如何管理大數據優勢

1. 大數據的優勢在哪裡

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。

目前大數據幾乎每個企業都在使用，大數據分析提供了一個真正具有潛在利益的礦藏，但它也帶來了可能抵消潛在收益的重大挑戰。

• 更精準的決策 ：在NewVantage Partners公司調查中，36.2%的受訪者表示更好的決策是他們大數據分析工作的首要目標。此外，84.1%的受訪者表示已開始朝著這一目標努力，59.0%的受訪者表示取得了一些可衡量的成功，其總體成功率為69.0%。大數據分析可以為業務決策者提供他們所需的數據驅動的洞察力，以幫助企業開展競爭和業務發展。

• 提高生產力 ：來自供應商Syncsort公司的另一項調查發現，59.9%的受訪者使用Hadoop和Spark等大數據工具來提高業務的工作效率。現代大數據工具使分析師能夠更快地分析更多數據，從而提高個人生產力。此外，從這些分析中獲得的見解通常使組織能夠在整個公司內更廣泛地提高生產力。

• 降低成本 ：Syncsort公司和NewVantage公司的調查均發現大數據分析正在幫助企業降低成本。近五分之三(59.4%)的受訪者表示Syncsort公司的大數據工具幫助他們提高了運營效率，並降低了成本，NewVantage公司的調查中，約三分之二(66.7%)的受訪者表示他們已開始使用大數據來降低成本。然而有趣的是，只有13.0%的受訪者選擇降低成本作為大數據分析的主要目標，這表明對於許多人而言，這只是一個非常受歡迎的附帶好處。

• 改善客戶服務 ：在NewVantage公司調查的受訪者中，改善客戶服務是大數據分析項目的第二個最常見的主要目標，53.4%的受訪者表示在這方面取得了一些成功。社交媒體、客戶關系管理(CRM)系統、其他客戶為當今的企業提供了大量有關其客戶的信息，他們很自然地會使用這些數據來更好地為這些客戶提供服務。

• 欺詐檢測 ：大數據分析的另一個常見用途用於欺詐檢測，特別是在金融服務行業。依賴於機器學習的大數據分析系統的一大優勢是它們在檢測模式和異常方面非常出色。這些能力可以讓銀行和信用卡公司能夠發現被盜信用卡或欺詐性購買，並且通常是在持卡人知道出現問題之前發現問題。

• 增加收入 ：當組織使用大數據來改善決策並改善客戶服務時，增加收入通常是一個自然的結果。在Syncsort公司的調查中，超過一半的受訪者(54.7%)表示他們正在使用大數據工具來增加收入，並根據更好的洞察力加速增長。

• 提高靈活性 ：同樣，從Syncsort公司的調查報告中，41.7%的受訪者表示大數據的好處之一是能夠提高業務/IT敏捷性。許多組織正在使用其大數據來更好地調整其IT和業務工作，並且他們正在使用他們的分析來支持更快、更頻繁地更改其業務戰略和策略。

• 更好的創新 ：創新是大數據的另一個共同利益，NewVantage公司的調查發現，11.6%的高管正在投資分析，主要是作為創新和顛覆市場的手段。他們認為，如果他們能夠收集競爭對手所沒有的見解，他們就可以通過新產品和服務領先於其他企業。

• 上市速度 ：在這些方面，很多企業表示將使用大數據來加快產品上市速度。只有8.8%的受訪者表示這是大數據的首要目標，但53.6%受訪者已經開始朝著這個目標努力，其中54.1%的受訪者表示取得了一些成功。大數據的這種優勢也可能帶來額外的好處，例如更快的增長和更高的收入。

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2. 大數據時代下，如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝空穗纖數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工斗仿得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識族銀提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。

3. 大數據分析有哪些優勢

①大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。

②大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

③大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策。

④大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。

⑤大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維

出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

4. 創業公司如何利用大數據形成優勢

創業公司如何利用大數據形成優勢
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；2 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型；3面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
對於創業公司而言，利用大數據形成自己的獨特競爭優勢對公司的發展十分有利。首先，確定你的數據客戶，客戶數據的來源可能是多方面的，不用局限於某個行業或領域中；找出用戶所需的數據，哪些見解會對用戶的日常行為有直接的影響，以及如何將這些信息收集？它是否可以成為結構化，是否需要立即分析這些信息，或者是否需要讓內容變得更加清晰？數據是沒有任何背景也沒有上下文可依靠，因此創業者必須把它變成對客戶有意義的內容；當確定了數據客戶和所需數據之後就可以建立基礎設施來收集數據或者支付第三方工具，利用它提煉出數據。
大數據在今後公司的發展中愈發重要，猿團創業雲提醒，即使創業公司對將數據轉化成產品不感興趣，他們也需要利用這些數據作為自己獨特的競爭優勢，如果他們不這樣，那麼他們就會落後於競爭對手，失去競爭力。

5. 如何做好企業大數據管理分析

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思軟體從企業決策、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。

6. 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

7. 大數據技術在災害檔案數據管理中的應用優勢

1.大數據技術對實現災害檔案智能管理提供強大保障。2.大數據技術對實現災害檔案數據挖掘提供有力支持。3.大數據技術對實現災害檔案可視化呈現提供有力支持。4.大數據技術對實現災害檔案管理創新提供有力支持。