大數據產品化

Ⅰ 大數據產業被納入「十四五」規劃，百觀科技用另類數據驅動商業決策

疫情發生以來，全球經濟發展都進入了數字經濟的新階段，「數據要素」的概念逐漸深入人心。

作為數字經濟深化發展的核心引擎，「數據要素」已成為最具時代特徵的生產要素。 數據顯示，「十三五」時期，大數據產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。去年年底，《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》的連續發布，更是進一步規范並推動了數據要素市場的培育、數據產業鏈的形成，以及整個數據產業生態的構建。

伴隨著互聯網和移動終端的普及，以及信息通信技術的蓬勃發展，在傳統的金融數據之外，誕生了另類數據，並成為當前數據市場不可或缺的一部分。

成立於2016年，百觀 科技 主要面向一、二級投資市場的金融機構以及消費、零售、文化 娛樂 及地產等行業的企業客戶，幫助其以另類數據驅動的模式，更系統性地制定商業決策。 百觀推出的百觀 科技 新一代智能研究操作系統 ROS（Research Operating System），以產品化的方式顛覆了數據的採集、存儲、分析到最後分發的全過程。

成立以來，公司已完成了來自華創資本、真格基金、Palm Drive Capital及標普全球（S&P Global）的多輪融資，融資金額高達數千萬美元。

數字經濟需數據先行，數據作為數字經濟的血液與養分，其規范的加工、交易流程及安全合規的運轉模式將是產業 健康 發展的前提。

「十四五」規劃對數字經濟和大數據產業提出了具體的規范和指導，並強調要培育壯大數據服務產業，培育數據服務商。這對於百觀 科技 這樣的另類數據服務商來說，意味著一個全新的時代已經到來。在這樣的背景下，百觀 科技 將持續專注信息的採集、聚合、降噪，為各行各業客戶提供另類數據驅動的系統性商業決策解決方案。

隨著大數據在各行各業的滲透和發展，繼農業經濟、工業經濟之後，數字經濟成為新的經濟形態。 作為數字經濟的核心引擎，數據要素已經成為與土地、勞動力、資本和技術並列的五大生產要素之一。

2021年，國務院和工信部分別針對數字經濟和大數據產業的發展出台了《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》，在政策層面明確了數據是新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，同時提出以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素的優化配置。

另類數據，是相對於傳統金融數據而言的新類型數據。傳統的金融數據一般指股票、債券等的交易數據、上市公司年報和財務數據，而另類數據一般分為三類，1）個體生產的數據，包括社交網路上個人所生產的文章、評論一類的數據；2）商業過程中生產的數據，像人流量數據等；3）來自感測器的數據，如卡車的物聯網數據、衛星圖像數據等。

另類數據的爆發離不開互聯網、移動終端以及信息通信技術的普及。隨著積累數據的基礎設施不斷加強，以前無法留存的數據得以大規模的存儲和積累，並得到有效利用。而伴隨著另類數據在宏觀、中觀和微觀層面的應用，另類數據與傳統數據相互補充，共同組成了數字經濟時代的生產要素， 對另類數據的分析和研判也成為了經濟形勢研判和商業決策中不可缺少的一環。

「百觀 科技 在另類數據領域深耕多年，在技術、產品、合規、行業理解以及人才培養上都有突出的表現，正符合「十四五規劃」中提到的應該被重點培育的數據服務商。」 百觀 科技 的創始人兼CEO陳沐表示。

在他看來，數據服務產業目前正處在黃金發展期，政策的落地使得產業在數據加工、交易和應用等各個階段均有規可循，同時各地數據交易所的成立，也將使得數據資源得以更高效地流通，「數據產業鏈上游的不斷完善將利好處於產業鏈下游應用端的數據服務商，這其中就包括百觀 科技 」。

創立百觀 科技 之前，陳沐曾在兩家百億級的國際對沖基金工作，同時也是美國第一批數據產品經理，成功打造了多個百萬美元收入的數據產品，數據產品經理的主要工作即將數據和數據工具用技術封裝成產品，再使其應用於商業分析和洞察。

2016年，陳沐注意到，國內不少投資機構和企業在做投資、商業研究時，仍然使用數十年前陳舊的技術和方法。彼時，他開始思考將先進的雲計算等技術與另類數據相結合，開拓出全新的數據研究方式，百觀 科技 應運而生。

相較於傳統的數據研究，百觀 科技 用產品化的方式來提供數據分析服務，其產品定位為「基於新的數據和新的技術形成的體系化、底層的操作系統」，涵蓋了數據採集、數據挖掘、數據整理，直至應用數據產品的全過程。

基於這樣的產品架構，百觀能夠幫助客戶從海量信息中高效提取有價值的內容，最終實現更系統化、更數據驅動的商業決策。

在持續的 探索 和嘗試後，百觀推出了百觀 科技 新一代智能研究操作系統ROS（Research Operating System），為客戶提供針對10+個行業、200,000+家公司的可靠分析與深度數據指標。

陳沐介紹，ROS平台由三大部分組成，底層模塊負責多源異構的原始數據的採集，中台運用先進的數據湖等技術對數據進行存儲加工，最上層則是直接向客戶展示的數據產品及數據洞察。客戶不僅能夠通過ROS平台隨時隨地接觸高價值、精準且即時的數據，也可使用SaaS內集成的各類互動式分析工具定製分析維度，滿足其研究需求。

在底層的數據源上，百觀已經開發了包括線上/線下消費數據、遙感數據、app流量數據、輿情數據等在內的多種數據源。針對客戶的特定需求，百觀還能幫助投資機構追蹤製造業企業貨物的數據、消費者支付行為的數據、人流量數據等。

成熟的產品與服務離不開持續的技術投入。百觀 科技 在大數據工程、演算法、數據產品化等方面積累深厚。正是基於先進的多模態識別、大數據、AI以及雲計算等技術，公司搭建了業界成熟的湖倉一體解決方案。

今年年初，經國家 科技 部、財政部、稅務總局聯合認證，百觀 科技 被認定為國家高新技術企業，這意味著百觀 科技 在核心自主知識產權、 科技 成果轉化能力以及成長性指標等方面得到了國家級認可。

在產品與技術實力的加持下，百觀 科技 形成了兩大主要的應用場景，一個是投資研究，另一個是商業分析。 投資研究場景的客戶包括一、二級投資機構，服務內容既有對上市公司關鍵指標、趨勢的跟蹤挖掘，也包括對一級市場新趨勢、新品牌的跟蹤和數據挖掘。

商業分析則主要針對品牌等企業客戶。陳沐表示，對於企業而言，對外部數據的採集和分析正滲透進越來越多的部門。除了戰略部門，企業在市場、產品研發等各個環節都需要外部數據的參與，而百觀能夠幫助企業進行全方位的數字化轉型，實現其內部數據與外部數據的打通與融合。

目前公司已經服務包括國內外大型對沖基金、主權基金、PE/VC及國內外知名企業在內的上百家客戶。此外，據陳沐透露，公司的頭部客戶留存率為100%，合約金額續約率也高達140%。

另一方面，對於數據服務企業來說，數據安全是繞不開的話題。

去年9月實施的《中華人民共和國數據安全法》對數據服務中的數據來源的合法性、正當性提出了明確的要求。陳沐表示，百觀 科技 一向重視數據的安全合規，公司有專門的數據源團隊與法務合規團隊，在數據合規、安全以及數據傳輸的加密上，團隊也會做詳細的盡職調查。

今年，百觀 科技 成功入選信通院數據安全推進計劃（DSI）成員單位，對此，陳沐表示：「本次入選DSI參與單位，是中國信通院對百觀的企業實力和數據安全保障能力的認可，我們也將與其他入選單位一同為推進國家《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的實施貢獻力量。」

自2016年成立，百觀 科技 從零開始，目前的員工規模已經超過百人。其中，產品研發人員佔比達80%，團隊中近一半擁有海外求學或工作的經歷，在行業研究、數據科學、產品研發領域經驗豐厚，並在頂級金融機構與新經濟企業有多年從業經驗。

與此同時，另類數據仍屬於新興市場，作為業內頭部企業，百觀正逐步完善其內部人才培養體系。陳沐介紹，百觀內部為員工提供了清晰的培訓機制和晉升路徑，合夥人團隊也正在以mentor制來培養數據產品經理。 同時，在由清華大學金融 科技 研究院發起的金融 科技 創業大賽中，百觀 科技 也是「最受投資人歡迎」企業的得主，並持續支持學院在另類數據領域的研究和培訓。

對百觀 科技 來說，其現階段的目標是打造一個企業外部數據聚合及分析的平台，不斷完善數據要素產品化的系統。 市場層面，百觀 科技 一方面會繼續提高在投資機構類客戶的滲透率，同時也會擴大在消費品市場的客戶群。另外，公司還將面向新經濟產業，包括新能源 汽車 、商業地產以及文化藝術等領域，積極開發新客戶。

政策和市場的雙重驅動下，我國數據要素市場正加速走向成熟，而這對於數據服務企業來說，也意味著不可估量的商業機會。

接下來，百觀 科技 將持續引入戰略資本，加大對更多原始數據的產品化投入，加強多模態識別、認知AI、雲計算、大數據等技術模塊的研發投入，深入數據驅動決策場景的SaaS化開發，完成數據驅動決策平台的願景，成為中國新一代數據產品行業的巨頭。

Ⅱ 大數據產品有哪些

問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。

問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

問題三：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。

問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。

Ⅲ 大數據應用須解決三大關鍵點

大數據應用須解決三大關鍵點
大數據應用的關鍵點是數據來源、產品化和價值創造;數據資源分布不均，大數據應用在數據密集領域更易獲得突破;須對不當的行業管理模式進行改革,以促進大數據在已有各個行業中應用。
大數據貴在應用。當前，在國家層面，國務院出台《促進大數據發展行動綱要》;在地方層面，大數據被作為區域發展戰略引擎;在企業層面，各類大數據概念公司方興未艾、蓬勃發展。我們獨關注大數據應用，關注數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，也就是數據來源、產品化和價值創造三個關鍵點。一個好的大數據應用，從技術上可能很復雜，但從業務模式上應當簡單、直白、管用。我們還關注，是否存在若干"數據密集型"行業或領域，大數據應用在這些領域可能更容易開展。在產業政策方面，我們關注作為新興業態的大數據，過去屢試不爽的做法，如給地、給錢、給項目等，是否還會繼續有效?
大數據應用的三個關鍵點
國務院《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《大數據綱要》)將大數據定位為"新一代信息技術和服務業態"，賦予大數據"推動經濟轉型發展""重塑國家競爭優勢""提升政府治理能力"的戰略功能，並將數據界定為"國家基礎性戰略資源"。在應用方面，《大數據綱要》在公共領域提出許多發展方向，如宏觀調控科學化、政府治理精準化、商事服務便捷化、安全保障高效化、民生服務普惠化;在產業層面，主要按行業領域劃分為工業大數據、新興產業大數據、農業農村大數據、萬眾創新大數據，以及大數據產品體系和大數據產業鏈。這些方向，只是大數據應用的潛力和空間，能不能應用起來，能不能發揮作用，還得看有沒有可行模式和實際效果。無論是在公共領域還是在產業層面，大數據應用都離不開數據來源、處理技術和方法、創造價值的模式，這是我們關注的重點。概括來說，需要回答下面三個看似簡單、卻是關鍵的問題。(一)數據從哪裡來關於數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生並承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放願望十分美好，恐怕一段時間內可望不可及。在數據資源方面，國內"小數據""中數據"應用並不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一並解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景並不樂觀。另外，由於中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是全球性的。數據從哪裡來是我們評價大數據應用的第一個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是"富礦"還是"貧礦"，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。(二)數據怎麼用數據怎麼用是我們評價大數據應用的第二個關注點。大數據只是一種手段，並不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什麼、不能做什麼，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。追蹤。互聯網和物聯網無時無刻都在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品;對企業畫像，可以准確判斷信用及風險。提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基於統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。優化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種演算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率;對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數據精準扶貧項目"，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找准扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估;通過配對、優化，可以更好地發揮扶貧資源的作用。這些功能也並不都是大數據所特有的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更強大、更精準、更快、更好。(三)成果誰買單成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是最後一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。我們關注大數據的應用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數據用於自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業最終是不是比以前更賺錢了。如果大數據用於為第三方提供服務，那就看是不是有人願意付費、願意持續付費。但如果是用於公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題--數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當然，如果經得起上述"大數據三問"，也並非一定算得上優秀，卻也離優秀的大數據應用不遠了。尋找數據密集型領域既然大數據被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數據是否也存在分布不均的問題?發展大數據產業是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。與可以探測的自然資源不同，數據資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數據人力資源分布狀況來間接反映大數據應用在地區、行業間的差異，哪些行業、哪些地區大數據人力資源密集，這些行業和地區就可以看作是數據密集的。我們對兩家主流招聘網站"前程無憂"和"智聯招聘"2014年下半年以來發布的招聘信息進行篩選，得到兩家網站兩年來共發布相關信息涉及企業22.7萬家，職位100.7萬個，數據量確實足夠"大"。通過分地區、分行業進行匯總分析，結果顯示大數據人力資源分布極不均勻，各地區、各行業差異極大。不過，確切來說，通過招聘網站反映的是人才需求情況，並不是嚴格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關的。從大數據相關崗位工作地來看，北京、廣東、上海三地高度密集，遙遙領先於其他地區。三地相加，發布招聘信息企業數在兩家網站佔到52.35%和47.48%，職位數佔到61.23%和56.74%。可以推測，大數據人力資源的半壁江山都集中在這三個地方，這與我們平時的直觀感受是高度一致的。在這三個地方之外，我們關心是不是地方政府重視大數據產業、將大數據作為區域經濟發展引擎，就可能促進人力資源集聚，就可能超越與自己相似經濟發展水平的其他地區。從數據反映情況看，至少目前還看不到這樣的結果，這揭示出人力資源結構是後發地區發展大數據產業最需要彌補的短板和最難克服的困難。改變一個地方人力資源構成的難度要遠遠大於改變地面建築面貌，要麼需要一個長期的過程，要麼需要一個獨特的制度。即便在同一省份內，大數據人力資源分布也極為不均。例如在廣東，單深圳一市就大體佔到了全省的一半。再加上廣州，竟然能夠達到九成。其他地方，即使經濟實力不俗，但與深圳、廣州相比，在大數據人力資源方面相差甚遠。這再次表明，大數據人力資源分布是極不均勻的。顯然，大數據人力資源密集地區發展大數據產業的基礎要優於人力資源貧瘠的地區。從城市排名看，北上深廣可以視作大數據人力資源需求密集的一線城市，杭州、南京、成都、武漢、西安等可以看作二線城市。大數據人力資源分布與城市經濟實力、活力乃至房價水平都是大體一致的。從行業分布看，對大數據人力資源的需求分布更不均勻，主要集中在互聯網、信息技術及計算機相關行業。這充分說明了大數據是互聯網或IT產業的一部分，是在原有基礎上的新發展。這些行業是典型的"數據密集型"行業，是大數據產業發展的搖籃。金融是另一個特別重要的"數據密集"領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。除此之外，電信、專業服務(如咨詢、人力資源、財會)、教育培訓、影視媒體、網路游戲等，相對而言也是當前數據較為密集的行業。《大數據綱要》幾乎面面俱到地對所有行業和領域都規劃了大數據應用的廣闊前景，但數據資源分布極為不均，在"數據密集"領域的大數據應用，取得市場成功的可能性較大。大數據需要什麼樣的產業政策大數據應用需要什麼樣的產業政策?從應用的角度來看，大數據並非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往並不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，促進大數據發展，用給地、貼錢、上項目的方法，並不能解決根本問題。要從大數據應用領域角度，對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整，使大數據應用具備必要的條件。即使在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而是涉及業務流程重組和管理模式變革，是對企業管理能力的一個考驗。金融、電信、教育、影視媒體等"數據密集型"行業，既是大數據應用潛力巨大的領域，也是迫切推進行業改革的重點領域。另一方面，大數據的應用也可以為行業改革提供技術支撐，能以更有效的技術路線實現行業發展目標。
大數據應用需要的產業政策其實就是市場經濟下各個行業發展所應有的政策，如放開准入、公平競爭、減輕企業負擔、消除企業所有制歧視、消除企業規模歧視，等等。只有在一個開放的產業環境中，大數據才能在這些產業得以有效運用。一個地方若要在金融、醫療、教育等領域大力推動大數據運用，最管用的政策就是對這些行業進行有力的改革。

Ⅳ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

Ⅳ 大數據產品主要是用來做什麼的

大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數專據進行收集和存儲，在這基礎上，屬進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

Ⅵ 大數據時代 怎麼樣才能成為數據科學家

要學的東西有很多，需要一步一步的學，打好基礎，之後的學習就不會很難，回重要的是堅持，答下面是學習大數據給的的建議
HCNA預備課程
（1）數通預備課（vlan概念、vlan間路由等）
（2）存儲預備課（RAID技術、EC技術、動態子樹等）
HCNP預備課程
（1）Java預備課
（2）資料庫預備課
（3）腳本預備課
（4）操作系統預備課
（5）軟體工程預備課
HCIE預備課程
（1）概率論、離散數學、統計學、線性代數、高等數學
（2）機器學習導論
（3）數據倉庫知識
（4）HCNA大數據課程

Ⅶ 大數據學習難嗎

相對其他的專業來說大數據並不簡單，如果有Java的基礎就不錯的，學習起來就輕松點，希望你早日學有所成。

Ⅷ 如何理解大數據商業價值的創業機遇

大數據時代，人們尋找創業機遇，最重要的是數據收集和分析能力，從數據中找到好點子。首先，大數據技術在萌芽階段就是開源技術，這會給基礎架構硬體、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。其次，創業者不需要是統計學家、工程師或者數據分析師也可以輕松獲取數據，然後憑借分析和洞察力開發可行的產品。此外，將眾多數據聚合，或者將公共數據和個人數據源相結合，新數據組合能開辟出產品開發的新機遇。總之，開放數據和開源技術將使創業門檻降低，創業機會大大增加。

一、大數據的創業方向
現有的大數據工具有著技術門檻高、上手成本高、和實際業務結合較差以及部署成本高，小公司用不起等特點。那麼新創企業就可以根據以往這些產品的缺陷，來做更適合市場和客戶的大數據分析工具和服務。另外，將大數據工具完整化和產品化也是一個方向。新一代的大數據處理工具應該是有著漂亮UI，功能按鍵和數據可視化等模塊的完整產品，而不是一堆代碼。

因此大數據創業的2B方向，更多的是做工具和服務，如數據可視化、商務智能、CRM等。而在2C方向，大數據一個很大的作用就是為決策做依據，以前做決定是「拍腦袋」決定，現在，做決定是根據數據結果。個人理財（我的錢花哪去了，哪些可以省下來）、家庭決策（孩子報考哪所大學）、職業發展/自我量化（該不該跳槽，現在薪水到底合適不合適 ）以及個人健康都可以用到大數據。

二、大數據時代的創業機會
1、金融：大數據公司專門聚焦在通過大數據進行客戶信用評級，並為銀行、保險公司或者P2P平台服務；或者基於大數據挖掘幫助銀行進行客戶細分、精準營銷服務。

2、電信：這個方向已經有專門為電信企業提供客戶生命周期管理解決方案、客戶關系管理、精細化運營分析和營銷的數據公司；或者基於大數據提供網路層的運維管理和網路優化服務的大數據公司。

3、健康：未來兩三年將會出現一批基於各種可穿戴設備形成的健康雲數據，進行深度的數據數據分析和挖掘的企業，幫助人們進行健康預測和預警；未來還可以服務公共衛生部門，打通全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應等。

4、媒體廣告：可以通過大數據實現更科學的媒介選擇；或者基於大數據的精準廣告投放系統、基於大數據的廣告效果監測評估服務、基於大數據的網站分析優化服務以及基於大數據DMP數據平台並為DSP平台提供精準營銷服務等。

5、零售：大數據公司可以幫助零售企業進行店面選址服務；利用關聯規則進行客戶購物籃分析，從而給客戶推薦相應的促銷活動；基於天氣的分析和預期來判斷暢銷產品以及相應的進貨和運營策略，或者把天氣數據加入物流預測模型，確保在天氣模式沒有改變之前，商品能夠順利運送到各商店。