㈠ 大數據是如何賺錢和虧錢的
大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試
大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？
多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）
在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。
公司如何通過大數據賺錢？通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。
有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。
即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。
這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。
公司為何因為大數據虧錢？然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：
步子邁太大大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。
低估人力投入在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。
迷信自然語言處理大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。
現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。
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㈡ 有一個群買了大數據讓大家投資利息很高有風險嗎
有一個群買了大數據讓大家投資利息很高有風險。因為通過微信群、朋友圈向你推薦「高回報」投資項目，鼓吹「致富機會」，其實背後隱藏著危險的騙局。已經有很多受騙者報警處理了。
㈢ 大數據時代，企業數據蘊藏著的商業價值
如今大數據早已不再是什麼新鮮詞，它已經被大眾熟悉，可以稱作是移動互聯時代流動的黃金。
據《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》（前瞻產業研究院發布）數據統計顯示，中國大數據產業在2017年達到4700億元的規模，同比增長30%，預計到2020年，中國大數據市場產值將突破萬億。隨著大數據市場的快速發展，企業決策人員越來越重視對大數據的利用，如何藉助大數據讓企業快速成長也成為了人們的關注重點。
大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
客戶群體細分 ，然後為每個群體量定製特別的服務。
模擬現實環境 ，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
加強部門聯系 ，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
降低服務成本 ，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
對於企業來說，100條理論確實不如一個成功的標桿有實踐意義，從亞馬遜、Facebook、谷歌、LinkedIn，到騰訊、阿里、網路，都因其擁有大量的用戶注冊和運營信息，成為天然的大數據公司。
如果全球哪家公司從大數據發掘出了最大價值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。
亞馬遜也要處理海量數據，這些交易數據的直接價值更大。作為一家「信息公司」（而非國內許多電商自己定位的「零售公司」），亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來：頁面停留時間、用戶是否查看評論、每個搜索的關鍵詞、瀏覽的商品等等。這種對數據價值的高度敏感和重視，以及強大的挖掘能力，使得亞馬遜早已遠遠超出了它的傳統運營方式。
亞馬遜CTO Werner Vogels早期在CeBIT上關於大數據的演講，向與會者描述了亞馬遜在大數據時代的商業藍圖。
長期以來，亞馬遜一直通過大數據分析，嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。「在此過程中，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯？那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持，」Vogels說， 「一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」 從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。
推薦： 亞馬遜的各個業務環節都離不開「數據驅動」的身影。在亞馬遜上買過東西的朋友可能對它的推薦功能都很熟悉，「買過X商品的人，也同時買過Y商品」的推薦功能看上去很簡單，卻非常有效，同時這些精準推薦結果的得出過程也非常復雜。
預測： 用戶需求預測（Demand Forecasting）是通過歷史數據來預測用戶未來的需求。對於書、手機、家電這些東西——亞馬遜內部叫硬需求（Hard Line）的產品，你可以認為是「標品」（但也不一定）——預測是比較準的，甚至可以預測到相關產品屬性的需求。但是對於服裝這樣軟需求（Soft Line）產品，亞馬遜幹了十多年都沒有辦法預測得很好，因為這類東西受到的干擾因素太多了，比如：用戶的對顏色款式的喜好，穿上去合不合身，愛人朋友喜不喜歡…… 這類東西太易變，買得人多反而會賣不好，所以需要更為復雜的預測模型。
測試： 你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎？其實，亞馬遜會在網站上持續不斷地測試新的設計方案，從而找出轉化率最高的方案。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計，其實都是在多次審慎測試後的最優結果。
記錄： 亞馬遜的移動應用讓用戶有一個流暢的無處不在的體驗的同時，也通過收集手機上的數據深入地了解了每個用戶的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，內嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數據一一記錄下來。
以數據為導向的方法並不僅限於以上領域。對於亞馬遜來說，大數據意味著大銷售量。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的，新的商業投資項目必須要有數據的支撐。 對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。
還有一個很典型的案例，就是幾年伴隨社區營銷火氣來的小紅書。
和其他電商平台不同，小紅書是從社區起家 。2016年初，小紅書將人工運營內容改成了機器分發的形式。通過大數據和人工智慧，將社區中的內容精準匹配給對它感興趣的用戶，從而提升用戶體驗。
如今的小紅書，已經不是簡單的社交分享了，更多的是基於後台的大數據分析和智能推送，最終形成了良好的正向閉環反饋。
通過以上兩個大數據服務案例，我們不難看出數據團隊其實是一個獨立性很強的團隊，因為他們需要完成的事情很多，這其中包含從數據源開始到數據的輸出。對研發而言，他們相當於紀檢委，需要組織協調數據的周轉，實現對數據的監控，同時也要配合研發完成一些數據聚合挖掘累開發。對業務而言，他們相當於研發，因為他們需要輸出報表和相應的產品，所以如何構建一個高效的數據團隊，對很多企業來說一直在探索，感覺隔霧看花，捉摸不清。
一個企業想要自主研發一個數據平台，創建一個數據分析團隊，會是一個很龐大的工程量。企業數據的類型大致可分為三類：
傳統企業數據： 包括CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據： 包括呼叫記錄，智能儀表，工業設備感測器，交易數據等。
社交數據： 包括用戶行為記錄，反饋數據等。如微博、微信這樣的社交媒體平台。
從理論上來看，大部分企業都會從大數據的發展中受益。但由於數據缺乏以及從業人員本身的原因，對於中小型的初創企業來說，獨自開發的成本太高了。而有財力的傳統企業呢，也產生了大量的數據，但是數據源很亂，也沒有統一的存儲方式，更別說研發了。即使招人來做數據分析，也不知道從何下手。該怎麼辦呢？
其實，數據的價值就是從獲取數據，存儲，加工到挖掘分析，最終實現可視化，輔助商業決策。想真正去應用在企業的流程中，多少要依賴於專業的工具或平台，歸雲智能打造的大數據系統解決方案，可以幫助傳統企業完成數據化，智能化的升級改造。幫助企業建立穩定高效的運營機制，推動企業實現降本增效和業務的高速發展。
通過新興的智能技術，企業可以有新的視野，探索更寬廣的商業模式，實現最大的商業價值。產品部署使用方便，中小企業可以使用歸雲智能提供的雲服務，大型企業可以選擇私有化部署到自己的伺服器。 感興趣的總們可以訪問官網: http://www.guiyum.com ，了解詳情。
㈣ 為何有人說數據將成為無價之寶
首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。
大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！
這個問題分兩方面來回答
1.什麼是數據數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
信息
信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。
數據的語義
數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。
分類
按性質分為
①定位的，如各種坐標數據；
②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；
④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為
①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；
②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。
如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。
互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。
大數據圍繞在我們生活的很多方面
大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。
互聯網時代大數據有多厲害
互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。
大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。
所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！
感謝大家的閱讀！
數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。
數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。
今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。
一、抽象的數據能力架構我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。
1. 數據傳輸能力
數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。
從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。
底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。
Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。
底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力
數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。
目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。
強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。
是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。
3. 數據資產能力
都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。
隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。
什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。
目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。
數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。
第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。
4. 數據演算法能力
其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。
而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。
而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。
對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。
二、數據能力對應數據價值的呈現從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。
首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。
而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。
計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。
融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。
隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。
演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。
而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。
「數據」的重要性可以有以下幾點。
1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。
2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。
3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。
4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。
5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。
總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……
㈤ 調研顯示中國大數據應用與全球仍有差距
調研顯示中國大數據應用與全球仍有差距
BM發布了全新《分析：速度的優勢》白皮書，該白皮書基於IBM對60全球多個國家中超過1000位業務和IT高管的深度調研，對當前大數據[注]在中國及全球企業應用的現狀進行了全面分析。該白皮書指出目前影響快速發展的數字市場的四個重大變化趨勢，並基於企業的數據分析能力將他們分為領跑者、慢跑者、參與者和旁觀者四個組別。同時，白皮書就企業在分析生命周期的三個關鍵階段提出了快速將數據轉變為洞察並驅動行動的建議，幫助企業在競爭中保持領先優勢。作為全球發展最快的大數據市場，在此次調研中，雖然超過四分之三的大中華區企業在一年內實現了大數據的投資回報，顯示了高於全球的投資信心，但是更多的中國企業更注重利用大數據分析來贏得新客戶而不是創造更好的客戶體驗，同時，中國企業普遍在利用大數據推動數字和流程整合轉型方面落後於全球整體水平。
IBM 大中華區全球企業咨詢服務部高級合夥人兼副總裁Steven Davidson 表示：「隨著大數據應用的不斷深入，新的發展與變化已經產生。通過此次《分析：速度的優勢》白皮書的發布，我們可以看到，速度優勢對企業在競爭取勝至關重要。一部分企業正通過速度驅動的數據和分析實現差異化發展，對業務績效和競爭地位產生了顯著的影響。這一趨勢對於全球企業高管，尤其是那些致力於利用創新技術推動自身發展的中國企業的領導尤為重要。IBM一直致力於與中國企業緊密合作，分享自身豐富的大數據分析洞察與資源，共同攜手推動業務的創新與增長。」
四大變化引領全球大數據應用發展
作為IBM第六次全球數據分析調研，此次調研對象包括60多個國家中超過1,000位業務和IT高管，其中也包括大中華區企業。IBM 2014年全球分析調研揭示了影響快速發展的數字市場的四個重大變化：
變化1：絕大多數企業目前在一年內實現了大數據投資的回報。
變化2：以客戶為中心仍是分析活動的主要目的，但企業越來越多地將注意力集中於利用大數據應對運營挑戰。
變化3：通過將數字化能力集成到業務流程中實現企業轉型。
變化4：大數據的價值推動力從數量轉變為速度。
領跑者數據分析驅動實踐，速度成關鍵
該白皮書指出要跟上當前的發展速度，企業需要全面地採用分析技術。基於企業現階段分析能力，白皮書將企業分為四個組別：領跑者、慢跑者、參與者和旁觀者。佔10%的領跑者最有能力滿足速度需求，並創造了巨大的商業價值。超過一半的領跑者都表示分析對業務表現和收入產生了顯著影響並且使他們獲得了顯著的競爭優勢。但大中華區在分析對業務、收入和競爭力方面產生影響的表現仍與全球領跑者存在著較大差距。為了創造業務價值，中國企業需要仿效領跑者，並且加快速度管理數據和分析，並依據數據洞察採取行動。
通過大數據分析構建速度驅動型企業
此次研究還表明，將原始數據的數量和多樣性轉變為洞察驅動的行動的速度是企業從數據和分析中創造價值的關鍵。支持這一速度的力量是使用大數據技術。在企業內加快分析速度不能一蹴而就，企業必須在分析生命周期的每個關鍵階段保持領先：獲取、分析和行動。
在獲取階段，快速獲取和整合數據的能力對於創造速度優勢非常關鍵。企業在尋找和管理數據時必須能夠保證數據使用方式和時間的靈活性和敏捷性。企業需要推出支持數據多樣化的解決方案，讓數據為企業提供動力。
在分析階段，追求行動速度的企業需要集中精力分析數據，並確定最有可能對業務產生積極影響的洞察。
在行動階段，企業提高當前所需的快速行動能力的最後一步是真正地採取行動，並且快速處理數據。企業需要通過數字與流程的整合提升端到端的速度，使分析數據可供員工和高管使用，從而做到洞察交付和洞察需求相互匹配。
IBM推動中國企業大數據應用的快速發展
作為全球大數據技術與應用的領導者之一，IBM一直努力與廣大中國企業、組織保持緊密的合作關系，並通過自身豐富的全球實踐幫助眾多企業成功應用大數據分析技術，實現了業務的創新與發展。
在汽車工業領域，IBM幫助上汽集團成功打造中國汽車市場首個O2O[注]電子商務平台——車享網。該平台將基於線上客戶數據，有效判斷客戶潛在需求(+微信關注網路世界)，提高運營分析效率，為客戶提供及時的、個性化的服務與信息。通過全面的客戶洞察做到精細化營銷，車享網平台將大幅提升會員管理水平。通過數據分析提升汽車消費者全生命周期服務能力，真正做到高品質的客戶體驗。
在金融領域，去年，IBM幫助中國銀行天津分行打造智能化網點，通過整合中國銀行的後台數據分析平台，利用大數據分析技術，分析用戶的業務偏好，為驗證銷售具體產品市場策略的有效性能提供重要的數據依據。
在快消領域，IBM與蒙牛集團於去年底達成戰略合作。藉助IBM強大的社交大數據分析與商務智能等解決方案，蒙牛將構建有效的大數據分析能力，發現新的客戶洞察，並以此作為企業決策與業務流程優化的依據。
在零售領域，今年初IBM在幫助國內休閑食品領先企業良品鋪子打造全渠道信息化應用平台的過程中，通過大數據分析，幫助企業將顧客有效地分群，從而實現精準營銷和差異化服務。
在新互聯網時代下，隨著大數據、雲計算[注]、社交及移動趨勢的快速崛起，IBM正在構建自身全新的服務能力。在大數據應用領域，IBM一直引領著創新和發展，並不斷融合自身在各行業與全球化發展中的經驗，不斷幫助中國客戶緊抓新時代下的發展機遇，以穩健的步伐成長為全球企業的領導者。
以上是小編為大家分享的關於調研顯示中國大數據應用與全球仍有差距的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈥ 將大數據轉化為大價值的10種途徑
將大數據轉化為大價值的10種途徑
大數據可以產生很多價值，但前提是只有當您企業真正知道如何充分利用這些大數據的時候。
當前，大數據顯然已經登上了歷史舞台——在全球范圍內，擁有超過半數的企業組織都已經將大數據項目視為其未來發展的機遇，並計劃在未來幾年內進一步的增加對大數據項目的投資。
但是，大數據的價值並不僅僅只是來自對於相關數據信息的收集而已，這僅僅只是起點。大數據的真正價值來自於您所在的企業組織利用所存儲的信息以發現新的洞察分析見解的能力，然後從中提取出有用的價值，以推動企業做出更好的業務決策，促進企業業務的發展。
現如今，現代化的商務智能解決方案可以通過用戶友好的解決方案來降低企業進入的大數據項目的壁壘，並進一步的提升大數據的價值。這允許企業組織內的更多的相關人員(不僅僅只有數據科學家)能夠就您企業所收集的數據進行訪問、分析和協作。
您企業的團隊如何獲取大數據的驅動價值?
大數據能夠為您的公司提供更為詳細的洞察分析，來洞察企業的各個方面的關鍵要素，以推動更好、更自信、且數據驅動的商業決策。
其培養一種積極開拓探索的企業文化，鼓勵企業員工們通過數據分析來試驗和驗證他們的想法。
通過讓每名相關的工作人員都能訪問到這些大數據信息，推動您企業業務的下一此大的創意性變革的理念可以來自企業的任何一名員工——而不僅僅只是數據科學家。
究竟什麼是大數據?
大數據是數據量相當龐大或結構相當復雜，以至於一般性的企業組織機構難以使用標準的資料庫和軟體工具對其進行管理。但由於每家公司都有不同的能力和要求，故而「大數據」其實可以說是一個相對較為主觀性的術語——對某一家企業組織來說的「大」數據，對另一家企業組織而言可能僅僅只是「平均」性的數據。
想要從您企業的大數據投資項目中獲得更多價值嗎?
如下，我們將為您介紹10種有助於您所在的企業更好的從大數據分析項目中獲取價值的方法：
選擇正確的訪問大數據的方法。
獲得更好的洞察分析的能力與企業所收集到的數據信息有關。
讓整個企業組織都能夠訪問到大數據。
讓相關用戶能夠很容易的找到他們所需要的數據信息。
推動企業內各部門間的協同合作，以推動創新。
打造一個靈活敏捷的分析環境，以便滿足每位用戶的需求。
確保企業所採用的分析解決方案能夠方便的讓相關員工在任何地方採用任何設備均能夠輕松訪問。
部署可擴展的解決方案，確保其能夠隨著企業組織的業務需求的不斷變化而變化。
確保您企業的商務智能解決方案可以很容易地適應未來的技術。
選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的BI解決方案。
一、選擇正確的訪問大數據的方法
當涉及到如何訪問和分析所有的數據信息時，沒有一套一成不變的方法——畢竟，每家不同的企業組織都會有著不同的需求、不同的用例和不同的基礎設施配置。
您企業所選擇的方法或方法的組合將取決於所需要滿足的特定用戶的實際需求，並權衡您所願意接受的各種折衷。
當企業組織在選擇大數據的訪問方法時，所需要考慮的相關問題：
您企業需要支持多少數據?數以百萬計的?抑或是數十億的?
相關非技術用戶是否需要訪問您企業的數據，或者僅僅只有IT和數據專家們訪問這些數據呢?您企業將只在整個數據集上運行數據分析嗎?或者您企業還希望能夠分析可選擇的相關數據呢?
您企業是否需要為終端用戶提供流暢、高交互性的體驗?靈活性或用戶性能對您企業的業務來說是最為重要的嗎?
二、企業獲取洞察分析的能力更多的關乎到企業對相關數據是如何收集的
以前，您企業的大數據項目所面臨的最大的挑戰可能是從廣泛的數據源中識別和收集您企業業務真正所需要的數據信息。
而到了今天，這部分比以往更容易。現在，真正重要的是您企業是否可以收集並整合所有這些數據信息——無論這些大數據具體是來自何處也不管其格式究竟如何，並最終發現所有相關數據信息中的所有可能的聯系。
為了獲得對於大數據的更為全面的掌握，企業組織亟待採用具有關聯模型的BI解決方案，以便您企業可以瀏覽所有數據中的所有關聯。這樣，您企業的用戶將始終可以訪問您企業業務的完整視圖，以便他們可以做出更好、更明智的決策。
與傳統的數據模型不同(傳統的數據模型會限制您所能夠看到的數據，這些數據如何連接以及您所能夠執行的查詢)，關聯模型則可以識別您企業的所有數據之間的所有關系。這使得每位用戶 ——不僅僅是數據科學家——均可以快速輕松地探索他們所需要的合適的數據，並使用互動式的選擇和關鍵字搜索來發現意想不到的關鍵和洞察見解。
三、讓整個企業組織均可以訪問大數據
當大數據這一理念剛剛興起的時候，僅僅只有極少數的人意識到其所蘊含的巨大潛力——這些人主要是數據科學家和分析師。非專業人士根本不具備以有意義的方式探索和使用數據所需的知識、工具或經驗。
而今，這種狀況已經一去不復返了。現在，您企業必須將大數據置於業務部門的用戶手中。畢竟，只有那些與您企業的業務最接近的員工們才真正的知道要提出哪些有價值的問題;以及由數據所驅動的哪些分析見解將對企業的業務產生最大的影響。
正確的自助式商務智能解決方案可以在這方面為企業客戶提供有力的幫助，其能夠讓業務部門的用戶順利訪問到他們所需的數據，同時讓數據治理和管理的許可權掌握在您企業的IT團隊手中。藉助自助式服務商務智能解決方案，業務部門的用戶可以使用互動式的可視化儀錶板來自由的探索數據，並在不依賴IT部門的情況下找到問題的答案，改進業務流程，並推動整個企業組織內的創新。
推動企業朝著自助式分析方向轉變的因素：
在最近的一份報告中，Forbes Insights調查了449位資深的IT和商業專業人士，了解了他們為什麼決定轉向採用自助服務模式：
62%的受訪者希望對於數據獲得更多的開放式訪問。
76%的受訪者希望獲得更為及時的數據分析。
71%的受訪者希望獲得質量更高的數據和分析。
四、讓用戶可以輕松找到其所需的大數據信息
越來越多的企業業務管理者希望通過確鑿的證據來支持他們的業務決策過程。但不幸的是，這些用戶往往缺乏經驗，因為他們需要在一個龐大的，不斷增長的數據存儲庫中找到他們所需要的答案。
為了幫助業務部門的用戶們找到這些答案，並從大數據中獲得更多的投資回報，您企業需要讓他們難過輕松的探索大數據。
您企業可以通過提供BI解決方案來實現這一點：
允許業務部門的用戶直觀地訪問到所需的數據，而不需要依靠IT來運行查詢和生成報告。
並提供自然語言搜索功能，便於查找他們所需的信息。
發現不同來源的數據之間的連接和關系——甚至是以意外的方式發現不相關的數據。
用清晰簡潔的方式實現數據的可視化和形象化。
何為自然語言搜索，其如何為企業提供幫助?
藉助自然語言搜索，用戶可以使用常規口語進行查詢。這對於缺乏數據專業知識，並且可能並不知道在資料庫中如何查找精確信息所需的技術術語的用戶極其有用。包含此功能的BI解決方案使更多的用戶(而不僅僅是數據科學家)能夠從企業的大數據中獲得洞察分析能力。
五、促進企業部門間的協作，以推動創新
一項偉大的發現如果不能共享，又有什麼益處呢?如果您企業內部的相關人員不能與更廣泛的同事們分享他們的見解，那麼您企業無疑錯過了最佳的推動部門間合作的機會，也不利於這些好的最初的想法理念進一步的擴展，並使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事沒有聽說過您的發現，他們最終可能會重復類似的數據探索，進而導致企業生產力的下降。
但僅僅分享數據是不夠的，您企業必須以正確的方式分享數據。
考慮採用一款「企業就緒」的商業智能解決方案——其既能夠提供自助分析的自由度(允許每位用戶在他們認為合適的時候探索和共享數據)，同時還能夠為企業提供全面的治理能力(控制誰有許可權訪問哪些數據信息，所以每位員工都能夠基於單一的事實來源開展工作)。
通過在自助服務和大數據管理之間取得平衡，您企業可以充分利用整個企業組織的集體智慧，結合多個團隊和個人的專業知識來傳播新的想法和理念，促進討論，並推動創新。
確保企業的BI解決方案得到妥善管理：
有效的數據治理可確保在整個企業組織內正確控制和管理對分析功能和對於大數據的訪問。
如果缺乏適當的大數據治理水平，就會出現錯誤、變化和冗餘，進而導致用戶難以驗證數據中的真實情況，從而導致延遲和中斷。
正確的大數據治理可以幫助您企業避免發生上述的不一致，並確保每位員工都能夠從相同的可信數據中獲得他們所需的洞察分析。
六、打造靈活敏捷的分析環境，以切實滿足每位用戶的需求
保持與大數據所提供的大量新信息的同步是一個不小的挑戰。大數據的猛烈沖擊可能會使商業用戶難以真正深入的挖掘，探索並及時獲得他們所需的答案。
為了保持活力，您企業應該考慮創建靈活敏捷分析環境，您的IT團隊可以快速並逐步構建BI解決方案，以應對業務用戶不斷變化的需求。
例如，隨著用戶對數據更加熟悉，您企業可能需要從指導分析發展到自助服務BI。
這使他們能夠自行探索更多的大數據，並更快速地深入細節。使用靈活的框架，您企業可以輕松的滿足這些用戶的需求，而無需花費大量成本或開發時間。
七、確保用戶能夠在任何設備上隨時隨地訪問分析解決方案
隨著手機、平板電腦和筆記本電腦的計算能力的不斷增強，企業員工們越來越多地在辦公室之外進行業務的處理。
無論是在火車上，在機場候機廳還是在客戶會議上，現在的企業業務團隊都希望能夠在任何業務需要的時候訪問他們的工作資料。
為了滿足這些需求，您企業需要能夠以各種形式向客戶和用戶提供分析解決方案——確保他們無論何時何地，對於所需全部功能都能夠得到滿足的期望。
除了通過基於雲服務或在線門戶提供對分析解決方案的直接訪問之外，確保用戶能夠在任何地方均能夠實現順利訪問的另一種方式是在企業的嵌入式分析應用程序中使用開放式API。通過在用戶的日常工作環境中提供強大的分析功能，您可以確保每位業務用戶都可以在他們需要時隨時訪問所需的信息。
自助服務商業智能為大眾帶來了分析的力量，但對於一些用戶來說，獲得額外的應用程序則可能是一大真正的挑戰。 這就是為什麼有些產品和組織直接將分析嵌入到用戶每天所使用的熟悉的環境或應用程序中的原因所在了。
八、部署實施可隨企業業務需求不斷變化的可擴展的解決方案
通常情況下，企業所收集的大數據的量只會越來越大。但無論數據存儲庫怎麼擴展，您的用戶都希望獲得順暢的訪問體驗，而不必等待很長時間或經歷中斷。隨著數據集的不斷增長，大多數工具都難以跟上這一需求。
為了確保用戶能夠以他們想要的方式繼續探索數據，請採用可隨需擴展的BI平台，即使數據量增加並且應用程序變得更加復雜，也可以提供出色的性能。該平台應該採用多種工具和方法，以便您企業可以保持為最終用戶提供互動式的動態體驗，而不管您企業產生了多少數據。
此外，尋找一款使用內存處理執行即時計算的商業智能解決方案。
這些解決方案可以以「思考速度」處理和回答問題，使用戶可以不斷的保持繼續的挖掘和探索。這反過來可以在整個企業組織內推動勇於開拓創新和探索的企業文化。
何為內存中的處理，其能夠為企業組織帶來什麼樣幫助：
內存資料庫 (in-memory database) 是一種數據處理技術，其在隨機存取存儲器(RAM)中暫時存儲和計算信息，而無需在每次用戶進行新的選擇或計算時都從磁碟存儲中提取數據。數據可以在RAM中更快速地讀取和分析，從而使得較之採用更傳統的方法，報告(和決策制定)更快。
九、確保您企業的BI解決方案可以輕松適應未來的技術
管理和探索大數據的技術正在迅速改變，以便為當下的企業客戶提供更好，更快的解決方案，進而從大數據中獲取洞察分析。但是將最新技術整合到現有的分析平台中可能具有挑戰性，有時甚至是不可能的。故而企業應該確保您所採用的分析解決方案能夠快速，輕松地與新技術實現集成。
例如，開放的API可以為您企業的現有解決方案帶來新的功能，就像添加幾行代碼一樣簡單。擁有專注於定製開發的在線社區也很重要。由此，開發人員們可以通過與其他人員輕松協作來確保您的產品或解決方案能夠與最新的技術進步保持同步。
什麼是開放式API?
一款開放的API是一個公開的介面，開發人員可以使用它將第三方解決方案集成到他們自己的解決方案中。實質上，開放式API能夠控制兩款不同的應用程序如何輕松地進行通信，並相互交互。提供開放式API的BI解決方案使企業能夠輕松插入多種解決方案，執行獨立解決方案所無法實現的特定功能。
十、選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的商務智能解決方案
當涉及到大數據項目時，有時候企業需要一點額外的幫助才能看到整體的狀況。在選擇商業智能解決方案時，企業務必需要尋找能夠與大量多種技術維持合作關系的供應商。
這將有助於簡化數據交互，確保您企業的所有BI解決方案能夠高效地工作。此外，擁有足夠的合作夥伴可以隨時為您企業的業務需求提供最合適的解決方案——無論現在還是未來。
您企業應選擇哪些類型的技術合作夥伴?
數據存儲和管理解決方案提供商可存儲和查詢您企業的數據，並提供運行分析解決方案所需的基礎架構。
數據整理(Data wrangling)解決方案提供商將原始數據精煉，並重塑為可用數據集。
機器學習解決方案提供商通過使用從數據迭代學習的演算法來自動化分析模型構建。
大數據，大潛力
大數據有可能改變您企業的業務，但為了能夠真正從貴公司的大數據項目中獲得真正的價值，您企業需要知道如何充分利用大數據。
恰當的商業智能解決方案可以幫助您企業最大化您的大數據投資回報，其方法是：
提供完整的業務視圖和影響企業業務的外部因素。
在您的業務的每個領域推動更好的以數據為導向的決策。
讓更多的業務用戶能夠隨時隨地訪問和探索大數據。
在整個企業組織中培養協作、積極開拓探索和創新的企業文化。
隨著業務的增長而實現規模化的擴展，以滿足未來的需求。
㈦ 商業大數據分析有什麼價值
1、客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2、模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3、加強李弊部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4、降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
㈧ 如何利用機器學習和大數據分析來優化投資組合和風險管理策略
機器學戚扒習和大數據分析可以在投資組合和風險管理方面提供有價值的信息和洞見，以下是一些基本的步驟：
數據准備：獲取和整理數據，包括資產價格、財務指標、市場數據、宏觀經濟數據等。
特徵工程：從數據中提取有意義的特徵，如市場波動、行業變化、財務穩定性等，用於機器學習模型的訓練和預測。
模型選擇和訓練：根據投資組合和風險管理的需求，選擇合適的機器學習演算法，如回歸、分類、聚類等，利用歷史數據對模型進行訓練。
模型評估和優化：評估模型的表現，比較不同演算法和參數組合的效果，進行枯缺優化，以提高預測准確度和投資回報率。
風險管理：利用機器學習模型高敗昌預測風險和波動性，制定相應的風險管理策略，如對沖、分散投資等。
實時監控和調整：定期更新數據和模型，實時監控投資組合和風險管理策略的表現，及時調整和優化。
在以上步驟中，特徵工程和模型選擇和訓練是非常重要的，需要具備一定的數據科學和機器學習技能。此外，還需要一定的金融和投資知識，以確保模型的合理性和有效性。
㈨ 大數據對企業運營管理有哪些價值
未來幾年,全球數據量將呈指數級增長。據國際數據公司(IDC)統計,全球數據總量預計2020年達到44ZB,中國數據量將達到8060EB,佔全球 數據總量的18%。
如今,大數據已成為一項業務上優先考慮的工作任務,因為它能夠對全球整合經濟時代的商務產生深遠的影響。除了為應對長期存在的業務挑戰提供解決方案之外,大數據還為眾多行業、甚至社會本身的轉型激發了許多新的方式。研究表明,72%的企業首選大數據應用需求是基於客戶行為分析的大數據營銷,其次產品創新、風險預測、供應鏈管理、客戶服務等也是企業優先考慮的大數據應用。
提升客戶洞察力
傳統的拍腦袋的決策方式和營銷手段,對大數據時代消費模式的戰略決策已經不再那麼適用,尤其是越到後來,市場、媒體、渠道成本越高,企業所換取的收益越來越少。那麼,如何才能在新時代里,尋找到投資和回報的平衡點,就需要利用大數據去預測消費者的行為,提高其購買力,從而獲得利益。
大數據的核心就是預測,大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是要教機器像人一樣思考,相反,它是把數學演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前,每個人的行為都跟別人一樣,沒有本質變化,所以商家會比消費者更了解消費者的行為。
助力精細化運營
好產品是運營出來的,互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適的商業模式並增加收入。成功的互聯網運營要做到精細化運營,成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以,企業在大數據的應用場景上,一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營,以驅動更好的運營效率和效果的提升。
企業如何推動大數據應用
受應對業務挑戰這一需求的推動,並且根據不斷進步的技術和數據不斷變化的特點,眾多企業已經開始更深入地考察大數據的潛在價值。
1.以客戶為中心推動初始舉措。 最初的大數據舉措必須注重能夠為企業提供最大價值的領域,這一點勢在必行。對許多行業來說,這意味著從客戶分析開始,通過真正了解客戶需求,並預測未來行為,從而為客戶提供更好的服務。
要想有效地培養與客戶之間有意義的關系,企業必須以客戶認為有價值的方式與客戶聯系。價值可能來自更及時、更明智或者更相關的交互;也可能來自於企業通過改進底層運作而增強交互的整體體驗。無論來自何處,分析都有助於從大數據中獲得洞察力,這對於在這些關系中達到這一深度日益重要。
2.從現有數據開始,實現近期目標。 要實現近期目標,同時為持續開展大數據項目創造發展動力和專業知識,企業必須採取實用的方法。我們的調研表明,要開始尋求新的洞察力, 最具邏輯性和性價比的地點就是企業內部。
從內部著眼允許企業利用現有數據、軟體和技能,提供近期業務價值, 並且在考慮提升現有的能力而處理更復雜的數據來源和類型之前積累重要的經驗。大多數企業希望通過這樣做而充分利用現有存儲庫中的信息,同時擴展其數據倉庫,以處理更大數量和更多類型的數據。
3.制定整個企業的大數藍圖。 大數據環境下，企業需要根據自身行業特點制定企業的大數據藍圖。藍圖包含企業內的大數據願景、戰略和要求,對於在業務用戶的需求與IT實施路線圖之間做到協調非常關鍵。它實現了關於企業如何利用數據改進業務目標的一致理解。
有效的藍圖通過確定大數據適用的關鍵業務挑戰、規定如何使用大數據的業務流程要求,以及包含實現該藍圖所需數據、工具和硬體的架構,從而定義了企業內大數據的范圍。這是為指導企業以實用的方式,並以創造可持續的商業價值為出發點,開發並實施大數據解決方案而制定藍圖的基礎。中科點擊作為行業大數據應用專家，多年實戰經驗形成一套標准化的大數據應用開發模式，深挖各行業應用痛點，為企業量身定製大數據應用服務，已經為汽車、教育、金融、醫美等眾多行業客戶提供了數據應用和商業增值。
未來，大數據產業會形成一個生態系統，大數據的應用將會影響到更多行業，實現更多價值，企業級的大數據應用會蓬勃發展，目前很多企業已經意識到數據資產的重要性，有效的利用數據技術，把客戶數據承載下來，管理好，將是下個10至20年企業的核心競爭力！雪脈科技有著一批精深的專業演算法工程師，對大數據有深入研究，助理企業使用大數據管理，實現企業騰飛。
㈩ 如何將大數據進行到底
如何將大數據進行到底
「大數據」這個詞可以說是已經完全把「雲計算」的風頭蓋了下去，現在各種行業會議彷彿不提大數據就跟不上時代。而Gartner近日有報告顯示，雖然全球范圍內各大企業用戶都加強了對大數據（Big Data）業務的投資力度，但有6成企業對大數據投資額的回報產生質疑。是什麼原因讓企業對這個趨之若鶩的技術產生了懷疑？
60%企業認為談回報拍叢率為時尚早
Gartner報告顯示，2012年全球各大企業用於大數據業務的投資總額達到43億美元，其中絕大部分投資是針對公司伺服器上運行的軟體。預計2013年期間，這個投資總額將增至340億美元。
但是，盡管企業加大了對大數據業務的投資，大部分企業未能確信這些投資將有良好回報。通過對800多名商業和IT主管的調查顯示，60%的受訪者表示，目前判斷大數據投資能夠帶來良好回報還為時過早。
大數據光鮮背後
什麼是大數據？到現在對於 「大數據」還沒有標準的定義。維基網路上有人對大數據作了如下描述：數據增長如此之快，以至於難以使用現有的資料庫管理工具來駕馭，困難存在於數據的獲取，存儲，搜索，共享，分析和可視化等方面。
作為未來發展的必然趨勢，毫無疑問大數據對於企業有著極為深遠的意義。近兩年來，包括IBM、惠普等在內的存儲廠商在追捧「大數據」的概念，他們提出除了為客戶提供基礎的存儲解決方案外，還向企業推廣一襲高櫻系列針對「大數據」的分析解決方案，挖掘數據背後的價值。
但在各種文章鋪天蓋地描述大數據的美好前景的同時，卻鮮有大數據項目實念悄施的實際效果的相關報道。
能夠引起企業對回報率的質疑，首先我們必須看到的是，「回報率」在有些行業並不是顯而易見。在金融服務領域，大數據能夠促使服務更好、更有效，從而實現更有利的經營策略。媒體公司可以銷售更多的廣告版面。電子商務公司可賣出更多產品。
但是這些公司擁有一般企業經營公司不具備的一個共同點：投資回報率顯而易見，足以使這些公司排除進入障礙進入大數據領域。而對於大多數企業，大數據是否具有足夠的吸引力？很可能不會。大數據價值必須非常高、便宜而且足夠成熟，才能吸引企業購買。
如何將大數據進行到底
有業內人士指出，制約大數據發展的因素主要有兩個：第一，能夠發掘大數據的技術還沒有成熟；第二，成本太高。做大數據的時候，存儲應該非常便宜，雖然存儲比很多年前便宜很多，但還是很高。
非結構數據的快速增長加大了數據處理的難度。同時，許多公司仍處於大數據的研發階段。也因此，在很多企業內心增加了很多不確定性。大數據技術必須更加容易，項目管理技能更廣泛，大數據方可真正成為主流。
從具體技術上來看，數據投資回報是數據價值除以數據成本，首先，我們需要降低數據成本，提升數據價值。降低數據成本的方法很多，最重要的是把低活躍度的數據轉移到低成本的存貯器上去。而增加數據的價值則要收集更多、更全面的數據，最近比較火的社交化軟體正可以在此發揮作用。其次，要針對數據質量有一個數據治理的隊伍和流程。最後，要有很好的數據分析的能力，「數據可視化」是當前的大趨勢。