Ⅰ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
「大數據」簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。
大數據為什麼重要：
獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化
大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。
如何應用大數據：
大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。
Ⅱ 大數據的精髓不在大而在分析
大數據的精髓不在大而在分析
大數據的好處已經被描述的天花亂墜，而究竟其蘊藏著多少價值卻沒有多少人能夠說清楚，人們只知道 大數據蘊藏著很大價值，並不是簡單的「1+1=2」，而是「1+1=+∞」。讓人意外的是，成都的大數據創業發展已經和北上深等一線城市相提並論，而數之聯科技有限公司就位於天府之國——成都。數之聯科技已有12年的數據挖掘經驗，並且有10餘個自主專利，主要提供針對金融數據、人力資源管理、品牌零售、醫療健康等多個行業的大數據垂直解決方案，服務了阿里巴巴、中國聯通、騰訊、海爾等公司，主要有iCloudUnion、拍圖購、搖立購、媽咪購等產品。以拍圖購為例，該產品主要面向C端，功能是按圖搜物，即根據用戶上傳的圖片搜索相似服裝類商品。與以往的導購平台使用關鍵詞搜索不同，拍圖購還提供了圖片搜索的功能，這個功能解決了用戶在日常中看到心意的服裝，特別想知道在哪裡可以買到的痛點。用戶無需對心愛的東西進行關鍵詞描述，只要拍下來就可以搜索到同樣或者相似款式。拍圖購會通過爬蟲技術定期收錄淘寶、天貓、京東、亞馬遜等主流電商平台的商品，主要以紋路、材質、顏色、款式等幾個關鍵因素判斷是否為相似商品。當然在億歐網記者的體驗中，也存在搜索條紋的連衣裙會出現各種條紋的款式、搜索針織衫也會有雪紡等情況， 這說明圖片搜索技術還未達到成熟階段，其中最難的地方就在於如何分析並整理收集到的大數據。按圖搜索還只在嘗鮮階段。上述拍圖購只是簡單的大數據應用，並且其圖片識別能力還有所提高，但這個簡單應用能幫助提高搜索效率和精確度。其實大數據的應用遠遠不止這些。通過大數據監測，可以預測未來幾小時某一區域的人流狀況，交通部門就可以提前進行交通疏導;通過採集校園學生行為數據，學校可以了解學生群體中誰是最孤獨的人，進而預防學生心理疾病。 大數據可以應用到任何一個行業，反過來說，未來可能沒有哪一個行業不會使用大數據進行分析預測指導生產。大數據帶我們走進的是天堂還是地獄?業內人士表示， 數據應用的周期可以劃分為七個步驟：發現、獲取、加工、篩選、集成、分析和揭露。人們會把大部分的注意力放在分析和結果量化的最後階段，這也是大數據產生商用價值的階段，但實際上上述每一部分都至關重要。要想得到有效的結果，每一步驟都必須准確。在 「一切被記錄，一切都被數字化」的時代，每一個人瀏覽過的網頁、去過的地方、吃過的東西、購買過的產品……都會被記錄下來形成每個人的數據投影。但這些數據的收集究竟有多大作用，還取決於怎樣挖掘和分析這些數據。因此，大數據為我們的生活創造的無限遐想空間。當然大數據時代到來之前，仍有一段時間供我們思考 是否有必要犧牲自身的隱私換取無限的大數據價值。業內人士包括大數據創業人士則堅定地認為大數據是必然趨勢，作必要的犧牲是有很大價值的。這除了從業者自身的道德修養外，更需要法律法規的嚴格監管。任何新的科技創新都是一把雙刃劍，大數據時代究竟給人們帶來的是天堂還是地獄，讓我們拭目以待。
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Ⅲ 對大數據的全方位解讀
對大數據的全方位解讀
大數據是當下非常火爆的一個詞，人人都在談論大數據。但大數據的定義是什麼？它到底是如何出現的？它有什麼特別之處？它最大的應用領域在哪裡？它的發展方向是什麼？對於以上問題，其實大多數人是弄不清楚的。
1）大數據時代出現的必然性
大數據和雲計算這兩個詞經常被同時提到，很多人誤以為大數據和雲計算是同時誕生的、具有強綁定關系。其實這兩者之間既有關聯性，也有區別。雲計算指的是一種以互聯網方式來提供服務的計算模式，而大數據指的是基於多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學範式、生活方式和關聯形態上的顛覆性變化的總和。大數據處理會利用到雲計算領域的很多技術，但大數據並非完全依賴於雲計算；反過來，雲計算之上也並非只有大數據這一種應用。
雲計算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程師 Chris Pinkham 提交給 CEO Jeff Bezos 的一篇論文中的一個設想：將 Amazon 內部使用的計算基礎設施開放給全世界的開發者。次年 11 月，Amazon 發布了第一版雲計算服務：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往後發展至 2006 年，演變成立今天著名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公開提出了「雲計算」（Cloud Computing）的這一概念，雲計算也在這一年開始變得廣為人知。
大數據這個詞的流行卻晚了好幾年——直到 2009 年，大數據這個說法才逐漸開始在互聯網圈內傳播。但僅僅在互聯網領域流行，仍然不足以引起普遍關注，因為純互聯網經濟畢竟只佔全球經濟總量的很小一部分。而大數據概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在 2012 年高調宣布了其「大數據研究和開發計劃」——美國政府希望利用大數據解決一些政府部門面臨的非常重要的問題，該計劃由橫跨 6 個政府部門的 84 個子課題組成。這標志著大數據真正開始進入主流的傳統線下經濟。
大數據出現的時間點自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年這段時間正是電子商務在包括中國在內的全球全面開花的幾年。眾所周知，互聯網領域有 3 大類商業模式：廣告、游戲和電子商務。而電子商務又是第 1個真正將純互聯網經濟與傳統經濟嫁接在一起誕生的混合模式。准確地說，正是互聯網與傳統經濟的碰撞，才真正催生出了今天幾乎全民關注的「大數據」。大數據橫跨了互聯網產業與傳統產業，而且大數據真正廣闊的應用領域其實也正是比純互聯網經濟大得多的傳統產業。
從數據量的角度來看，在電子商務模式出現以前，傳統企業的數量增長緩慢。傳統企業的數據倉庫中的數據大多數來自於交易型數據，而交易這種行為處於用戶消費決策漏斗的最底部，這就決定了交易前的各種瀏覽、搜索、比較等用戶行為數據的都量遠遠超過交易數據。電子商務模式使得企業可以採集到用戶的瀏覽、搜索、比較等行為，這就導致企業的數據規至少提升了一個數量級。現在日益流行的移動互聯網以及將來會流行的物聯網又必將使數據量提高兩三個數量級。從這個角度來講，大數據時代是必然會出現的。
從IT產業的發展來看，第一代IT巨頭大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 這類傳統IT企業；第二代IT巨頭大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 這類互聯網企業。一個有意思的現象是：大數據時代前，這兩類公司彼此之間基本是井水不犯河水，我們很少看見這兩類公司的老闆們在一起坐而論道；但在當前這個大數據時代，這兩類公司已經開始直接競爭。比如 Amazon 已經開始提供雲模式的數據倉庫服務，直接搶占 IBM、Oracle 的市場。這個現象出現的本質原因是：在互聯網巨頭的帶動下，傳統IT巨頭的客戶普遍開始從事電子商務業務，正是由於客戶進入了互聯網，所以傳統IT巨頭們不情願地被拖入了互聯網領域。如果他們不進入互聯網，他們業務必將萎縮。所以第三代IT巨頭可能會是 2B 與 2C 融合的IT公司。
2）大數據的核心內涵
大數據概念雖然非常火爆，但少有人真正理解大數據的核心內容。一個普遍而且嚴重的誤解就是：大數據= 數據大，即大數據就是量大的數據。事實上，除了數據量大這個字面意義，大數據還有兩個更重要的特徵：
1） 跨領域數據的交叉融合。相同領域數據量的增加是加法效應，不同領域數據的融合是乘法效應
2） 數據的流動。數據必須流動，流動產生價值
對於第 1） 點，百分點推薦系統研究中心實驗結果顯示：百分點公司有 3 家客戶，分別是從事服裝、化妝品和箱包銷售的電商，百分點向這 3 家客戶提供個性化商品推薦服務，即：百分點挖掘用戶的偏好，不同的用戶上同一家電商網站時，向他們展現不同的服裝、化妝品或箱包，從而提高電商的轉化率和客單價。我們做過兩種測試：
a） 將每家網站的數據隔離。當每家網站自身的數據量增加到以前的 4 倍時，推薦效果大約能提高 5%;
b） 將三家網站的數據在去除敏感信息之後進行某種融合。融合後的數據大致是與單家網站的數據的 3 倍，比第一種情況數據量還少。但利用融合後的數據進行數據挖掘時，推薦效果能提升 30%，而且推薦商品並未發生變化，仍然是：用戶上服飾類網站時只看見服裝、上化妝品網站時只看見化妝品、上箱包網站時只看見箱包。
解釋得詳細一點，上述實驗說明：對同一個消費者，如果我們要向其推薦服裝。第一種方法是我們根據他過去的 4 次購買服裝的行為來預測其下一次可能會購買的服飾；第二種方法是我們根據他過去分別購買服裝、化妝品和箱包的各 1 次行為來預測其下一次可能會購買的服飾。兩種方法的基於的用戶行數分別是 4 次和 3 次，但第二種方法的效果明顯更好。
對於第 2） 點，其實 10 多年前傳統企業開始做數據倉庫時，數據倉庫從業者經常強調一個觀點：企業級數據倉庫的目標是讓不同部門的數據流動起來，各個部門數據割裂，數據的價值就得不到發揮。到了今天的互聯網時代，我們發現即使企業已經打通了內部各個部門之間的數據，但與整個互聯網比起來，數據量仍然微乎其微，數據應該以互聯網為媒介在企業之間某種形式的流動。參照「企業級數據倉庫」的概念，現在已經開始出現了「互聯網數據倉庫」的概念：就是企業通過互聯網渠道將與自己相關的外部數據與內部數據進行整合，從而形成「互聯網數據倉庫」。百分點已經在零售與媒體領域比較成功地打造了「開放數據聯盟」，該聯盟的成員可以在公允、安全的情況下基於該聯盟建立起自己的「互聯網數據倉庫」，從而享用海量數據的價值。
3）大數據的應用領域
大數據的起源要歸功於互聯網與電子商務，但大數據最大的應用前景卻在傳統產業。一是因為幾乎所有傳統產業都在互聯網化，二是因為傳統產業仍然占據了國家 GDP 的絕大部分份額。
哪些傳統企業最需要大數據服務呢？至少有 3 類企業：
1） 對大量消費者提供產品或服務的企業
2） 做小而美模式的中長尾企業
3） 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業
第 1） 類企業都需要利用大數據精準分析不同消費者的偏好，提高營銷和服務的質量；第 1） 類企業都需要利用大數據分析精準定位自己的客戶群；第 3） 類企業主要指哪些正在遭受來自互聯網的新玩家沖擊的傳統企業，此類企業自然都需要利用互聯網和大數據作為自我進化的工具。當然，第 3） 類企業與前 2 類企業有重疊。
具體來講，中國最需要大數據服務的行業就是受互聯網沖擊最大的產業，首先是線下零售業，其次是金融業。
受電商的沖擊，國內很多零售巨頭都增長嚴重放緩，甚至遭遇負增長，線下零售已經到了不得不變革的危機關頭。我們也看到了銀泰百貨、王府井百貨、萬達集團這些具有創新意識的傳統巨頭開始利用互聯網和大數據來改造線下商業。其中銀泰百貨以手機為載體、利用 O2O 方式進行雙線數據挖掘的創新非常值得借鑒。
而金融行業就更加特殊：金融業並不銷售任何實體商品，它自誕生起就是基於數據的產業。由於國家管制，金融業在前幾年享受了非常好的政策紅利，內部變革動力不足。而目前金融業已經逐漸開始放鬆管制，新興的金融機構必將利用互聯網以及大數據工具向傳統金融巨頭發起猛烈攻擊。而傳統金融機構在互聯網方面的技術積累和數據積累都不足，要快速應對新進入者的挑戰，必然需要大數據服務。我們也看到了中信銀行信用卡中心、招商銀行信用卡中心已經在開始利用互聯網大數據進行創新。
那麼傳統產業需要什麼樣的大數據服務呢？這主要包括 3 層：
1） 基於大數據的行業垂直應用。每個行業都有自己的特點，所以自然會存在行業應用的需求；
2） 顧客標簽與商品標簽的整理。不管什麼行業，都需要精細化整理自己顧客的屬性標簽以及商品屬性標簽，而且這些標簽必須能夠細化到單個顧客和單個商品。標簽是行業應用的基礎；
3） 企業內部和外部數據的整合與管理。要給顧客和商品打標簽，首先必須整合企業內部和外部數據，尤其是日益重要和龐大的外部數據。
圖：傳統企業需要的大數據服務
第 3 層和第 2 層的方法相對比較通用，行業特殊性相對較少。百分點已經在第 3 層和第 2 層做出了比較成熟的產品，並且也開始在第 1 層做出了一些具體的行業應用產品，比如針對服飾行業的時尚服飾搭配系統。
4）大數據的發展方向
大數據產業未來會向什麼方向發展？隨著數據逐漸成為企業的一種資產，數據產業會向傳統企業的供應鏈模式發展，最終形成「數據供應鏈」。拿鋼鐵產業來講，鐵礦石公司從礦場中挖出礦石，經過粗加工，賣給鋼鐵企業；鋼鐵企業再進行精細一點的加工，將板材、鋼條賣給下游製造業公司；這些製造業公司做出汽車、飛機、門窗、電腦等產品賣給下游公司。這個產業鏈中存在找礦、運輸、加工等諸多環節，每個環節都有對應的企業。
圖：傳統企業的供應鏈
在「數據供應鏈」中，存在數據、數據整合與挖掘工具以及數據應用這 3 大環節。數據就好比礦場的礦石；數據整合與挖掘工具就好比鋼廠的冶煉爐；而精準營銷、服飾搭配等數據應用就好比汽車、電腦等可以出售給消費者的產品。企業在數據供應、數據整合與挖掘、數據應用等所有環節都需要專業的服務。這里尤其有兩個明顯的現象：
1） 外部數據的重要性日益超過內部數據。在互聯互通的互聯網時代，單一企業的內部數據與整個互聯網數據比較起來只是滄海一粟；
2） 能提供包括數據供應、數據整合與加工、數據應用等多環節服務的公司會有明顯的綜合競爭優勢。
5） 什麼樣的大數據企業會勝出
常有大數據從業者以及投資人和我們探討一個問題：大數據產業中，什麼樣的企業會最終勝出？這是一個很難回答的問題，而且即使回答了，三五年內可能都無法判斷其正確性。但從「數據供應鏈」中的各個環節來分析，還是可以得出一些具有參考價值的結論。
1） 數據供應。在互聯網沒有流行的時代，企業做數據倉庫、商業智能、數據挖掘等系統時採用的數據基本都來自於企業內部，企業幾乎無法獲取外部數據，所以很少有專業的數據供應商。互聯網改變了這一局面，將來會有專業的數據供應商。但既然是因為互聯網的出現導致了數據供應商的出現，那麼反過來數據供應商就必須具有很強的互聯網基因；
2） 數據整合與挖掘。數據挖掘工具供應商在非互聯網時代就早已存在。但互聯網時代使得企業的數據量激增、數據類型發生極大變化（不同於傳統的來自於單一領域的結構化數據，互聯網數據以跨域的非結構化數據為主），傳統的數據挖掘工具供應商的技術和方法已經很難適應。要跟上時代的變化，數據挖掘技術與工具應用商必須具備互聯網公司的海量數據處理和挖掘的能力；
3） 數據應用。具體的行業應用與傳統行業的業務關系密切，要做好行業應用，最好需要有服務傳統行業的經驗，了解傳統行業的內部運作模式。這時候僅僅具有 2C 經驗的互聯網基因的公司又稍顯不足。
綜合起來看，如果一家大數據從業公司同時兼備互聯網數據獲取能力、互聯網技術、互聯網執行力，又有做 2B 服務的經驗，那麼這家公司將比較容易取得領先優勢。這個結論其實一點也不奇怪：如本文開篇所述，大數據本來就是互聯網與傳統產業碰撞時的產物。
用「方興未艾」這個詞來形容大數據產業的發展階段都還為時過早，目前的大數據產業只能說是小荷才露尖尖角。國內企業在第 1 代IT產業（硬體和軟體產業）中是明顯落後國外企業的；在第 2 代IT產業（互聯網產業）中，國內企業已經與國外企業差距不大甚至在很多方面超過了國外企業；希望在第 3 代IT產業（雲計算和大數據）浪潮中，國內企業能夠完全趕上並且超過國外企業，我們也認為這是很有可能的。
Ⅳ 數字經濟時代，大數據如何賦能工業2.0
1月12日，國務院正式發布《「十四五」數字經濟發展規劃》。根據該規劃，到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值佔GDP比重達到10%。業內人士分析，假定2025年GDP總量為130萬億，那意味著數字經濟核心產業增加值將達13萬億元。而2020年，這一數據僅為7.8萬億元左右。
從具體內容來看，《規劃》涉及的5G基站和大數據建設，以及新能源 汽車 、人工智慧、工業互聯網等重點產業供應鏈體系建設都是新基建的重要組成部分。
在數字經濟時代，海量數據和先進算力成為佔領發展制高點、掌握發展主動權的關鍵。隨著全 社會 數據總量的爆發式增長，中國已經成為全球數據資源大國。 作為以數據生成、採集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，大數據產業是激活數據要素潛能的支撐。
近日，IDC發布了《工業數據智能市場分析報告，2021》，報告顯示，2020年中國工業數據智能市場規模為35.8億元，預計2021年2025年的復合年均增長率達到31.6%，市場尚處於早期快速發展階段。
工業數據分析應用興起於工業大數據，得益於工業物聯快速發展和AI技術用於海量數據處理，發展再次加速，大數據和AI也在加速向數據智能融合。工業數據智能是指利用大數據和AI技術，對工業數據進行處理和分析，挖掘數據價值，沉澱工業知識，實現業務優化和創新。
目前，雲服務商、大數據和AI服務商、工業垂直領域服務商和工控廠商等各類企業都已經進入工業數據智能市場，並結合各自優勢拓展市場。一些工業軟體、工業互聯網平台廠商凳液也在持續進入市場。
我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集包括阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光、紫光集團、聯想、中興通訊、久其軟體、太極股份、東方國信等各行業領先企業。在網路支撐方面，我國已建成全球規模最大的光纖網路和蠢虛4G網路，5G終端連接數超過2億，位居世界第一，為大數據釋放更大價值增強基礎。
「十四五」時期，釋放數據要素價值將為建設製造強國、網路強國、數字中國提供有力支撐。數據要素價值釋放是數字經濟發展的根本所在。 「十四五」時期，推動帶粗燃大數據產業發展要堅持數據要素觀，把數據要素匯聚、流通、應用、治理貫穿始終，加快完善數據價值體系和市場規則，強化數據要素在驅動經濟 社會 轉型發展中的戰略性、基礎性作用，實現數據要素價值釋放和價值再創造。
Ⅳ 大數據時代的電子商務模式發展分析
大數據時代的電子商務模式發展分析
商務的復雜性和不斷變化發展決定了電子商務沒有一個或幾個固定模式，各種各樣的電子商務模式充分反映了市場變化的需要，贏利空間是判斷電子商務模式好壞的基本依據。
一、電子商務
電子商務是利用微電腦技術和網路通訊技術進行的商務活動；以信息網路技術為手段，以商品交換為中心的商務活動；電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。
廣義的電子商務是指利用各種信息技術所進行的經營管理活動，即利用整個工廠技術對整個商務活動實現電子化。
狹義的電子商務是指利用網際網路開展的交易活動。
電子商務的目的是高效率、高效益、低成本地進行產品生產和服務，提高企業的整體競爭能力。
二、電子商務模式
電子商務模式，就是指在網路環境中基於一定技術基礎的商務運作方式和盈利模式。研究和分析電子商務模式的分類體系，有助於挖掘新的電子商務模式，為電子商務模式創新提供途徑，也有助於企業制定特定的電子商務策略和實施步驟。
電子商務在其發展的過程中，出現了各種各樣的電子商務模式。電子商務模式可以從多個角度建立不同的分類框架，最簡單的分類莫過於BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，這樣的分類，但就各模式還可以再次細分。
二、電子商務模式的基本類型
1．企業與消費者之間的電子商務（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企業通過網路銷售產品或服務給個人消費者。這是消費者利用網際網路直接參與經濟活動的形式，類同於商業電子化的零售商務。
2．企業與企業之間的電子商務（Business to Business，即B2B）。企業可以使用Internet或其他網路對每筆交易尋找最佳合作夥伴，完成從定購到結算的全部交易行為。
3．消費者與消費者之間的電子商務（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商務平台就是通過為買賣雙方提供一個在線交易平台，使賣方可以主動提供商品上網拍賣，而買方可以自行選擇商品進行競價。
4．線下商務與互聯網之間的電子商務（Online To Offline即O2O）。這樣線下服務就可以用線上來攬客，消費者可以用線上來篩選服務，還有成交可以在線結算，很快達到規模。這種模式的關鍵是：在網上尋找消費者，然後將他們帶到現實的商店中。
5.所謂BOB 是 Business-Operator-Business的縮寫，意指供應方（Business）與采購方（Business）之間通過運營者（Operator）達成產品或服務交易的一種新型電子商務模式。
四、大數據時代電子商務模式分析
電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代，大數據時代給電子商務發展帶來的機遇和挑戰，未來電子商務的競爭是數據的競爭。
（1）數據服務的變革
大數據背景下，把消費者分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用，可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務，創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外，電商也可以通過運用大數據，尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。
（2）數據化運營
電商運營更多地轉變為數據驅動的運營，在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例，其對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。可進行運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。
（3）數據資產化
大數據背景下，「 數據即資產」成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭，將是規模和活性的競爭，數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視，因而催生出許多關於數據的業務。「 數據成為資產」是互聯網泛在化的一種資本體現，他讓互聯網的作用不僅僅局限於應用和服務本身，而且具有了內在的「 金融」價值。數據的功能不再只是體現於「 使用價值」方面的產品，而成為實實在在的「 價值」。
（4）個性化導購服務
在互聯網普及的時代，為解決消費者信息超載的問題，引導消費者更便捷地購買商品，導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統，就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為，為消費者提供決策建議的軟體系統，如推薦他們想要的商品或從哪裡獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務，或是基於消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等，或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客，如新品推薦、特價推薦等，能夠為顧客提供較好的決策支持服務。
（5）數據產品服務
在大數據背景下，數據成為資產，所有電商企業都想獲得並充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據，但往往由於技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘，因此對於具有平台以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢，將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業，從而開辟出一種新的電子商務服務模式。由於大數據背景下企業對數據有更深層次的需求，因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁，將為產生數據服務型的電子商務新模式。
（6）垂直細分領域服務
目前，淘寶等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此，在大數據時代下，把握每一個垂直細分領域，然後做得更精更專，這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平台規模較小、成本較低，能更好地挖掘分析消費者的信息數據，從而能更專注於專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務，更能了解產業鏈上客戶的需求，也能容易完善自身的服務。
大數據背景下，爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰，通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新，給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟，必將涌現出更多、更好的新的服務模式，從而促進電子商務的發展。
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Ⅵ 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼
大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對雀行遲自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數頃李據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
一、大數據工程師做什麼？
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
因此分析歷史、預測未來、帶蠢優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
1.
找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。
2.
預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
3.
找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
二、需要具備的能力
1.
數學及統計學相關的背景
2.
計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。
3.
對特定應用領域或行業的知識
在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。
Ⅶ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
Ⅷ 成都做大數據的公司有哪些做的好的有哪幾家
作者：小維斗
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來源：知乎
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關於成都做大數據的公司這幾天小編特意整理出來了一份明細表，僅個人分享發表一下：
1、成都神鳥數據咨詢有限公司 網址：
成都市場調研公司
成都神鳥數據咨詢有限公司主營業務包括公共事務研究、商業研究、媒介研究和資料庫建設及流程信息化建設，客戶涵蓋政府部門、公用事業單位、國內外知名企業，積累多行業研究經驗，使神鳥數據的研究團隊具備良好的跨行業、跨區域、跨專業的多元化視角和思維。
「神鳥數據」接受各企事業、政府機構和非政府機構的委託，獨立完成市場調查、民意測驗、政策性調查等各類定量與定性研究課題。多年的發展經驗使本公司更了解客戶的需求，從而為客戶提供更有針對性的服務，「神鳥數據」研究領域涉及食品/飲料、公共事務、房地產、汽車、家電、IT、金融保險、媒體、商業服務、等多個行業，其中房地產、汽車、媒體、金融保險、快速消費品、公共事務是公司目前重點的研究領域。
2、成都探碼科技有限公司
首頁 | 探碼科技
成都探碼科技有限公司（簡稱探碼科技）於2015年9月成立，公司總部位於成都，並在美國設立分公司服務海外客戶。由清華海歸創業團隊組建，具有10多年國內外項目研發積累，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚矽谷創業模式，自主研發有核心技術。 是國內比較早的ROR開發團隊，並在網路數據採集，大數據解析方面具有突出的能力。將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。
2015年與北京大數據研究院成為戰略合作夥伴專研大數據服務。
2016年開發DB智能數據服務平台，一款基於Hadoop開源計算框架，集成了Apache社區幾十個成熟的Hadoop子項目，整合了數據ETL和流程管理功能模塊，融合了十幾個可直接調用的應用模版而最終形成的面對大數據進行存儲、計算、查詢、挖掘四大應用方向的基礎平台產品
3、數聯銘品
成都數聯銘品科技有限公司
數聯銘品是行業領先的大數據解決方案提供商，商業大數據行業標准COSR數據服務框架的制定者。公司總部位於成都，在北京、貴州、深圳設有子公司，同時在新加坡設立了子公司服務海外客戶。已經為金融行業、傳媒行業、旅遊行業、製造業和體育產業提供了具有產業化和產品化能力的領先大數據整體解決方案。
4、成都數之聯科技有限公司
成都數之聯科技集團
成都數之聯科技有限公司成立於2012年，公司致力於幫助政府和企業設計大數據頂層規劃，為客戶提供數據採集、存儲、治理、分析、挖掘、應用和可視化等大數據全產業鏈綜合服務。數之聯業務覆蓋多個行業，參控股成都數聯尋英科技有限公司、成都數聯易康科技有限公司、國信優易數據有限公司，提供人力資源、醫療健康、數據交易等多個行業的大數據垂直解決方案，先後服務了包括阿里巴巴、騰訊、中國聯通、中國工商銀行、中國銀聯、海爾、五糧液集團、三泰控股、置信集團等近百家知名企業。
5、成都崇信大數據服務有限公司 暫無網站
成都崇信大數據服務有限公司（簡稱：崇信公司）是專注於大數據建設的國有獨資企業，成立於2006年，是四川省首家國資大數據公司。崇信公司專注於數據處理和存儲服務，信息系統集成服務，信息技術咨詢服務集成電路設計，數字內容服務，信息化基礎設施建設，計算機網路系統工程服務，軟體開發，非金融性項目投資，資產管理。
6、成都勤智數碼科技股份有限公司
數據說-大數據全網整合營銷平台
以「大數據技術」為基礎，從社交網站和電商平台等渠道收集海量數據，結合企業已有數據，從產品、品牌、客戶、營銷四個維度，完成相應的數據清洗、提取、整合，並進行科學、准確的數據分析。
Ⅸ 大數據在汽車後市場有哪些價值
大數據在汽車後市場有哪些價值
近日，國務院正式印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《行動綱要》）。《行動綱要》指出，將推動大數據與雲計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展，探索大數據與傳統產業協同發展的新業態、新模式，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，培育新的經濟增長點。那麼，對於傳統的汽車後市場，大數據將會產生哪些價值呢？
維修數據公開將讓汽車後
市場形成整體
在政府提出的眾多針對汽車後市場的政策中，汽車維修數據的開放成為該行業突破性發展的標志。維修數據公開以後，所融合形成的更多維度的大數據能夠讓整個汽車後市場形成一個整體，從而打破行業壟斷所造成信息不對稱壁壘。在大數據基礎上，整條產業鏈上的維修、保養等各環節商家都能更專注於自己所在的行業，所需要的相關數據只要與專門做數據的商家對接即可，這樣整個行業就都做輕了，汽車後市場的競合時代也就由此開始。
從產業鏈來看，當前中國汽車後市場基本可分七個大類：養護、維修、改裝、二手車、汽車配件、相關電商及金融保險。這七個大類其實可以再做細分，譬如養護就包括洗車、美容、機油及零件更換等服務。七大類汽車服務可以分為汽車服務、車聯網相關及工具社區三種類型。當前而言，汽車服務類的眾多商家正在由重向輕變化，開始由產業鏈低層向中間層過渡，做「服務汽車服務商」的服務商。這一類商家無論是做平台的還是做垂直服務的，在信息化方面都在向「大數據」過渡。
因為商家發現汽車後市場服務中的競爭不在於維修人員的多少，更需要的是對原廠配件、品牌配件、工時、維修信息等數據的適配，舉個例子，比如機油濾清器（簡稱機濾）需要與上門的客戶車型匹配，可原廠機濾很貴，一般的O2O公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款機濾適合這個客戶的車型呢？這就需要用資料庫來做匹配支持。在數據獲取上，有數據積累的商家可以通過更多的渠道獲得信息，沒有積累的則會與專業的資料庫企業進行合作。整個產業鏈對大數據服務都有重度需求。
大數據能帶給行業更多的在於商家對於客戶以及業務的管理，這些數據具體到汽車後市場，則是對汽車後市場服務商家在溝通客戶以及商業營銷的綜合性管理。尤其是車型、配件、品牌、保養等數據的靈活調取與應用方面，可以讓商家近距離接觸車主。甚至不用詢問就能了解車主用車信息，可以進一步為車主提供一站式汽車服務方案。
那麼，汽車後市場需要哪些數據呢？一個合格的數據服務提供商，應該做到以下幾點：
——全品牌全車型全配件的數據信息。要有基於VIN的全車型全配件的通配架構，配件資料庫包括：VIN碼識別庫、車型配置庫、保養規則庫、配件原廠件號品牌件號通配資料庫等。
——與國外同步的資料庫關聯結構。即時同步國外零部件供應商的信息，能夠保證最新車型的零部件填充資料庫。
——互聯網化的API數據服務。保證每一個與其合作的商家，都能通過API介面對接並調取所需的資料庫信息。
——至少5年以上的資料庫製作經驗。整個汽車後市場對數據的需求越來越大，同時也正在產生更大量的數據，數據處理經驗以及資料庫製作經驗尤為重要。
大數據將在車後服務方面
解決很多問題
老生常談的數據維護，從全品牌到全車款，海量的數據挖掘與匹配，沒有一個足夠強大的運營團隊是不行的。
大數據時代，車輛上傳的每一組數據都帶有位置信息和時間，並且容易形成海量數據。在大數據平台上，基於對車輛數據、道路數據、環境感知數據等海量信息的處理、分析、匯總，汽車服務商或整車廠商可獲得相關車主的車況、駕駛行為、里程等行車、用車過程中的數據，從而可基於大數據挖掘對車主進行精細化的管理。
以上所講的是廣義上大數據對汽車後市場行業的影響，體現在車後服務方面，大數據確實能夠解決很多問題。具體而言，大數據模式對於該行業的一些價值可以表現為以下幾點：
——提升產業鏈配件交易的效率。目前，B2B配件交易通過電話詢問的發單准確度不足50%，前文所述幾大資料庫是保證交易信息准確性的基礎，網路交易可以為商家及車主提供更詳盡的配件信息，重復換貨頻次降低。
——多種選擇為商家帶來價格優勢。資料庫不只是為商家提供原廠配件信息，同時也提供其他品牌的可替換配件，車主可以根據情況選擇合適的配件，同時這也是品牌商家的一個銷售渠道。
——改變了傳統的咨詢方式。將傳統汽配行業1對1電話詢件詢價方式，提升為1對多的數字化詢價方式，極大地提高了商家與車主、商家與配件商的溝通效率。
同時，提供了交易配件的追溯源頭可行性。資料庫對配件廠商、配件分銷商、配件連鎖分銷商、汽車保養商、配件B2B電商平台及O2O服務平台都有清楚的記錄，並能夠逆向查詢，這樣配件以及服務出現問題之後，便可以逆向找到交易源頭，解決了汽車後市場服務的透明化與公正性的問題，無須再用第三方監督。
在行業影響方面，除了以上幾點，在「互聯網+傳統」行業方面，大數據融入傳統企業的CRM系統並倒逼傳統企業升級轉型，是「互聯網+」落到實處的一個重要途徑。總而言之，大數據將會為整個汽車後市場行業的進步提供更有利的基礎。同時，無人駕駛、車聯網、智慧交通及工業4.0等也將受益。
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Ⅹ 大數據能為電商帶來哪些轉變
我們總是說大數據為我們的生活提供了很多便利。大家最直觀地理解大數據可能是因為電商行業。因為電商平台大多會推薦給你的都是自己想要的產品，所以可以說很了解你的喜好了。除了這些常見的東西，大數據還能給電商帶來什麼樣的變化呢？ 薯片 科技 通過整理發現了一家基於大數據的零食垂直跨境電氣商務平台 -Snackoo。Snackoo通過對垂直細分市場的磨梁芹練和數據沉澱，為用戶提供更好的服務。那這個電商平台是如何利用大數據的呢？
1. 嚴格控制新產品進入。除了網站上經常缺貨的網紅零食之外，通過大數據的篩選團隊每月挖掘 50種到100種新產品，對新產品的加入控制非常嚴格。
2.建立穩定的供應鏈。就是我們常說的斷貨問題。他們是如何解決這個問題的呢？Snackoo的想法是自建庫存。他們在矽谷團畝擁有2萬坪的自有倉庫，可以保證橡或畢供應不斷。這條供應鏈能打造起來的原因除了資金能補給得上之外，最重要的就是，Snackoo瞄準的是垂直細分的跨境零食電商。通過大數據分析之後發現垂直細分的市場雖然目標用戶人群數量會少，但卻更容易把每一個環節打磨好。
線上導流作用。