建企大數據

❶ 面對BIM和互聯網+ 建築業大數據怎麼玩兒

日前，國務院頒發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，為已身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業信息化變革提供挑戰和契機。
面對大數據時代的兇猛來襲，對已經身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業而言，如何處理和用好海量的工程相關數據，是實現信息化變革的最關鍵因素。日前，國務院發布《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》（下稱《意見》），正式吹響大數據應用號角。
行業大數據壁壘待破
《意見》提出，要進一步健全創新體系，鼓勵相關企業、高校和科研機構開展產學研合作，推進大數據協同融合創新，加快突破大規模數據倉庫、非關系型資料庫、數據挖掘、數據智能分析、數據可視化等大數據關鍵共性技術，支持企事業單位開展大數據公共技術服務平台建設。
建築行業是我國的支柱產業，建築全生命周期內會產生海量數據。2014年，我國在建項目達60餘萬個，其中房屋新開工面積18億平方米，而每個項目都會涉及建設方、總包方、分包方、材料設備廠商、勞務公司、設計院、監理方、政府部門等，在此過程中會產生大量數據。有公開資料顯示，平均每個建築生命周期大約產生10T級別數據，相當於630萬部《紅樓夢》。
在從事工程項目管理多年的國有建築企業某負責人看來，現階段建築企業還缺乏對信息化的有效應用，無法通過傳統方法管理海量工程數據，從而實現精細化管理。管理的支撐是數據，項目管理的基礎就是工程基礎數據的管理，及時、准確地獲取相關工程數據就是項目管理的核心競爭力。建築行業大數據應用和BIM普及的核心，是基於企業核心數據的積累、存儲和管理。
「現在很多國外公司想進入國內做建築行業信息化，目前國內做得很有規模、很深入的公司也比較少，但很多企業都想借大數據和雲計算這些新技術變革的機會努力做一些創新。」有行業分析師表示。
據分析認為，對於建築行業的大數據挖掘來說，存在天然的行業壁壘。「首先是數據維度比較復雜，簡單來看，既有建築類數據，如建築造價類數據、建築結構類數據、建築施工工藝類數據、建築材料類數據，也有管理類數據；其次是我國的建築法律法規和對專業的要求與國外不一樣，各省市的建築行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建築行業的大數據挖掘成了一個高門檻行業。」他說。
信息增值改變行業「玩兒法」
雖然入門很難，但是大數據對建築行業的改變非常大。《意見》也指出，要充分認識運用大數據加強對市場主體服務和監管的重要性。
以傳統的工程造價咨詢公司為例，擁有100個造價人員的公司至少會有兩個人專門做詢價，即找材料價格，而一個咨詢師的年成本約30萬元，兩個人就是60萬元。從收集材料廠商數據的成本來看，收集一個廠商的信息，大約一年需要140元，而目前國內的建築材料生產廠商有約79萬家，要把這79萬家的材料信息收集回來，成本是非常高的。
「所以針對這一情況，我們努力做的事情就是把這些生產廠商的數據收集回來，結合一系列機器學習、數學建模、自然語言處理、搜索引擎等技術，把信息精細加工以後，提供給用戶。這既可以節省很多人力成本，也可以在做招標、投標和審核時的預算中直接載入做過精加工的數據，方便進行各種調度。」大數據專家付永暉說。
工程造價信息化是行業趨勢，企業資料庫建設就是排頭兵。有業內專家指出，通過BIM可以更好地處理造價管理工作，「多、快、好、省、准、全」地獲取材價數據，構建企業核心資料庫並進行有效管理。「這些都是工程造價行業從業者每天都要面對的問題，以前他們需要通過大量時間與人脈積累，去了解龐雜的產品造價和工程管理信息，而BIM和『互聯網+』能將一切都整合到網上，實現陽光、透明的采購流程，更好地搭建核心材價資料庫、指標資料庫、項目資料庫、供應商資料庫等。」他說。
據介紹，基於互聯網的信息增值服務改變了行業玩法。這種信息化、扁平化、互動化、可視化、精細化的增值服務，延伸了工程項目預決算管理的產業鏈，提升了建築行業的產業鏈價值，呈現出新常態背景下從要素驅動、投資拉動向創新驅動、服務帶動轉變的特徵。
信用建設必須以大數據為支撐
《意見》提出，要運用大數據加強和改進市場監管。建立國家統一的信用信息共享交換平台，整合金融、安全生產、質量監管等領域信用信息，實現各地區、各部門信用信息共建共享。充分發揮行政、司法、金融、社會等領域的綜合監管效能，在招標投標、國有土地出讓、企業上市、勞動用工、環境保護等方面，建立跨部門聯動響應和失信約束機制。
事實上，去年發布的《關於推進建築業發展和改革的若干意見》已經明確，要探索開展工程建設企業和從業人員的建築市場和質量安全行為評價辦法，逐步建立「守信激勵、失信懲戒」的建築市場信用環境。鼓勵有條件的地區研究、試行開展社會信用評價，引導建設單位等市場各方主體通過市場化運作綜合運用信用評價結果。國家發改委副主任連維良曾表示，信用建設必須以大數據為支撐，以大數據為支撐的信用建設手段，對於加強對市場主體的服務和監管具有非常重要的作用。
據了解到，浙江、湖南、安徽、山東等多地已建立或籌建工程建設信用大數據平台、建築市場資料庫等，並定期發布失信違約「黑名單」。我國建築市場中各方主體普遍存在信用缺失情況，誠信「短板」問題突出。一些企業不按工程建設程序辦事，或違法轉包工程，或關鍵技術崗位人員不到崗履職，或在施工中偷工減料，導致質量問題和安全隱患等。而通過大數據平台動態記錄信息，通過建築市場管理和施工現場監管有效聯動，有助於更好地實現「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」。

❷ 企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟

企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」,從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」,從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。

❸ 如何構建企業大數據應用研發體系

一、數據基礎平台
基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。
很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。
做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

六、戰略分析與決策
戰略分析與決策層，更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。
有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。
建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。
在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

❹ 建築企業在建管家大數據上主要是查哪些內容

可以查詢建築企業的工商數據、工程業績信息、人員證書信息、企業資質信息、誠信榮譽信息、司法風險信息等。

❺ 2019年雲南建築企業市場分析大數據

根據國家統計局及建設通平台公布數據，對2019年雲南省建築施工企業中標業績、資質、榮譽、誠信、開放度、公投市場、EPC項目等維度進行了具體分析。旨在通過上述幾個維度為建築業從業人員了解雲南建築市場呈現一個立體的、可參考的數據依據。

❻ 怎樣搭建企業大數據平台

步驟一：開展大數據咨詢

規劃合理的統籌規劃與科學的頂層設計是大數據建設和應用的基礎。通過大數據咨詢規劃服務，可以幫助企業明晰大數據建設的發展目標、重點任務和藍圖架構，並將藍圖架構的實現分解為可操作、可落地的實施路徑和行動計劃，有效指導企業大數據戰略的落地實施。

步驟二：強化組織制度保障

企業信息化領導小組是企業大數據建設的強有力保障。企業需要從項目啟動前就開始籌備組建以高層領導為核心的企業信息化領導小組。除了高層領導，還充分調動業務部門積極性，組織的執行層面由業務部門和IT部門共同組建，並確立決策層、管理層和執行層三級的項目組織機構，每個小組各司其職，完成項目的具體執行工作。

步驟三：建設企業大數據平台

基於大數據平台咨詢規劃的成果，進行大數據的建設和實施。由於大數據技術的復雜性，因此企業級大數據平台的建設不是一蹴而就，需循序漸進，分步實施，是一個持續迭代的工程，需本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建大數據平台生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。

步驟四：進行大數據挖掘與分析

在企業級大數據平台的基礎上，進行大數據的挖掘與分析。隨著時代的發展，大數據挖掘與分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息，要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘，通過進行數據分析得到的結果，應用於企業經營管理的各個領域。

步驟五：利用大數據進行輔助決策

通過大數據的分析，為企業領導提供輔助決策。利用大數據決策將成為企業決策的必然，系統通過提供一個開放的、動態的、以全方位數據深度融合為基礎的輔助決策環境，在適當的時機、以適當的方式提供指標、演算法、模型、數據、知識等各種決策資源，供決策者選擇，最大程度幫助企業決策者實現數據驅動的科學決策。

關於怎樣搭建企業大數據平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❼ 如何設計企業級大數據分析平台

統企業的OLAP幾乎都是基於關系型資料庫，在面臨「大數據」分析瓶頸，甚至實時數據分析的挑戰時，在架構上如何應對?本文試擬出幾個大數據OLAP平台的設計要點，意在拋磚引玉。
突破設計原則
建設企業的大數據管理平台(Big Data Management Platform)，第一個面臨的挑戰來自歷史數據結構，以及企業現有的資料庫設計人員的觀念、原則。數據關系、ACID在關系資料庫幾十年的統治時期是久得人心，不少開發人員都有過為文檔、圖片設計數據表，或將文檔、圖片序列化為二進制文件存入關系資料庫的經歷。在BDMP之上，我們需要對多種不同的格式的數據進行混合存儲，這就必須意識到曾經的原則已經不再適用——One size dosen』t fit all，新的原則——One size fits a bunch.
以下是我列出的一些NoSQL資料庫在設計上的模式：
文檔資料庫：數據結構是類JSON，可以使用嵌入(Embed)或文檔引用(Reference)的方式來為兩個不同的文檔對象建立關系;
列簇資料庫：基於查詢進行設計，有寬行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的設計決策;
索引資料庫：基於搜索進行設計，在設計時需要考慮對對每個欄位內容的處理(Analysis)。
搜索和查詢的區別在於，對返回內容的排序，搜索引擎側重於文本分析和關鍵字權重的處理上，而查詢通常只是對數據進行單列或多列排序返回即可。
數據存儲的二八原則
不少企業在解決海量數據存儲的問題上，要麼是把關系資料庫全部往Hadoop上一導入，要麼是把以前的非結構化數據如日誌、點擊流往NoSQL資料庫中寫入，但最後往往發現前者還是無法解決大數據分析的性能瓶頸，後者也無法回答數據如何發揮業務價值的問題。
在數據的價值和使用上，其實也存在著二八原則：
20%的數據發揮著80%的業務價值;
80%的數據請求只針對20%的數據。
目前來看，不管是數據存儲處理、分析還是挖掘，最完整和成熟的生態圈還是基於關系型資料庫，比如報表、聯機分析等工具;另外就是數據分析人員更偏重於查詢分析語言如SQL、R、Python數據分析包而不是編程語言。
企業大數據平台建設的二八原則是，將20%最有價值的數據——以結構化的形式存儲在關系型資料庫中供業務人員進行查詢和分析;而將80%的數據——以非結構化、原始形式存儲在相對廉價的Hadoop等平台上，供有一定數據挖掘技術的數據分析師或數據工程師進行下一步數據處理。經過加工的數據可以以數據集市或數據模型的形式存儲在NoSQL資料庫中，這也是後面要講到的「離線」與「在線」數據。
理解企業的數據處理需求
資料庫到數據倉庫，是事務型數據到分析型數據的轉變，分析型數據需要包括的是：分析的主題、數據的維度和層次，以及數據的歷史變化等等。而對大數據平台來說，對分析的需求會更細，包括：
查詢：快速響應組合條件查詢、模糊查詢、標簽
搜索：包括對非結構化文檔的搜索、返回結果的排序
統計：實時反映變化，如電商平台的在線銷售訂單與發貨計算出的庫存顯示
挖掘：支持挖掘演算法、機器學習的訓練集
針對不同的數據處理需求，可能需要設計不同的數據存儲，還需要考慮如何快速地將數據復制到對應的存儲點並進行合適的結構轉換，以供分析人員快速響應業務的需求。
離線數據與在線數據
根據不同的企業業務，對「離線」的定義其實不一樣，在這里離線數據特指在業務場景中適用於「歷史數據」的部分。常見的歷史數據查詢分析一般來自於特定時間段，設計上需要考慮的是將數據存入歷史庫中時，建立時間索引。另一種情況是某種業務問題的定位或分析，在數據量巨大的情況下，基於Hadoop或Spark等框架編寫分析演算法並直接在平台上運行，可以大大節約數據導出導入、格式轉換與各種分析工具對接的時間。

在線數據處理按照存儲和分析的先後順序，可分為批處理(先存儲後分析)和流處理(先分析後存儲)兩類。Cassandra資料庫的設計採用上數據追加寫入模式，可以支持實時批處理;流式計算平台則有Apache Storm、Yahoo S4等開源框架，商業平台有Amazon Kenisis(部署在雲端)。企業的實時分析需求往往有特定的應用場景，需要對業務和現行系統有深入的理解才能設計出一個合理的架構。