徐子大數據的表現是

❶ 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。

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。

❷ 大數據存在的意義和用途是什麼

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）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。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

❸ 大學生怎麼運用大數據建設社會主義

一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。

❹ 什麼是大數據時代

什麼是大數據時代：

利用相關演算法對海量數據的存儲、處理與分析，從海量數據中發現價值，服務於生產和生活。

大數據無處不在，社會各行各業都可以找到大數據的印記，在金融，餐飲，電信，體育，娛樂等領域都可以感受到大數據對各行各業的影響

大數據的特點：

1、更多，更亂，但內部有關系可循。

示例：

大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。

2、數據可以被重復使用（數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用）

示例：

比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，

但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。

大數據時代的思維：

每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。

示例：

我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。

❺ 《大數據》讀書筆記

《大數據》（徐子沛）

核心觀點： 一個真正的信息社會，首先是一個公民社會。

徐子沛和吳軍是國內科技界文筆最好的兩位大拿，能把復雜的技術發展講得像故事一樣引人入勝。書中講述了美國信息開放、數據技術創新、數據逐步開放的歷史，例舉了美國政府如何通過大數據來治國：降低犯罪率、糾正福利濫用、增加財務透明度，並展望了大數據發展的未來，他覺得中國和美國最大的區別就在中國習慣於說「差不多」，不善於用數字管理國家。書中也介紹了大數據中數據倉庫、數據挖掘、數據分析、數據可視化等技術的發展，他認為： 數據就是企業的財富和金礦，數據分析和挖掘的能力就是企業的核心競爭力。 阿里網羅了徐子沛和王堅兩個大數據和雲計算專家，估計在大數據和雲計算領域鮮有敵手了。

核心觀點： 推崇知識和理性，用數據創新

本書講述互聯網對傳統工業 生活的推進，大量數據沒有數字化，數據基本都困在一家醫院內，電子病歷推進也很緩慢，通過數據的流通讓患者享受更便捷、更安全的服務基本只限制在思考層，這裡面有方方面面的各種利益、法規的原因，這就像書中說的「也許是由於其本身的根深蒂固。作者認為 iPhone、雲計算、3D列印、基因測序、無線感測器、超級計算機，這些改變了我們生活的事物，將再一次地融合在一起，對醫學進行一次「創造性破壞」 ，我覺得新技術的應用比新規則的創立在國內還是相對簡單，而也能解決醫療資源不足的痛點，把像IBM沃森這樣的智能作為醫療的輔助判斷，提升醫療的效率和准確率還是前景明朗的。但要說像書中說的「舊的體系完全不復存在，新的體系隨之取代...在這超級融合之下，權力再次交回到我們自己手中，而只有我們自己，。我想這還有很遠的路要走，與生命有關的事物，一定是慎之又慎的；與體系有關的事情，改變一定是難上加難的。

所以 崇正說他們阿里都是看數據做事情，不是臆想做事情。因為在這個高速發展的時代，數據都是流動。他們都是落實到行動，分析數據，應用數據，依靠數據。

❻ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，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。

(6)徐子大數據的表現是擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

❼ 有誰知道大數據指的是什麼

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業智能的應用范圍
1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管理

6.生產管理

7.銷售管理

8.行銷管理

商業智能實施步驟

商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。

為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。

這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。

商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：

數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：

客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的