大數據攻堅怎麼做

❶ 如何用大數據做高效社會創新

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數則做據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經殲茄濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大孫改衡大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

❷ 如何用大數據做好企業運營

大數據對企業來說有什麼用?對於這個連IT界都眾說紛紜的事情，要讓希望使用大數據產品和服務的企業主們來說，更是一頭霧水。大數據是工具，那麼它究竟對企業會有什麼作用呢？了解了大數據的作用，才能讓大數據更好的服務自身。其實，從傳統企業的運行流程來看，大數據主要能夠在了解用戶、鎖定資源、規劃生產、做好運營、開展服務等方面，幫上企業的忙。

下面，我們來看一下到底大數據到底能幫什麼忙：

1、幫企業了解用戶

大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。

從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。據網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數
據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與調性相匹配的產品。

通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。

2、幫企業鎖定資源

通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集
分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可
以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤
酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果美元大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

3、幫企業規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。

過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什麼會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術和思維方式所做的准備。
據稱，《紙牌屋》的資料庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什麼、誰來拍、誰來演、怎麼播，都由數千萬
觀眾的客觀喜好統計決定。

4、幫企業做好運營

過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通
過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有
把握地面對。

對於大數據對企業運營的導航左右，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。」

5、幫企業開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H.
Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都
必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以藉助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分
析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值。

❸ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

❹ 大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰

大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰

數據被認為是新時期的基礎生活資料與市場要素，重要程度不亞於物質資產和人力資本。

近年來，企業產生的數據量呈指數級增長，信息資源爆炸式激增，其中非結構化的數據信息達到85%左右，傳統的信息資源管理技術已經無法應對大數據時代的挑戰。

Hadoop等大數據技術和其他大數據工具和設備的出現以及雲計算數據處理與應用模式的廣泛運用，為企業處理日益增長的海量非結構化數據提供了高效、可擴展的低成本解決方案，彌補了傳統關系型資料庫或數據倉庫處理非結構化數據方面的不足，深化和拓展了企業商業智能和知識服務能力，形成了數據驅動的決策機制，提高了決策水平。

因此，大數據時代，企業應轉變信息資源管理工作模式和利用方式，以價值創造為核心，以新一代信息技術深度應用為抓手，加強信息資源整合，精準、快速地提取增值性的有效信息，打響信息資源整合攻堅戰。

信息資源難題

大數據時代，物聯網、雲計算、移動互聯網等新一代信息技術在企業產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理、決策支持等環節的應用逐步深入，具有「大量（Volume）、多樣（Variety）、快速（Velocity）、價值（Value）」特性的信息被大量創造出來。這些信息資源在統一標准規范、實時精準管控和深層價值挖掘上難度較大，企業面臨信息資源管理的巨大挑戰。

結構復雜多樣，統一標准規范難。大數據時代，信息資源在組織上表現為非線性化，超文本、超媒體信息逐漸成為主要的方式；同一伺服器上的信息資源也可能在數據結構、字元集、處理方式等方面存在差異。大數據這一結構復雜多樣的特性給信息資源統一標准和規范的建立帶來麻煩，使得體量龐大的結構化和非結構化的信息資源處於無序組織狀態。標准化、規范化企業信息資源是未來企業信息化建設的重點和難點之一。

動態性與交互性並存，實時精準管控難。大數據時代，互聯網信息是企業信息資源的重要組成部分，豐富的網路信息資源為企業數據獲取提供了便利，這些資源為企業進行大規模、精準化的消費者行為研究提供了機會，而互聯網信息的動態性是顯而易見的，具有很大的自由度和隨意性。同時，交互性是網路信息傳播的最大特點，互聯網形成了企業與用戶溝通的橋梁，企業和用戶共同參與，使得信息雙向流動。企業對自由靈活的且互動性強的信息資源實時精準控制難度越來越大。

數量龐大且內容多樣，深層價值挖掘難。大數據時代企業信息資源包羅萬象，一方面是與外部的客戶、合作夥伴通過文本信息、社交網路、移動應用等形式進行互動時產生大量的數據；一方面，企業內部生產研發、綜合辦公、視頻監控等日常經營管理活動產生的大量信息。這些信息資源在形式上表現為文本、圖像、音頻、視頻等，是多媒體、多語種、多類型信息的混合體。

研究表明，中國捕獲和產生的數字信息量有望在2012年至2020年間增至8.5ZB，實現22倍的增長，或保持50%的年復合增長率。企業在PB級甚至EB級的數據中尋找相關信息無異於大海撈針，利用信息驅動決策的成本和復雜性與日俱增。

不對稱發展

傳統粗放式信息資源管理的整合度不高。企業信息資源長期處於粗放式管理狀態。企業對內部產生和外部反饋的大量數據信息僅僅是存儲下來，缺少信息的甄別、分類、整合和加工，很少利用信息進行管理決策，信息資源的利用率非常低。大多數企業缺乏有效的方法、手段和機制對信息資源進行管理，無法及時有效的對信息資源進行提取、集成和分析，整合度非常低。

信息資源管理缺乏對大數據的深度認知。就企業而言，信息資源管理的核心目標就是確保信息資源的有效利用，做到正確決策。企業只有深度認知大數據特徵以及大數據給企業信息資源管理帶來的難點，才能有序組織和管理結構復雜、大量、實時且潛在價值高的數據信息，才能及時、准確地挖掘分析出海量數據信息的潛在價值，才能確保信息資源的有效利用。然而，多數企業在信息資源管理過程中，對大數據的認知還只留於表面，導致信息資源的有效利用率偏低。

信息資源管理缺乏數據治理體系化建設。數據治理尚屬比較新興的、發展中的概念，隨著「大（大數據）雲（雲計算）平（平台）移（移動互聯網）」等新一代信息技術的飛速發展，對企業數據質量的要求越來越高，企業亟需數據治理（Data Governance）來輸出規則的可信度高的數據。

然而，目前國內大多數企業在數據治理方面還處於初級階段，只是做了簡單的數據質量檢查、數據歸檔、數據安全等分散性的數據處理工作，沒有形成數據治理方法論，數據作為企業核心資產來運作的理念尚未形成，完整的數據治理體系建設缺失。

整合資源

統一信息資源模式，強化數據標准建設。大數據時代，企業信息資源整合的關鍵是依託企業主數據管理（MDM，Master Data Management），強化數據標准化建設，實現信息資源模式的統一。企業主數據管理就是將企業的多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據（主數據），集中進行數據的清洗和豐富，並且以服務的方式把統一的、完整的、准確的、具有權威性的主數據分發給企業內需要使用這些數據的應用。

總結多年企業信息化規劃經驗，結合大數據時代企業信息資源管理的要求，提出了識別、診斷、規劃、實施、維護5個階段實現企業主數據管理的方法論。

推進結構化和非結構化數據的融合發展。大數據時代，實現企業海量復雜數據信息的科學有效管理是保障大數據技術能夠充分挖掘企業信息資源的潛在價值的前提。紙質信息與數字化的視頻、音頻、郵件、圖片等非結構化數據在企業信息資源中的比重的逐步攀升，蘊含了豐富的潛在價值。這些非結構化數據的構造方法重復率高、冗餘存儲明顯，且不同對象之間可能存在復雜的關系。然而，傳統的面向對象的數據模型無法實現對非結構化數據的組織和管理。

因此，企業需推進結構化和非結構化數據的融合式發展，將超文本、超媒體數據模型和面向對象數據模型進行融合，構建適合結構化和非結構數據統一組織和管理的數據模型。

積極部署大數據應用，驅動信息資源的有效利用。大數據時代，企業信息資源整合的最終目標是利用大數據分析與挖掘技術實現信息資源的高效利用。應用系統是大數據的根基，企業應加大大數據技術的應用部署力度，綜合運用雲計算、分布式計算、數據交換、數據倉庫、數據挖掘以及非結構化的數據處理等多層次的大數據技術搭建大數據平台。

重視數據安全管理，確保大數據生態圈信息安全。大數據時代，信息系統之間互聯是必然的，他們會形成一個息息相關的生態圈。在這一生態圈裡，存儲和管理的大量數據信息是企業市場競爭力的核心，需要對數據安全問題進行控制和管理。因此，企業在信息資源整合過程中應以數據安全管理為前提，需要與上下游企業以及安全管理機構、評測機構等第三方機構開展廣泛合作，從企業管理制度、流程和技術手段等多方面協作確保大數據生態圈的數據信息安全。

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❺ 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

2、社交化營銷-善融商務

人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進轎培鉛行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

3、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

❻ 當下互聯網背景下,作為當代大學生如何利用大數據+做合理分析,設計創業路徑

首先，要把握大數據的核心內涵，如數據的可視化和數據分析。對大數據的可視化和數據分析，有以下幾個步驟：
1.數據收集尺歷差：大數據收集是整陵皮個大數據分析過程中最重要的一環，通過大數據採集工具從外部獲取數據，再把這些數據轉換為可以分析的格式，構成一套大數據平台數據集。
2.數據清洗：在收集的數據中會有一些重復的、無效的、錯誤的數據，要對這些數據進行清洗，，清洗的目的是去除數據中爛歷的雜訊，以便之後的數據分析。
3.數據分析：通過分析收集的數據，可以獲取更深入的見解，提升精力和行動力。
4.數據可視化：將數據可視化，可以把復雜的數據變成容易理解和解釋的圖表，以便更好地展示數據和分析結果。
有了這些基礎，當代大學生可以根據自身的專業特長，利用大數據+做合理分析，幫助設計創業路徑，以便更好地實現自己的創業願望。例如，社會學專業的大學生可以利用大數據+做合理分析，以更好地了解當前社會現狀；技術專業的大學生可以利用大數據+做合理分析，以更好地了解當代時代令人驚嘆的科技技術；金融專業的大學生可以利用大數據+做合理分析，以更好地了解當前金融發展狀況；等等。

❼ 運用經濟生活知識,說明貴州省如何利用大數據助推脫貧攻堅的

濟生活知識貴州省如何利用大數據助推批脫貧攻堅，這個數字是根據當時的困難戶多少來確定的。

❽ 中國未來在大數據時代應該怎麼做

大數據是未來引領性的先進技術，它是信息技術領域的制高點。大數據信息的內全面收集、整理、分析和深度容利用將成為未來國家之間的主要競爭方向。

未來中國在大數據時代應主要做好以下3點：

第一、要從數據科學的高度，推進對大數據的研發，掌握關鍵與核心技術。在作為大數據基礎的人工智慧領域，需要有關部門給予高度支持加大創新與研發支持力度。

第二、堅持抓應用促發展。中國的優勢在市場龐大，發展大數據應讓市場應用需求來牽引。目前在智慧城市、智慧產業、物聯網發展中，都有許多與生產生活密切相關的實際需求，在等待大數據幫忙解決。

第三、發展大數據需要進行制度創新。一是建立創新機制；二是需要相反的大眾創新模式；三是對創新本身的再創新，也就是對大眾創新模式的創新。大眾創新是草根不用先轉化為精英再創新，而是分布在一線崗位就可以創新。

❾ 開始大數據分析之前需要做好什麼工作

現在很多人都開始用大數據進行分析企業的實際情況以及未來的發展趨勢，但是不是所有人都能夠正確的使用好大數據的，很多人也只是聽說過大數據，但是不知道怎麼好好的利用大數據，那麼做大數據分析有什麼技巧呢？一般來說，只要做好了做好數據採集、處理骯臟數據、做好標准化數據集成、做好數據隔離就可以充分利用好大數據這一工具。
一、做好數據採集
數據採集是分析大數據中的首要任務，數據採集的好壞會直接影響到了公司的業務以及決策，所以說，只有保證好採集的數據和業務所需要的數據的標准相關性是一件非常重要的事情。數據採集的工作影響數據分析，所以在搜集數據的時候一般要去搜集哪些對公司有影響的數據類型。這樣才能夠為數據分析工作奠定了基礎。而數據採集之後還需要對數據進行儲存工作和管理工作，這也是數據分析中重要一步。當然，數據採集還需要保證數據的質量的好壞。

二、處理骯臟數據
什麼是骯臟的數據？骯臟的數據就是那些不準確、冗餘、不完整的信息，這些信息對於大數據來說簡直就是毫無用處，同時還有極大的可能會對演算法造成很大的影響，具體來說就是會影響大數據分析中的演算法，從而導致大數據分析出一個不準確的結果。所以，清除骯臟數據就是一件至關重要的事情了，如果清除了骯臟數據，就能夠提高數據的質量，這樣才能凈化大數據分析的環境。但是骯臟數據是需要人們周期性的進行清除工作。還要用不同的方式將數據完全滲透進系統里，這樣就能夠更加容易的清理骯臟數據。所以一個優秀的數據分析師一定能夠做好數據衛生這項工作，這樣才能夠在進行分析大數據的時候得到一個比較精準的工作。

三、標准化數據集成
很多業務中的數據都是來源於不同點渠道，這就很容易得到一些不相關的數據，如果想要分析出這些數據，就需要對這些數據進行轉化。但是，由於轉化的標准不同，使得轉化出來的數據和原來的數據所表達的事情有所偏離。從而干擾數據分析。所以，要想避免這些事情的發生，就需要對數據進行設立標准化的規范，這樣才能夠保證數據分析結果准確與否。所以標准化的數據集成也就應運而生。要想做到這些，需要中央數據管理平台集成所有的部門數據，這樣就能夠監控每一個部門數據的動態，從而提高的數據分析准確率。
四、數據隔離
做好處理骯臟數據工作之後，還是需要進行數據隔離工作的，這是因為數據存在組織和集成，這勢必會影響數據分析的工作。而數據隔離工作就能夠讓數據分析的工作更有方向性。通過分析小組中的數據，能夠觀察出數據中不相關的現象，只要把相關數據歸納到一起，這樣就能夠保證數據的質量，從而提高數據分析的工作效率。很多公司向使用某種軟體對數據直接進行分析，通常來說，這種數據分析不到准確的結果。這就提高了公司的使用成本。由此可見，做好資料庫的管理工作是數據分析結果准確的保證。

通過上面的內容，想必大家已經知道了做大數據分析有什麼技巧了吧，一般來說是做好了優化數據採集、處理骯臟數據、做好標准化數據集成、做好數據隔離就可以充分利用好大數據這一工具。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

❿ 大數據時代如何做好數據治理

企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據，這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理，數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范，管理元數據、數據監控等，才能得到高質量的數據。得到規范的數據後，才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。

2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年，這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起，帶動了一波大數據應用的熱潮，這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似：應用還沒有想好，先歸集一下數據，提供一些查詢和報表，以技術建設為主，業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候，傳統企業都是以數據歸集為主的，而BAT這樣的企業則天生以數據為生，早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。

隨著Hadoop技術的提升，數據如何進來，如何整合，開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例，可是，同傳統數倉時代一樣，垃圾進垃圾出，如何破？相比傳統數倉時代，進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足，這個數倉時代都沒有處理好的事情，如何能夠在大數據時代處理好，這是所有大數據應用者最最期盼的改變，也是大數據平台建設者最有挑戰的難題：數據治理難的不是技術，而是流程，是協同，是管理。 睿治數據治理平台平台架構

元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、准確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。

生命周期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系，是首要的任務。作為數據管控的基石，為了更好支撐後續工作的開展，技術體系必須一步到位，是功能完備、高質量、高擴展性的，而不是僅實現部分功能，或者功能不完善的「半成品」。

疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程，尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善，是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動，並成為後續大數據平台建設工作的重點。

談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善，而完善的著力點則是「數據資產目錄」：用資產化的視角來管理一個企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。大數據時代帶來的價值，個人認為主要有兩個，一個是技術架構，主要是架構理念的進步，另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代，IT向DT轉型，不單單是BAT，所有的IT公司，未來都在數據這兩個字上。

對於一個企業來說，把數據作為資產，才是建設大數據的最終目的，而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產，他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣，定期梳理，無時無刻不關心資產的變化情況，關注資產的質量。

而資產目錄就是管理資產的形式和手段，他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類，提供給使用者；使用者通過菜單，點選自己需要的數據，認可菜單對應的後端處理價值，後廚通過適當的加工，推出相應的數據服務；這是一個標準的流程，而這些流程之上，附著一整套數據管理目標和流程。

大數據平台以數據資產目錄為核心，將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來，在管理層面上整合成統一的整體，構建起數據管理體系，全面的支持數據服務等具體應用。

大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中，需要對數據的元數據進行統一記錄和管理，以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作，對數據的各個環節設置數據質量檢查點，對數據質量進行剖析、評估，以保證後續應用的可信度。

在數據收集的過程中，隨著數據維度、指標的聚集，如何找到所需的業務指標及屬性，並且評估相關屬性的業務及技術細節，需要對收集的所有數據進行業務屬性，並進行分類，建立完善的數據資產目錄。

數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎，而數據資產目錄由於數據的多樣性，在使用的過程中，必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程，而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。

大數據平台的數據管理架構規劃，通過數據物理集中和數據邏輯整合，徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。

數據管理功能架構：借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論，著眼於數據管理技術和數據管理流程融合，組織數據管理功能。

數據流向規劃架構：規劃整個大數據平台的數據流向，並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。

數據管理的數據架構：以數據資產目錄為核心，數據項為最小管理單元，將技術元數據（實體、屬性和關系）、業務元數據和管理元數據（數據標准、主數據、數據質量、數據安全）融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體，共同構成精細化管理的數據基礎。

數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊，它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分，它是技術和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控，不單單取決於數據管理模塊本身，也取決於元數據的合理採集、維護，組織結構及制度的強力支持保證。

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標，並進行裁剪，並對部分管理目標進行了合並，並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標，採用循序漸進，逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成，制定完整的管控流程和數據治理規范，以便持續的對數據進行管理，遞進實現DMM定義的成熟度目標。

億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下：

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄，圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動，以及管理流動帶來的數據變化，並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理，以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用，制度層面的建設、流程的設立必不可少，同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。

因此數據管理介入到完整的數據流轉，並在每個節點都有相應的管理目標對應，整個數據流框架如下圖所示：

談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時，對進入數據湖的數據進行梳理，並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後，則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理，保證數據可信度，並定期進行數據質量剖析檢查，確保數據資產完善、安全、可信，避免「不治理便破產」的讖言。