一站式大数据分析平台助力数据化运营
2023 通信行业：数据要素助力运营商更大发展,通信算力网络产业链拓展更大空间
2023通信行业：数据要素助力运营商更大发展，通信算力网络产业链拓展更大空间一、运营商在数据要素充当重要角色，深入数据全产业链 (2)（一）三大运营商深度参与数据要素市场，掌握数据全产业链 (2)（二）三大运营用户连接数量基数规模大 (3)二、三大运营商云业务加速迈向第一阵营，发展可期 (4)（一）三大运营商云业务加速 (4)（二）中国移动：移动云业务表现突出 (5)（三）中国电信：天翼云业务发展较快 (5)（四）中国联通：边缘计算业务延伸助力合作发展 (6)三、云网基石夯实催化大数据应用成为增收新动能 (6)（一）新兴业务较快增长，大数据业务成为运营商增收新动能 (6)（二）中国移动：推进信息技术与数据要素的融合，助力数字化转型升级 (7)（三）中国电信：大数据平台和天翼云深度融合，领衔云产业国家队 (8)（四）中国联通：深度参与数据挖掘与应用市场 (9)四、算力网络新变革助力数据要素市场向好发展 (10)（一）三大运营算力推进布局，规模持续扩大 (10)（二）运营商数据产品及服务发展潜力较大 (11)（三）运营商净资产对比 (12)五、通信行业年报及季报：营收持续高增，看好算力+ (13)（一）板块营收普增，智能卡、5G应用等领域2022全年量价齐升 (13)（二）工业互联网、IDC及温控等板块23Q1迸发新机遇 (15)六、风险提示 (18)一、运营商在数据要素充当重要角色，深入数据全产业链（一）三大运营商深度参与数据要素市场，掌握数据全产业链数据产生：手机号卡、物联网、智慧城市等终端数据传输：基站、WIFI 、FTTX 、传输网路、核心网络提供全程全网数据安全调度数据存储和分析应用：拥有最大的IDC和云计算资源池，数据安全、可靠存储和应用。
在业务模式方面，数据出售、提供大数据行业解决方案、提供大数据平台服务、提供数据脱敏等数据交易服务成为运营商可能的商业模式方向。
图1：三大运营商数据产业链手机号卡物联网智慧城市智慧安防表1：三大运营商主要数据来源身份信息、消费信息（ARPU 值、DOU、通话时长）、终端信息、IMEI、IMSI、终端机型、积分、是否VIP、投诉情况等CRM（客户关系管理）、BOSS （业务运营支撑系统）、计费系统精准营销、信贷分析、保险风控、个人消费能力分析无线基站光纤FTTX承载网核心网支撑云业务云IDC 云上网行为、信令、位置、访问日志数据、精准营销、开店选址、舆URL解析数据、APP DPI、网关数据情分析、城市规划、网络优化、企业获客应用解析数据、网络轨迹、WLAN解析等内部财务、绩效、人ERP、DSS、OAS、MIS内部应用、提升运营商内力、项目管理数据等等系统数据部管理效率（二）三大运营用户连接数量基数规模大工信部数据，2021年电信行业移动用户16.4亿户、宽带用户5亿户、蜂窝物联网用户14亿户，全年移动互联网接入流量2216亿GB，运营商作为关键基础设施，拥有庞大用户基数。
做好“十四五”科技规划谋篇布局 助力打造中国领先科技型投行
24FINANCIAL COMPUTER OF CHINASPECIAL 做好“十四五”科技规划谋篇布局 助力打造中国领先科技型投行未来五年，国际百年未有之大变局将会加速演进，国内新旧动能转化和“双循环”发展新格局将逐步形成。
作为行业领先的证券公司，海通证券正在主动思考、积极谋划，推动价值理念从业务导向转为客户导向、管理模式从粗放型转向精细化、盈利模式从通道驱动转为专业化驱动的新一轮变革。
在这个转型过程中，科技无疑将成为重要的驱动力。
展望未来，海通证券将继续坚持“统一管理、自主可控、融合业务、引领发展”的科技方针，以“十四五”规划为契机，推动数字海通2.0目标的实现，加速打造中国领先的科技型投行。
海通证券股份有限公司副总裁毛宇星2020年既是“十三五”规划的收官之年，也是“十四五”规划的谋划之年。
过去五年，海通证券股份有限公司（以下简称“海通证券”）紧紧契合国家战略和上海市委市政府重点任务，以公司十三五科技规划为主线，以“统一管理、自主可控、融合业务、引领发展”海通证券股份有限公司副总裁 毛宇星科技方针为指引，目标明确、执行坚定、推进有序，应用架构、数据管理、基础设施、科技治理四大领域25项重点任务全面落地，完整构建了数字海通的四梁八柱，整合共享能力、系统处理能力、风险管控能力、自主可控能力、敏捷创新能力、业务融合能力，且能力提升明显，已成为行业数字化转型的探索者和先行者之一。
一、重塑前台 打造数字海通业务之本零售经纪业务领域，海通证券始终坚持零售业务“线上化、智能化”的战略方向，不断提升自主研发的“e 海通财”品牌影响力，App 月活达到490万，线上交易占比超过99.4%，各项指标均保持行业领先；在行业内率先建立统一的企业级资讯中心，先后推出个股诊股、首页资讯推荐、语音播报、科创专区、首席分析师直播、通财学院等多种资讯服务功能；持续深化智能服务能力，先后推出了智能选股、智能盯盘、智能图谱、预约打新多项智能推送服务以及自主研发的智能搜索引擎，实现对非结构化数据以及图表的智能检索。
基于CIM的产业运营服务平台,助力园区数字化转型
基于CIM的产业运营服务平台，助力园区数字化转型国务院印发《“十四五〃数字经济发展规划》，明确了〃十四五〃时期推动数字经济健康发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。
提出要全面深化重点行业、产业园区和产业集群数字化转型，培育转型支撑服务生态。
园区作为城市产业发展和人口聚集的重要载体，在促进区域经济高速发展中发挥着重要作用。
为有效解决园区规划不完善、定位不明确、产业类型和功能同质化、要素利用率较低、产业集群效应不显著等问题，以数字政府、智慧城市等建设为契机，以新一代信息技术为主导，构建〃园区产业运营服务平台〃，推动园区数字化转型升级，实现园区产业运营服务提质增效及其跨越式融合协调发展。
CIM平台助力打破〃信息孤岛〃，实现运营管理〃一盘棋〃园区产业运营服务平台以精益化管理、精细化服务目标为前提，以助力招商管理、便捷企业服务、提升物业服务、协同社群服务为建设方向，基于C1M（三维城市信息模型）基础平台实现数据融合共享与业务高效对接，打破园区〃信息孤岛〃，建设园区基础支撑平台以及招商管理、企业服务、物业管理、社群服务和运营管理平台五大应用体系。
实现打造园区产业化运营管理品牌特色，提升园区产业集聚能力和数字化、智慧化运营管理能力，提高园区运行效益，实现运营管理〃一盘棋〃，助力园区可持续发展。
“1+5+3〃,助力园区“产管服〃提质增效■一平台以B1M、物联网、3DGIS等信息化技术为依托，建设园区C1M基础平台，通过推进技术融合、业务融合及数据融合，整合应用服务资源，形成统一的数据支撑平台，将智慧应用服务的业务、经验、数据等模型能力进行沉淀，提供一体化的共性能力，支撑园区管理智能化、协同化和精细化。
■五应用以新一代信息化技术为支撑，围绕招商管理、企业服务、物业管理、社群服务和运营管理平台五位一体发展需求进行建设。
1招商管理面向园区端和企业端，提供一站式服务，对整个招商过程进行可视化呈现与把控，把握园区内招商资源，编制招商计划，对企业签约情况进行分析，使得招商工作有计划、落实可安排、过程可跟踪、结果可查看，为入驻企业提供各项后续入驻服务、跟进业务进度，确保企业及时、满意地入驻。
数字化转型战略实施计划书
数字化转型战略实施计划书第1章：引言 (4)1.1 背景与目的 (4)1.2 研究范围与方法 (4)1.3 报告结构概述 (5)第一章：引言。
阐述本计划书的背景、目的、研究范围与方法以及报告结构。
(5)第二章：企业现状分析。
分析企业现有的业务流程、信息系统、组织结构等，识别存在的问题和潜在风险。
(5)第三章：市场环境分析。
研究行业发展趋势、竞争对手的数字化转型实践，为企业制定战略提供参考。
(5)第四章：战略规划与实施。
明确企业数字化转型的愿景、目标、路径，制定具体的实施方案。
(5)第五章：实施保障。
分析企业内外部资源，提出组织、技术、人才等方面的保障措施。
(5)第2章数字化转型现状分析 (5)2.1 企业现状概述 (5)2.1.1 企业基本情况 (5)2.1.2 数字化技术应用现状 (5)2.1.3 数字化管理水平 (6)2.2 行业数字化转型趋势 (6)2.2.1 行业整体发展态势 (6)2.2.2 数字化技术应用 (6)2.2.3 政策环境 (6)2.3 内外部挑战与机遇 (6)2.3.1 内部挑战 (6)2.3.2 外部挑战 (6)2.3.3 机遇 (7)第3章：战略目标与愿景 (7)3.1 战略目标制定 (7)3.2 愿景描述 (7)3.3 长期与短期目标 (8)3.3.1 长期目标 (8)3.3.2 短期目标 (8)第4章数字化转型框架 (8)4.1 整体框架设计 (8)4.1.1 战略规划：明确数字化转型目标，制定符合企业长远发展的战略规划。
(8)4.1.2 业务流程优化：梳理现有业务流程，识别优化点，构建数字化业务流程。
(8)4.1.3 技术创新：引入先进技术，提升企业技术能力，支持业务创新。
(8)4.1.4 组织变革：调整组织架构，提升组织效能，为数字化转型提供有力支撑。
(8)4.1.5 人才培养与激励：构建数字化人才培养体系，激发员工潜能，推动转型实施。
84.2 技术架构 (8)4.2.1 基础设施：构建稳定、高效、可扩展的云计算、大数据、物联网等基础设施。
佳德智诚：数据分析在电商运营中起到的作用是什么？docx
佳德智诚：数据分析在电商运营中起到的作用是什么？
在如今的大数据时代，电商平台十分注重和推崇数据化运营。
通过数据一切都可以追溯。
数据运分析对于做好拼多多店铺的重要性和起到的作用有那些呢，下面我们就一起来了解一下。
1、商家要对自己同行业的数据有一个大致的了解。
了解的目的首先是为了搞清楚自己的网店能不能赚到钱，其利润空间大不大。
其次是商家应当分析同行业其他商家的具体数据，然后和自身的资源评估、存货空间进行对比，根据投入的大小制定一个可以实现的目标。
2、在店铺的日常化经营中数据化起到的作用是非常显著的。
例如，商家对产品反馈的数据进行记录，对阶段目标的完成情况进行分析，按照时间节点分析计划完成的情况，然后再适时进行调整。
3、规划只是一个大概的方向，在实际执行过程中存在着很大的偏差，当出现错误时必须要及时进行调整，但是数据可以引导我们及时调整方向。
因此，商家应当关注流量和转化率，不管是推广数据还是产品数据，都必须要完整保留，对全店的产值进行监控，保证其处于良性循环的状态。
4、数据化运营可以根据类目的淡旺季对目标进行拆解比如服饰类，可以将营业额按照每个季度的子类目热度按月拆解，对具体月份需要的数量款式进行分析，然后根据每个月的款式数量对关键词属性热度进行细化，同时还要做备选款，避免出现新款效果不好导致的手足无措。
店铺运营过程中，数据分析起到了很重要的作用，因此对于商家而言，做好数据化运营是拼多多店铺成功的关键，也能使店铺走的更远，经营的更好。
数据挖掘平台介绍
应用场景-异常分析
信用风险往往和损失联系在一 起，或者说，信用风险可以导 致损失。第一，对亍信用活劢 的一个事件来说，既存在损失 的可能性，也存在盈利的可能 性。第二，信用风险指的是一 种可能性，是一种结果未知的 未来事件。因此通过风险评估 可以减少银行的损失。
应用场景-异常分析
从电信运营系统中所积累的数据， 发掘出有价值的商业规则，建立 客户细分、流失预警、新业务响 应等模型，幵迚而设计出符合用 户需求、拉劢业务量增长的业务 经营目标和盈利点。 预测移劢用户状态是否异常，及 时调整策略，为相关部门对这部 分客户迚行重点关注、发送 Email 等，挽留这部分客户。
一般10到15种左史
打开产品对比验证
产品底层架构
挖掘算法 可视化能力
丰富，约有20种 有在线可视化报告。
挖掘产品和统计算法一般只有一种。挖掘算 法一般包括常见的。
有一些可视化
对比双斱算法 运行产品
结果导出BI平台 有ETHINK BI可以写作
一般挖掘公司没有BI产品，所以很难
看产品全貌就知道
操作简易性 促迚人员成长
决策树，贝右斯，KNN，支持向量机，梯升树
线性回归，逡辑回归，svm，保序回归 Kmeans，高斯混合模型，功率迭代聚类
自组织数据挖掘，随机森林，随机 神经网络，卷积神经网络，深
决策树，一次迭代LR
信度网络，限制波尔兹曼机
自组织数据挖掘，随机森林，随机 KNN，CNN，BSN，SAE，
决策树，一次迭代LR
WEB，拖拽使用，普通用户可 以掌握
有50个已有的挖掘不统计分析 实战案例帮劣成长
CS为主。
打开产品验证 看DEMO不帮劣支撑
优势优势
1）低门槛，易操作 通过拖拉拽的斱式来建模，直接将算法集成为一个简单的界面组件，通过搭积木的斱式实现流程。大 大降低了数据挖掘的操作门槛。
睿帆科技：以数据赋能_助力科技成果转化
睿帆科技：以数据赋能 助力科技成果转化文/潘慧 罗兆玉数据智能领航 助力企业数字化转型广州睿帆科技有限公司成立于2015年，是一家以大数据及人工智能（AI）核心技术为客户提供平台产品及服务的高新技术企业，也是中国大数据服务生态中新生代力量的代表。
2017年，睿帆科技通过自主创新，研发了Baymax大数据科学平台、雪球数据库等核心产品，搭建了稳定的技术研发架构和产品体系；同年，通过国家高新技术企业认证，公司实力获权威认可。
2018年，睿帆科技获得A股上市公司佳都科技数千万元战略投资，有力推动了产品落地应用进程。
2019年，睿帆科技业务覆盖通信、轨道交通、公安、金融等多个领域数百家客户。
其中，Baymax大数据平台荣获第三届中国信息通信大数据大会优秀创新产品奖；雪球数据库通过公安部第一研究所的质量及性能检测，技术实力与行业影响力快速提升。
2020年，睿帆科技与中国电信、中国移动、中国联通、佳都科技、东软、诺基亚、北大软件等知名企业建立了合作伙伴关系，实施产业生态战略，荣获2020中国信息技术大数据领域影响力企业，入选AI落地百强企业和2020“新基建”成长企业100强。
2021年，睿帆科技获得东方通领投，希扬资本、晨晖资本跟投的A轮数千万元战略投资，进一步加大在海量计算与存储能力、数据中台、数据集成、数据治理、数据分析等领域技术和产品的研发投入。
2022年，睿帆科技持续加大研发，产品不断迭代，发布了InfoMover实时采集同步、云原生技术中台、数据建模中台等新产品，形成以“大数据平台+数据库”为核心的数据智能全生命周期产品体系，全面赋能企业数字化转型；同年，公司通过广东省“专精特新”中小企业认定，荣登艾媒咨询 2022年中国信创企业TOP50。
突破创新 打造卓越大数据产品睿帆科技的创始团队来自广州睿帆科技有限公司（以下简称“睿帆科技”）作为一家致力于以数据赋能产业数字化转型的高新技术企业，以睿智为帆，引领科技数字化转型的潮流；以技术为桨，推动数据驱动的创新；以创新为锚，稳定前行，助力科技成果转化。
智慧商圈解决方案
五、风险管理
1.数据安全风险
-建立健全数据安全管理体系，确保数据的合法合规使用。
-采取加密、备份等措施，防范数据泄露、篡改等风险。
2.法律法规风险
-密切关注法律法规动态，确保项目符合国家政策要求。
-加强与监管部门的沟通，及时调整项目策略，确保合法合规。
智慧商圈解决方案
第1篇
智慧商圈解决方案
一、前言
随着信息化、数字化技术的飞速发展，传统商圈面临着转型升级的压力与挑战。为响应国家新型城镇化发展战略，推进城市商圈智慧化改造，本方案围绕提升商圈运营效率、优化消费体验、促进商户发展等方面，提出一套合法合规的智慧商圈解决方案。
二、目标定位
1.提高商圈运营管理效率，降低运营成本。
-基于地理位置推送附近商户优惠信息，促进消费者消费。
3.商户服务平台
-提供在线支付、订单管理、会员管理等功能，助力商户提高运营效率。
-建立商户间合作机制，实现资源共享，促进业务拓展。
4.商圈基础设施智能化改造
-实施智能停车、智能照明、智能垃圾分类等基础设施，提升商圈整体形象。
-推动绿色出行，减少商圈拥堵，提高消费者满意度。
-确保系统安全可靠，保护用户隐私，合法合规地使用数据。
4.运营管理与推广
-设立商圈运营管理团队，负责日常运营与维护。
-制定完善的推广策略，提高智慧商圈的知名度和影响力。
五、风险防控
1.数据安全风险
-建立健全数据安全管理制度，确保数据合法合规使用。
-加强网络安全方案
1.政策法规与标准体系建设
-根据国家相关法律法规，制定智慧商圈建设规范和标准。
-加强政策宣传和培训，提高商圈从业人员合规意识。
大数据与数据化运营管理
大数据与数据化运营管理引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正成为企业管理中的重要组成部分。
大数据为企业提供了更多的数据来源和分析能力，使得企业能够更加准确地把握市场动态、了解用户需求，并优化企业运营管理。
数据化运营管理则是将大数据与运营管理相结合，通过数据驱动，以数据为基础进行企业运营决策和管理的一种模式。
本文将探讨大数据与数据化运营管理的相关概念、优势和应用。
1. 大数据的概念与特点大数据是指规模庞大、多样化和高速增长的数据集合，其具有以下特点：•多样性：大数据来自多种来源，包括企业内部的业务数据、外部的市场数据、社交媒体数据等，具有多样性和复杂性。
•高速增长：随着互联网的普及和移动设备的普及，大数据的规模呈指数级增长，数据涵盖范围也越来越广。
•高维度：大数据通常包含大量维度，能够提供更全面、更准确的信息。
•实时性：大数据可以实时获取，实时分析，使企业能够快速响应市场变化。
2. 数据化运营管理的重要性数据化运营管理是企业运营的新模式，其重要性体现在以下几个方面：•数据驱动决策：数据化运营管理能够基于大数据分析结果，提供符合实际的数据驱动决策，避免凭经验决策带来的不确定性。
•实时监控与反馈：通过数据化运营管理，企业能够实时监控运营情况，及时发现问题并做出调整。
•提高运营效率：数据化运营管理能够深入了解运营环节的强弱项，以数据为依据，优化运营流程，提高运营效率。
•提升用户体验：通过大数据分析，企业能够深入了解用户需求，精准定位用户，提供个性化的产品和服务，提升用户体验。
•推动创新与变革：数据化运营管理能够激发企业创新潜力，发现新的商业机会，推动企业变革。
3. 大数据与数据化运营管理的应用案例3.1. 零售行业在零售行业，大数据和数据化运营管理的应用使得企业能够更好地了解消费者的购买行为和偏好，通过精准营销活动提高销售额。
此外，通过使用大数据分析，企业还能够了解实时库存和销售数据，优化物流和供应链管理。
电商大数据平台排名 电商大数据平台哪家好
电商大数据平台排名电商大数据平台哪家好一直以来，科技行业都是创新的代名词。
不论是个人电脑还是智能手机，抑或社交媒体、共享经济、VR、大数据等，科技行业的一代代创新改变了全世界。
令人瞩目的是，电商持续在热门行业中位列第一，最受大众青睐。
而长三角地区可谓是电商行业的摇篮。
那么，在信息化的互联网时代，到底有哪些知名的电商大数据平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家可靠的电商大数据平台。
鹿豹座鹿豹座，是一家专注“互联网+产业转型升级”、高新技术、高端资源、创意内容的高端营销推广平台，在网络推广领域有10年资源累积。
鹿豹座前身即襟抱堂网络传媒机构（2007年始创），10年深耕互联网高端推广领域。
依托互联网大数据和丰富的资源，鹿豹座致力于为高端市场提供原创内容策划、网络推广解决方案、优质网媒资源、品牌推广、上市宣传、娱乐营销、软文营销、影视节目推广、大数据营销、公关优化等专业服务。
怒蛙网络怒蛙网络，2010年成立于杭州，中国互联网协会会员单位；2017年浙江省科技型企业；2017年余杭国家高新园区官方合作伙伴；2016年杭州市高新技术企业；2015年湖南卫视/天娱广告战略合作伙伴。
怒蛙网络操作过的知名节目互联网宣传包括《我是歌手》《爸爸去哪儿》《鲁豫有约》等。
怒蛙网络对所有客户都抱着严谨负责的态度，严格控制项目数量，不断提升服务质量。
怒蛙网络在网络推广领域有丰富的操作经验和实力。
微数网络杭州微数网络科技有限公司是一家专业网络文化传播公司。
微数网络一直致力于为品牌提供媒体传播一站式服务解决方案。
现已在行业中脱颖而出，服务于汽车、手机、IT等多个行业的诸多国内知名企业。
微数网络以专业化、精细化、全面化的完美服务为品牌开辟电子商务新方向。
阿里云阿里云数加提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
《我们的大数据时代》继续教育考试题库
我们的大数据时代（一）单选题（每题2分）1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）A. 数据规模大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据价值密度高2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据3. 万维网之父是（C）A. 彼得·德鲁克B. 舍恩伯格C. 蒂姆·伯纳斯—李D. 斯科特·布朗4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。
A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象B. 误差不易被控制C. 对样本的依赖性比较强D. 评测结果不够稳定5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。
A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理6. 智慧城市的构建，不包含（C）。
A. 数字城市B. 物联网C. 联网监控D. 云计算7.大数据的起源是（C）。
B. 电信C. 互联网D. 公共管理8. 智慧城市的智慧之源是（C）。
A. 数字城市B. 物联网C. 大数据D. 云计算9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。
A. 因果；相关B. 相关；因果C. 并列；相关D. 因果；并列10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。
A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。
推进数字技术与产业深度融合 金山云助力数字经济快速发展
Digital Transformation 2021数字转型二十一世纪以来，科技创新已进入密集活跃期。
随着自动化加速走向数字化、网络化、智能化，新技术、新产业、新模式、新产品大规模涌现，深刻影响着全球的科技创新版图、产业生态格局和经济发展的走向，产业数字化转型拉动数字经济快速发展成为大势所趋。
数据显示，2019年，47个国家数字经济占GDP比重平均为41.5%，同比提升12个百分点。
其中，发达国家数字经济GDP占比达51.3%，是发展中国家的1.9倍。
文︱郭岚 金山云副总裁、合伙人企业数字化转型助力数字经济快速发展在数字时代中，发展中国家可以充分利用数字经济中的后发性优势，缩小与发达国家的数字鸿沟。
因此，对于发展中国家来说，数字革命成为“千载难逢”的良机。
我国紧抓数字经济的新风口，对数字经济发展给予高度支持，“十四五”规划建议中重点提到，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群，加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。
从市场活跃度来看也表现出同样的发展趋势。
随着互联网人口红利的逐渐褪去以及互联网企业结构性成本下降空间持续收窄，C端市场的日趋饱和难以支撑互联网企业的发展速度，面向B端的产业互联网市场存在巨大的增量空间，是巨头们一直寻找的互联网下半场，也是其企业业务新的利润增长点。
电商智库网经社最新发布的《2020年(上)中国产业互联网市场数据监测报告》数据显示，2020上半年中国产业互联网市场规模达25.3万亿元，预计推进数字技术与产业深度融合金山云助力数字经济快速发展赛迪网官方微信数字经济官方微信D igitalE conomy2020全年市场规模将达51.5万亿元，中国企业正面临从信息化走向数字化、智能化的关键节点。
事实上，产业互联网的价值在于重构生产关系、释放化学反应，进而产生巨大能量。
产业互联网最终是为了产业数字化，核心是解决企业的效率问题，实现降本增效，只有让数据这项新的生产要素在整个产业链条中起到联动反馈的作用，才能实现产业全链条的效能提升，创造更大的企业利润，也创造更多的公众利益。
顺丰-大数据平台材料-画册
顺丰大数据平台数据赋能，助力业务顺丰大数据平台Big Data Platform[BDP]应用场景顺丰大数据平台基于主流技术底层架构，是支持海量数据存储、离线/实时计算、数据分析开发的一站式大数据管理平台。
丰富而全面的组件提供完善的平台能力，可定制化构建不同领域的解决方案。
顺丰大数据平台以两种方式交付，私有云为企业提供定制开发及本地部署服务，混合云为企业提供大数据平台租用服务。
顺丰大数据平台已应用在多个领域的多家企事业单位，支持物流、商业、金融等多个行业应用，日接入数据达PB 级，数据处理量超100PB 级，经过了充分的生产测试考验，积累了丰富的商业应用案例。
稳健、安全、高性能，适用于各类高精度要求的生产场景和商业场景。
支撑5 亿个人客户、200 万企业客户的稳定运营。
顺丰大数据随时为您服务我们的优势产品架构顺丰大数据平台产品架构顺丰大数据平台是基于主流技术底层架构，支持存储海量数据，支持离线计算和实时计算的一站式大数据管理平台。
平台技术架构图主流底层基础架构，百余个专利创新，支撑海量数据存储与计算•海量数据高效分布式存储•流式计算 超高并发超大数据量实时处理•并行计算体系 千亿级数据毫秒级处理•一站式机器学习 深度学习平台创新专利软著开源基于异构数据交换平台HDEHDE 是对开源组件进行了高度定制化和适配开发而成的异构数据源同步平台，实现异构平台数据的高效整合，是通用、高效、易用的大数据同步平台。
实现异构平台数据的高效整合度慢，难以满足内外部客户需求。
2. 业务需求多：运维人员、分析人员、业务人员、管理人员对数据有再加工、深度分析、数据可视化处理等不同的需求，对数据接入、分发、再处理有较高的要求。
3. 运维要求高：实时数据处理要求高可用性，对监控需求、资源管理、异常版本回滚、可视化运维均有较高要求。
Oracle、MySQL、Hive 等多个业务系统中，大数据分析难以获取全集数据。
2. 数据按需同步：生产数据实时变化，需要根据业务需求按不同频率汇聚。
全国十大大数据分析平台 靠谱的大数据分析平台有哪些
全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些什么是大数据？大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
借助大数据工具及相关技术，可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
那么，在人人都讲大数据的互联网时代，国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家权威的大数据分析平台。
阿里巴巴数据，是阿里巴巴集团的核心资产，阿里生态中的各项业务，都是宝贵的用户数据来源地。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
数据已融入阿里的生态，正以最新的形式，最具创意的应用，迸发出强劲的生命力。
百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。
近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
鹿豹座大数据研究院鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院（ICIBD）2017年联合创办。
中国互联网大数据研究院(ICIBD)是中国领先的互联网大数据研究机构，也是国内架构完整、体系权威的专业互联网大数据研究机构，非营利性的社会组织。
专注于中国互联网大数据收集、分析、整合，产出专业、权威、独立的行业大数据报告，提供大数据解决方案，解读大数据应用案例。
高德开放平台高德开放平台是国内技术领先的LBS服务提供商，拥有先进的数据融合技术和海量的数据处理能力。
服务超过三十万款移动应用，日均处理定位请求及路径规划数百亿次。
高德开放平台向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具，开发者通过调用开发包或接口即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能。
Datapin与数栖-对比分析
DataWorks价值主张提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索产品定义DataWorks（数据工场）是一个具备全栈数据研发能力（数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建）的大数据平台产品定位Dataworks 定位为大数据开发平台，ETL、数据仓库建设等对开发者不做任何限制。
开发者可以利用dataworks做任意想做的工作，数据中台(数据仓库)构建的方法论也不做任何限制。
开发者可以利用dataworks，既可以按照维度建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照范氏建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照E/R理论构建数据中台(数据仓库)，优劣势优势：具备全栈数据研发能力和机器学习开发能力的大数据平台劣势：不具备数据中台(数据仓库)建设方法论的指导适用场景如果开发者(或者企业)希望购买一套全栈数据研发能力的大数据平台，涵盖完善的数据集成与开发、生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据微服务应用搭建等能力。
而且数据中台(数据仓库)不限制于维度建体系，那么dataworks是不错的选择datapin数据建设统一：数据标准规范定义。
数据研发提效：自动化代码生成。
战略决策高效：数据分析准确，数据需求响应及时Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出，一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力，以助力企业显著提升数据治理水平，构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。
Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力，以适应不同行业客户的平台技术架构和特定Dataphin 定位于输出阿里巴巴数据中台方法论，开发者严格按照基于阿里多年零售经验的维度建模理论构建数据中台(数据仓库)。
电子商务数据分析课程模块化教学实施——以“运营数据分析”教学单元为例
商务数据分析岗位人才需求，逐步形成了“岗课赛证融通”的特色专业人才培养方案与课程标准。
结合学情“三不足”问题，依托校企合作平台和双师型培训基地、集知识、技能和创新力为一体的教师教学创新团队、承办1+X 技能等级考试的商务数据分析实训室、院级专业教学资源库和精品资源共享课程等实施“三教”改革。
融合课程标准，重构“电子商务数据分析”模块化课程，新增“电子商务数据分析工具——Excel”模块；创设“三阶五步双主线”的教学模式；构建能够体现“立德为先，能力为重”的综合评价体系，培养学生“有家乡情怀，有技能本领，有兴农使命感，有职业荣辱感”的“四有”高素质技能型人才。
求。
依据以上各类标准，课程内容中主动融入电子商务背景下大数据分析的新趋势、新业态和新模式，将课程重构为六个模块，共计96学时。
其中把“电子商务数据分析工具——Excel”单独列为一个模块，该模块中Excel的高级功能，比如数据图表、数据透视图、切片器等高级应用，将是后面模块中进行数据分析的基础。
在这里以模块4运营数据分析中的项目1（客户数据分析）和项目2（推广数据分析）为例，通过对项目1中的客户特征、行为和忠诚度分析，构建客户画像，并结合项目2中的各渠道流量分析，最终为产品推广运营提供决策性建议，从而也能为客户提供个性化推荐。
本模块学习内容分为5个学习任务，共计16学时。
实践的评价反馈，学生能遵守企业规章制度，服从统一安排，有岗位责任意识。
但对如何保护客户数据的隐私等相关数据的安全意识不足。
1.3 明确教学目标和重难点根据人才培养方案和课程标准， 对接数据分析岗位典型工作任务，确定三维教学目标和教学重点。
结合学生认知规律和学情特点，预判教学难点。
素质目标：具备法律意识，能自觉遵守相关法律、行业法规规范和企业规章制度，对数据和账户保密。
通过团队合作，培养学生的积极主动性、合作精神和创新精神等劳动素养；通过导入“助农项目”，培养学生的家乡情怀、家国情怀和兴农使命感。
热云数据 使用手册
热云数据使用手册【引言】在当今数字化时代，数据分析已成为企业优化运营、提升竞争力的重要手段。
热云数据作为一种专业的大数据解决方案，帮助企业高效地采集、处理和分析数据，为决策提供有力支持。
本文将为您详细介绍热云数据的使用方法和相关技巧，让您轻松掌握这一强大工具。
【热云数据简介】热云数据是一款面向企业级用户的大数据处理平台，具备高性能、高可靠性、易用性等特点。
它支持多种数据源接入，如结构化数据、非结构化数据、实时数据等，并提供丰富的数据处理和分析功能。
通过热云数据，企业可以快速搭建大数据处理pipeline，挖掘数据价值，为业务决策提供依据。
【热云数据功能与应用场景】热云数据涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化等功能，适用于多种应用场景：1.数据采集：支持多种数据源接入，如MySQL、Oracle、MongoDB 等，并提供实时数据采集和离线数据采集方案。
2.数据存储：提供分布式存储方案，支持海量数据存储和高并发访问。
3.数据处理：支持实时计算、离线计算和流式计算，满足不同业务需求。
4.数据分析：提供丰富的数据分析工具，如SQL 查询、统计分析、机器学习等，助力企业挖掘数据价值。
5.数据可视化：通过可视化报表、图表等形式，直观展示数据分析结果，便于企业决策。
【热云数据操作步骤与技巧】以下为热云数据的基本操作步骤与技巧：1.注册与登录：访问热云数据官网，注册账号并登录。
2.创建项目：登录后，创建一个新的项目，为后续操作奠定基础。
3.数据接入：根据需求，选择合适的数据源接入，如MySQL、Oracle 等。
4.数据处理：编写SQL 语句或使用热云数据提供的预设操作，如聚合、分组等。
5.数据分析和可视化：通过热云数据提供的分析工具，如统计分析、机器学习等，对数据进行探索和分析，并生成可视化报表。
6.输出结果：将分析结果导出为Excel、CSV 等格式，方便后续处理和分享。
【常见问题与解决方案】在使用热云数据过程中，可能会遇到以下问题：1.性能瓶颈：热云数据支持分布式计算和存储，可有效提升系统性能。
数据化运营方案要素
数据化运营方案要素一、数据化运营的概念数据化运营是指企业在运营过程中利用大数据和数字化技术，通过对用户行为、市场趋势、竞争对手等数据的深入分析和挖掘，制定和执行相关的运营策略，以达到提高运营效率和盈利能力的目的。
数据化运营可以帮助企业进行精准的用户定位和行为分析，了解用户的需求和偏好，精准的制定产品推广和营销策略，提升用户体验和满意度，实现企业的长期可持续发展。
二、数据化运营的重要性1. 更加精准的用户定位：通过数据化运营，可以更加精准地了解用户的行为和兴趣爱好，对用户进行细分，制定更加精准的营销策略和产品推广方案。
2. 提升用户体验和满意度：通过对用户行为和反馈数据的分析，不断优化产品和服务，提升用户体验和满意度，实现用户忠诚度的提升。
3. 降低成本提高效率：通过对运营数据和环节进行分析和优化，减少不必要的成本和浪费，提高运营效率和盈利能力。
4. 调整运营策略：通过数据化运营，企业可以及时了解市场的变化和竞争对手的动态，及时调整运营策略，保持市场竞争力。
三、数据化运营的要素1. 数据收集和整合：数据化运营的核心在于数据，企业需要建立完善的数据采集和整合系统，将用户、销售、市场等数据进行整合，形成全面、真实的数据资源。
2. 数据分析和挖掘：数据化运营最重要的环节就是数据分析和挖掘，通过对数据的深入挖掘和分析，发现用户行为和市场趋势的规律，为运营决策提供依据。
3. 运营策略的制定和执行：通过数据化运营，企业可以制定更加精准的运营策略和执行方案，以提高市场竞争力和盈利能力。
4. 运营效果的监测和评估：数据化运营不仅需要制定运营策略，还需要对运营效果进行持续的监测和评估，及时调整策略，确保运营目标的实现。
四、数据化运营的实施步骤1. 建立完善的数据收集和整合系统：企业需要建立完善的数据收集和整合系统，收集用户、销售、市场等数据并进行整合，形成全面、真实的数据资源。
2. 数据分析和挖掘：企业需要搭建数据分析和挖掘的平台和工具，对数据进行深入挖掘和分析，发现用户行为和市场趋势的规律。
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Other Data Sources
数据化运营的两个五步曲
由上至下梳理数据分析体系
数据化运营的两个五步曲
由下至上实施落地到BI系统
部分典型成功案例
助力智慧企业成就未来
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析
可视化筛选 器设计
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数据下钻
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高亮预警
自定义门户
挖掘算法
聚类
R集成扩展
分类
预测分析
回归
联动挖掘
时序
结果导出
数据建模
数据集市
数
数据整合
数据准备
ETL
据
建
模
分布式 计算
列存储
内存计算
分布式 通讯
Apache Log
Hadoop
Data Warehouse
Database
3
2
制作数据报告
1
调整数据报告
基于数据模型，从零
与数据交互
基于做好的数据报告
开始制作数据报告，
基于做好的数据报告
进行调整，给予用户
给予用户完整的操作
进行交互操作，包括
有限的简单操作功能
功能
筛选、联动、钻取、
，用户可以更换维度
下钻等
或度量，之后进行另
存，不影响原报告
一站式大数据分析平台是未来企业的标配
"IF YOU CAN NOT MEASURE IT, YOU CAN NOT IMPROVE IT."
- LORD KELVIN
企业运用数据过程中的痛点问题
IT资源瓶颈化
企业内部，往往业务部门占90%人数，即需求方，IT部门占10%，即供 给方。IT资源完全不能满足业务需求的提出速度，需求实现周期以周和
制作新的数据报告，而不能直接在原报告中做交互式分析
现实：投入很大，期望很高 但大数据的价值产出和预期并不匹配
Forrester在报告中指出，有83%的用户拒绝使用企业的数据分析平台
如何让数据真正促进业务？
探索式分析是未来企业的唯一选择
Gartner2015 BI（商业智能）魔力象限报告：敏捷BI、探索式分析已成大势所趋
业务驱动——BI市场正进行着基础性的变革
过去，大多由IT部门主导BI项目的投资，这些项目高度可控、中心化、IT-led。IT部门负 责编制出Production Reports，再推送给消费者和分析人员。 现在，大量的商业用户迫切要求进行探索式分析，希望通过深度分析获取数据洞察力， 而他们只有非常有限的IT或数据科学技能。
数据化运营的最佳实践
数据化运营，打造智慧企业的唯一选择
没有数据化运营的企业，是这样的
不知现状
无法获知业务状况、 发展规律、用户画像 等，在一片漆黑中凭 感觉前行。
不明原因
利润下滑、增长停滞 、用户流失，不能探 究真实原因，面对问 题无法有效解决，且 未来再发生时依然如 此。
不可预测
销量、收入、用户行 为，没有准确的预测 ，依靠经验来进行备 货、促销、人员扩张 。粗放经营，损耗太 大。
自2014年起，IT-centric BI平台正越来越多地被Business-user-driven和交互式分析 项目替换。
在国内，越来越多的企业希望借力业务主导型、高性能、并同时具备大数据分析能力的 敏捷BI平台。
循序渐进的自服务分析路径
自服务分析没有说的那么简单，让业务用户直接掌握制作数据报告的技能不现实 永洪充分考虑了业务用户的学习曲线和熟悉周期，设计了循序渐进的自服务分析 路径
月为单位。导致IT部门忙得要死，业务部门急得要死
企业运用数据过程中的痛点问题
工具碎片化
ETL、计算引擎、BI、深度分析等，每一个工具都是不同的产品，导 致IT部门的采购成本、实施成本、集成成本、维护成本和使用门槛都
很高，业务用户使用体验也不一致
企业运用数据过程中的痛点问题
报告静态化
呈现的结果以静态报告为主，呈现即是系统分析流程的结束。当用 户在数据中发现问题，想要切换角度进一步查明原因，则需要等待
Gartner2016 BI（商业智能）魔力象限报告：传统的、报表型BI厂商已从领导者 象限出局，探索式分析将融入一站式大数据分析平台
一站式大数据 分析平台
自服务数据准备 探索式分析 深度分析
数 据 展 示
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