高效运用等措施建立“以客户为中心”的精准营销管理体系。

大数据使不同的工业企业构建起了客户营销统一视图，打破信息孤岛，深度挖掘客户需求，实现目标客户精准定位，推进客户分层分类服务。此外，通过搭建智能营销信息服务平台，企业还能实现精准营销信息的智能化、自动化、制度化、流程化管理，推进营销管理模式再造和制度完善，加强与客户之间的沟通和良性互动，提升客户满意度和忠诚度。

想要了解更多关于大数据专业分析请关注中研普华研究报告《2017-2022年中国大数据应用行业全景调研与投资风险预测报告》

到此，以上就是小编对于足球数据接口的问题就介绍到这了，希望介绍关于足球数据接口的1点解答对大家有用。