大数据告诉你企业如何做信息整合

❶ 如何利用大数据做好信息服务

在数字化时代，企业需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销、信息方面提升用户的服务体验，在精细化运营的过程中，大数据起到了非常重要的作用，通过对大数据进行有效的洞察和分析，精准地抓取用户喜好和兴趣，根据所得结果进行的精细化运营，才能提升企业的运营效率和转化率。
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，与此同时，面对海量的数据，管理及处理信息安全问题是企业遇到的又一大挑战。为了应对这些问题，中国移动国际推出了数据中心服务，旨在为企业客户构筑安全、高效、开放的互联网数据中心，能为企业提供多元化，且极具灵活性的托管方案。有了良好的数据托管，企业面临的各种网络安全问题都将会迎刃而解。

❷ 大数据时代，如何做好企业信息化建设

1、信息化体系要落实并匹配业务战略。

信息化落实业务战略往往容易成为一句口号。信息化作为一种投资，必然追求回报，因此信息化战略规划必须上升到如何落实企业战略的高度上来，需要对企业战略解码与深度解读是工作的前提。分析战略落实的主要举措、关注点，形成战略主题集，并对每个主题分析其关键成功要素、衡量标准、依赖条件，基本实现路径的梳理和分析，在此基础上突出信息化的应用重点，并详细分析实现的路径，依赖条件，管理及业务变革要求，最终整合到整体信息化架构中进行通盘考虑

2、信息化建设模式由需求驱动向规划驱动转变。

业界仍然普遍存在信息化建设工作的驱动模式由分散的、独立的业务部门需求进行驱动的建设模式，典型的后果是各个领域各自为战，局部可能最优，但极难保证整体最优，后期在系统集成、数据整合等方面带来大量问题，系统架构混乱，维护成本高，集成难度大，系统越做越“沉”，成为企业业务变革、经营管理模式调整不可突破的障碍，成为管理变革和创新的包袱。 

“规划驱动、架构约束”是解决当前信息化工作普遍存在问题的必然选择。信息化的具体工作不应由独立需求驱动，而应是在整体规划的情况下，由规划驱动，确保整体最优，整体一盘棋，得到良好的整合和统筹。具体到单独每一个项目或者系统推进时，在技术和实现方案层面通过完整的架构进行规范和约束，按照统一的架构进行子系统实现方案的准备和落实，确保整体架构的一致性、稳定性、灵活性。

3、云计算、大数据、移动互联网的应用

新技术的应用是不断试错和尝试的过程，企业信息化部门不仅仅是建设者，同时也是新技术应用的研究者，导入者，对于新技术的应用建议先导入前期的研究规划的工作，选定应用重点和模式，不断进行试点推进。

❸ 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。

❹ 如何有效整合和应用大数据

随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：

1.理解客户、满足客户服务需求

大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的著名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。

2.业务流程优化

大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。

3.大数据正在改善我们的生活

大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

4.提高医疗和研发

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

5.提高体育成绩

现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。

6.优化机器和设备性能

大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。

7.改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

8.改善我们的城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

9.金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

以上九个是大数据应用最多的九个领域，当然随着大数据的应用越来越普及，还有很多新的大数据的应用领域，以及新的大数据应用。

❺ 企业怎样利用大数据分析做精细化运营

knowlesys舆情认为：

企业怎样利用大数据做精细化运营？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

❻ 大数据时代：整合营销应该如何做

大数据时代： 整合营销 应该如何做?

诸葛io认为，大数据时代的全面来临，不仅仅是让企业广告投放更加精准，我们的生活、工作、思维、商业乃至管理都会发生改变，甚至也影响到互联网行业的方方面面，包括网络营销。

我们常常使用整合营销手段也需要升级和改变。之前，我们为了达到营销效果最大化，只是简单的对各个渠道的资源进行整合，通过规模化宣传来扩大营销效应。而在大数据时代，对于网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，而这其中对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。

不过，对于大数据的运用也有争议，比如在保护用户隐私方面，如何避免让用户感觉被无所不在的“第三只眼”偷窥等等，也都对各大互联网公司在大数据的挖掘和使用上提出挑战。但无论如何，在大数据在营销或其他场景的运用上，不作恶都应该是各大互联网公司谨守的底线。

诸葛 在数据运营方面不仅能给企业提供更精细独到的服务，也为让企业节省百万团队费用。诸葛io让 数据运营 起来更方便！

http://zhugeio.com/news/?p=183

❼ 信息的整合方式有哪些

信息整合方式主要有横向、纵向、立体
【横向】
1.就某个新闻事件、综合不同新闻来源的素材，以形成对事件的解读。如：连线报道
2.同类新闻的组合
【绝颤纵向】
依据时间来对信息进行整合
1.追踪同一件事件随时间变化的新的走向。如：灾难报道
2.策划性、总结性信息整合。如改正：年度评选、《感动中国》
【立体】
综合电视所有的表现元素并歼败，在时间和空间上完成对信息的整合。如：现场报道

❽ 如何利用大数据技术手段提升信息服务水平

大数据技术可以帮助企业、机构或个人更好地理解客户需求、分析市场趋势和探索未来发展方向。以下是一些利用大数据技术启槐提升信息服务水平的方法：
1. 数据收集与存储：建立可靠的数据收集平台，收集各种形式的数据并建立相应的存储和管理系统，包括海量的结构化和非结构化数据。
2. 数据清洗与整合：使用专业工具对数据进行清洗、去重、去噪、转换和规范化等操作，并将各种来源的数据整合为一个实体罩旁念。
3. 数据挖掘与分析：通过特定的算法和工具，对数据进行深入分析和挖掘，识别潜在关物困系、规律和趋势，并预测未来发展趋势。
4. 数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。
5. 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。
总之，利用大数据技术来提升信息服务水平，需要严格遵循数据保密、隐私保护和合规运营等原则，注重数据质量和有效性，确保数据的准确性和客观性，从而为客户提供更优质的信息服务。