⑴ 大数据如何给企业创造实际价值
第一，通过大数据分析，各行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。
⑵ 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。
⑶ 如何实现大数据真正价值
1. 数据融合
成功的大数据分析可以使用户应对工作中的困难，例如发现业务计划和工作中的缺陷和失误。它甚至可以将新的细分市场进行拆分，企业可以提供新的产品和服务。要想做到这些，就需要从各种资源得来的数据中抓住重点从而做出重要决策。
在数据分析中，时间至关重要。很多企业领导者和决策制定者需要实时的信息来快速做出决定。但是据估算，大约80%的时间都花在了准备和整理数据上。这样一来真正的分析工作只占20%。
因此高效的处理工作非常重要，例如数据分析的提取、转换和加载过程(ETL)。
一个好的ETL工具可以将从多个来源获取的数据融合在一起，也包括公共数据。它让用户的注意力集中到一个源头，获得相关性更高的信息，提高工作效率。同时可以确保用户的信息来源是唯一的，降低错误沟通的风险。
企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……
2. 沟通无障碍
就像之前说过的，大数据分析工具可以帮助企业解决商业难题。从业人员也许能很好的理解这些问题，但IT人员却不能完全理解，这样就不能提供和专业需求相匹配的分析报告。再加上沟通不顺畅，领导层就无法及时得到有用信息，也就无法快速做出决策。
如果技术人员能够使用这种自助服务分析工具，就能够找到问题所在并做出可以弥补漏洞的决定。此外，他们还可以将数据同其他开放信息结合在一起，挖掘细分市场。企业还可以共享IT资源来发掘更多的数据信息。
⑷ 如何看待我国大数据发展
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？
1、大数据产业进展显著
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（21.90 -5.19%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
⑸ 如何利用大数据来创造价值
深圳远标为你解答
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
⑹ 纵观大数据是如何实现自己的数据价值
纵观大数据是如何实现自己的数据价值
大数据开启了人类数据管理史的一段崭新旅程。人类想要测量、记录和分析世界的渴望是驱动大数据技术不断向前的动力。但如同此前的电子商务、云计算等创新构想一样，大数据也不得不怀抱变革理想在现实中披荆斩棘。
我们该如何定义我们所身处的信息技术时代？是云计算、社交、移动，还是大数据？相信每位从业者和客户都会有自己的认知与解读。“一千个人眼中就有一千个哈姆雷特”，很多时候是一个放之四海皆准的道理，更何况我们正在经历一段创新趋势叠加、创新领域融合的独特时期。而对于那些想要体会技术创新真正内涵的人士，有一个话题永远不可回避，这就是技术创新到底会给其受众带来怎样的真实价值？这种价值是否能够在其被发掘后长期、持续地给予？
本文重点关注大数据技术这一重大技术创新趋势在企业环境中价值实现的过程。在全民热议的氛围中，或许我们可以暂时远离那些对大数据的定义、技术特征、未来走向的种种争论，潜心聆听喧嚣中实地探索的脚步。我们希望与您共同探讨大数据所能够开辟的数据价值转换与兑现路径，从而为企业高效、合理利用快速增长的业务数据带来启发。也希望这些来自中国企业的真实应用案例能够证明，大数据并不仅仅是一个催生布道师的舞台，它正在真切地影响着我们的工作与生活。
脚踏实地的大数据
人类的想象力有多丰富，大数据的未来世界就会有多广博。要让海量数据资源变成宝贵的商业资产，企业的大数据技术实践者们需要从现实中起步。
如今，“大数据”总会与“变革”作为联动的词汇出现。牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格在其着作《大数据时代》一书中，将大数据定义为一次重大时代转型的开启者，称其将会引发一场生活、工作与思维的大变革。
他认为，在大数据时代，人类处理数据的方法和思维模式将被彻底改变，它会呈现出一些前所未有的现象。比方说，人们将会分析更多的数据，而不再依赖于随机采样；人们将不再沉迷于对数据分析精确度的追求，转而关注对趋势的把握；人们不会再习惯性地追问事情的因果，而是寻找事物之间的相关关系。
无论这些数据处理的未来趋势最终是否能够成真，我们都可以从日常的工作和生活中窥探到一些变化的端倪。首先，企业的数据管理范畴正在不断扩大，在线交易、Web日志、点击流、传感器信息、社交媒体数据等都被纳入企业的业务数据集。另一方面，我们在生活中会遇到越来越多与数据分析相关的商业创意。例如，各个电子商务、视频网站中花样繁多的推荐系统，还有超市中零食与手电筒这样不明所以、却能带来实际销售增长的摆放组合。
大数据对企业究竟意味着什么？舍恩伯格在《大数据时代》一书中做出了这样的描述：“在大数据时代，数据的价值从它最基本的用途转变为未来的潜在用途。这一转变意义重大，它影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式，促使甚至是迫使公司改变他们的商业模式，同时也改变了组织看待和使用数据的方式。”
转变并不会在一夜之间发生。从多来源的数据采集，到通过深度分析获取洞察力，之间会是一段并不平坦的征程。毫无疑问，Hadoop等技术的日趋成熟，让企业用户可以更方便地、在更大的范围内收集业务的相关数据，但同时真正的挑战也会接踵而至。这就是如何高效地处理多来源的海量数据，并且为其找到适合的商业用途。
在过去的一个月里，我们实地探访了三家正在实际部署大数据应用的企业。它们分别是京东（JD.com）、人人游戏和PPTV聚力。这三家互联网企业正在用业界前沿的数据管理思维，展开大数据技术的早期实践。同时，在它们身上也折射出全球互联网企业利用大数据的实际趋势。全球范围内与之业务相类似的在线零售巨头亚马逊（Amazon.com）、社交游戏先锋Zynga、全球最大的在线影片租赁服务商Netflix，同样处在大数据商业应用的最前沿。
另外，我们还特别加入了一个寓技术于体育竞技的轻松案例。网球赛场上细致入微的数据统计和分析背后，正是大数据技术的鼎力支持。
远观不如近临。大数据的价值实现之旅已经启程，改变就在我们的身边发生！
⑺ 大数据实现商业价值的九种方法
大数据实现商业价值的九种方法_数据分析师考试
虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。
从数据分析中获取商业价值。
请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。
探索大数据以发现新的商业机会。
很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。
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、制造业或其他以产口为中心的行业的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。
分析大数据流，实时操作业务，提升业务动作水平。
实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。目前大数据分析仍主要以批量和离线的方式执行，但随着用户与技术的成熟，大数据分析将会进入实时分析的时代。
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⑻ 大数据知识的价值体现
大数据知识的价值体现
数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
“大数据产业的生态环境正在加速构成。”同方股份有限公司物联网应用产业本部副总经理李小华先生在主题为”拥抱大数据共赢新时代”的2013年合作伙伴大会上如是说，并对此做了详细的分析。
首先看社会环境。信息技术向融合、智慧、绿色的方向发展。大数据伴随云计算、移动互联网领域的发展，产生新的管理模式和商业模式，能够创造出更大的价值，提升社会的管理水平和效率。纵观产业经济发展史，带来应用的技术一定能够发展繁荣的产业。
再看政策环境。政府高度重视，发展战略目标清晰明确。近期发布了一系列促进大数据产业发展的政策。《十二五国家战略新兴产业发展规划》中指出，加强海量数据处理软件为代表的技术软件开发；《物联网十二五发展产业规划》中把大数据信息处理等作为4项关键技术创新工程；《国家发改委关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》强调，政府数据中心的建设注重顶层设计，向跨部门、跨区域的协同互动和资源共享转变。
市场环境。前景巨大，空间广阔。结合对中国相关市场的研究，IDC认为中国在大数据领域具有巨大的市场潜力。越来越多的IT供应商将中国作为大数据业务发展的热点。目前，中国已经是全球最大的PC和智能手机市场，并且中国的互联网用户和移动互联网用户数量也是全球最多，这些终端设备每时每刻都在互联网上创造数据。庞大的数据容量不但令众多国际厂商重视中国市场，也使得中国的大数据应用具备了不同于国外的特点，大数据的机遇就在我们面前。
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 麦肯锡称。
数据挖掘的意义
这是一个关于零售帝国沃尔玛的故事。
沃尔玛，全世界最大的零售商，它的人数和美国联邦政府的雇员等量齐观，它的收入2010年突破了4000亿美元，超过了很多国家的GDP总值。在一次例行的数据分析之后，研究人员突然发现，跟尿布一起搭配购买最多的商品竟然是啤酒！这种关系令人费解，尿布喝啤酒风马牛不相及，这是一个真正的规律吗？
经过跟踪调查，研究人员终于发现事出有因。一些年轻的爸爸经常要到超市去购买婴儿尿布，有30%-40%的爸爸会顺便买点啤酒来犒劳自己，沃尔玛随后对啤酒和尿布进行了捆绑销售，不出意料，销售量双双增加。
这就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律。沃尔玛是世界上最早应用数据挖掘技术的企业之一，也是数据挖掘技术的集大成者。
数据挖掘是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势，为决策者提供新的知识。数据挖掘，把数据分析的范围从“已知”扩大到了“未知”，从“过去”推向了“将来”，它的发展和成熟，最终推动了“大数据”在各行各业的广泛应用。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着信息管理系统的普及，企业的规模越来越庞大，组织越来越复杂，市场更加多变，竞争更加激烈，信息是否及时准确、决策是否正确合理，对组织的兴衰存亡影响越来越大，一步走错可能全盘皆输。
数据服务于决策
大数据势不可挡，但践行不易。怎样发挥其价值？20世纪全世界最具影响力的科学家赫伯特。西蒙曾预测，在后工业时代，也就是信息时代，人类社会面临的的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好的利用信息来辅助决策。
如何将数据、信息转化为知识，扩大人类的理性，辅助决策？怎样从各个独立的信息系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化？
面对记者的提问，同方副总裁周侠及物联网应用产业本部副总经理李小华对同方大数据理念做了深度的解读。
同方提出的以“数据资源体系”为核心的大数据战略，弥补了过去在不同行业中对管理和决策支持的空白。针对典型业务需求的六个产品应用平台，是数据从产生到服务全过程的六个最重要的结点，每个平台对一系列的产品。一系列掷地有声地落地实践以及“指标体系”、“顶层设计”、“独立于行业”的先进技术理念足以让企业、机构在具体业务实施时有“据”可依。
数据资源体系是独立于行业的，这是同方大数据理念最核心的一点。实现的方式就是构建独立于行业的通用数据生产流程——在不同的行业中抽取相同的数据资源体系。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。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。
同方副总裁周侠表示，让数据产生价值，不是大数据自身能够解决的。首先要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分，同时，要把数据和数据的相关性标注出来，这种相关性是反映客观现象的核心。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，为领导决策提供服务依据。
物联网应用产业本部副总李小华进一步给记者介绍了同方数据资源体系进行数据处理的流程——同方帮助企业建立数据中心建设的理念，在理念指导下建设配套机制，企业通过这个机制和相关数据进行对接，通过对接在不同的管理层级产生出来的效果设立指标体系，有指标体系以后创建监测评价机制。值得说明的是，指标体系是随着具体情况不断变更的，指标体系的变更会引领着后续的业务和数据自动的去适应新的指标体系，这是一个闭环的系统，在闭环系统里，企业可以发现有自身目标以及目标偏差，并可以依据目标偏差进行新的决策，以此减少目标偏差带来的损失。这样就形成了一个可循环的生态系统，帮助企业良性健康发展。
⑼ 大数据如何体现其价值
第一、帮助企业寻找更多的市场机会
基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。
第二、帮助企业提高决策的科学合理性
从大数据诞生的时候来讲，它都是站在企业的决策角度出发，从数据的数量到数据的本质，数据越多，管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。
第三、帮助企业找到人员管理新模式
企业的员工是无条件的服从上级的管理，还是内部一盘散沙，企业的管理效率高不高，在竞争环境日益激烈的今天，对于企业来说，管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效，大数据与企业的核心管理因素相结合，成为企业的资产之一，大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。
第四、帮助企业提供更加个性化的服务
弹性管理，个性化领导，每一个员工都可以得到更加个性化的培训，每一个用户都可以得到更加个性化的服务，对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。
⑽ 大数据时代九种从大数据中获取价值的方法
大数据时代九种从大数据中获取价值的方法
大数据时代九种从大数据中获取价值的方法,现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。 去年TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。 虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。1、探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。2、从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。3、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。4、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、制造业或其他以产口为中心的行业的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。5、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。6、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。7、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。8、分析大数据流，实时操作业务，提升业务动作水平。实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。9、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。