企業如何運用大數據

Ⅰ 企業如何應用大數據分析

企業應用大數據分析就要藉助一些數據分析工具，比如商業智能軟體FineBI，有了工具就等於完成了一半。一般數據分析工作可分為以下三個步驟：
1、明確業務需求
按業務驅動的角度，了解業務部門需要解決什麼樣的問題，業務范圍是什麼，所要達成的效果又是怎樣，依據這些需求來實施部署商業智能工具。
2、數據結合與關聯
由於企業數據海量的特點和多元化的結構形式，需要商業分析工具具有海量的數據探索和分析能力，能夠實時有效的與已有數據結合，產生精確的行動方向。
此外，企業數據的價值最終體現在客戶的消費上，因此，對於能直接產生價值的數據要和客戶關系和交易數據進行結合和關聯，從而做出直接導向效益的決策。
3、培養數據分析人才
企業的數據分析，商業智能系統的部署是關鍵，但業務人員數據分析水平也同樣重要。這就要求人員在信息過程管理當中要逐漸培養科學化管理數據的意識，企業上下也要統一共識，從而形成對企業數據的綜合管理。

Ⅱ 該如何用好大數據

該如何用好大數據
近一兩年來，大數據是一個被頻繁提及的詞彙。不管是近幾天麻涌舉行的五礦物流麻涌基地發布會上，還是在智博會配套活動中國（東莞）雲計算高峰論壇上，越來越多的企業和研究者對大數據產生了非常濃厚的興趣。越來越多的東莞企業表示想要做好大數據運營，但是，大數據要用好並不容易。
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
大數據聽起來似乎很高深，但其實已經滲透到人們生活的方方面面。例如一個消費者在淘寶上搜索了泳鏡，接下來他在打開許多網站時都會看到游泳衣、游泳圈等相關產品的廣告。這，就是當前大數據營銷的一個典型應用場景。
前不久，陳國良和石鍾慈兩名專門研究雲計算和大數據的工程院院士在東莞進行了一次大數據的知識普及講座。
據陳國良院士介紹，2012年3月，美國總統奧巴馬在一次研究計劃上提出了大數據概念。「大數據」的說法由此被全球范圍採用，而在此前，國內的研究者一般稱其為天文數據、海量數據或者巨量數據。不管是物聯網設備的感測器、科學研究還是人們的日常生活，都會產生大量的數據。而善於用好大數據技術，則可以從這些數據中挖到「黃金」。
不過，陳國良也表示，大數據的結果很有價值，但千萬不能陷入大數據獨裁主義，人，才是大數據的第一要素。當然，要求所有企業都具有大數據分析能力。
陳國良所說的大數據分析能力，便是大數據的組成部分。隨著大數據的應用日漸廣泛，影響日漸深遠，大數據思維的重要性也日漸顯著。
大數據思維，就是能夠正確利用好大數據的思維方式。大數據並不是指任何決策都參考數據，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數據系統或平台，而是在應該讓大數據出場的地方把大數據用好。
要用好大數據，首先應該採集大數據。與傳統的調查問卷等搜集信息數據的方式不同，互聯網時代的大數據採集是「無限的、無意識的、非結構化的」數據採集。各種紛繁復雜的行為數據以行為日誌的形式上傳到伺服器中，隨用隨取。此外，分析數據使用了專門的數據模型。最值得一提的是，大數據可以根據營銷、決策等特定問題，從資料庫中調取海量數據進行挖掘以完成數據驗證，甚至可以得出與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。
不少業內人士表示，很多時候，大數據的價值正是體現在這樣與直觀判斷大相徑庭的地方。對此，陳國良也表示，「大數據分析結果有時候沒有理論支撐甚至無法證明，不過分析仍然有效，技術仍然在發展！」陳國良還為東莞有意進行大數據挖掘的企業支招說，大數據的獲取，不能依靠隨機采樣，也不能強求精確性，甚至分析結果也難以解釋其所以然，不過能用就好，以後可以慢慢再弄清其中的科學原因。
業內人士分析說，大數據的應用領域正在逐步增加。一方面，東莞企業可以通過大數據對用戶行為與特徵作出分析。通過大量數據可以分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。此外，通過大數據可以支撐精準營銷信息推送。讓最精確的信息傳遞到正好匹配的客戶手中。
另外，通過大數據可以讓營銷活動能夠與用戶能夠產生「會心一擊」的效果，這種基於海量數據的挖掘和匹配實現的精準信息，能夠讓企業有效地取得客戶的歡心。
在陳國良眼中，雲計算、物聯網以及大數據是三位一體的，伴隨著萬物互聯的趨勢以及雲計算逐步變得更加方便易得，價格低廉，大數據的應用場景以及應用的經濟類型也都將得到進一步的加強。

Ⅲ 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。

Ⅳ 如何在企業管理中應用大數據

在企業管理中應用大數據的大方向就是輔助企業決策，但是必須要深入到企業的各個應用場景，使大數據真正落地到企業。

1. 市場調研：這是大數據分析應用的一個重點，通過大數據分析市場和企業的數據，比傳統市場調研更快速和准確。


2. 生產研發:通過對市場中的產品銷售情況和消費者的反饋情況分析，找到產品不足，提前優化。


3. 市場營銷：通過大數據分析出消費者的人群畫像，了解消費者需求，精準營銷。

Ⅳ 如何運用大數據降低企業成本

對於企業來說，要想藉助於大數據來降低運營成本是一個重要的訴求，而通過大數據技術來降低運營成本的出發點也非常多，不同行業企業也要結合自身的實際情況來進行方案規劃。當前很多企業利用大數據來構建自己的價值化考核體系，這是降耗提效的好方式。

所謂的大數據價值考核體系主要從提升員工的工作效率角度出發，同時輔助智慧化技術，以此來降低員工的工作難度，讓員工在工作中能夠獲得更大的工作成就感，這也是當前智能化辦公的重要訴求之一。大數據的價值化考核體系是一個非常龐大的體系，而且這個考核體系與行業有密切的關系，需要有一個專業的團隊來進行開發和維護。

當前互聯網企業的價值化考核體系做得普遍要好一些，一方面互聯網企業有較強的技術支撐，另一方面互聯網企業在人才結構上更合理，在新模式和新技術的推進和應用上有其天然的優勢，所以對於很多傳統企業來說，要想完成結構升級首先要從人才結構升級開始。

大數據對於企業資源的利用也有巨大的積極作用，通過大數據技術能夠深度挖掘企業的各種運營數據，從而找出企業的一些管理和制度上的短板，這也會在一定程度上降低企業的運營成本。

關於如何運用大數據降低企業成本，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。

Ⅵ 企業如何利用大數據做好自己的精準營銷

一、認清趨勢，了解行情，接受大數據理念。目前很多企業主對大數據營銷還是處於迷茫期，觀望狀態，這是很艱難的階段，但必須要深入了解，越深入越會明白大數據發展趨勢，越會明白運用大數據的必要性，之前我們也有過介紹，大數據的發展趨勢，大家可以爬樓學習。小編想說的是，如果再不下手，可能就晚了！
二、找對合作商，看準實力。到底誰能幫助你解決經營的難題？他會不會幫你製作一整套的營銷方案，會不會設身處地的想你所想，知你所難，會不會隨時關注你的方案有沒有效果，隨時調整以達到最佳，這真的很重要！
三、運用大數據，解決你的經營難點，甩掉傳統的經營模式，告別老，慢，貴的節奏，讓你的營銷團隊智能化；先一步建立屬於自己的資料庫，抓取屬於自己的客戶數據，運用前沿產品，把你的廣告用眨眼間的光景投放出去，做到新，快，省。

Ⅶ 如何充分利用好大數據

就目前而言，幾乎所有行業：醫療保健，製造業，金融業，零售業都在發生數字變化，而且這個名單還在繼續。如果用好大數據可以預測好未來的發展，那麼大家知道不知道如何充分的利用好大數據呢？這就需要建構一個新的結構，以及做好協作工作。

現在人工智慧是很普及的，機器人亦是如此，在不久的將來，隨著銷售和客戶服務的自動化，未來的發展重心將更高的價值放在人與人之間的互動上，當然，人們還會保持對提出服務的期望。這樣才能夠讓自己的需求得到充分的滿足。如果利用分析的強大功能去進行大數據分析，那麼企業將能夠對這些海量數據進行分析並分類，機器就會以驚人的速度從中學習。這樣就能夠獲得極佳的發展方向。從而推動科技的發展。

用好大數據必須建構一個新結構
大數據的分析需要一個新的結構，雖然公司將擁有了比以往更多的數據，但是要想進行大數據的分析，就需要重新考慮企業的結構，現如今，隨著公司適應技術不斷變化，轉型的速度將推動現代企業模式的發展。企業必須開始以反向思維的方式運轉，不能夠繼續使用新的企業結構。
當然，企業還應該培養分析文化，這是最重要的一件事情，企業培養分析文化就需要舍棄傳統的決策層次結構。這句是要求企業中的每個人都能夠做出基於事實的決策的能力。如果詢問一線員工，包括銷售人員和生產車間員工，他們使用哪些數據做出決策。通過這些問題才能夠讓未來的發展路線變得更加通透。
對於那些扁平化企業結構並消除決策障礙的公司將變得更加敏捷，因此使得這類公司更具有競爭力。我們需要全面拆除企業結構中的某些局部結構，這種轉變能夠使企業運作發生了巨大變化。使得企業有一個比較民主的氛圍。

大數據的適應需要做好協作工作
傳統的層次是公司的常態，但是並不是公司必須改變的唯一方面。對於扁平化的企業結構需要合作水平必須提高，必須培養共享協作的文化。這樣才能夠讓公司更具有凝聚力。企業還應選擇具有多學科背景的管理工作人員，並要求他們查看不相關的業務並借鑒想法。這將有助於鼓勵合作並吸收新的和創新的想法。
要想發展這種文化的作用，需要確定如何平衡個人貢獻與團隊合作。如果每個團隊成員沒有平等的貢獻，那麼過於緊密地合作可能會導致個人的靈感流失。就個人而言，專業人士需要在個人安靜的時間來完成工作。考慮到這些要素，理想的企業模式將能夠加快決策速度，減少層級的監督，並產生一種重視個人貢獻的協作工作環境。這樣才能夠讓人們更加團結。
看完上述的內容，想必大家已經知道了如何充分利用好大數據了吧，大數據的使用需要建構一個新結構和做好協作工作，這樣才能夠充分使用大數據，才能夠對未來做好精準預測。

Ⅷ 企業如何運用大數據戰略快速發展

今天,大數據已經成為經濟發展的「水電煤」,成為賦能經濟發展的新引擎,因此,在數字經濟環境下,實現數據資產化是各領域行業搶占市場先機最重要的著力點。

企業大數據戰略——數字化轉型

全球知名調研機構IDC此前曾對2000位跨國企業CEO做過一項調查，結果顯示到2018年，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都將把數字化轉型作為企業的戰略核心。對於傳統企業尤其是傳統的中小企業而言，數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題
。

第一步：數據集成——為您構建單一數據源

採集來自網路爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入五個數據源的數據，為客戶提供定製化數據採集。目的是根據客戶的需求，定製數據採集，構建單一數據源。

第二步：數據管理——建立一個強大的數據湖

探碼科技通過web（網頁）數據採集、和工廠設備數據採集通過這兩種數據採集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最後快速輸出數據構建數據湖。

第三步：數據應用——發揮數據價值

將數據湖中通過清洗整合的數據，根據客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的SaaS系統、可視化系統、工業APP，實現數據實體化、應用化，將數據應用到客戶的商業運營中，助力客戶實現信息化管理。

更多企業大數據戰略請訪問探碼科技官網

Ⅸ 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。

Ⅹ 企業如何實現對大數據的處理與分析

企業如何實現對大數據的處理與分析
隨著兩化深度融合的持續推進，全面實現業務管理和生產過程的數字化、自動化和智能化是企業持續保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數據必將成為企業的核心資產，對數據的處理、分析和運用將極大的增強企業的核心競爭力。但長期以來，由於數據分析手段和工具的缺乏，大量的業務數據在系統中層層積壓而得不到利用，不但增加了系統運行和維護的壓力，而且不斷的侵蝕有限的企業資金投入。如今，隨著大數據技術及應用逐漸發展成熟，如何實現對大量數據的處理和分析已經成為企業關注的焦點。
對企業而言，由於長期以來已經積累的海量的數據，哪些數據有分析價值？哪些數據可以暫時不用處理？這些都是部署和實施大數據分析平台之前必須梳理的問題點。以下就企業實施和部署大數據平台，以及如何實現對大量數據的有效運用提供建議。
第一步：採集數據
對企業而言，不論是新實施的系統還是老舊系統，要實施大數據分析平台，就需要先弄明白自己到底需要採集哪些數據。因為考慮到數據的採集難度和成本，大數據分析平台並不是對企業所有的數據都進行採集，而是相關的、有直接或者間接聯系的數據，企業要知道哪些數據是對於戰略性的決策或者一些細節決策有幫助的，分析出來的數據結果是有價值的，這也是考驗一個數據分析員的時刻。比如企業只是想了解產線設備的運行狀態，這時候就只需要對影響產線設備性能的關鍵參數進行採集。再比如，在產品售後服務環節，企業需要了解產品使用狀態、購買群體等信息，這些數據對支撐新產品的研發和市場的預測都有著非常重要的價值。因此，建議企業在進行大數據分析規劃的時候針對一個項目的目標進行精確的分析，比較容易滿足業務的目標。
大數據的採集過程的難點主是並發數高，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也是需要深入的思考問題。
第二步：導入及預處理
數據採集過程只是大數據平台搭建的第一個環節。當確定了哪些數據需要採集之後，下一步就需要對不同來源的數據進行統一處理。比如在智能工廠裡面可能會有視頻監控數據、設備運行數據、物料消耗數據等，這些數據可能是結構化或者非結構化的。這個時候企業需要利用ETL工具將分布的、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，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，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。對於數據源的導入與預處理過程，最大的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。
第三步：統計與分析
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。數據的統計分析方法也很多，如假設檢驗、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。在統計與分析這部分，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。
第四步：價值挖掘
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。
總結
為了得到更加精確的結果，在大數據分析的過程要求企業相關的業務規則都是已經確定好的，這些業務規則可以幫助數據分析員評估他們的工作復雜性，對了應對這些數據的復雜性，將數據進行分析得出有價值的結果，才能更好的實施。制定好了相關的業務規則之後，數據分析員需要對這些數據進行分析輸出，因為很多時候，這些數據結果都是為了更好的進行查詢以及用在下一步的決策當中使用，如果項目管理團隊的人員和數據分析員以及相關的業務部門沒有進行很好的溝通，就會導致許多項目需要不斷地重復和重建。最後，由於分析平台會長期使用，但決策層的需求是變化的，隨著企業的發展，會有很多的新的問題出現，數據分析員的數據分析也要及時的進行更新，現在的很多數據分析軟體創新的主要方面也是關於對數據的需求變化部分，可以保持數據分析結果的持續價值。