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大數據中發現價值

發布時間:2024-07-05 15:06:46

大數據應用價值發現的三大方法

1. 數據服務



數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務,以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務,是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求,每個服務任務必須能夠被快速地處理掉,因此,數據服務的單個任務負載不能過於復雜,單任務直接處理的數據不能太大,任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。



2. 數據分析



數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模,提取有用信息並形成結論,進而輔助人們決策的過程。在這個過程中,用戶會有一個明確的目標,通過“數據清理、轉換、建模、統計”等一系列復雜的操作,獲得對數據的洞察,從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。



3. 數據探索



數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務,其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程,適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。



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⑵ 大數據的價值在於應用

大數據的價值在於應用
大數據,就是存儲在各種存儲介質中的海量的各種形態數據,具有5V特點,即:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。大數據之「大」,不僅在於其「大容量」,更在於其「大價值」,並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的資源。
建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟,就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展,讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
大數據是企業跨界融合發展的驅動力
作為一種資源,企業利用大數據,可以更加敏銳地感知周邊的變化,更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作夥伴們的行為和變化趨勢,更加精準地優化企業的運營,更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業,重新定義行業,正成為跨界融合發展的驅動力。
以中華全國總工會在推動的「工惠驛家」為例,它以「互聯網+」、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術,為行走在全國各地公路上的3000多萬貨運司機職工提供高頻度、高黏度、普惠性服務。
貨車運行在全國各地的公路上,通過車載智能終端,可以實時、全域採集道路、環境數據,可以准確分析出全國各條高速公路的流量分布、貨物流向分布、空氣環境狀態等,為行車安全、道路管理、物流管理、環境治理提供決策依據。可以通過貨車司機的駕駛習慣、生命體征數據,設計符合每個司機特徵的保險方案;通過貨運司機行為軌跡數據,設計貼近貨運司機需求的休息、餐飲、盥洗、康樂、學習等為一體的司機驛站;可以通過司機對汽車的維修、更新,創造出智慧、人性化、風光電互補新動能的新概念貨車;對圍繞貨車司機的生活資料和生產資料的配套服務,還可以衍生出包括金融服務在內的各種行業服務,為智能化貨運物流宏觀管理奠定基礎。
隨著可分析和使用數據的大量增加,通過對這些數據的挖掘、脫敏、脫密、分析、應用、疊加應用,可以發現新的知識,創造新的價值,帶來「大知識」「大科技」「大服務」和「大發展」。數據將和企業的固定資產、人力資源一樣,成為生產過程中的重要基本要素。
挖掘被淹沒的數據價值
要使大數據真正產生價值,就必須要研究數據的關聯、數據的聚類以及全樣本問題。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心,通過找出關聯物並監控它,就能預測未來。
仍以「工惠驛家」項目為例,「人、車、貨、路、工會」各種數據產生於公路物流的各個環節、產生於全國800多萬個工會組織,數據量巨大,價值密度低,實時在線,多源異構。為了讓大數據對服務貨運司機和工會組織發揮作用,針對不同的應用場景,首先要找出與應用場景的關聯。例如,緊急事故救援,可以按事故類型,找出主要關聯,快速把人員信息、貨物信息、時間、地點、救援設施、醫療機構、保險機構等與救援相關的數據關聯起來,配合預案模型,及時實施救援方案。
數據聚類,是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題。比如上述救援,有多種救援設施及多個同城醫療機構,在數據分析、處理上可首先把與救援機構、醫療機構的數據聚類,再根據事故的類型、受傷的情況,選擇出最優的救援和醫療服務方案,這樣才能做到及時、高效。
傳統的數據樣本基礎是采樣的絕對隨機性,隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。大數據時代,全樣本的數據成為現實,全樣本數據帶給我們視角上的宏觀性與全面性,這將使我們可以站在更高的層級全貌看待問題,看見曾經被淹沒的數據價值,發現藏匿在整體中有趣的細節,使我們獲得從不同的角度更細致、更全面地觀察研究數據的可能性,從而使得大數據的分析過程,成為發現過程和問題域的拓展過程。基於近乎全樣本並實時獲取的海量數據,不斷積累並形成有著巨大價值的社會資源。
推動實體經濟和數字經濟融合發展
大數據產業的發展,離不開兩個核心系統工程建設,即穩定、安全、可靠的數據基礎系統工程和完善、成熟、領先的應用系統工程。
發展大數據的關鍵,是要有獲得數據的能力和方法,獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來,而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據,還必須有足夠的計算能力,因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
目前,各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。通過對大數據的分析,可以使企業實時掌握市場動態並迅速做出應對,可以制定更加精準有效的營銷策略,可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。在公共事業領域,大數據在促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用已開始得以發揮。因此,大數據應用系統建設,是大數據作為重要資源作用的關鍵。
從2009年開始,潤澤科技就一直在研究數據產業發展趨勢,投資建設國際一流的高標准數據基礎設施,成為京津冀最具活力的數據產業平台基地。2016年,潤澤科技投資建設了京津冀大數據創新應用中心,並被列為京津冀大數據綜合試驗區重點工程。應用中心引入了前瞻性的大數據技術,集聚了具有代表性的大數據企業,旨在構建大數據創新應用中心,為實體經濟和數字經濟融合創建大數據應用服務平台,吸引了大批國內外頂尖的大數據人才。
京津冀大數據創新應用中心將展現全球最新的大數據應用技術,聚焦更好地解決社會問題、商業營銷問題和科學技術問題,輔助政府實現經濟調控、城市管理、疾病防控、災害預警、輿情分析、預防犯罪等。通過大數據分析手段,預判未來的發展趨勢,為政府治理和決策提供及時的數據分析,改變人們的思維和決策方式,實現價值創造並觸發新的價值增長,促進大數據產業健康、綠色、良性發展。
當前,大數據應用進入了廣泛而快速的發展階段,我們要堅持以供給側結構性改革為主線,加快發展數字經濟,推動實體經濟和數字經濟融合發展,推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合,繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。

⑶ 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值

大數據應用現狀:從發現價值到創造價值

從發現價值到創造價值, 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去,數據的價值主要應用在決策領域,典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用, 即通過數據收集、管理和分析等方法,將數據轉化為知識, 發現數據的價值,進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升, 大數據已經成為一類新的資產, 其應用場景正在不斷擴寬,除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外,大數據還能創造價值的功能: 一方面,大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品, 滿足用戶需求, 例如大數據完善個人徵信體系,幫助金融機構提供消費金融產品;又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務;另一方面,大數據還可以創造需求, 例如,大數據可以助力實現人工智慧, 這是新技術創造的新需求。

大數據延伸 BI 內涵, 提高企業效率

大數據分析結果為企業經營決策提供支持,幫助企業提高效率,這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下, 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰, 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率,助力企業經營從粗放型向集約型轉型, 實現產業升級。

大數據促進商業智能的加速發展,這是因為:第一,大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性;第二,大數據的存在提高了企業的商業智能意識, 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統,其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況,若能加以分析和利用,將為企業創造巨大的價值。

目前,大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能:

客戶關系管理(CRM):通過客戶信息統計,使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務,提高客戶忠誠度,還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶;

贏利能力分析:幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等;

控製成本:根據統計信息優化流程,如降低庫存、減少損耗等,助於企業控製成本;

績效管理:利於商業智能確立對員工的期望,幫助他們跟蹤並管理其績效。

麥肯錫調查顯示, 數據挖掘的商業價值巨大, 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力,創造約 3000 億美元的價值;在歐洲公共管理部門 ,每年能提高 0.5%的生產力,創造 2500 億歐元的價值;在美國零售業,每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。

大數據滿足需求, 市場空間巨大

大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品, 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見, 過去,一些行業的用戶需求雖然存在, 但是由於缺乏有效的技術手段,導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後,將帶動一系列創新產品推出市場, 這在各行各業都能找到案例,考慮到傳統產業的廣度,這將是是一個正在挖掘的巨大市場。

以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例,這兩個細分領域的需求本來就存在,但在大數據興起之前,傳統模式無法提供最優的產品,而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求,提高用戶體驗。

千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據, 基於浮動車的演算法模型,對數據進行二次開發,以建立實時交通信息服務平台。 目前, 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息,准確率極高。 目前,千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域,目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。

大數據技術將參與車險定價,使定價更加科學。隨著車聯網的興起,OBD(On-BoardDiagnostic車載診斷系統)等聯網的車載設備,成為車聯網中的智能節點,連接運動中的人、車和道路環境,讀取行車數據,從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣:通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為,通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣,通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據,這些數據將改善車險定價技術與核保政策,提升精準定價能力。

大數據創造需求,拓寬市場邊界

大數據創新產品拓寬市場邊界, 供給創造需求。 大數據創造價值功能, 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外, 基於大數據的新產品還將創造新供給,帶動新需求, 打破原有的市場邊界,想像空間巨大:

一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在,深入挖掘現有商業價值:

例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據,包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等, Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流,搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時, Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地,甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點,包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據,大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。

另一方面大數據能夠空前准確的預測未來,從而能獲得前瞻性的商業價值:

例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現,同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值,因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。

大數據產業鏈分析

大數據產業鏈的主要參與方

大數據產業鏈可以分為四個部分: 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據,然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算,再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘,將數據轉化成價值信息或者產品,為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。

數據資產開始成為核心資源

擁有數據,大數據時代的王者。在大數據時代, 數據資產已經成為核心資源, 2012 年,奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志,並將數據定義為「未來的新石油」, 因此,擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類:

一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司,如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等,在互聯網端積累了大量的數據資源,而且此類公司 IT 起家, 對大數據有天生敏銳的嗅覺, 大數據技術也相對成熟, 因此,互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構,成為大數據應用的先行者;

二是傳統軟體公司轉型互聯網,通過 SaaS 模式為用戶提供服務, 例如用友軟體推出暢捷通,以雲模式為小微企業提供財務管理應用, 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式;

三是擁有數據,缺乏大數據思維的機構,這類機構手裡掌握著大量的數據,但是沒有能力自己有效利用, 例如金融機構、 運營商、政府部門等。

使用數據,數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據,但沒有能力變現的機構而言,需要專業的第三方公司提供大數據服務,主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商,尤其是行業應用軟體廠商, 在各自的領域具有天然的卡位優勢: 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護, 行業應用軟體本身就是重要的數據來源,軟體公司 屬於不擁有數據,但可以接觸到數據的機構, 且天然擁有大數據思維和大數據技術,以及良好的行業客戶關系,從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此,各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴, 助力其探索大數據價值變現。

大數據技術是重要生產力

大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身,還在於大數據技術, 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節,涉及的技術環節極廣, 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高,大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是,大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合, 這背後需要深厚的業務理解, 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說,技術和業務本身是相互驅動、共同發展的, 對於擁有數據,缺乏大數據思維的機構而言, 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。

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⑷ 大數據的七大核心價值

大數據的七大核心價值

隨著移動互聯網的飛速發展,信息的傳輸日益方便快捷,端到端的需求也日益突出,縱觀整個移動互聯網領域,數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命,毋庸置疑,大數據市場是待挖掘的金礦,其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源,誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。

大數據,可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商,融入到一個大的環境中,無論是企業級市場還是消費級市場,亦或政府公共服務,都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。

近期有不少文章暢談大數據的價值,以及其價值主要凸顯在哪些方面,這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總,希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。

核心價值究其用戶到底是誰?

談及價值,首先必須要弄清楚其用戶到底是誰?有針對企業數據市場的,還有針對終端消費者的,還有針對政府公共服務的;其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。

商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策,對於企業用戶,更關心的還是決策需求,其實早在BI時代這就被推上了日程,經過十餘年的探索,如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域,來加強對決策者的影響,達到決策支持的效果。還有企業營銷需求,從本質上來說,主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。

對於消費者用戶,他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索,並能提供友好、可信的信息推薦,其次是提供高階服務,例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。

還有,大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中,並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革,到不動產登記制度改革,再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求,而此時的資料庫更是以大數據為基礎的,可見,大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。

數據,除了它第一次被使用時提供的價值以外,那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物,它還有著無窮無盡的「剩餘價值」,關於這一點,人們已經有了越來越多的認識。事實上,大數據已經開始並將繼續影響我們的生活,接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧!當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。

《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變:「第一,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二,研究數據如此之多,以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度,將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三,不再熱衷於尋找因果關系,而是事物之間的相關關系。例如,不去探究機票價格變動的原因,但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界,改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面,而大數據則使數據來源更加多樣化,不僅包括企業內部數據,也包括企業外部數據,尤其是和消費者相關的數據。

隨著大數據的發展,企業也越來越重視數據相關的開發和應用,從而獲取更多的市場機會。

一方面,大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性;此外還能夠降低企業的交易摩擦成本;更為關鍵的是,大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會,最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力,大幅提升企業的商業決策水平,降低了企業經營的風險。

一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場

大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場,然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意,關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息,如何獲得趨勢,挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式,剖析消費者的生活密碼,才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題,如果你了解了消費者的密碼,就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。

在數字革命的背景下,對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求;從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式,到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求,同時在產品和消費者的買賣關系以外,建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。

大數據進行高密度分析,能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性;大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會,最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力,大幅提升企業的商業決策水平。因此,大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會;有利於企業將各種資源合理利用到目標市場;有利於制定精準的經銷策略;有利於調整市場的營銷策略,大大降低企業經營的風險。

企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」,為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求,甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如:一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣(細分標準是顧客的體驗)。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人,對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人(細分標準是態度)。在持肯定態度的人中,又包括高收入有能力乘飛機的人(細分標準是收入能力)。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度,只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。

二、大數據提高決策能力

當前,企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策,而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂,而且沒有被數字化的時代,讓身居高位的人做決策是情有可原的,但是大數據時代,就必須要讓數據說話。

大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策,從而實現更大的商業價值,它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同,所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別,但從數據的獲取,數據的整合,數據的加工,數據的綜合應用,數據的服務和推廣,數據處理的生命線流程來分析,所有行業的模式是一致的。

這種基於大數據決策的特點是:一是量變到質變,由於數據被廣泛挖掘,決策所依據的信息完整性越來越高,有信息的理性決策在迅速擴大,拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現,人類沒有被海量數據所淹沒,能夠高效率駕御海量數據,生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用,無法通過技術和簡單樣本驗證,需要幾十年海量病歷數據分析得出結果;做宏觀經濟計量模型,需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據,才能得出減稅政策最佳方案;反腐倡廉,人類幾千年歷史都沒解決,最近通過微博和人肉搜索,貪官在大數據的海洋中無處可藏,人們看到根治的希望等等。

如果在不同行業的業務和管理層之間,增加數據資源體系,通過數據資源體系的數據加工,把今天的數據和歷史數據對接,把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來,把面向業務的數據轉換成面向管理的數據,輔助於領導層的決策,真正實現了從數據到知識的轉變,這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。

在宏觀層面,大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向,制定並實施科學的經濟政策;而在微觀方面,大數據可以提高企業經營決策水平和效率,推動創新,給企業、行業領域帶來價值。

三、大數據創新企業管理模式,挖掘管理潛力

當下,有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示?還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責?還在禁止員工之間談論薪酬等信息?《華爾街日報》曾有一篇文章就說,NO。這一切已經過時了,嚴格控制,內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心,如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗,你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢?

我們試著想想,當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代,創新已經成為企業的生命之源,我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則,強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎?當個體的人都可以通過佩戴各種感測器,搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態,那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統,來實時判斷其健康狀態的變化情況。

今天信息時代機器的性能,更多決定於晶元,大腦的存儲和處理能力,程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合,到注重人,或者腦力的運用,信息流程和創造性,以及職工個性滿足、創造力的激發。

在企業管理的核心因素中,大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞,而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘,由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性,甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業,信息即財富,從企業戰略著眼,利用大數據,充分發揮其輔助決策的潛力,可以更好地服務企業發展戰略。

大數據時代,數據在各行各業滲透著,並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本:比如庫存或物流,改善產品和決策流程,尋找到並更好的維護客戶,還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據,發現流程中的瓶頸因素,找到改善流程效率,降低成本的關鍵點,從而優化流程,提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享,還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。

四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新

在大數據時代,以利用數據價值為核心,新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業,將在IT發展史上書寫出新的傳奇。

大數據讓企業能夠創造新產品和服務,改善現有產品和服務,以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史,似乎每一輪IT概念和技術的變革,都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富,互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇,移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。

縱觀國內,以金融業務模式為例,阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據,建立了網路數據模型和一套信用體系,打破了傳統的金融模式,使貸款不再需要抵押品和擔保,而僅依賴於數據,使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新,變革了傳統的商業模式,對傳統銀行業帶來了挑戰。

還有,大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息,構建系統化的數據體系,從而完善企業自身的結構和管理機制;同時,伴隨消費者個性化需求的增長,大數據在各個領域的應用開始逐步顯現,已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑,推動製造業企業的升級改造;依託大數據技術可以建立現代物流體系,其效率遠超傳統物流企業;利用大數據技術可多維度評價企業信用,提高金融業資金使用率,改變傳統金融企業的運營模式等。

過去,小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場,最終才能到達用戶手中,而現在,通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中,交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例,每天有數以萬計的交易在淘寶上進行,與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄,更重要的是,這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據,淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦;商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計,經營活動成本和收益實現了可視化,大大降低了風險,賺取更多的錢;而與此同時,更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。

維克托曾預言2020年,大數據時代就會真正來臨。在那個時候,最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的,尤其是智能手機的應用。

五、大數據讓每個人更加有個性

對個體而言,大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如,我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控,一旦有什麼感染,或身體有什麼不適,我們都可以通過手機得到警示,接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家,從而獲得正確的用葯和其他治療。

過去我們去看病,醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷,而在大數據的幫助下,將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析,並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系,實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前,提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔,因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。

還有,在傳統的教育模式下,分數就是一切,一個班上幾十個人,使用同樣的教材,同一個老師上課,課後布置同樣的作業。然而,學生是千差萬別的,在這個模式下,不可能真正做到「因材施教」。

如一個學生考了90分,這個分數僅僅是一個數字,它能代表什麼呢?90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等,把它們和90分聯系在一起,這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度,有能力去關注每一個個體學生的微觀表現:如他在什麼時候開始看書,在什麼樣的講課方式下效果最好,在什麼時候學習什麼科目效果最好,在不同類型的題目上停留多久等等。當然,這些數據對其他個體都沒有意義,是高度個性化表現特徵的體現。同時,這些數據的產生完全是過程性的:課堂的過程,作業的情況,師生或同學的互動情景……而最有價值的是,這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的,只需要一定的觀測技術與設備的輔助,而不影響學生任何的日常學習與生活,因此它的採集也非常的自然、真實。

在大數據的支持下,教育將呈現另外的特徵:彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育,就是要根據每一個人的特點,釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。

此外,維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼,現在可以提供資料庫,打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫,如為企業提供機場、高速公路的數據,提供航班可能發生延誤的概率,這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程,這種類型的創新,就得益於公共的大數據。

六、智慧驅動下的和諧社會

美國作為全球大數據領域的先行者,在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。

近年來,在國內,「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底,我國的國家智慧城市試點已達193個,而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用,而這些都要依託於大數據,可以說大數據是「智慧」的源泉。

在治安領域,大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測,北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析,打擊犯罪。

在交通領域,大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集,分析預測出行交通規律,指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度,進行車流指揮控制,及時做到梳理擁堵,合理緩解城市交通負擔。

在醫療領域,部分省市正在實施病歷檔案的數字化,配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析,可以用於遠程診療、醫療研發,甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。

伴隨著智慧城市建設的火熱進行,政府大數據應用已進入實質性的建設階段,有效拉動了大數據的市場需求,帶動了當地大數據產業的發展,大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。

七、大數據如何預言未來?

著名的瑪雅預言,盡管背後有著一定的天文知識基礎,但除催生了一部很火的電影《2012》外,其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量,以及大氣受污染、冰川融化的程度,我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式,人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋,基於精準預測,發現現有模式是死路一條後,人類就可以進行一些改變,這其實就是一種系統優化。

這種結合之前情景研究,不斷進行系統優化的過程,將賦予系統生命力,而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘,我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的,同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作,甚至長遠的維護和優化。從這個角度講,基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞,因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來,而不像以前那麼死板。基於大數據,個體之間相互連接有了基礎,相互的交互過程得到了簡化,各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務,機構內部的管理也更為細致,有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。

結語

透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景,不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度,不僅改變了市場營銷、生產製造,同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源,這也就意味著新的商業機會,沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力,適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

當下,正處於數據大爆發的時代,如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據,對未來的運行模式進行預測,從而提前進行准備或者加以利用、調整,對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點,目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。

可見,大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值,觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢?就是所謂的大數據綜合服務提供商,從實踐情況看,主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色,分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。

未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則,將引發社會發展的深刻變革,同時也是未來最重要的國家戰略之一。

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⑸ 大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法

大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法

大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法,現在已經有了許多利用大數據獲取商業價值的案例,我們可以參考這些案例並以之為起點,我們也可以從大數據中挖掘出更多的金礦。 去年TDWI關於管理大數據的調查顯示,89%的受訪者認為大數據是一個機會,而在2011年的大數據分析的調查中這個比例僅為70%。在這兩次調查中受訪問者均普遍認為,要抓住大數據的機會並從中獲取商業價值,需要使用先進的分析方法。此外,其他從大數據中獲取商業價值的方法包括數據探索、捕捉實時流動的大數據並把新的大數據來源與原來的企業數據相整合。 雖然很多人已有了這樣一個認識:大數據將為我們呈現一個新的商業機會。但目前僅有少量公司可以真正的從大數據中獲取到較多的商業價值。下邊介紹了9個大數據用例,我們在進行大數據分析項目時可以參考一下這些用例,從而更好地從大數據中獲取到我們想要的價值。1、探索大數據以發現新的商業機會。很多大數據都是來自一些新的來源,這代表客戶或合作夥伴互動的新渠道。和任何新的數據來源一樣,大數據值得探索。通過數據探索,你可以了解一些之前所不知道的商業模式和事實真相,比如新的客戶群細分、客戶行為、客戶流失的形式,和最低成本的根本原因等等。2、從數據分析中獲取商業價值。請注意,這里涉及到一些高級的數據分析方法,例如數據挖掘、統計分析、自然語言處理和極端SQL等等。3、對已收集到的大數據進行分析。許多公司都收集了大量的數據,他們感覺這些數據存在著商業價值,但並不知道怎樣從這些弄出來的值大的數據。不同行業的數據集有所不同,比如,如果你處於網路營銷行業,你可能會有大量Web站點的日誌數據集,這可以把數據按會話進行劃分,進行分析以了解網站訪客的行為並提升網站的訪問體驗。4、重點分析對你的行業有價值的大數據。大數據的類型和內容因行業而異,每一類數據對於每個行業的價值是不一樣的。比如電信行業的呼叫詳細記錄(CDR),零售業、製造業或其他以產口為中心的行業的RFID數據,以及製造業(特別是汽車和消費電子)中機器人的感測器數據等等,這些都是各個行業中非常重要的數據。5、使用社交媒體數據來擴展現有的客戶分析。客戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等,會在客戶中相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站,以及自有的客戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發現規律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數據來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的客戶群。6、理解非結構化的大數據。非結構化的信息主要指的是是使用文字表達的人類語言,這與大多數關系型數據有著很大的不同,你需要使用一些新的工具來進行自然語言處理、搜索和文本分析。把基於文本內容的業務流程進行可視化展示。7、把客戶的意見整合到大數據中。通過運用大數據(與原有的企業資源集成),我們可以對客戶或其他商業實體(產品,供應商,合作夥伴)實現360度全景分析,分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。新增的粒狀細節帶來更准確的客戶群細分,直銷策略和客戶分析。8、分析大數據流,實時操作業務,提升業務動作水平。實時監測和分析的程序已經在企業運營中存在了很多年,那些需要全天候運行的能源、通訊網路或任何系統網路、服務或設施的機構早就在使用這類型的程序。最近,從監控行業(網路安全、態勢感知、欺詐檢測)到物流行業(公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存),越來越多的組織正在利用大數據流的應用。9、整合大數據以改善原有的分析應用。對於原有的分析應用,大數據可以擴大和擴展其數據樣本。尤其在依賴於大樣本的分析技術的情況下,比如統計或數據挖掘;而在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下同樣也得用上大樣本的數據。

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