大数据时代的行业变革
大数据时代数据驱动的商业变革
大数据时代数据驱动的商业变革在大数据时代，数据驱动的商业变革成为了许多企业追求的目标。
随着科技的进步和数据的爆发式增长，企业和组织意识到了数据分析的重要性，并开始利用数据来推动业务的发展和创新。
本文将探讨大数据时代数据驱动的商业变革，以及它对企业和组织的影响。
一、数据的重要性在大数据时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。
大数据不仅仅是数据量的堆积，更重要的是其中蕴含的信息和价值。
数据可以反映市场趋势、消费者需求、产品偏好以及企业运营的各个方面。
通过对数据的收集、存储和分析，企业可以更好地了解市场和客户，从而做出更明智的决策和战略规划。
二、数据驱动的商业变革数据驱动的商业变革指的是企业和组织利用数据来改善业务流程、增加效率，以及开发创新产品和服务的过程。
通过数据驱动，企业能够更好地了解市场需求，发现机会，优化运营，并满足客户的需求。
数据驱动的商业变革可以帮助企业实现盈利增长、降低成本、提高效率和增加竞争力。
三、数据驱动的商业模式在大数据时代，传统的商业模式已经面临挑战和变革。
数据驱动的商业模式通过利用数据和分析工具来改变企业的运营和提供创新的产品和服务。
例如，通过数据的收集和分析，企业可以进行精准营销，将产品和服务精准地推送给潜在客户，提高销售转化率。
此外，数据还可以帮助企业实现个性化定制，满足不同客户的需求。
四、数据驱动的决策和战略规划在大数据时代，数据驱动的决策和战略规划成为了企业成功的关键。
通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态。
这些数据可以帮助企业发现机会、预测市场变化，并制定相应的决策和战略。
数据驱动的决策和战略规划可以帮助企业避免盲目决策和犯错，提高决策的准确性和效率。
五、数据安全和隐私保护在大数据时代，数据安全和隐私保护成为了一个重要的议题。
企业和组织需要采取相应的措施来保护数据的安全，并遵守相关的法规和规定。
同时，企业也需要保护客户的隐私，并遵循数据保护的原则。
大数据背景下会计信息化的变革与挑战
大数据背景下会计信息化的变革与挑战随着信息技术的不断发展和大数据时代的到来，会计信息化已经成为了未来会计领域的发展趋势。
大数据技术的应用为会计信息化带来了变革与挑战，对于传统的会计工作流程和方法提出了新的要求。
本文将从大数据背景下会计信息化的变革与挑战两个方面展开讨论。
1. 数据采集与处理的途径和方式发生了变化传统的会计信息化主要依靠人工输入数据，然后通过会计软件进行计算和处理。
在大数据时代，数据的规模和多样性都大大增加了，人工输入和处理数据的方式已经无法满足这些需求。
在会计信息化中，大数据技术的应用让数据采集的方式开始进行了变革。
现在可以通过各种传感器、监控设备等来实现数据的自动采集，并且利用大数据技术进行处理和分析，实现对数据的快速和精准处理。
在传统的会计信息化中，数据的分析主要是依赖于会计师的经验和专业知识。
但是在大数据时代，大数据技术的应用让数据的分析和利用方式发生了变革。
通过大数据技术，可以对海量的数据进行深度挖掘，从中发现规律和趋势，为企业决策提供更加精准的数据支持。
这种精准的数据分析和利用方式为企业提供了更多的发展机会和创新可能。
3. 会计信息的共享和开放性发生了变革在大数据时代，企业之间数据的共享和开放性已经成为了一个不可逆转的趋势。
以前，每个企业的数据都是相对封闭的，但通过大数据技术，可以将企业的数据进行有效整合和共享，以实现更高效的资源利用和信息交流。
在会计信息化中，这种共享和开放性让会计数据能够更加有效地为企业决策、监管和风险控制等提供支持。
1. 数据质量和稳定性的挑战大数据时代，数据的规模和多样性都大大增加了，这给传统的会计信息化带来了质量和稳定性的挑战。
数据的质量问题成为了一个重要的挑战，由于大数据的来源多样性和复杂性，数据的准确性很难得到保障。
数据的稳定性也成为了一个挑战，由于数据规模巨大，在数据采集、存储和处理过程中容易出现各种问题，如果没有合理的保障措施，就会造成会计数据的不稳定和不可靠。
大数据时代商业模式将发生哪些变革
大数据时代商业模式将发生哪些变革在当今这个数字化飞速发展的时代，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
它不仅改变了我们的生活方式，还对商业模式产生了深远的影响。
那么，在大数据时代，商业模式究竟将发生哪些变革呢？首先，精准营销将成为主流。
过去，企业在进行市场推广时，往往采用广泛撒网的方式，希望能够吸引到潜在客户。
然而，这种方式不仅成本高，效果也难以评估。
大数据的出现改变了这一局面。
通过对海量数据的分析，企业能够精准地了解消费者的需求、偏好和行为习惯。
比如，一家电商企业可以根据用户的浏览历史、购买记录和搜索关键词，为其推荐个性化的商品。
一家餐饮企业可以根据消费者的口味偏好、消费频率和地理位置，推送精准的优惠活动和新品推荐。
这种精准营销方式能够大大提高营销的效果和转化率，同时降低营销成本。
其次，产品和服务的个性化定制将更加普遍。
在大数据的支持下，企业能够收集到大量关于消费者的详细信息，从而实现产品和服务的个性化定制。
以服装行业为例，传统的服装生产往往是大规模标准化的，消费者只能在有限的款式和尺码中选择。
而现在，一些服装企业利用大数据技术，收集消费者的身材数据、风格偏好等信息，为其定制独一无二的服装。
汽车行业也在朝着个性化定制的方向发展，消费者可以根据自己的需求选择配置、颜色和内饰等。
这种个性化定制模式不仅能够满足消费者的个性化需求，提高消费者的满意度和忠诚度，还能够帮助企业减少库存积压，提高生产效率。
再者，供应链管理将变得更加智能化和高效。
大数据能够实时跟踪和分析供应链中的各个环节，包括原材料采购、生产制造、物流配送和销售等。
企业可以通过大数据预测市场需求，从而合理安排生产计划，优化库存管理。
例如，一家家电企业可以根据大数据分析提前预测市场对某种型号产品的需求，提前采购原材料，确保生产的及时性，避免缺货现象的发生。
同时，大数据还能够帮助企业优化物流路径，降低物流成本，提高配送效率。
通过对物流数据的分析，企业可以选择最优的运输方式和路线，确保产品能够快速、准确地送达消费者手中。
大数据 揭示时代变革的核心驱动力
大数据揭示时代变革的核心驱动力大数据揭示时代变革的核心驱动力时代变革之潮涌而至，大数据则扮演着揭示变革核心驱动力的重要角色。
随着信息技术的迅速发展，大数据（Big Data）的概念逐渐走入人们的视野。
它以其庞大的数据规模、高维度的数据分析和深度挖掘的能力，成为改变人类社会的不可忽视的力量。
本文将探讨大数据如何揭示时代变革的核心驱动力。
一、大数据定义及特点大数据是指数据量巨大，处理速度快，多样化的数据集合。
它的诞生源于互联网的蓬勃发展和信息技术的进步，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 数据量巨大：大数据的特点之一是数据量庞大，以至于传统的数据处理工具无法胜任。
传感器技术、社交媒体、移动设备等的普及，都为数据的产生提供了源源不断的动力。
2. 高度多样化：大数据不仅包含了各种类型的结构化数据，如数据库中的表格数据，还包含了海量的非结构化数据，如图像、音频、视频等。
这种多样性使得大数据具备了更广泛的应用前景。
3. 处理速度快：随着计算机技术的发展和硬件设施的提升，大数据的处理速度也得到了极大的提升。
高性能计算和分布式计算的应用，使得我们能够快速地获取和分析海量的数据。
二、大数据揭示时代变革的核心驱动力大数据的出现对社会经济发展产生了巨大的影响，为时代变革提供了核心驱动力。
下面从几个方面分析大数据揭示时代变革的核心驱动力。
1. 数据驱动的决策大数据的处理和分析能力使得决策者能够基于准确、实时的数据进行决策。
以互联网巨头为例，他们通过对用户的行为数据进行分析，能够更好地了解用户需求和趋势，从而优化产品和服务，进行精准营销。
数据驱动的决策将改变传统以人为中心的决策模式，提升决策的准确性和效率。
2. 增强智能科技大数据的分析能力为智能科技的发展提供了重要支撑。
通过对海量数据的学习和分析，机器学习和人工智能技术可以更好地理解用户的需求、优化算法、提高智能产品的性能。
大数据时代下的新闻变革
大数据时代下的新闻变革随着大数据时代的来临，新闻行业也不再是传统的纸媒时代。
大数据时代下的新闻变革不仅带来了更加便捷、快速的媒介，还改变了新闻传播的形态。
本文将从以下几方面探讨大数据时代下的新闻变革。
一、大数据对新闻行业的影响首先，大数据让新闻行业更加智能化，可以通过大量的数据分析来判断读者的兴趣和需求，为读者提供更加符合他们需求的新闻内容，并且精准地推送到用户的手中。
这让紧跟时代、了解市场的新闻机构更加受欢迎。
其次，大数据让新闻传播渠道更加丰富，意味着新闻媒体可以更加多元化地传播新闻。
例如，随着社交媒体的发展，新闻媒体可以通过Facebook、Twitter等社交平台推广新闻，让读者收到新闻的同时，增强社会互动和群体效应。
再者，大数据使得新闻内容更加深入、专业化。
随着新闻行业的竞争加剧，新闻机构必须提供更高质量、更加深入、更加专业化的新闻内容，以满足读者的需求。
而大数据分析可以让新闻机构更好地把握趋势、为读者提供有价值的信息，从而深入市场、得到更多信任和支持。
二、大数据让新闻行业实现更好的新闻品质大数据可以全面、深入地了解读者的需求和兴趣，让新闻媒体可以更好地把握心理和行为特征，进而提供符合读者、市场需求的新闻内容和服务。
通过大数据，新闻媒体能够有效地提高新闻品质，提高新闻的客观性、公正性和可靠性，为读者提供更高质量的信息服务。
三、大数据让新闻传媒实现更高的生产效率随着大数据的发展，新闻媒体可以通过计算机技术、互联网技术对数据进行分析、处理和挖掘。
这些技术，可以大幅提高新闻媒体的生产效率，同时让新闻内容能够更好地合理分配、优化调整、及时传播，实现更好的效益和社会效应。
四、大数据让新闻传播更加规范化、正常化新闻媒体可以利用大数据的技术，通过网络平台、数据分析，以及其他智能技术保证新闻报道的准确、真实又不失偏见，让读者通过一个正常化的渠道获取信息。
通过数据分析，新闻媒体可以更加全面、真实地反映社会现状，减少可能出现的偏见，在社会传播中占据媒体行业的话语权。
大数据背景下会计信息化的变革与挑战
大数据背景下会计信息化的变革与挑战大数据时代已经到来，对各行各业都带来了巨大的变革和挑战，会计行业也不例外。
随着大数据技术的不断革新和发展，会计信息化也面临着重大的变革和挑战。
本文将从大数据背景下会计信息化的变革和挑战方面展开探讨。
1. 数据规模的巨大化随着大数据时代的来临，会计师所处理的数据规模也在不断扩大。
传统的会计信息化系统往往只能处理结构化数据，而大数据时代的数据是半结构化和非结构化数据的结合，这就要求会计信息化系统能够处理更大规模、更多样化的数据，并能够从中提取出更有价值的信息。
会计信息化系统需要不断升级和改进，以适应大数据时代的要求。
2. 数据分析的深度化在大数据时代，信息分析的要求也变得更加深度和全面。
传统的会计信息化系统往往只能提供一些基本的数据报表和分析功能，但是面对大数据时代的挑战，会计信息化系统需要提供更加深入、全面的数据分析功能，以帮助企业更好地理解和利用数据。
会计师也需要学习如何运用大数据技术进行数据分析，以更好地为企业提供决策支持。
3. 实时性的要求增加1. 技术水平要求的提高随着大数据技术的发展和应用，会计师需要具备更高的技术水平。
他们需要学习和掌握大数据技术，了解如何使用大数据技术进行数据分析和处理，以更好地为企业提供财务分析和决策支持。
对于很多传统的会计师来说，这是一个不小的挑战，需要不断学习和提高自己的技术水平。
2. 数据安全和隐私保护大数据时代的数据处理也带来了数据安全和隐私保护的挑战。
随着数据规模的扩大和数据分析的深度化，企业面临着更大的数据安全风险和隐私泄露风险。
会计信息化系统需要具备更强的数据安全能力和隐私保护能力，以保障企业数据的安全和隐私。
而对于会计师来说，也需要学会如何保护企业的数据安全和隐私，防范数据泄露的风险。
3. 经验和知识的更新大数据时代的来临，也带来了会计行业的知识更新和经验更新的挑战。
传统的会计师往往习惯于使用传统的会计信息化系统进行工作，但是在大数据时代，需要不断更新自己的知识和经验，学习和掌握大数据技术，了解大数据时代的会计信息化系统和工作流程。
大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势
大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑，用今天大数据的思维去重新提升传统行业，将对已有行业的潜力再次挖掘，甚至彻底改变这一行业。
1.零售业传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。
在《无价》一书中，心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的，只需要抛出锚定价格，消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。
而C2C,B2C却完全打破这样的格局，将世界变平坦，将一件商品的真正定价变得透明。
大大降低了消费者的信息获取成本。
让每一个人都知道这件商品的真正价格区间，使得区域性价格垄断不再成为可能，消费者不再蒙在鼓里。
不仅如此，电子商务还制造了大量用户评论UGC。
这些UGC真正意义上制造了互联网的信任机制。
而这种良性循环，是传统零售业不可能拥有的优势。
预测未来的零售业,第一，会变成线下与线上的结合，价格同步。
第二，同质化的强调功能性的产品将越来越没有竞争力，而那些拥有一流用户体验的产品会脱引而出。
第三，配合互联网大数据，将进行个性化整合推送(现在亚马逊就已经将首页改版为个性化推送主页)。
相关推荐：管理培训课程2.批发业传统批发业有极大的地域限制，一个想在北京开家小礼品店的店主需要大老远的跑到浙江去进货，不仅要面对长途跋涉并且还需要面对信任问题。
所以对于进货者来说，每次批发实际上都是一次风险。
当B2B出现之后，这种风险被降到最低。
一方面，小店主不需要长途跋涉去亲自检查货品，只需要让对方邮递样品即可。
另一方面，随着信任问责制度的建立，使得信任的建立不需要数次的见面才能对此人有很可靠的把握。
预测未来的批发业。
第一，在互联网的影响下，未来的B2B应当是彻底的全球化，信任问题会随时间很好的建立。
第二，在互联网繁荣到一定程度后，中间代理批发商的角色会逐渐消失，更多直接是B2C的取代。
3.制造业传统的制造业都是封闭式生产，由生产商决定生产何种商品。
大数据时代下的经济社会变革
大数据时代下的经济社会变革随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今世界的热门话题。
大数据时代的到来，不仅给经济带来了深刻的变革，也对社会产生了巨大的影响。
本文将从不同角度探讨大数据时代下的经济社会变革。
首先，大数据对经济产生了深远的影响。
以往的经济决策更多依赖于人类的直觉和经验，而如今凭借大数据的分析和挖掘，经济决策变得更加准确和科学。
各行各业都可以通过大数据分析进行市场预测、产品创新和资源优化，从而提高效率和降低成本。
例如，电商平台可以通过用户购买记录和行为数据来预测消费者的需求，从而精准推送商品，提高销售额。
同时，大数据也对企业的商业模式产生了影响。
以共享经济为例，通过大数据分析，平台可以更好地匹配供需双方，提高资源利用率，推动经济发展。
其次，大数据对社会产生了广泛的影响。
首先，大数据的应用使得信息传播更加便捷和快速。
人们可以通过社交媒体和移动应用随时随地获取各种信息。
然而，信息过载也成为了一个问题。
大数据时代，人们需要更加具备筛选信息和辨别真伪的能力。
其次，大数据的应用也改变了人们的生活方式。
智能手机、智能家居等设备的普及，使得人们的生活更加便利和舒适。
人们可以通过应用程序来预订打车、点餐、购物等，减少了许多繁琐的环节。
然而，随之而来的是人们对个人隐私的担忧。
大数据时代，个人信息的泄露和滥用成为了一个严重的问题，社会对个人隐私和数据安全的保护也更加重视。
另外，大数据还对社会治理产生了积极的影响。
通过大数据的应用和分析，政府可以更好地掌握社会状况和民众需求，从而制定更加科学和有效的政策。
例如，在城市交通管理方面，政府可以通过大数据分析来实时监测交通状况，优化交通流量和路网布局，减少拥堵。
此外，大数据的应用也可以帮助政府预测和应对突发事件。
通过分析社交媒体上的信息，政府可以更早地了解到民众的需求和诉求，及时采取措施，提高危机应对的能力。
然而，大数据时代也带来了一些问题和挑战。
首先，数据的采集和存储面临着巨大的挑战。
浅谈大数据时代会计行业发展趋势
浅谈大数据时代会计行业发展趋势随着大数据时代的到来，各行各业都在面临着前所未有的变革和挑战。
作为企业核心管理的重要部门之一，会计行业也在不断适应和应对这些变化。
在大数据时代，会计行业的发展趋势也随之展现出了一些新的特点和趋势。
本文将就此话题进行探讨，从技术、管理和职业发展三个方面来谈论大数据时代会计行业的发展趋势。
一、技术方面在大数据时代，技术的进步对于会计行业的影响是深远的。
传统的会计工作主要是依靠手工录入和人工处理数据，工作效率较低，容易出现错误。
而随着大数据技术的发展，会计行业也在向着数字化、自动化的方向迈进。
1. 数据采集与处理技术：传统的会计工作离不开大量的数据采集和处理工作，而大数据技术的出现为会计行业带来了新的解决方案。
通过大数据技术，会计人员可以利用各种数据采集工具自动地收集公司的各项财务数据，同时利用数据处理工具进行快速、准确地数据分析和报告生成，极大地提高了工作效率和数据准确性。
2. 数据挖掘与分析技术：大数据时代下，数据挖掘和分析技术也成为了会计行业的新趋势。
通过对大量的财务数据进行挖掘和分析，会计人员可以更好地发现数据之间的关联和规律，为企业的决策提供更多的数据支持和建议。
3. 区块链技术：区块链技术的兴起也对会计行业产生了深远的影响。
通过区块链技术，会计行业可以实现数据的去中心化存储和共享，同时确保了数据的安全性和不可篡改性，为企业财务数据的审计和管理提供了更为可靠的技术支持。
二、管理方面在大数据时代，企业的管理方式也在发生着深刻的变化，这也对会计行业的发展带来了一些新的趋势和挑战。
1. 财务数据的实时化管理：在大数据时代，企业需要更加快速、准确地获取到财务数据，并及时进行分析和决策。
会计人员需要借助大数据技术实现财务数据的实时化管理，确保企业管理者随时可以了解到最新的财务状况，为企业的决策提供更为及时和准确的数据支持。
2. 数据安全与合规管理：随着企业数据规模的不断扩大，数据安全和合规管理成为了企业管理的重要问题。
浅谈大数据时代会计行业发展趋势
浅谈大数据时代会计行业发展趋势随着科技的不断进步，我们正处于大数据时代。
在这个时代背景下，会计行业也面临着前所未有的挑战和机遇。
会计行业的发展趋势在很大程度上取决于大数据的应用情况。
一、数据分析成为关键技能大数据时代，数据量庞大而复杂，这就需要会计从业人员具备数据分析的能力。
因此，数据分析成为了会计从业人员的关键技能之一。
通过数据分析，会计人员可以更加直观地了解企业的经营状况，并提出相应的经营建议。
因此，数据分析能力将成为会计从业人员的必备技能。
二、智能化会计软件将普及大数据时代，大数据分析软件将广泛应用于各个领域。
在会计方面，智能化会计软件将逐渐普及。
这些软件采用先进的技术，可以帮助会计人员更加高效地进行会计操作和财务分析。
这将大大增加会计工作的效率和精准度，同时降低错误率和漏报率。
三、云端会计服务将成为趋势随着云计算技术的不断成熟，云端会计服务将成为趋势。
未来，在云端实现的会计服务，能够更好地满足企业对会计工作的需求。
从会计软件到会计数据的分析和处理，企业都可以通过云端实现。
这将大大方便企业的财务管理，减少企业建立自己的财务部门的必要性。
四、会计人员视野将更广大数据时代，数据的价值正在不断凸显。
因此，会计人员在从事财务管理和财报编制的同时，也需要具备数据挖掘和分析的能力。
会计人员的视野将逐渐超越传统的财务管理领域，涉及到更多的数据分析和业务智能领域。
未来，会计人员将成为企业数据分析的核心力量。
综上所述，大数据时代将对会计行业带来新的挑战和机遇。
会计人员需要不断提升自己的技能和视野，积极面对变革和不断更新自己的知识，以满足企业的需求。
同时，会计从业单位也需要持续创新，加强技术应用和培养人才，以适应大数据时代对会计行业的影响。
大数据时代就是“数据为王”的时代(一)
大数据时代就是“数据为王”的时代（一）引言：在当今社会中，随着大数据技术的快速发展，我们进入了一个以数据为王的时代。
大数据时代的到来，不仅给各个行业带来了巨大的变革，也为企业和个人提供了更多的机遇和挑战。
本文将从五个方面分析大数据时代的特点和影响。
一、数据驱动的决策1. 企业通过大数据分析来做出更准确的决策2. 基于大数据分析的市场预测能力大幅提升3. 大数据分析可以挖掘用户行为和需求，帮助企业精确营销4. 大数据分析为企业提供了更多的机会和竞争优势5. 数据驱动的决策为企业带来了更高的效率和效益二、个人信息的价值与风险1. 个人信息成为了一种宝贵的资产2. 大数据分析对个人隐私带来了威胁3. 政府和企业应加强个人信息保护4. 个人信息泄露可能导致的风险和后果5. 个人数据所有权和合理使用的探讨三、新兴行业的崛起1. 大数据技术推动了新兴行业的迅速崛起2. 云计算和物联网等技术为大数据应用提供了基础3. 大数据分析在金融、医疗、交通等领域的应用4. 大数据时代给传统行业带来了颠覆性的机会和挑战5. 大数据人才的需求日益增长，培养与招聘成为重要任务四、社会治理的转型与优化1. 大数据分析在城市智慧化建设中的应用2. 数据驱动的社会治理模式的特点3. 大数据监控与隐私保护的平衡4. 大数据时代对政府决策的影响和帮助5. 大数据时代下的社会治理模式调整和优化五、数据安全和风险管理1. 大数据时代面临的安全挑战和风险2. 数据安全意识和技术的提升3. 大数据安全规范和法律建设的重要性4. 预防和应对大数据安全问题的策略和方法5. 数据安全的责任与共同努力总结：大数据时代注重数据的收集、分析和应用，企业通过数据驱动的决策提升了竞争力和创新能力。
然而，大数据时代也对个人隐私和社会治理提出了挑战，需要加强相关规范和保障。
在未来的发展中，我们需要更加重视数据安全和风险管理，共同推动大数据时代的可持续发展。
注：以上内容为AI助手根据题目和常识进行生成，仅供参考。
大数据时代下的经济发展
大数据时代下的经济发展随着信息技术的飞速发展，人类社会进入了一个全面数字化、网络化和智能化的时代。
在这个时代，数据已经成为了一种非常重要的资源，被誉为“新时代的石油”。
大数据时代下的经济发展，将深刻地影响着各个行业和领域。
一、大数据时代的背景和特点大数据时代的背景是信息技术的发展和互联网的普及，特点是数据规模、数据速度和数据多样性呈现爆炸式增长，同时数据的价值和复杂性也在不断提高。
这种特点决定了大数据时代需要一种全新的处理方式，破解数据的“三难问题”：数据的存储、处理和分析。
二、大数据时代的影响1.新兴产业的崛起大数据时代的到来，将有力地推动新兴产业的崛起，如大数据分析、云计算、物联网、人工智能、区块链等。
这些新兴产业的兴起，对经济发展的贡献越来越大，成为重要的增长点和竞争力。
2.企业的数字化转型大数据时代的到来，将进一步促进企业的数字化转型。
企业将会有更多的数据可供使用，通过数据的分析和挖掘，不仅可以提高生产效率，带来更多的经济效益，还可以改善企业的管理和决策，更好地适应市场变化和顾客需求。
3.商业模式的变革大数据时代的到来，将改变传统的商业模式，打破传统的行业壁垒。
通过数据的平台化和开放化，不同领域的企业和个人可以实现数据的共享和合作，加速创新和发展。
4.对人力资源的影响大数据时代的到来，将对人力资源的需求和要求产生更高的标准。
企业需要更多具有数据科学思维、数据挖掘和数据分析能力的人才，而传统的技能和知识将不再满足需求。
三、大数据时代下的经济发展对策1. 深入推进数字化转型作为企业首先需要深入推进数字化转型，把数据作为战略性资源加以重视。
只有把企业数字化和数据化嵌入企业文化和战略规划中，并建立起完整的数据生态系统，才能真正实现数字化转型。
2. 加强数据安全管理在大数据时代下，数据已经成为了现代企业的核心资产，安全管理是至关重要的。
企业应该建立健全的数据安全管理机制，保障数据的合法性、真实性和机密性，加强防护和应急反应能力。
大数据时代的商业变革
大数据时代的商业变革在大数据时代的商业变革中，数据的价值被逐渐认识和挖掘，给商业领域带来了深刻的影响和改变。
随着技术的不断进步和应用的普及，企业和组织可以利用大数据来获取洞察、优化运营、增加竞争力，并且创造新的商业模式。
本文将探讨大数据时代带来的商业变革，并从数据驱动决策、个性化定制、市场营销和金融领域等方面进行分析。
一、数据驱动决策在大数据时代，企业和组织可以通过收集、分析和利用大量的数据来进行决策。
传统上，决策多依赖于直觉和经验，但大数据的出现改变了这种情况。
大数据分析可以提供更为客观、准确和全面的信息，帮助决策者做出基于数据的决策。
数据驱动决策的好处是能够降低决策风险，提高决策的科学性和效率，从而帮助企业和组织更好地应对市场竞争和变化。
二、个性化定制随着数据的积累和分析，企业可以更好地了解客户和市场的需求，从而提供更加个性化的产品和服务。
以电商为例，通过对用户的购买历史、浏览行为等数据进行挖掘和分析，企业可以向用户推荐更合适的商品，提高购物体验和满意度。
个性化定制能够满足用户多样化的需求，增强用户粘性，促进销售增长。
三、市场营销大数据时代让市场营销更加精准和高效。
传统的市场营销主要依赖于群体定位和广告投放，但这种方法往往无法精确地找到目标受众。
而在大数据时代，企业可以根据用户的消费行为、兴趣偏好等数据来进行个性化推荐和精准营销。
通过将广告和促销活动定向传递给潜在客户，企业可以提高广告的点击率和转化率，降低市场推广成本。
四、金融领域大数据在金融领域的应用也带来了巨大的变革。
银行、保险公司等金融机构可以通过分析交易数据、用户信息和风险模型等来识别潜在的风险和欺诈行为。
金融科技公司则通过大数据技术创新，提供更加高效、便捷的金融服务，如在线贷款、智能投顾等。
大数据的应用使金融行业更加数字化、智能化，为客户提供更好的金融体验。
总结起来，大数据时代的商业变革主要体现在数据驱动决策、个性化定制、市场营销和金融领域。
大数据时代的产业变革与创新
大数据时代的产业变革与创新第一章：前言随着信息技术的发展和普及，数据的规模和多样性迅速增长，加上新技术的应用，这些数据成为了一个有价值的资产。
大数据时代正在到来，也正在带来新的机遇和挑战。
本篇文章将探讨大数据时代的产业变革与创新。
第二章：大数据对传统产业的挑战大数据对传统产业造成了很大的挑战。
首先，由于传统产业的运营和决策通常是基于经验和感觉，而不是客观的数据，所以难以适应新的数据驱动模式。
其次，传统产业的数据体系通常很小，数据的要素、类别和关系非常简单，不能满足复杂的分析和预测需求。
最后，在数据采集、储存和处理技术上，传统产业相对落后，没有充分利用现有技术和算法的优势。
第三章：大数据时代的产业变革大数据的快速发展和应用正在产生重要的产业变革。
基于数据的新型业务模式正在涌现，通用电子商务、移动支付、共享经济、O2O等新兴产业正在快速发展，并打破了传统行业的垄断地位。
企业与客户之间的交互也越来越多地依赖于数据。
同时，大数据时代，传统制造业也逐步朝着信息化一体化的方向发展。
新型制造业生态环境下，基于大数据的设计、加工流程优化、运营管理等技术正在得到广泛应用。
在物联网的支持下，一些企业已经实现了产品的全面数字化，在生命周期内全面监控和管理产品，从而提升了产品品质和服务。
第四章：大数据时代的产业创新大数据技术的应用，推动了一些新兴产业的发展，例如智能家居、人工智能、大数据分析，推动了很多新的产业和商业模式的出现。
由于大数据技术的不断突破和商业模式的创新，一些企业已经成功地实现了从传统公司到数据驱动公司的转型。
在智能家居领域，家庭的各种设备可以通过智能技术进行互联。
通过海量的社交网络数据和人工智能算法，还可以实现更加个性化的定制化服务。
在人工智能领域，大数据的应用将推动人工智能技术的不断发展，应用场景越来越丰富和广泛。
例如图像识别、自然语言处理等技术，正在被应用于安保监控、智能客服、智能金融等领域。
在大数据分析领域，大数据的应用为企业提供了更加准确的预测和分析能力，数据分析可以指导企业的决策、优化生产流程和销售策略。
浅谈大数据时代会计行业发展趋势
浅谈大数据时代会计行业发展趋势随着大数据时代的到来，会计行业也迎来了新的发展机遇和挑战。
大数据时代给会计行业带来了深刻的变革，不仅改变了会计行业的工作方式和内容，也改变了会计人员的角色和技能要求。
本文将从大数据时代对会计行业的影响、发展趋势和未来的发展方向等方面进行探讨。
一、大数据时代对会计行业的影响1. 数据化会计大数据时代，会计工作不再是简单的记账和报税，而是需要通过数据分析，为企业的决策提供支持和指导。
会计人员需要具备数据分析的能力和技术，在传统的会计基础上加强数据处理和分析的能力，以更全面、更深入地理解企业的运营情况和财务状况。
2. 企业管理的数字化转型3. 风险控制和预警大数据技术可以帮助会计人员更加全面、全面地了解企业的财务状况，并通过数据分析，发现企业可能存在的风险和问题，从而提前预警和做出相应的应对措施。
大数据技术的运用，可以提高企业的风险控制能力，保障企业的财务安全。
二、会计行业发展趋势1. 技术化、数字化随着大数据技术的普及和应用，会计行业也呈现技术化、数字化的发展趋势。
会计人员需要不断学习和更新自己的技能，掌握大数据分析技术、云计算技术、人工智能技术等，以适应会计工作的数字化和智能化发展趋势。
2. 多元化服务在大数据时代，会计行业面临着更多元化的服务需求，企业需要的不仅仅是传统的财务报表和申报，更需要会计人员可以提供财务分析、风险预警、企业咨询等更加全面的服务。
会计人员需要不断提升自己的综合能力，不仅仅是财务管理的专家，更需要成为企业管理的智囊和决策支持者。
3. 国际化发展大数据时代，信息的传播和交流更加便捷和全球化，会计行业也呈现出更加国际化的发展趋势。
会计人员需要了解国际财务报告准则，熟悉国际财务分析方法，能够为企业在国际市场上的经营和发展提供支持和指导。
三、未来发展方向1. 数据分析能力的提升大数据时代给会计行业带来了前所未有的发展机遇和挑战。
会计人员需要不断学习和更新自己的知识和技能，扩展自己的业务范围，适应大数据时代的发展趋势，成为企业管理的智囊和决策支持者。
大数据时代的企业变革
大数据时代的企业变革在现代社会，无论是个人还是企业，都离不开数据。
尤其随着技术的进步，数据量大幅增加，数据变得更加全面、精确和实时。
这就是大数据时代，这个时代给企业带来前所未有的机遇和挑战。
如何利用大数据来变革企业，已经成为企业界的重要课题。
一、大数据对企业的影响大数据即为庞大、复杂、高速流动且多元化的信息资源，它通过计算机和网络为数据的采集、处理和分析提供了强有力的支持。
因此，大数据为企业带来以下三个方面的影响：1.化解信息不对称随着信息技术的发展，信息传递速度越来越快，信息量也越来越大，人们获取信息的成本也越来越低。
因此，在一个信息高度透明的大数据时代，企业可以更快地了解市场、顾客、竞争对手等的变化情况，避免由于信息不对称而带来的风险和损失。
2.提高决策质量大数据的分析能力极强，可以更准确地预测市场需求和供给情况，从而为企业提供更科学、更有价值、更精确的决策方案。
这些方案不仅可以为企业提供帮助，同时也能更好地满足消费者的需求。
3.改变企业运营方式大数据时代的企业必须尽快适应新的需求和趋势。
只有在数据的基础上，企业才能变得更加流程化、自动化，从而满足市场的需求，提高企业的效益。
二、大数据时代的企业变革企业需要借助大数据技术，从而改变企业的各项决策和运营方式。
1.管理方式大数据的出现使得企业从传统的管理方式转化为数字化管理方式。
企业需要依靠大数据分析，对信息进行采集、处理和识别，更好地解读数据，并在此基础上建立一套适合大数据时代的管理模式和决策模型。
2.产品开发产品开发是大数据时代企业变革中的重要环节。
通过消费者的反馈，企业可以对产品进行改良、升级，从而更好地满足消费者的需求。
而大数据分析还能预测市场趋势，使企业能够更准确地推出新产品。
3.营销方式随着大量数据的产生，企业可以通过数据挖掘，了解消费者的购买偏好、喜好和需求，从而针对不同的消费者制定个性化的营销策略。
此外，在大数据时代，企业也将更加注重社交媒体，通过社交媒体平台推广产品、建立品牌口碑以及开展营销活动。
浅谈大数据时代会计行业发展趋势
浅谈大数据时代会计行业发展趋势大数据时代已经来临，各行各业都在适应这场数字变革。
会计行业也不例外，它正在迎来一次重大变革。
随着云计算、人工智能等技术的应用，大数据正在成为会计领域的关键词。
下面，我们将浅谈大数据时代会计行业的发展趋势。
一、自动化与数字化会计人工智能技术不断进步，对会计行业的影响也越来越大。
自动化与数字化会计将成为未来的趋势，通过智能化软件的应用，会计师能够实现目前繁琐的数据输入、整理和分析等工作的自动化处理，大大提升工作效率和准确率。
同时，数字化会计还能够实现账务信息的实时监控，数据的可视化和分析，为会计实践运用提供了便利。
二、云计算助力财务管理云计算作为新一代信息技术的代表，正在推动财务管理数字化、自动化和智能化的发展。
它通过互联网为企业提供更加安全、稳定和可靠的财务服务，为会计师提供了更加方便快捷和高效的工具和平台。
在云计算的支持下，企业的财务数据可以实现安全的备份和存储，能够更好地保障企业的财务安全，具有非常重要的意义。
三、大数据和人工智能促进审计革新审计是会计行业重要的一环。
随着大数据分析和人工智能技术的应用，审计的方法和手段也将有所改变。
大数据和人工智能技术的发展，为审计提供了更多的数据来源和分析工具，使得审计工作更加智能化和高效化。
同时，大数据和人工智能还能够提升审计结果的准确性和客观性，为企业的财务安全提供保障。
四、会计师面临技能更新和转型随着大数据技术的应用和发展，会计师要面临新的技能更新和转型。
未来的会计师将需要更多的IT技能，能够熟练运用多种数据分析和挖掘工具，能够灵活运用人工智能技术处理和分析财务数据。
因此，会计师需要不断提高自己的IT运用能力和信息素养，积极适应数字化时代。
总之，大数据时代会计行业发展趋势不断向着数字化、自动化和智能化的方向发展。
会计师需要学习新的技术和工具，不断提高自己的综合素质，才能适应和应对未来的挑战。
从社会学视角看大数据时代的社会转型与变革
从社会学视角看大数据时代的社会转型与变革第一章、引言随着信息技术的飞速发展，数据已经成为当代世界中最为重要的资源之一。
在过去的几年间，人们已经见证了大数据时代的到来，这个时代既是机会也是挑战。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到了各行各业的方方面面，并且对人们的生活方式、价值观和社会结构产生着巨大的影响。
社会学视角看待大数据时代的社会转型与变革，可以为我们提供更加深入的理解。
第二章、大数据时代的社会转型2.1 大数据时代的数据源在大数据时代，人们生活在数码化信息环境中，并且信息随处可得。
人们在日常生活中所使用的各种电子设备越来越多，从而打破了时间和空间的限制。
在这个时代，人们获取数据的渠道更加多元化和自由化，从而使得数据源不受限制。
因此，大数据时代的社会转型，是以数据源的转变为基础。
2.2 大数据时代的数据挖掘越来越多的社会学家、经济学家和科学家意识到大数据的重要性，因此不断开发出新的技术和工具，利用大数据进行挖掘和分析。
在此过程中，数据挖掘已经成为大数据时代的标志性技术之一。
大数据挖掘技术的出现，为社会学家提供了新的视角，同时也为经济学家和科学家提供了新的研究方法和工具。
2.3 大数据时代的数字化社会结构在大数据时代，数字化的社会结构逐渐形成。
例如，社交媒体的出现、数字货币的流行、电商的发展、在线教育的兴起等等，这些数字化的社会结构已经改变了人们的社交方式、生活方式、商业模式和教育模式，同时也对社会结构产生着巨大的影响。
第三章、大数据时代的社会变革3.1 大数据时代的人口学变化随着大数据的普及，人们日常生活中可以更加方便地记录和分享信息，同时，大数据在社会学、医学和市场营销中的应用，也为人们提供了更加高效和便捷的服务。
这种便利很容易使得人们忽略了自己的隐私与安全问题。
因此，人口学结构的变化是大数据时代的重要变革之一。
3.2 大数据时代的工作机会变化大数据的出现，已经改变了职业结构和工作方式。
在大数据时代，人们不仅需要具备计算机和数据分析技能，还需要承担更多的社会责任和管理能力。
互联网行业从信息时代到数据时代的转变
互联网行业从信息时代到数据时代的转变随着互联网的迅猛发展，人们的生活方式和经济模式也发生了巨大的变化。
从最初的信息时代到如今的数据时代，互联网行业经历了一场革命性的变革。
本文将探讨互联网的发展历程，介绍数据时代的特点以及对行业带来的影响。
一、互联网的发展历程互联网诞生于20世纪60年代的美国，最初是为了实现军事信息的互通互联。
随着技术的不断进步，互联网在80年代开始向大众开放，信息时代的先声尤在。
公司如雅虎、谷歌等相继成立，向人们提供便捷的信息搜索服务。
在信息时代，互联网的主要作用是收集、存储和传递信息。
人们可以通过搜索引擎、新闻网站等途径获取所需的信息，促进了信息的流通和传播。
这使得人们在工作、学习和娱乐等方面都受益匪浅。
然而，随着互联网用户数量的迅速增加，信息的量越来越庞大，给人们的信息获取带来了一定的困扰。
这也促使互联网行业向着一个新的时代迈进。
二、数据时代的特点数据时代是信息时代的延伸和升级，它以大规模数据的收集、分析和应用为基础。
数据被认为是当今最有价值的资源之一，而互联网则成为数据收集和处理的主要平台。
在数据时代，人们不仅能够获取所需的信息，更可以通过数据分析得到更深入、更全面的见解。
通过对海量的数据进行挖掘，互联网公司可以更好地了解用户的需求，提供更加个性化的服务。
数据时代的另一个特点是数据的实时性和全球性。
互联网让数据的流动性变得异常迅速，人们可以随时获取来自世界各地的数据。
这使得决策的依据更加准确，企业也能够更好地把握市场的脉搏。
三、数据时代对互联网行业的影响数据时代对互联网行业带来了巨大的影响，不仅改变了行业的业务模式，还催生了一批新型企业。
首先，数据时代强调个性化服务。
通过数据分析，互联网公司可以了解用户的喜好、行为和需求，从而提供个性化的服务。
例如，电商平台可以根据用户的购买记录和浏览习惯推荐相似的商品，增加用户的购买意愿。
其次，数据时代注重用户体验。
通过大数据分析，企业可以了解用户在使用产品或服务过程中遇到的问题，并及时进行改进。
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1、大数据时代的背景
数据产生生和消费模型开始转变
旧模式:少量公司产生数据，其他大量人消费数据。
新模式:人们产生数据，人们消费数据。
1、大数据时代的背景 美国大数据研究情况
机构/项⺫目目
美国国防部 美国国土土安全局 美国资源部 美国退伍军人人管理部 美国卫生生和人人类服务部
1.大大数据挖掘及智能匹配 ，帮助推荐人人找到适合推荐的候选人人。
3.2、人力资源行业大数据分析
人人才模型vs匹配算法
3.2、人力资源行业大数据分析 每个参与推荐的人，均获奖励
…
校友会、商业合作伙伴等
企业 员工工 论坛、线上平台等 中间推荐人人 候选人人
2.更激励：传统员工工推荐只有员工工获得奖金金，触达范围有限。我们让所有参与推荐 过程的人人都得到奖励，将奖励延展至至所有关联并信任的网网络。
内容提纲
大数据时代的背景 大数据分析技术与实践 大数据时代的行业变革 大数据时代未来展望
2、大数据分析技术与实践 基于Hadoop的数据挖掘技术
2、大数据分析技术与实践
基于Hadoop的数据挖掘平台操作界面
2、大数据分析技术与实践
■ Native贝叶斯和Kmeans算法性能对比
Kmeans 6 5 471M 4710M
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（海量短信过滤）
2、大数据分析技术与实践 音频大数据处理技术（音乐内容分析）
2、大数据分析技术与实践 音频大数据处理技术 图1：输入音乐波形
切分音符 (音长)
2、大数据分析技术与实践 音频大数据处理技术
情景分类
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
“新疆七五事件” 之 观点分析
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（舆情发现与预警）
■ 电子科技大学 《BBS监控系统》 ■
成都大东网络安全技术有限责任公司 《舆情处置分析系统》
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（海量短信过滤） 堵
内容特征 + 行为特征
流量过滤
拦 截
黑白名单
垃 圾 短 信
4
3 2
1
0
1
2
3
4
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（基础平台） ■ 分布式深度爬虫系统 ■ 新闻门户、微博、论坛、社交网站、电商网站 ■ 元文件解析系统 ■ 网页、word、PDF，其他… ■ 文本分析系统 ■ 文本分词、同义词 ■ 分布式算法 ■ Hadoop、Graphlab
2011
2012
1、大数据时代的背景 大数据的概念
我们的观点，简单地说：“大大数据”就是“海量数据”+“复杂计算”。具体地说：是面面对! 规模巨大大、高高速产生生的形式多样的数据，只有通过复杂计算才能获取其中有价值信息的计算模! 式。其中，“规模巨大大”与“高高速产生生”反映出海量数据的特点；“形式多样”与“信息价值”! 反映出复杂计算的特点。“4V”的具体含义如下：
智能图片搜索技术
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
智能图片背景分离技术（阴影干扰）
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
智能图片背景分离技术（光线干扰）
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
智能图片背景分离技术（复杂背景）
2、大数据分析技术与实践 图像大数据处理技术
概括为4个V：! 大大规模(Volume)! 多样化(Variety)! 快速增⻓长(Velocity)! 潜藏价值(Value) 2012
Science推出专刊 《Dealing with Data》,说明大大数 据对于科学研究 的重要性
!
!
美国国家科学基 金金，发布大大数据 指南
!
2008
2010
美国国家档案和记录管理部
方方针
基础设施
应用用服务
美国国家航空和航天局 美国国家人人文文基金金会 美国国家卫生生研究院 美国国家科学基金金 美国国家安全局 美国地质勘探局
多模式多通道数据融合
月月球绘制与建模、环境条件评估等 大大数据对人人文文社会科学的影响 展开临床实践决策支支持，医学生生物工工 程等方方面面的研究
18世纪60年代 – 19世纪70年代 – 21世纪初 19世纪40年代 20世纪初 蒸汽 金金属 机器制造 规模化 电力力 化学 精密仪器 自动化 计算 数据 证析 个性化
1、大数据时代的背景
大大数据1.0
■ 自身业务需求产生生大大量数据 ■ 利用这些数据，通过深入入证析， 优化相关业务 ■ 数据指导决策
大大数据时代的行行业变革革
周俊临 jlzhou@ 电子科技大学 互联网科学中心
内容提纲
大数据时代的背景 大数据分析技术与实践 大数据时代的行业变革 大数据时代未来展望
1、大数据时代的背景 大数据概念的发展脉络
2011.5 2010.4 列入维基百科： 2010年4月21日， 首次列入入“维基 百科”条目 2008 概念最初提出： 《Nature》推出 了Big Data专刊
1、大数据时代的背景
1.0案例
■ Quantified Self ■ 婚恋匹配 ■ Netflix
1、大数据时代的背景
大大数据2.0
■ 搜集与目标业务直接或间接关联的大大量异 质数据 ■ 建立复杂的分析和预测模型，产生生针对目 标业务的输出 ■ 数据即决策
1、大数据时代的背景
大大数据3.0
■ 对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生生充 分认识，出台量化与保障措施 ■ 数据运营商出现，数据市场形成，数据产品丰富， 数据客(Dacker)活跃 ■ 学术团体、企业和政府通过大大量异质数据和数据 产品产生生科学、社会、经济等方方面的新价值
3.1 、金融行业大数据分析
金融大数据案例1：企业画像
■ Zest Finance ■ 阿里金金融 ■ 个人人预授信 ■ 企业预授信
深圳前海股权中心心企业画像
基于SaaS服务终端
PRD01:建立深圳信用网企业数据库
PRD02:建立前海企业数据库
PRD03:建立和社交网络关联的数据库
通过打通前海和深信网的数据，我们发现了和新浪微博近
规模巨大（Volume） 高速产生（Velocity） 形式多样（Variety） 潜藏价值（Value）
巨量：从TB级别，跃升到PB级别，甚至至ZB级别。
动态：数据高高速持续生生成，要求处理能力力高高，具有! 很强的实时性。 多态：数据类型繁多，如文文本、视频、音音频、图片片! 等及其变化组合。
1、大数据时代的背景 典型的大数据
! !
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（舆情发现与预警）
■
杭州70码
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（舆情发现与预警）
舆情群体分析
1. 2. 3. 三鹿事件报道 问责食品安全 网民调侃三鹿
2、大数据分析技术与实践 文本大数据处理技术（舆情发现与预警） “开胸验肺事件” 之 发展趋势预测
大大规模⺴网网络态势安全分析
1、大数据时代的背景 其他国外研究大数据情况总览
机构/项⺫目目
财政部科学资金金
方方针
发展大大数据和节能计算的研究，带动 企业在该领域的投资。
基础设施
加强计算基础设施，捕捉并 分析通过开放式数据革革命获 得的数据流。
应用用服务
基于医疗保健、人人口口统计、农 业和环境领域数据量提供服 务。 通过大大数据向用用户提供免费查 询服务；用用户可以根据税率和 交通情况等条件筛选最宜居的 地点等 .
3.2、人力资源行业大数据分析 游戏化机制，积分奖励
参与任务获得积分、积分排行行榜 积分商城换购
3.游戏化：吸引更多员工工加入入，参与就能得到激励，并非非只关注结果。
3.2、人力资源行业大数据分析 微信版，更便捷使用
4.更简单：微信端使用用，相当于系统的移动客户端，手手机就能操作！
3.2、人力资源行业大数据分析 成功案例
对ICT战略进展中产生生的大大 数据进行行收集、解析、利 用用。对国有的、学术界的和 产业界的大大数据进行行融合。
基于GPS的“道路交通图”在受 灾地区救助活动中应用用；基于 匿名化的手手机定位信息展现人人 口口移动的“移动空间统计”等。
1、大数据时代的背景
大大数据驱动新工工业革革命
第一一次工工业革革命 时间 能源 材料 工工艺 特征 第二二次工工业革革命 第三次工工业革革命？
金融大数据案例2：个性化推荐
■ 个性化产品推荐 ■ 个性化资讯推荐 ■ 个性化着陆页
Yes !
3.1 、金融行业大数据分析 金融大数据案例3：反欺诈
■ 股票交易中的麻袋用户甄别 ■ 信用卡恶意透支
3.1 、 金融行业大数据分析 金融大数据案例4：保险歧视
■ 健康评估 ■ 行行为车险
3.2、人力资源行业大数据分析 拓展员工社交网络，精准匹配
准备将全球企业和信息汇 总；对位置数据进行行整合。
第七框架计划(FP7)
欧 盟
将数据信息化基础设施作为 计划的优先领域。 .
大大数据欧盟会议(Big Data Europe)
组织发布商业智能和社交⺴网网络 分析的相关大大数据信息。
日日 本
总务省“活力力ICT日日 本”计划
把大大数据发展作为国家层面面战略提 出，新ICT战略重点关注大大数据应用用 技术。
油画效果 本地执行：230s 加速执行：16s 大小：49K 浮雕效果 本地执行：166s 加速执行：14s
黑白效果 本地执行：62s 加速执行：14s