建企大数据

❶ 面对BIM和互联网+ 建筑业大数据怎么玩儿

日前，国务院颁发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，为已身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业信息化变革提供挑战和契机。
面对大数据时代的凶猛来袭，对已经身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业而言，如何处理和用好海量的工程相关数据，是实现信息化变革的最关键因素。日前，国务院发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》（下称《意见》），正式吹响大数据应用号角。
行业大数据壁垒待破
《意见》提出，要进一步健全创新体系，鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作，推进大数据协同融合创新，加快突破大规模数据仓库、非关系型数据库、数据挖掘、数据智能分析、数据可视化等大数据关键共性技术，支持企事业单位开展大数据公共技术服务平台建设。
建筑行业是我国的支柱产业，建筑全生命周期内会产生海量数据。2014年，我国在建项目达60余万个，其中房屋新开工面积18亿平方米，而每个项目都会涉及建设方、总包方、分包方、材料设备厂商、劳务公司、设计院、监理方、政府部门等，在此过程中会产生大量数据。有公开资料显示，平均每个建筑生命周期大约产生10T级别数据，相当于630万部《红楼梦》。
在从事工程项目管理多年的国有建筑企业某负责人看来，现阶段建筑企业还缺乏对信息化的有效应用，无法通过传统方法管理海量工程数据，从而实现精细化管理。管理的支撑是数据，项目管理的基础就是工程基础数据的管理，及时、准确地获取相关工程数据就是项目管理的核心竞争力。建筑行业大数据应用和BIM普及的核心，是基于企业核心数据的积累、存储和管理。
“现在很多国外公司想进入国内做建筑行业信息化，目前国内做得很有规模、很深入的公司也比较少，但很多企业都想借大数据和云计算这些新技术变革的机会努力做一些创新。”有行业分析师表示。
据分析认为，对于建筑行业的大数据挖掘来说，存在天然的行业壁垒。“首先是数据维度比较复杂，简单来看，既有建筑类数据，如建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据，也有管理类数据；其次是我国的建筑法律法规和对专业的要求与国外不一样，各省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下，建筑行业的大数据挖掘成了一个高门槛行业。”他说。
信息增值改变行业“玩儿法”
虽然入门很难，但是大数据对建筑行业的改变非常大。《意见》也指出，要充分认识运用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性。
以传统的工程造价咨询公司为例，拥有100个造价人员的公司至少会有两个人专门做询价，即找材料价格，而一个咨询师的年成本约30万元，两个人就是60万元。从收集材料厂商数据的成本来看，收集一个厂商的信息，大约一年需要140元，而目前国内的建筑材料生产厂商有约79万家，要把这79万家的材料信息收集回来，成本是非常高的。
“所以针对这一情况，我们努力做的事情就是把这些生产厂商的数据收集回来，结合一系列机器学习、数学建模、自然语言处理、搜索引擎等技术，把信息精细加工以后，提供给用户。这既可以节省很多人力成本，也可以在做招标、投标和审核时的预算中直接载入做过精加工的数据，方便进行各种调度。”大数据专家付永晖说。
工程造价信息化是行业趋势，企业数据库建设就是排头兵。有业内专家指出，通过BIM可以更好地处理造价管理工作，“多、快、好、省、准、全”地获取材价数据，构建企业核心数据库并进行有效管理。“这些都是工程造价行业从业者每天都要面对的问题，以前他们需要通过大量时间与人脉积累，去了解庞杂的产品造价和工程管理信息，而BIM和‘互联网+’能将一切都整合到网上，实现阳光、透明的采购流程，更好地搭建核心材价数据库、指标数据库、项目数据库、供应商数据库等。”他说。
据介绍，基于互联网的信息增值服务改变了行业玩法。这种信息化、扁平化、互动化、可视化、精细化的增值服务，延伸了工程项目预决算管理的产业链，提升了建筑行业的产业链价值，呈现出新常态背景下从要素驱动、投资拉动向创新驱动、服务带动转变的特征。
信用建设必须以大数据为支撑
《意见》提出，要运用大数据加强和改进市场监管。建立国家统一的信用信息共享交换平台，整合金融、安全生产、质量监管等领域信用信息，实现各地区、各部门信用信息共建共享。充分发挥行政、司法、金融、社会等领域的综合监管效能，在招标投标、国有土地出让、企业上市、劳动用工、环境保护等方面，建立跨部门联动响应和失信约束机制。
事实上，去年发布的《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》已经明确，要探索开展工程建设企业和从业人员的建筑市场和质量安全行为评价办法，逐步建立“守信激励、失信惩戒”的建筑市场信用环境。鼓励有条件的地区研究、试行开展社会信用评价，引导建设单位等市场各方主体通过市场化运作综合运用信用评价结果。国家发改委副主任连维良曾表示，信用建设必须以大数据为支撑，以大数据为支撑的信用建设手段，对于加强对市场主体的服务和监管具有非常重要的作用。
据了解到，浙江、湖南、安徽、山东等多地已建立或筹建工程建设信用大数据平台、建筑市场数据库等，并定期发布失信违约“黑名单”。我国建筑市场中各方主体普遍存在信用缺失情况，诚信“短板”问题突出。一些企业不按工程建设程序办事，或违法转包工程，或关键技术岗位人员不到岗履职，或在施工中偷工减料，导致质量问题和安全隐患等。而通过大数据平台动态记录信息，通过建筑市场管理和施工现场监管有效联动，有助于更好地实现“数据一个库、监管一张网、管理一条线”。

❷ 企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤

企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。

❸ 如何构建企业大数据应用研发体系

一、数据基础平台
基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。
很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。
做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

六、战略分析与决策
战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。
有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。
建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。
在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

❹ 建筑企业在建管家大数据上主要是查哪些内容

可以查询建筑企业的工商数据、工程业绩信息、人员证书信息、企业资质信息、诚信荣誉信息、司法风险信息等。

❺ 2019年云南建筑企业市场分析大数据

根据国家统计局及建设通平台公布数据，对2019年云南省建筑施工企业中标业绩、资质、荣誉、诚信、开放度、公投市场、EPC项目等维度进行了具体分析。旨在通过上述几个维度为建筑业从业人员了解云南建筑市场呈现一个立体的、可参考的数据依据。

❻ 怎样搭建企业大数据平台

步骤一：开展大数据咨询

规划合理的统筹规划与科学的顶层设计是大数据建设和应用的基础。通过大数据咨询规划服务，可以帮助企业明晰大数据建设的发展目标、重点任务和蓝图架构，并将蓝图架构的实现分解为可操作、可落地的实施路径和行动计划，有效指导企业大数据战略的落地实施。

步骤二：强化组织制度保障

企业信息化领导小组是企业大数据建设的强有力保障。企业需要从项目启动前就开始筹备组建以高层领导为核心的企业信息化领导小组。除了高层领导，还充分调动业务部门积极性，组织的执行层面由业务部门和IT部门共同组建，并确立决策层、管理层和执行层三级的项目组织机构，每个小组各司其职，完成项目的具体执行工作。

步骤三：建设企业大数据平台

基于大数据平台咨询规划的成果，进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性，因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就，需循序渐进，分步实施，是一个持续迭代的工程，需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神，构建大数据平台生态圈，形成相互协同、相互促进的良好的态势。

步骤四：进行大数据挖掘与分析

在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息，要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘，通过进行数据分析得到的结果，应用于企业经营管理的各个领域。

步骤五：利用大数据进行辅助决策

通过大数据的分析，为企业领导提供辅助决策。利用大数据决策将成为企业决策的必然，系统通过提供一个开放的、动态的、以全方位数据深度融合为基础的辅助决策环境，在适当的时机、以适当的方式提供指标、算法、模型、数据、知识等各种决策资源，供决策者选择，最大程度帮助企业决策者实现数据驱动的科学决策。

关于怎样搭建企业大数据平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❼ 如何设计企业级大数据分析平台

统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。
突破设计原则
建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch.
以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：
文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策;
索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。
搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。
数据存储的二八原则
不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。
在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则：
20%的数据发挥着80%的业务价值;
80%的数据请求只针对20%的数据。
目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。
企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。
理解企业的数据处理需求
数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：
查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签
搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序
统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示
挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集
针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。
离线数据与在线数据
根据不同的企业业务，对“离线”的定义其实不一样，在这里离线数据特指在业务场景中适用于“历史数据”的部分。常见的历史数据查询分析一般来自于特定时间段，设计上需要考虑的是将数据存入历史库中时，建立时间索引。另一种情况是某种业务问题的定位或分析，在数据量巨大的情况下，基于Hadoop或Spark等框架编写分析算法并直接在平台上运行，可以大大节约数据导出导入、格式转换与各种分析工具对接的时间。

在线数据处理按照存储和分析的先后顺序，可分为批处理(先存储后分析)和流处理(先分析后存储)两类。Cassandra数据库的设计采用上数据追加写入模式，可以支持实时批处理;流式计算平台则有Apache Storm、Yahoo S4等开源框架，商业平台有Amazon Kenisis(部署在云端)。企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。