㈠ 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。
㈡ 什么叫事业部
1、事业部是指以某个产品、地区或顾客为依据，将相关的研究开发、采购、生产、销售等部门结合成一个相对独立单位的组织结构形式。
2、它表现为，在总公司领导下设立多个事业部，各事业部有各自独立的产品或市场，在经营管理上有很强的自主性，实行独立核算，是一种分权式管理结构。
3、事业部制又称M型组织结构，即多单位企业、分权组织，或部门化结构。
㈢ 事业部制的优缺点。什么样的公司可以实行事业部制。
事业部制的主要优点：活自主的适应市场、权力下放、发展储备干部、自主经营，责任明确。
1、每个事业部都有自己的产品和市场，能够规划其未来发展，也能灵活自主的适应市场出现的新情况迅速作出反应，所以，这种组织结构既有高度的稳定性，又有良好的适应性有比较、有竞争。
2、权力下放，有利于最高领导层摆脱日常行政事务和直接管理具体经营工作的繁杂事务，而成为坚强有力的决策机构，同时又能使各事业部发挥经营管理的积极性和创造性，从而提高企业的整体效益。
3、事业部经理虽然只是负责领导一个比所属企业小的多的单位，但是，由于事业部自成系统，独立经营，相当于一个完整的企业，所以，他能经受企业高层管理者面临的各种考验。显然，这有利于培养全面管理人才，为企业的未来发展储备干部。
4、事业部作为利润中心，既便于建立衡量事业部及其经理工作效率的标准，进行严格的考核，易于评价每种产品对公司总利润的贡献大小，用以指导企业发展的战略决策。
5、按产品划分事业部，便于组织专业化生产，形成经济规模，采用专用设备，并能使个人的技术和专业知识在生产和销售领域得到最大限度地发挥，因而有利于提高劳动生产率和企业经济效益。
6、各事业部门之间可以有比较、有竞争。由此而增强企业活力，促进企业的全面发展。
7、各事业部自主经营，责任明确，使得目标管理和自我控制能有效的进行，在这样的条件下，高层领导的管理幅度便可以适当扩大。
事业部制的主要缺点：容易滋长本位主义、费用开支大、管理工作要求较高。
1、由于各事业部利益的独立性，容易滋长本位主义。
2、一定程度上增加了费用开支。
3、对公司总部的管理工作要求较高，否则容易发生失控。
事业部制结构主要适用于产业多元化、品种多样化、各有独立的市场，而且市场环境变化较快的大型企业。事业部制最早是由美国通用汽车公司总裁斯隆于1924年提出的，故有“斯隆模型”之称，也叫“联邦分权化”，是一种高度（层）集权下的分权管理体制。
它适用于规模庞大，品种繁多，技术复杂的大型企业，是国外较大的联合公司所采用的一种组织形式，近几年我国一些大型企业集团或公司也引进了这种组织结构形式。
(3)大数据事业部规划扩展阅读：
事业部制企业的组织架构：在组织架构上，事业部与企业总部之间的关系是管控、监督与自运营的关系。事业部制的企业体现为以事业部为利润中心，以事业部为虚拟公司的组织结构，并在此基础上实现集中管控与分散经营，管理协同与业务“外包”的内部关系。
事业部制企业的组织结构有总部与事业部之分，而事业部又分为经营型事业部和支持型事业部。总部是企业的制度、决策、管控、协调中心，包括财务与人事，经营型事业部是事业部制核心部分，它是企业的利润中心、业务中心，支持型事业部往往是总部职能的延伸，是企业的服务中心，但不少企业并不设立支持型的事业部。
㈣ 中电福富业务软件事业部好不好
中电福富业务软件事业部当然好咯，业务软件事业部好的呢。能进到业务软件事业部，说明你的业务水平不错，说明说明你的专业就是这方面的专业，进入到这个软件受不了以后，你的职业前景，职业规划都是非常好的，发展前景很好，未来的发展就是软件业和大数据业，计算机行业的发展，计算机信息行业的竞争，你能进入业务软件事业部，那还有什么不好呀？那说明你是一个人才啊！
㈤ 大数据和数据挖掘该怎么规划学习
两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧
数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
举个例子：银行的事业部有很多潜在的贷款申请者，事业部向数据挖掘人员提出需求，希望能够分析哪些申请者是优质放贷对象？
数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。
再具体一点：例如，我们通过历史数据发现，年龄大于35岁，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申请者是理想的放贷对象，那么我们用这个标准来限定新的申请者。
当然我举的例子，为了浅显易懂，是非常简单的示意例子，实际情况要复杂得多，会涉及到个人的贷款历史、信用评估、自然属性、社会属性、资产评估等情况——就是说，数据挖掘人员是要通过数据库中的海量数据，整理出哪些是有用数据，再用这些有用的数据来分析其它部门的问题，帮助他们解决问题，或者为公司的发展提供数据依据
数据挖掘的上升方向是：数据挖掘——产品层——决策层
java是属于开发，比如开发软件、接口、应用程序等，如果一个公司需要开发数据挖掘软件，那么则需要数据挖掘知识+java开发能力，只有在这种时候，才需要两个都具备
但是一般自主开发数据挖掘软件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市场有很多现成的软件，没必要开发。
如果你想从事数据挖掘，你必须具备：
数据挖掘模型、算法的数学知识以及一些数据分析软件（SPSS、SAS、matlab、clementine）
一些数据库相关的知识（oracle、mySQL）
了解市场、其它部门需求
当然这些都是一点一滴积累起来的，没必要一蹴而就，特别是对市场、行业的了解以及对公司其它部门的需求的理解非常重要，这决定了你能否从基础的分析人员上升到产品层、决策层，都是要在实际的工作中积累起来的
至于放弃java什么的，我觉得真的不是放弃，因为你具备了java的基础，一定能派上用场，比如技术型产品经理（face book的扎克伯格和腾讯的马化腾都是技术型产品经理），这种产品经理能够清晰的把握产品的开发过程，还有市场知识。总结起来就是没有什么东西会浪费掉，你学的所有的东西都将在工作中派上用场，只是你遇到的情况不够多不够复杂而已
㈥ 挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)
挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)_数据分析师考试
大数据，源自于互联网、物联网、云技术的发展，技术的进步产生了纷繁复杂的巨量信息。
如何让大数据为我所用是智慧城市的一个重要命题。中国工程院院士邬贺铨指出，智慧城市是使用智能计算技术，使城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效。
大数据是城市的智慧源泉
大数据将遍布智慧城市的方方面面，是智慧城市的智慧之源。从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将“智慧化”或“智能化”。
大数据为智慧城市建设提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。大数据在城市管理上的优势将主要体现在交通管理、医疗、社会安全等方面。
应用大数据将极大提高智慧城市政府部门的决策效率和服务水平。智慧城市的建设首先需要一个“智慧政府”，大数据使数据共享成为可能，政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，极大提高政府各部门之间的协同办公能力，提高为民办事的效率，进而大幅降低政府的管理成本。
大数据将显著提升智慧城市人们的生活品质。大数据将极大地拓展民众生活空间，引领智慧城市大数据时代智慧人生的到来。大数据是未来人们享受智慧生活的基础，将改变传统“简单平面”的生活常态，通过大数据的应用服务将使信息变得更加广泛、使生活变得多维和立体。通过大数据建立家庭生活档案，智能化管理家庭日程事务、个人健康、安全起居以及外出购物。
同时，大数据将使公共服务与个人生活间的结合更为紧密，在医疗卫生、教育培训、交通、安防等领域为个人提供信息查询、内容分发、移动支付等应用体验，将人们的“简单平面”生活转向“多维泛在”，让智慧城市真正服务于民生。
政企合力实现数据与城市互融
大数据对于智慧城市的重要性不言而喻，但是目前二者并没有实现互融互通，问题出现在哪里
高德三维事业部总经理赵珂告诉笔者，大数据基本原则在于解决海量的数据的提取和整理有价值的信息。其中，最关键的是这些数据能做什么。在他看来，用数据为老百姓服务，才是政府和企业应该共同关注的目标。
从数字城市到智慧城市，政府的建设模式已经悄然发生着变化。赵珂称，政府在积极推动企业投资建设智慧城市，政府的角色已经由之前的主导转变为引导，希望由企业自主参与智慧城市项目建设。这样更加符合市场经济的规律，可以给企业更多的主动性。
对于企业来讲，从被动作业到主动寻求机会，需要的不仅仅是公司实力或者技术的储备，而是思想观念和经营模式的彻底改变。由之前的按时完成项目作业，到现在与政府合作共享，直接带来数据归属的改变，之前数据版权归政府，现在企业投资建设，数据和平台最终都属于企业，企业就会有充分的主动性来挖掘数据价值。
模式转变之后，政府和企业该如何合作完成对数据的挖掘？赵珂认为，首先应该确认的是数据一定靠各家的数据资源一起来做才能做好。随着开放度的提高，政府会同公众分享越来越多的数据，企业也会加深与政府的合作，来进行大数据的整合，最终的目标就是尽可能挖掘数据价值为公众服务。
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㈦ 宁乡三一重起事业部大数据岗位怎么样
好。
1、宁乡三一重起事业部大数据岗位工资高，缴纳五险一金，节假日有福利。
2、宁乡三一重起事业部大数据岗位待遇好，操作简单，工作不累，因此宁乡三一重起事业部大数据岗位好。
㈧ Cloudera让大数据实现更多价值
Cloudera让大数据实现更多价值_数据分析师考试
今天，大数据已经是一个绕不开的话题了。然而怎样才能拥有大数据能力，却是众多企业头疼的问题。毕竟大数据能力并不是简单的拥有大数据，而是如何利用大数据来创造更多的价值。可以预见的是，在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，大数据的有效利用和相应解决方案成为人们普遍关心的课题。
7月9日，由上海大数据产业技术创新战略联盟、上海产业技术研究院、 肯睿（上海）软件有限公司，北京精准数源信息技术有限公司共同举办的“2015上海大数据产业高端峰会”圆满落幕。峰会搭建了一个有效的沟通交流平台，包括世界顶尖的大数据产业界专家和学术界知名学者齐聚上海，与来自金融、教育、医疗和交通行业的代表，共同探讨大数据产业发展以及大数据产品和应用等前沿话题，分享大数据智慧，探索各行业之间面临的数据分析应用问题及解决方案。
上海浦东经信委副主任张爱平表示：“2015上海大数据产业高端峰会是业内顶尖的技术经验分享交流盛会，相信它将为大家搭建一个沟通交流平台，将大力推动大数据与信息技术产品的融合创新，促进上海大数据市场的快速发展，提升企业的智能化水平和竞争力，从而以推动大数据产业向纵深发展！”
大数据是社会的物质基础，数据只大是没有用的，价值大才有意义。让大数据释放价值必须得通过开放的、协作的创新。然而，从数据当中提取价值存在诸多挑战。如何让数据的工具与数据科学家、领域专家、终端用户天人合一，降低数据分析的门槛，这才是巨大的挑战。
作为目前全球最领先的企业级Hadoop技术服务提供商，Cloudera(即肯睿（上海）软件有限公司)自然有着十足的话语权。
据Cloudera公司副总裁苗凯翔介绍，Cloudera是由四名来自世界顶级互联网公司和数据公司资深人士于2008年成立的，经过多年发展Cloudera已经带头形成全球最大的大数据生态链，在全球拥有超过1400个商业合作伙伴。在美国每天有约70%的智能手机的数据后端处理都是从Cloudera平台上处理的，每天都有数百亿的事件在后端处理，对美国经济、商业支撑，起到了重要的作用。
“去年的12月，Cloudera中国的分公司——肯睿（上海）软件有限公司正式宣布成立，这标志着我们在与英特尔开展大数据技术方面的合作研发之外，也正在携手扩展中国本地市场。”苗凯翔补充到。
中国拥有巨大的商业潜力，在大数据潮流下，拥有庞大人口的中国势必拥有巨大的机会，这些机会在全球其他任何地方很难看到。
然而尚处于成长初期，中国本土还没有一个公司能够把大数据应用去真正普及，Cloudera希望中国用户借助于Cloudera在全球特别是在美国的应用案例，帮助中国企业在智慧城市、电信、金融，制造领域不断发展，实现数据的价值。
值得注意的是，Cloudera正在针对中国市场的需求进行开发和支持， 包括利用大数据使企业运作成本更低，，特别是在大数据人才培养方面保障企业发展更快。
Cloudera迄今为止在全球已经培训了近10万名大数据平台的管理、应用和开发相关人才，并提供培训认证。苗凯翔表示：“我们希望通过培训人才带动中国大数据实施和运用的快速发展。”
北京精准数源信息技术有限公司大数据事业部总监周文华透露，精准数源与Cloudera建立了深入的合作伙伴关系，尤其在针对中国用户的大数据业务咨询，培训，实施和开发支持中取得了不菲的成绩。精准数源已经成功实施了包括运营商，银行，政府单位和大型企业等客户。
“企业用户希望得到Cloudera的培训，这不光对企业本身的发展，同时对受培训对象自身的职业发展也有帮助。目前精准数源内部已有多名技术人员通过Cloudera的管理员和数据分析师培训，顺利拿到Cloudera全球认证证书和讲师资格。”
如今Cloudera在全球拥有包括电信运营商、金融、零售、制造等各行各业的客户，这些大数据实施何服务经验将为“深挖”中国市场提供借鉴，尤其通过本次高端峰会可以有效推动大数据产业发展，帮助客户数据进行深度挖掘以提供更多商业价值。
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㈨ 当制造遇上大数据
当制造遇上大数据
大数据如今已经影响到企业生产制造、运营、管理的方方面面，本文从客户管理、优化生产以及供应链管理三方面窥探大数据的无限可能。
小调查：大数据如何改造制造业？
由汤姆·克鲁斯主演、斯皮尔伯格导演的影片《少数派报告》描述了在2054年，利用科技读取“先知”脑波的画面来侦察出人的犯罪企图，从而准确预测犯罪行为，并在罪犯犯罪之前就能将其逮捕的场景。片中的“先知”是拥有超能力的“人类”，但在现实世界中，“先知”就是近年来我们经常提及的—大数据分析。专注于大数据分析的全球性软件公司Teradata(天睿公司)国际集团总裁赫尔曼·威摩(HermannWimmer)认为大数据主要包含三大块：一是传统的数据，例如企业原来的交易系统、网络系统以及ERP系统等数据仓库；二是传感器生成的数据；三是社交媒体上的数据。
“现在越来越多的行业都要适应大数据的趋势，不仅限于原来的高科技、互联网企业，现在包括通讯、金融、制造、能源等行业都在顺应趋势培养这方面的竞争力。”Hermann Wimmer 说，“用数据来驱动业务增长”是未来的方向。“例如，市场部门如何利用真实的数据来帮助制定市场成长策略；怎样提升客户体验或者客户满意度；怎样通过降低仓储、物流的运营成本等让企业运营得更智慧、更有效率；怎样结合生产部门和其他部门的数据优化生产和运营能力，这些都是大数据的‘用武之地’。”Teradata( 天睿公司) 大中华区首席执行官辛儿伦(AaronHsin) 举例道。
对于传统制造业来说，大数据能在哪些方面进行“颠覆”和“改进”？麦肯锡咨询公司在近日发布的《如何利用大数据改进制造业》的报告中列举了10 条大数据颠覆制造过程的路径，涉及优化生产进度；提高制造绩效；精确供应商管理；追踪产品质量，改进工作流程；以销定产，制定生产计划；量化产能，追踪设备运转效率；以及提供生产设备预防性维护建议等方面。
可以说，大数据影响到生产制造、运营、管理的方方面面，而从目前大数据在制造业的应用范围来看，我们想从客户关系管理(CRM)、优化生产以及供应链管理三方面窥探大数据的无限可能。
“大海捞针”成为可能
在当今经济环境中，良好的客户服务和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户|数据提升客户关系，了解客户需求。今天的CRM 数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。辛儿伦切身感受到数据分析在客户管理方面应用的变化趋势：“过去更多是在数据仓库针对客户关系的管理和体验，特别是对客户|数据和CRM数据进行分析和探索促进营销增长的途径和手段。随着技术和数据架构的演进，现在的数据已经延伸到很多范围，比如位置数据、基站数据、还有通话记录和移动互联网上的消费者行为等。利用这些来自多渠道的数据建立分析模型，以便从360 度去观察客户的兴趣、爱好，并预测未来的行为，从而制定个性化的营销策略。”
发生在海尔的一个营销故事可以从这方面揭示大数据的“神奇”。2012 年，海尔推出帝樽空调，如何精准地预测有哪些用户可能选购帝樽空调？如何送去个性化的服务方案？海尔从SCRM 会员数据库中提取了数万名用户数据，与中国邮政的名址数据库匹配，建立“look-alike”模型。此外，海尔SCRM会员平台还同旅游、健康类杂志有合作。海尔通过查询订阅名|录，发现北京一小区有人订阅旅游杂志，其中有位陈先生。海尔得出“他对环境、自然应该感兴趣”的结论，于是推测，他极有可能对帝樽空调除PM2.5功能感兴趣。接着，陈收到了海尔投递的一封直邮单页，除了公益环保知识外，重点介绍了帝樽空调的除PM2.5 功能。接下来的故事就水到渠成了，陈带着直邮单页，到附近的商超购买了空调，并且还登录海尔官方网站，自主注册成为海尔会员。
从这个案例可以看出，在客户管理方面，企业营销的对象不仅是一群人、一类人，而是具体的某个人。其次，跨领域数据的整合也很重要，当然企业应当首先明确需要哪些领域的数据和如何获取这些数据。Hermann Wimmer 例举了两个行业之间的数据共享带来的商业价值—汽车行业和保险行业。“买车的人都要上保险，每一个司机由于自己的驾驶习惯不一样，保险公司对于他们的评估也是不一样的。如何才能更准确地评估一个司机到底属于高风险还是低风险驾驶习惯，就取决于他所开的车。通过车上所装载的100多个传感器传回的数据，可以了解他的驾驶习惯，然后判断他属于什么级别的风险类别。比如，他不超速、驾驶平稳，就属于低风险，反之，开的很快就属于高风险类别。”Hermann Wimmer 说，这两个行业密切的联系就是由传感器带来的数据连接起来的
数字化、智能化的生产过程
在传统的制造企业中，大量的数据分布于企业中的各个部门中，要想在整个企业内及时、快速提取这些数据存在一定的困难。譬如，企业资源规划系统(ERP) 数据、制造执行系统(EMS) 数据等分别位于各自的系统中，除此之外，在一些智能化的工厂里，设备、原材料等都被嵌入微型处理器、传感器，这些装置产生大量的数据。人们在将制造过程数字化的同时也为数据处理和分析提出了难题。如何将这些数据放置到一个技术处理平台上对于优化生产流程等有重要意义。Teradata( 天睿公司) 大中华区大数据事业部总监孔宇华指出，新的技术可以把人和人、物和物及事件之间的关联性找出来，但是前提是这种大数据分析是建立在一个统一、可以实现数据流通的平台上。这个可供访问的平台，能够整合不同系统内的数据。
最简单直接的方法就是创建产品生命周期管理(PLM) 平台，它也是一种企业管理软件，但好处在于可以充分整合来自研发、工程、生产部门的数据，对工业产品的生产进行虚拟模型化，优化生产流程，确保企业内的所有部门以相同的数据协同工作，从而提升组织的运营效率，缩短产品的研发与上市时间。西门子工业软件( 上海) 有限公司的高级业务顾问周克虎说：“拿汽车行业为例，汽车研发是个极其复杂的过程，一方面，它需要多个职能团队的通力合作。另一方面，所有这些团队还要处理大量的数据。为了避免沟通不力，确保生产过程的顺畅运行，工程团队不仅要管理团队内的数据，还必须时刻掌握生产部门的质量控制团队的工作进展。”
PLM 汇集从初稿到详细设计过程、再到实际生产的所有相关信息。因此，企业可以通过PLM 收集的此类数据来优化设计和生产过程。例如，奇瑞汽车利用PLM 平台， 将生产规划、模拟和实际生产，把制造和产品研发联系起来。例如，尺寸分析在车身设计中具有重要作用，奇瑞的研发人员利用PLM 工具进行尺寸分析，能够在设计的早期阶段就能确定设计结构和生产方法是否符合技术规范，以便及早制定解决方案来优化这些因素。同时利用这些模拟程序，还可以进行各种汽车安全性能的测试等。
举例， 西门子的PLM 软件平台上可以做的差异分析，它能在计算机生成的三维模型的辅助下模拟生产工艺，能够在执行实际生产之前洞察生产工艺中的薄弱点。奇瑞就曾利用它查出某车型头灯生产中的问题，为公司避免了十多万美元的损失。因为能够在虚拟的环境中模拟产品设计、生产流程，工厂规划效率得以提升，生产线生产效率也会提高。
大数据是制造业智能化的基础，进而实现大规模的定制。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。“未来的制造将是数据驱动的。”Hermann Wimmer 说。
高效、科学的供应链管理
大数据所具备的预测功能使得大数据在供应链管理上的作用大大提高。制造业从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。大数据可以使供应链中的物流业变得更高效：卡车内的电子车载录像机可以提供卡车的位置；如何快速驱动传感器和射频标签等，帮助满载的卡车更有效地结合道路状况、交通信息和天气条件以及客户的位置，从而大大节省时间和费用。
孔宇华说，供应链上的大数据分析可以让企业科学地制定销售策略，而不是像过去那样靠经验和冒险。比如，一个生产羽绒服的品牌，在全国有几千家店，10万件货品如何分配到全国的各个店里。平均每个店1,000套？显然不够科学。因为南北方的供需市场不一样，北方需求大但竞争品牌也多；此外，不同地域里衣服的号码需求也不一样，南方人穿衣的号码就小一点，北方人则可能大一点。通过大数据分析，对历史数据、天气信息等做分析可以给企业合理的建议：哪些货运到哪里最合适，从而避免了积压或缺货的库存问题。
零售商在大数据的应用上处于领先地位。零售巨头沃尔玛开发了一个大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商还可以控制商品在店内的陈设，而沃尔玛也减少了这项的人力和资金投入，可谓双赢。因此，对于制造企业来说，借鉴这些经验优化供应链管理，从原料采购，到物流配送环节都非常有意义。根据大数据和相应的分析工具及时甚至事先选择合适的供应商和物料投入生产加工，并且到物流阶段可以选择合理的配送方案，以及销售策略。在大数据的支持下，一切都科学、合理，不仅提高了生产效率、服务质量，同时也降低了成本。
㈩ 大数据开发所在的部门名称
大数据事业部。
岗位职责：负责构建分布式大数据服务平台，包含大数据存储，离线/实时计算，实时查询，大数据系统运维等工作。基于大数据平台完成各类统计和开发任务，承担数据抽取、清洗、转化等数据处理。熟悉业务形态，参与需求分析和方案设计。协助承担架构性体系工作，配合技术实施方案、交流材料的编写。从事大数据相关技术研究，跟进大数据技术发展方向。
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。