華微大數據封號

❶ 網路推廣的技巧有哪些

一：投放廣告

我們大家知道，喜歡上BBS的人，對於自己常常登陸的論壇有一種依賴感，而因為有這種依賴的原因，是他關注這個領域，熱愛這樣的論壇，時常會駐足論壇的各個角落，那麼在這樣的論壇，投放我們的廣告是非常有針對性的，論壇大多都不生成真靜態。

二：置頂貼

做過seo優化，或者推廣的人，我們都了解一個這樣的一說：高質量鏈接和垃圾鏈接!說到底，高質量的鏈接無非就是被非單個IP請求刷新，非常頻繁的頁面做了反向鏈接的鏈接。簡單就是說，那個頁面關注的人非常的多。既然關注的非常多，那麼這一頁面所起到的所用就是非常大，產品宣傳的效果就不用說了。

三：簽名廣告

這個對於那些喜歡泡論壇的網路推廣人員比較有效，我們知道要想讓顧客和你成交的最好辦法，就是和他成為朋友，如果你的顧客和你有同樣的嗜好—灌水，那麼成為你的客戶只是時間的問題，我們在灌水的同時，每發布或者回復一個帖子，在簽名裡面都會有我們的廣告，如果我們回復的精華或者置頂帖的一樓或者二樓，效果可想而知，我們逛論壇的時候可以看到一樓的同志，都在出售廣告位這就體現了這個位置的重要性。

四：軟文

在論壇裡面發布軟文一定要寫的精彩，這樣才有吸引力，不管是在標題還是內容都要別具一格，如果你的標題或者內容讓用戶一眼就看出是廣告，那這樣的軟文就是失敗的，弄不好還會被刪帖，而且在論壇裡面排在前面的帖子除了置頂帖，其他基本就是最新回復的帖。

五：新聞

發布自己公司的新聞，或者有爭議的相關新聞，容易引起大家討論的新聞，這樣的新聞不但可以提高自己公司或者網站的知名度，如果連接添加得當，還可以對於相關關鍵字起到優化作用！

❷ 國家沒有大數據的時候不良貸款沒多少

是的，，，2020年年末銀行業不良貸款率1.92% 較年初下降0.06個百分點
01-25 12:15
近日，銀保監會公布了銀行業保險業2020年運行及改革發展情況。相關數據顯示，2020年，銀行業共處置困皮不良資產3.02萬億元。截至2020年年末，不良貸款余額3.5萬億元，較年初增加2816億元；不良貸款率1.92%，較年初下降0.06個百分點；逾期90天以上貸款與不良貸款的比例為76%，較年初下降5.1個百分點。銀行保險機構流動性總體保持平穩，商業銀行流動性覆蓋率146.5%，保險公司經營活動現金流同比增長106.5%。

數據還顯示，銀行業保險業資產負債及業務穩步增長。2020年年末，銀行業金融機構總資產319.7萬億元，同比增長10.1%；總負債293.1萬億元，同比增長10.2%。保險公司總資產23.3萬億元，同比增長13.3%；原保險保費收入4.5萬億元，同比增長6.1%；保險資金運用余額21.7萬億元，同比增長17%。



與此同時，2020年，人民幣貸款增加汪啟差19.6萬億元，同比多增2.8萬億元。民營企業、製造業貸款分別增加5.7萬億元、2.2萬億元。普惠型小微企業貸款、科學研究和技術服務業貸款、信息技術服務業貸款同比分別增長30.9%、20.1%、14.9%。銀行保險機構新增債券投資9.5萬億元。保險業提供保險金額8710萬億元，同比增長34.6%；賠付支出1.4萬億元，同比增長7.9%。

此外，2020年，通過發行優先股、永續債、二級資本債等工具補充了商業銀行資本1.34萬億元，銀行業新提取撥備1.9萬億元，同旁和比多提取1139億元。2020年年末，撥備覆蓋率182.3%，貸款撥備率3.5%，均保持較高水平。初步統計，商業銀行實現凈利潤2萬億元，同比下降1.8%。2020年年末，商業銀行資本充足率14.7%。目前，保險公司綜合償付能力充足率242.5%，核心償付能力充足率230.5%。

在銀行業保險業改革開放方面，銀保監會持之以恆推進完善銀行保險機構公司治理，深化黨的領導和公司治理有機融合，嚴格規范股權管理，強化董監高等治理主體履職監督。印發中小銀行深化改革和補充資本工作方案，全面部署推進城商行、農信社改革化險工作。全面推進保險機制改革，發布車險綜合改革指導意見，研究推動發展養老保險第三支柱，加快意外險和農業保險改革。穩步擴大金融對外開放。推動更多對外開放措施落地，積極審核外資機構市場准入申請。自2018年以來，共批准外資銀行和保險公司來華設立近100家各類機構。

❸ 大數據.雲計算有哪些上市公司

1，海康威視

海康威視是全球領先的以視頻為核心的物聯網解決方案提供商，致力於不斷提升視頻處理技術和視頻分析技術，面向全球提供領先的監控產品和技術解決方案。

2，大華股份

浙江大華技術股份有限公司系按照《公司法》的有關規定，經浙江省人民政府企業上市工作領導小組浙上市（2002）18號文批准，由杭州大華信息技術有限公司依法整體變更設立的股份有限公司，發起人為傅利泉、陳愛玲、朱江明、劉雲珍、陳建峰。股份公司設立時以截至2001年12月31日經審計的凈資產1,080萬元按照1：1的比例摺合股本1,080萬股。

3，華平股份

華平信息技術股份有限公司是一家在中國A股上市的領先的多媒體通信系統提供商，致力於向社會提供成熟、先進的網路視頻通信產品和專業的系統解決方案。

4，中威電子

中威電子公司是中威有限通過整體變更方式設立的股份有限公司。中威有限經天健事務所審計的截至2009年12月31日的凈資產為5,008.54萬元，按1.6695:1的比例摺合成股本3,000萬元，折股溢價2,008.54萬元計入資本公積，整體變更前後股東持股比例不變。

5，科大訊飛

科大訊飛股份有限公司（IFLYTEK CO.,LTD.），前身安徽中科大訊飛信息科技有限公司，公司總部在合肥，成立於1999年12月30日，2014年4月18日變更為科大訊飛股份有限公司 ，專業從事智能語音及語言技術研究、軟體及晶元產品開發、語音信息服務及電子政務系統集成 。擁有靈犀語音助手，訊飛輸入法等優秀產品。

❹ 數據安全有哪些案例

「大數據時代，在充分挖掘和發揮大數據價值同時，解決好數據安全與個人信息保護等問題刻不容緩。」中國互聯網協會副秘書長石現升在貴陽參會時指出。

員工監守自盜數億條用戶信息

今年初，公安部破獲了一起特大竊取販賣公民個人信息案。

被竊取的用戶信息主要涉及交通、物流、醫療、社交和銀行等領域數億條，隨後這些用戶個人信息被通過各種方式在網路黑市進行販賣。警方發現，幕後主要犯罪嫌疑人是發生信息泄漏的這家公司員工。

業內數據安全專家評價稱，這起案件泄露數億條公民個人信息，其中主要問題，就在於內部數據安全管理缺陷。

國外情況也不容樂觀。2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實，在2014年至少有5億用戶的賬戶信息被人竊取。竊取的內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登陸密碼。

企業數據信息泄露後，很容易被不法分子用於網路黑灰產運作牟利，內中危害輕則竊財重則取命，去年8月，山東高考生徐玉玉被電信詐騙9900元學費致死案等數據安全事件，就可見一斑。
去年7月，微軟Window10也因未遵守歐盟「安全港」法規，過度搜集用戶數據而遭到法國數據保護監管機構CNIL的發函警告。

上海社會科學院互聯網研究中心發布的《報告》指出，隨著數據資源商業價值凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用和劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家和數據生態治理水平，以及組織的數據安全能力都提出了全新挑戰。

當前，重要商業網站海量用戶數據是企業核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理更是面臨嚴峻壓力。

企業、組織機構等如何提升自身數據安全能力？

企業機構亟待提升數據安全管理能力

「大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。

5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。

今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。

石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。

「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。

「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請

數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）進行制訂。

阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。

作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。

「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。

❺ 外呼防封號系統的公司哪家好

800呼-電話外呼中心
（網路直接搜索好碼肆）

800呼的智能呼叫中心，是專為電話銷售打造的呼叫系統，一套系統打通篩客育客觸客全流程。 800呼的智能呼叫中心靈活對接融合CRM，藉助人工智慧與大數據技術，幫助企業快速開展電銷業務。
雲呼叫，4G話機，APP，外呼機器人等隨心選。800呼雲呼叫中心：統一外顯統一充值，電銷訪銷一體化（適用於大中型企業）。使用呼叫中心外呼時，可以在管理後台，為員工配置坐席和號碼；
800呼叫的線路模式分兩種，「SIP話機」和「手機」；
1、無需個人辦卡，以公司資質申請和備案，運營商提供號碼 。
2、號碼地全國1-3線城市都有，任你選擇 。
3、每天每個業務員撥打500-1000次，解決高頻問題。
4、過濾名單池，對高危名單，黑名單自動過濾，提升呼出效率。
5、耳麥插在電腦上，打開網頁登錄或者手機APP就可撥打電話。
6、號友轎碼企業獨享，不是號碼池很多公司共用的，確保交付到手模嫌都是新號 。
7、通話穩定，音質清晰的SIP電話，溝通更流暢 。

解決方案二：回撥線路
1、保留傳統通話習慣，無需耳麥，使用手機即可通話
2. 外顯真實手機號，歸屬地可選，客戶未接到，可通過該號碼回撥，減少意向客戶流失
3. 中間號撥打，主叫變被叫，雙方處於接聽，實現運營商查詢不到呼叫記錄。
4. 通話穩定，溝通更流暢，和正常撥打無異
「八百呼」以客戶需求為核心，連接企業一切通訊為理念，包含座機電話、手機、網站、微信、視頻等全方位整合，為企業提供文字/語音/視頻通訊、智能硬體研發、人工智慧等一站式解決方案。目前擁有10多年行業經驗，運營商一手線路，目前合作5000多家企業，既有世界五百強招行銀行、四川建行，也有服務全國的宗申集團、網路、匯中財富、新希望物業、校管家、四維衛浴、新東方、中青旅、高速公路等企事業單位。完善的售後服務體系和團隊、10多年客戶服務經驗的積累和軟體迭代升級，是「八百呼」品牌在行業的核心競爭力！

❻ 大數據的歷史

一、大數據的陷阱作文

李娜再度奪得大滿貫，超越了張德培的華人大滿貫紀錄，非舉國體制下的奇跡造就了舉國的愉悅。

在總結李娜成功因素的時候，也再次看到了這樣的言論：是大數據起到了重要的作用。但這次李娜奪冠，最靠譜的解釋就是李娜在卡洛斯的幫助下大大提升了心理層面的戰鬥力。

在技術層面領先的前提下，李娜在整場比賽中克服了節奏問題，她具備了一顆冠軍的心臟。2012年9月6日，代表亞洲網球至高水平的中國選手李娜在美國迎戰名將小威廉姆斯。

當時，IBM公司在綜合了美網過去8年的全部比賽數據之後，為參賽球員制定了「Keys to the march」的比賽制勝策略。李娜一方獲得贏球的關鍵包括3個指標：1.一發得分率超過69%;2.4-9拍相持中得分利率要超過48%:3.發球局30-30或40-40時得分率要超過67%。

比賽結果是，李娜潰敗。比賽結束後，IBM高調地宣布李娜僅僅完成了三項制勝策略中的項，而小威廉姆斯則完成了自己三項制勝策略中的兩項。

於是，很多人就順著IBM的思路問，李娜為什麼不照著BM的策略去打球？其實，當當事人的主觀願望不積極的時候，大數據對他們來說不過是噪音而已。同樣，數據也會因為主觀意願具有欺騙性。

我們很多時候都會被誤導，認為大數據的作用是讓歷史提示未來。其實不然。

在網球這樣的領域里，歷史數據甚至常常會成為陷阱。有意思的是，在另一場女子網球比賽中，一位球員做到了IBM為其制定的三項指標中的兩個，她卻失敗了。

而勝利的一方，只完成了一個指標。

二、大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

大數據時代發展的具體歷程如下：2005年Hadoop項目誕生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用來解決網頁搜索問題的一個項目，後來因其技術的高效性，被Apache Software Foundation公司引入並成為開源應用。

Hadoop本身不是一個產品，而是由多個軟體產品組成的一個生態系統，這些軟體產品共同實現全面功能和靈活的大數據分析。從技術上看，Hadoop由兩項關鍵服務構成：採用Hadoop分布式文件系統（HDFS）的可靠數據存儲服務，以及利用一種叫做MapRece技術的高性能並行數據處理服務。

這兩項服務的共同目標是，提供一個使對結構化和復雜數據的快速、可靠分析變為現實的基礎。2008年末，「大數據」得到部分美國知名計算機科學研究人員的認可，業界組織計算社區聯盟 （puting munity Consortium），發表了一份有影響力的白皮書《大數據計算：在商務、科學和社會領域創建革命性突破》。

它使人們的思維不僅局限於數據處理的機器，並提出：大數據真正重要的是新用途和新見解，而非數據本身。此組織可以說是最早提出大數據概念的機構。

2009年印度 *** 建立了用於身份識別管理的生物識別資料庫，聯合國全球脈沖項目已研究了對如何利用手機和社交網站的數據源來分析預測從螺旋價格到疾病爆發之類的問題。同年，美國 *** 通過啟動://Data.gov網站的方式進一步開放了數據的大門，這個網站向公眾提供各種各樣的 *** 數據。

該網站的超過4.45萬量數據集被用於保證一些網站和智能手機應用程序來跟蹤從航班到產品召回再到特定區域內失業率的信息，這一行動激發了從肯亞到英國范圍內的 *** 們相繼推出類似舉措。2009年，歐洲一些領先的研究型圖書館和科技信息研究機構建立了夥伴關系致力於改善在互聯網上獲取科學數據的簡易性。

2010年2月，肯尼斯ž庫克爾在《經濟學人》上發表了長達14頁的大數據專題報告《數據，無所不在的數據》。庫克爾在報告中提到：「世界上有著無法想像的巨量數字信息，並以極快的速度增長。

從經濟界到科學界，從 *** 部門到藝術領域，很多方面都已經感受到了這種巨量信息的影響。科學家和計算機工程師已經為這個現象創造了一個新詞彙：「大數據」。

庫克爾也因此成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。2011年2月，IBM的沃森超級計算機每秒可掃描並分析4TB（約2億頁文字量）的數據量，並在美國著名智力競賽電視節目《危險邊緣》「Jeopardy」上擊敗兩名人類選手而奪冠。

後來 *** 認為這一刻為一個「大數據計算的勝利。」 相繼在同年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（McKinsey&pany）肯錫全球研究院（MGI）發布了一份報告——《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》，大數據開始備受關注，這也是專業機構第一次全方面的介紹和展望大數據。

報告指出，大數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

報告還提到，「大數據」源於數據生產和收集的能力和速度的大幅提升——由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2011年12 月，工信部發布的物聯網十二五規劃上，把信息處理技術作為4 項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。

2012年1月份，瑞士達沃斯召開的世界經濟論壇上，大數據是主題之一，會上發布的報告《大數據，大影響》（Big Data, Big Impact） 宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣。2012年3月，美國奧巴馬 *** 在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，這一倡議標志著大數據已經成為重要的時代特徵。

2012年3月22日，奧巴馬 *** 宣布2億美元投資大數據領域，是大數據技術從商業行為上升到國家科技戰略的分水嶺，在次日的電話會議中， *** 對數據的定義「未來的新石油」，大數據技術領域的競爭，事關國家安全和未來。並表示，國家層面的競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及解釋、運用的能力；國家數字 *** 體現對數據的佔有和控制。

數字 *** 將是繼邊防、海防、空防之後，另一個大國博弈的空間。2012年4月，美國軟體公司Splunk於19日在納斯達克成功上市，成為第一家上市的大數據處理公司。

鑒於美國經濟持續低靡、股市持續震盪的大背景，Splunk首日的突出交易表現尤其令人們印象深刻，首日即暴漲了一倍多。Splunk是一家領先的提供大數據監測和分析服務的軟體提供商，成立於2003年。

Splunk成功上市促進了資本市場對大數據的關注，同時也促使IT廠商加快大數據布局。2012年7月，聯合國在紐約發布了一份關於大數據政務的白皮書，總結了各國 *** 如何利用大數據更好地服務和保護人民。

這份白皮書舉例說明在一個數據生態系統中，個人、公共部門和私人部門各自的角色、動機和需求：例如通過對價格關注和更好服務的渴望，個人提供數據和眾包信息，並對隱。

三、大數據時代的產生背景

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。 數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」

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四、大數據時代是什麼意思

大數據時代：最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」 (6)華微大數據封號擴展閱讀 大數據影響 現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。

這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬…… 截止到2012年，數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB,2009年的數據量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。

而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。

然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制）； B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度；之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱；擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力； C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大。

五、為什麼大數據如此重要

大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。

為什麼大數據如此重要？

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

總結

在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。

六、如何實現大數據量資料庫的歷史數據歸檔

這個問題是這樣的：

首先你要明確你的插入是正常業務需求么？如果是，那麼只能接受這樣的數據插入量。

其次你說資料庫存不下了 那麼你可以讓你的資料庫上限變大 這個你可以在資料庫裡面設置的 裡面有個資料庫文件屬性 maxsize

最後有個方法可以使用，如果你的歷史數據不會對目前業務造成很大影響 可以考慮歸檔處理 定時將不用的數據移入歷史表 或者另外一個資料庫。

注意平時對資料庫的維護 定期整理索引碎片

❼ 華為 FusionData 發布，大數據痛點消失不見

作者 | 胡巍巍發自北京民生現代美術館

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

2009年，世界上出現了一種叫做甲型H1N1流感的病毒。由於當時全球尚未研發出對抗這種病毒的疫苗，公共衛生專家能做的只是減慢傳播速度。

更可怕的是，人們一般是在感染這種病毒多日後、也就是實在受不了的時候，才會去醫院。所以，公共衛生機構在告知公眾流感預告時，往往會有一兩周的延遲。

有意思的是，在甲型H1N1流感爆發的幾周前，谷歌的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇論文，文章稱，患者在看病前往往會上網搜索，而谷歌通過觀察人們的搜索記錄，從而可以判斷出流感來源地，並且預測得比官方更准確、更及時。而這，就是數據的力量！

而隨著5G的到來，數據能做的事兒，遠不止於此。

近日，5G牌照的發放，讓5G應用開始照進現實。而德國專利數據公司IPlytics的報告顯示，截至2019年4月，華為擁有1554族專利，領先於諾基亞、三畢備遊星等公司，是擁有5G標准必要專利（5G SEP）數量最多的公司。

進入5G時代後，人類產生的數據必將翻倍，據We Are Social和Hootsuite發布的2019年數字報告顯示，全球人口數76.76億人，其中手機用戶51.12億人，網民43.88億人，有34.84億人活躍在社交媒體上。但是，當下的數據解決方案，是否跟上了人類產生數據的速度呢?

據華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍介紹，目前，很多企業的數字化程度不足，90%的數據沒有進入系統，大量的IoT數據缺失，要麼就是完整性不足，要麼就是各個部門的數據沒有打通，這種困境導致了很多數據孤島。

另據華為全球產業展望（GIV）報告顯示，全球數據量將從2018年32.5ZB快速增長到2025年的180ZB。

但企業生產活動產生的數據中只有不到2%被保存，而其中得到分析利用的不足10%，數據價值沒有得到充分釋放。並且企業普遍存在煙囪式業務系統，導致數據管理、應用效率低。

故此，華為發布了智能數據解決方案FusionData。6月5日，在北京民生現代美術館，幾百人的發布會場座無虛席。

發布會上，華為EBG中國區總裁蔡英華表示：「站在智能時代的入口，在堅持『被集成』的基礎上，華為企業業務通過『無處不在的聯接+數字平台+無所不及的智能』，致力於打造數字世界的底座。其中數字平台整合了包括雲、大數據、AI、IoT等在內的各種新ICT技術，向上支持應用快速開發、靈活部署，使能各行業業務敏捷創新；向下通過無處不在的 聯接 ，做到雲管端協同優化，真正實現物理世界的數字化。」

華為EBG中國區總裁蔡英華提到數字化時表示滾早：「站在智能時代的入口，在堅持『被集成』的基礎上，華為企業業務通過『手銷無處不在的聯接+數字平台+無所不及的智能』，致力於打造數字世界的底座。其中數字平台整合了包括雲、大數據、AI、IoT等在內的各種新ICT技術，向上支持應用快速開發、靈活部署，使能各行業業務敏捷創新；向下通過無處不在的 聯接 ，做到雲管端協同優化，真正實現物理世界的數字化。」

華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰，在提到數據應用的痛點時也表示：「各行各業在實現數據價值時面臨數據接入難、分析難、消費難等挑戰，亟待更智能的數據解決方案。華為智能數據解決方案FusionData，包含數據接入、數據處理、數據使能等關鍵部件，幫助客戶打通全域數據連接、建立統一的數據平台、提升實時數據服務能力，擁抱行業數字化。」

周躍峰發布FusionData那麼，FusionData究竟可以解決哪些痛點呢？

作為領先的智能數據解決方案，華為FusionData支持智能的數據全生命周期管理，從以下三個層面，重定義數據基礎設施：

智能數據連接部件ROMA支持多數據源接入、消息和API的統一管理、智能通道選擇等技術實現智能全連接，加速數據流動，讓應用與數據連接更高效。

1、多數據源接入：支持1100多種應用和異構數據源接入，通過開放式數據接入框架可靈活接入第三方數據源。

2、消息和API的統一管理：支持分布式消息和API的路由統一配置管理，輕松實現分布式消息和API服務的跨網跨域跨雲集成，讓數據自由流動。

3、智能通道選擇：支持數據多通道傳輸，並且可根據數據特點智能選擇傳送通道，大幅提升數據接入效率。

智能數據處理部件包含分布式存儲FusionStorage、分布式資料庫GaussDB和大數據平台FusionInsight等，通過多類型數據融合存儲、融合分析引擎等技術實現從單一處理到智能融合處理，加速實現數據價值。

1、多類型數據融合存儲：通過存儲與計算分離技術，打破系統煙囪式建設；通過智能分布式存儲的多協議融合技術，實現一份數據同時支持資料庫、大數據、AI等多種業務的分析需求，讓融合數據分析成為可能。

2、融合分析引擎：支持資料庫、大數據、AI多引擎融合分析和多樣性算力統一調度。通過統一架構，降低海量數據處理難度，實現極簡分析。

智能數據使能部件DAYU通過智能元數據感知和OneQuery Turbo 技術構建數據處理與業務創新的橋梁，提升業務體驗，讓業務更敏捷。

1、智能元數據感知：通過AI技術，自動感知和採集多個系統的元數據，並進行智能化分級分類，生成全局統一的數據視圖，數據尋找秒級響應。

2、OneQuery Turbo ：提供統一的數據訪問介面，實現多數據源、多類型數據的統一訪問，簡化數據加工流程，數據獲取速度提升10倍以上。

傳說中，三皇五代時期的大禹治理花了13年時間，治理黃河洪水。老百姓在他的幫助下，過上了築室而居的生活。

今天，華為FusionData的使命，也是為了讓企業不再對數據洪水束手無策，而是讓海量數據變成滋養企業不斷發展的資源！如果你對華為FusionData很有信心，就在文末點個「再看」吧！

參考資料：

維克托·邁爾-舍恩伯格《大數據時代》第一章

❽ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

■大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量辯笑虧數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息攜神推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬升猛性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

❾ 智能安全帽是什麼

智能安全帽是由傳統的安全帽演化而來的，更准確地說，它是傳統安全帽的高科技升級版。傳統安全帽僅具備單一的保護人員頭搜返部安全的功能，為適應施工現場多樣化的需求；

華微智能安全帽是由智能頭盔和智能管控中心兩大部分組成。採用了物聯網、移動互聯網、人工智慧、大數據和雲計算等技術，讓前端現場作業更加智能，讓後端管理更加高效；同時實現前端現場作業和後端管理的實時聯動、信息的同步傳輸與存儲以及數據的採集與分析。前端現場操作人員可以用語音、智能手錶或手機操控智能頭睜謹盔上的電話、WIFI、熱點、錄像、拍照、照明燈、人臉識別、紅外成像、RFID、人員定位、電壓感知、AR成像和安全防護預警等功能，及時將數據和後台對接，實現後端實時監控前端，並將收集的數據進行有效分析，以提高工作和管理效率，降低企業運營成本。

看下能不能適用你企業的業務流程，個人感世早飢覺還是蠻好用的。