Ⅰ 如何從大數據中獲取價值
同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家，政府管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。" 那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。 大數據4A模型 4A模型中的4A具體如下： 數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。 數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。 數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。 用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。
Ⅱ 大數據公司該如何從大數據中獲取價值
大數據公司該如何從大數據中獲取價值？
大數據是近些年來一直被熱炒的話題，而它也的確對未來發展有著顛覆革新的力量。然而，如何從大數據上獲取價值，卻是一個很讓人頭疼的問題。對於這個問題，我們還需深入思考。
在人們意料之中，大數據產業在今天上升到了很高的地位！
8月6日，工信部的消息顯示，大數據產業十三五規劃編制工作已正式啟動，日前已在工信部信息化和軟體服務業司組織下，召開了規劃編制第一次工作會議，成立了規劃編制小組，討論了規劃編制工作方案、規劃草案、任務分工、近期工作安排等。
大數據產業的未來，越來越值得人們期待。但如何從大數據上獲取價值，卻是一個很讓人頭疼的問題。
就在前幾天，筆者讀到一段很「不合潮流」的話。在一次演講中，華為輪值CEO徐直軍表示：「華為不是一個數據公司，不經營數據，永遠不從數據上獲取價值。而是與更多和合作夥伴一起來保護我們客戶的數據，使客戶數據更安全，解決客戶面向未來的問題，使客戶真正實現信息化！」
對於他的說法，我是持懷疑態度的，甚至感到他說的很不嚴謹。如果從文字上細細琢磨的話，對客戶數據的保護其實也是一種對大數據的利用，保護大數據帶來的價值，也是大數據的變現。大數據時代的安全防護，難道不也是一種產業分支嗎？在別人利用客戶大數據發廣告的時候，你保護了這些大數據，除非你是免費的，否則怎麼會沒有價值產生？即便是360的免費殺毒，也在別的地方產生價值了。華為的大數據，又怎麼能獨善其身？
很顯然，沒有人可以游離於大數據的價值之外。不再搞一些文字方面的糾纏了，其實我舉徐直軍這段話的目的，無非是想說明這一點：「大數據，不經意間就會產生價值。」於是，再回到一開始那個問題：「大數據公司該如何從大數據上獲取價值？」
對於這個問題，一直以來我個人的觀點是這樣的：「第一，大數據必須要利用，否則就是浪費，同時棄之不用也對我們的發展不利。第二，大數據的利用要遵循三個原則，一是不能以影響用戶體驗為代價，二是不要採取非法手段去牟利，三是應該確保大數據的利用是在絕對安全的前提之下，或者最大限度的安全之下。第三，大數據要有公眾監督，不能暗箱操作，要有透明性。」
我之所以持有這樣的觀點，是因為這幾個問題是目前外界對大數據比較關注但也很容易被忽視的問題。目前，人們糾結於利用或不利用大數據，卻忽略了怎麼用，怎麼好好的用，怎麼用好。雖然目前大數據還沒有做到真正的商業化，但之前一些關於大數據的「警報」卻必須引起我們的重視，比如社保信息泄露，比如某些電商的信息泄露等等。
對於我的問題，以及這幾個觀點，筆者向大數據解決方案提供商成都數之聯科技CEO周濤請教。周濤是這樣回答我的。
關於大數據本身，他認為，「大數據」是「數據化」趨勢下的必然產物。數據化最核心的理念是：「一切都被記錄，一切都被數字化」。
對於這個觀點，我是贊同的，因為這就是大數據的本質。「天空沒有留下翅膀的痕跡，但我已經飛過」，這只是詩歌，不是現實。
對於如何從大數據上獲取價值，周濤認為：「對此，我們要做得是1，解決『信息過載』的問題，即通過自動化、規模化的方式為每一個用戶找到他感興趣或者需要的信息；2、從非結構化的數據中挖掘出價值，甚至在盡可能少損失有價值信息的前提下將其結構化； 3、在數據隱私和安全得以保障的前提下，從關聯的數據中挖掘出『一加一遠大於二』的價值。」
周濤的觀點，應該是從企業角度來說的。按我理解，應該是這樣三個應用步驟：「一，如何提取大數據；二，如何優化大數據；三，如何合理利用大數據。」說的雖然簡單，但很清晰。尤其是「一加一遠大於二」的說法，很有啟發性。
不過，對此我還有幾點疑問：「第一，提取大數據的方法有了，但大數據的主人是否願意讓企業提取呢？比如，我購買商品，留下了我的信息、地址甚至電話，這些我是不願意讓別人提取的。第二，大數據優化的過程中，有價值的信息留下了，但那些在商家眼裡無價值的信息怎麼處理？一旦所謂無價值的信息被遺棄，最終落入別有用心的人手裡，那會怎麼樣呢？」同時，我還有一個寬泛一點的問題，大數據的安全該如何保證呢？
真正的物聯網時代還沒有到來，但已經近在咫尺，大數據公司該如何從大數據上獲取價值，這是個必須要思考的問題。對於我的問題和憂慮，我很希望周濤或者是其他的行業人士能給我一個解答。
Ⅲ 如何發掘大數據商業價值
如何發掘大數據商業價值？四大場景解決兩個戰略問題
在《數據帝國時代的數字營銷焦慮》一文中，我曾寫道：中國的數字媒體進入了一個數據帝國時代。BAT的帝國江山穩如磐石，直接或間接的控制著各種內容類型和內容形式的數字媒體平台。
數據帝國時代，品牌主有兩大的焦慮：
第一，流量稅成本的不斷增加，如何應對？數據帝國廣告單價過去幾年的增長趨勢是相當驚人的，絕對大幅跑贏GDP的增長。如何找到降低平台成本的方法，將會成為數字營銷競爭的一個重要的戰略競爭點。而媒體的碎片化也為寶潔這樣的大公司帶來挑戰。
第二，缺少數據和數據使用能力的自己，會不會有一天被帝國開始降維攻擊？京東京造、淘寶心選、小米有品、網易嚴選……平台在嘗試C2B概念，也就是按照消費者需求整合供應鏈，創造出一個消費者更願意去買的產品，同時這個整合過程能讓所有效率變得更高。這種邏輯和原來的生產型企業完全不同。
因此，今天的大型數字媒體平台，有更大的基因優勢跨越到製造行業中來。也許，很快，越來越多的廣告客戶會發現，平台既是自己必須花費巨額廣告費的媒體，又是自己直接的競爭對手，這對品牌來說才是更大的焦慮。
如何解決焦慮？
建立自己的數據壁壘，是未來品牌主必須要做的事情。
如何建立數據壁壘？
其實說白了，就是數據對品牌來講，到底該怎麼使用、管理和創造價值，這樣的一個新的課題。
如何用好數據？簡而言之，要解決兩個問題：
問題一：什麼數據能對我產生商業價值？
問題二：這些數據怎麼搜集和使用？
談起數據，我們能想到的，是企業會上馬各種各樣的軟體，很多軟體的匆匆上馬，可能到最後都會發現，投資回報率非常低。
在這里，我換一種方式，用具體使用場景，來解析數據的兩大問題。
第一個場景：忠誠度的提升。
拼多多的崛起，證明了忠誠度的另外一個邏輯：如何讓我的老客戶，通過他的社交媒體，帶來更多新的客戶。
無論是滴滴的紅包，還是拼多多的崛起，都企業者意識到了，如何激發現有客戶，帶來更多的消費者和新的收入，這可能是忠誠度在目前營銷環境下的一個最大使用場景。
一個現象就很明顯：要把這個使用場景下的忠誠度做好，就要看企業的數據基礎了：哪些用戶能幫你？給這些用戶什麼樣的刺激、他們會給你帶來什麼樣的價值……這些問題會變成一道數學題，這道數學題的前提是你要有相關的數據積累、識別、處理能力。
第二個場景：新客戶獲取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某種程度上開放他們的平台介面，開放這個介面的意思是：希望我們的客戶能夠帶著消費者的數據，上來進行相似人群的尋找和相關投放。
這樣做之後，對於廣告到達效率的提升是非常驚人的。但是，這件事的前提是，你先有一組你自己認為非常正確的數據，然後傳到平台上去——這個條件非常重要。以及，你的數據越豐富，例如能夠給平台各種各樣投放的維度，標簽更加豐富，會取得更高的效果。
例如，我們有一個客戶是專門面向廚師來做生意的。他們自己積累了將近100萬廚師的數據。這些數據是多維度的，包括了社交ID及行為模式，我們據此抽象出相關標簽，再與騰訊DMP合作，在騰訊覆蓋的人群中，找出更多的廚師。
第三個場景：用數據來提升創造力。
對於一個企業來講，有兩個方面是非常講創造力的：
1、你的產品——產品本身是不能夠很吸引人，是不是能夠打動人心；
2、你的營銷——這個營銷不僅僅是在投廣告，而是在你提出品牌主張、在你去跟消費者溝通的時候，你的方式、方法是不是有足夠有創造力；
舉個例子，在時趣服務品牌主時，我們會實時監測這個品牌消費者聲量中，關於品牌相關定義詞的詞雲的變化。
其中，有一個很有意思的化妝品，它是中國知名化妝品品牌中面膜賣得非常好的，而它的面膜也很貴。因此它的營銷挑戰是：如何說服一個年輕女孩子，不買屈臣氏裡面10塊錢的面膜，而是去花100塊錢買一張它的面膜？這個邏輯是什麼？
突然有一天，我們的服務團隊發現詞雲上面出現了一個很奇怪的詞，叫做「前男友」，然後我們就會開始用這個數據的點，回去在社交媒體中找到相應的場景和相應的語料。答案非常簡單：因為有一些女生在社交媒體上聊，什麼時候用這么貴的面膜呢？3天要見前男友，連續用3天，皮膚特別好，然後見前男友的時候，有一種非常好的感覺，讓他知道他應該後悔。
所以，這個品牌就開始拿「前男友」這個概念來做創造力的打造，所以，今天你在網路上面搜前男友，你會發現出現一個關聯詞叫「前男友面膜」，然後你選這個，你就會看到這個品牌的名字，這個品牌在社交媒體牢牢的抓住了「前男友面膜」這樣的一個概念。
所以，這個概念不是創意想出來的，而是通過數據的發現、挖掘與利用，然後找到了這樣的一個洞察。
這是一個應用創造力，來提升的例子。
第四個場景：品牌需要形成把自己建設為新型平台的戰略思路和組織能力。而數據就是基礎。
未來的商業模式之間的競爭，都是平台對平台的競爭，沒有平台效應的商業模式，很難最充分的體現出數據驅動的價值，長期來看，會在競爭中被其他平台型企業覆蓋。而這個事情的核心，在於你是不是能夠在你已有的數據基礎之上，形成一個新的商業模式。
舉個簡單的例子來說明上述的商業模式轉變：一個大型的餐飲服務公司，每天都有數十萬消費者的進店消費，首先通過會員系統，和其中核心的消費者建立起穩定的數字化會員關系，通過會員運營來形成一個平台，更高效的進行原有餐飲服務的促銷；當平台有一定的規模後，開始引入新的服務價值——從第三方引入的服務，是在平台上給會員進行食品、食材的電商銷售，以及針對周邊外賣訂餐的送餐服務；新增的自營服務，是針對親子會員提供的家長帶孩子在線下店面空閑時間來學習簡單廚藝的體驗服務，以及繼續根據會員的反饋數據來尋找新的需求，來繼續引入創新的服務價值。
在這個商業模式的進化中，最終傳統品牌能夠演化形成「更大的用戶粘性——更豐富的用戶數據——更有效的匹配新服務的能力——更多的供應方願意加入平台——更大的用戶粘性」的網路效應。
上述這個品牌平台化的商業模式轉變，對大量的公司而言，是一個復雜的、有一定風險的內部創新甚至是內部創業過程，因此決策機制復雜、風格保守的企業，在這個平台化的策略面前會覺得風險過高，甚至覺得是偏離主業，這反映出領導層本質上還是沒有理解平台商業模式，以及沒有理解用戶數據價值為什麼在平台商業模式上能爆發出最大的收益。
今天，數據這么重要，有多少企業用好了呢？答案肯定是：80%以上的企業都沒有用好，為什麼呢？
第一， 沒有採集數據的系統，市場營銷中業務的在線程度非常低；
第二，剛才反復講了，今天市場上專業的團隊、專業人才非常缺乏，所以必須要找到好的合作夥伴；
第三，對於大部分中小型企業，甚至大品牌來說，最大的痛點，是企業自身的數據累積需要很長過程，我值不值得投入這樣長的時間精力做這個事情？還是把這個費用直接投入到廣告中？——對企業來說是個難題。
所以，我們會建議更多的品牌，特別是很多成長型的新興品牌，先把數據的價值，通過創造力提升這個角度提升起來，因為這一點有可能是所有品牌普世性和見效最快的一個點，同時創造力也可能是品牌去面向平台，在未來越來越嚴峻的博弈中唯一的壁壘和談判的籌碼。
在今天，當平台試圖去覆蓋很多行業時，這個行業中最終被逼出來、能夠跟平台博弈的人，一定是那些在產品、營銷創造力方面做的更好的人，包括在消費者的客戶體驗方面的創造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通過數據去提升自身的創造力上，因為這個點是數據創造價值最簡單、最明確、最迅速的點。
Ⅳ 如何從大數據中挖掘更多的價值
資深數據營銷專家微碼鄧白氏認為：大數據營銷不僅要有「數」，還要有「數據思維」，具體包版括以下權五點：
1. 獲取全網用戶數據，使數據在營銷中體現應有的價值。
2.讓數據看得懂，通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特徵、偏好、興趣特徵和商業價值特徵。
3.分析用戶特徵及偏好，形成網站用戶分群畫像系統。
4.制定渠道和創意策略，從而提高目標用戶人群的轉化率。
5.提升營銷效率，在營銷過程中進行實時策略調整。
Ⅳ 挖掘大數據價值的正確姿勢
挖掘大數據價值的正確姿勢
如何在海量的數據中結合業務形態去挖掘數據價值，這是大數據的重中之重。
如果要找未來商業的代名詞，「大數據」無疑是其中一枚。
資本市場和企業早就開始「押注」在這上面，從2011年開始，一直到現在，大數據概念火熱的勢頭依然沒有減弱，行業中也逐步出現商業化應用的典型案例。在2000年時，全球數據量中僅有四分之一的數據是以數字化形式存儲，7年後，超過90%的數據是數字化數據，也就是說，現在幾乎所有的數據都通過數字化形式存儲保留下來了，而且，數據總量也在不斷增加。據市場調研機構IDC預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50％左右，2020年全球數據總量將是2011年的22倍，超過40ZB（相當於4萬億GB)，其中，中國將佔全球的21％左右，數據量將達到8.6ZB。
當下的各種智能硬體設備，特別是大家每天都離不開的手機正在將一切都數據化，但這並不表示所有數據都有用，如果數據轉化不成價值，即便是有再多的數據量也沒有用。而且，從文字上解讀，大數據在思維概念上的確有指數量巨大的含義，但是同時也意味著數據種類的多樣化，「數據描述形式不僅局限於文字的描述，還有圖形、音頻、視頻等多種形式，從過去結構化數據變成一個非結構化數據」。
「另外，大數據是流動的，一定有時間軸的概念，即數據增長速度快，處理速度快，時效性高，肯定不是靜態數據；還有一個就是價值，如何在海量的數據中結合業務形態去挖掘數據價值，這是大數據的關鍵。」唐青接著對《世界經理人》說到。
大數據分析的四大領域
在唐青看來，一個企業的發展，很重要的一點是要回答整個業務輸出的問題，即如何產生價值。從業務場景來看，就是企業如何在關鍵業務流程中，做到通過數據分析來產生價值。從分析來說，如果分析是從簡單的、小數量的數據開始，則達到的分析效果是有限的，因此一定要大規模的數據分析；而且，分析要在非常流動的數據環境里進行，所謂流動有兩個層面，一個是數據的多元化，還有一個是數據分析的效率，這要求企業做有效的數據整合。
另外，其中很重要一點是多種數據類型的分析，涉及到對數據來源和文本數據的分析，還有客戶在使用產品和服務過程中，他的路徑是怎樣的。唐青以開銀行卡為例，一個客戶開了一張銀行卡，還要跟蹤其消費情況，如有沒有購買其他的分期貸款等行為路徑。之所以叫多類型的分析，就是能從他的各種社交關系，通過他的消費軌跡等不同來源的數據信息進行分析。
「從客戶角度來看，很重要一點是，要關心客戶的情感體驗，而不是把客戶就當成一個ID。」唐青強調到，當下是一個高度社交化的社會，企業很關心到底誰跟客戶有關聯關系，誰是客戶的家人、老闆、同事，誰可以影響客戶的購買決策和購買行為。
要實現大數據的價值，大數據公司需要知道客戶是誰，如何很好的對客戶畫像，以及捕獲這個客戶的所有信息及其信息渠道。但是說起來容易做起來難，唐青總結了三大挑戰，同時也是所有做大數據分析公司面臨的挑戰：
一是業務能力，是不是很懂業務領域的場景，在分析的時候，到底該在哪個業務場景裡面進行改進。比如說信用卡，是分析卡的流失還是卡的深度交叉銷售；還有發卡的風險以及臨時授信的問題，到底又該在哪個業務場景去做分析。
二是人才資源壓力，目前所有企業都面臨這個問題，就是能否在合理的人員工資下，招到優秀的人才，這是很大的挑戰。
三是洞察力，企業如何在操作層面、執行層面都能夠有很好的洞察力。
從三大典型行業看大數據應用
唐青以金融、航空、快遞這三個典型的服務行業為例，演繹大數據在行業中的應用。天睿公司北京總部及華北金融團隊咨詢服務部總監張天峰在采訪中也指出，大數據其實是一種手段，更重要的是如何讓大數據為業務服務。
金融行業現在正面臨轉型的挑戰，過去該行業的產品是要提升面向客戶業務的效率，比如銀行，就像開店，看著進錢很多，但是到底能不能把客戶吸納過來，這就是很大的挑戰，為此需要從產品、客戶視角去分析。唐青認為在大數據應用上，中信銀行是金融行業里做得比較不錯的，此前中信的行長會議提出了二次轉型的目標，即以客戶為中心，去優化整個營銷體系，對客戶進行精細化管理。
Ⅵ 大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法
大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法
大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法,現在已經有了許多利用大數據獲取商業價值的案例，我們可以參考這些案例並以之為起點，我們也可以從大數據中挖掘出更多的金礦。 去年TDWI關於管理大數據的調查顯示，89%的受訪者認為大數據是一個機會，而在2011年的大數據分析的調查中這個比例僅為70％。在這兩次調查中受訪問者均普遍認為，要抓住大數據的機會並從中獲取商業價值，需要使用先進的分析方法。此外，其他從大數據中獲取商業價值的方法包括數據探索、捕捉實時流動的大數據並把新的大數據來源與原來的企業數據相整合。 雖然很多人已有了這樣一個認識：大數據將為我們呈現一個新的商業機會。但目前僅有少量公司可以真正的從大數據中獲取到較多的商業價值。下邊介紹了9個大數據用例，我們在進行大數據分析項目時可以參考一下這些用例，從而更好地從大數據中獲取到我們想要的價值。1、探索大數據以發現新的商業機會。很多大數據都是來自一些新的來源，這代表客戶或合作夥伴互動的新渠道。和任何新的數據來源一樣，大數據值得探索。通過數據探索，你可以了解一些之前所不知道的商業模式和事實真相，比如新的客戶群細分、客戶行為、客戶流失的形式，和最低成本的根本原因等等。2、從數據分析中獲取商業價值。請注意，這里涉及到一些高級的數據分析方法，例如數據挖掘、統計分析、自然語言處理和極端SQL等等。3、對已收集到的大數據進行分析。許多公司都收集了大量的數據，他們感覺這些數據存在著商業價值，但並不知道怎樣從這些弄出來的值大的數據。不同行業的數據集有所不同，比如，如果你處於網路營銷行業，你可能會有大量Web站點的日誌數據集，這可以把數據按會話進行劃分，進行分析以了解網站訪客的行為並提升網站的訪問體驗。4、重點分析對你的行業有價值的大數據。大數據的類型和內容因行業而異，每一類數據對於每個行業的價值是不一樣的。比如電信行業的呼叫詳細記錄（CDR），零售業、製造業或其他以產口為中心的行業的RFID數據，以及製造業（特別是汽車和消費電子）中機器人的感測器數據等等，這些都是各個行業中非常重要的數據。5、使用社交媒體數據來擴展現有的客戶分析。客戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等，會在客戶中相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站，以及自有的客戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發現規律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數據來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的客戶群。6、理解非結構化的大數據。非結構化的信息主要指的是是使用文字表達的人類語言，這與大多數關系型數據有著很大的不同，你需要使用一些新的工具來進行自然語言處理、搜索和文本分析。把基於文本內容的業務流程進行可視化展示。7、把客戶的意見整合到大數據中。通過運用大數據（與原有的企業資源集成），我們可以對客戶或其他商業實體（產品，供應商，合作夥伴）實現360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。新增的粒狀細節帶來更准確的客戶群細分，直銷策略和客戶分析。8、分析大數據流，實時操作業務，提升業務動作水平。實時監測和分析的程序已經在企業運營中存在了很多年，那些需要全天候運行的能源、通訊網路或任何系統網路、服務或設施的機構早就在使用這類型的程序。最近，從監控行業（網路安全、態勢感知、欺詐檢測）到物流行業（公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存），越來越多的組織正在利用大數據流的應用。9、整合大數據以改善原有的分析應用。對於原有的分析應用，大數據可以擴大和擴展其數據樣本。尤其在依賴於大樣本的分析技術的情況下，比如統計或數據挖掘；而在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下同樣也得用上大樣本的數據。
Ⅶ 挖掘大數據蘊含的大價值
挖掘大數據蘊含的大價值
近日通過的《關於促進大數據發展的行動綱要》，標志著大數據在我國的發展與應用已經上升到國家戰略層面。筆者認為，要使《行動綱要》中的內容盡快成為促進大數據發展和推進大數據應用的實際行動，需要從以下3個方面入手。
首先，在政府序列中明確大數據的牽頭責任單位，並要求政府各主管部門制定大數據發展規劃。說到底，大數據主要來源於部門行政記錄數據、企業單位生產經營數據和互聯網上生成的數據。目前，工信部負責信息化建設，網信辦負責互聯網管理，發改委負責發展規劃的制定，統計局擁有大量動態統計數據，諸多政府部門如海關、工商、稅務、質監等部門都擁有基於自身管理記錄產生的數據。因此，這就需要明確一個牽頭單位，負責協調各部門的具體職責與分工，制定和執行統一的發展規劃，把握大數據應用在整體上及各個領域的推進情況；同時，也需要各政府職能部門依據大數據發展與應用大勢，結合本領域的業務特點，制定大數據在本領域的詳細發展與應用規劃。
其次，積極推動相關法律法規的制定與完善，推動和促進數據的開放與國家秘密、個人隱私的保護。也就是說，應在積極開展調研、廣泛徵求各方意見的基礎上，制定完善與大數據發展應用有關的法律法規，兼顧兩個方面的工作。
一方面，要以立法形式要求各級政府部門和大數據企業開放並提供數據。目前，除政府統計部門以官網、微博、微信、年鑒、發布會等形式定期發布詳盡的分組數據外，多數政府職能部門只是適時提供一些綜合及簡單分組數據，各大數據企業也僅僅會發布一些成型的大數據產品。因此，應通過完善立法，要求各政府部門實現信息共享，並定期發布詳盡分組數據；要求大數據企業依法向政府統計部門提供生產經營中形成的基礎數據，包括第三方數據。
另一方面，要通過立法和執法，嚴格保護企業秘密和公民隱私。具體來說，就是要明確保護的內容和范圍，制定違反規定、泄露企業秘密和公民隱私的處罰條款。無論是政府機關還是大數據企業，違反規定都要依法嚴肅查處，通過嚴格執法震懾違法行為。
再次，加快啟動大數據標准體系的研究和對接工作，為推進大數據應用奠定基礎。大數據蘊含著大價值，但無論是政府部門的行政記錄，還是企業單位電子化的生產經營記錄，不同的大數據產品依照的都是本部門或本單位的標准。分類不一致，編碼不一致，口徑范圍不一致，影響著大數據的應用與整合。因此，必須盡快啟動和加強大數據標准體系的研究，由相關部門牽頭，以現行標准為基礎，充分考慮大數據的特點，統一研究並制定大數據代碼標准、分類標准、技術標准。在應用大數據時，特別是對那些可以成為政府統計數據來源第二渠道的大數據，建議在分析出其與統一標准差異的基礎上，實現向統一標準的轉換。
以上是小編為大家分享的關於挖掘大數據蘊含的大價值的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅷ 大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘
大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘
在專家們看來，數據的開放和跨界融合，是大數據產業得以發展壯大的關鍵。發展大數據產業，也是推動互聯網＋的必然需求。
大數據並不遙遠
收集美國氣象局、中國氣象局、歐洲天氣預報中心的公開數據，加上對各大河流的地貌數據，東方科技董事長李勝利用自己的獨特演算法，就可以提前預測全球任何一個水電站是否會遭遇大洪水……這就是「東方祥雲」項目的魅力所在，也讓大眾真實感受到大數據的魔力。
在大數據商業模式大賽的決賽中，「東方祥雲」項目最終獲得一等獎，從惠及民生的角度來說，這一獎項實至名歸。
中國是一個水資源匱乏但水害多發的國家，僅2013年全國因洪澇災害死亡的人數就達1148人。2007年7月，貴州平塘發生特大洪水，造成5.7億元直接經濟損失。2012年7月，該縣再次遭遇特大洪水，不但無一人傷亡，直接經濟損失也降到6000萬元。
「原因在於，2010年受災後，平塘縣安裝了我們的山洪災害預警監測平台，得到洪水預報，及時採取措施。」李勝告訴記者，全國約有15萬座水電站、水庫，如果使用東方祥雲的大數據技術進行來水預報服務，並合理調度用水，可為水庫、水電站節省90%的運維成本。
在這次比賽中，這樣的項目並不少見。比如，大賽獲獎項目「蜂能」，通過智能用電終端和強大的數據運算系統，採集設備用電數據，對其分析並進行節電和需求優化管理，可實現節約用電10%~20%。
「在一些具體的產業，大數據已經應用得非常廣。實際上，大數據挖掘是推動互聯網 的有效方式。」清華大學教授韓亦舜對記者表示，本次大賽的眾多獲獎項目，就體現出「大數據時代已經到來」。
開放才有價值
在專家們看來，大數據只有開放才有價值，封閉、不流通的數據無法形成產業。
「如果沒有美國氣象局等機構在網路公開的氣象數據，我們即便有最精確的演算法，也無法做到水庫水位的提前預報。氣象數據和地貌、水文數據的跨界與溝通，才能讓我們的計算更加准確。」李勝坦言。
韓亦舜指出，包含豐富的數據源是大數據產業發展的前提。但是，我國政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃和科學論證，系統之間缺乏統一的標准，形成了眾多「信息孤島」，而且受行政壟斷和商業利益所限，數據開放程度較低，這給數據利用造成極大障礙，亟須改變。「雲上貴州」提出逐步開放數據，無疑具有重大的意義。
貴州省經濟和信息化委員會主任李保芳也向記者表示，政府數據資源應當在安全前提下逐步有序適當開放。「事實上，政府通過數據開放，改進公眾服務和社會管理，營造創新環境和釋放商業機會，市民、企業和政府都將是開放數據的受益者。」
仍待深度挖掘
貴州省經信委提供的相關報告顯示，2014年貴州大數據信息產業實現規模總量1460億元，電子信息產業單月規模達到130億元。
韓亦舜認為，未來，人類一切生產、生活包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動都將囊括在智慧體系的理想服務之下，而智慧的來源便是大數據。
「大數據作為一種資源，其獨特性在於可重復利用，而且可以在不斷的挖掘中繼續產生新的價值。」阿里巴巴集團副總裁、大數據專家塗子沛指出，從目前來看，亟須對數據進行深度挖掘。
「目前，在大數據產業領域，我國與各工業強國基本上處於同一起跑線。只要充分利用大數據產生的力量，未來可以幫助中國產業實現彎道超車。
以上是小編為大家分享的關於大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅸ 大數據價值挖掘的三要素
大數據價值挖掘的三要素
如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。
全面解決方案才能奏效
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限於非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。
軟硬體集成是必然選擇
我們認為，大數據解決方案的關鍵在於如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端資料庫伺服器、後端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據並保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟體和硬體更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。
一直以來，甲骨文公司在傳統的關系型資料庫領域佔有絕對優勢，但並未因此固步自封。面對大數據熱潮，甲骨文公司根據用戶的需求不斷推陳出新，將在數據領域的優勢從傳統的關系型資料庫擴展到全面的大數據解決方案，成為業界首個通過全面的、軟硬體集成的產品來滿足企業關鍵大數據需求的公司。
甲骨文公司以軟硬體集成的方式提供大數據的捕獲、組織、分析和決策的所有能力，為企業提供完整的集成化大數據解決方案，其中的核心產品包括Oracle大數據機、Exalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器。
Oracle大數據機用於多結構化大數據處理，旨在簡化大數據項目的實施與管理，其數據加工結果可以通過超高帶寬的InfiniBand網路連接到OracleExadata資料庫雲伺服器中。OracleExadata可提供高效數據存儲和計算能力，配備超大容量的內存和快速快閃記憶體，配合特有的軟硬體優化技術，可對大數據進行高效的加工、分析和挖掘。同時，甲骨文公司在OracleExadata以及資料庫軟體層面提供了非常高效和便捷的高級數據分析軟體，使數據能夠更快、更高效地得到分析、挖掘和處理。
通過Oracle大數據機快速獲得、組織大數據之後，企業還要根據對大數據全面、實時的分析結果做出科學的業務決策。OracleExalytics商務智能雲伺服器能以前所未有的速度運行數據分析應用，為客戶提供實時、快速的可視分析。同樣，它通過InfiniBand網路連接到OracleExadata上進行數據載入和讀取，讓大數據直接在內存中快速計算，滿足大數據時代對數據分析展現的快速響應需求。OracleExalytics實現了新型分析應用，可用於異構IT環境，能存取和分析來自任何Oracle或非Oracle的關系型數據、OLAP或非結構化數據源的數據。
Oracle大數據機、OracleExalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器一起，組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合，為企業提供了一個端到端的大數據解決方案，滿足企業對大數據治理的所有需求。
堅持開放的戰略
從當前的情況來看，在大數據應用領域，僅靠一家廠商的產品難以解決所有問題。因此對於大數據解決方案供應商來說，採用開放的策略是必然選擇。甲骨文公司堅持全面、開放、集成的產品策略。這一策略在大數據領域同樣適用。
這首先體現在大數據戰略在技術上支持Hadoop和開源軟體。除了集成化產品，甲骨文公司還擁有一系列領先技術，以幫助用戶全面應對大數據應用的挑戰，其中包括OracleNoSQL資料庫，以及針對Hadoop架構的系列產品。
OracleNoSQL資料庫專門為管理海量數據而設計，可以幫助企業存取非結構化數據，並可橫向擴展至數百個高可用性節點。同時，該產品能夠提供可預測的吞吐量和延遲時間，而且更加容易安裝、配置和管理，支持廣泛的工作負載。
而專門針對Hadoop架構的產品，能夠幫助企業應對在組織和提取大數據方面所面臨的挑戰，包括Oracle數據集成Hadoop應用適配器、OracleHadoop裝載器以及OracleSQL Connector等。
此外，OracleR Enterprise實現了R開源統計環境與Oracle資料庫11g的集成，為進行更進一步的數據分析提供了一個企業就緒的、深度集成的環境。
值得一提的是，除對產品和解決方案不斷投入，甲骨文公司還致力於和合作夥伴合作開發大數據解決方案。目前，幾乎所有的甲骨文合作夥伴都在關注和測試大數據解決方案。甲骨文公司正積極尋找更多本地合作夥伴，為客戶提供更加定製化的產品和解決方案。
總而言之，大數據已經和雲計算、社交化、移動化一起，成為現階段驅動企業IT模式變革的重要因素。Oracle大數據解決方案可以橫跨IT架構的所有層面，與其他產品進行創新集成，並憑借卓越的可靠性、可擴展性和可管理性，為企業的IT發展，甚至業務發展提供理想的IT基礎支持。
Ⅹ 大數據伺服器挖掘商業價值的方法有哪幾種
使用 Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner、RapidMiner、 Pentaho BI 等大數據技術、工具。使用分類、聚類、關聯規則、預測等數據挖掘方法。
舉個大數據可以帶來的商業價值的例子吧：商業淘寶上面用戶瀏覽信息的重要性，剛開始淘寶的分析人員相對用戶在淘寶瀏覽信息進行分析，但是這個數據不夠，可能有的人只在京東上進行消費或者只在實體店購買東西，這時候就需要各大超市、網上商城的瀏覽消費信息，對某個用戶或者潛在用戶的消費習性、購買習慣、位置信息等進行研究，從而退出各類商業模式。著名的啤酒尿布故事不就是這樣誕生的嗎？各類電信公司業務宣傳活動也會基於用戶習慣進行產生新的模式，這些最開始都是沒有，這些創新無不是以數據分析為基礎的。