数据平台如何实现价值

A. 大数据分析平台具有哪些价值

一、数据驱动事务

经过数据产品、数据发掘模型实现企业产品和运营的智能化，然后极大的进步企业的全体效能产出。最常见的应用领域有根据个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、根据模型算法的风控反诈骗服务征信服务等。

二、数据对外变现

经过对数据进行精心的包装，对外供给数据服务，然后取得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己把握的大数据，供给风控查询、验证、反诈骗服务，供给导客、导流、精准营销服务，供给数据开放渠道服务等。

三、数据辅助决议计划

为企业供给根底的数据计算报表分析服务。分析师能够容易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品司理能够经过计算数据完善产品功用和改进用户体验，运营人员能够经过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层能够经过数据把握公司事务运营情况，然后进行一些战略决议计划。

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B. 大数据如何创造价值

大数据如何创造价值
数据正形成一股湍流，渗透进全球经济的各个领域。但这到底意味着什么呢？尽管很多人疑惑重重，将大数据看成是对他们隐私的一种入侵。但从好的一面来看，大数据不仅有益于私人企业，也有益于国民经济及百姓。
比如，如果美国医疗可以创造性和有效地运用大数据来驱动效率和质量，每年来自行业数据的潜在价值，估计可以超过三千亿美元；其中三分之二将体现为国民医疗开支减少8%左右。在私营行业，充分使用大数据的零售商有可能将营业利润率提高超过60%。在欧洲发达经济体中，若政府机关使用大数据，估计仅仅在改善运行效率上就可以节省超过一千亿欧元（1490亿美元），这还不包括以大数据为杠杆减少诈骗、失误和税收缺口。
如今日益先进的技术应用于各类软件，配合持续增长的马力，从数据中提取有价值信息的方式也会显着完善。用大数据在全球经济中各行业创造价值的途径很多。私人公司、政府和公共部门，都有很大的机会利用大数据来提高效率和提升价值。
数据已经成为一个生产要素
麦肯锡全球研究院估计2010年全球企业储存在磁盘上的新数据超过7艾字节，而消费者在个人电脑和笔记本等设备上储存的新数据超过6艾字节。1艾字节相当于美国国会图书馆储存信息的4000多倍。
大数据现在触及到全球经济的每个行业。像实体资产和人力资本等生产中的其他要素，大数据是诸多现代经济活动顺利开展不可或缺的部分。估计截至2009年，几乎美国经济的所有行业里，每个拥有超过1000名员工的公司至少平均储存200兆兆字节的数据（即1999年美国零售商沃尔玛仓库数据的两倍）。
近期内最有潜力通过使用大数据来创造价值的地方是那些最发达的国家。展望未来，发展中国家只要条件适当，将会有巨大潜能利用大数据。比如，亚洲已经成为个人定位数据产生的主要区域，因为那里有大量的手机在使用。2010年，中国估计有8亿多部手机在使用，超过其他国家。此外，发展中国家和地区的一些个人企业在数据使用上比平均水平要先进。而且部分组织可借助其远程存储和处理数据的能力。
在基础科技、平台、数据处理的分析能力和使用者的行为（越来越多的个体经历着数字化的生活）的演变和创新驱动下，大数据的未来发展有无限可能。
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显着缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
可以预见，大数据应用将成为个体公司竞争和增长的关键基准，也将促进新一波的生产力增长和提高消费者剩余。

C. 大数据的价值如何体现

大数据的价值如何体现_数据分析师考试

进入大数据时代，运营商应用大数据发展的驱动因素是什么，是否需要建立新型数据库？ 刘伟光： 随着通信行业的竞争日益激烈，传统的语音和短信等主营收入的利润不断下滑，导致运营商必须找到新的利润增长点，同时有效控制运营成本，从而使自身可以在激烈竞争中立于不败之地。这也是为什么运营商把实现精准化营销和精细化运营提升到战略层次的重要原因。

此外，传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求。新型数据库应该具备如下特点：首先应该采用支持大规模并行处理的分布式架构；其次，应该使用基于符合工业标准的开放硬件和系统平台，保证成本可控；第三，随着开源技术不断成熟，创新速度快，新型数据库平台应该易于与新的开源技术进行融合；第四，新的数据库平台应该可以实现与Hadoop平台的无缝集成，实现跨结构化、半结构化、非结构化海量数据的混合分析能力。 卢东明： 运营商目前试图做新型数据库，但是不太现实，首先数据库公司一直以来都是很稳定的几家，需要长期积淀。

其次，大数据不是取代以前的技术，而是混合补充使用，不是新型数据库出来后，就完全替代传统数据库从而大规模使用。数据库是核心、稳定的技术，大数据是开源的软件技术，运营商还是会选择使用相对成熟的软件。 《通信世界周刊》： 大数据今年以来得到格外关注，目前发展状况如何？ 卢东明： 大数据在运营商的业务中早就有应用，目前在各个省都得到普遍应用了。大数据这个词目前有些炒作成分，它和以前的数据库不是完全脱节的，是对数据库的延伸。大数据是个现象，是数据库的另一个形态，不是否定、颠覆之前的数据库形态。

目前做大数据的厂商依然是以前那几家数据厂商，不同的产品解决不同的问题。在中国电信行业，从数据量和应用角度来看处于世界领先地位，这是由于电信用户多、规模大，电信业遇到的问题和挑战比较大，解决方案难度高。 刘伟光： 目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域，已经随着市场的需求推出了很多新的大数据实时分析的项目，相信未来的两到三年这个市场将会成倍增长，甚至会到达我们今天不能预期的数量。 需要分析共享大数据的管理工具 《通信世界周刊》： IT企业如何依托大数据为运营商提供管理工具，提升运营效率？ 刘伟光： 实现各部门的紧密协作永远都是提升运营效率的不二法门。而IT企业应该为运营商提供实现紧密协作、分析、共享大数据的管理工具，来达成提升运营效率的目标。

此外，大数据时代，IT企业仅仅为运营商提供分析平台、分析工具是不够的。这是因为运营商虽然很了解业务和需求，但普遍缺乏数学建模能力，因此很难利用好这些平台，使其发挥最大效益。所以，如何利用这些平台、系统和数据实现科学建模，同样是提升运营效率的关键所在。 武新： 运营商要解决数据处理效率问题，现在的数据用以前的系统处理需要一天一夜，而应用大数据技术处理可以一个小时完成。在大数据平台，应用云技术，通过集群的方式，几十台服务器同时工作，并进行压缩数据来节省空间。

目前大数据主要是针对结构化数据的应用，用户上哪个网，停留多长时间，通过分析都可做相应的分析结果推送给相关部门。除了对用户上网行为分析，还有网络使用情况、网络设备情况和用户使用手机类型分析。而对非结构化的数据，如视频和图片，目前分析得还较少。 《通信世界周刊》： 大数据具体应用于运营商的哪些业务中，有哪些成功的应用和案例？ 卢东明： 大数据主要应用在运营商的“信令”系统分析上，由于其数据量非常大，比“话单”分析的挑战大很多。移动互联网发展起来之后，运营商开始关注大数据，进行“用户行为分析”，根据人群分析做精准营销，推荐流量套餐。

此外，运营商提供IDC服务，通过“云”中心的方式为互联网企业提供服务。 武新： 运营商从最近两三年开始，感受到这方面的压力，开始寻求解决方案。中国移动“信令”分析系统项目对海量数据进行分析和挖掘；中国联通对“话单”数据进行用户行为分析。中国电信“新一代数据库”产品正在测试中，通过精分系统，进行精准营销。此外，在运营商专网也已应用大数据。运营商目前仍处于测试探索中，通过几种方法针对不同的应用进行测试、筛选。

目前运营商的相关项目有“流量分析”、“智能管道”和“新一代数据库”产品等，传统的数据库面对海量数据已经无法支撑，将来会慢慢被大数据代替掉。 要有开放的心态 《通信世界周刊》： 发展大数据需要解决哪些问题，关键点是什么？ 卢东明： 由于数据分析要看存储效果，涉及到效率和速度。目前运营商应用大数据存在的问题是避免无限制的花钱。另一方面，运营商要和厂商合作，针对不同的业务类型和应用场景，采取不同的分析方法。此外，运营商要有开放的心态，因为大数据作为开源的软件也不是可以解决所有的问题的。 武新： 在数据处理上，运营商转型中不仅有技术上的问题，还需要经历一个时间阶段和过程。

此外，运营商要转变思维方式，其在数据分析上的经验不如互联网企业，这是方法论问题，关系到如何用数据做生意。运营商以前都是依托传统业务，海量数据的出现，使得行业即将洗牌，运营商不得不转型重视数据挖掘。 但运营商可以发挥自己的优势，首先，要分析用户行为的变化，由分析以前的语音用户转变为分析上网行为。其次，运营商有能力提供类似互联网公司的服务，如QQ聊天。

最后，运营商有专网资源，有自己的数据中心可以运维，但是目前这些优势还没有完全发挥出来，是因为还没把握透用户的需求。

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D. 大数据分析平台的核心价值是什么

一、数据驱动业务

通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务等。

二、数据对外变现

通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务等。

三、数据辅助决策

为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策。

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E. 什么是数据中台数据中台带来了哪些价值

数据中台的含义和价值如下：

含义：简单来说，数据中台就是企业用户数据的链接枢纽，数据中台的搭建就是以数据创造价值的过程。它通过多维度、立体化的线上线下数据采集工具和方法，打破数据壁垒，讲数据整合，并搭建数据平台。

价值：数据中台可以帮助企业进行数据加工、数据处理、数据分析和数据建模，让数据价值达到最大化。利用数据中台可以打通营销、销售、服务、售后、复购等环节，全面管理多源数据，进而打造出一套高效的用户管理体系，帮助企业进行用户管理，提升用户体验，推进营销数字化。

数据的范畴：

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

F. 如何构建企业级大数据平台，发挥数据大价值

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？乐思软件这里从企业决策、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。