大數據方案報價

A. 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

B. 大數據時代 大數據分析解決方案

大數據時代 大數據分析解決方案
大數據數據分析一般技巧
①通過中國互聯網大數據了解產品的消費者需求偏好、增長趨勢、同行競爭、消費數據、政策環境、廣告消費、市場前景等，指導產品研發設計及市場定價策略;
②消費升級後，高端消費者在購買產品時關心的產品知識是什麼，信任什麼網路信息渠道，分析用戶心理和關注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;
③分析行業龍頭的網路宣傳策略，並了解消費者選擇品牌時關注的購買因素，制定差異化營銷策略，用消費者喜歡的內容和方式巧妙取勝;
大數據對於品牌推廣作用
①藉助大數據制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團公司整體形象宣傳;
②通過大數據，鎖定目標招商對象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網路擴大招商影響;
③通過對企業品牌節假日促銷/活動/開業/慶典/展會等的線上二次宣傳，擴大活動營銷效果;
④企業上市宣傳、企業海外上市宣傳、上市公司網路形象優化、上市公關服務;
⑤產品宣傳、新品上市、產品擴大知名度、產品快速進行展現、產品線上宣傳等。
大數據如何應用於電商推廣
①電商品牌重要節慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節促銷、年貨節促銷等。提前1-2個月覆蓋精準客戶關心的話題、分析潛在需求數據;
②電商品牌全年品牌推廣計劃，品牌全網宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數據分析客戶需求、關心元素、品牌排名等，刺激用戶購買需求，提升品牌口碑。
依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使推廣更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。未來企業如想進一步提升品牌知名度並准確把握市場走向，進行大數據營銷是必不可少的。

C. 大數據分析的價值和分析方式

大數據分析的價值和分析方式

對中國大數據市場趨勢的調查數據進行解析，以詮釋中國大數據市場和技術趨勢。同時，會通過在線講座和中國讀者解讀中國大數據市場趨勢，以及大數據對IT技術、架構、管理以及格局的影響。中橋結合中國大數據市場的調研數據和分析，將分成四個系列對「中國大數據價值和趨勢」進行解讀。

在前面3個系列裡，中橋就大數據分析對未來24個月、企業的大數據分析投入重點以及大數據分析對IT資源的需求進行了分析。在這一系列裡，中橋將就大數據的分析方式和技術進行闡述。

大數據分析的業務價值和數據類型

越來越多的企業認識到大數據分析能夠帶給企業業務的價值。中橋的多選項調查結果顯示(圖1)，企業認為大數據分析能夠帶來的主要業務價值依次是：提高生產過程的資源利用率，降低生產成本;根據商業分析提高商業智能的准確率，降低傳統「憑感覺」做決策的業務風險;動態價格優化利潤和增長;獲取優質客戶。這表明大數據已經對企業的成本、業務決策、利潤有著直接的影響。中橋的另外一組調研數據顯示，目前越來越多的企業級用戶考慮從批量分析(大數據創造價值的第一階段)向近實時分析(第二階段)發展，從而提高IT創造價值的能力。同時，數據分析在快速從商業智能向用戶智能發展。中國市場正逐步從大數據降低成本向大數據加速業務增長、提高利潤以及突破創新發展。

目前中國用戶主要是通過數據分析來提高整個企業的運營效率，降低運營成本。從圖2對數據類型的調查結果來看，目前，中國企業的數據分析還是以結構化數據為主，如資料庫或事務性數據。此外辦公文件、計算機/網路日誌文件、文本/信息等也是企業數據增長的主要來源，同時也是能夠攫取出價值的數據類型。

而就導致大數據問題的數據來源調查顯示(圖3)，毫無疑問，資料庫首當其沖，是企業大數據的主要來源;而半結構化和非結構化數據如軟體和網路日誌、感應數據、社群等也已經納入企業數據分析的主要范疇，這表明企業已經意識到這些數據對於業務的重要性，這也是實現從(大)數據分析第一階段到大數據分析第二階段的必要條件。也成為未來24個月用戶通過IT創造價值的IT投資重點。

中國市場大數據分析方法

在了解了企業大數據的來源和種類之後，如何採取有效方式對這些數據進行分析，從而最大程度攫取數據價值，轉化為最明智的商業決策以利於企業業務運營，是企業對大數據進行分析的目的所在。從目前中國大數據分析的分析方法來看(圖4)，有33.8%的企業選擇針對具體工作負載來調整通用資料庫;22.0%的受訪企業選擇數據分析雲計算服務(如軟體即服務和/或基礎設施即服務);還有20.7%的企業選擇自定義開發的解決方案。僅4.8%的用戶使用了並行處理(MPP)分析資料庫，3.3%使用了對稱處理(SMP)分析資料庫。這一結果表明，大多數的中國企業仍處於數據分析的第一階段。而且，目前中國用戶大多採用通用資料庫、雲計算或自定義開發的解決方案和資料庫工具作為大數據分析方法，而沒有選擇去購買數據分析的軟體。

MapRece可以讓用戶把半結構化和非結構化數據整合到數據處理和分析平台，從傳統的核心式數據分布演進到集群或網格式數據分布。從圖5關於數據處理和分析平台的調查結果來看，常用的分布式計算環境(29.0%)、自定義開發的解決方案(27.7%)、SMP(對稱處理)資料庫(16.0%)、公有雲平台(10.5%)是目前大數據環境下較為普遍採用的數據處理和分析平台，而使用MapRece的企業佔比較低(4.8%)。這說明，目前中國企業對MapRece的認同有限，這不僅影響著數據分析三個階段的演進速度，也制約著數據的採集管理，進一步也影響著大數據分析四個環節的後面幾個環節。

以上是小編為大家分享的關於大數據分析的價值和分析方式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

D. 大數據分析軟體一般怎麼收費

大數據分析軟體一般根據用戶的功能需求、使用人數等方面去定價，我們公司使用的是Smartbi，性價比和服務都不錯。

E. 大數據分析與大數據開發

您好：大數據平台應用開發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大數據開發的專場景眾多屬，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大數據開發是在大數據平台基礎之上的開發，充分利用大數據平台提供的功能來滿足企業的實際需求。
大數據分析是大數據應用的一個重點。大數據分析是基於大數據平台提供的功能進行具體的數據分析，數據分析與場景有密切的關系，比如出行大數據分析、營銷大數據分析、金融大數據分析等等。
大數據開發工程師：
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；
數據分析師：
收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力；

F. 華為大數據解決方案是什麼

現在有好多公司在做大數據，不僅僅只有華為。比如北京開運聯合信息技術股份有限公司大數據解決方案是要根據您所需要的行業，來定製的。

G. 大數據培訓大概要多少錢

您好，很開心為您解答。
大數據培訓大概在2萬左右（面授課），但如果是線上授課，估計會便宜點。
但費用不能作為評價一家大數據培訓機構好不好的決定性因素，需要從師資力量、機構口碑、就業情況等多方面考察。

H. 大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢

大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
「大數據的市場規模沒有天花板。」國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想，這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
「單獨討論大數據意義不大，它是依附於具體業務，和各個行業密切相關的。」李廣乾認為，大數據產業規模和兩大因素相關：一是經濟發展水平，需要大數據的業務越多，市場體量就越大;二是信息化發展水平，能夠產生數據的終端越多，數據就會越聚越多，而數據的生產是沒有上限的。目前，大數據的金礦還僅是開挖了「冰山一角」。全球來看，Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示，大數據作為新興領域，已經進入應用發展階段，基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢，技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟，應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大，並成為新的增長動力。從總體規模看，2016年，全球大數據市場規模實現16.5%的增長，預計將連續3年保持增速在15%左右。同時，大數據成為全球IT支出新的增長點，2016年，有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用，另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。「說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。」工信部賽迪研究院軟體所所長潘文預測，包括大數據硬體、大數據軟體、大數據服務等在內的大數據核心產業環節，2016年達到3100億元，將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元，將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元，將在2020年超過20萬億元。「從大數據核心產業結構看，基於大數據的服務是大數據核心產業的主體，其規模約佔大數據核心產業規模的90%，未來，服務也將是大數據產業的最核心部分。」潘文說。做數據「搬運工」目前國內大數據公司分為兩類：一類是已有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司，依靠大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。不同的大數據公司，盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發，那麼海量數據就是地產開發時的土地資源，數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開，一是通過直接「搬運」數據賺錢，二是通過數據加工分析盈利。「我們就像一個自來水廠一樣，用戶要你提供干凈的自來水，對方可能是酒廠、飯店、飲料廠，他把你的水做成飲料或酒。」聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司，公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中，左磊發現客戶對於數據的需求非常大，但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務，就是整合市面上有價值的數據源，從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價，到在線試題、電影、股票，做成標准化的API(應用程序編程介面)，開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用，為他們免除數據收集、維護等環節。簡言之，聚合數據是一家數據源公司，充當的是數據「搬運工」的角色。在變現模式上，針對一些本身成本不高的服務，聚合數據會對用戶實行免費，而對一些成本相對高的服務，會按照每個介面或服務的成本收取不同的費用。2016年，聚合數據光API介面一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。另一個代表性類型是，國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，自2015年4月正式掛牌運營以來，僅用兩年多時間，就實現了可交易數據總量超過150PB，內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域，並於今年上半年實現正現金流，預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。數據的「消化」和「利用」如果說搬運數據是秀肌肉的「體力活」，那麼分析數據並提供解決方案就是拼智商的「腦力活」，相當於把收集來的數據「消化」「利用」好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式，而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想像空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說，數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能，收費方式採取按需購買，部分功能服務免費，部分功能服務收費。阿里雲的「數加」平台就是典型的數據工具盈利模式。阿里雲大數據事業部總監徐常亮表示，阿里雲「數加」平台，承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據，可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務，用戶不用自建計算平台。此外，基於「數加」平台，阿里雲還提供數十款應用工具，覆蓋數據採集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上，「數加」平台提供了最豐富的雲端數據開發套件，包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面，通過移動數據分析產品，開發者可快速搭建日誌採集、分析系統;通過「數加」平台BI報表產品，3分鍾即可完成海量數據的分析報告。在機器學習方面，「數加」平台發布的機器學習工具，可基於海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形牆，可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面牆上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單，每一個產品都有詳情介紹。百分點研發總監蘇海波介紹，5.5億用戶的「畫像」匯總於此，包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分，經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作，商戶可以根據用戶消費偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅遊行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。在輸出解決方案上，大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益，節約成本，優化原有行業，衍生出新的商業模式。

I. 2020年度大數據解決方案TOP50出爐！智領雲榜上有名

近年來，我國大數據生態環境不斷向好，產業發展維持高增長態勢，大數據技術在與政府、企業核心業務的融合中，釋放出了更多創新活力和應用潛能。

此次上榜企業，均屬於大數據領域的驅動力量，也是其所在行業不可替代的創新主力。入選榜單進一步提升了智領雲的品牌形象和影響力，更是對公司產品與技術實力的認可。

未來我們將不斷挖掘大數據的巨大潛力，擴大自身專業性和影響力，更好地支撐企業數字化建設，落地更多的數字化創新應用，不斷 探索 大數據產業鏈的融合應用，為各行各業數字化轉型提供可實踐的方法論與經驗，並致力於為大數據與行業的融合創新不斷貢獻自己的力量。

關於智領雲

武漢智領雲 科技 有限公司成立於2016年8月，專注於雲計算、大數據領域前沿技術的研發。公司創始團隊成員來自於推特（Twitter）、蘋果（Apple）和藝電（EA）等矽谷知名企業，是矽谷最早一批從事雲計算和大數據研究與實踐的技術專家，擁有十多年的雲計算、大數據系統的系統架構和系統開發經驗。公司作為擁有雲計算、大數據領域核心技術的高 科技 企業獲得了來自矽谷、國內知名投資人和投資機構的青睞。

公司為企業級客戶提供雲原生數據中台系統解決方案；幫助企業搭建數據和AI中台，輕松打造業務數據能力閉環，掌握全面、及時、更多維度的業務現狀，提升數據驅動應用的迭代和發布速度；實現系統資產（人/資源/數據/應用） 在同一系統中的統一管理，建立數字化運營體系，並最終完成數據驅動的數字化轉型。

公司在能源、教育、醫療 健康 、物聯網、金融等行業同國內外很多知名企業和上市公司建立了合作關系，包括：D2IQ(Mesos平台的主要開發商)，埃克森美孚（中國）、天源迪科、中電數據、天喻教育、深圳智宇、青島賽維、廣州暢驛、楚天雲、華訊網路、南瑞集團等。公司與合作夥伴在多個領域中展開緊密的合作，充分利用各自的優勢，共同為企業客戶提供更有價值的雲計算、大數據產品和技術服務。

J. 大數據市場營銷 有何訣竅

大數據市場營銷 有何訣竅
了解一些更智慧的大數據營銷示例，有助於闡明營銷人員應如何使用非傳統數據，從分析和創新的角度進行思考。
1. 衡量社交媒體影響力
公司可以採用定製分析解決方案或社交網路分析，來衡量社交媒體的影響力。
2. 識別您的品牌推廣人員
識別主要的影響者，並使用這些個人開展積極的營銷活動。尋找主要的影響者，不只可以通過傳統交易（最近購買、客戶服務呼叫），還可以通過社交媒體。
3. 將大數據見解轉變為切實可行的營銷戰術
藉助不同學科團隊，將大數據見解轉換為切實可行的營銷戰術。最大的成功是工作速度快且具有很強迭代的團隊，業務、IT和分析專家快速評審實際結果，重新校準分析，調整假設，然後測試結果。
4. 創建客戶購買預測
將歷史行為數據用於一個定義的目標，作為針對不同類別產品的行為指標。例如，測試一項公用事業服務的付款歷史記錄或升級可能性，作為一個娛樂產品或新興信貸產品的行為指標。不斷測試是取得成功的有力保障。
5. 了解不同營銷渠道的真正價值
組合來自傳統媒體和社交媒體站點的銷售數據，創建一個模型，突出傳統媒體與反映在社交媒體上的活動（如呼叫中心交互）的影響力。不佳的客戶體驗是比傳統媒體活動更強大的銷售驅動力。改進客戶服務背後的開銷，可以比投資廣告更有效地增加收入。
6. 通過郵編瞄準銷售機會
與其讓銷售代表超負荷工作，分析海量數據和復雜的模型，不如創建強大的銷售工具，用簡單、可視的界面，通過郵編瞄準新的潛在客戶。這是一個業經證明的增加銷售的戰術。
充分利用大數據獲得見解極有可能讓企業從眾多競爭對手中脫穎而出。由於這一轉變仍處於起步階段，迄今很少有大數據見解轉變為營銷優勢，因此大數據營銷的早期加入者具有明顯的優勢。考慮以下大數據營銷示例，了解其他早期採用企業如何從大數據中尋求優勢：
1. 下一代客戶重新定位
隨著大數據分析變得日益復雜，營銷人員需要找到更好的途徑來重新定位客戶。例如，試想根據在線查看的項目而不是點擊率來重新定位。這一戰術及其他戰術將能夠提供比當前使用的重新定位方法更加個性化的方案。
2. 使用熱圖（Heat Map）技術追蹤店內客戶偏好
使用部署了熱圖技術的內部攝像系統來查看店內客戶流量，就像是網站使用技術來注冊在線活動一樣。這一離線流量信息可與在線數據進行對比，告訴零售商產品在線與離線的執行情況，以便調整營銷計劃。
3. 利用地理空間數據與客戶進行溝通
使用地理空間數據來准備有針對性的報價，並推動在線客戶前往店鋪。無線運營商採用有針對性的營銷活動增加了每位用戶的收入，並結合了離線和在線營銷工作。
4. 分析社交媒體以增加收入
使用社交網路分析來識別和影響有影響力的客戶。無線運營商已發現，通過實施社交分析，他們能夠將其前10%有影響力的客戶所影響的收入從35%增加到80%。
5. 注重轉換
營銷人員應以轉換語言來交談，並特別關注這一點。「擁有最高轉換的線索來源是什麼？」「哪類內容能夠激發最強的品牌主張？」「哪些渠道持有最高的轉換率？」使用大數據來通知和推動全方位的轉換。