大數據如何創造需求

Ⅰ 大數據時代，數據是如何激發設計創造力的

1.許多競爭因素會啟示產品的設計決策，共有有六種因素：定量數據，定性數據，戰略利益，用戶利益，網路利益，商業利益。
2.數據可以幫助設計者優化工具，
3.數據可以決定一項內容的變革

Ⅱ 大數據怎麼實現的

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：（1）采購第三方相關數據產品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。（2）利用開源產品搭建大數據分析平台對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。（3）完全自建大數據分析平台對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。

Ⅲ 在新時期，如何利用大數據成為不可或缺的人才

感謝悟空的邀請！

 

在新時期，談起大數據，相信很多人都不陌生了吧！其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活，大數據也是未來互聯網發展的重要方向。

那麼在新時期，大數據對人才的能力有何要求？如何利用大數據成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：

大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是復合型的大數據開發人才，我認為，在新時代，要想成為大數據人才，應該從以下幾方面著手：

1、大數據人才首先要擁有技術

大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。

 

2、大數據人才需要強大的跨學科學習

隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。

 

3、  大數據人才需要堅持

     任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。

 

4、 堅持學習的能力

大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。

5、心態很重要

學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。

 

總結：在新時期，目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才，大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，當前正處在大數據時代，大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用，目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術，未來對於大量的職場人來說，數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大數據運維的相關技術，包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業，大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。

對於當前的職場人來說，要想通過大數據成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大數據技術；其二是把大數據技術與行業相結合；其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。

學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大數據分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值，一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定，大數據不是目的，通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智能體使用，未來智能體的應用空間將非常廣闊。

我是從以前做淘寶天貓的，今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀，它會給您提供行業各種數據，只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率，有些行業的轉化率，進店訪客等等；在電商平台都是可以看到的，但是實體以前是做不到的。

現在隨著數字技術的發展，以及實體行業對消費反饋收集困難等原因，才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品，消費者不喜歡，賣不出去。可以如果有了大數據，你就知道你的客戶男女比例多少，年齡分布、喜好什麼價位的產品等等，讓你設計的產品更精準。

其實在我看來，你成為數字化的運營高手，你就可以成為不可或缺的人才。

大數據在我看來就是「1+1=N」。

怎麼說呢，比如大數據提供給您行業轉化率是多少，你的實體轉化率是多少？等等，你想成為不可或缺的人才，那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了？是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力，比如這周你店鋪成交額漲了多少？這是數據給您能提供的，但是為什麼漲了，數據給您提供不了，這你要自己分析，是有節氣，還是因為你做了一個什麼活動等，並針對現有數據對下一周做出計劃。

數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上，並進行分析，並制定下一步公司運作計劃。

比如現在是數據給你1+1=3，那你就要分析為什麼是3，不是2或者1甚至0呢？是什麼刺激這個數據的增長了，是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等，下一步什麼安排等，也就是說你的每一步都能從數據反映出來，並能分析數據，做出下一步的安排等。

好了就說這么多吧，說太細我怕我理解的不準確，誤導人。

對於一個企業來說，大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

大數據的工作中最重要的是什麼？

1. 細致精準的數據採集；

2. 同時具備邏輯性與適用性；

3. 數據標簽的規劃切實可行(務實)；

4. 具備行業垂直度的商業性思維能力；

5. 能夠做到更強的擴展性構架。

總結來說，商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性，而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力，最後便是務實和思維能力的支撐。

任何時代的任何職業都需要面對競爭，所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度，如想成為那個不可或缺的人，不僅要具備能力，還要具備務實的心態！

感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代，也同樣是大數據時代，競爭也是十分的激烈，要想成為大數據不可或缺的人才，必須要保證自己的專業知識過硬，這是一個看技術的活，弱者會被淘汰只有強者才能生存！

大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

Ⅳ 如何利用大數據進行用戶需求分析

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

Ⅳ 怎樣應用大數據為企業創造價值

1. 可以利用大數據對「人」進行畫像
   

通過人的數據對於人的需求或者潛在需求做出判斷，從而及時精準地為人提供產品/服務，獲得商業利益。

2. 「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。

瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

3. 模擬實境

運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。

4. 數據存儲空間出租

企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。

5. 管理客戶關系

客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。

6. 個性化精準推薦

在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。

7. 數據搜索

數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。

Ⅵ 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值

大數據應用現狀：從發現價值到創造價值

從發現價值到創造價值， 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去，數據的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過數據收集、管理和分析等方法，將數據轉化為知識， 發現數據的價值，進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升， 大數據已經成為一類新的資產， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能： 一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品， 滿足用戶需求， 例如大數據完善個人徵信體系，幫助金融機構提供消費金融產品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務；另一方面，大數據還可以創造需求， 例如，大數據可以助力實現人工智慧， 這是新技術創造的新需求。

大數據延伸 BI 內涵， 提高企業效率

大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實現產業升級。

大數據促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統，其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，將為企業創造巨大的價值。

目前，大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能：

客戶關系管理（CRM）：通過客戶信息統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；

贏利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等；

控製成本：根據統計信息優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助於企業控製成本；

績效管理：利於商業智能確立對員工的期望，幫助他們跟蹤並管理其績效。

麥肯錫調查顯示， 數據挖掘的商業價值巨大， 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。

大數據滿足需求， 市場空間巨大

大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見， 過去，一些行業的用戶需求雖然存在， 但是由於缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後，將帶動一系列創新產品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。

以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最優的產品，而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗。

千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據， 基於浮動車的演算法模型，對數據進行二次開發，以建立實時交通信息服務平台。 目前， 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息，准確率極高。 目前，千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。

大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載設備，成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行車數據，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣：通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣，通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據，這些數據將改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。

大數據創造需求，拓寬市場邊界

大數據創新產品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大數據創造價值功能， 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外， 基於大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想像空間巨大：

一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：

例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據，包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等， Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時， Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據，大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。

另一方面大數據能夠空前准確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值：

例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。

大數據產業鏈分析

大數據產業鏈的主要參與方

大數據產業鏈可以分為四個部分： 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據，然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。

數據資產開始成為核心資源

擁有數據，大數據時代的王者。在大數據時代， 數據資產已經成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志，並將數據定義為「未來的新石油」， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類：

一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而且此類公司 IT 起家， 對大數據有天生敏銳的嗅覺， 大數據技術也相對成熟， 因此，互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；

二是傳統軟體公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用， 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式；

三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手裡掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 運營商、政府部門等。

使用數據，數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護， 行業應用軟體本身就是重要的數據來源，軟體公司 屬於不擁有數據，但可以接觸到數據的機構， 且天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴， 助力其探索大數據價值變現。

大數據技術是重要生產力

大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身，還在於大數據技術， 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務理解， 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的， 對於擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。

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Ⅶ 如何利用大數據進行創新

可以利用大數據的多維度和時效性進行創新。用大數據的數據分析結果可以更加精準的了解到目標用戶的需求，進而根據目標用戶的需求來制定相應的創新方案。

Ⅷ 大數據如何給企業創造實際價值

第一，通過大數據分析，各行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。

Ⅸ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。