數據驅動的科技咨詢是什麼

⑴ 什麼是數據驅動開發

數據驅動開發也就是說基於持久層的設計來完成整個模塊開發的過程。Java界在這方面也是引起了重視、由此推出的bstek，就是在java方面的數據驅動上做到了實現。
數據驅動的開發由定義持久層(數據表或持久層對象)、創建數據集(查詢語句)以及綁定數據集至相應的表現層組件(樹、表格)三個步驟來完成，此時基於此數據集的顯示、維護、查詢等均得到了實現

⑵ 什麼是 控制流驅動 什麼是數據流驅動

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什麼是數據驅動呢？很大一部分人肯定認為數據驅動就是把需要參數化的東西寫在EXCEL里，然後在跑腳本時調用。如果我告訴你，這其實不是數據驅動，而只是較高級的參數化，你肯定會很驚訝！現在我來解釋一下：首先為什麼叫數據驅動呢，那麼它肯定有驅動的含義，比如你用EXCEL可以控制測試的業務流嗎？回答是不能的。那又如何作到驅動呢？所以說我們將測試數據放在獨立的文件里只是高級的參數話。而數據驅動，你必須有數據來控制測試的業務流。比如你測一個WEB程序，有很多頁面，你可以通過一個數據來控制每次是再哪個頁面下工作的（即通過數據來導航到相應的頁面）。它是關鍵字驅動的低級版本，他控制的是函數級的，而關鍵字是控制動作級的。

⑶ 數據驅動是什麼

所謂「數據驅動」,就是企業內部運轉的一個接一個的「數據循環」,通過數據分析和價值發現改善客戶、產品、基礎設施、盈利方式等核心環節,形成獨特的競爭優勢,最終實現整個企業乃至供應鏈的快速運轉。這樣的企業就是數據驅動的企業，我們稱為「數據飛輪」。判斷一個企業內部是否形成了「數據飛輪」,就要看企業運行的各個環節是不是都有數據的支撐。

（4）盈利模式模塊： 盈利模式悄然發生改變：營收方式的彈性化和交易方式去風險化，收費到免費，一次交易到多次交易，直接付費到第三方付費，這就意味著消費者在買東西時會不再猶豫，多次交易也沒有後顧之憂。由此形成了企業「盈利模式飛輪」。

⑷ 什麼是科技賦能、數據驅動的零售體驗

產業智能化+全渠道營銷已經成為整個美妝行業互聯網化發展的重要趨勢。我認為智能化的產業模式會使得整個美妝行業重新賦能升級，體現在產品、研發、營銷、零售等環節，同時為消費者提供智能美妝產品和個性化美妝解決方案，提升美妝消費體驗，品牌形象和影響力，促進市場的創新發展。

對比傳統零售，目前線上各類電商平台和線下門店使得消費鏈路復雜且碎片化，因此需要聯合品牌所有銷售渠道和平台，建立一體化的全渠道實時數據服務，使得消費者的信息保持一致性，數據的應用場景貫穿整個價值鏈。

我將從以下四個層面闡述科技賦能和數據驅動的具體應用模式：

科技賦能產品研發和生產迭代

1. 對瞬息萬變的市場趨勢進行分析，通過消費者在社媒平台的搜索洞察美妝消費的藍海領域，發現需求潛力大的美妝護膚產品進行產品研發；

2. 利用生物科學為主的前沿技術創新研發生產，例如近來興起的肌膚微生態和暴露組學研究，使美妝產品能夠做出差異化和場景化使用感受，進行個性化定製化的產品研發。

3. 在產品生產階段，可以利用3D列印等先進技術加速產品設計，率先進行新品體驗，迅速搶占市場和用戶心智。

科技賦能數字化營銷

1. 有效管理現有顧客，用智能化人性化的方式激勵用戶群體自發進行裂變，因此要建立社交商城，通過用戶的私域流量傳播產品，同時也要重視KOC產出影響力。

2. 精準投放明星和KOL種草，通過公域流量獲客轉化。

3. 數字營銷能夠使產品更有場景化，打造更智能的適用空間，也能推動媒體資源的合理配置，讓媒體效率發揮出最大化作用，從而實現媒體的數字化、智能化和互聯網化。

科技賦能客戶關系管理

1. 升級客戶管理系統，消費終端數據迴流賦能營銷投放，精準觸達目標群體，能夠實現更高的運營效率。例如通過線上社媒平台的UGC分析以及官方商城的產品評論進行詞雲評論分析或利用SnowNLP進行用戶情感分析，整合用戶產品使用感受反作用與產品迭代。

2. 實現會員溝通與潛客挖掘，通過線上和線下的數字化觸點實現會員數字化，收集消費行為數據，幫助企業了解消費者偏好和需求，根據消費者喜好完成會員禮贈等附加服務。

科技賦能全渠道體驗模式

1.增強現實技術實現虛擬試妝、智能測膚等功能，打通線上線下全渠道平台，實現線上KCR預約，線下體驗美妝智能+物聯網實現智能測膚，聯合BA可進行個性化產品組合定製，使得消費者獲得線上體驗的機會，也增加線下互動的需求，為消費者體統合理化的養膚建議，大幅提升消費者體驗。

2.在門店內部設立數字展屏，通過全渠道產品銷售GMV建立產品排行榜展示，聯合智能貨架供消費者自主選擇產品。

⑸ 醫學信息學中什麼是數據驅動 理論驅動 假設驅動

醫學信息學：簡單來說就是醫學和計算機科學的一門交叉學科。學究一點，它是研究醫學數據、信息、知識的生成、儲存、傳遞、分析、利用的一門學科，既重視基礎研究，又重視實際應用，研究和應用並重。學科領域主要有生物分子信息學（分子水平）、圖像信息學（器官水平）、臨床信息學（個體水平）、公共衛生信息學（群體水平）。

數據驅動：是通過移動互聯網或者其他的相關軟體為手段採集海量的醫學數據，將這些數據進行組織形成信息，之後對相關的信息進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策模型。簡單來說，就是以醫學數據為中心依據進行決策和行動。

理論驅動：指通過采訪活動事先制定好醫學方面的寫作意圖、計劃的思維策略。

假設驅動：指按照預先設定對某種現象進行的解釋，即根據已知的科學事實和科學原理，對所研究的自然現象及其規律性提出的推測和說明。

⑹ 什麼是數據驅動

數據驅動是指通過互聯網或以其它相關軟體為手段採集海量的數據，將數據進行組織形成信息，之後對信息進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策模型。簡單來說就是以數據為中心進行決策和行動。

數據驅動是什麼？是真相驅動，是歷史驅動，是以往的不足驅動，看以往數據，判斷現存問題；看新產生數據，判斷新增功能的優劣

疫情影響下，傳統企業面向消費者端的各個環節正在加速線上化。2020年1月至5月社會消費品零售總額同比下降14.0%，而網上零售額僅出現短暫回落隨即迎來上漲。外部環境的催化讓數字化轉型越來越多的行業而言變得重要且緊急，構建以消費者為核心的全域營銷能力至關重要。

⑺ 嘉銀金科長期戰略中的數據驅動是什麼意思

您好，通過大數據風控培養引擎與個性化純線上信貸解決方案，也是他們的重要體現。希望回答對你有所幫助。

⑻ 什麼是數據驅動，數據驅動的定義是什麼

（1）客戶模塊：主要是「關系數據飛輪」：企業與客戶的連接方式發生了根本的轉變，傳統的渠道商和中間商被逐漸弱化，由客戶直接連接品牌成為未來發展的趨勢；人群就是傳播，有界面的地方就需要營銷，產品和消費者接觸的界面就是營銷點；企業可依據O2O 的23 個接觸點的關系數據，進行全渠道管理、全媒體營銷。

（2）產品模塊：主要是「價值數據飛輪」：產品的研發設計源自用戶反饋、參與的數據；產品價值中，信息部分的價值越來越高，如特斯拉機械部分成本不到30%，但信息部分的成本很高；一定要將產品設計分為標品和非標品兩類，把標品價格壓低，和對手競爭，提高非標品價格，獲得利潤。

（3）基礎設施模塊：在基礎設施模塊，主要是「平台數據飛輪」：內外部資源平台化，基礎設施以前是企業自己的生產平台，這些年可以是自己的，也可以是合作夥伴的，甚至是社會化的；從彈性製造到眾包眾籌，甚至物流，都可以視為企業的數據資源平台。

（4）盈利模式模塊： 盈利模式悄然發生改變：營收方式的彈性化和交易方式去風險化，收費到免費，一次交易到多次交易，直接付費到第三方付費，這就意味著消費者在買東西時會不再猶豫，多次交易也沒有後顧之憂。由此形成了企業「盈利模式飛輪」。

⑼ 數據驅動的思維方式包含哪五個方面

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本文作者：天善智能聯合創始人&運營總監 呂品，微信：tianshanlvpin，原文發表於天善智能服務號，歡迎討論交流。

開篇語

看過不少講解大數據思維的文章，文章的一些觀點能夠帶給我很多的啟發，很有見地也很受用。在跟一些企業的負責人聊起大數據項目規劃和建設的時候，發現大家對大數據並不缺少自己的認識和看法，只是這些認識和看法沒有被系統性的組織起來，形成一個比較有深度的思考問題、解決問題的套路。

這篇文章結合我在和一些朋友溝通過程中看到的一些問題，將大數據思維和價值做了一些聚焦和分解。我來拋磚引玉，希望這篇文章能夠讓大家從另外的一個角度去了解和思考一下到底什麼是大數據思維和價值。

這篇文章適合企業高層、即將或者正在規劃大數據項目、思考如何對大數據進行頂層設計、大數據項目管理人員一讀。作為補充，我在此也推薦幾篇文章以豐富大家思考問題的維度（角度）：

【概念篇】大數據思維十大核心原理

【分析篇】趨勢 | 大數據應用落地分析

【案例篇】深入解讀民生銀行阿拉丁大數據生態圈如何養成

【案例篇】大數據如何聚焦業務價值，美的大數據建設的啟發

本文作者：呂品 天善智能聯合創始人

本文整理自 2017年3月3日 美雲智數新品發布會數據雲分論壇呂品的演講內容

人人必談大數據

說到大數據，大家並不陌生，從各種自媒體、線上線下沙龍，包括生活中大家經常提起。早在 2010 年之前，國內的很多互聯網公司都已經在處理 「大數據」，只不過那時對大數據還沒有一個清晰的定義。2013 年起，我們注意到在國內大數據這個詞開始火了，火到什麼程度？ 舉個例子：我每次回家，家裡的親人朋友都在問我是做什麼的，我說我們是搞商業智能 BI 的，基本上聽不懂。什麼把數據變為信息、信息產生決策，什麼 ETL、報表，幾乎是懵圈的。後來提了一句，我們有一個技術網站，裡面都是玩數據的，比如大數據、數據分析、數據挖掘...。「大數據啊！大數據我知道！」，我問什麼是大數據，回答很簡潔乾脆：「大數據就是數據大唄！」。

其實這種理解不能說錯，只能說不全面，但是從某種角度上來說大數據還是比較深入人心的，「大數據」這三個字起到了一個很好的名詞普及作用，至少不會像商業智能 BI 那樣很難用一句或者幾句話讓大家有個哪怕是很基礎的概念。

大數據 4V

我們經常提到的大數據四大特徵：4個V

Volume 數據容量大：數據量從 GB 到 TB 到 PB 或以上的級別。
Variety 數據類型多：企業在解決好內部數據之後，開始向外部數據擴充。同時，從以往處理結構化的數據到現在需要處理大量非結構化的數據。社交網路數據採集分析、各種日誌文本、視頻圖片等等。
Value 價值高，密度低：數據總量很大，但真正有價值的數據可能只有那麼一部分，有價值的數據所佔比例很小。就需要通過從大量不相關的、各種類型的數據中去挖掘對未來趨勢和模型預測分析有價值的數據，發現新的規律和新的價值。
Velocity 快速化：數據需要快速處理和分析。2010年前後做過一個美國醫療保險的數據遷移項目，有一個 ETL 需要處理該公司幾十年的歷史文件和歷史數據，文件數據量很大，並且邏輯非常復雜，一個流程幾十個包，一趟下來 35 個小時執行完畢。這種情形如果放在現在的互聯網比如電商平台很顯然是不允許的。比如像電商促銷、或者要打促銷價格戰，實時處理傳統的 BI 是無法完成的。對有這種實時處理實時分析要求的企業來說，數據就是金錢，時間就是生命。
我相信上面提到的大數據的四個 V、核心特徵還是比較容易理解的。如果我們不是站在技術層面去聊的話，大家對大數據或多或少都會有一些比較接近和類似的看法，並且在理解和認識上基本也不會有太大的偏差。

但是當我們談到大數據，大家真正關心的問題在哪裡呢？ 從技術角度大家可能關心的是大數據的架構、大數據處理用到了什麼樣的技術。但是站在一個企業層面，特別是在著手考察或者規劃大數據項目建設的負責人、企業高層來說，更多關心的應該是下面這幾個問題：

1. 大數據到底能幫我們企業做什麼，或者說能夠帶給我們企業什麼變化。上了大數據對我們有什麼用，會有什麼樣的改變，是經營成本下降、還是幫我們把產品賣的更多？

2. 我們的企業現在能不能上大數據？如果不能上大數據，為什麼，那又需要怎麼做？

3. 我們企業也想跟隨潮流上大數據，問題是要怎麼做。需要准備什麼，關於投入、人才、還缺什麼、需要用到什麼樣的技術？

4. 我們怎麼驗證這個大數據項目是成功還是失敗，我們判斷的標準是什麼？

我相信這些問題都是大家比較關心的一些點，包括我自己。我們目前還是以 BI 分析為主，但我們也會去爬一些外部的數據，後面也在規劃大數據相關的一些項目和開發。

當然大數據這個話題是非常大的，我們很難從一個或者兩個角度把這些問題回答的非常全面。但是我覺得有一點是我們的企業高層或者決策者可以注意的：在規劃和考慮大數據的時候需要具備一定的大數據思維，或者說是面對大數據時我們所要具備的考慮問題和看問題的角度。

大數據思維方式

大數據思維方式我簡單概括為兩個方面：第一個是以數據為核心、數據驅動的思維方式。第二個是業務核心，業務場景化的思維方式。

以數據為核心、數據驅動的思維方式包含這幾個方面：

1. 盡可能完善自己的數據資源。我們手上握有什麼樣的數據資源，我們數據資源的質量如何？

企業需要關注和梳理我們有什麼樣的數據，以前是關注企業的流程，IT的流程、業務流程再造。現在大多數企業這些 IT 基礎和應用的建設都已經完成了，更加關心的應該是在我們的企業里到底握有什麼樣的數據資源，在不同的行業我們的數據主題是不一樣的。

比如電商零售行業，我們考慮更多的可能是消費數據、涉及到用戶、產品、消費記錄。因為我們可以圍繞這些數據比如做用戶畫像、精準營銷、定製化的產品、產品的市場定位分析等等。

比如製造生產行業，我們涉及更多的數據可能是產品本身、我們的生產流程、供應商等。因為我們可以圍繞這些數據比如做我們的生產質量檢查、降低生產成本、工藝流程再造等。

只有了解我們目前自身的數據資源，才能知道我們還缺少哪些數據資源。而這些缺少的數據資源從哪裡來，如何獲得，就是我們在規劃大數據項目的時候是需要解決的。如果缺乏這種意識，等在規劃和上大數據項目的時候你的大數據資源非常有限的。

2. 增加數據觸點、盡可能多的去收集數據，增加數據收集和採集渠道。大數據的建設和大數據分析它是一個迭代的過程，很多的分析場景都是在不斷的探索中找出來的，它有一定的不確定性。正是因為這種不確定性所以才需要我們盡可能收集更多的數據。

現在是移動互聯網時代，人人都是數據的生產者和製造者。比如每天的社交數據、互聯網點擊網路的數據、刷卡消費的數據、電信運營、互聯網運營數據。像我們的製造和生產行業，有自動化的感測器、生產流水線、自動設施的數據等。有些數據放在以前可能不值錢，但是現在看呢？這些數據現在或者在將來的某一天就會變得很有價值。

比如像我最開始提到的那家美國醫療保險公司，我看過他們的 COBOL 代碼注釋都有是七幾年、八幾年前的。他們積累了幾十年的數據，突然在 2010 年前後開始意識到數據的價值了，開始通過數據進行一些變現了。之前知道這些數據的價值嗎？不知道，但是嘗試到數據的甜頭，比如做自己的數據分析，咨詢機構購買一些脫敏的數據，或者給咨詢機構提供數據做市場研究用途。

所以大數據的構建不會是一天兩天的，這個過程會持續很長的時間，我們需要為將來做准備。所以如果你的公司連個最簡單的業務系統，IT 應用系統都沒有，數據連存放的地方都沒有，怎麼能夠上大數據呢？不合理。

數據越多，數據種類越豐富，我們觀察數據的角度維度就越豐富，我們利用大數據從中就能夠發掘出以前更多沒有看到的東西。

3. 數據開放和共享思維。這一點在我們國內其實說起來很容易，但是實際上很難。

去年的時候我去看了一個市公安局的大數據項目（可參看這篇文章 政府大數據面臨的問題和阻力在哪裡？），他們有兩點意識非常好：

1）非常清楚的知道自己擁有哪些數據資源。比如市公安局以及下屬分局、各個支隊各個應用系統的數據：基礎的人口管理、信訪、犯罪信息、情報。包括數據監控所涉及到的鐵路、網吧、民航購票、ETC 卡口等。

2）為了納入更多的社會化數據資源、實現全行業的數據覆蓋，他們准備接入交通、服務、科技信息化、教育、社保、民政等各個行業的數據。包括他們給下面的單位下了數據的指標，每個單位或者每個民警都有這種收集數據的指標，比如哪個單位今天上傳了什麼樣的多少數據，每個月哪個單位上傳的最多，這都是很好的數據收集的意識。

但問題在哪裡？問題在於很多機構比如銀行受國家政策限制很多數據是沒有辦法共享的、還有像教育機構，我憑什麼把數據給你，在行政上大家是並級的機構。

所以這個時候就需要考慮數據開放和共享的思維，在滿足數據安全性的基礎之上我們可以不可以考慮數據互換共享的可能。公安局有的數據一定是教育機構沒有的數據，那麼同樣的教育機構有的數據，公安機構也不一定有。如果兩者數據在某種程度上形成共享，在保證數據安全和不沖突的情況下是可以創造出更多的社會價值的。比如公安局可以提供教育機構關於各個地區犯罪率的信息，包括交通安全事故多發地等，教育機構可以針對

⑽ 什麼是數據驅動

通過採集數據（這里的數據必須滿足大、全、細、時），將數據進行組織形成信息流，在做決策或者產品、運營等優化時，根據不同需求對信息流進行提煉總結，從而在數據的支撐下或者指導下進行科學的行動叫做數據驅動。

控制資料：

分類

1、按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

2、按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值 ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

3、按記錄方式分為

地圖、表格、影像、磁帶、紙帶。按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。在地理信息系統中，數據的選擇、類型、數量、採集方法、詳細程度、可信度等，取決於系統應用目標、功能、結構和數據處理、管理與分析的要求。

參考資料來源：網路-數據