小公司如何利用大数据

❶ 如何运用大数据提升公司业绩

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、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。

❷ 如何使用大数据技术为企业创造更大的价值

作为一名大数据工程师，我来说下我的想法。如何使用大数据技术为企业创造更大的价值？这里有两个注重点，一个是大数据技术，一个是为企业创造价值。目前大数据在不同的应用场景，可以分为很多不同种类的技术，比如数据的离线计算有 Hadoop、Spark，存储方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中间件有 Kafka、MetaQ，实时计算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。这么多大数据技术，怎么样为企业创造出更大的价值呢，我认为有一下几点：

目前很多企业最底层都用到大数据相关技术，如何保证线上业务稳定成为大数据技术最重要的一件事情。线上业务不稳定会直接影响到消费者的使用，尤其是涉及到交易相关的业务更是重中之重。线上业务的稳定性不能受到大数据集群抖动而产生影响，打个比方，线上订单交易链路在最底层使用到了HBase 数据库，但HBase集群突然 Down掉之后，那么线上用户突然不能够进行下单和支付了，这对于公司来说，直接就影响到公司的交易额和利润，这种情况是公司绝对无法容忍的。

所以你能够保证公司所使用大数据技术集群资源越稳定，那么对于线上业务的稳定运行就越有保证，通过对大数据集群稳定性进行保障，进一步提升消费者的使用体感，这就是你的价值。

更好的降低公司大数据集群机器的资源消耗，提升公司集群资源的使用率，进一步压榨机器的性能也为公司带来了价值。公司每台机器，说实话，都需要从外进行采购，这消耗的就是公司的资金。如果你能在现有的机器上，满足更多的业务，而不只是单纯的购买机器水平扩展来满足业务，这样会进一步帮助公司节约资金。公司的最终目的也是为了盈利，你帮公司降低了机器的购买，这也是为公司节约了一笔很大的成本。

大数据技术发展到了一定程度，就需要自己通过技术创新，来满足公司一些更为复杂的业务场景。通过技术创新，带动业务发展。比如图数据库的出现，使得公司能够使用图数据库来构建用户的社交网络图，通过构建的社交网络图可以快速了解到用户的关注、用户的粉丝、和用户兴趣相同的用户有哪些。哪些用户是信息传播关键点等等，通过大数据技术的创新，知道更多潜藏在大数据底层的商业信息价值，从而帮助公司上层更好的做战略规划。同时，也可以通过技术创新，变革整个公司的技术架构，使用新的技术来满足未来公司战略的发展，最直接的例子，就是阿里云。

总体来说，大数据如何为公司创造更大的价值，我认为可以从提升大数据集群的稳定性入手，更好的保证公司线上业务的稳定和运行。其次，可以更好的压榨和节约公司的大数据集群相关的机器资源，从而减少公司机器方面的采购成本。最后，就是通过大数据技术创新，通过技术来驱动业务的发展，当然这也是最难的一点，如果你能做到通过某种大数据技术的创新使得公司战略方面业务的成功，那么你的价值对于公司来说，将是无法估量的。

❸ 我是小公司那里获得大数据

在数据时代，中小企业只有把握好自己的优势，通过网络数据等资源充分整合来得到所需利益，也就是淘金。具体情况要分类分析：
如果是网络公司，那么先要弄明白自己的优势有什么，有什么可用的资源，能否和大企业接边，能不能利用这些资源提供优质服务，如果可以，那么就可以从这些方面取得利益。
如果是实体产业企业，那么就要根据数据化的社会找到更适合客户需求的产品，或者说生产更有竞争优势的产品，同时现在很多实体企业都通过网络销售，所以可以根据具体情况分析有用资源，进行资源整合。

❹ 公司如何通过大数据赚钱

公司如何通过大数据赚钱

现代大数据项目具备巨大的节约成本的潜力，其效果对于过去的数据处理方式而言有如童话。但需要谨记的是，在投入时间和资源到大数据项目之前，首先要确认你的项目是收益大于成本的。只有傻瓜才会匆匆对一个点子一见钟情并倾其所有。

大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到具体大数据如何带来收益，和具体如何实现的例子，这是怎么回事呢？

多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要在于：实现对复杂系统更为精准的剖析，例如股票市场或供应链。（投行成为最早一批应用大数据分析的行业之一，可谓毫不意外。对利用技术提升效率，创造效益更为敏锐的商业模式，往往也是更赚钱的。）

在投行的日常工作中，为了精准地选择投资机会、选购股票，有大量对文档处理的需求，例如新闻简报，财务报表。如果人工进行，工作量过于庞大。因此助理分析师们往往简化他们的预测分析过程，并使用电子表格来完成绝大部分工作。通过大数据技术，投行可以整合各种信息，减少可能的（简化分析带来的）风险，从整体上带来更优越的分析和预测能力。

公司如何通过大数据赚钱

通过大数据平台，股票经纪和投资经理们可以聚合各种来源的非格式化数据，辅助判断哪些公司值得投资。所谓‘非格式化数据’包括如公司新闻，产品评论，供应商数据，价格变化，将这些信息以所谓“大数据”形式整合，通过建模，帮助股票经纪决策买入或售出股票。

有些采用如上方式进行投资预测的公司，很注重节约实施成本，例如使用云平台（如AWS），先从很小数量的服务器开始，随着获益增长，逐步提高投入。一位我认识的分析师，从一家大投行离职创业后，在不到六个月的时间内，仅仅使用非常有限的投入，创立了一个盈利良好的大数据交易系统。

即便在传统制造领域，大数据仍然可以提升预测能力。我曾经担任过顾问的某欧洲一线汽车制造厂商，通过建立一个钢材交易成本的分析系统，选择更好的时机，以更优价格买入原材料。这个系统由开源Java框架Hadoop创建，整合了多个供应商的共计15Tb的数据，在两年内为该公司节省了1600万美元。

这个项目的成功主要有两个原因：首先，公司有足够的信息为所有的供应商建模；其次，该项目节省的原材料成本超过了实施这个项目的费用。

公司为何因为大数据亏钱

然而，并非每个大数据项目都会这样成功。公司在大数据项目上以亏损告终的概率，有时和成功的概率相差无几。大数据项目失败的早期症状有很多种，最常见的问题如：

步子迈太大：大数据并不需要一笔巨大的预算，如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目，往往会产生问题。在正式开始前，明智的做法是，尝试用有限的投入，在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏，一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高，而逐步扩大投入规模，确保收益始终大于投入。

低估人力投入：在开始实施一个大数据系统前，问自己一个简单的问题：这个项目是否可以不需要持续的人工支持来运作？如果答案是，需要人工支持，那么建议停止项目。建立这样一个项目往往意味着百万级的损失，无法在有利润情况下保持维护和运行。

迷信自然语言处理：大数据有个经常听到的功能是，通过自然语言处理，将各种领域的各种数据处理成直接可读可理解的形式。这听起来确实很赞，但是在实际应用中，往往不尽如人意。自然语言处理仍然存在许多妨碍应用的限制，主要由于人工智能的发展还不够－－而且在可见的10年内，这个情况可能不会有很大改观。

现代大数据项目具备巨大的节约成本的潜力，其效果对于过去的数据处理方式而言有如童话。但需要谨记的是，在投入时间和资源到大数据项目之前，首先要确认你的项目是收益大于成本的。只有傻瓜才会匆匆对一个点子一见钟情并倾其所有。

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❺ 大数据时代，中小企业如何“淘金”

那么对于中小企业来说，其实他们也在也非常关注一个大的格局的变化，给他们能够带来市场规模拓展，甚至取得行业领先这样一种契机，所以本报与第一财经头脑风暴节目合作，关注中小企业创新性企业如何把握住大数据时代所带来的机遇，面对什么样的瓶颈和挑战。 参与讨论的嘉宾分别为：北京百分点信息科技有限公司的CEO、副总裁张韶峰，订餐小秘书霸王菜的CEO刘骊，北京字节跳动科技有限公司的CEO张一鸣，易居（中国）控股有限公司的执行总裁丁祖昱，港澳资讯董事长兼CEO唐骏，启明创投老总邝子平，创业公社的联合创始人兼执行社长李易，奇正沐古（中国）咨询机构的董事长孔繁任。 1 大数据正由技术热词变成社会浪潮，影响社会生活，但大数据到底能改变什么？ “大数据不一定只用来连接人和信息，它可能用在医疗，金融，典型的就是为个体用户更好地获取资讯，第一个特点是你随时用随时都有新的内容，另一个更重要的是，可以用每一个人的兴趣，分析每个人的行为，为所有用户推荐它感兴趣的内容。用户阅读的过程是我为自己，但结果其实是我为人人。 ” 张一鸣：大数据对我来说，就是改变了我连接用户和信息的能力，我能用大数据改变用户获取资讯的方式。就公司而言，我们公司能够用大数据能够连接用户的信息，我们能够分析海量的信息，处理海量的信息，同时分析海量的用户行为，把信息和用户连在一起。以前是没有这个机会的，只有越来越多的用户行为数据可被分析之后，有了这个能力。同时也就可以给用户更好的发现。 大数据不一定只用来连接人和信息，它可能用在医疗，金融，在我们这里更典型的就是为一个个体的用户更好地获取资讯，第一个特点是你随时用随时都有新的内容，说明我们是获取了海量的数据，这个叫大数据，但另一个更重要的是，我们用每一个人的兴趣，分析每个人的行为，为所有用户推荐它感兴趣的内容，在用户这边做到了对大量的用户的数据行为的挖掘，用户阅读的过程是我为自己，但结果其实是我为人人，就是更好的获取信息提供了帮助。 张韶峰：大数据改变了我的生活和工作，我能用大数据改变企业的运作效能和人们的生活。什么是大数据，就是各个不同行业，各个不同领域的数据融合在一起的时候，数据才能产生质变。因为数据多了，一个行业就多一个纬度。每多一个纬度，数据价值是呈指数级变化的。 大数据的影响在我看了，我可以为其他企业提供基于我这个大数据之上的数据的服务，比方说精准的营销，我举一个例子，就是银泰百货的例子，银泰百货做所谓的OTO，线上线融合打通它，因为跟电子商务的竞争，它想做什么事，用户是要到商场免费上无线，铺设免费的无线点，一上网他就吊百分点数，百分点你知不知道这个用户偏好是什么，知道，你给他推一个优惠券说二楼有一个情趣内衣在打折，顶级牌子的，你要不要，可能在五楼有你喜欢的口味，你喜欢刚果菜，一个非常稀奇的菜，也打出来了，就是因为我们去分析全网上用户偏好。 柴可：大数据带来新的数据服务和产品。我觉得虽然我们是一个创业性的企业，体积还很小，但是我们每天有一百多万的女孩主动参与告知相关生理数据，还是全是亚洲人群，所以说我能够通过数据，在无序当中找到一个规律，这对于针对亚洲人群的产品的开发和药品的开发是更有价值的，我们公司现在有接近两千完的而且在亚洲的女性，我们的数据我相信还是有一定的说服力的，可能最后说一下，我也认为大数据时代还称不上时代，但是数据服务和数据产品是我们创业者现在已经开始在探索和已经有雏形的一个时代。 2 对于创业者来说，大数据究竟是一场创业变革还是忽悠？ “大数据本身不是忽悠人。但任何一场革命，刚开始来时，人们的期望都会超过它实际发生的速度，你想它变得快，其实变得很慢，但真正变革时，它摧枯拉朽的速度会超出想象。现在其实大数据还没到来，其实大公司还是忽悠人。 ” 张韶峰：我认为，现阶段的很多公司都是忽悠人，但大数据本身不是忽悠人。比如IBM，oracle那些公司是忽悠的，他们去给我们的客户讲N多大数据概念是为了把它设备卖出去。比如说我最近一个客户，被一个国际知名品牌公司讲了很多云计算的东西，我的客户就被忽悠了，买了它的很多设备，结果买了之后COO问我这些能做什么，这不是被忽悠了吗？其实你应该想清楚，你做什么应用，再反过来去买那些设备和软件。 因为应用是针对价值的，你先想清楚我要创造什么价值，反过来说我要创造价值需要什么设备什么软件支撑，所以我认为IBM，oracle，微软全是忽悠，SAP全是忽悠的，他们都不是大数据公司。 我再举个例子，以前oracle的老板说什么云都是炒作出来的，云这个东西无外乎就是以前的CS模式，BS模式，后来被谷歌搞的没办法了，所以oracle也搞了一个，因为它要不进行高端包装，它卖不出来设备了。 我觉得任何一场革命，刚开始来的时候，其实人们的期望都超过它实际发生的速度，你想变的很快，其实变的很慢，但是真正变革的时候，它摧枯拉朽的速度会超过你的期望，像电子商务一个道理，所以我觉得现在其实大数据还没到来，其实大公司还是忽悠人，其实他们不是大数据公司，他们是产品公司，他要做个产品，用户喜欢就OK了。我们也才不管我们是不是大数据，解决我们企业的问题就OK了，大数据真的是忽悠出来的。我想的就是我怎么样解决我的问题，然后有一天说OK，我包装成大数据，但是我还是相信说，黑客帝国里面描述这种矩阵如果会成为现实的话，以后一定是大数据时代，这个是我坚信的，不可逆转的规律。 张一鸣：我非常同意韶峰的看法，就是解决问题自然会带来一些方案的改进，而不是拿现有的机器，现有的软件，就是遇到我们做要解决需求解决问题的时候，自然会想到用更低的成本，以前做大数据，我们最典型的天气预报，都是用超级计算机，500个CPU，现在早都不用了，IBM也推销了很久的超级计算机，现在谁买这个CPU的计算机，谁就是被忽悠的。 唐骏：我觉得这个也不能这样说，它们是叫做设备供应商，为什么说大数据时代的到来，过去也有数据，为什么现在叫大数据，过去不叫大数据，因为现在计算能力增强了，所以大量的数据通过计算从无序当中找到有序，一定是靠计算能力的增加来的，所以这一些供应商，其实给大数据还是带来了变革，这是不能否定的。 我们现在应用当中没有它们还真的做不了，比如说我们在做黄金期货的时候，你说你把过去十年数据找到一个相关性找到一个趋势，这个是需要的是计算的速度很快，然后帮助你快速做出反应做出判断。 李易：这个其实是大数据的底层支撑，现在这个世界上，大数据标准和话语权就是掌握在IBM，SAP，EMC手上的，因为非常简单，你说现在银行为什么国内的银行，如中国人民银行为什么都要采购SAP的软件，IBM的大型机，确实这样子，我现在一秒钟随时要调用一年的数据，这个数据怎么能做到不死机，怎么把非结构化的数据怎么处理，坦白讲这确实是一种绝活，这个是不能否认的。包括现在微软和Google在推的人工智能，我说一句话，阿拉伯语实时的，简直让你没有任何间隔的给你翻译出来，坦白讲这不是一般人能做的。 我再说一点啊，忽悠不忽悠，泡沫不泡沫，现在有句话投资行业非常流行，什么叫泡沫？你在里面，那就是牛市，你不在里面是泡沫。现在都在里面的，怎么是泡沫呢？你在这里面得说它好了，这个是很显然的，那么第二个就说从现在大数据这个三个纬度看，它实际上就是数据必须要采集，采集之后要存储，这个都是不是中小企业能玩的了的，这都是大企业、中科院的相关的企业在做的这个事情，第三就是分析，如果说我能预测半年以后，突然会非常的寒冷，甚至说我能预测十年以后冰河期，地球进入冰河期，那你想想看这个服装厂赶紧都去存储，大量囤积羽绒服，这是多少的有价值啊。但是说白了，你数据从哪来，然后你有没有这个能力去分析。那么某种意义上讲中小企业找准自己各自产业链上的位置。 刘骊：我认为这个大数据虽然很让人激动，也确实带来很多变革，但是我觉得它其中确实有泡沫，为什么会上大家激动呢？我觉得大数据给人一种错觉，从预测人的行为，拓展到预测未来。我觉得大数据作用虽然很大，但是没有必要去夸大，我们需要时时刻刻从需求出发，而不是要说我做这个大数据，目的是为了做成大数据公司而去做一个大数据，我们的大数据它自然会随着我们主营业务的发展，搂草打兔子，自然会变成大数据。这是我的观点。 3 玩转大数据，小公司更加游刃有余，还是大公司更加有机会？ “中小企业，只能从大企业等处拿数据，然后去帮他们解读、分析。很多中小企业会做一种探索，如果有一种机制把他们共享出来，数据照样会在小公司存在，而且可能比大公司的数据更管用。可见，小公司要采集数据，一定要想到应用。 ” 李易：大数据就是来自于大家伙的，你看现在这个上海高架，上海各种各样的高架，为什么上面有指示牌呢？显示红的，绿的，黄的，它是怎么来的呢？因为高架路上下面都埋了传感线圈了，埋了武器了，所以它能采集，这个都是不是说中小企业能玩的了的，这都是大企业、中科院的相关的企业在做的这个事情。 而中小企业，只能从大家伙那里拿数据，然后去帮他们解读、分析。我估计很多人应该都用手机APP“非常准”，这是合肥一个小公司做的，为什么航班延误什么的它可以提供数据，那就是弃而不舍去找民航总局谈，民航总局说这个数据反正闲着也是闲着。那就谈一个分成或者谈一个商业合作，公司几个人在合肥就火了，因为他有民航总局机房的数据可不是很准吗。这个结论就是在大数据时代创业者创业就是得捡大家伙不玩了，就是这么简单，属于捡漏。 张一鸣：对，我觉得创新型公司能够从大公司或者从政府机构中拿到数据这当然好，然后作为社会来说肯定是大数据的标准交换也好发达也好，政府有这个数据公开的计划更好，但是我觉得对于创业公司来说要立身自己，最好就是应用本身就是采集，我给你推荐信息，你本身就告诉我你的信息，这样才能正循环，也许开始不够大，像中数据，中大数据，但是用户被用过，越用越好用，你的数据就越来越大了，所以我觉得正循环应用和采集很重要，对于创业公司来说，这也是机会。 刘骊：四个小的可能数据还不够大，但是四十个呢，四百个呢，四千个呢，只要有一种机制能够把这些数据拿出来共享，我相信可能很多中小企业他们会做一种探索，有一种机制把他们共享出来，数据照样会在小公司存在，而且可能比大公司的数据更管用。 张韶峰：就说小公司要采集数据，一定要想到应用，这个应用本身不管是2B还是2C本身是有价值的，靠服务或者应用来获得数据，而不是上级你给我数据吧？我联合了800家，可能一家没这么大，加起来一定比大。 柴可：小公司的产品服务更能有效获得数据，就像一个国家今天卫生部门发布一条信息说，所有女孩必须每天告诉我你来没来月经，没有女孩会告诉他，因为要靠优秀的服务去贴近女孩的生活，才能获得信赖，才有数据应用。 4 大批创业者站在这个时间点上，如何淘金“大数据”呢？ “在大数据时代，要在这个领域里去创业的企业家，首先要从用户的需求入手，从用户的需求出发，找出痛点，用大数据的手来解决这些问题，而不要自己把自己忽悠进去。 ” 李易：就大数据这种服务而言，我们叫革命的话，它对于原有的IBM、ICP，EMC来说，它只是大企业的小革命，对它来说是搂草打兔子，顺手做了。但是对于中小小企业来说，是大革命，是小企业的大革命，因此，是有可能真的是做成一个专业的大数据。 创新型中小企业最稳妥的方法是迅速傍大款，迅速卖掉，积累实力后，可以再做一些事情，这是比较靠谱的。第二个就是如果我们说的再长久一点，我们从数据的采集，存储到分析已经说得很清楚了，其实最有机会的就是分析。 对于中小企业而言，分析有机会的话，必须聚焦，比如做餐饮的就把这东西做好，别想做别的，已跟银泰有这种标志性的百货公司合作，就得去做百货公司，你别想做那么多东西。你就一直聚焦下去，只能是专注，没有别的办法。 唐骏：我同意采集基本上没机会的观点，因为采集量毕竟有限，对不对？所以只能靠历史的数据，但是分析这个绝对是一个大的机会。因为你想这个比的是什么？比的是智慧。 我觉得如果纯粹讲大数据这个概念，还是有很多的机会，利用前人已经采集好的这些数据来进行分析，在这个分析基础上找到你的应用，这个是我觉得给所有的创业或者未来想在大数据的领域来进行创业的人提供一条建议，就是完全有机会找到他们创业的机会。 邝子平：大数据就是在无序当中找到一个规律这就是大数据，就是你不可预测的东西，但是通过你的大数据的分析，你找到了可以预见的东西，这是我对大数据的理解。 但我对刚刚选择分析有一点不同意，我同意最简单是做分析，但问题在中国很难做分析这个活，因为中国手头上有最大量数据的企业，没有美国有大量数据企业那么的开放。一些大的企业，他们手头上都有很多数据，但他们在中国普遍都不大会对第三方开放，所以你要真正要在分析这边落笔的话，你首先要在采集这边要有点独特的贡献，当然你做很多地方不让你采集，那你没办法，只能不做那行了，比如有人愿意把他的周期给你，这是一个愿意开放的，可能有人愿意把参与的东西给你，所以这些是你可以采集的，你没有采集在中国很难做这个。 因此，我的建议是在大数据时代要在这个领域里去创业的企业家，首先一个从用户的需求入手，用户的需求出发，找出痛点，用大数据的手来解决这些问题，而不要自己把自己忽悠进去，别从大数据开始，就因为现在有大数据了，我非得要做个大数据，然后才去找到最终用户能用我这个东西干啥，首先你要对你这个要进入的行业非常了解，找到用户的需求，找到用户过去很多希望解决而无法解决的现在终于有大数据的手段，我给它来解决，所以这样的话就不会跟风，不会大家都去做广告推送，精准广告推送，不是百分百的用户都希望你精准广告推送，所以我觉得对你的行业要很了解，找出他们过去都有什么样的需求，而没有办法被满足的，用新的创新的技术手段去给他解决这个需求。 丁祖昱：我现在觉得大数据是理念，可以推动你们去做一些创新，但是如果要赚钱，要去卖，还得靠忽悠。也就是说你要用忽悠说服我，你才会花钱买，实际上最后都是过度地把大数据概念包装在他们的应用上面，然后可以得到比原来单纯对数据分析，比如说卖10块钱，加了大数据的概念，再加上忽悠我，把我忽悠晕了，我给了他20块钱或者100块钱。 我觉得给中小企业一个建议就是想想最后的付钱的人，为你买单的人，当然这个我是建议多想想房地产，因为房地产买单人多。如果能够提供房地产很好的解决方案的话，就可以活下去了，活一辈子，舒舒服服的。然后再看其他的行业，汽车什么的，一一排下，然后哪一个和你能够对接上，你就和他对接。 孔繁任：他就是一个概念，一种思维方式，可能对有些企业像唐骏这样的企业来说，就像一个小坑，一脚就迈过去了，可能对有些企业来说它真的就是一个陷阱，所以我们现在要的是对数据的价值，但是真的不要太在意它是不是大数据。大数据究竟是机会还是忽悠，我觉得可以向大数据去学习、借鉴，可以用它的方式去思考，但是不要迷恋大数据。 5 大数据时代创新企业瓶颈在哪里？是人才问题还是用户隐私问题，或是数据获取渠道问题？ “对于创业型公司来说，大数据要有小应用，这个小应用应是成功的应用，而不要想是大应用。用大数据去做大应用不是创业型公司做的事情，要想这种应用如何和最后的盈利模式直接挂勾。 ” 唐骏：大数据，大数据，没有足够的数据量其实是构不成大数据，也很难做出一个刚才所说自这种判断也好，决策也好，所以所有一切是基于大数据的前提，但是对我们一般的创业型公司来说，他们很难去采集到足够的数据，就像谷歌一样才有可能采集到这么大的数据。因此数据获取渠道的问题是大瓶颈。 丁祖昱：我认为是数据应用，我觉得现在的瓶颈，前三个方面确实是一些问题，但是其实他们都已经想到办法了，比如人才的问题，可以自己上，用户隐私的问题，现在没什么隐私了，然后数据库，反正自己有自己的渠道，只不过今天也称不上大数据而已，我们可以用个大数据的帽子给它套起来，但我觉得实际上对于创业型公司来说，大数据要有小应用，这个小应用就是我们认为是一个成功的应用，而不要想是大应用，用大数据去做大应用不是创业型公司做的事情，但是这种应用，今天和生意或者说和最后的盈利模式能够直接挂上勾的，我认为这是对于所有创业型公司来说最大的难题。 张韶峰：我选的是人才，为什么？就是因为我做数据挖掘做了十年时间，我当时在IBM工作时就知道，一个数据仓库特别容易失败，就是技术人员说技术的话，业务人员说业务的话。说到底就是需要一个既有技术思维，又有业务思维商业模式的人才，这种人非常难找，你去跟你的客户讲一堆，我可以帮你处理数据，处理数据干啥啊？讲不清楚，这个我认为是限制创业公司发展的一个瓶颈，这块要很有综合思维的人，这个不太好掌握，这是我的一个观点。 柴可：我也认为是人才问题，我们现在团队里也有专业的妇科医生，但远远不够，尤其是像妇科医生这样的，我们把它的工资年薪30万元调到年薪60万元了，都没人愿意来，一是因为不太信任小公司，你是处于一个创业机构，他在医院里非常安定、稳定，第二个是因为一般有医学经验的这些医生，年纪都比较大，所以他更追求稳定。还有就是他对互联网的东西不屑一顾，所以我认为人至少是在我们企业是一个挑战。 张一鸣：我认为的瓶颈是产品，因为我觉得人才、隐私底线、数据渠道确实都是问题，但问题不一定是瓶颈，因为我刚刚说有了产品，提供很好的产品才会有很多的用户数据，才会有数据获取的渠道，好的产品，好的数据，搭建一个好的平台，人才他才会来，不是说你把很顶级的机构的很好的人才拉出来，问题就解决了，这要有好的产品，吸引他在产品上大有作为。比如谷歌正在收购一个公司叫做WAZE（众包地图），他就是一个小的创业公司，他就是我为人人，人人为我，通过自身的应用采集了大量的数据，谷歌和facebook这两个大公司都在抢这个创业公司的数据，这是一个非常好的例子。你收集数据的方式要独特，要提供应用，这就是产品。

❻ 小贷公司如何使用诚睿大数据找客户

关于找客户:新业务员没有经验也没有合作的人脉，因此最主要是自己“做量”
1. 电话销售，这你应该懂，如果没有好的号码，就只能靠疯狂打、被拒绝到疯才可能遇到有效客户，但是这很锻炼你的韧性和忍耐心
2. 派发单页名片，你在派别人也在派，做量是唯一途径
3. 到各类批发市场、专业市场陌生拜访，邀约同伴一起，否则被拒绝两次就心灰意冷了，一定要相互鼓励，当然，想要效果也只能是做量
4. 插车，名片直接插在驾驶坐的窗边。很辛苦，我可是插车经常插通宵， 白天插车很容易被人拔了，当然要注意安全，要2到3个人一起，女孩子就不建议采用这个方法了
5. 拜访同行，让他们给你客户，这个办法是下册，人家可能有合作的伙伴了不一定给你也是一个原因，除非你公司产品很有优势，否则效果不佳。
6. 投资：a,短信群发 b,语音电话自动拨打 c，网络广告 d，贷款网站获取意向客户 e,......只要有钱能投资的方法太多，但是新人就不建议去做，因为你都不知道怎么判断客户有没有效，你把握客户的能力不足可能导致你的投资打水漂了
7. 微信QQ微博博客都是你的广告利器，但是要用好，慎用，否则朋友圈会被大家屏蔽你还不知道。

❼ 企业如何进行大数据分析

1、数据存储和管理

MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类

EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘

豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类

亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❽ 小公司如何应对大数据

小公司如何应对大数据
“大数据”已经成为互联网上最热门的概念之一，我看到许多创业者都开始谈论大数据的商用价值，创业项目一定得和“大数据”挂钩，有些人更是把《大数据时代》一书奉为圣经，仿佛只要买一本祭在家里的某个角落，自己就有资格高谈论阔、指点江山了。但实际上，虽然书中洞见了数据分析的趋势和隐忧，可由于作者Viktor Mayer Sch nberger是一个典型的学术派，并没有什么值得称耀的实践经验，导致此书缺乏落地感，大数据商业应用在没有可靠技术支撑的状况下也只能是一纸空谈。
不可否认的是，“大数据”确实拥有十分重要的价值，如今从传统行业到互联网行业的很多产品也需要依靠“大数据”来作为功能支撑和核心竞争力，借用阿里巴巴数据平台与产品部数据仓库架构师占超群（花名离哲）的概括，目前阶段，大数据解决的主要问题分为3类：
小公司如何应对大数据
1. 拓展传统的商业智能（BI）领域。以前针对大数据量的统计、关联分析、趋势预测由抽样变成全量分析、将数据回流到各种报表。
2. 业务流程改。对各种数据进行聚合分析，用来做业务流程改进和考核的依据。
3. 数据商品和商业应用。通过对已有数据或数据处理能力进行服务化或产品化包装，形成数据产品或数据服务。
其中，我们在互联网行业最常见的就是通过已有的数据来形成数据产品和数据服务，最典型的应用场景就是“个性化推荐”，但这并非是人人都可以染指的概念——我们知道，行业内依靠四个特征界定“大数据”：
第一，Volume，体量巨大，PB级别；
第二，Variety，数据类型繁多；
第三，Veracity，价值密度低；
第四，Velocity，处理速度快。简而言之，需要从不同维度抓取海量数据并将其快速转变为有序的可用信息。
实际上，在中国互联网，完全具备以上四点特征也只有腾讯、阿里巴巴、网络等较大型公司，对于一般公司而言，根本就不可能拥有PB级别的数据，也无法支撑高昂的数据存储成本，而且大数据方面的技术人才十分稀缺。最近就有不少创业团队告诉我他们产品的愿景，很多想法都十分新颖，但迫于数据处理能力，只好选择“慢慢来”或者将产品功能阉割。那么，这类公司该如何在“大数据”浪潮中崛起呢？
我首先想到的就是利用第三方的数据处理服务平台，这是一项在海外已经比较成熟的业务，从字面不难理解，这些公司为那些没有大数据和大数据处理能力的公司提供“数据”或“服务”。
服务可以分为两大类：基础服务和个性化服务。
基础服务即帮助公司解决数据存储、框架搭建和管理等大数据处理的基础能力，这类公司的代表有Hadoop（分布式软件框架）管理软件与服务提供商Cloudera、非关系型数据库MongoDB开发商 10gen等。
另一类则直接帮助企业直接打造个性化解决方案，我认为这类公司更适合大部分从整体上就缺乏数据能力的中国的小型互联网公司和希望互联网化的传统企业，譬如帮助电商提供个性化网上购物体验的RichRelevance、个性化和数字市场营销优化服务提供商Baynote、为广告商提供数据和分析的eXelate，以及数据拍卖平台BlueKai等。在国内，也有一些不错的平台开始涌现，例如个性化推荐引擎服务商百分点。利用这些第三方的服务和数据，可以让小公司的产品也兼具优秀的个性化能力，融入大数据时代。
但我认为，还有另一种应对大数据浪潮的做法——逆势而为。我并不认为大数据是解决个性化的唯一方案，同是它还带有相当强的局限性——基于数据意为着用数据建立模型，从某种意义上说，它也像是一个牢笼：设想一下，如果你所有的信息全部来自个性化推荐，那么你很可能错失那些你从未接触过的全新领域，而这些开放的、全新的信息不正是互联网最迷人之处么？
事实上，已经有些产品这么做了，唐茶计划的李如一就曾表示，不会受数据干扰去决定出售/推荐哪一本电子书，而是完全基于他们的个人对内容的判断，还有进来比较受关注的电台Fuzz，完全由人工DJ来推送音乐。反过来想，如果同一类型的产品都具有精准的大数据处理能力，那么它们为用户提供的内容也很可能是千篇一律的，而这些逆势而为的产品，反而更像是真正的“个性化”服务。

❾ 创业公司如何利用大数据形成优势

创业公司如何利用大数据形成优势
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
大数据的价值体现在以下几个方面：1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；2 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
对于创业公司而言，利用大数据形成自己的独特竞争优势对公司的发展十分有利。首先，确定你的数据客户，客户数据的来源可能是多方面的，不用局限于某个行业或领域中；找出用户所需的数据，哪些见解会对用户的日常行为有直接的影响，以及如何将这些信息收集？它是否可以成为结构化，是否需要立即分析这些信息，或者是否需要让内容变得更加清晰？数据是没有任何背景也没有上下文可依靠，因此创业者必须把它变成对客户有意义的内容；当确定了数据客户和所需数据之后就可以建立基础设施来收集数据或者支付第三方工具，利用它提炼出数据。
大数据在今后公司的发展中愈发重要，猿团创业云提醒，即使创业公司对将数据转化成产品不感兴趣，他们也需要利用这些数据作为自己独特的竞争优势，如果他们不这样，那么他们就会落后于竞争对手，失去竞争力。

❿ 如何运用大数据

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。