① 大數據具體是做什麼有哪些應用
大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。
提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。
應用部分，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，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，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。
1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。
2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。
3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。
4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。
伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。
② 教你五招評估大數據安全分析產品
教你五招評估大數據安全分析產品
網路犯罪和其他惡意活動的增加正在促使企業部署比以往任何時候都更多的安全控制以及收集更多的數據。現在，企業開始將大數據分析技術應用到安全監控中，試圖通過范圍更廣更深入的分析來保護寶貴的公司資源。大數據安全分析技術部分利用了大數據的可擴展性，並結合了高級分析和安全事件與事故管理系統(SIEM)。
大數據安全分析適合很多用例，但並不適合所有用例。例如，我們應該考慮一下檢測和阻止高級持續性威脅技術面臨的挑戰。使用這些技術的攻擊者可能會採用慢節奏、低能見度的攻擊模式來逃避檢測，而傳統的日誌記錄和監控技術可能無法檢測到這種攻擊，因為這種攻擊的各個步驟可能在單獨的設備執行，跨越很長的時間周期，並且看起來似乎沒有關聯。掃描日誌和網路流量中的可疑活動有時候可能會錯過攻擊者殺傷鏈的關鍵部分，因為它們可能與正常活動的差別不大。而避免遺漏數據的方法之一是盡可能多地收集數據，而這正是大數據安全分析平台中使用的方法。
顧名思義，這種安全分析方法利用了大數據工具和技術，這些工具和技術可收集、分析和管理高速生成的大量數據。這些相同的技術還被用於提高各種產品的效率，從針對流媒體用戶的電影推薦系統，到分析車輛性能特性來優化運輸效率等。但應用到信息安全領域時，它們也同樣有用。
在評估大數據安全分析平台時，一定要考慮以下五個因素，這五個因素是充分發揮大數據分析優勢的關鍵：
? 統一數據管理平台;
? 支持多種數據類型，包括日誌、漏洞和流量;
? 可擴展的數據獲取;
? 信息安全專用分析工具;
? 合規性報告
總之，這些功能可提供廣泛的功能來收集高速生成的大量數據，並且快速分析這些數據，讓信息安全專業人員可有效地響應攻擊。
第1個因素：統一數據管理平台
統一數據管理平台是大數據安全分析系統的基礎;數據管理平台負責存儲和查詢企業數據。這聽起來像是眾所周知的已經解決的問題，而不應該是一個重要的特性，但它確實很重要。由於關系資料庫無法像分布式NoSQL資料庫(例如Cassandra和Accumulo)那樣經濟高效地擴展，處理大量數據通常需要分布式資料庫。不過，NoSQL資料庫的可擴展性也有自己的缺點。例如，我們很難部署資料庫某些功能的分布式版本，如ACID事務等。
大數據安全分析產品下的數據管理平台需要平衡數據管理功能與成本及可擴展性。該資料庫應該能夠實時寫入新數據，而不會阻止寫入。同時，查詢應該快速執行以支持對入站安全數據的實時分析。
統一數據管理平台的另一個重要方面是數據集成。
第2個因素：支持多種數據類型
我們通常會從數量、速度和種類來描述大數據。其中安全事件數據的多樣性給數據集成帶來了很多挑戰。
這些事件數據是按不同的細粒度級別來收集。例如，網路數據包是低級別、細粒度數據，而有關管理員密碼變更的日誌條目則為粗粒度數據。盡管存在明顯區別，它們還是可以關聯在一起。例如網路數據包可以捕捉有關攻擊者到達目標伺服器採用的方法的數據，在攻擊者獲取目標伺服器訪問許可權後，就可以更改管理員密碼。
第3個因素：可擴展的數據獲取
伺服器、端點、網路和其他基礎設施組件處於不斷變化的狀態。很多這些狀態變化記錄了有用的信息，這些信息應該發送到大數據安全分析平台。假設網路有足夠的帶寬，那麼，最大的風險就是安全分析平台的數據獲取組件無法應對入站數據。如果是這樣的話，數據可能會丟失，而大數據安全分析平台則會失去價值。
系統可以通過對消息隊列中排隊數據維持高寫入吞吐量，以適應可擴展的數據獲取。同時，有些資料庫專門用於支持高容量寫入，它們採用僅允許附加的方式來寫入，數據被附加在日誌數據的後面，而不是寫入到磁碟的任意塊，這可減少了隨機寫入到磁碟而帶來的延遲。或者，數據管理系統可以維持一個隊列作為緩沖器，在數據寫入到磁碟時保存數據。如果消息激增或者硬體故障減緩寫入操作，數據可積累在隊列中，直到資料庫可以清除寫入的積壓。
第4個因素：安全分析工具
Hadoop和Spark等大數據平台是通用工具。雖然它們可以有效構建安全工具，但它們本身並不是安全分析工具。分析工具應該可以擴展來滿足企業基礎設施中生成的數據，這樣來看，Hadoop和Spark等工具滿足這個標准。此外，安全分析工具應該考慮不同數據類型之間的關系，例如用戶、伺服器和網路等。
分析師應該能夠在抽象層面查詢事件數據。例如，分析師應該能夠查詢使用特定伺服器和應用的用戶之間的關聯，以及這些設備之間的關聯。這種查詢需要更多圖形分析工具，而不是傳統資料庫中使用的行和列的查詢。
第5個因素：合規性報告
合規報告不再是「最好滿足」的要求，而是必須滿足的要求。很多因合規目的報告的數據元素都涉及安全最佳做法。即使企業不需要維持合規報告，這些報告也可以為企業提供很好的內部監督。
當企業需要提供合規報告，企業需要審查各種大數據安全平台中的報告制度，以確保滿足企業的業務需求。
有效部署大數據安全分析平台
大數據安全分析利用了大數據平台的可擴展性，以及安全分析和SIEM工具等的分析功能。對於企業而言，重要的是認識到這兩者的特性，以及有效部署大數據安全分析平台所需的五個因素。簡單地使用「安全」來重新命名大數據平台或者堅信SIEM可以處理大數據(盡管它並不是為此目的而構建)並不是真正的大數據安全分析平台
③ 如何利用雲計算與大數據助推企業實現智能製造
利用雲計算與大數據助推企業實現智能製造的方法如下：
使用信息技術、物聯網技版術後，可以權通過實時感知數據，明確產品故障，生產過程中所有因素均能精確控制，真正實現生產智能化。因此，大數據直接決定了「工業4.0」所要求的智能化設備的智能水平。在此方面，易雲科技MES智能製造管理解決方案中的「設備管理套件」可以作為很好的借鑒。其涉及到的層麵包括設備資產管理、設備維修管理、設備預防性維護管理、設備運行績效統計分析、設備OEE稼動率分析等，通過實時看板監控設備運行狀態、運行績效;運用智能終端提示、提前預警維修、保養作業，並對設備使用績效做出統計分析和評價。
利用大數據監控所有的設備生產流程，能夠在生產過程中不斷實時優化和降低生產能源消耗。
④ 資產評估專業能學大數據嗎
可以學。
在大數據的時代，以計算機和網路為手段，對資產評估信息進行收集處理，並在資產評估領域應用，可以大大提高評估的工作效率。
大數據時代，計算機與互聯網的使用。提高了評估的科學性，克服了資產評估中很大程度依賴評估人員的個人水平和經驗不足，減少手工處理信息過程中易出現的錯誤。
⑤ 怎麼用大數據做數字資產的分析
目前，數字資產交易大數據分析系統開發上市，市場上一種新的技術特將會成為數字資產大數據獲取，存儲，處理分析或可視化有效手段。大數據技術能夠將大規模交易數據中隱藏的信息和知識挖掘出來，為數字資產交易，具體提高各個領域的資質咨詢導師計的集約化程度。
大數據生命周期
展示了一個典型的大數據技術線，底層是基礎設施，涵蓋計算資源內存與，存儲和網路互聯具體表現為計算節點集群集會和數據中心在此之上是數據存儲和管理，包括文件系統，資料庫和系統資源管理系統。
做數字資產的分析，一般意義是可視化，是對分析結果的展示，但是，通過互動式可視化，還可以探索性的提問是分析獲的新的線索，形成分析和可視化。基於大規模數據實時交互，可視化分析，以及在這個過程中引入自動化的因素是目前研究的熱點數字資產交易數據資產通通的的制度化領域垂直打通上述的課程需要整體協同的看待。
第一個是編程和管理工具，方向是機器，通過學習實現自動最優化，盡量無須編程，無需復查的配置。
第二個是領域和數據安全，也是貫穿整個技術線，除了這兩個領域，垂直打通各城還有一些技術方向是跨了多層的。
通過數字資產管理系統，數字資產可以很容易的被找到，分享，評論，修改和發布數字資產管理系統，採用全局資產管理系統，採用全局共享，訪問數字媒體資產。
⑥ 大數據如何幫助提高製造質量
大數據如何幫助提高製造質量
我們都聽說過無數關於大數據如何幫助公司增強營銷效果和全面評估客戶的案例。除了這些之外，還有許多行業也受到了大數據的影響，尤其是製造業。在近幾十年中，製造業一直在收集匯聚大量信息。隨著機器對機器和人對機器數據變得越來越普及，數據採集量正在持續大幅增長。物聯網的出現讓製造業成為了大數據解決方案的理想候選人。
製造數據的歷史數據分析對於製造業來說並不是什麼新鮮事物。在過去二十年中，製造商依靠企業資源規劃(ERP)和產品生產周期管理(PLM)等軟體提高生產效率，確保產品質量。由於許多數據的傳輸速度較慢無法被使用，以及數據被獨立地存儲在機構當中，用戶無法訪問到這些信息等原因，導致許多被採集和存儲起來的數據無法發揮自己的價值。
對於許多機構來說，數據分析只是一種在問題發生之後解決問題的手段，而不是一種在問題發生前主動預防問題的前瞻性手段。
大數據解決方案是如何發揮作用的在使用了企業Hadoop解決方案後，製造商不僅能夠管理來自感測器和自動化程序的海量數據，而且還能夠更好的分析和分享這些數據。因此，問題能夠被迅速解決，同時製造商們也可以獲得寶貴的主動洞察力。
在服務管理領域，製造商能夠安裝和監視感測器，跟蹤產品的使用方式，實現產品所需的服務需求的可視化。使用這些數據可以有效地影響到業務的其它領域。例如，根據客戶對產品的使用方式向客戶提供更具針對性的解決方案。
在運維方面，Hadoop還能夠幫助優化售後維修服務流程。感測器負責收集關於設備運行狀態的數據，允許製造商在需要時進行維護，盡早發現存在的問題。這樣一來不僅降低了成本，還提升了服務質量。
行業案例以前，杜克能源公司為了監控生產工廠情況採取的辦法是向每個工廠派遣監控專家，讓他們通過攜帶型設備收集數據。在這種情況下，這些專家的時間有80%是耗費在了數據採集上，僅有20%的時間用在了數據分析上。
在部署了大數據解決方案後，杜克能源公司的專家能夠遠程監控來自所有設備的異常數據，並快速解決出現的問題。
結論大數據解決方案為製造商帶來了巨大機遇。他們能夠通過大數據解決方案降低成本，提高生產效率，並通過迅速地解決問題和根據用戶實際使用方式改良產品，最終提升產品質量。隨著物聯網的持續發展，製造商們從這些數據中獲得的好處也將持續增長。
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⑦ 九一互聯網數字資產評估系統是干什麼用的
九一互聯網數字資產評估系統是利用大數據分析技術，由互聯網全網抓取有效信息，統計企業品牌各大平台的覆蓋程度，能請晰的定位自己行業排行。企業可據此做出更加宏觀的決策與調整。
⑧ 大數據 引發企業管理變革
大數據 引發企業管理變革
大數據帶來新一輪信息革命的同時，掀起了一場管理革命，在經營管理層面上給企業帶來諸多變化。
目前，國內大數據已基本具備發展土壤：企業數據從數量和多樣性上有質的提升，數據價值得到較高認同。本文嘗試以大型國企(央企)為研究對象，探索大數據對企業管理變革的影響及企業的應對之策，希望對企業大數據管理和利用有所裨益。
大數據引發企業管理變革
從理論角度來講，之所以說大數據掀起企業管理變革，背後有兩個密切關聯的因素。
一是大數據的本質與管理的核心因素高度契合。一般認為，管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以說大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。
二是大數據由資源到資產的轉變。大數據時代，數據在各行業滲透，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、質量直接決定了企業的核心競爭力以及市場洞察力，也影響著企業的戰略調整，數據意味著巨大的投資回報。
央企大數據管理機遇與挑戰並存
大數據發展對不同行業、發展階段及規模的國有企業有著不同影響。特別是大型央企，在利用大數據方面起點相對較高，受益更大。對於央企來說，大數據對其經營管理意味著什麼？
第一，機遇方面。一是體現在信息化建設投入上。大型央企有實力對企業的信息技術進行投資，應用較先進的技術，保障企業數據有效管理和利用。此外，國有企業管理延續性較強，總體較穩定。二是體現在頂層設計上。大型央企在大數據管理的頂層設計上具有優勢，可以對企業數據化管理進行系統規劃。三是體現在政策優勢及人才隊伍上。
第二，面臨的挑戰。一是信息體系建設十分迫切。一般大型國有企業數據量龐大，從信息挖掘層面講，這需要合理的技術搭配。此外，從組織結構來說，大數據對信息技術部門與業務部門之間的密切配合提出了更高要求。二是注意信息安全防範。三是人才儲備不足，對相關數據挖掘分析人才的吸引力和培養水平有待提高。
央企開展大數據管理的探索與展望
如何開展大數據管理？對於國內央企來說，要有一條符合自身發展特點的大數據管理路徑，在信息化建設中，打造「數據化企業」。
第一，做好大數據資產的篩選和評估。對國內央企來說，這分為事前和事後兩個階段。事前是從思想上重視大數據對企業的影響，將數據作為企業的核心資源來看待。事後是要在企業內部對大數據進行從資源到資產的篩選，對什麼樣的大數據可以成為資產進行評估。
第二，集約開展頂層設計、系統規劃。大型央企下屬單位眾多，企業管理結構不同，情況相對復雜。要發揮系統優勢，必須對數據化進行統一科學設計，避免重復建設、各行其是、互不兼容，充分發揮信息技術對數據分析的作用。
第三，強化數據管理，重視數據安全。在數據管理上，央企可以結合現有企業信息化建設，將企業數據管理推向縱深。數據管理事關企業核心競爭力和戰略目標，必須有戰略高度。數據收集和管理要「廣撒網」，發揮各部門的協同效應。不僅要關注綜合性數據和關鍵數據，而且要關注基礎數據，要深度利用、挖掘數據。同時，要特別重視數據安全，從技術和制度層面保障數據安全。
第四，優化內部運營模式，加強外部合作。央企應確立面向客戶的價值服務導向，針對需求，重新制定、優化企業的制度、流程，增加數據收集、管理和分析環節，設計適應市場競爭的商業模式和內部運營模式。要加強與外部的合作。與外部企業、科研院所、行業協會等機構進行交流合作，實現數據技術、資源和平台互補。同時，加強上下游產業鏈相關企業的數據管理合作，在數據收集、分析、共享方面開展互助。
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⑨ 在數字資產評估的平台測試，真的有利於企業品牌的塑造嗎
8月20日，中國互聯網路信息中心在北京發布第42次《中國互聯網路發展狀況統計報告》。數據統計顯示：截至2018年6月30日，我國網民規模達8.02億，互聯網普及率為57.7%，其中手機網民規模達7.88億，網民通過手機接入互聯網的比例高達98.3%。
在經歷互聯網革命和洗禮後，中國已經進入了一個新的時代，也就是從IT信息時代向DT數據時代轉變。正如在信息技術時代，我們的互聯網、移動互聯網，充當或扮演的是信息傳遞、信息展現的角色；而在DT時代，大數據、雲計算、物聯網、人工智慧、區塊鏈這些基於互聯網延伸的數字時代產物，充當的則是傳遞有價值信息或者挖掘有價值信息的角色，這些行業或者領域代表了中國互聯網未來的發展方向。
那麼對於企業而言，如何在DT數據時代，利用數字化技術，實現企業品牌的塑造、提升和持久發展呢？今天我們從「企業品牌數字資產平台」構建開始做下分析：
首先：對於「企業品牌數字資產」的定義：狹義上講，企業品牌數字資產指的是企業自身在互聯網、移動互聯網等領域，依託常見的搜索引擎、社交平台、工具軟體以及傳統媒介渠道所展示的企業信息數量；廣義上講，企業品牌數字資產則是企業在數字化經濟時代所擁有的核心競爭力資源，即是否能支撐企業持續發展、促進企業快速創新、實現企業品牌永續的能力。
其次：為何要建立「企業品牌數字資產」。對於企業而言，企業品牌數字資產充當的是「信息孤島」之間的橋梁，比如，他可以通過建立一個數據合作聯盟，讓企業不同渠道的品牌數字資產在同一平台交互處理，同時也可以使得企業同一個品牌數字資產在不同的平台展示，而企業則可以在這些渠道平台產品展示，挖掘出包括產品偏好、媒體偏好、渠道偏好、貨幣指標等在內的「多維度洞察」，通過這些標准細則的分析，就能夠較為精確地勾勒出一個飽滿立體的消費者形象，進而深層次了解其購物需求和基本行為模式，這樣就可以對企業的采購、生產、營銷、售後等多個關鍵詞環節產生積極有益的影響，從而促進企業的快速發展。
特別是對於一些餐飲、快消品企業，在此基礎上，還可以為客戶提供基於目標消費者的精準營銷外包服務，具體包括：會員互動運營服務、會員權益運營服務、營銷活動運營服務等系列品牌數字資產建立服務，這樣可以快速拉近與消費者的距離，增強消費者的產品認同感，把消費者最終變為真實的粉絲群體。
但是需要特別指出的是：現在很多企業，特別是傳統企業，依然哈停留在「IT時代的傳統互聯網營銷」，其模式借鑒的是依然是「信息傳遞、信息展示」的基礎互聯網營銷模式，對於大數據、物聯網、數字營銷等新型模式不夠了解，導致其在產業轉型、營銷升級方面遇到了問題，這也是很多中國很多傳統型企業深陷泥潭的重要原因。
對於「企業品牌數字資產平台」的開發者——博得天策（天津）科技有限公司，其致力於通過新型平台的搭建， 讓更多中國企業利用先進的「數字營銷」模式，改變以往傳統的營銷思路和策略，推送企業營銷模式的轉型，加速企業品牌數字資產的積累和轉化，以實現企業品牌的戰略升級。
博得天策（天津）科技有限公司
博得天策（天津）科技有限公司是國內首家專注於企業品牌數字資產建立和服務的公司，致力於為客戶提供行業領先的企業品牌營銷數據分析和精準營銷服務，以品牌數字資產貨幣化、品牌數字傳播去中心化為方向，打造品牌數字資產評估和傳播的信任基石，推動相關技術、應用和產業的創新，為企業品牌數字資產建設及社會進步做出貢獻。
主要產品：
第一：企業品牌數字資產質量大數據分析報告
博得天策通過搭建標准化品牌營銷智能模型，對企業的品牌營銷投放進行多角度、多維度的分析，幫助企業實時掌握投放的全景狀態。
第二：企業營銷模式大數據診斷報告及輿情分析報告
全方位挖掘企業營銷特徵：認知用戶，了解用戶特徵、商業價值及品牌偏好等。此外，搜集用戶在移動社交平台上對品牌及產品的看法及建議，及時發現用戶需求、品牌口碑及輿情，
第三：企業「數字化營銷」全媒體解決方案
通過精細化營銷過程監測，以用戶為核心的行為歷程分析，以用戶階段性轉化為營銷分析目標，了解和指導營銷過程和營銷效果；
整合企業品牌營銷投放多領域的各個維度，深入探究各投放渠道的差異性，以智能分析大數據為支撐，尋找優化方向及解決方案，促進營銷增長點。