大數據化服務

㈠ 什麼是人力資源大數據服務

人力資源大數據指的是以人力大數據為基礎依託，通過聚合多種人力維度信息並進行分類，從新組合，從而形式的一整套完整的人力資源大數據服務體系。
人力資源大數據服務包括了勞動力資源調查及更新、人力資源市場信息化建設、人力資源產業園建設與運營等。目前由德生科技提供的人力資源大數據服務具有「證據鏈」、「多元化」、「可視化」「數字化」、等特點。可為人們提供高效、精準、個性化的服務，有效地滿足人們服務需求。

㈡ 大數據時代 個性化服務落地四步驟

大數據時代 個性化服務落地四步驟
大數據的迅速增長及相關技術的發展，正在帶來全新的商業機遇。大數據將怎樣改變人們的生活？又將如何改變企業的生意？維克托·爾耶·舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說，只要知道「是什麼」,而不需要知道「為什麼」.
據有關機構預測，2015年，90%以上的企業主管都會把信息視為一種戰略資產，但只有不到10%的企業主管能充分實現這些信息的經濟價值。正因為如此，在現實中很多消費者會有這種感覺：「我」已實名，商家卻還不認識「我」.
隨著用戶需求的多樣化，以前面對顧客的抱怨企業只能忍氣吞聲，因為它們沒有源頭去了解顧客的需求。但是，現在身處大數據時代，企業有更多的機會去了解顧客，甚至可能比顧客自己還要了解自己的需求。所以，龐大數據的支持讓昔日的個性化服務有了更好的延伸和更大的價值。
龐大數據也有含金量之分
對於普通人來說，大數據似乎相距甚遠，但它的威力無所不在：信用卡公司追蹤客戶信息，能迅速發現資金異動，並向持卡人發出警示；電信公司追蹤客戶行程動態，區域化推送有關旅遊或商務信息；航空服務公司適時發送航班延誤信息……這些都與大數據有著千絲萬縷的關系。
有統計顯示，過去兩年裡全球積累的數據量超過以往所有歷史的總和，並且還在以每年40%的速度增長。也就是說，全球的數據總量每兩年就可以翻一番。龐大的數據中到底蘊藏了什麼價值？它的存在又有什麼意義？這就要看企業如何利用它。
數據中所包含的信息有很多，而最具商業價值的就是和消費者相關的信息。如果可以搜集到精準的消費者信息，那麼就可以為他們定製更加個性化的服務，從而比消費者自己還了解他們。當然，不是所有的消費者數據都視如珍寶，姓名、性別、年齡，甚至收入，都算是過時的信息，說其過時，並不代表它們沒有價值，而是諸如此類的基本信息很容易獲得。
信息是流動的，也是變化的，企業只有獲得動態信息才是最有商業價值的。動態信息可以幫助企業了解顧客的消費習慣，比如他們喜歡網購還是逛商場，喜歡白天購物還是晚上購物，他們的消費理念有什麼區別，他們會在什麼時候做出非理智的決策。
個性化服務，舊瓶裝新酒
標准化服務成就了許多知名企業，無論是餐飲、酒店，還是旅遊行業，我們都能列出一批耳熟能詳的品牌。所謂標准化服務，指消費者享受的服務經過標准限制和制定，不同消費者在實際體驗上沒有差別。標准化對企業來說很大程度地降低了采購、人力、服務等管理成本，但隨著產品和服務越來越豐富，消費者的選擇更廣泛，始終遵循標准化服務的商家會發現他們的顧客在逐漸流失。
顧客為什麼離開？他們又選擇了誰？
標准化服務的最大弊端就在於，企業把所有顧客當作一個顧客來對待，而當顧客發現有其他可以滿足自己需求的服務時，很容易就移情別戀。相比之下，個性化服務在管理成本上更高，而高多少則要看個性化的程度。以呷哺呷哺為例，它具備高標準的服務流程，但同時依據不同的消費需求為顧客提供了兩種不同的體驗，一種是吧台式分餐制的小火鍋，適合2~3人的快餐式消費，另一種則是4人左右的大火鍋，適合多人聚餐，這也是個性化服務的體現。但這種程度的個性化非常狹窄，它依舊是建立在壓縮管理成本的基礎上豐富其服務類型，企業要想達到千人千面的個性化服務，還得依託龐大的數據支持和有效的管理。
當然，千人千面的個性化服務可以作用在各行各業，但是能充分利用數據價值的依舊是與網路數字相關的產業和產品。其中最大的優勢就是，企業可以通過技術支持實時獲得用戶的在線記錄，並及時為他們提供定製化服務。2013年7月中旬，愛奇藝PC客戶端全面改版，新版最大的特點就是依靠數據分析，在首頁為用戶提供了全面的個性化視頻內容推薦。也就是說，不同用戶的PC客戶端將顯示不同的首頁內容，而且都是自己感興趣的。
2011年9月27日，海爾和天貓在網上發起了用戶定製電視活動。顧客可以在電視機生產以前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、顏色、介面等屬性，再由廠商組織生產並送貨到顧客家中。這樣的個性化服務受到廣泛歡迎，2天內1萬台定製電視的額度被搶光。類似的定製服務還出現在空調、服裝等行業，也都受到了顧客歡迎。
這些例子已經展示了未來商業的曙光--通過滿足個性化需求使顧客得到更滿意的產品和服務，進而縮短設計、生產、運輸、銷售等周期，提升商業運轉效率。
個性化服務為何難落地
據統計，95%的企業並未利用它們的數據，而39%的營銷人員認為他們也無法通過數據正確預測出客戶的需求。如此大量的數據被空置，而又有相當比例的數據總是被浪費，所以不是個性化服務難落地，而是數據根本沒有被充分有效利用。同時，也受當下技術水平的限制，數據很難轉化為服務。猶如你有一塊美玉，但就是沒有精巧的手工技術把它雕琢成一件價值連城的藝術品。
2013年3月12日發布的《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書提供了大數據應用的五大關鍵性建議，包括「以客戶為中心」,制訂前期「大數據戰略規劃」;制定全面完整的企業「大數據藍圖」;從現有數據入手，設定並完成短期和階段性的「大數據戰略目標」;根據業務優先順序，逐步建立分析體系，循序漸進提升「大數據分析能力」;定製可衡量的指標分析「大數據ROI（投資回報率）」.
該結論來自IBM與牛津大學共同進行的大數據研究。該項目對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士進行了調研，采訪了20多名學者、業務主題專家和企業高管。
理想的個性化服務
要想為用戶提供理想的個性化服務，企業必須掌握兩點：一是如何通過數據充分了解用戶的個性；二是合理地掌控和設計服務的個性。
了解用戶個性，就是要為用戶提供他們想要的產品和服務。首先，企業需要在龐大的資料庫中，找出最具有含金量的數據；其次，把數據表現相同的用戶分為一類，依據用戶數據表現設計針對性的服務。在這里，企業的服務能否做到位，關鍵是有沒有抓住最核心的數據。但不得不思考的一個問題是：通過數據分析所歸類得出的服務項目太多，是否會導致管理成本增加，同時降低服務效率呢？
個性化分散的單位可大可小，大到一個有同樣需求的客戶群體，小到每一個用戶都是一個個性化需求單位。而過於分散的個性化服務，會增加企業的服務成本和管理的復雜程度，所以要合理掌控和設計個性化服務。考慮是不是所有提供的數據都應該將它們轉化為服務？所增加的成本和實際收益是否成正比？如果服務成本的增長並沒有換得更好的回報，那意義何在？
總之，企業實現個性化服務的最大難點一是關鍵數據的可靠性，二是管理成本的可控性。具體來說，個性化服務設計的出發點就是對關鍵數據的分析，如果數據篩選和分析有誤，那結果可想而知；個性化服務附帶著各種成本的增加，比如數據管理。個性化服務在某種程度上只能以消費群體為單位，而非每一個消費者，同時必須考慮企業實際的成本投入和收益回報。
個性化服務落地四步驟
1、提取海量基礎數據。企業擁有大數據就像擁有金礦，這座金礦的含金量高低，直接影響到能提煉出多少黃金。同樣，大數據的質量好不好，也直接決定了企業後續能利用的數據有多少。
2、挖掘有用的核心數據。從基礎數據中提煉有用的數據進行整理與匹配，就是數據的挖掘。數據挖掘需要專業的數據公司來操作，一般企業很難具備這樣的專業能力。那麼，企業是否願意開放自己的核心數據？是否有經濟能力聘請專業公司？這些都需要權衡。
3、響應市場營銷數據。數據結果用於營銷後，企業要進行響應。數據被挖掘出來後可以應用於某個細分市場，企業還要制定有針對性的營銷策略。
4、維護會員服務數據。對營銷方案的執行和實施以及後續服務，進一步考驗企業的管理與應變能力。

㈢ 「互聯網+政務服務」大數據是什麼意思

「互聯網+政務服務」指的是利用互聯網，實現政府部門間數據共享，群眾可以通過網路平台完成辦理事項，都可通過一體化政務服務平台享受到網上預約、網上申請、網上查詢、咨詢投訴等相關服務，真正實現政務服務「一網通辦」。

讓居民和企業少跑腿、好辦事、不添堵。簡除煩苛，禁察非法，使人民群眾有更平等的機會和更大的創造空間。

推進「互聯網+政務服務」，是貫徹落實黨中央、國務院決策部署，把簡政放權、放管結合、優化服務改革推向縱深的關鍵環節，對加快轉變政府職能，提高政府服務效率和透明度，便利群眾辦事創業，進一步激發市場活力和社會創造力具有重要意義。

(3)大數據化服務擴展閱讀：

國務院出台《「互聯網+政務服務」技術體系建設指南》

《「互聯網+政務服務」技術體系建設指南》（以下簡稱《建設指南》），通過加強頂層設計，對各地區各部門網上政務服務平台建設進行規范，優化政務服務流程，推動構建統一、規范、多級聯動的全國一體化「互聯網+政務服務」技術和服務體系。

《建設指南》針對一些地區和部門當前網上政務服務存在的服務不便捷、平台不互通、數據不共享、線上線下聯通不暢、標准化規范化程度不高等問題.

在總結相關地方部門政務服務平台建設經驗基礎上，按照「堅持問題導向、加強頂層設計、推動資源整合、注重開放協同」的原則，以服務驅動和技術支撐為主線，針對企業和群眾反映的辦事難、審批難、跑腿多、證明多等突出問題，提出了優化網上政務服務的解決路徑和操作方法。

《建設指南》重點從四個方面明確了「互聯網+政務服務」技術體系的具體要求。

1.業務支撐體系。推動政務服務事項清單標准化、辦事指南規范化、審查工作細則化、業務辦理協同化、事項管理動態化，著力優化網上政務服務流程，深化並聯審批，加強事中事後監管，促進政務服務向鄉（鎮）、村（街道）延伸，打通政務服務「最後一公里」。

2.基礎平台體系。規范網上政務服務平台建設，避免線上線下政務服務「兩張皮」。整合構建統一的數據共享交換平台，推進跨部門、跨地區、跨層級平台互通、身份互信、證照互用、數據共享、業務協同，實現異地辦理、同城通辦、就近辦理。

3.關鍵保障技術體系。著眼統一用戶認證、電子證照、電子文書、電子印章等關鍵支撐技術，以及運行管理、安全保障等關鍵保障技術，深化政務雲、大數據等新技術應用，完善「互聯網+政務服務」配套支撐體系。

4.評價考核體系。積極運用第三方評估手段組織開展政務服務評估評價，以評價考核為手段促進各地區各部門不斷提升政務服務水平。

㈣ 如何更好地運用大數據服務好我們的生活

最好是你的生意的全部數據在線化了。如果沒有恐怕無法建模和分析了。之所以在線化是大數據人工智慧的第一步，也是傳統企業運用大數據的起步。

㈤ 什麼是大數據什麼是大數據伺服器

大數據
大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到專無法通過目前主流軟屬件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中[2] 大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、value（價值）

大數據伺服器
一台或多台計算機和資料庫管理系統軟體共同構成了資料庫伺服器，資料庫伺服器為客戶應用提供服務，這些服務是查詢、更新、事務管理、索引、高速緩存、查詢優化、安全及多用戶存取控制等

小南國永生花

㈥ 大數據如何優化公共服務

大數據如何優化公共服務

公共服務領域採用大數據技術和大數據思維，既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務，可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務，也有助於公共服務提供者降低成本，從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性並存的要求。但是，大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術，更是一種思維方式，是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合，現實中還存在著多重挑戰。

公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看，雖然公共服務提供機構對於數據的重視程度較高，但是范圍更多地局限於對內部的數據認知。從總體來看，公共服務提供機構的管理人員並沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值，而是更多地把數據進行了存儲，沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例，掌握准確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門，稅務部門有納稅人口數據，教育部門有在讀人口數據，公安局有戶籍人口數據，社保局有參保人口數據，等等。孤立的任何一個資料庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。

公共服務數據格式和採集標准不統一，導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據並把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門，每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同部門的數據格式、採集標准也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題，在目前的監管格局下，危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節，除企業承擔主體責任外，由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責，這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一，以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘，大大影響了監管效能。

公共服務部門從業人員多元化，大數據專業人才缺乏。數據採集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的採集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業務和需求，具備相關專業知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據；如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。

教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域，由於技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到「四兩撥千斤」的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。

科學規劃和合理配置網路資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布了公共服務大數據戰略。到2013年底，澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度，而且安裝寬頻所需要的費用全部由政府免單，完全免費。對我國來講，這一項工作只有以政府部門為主，根據發展需求，科學規劃和合理配置網路地址、網路帶寬等網路資源，並且鼓勵大數據企業參與網路設施投資和電信服務運營。

與此同時，還應做好數據標准統一工作，為數據的採集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標准、分類標准和數據標准。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點，研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合，規范數據輸出格式，統一應用指標涵義、口徑等基本屬性，為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。

政府搭建平台，推動公共服務部門與第三方數據平台合作，建設好社會基礎資料庫，助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮藉助如網路、阿里、騰訊等第三方數據平台解決數據採集難題，為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外，在政府信息公開不斷加強的基礎上，加大數據的開放和共享，建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值，越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則，政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據，鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據，推動企業等開放其在生產經營、網路交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。

按照「抓兩頭，帶中間」的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是「人」。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由於公共服務領域中相當多的數據是從基層採集的，因此需要加強基層基礎建設，要求公共服務部門要有完整的原始記錄和台賬，確保原始數據採集的准確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平台、統一的軟體操作、統一的指標含義。隨著採集數據標準的逐步統一，採集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、採集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制，保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段，從政府有關管理部門的角度來看，應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求，放寬對高校專業設置的審批，真正落實高校管理自主權。鼓勵並積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。

以上是小編為大家分享的關於大數據如何優化公共服務的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈦ 大數據服務平台是什麼有什麼用

現今社會每來時每刻都在源產生數據，企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，我們身邊處處都有大數據。而大數據服務平台則是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的平台，然後通過在線的方式來提供數據資源、數據能力等來驅動業務發展的服務，國外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...國內如華為，商理事等公司都是該服務的踐行者。

㈧ 如何用大數據服務民生

未來，大數據將從衣食住行方方面面都在影響改變著人們的生活。

例如，大數據可內以讓人容們實現預約量體裁衣，在線選擇款式工藝，工廠生產專屬的數據版型，手機支付貨款……以大數據為支撐的「互聯網+私人定製」模式改變了傳統制衣模式。大數據能讓人們吃得更安全更放心。「掃一下二維碼就可以知道農產品是從哪裡生產出來，產地環境如何等，視頻、圖片等溯源技術展現一目瞭然。」在健康應用方面，基於大數據技術的血糖儀具有24小時實時監測與歷史數據記錄整理功能，使用者還可以就監測結果通過系統咨詢醫生。監測數據還可以實時上傳分享。在出行方面，大數據為城市管理能力的現代化進行了技術賦權，智慧城市大數據可視化決策平台集成了包括地理信息、GPS數據、建築物三維數據、統計數據、攝像頭採集畫面等多類數據，可以把市政、警務、消防、交通、通訊、商業等各部門各類型的數據融合打通。