❶ 企業大數據處理解決方案有哪些
企業一般採用商業智能來對數據進行分析處理。
比如用於銷售模塊可以分析內銷售數容據，挖掘市場需求；用於客戶分析可以分析用戶行為，精準營銷；用於財務分析可以分析財務數據，預估風險之類的。
具體的比如通過商業智能系統FineBI平台，可以進行銷售、回款、應收款、可售庫存、推盤、動態成本、杜邦分析、資金計劃等各類細分主題的分析，以地圖、環比圖、漏斗圖等特徵圖表配以鑽取聯動顯示，較好地從數據中觀測銷售過程出現的問題。
財務方面也可以通過FineBI建立績效指標庫和行業或標桿指標庫作為財務分析的數據源，在績效考核模型、投資評估模型、財務風險模型、經營分析模型的基礎上分別建立資產主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對企業進行進度監控和經營預警，從而達到對企業戰略的控制。
❷ "大數據"時代到來，電商行業企業該如何應對
電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布在電子商務平台、社交媒體、智能終端、企業內部系統和其它第三方服務平台上。電子商務數據類型多種多樣，既包含消費者交易信息、消費者基本信息、企業的產品信息與交易信息，也包括消費者評論信息、行為信息、社交信息和地理位置信息等。
想要將各個渠道來源的數據進行整合，就必須要深度分析和挖掘，形成智能化和快速化的數據化運營體系！
然而對於中小企業來說，數據化運營困難重重：
1、海量數據處理難：電子商務系統產生了海量數據且數據增長速度越來越快，導致數據查詢及報表生成速度變慢，使用率也不高。
2、管理人員認知難：大多數傳統ERP系統，訂單系統，運維系統，供應鏈系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一，靈活性差，交互性低，管理者難以對全院數據有很好的認知。
3、管理決策難：不能迅速從底層數據中提取關鍵數據，以數據驅動運營方向，只能通過運營部門、訂單部門，供應鏈部門的統計報表及各個離散系統中的統計報表進行管理決策。
數據類型及來源的多樣性、數據產生與分析的實時性、數據的低價值密度等復雜特徵日益顯著，使用敏捷BI來協同運作成為了電商行業從業者無法避開的難題。
不過對於很多有潛力發展壯大但目前預算還不足以支撐購買企業級BI產品的電子商務公司來說，依然有不少可以選擇的產品，這里比較推薦：Yonghong Desktop
桌面智能數據分析工具Yonghong Desktop
之所以推薦永洪BI不僅僅是因為它是國內首個完成全場景閉環的免費BI產品，更是因為永洪科技即將推出的同樣免費的服務端產品，這兩款產品完成了整個數據處理、分析與分享的閉環。
對於管理層和決策層來說，數據分析平台能夠洞察全企業的狀況。
對於業務部門來說，數據分析平台能滿足實時探索的分析需求。
對於個體工作者來說，數據分析平台能做到秒級響應，基於明細數據能夠幫助個體提高工作效率。
懂行的業務大神或者數據分析師可能已經在使用各個品牌BI產品了，作為電子商務企業，順應數據化轉型進程是企業能夠保持生命力的重要動力。從產品本身來說，目前的業內市場主要比拼的是業態和服務，對於企業用戶來講，尤其是電子商務企業來講，關鍵點在於如何能夠完成使用場景的適配，讓數據化成為企業運營的習慣性動作。
全球數據量正呈現出前所未有的爆發式增長態勢，「大數據」時代下掌控數據才能帶領企業不斷前進，與君共勉。
❸ 企業大數據處理需要注意的幾個問題
對於企業來說，如果想更好利用大數據，首先要從物聯網、互聯網和傳統信內息系統三方容面入手。
目前有大量的數據採集公司把Web系統作為重要的數據來源，在此基礎上可以進行大量的價值化操作；傳統信息系統往往與具體的行業有緊密的聯系，不同企業往往都會有自己的信息系統，傳統信息系統是利用大數據的基礎，通過在傳統信息系統上進行大數據改造往往是首先要完成的事情。
作為企業來說，一方面要根據自身業務的特點來搭建物聯網系統，另一方面要注重行業整體數據的獲取（來自於Web系統），最後結合自身信息系統的數據完成具體決策的制定。