企業對大數據

A. 大數據對企業有什麼幫助

數字化轉型是所有企業降本增效的內在需求。

1、可以降低企業的成本。2017年10月國際供應鏈大會上世界經濟論壇發布的《第四次工業革命對供應鏈的影響》白皮書指出，數字化變革將使製造業企業成本降低17.6%、營收增加22.6%，使物流服務業成本降低34.2%、營收增加33.6%，使零售業成本降低7.8%、營收增加33.3%。

2、可以提升企業的效率。互聯網服務直接引起計算服務、信息服務的集中，並進一步促進了各類服務資源的集中，使得集中式、開放型服務平台有了很大發展空間。根據研究顯示，以「數據驅動型決策」模式運營的企業，通過形成自動化數據鏈，推動生產製造各環節高效協同，大大降低了智能製造系統的復雜性和不確定性，其生產力普遍可以提高5%—10%。

3、企業流程再造的必由之路。在數字化環境下，企業之間處於縱橫交錯的網路關系，面對分散的網路節點，整合多方資源的平台型產業組織應運而生，企業價值創造模式由傳統線性向鏈條式、網路化轉變，使得傳統企業之間競合方式趨於生態化、平台化。

B. 企業如何實現對大數據的處理與分析

企業如何實現對大數據的處理與分析
隨著兩化深度融合的持續推進，全面實現業務管理和生產過程的數字化、自動化和智能化是企業持續保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數據必將成為企業的核心資產，對數據的處理、分析和運用將極大的增強企業的核心競爭力。但長期以來，由於數據分析手段和工具的缺乏，大量的業務數據在系統中層層積壓而得不到利用，不但增加了系統運行和維護的壓力，而且不斷的侵蝕有限的企業資金投入。如今，隨著大數據技術及應用逐漸發展成熟，如何實現對大量數據的處理和分析已經成為企業關注的焦點。
對企業而言，由於長期以來已經積累的海量的數據，哪些數據有分析價值？哪些數據可以暫時不用處理？這些都是部署和實施大數據分析平台之前必須梳理的問題點。以下就企業實施和部署大數據平台，以及如何實現對大量數據的有效運用提供建議。
第一步：採集數據
對企業而言，不論是新實施的系統還是老舊系統，要實施大數據分析平台，就需要先弄明白自己到底需要採集哪些數據。因為考慮到數據的採集難度和成本，大數據分析平台並不是對企業所有的數據都進行採集，而是相關的、有直接或者間接聯系的數據，企業要知道哪些數據是對於戰略性的決策或者一些細節決策有幫助的，分析出來的數據結果是有價值的，這也是考驗一個數據分析員的時刻。比如企業只是想了解產線設備的運行狀態，這時候就只需要對影響產線設備性能的關鍵參數進行採集。再比如，在產品售後服務環節，企業需要了解產品使用狀態、購買群體等信息，這些數據對支撐新產品的研發和市場的預測都有著非常重要的價值。因此，建議企業在進行大數據分析規劃的時候針對一個項目的目標進行精確的分析，比較容易滿足業務的目標。
大數據的採集過程的難點主是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片也是需要深入的思考問題。
第二步：導入及預處理
數據採集過程只是大數據平台搭建的第一個環節。當確定了哪些數據需要採集之後，下一步就需要對不同來源的數據進行統一處理。比如在智能工廠裡面可能會有視頻監控數據、設備運行數據、物料消耗數據等，這些數據可能是結構化或者非結構化的。這個時候企業需要利用ETL工具將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫或者分布式存儲集群，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。對於數據源的導入與預處理過程，最大的挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
第三步：統計與分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。數據的統計分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。在統計與分析這部分，主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
第四步：價值挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
總結
為了得到更加精確的結果，在大數據分析的過程要求企業相關的業務規則都是已經確定好的，這些業務規則可以幫助數據分析員評估他們的工作復雜性，對了應對這些數據的復雜性，將數據進行分析得出有價值的結果，才能更好的實施。制定好了相關的業務規則之後，數據分析員需要對這些數據進行分析輸出，因為很多時候，這些數據結果都是為了更好的進行查詢以及用在下一步的決策當中使用，如果項目管理團隊的人員和數據分析員以及相關的業務部門沒有進行很好的溝通，就會導致許多項目需要不斷地重復和重建。最後，由於分析平台會長期使用，但決策層的需求是變化的，隨著企業的發展，會有很多的新的問題出現，數據分析員的數據分析也要及時的進行更新，現在的很多數據分析軟體創新的主要方面也是關於對數據的需求變化部分，可以保持數據分析結果的持續價值。

C. 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

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D. 大數據給企業帶來哪些決策

大數據對企業的作用：

1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。

2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。

3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。

4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。

5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。大數據對現代企業管理決策的影響有哪些
在目前的企業管理過程中，也逐漸對大數據時代下的企業管理與決策模式引起了足夠
的重視。結合目前的實際情況來看，企業在內外部的管理模式上涉及到的內容不斷增多，
從而呈現出了非常明顯的復雜性，這對於企業決策以及決定性關系的數據分析工作帶來了
一定的影響。文章主要針對大數據對現代企業管理決策產生的影響進行了深入的分析，並
結合實際情況提出了一些有效的應對措施，希望能為相關人員提供合理的參考依據。
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關鍵詞：大數據；現代企業；管理；決策;影響
如今，各國經濟之間實現了有效的結合，這就造成企業在發展過程中所面臨的市場竟
爭壓力不斷的增加，對於相關的企業而言，而競爭不僅體現在了企業之間，同時還體現在
了企業的管理方面。針對這種現象，對於相關的決策人員而言，一定要對目前市場環境進
行全面的了解，從而才能保證最終所做的決策具備一定的合理性。因此，一定要對大數據
的真正含義進行全面的了解，這樣才有助於企業的管理人員做出正確的管理決策，從而促
]進企業可以在未來實現更加穩定的發展。

E. 大數據對企業決策的影響

大數據影響了企業主體的轎頃判斷和決策，改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場。

大數據理念的提出，影響了整個人類社會的發展。

對於企業來說，通過大數據分析系統的應用，不僅影響了企業主體的判斷和決策，同時也改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場，使企業在原始積累的程度上不斷創新，催生出全新的發展領域和經營范圍，這對於企業來講無疑是有利的。

但是，如果企業管理者一味依靠大數據閉隱陸分析結果，勢必也會影響自身的判斷，使企業的攜跡發展陷入僵局。

大數據時代的到來，企業的經營主體也應該審時度勢，作出基本的戰略調整規劃。

大數據時代下企業傳統管理模式存在的弊端

1.管理人員對大數據的缺乏正確認知。

2.企業對大數據分析技術的掌握能力較差。

3.專業數據分析人才缺失嚴重。

F. 為什麼大數據分析對於企業來說很重要

大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析並從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出「大數據」一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。

但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用於將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。

為什麼大數據分析很重要？

大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那麼，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下：

1.降低成本。諸如Hadoop和基於雲的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。

2.更快，更好的決策制定。藉助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，並根據所學知識做出決策。

3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，藉助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。

工作原理和關鍵技術

大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理：

機器學習 。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據並提供更快，更准確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。

數據管理 。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標准非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。

數據挖掘 。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用於進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。藉助數據挖掘軟體，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然後加快做出明智決定的步伐。

Hadoop 。這個開源軟體框架可以存儲大量數據，並在商用硬體群集上運行應用程序。由於數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，並且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，並使用商品硬體存儲大量數據。

內存分析 。通過分析系統內存（而不是硬碟驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解並快速採取行動。該技術能夠消除數據准備和分析處理等待時間，以測試新場景並創建模型；這不僅是企業保持敏捷性並做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和互動式分析方案。

預測分析 。預測分析技術使用數據，統計演算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。

文本挖掘 。 藉助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋欄位，書籍和其他基於文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息並發現新的主題和術語關系。

G. 企業需要大數據的原因有哪些

1，企業領導層對大數據的認知
隨著時代的變遷，商業模式已經發展過度到了數據時代，相較於以前營銷為王的商業模式，大數據更能給現代企業創造價值，正所謂火車跑的快，全靠車頭帶，企業各部門領導者，甚至是老闆本人，能對大數據應用有一個正確的認識，則更能把握企業發展前進的方向與命脈。
2，公眾才是企業的決策者
在中國，許多的企業都是一人掌天下，老闆往往把握著企業的命運和未來，但在大數據時代里，企業將慢慢樹立以社會公眾為決策主體的觀念，決策的理念由狹隘的企業領導層轉移到社會公眾上，通過媒體、社交網路等平台收集社會公眾的意見和觀念，形成內外雙向的大數據挖掘和分析，以提高決策的廣泛性，合理性，正確性。
3，打造好信息化的基礎，才能挖掘積累出大資料庫
企業以信息化為基礎，才能實現大數據挖掘，積累和分析，企業所有的產品數據、運營數據、供應鏈數據和外部數據都是來自於信息化系統，因此打好信息化基礎就變的尤為重要了，完善信息化基礎，讓數據來源更真實和可靠。
4，便捷高效的大數據分析系統
大數據是一個海量的資源池，甚至如汪洋大海一般讓人望而生畏，那麼這樣一個海量的資源池，企業怎樣才能充分且高效的去吸收它的營養呢?這就需要一個高效率的雲計算系統才能很好的完成這個任務，一個高效的雲計算系統，可以使大數據里的資源合理分配，充分利用，給且的分析研究部門帶來便捷，讓工作效率得到顯著的提升。
在未來大數據將成為最重要的經濟資產，誰掌握了它便是掌握了競爭力，企業應與時俱進，敞開胸懷迎接大數據，重視大數據，利用大數據，在茫茫商海，乘風破浪，駛向遠方。