大数据产品化

Ⅰ 大数据产业被纳入“十四五”规划，百观科技用另类数据驱动商业决策

疫情发生以来，全球经济发展都进入了数字经济的新阶段，“数据要素”的概念逐渐深入人心。

作为数字经济深化发展的核心引擎，“数据要素”已成为最具时代特征的生产要素。 数据显示，“十三五”时期，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。去年年底，《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》的连续发布，更是进一步规范并推动了数据要素市场的培育、数据产业链的形成，以及整个数据产业生态的构建。

伴随着互联网和移动终端的普及，以及信息通信技术的蓬勃发展，在传统的金融数据之外，诞生了另类数据，并成为当前数据市场不可或缺的一部分。

成立于2016年，百观 科技 主要面向一、二级投资市场的金融机构以及消费、零售、文化 娱乐 及地产等行业的企业客户，帮助其以另类数据驱动的模式，更系统性地制定商业决策。 百观推出的百观 科技 新一代智能研究操作系统 ROS（Research Operating System），以产品化的方式颠覆了数据的采集、存储、分析到最后分发的全过程。

成立以来，公司已完成了来自华创资本、真格基金、Palm Drive Capital及标普全球（S&P Global）的多轮融资，融资金额高达数千万美元。

数字经济需数据先行，数据作为数字经济的血液与养分，其规范的加工、交易流程及安全合规的运转模式将是产业 健康 发展的前提。

“十四五”规划对数字经济和大数据产业提出了具体的规范和指导，并强调要培育壮大数据服务产业，培育数据服务商。这对于百观 科技 这样的另类数据服务商来说，意味着一个全新的时代已经到来。在这样的背景下，百观 科技 将持续专注信息的采集、聚合、降噪，为各行各业客户提供另类数据驱动的系统性商业决策解决方案。

随着大数据在各行各业的渗透和发展，继农业经济、工业经济之后，数字经济成为新的经济形态。 作为数字经济的核心引擎，数据要素已经成为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。

2021年，国务院和工信部分别针对数字经济和大数据产业的发展出台了《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》，在政策层面明确了数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，同时提出以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素的优化配置。

另类数据，是相对于传统金融数据而言的新类型数据。传统的金融数据一般指股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据，而另类数据一般分为三类，1）个体生产的数据，包括社交网络上个人所生产的文章、评论一类的数据；2）商业过程中生产的数据，像人流量数据等；3）来自传感器的数据，如卡车的物联网数据、卫星图像数据等。

另类数据的爆发离不开互联网、移动终端以及信息通信技术的普及。随着积累数据的基础设施不断加强，以前无法留存的数据得以大规模的存储和积累，并得到有效利用。而伴随着另类数据在宏观、中观和微观层面的应用，另类数据与传统数据相互补充，共同组成了数字经济时代的生产要素， 对另类数据的分析和研判也成为了经济形势研判和商业决策中不可缺少的一环。

“百观 科技 在另类数据领域深耕多年，在技术、产品、合规、行业理解以及人才培养上都有突出的表现，正符合“十四五规划”中提到的应该被重点培育的数据服务商。” 百观 科技 的创始人兼CEO陈沐表示。

在他看来，数据服务产业目前正处在黄金发展期，政策的落地使得产业在数据加工、交易和应用等各个阶段均有规可循，同时各地数据交易所的成立，也将使得数据资源得以更高效地流通，“数据产业链上游的不断完善将利好处于产业链下游应用端的数据服务商，这其中就包括百观 科技 ”。

创立百观 科技 之前，陈沐曾在两家百亿级的国际对冲基金工作，同时也是美国第一批数据产品经理，成功打造了多个百万美元收入的数据产品，数据产品经理的主要工作即将数据和数据工具用技术封装成产品，再使其应用于商业分析和洞察。

2016年，陈沐注意到，国内不少投资机构和企业在做投资、商业研究时，仍然使用数十年前陈旧的技术和方法。彼时，他开始思考将先进的云计算等技术与另类数据相结合，开拓出全新的数据研究方式，百观 科技 应运而生。

相较于传统的数据研究，百观 科技 用产品化的方式来提供数据分析服务，其产品定位为“基于新的数据和新的技术形成的体系化、底层的操作系统”，涵盖了数据采集、数据挖掘、数据整理，直至应用数据产品的全过程。

基于这样的产品架构，百观能够帮助客户从海量信息中高效提取有价值的内容，最终实现更系统化、更数据驱动的商业决策。

在持续的 探索 和尝试后，百观推出了百观 科技 新一代智能研究操作系统ROS（Research Operating System），为客户提供针对10+个行业、200,000+家公司的可靠分析与深度数据指标。

陈沐介绍，ROS平台由三大部分组成，底层模块负责多源异构的原始数据的采集，中台运用先进的数据湖等技术对数据进行存储加工，最上层则是直接向客户展示的数据产品及数据洞察。客户不仅能够通过ROS平台随时随地接触高价值、精准且即时的数据，也可使用SaaS内集成的各类交互式分析工具定制分析维度，满足其研究需求。

在底层的数据源上，百观已经开发了包括线上/线下消费数据、遥感数据、app流量数据、舆情数据等在内的多种数据源。针对客户的特定需求，百观还能帮助投资机构追踪制造业企业货物的数据、消费者支付行为的数据、人流量数据等。

成熟的产品与服务离不开持续的技术投入。百观 科技 在大数据工程、算法、数据产品化等方面积累深厚。正是基于先进的多模态识别、大数据、AI以及云计算等技术，公司搭建了业界成熟的湖仓一体解决方案。

今年年初，经国家 科技 部、财政部、税务总局联合认证，百观 科技 被认定为国家高新技术企业，这意味着百观 科技 在核心自主知识产权、 科技 成果转化能力以及成长性指标等方面得到了国家级认可。

在产品与技术实力的加持下，百观 科技 形成了两大主要的应用场景，一个是投资研究，另一个是商业分析。 投资研究场景的客户包括一、二级投资机构，服务内容既有对上市公司关键指标、趋势的跟踪挖掘，也包括对一级市场新趋势、新品牌的跟踪和数据挖掘。

商业分析则主要针对品牌等企业客户。陈沐表示，对于企业而言，对外部数据的采集和分析正渗透进越来越多的部门。除了战略部门，企业在市场、产品研发等各个环节都需要外部数据的参与，而百观能够帮助企业进行全方位的数字化转型，实现其内部数据与外部数据的打通与融合。

目前公司已经服务包括国内外大型对冲基金、主权基金、PE/VC及国内外知名企业在内的上百家客户。此外，据陈沐透露，公司的头部客户留存率为100%，合约金额续约率也高达140%。

另一方面，对于数据服务企业来说，数据安全是绕不开的话题。

去年9月实施的《中华人民共和国数据安全法》对数据服务中的数据来源的合法性、正当性提出了明确的要求。陈沐表示，百观 科技 一向重视数据的安全合规，公司有专门的数据源团队与法务合规团队，在数据合规、安全以及数据传输的加密上，团队也会做详细的尽职调查。

今年，百观 科技 成功入选信通院数据安全推进计划（DSI）成员单位，对此，陈沐表示：“本次入选DSI参与单位，是中国信通院对百观的企业实力和数据安全保障能力的认可，我们也将与其他入选单位一同为推进国家《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的实施贡献力量。”

自2016年成立，百观 科技 从零开始，目前的员工规模已经超过百人。其中，产品研发人员占比达80%，团队中近一半拥有海外求学或工作的经历，在行业研究、数据科学、产品研发领域经验丰厚，并在顶级金融机构与新经济企业有多年从业经验。

与此同时，另类数据仍属于新兴市场，作为业内头部企业，百观正逐步完善其内部人才培养体系。陈沐介绍，百观内部为员工提供了清晰的培训机制和晋升路径，合伙人团队也正在以mentor制来培养数据产品经理。 同时，在由清华大学金融 科技 研究院发起的金融 科技 创业大赛中，百观 科技 也是“最受投资人欢迎”企业的得主，并持续支持学院在另类数据领域的研究和培训。

对百观 科技 来说，其现阶段的目标是打造一个企业外部数据聚合及分析的平台，不断完善数据要素产品化的系统。 市场层面，百观 科技 一方面会继续提高在投资机构类客户的渗透率，同时也会扩大在消费品市场的客户群。另外，公司还将面向新经济产业，包括新能源 汽车 、商业地产以及文化艺术等领域，积极开发新客户。

政策和市场的双重驱动下，我国数据要素市场正加速走向成熟，而这对于数据服务企业来说，也意味着不可估量的商业机会。

接下来，百观 科技 将持续引入战略资本，加大对更多原始数据的产品化投入，加强多模态识别、认知AI、云计算、大数据等技术模块的研发投入，深入数据驱动决策场景的SaaS化开发，完成数据驱动决策平台的愿景，成为中国新一代数据产品行业的巨头。

Ⅱ 大数据产品有哪些

问题一：目前大数据产品有哪些？ 大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。
普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。

问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些 大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。
基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。
很多 *** ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。
实施后好处: 1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面5. 系统可自动对信息进行分类6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些 目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、网络、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,网络在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,网络与微软则以16场比赛15场准确预测的成
绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试
通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,网络推出的中小企业景气指数预测,应用网络海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的
全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票
这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相
关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

问题六：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题八：大数据产品主要是用来做什么的 大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。
而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。
精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些 大数据的应用分为两类
第一类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。
第二类：基于爬虫或者类爬虫技术，帮助企业， *** 采集网络 *** 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思”
其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。

问题十：大数据分析领域有哪些分析模型 IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

Ⅲ 大数据应用须解决三大关键点

大数据应用须解决三大关键点
大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。
大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效?
大数据应用的三个关键点
国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内"小数据""中数据"应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是"富矿"还是"贫矿"，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。(二)数据怎么用数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品;对企业画像，可以准确判断信用及风险。提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的"大数据精准扶贫项目"，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象;通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估;通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。(三)成果谁买单成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题--数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多"伪装"。当然，如果经得起上述"大数据三问"，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。寻找数据密集型领域既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源;人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题?发展大数据产业是否真的能弯道超车?这些问题值得深入思考。与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。我们对两家主流招聘网站"前程无忧"和"智联招聘"2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业22.7万家，职位100.7万个，数据量确实足够"大"。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到52.35%和47.48%，职位数占到61.23%和56.74%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的"数据密集型"行业，是大数据产业发展的摇篮。金融是另一个特别重要的"数据密集"领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。除此之外，电信、专业服务(如咨询、人力资源、财会)、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在"数据密集"领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。大数据需要什么样的产业政策大数据应用需要什么样的产业政策?从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。金融、电信、教育、影视媒体等"数据密集型"行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。
大数据应用需要的产业政策其实就是市场经济下各个行业发展所应有的政策，如放开准入、公平竞争、减轻企业负担、消除企业所有制歧视、消除企业规模歧视，等等。只有在一个开放的产业环境中，大数据才能在这些产业得以有效运用。一个地方若要在金融、医疗、教育等领域大力推动大数据运用，最管用的政策就是对这些行业进行有力的改革。

Ⅳ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

Ⅳ 大数据产品主要是用来做什么的

大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数专据进行收集和存储，在这基础上，属进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。
而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。
精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

Ⅵ 大数据时代 怎么样才能成为数据科学家

要学的东西有很多，需要一步一步的学，打好基础，之后的学习就不会很难，回重要的是坚持，答下面是学习大数据给的的建议
HCNA预备课程
（1）数通预备课（vlan概念、vlan间路由等）
（2）存储预备课（RAID技术、EC技术、动态子树等）
HCNP预备课程
（1）Java预备课
（2）数据库预备课
（3）脚本预备课
（4）操作系统预备课
（5）软件工程预备课
HCIE预备课程
（1）概率论、离散数学、统计学、线性代数、高等数学
（2）机器学习导论
（3）数据仓库知识
（4）HCNA大数据课程

Ⅶ 大数据学习难吗

相对其他的专业来说大数据并不简单，如果有Java的基础就不错的，学习起来就轻松点，希望你早日学有所成。

Ⅷ 如何理解大数据商业价值的创业机遇

大数据时代，人们寻找创业机遇，最重要的是数据收集和分析能力，从数据中找到好点子。首先，大数据技术在萌芽阶段就是开源技术，这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次，创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据，然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外，将众多数据聚合，或者将公共数据和个人数据源相结合，新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之，开放数据和开源技术将使创业门槛降低，创业机会大大增加。

一、大数据的创业方向
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。

因此大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向，大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。个人理财（我的钱花哪去了，哪些可以省下来）、家庭决策（孩子报考哪所大学）、职业发展/自我量化（该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适 ）以及个人健康都可以用到大数据。

二、大数据时代的创业机会
1、金融：大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级，并为银行、保险公司或者P2P平台服务；或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。

2、电信：这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司；或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。

3、健康：未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据，进行深度的数据数据分析和挖掘的企业，帮助人们进行健康预测和预警；未来还可以服务公共卫生部门，打通全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应等。

4、媒体广告：可以通过大数据实现更科学的媒介选择；或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务等。

5、零售：大数据公司可以帮助零售企业进行店面选址服务；利用关联规则进行客户购物篮分析，从而给客户推荐相应的促销活动；基于天气的分析和预期来判断畅销产品以及相应的进货和运营策略，或者把天气数据加入物流预测模型，确保在天气模式没有改变之前，商品能够顺利运送到各商店。