① 大数据具体是做什么有哪些应用
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。
提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的逗吵渣数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现碰肢的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。
1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。
3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大山悄数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。
伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。
② 教你五招评估大数据安全分析产品
教你五招评估大数据安全分析产品
网络犯罪和其他恶意活动的增加正在促使企业部署比以往任何时候都更多的安全控制以及收集更多的数据。现在，企业开始将大数据分析技术应用到安全监控中，试图通过范围更广更深入的分析来保护宝贵的公司资源。大数据安全分析技术部分利用了大数据的可扩展性，并结合了高级分析和安全事件与事故管理系统(SIEM)。
大数据安全分析适合很多用例，但并不适合所有用例。例如，我们应该考虑一下检测和阻止高级持续性威胁技术面临的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用慢节奏、低能见度的攻击模式来逃避检测，而传统的日志记录和监控技术可能无法检测到这种攻击，因为这种攻击的各个步骤可能在单独的设备执行，跨越很长的时间周期，并且看起来似乎没有关联。扫描日志和网络流量中的可疑活动有时候可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们可能与正常活动的差别不大。而避免遗漏数据的方法之一是尽可能多地收集数据，而这正是大数据安全分析平台中使用的方法。
顾名思义，这种安全分析方法利用了大数据工具和技术，这些工具和技术可收集、分析和管理高速生成的大量数据。这些相同的技术还被用于提高各种产品的效率，从针对流媒体用户的电影推荐系统，到分析车辆性能特性来优化运输效率等。但应用到信息安全领域时，它们也同样有用。
在评估大数据安全分析平台时，一定要考虑以下五个因素，这五个因素是充分发挥大数据分析优势的关键：
? 统一数据管理平台;
? 支持多种数据类型，包括日志、漏洞和流量;
? 可扩展的数据获取;
? 信息安全专用分析工具;
? 合规性报告
总之，这些功能可提供广泛的功能来收集高速生成的大量数据，并且快速分析这些数据，让信息安全专业人员可有效地响应攻击。
第1个因素：统一数据管理平台
统一数据管理平台是大数据安全分析系统的基础;数据管理平台负责存储和查询企业数据。这听起来像是众所周知的已经解决的问题，而不应该是一个重要的特性，但它确实很重要。由于关系数据库无法像分布式NoSQL数据库(例如Cassandra和Accumulo)那样经济高效地扩展，处理大量数据通常需要分布式数据库。不过，NoSQL数据库的可扩展性也有自己的缺点。例如，我们很难部署数据库某些功能的分布式版本，如ACID事务等。
大数据安全分析产品下的数据管理平台需要平衡数据管理功能与成本及可扩展性。该数据库应该能够实时写入新数据，而不会阻止写入。同时，查询应该快速执行以支持对入站安全数据的实时分析。
统一数据管理平台的另一个重要方面是数据集成。
第2个因素：支持多种数据类型
我们通常会从数量、速度和种类来描述大数据。其中安全事件数据的多样性给数据集成带来了很多挑战。
这些事件数据是按不同的细粒度级别来收集。例如，网络数据包是低级别、细粒度数据，而有关管理员密码变更的日志条目则为粗粒度数据。尽管存在明显区别，它们还是可以关联在一起。例如网络数据包可以捕捉有关攻击者到达目标服务器采用的方法的数据，在攻击者获取目标服务器访问权限后，就可以更改管理员密码。
第3个因素：可扩展的数据获取
服务器、端点、网络和其他基础设施组件处于不断变化的状态。很多这些状态变化记录了有用的信息，这些信息应该发送到大数据安全分析平台。假设网络有足够的带宽，那么，最大的风险就是安全分析平台的数据获取组件无法应对入站数据。如果是这样的话，数据可能会丢失，而大数据安全分析平台则会失去价值。
系统可以通过对消息队列中排队数据维持高写入吞吐量，以适应可扩展的数据获取。同时，有些数据库专门用于支持高容量写入，它们采用仅允许附加的方式来写入，数据被附加在日志数据的后面，而不是写入到磁盘的任意块，这可减少了随机写入到磁盘而带来的延迟。或者，数据管理系统可以维持一个队列作为缓冲器，在数据写入到磁盘时保存数据。如果消息激增或者硬件故障减缓写入操作，数据可积累在队列中，直到数据库可以清除写入的积压。
第4个因素：安全分析工具
Hadoop和Spark等大数据平台是通用工具。虽然它们可以有效构建安全工具，但它们本身并不是安全分析工具。分析工具应该可以扩展来满足企业基础设施中生成的数据，这样来看，Hadoop和Spark等工具满足这个标准。此外，安全分析工具应该考虑不同数据类型之间的关系，例如用户、服务器和网络等。
分析师应该能够在抽象层面查询事件数据。例如，分析师应该能够查询使用特定服务器和应用的用户之间的关联，以及这些设备之间的关联。这种查询需要更多图形分析工具，而不是传统数据库中使用的行和列的查询。
第5个因素：合规性报告
合规报告不再是“最好满足”的要求，而是必须满足的要求。很多因合规目的报告的数据元素都涉及安全最佳做法。即使企业不需要维持合规报告，这些报告也可以为企业提供很好的内部监督。
当企业需要提供合规报告，企业需要审查各种大数据安全平台中的报告制度，以确保满足企业的业务需求。
有效部署大数据安全分析平台
大数据安全分析利用了大数据平台的可扩展性，以及安全分析和SIEM工具等的分析功能。对于企业而言，重要的是认识到这两者的特性，以及有效部署大数据安全分析平台所需的五个因素。简单地使用“安全”来重新命名大数据平台或者坚信SIEM可以处理大数据(尽管它并不是为此目的而构建)并不是真正的大数据安全分析平台
③ 如何利用云计算与大数据助推企业实现智能制造
利用云计算与大数据助推企业实现智能制造的方法如下：
使用信息技术、物联网技版术后，可以权通过实时感知数据，明确产品故障，生产过程中所有因素均能精确控制，真正实现生产智能化。因此，大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。在此方面，易云科技MES智能制造管理解决方案中的“设备管理套件”可以作为很好的借鉴。其涉及到的层面包括设备资产管理、设备维修管理、设备预防性维护管理、设备运行绩效统计分析、设备OEE稼动率分析等，通过实时看板监控设备运行状态、运行绩效;运用智能终端提示、提前预警维修、保养作业，并对设备使用绩效做出统计分析和评价。
利用大数据监控所有的设备生产流程，能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。
④ 资产评估专业能学大数据吗
可以学。
在大数据的时代，以计算机和网络为手段，对资产评估信息进行收集处理，并在资产评估领域应用，可以大大提高评估的工作效率。
大数据时代，计算机与互联网的使用。提高了评估的科学性，克服了资产评估中很大程度依赖评估人员的个人水平和经验不足，减少手工处理信息过程中易出现的错误。
⑤ 怎么用大数据做数字资产的分析
目前，数字资产交易大数据分析系统开发上市，市场上一种新的技术特将会成为数字资产大数据获取，存储，处理分析或可视化有效手段。大数据技术能够将大规模交易数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为数字资产交易，具体提高各个领域的资质咨询导师计的集约化程度。
大数据生命周期
展示了一个典型的大数据技术线，底层是基础设施，涵盖计算资源内存与，存储和网络互联具体表现为计算节点集群集会和数据中心在此之上是数据存储和管理，包括文件系统，数据库和系统资源管理系统。
做数字资产的分析，一般意义是可视化，是对分析结果的展示，但是，通过交互式可视化，还可以探索性的提问是分析获的新的线索，形成分析和可视化。基于大规模数据实时交互，可视化分析，以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点数字资产交易数据资产通通的的制度化领域垂直打通上述的课程需要整体协同的看待。
第一个是编程和管理工具，方向是机器，通过学习实现自动最优化，尽量无须编程，无需复查的配置。
第二个是领域和数据安全，也是贯穿整个技术线，除了这两个领域，垂直打通各城还有一些技术方向是跨了多层的。
通过数字资产管理系统，数字资产可以很容易的被找到，分享，评论，修改和发布数字资产管理系统，采用全局资产管理系统，采用全局共享，访问数字媒体资产。
⑥ 大数据如何帮助提高制造质量
大数据如何帮助提高制造质量
我们都听说过无数关于大数据如何帮助公司增强营销效果和全面评估客户的案例。除了这些之外，还有许多行业也受到了大数据的影响，尤其是制造业。在近几十年中，制造业一直在收集汇聚大量信息。随着机器对机器和人对机器数据变得越来越普及，数据采集量正在持续大幅增长。物联网的出现让制造业成为了大数据解决方案的理想候选人。
制造数据的历史数据分析对于制造业来说并不是什么新鲜事物。在过去二十年中，制造商依靠企业资源规划(ERP)和产品生产周期管理(PLM)等软件提高生产效率，确保产品质量。由于许多数据的传输速度较慢无法被使用，以及数据被独立地存储在机构当中，用户无法访问到这些信息等原因，导致许多被采集和存储起来的数据无法发挥自己的价值。
对于许多机构来说，数据分析只是一种在问题发生之后解决问题的手段，而不是一种在问题发生前主动预防问题的前瞻性手段。
大数据解决方案是如何发挥作用的在使用了企业Hadoop解决方案后，制造商不仅能够管理来自传感器和自动化程序的海量数据，而且还能够更好的分析和分享这些数据。因此，问题能够被迅速解决，同时制造商们也可以获得宝贵的主动洞察力。
在服务管理领域，制造商能够安装和监视传感器，跟踪产品的使用方式，实现产品所需的服务需求的可视化。使用这些数据可以有效地影响到业务的其它领域。例如，根据客户对产品的使用方式向客户提供更具针对性的解决方案。
在运维方面，Hadoop还能够帮助优化售后维修服务流程。传感器负责收集关于设备运行状态的数据，允许制造商在需要时进行维护，尽早发现存在的问题。这样一来不仅降低了成本，还提升了服务质量。
行业案例以前，杜克能源公司为了监控生产工厂情况采取的办法是向每个工厂派遣监控专家，让他们通过便携式设备收集数据。在这种情况下，这些专家的时间有80%是耗费在了数据采集上，仅有20%的时间用在了数据分析上。
在部署了大数据解决方案后，杜克能源公司的专家能够远程监控来自所有设备的异常数据，并快速解决出现的问题。
结论大数据解决方案为制造商带来了巨大机遇。他们能够通过大数据解决方案降低成本，提高生产效率，并通过迅速地解决问题和根据用户实际使用方式改良产品，最终提升产品质量。随着物联网的持续发展，制造商们从这些数据中获得的好处也将持续增长。
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⑦ 九一互联网数字资产评估系统是干什么用的
九一互联网数字资产评估系统是利用大数据分析技术，由互联网全网抓取有效信息，统计企业品牌各大平台的覆盖程度，能请晰的定位自己行业排行。企业可据此做出更加宏观的决策与调整。
⑧ 大数据 引发企业管理变革
大数据 引发企业管理变革
大数据带来新一轮信息革命的同时，掀起了一场管理革命，在经营管理层面上给企业带来诸多变化。
目前，国内大数据已基本具备发展土壤：企业数据从数量和多样性上有质的提升，数据价值得到较高认同。本文尝试以大型国企(央企)为研究对象，探索大数据对企业管理变革的影响及企业的应对之策，希望对企业大数据管理和利用有所裨益。
大数据引发企业管理变革
从理论角度来讲，之所以说大数据掀起企业管理变革，背后有两个密切关联的因素。
一是大数据的本质与管理的核心因素高度契合。一般认为，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，甚至可以说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。
二是大数据由资源到资产的转变。大数据时代，数据在各行业渗透，渐渐成为企业战略资产。拥有数据的规模、质量直接决定了企业的核心竞争力以及市场洞察力，也影响着企业的战略调整，数据意味着巨大的投资回报。
央企大数据管理机遇与挑战并存
大数据发展对不同行业、发展阶段及规模的国有企业有着不同影响。特别是大型央企，在利用大数据方面起点相对较高，受益更大。对于央企来说，大数据对其经营管理意味着什么？
第一，机遇方面。一是体现在信息化建设投入上。大型央企有实力对企业的信息技术进行投资，应用较先进的技术，保障企业数据有效管理和利用。此外，国有企业管理延续性较强，总体较稳定。二是体现在顶层设计上。大型央企在大数据管理的顶层设计上具有优势，可以对企业数据化管理进行系统规划。三是体现在政策优势及人才队伍上。
第二，面临的挑战。一是信息体系建设十分迫切。一般大型国有企业数据量庞大，从信息挖掘层面讲，这需要合理的技术搭配。此外，从组织结构来说，大数据对信息技术部门与业务部门之间的密切配合提出了更高要求。二是注意信息安全防范。三是人才储备不足，对相关数据挖掘分析人才的吸引力和培养水平有待提高。
央企开展大数据管理的探索与展望
如何开展大数据管理？对于国内央企来说，要有一条符合自身发展特点的大数据管理路径，在信息化建设中，打造“数据化企业”。
第一，做好大数据资产的筛选和评估。对国内央企来说，这分为事前和事后两个阶段。事前是从思想上重视大数据对企业的影响，将数据作为企业的核心资源来看待。事后是要在企业内部对大数据进行从资源到资产的筛选，对什么样的大数据可以成为资产进行评估。
第二，集约开展顶层设计、系统规划。大型央企下属单位众多，企业管理结构不同，情况相对复杂。要发挥系统优势，必须对数据化进行统一科学设计，避免重复建设、各行其是、互不兼容，充分发挥信息技术对数据分析的作用。
第三，强化数据管理，重视数据安全。在数据管理上，央企可以结合现有企业信息化建设，将企业数据管理推向纵深。数据管理事关企业核心竞争力和战略目标，必须有战略高度。数据收集和管理要“广撒网”，发挥各部门的协同效应。不仅要关注综合性数据和关键数据，而且要关注基础数据，要深度利用、挖掘数据。同时，要特别重视数据安全，从技术和制度层面保障数据安全。
第四，优化内部运营模式，加强外部合作。央企应确立面向客户的价值服务导向，针对需求，重新制定、优化企业的制度、流程，增加数据收集、管理和分析环节，设计适应市场竞争的商业模式和内部运营模式。要加强与外部的合作。与外部企业、科研院所、行业协会等机构进行交流合作，实现数据技术、资源和平台互补。同时，加强上下游产业链相关企业的数据管理合作，在数据收集、分析、共享方面开展互助。
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⑨ 在数字资产评估的平台测试，真的有利于企业品牌的塑造吗
8月20日，中国互联网络信息中心在北京发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》。数据统计显示：截至2018年6月30日，我国网民规模达8.02亿，互联网普及率为57.7%，其中手机网民规模达7.88亿，网民通过手机接入互联网的比例高达98.3%。
在经历互联网革命和洗礼后，中国已经进入了一个新的时代，也就是从IT信息时代向DT数据时代转变。正如在信息技术时代，我们的互联网、移动互联网，充当或扮演的是信息传递、信息展现的角色；而在DT时代，大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链这些基于互联网延伸的数字时代产物，充当的则是传递有价值信息或者挖掘有价值信息的角色，这些行业或者领域代表了中国互联网未来的发展方向。
那么对于企业而言，如何在DT数据时代，利用数字化技术，实现企业品牌的塑造、提升和持久发展呢？今天我们从“企业品牌数字资产平台”构建开始做下分析：
首先：对于“企业品牌数字资产”的定义：狭义上讲，企业品牌数字资产指的是企业自身在互联网、移动互联网等领域，依托常见的搜索引擎、社交平台、工具软件以及传统媒介渠道所展示的企业信息数量；广义上讲，企业品牌数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源，即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。
其次：为何要建立“企业品牌数字资产”。对于企业而言，企业品牌数字资产充当的是“信息孤岛”之间的桥梁，比如，他可以通过建立一个数据合作联盟，让企业不同渠道的品牌数字资产在同一平台交互处理，同时也可以使得企业同一个品牌数字资产在不同的平台展示，而企业则可以在这些渠道平台产品展示，挖掘出包括产品偏好、媒体偏好、渠道偏好、货币指标等在内的“多维度洞察”，通过这些标准细则的分析，就能够较为精确地勾勒出一个饱满立体的消费者形象，进而深层次了解其购物需求和基本行为模式，这样就可以对企业的采购、生产、营销、售后等多个关键词环节产生积极有益的影响，从而促进企业的快速发展。
特别是对于一些餐饮、快消品企业，在此基础上，还可以为客户提供基于目标消费者的精准营销外包服务，具体包括：会员互动运营服务、会员权益运营服务、营销活动运营服务等系列品牌数字资产建立服务，这样可以快速拉近与消费者的距离，增强消费者的产品认同感，把消费者最终变为真实的粉丝群体。
但是需要特别指出的是：现在很多企业，特别是传统企业，依然哈停留在“IT时代的传统互联网营销”，其模式借鉴的是依然是“信息传递、信息展示”的基础互联网营销模式，对于大数据、物联网、数字营销等新型模式不够了解，导致其在产业转型、营销升级方面遇到了问题，这也是很多中国很多传统型企业深陷泥潭的重要原因。
对于“企业品牌数字资产平台”的开发者——博得天策（天津）科技有限公司，其致力于通过新型平台的搭建， 让更多中国企业利用先进的“数字营销”模式，改变以往传统的营销思路和策略，推送企业营销模式的转型，加速企业品牌数字资产的积累和转化，以实现企业品牌的战略升级。
博得天策（天津）科技有限公司
博得天策（天津）科技有限公司是国内首家专注于企业品牌数字资产建立和服务的公司，致力于为客户提供行业领先的企业品牌营销数据分析和精准营销服务，以品牌数字资产货币化、品牌数字传播去中心化为方向，打造品牌数字资产评估和传播的信任基石，推动相关技术、应用和产业的创新，为企业品牌数字资产建设及社会进步做出贡献。
主要产品：
第一：企业品牌数字资产质量大数据分析报告
博得天策通过搭建标准化品牌营销智能模型，对企业的品牌营销投放进行多角度、多维度的分析，帮助企业实时掌握投放的全景状态。
第二：企业营销模式大数据诊断报告及舆情分析报告
全方位挖掘企业营销特征：认知用户，了解用户特征、商业价值及品牌偏好等。此外，搜集用户在移动社交平台上对品牌及产品的看法及建议，及时发现用户需求、品牌口碑及舆情，
第三：企业“数字化营销”全媒体解决方案
通过精细化营销过程监测，以用户为核心的行为历程分析，以用户阶段性转化为营销分析目标，了解和指导营销过程和营销效果；
整合企业品牌营销投放多领域的各个维度，深入探究各投放渠道的差异性，以智能分析大数据为支撑，寻找优化方向及解决方案，促进营销增长点。