大數據和源大樓5樓

㈠ 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

㈡ 成都做大數據的公司有哪些做的好的有哪幾家

作者：小維斗
鏈接：https://www.hu.com/question/27933628/answer/96310427
來源：知乎
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關於成都做大數據的公司這幾天小編特意整理出來了一份明細表，僅個人分享發表一下：
1、成都神鳥數據咨詢有限公司 網址：
成都市場調研公司

成都神鳥數據咨詢有限公司主營業務包括公共事務研究、商業研究、媒介研究和資料庫建設及流程信息化建設，客戶涵蓋政府部門、公用事業單位、國內外知名企業，積累多行業研究經驗，使神鳥數據的研究團隊具備良好的跨行業、跨區域、跨專業的多元化視角和思維。
「神鳥數據」接受各企事業、政府機構和非政府機構的委託，獨立完成市場調查、民意測驗、政策性調查等各類定量與定性研究課題。多年的發展經驗使本公司更了解客戶的需求，從而為客戶提供更有針對性的服務，「神鳥數據」研究領域涉及食品/飲料、公共事務、房地產、汽車、家電、IT、金融保險、媒體、商業服務、等多個行業，其中房地產、汽車、媒體、金融保險、快速消費品、公共事務是公司目前重點的研究領域。
2、成都探碼科技有限公司
首頁 | 探碼科技

成都探碼科技有限公司（簡稱探碼科技）於2015年9月成立，公司總部位於成都，並在美國設立分公司服務海外客戶。由清華海歸創業團隊組建，具有10多年國內外項目研發積累，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚矽谷創業模式，自主研發有核心技術。 是國內比較早的ROR開發團隊，並在網路數據採集，大數據解析方面具有突出的能力。將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術咨詢服務。
2015年與北京大數據研究院成為戰略合作夥伴專研大數據服務。
2016年開發DB智能數據服務平台，一款基於Hadoop開源計算框架，集成了Apache社區幾十個成熟的Hadoop子項目，整合了數據ETL和流程管理功能模塊，融合了十幾個可直接調用的應用模版而最終形成的面對大數據進行存儲、計算、查詢、挖掘四大應用方向的基礎平台產品
3、數聯銘品
成都數聯銘品科技有限公司

數聯銘品是行業領先的大數據解決方案提供商，商業大數據行業標准COSR數據服務框架的制定者。公司總部位於成都，在北京、貴州、深圳設有子公司，同時在新加坡設立了子公司服務海外客戶。已經為金融行業、傳媒行業、旅遊行業、製造業和體育產業提供了具有產業化和產品化能力的領先大數據整體解決方案。
4、成都數之聯科技有限公司
成都數之聯科技集團

成都數之聯科技有限公司成立於2012年，公司致力於幫助政府和企業設計大數據頂層規劃，為客戶提供數據採集、存儲、治理、分析、挖掘、應用和可視化等大數據全產業鏈綜合服務。數之聯業務覆蓋多個行業，參控股成都數聯尋英科技有限公司、成都數聯易康科技有限公司、國信優易數據有限公司，提供人力資源、醫療健康、數據交易等多個行業的大數據垂直解決方案，先後服務了包括阿里巴巴、騰訊、中國聯通、中國工商銀行、中國銀聯、海爾、五糧液集團、三泰控股、置信集團等近百家知名企業。
5、成都崇信大數據服務有限公司 暫無網站
成都崇信大數據服務有限公司（簡稱：崇信公司）是專注於大數據建設的國有獨資企業，成立於2006年，是四川省首家國資大數據公司。崇信公司專注於數據處理和存儲服務，信息系統集成服務，信息技術咨詢服務集成電路設計，數字內容服務，信息化基礎設施建設，計算機網路系統工程服務，軟體開發，非金融性項目投資，資產管理。
6、成都勤智數碼科技股份有限公司
數據說-大數據全網整合營銷平台

以「大數據技術」為基礎，從社交網站和電商平台等渠道收集海量數據，結合企業已有數據，從產品、品牌、客戶、營銷四個維度，完成相應的數據清洗、提取、整合，並進行科學、准確的數據分析。

㈢ 如何查詢徵信數據大數據徵信哪裡有

國內有兩種比較常見的徵信資料庫：央行徵信和網貸資料庫。
央行徵信統計的是回銀行貸答款和正規網貸的借款數據。
網貸資料庫統計的是所有的上徵信和不上徵信的網貸，不上徵信的網貸都會上傳到網貸資料庫。所以，只看徵信是不全面的。
1、帶身份證去當地人民銀行查詢，或者在官網上面查詢，需要一到三個工作日。
2、查詢網貸資料庫就比較簡單了，可以微信搜索「明天查」，公眾服務號上面的。此報告對接了市面上99%的網貸平台，數據准確而全面，能夠查詢到自己的個人信用情況、黑名單情況、網貸申請記錄、申請平台類型、是否逾期、逾期金額、是否有仲裁案件等等各種重要的數據信息。
這兩種方式區別是：人民銀行查徵信會留下查詢記錄，查詢次數過多，對自己會有一定影響。但是第二種查詢方法不會留下查詢記錄，也不會上報，是一種很好的隱私保護措施。

㈣ 成都大數據分析培訓班哪家比較好

成都大數據分析培訓班較好的有：

1、學大教育

2、弘成教育

3、新東方

4、達內教育

5、等等其他培訓班

4、實訓項目

上面我們講了課程的重要性，課程設置是否合理影響知識結構和學習成果，而項目經驗將直接影響我們就業情況。

實訓項目一般包括JAVA項目，大數據項目，企業大數據平台等，不同的學習階段配合不同的項目，加深學員對所學知識的理解和應用。

5、招生門檻

企業在招聘大數據開發人員時是有一定門檻，最低學歷要求是統招大專（個別小眾企業有可能會放寬要求）。所以，一家靠譜的培訓機構在招生要求上肯定會設置一條：大專及以上學歷。

6、班型選擇

越來越多的人想進入大數據，但又不想付出太多。為了迎合大家的需求，一些培訓機構推出什麼「周末班」、「快速班」、「線上班」等等班型。

大數據技術龐多復雜，短期內想掌握幾乎不可能，一般0基礎的學習周期是5個月左右，且是全日制的學習。

7、現場試聽

真正有技術的大數據培訓機構根本不怕學生來實地考察、現場試聽，網上信息了解得再多，不如實地走訪一番，成都的小夥伴們可以前往成都大數據實地考察。

㈤ 中秋假期，你認為最值得推薦的旅遊目的地是哪裡

一、雲和梯田
雲和縣位於浙江麗水市西南67km處，「雲和」的意思是「祥和的雲朵」。數千年來，雲和以及周邊的梯田像層層迷宮似的。在海拔200-1400米不等的山巒里蜿蜒盤旋，多達700層。

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雲和梯田

二、香格里拉普達措國家公園
普達措位於雲南西北的香格里拉東側22km處。它是中國首個符合世界自然保護聯盟保護標準的國家級公園。自然保護聯盟是全球性的環保組織。這個濕地高原養育著中國超過20%的植物以及大約1/3的哺乳動物和鳥類。喜歡攝影的話可以考慮這里呀。簡直是攝影愛好者的天堂。

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拉普達措國家公園

三、那拉提草原
那拉提草原又名（西）鞏乃斯草原，瓦剌蒙古語意為「綠色谷地」（元明清時期這里是瓦剌輝特部牧區），哈薩克語意為「白陽坡」，在新疆伊犁州新源縣那拉提鎮東部，距新源縣城約110公里，位於那拉提山北坡，是發育在第三紀古洪積層上的中山地草原。那拉提草原是世界四大草原之一的亞高山草甸植物區，自古以來就是著名的牧場。

在這里你可以體會到哈薩克族的民族風情。

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那拉提草原

四、九寨溝
在四川九寨溝隨處可見迷人的高山湖泊和瀑布，在這里你可以欣賞最美麗的湖泊，該湖湖水的神奇之處在於，它能夠日日夜夜年復一年的變換顏色。湖水的顏色來源於湖邊風景的倒影，還有湖底的藻類和鈣化的岩石。

秋季是游覽九寨溝的最佳時間，此時，湖面顏色紛繁絢麗，堪與畫家色彩豐富的調色板相媲美。

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九寨溝

五、山西雲岡石窟
雲岡石窟是具有1500年歷史的佛教聖地。石窟共有252個山洞和51000多具佛像。這些佛像大多雕刻於5、6世紀的北魏。

這批砂岩雕像組合了風格迥異的佛像藝術品，有中國式佛像，印度式佛像，也有波斯式佛像。其中最大的雕塑高達17米，最小的則只有2厘米。

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雲岡石窟

六、喀拉庫勒湖
新疆喀拉庫勒湖泊位於海拔3600米之上的帕米爾高原，波平如鏡的湖面，倒影著環湖群山的麗影，如詩如畫。

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新疆喀拉庫勒湖

七、大理崇聖寺三塔
雲南大理崇聖寺三塔，主塔是在9世紀中葉首次建立的，當時是為了緩解周期性的水患。塔高69米，共有16層，在唐朝算得上是「摩天大廈」了，即使現在它也是中國最高的寶塔。塔的每一層都飾有栩栩如生的佛像。另兩座塔高42米，建立時間比主塔晚約100多年。

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崇聖寺三塔

八、楠溪江
楠溪江位於浙江

㈥ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。