大数据运营监控分析

❶ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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❷ 大数据运营平台产品功能分析 ——火箭数据红书版

        在一个线上分享会上获得挖数科技大数据运营平台的试用机会——火箭数据-红书版（后文简称为“平台”）。

该平台主要爬取小红书上的笔记流量数据，并进行分析，意在为用户在渠道投放或账号提升上给与指导。

        本文结构按照逻辑顺序进行分析，包括：写作背景、平台用户及其需求分析、平台功能分析、优化及建议、结语。感兴趣的同学可挑选阅读。

        由于笔者非企业内部人员，无法了解技术可行性、数据可行性及外部协作资源情况，所以在建议模块仅大胆提出想法，为系统设计人员提供参考。如读者有其他更好的想法，欢迎在评论区指点迷津。

        本文将用户定义为三个维度，但三者之间稍有重合。

        普通用户： 主要指浏览小红书笔记的C端用户，与内容创作者是包含关系。

        核心需求：期望在小红书上获得可靠、有价值的产品/服务资讯；相同兴趣爱好者的社交；以更优惠的价格购买正品。

        核心需求：期望通过自身的流量/KOL身份为品牌方引流，从而赚取收益；

        品牌方： 以小红书为自家产品推广渠道之一的B端用户。

        核心需求：在小红书上增加产品市场曝光量，提高销售额。

        基于本文以分析火箭数据平台为主，因此该平台的用户仅包括内容创作者和品牌方。根据这两者的核心需求，笔者拆分了如下的需求列表。

        本模块对火箭数据平台的主要功能进行分析，描述每个模块的功能特点，并以此反推该功能的用户需求。

        以下链接是笔者在试用火箭数据平台时，对界面进行截图，并在axure上还原，仅供读者了解平台的功能以便后续的讨论。

         https://e29a52.axshare.com

         https://axhub.im/ax9/d15dee2ad5324191

        浏览网页时，建议打开目录或热区标记（展示可点击的位置）

                                                               达人排行榜、明星排行榜、品牌号排行榜页面图

                                                                                   达人分析-红书号对比页面

                                                                          点赞、收藏、评论、分享时段增量图

                                                                       品牌分析-种草笔记分析-收藏总量趋势图

                                                                                     品牌分析-多个品牌对比

                                                                              商品分析-个人护理品类分析页面

        上文的第二、三部分已经分析了平台用户需求和平台已有的功能，经过对比和匹配，整理出已实现和未实现的需求。

                                                                                          内容创作者需求实现情况

                                                                                      品牌方的需求实现情况

        约有一半的的用户需求已被实现，但从笔者实际体验来看，已实现的需求还处于初期阶段，仅对收集到的数据进行简单罗列排序，仍未达到深层的挖掘开发。而未实现的需求多是需要对数据进行深层挖掘处理或者涉及较为敏感的数据，如范围更广泛的用户标签收集、行为数据统计以及销售转化等。另外，如果能够展示小红书笔记的推荐规则，平台将更具吸引力。

        针对以上分析及其他未罗列部分，笔者“大胆想象”，在不考虑技术可行性和数据可行性上，给出如下建议：

        把小红书的普通用户作为数据统计的立足点。

        现在平台的数据统计和分析更多是针对小红书上的笔记，通过对笔记的分析实现“曲线救国”推测小红书普通用户的喜好。虽然笔记的数据相对更容易获取，但同时获取到的数据也比较狭窄，倒推普通用户的喜好也容易发生较大的偏差。所以，如在可行性能实现的情况下，可以收集普通用户的行为数据，再加以整理，为内容创作者提供更直观的指导。

        对数据加以运用，过滤无效数据。

       平台现在已经展示了强大的爬虫及处理技术，能够为平台用户展示大量的小红书数据。但是，小红书的原始数据存在大量的无效数据，如前文提及的笔记评论热词，如果后续可以把无效热词，如“优秀”、“想买”、“好看”等剔除掉，将大大提升评论热词的有用性。（题外话，可参考淘宝的评论中，自动隐藏无用评价功能）

        再者，对于品牌方来说，投放新媒体渠道，获取线上流量，在行业内众所周知水分高，极可能存在新媒体企业雇佣水军刷数据的行为。如果平台能够通过数据分析技术，提示品牌方用户在笔记投放监控中，哪些数据可能存在水军行为，将有利于品牌方分析MCN机构、合作达人、自身投放的笔记效果。

        在后续迭代上，建议监控平台的用户行为。

        笔者并不确定平台研发方是否有在自己的运营平台上（火箭数据运营平台）对平台用户（使用火箭数据的用户）的行为和使用路径进行监控。建议对平台用户行为进行简单监控，考察现在用户常用模块或功能，在平台后续的迭代规划上，对常用功能进行深度设计，实现从“有到优”的进程。

        在产品功能架构上，建议优化产品功能架构。

        从本文的第三部分分析，笔者认为现在的功能架构是按照功能概念进行设计，同一个功能模块下，存在部分功能是为内容创作者设计，其余部分为品牌方设计。如从用户使用平台的场景出发，如内容创作者想要学习如何写爆文，则他可能需要使用“达人分析-达人排行榜”、“笔记分析”、“品牌分析”等。建议考虑梳理现有的功能，调整产品功能架构，如分用户角色版本等。

        另外，现在的架构上，存在相同功能效果但独立成模块的情况。如，达人排行榜、明星排行版和品牌号排行榜，建议合并这三个子模块，在高级搜索中增加搜索属性“账号类型”，即可以简化页面设计，也可以降低平台用户的使用门槛。其他子模块也存在可合并操作，本文不再一一列举。

       总体体验上，火箭数据平台在数据采集和处理上具有非常大的优势，用户细心挖掘的话，能从中获得很多有价值信息，从而达到获取小红书流量的目的。同时，火箭数据的功能仍处于基础发展阶段，期待后续在数据产品功能上的优化与发展。

P.S.笔者甚少分析数据运营平台，刚好恰逢这个机会，开了开眼界，在此感谢挖数科技提供的体验账号。

P.P.S本文仅属个人观点，请广大读者轻扔砖，多留言交流。

❸ 如何利用大数据实现精细化运营

通常企业可以从以下三个方面流程实现大数据的应用全面整合管理：

营销管理
是从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，而百会CRM可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。

销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而百会CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。百会CRM用系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。

服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。百会CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估。

❹ 大数据对安防监控的影响

大数据对安防监控的影响
大数据无疑是今年的热门关键词之一，网络飞速发展，信息时代扑面而来，大量数据涌现。这些数据的价值，若能应用便是一笔财富，若不能挖掘其价值进行应用，则只是数据，甚至可能是一种负担。安防数据也正在以几何级的速度快速增长，越来越多的安防用户对大数据提出了更高的要求，希望能够通过海量数据的分析，达到预测预警的作用。
大数据对安防的真正意味是什么?对安防监控有何帮助?
美国利用大数据的做了什么?
在谈大数据对安防监控的影响之前，我们先来看下在大数据应用方面较为成熟的美国利用大数据做了些什么?
1、美国国安局将苹果和安卓手机操作系统视为是“数据资源的金矿”，早在2007年，美英情报部门就已合作监控手机应用程序。
2、计算机不连接上网仍能被入侵。
3、金融交易“尽收眼底”。一项名为“追踪金钱”的项目专门关注国际上银行金融交易往来。
4、投入20亿美元建全球最大数据中心。主要用于通过秘密监控系统收集数据，获取有价值的信息。
5、九大IT厂商提供核心技术支持。特别是微软最早与美国合作，开放outlook、hotmail内部接口。
6、用“大数据”提升监控水平。从全球网络系统中接收到970亿条信息，还原个人的实时状况。
虽然，美国的这些用大数据进行的行为并不那么光彩，但是却让我们清晰认识到大数据对监控的价值是非常大的。
大数据对监控的影响可以分为两个方面，一是对监控存储，二是对信息分析。
大数据对存储提出挑战，促使其发展
对于监控系统中产生的海量数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。
大数据对监控数据智能分析，提高信息处理能力
大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面：一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、大数据技术，能够使视频数据的应用效率不断提升，解决以往应用效率低下的问题。应用效率的提升能够使视频数据产生更大的价值。
二、数据深度应用。数据的深度应用能够体现大数据的真正价值，而这也更能提升安防系统的整体实力，使视频数据的边缘地位向核心地位靠拢，使安防行业的竞争力得到提升。
三、体制及标准的完善。标准和体制的完善能够进一步促进大数据的发展，而掌握标准的安防企业将会有更强大的话语权。
以智能交通为例，通过交通系统中安装的大量监控，收集了大量交通数据，通过对数据的智能分析，为交通管理的下一步计划提供了依据。数据显示我国15座城市交通拥堵日均损失10亿元，我国每年交通事故50万起、因交通事故死亡人数超10万人。城市拥堵问题已经成为制约城市未来发展和整体运行效率的最主要问题之一，极大影响了我国的城镇化过程。造成这一问题的原因一方面来自于我国地少人多的现实情况，城市有限的物理容纳能力同机动车数量高速增长相矛盾，另一方面来自于城市交通管理的落后造成交通资源的错配。西方国家在上世纪九十年代提出智能交通（ITS）的方法，通过信息技术手段将人、车和路三者有机地联系在一起，提高路的使用效率和出行者的通行效率。

❺ 关于大数据分析的四个关键环节

关于大数据分析的四个关键环节
随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。
信息论之父香农曾表示，信息是用来消除不信任的东西，比如预测明天会不会下雨，如果知道了今天的天气、风速、云层、气压等信息，有助于得出更准确的结论。所以大数据是用来消除不确定性的，掌握更多的有效数据，可以驱动企业进行科学客观的决策。桑文锋对大数据有着自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则。“大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”。比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有 2MB，但基于此研发出一款苹果智能调度系统，就是一个大数据应用，而有些数据虽然很大，却价值有限;“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量，而不是抽样。除了采集客户端数据，还需采集服务端日志、业务数据库，以及第三方服务等数据，全面覆盖，比如美国大选前的民意调查，希拉里有70%以上胜算，但是川普成为了美国总统，因为采样数据有偏差，支持川普的底层人民不会上网回复。“细”强调多维度数据采集，即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件，除了采集用户的 click 数据，还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据，方便后续交叉分析。“时”强调数据的时效性。显然，具有时效性的数据才有参考价值。如国家指数，CPI 指数，月初收集到信息和月中拿到信息，价值显然不同，数据需要实时拿到，实时分析。从另一个视角看待数据的价值，可以分为两点，数据驱动决策，数据驱动产品智能。数据的最大价值是产品智能，有了数据基础，再搭建好策略算法，去回灌产品，提升产品本身的学习能力，可以不断迭代。如今日头条的新闻推荐，网络搜索的搜索引擎优化，都是数据驱动产品智能的体现。

数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点，要想做好数据分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动，用业务分析指标来决定收集什么数据，这是需求驱动工程师的模式，不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式，可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。 一、数据采集 想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。 搜集数据时不能只通过 APP 或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。 常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。

第一种是可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。二、数据建模很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。数据建模有两大标准：易理解和性能好。数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。三、数据分析数据分析支持产品改进产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。在这个过程中大数据分析很关键。Facebook 的创始人曾经介绍过他的公司如何确定产品改进方向。Facebook 采用了一种机制：每一个员工如果有一个点子，可以抽样几十万用户进行尝试，如果结果不行，就放弃这个点子，如果这个效果非常好，就推广到更大范围。这是把数据分析引入产品迭代的科学方法。桑文锋在 2007 年加入网络时，也发现了一个现象，他打开邮箱会收到几十封报表，将网络知道的访问量、提问量、回答量等一一介绍。当网络的产品经理提出一个需求时，工程师会从数据的角度提出疑问，这个功能为什么好 有什么数据支撑 这个功能上线时如何评估 有什么预期数据 这也是一种数据驱动产品的体现。数据驱动运营监控运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。要用数据分析，让运营做的更好。数据分析方法互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。举个多维分析的例子，神策数据有一个视频行业的客户叫做开眼，他们的软件有一个下载页面，运营人员曾经发现他们的安卓 APP 下载量远低于 iOS，这是不合理的。他们考虑过是不是 iOS 用户更愿意看视频，随后从多个维度进行了分析，否定了这个结论，当他们发现某些安卓版本的下载量为零，分析到屏幕宽高时，看出这个版本下载按钮显示不出来，所以下载比例非常低。就这样通过多维分析，找出了产品改进点。举个漏斗分析的例子，神策数据的官网访问量很高，但是注册-登录用户的转化率很低，需要进行改进。所以大家就思考如何把转化漏斗激活地更好，后来神策做了小的改变，在提交申请试用后加了一个查看登录页面，这样用户收到账户名密码后可以随手登录，优化了用户体验，转化率也有了可观的提升。四、指标如何定义指标 对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。

❻ 体育场馆如何通过大数据分析管理提高营运效率

当体育馆的旺季来临时，人们人满为患，从买票到付押金、拿钥匙、查票、计划退票等，整个过程都需要排好队，工作人员有时会很忙。

随着物联网技术的普及，现在你只需通过微信发出订单就能买到票。当你到达博物馆时，你可以使用QR代码进入并刷门。没有必要再找更多的工作人员和排队。最繁琐的接收和归还手镯的过程也是自助的：打开电子衣柜，拥有自己的智能手镯。带手机和卡的入场不太方便，这个手镯已经成为博物馆唯一的通行证，无论是消费、卡片、更新等都可以用它完成，相当于所有的需求都可以通过它连接起来。而更先进的现场控制，可以直接扫描人脸进入现场，这就更方便了。

场馆的翻新是通过系统连接场馆内的所有智能设备，以进一步优化过程，帮助提高服务质量，最大限度地提高管理效率。无人看管的体育场馆作为先进的体育场馆形式，一方面要最大限度地控制人力和能源成本；另一方面，创新的服务可以吸引更多的客户，物联网系统的改造可以为场馆开发更高的增值模式。

大数据推介智慧体育馆及物联体育馆市场服务

物化不仅仅是提高顾客的体验感，最重要的是通过大数据可以帮助提高场馆的管理水平，达到准确、有针对性的营销和服务的目的。体育整合和大数据应用的有机结合为体育场馆的智能化运营再次升级创造了条件。

发言人说："目前，场地收集的资料可分为营运资料及会员资料。运行数据可以分析场馆的人流、繁忙时间、收入效率等特点，从而有助于场馆的规划、价格促销等。成员数据可以分析员工的个人和整体情况，包括顾客的体育偏好和消费能力。对于会员的数据，场馆可以做一些有针对性的营销和服务，如有针对性的卡片更新促销或产品礼品；对于总体数据，场馆可以规划项目、业务和活动，这些项目、业务和活动更受客户欢迎。物联网收集的大数据应用程序，可以为场馆的个性化营销服务提供工具，使整个场馆的营销服务再一次到达高层建筑。

5G时代能源联盟智慧体育馆的未来

随着5G时代的临近，它将为真正的"万物互联"创造有利条件，这将给智能体育带来什么机遇？

4G的诞生使体育场馆和掌上运动智能化成为可能，5G的诞生将把智能体育提升到一个新的水平。因为据我们理解，5G最明显的优势是它能够支持本地场景中海量数据的瞬间爆炸，这在4G时代是不可想象的。随着5G时代的到来，大型赛事的直播和交互、通过智能穿戴收集大型健康数据以及通过摄像机面部识别对体育场馆进行日常安全监控将得到真正的满足。

在今天的技术条件下，有必要探索更多可能的体育场景，然后使用物理连接系统将它们连接起来；同时，5G技术也将为人工智能铺平道路，因为场景建成后，系统将产生大量数据，5G将帮助系统更快地分析数据，从中学习模式和规则，并带来更科学的趋势分析和决策建议。

业内人士普遍认为，目前的智能场馆需要不断磨练物联网系统的完整性和适应性，需要进一步研究更可实现的交互和体验场景，探索人工智能在系统中的具体应用，为今后"一切事物高度互联、人机深度集成"奠定良好的基础。

❼ 大数据分析系统平台方案有哪些

目前常用的大数据解决方案包括以下几类
一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

❽ 什么的大数据运营

两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给

❾ 大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行

大数据处理中数据质量监控，从以下几个方面进行：
数据容量（Volume）：数据的大小版决定所考虑的数据的价值的和权潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

❿ 大数据监控是什么意思

大数据监控是指通过大数据技术手段获取、收集、分析数据，并能够准确分析信息，有效预测信息发展动态趋势。

大数据监控使用的统计知识主要围绕着海量全网数据，使用各种类型的海量数据统计来获取更全面、精准的数据收集。大数据监控大多数需要借助监测系统来协助分析数据。

大数据监控的工具：

1、FineBI

FineBI商业智能是一款非常专业的自助大数据分析BI软件，论处理数据，它绝对是专业的。不仅如此，在处理数据的过程中，FineBI往往能够将复杂的工作简洁化，为企业解决时间成本。并且使用FineBI来做数据监测非常的方便，大大提升了办公效率。

2、Cloudera

同样是专业的大数据监测软件，这一款大数据分析电脑软件除了可以做数据监控还可以培训员工。不过，这一款大数据分析电脑软件往往需要专业团队来管理，所以在数据监控人员方面，并不能帮助企业节约成本，甚至有可能增加成本。