小公司如何利用大數據

❶ 如何運用大數據提升公司業績

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

❷ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

❸ 我是小公司那裡獲得大數據

在數據時代，中小企業只有把握好自己的優勢，通過網路數據等資源充分整合來得到所需利益，也就是淘金。具體情況要分類分析：
如果是網路公司，那麼先要弄明白自己的優勢有什麼，有什麼可用的資源，能否和大企業接邊，能不能利用這些資源提供優質服務，如果可以，那麼就可以從這些方面取得利益。
如果是實體產業企業，那麼就要根據數據化的社會找到更適合客戶需求的產品，或者說生產更有競爭優勢的產品，同時現在很多實體企業都通過網路銷售，所以可以根據具體情況分析有用資源，進行資源整合。

❹ 公司如何通過大數據賺錢

公司如何通過大數據賺錢

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到具體大數據如何帶來收益，和具體如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

公司如何通過大數據賺錢

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

公司為何因為大數據虧錢

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

步子邁太大：大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

低估人力投入：在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

迷信自然語言處理：大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠－－而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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❺ 大數據時代，中小企業如何「淘金」

那麼對於中小企業來說，其實他們也在也非常關注一個大的格局的變化，給他們能夠帶來市場規模拓展，甚至取得行業領先這樣一種契機，所以本報與第一財經頭腦風暴節目合作，關注中小企業創新性企業如何把握住大數據時代所帶來的機遇，面對什麼樣的瓶頸和挑戰。 參與討論的嘉賓分別為：北京百分點信息科技有限公司的CEO、副總裁張韶峰，訂餐小秘書霸王菜的CEO劉驪，北京位元組跳動科技有限公司的CEO張一鳴，易居（中國）控股有限公司的執行總裁丁祖昱，港澳資訊董事長兼CEO唐駿，啟明創投老總鄺子平，創業公社的聯合創始人兼執行社長李易，奇正沐古（中國）咨詢機構的董事長孔繁任。 1 大數據正由技術熱詞變成社會浪潮，影響社會生活，但大數據到底能改變什麼？ 「大數據不一定只用來連接人和信息，它可能用在醫療，金融，典型的就是為個體用戶更好地獲取資訊，第一個特點是你隨時用隨時都有新的內容，另一個更重要的是，可以用每一個人的興趣，分析每個人的行為，為所有用戶推薦它感興趣的內容。用戶閱讀的過程是我為自己，但結果其實是我為人人。 」 張一鳴：大數據對我來說，就是改變了我連接用戶和信息的能力，我能用大數據改變用戶獲取資訊的方式。就公司而言，我們公司能夠用大數據能夠連接用戶的信息，我們能夠分析海量的信息，處理海量的信息，同時分析海量的用戶行為，把信息和用戶連在一起。以前是沒有這個機會的，只有越來越多的用戶行為數據可被分析之後，有了這個能力。同時也就可以給用戶更好的發現。 大數據不一定只用來連接人和信息，它可能用在醫療，金融，在我們這里更典型的就是為一個個體的用戶更好地獲取資訊，第一個特點是你隨時用隨時都有新的內容，說明我們是獲取了海量的數據，這個叫大數據，但另一個更重要的是，我們用每一個人的興趣，分析每個人的行為，為所有用戶推薦它感興趣的內容，在用戶這邊做到了對大量的用戶的數據行為的挖掘，用戶閱讀的過程是我為自己，但結果其實是我為人人，就是更好的獲取信息提供了幫助。 張韶峰：大數據改變了我的生活和工作，我能用大數據改變企業的運作效能和人們的生活。什麼是大數據，就是各個不同行業，各個不同領域的數據融合在一起的時候，數據才能產生質變。因為數據多了，一個行業就多一個緯度。每多一個緯度，數據價值是呈指數級變化的。 大數據的影響在我看了，我可以為其他企業提供基於我這個大數據之上的數據的服務，比方說精準的營銷，我舉一個例子，就是銀泰百貨的例子，銀泰百貨做所謂的OTO，線上線融合打通它，因為跟電子商務的競爭，它想做什麼事，用戶是要到商場免費上無線，鋪設免費的無線點，一上網他就吊百分點數，百分點你知不知道這個用戶偏好是什麼，知道，你給他推一個優惠券說二樓有一個情趣內衣在打折，頂級牌子的，你要不要，可能在五樓有你喜歡的口味，你喜歡剛果菜，一個非常稀奇的菜，也打出來了，就是因為我們去分析全網上用戶偏好。 柴可：大數據帶來新的數據服務和產品。我覺得雖然我們是一個創業性的企業，體積還很小，但是我們每天有一百多萬的女孩主動參與告知相關生理數據，還是全是亞洲人群，所以說我能夠通過數據，在無序當中找到一個規律，這對於針對亞洲人群的產品的開發和葯品的開發是更有價值的，我們公司現在有接近兩千完的而且在亞洲的女性，我們的數據我相信還是有一定的說服力的，可能最後說一下，我也認為大數據時代還稱不上時代，但是數據服務和數據產品是我們創業者現在已經開始在探索和已經有雛形的一個時代。 2 對於創業者來說，大數據究竟是一場創業變革還是忽悠？ 「大數據本身不是忽悠人。但任何一場革命，剛開始來時，人們的期望都會超過它實際發生的速度，你想它變得快，其實變得很慢，但真正變革時，它摧枯拉朽的速度會超出想像。現在其實大數據還沒到來，其實大公司還是忽悠人。 」 張韶峰：我認為，現階段的很多公司都是忽悠人，但大數據本身不是忽悠人。比如IBM，oracle那些公司是忽悠的，他們去給我們的客戶講N多大數據概念是為了把它設備賣出去。比如說我最近一個客戶，被一個國際知名品牌公司講了很多雲計算的東西，我的客戶就被忽悠了，買了它的很多設備，結果買了之後COO問我這些能做什麼，這不是被忽悠了嗎？其實你應該想清楚，你做什麼應用，再反過來去買那些設備和軟體。 因為應用是針對價值的，你先想清楚我要創造什麼價值，反過來說我要創造價值需要什麼設備什麼軟體支撐，所以我認為IBM，oracle，微軟全是忽悠，SAP全是忽悠的，他們都不是大數據公司。 我再舉個例子，以前oracle的老闆說什麼雲都是炒作出來的，雲這個東西無外乎就是以前的CS模式，BS模式，後來被谷歌搞的沒辦法了，所以oracle也搞了一個，因為它要不進行高端包裝，它賣不出來設備了。 我覺得任何一場革命，剛開始來的時候，其實人們的期望都超過它實際發生的速度，你想變的很快，其實變的很慢，但是真正變革的時候，它摧枯拉朽的速度會超過你的期望，像電子商務一個道理，所以我覺得現在其實大數據還沒到來，其實大公司還是忽悠人，其實他們不是大數據公司，他們是產品公司，他要做個產品，用戶喜歡就OK了。我們也才不管我們是不是大數據，解決我們企業的問題就OK了，大數據真的是忽悠出來的。我想的就是我怎麼樣解決我的問題，然後有一天說OK，我包裝成大數據，但是我還是相信說，黑客帝國裡面描述這種矩陣如果會成為現實的話，以後一定是大數據時代，這個是我堅信的，不可逆轉的規律。 張一鳴：我非常同意韶峰的看法，就是解決問題自然會帶來一些方案的改進，而不是拿現有的機器，現有的軟體，就是遇到我們做要解決需求解決問題的時候，自然會想到用更低的成本，以前做大數據，我們最典型的天氣預報，都是用超級計算機，500個CPU，現在早都不用了，IBM也推銷了很久的超級計算機，現在誰買這個CPU的計算機，誰就是被忽悠的。 唐駿：我覺得這個也不能這樣說，它們是叫做設備供應商，為什麼說大數據時代的到來，過去也有數據，為什麼現在叫大數據，過去不叫大數據，因為現在計算能力增強了，所以大量的數據通過計算從無序當中找到有序，一定是靠計算能力的增加來的，所以這一些供應商，其實給大數據還是帶來了變革，這是不能否定的。 我們現在應用當中沒有它們還真的做不了，比如說我們在做黃金期貨的時候，你說你把過去十年數據找到一個相關性找到一個趨勢，這個是需要的是計算的速度很快，然後幫助你快速做出反應做出判斷。 李易：這個其實是大數據的底層支撐，現在這個世界上，大數據標准和話語權就是掌握在IBM，SAP，EMC手上的，因為非常簡單，你說現在銀行為什麼國內的銀行，如中國人民銀行為什麼都要采購SAP的軟體，IBM的大型機，確實這樣子，我現在一秒鍾隨時要調用一年的數據，這個數據怎麼能做到不死機，怎麼把非結構化的數據怎麼處理，坦白講這確實是一種絕活，這個是不能否認的。包括現在微軟和Google在推的人工智慧，我說一句話，阿拉伯語實時的，簡直讓你沒有任何間隔的給你翻譯出來，坦白講這不是一般人能做的。 我再說一點啊，忽悠不忽悠，泡沫不泡沫，現在有句話投資行業非常流行，什麼叫泡沫？你在裡面，那就是牛市，你不在裡面是泡沫。現在都在裡面的，怎麼是泡沫呢？你在這裡面得說它好了，這個是很顯然的，那麼第二個就說從現在大數據這個三個緯度看，它實際上就是數據必須要採集，採集之後要存儲，這個都是不是中小企業能玩的了的，這都是大企業、中科院的相關的企業在做的這個事情，第三就是分析，如果說我能預測半年以後，突然會非常的寒冷，甚至說我能預測十年以後冰河期，地球進入冰河期，那你想想看這個服裝廠趕緊都去存儲，大量囤積羽絨服，這是多少的有價值啊。但是說白了，你數據從哪來，然後你有沒有這個能力去分析。那麼某種意義上講中小企業找准自己各自產業鏈上的位置。 劉驪：我認為這個大數據雖然很讓人激動，也確實帶來很多變革，但是我覺得它其中確實有泡沫，為什麼會上大家激動呢？我覺得大數據給人一種錯覺，從預測人的行為，拓展到預測未來。我覺得大數據作用雖然很大，但是沒有必要去誇大，我們需要時時刻刻從需求出發，而不是要說我做這個大數據，目的是為了做成大數據公司而去做一個大數據，我們的大數據它自然會隨著我們主營業務的發展，摟草打兔子，自然會變成大數據。這是我的觀點。 3 玩轉大數據，小公司更加游刃有餘，還是大公司更加有機會？ 「中小企業，只能從大企業等處拿數據，然後去幫他們解讀、分析。很多中小企業會做一種探索，如果有一種機制把他們共享出來，數據照樣會在小公司存在，而且可能比大公司的數據更管用。可見，小公司要採集數據，一定要想到應用。 」 李易：大數據就是來自於大傢伙的，你看現在這個上海高架，上海各種各樣的高架，為什麼上面有指示牌呢？顯示紅的，綠的，黃的，它是怎麼來的呢？因為高架路上下面都埋了感測線圈了，埋了武器了，所以它能採集，這個都是不是說中小企業能玩的了的，這都是大企業、中科院的相關的企業在做的這個事情。 而中小企業，只能從大傢伙那裡拿數據，然後去幫他們解讀、分析。我估計很多人應該都用手機APP「非常准」，這是合肥一個小公司做的，為什麼航班延誤什麼的它可以提供數據，那就是棄而不捨去找民航總局談，民航總局說這個數據反正閑著也是閑著。那就談一個分成或者談一個商業合作，公司幾個人在合肥就火了，因為他有民航總局機房的數據可不是很准嗎。這個結論就是在大數據時代創業者創業就是得撿大傢伙不玩了，就是這么簡單，屬於撿漏。 張一鳴：對，我覺得創新型公司能夠從大公司或者從政府機構中拿到數據這當然好，然後作為社會來說肯定是大數據的標准交換也好發達也好，政府有這個數據公開的計劃更好，但是我覺得對於創業公司來說要立身自己，最好就是應用本身就是採集，我給你推薦信息，你本身就告訴我你的信息，這樣才能正循環，也許開始不夠大，像中數據，中大數據，但是用戶被用過，越用越好用，你的數據就越來越大了，所以我覺得正循環應用和採集很重要，對於創業公司來說，這也是機會。 劉驪：四個小的可能數據還不夠大，但是四十個呢，四百個呢，四千個呢，只要有一種機制能夠把這些數據拿出來共享，我相信可能很多中小企業他們會做一種探索，有一種機制把他們共享出來，數據照樣會在小公司存在，而且可能比大公司的數據更管用。 張韶峰：就說小公司要採集數據，一定要想到應用，這個應用本身不管是2B還是2C本身是有價值的，靠服務或者應用來獲得數據，而不是上級你給我數據吧？我聯合了800家，可能一家沒這么大，加起來一定比大。 柴可：小公司的產品服務更能有效獲得數據，就像一個國家今天衛生部門發布一條信息說，所有女孩必須每天告訴我你來沒來月經，沒有女孩會告訴他，因為要靠優秀的服務去貼近女孩的生活，才能獲得信賴，才有數據應用。 4 大批創業者站在這個時間點上，如何淘金「大數據」呢？ 「在大數據時代，要在這個領域里去創業的企業家，首先要從用戶的需求入手，從用戶的需求出發，找出痛點，用大數據的手來解決這些問題，而不要自己把自己忽悠進去。 」 李易：就大數據這種服務而言，我們叫革命的話，它對於原有的IBM、ICP，EMC來說，它只是大企業的小革命，對它來說是摟草打兔子，順手做了。但是對於中小小企業來說，是大革命，是小企業的大革命，因此，是有可能真的是做成一個專業的大數據。 創新型中小企業最穩妥的方法是迅速傍大款，迅速賣掉，積累實力後，可以再做一些事情，這是比較靠譜的。第二個就是如果我們說的再長久一點，我們從數據的採集，存儲到分析已經說得很清楚了，其實最有機會的就是分析。 對於中小企業而言，分析有機會的話，必須聚焦，比如做餐飲的就把這東西做好，別想做別的，已跟銀泰有這種標志性的百貨公司合作，就得去做百貨公司，你別想做那麼多東西。你就一直聚焦下去，只能是專注，沒有別的辦法。 唐駿：我同意採集基本上沒機會的觀點，因為採集量畢竟有限，對不對？所以只能靠歷史的數據，但是分析這個絕對是一個大的機會。因為你想這個比的是什麼？比的是智慧。 我覺得如果純粹講大數據這個概念，還是有很多的機會，利用前人已經採集好的這些數據來進行分析，在這個分析基礎上找到你的應用，這個是我覺得給所有的創業或者未來想在大數據的領域來進行創業的人提供一條建議，就是完全有機會找到他們創業的機會。 鄺子平：大數據就是在無序當中找到一個規律這就是大數據，就是你不可預測的東西，但是通過你的大數據的分析，你找到了可以預見的東西，這是我對大數據的理解。 但我對剛剛選擇分析有一點不同意，我同意最簡單是做分析，但問題在中國很難做分析這個活，因為中國手頭上有最大量數據的企業，沒有美國有大量數據企業那麼的開放。一些大的企業，他們手頭上都有很多數據，但他們在中國普遍都不大會對第三方開放，所以你要真正要在分析這邊落筆的話，你首先要在採集這邊要有點獨特的貢獻，當然你做很多地方不讓你採集，那你沒辦法，只能不做那行了，比如有人願意把他的周期給你，這是一個願意開放的，可能有人願意把參與的東西給你，所以這些是你可以採集的，你沒有採集在中國很難做這個。 因此，我的建議是在大數據時代要在這個領域里去創業的企業家，首先一個從用戶的需求入手，用戶的需求出發，找出痛點，用大數據的手來解決這些問題，而不要自己把自己忽悠進去，別從大數據開始，就因為現在有大數據了，我非得要做個大數據，然後才去找到最終用戶能用我這個東西幹啥，首先你要對你這個要進入的行業非常了解，找到用戶的需求，找到用戶過去很多希望解決而無法解決的現在終於有大數據的手段，我給它來解決，所以這樣的話就不會跟風，不會大家都去做廣告推送，精準廣告推送，不是百分百的用戶都希望你精準廣告推送，所以我覺得對你的行業要很了解，找出他們過去都有什麼樣的需求，而沒有辦法被滿足的，用新的創新的技術手段去給他解決這個需求。 丁祖昱：我現在覺得大數據是理念，可以推動你們去做一些創新，但是如果要賺錢，要去賣，還得靠忽悠。也就是說你要用忽悠說服我，你才會花錢買，實際上最後都是過度地把大數據概念包裝在他們的應用上面，然後可以得到比原來單純對數據分析，比如說賣10塊錢，加了大數據的概念，再加上忽悠我，把我忽悠暈了，我給了他20塊錢或者100塊錢。 我覺得給中小企業一個建議就是想想最後的付錢的人，為你買單的人，當然這個我是建議多想想房地產，因為房地產買單人多。如果能夠提供房地產很好的解決方案的話，就可以活下去了，活一輩子，舒舒服服的。然後再看其他的行業，汽車什麼的，一一排下，然後哪一個和你能夠對接上，你就和他對接。 孔繁任：他就是一個概念，一種思維方式，可能對有些企業像唐駿這樣的企業來說，就像一個小坑，一腳就邁過去了，可能對有些企業來說它真的就是一個陷阱，所以我們現在要的是對數據的價值，但是真的不要太在意它是不是大數據。大數據究竟是機會還是忽悠，我覺得可以向大數據去學習、借鑒，可以用它的方式去思考，但是不要迷戀大數據。 5 大數據時代創新企業瓶頸在哪裡？是人才問題還是用戶隱私問題，或是數據獲取渠道問題？ 「對於創業型公司來說，大數據要有小應用，這個小應用應是成功的應用，而不要想是大應用。用大數據去做大應用不是創業型公司做的事情，要想這種應用如何和最後的盈利模式直接掛勾。 」 唐駿：大數據，大數據，沒有足夠的數據量其實是構不成大數據，也很難做出一個剛才所說自這種判斷也好，決策也好，所以所有一切是基於大數據的前提，但是對我們一般的創業型公司來說，他們很難去採集到足夠的數據，就像谷歌一樣才有可能採集到這么大的數據。因此數據獲取渠道的問題是大瓶頸。 丁祖昱：我認為是數據應用，我覺得現在的瓶頸，前三個方面確實是一些問題，但是其實他們都已經想到辦法了，比如人才的問題，可以自己上，用戶隱私的問題，現在沒什麼隱私了，然後資料庫，反正自己有自己的渠道，只不過今天也稱不上大數據而已，我們可以用個大數據的帽子給它套起來，但我覺得實際上對於創業型公司來說，大數據要有小應用，這個小應用就是我們認為是一個成功的應用，而不要想是大應用，用大數據去做大應用不是創業型公司做的事情，但是這種應用，今天和生意或者說和最後的盈利模式能夠直接掛上勾的，我認為這是對於所有創業型公司來說最大的難題。 張韶峰：我選的是人才，為什麼？就是因為我做數據挖掘做了十年時間，我當時在IBM工作時就知道，一個數據倉庫特別容易失敗，就是技術人員說技術的話，業務人員說業務的話。說到底就是需要一個既有技術思維，又有業務思維商業模式的人才，這種人非常難找，你去跟你的客戶講一堆，我可以幫你處理數據，處理數據幹啥啊？講不清楚，這個我認為是限制創業公司發展的一個瓶頸，這塊要很有綜合思維的人，這個不太好掌握，這是我的一個觀點。 柴可：我也認為是人才問題，我們現在團隊里也有專業的婦科醫生，但遠遠不夠，尤其是像婦科醫生這樣的，我們把它的工資年薪30萬元調到年薪60萬元了，都沒人願意來，一是因為不太信任小公司，你是處於一個創業機構，他在醫院里非常安定、穩定，第二個是因為一般有醫學經驗的這些醫生，年紀都比較大，所以他更追求穩定。還有就是他對互聯網的東西不屑一顧，所以我認為人至少是在我們企業是一個挑戰。 張一鳴：我認為的瓶頸是產品，因為我覺得人才、隱私底線、數據渠道確實都是問題，但問題不一定是瓶頸，因為我剛剛說有了產品，提供很好的產品才會有很多的用戶數據，才會有數據獲取的渠道，好的產品，好的數據，搭建一個好的平台，人才他才會來，不是說你把很頂級的機構的很好的人才拉出來，問題就解決了，這要有好的產品，吸引他在產品上大有作為。比如谷歌正在收購一個公司叫做WAZE（眾包地圖），他就是一個小的創業公司，他就是我為人人，人人為我，通過自身的應用採集了大量的數據，谷歌和facebook這兩個大公司都在搶這個創業公司的數據，這是一個非常好的例子。你收集數據的方式要獨特，要提供應用，這就是產品。

❻ 小貸公司如何使用誠睿大數據找客戶

關於找客戶:新業務員沒有經驗也沒有合作的人脈，因此最主要是自己「做量」
1. 電話銷售，這你應該懂，如果沒有好的號碼，就只能靠瘋狂打、被拒絕到瘋才可能遇到有效客戶，但是這很鍛煉你的韌性和忍耐心
2. 派發單頁名片，你在派別人也在派，做量是唯一途徑
3. 到各類批發市場、專業市場陌生拜訪，邀約同伴一起，否則被拒絕兩次就心灰意冷了，一定要相互鼓勵，當然，想要效果也只能是做量
4. 插車，名片直接插在駕駛坐的窗邊。很辛苦，我可是插車經常插通宵， 白天插車很容易被人拔了，當然要注意安全，要2到3個人一起，女孩子就不建議採用這個方法了
5. 拜訪同行，讓他們給你客戶，這個辦法是下冊，人家可能有合作的夥伴了不一定給你也是一個原因，除非你公司產品很有優勢，否則效果不佳。
6. 投資：a,簡訊群發 b,語音電話自動撥打 c，網路廣告 d，貸款網站獲取意向客戶 e,......只要有錢能投資的方法太多，但是新人就不建議去做，因為你都不知道怎麼判斷客戶有沒有效，你把握客戶的能力不足可能導致你的投資打水漂了
7. 微信QQ微博博客都是你的廣告利器，但是要用好，慎用，否則朋友圈會被大家屏蔽你還不知道。

❼ 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 小公司如何應對大數據

小公司如何應對大數據
「大數據」已經成為互聯網上最熱門的概念之一，我看到許多創業者都開始談論大數據的商用價值，創業項目一定得和「大數據」掛鉤，有些人更是把《大數據時代》一書奉為聖經，彷彿只要買一本祭在家裡的某個角落，自己就有資格高談論闊、指點江山了。但實際上，雖然書中洞見了數據分析的趨勢和隱憂，可由於作者Viktor Mayer Sch nberger是一個典型的學術派，並沒有什麼值得稱耀的實踐經驗，導致此書缺乏落地感，大數據商業應用在沒有可靠技術支撐的狀況下也只能是一紙空談。
不可否認的是，「大數據」確實擁有十分重要的價值，如今從傳統行業到互聯網行業的很多產品也需要依靠「大數據」來作為功能支撐和核心競爭力，借用阿里巴巴數據平台與產品部數據倉庫架構師占超群（花名離哲）的概括，目前階段，大數據解決的主要問題分為3類：
小公司如何應對大數據
1. 拓展傳統的商業智能（BI）領域。以前針對大數據量的統計、關聯分析、趨勢預測由抽樣變成全量分析、將數據迴流到各種報表。
2. 業務流程改。對各種數據進行聚合分析，用來做業務流程改進和考核的依據。
3. 數據商品和商業應用。通過對已有數據或數據處理能力進行服務化或產品化包裝，形成數據產品或數據服務。
其中，我們在互聯網行業最常見的就是通過已有的數據來形成數據產品和數據服務，最典型的應用場景就是「個性化推薦」，但這並非是人人都可以染指的概念——我們知道，行業內依靠四個特徵界定「大數據」：
第一，Volume，體量巨大，PB級別；
第二，Variety，數據類型繁多；
第三，Veracity，價值密度低；
第四，Velocity，處理速度快。簡而言之，需要從不同維度抓取海量數據並將其快速轉變為有序的可用信息。
實際上，在中國互聯網，完全具備以上四點特徵也只有騰訊、阿里巴巴、網路等較大型公司，對於一般公司而言，根本就不可能擁有PB級別的數據，也無法支撐高昂的數據存儲成本，而且大數據方面的技術人才十分稀缺。最近就有不少創業團隊告訴我他們產品的願景，很多想法都十分新穎，但迫於數據處理能力，只好選擇「慢慢來」或者將產品功能閹割。那麼，這類公司該如何在「大數據」浪潮中崛起呢？
我首先想到的就是利用第三方的數據處理服務平台，這是一項在海外已經比較成熟的業務，從字面不難理解，這些公司為那些沒有大數據和大數據處理能力的公司提供「數據」或「服務」。
服務可以分為兩大類：基礎服務和個性化服務。
基礎服務即幫助公司解決數據存儲、框架搭建和管理等大數據處理的基礎能力，這類公司的代表有Hadoop（分布式軟體框架）管理軟體與服務提供商Cloudera、非關系型資料庫MongoDB開發商 10gen等。
另一類則直接幫助企業直接打造個性化解決方案，我認為這類公司更適合大部分從整體上就缺乏數據能力的中國的小型互聯網公司和希望互聯網化的傳統企業，譬如幫助電商提供個性化網上購物體驗的RichRelevance、個性化和數字市場營銷優化服務提供商Baynote、為廣告商提供數據和分析的eXelate，以及數據拍賣平台BlueKai等。在國內，也有一些不錯的平台開始涌現，例如個性化推薦引擎服務商百分點。利用這些第三方的服務和數據，可以讓小公司的產品也兼具優秀的個性化能力，融入大數據時代。
但我認為，還有另一種應對大數據浪潮的做法——逆勢而為。我並不認為大數據是解決個性化的唯一方案，同是它還帶有相當強的局限性——基於數據意為著用數據建立模型，從某種意義上說，它也像是一個牢籠：設想一下，如果你所有的信息全部來自個性化推薦，那麼你很可能錯失那些你從未接觸過的全新領域，而這些開放的、全新的信息不正是互聯網最迷人之處么？
事實上，已經有些產品這么做了，唐茶計劃的李如一就曾表示，不會受數據干擾去決定出售/推薦哪一本電子書，而是完全基於他們的個人對內容的判斷，還有進來比較受關注的電台Fuzz，完全由人工DJ來推送音樂。反過來想，如果同一類型的產品都具有精準的大數據處理能力，那麼它們為用戶提供的內容也很可能是千篇一律的，而這些逆勢而為的產品，反而更像是真正的「個性化」服務。

❾ 創業公司如何利用大數據形成優勢

創業公司如何利用大數據形成優勢
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；2 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型；3面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
對於創業公司而言，利用大數據形成自己的獨特競爭優勢對公司的發展十分有利。首先，確定你的數據客戶，客戶數據的來源可能是多方面的，不用局限於某個行業或領域中；找出用戶所需的數據，哪些見解會對用戶的日常行為有直接的影響，以及如何將這些信息收集？它是否可以成為結構化，是否需要立即分析這些信息，或者是否需要讓內容變得更加清晰？數據是沒有任何背景也沒有上下文可依靠，因此創業者必須把它變成對客戶有意義的內容；當確定了數據客戶和所需數據之後就可以建立基礎設施來收集數據或者支付第三方工具，利用它提煉出數據。
大數據在今後公司的發展中愈發重要，猿團創業雲提醒，即使創業公司對將數據轉化成產品不感興趣，他們也需要利用這些數據作為自己獨特的競爭優勢，如果他們不這樣，那麼他們就會落後於競爭對手，失去競爭力。

❿ 如何運用大數據

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。