大數據告訴你企業如何做信息整合

❶ 如何利用大數據做好信息服務

在數字化時代，企業需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷、信息方面提升用戶的服務體驗，在精細化運營的過程中，大數據起到了非常重要的作用，通過對大數據進行有效的洞察和分析，精準地抓取用戶喜好和興趣，根據所得結果進行的精細化運營，才能提升企業的運營效率和轉化率。
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，與此同時，面對海量的數據，管理及處理信息安全問題是企業遇到的又一大挑戰。為了應對這些問題，中國移動國際推出了數據中心服務，旨在為企業客戶構築安全、高效、開放的互聯網數據中心，能為企業提供多元化，且極具靈活性的託管方案。有了良好的數據託管，企業面臨的各種網路安全問題都將會迎刃而解。

❷ 大數據時代，如何做好企業信息化建設

1、信息化體系要落實並匹配業務戰略。

信息化落實業務戰略往往容易成為一句口號。信息化作為一種投資，必然追求回報，因此信息化戰略規劃必須上升到如何落實企業戰略的高度上來，需要對企業戰略解碼與深度解讀是工作的前提。分析戰略落實的主要舉措、關注點，形成戰略主題集，並對每個主題分析其關鍵成功要素、衡量標准、依賴條件，基本實現路徑的梳理和分析，在此基礎上突出信息化的應用重點，並詳細分析實現的路徑，依賴條件，管理及業務變革要求，最終整合到整體信息化架構中進行通盤考慮

2、信息化建設模式由需求驅動向規劃驅動轉變。

業界仍然普遍存在信息化建設工作的驅動模式由分散的、獨立的業務部門需求進行驅動的建設模式，典型的後果是各個領域各自為戰，局部可能最優，但極難保證整體最優，後期在系統集成、數據整合等方面帶來大量問題，系統架構混亂，維護成本高，集成難度大，系統越做越「沉」，成為企業業務變革、經營管理模式調整不可突破的障礙，成為管理變革和創新的包袱。 

「規劃驅動、架構約束」是解決當前信息化工作普遍存在問題的必然選擇。信息化的具體工作不應由獨立需求驅動，而應是在整體規劃的情況下，由規劃驅動，確保整體最優，整體一盤棋，得到良好的整合和統籌。具體到單獨每一個項目或者系統推進時，在技術和實現方案層面通過完整的架構進行規范和約束，按照統一的架構進行子系統實現方案的准備和落實，確保整體架構的一致性、穩定性、靈活性。

3、雲計算、大數據、移動互聯網的應用

新技術的應用是不斷試錯和嘗試的過程，企業信息化部門不僅僅是建設者，同時也是新技術應用的研究者，導入者，對於新技術的應用建議先導入前期的研究規劃的工作，選定應用重點和模式，不斷進行試點推進。

❸ 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。

❹ 如何有效整合和應用大數據

隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每天都可以看到大數據的一些新奇的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。很多組織或者個人都會受到大數據的分析影響，但是大數據是如何幫助人們挖掘出有價值的信息呢?下面就讓我們一起來看看九個價值非常高的大數據的應用，這些都是大數據在分析應用上的關鍵領域：

1.理解客戶、滿足客戶服務需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。比如美國的著名零售商Target就是通過大數據的分析，得到有價值的信息，精準得預測到客戶在什麼時候想要小孩。另外，通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

2.業務流程優化

大數據也更多的幫助業務流程的優化。可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過大數據的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的優化。

3.大數據正在改善我們的生活

大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備(如智能手錶或者智能手環)生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還利用利用大數據分析來尋找屬於我們的愛情，大多數時候交友網站就是大數據應用工具來幫助需要的人匹配合適的對象。

4.提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5.提高體育成績

現在很多運動員在訓練的時候應用大數據分析技術了。比如例如用於網球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我們使用視頻分析來追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現，而運動器材中的感測器技術(例如籃球或高爾夫俱樂部)讓我們可以獲得對比賽的數據以及如何改進。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。

6.優化機器和設備性能

大數據分析還可以讓積極和設備在應用上更加智能化和自主化。例如，大數據工具曾經就被谷歌公司利用研發谷歌自駕汽車。豐田的普瑞就配有相機、GPS以及感測器，在交通上能夠安全的駕駛，不需要人類的敢於。大數據工具還可以應用優化智能電話。

7.改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

8.改善我們的城市

大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

9.金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

以上九個是大數據應用最多的九個領域，當然隨著大數據的應用越來越普及，還有很多新的大數據的應用領域，以及新的大數據應用。

❺ 企業怎樣利用大數據分析做精細化運營

knowlesys輿情認為：

企業怎樣利用大數據做精細化運營？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

❻ 大數據時代：整合營銷應該如何做

大數據時代： 整合營銷 應該如何做?

諸葛io認為，大數據時代的全面來臨，不僅僅是讓企業廣告投放更加精準，我們的生活、工作、思維、商業乃至管理都會發生改變，甚至也影響到互聯網行業的方方面面，包括網路營銷。

我們常常使用整合營銷手段也需要升級和改變。之前，我們為了達到營銷效果最大化，只是簡單的對各個渠道的資源進行整合，通過規模化宣傳來擴大營銷效應。而在大數據時代，對於網路整合營銷的玩法則不再只是營銷資源的疊加，而更多的是對各類渠道進行科學而又預見性的整合和使用，而這其中對於平台和渠道各方對於大數據的融合和互通就很重要。

不過，對於大數據的運用也有爭議，比如在保護用戶隱私方面，如何避免讓用戶感覺被無所不在的「第三隻眼」偷窺等等，也都對各大互聯網公司在大數據的挖掘和使用上提出挑戰。但無論如何，在大數據在營銷或其他場景的運用上，不作惡都應該是各大互聯網公司謹守的底線。

諸葛 在數據運營方面不僅能給企業提供更精細獨到的服務，也為讓企業節省百萬團隊費用。諸葛io讓 數據運營 起來更方便！

http://zhugeio.com/news/?p=183

❼ 信息的整合方式有哪些

信息整合方式主要有橫向、縱向、立體
【橫向】
1.就某個新聞事件、綜合不同新聞來源的素材，以形成對事件的解讀。如：連線報道
2.同類新聞的組合
【絕顫縱向】
依據時間來對信息進行整合
1.追蹤同一件事件隨時間變化的新的走向。如：災難報道
2.策劃性、總結性信息整合。如改正：年度評選、《感動中國》
【立體】
綜合電視所有的表現元素並殲敗，在時間和空間上完成對信息的整合。如：現場報道

❽ 如何利用大數據技術手段提升信息服務水平

大數據技術可以幫助企業、機構或個人更好地理解客戶需求、分析市場趨勢和探索未來發展方向。以下是一些利用大數據技術啟槐提升信息服務水平的方法：
1. 數據收集與存儲：建立可靠的數據收集平台，收集各種形式的數據並建立相應的存儲和管理系統，包括海量的結構化和非結構化數據。
2. 數據清洗與整合：使用專業工具對數據進行清洗、去重、去噪、轉換和規范化等操作，並將各種來源的數據整合為一個實體罩旁念。
3. 數據挖掘與分析：通過特定的演算法和工具，對數據進行深入分析和挖掘，識別潛在關物困系、規律和趨勢，並預測未來發展趨勢。
4. 數據呈現與共享：以清晰的方式展示挖掘出的數據，如圖表、報告、可視化效果等形式，以便更好地理解數據並支持決策。
5. 持續優化與更新：隨著數據不斷增長，需要對數據收集、分析和呈現進行不斷優化和更新，以便獲取更准確的信息並滿足不斷變化的需求。
總之，利用大數據技術來提升信息服務水平，需要嚴格遵循數據保密、隱私保護和合規運營等原則，注重數據質量和有效性，確保數據的准確性和客觀性，從而為客戶提供更優質的信息服務。