① 大数据管理的学习内容
一、0基础学习打基础:java语言、 Linux
java可以说是大数据最基础的编程语言,我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的。
二、大数据Hadoop体系
Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台,适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,本身就是大数据平台研发人员的工作成果,Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。
三、Scala黄金语言和Spark
Scala和java很相似都是在jvm运行的语言,在开发过程中是可以无缝互相调用的。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapRece的替代方案,而且兼容HDFS、Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapRece的不足。
四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
② 大数据究竟能给我们带来什么
1,大数来据改变了生产生活方式。
大数源据让企业拥有了增值的潜力与爆发力:通过对销售大数据的分析应用,企业可以对消费者的需求有更精准的把握,从而进行更对路的生产;通过对用户评价大数据的分析挖掘,企业能够更有针对性地改善用户体验,从而促进产品营销。
2,大数据改变了思维方式。
这种改变是双向度的:被动改变与主动改变相互交织,外在对手与内在对手共存共生。某种程度上,大数据促进了商业生态系统的重构,从产品供应、营销模式到竞争策略,谁掌握了大数据,谁就掌握了用户。
3,大数据将改变了管理模式。
理念创新必然带来技术创新,技术创新必然呼唤机制创新,管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身,而在于对数据的分析与应用,从而释放出数据所蕴含的巨大价值。
(2)大数据研修成果扩展阅读:
已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国,也力争在这次科技变革中实现创新与引领,已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。
③ 大数据分析行业发展趋势及成果有哪些
【导读】目前,大数据分析是一个非常热门的行业,一夜间,似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻的都在产生新的变化。那么你知道大数据分析行业发展趋势及成果有哪些吗?还不清楚的一起来了解了解吧!
1.基于云的大数据分析
Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具,这个最初被设计工作在物理机的集群上,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云中的数据处理器技术出现,例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款,谷歌BigQuery中的数据分析服务,IBM的Bluemix云平等等,这些都是基于云的大数据分析平台。
2. Hadoop:新的企业数据操作系统
Hadoop,分布式的分析框架,如今正在演变成分布式资源管理器,它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统,你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。
3.更多的预测分析
随着大数据的发展,分析师不仅会嗯更多的数据一起工作,而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展,针对旧数据的分析更多的是为了提供预测的功能,毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。
4. 更多更好的NoSQL
替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库,如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长,据估计,预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在,他们各自有的的专长,这些数据库会得到快速的发展。
5.在内存分析
使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎,很多用户都非常喜欢这种方式,目前很多基于内存的分析管理工具以及出现,其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。
除了分析软件看好这个市场,作为全球的企业级市场的处理器生产商,英特尔也非常看好这一领域的发展,从目前其产品推出的发展趋势来看,其内存支持将会越来越大,一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。
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④ 大数据将改变我们什么
大数据将改变我们什么
虽然不能提供一个有形的、单一的产品,但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助,从物质到精神,以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。你想要一个专属于自己的“大白”吗?答案是肯定的。能随时感受你的伤痛,愿意做一切对改善你的情绪有帮助的事情,紧急关头能舍弃自己的生命成全你的使命……这样的“私人陪伴”谁能拒绝?“大白”离我们有多远?答案是不确定的。作为集合了三大技术产业——移动医疗、人工智能和机器人制造——的“科技暖男”,柔软的外表易得,“暖暖的”内心难求。大数据会让“大白”加速来到我们身边。虽然不能提供一个有形的、单一的产品,但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助,从物质到精神,以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。大数据改变了我们的生产生活方式。大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力:通过对销售大数据的分析应用,企业可以对消费者的需求有更精准的把握,从而进行更对路的生产;通过对用户评价大数据的分析挖掘,企业能够更有针对性地改善用户体验,从而促进产品营销。而凭借大数据的支撑,我们的居家生活、旅游出行、投资理财更为便捷、多样化:动动手指,宅在家也可以享受高品质的生活,吃的喝的穿的用的,电商为你解决;点点屏幕,机票酒店美食一条龙,为你提供最优选择;查查收益,对比一下年化收益率,把闲钱交给你最信赖的“宝宝”……大数据改变了我们的思维方式。这种改变是双向度的:被动改变与主动改变相互交织,外在对手与内在对手共存共生。某种程度上,大数据促进了商业生态系统的重构,从产品供应、营销模式到竞争策略,谁掌握了大数据,谁就掌握了用户。比如,打车软件、专车服务等对出租车市场的冲击与颠覆;比如,如果是阿里或小米推出的微信,腾讯会怎样?正如专家所言:在互联网时代,缺少数据资源,无以谈产业;缺少数据思维,无以言未来。如果我们在企业发展乃至国家发展战略方面,不能主动适应大数据时代的机遇与挑战,就将在大浪淘沙中被冲刷出局。大数据将改变我们的管理模式。理念创新必然带来技术创新,技术创新必然呼唤机制创新,管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身,而在于对数据的分析与应用,从而释放出数据所蕴含的巨大价值。管理模式的改进主要涉及两个方面:一是企业要主动树立大数据思维,在组织架构、决策管理等层面进行相应的改革与创新,让大数据成为企业的关键竞争力;一是国家法规政策层面的管理跟进,要警惕大数据时代的“卡拉汉”,从信息安全、个人隐私保护等方面给大数据穿上“防护衣”。有人说,大数据是新时代的黄金和石油。掌握了它,就掌握了新的经济命脉;用好了它,就拥有了新型战略资源。目前,已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国,也力争在这次科技变革中实现创新与引领,目前已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。
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⑤ 吉林创艺教育科技有限公司与全国在职研究生招生考试公共服务平台是什么关系
吉林创艺教育科技有限公司成立于2016年,前身为吉林大学中国企业社会风险与责任研究中心横向科研项目服务团队,初期聚焦企业的创业及诊断、运营战略、科技成果产业化研究(“4技”服务),以目前与国内众多高校合作为基础,面向国内外企事业机构及党政机关提供咨询与在职研修班培训服务,并可以为在职研修班的学员提供以研究生毕业同等学力人员申请硕士学位、博士学位增值服务。公司坚持以构建互利共赢的应用型人才产学研合作培养新机制为原则,通过协调政府与行业协会之间数据联动,解决企事业单位技术需求、在职人员研修需求与高校(科研院所)人才培养、科研服务社会职能信息不对称的瓶颈。
公司成立之初,牵头吉林大学与吉林省新妍健康管理有限公司研究相关横向课题,并在此基础上协调吉林大学成立非实体研究机构“吉林大学妇幼保障研究中心”致力于妇幼大健康产业研究。公司在2017年建设了“全国在职研究生招生考试公共服务平台(www.pgpsp.com.cn)”,并获得国家版权局软件著作权,平台在国内开创集高校(科研院所)人文社会科学成果、自然科学成果与在职研修(咨询)融合,根据区域的政治经济文化特点,定制服务对象一站式问题解决方案,以PC端和移动互联网为媒介,利用互联网+研修课程、平台大数据分析等先进技术手段,形成以政府引导行业协会、高校(科研院所)、企事业单位、创客、在职人员、经纪机构等多方构建成以知识链为主线相互支撑和相互发展的生态闭环。基于“全国在职研究生招生考试公共服务平台(www.pgpsp.com.cn)”运营经验,2018年,公司积极投入建设“全国在职教育公共服务平台”(www.onjobpsp.com),集聚:行业技能培训平台、学历学位提升平台、在职研修申硕平台、社会实践拓展平台、在职线上学习平台、职业能力诊测平台、科技成果转化平台、校企合作服务平台、行业政策信息平台等九大功能要素平台,以人为本,多维度协同解决企业社会责任履行和在职人员发展问题。
吉林创艺教育科技有限公司先后成为吉林省民营企业与中小企业协会理事单位、吉林省文化企业商会常务理事单位、吉林省文化企业商会在职研修公共服务平台、吉林省高等院校科技成果转化基地运营单位、吉林大学及东北师范大学科技成果转化中介服务机构、吉林大学中国企业社会风险与责任研究中心研究交流和成果应用平台、长春科技大市场在职研修公共服务平台、泰国博仁大学吉林省优质生源基地。公司把:“创新笃行,艺精于勤”作为核心价值观,专注在职教育云平台服务,诚邀社会各大职业与成人教育机构合作交流,共同构筑在职教育生态圈!
⑥ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?
七:最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:
1)手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。
2)没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,开运联合等。
3)既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:
⑦ AI赋能医疗的背后,临床大数据该如何“跑起来”
19世纪,英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学,记录每天的死亡人数和伤患 人数,并将死亡者的地址标注在地图上,绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图,霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致,斯诺通过调查数据的汇总,确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井,并同时奠定了疾病细菌理论的基础,这算是大数据运用的早期雏形之一。
斯诺大概不会想到,在近两百年后,大数据的应用早已不再是偶然,随着医疗卫生信息化的迅速发展,其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化,但问题也相应地随之凸显。
信息孤岛仍存
近两年,关于医疗大 健康 数据的政策频出,从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。
2016年6月,国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出,鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储,加强应用支撑和运维技术保障,打通数据资源共享通道,加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。
2018年9月, 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》,对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见,直击目前医疗大数 据领域的痛点,未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。
然而,即使有专项政策的支持,但都限于宏观层面,相较于其他成熟领域而言, 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性,缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则,使其的发展受到严重制约。虽然现阶段,已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局,但受制于市场准入和产业政策的不确定性,目前尚在摸着石头过河,市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。
复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为,正是医疗大数据政策的不明朗,标准的不统一,也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享,产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子,患者在A医院拍的片子到了B医院却不认,B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始,患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮,“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道,至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。
相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国,华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示:临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担,实现大数据间的互通互用,是全世界范围内都在着力解决的问题。
作为两所顶尖大学的知名研究学者,刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。
两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持,2019年7月26-29日,由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。
复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课
据刘雷介绍,此次研修班得到了业界人士的积极响应,在第一届学员中,来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一,“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起,通过共有的努力,能把临床大数据的有效运用更推进一步。”
圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课
“希望通过这种国际化的合作,能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。
各自所做的 探索
而在这种可能性之前,刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。
据悉,刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”,已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向,并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究,包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预,形成新的交叉学科生长点和下游技术。
另悉,目前,复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目,以该项目来支撑生物学大数据的研究,“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院,这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心,从研究所层面,希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。
Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心, “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”,在医学信息技术方面的能力非常强,但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。
自Paynes上任后,首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动,从临床大数据的收集到整合再到挖掘,最后到应用,铺设了一条全链式的临床大数据之路。
在Paynes看来:研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏,这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据,依托这些已有的临床数据的回顾性研究,是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一,通过将这些海量的临床数据进行统计分析,分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息,帮助医生科学决策,实现精准医疗。
“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者,而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作,甚至休闲 娱乐 ,通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低,让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。
未来发展构想
在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中,由于各自旗下拥有多所强大的教学医院,数据的来源已不是问题,然而,摆在他们面前更为现实的问题有两个,一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样,是一种多模态数据,其包括有结构化很好的数据,比如化验单、处方;还有一些半结构化的数据,比如住院小结、出院小结;还有完全无结构化的数据,比如医疗影像;还有像基因测序这样的组学数据;以及时间序列数据,比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。
怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据,刘雷表示他们,他们需要的更多的是结构化很好的临床数据,为了得到这部分数据,会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗,从中选取高质量的有效数据。
这个问题解决后,还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。
对此,刘雷表示,依托现有的技术,目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”,这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出,美国对于医疗大数据有很严密的保护法规,患者的关键隐私数据,如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克,同时对数据进行强加密,数据即使被泄露也是不可解密的,对所有的数据访问(谁什么时间能访问什么)都要有一套严格的访问控制,通过这样的方式来保证数据安全性。
当技术的问题已不再是问题, 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美,因此,刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估,也就是审批准入要做到严,同时,还要加强公众对医疗AI的认知,不管AI发展到多么先进的程度,总归存在一定的局限性,它永远不可能替代医生,只能是医生的一种辅助诊断工具。
尽管还有一段路要走,但对于临床大数据和AI的搭配,刘雷和Paynes都充满信心,至少在他们现有开展工作的规划里,“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目,为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时,基于两个研究机构现阶段开展的工作,有天能实现跨国界的汇聚统一,可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上,建立一个类似于联盟数据一样的联合体,这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。
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⑧ 大数据的七大核心应用价值
大数据的七大核心应用价值
随着移动互联网的飞速发展,信息的传输日益方便快捷,端到端的需求也日益突出,纵观整个移动互联网领域,数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命,毋庸置疑,大数据市场是待挖掘的金矿,其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源,谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商融入到一个大的环境中,无论是企业级市场还是消费级市场,亦或政府公共服务,都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值,以及其价值主要凸显在哪些方面,这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总,希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
核心价值究其用户到底是谁?
谈及价值,首先必须要弄清楚其用户到底是谁?有针对企业数据市场的,还有针对终端消费者的,还有针对政府公共服务的;其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,对于企业用户,更关心的还是决策需求,其实早在BI时代这就被推上了日程,经过十余年的探索,如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域,来加强对决策者的影响,达到决策支持的效果。还有企业营销需求,从本质上来说,主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户,他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索,并能提供友好、可信的信息推荐,其次是提供高阶服务,例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有,大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中,并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革,到不动产登记制度改革,再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求,而此时的数据库更是以大数据为基础的,可见,大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据,除了它第一次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。事实上,大数据已经开始并将继续影响我们的生活,接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧!当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变:“第一,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度,将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三,不再热衷于寻找因果关系,而是事物之间的相关关系。例如,不去探究机票价格变动的原因,但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界,改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面,而大数据则使数据来源更加多样化,不仅包括企业内部数据,也包括企业外部数据,尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。
一方面,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意,关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息,如何获得趋势,挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式,剖析消费者的生活密码,才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题,如果你了解了消费者的密码,就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下,对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求;从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式,到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求,同时在产品和消费者的买卖关系以外,建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析,能够明显提升企业数据的准确性和及时性;大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平。因此,大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会;有利于企业将各种资源合理利用到目标市场;有利于制定精准的经销策略;有利于调整市场的营销策略,大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”,为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求,甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如:一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣(细分标准是顾客的体验)。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人,对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人(细分标准是态度)。在持肯定态度的人中,又包括高收入有能力乘飞机的人(细分标准是收入能力)。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度,只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前,企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策,而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂,而且没有被数字化的时代,让身居高位的人做决策是情有可原的,但是大数据时代,就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策,从而实现更大的商业价值,它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同,所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别,但从数据的获取,数据的整合,数据的加工,数据的综合应用,数据的服务和推广,数据处理的生命线流程来分析,所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是:一是量变到质变,由于数据被广泛挖掘,决策所依据的信息完整性越来越高,有信息的理性决策在迅速扩大,拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现,人类没有被海量数据所淹没,能够高效率驾御海量数据,生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用,无法通过技术和简单样本验证,需要几十年海量病历数据分析得出结果;做宏观经济计量模型,需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据,才能得出减税政策最佳方案;反腐倡廉,人类几千年历史都没解决,最近通过微博和人肉搜索,贪官在大数据的海洋中无处可藏,人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间,增加数据资源体系,通过数据资源体系的数据加工,把今天的数据和历史数据对接,把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来,把面向业务的数据转换成面向管理的数据,辅助于领导层的决策,真正实现了从数据到知识的转变,这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面,大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向,制定并实施科学的经济政策;而在微观方面,大数据可以提高企业经营决策水平和效率,推动创新,给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式,挖掘管理潜力
当下,有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示?还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责?还在禁止员工之间谈论薪酬等信息?《华尔街日报》曾有一篇文章就说,NO。这一切已经过时了,严格控制,内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心,如果内部都难以协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万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢?
我们试着想想,当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代,创新已经成为企业的生命之源,我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则,强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗?当个体的人都可以通过佩戴各种传感器,搜集各种来自身体的信号来判断健康状态,那样企业也同样需要配备这样的传感系统,来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能,更多决定于芯片,大脑的存储和处理能力,程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合,到注重人,或者脑力的运用,信息流程和创造性,以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中,大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递,而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘,由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性,甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业,信息即财富,从企业战略着眼,利用大数据,充分发挥其辅助决策的潜力,可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代,数据在各行各业渗透着,并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本:比如库存或物流,改善产品和决策流程,寻找到并更好的维护客户,还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据,发现流程中的瓶颈因素,找到改善流程效率,降低成本的关键点,从而优化流程,提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享,还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代,以利用数据价值为核心,新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业,将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务,改善现有产品和服务,以及发明全新的业务模式。回顾IT历史,似乎每一轮IT概念和技术的变革,都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富,互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇,移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内,以金融业务模式为例,阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据,建立了网络数据模型和一套信用体系,打破了传统的金融模式,使贷款不再需要抵押品和担保,而仅依赖于数据,使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新,变革了传统的商业模式,对传统银行业带来了挑战。
还有,大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息,构建系统化的数据体系,从而完善企业自身的结构和管理机制;同时,伴随消费者个性化需求的增长,大数据在各个领域的应用开始逐步显现,已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径,推动制造业企业的升级改造;依托大数据技术可以建立现代物流体系,其效率远超传统物流企业;利用大数据技术可多维度评价企业信用,提高金融业资金使用率,改变传统金融企业的运营模式等。
过去,小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场,最终才能到达用户手中,而现在,通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中,交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例,每天有数以万计的交易在淘宝上进行,与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的是,这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据,淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐;商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计,经营活动成本和收益实现了可视化,大大降低了风险,赚取更多的钱;而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年,大数据时代就会真正来临。在那个时候,最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的,尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如,我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控,一旦有什么感染,或身体有什么不适,我们都可以通过手机得到警示,接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家,从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病,医生只能对我们的当下身体情况做出判断,而在大数据的帮助下,将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前,提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有,在传统的教育模式下,分数就是一切,一个班上几十个人,使用同样的教材,同一个老师上课,课后布置同样的作业。然而,学生是千差万别的,在这个模式下,不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分,这个分数仅仅是一个数字,它能代表什么呢?90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等,把它们和90分联系在一起,这就成了数据。大数据因其数据来源的广度,有能力去关注每一个个体学生的微观表现:如他在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等等。当然,这些数据对其他个体都没有意义,是高度个性化表现特征的体现。同时,这些数据的产生完全是过程性的:课堂的过程,作业的情况,师生或同学的互动情景……而最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下,教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育,就是要根据每一个人的特点,释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外,维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴,现在可以提供数据库,打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库,如为企业提供机场、高速公路的数据,提供航班可能发生延误的概率,这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程,这种类型的创新,就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者,在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来,在国内,“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底,我国的国家智慧城市试点已达193个,而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用,而这些都要依托于大数据,可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域,大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测,北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析,打击犯罪。
在交通领域,大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集,分析预测出行交通规律,指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度,进行车流指挥控制,及时做到梳理拥堵,合理缓解城市交通负担。
在医疗领域,部分省市正在实施病历档案的数字化,配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析,可以用于远程诊疗、医疗研发,甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行,政府大数据应用已进入实质性的建设阶段,有效拉动了大数据的市场需求,带动了当地大数据产业的发展,大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来?
著名的玛雅预言,尽管背后有着一定的天文知识基础,但除催生了一部很火的电影《2012》外,其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量,以及大气受污染、冰川融化的程度,我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式,人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释,基于精准预测,发现现有模式是死路一条后,人类就可以进行一些改变,这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究,不断进行系统优化的过程,将赋予系统生命力,而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘,我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的,同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作,甚至长远的维护和优化。从这个角度讲,基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢,因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来,而不像以前那么死板。基于大数据,个体之间相互连接有了基础,相互的交互过程得到了简化,各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务,机构内部的管理也更为细致,有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景,不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度,不仅改变了市场营销、生产制造,同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源,这也就意味着新的商业机会,没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力,适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下,正处于数据大爆发的时代,如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见,大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢?就是所谓的大数据综合服务提供商,从实践情况看,主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色,分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则,将引发社会发展的深刻变革,同时也是未来最重要的国家战略之一。
⑨ 同为“大数据在职研究生”到底有何不同
中国人民大学大数据在职研究生专业分别是:大数据与应用统计、大数据分析与应用、大数据与云计算。
大数据与应用统计在职研究生
大数据与应用统计专业所属院系为统计学院,中国人民大学的统计学院始建于1950年,两年后成立统计学系,是新中国经济学科中最早设立的统计学系。
统计学院的大数据偏向从事数理统计与概率论、科研和应用工作。设立大数据在职研修班是为了培养从事数理统计与概率论方向的人才。
大数据与应用统计的学费为22000元/2年,结业后可申请:理学硕士学位。
大数据分析与应用在职研究生
大数据分析与应用属于信息资源管理学院,信息资源管理学院是中国人民大学专门从事信息资源管理学科教学与科研的机构,是我国信息化人才培养的重要基地。大数据分析与应用专业意在提高在职人员的数据分析能力。主要针对数据进行专业化处理,通过分析数据提取有利的价值。
大数据分析与应用的费用同样为22000元/2年,结业后可申请:管理学硕士学位。
大数据与云计算在职研究生
大数据与云计算所属院系为信息学院,中国人民大学信息学院计算机应用技术专业二十多年来始终立足学科前沿,跟踪国际先进技术,是国内最早开展数据库和信息系统研究的团队之一。
大数据与云计算专业偏向技术领域,主要的招生对象为:负责信息化建设和软件开发、数据库系统管理等的人员;IT企业的各类技术人员(系统分析设计人员、程序员、系统管理员、测试人员等)。培养出能够从事计算机软件系统和应用系统的开发与管理人才。
大数据与云计算的学费稍贵些25000元/2年,结业后可申请:工学硕士学位。
三个专业虽然同属大数据类,但不仅所属院系不同,学费同,所学的方向、以及可申请的硕士学位都不尽相同。所以,想学习大数据的同学,要根据自己的需要选择不同的大数据专业。
⑩ 如何让大数据落地转化时空大数据专家们精彩分享
“如何让新新大数据势力落地,将成果转化成项目,实现就地转化?”
在日前举行的“时空大数据2021年度大会”分论坛——时空大数据产业生态协同创新论坛上,河南大学人文与建筑时空大数据融合研究中心执行主任王振凯提出了这一疑问,现场的专家们围绕这一主题进行了深入探讨与交流。
全球人文与时空大数据
让建筑工程可视化
王振凯介绍,通过时空大数据平台,衍生出时空大数据集合系统。该系统集合了建筑信息、地球信息、交网信息、电网信息、水网信息、市政信息、人文信息等集合系统,最终得出全球人文、建筑与地理环境时空数据基础。
简单来说,工程可以通过时空大数据来具象化,大到建筑物本身,小到建筑物内一根钢管,都能清晰可见,甚至可以见到建筑物内钢管内部。精确的时空大数据让工程成本管控、进度管控都有迹可循。
TOD与城市时空大数据融合
建轨道就是建设城市
轨道交通带给人民快捷速度的同时,新的拥堵问题又出现了。地铁“建的起,养不起”的问题如何破局?如何让交通拥堵得到缓解,同时又能赋予交通线更多的经济价值?TOD模式由此营运而生。
“TOD模式是以公共交通为导向的开发模式(transit-oriented development,TOD)。”中铁上海设计院集团有限公司TOD中心主任郭琳解释,就是在规划居民区或者商业区时,使公共交通的使用最大化的一种非 汽车 化的规划设计方式。该模式可以同步城镇化进程,带动城市经济提升。
郭琳认为,建轨道就是建设城市,经营轨道就是经营城市。轨道交通建设中会出现技术、主体、利益、主体边界不明确,这就要破解融合。TOD模式通过大数据为未来城市提供了无限可能。未来是TOD5.0时代,通过可视化鼓励机制,为城市碳达峰做贡献。
一苇数智·时空大数据平台
时空大数据构建交通底座
众合 科技 对构建轨道交通的时空大数据底座进行了实践,一苇数智·时空大数据平台应运而生。构建数字孪生、挖掘数据价值、实现万物互联、赋能业务创新,是一苇数智平台四个显著的特点。现场,浙江众合 科技 股份有限公司研发中心总经理王厦通过示例进行了深入浅出的讲解。
数字孪生,即通过一张图可以看到地上空间和地下空间,两者结构关系一目了然。同时,数字空间里还能看到空间构架的物件、供应商信息等信息,无论产品质量监控还是施工进度都可以实时跟踪。
一苇数智平台以数据驱动业务,在四维数据的海洋中为业务挖掘更深层次的价值。王厦介绍,平台可以接入到终端设备,数据接口对外开放给合作伙伴和应用程序开发人员。
“我们愿意共享平台及其内部功能与数据,与用户、合作伙伴建立起价值的连接,所谓的万物互联,一切可联通。”王厦说。
利用智能引擎,平台可向每项业务提供AI能力和模型算法,同时为行业应用提供便捷易用的开发模板和工具。数据快速迭代为有效创新提供了支持。“早高峰的地铁内,你可以提前知道哪节车厢比较空,从容候车避免拥挤。”王厦用这一实例介绍了一苇数智平台在赋能业务创新上所能起到的作用。
大数据助力园区管理
天集产城集团有限公司产城项目总经理李书江分享了时空大数据在园区管理上的应用。他介绍,时空数据库分共有与私有,私有数据库体现了建筑数据、资产管理、现场施工进度、物料管理、智能化运维。智慧运维端深入园区日常需求,进行智慧园区的运营管理,全面了解园区企业基本经营情况,为企业在银行和金融机构贷款做增信(从抵押增信到数据增信)。
此外,通过可视化界面,时空大数据还可以帮助企业进行员工打卡、门禁管理、智能管控和设备管理。平台内还能导入政务服务和其他功能性服务,助力企业完成工商注册、财税服务、知识产权、社保服务、法律服务等各类事项。
高效协同的时空大数据生态链
“每天要从家的A点到工作地B点,有多条路可以走,早晨出发可以选择路上有早餐店和咖啡馆的路线,晚上下班可以换一条路线,看看哪里有聚餐点、哪里有商场。这些,大数据生态链都可以为你作出指引。”维正集团企知道产学研科研成果转化有限公司总经理李志慧从城市信息、物质和 社会 空间,三者连接共生数据互补出发,生动解释了时空大数据生态链。
她表示,时空大数据是具有时空属性的数据,搭建大数据集合平台,从而产生更广泛的应用场景,引入联盟成员,便能为大众生态搭建出一套高效协同、开放包容的运行规律。
科技 金融助力推动时空大数据
力合金融控股股份有限公司创新基金管理总经理申康认为, 科技 和金融的结合决定了产业未来的发展,是未来时空大数据发展的关键。
中小企业 科技 创新具有投入高、周期长、风险高特征,短期难以依靠自我造血实现滚动发展。中小企业融资难的根本原因在于其天然的弱质性,但传统金融机构很难为中小型新新大数据企业赋能。力合金融利用金融支持打通发展到创新的过程,打造时空大数据产业投资基金,通过差异化服务,满足时空大数据产业不同阶段企业的投资需求,做到差异化赋能。
来源| 科技 金融时报(记者 孙侠)