让大数据为

① 将大数据转化为大价值的10种途径

将大数据转化为大价值的10种途径
大数据可以产生很多价值，但前提是只有当您企业真正知道如何充分利用这些大数据的时候。
当前，大数据显然已经登上了历史舞台——在全球范围内，拥有超过半数的企业组织都已经将大数据项目视为其未来发展的机遇，并计划在未来几年内进一步的增加对大数据项目的投资。
但是，大数据的价值并不仅仅只是来自对于相关数据信息的收集而已，这仅仅只是起点。大数据的真正价值来自于您所在的企业组织利用所存储的信息以发现新的洞察分析见解的能力，然后从中提取出有用的价值，以推动企业做出更好的业务决策，促进企业业务的发展。
现如今，现代化的商务智能解决方案可以通过用户友好的解决方案来降低企业进入的大数据项目的壁垒，并进一步的提升大数据的价值。这允许企业组织内的更多的相关人员(不仅仅只有数据科学家)能够就您企业所收集的数据进行访问、分析和协作。
您企业的团队如何获取大数据的驱动价值?
大数据能够为您的公司提供更为详细的洞察分析，来洞察企业的各个方面的关键要素，以推动更好、更自信、且数据驱动的商业决策。
其培养一种积极开拓探索的企业文化，鼓励企业员工们通过数据分析来试验和验证他们的想法。
通过让每名相关的工作人员都能访问到这些大数据信息，推动您企业业务的下一此大的创意性变革的理念可以来自企业的任何一名员工——而不仅仅只是数据科学家。
究竟什么是大数据?
大数据是数据量相当庞大或结构相当复杂，以至于一般性的企业组织机构难以使用标准的数据库和软件工具对其进行管理。但由于每家公司都有不同的能力和要求，故而“大数据”其实可以说是一个相对较为主观性的术语——对某一家企业组织来说的“大”数据，对另一家企业组织而言可能仅仅只是“平均”性的数据。
想要从您企业的大数据投资项目中获得更多价值吗?
如下，我们将为您介绍10种有助于您所在的企业更好的从大数据分析项目中获取价值的方法：
选择正确的访问大数据的方法。
获得更好的洞察分析的能力与企业所收集到的数据信息有关。
让整个企业组织都能够访问到大数据。
让相关用户能够很容易的找到他们所需要的数据信息。
推动企业内各部门间的协同合作，以推动创新。
打造一个灵活敏捷的分析环境，以便满足每位用户的需求。
确保企业所采用的分析解决方案能够方便的让相关员工在任何地方采用任何设备均能够轻松访问。
部署可扩展的解决方案，确保其能够随着企业组织的业务需求的不断变化而变化。
确保您企业的商务智能解决方案可以很容易地适应未来的技术。
选择具有广泛合作伙伴生态系统的BI解决方案。
一、选择正确的访问大数据的方法
当涉及到如何访问和分析所有的数据信息时，没有一套一成不变的方法——毕竟，每家不同的企业组织都会有着不同的需求、不同的用例和不同的基础设施配置。
您企业所选择的方法或方法的组合将取决于所需要满足的特定用户的实际需求，并权衡您所愿意接受的各种折衷。
当企业组织在选择大数据的访问方法时，所需要考虑的相关问题：
您企业需要支持多少数据?数以百万计的?抑或是数十亿的?
相关非技术用户是否需要访问您企业的数据，或者仅仅只有IT和数据专家们访问这些数据呢?您企业将只在整个数据集上运行数据分析吗?或者您企业还希望能够分析可选择的相关数据呢?
您企业是否需要为终端用户提供流畅、高交互性的体验?灵活性或用户性能对您企业的业务来说是最为重要的吗?
二、企业获取洞察分析的能力更多的关乎到企业对相关数据是如何收集的
以前，您企业的大数据项目所面临的最大的挑战可能是从广泛的数据源中识别和收集您企业业务真正所需要的数据信息。
而到了今天，这部分比以往更容易。现在，真正重要的是您企业是否可以收集并整合所有这些数据信息——无论这些大数据具体是来自何处也不管其格式究竟如何，并最终发现所有相关数据信息中的所有可能的联系。
为了获得对于大数据的更为全面的掌握，企业组织亟待采用具有关联模型的BI解决方案，以便您企业可以浏览所有数据中的所有关联。这样，您企业的用户将始终可以访问您企业业务的完整视图，以便他们可以做出更好、更明智的决策。
与传统的数据模型不同(传统的数据模型会限制您所能够看到的数据，这些数据如何连接以及您所能够执行的查询)，关联模型则可以识别您企业的所有数据之间的所有关系。这使得每位用户 ——不仅仅是数据科学家——均可以快速轻松地探索他们所需要的合适的数据，并使用交互式的选择和关键字搜索来发现意想不到的关键和洞察见解。
三、让整个企业组织均可以访问大数据
当大数据这一理念刚刚兴起的时候，仅仅只有极少数的人意识到其所蕴含的巨大潜力——这些人主要是数据科学家和分析师。非专业人士根本不具备以有意义的方式探索和使用数据所需的知识、工具或经验。
而今，这种状况已经一去不复返了。现在，您企业必须将大数据置于业务部门的用户手中。毕竟，只有那些与您企业的业务最接近的员工们才真正的知道要提出哪些有价值的问题;以及由数据所驱动的哪些分析见解将对企业的业务产生最大的影响。
正确的自助式商务智能解决方案可以在这方面为企业客户提供有力的帮助，其能够让业务部门的用户顺利访问到他们所需的数据，同时让数据治理和管理的权限掌握在您企业的IT团队手中。借助自助式服务商务智能解决方案，业务部门的用户可以使用交互式的可视化仪表板来自由的探索数据，并在不依赖IT部门的情况下找到问题的答案，改进业务流程，并推动整个企业组织内的创新。
推动企业朝着自助式分析方向转变的因素：
在最近的一份报告中，Forbes Insights调查了449位资深的IT和商业专业人士，了解了他们为什么决定转向采用自助服务模式：
62%的受访者希望对于数据获得更多的开放式访问。
76%的受访者希望获得更为及时的数据分析。
71%的受访者希望获得质量更高的数据和分析。
四、让用户可以轻松找到其所需的大数据信息
越来越多的企业业务管理者希望通过确凿的证据来支持他们的业务决策过程。但不幸的是，这些用户往往缺乏经验，因为他们需要在一个庞大的，不断增长的数据存储库中找到他们所需要的答案。
为了帮助业务部门的用户们找到这些答案，并从大数据中获得更多的投资回报，您企业需要让他们难过轻松的探索大数据。
您企业可以通过提供BI解决方案来实现这一点：
允许业务部门的用户直观地访问到所需的数据，而不需要依靠IT来运行查询和生成报告。
并提供自然语言搜索功能，便于查找他们所需的信息。
发现不同来源的数据之间的连接和关系——甚至是以意外的方式发现不相关的数据。
用清晰简洁的方式实现数据的可视化和形象化。
何为自然语言搜索，其如何为企业提供帮助?
借助自然语言搜索，用户可以使用常规口语进行查询。这对于缺乏数据专业知识，并且可能并不知道在数据库中如何查找精确信息所需的技术术语的用户极其有用。包含此功能的BI解决方案使更多的用户(而不仅仅是数据科学家)能够从企业的大数据中获得洞察分析能力。
五、促进企业部门间的协作，以推动创新
一项伟大的发现如果不能共享，又有什么益处呢?如果您企业内部的相关人员不能与更广泛的同事们分享他们的见解，那么您企业无疑错过了最佳的推动部门间合作的机会，也不利于这些好的最初的想法理念进一步的扩展，并使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事没有听说过您的发现，他们最终可能会重复类似的数据探索，进而导致企业生产力的下降。
但仅仅分享数据是不够的，您企业必须以正确的方式分享数据。
考虑采用一款“企业就绪”的商业智能解决方案——其既能够提供自助分析的自由度(允许每位用户在他们认为合适的时候探索和共享数据)，同时还能够为企业提供全面的治理能力(控制谁有权限访问哪些数据信息，所以每位员工都能够基于单一的事实来源开展工作)。
通过在自助服务和大数据管理之间取得平衡，您企业可以充分利用整个企业组织的集体智慧，结合多个团队和个人的专业知识来传播新的想法和理念，促进讨论，并推动创新。
确保企业的BI解决方案得到妥善管理：
有效的数据治理可确保在整个企业组织内正确控制和管理对分析功能和对于大数据的访问。
如果缺乏适当的大数据治理水平，就会出现错误、变化和冗余，进而导致用户难以验证数据中的真实情况，从而导致延迟和中断。
正确的大数据治理可以帮助您企业避免发生上述的不一致，并确保每位员工都能够从相同的可信数据中获得他们所需的洞察分析。
六、打造灵活敏捷的分析环境，以切实满足每位用户的需求
保持与大数据所提供的大量新信息的同步是一个不小的挑战。大数据的猛烈冲击可能会使商业用户难以真正深入的挖掘，探索并及时获得他们所需的答案。
为了保持活力，您企业应该考虑创建灵活敏捷分析环境，您的IT团队可以快速并逐步构建BI解决方案，以应对业务用户不断变化的需求。
例如，随着用户对数据更加熟悉，您企业可能需要从指导分析发展到自助服务BI。
这使他们能够自行探索更多的大数据，并更快速地深入细节。使用灵活的框架，您企业可以轻松的满足这些用户的需求，而无需花费大量成本或开发时间。
七、确保用户能够在任何设备上随时随地访问分析解决方案
随着手机、平板电脑和笔记本电脑的计算能力的不断增强，企业员工们越来越多地在办公室之外进行业务的处理。
无论是在火车上，在机场候机厅还是在客户会议上，现在的企业业务团队都希望能够在任何业务需要的时候访问他们的工作资料。
为了满足这些需求，您企业需要能够以各种形式向客户和用户提供分析解决方案——确保他们无论何时何地，对于所需全部功能都能够得到满足的期望。
除了通过基于云服务或在线门户提供对分析解决方案的直接访问之外，确保用户能够在任何地方均能够实现顺利访问的另一种方式是在企业的嵌入式分析应用程序中使用开放式API。通过在用户的日常工作环境中提供强大的分析功能，您可以确保每位业务用户都可以在他们需要时随时访问所需的信息。
自助服务商业智能为大众带来了分析的力量，但对于一些用户来说，获得额外的应用程序则可能是一大真正的挑战。 这就是为什么有些产品和组织直接将分析嵌入到用户每天所使用的熟悉的环境或应用程序中的原因所在了。
八、部署实施可随企业业务需求不断变化的可扩展的解决方案
通常情况下，企业所收集的大数据的量只会越来越大。但无论数据存储库怎么扩展，您的用户都希望获得顺畅的访问体验，而不必等待很长时间或经历中断。随着数据集的不断增长，大多数工具都难以跟上这一需求。
为了确保用户能够以他们想要的方式继续探索数据，请采用可随需扩展的BI平台，即使数据量增加并且应用程序变得更加复杂，也可以提供出色的性能。该平台应该采用多种工具和方法，以便您企业可以保持为最终用户提供交互式的动态体验，而不管您企业产生了多少数据。
此外，寻找一款使用内存处理执行即时计算的商业智能解决方案。
这些解决方案可以以“思考速度”处理和回答问题，使用户可以不断的保持继续的挖掘和探索。这反过来可以在整个企业组织内推动勇于开拓创新和探索的企业文化。
何为内存中的处理，其能够为企业组织带来什么样帮助：
内存数据库 (in-memory database) 是一种数据处理技术，其在随机存取存储器(RAM)中暂时存储和计算信息，而无需在每次用户进行新的选择或计算时都从磁盘存储中提取数据。数据可以在RAM中更快速地读取和分析，从而使得较之采用更传统的方法，报告(和决策制定)更快。
九、确保您企业的BI解决方案可以轻松适应未来的技术
管理和探索大数据的技术正在迅速改变，以便为当下的企业客户提供更好，更快的解决方案，进而从大数据中获取洞察分析。但是将最新技术整合到现有的分析平台中可能具有挑战性，有时甚至是不可能的。故而企业应该确保您所采用的分析解决方案能够快速，轻松地与新技术实现集成。
例如，开放的API可以为您企业的现有解决方案带来新的功能，就像添加几行代码一样简单。拥有专注于定制开发的在线社区也很重要。由此，开发人员们可以通过与其他人员轻松协作来确保您的产品或解决方案能够与最新的技术进步保持同步。
什么是开放式API?
一款开放的API是一个公开的接口，开发人员可以使用它将第三方解决方案集成到他们自己的解决方案中。实质上，开放式API能够控制两款不同的应用程序如何轻松地进行通信，并相互交互。提供开放式API的BI解决方案使企业能够轻松插入多种解决方案，执行独立解决方案所无法实现的特定功能。
十、选择具有广泛合作伙伴生态系统的商务智能解决方案
当涉及到大数据项目时，有时候企业需要一点额外的帮助才能看到整体的状况。在选择商业智能解决方案时，企业务必需要寻找能够与大量多种技术维持合作关系的供应商。
这将有助于简化数据交互，确保您企业的所有BI解决方案能够高效地工作。此外，拥有足够的合作伙伴可以随时为您企业的业务需求提供最合适的解决方案——无论现在还是未来。
您企业应选择哪些类型的技术合作伙伴?
数据存储和管理解决方案提供商可存储和查询您企业的数据，并提供运行分析解决方案所需的基础架构。
数据整理(Data wrangling)解决方案提供商将原始数据精炼，并重塑为可用数据集。
机器学习解决方案提供商通过使用从数据迭代学习的算法来自动化分析模型构建。
大数据，大潜力
大数据有可能改变您企业的业务，但为了能够真正从贵公司的大数据项目中获得真正的价值，您企业需要知道如何充分利用大数据。
恰当的商业智能解决方案可以帮助您企业最大化您的大数据投资回报，其方法是：
提供完整的业务视图和影响企业业务的外部因素。
在您的业务的每个领域推动更好的以数据为导向的决策。
让更多的业务用户能够随时随地访问和探索大数据。
在整个企业组织中培养协作、积极开拓探索和创新的企业文化。
随着业务的增长而实现规模化的扩展，以满足未来的需求。

② 如何让“大数据”有价值

如何让“大数据”有价值

大数据并不仅仅是“大”，但它首先得“Bigger”，拥有足够量级的数据才能被称作大数据，所以你看到仅仅分析几百人的数据就说自己是大数据的公司基本上都是骗子。另外，足够的数据，不能进行价值转化也没用。
吃饭、睡觉、旅行、走路、购物，所有纯物理性的行为都成为可被记录数据的组成部分，这些看似与我们的生活、工作、赚钱等无关的行为，正成为新时期的价值瑰宝，谷歌、亚马逊、Facebook、网络、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。
近期，腾讯、搜房、浪潮集团、易观等纷纷与统计局签署了大数据战略合作框架协议，再加上去年签署的11家公司，越来越多的互联网公司、传统企业数据正被纳入新构建的大数据“基地”当中。
不少人对大数据的概念有很大误解，甚至有不少公司搭上“大数据”的概念来玩资本运作。大数据并不仅仅是“大”，但它首先得“Bigger”，拥有足够量级的数据才能被称作大数据，所以你看到仅仅分析几百人的数据就说自己是大数据的公司基本上都是骗子。我不认为当前有多少公司量级的数据能够是“Bigger”的。对于用户级市场，至少该产品的用户量达到亿级，达到该产业用户量的前几名；对于企业级市场，也至少得拥有足够量级的企业用户，才算得上拥有大数据的基础，再加上用户使用各个产品的习惯大不相同，所以当前的大数据绝对是缺憾的，抽样数据并不准确不是么？多谈无益，故本文纯从数据来分析。
数据的记录
数字产品的出现，迅速让用户的个人信息能够被记录，电脑、智能手机、可穿戴设备、智能硬件、未来的智能电视等正成为数据记录的新工具，其中较为热门的是围绕医疗需求来建立相关的数据记录，睡眠、血压、体重等产品较多，虽然这些产品的用户量并不“多”，但是硬件厂商们依然乐此不彼的做着这一切。
要想让数据能够真正的发挥作用，首先这些数据肯定得被记录，必须有了记录才会有相关的模型分析，否则都是纸上谈兵。比如用户的睡眠时间、用户的出行时间、用户每天所摄入食物的卡路里、用户吃饭的消费金额等等，所有出现的物理性数据，只有被记录了这些数据才会有价值，没有记录，这些都是“废物”，没人会重视这些物理性动作的价值。
数据如何才能被记录？（作者微信公众号：郭静的互联网圈）首先得有工具，拿医疗为例，我们在医院看病，医生会使用相关仪器记录用户的心跳周期；我们去餐厅吃饭，餐厅会记录每桌顾客的消费记录以及用户最爱点的菜品；我们在网上使用搜索引擎，搜索引擎会记录用户的搜索习惯。医疗器械、ERP系统、电脑等成为了数据记录的工具。
数据被记录是用户被动选择的结果，如果用户不去医院检查，那么数据就不会被记录，用户去了B餐厅而不是A餐厅消费，A餐厅也无法获取到用户的喜爱。所以，可穿戴设备、智能硬件等都试图让用户能够主动将自身的数据被记录，应该说这也是UGC模式的一种，用户自愿将自身的数据提供到平台上去，供平台进行分析。
被动和主动的区别是非常大的，被动就意味着有用户的数据会流失掉，当流失掉的这部分用户足够多以后，新的数据模型就无法完成。记录是数据的基础，接下来就是连接。
数据和用户的连接
用户不可能一直在某个餐厅消费，也不可能一直在某一个地方睡眠，至于可穿戴设备，用户也很难做到每天都按时去佩戴，让自身的数据可以记录。单个用户某一行为被不同商家记录，而这些商家记录的数据是分离的、独立的，无法形成连贯性，当这些被记录的数据到了一定时间滞后，肯定是面临被丢弃的命运。让数据能够同平台的相互连接，要比单个“独霸”有用的多。
另一方面，就是数据和用户的连接，如何让用户的数据能够被主动贡献出来，并通过互联网、移动互联网相互连接，形成数字存储而不是纸质记录，这是当前围绕数据进行创业者的思考。
跨界连接是最困难的，就像拼图一样，如何通过混乱的形体组合，形成有效的画面。比如餐饮和超市购物、搜索和社交、电商和社交等，这些数据得形成有效的连接，单一的从搜索行为就分析出用户的购物行为或者其他行为是有失偏颇的，搜索的需求太单一，并不能是用户整个的行为特征，只有综合用户搜索、购物、社交等多个使用行为，才能有效的分析出用户的某个行为特征。
有效的价值转化
从记录→连接→价值转化，这肯定是一个漫长的过程，要知道先祖们用了数千年的时间也仅将少量的数据形成转化并遗传下来。互联网、移动互联网在国内的发展还不足20年，而数据从被重视到被记录到被连接，就更是一个漫长的过程，目前市场上的智能手环、智能手表、无线路由器、盒子等产品虽然都不尽人意，但是其无一不在让数据变的有效的道路上奋斗着。
将用户的搜索数据记录并有效价值转化最早的案例是谷歌当年预测流感病毒，当然，已有不少互联网公司都有将用户数据记录、连接并实现有效的价值转化。互联网公司离数字存储最近，占据着有利条件，能够更敏锐也是正常。
不过，仅仅有互联网的数据是不完全的，用户在线下的数据，用户在生活中的数据，在更多不使用互联网的情况是使用的数据，我把它称之为物理数据，这部分数据是现实生活当中的数据，其价值要高于互联网络上的数据的，互联网公司们正在吸收着这些数据。
数据的有效转化，可以体现在几个方面，一是预防，针对企业级的。应该说每个行业都有泡沫的存在，就算没有泡沫，也会有倒闭的风险，通过对相关数据的分析，可以对未知的风险起到一定的预防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的减少损失，并能够助力公司挺过这场风暴。
一是隐性价值，针对用户级的。比如时间成本，通过地图工具和当地公交系统对接，让用户实时了解公交车的到站时间，节约用户等待公交车的时间，海量用户的时间成本加起来，肯定是一笔不菲的价值。再比如健康预防，越来越多的慢性病开始向用户渗透，通过对相关数据记录、连接，让用户能够尽早预防慢性病的发生，比如肥胖的问题（健康产品的前提是有高质量的医疗体系在背后支撑）。让所有可能有价值的数据都被记录、连接，再将这些数据分析之后，实现有效的价值转化，互联网公司、传统企业、统计机构、用户，所有人都是这场风暴的参与者。我们应该给予正在为这场大风暴做贡献的企业和创业团队，可能有人被“掉队”，也有人可能在这场风暴中崛起。

以上是小编为大家分享的关于如何让“大数据”有价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

③ 让大数据介入新农业

让大数据介入新农业

为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，有力支撑和服务农业现代化，按照国务院《促进大数据发展行动纲要》精神，农业部近日印发了《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，全面部署农业农村大数据发展工作。
《意见》强调，要按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”要求，坚持问题和需求导向，坚持创新驱动，加快数据整合共享和有序开放，充分发挥大数据的预测功能，深化大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用，为政府部门管理决策和各类市场主体生产经营活动提供更加完善的数据服务，为实现农业现代化取得明显进展的目标提供有力支撑。
我国农业农村数据历史长、数量大、类型多，随着信息化和农业现代化同步推进，农业农村大数据与农业产业全面深度融合，正成为现代农业新型资源要素。与此同时，农业农村数据长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，亟待解决。《意见》指出，要坚持“问题导向、应用驱动，创新机制、整合资源，先易后难、逐步推进，上下联动、社会众筹”原则，立足我国国情和现实需要，利用5-10年时间，努力实现农业数据的有序共享开放，初步完成农业数据化改造。
《意见》明确了农业农村大数据发展和应用的五大基础性工作和十一个重点领域，即夯实国家农业数据中心建设、推进数据共享开放、发挥各类数据的功能、完善农业数据标准体系、加强数据安全管理等五大基础;突出支撑农业生产智能化、实施农业资源环境精准监测、开展农业自然灾害预测预报、强化动物疫病和植物病虫害监测预警、实现农产品质量安全全程追溯、实现农作物种业全产业链信息查询可追溯、强化农产品产销信息监测预警数据支持、服务农业经营体制机制创新、推进农业科技创新数据资源共享、满足农户生产经营的个性化需求、促进农业管理高效透明等11个重点领域。
为确保农业农村大数据发展扎实推进、取得实效，《意见》对实施进度作出安排，同时要求各级农业部门切实落实责任、推进完善基础设施、创新投入和发展机制、提升科技支撑能力、健全规章制度，形成覆盖全面、业务协同、上下互通、众筹共享的农业农村大数据发展格局。

④ 让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些

数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，必须保持数据质量和分析效率。

(2)清除垃圾数据

垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏，并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

清洁数据至关重要，涉及丢弃不相关的数据，只保留高品质的数据，当前，为了获得完整和相关的数据，人工干预不是理想的模式，不可持续并且受主观影响，因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，其中包括随时间推移而变化，如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响，但通过基于故障信息的业务决策，财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的，包括挪用资源，浪费时间和精力。

解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说，重复免费，完整和准确的信息。如今，那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业，可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务，因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

为了获得最大的数据量，企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

(3)标准化数据集

在大多数商业情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性，必须决定数据的标准化框架或格式，并严格遵守。

(4)数据整合

大多数企业如今组成不同的自治部门，因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的，因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

为了解决这个问题，采用中央数据管理平台是必要的，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性更高，所有部门的任何变化都可以立即访问。

(5)数据隔离

即使数据干净，将其组织和集成在一起，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分成几组是有帮助的，同时牢记分析正在尝试实现什么。这样，可以分析子群体内的趋势，这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件，但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释，可能代价昂贵，并且对企业造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

⑤ 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）

⑥ 如何让大数据为决策可用

对已收集到的大数据进行分析

许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过rfid数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。

重点分析对你的行业有价值的大数据

大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（cdr），零售业、制造业或其他以产品为中心的行业的rfid数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。

理解非结构化的大数据

非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。

使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析

客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。

把客户的意见整合到大数据中

通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。

整合大数据以改善原有的分析应用

对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。

⑦ 如何才能让大数据变现

讨论一个问题。我们都知道数据是当下所有企业的战略资产，而每个企业中都积累，并不断在产生大量的数据，但为何依然很多企业并不认为数据为其带来了价值，原因可能有很多，但都可以归结到没有用好数据，或者数据不是好数据。

1、 什么样的数据才能产生价值?

阿里巴巴曾鸣认为，所有商业都在快速智能化，而数据是智能商业时代最重要的资产，但只有活数据才能创造价值。第一，数据是活的，也就是说数据是在线的，可以随时被使用;第二，数据必须是被活用的，也就是说数据在不断地被处理，产生智能商业决策，同时又产生更多的数据，形成数据回流。只有在线才能真正让数据成为活数据，进而以数据驱动企业运营。

SCRM的定位是面向行业领导者的用户生态数字化运营平台，行业领导者意味着其客户群体为行业第一层级的企业，用户生态数字化运营平台则有两层含义，一是企业全渠道连接用户、持续互动的连接器，二是连接数据，实现数据变现的平台。

2、SCRM是让消费者交互变纵为横

一是对于SCRM的理解。

一直以来，SCRM有诸多解读，对其中“S”所代表的social同样说法不少。车传利认为，SCRM的重点有两层，第一是以结合社交工具、社交手段，而更为重要的是“企业和品牌不能再远离用户，与用户做朋友”。后一层含义被很多厂商、很多产品所忽略，但事实却是当下消费者的消费习惯会不断变化，但企业要直接与用户产生关系的趋势不变的。

对消费者的需求，作为工具的SCRM产品如何帮助企业触达从企业端来看，过去很难连接消费者，了解不到客户的需求，在层层渠道、经销商中需求传递缺失。这种过去的企业与消费者的关系，可以形象的归结为纵向传递，消费者-渠道商-渠道商-……-企业。即便在现在，大量的第三方线上平台出现并聚集消费者，然而用户的真实需求也多被这些三方平台所截流，企业依然触达不到。

SCRM的一个重点特点便是能够打破中间环节，这也为变纵为横提供了可能，让企业能够打破与消费者之间的层层架构，实现企业与渠道商、门店以及最终消费者的直接连接，从而把握真实客户需求，真正做到客户运营。

3、在线让数据活起来

在数据收集方面，企业面临两大问题，一是线上被第三方平台所截流，线下被渠道截流，很难收集到真正的数据;二是，即便收集到，很多数据不是实时的，消费者可能已经过了相应的周期，数据就变成了废数据。

而数据变现最基础的便是依托互动数据识别用户特性，并基于数据进行进一步互动，下一层次的消费挖掘，比如大量消费者留下的客服数据，这是可以深度挖掘的数据，一方面反应产品存在的问题，一方面亦能发掘新需求。

因此，企业要真正挖掘数据财富的前提，便是能真正获取到数据、能获取到真正数据。发源地的产品通过两方面建立这条通路，一是全渠道连接，二是将线下多端上线，让数据可连接，实现数据变现。

全渠道连接整合企业经营相关的所有与消费者交互的渠道。主要包括门店、线下活动等线下渠道，官网、微信微博、APP等自营媒体平台，天猫、京东等电商平台，经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道，实现全渠道连接客户接触点。整合渠道后，依托平台与消费者持续互动，不断汇集实时的消费者数据，进而通过数据挖掘，实现数据应用。

同时，连接数据的重点在于让线下的链条在线化，包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的上线。

客户在线，以消费者几乎必备的微信作为入口，通过线上活动、支付等手段连接门店、连接消费者，将相关消费信息记录下来，回传到系统;

员工在线，门店的店员在线，将与消费者的互动实现线上记录，实现精细化运营;

产品在线，让每一个员工都知道每一个货品的销售情况，判断消费者喜好及货品市场接受度;

渠道在线，实现卖货情况、销售情况等实时掌握，判断门店经营情况。

4、做定制化的SaaS

与很多SaaS服务商不同，发源地服务直接定位在一体化解决方案，而不是产品+服务。或者说SaaS多是主通用产品，结合行业方案或者定制方案，而发源地则是直接瞄准定制方案。

发源地的服务过程主要分为四步：业务流程梳理与战略咨询、发源地SCRM SaaS解决方案、定制化解决方案实施、运营与维护支持。这与SaaS的服务方式普遍不同。

其原因一是因为发源地主要服务集团型、连锁品牌，如vivo、联合利华等，这类大型企业存在太多差异化需求，取决于客户群体的行业特性，发源地定下这种服务理念。

二是发源地认为，一套完整的方案，不是一个通用产品+简单服务便能完成，如果不涉及咨询层面，不与客户一同梳理出企业的流程、脉络，只是客户要一个服务便加一个服务，带给客户的只能是迁就的方案，而不是顺畅、一体化的方案。

当然，并不是说发源地提供的就是纯粹的定制服务，而是依托支持灵活业务拓展的PaaS开放平台，通过功能模块化、可插拔的方式实现。