能源大數據如何創造價值

㈠ 大數據的價值可以體現在哪些方面

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了這種演算法公司雨後春筍般的出現，例如北京春雨、數據堂、TalkingData、中科曙光等。至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

㈡ 大數據如何貢獻大價值

大數據如何貢獻大價值
一切的現象都在告訴人們，一個新的科技時代似乎正在來臨。有些IT職業追潮人士甚至激動地認為「人類歷史上第三次科技革命」即將到來。
大數據之惑
問題在於，什麼是大數據？為什麼人人言必稱大數據？
「很大很大的數據」就是大數據。對「大」的定義在不斷刷新。10年前1GB數據已經很大了，今天，1000GB並不算太大。
問題其實不在於大，而在價值。「大數據」再大仍舊只是數據，沒有足夠有效的分析與應用，一切數據都是垃圾。紐約時報專欄作家David Brooks認為，缺乏足夠有效的分析是大數據的最大問題：越來越多的數據，帶來越來越多的相關性；其實很多相關性都是沒有意義的，這種欺騙性質的數據關聯會把數據管理者和使用者引入歧途，浪費大量的人力物力去管理、分析這些數據。
除了傳統意義上人們認為的那些有行有列有數值或者文字的數據表單之外，IT技術還幫助人們收集了越來越多的其他類型的資料，比如視頻，語音，圖片，文檔等。這些被稱為「非結構化數據」。
結構化與非結構化數據每天都在成倍的增加。以道路視頻監控為例，全上海的攝像頭有10多萬個，每一刻都在記錄圖片與視頻。一旦發生案件或者事件，這些記錄在硬碟庫里的資料就成為偵察與審判環節的重要證據。盡管目前技術尚不支持，業界仍然期望未來能在TB乃至於PB級的視頻數據里搜到一張特定身影或者臉孔。這類搜索/分析技術未來將是啟動視頻類大數據應用的引擎。
同樣，基於語音、照片或者文本的分析與數據挖掘同樣可以給人類對數據的理解帶來革命性的突破。問題在於，這類技術仍停留在實驗室階段。
盡管沒有足夠的應用，大數據仍然不可阻擋地火熱了起來。不扯上大數據似乎就要落伍了一樣，大數據滿天飛的日子來到了。至於這股潮流到底會演變成象。com一樣的泡沫，還是第三次產業革命，在華威先生們眼裡，已經根本不重要了。業界，資料庫/存儲等領域供應商當然樂見其成，而企業的IT經理們則又多了一個申請預算的借口。
數據的價值及企業數據戰略
數據的獲取與存儲仍然是IT建設的基礎架構。一旦決定啟動「大數據戰略」，對資源源源不斷的佔用使得這一工作黑洞化。如何規避這種大數據黑洞？結合全球主要行業領導企業以及部分小而強的歐洲企業的成功案例，我認為，應該以應用（分析及業務決策）為中心建立相應的數據戰略，並且隨之建立相應的從收集數據、管理數據到最終業務決策的一整套流程。而不是為數據而數據——首先要建立以應用為中心的數據戰略。說到應用，銀行、保險、汽車、化工等幾乎所有行業都在開展以數據分析為基礎的各種應用，以JMP軟體全球行業案例庫裡面的部分典型客戶為例：
電商在分析顧客采購行為數據，以進行促銷和相關貨品推薦（交叉/提升銷售）
航空公司在調查旅客反饋，以改進空中服務（客戶挽留）
葯廠在對臨床實驗數據進行分析，以判斷新葯的安全性和有效性（研發新產品）
汽車廠商在對維修信息進行分析，以改進汽車整車和關鍵零部件的可靠性以提升客戶滿意度（挽留及獲取客戶）、降低客戶擁有成本和車廠的保修成本（降低成本）
手機公司在對手機銷售量進行預測，以合理排產與優化庫存（運營優化）
衛生管理部門在運用數據模型對流行病趨勢進行描述、監控與預測
銀行在對客戶服務流程進行優化與改善，以提升客戶滿意度
電腦廠商在利用客戶對不同配置組合進行市場調查，以進行定價
保險公司在根據保單出險情況進行保單定價的動態調整，以確保該產品基本盈利能力
半導體企業在對製造全流程數據進行分析/建模/優化，以改善工藝，提升良率，從而實現成本降低與利潤提升
食品公司在利用數據分析和市場調查手段，研發本地客戶最喜好的口味
快速食品行業在利用JMP地圖分析工具與人口統計學相結合，以進行門店選址，客戶獲取及供應鏈優化
只有足夠有效的應用，方可獲取數據的價值。企業只有在戰略層面確立了數據分析的重要性，方可持續改善。以GE為例，六西格瑪及相應的數據分析流程已經成為GE的全球戰略與文化。不僅如何，GE還持續不懈地推動基於數據分析的持續改善工作。在高端航空發動機研發及GE能源系統業務領域方面，GE也與時俱進，導入JMP所代表的業界最高水平的實驗設計（DOE）方法，以進一步提升其研發水平。
其次，一切都離不開人。與這股指數級增長的數據分析需求相對應，統計、分析類人才正成為職場上的稀缺品種和搶手貨。3月初華爾街日報刊登了「全美最搶手職業排名」，數據分析類職位高居榜單第二位。這是美國。對中國來說，或許排名更高，因為稀缺。
最後，建立一整套以數據分析及決策流程，以取代傳統的拍腦袋決策體系。這一點對於中國企業來說尤其需要強調。這不僅僅是對戰略的有效執行，更需要企業拿出「改變」的決心和勇氣，在制度層面體現出對「改變」的鼓勵和包容。
在這個應用為王的年代，對於企業來說，不論是搭建基礎架構還是應用軟體，要不要投入，如何投入，其實是個老話題了，無外乎價值與價格。大數據/雲計算，不論名字如何變化，邏輯依舊。

㈢ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

㈣ 如何用大數據分析創造商業價值

法則15--大數據價值不在大，而在於挖掘能力
維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候，要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。
什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為：1）需要全部數據樣本而不是抽樣；2）關注效率而不是精確度；3）關注相關性而不是因果關系。
我們認為，大數據並不在"大"，而在於"有用"。大數據思維首先就是要能夠充分理解數據的價值，並且知道如何利用大數據為企業經營決策提供依據，即通過數據處理創造商業價值。
大數據思維核心是理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值
《哈佛商業周刊》指出：數據科學家是21世紀最性感的職業。在獲取海量數據後，就要考慮如何去利用數據。數據科學家就是採用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師。大數據時代正是凸顯了數據科學家的重要性以及將數據分析和業務結合的必要性。當具備硬體和基礎設施時以產生海量的數據時，需要有人將大量散亂的數據變成結構化的可供分析的數據，進行整合、清理來形成結果數據集。
人才雷達就是一個典型例子。基於每個人在網路上留下的包含著其生活軌跡、社交言行等個人信息的網路數據，依靠對這些數據的分析，從個人的網上行為中剝離出他的興趣圖譜、性格畫像、能力評估，基於數據挖掘的人才推薦平台人才雷達（Talent Radar）幫助企業更高效的實現人崗匹配，提供獵頭服務。為了評估一個技術人員的專業技能，人才雷達利會利用其在專業論壇（如Github、CSDN、知乎、丁香園等）上的發帖數、內容被引用數、引用人的影響力等數據，通過這些信息建模，完成其專業影響力的判斷。同時，微博的數據也被充分利用起來。其中折射出的社交關系也是判斷一個人職業能力的因素之一。所以，判別用戶在社交網路上其好友的專業影響力也是人才雷達推薦系統中的一個重點。同時，即使被推薦者的個人能力難以符合職業需求，但如果他有著能力不錯的好友關系，則也可以作為合適的"推薦人"將任務傳播到下一層級當中。不同用戶在社交網路上的行為習慣也是不同的，例如發微博的時間規律，在專業論壇上的時間長短，這些行為模式可以用來判別其工作時間規律，看其是否符合對應的職位需求。通過各種數據源的融合和分析，人才雷達不僅能夠在節省成本的前提下幫助企業提高人才招聘的效率。與傳統的獵頭業務相比，其採用群體智慧的方式能夠更廣泛和客觀的篩選人才，並且由於其被動測量的方式也能在一定程度上避免直接面試時部分求職者的虛假表現。它現在的客戶有淘寶、微軟、網路等知名企業。
亞馬遜於2013年12月獲得"預期遞送（anticipatory shipping）"新專利，使該公司甚至能在客戶點擊"購買"之前就開始遞送商品。該技術可以減少交貨時間和減少消費者光顧實體店的次數。在專利文件中，亞馬遜表示訂購和收貨之間的時間延遲"可能會削弱顧客從電商購買物品的熱情。"亞馬遜指出，它會根據早前的訂單和其他因素，預測某一特定區域的客戶可能購買但還未訂購的商品，並對這些產品進行包裝和寄送。根據該專利，這些預遞送的商品在客戶下單之前，存放在快遞公司的寄送中心或卡車上。在預測"預期遞送"的商品時，亞馬遜可能會考慮顧客過往的訂單、產品搜索、願望清單、購物車的內容、退貨、甚至顧客的滑鼠游標停留在某件商品的時長。這項專利表明，亞馬遜希望能充分利用它所擁有的海量客戶信息，藉此形成競爭優勢。
大數據最本質的應用就在於預測，即從海量數據中分析出一定的特徵，進而預測未來可能會發生什麼。當不同的數據流被整合到大型資料庫中後，預測的廣度和精度都會大規模的提高。

㈤ 大數據如何體現其價值

第一、幫助企業尋找更多的市場機會

基於用戶分析的基礎上，企業可以獲得更好的產品和營銷的創意和概念，怎麼去搜集到更多的用戶信息，挖掘可能有的市場機會，這是大數據幫助企業實現的最好方法。

第二、幫助企業提高決策的科學合理性

從大數據誕生的時候來講，它都是站在企業的決策角度出發，從數據的數量到數據的本質，數據越多，管理者進行決策的時候所依據的信息完整性就會越高。

第三、幫助企業找到人員管理新模式

企業的員工是無條件的服從上級的管理，還是內部一盤散沙，企業的管理效率高不高，在競爭環境日益激烈的今天，對於企業來說，管理高不高效直接關繫到企業的經營效益高不高效，大數據與企業的核心管理因素相結合，成為企業的資產之一，大數據的成果可以進行企業內部共享，對於企業來說，這是一個變革的機會。

第四、幫助企業提供更加個性化的服務

彈性管理，個性化領導，每一個員工都可以得到更加個性化的培訓，每一個用戶都可以得到更加個性化的服務，對於企業來說這種個性化的創新無疑要依靠大數據技術的支持和發展。

㈥ 如何利用大數據來創造價值

深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。

㈦ 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。