❶ 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。
❷ 初创公司利用大数据的最佳方式
初创公司利用大数据的最佳方式
人们认识到大多数初创公司都有一个共同点，那就是利用他们的创新理念可以明智而有效地使用大数据。他们通过使用从各种分析工具和活动收集的大量数据来影响市场方向和用户行为。大多数启动应用程序开发公司及其专家现在专注于使用用户在应用程序中生成的大量数据。
创业总是一个冒险的主张。无论是用户，还是投资者和资金，其是否增长，这都不能保证。世界上约97％的创业公司没有获得成功，只有3％的创业公司想法得以执行。创业公司的成功背后有很多原因，这可能是思维想法的唯一性，也可能是构建应用程序的UI/UX设计，或者可能是解决或缓解公众或企业所面临的问题。最近，人们认识到大多数初创公司都有一个共同点，那就是利用他们的创新理念可以明智而有效地使用大数据。他们通过使用从各种分析工具和活动收集的大量数据来影响市场方向和用户行为。大多数启动应用程序开发公司及其专家现在专注于使用用户在应用程序中生成的大量数据。以一个简单的例子来说明企业如何使用大数据，施乐公司是一家销售文档解决方案的国际公司，通过招聘最优秀的人才，使员工流失率降低了一半。使用认知分析和个性技能测试，施乐公司发现了与实际工作描述相匹配的合适资源。在大数据的帮助下，他们发现员工留任与员工敬业度之间的关系。这是初创公司能够利用每秒钟生成的大量数据的最佳方式之一。还有其他几种方法可以让初创企业将大数据投入使用，并利用其工具和技术的最大潜力。如果是创业企业，或者正在酝酿自己的想法，那么可以采用数十亿美元的经过验证的策略用于大型数据分析，这是全球知名厂商曾经创业的实施策略。盈利策略大数据技术自2006诞生以来日趋成熟。早些时候，这是一个批量的过程。但企业要求即时洞察实时数据，许多先进的大数据创业公司应运而生，其中包括Couchbase，Cognonto，MapD等公司带来最好的分析和处理技术。星巴克：咖啡巨头星巴克公司已经使用大数据来确定他们新咖啡店在其他商店相邻的特定地点是否可以获得成功。而在同一地区开设了相邻的咖啡店之后，星巴克通过使用基于位置的数据，人口数据和客户数据，保证了其所有商店的成功。有了这些数据，他们可以根据收入增长的趋势来判断每个新位置的成功率。CapitalOne:美国金融商CapitalOne公司通过人口统计数据深入研究了客户的消费习惯，他们能够确定最佳时机，向客户展示各种优惠，确保获得更多的潜在客户和最高的转化次数。亚马逊：这是电子商务和零售业中的一个伟大的例子，它利用大数据使人们喜欢这个平台。根据最新的10-K年度报告，亚马逊公司从其零售订阅服务中获得了64亿美元的销售额。它一直专注于智能市场可视化，更好的流程图。亚马逊公司也意识到，为了使客户互动变得个性化和人性化，他们必须充分了解情况。而且，因此，每个表单中的客户数据是有用的。在未来的日子里，精明的零售商将更加关注他们的数据收集工作，以便他们能够最好地使用结果。为了充分利用大数据，作为初创企业应该明白，在使用其产品和服务时，透明度和为消费者提供一种控制感是可以获得他们信任最好的方式。因为他们不会因为企业对他们了解多少而印象深刻，而是对企业所找到的东西感兴趣。现在，企业必须决定如何更好地使用数据。并能够找到一些更具创新性的方法来处理大数据。
❸ 创建大数据项目的五大步骤
创建大数据项目的五大步骤
企业需要积极的提升他们的数据管理能力。这并非意味着他们应该制定繁琐的流程和监督机制。明智的企业会配合他们的数据活动的生命周期制定灵活的流程和功能：根据业务需求启动更轻更严格、更强大的功能，并根据需求的增加来提升质量或精度。
一些企业正在利用新兴技术来应对新的数据源，但大多数企业仍然面临着需要努力管理好他们已经掌握或者应当掌握的数据信息的困境，而当他们试图部署大数据功能时，发现自己还需要面对和处理新的以及当下实时的数据。
为了能够实现持久成功的大数据项目，企业需要把重点放在如下五个主要领域。
1、确立明确的角色分工和职责范围。
对于您企业环境中的所有的数据信息，您需要对于这些数据信息所涉及的关键利益相关者、决策者有一个清晰的了解和把控。当数据信息在企业的系统传输过程中及其整个生命周期中，角色分工将发生变化，而企业需要对这些变化有一个很好的理解。当企业开始部署大数据项目之后，务必要明确识别相关数据的关键利益相关者，并做好这些数据信息的完善和迭代工作。
2、加强企业的数据治理和数据管理功能。
确保您企业的进程足够强大，能够满足和支持大数据用户和大数据技术的需求。进程可以是灵活的，并应充分考虑到业务部门和事务部门的需求，这些部门均伴有不同程度的严谨性和监督要求。
确保您企业的参考信息架构已经更新到包括大数据。这样做会给未来的项目打好最好的使用大数据技术和适当的信息管理能力的基础。
确保您企业的元数据管理功能足够强大，能够包括并关联所有的基本元数据组件。随着时间的推移，进行有序的分类，满足业务规范。
一旦您开始在您企业的生产部门推广您的解决方案时，您会希望他们长期持续的使用该解决方案，所以对架构功能的定义并监督其发挥的作用是至关重要的。确保您企业的治理流程包括IT控制的角色，以帮助企业的利益相关者们进行引导项目，以最佳地利用这些数据信息。其还应该包括您企业的安全和法务团队。根据我们的经验，使用现有的监督机制能够达到最佳的工作状态，只要企业实施了大数据应用，并专注于快速在进程中处理应用程序，而不是阻碍进程的通过。
3、了解环境中的数据的目的和要求的精度水平，并相应地调整您企业的期望值和流程。
无论其是一个POC，或一个已经进入主流业务流程的项目，请务必确保您对于期望利用这些数据来执行什么任务，及其质量和精度处于何种级别有一个非常清晰的了解。这种方法将使得企业的项目能够寻找到正确的数据来源和利益相关者，以更好地评估这些数据信息的价值和影响，进而让您决定如何最好地管理这些数据信息。更高的质量和精度则要求更强大的数据管理和监督能力。
随着您企业大数据项目的日趋成熟，考虑建立一套按照数据质量或精确度分类的办法，这将使得数据用户得以更好的了解他们所使用的是什么，并相应地调整自己的期望值。例如，您可以使用白色、蓝色或金色来分别代表原始数据、清理过的数据，经过验证可以有针对性的支持分析和使用的数据。有些企业甚至进一步完善了这一分类方法：将数据从1到5进行分类，其中1是原始数据，而5是便于理解，经过整理的、有组织的数据。
4、将对非结构化的内容的管理纳入到您企业的数据管理能力。
非结构化数据一直是企业业务运营的一部分，但既然现在我们已经有了更好的技术来探索，分析和这些非结构化的内容，进而帮助改善业务流程和工业务洞察，所以我们最终将其正式纳入我们的数据管理是非常重要的。大多数企业目前都被困在了这一步骤。
数据库中基本的、非结构化的数据是以评论的形式或者自由的形式存在的，其至少是数据库的一部分，应该被纳入到数据管理。但挖掘这些数据信息则是非常难的。
数字数据存储在传统的结构化数据库和业务流程外，很少有许多的治理范围分组和数据管理的实现，除了当其被看作是一个技术问题时。一般来说，除了严格遵守相关的安全政策，今天的企业尚未对其进行真正有效的管理。当您的企业开始大跨步实现了大数据项目之后，您会发现这一类型的数据信息迅速进入了您需要管理的范畴，其输出会影响您企业的商业智能解决方案或者甚至是您企业的业务活动。积极的考虑将这些数据纳入到您企业的数据管理功能的范围，并明确企业的所有权，并记录好这些数据信息的诸如如何使用、信息来源等等资料。
不要采取“容易的轻松路线”，单纯依靠大数据技术是您企业唯一正式的非结构化数据管理的过程。随着时间的推移，企业将收集越来越多的非结构化数据，请务必搞清楚哪些数据是好的，哪些是坏的，他们分别来自何处，以及其使用是否一致，将变得越来越重要，甚至在其生命周期使用这个数据都是至关重要的。
要保持这种清晰，您可以使用大数据和其他工具，以了解您企业所收集的数据信息，确定其有怎样的价值，需要怎样的管理，这是至关重要的。大多数进入您企业的大数据系统的非结构化数据都已经经过一些监控了，但通常是作为一个BLOB（binarylargeobject）二进制大对象和非结构化的形式进行的。随着您的企业不断的在您的业务流程中“发掘”出这一类型的数据，其变得更加精确和有价值。其可能还具有额外的特点，符合安全，隐私或法律和法规的元素要求。最终，这些数据块可以成为新的数据元素或添加到现有的数据，但您必须有元数据对其进行描述和管理，以便尽可能最有效地利用这些数据。
5、正式在生产环境运行之前进行测试。
如果您的企业做的是一次性的分析或完整的一次性的试点，这可能并不适用于您的企业，但对大多数企业来说，他们最初的大数据工作将迅速发展，他们找到一个可持续利用他们已经挖掘出的极具价值的信息的需求。这意味着需要在您的沙箱环境中进行测试，然后才正式的在您的生产环境运。
❹ 大数据怎么实现的
搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比，其分析维度更集中在核心业务数据，特别是对于一些非纯线上业务的领域，例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：（1）采购第三方相关数据产品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法，在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品，只能统计到页面上的一些通用数据。随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。（2）利用开源产品搭建大数据分析平台对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择，选择正确的框架，在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。（3）完全自建大数据分析平台对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的，企业可以完全根据自身业务需要定制开发，能够对业务需求进行最大化的满足。对于平台型业务，开发此类产品也可以进行对外的商业化，为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品，且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。
❺ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。
❻ 怎样搭建企业大数据平台
步骤一：开展大数据咨询
规划合理的统筹规划与科学的顶层设计是大数据建设和应用的基础。通过大数据咨询规划服务，可以帮助企业明晰大数据建设的发展目标、重点任务和蓝图架构，并将蓝图架构的实现分解为可操作、可落地的实施路径和行动计划，有效指导企业大数据战略的落地实施。
步骤二：强化组织制度保障
企业信息化领导小组是企业大数据建设的强有力保障。企业需要从项目启动前就开始筹备组建以高层领导为核心的企业信息化领导小组。除了高层领导，还充分调动业务部门积极性，组织的执行层面由业务部门和IT部门共同组建，并确立决策层、管理层和执行层三级的项目组织机构，每个小组各司其职，完成项目的具体执行工作。
步骤三：建设企业大数据平台
基于大数据平台咨询规划的成果，进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性，因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就，需循序渐进，分步实施，是一个持续迭代的工程，需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神，构建大数据平台生态圈，形成相互协同、相互促进的良好的态势。
步骤四：进行大数据挖掘与分析
在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息，要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘，通过进行数据分析得到的结果，应用于企业经营管理的各个领域。
步骤五：利用大数据进行辅助决策
通过大数据的分析，为企业领导提供辅助决策。利用大数据决策将成为企业决策的必然，系统通过提供一个开放的、动态的、以全方位数据深度融合为基础的辅助决策环境，在适当的时机、以适当的方式提供指标、算法、模型、数据、知识等各种决策资源，供决策者选择，最大程度帮助企业决策者实现数据驱动的科学决策。
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