企业实施大数据的关键
工业大数据关键技术研究与应用
工业大数据关键技术研究与应用工业大数据是当今工业领域中使用最为广泛的先进技术之一。
它通过采用先进的数据处理和分析技术，帮助企业轻松获取和处理大量的数据信息，从而实现工业先进化、精益化、数字化转型。
如今，随着工业大数据技术的逐步成熟和不断普及，越来越多的企业开始关注和采用这一新型技术，以实现企业的数字化转型和业务提升。
一、工业大数据的概念和特点工业大数据是指在工业生产和管理中产生的大量数据信息，这些数据涵盖了生产、管理、监测等方面的各种数据信息，包括设备状态数据、温湿度数据、生产数据、人力资源数据等。
这些数据信息以庞大、复杂、多元和高密度为特点，其处理难度非常大，需要使用先进的技术和算法实现数据的处理和挖掘。
二、工业大数据的主要应用领域工业大数据技术适用于各种行业和领域，尤其是工业领域中的生产管理、物流管理、质量管理、设备管理、能源管理等方面。
在这些领域中，工业大数据技术可以为企业提供各种精细化、个性化、定制化的解决方案和服务，为企业运营和业务提升带来更高的效率和质量。
三、工业大数据的关键技术1.数据采集技术：数据采集技术是工业大数据技术的基础，其中包括了传感器、物联网等数据采集设备和技术。
这些设备和技术可以采集各种工业领域中的数据信息，将其传输到数据处理中心进行处理和分析。
2.数据存储技术：数据存储技术是工业大数据技术的基础，其中包括了数据仓库、云计算等数据存储设备和技术。
这些设备和技术可以对原始数据信息进行存储和管理，以便后续进行数据的分析和挖掘。
3.数据处理与挖掘技术：数据处理与挖掘技术是工业大数据技术的关键技术，它可以对大量的数据信息进行分析和挖掘，包括数据的清洗、预处理、聚类、分类、回归等数据处理和挖掘算法。
这些算法可以有效地提取数据中的有用信息，并进行精细化分析和预测。
4.人工智能技术：人工智能技术是工业大数据技术的关键技术之一，其中包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能算法和技术。
物流行业如何利用大数据提升运营效率
物流行业如何利用大数据提升运营效率在当今数字化的时代，大数据已经成为各个行业提升竞争力和运营效率的关键因素。
物流行业作为经济发展的重要支撑，也不例外。
通过充分利用大数据，物流企业能够更精准地规划运输路线、优化库存管理、提高客户满意度，从而实现降本增效的目标。
一、大数据在物流行业的应用现状物流行业涉及到大量的数据，包括货物的收发地址、运输方式、运输时间、库存水平等等。
这些数据以往大多处于孤立和分散的状态，没有得到有效的整合和利用。
随着信息技术的发展，越来越多的物流企业开始意识到大数据的价值，并逐步引入相关的技术和系统，对数据进行收集、分析和应用。
目前，大数据在物流行业的应用主要体现在以下几个方面：（一）运输路线规划通过对历史运输数据的分析，结合实时的交通状况和天气信息，物流企业可以为运输车辆规划出最优的行驶路线，从而减少运输时间和成本，提高运输效率。
（二）库存管理利用大数据对市场需求进行预测，物流企业可以更准确地掌握货物的库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生，降低库存成本。
（三）客户关系管理通过对客户的订单数据和行为数据进行分析，物流企业可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度。
然而，尽管大数据在物流行业的应用已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
例如，数据质量参差不齐、数据安全存在隐患、数据分析人才短缺等等。
二、大数据提升物流运营效率的具体途径（一）优化运输管理1、车辆调度优化基于大数据的分析，物流企业可以实时了解车辆的位置、状态和负载情况，从而更合理地安排车辆的调度，提高车辆的利用率。
例如，当一辆车完成当前任务后，系统可以根据附近的新订单和车辆的剩余运力，立即为其分配下一个任务，减少车辆的空驶率。
2、运输路线智能规划结合实时的交通流量、路况和天气等数据，利用大数据算法为运输车辆规划出最佳的路线。
不仅可以缩短运输时间，还能降低燃油消耗和车辆磨损，从而降低运输成本。
大数据实施方案 实施计划
大数据实施方案实施计划一、前言。
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业发展的重要驱动力之一。
大数据的应用可以帮助企业更好地理解市场需求、优化产品设计、改进营销策略、提高运营效率等。
因此，制定一份科学合理的大数据实施方案和实施计划显得尤为重要。
二、目标和原则。
1. 目标，通过大数据的应用，提高企业的竞争力和盈利能力。
2. 原则，以业务需求为导向，充分利用现有资源，注重数据安全和隐私保护。
三、实施方案。
1. 数据采集，建立完善的数据采集系统，包括内部数据和外部数据的采集，确保数据的全面性和准确性。
2. 数据存储，构建高效稳定的数据存储平台，采用分布式存储技术，保证数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理，建立数据清洗、转换、分析和挖掘的流程，利用大数据处理技术，提取有价值的信息。
4. 数据应用，将处理后的数据应用到业务决策、产品优化、营销推广等方面，实现商业应用的最大化价值。
四、实施计划。
1. 环境准备阶段（1个月）：确定大数据实施团队成员及职责分工；调研和选择合适的大数据技术和平台；搭建实验环境，进行技术验证和评估。
2. 数据采集阶段（2个月）：设计数据采集方案，确定采集的数据类型和来源；开发数据采集程序，确保数据的及时和准确采集；测试数据采集程序，验证数据的完整性和准确性。
3. 数据存储阶段（1个月）：设计数据存储结构，确定数据的存储方式和策略；搭建数据存储平台，确保数据的安全和稳定存储；测试数据存储平台，验证数据的可靠性和性能。
4. 数据处理阶段（3个月）：设计数据处理流程，确定数据的清洗、转换、分析和挖掘方法；开发数据处理程序，实现数据的自动化处理和分析；测试数据处理程序，验证数据的处理效果和结果的准确性。
5. 数据应用阶段（2个月）：将处理后的数据应用到业务决策、产品优化、营销推广等方面；监控数据应用效果，不断优化和调整数据应用策略；总结数据应用经验，形成数据应用规范和流程。
企业如何开展大数据应用
企业如何开展大数据应用1. 引言在当今信息时代，大数据已经成为企业获取竞争优势的重要驱动力。
通过收集、存储和分析大量的数据，企业可以更好地了解客户需求、发现市场趋势和优化业务流程。
本文将从以下几个方面介绍企业如何开展大数据应用。
2. 数据收集与存储大数据应用的第一步是收集和存储大量的数据。
企业可以通过以下几种方式实现数据收集和存储：2.1 数据源企业可以通过内部和外部数据源获取数据。
内部数据源包括企业内部的各种系统和应用程序，如企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
外部数据源可以是公共数据集、社交媒体数据、行业数据等。
2.2 数据收集工具企业可以使用各种工具来收集数据，例如网络爬虫、传感器、日志文件等。
此外，企业还可以与合作伙伴建立数据共享机制，共享双方的数据，以获得更全面和准确的数据。
2.3 数据存储企业可以选择将数据存储在传统的关系型数据库中，也可以使用新兴的大数据技术，如Apache Hadoop和Apache Spark等。
这些技术可以提供更高的可伸缩性和容错性，使企业能够存储和处理海量的数据。
3. 数据分析与挖掘一旦数据收集和存储完成，企业就可以进行数据分析和挖掘。
通过使用各种数据分析技术和算法，企业可以从数据中发现有价值的信息和洞察。
以下是一些常用的数据分析和挖掘技术：3.1 描述性分析描述性分析帮助企业了解数据的特征和分布，例如数据的平均值、标准差和变异系数等。
这些统计指标可以帮助企业更好地了解数据，并做出相应的决策。
3.2 预测性分析预测性分析通过利用历史数据和统计模型，预测未来的趋势和结果。
企业可以使用回归分析、时间序列分析和机器学习等技术来进行预测性分析，以支持决策制定。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘帮助企业发现数据之间的关联关系和规律。
通过分析大量的交易数据或用户行为数据，企业可以找到一些隐藏的关联规则，并据此进行交叉销售、个性化推荐等业务活动。
3.4 文本挖掘文本挖掘技术可以帮助企业从大量的文本数据中提取有用的信息。
如何有效管理和利用大数据
如何有效管理和利用大数据大数据时代的到来，为企业经营和决策提供了巨大的机遇和挑战。
如何有效地管理和利用大数据成为了企业追求竞争优势的关键。
本文将从以下几个方面探讨如何有效管理和利用大数据。
一、建立完善的数据收集和存储系统要有效管理和利用大数据，首先需要建立完善的数据收集和存储系统。
数据收集的方式可以包括传感器、互联网、社交媒体等多种渠道。
在数据存储方面，可以采用云计算技术，将海量的数据存储在云端，提高数据的可靠性和可用性。
二、进行数据清洗和加工大数据往往包含大量的噪声数据和冗余数据，需要进行数据清洗和加工。
数据清洗可以通过清除异常值、填补缺失值等方式来实现，确保数据的准确性和完整性。
数据加工则可以通过数据挖掘、数据建模等手段来提取数据中的有用信息。
三、建立有效的数据分析模型有效的数据分析模型是利用大数据的关键。
可以借助机器学习、人工智能等技术，建立预测模型、分类模型等来分析和挖掘数据中的价值。
利用这些模型可以对市场趋势进行分析预测，对客户行为进行分析等，为决策提供科学依据。
四、保护数据的安全和隐私大数据涵盖了大量的个人和企业机密信息，保护数据的安全和隐私至关重要。
可以通过加密技术、权限管理等手段来保护数据的安全性。
同时，需要遵守相关的法律法规，保障用户的隐私权。
五、加强团队建设和培训要有效管理和利用大数据，需要加强团队建设和培训。
团队成员需要具备一定的数据分析和技术能力，能够熟练运用数据工具和算法进行数据分析。
同时，培训可以帮助团队成员不断更新知识和技能，适应技术的快速发展。
六、建立数据共享和合作机制在大数据的管理和利用过程中，建立数据共享和合作机制可以提高数据的价值。
企业可以与其他企业、研究机构等建立合作关系，共享数据资源，共同开展研究和创新。
通过数据的共享和合作，可以实现数据的互补和优化，提升数据的利用效率。
七、不断创新和优化数据管理和利用模式大数据的管理和利用是一个不断创新和优化的过程。
随着技术的不断进步和商业模式的变革，企业需要不断地调整和优化数据管理和利用模式，以适应市场的需求和变化。
企业实施数据治理的必要性及核心内容
企业实施数据治理的必要性及核心内容摘要：随着网络和信息技术的不断普及，产生了大量非结构化、半结构化数据，数据的单位向TB-PB-EB-ZB级别暴增，因此数据治理成为各行各业关注的热点。
基于此，本文对企业实施数据治理的必要性及核心内容进行了探讨，以供参阅。
关键词：企业；实施；数据治理；必要性；核心内容1企业实施数据治理的必要性1.1企业整合数据资源提升竞争力的需要在企业的生产经营活动中会产生大量的数据，企业需要对事务性数据、机器生成数据、社交媒体数据等内外部数据进行整合，特别是对与企业重大商业利益相关的数据资源的整合、分析与利用，从而指导企业的经营与发展。
数据技术带来的不仅是技术的更新，还有管理方式的改变，数据治理不仅局限在企业的决策层，还包含管理层和业务层，数据治理能改善企业管理层与其他利益相关者的关系，大家共同关心企业的发展，致力于企业目标的实现，使企业变得更加敏捷和高效，更注重用户体验的提升和需求的满足。
1.2实现数据资源在组织内部的对接和共享的需要现如今大部分企业已经完成了ERP、CRM、供应链、协同办公等企业信息化系统的建设，但是由于数据分散在众多系统中，缺乏统一的数据定义和数据分类，因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。
数据不标准主要表现在不同系统之间描述同一业务问题的数据定义标准不同；数据不一致主要表现在相关联业务系统的数据不同步、各应用系统间存在数据编码规则不一致的问题，还有重复编码的问题；数据完整性差表现为缺少关键ID。
为此企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理，实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。
只有解决了数据的问题，才能实现IT的价值。
1.3提升海量数据资源质量的需要在当今的这个大数据时代数据产生的价值越来越大，各企业都在探索基于数据的相关技术和应用模式，最终目的就是挖掘数据的价值，推动企业的发展。
因为数据有可能是成本，也有可能是资产，能给企业带来重要的价值，是企业宝贵的资源。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据发展五大关键要素
大数据发展五大关键要素随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的应用潜力无限，它可以为企业提供市场竞争的优势，为政府决策提供科学依据，为个人提供定制化的服务。
然而，要实现大数据的落地应用，需要考虑和解决一系列的问题。
本文将探讨大数据发展的五大关键要素。
一、数据数据是大数据的核心要素。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、移动设备等。
然而，大数据的真正价值在于对数据进行深入分析和挖掘，从中提取出有用的信息和洞察力。
因此，构建高质量的数据集是大数据应用的关键一步。
数据的准确性、完整性和及时性对于大数据分析的结果至关重要。
二、技术技术是大数据发展的基础。
随着数据规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术包括数据存储、数据处理、数据挖掘等多个方面。
分布式存储和计算、云计算、机器学习等技术都为大数据分析提供了强有力的支持。
同时，人工智能的快速发展也为大数据应用带来了新的可能性。
三、人才在大数据时代，人才是最宝贵的资源。
一方面，大数据的技术和方法层出不穷，需要专业领域的专家来研究和应用；另一方面，需要懂技术又懂业务的数据科学家来对数据进行深入分析和挖掘。
因此，拥有优秀的数据科学家和技术团队是大数据应用成功的关键。
同时，培养和吸引更多的数据科学家也是大数据发展的重要任务。
四、隐私和安全随着大数据的蓬勃发展，隐私和安全问题也日益引人关注。
大数据集包含大量的个人信息和敏感数据，一旦被滥用和泄露，将对个人和社会带来极大的风险。
因此，确保大数据的隐私和安全是大数据应用的必要条件。
制定相关政策和法规、加强数据加密和安全措施、提高用户对隐私的意识等都是保护隐私和安全的关键措施。
五、合作与共享大数据的应用往往需要跨领域、跨组织的合作。
数据的收集和分析需要各方的共同努力和协作。
同时，促进数据的共享和开放也是大数据发展的重要方向。
大数据实施
大数据实施在当今的数字化时代，大数据已经成为推动各行各业发展的关键因素。
大数据的实施不仅仅是技术层面的挑战，更涉及到企业战略、组织结构、文化和人才等多个方面。
以下是大数据实施的全面概述。
首先，大数据实施需要明确的目标和战略规划。
企业应该根据自身的业务需求和市场定位，制定清晰的大数据战略。
这包括确定数据收集、存储、处理和分析的具体目标，以及如何利用大数据来提升业务效率和创造新的商业价值。
其次，企业需要构建强大的数据基础设施。
这涉及到选择合适的硬件和软件平台，以支持大规模数据的存储和处理。
同时，还需要确保数据的安全性和隐私保护，遵守相关的法律法规。
接着，数据的质量管理是实施大数据的关键。
企业必须确保收集的数据是准确、完整和及时的。
这需要建立严格的数据治理机制，包括数据的标准化、清洗、验证和监控等流程。
此外，数据分析和挖掘是大数据实施的核心。
企业需要利用先进的数据分析工具和技术，如机器学习、人工智能等，从海量数据中提取有价值的信息和洞察。
这不仅可以帮助企业优化现有业务流程，还可以发现新的商业机会和创新点。
同时，大数据实施还需要跨部门的协作和沟通。
数据的收集和分析往往涉及多个业务部门，因此需要建立有效的协作机制，确保数据的共享和整合。
这有助于打破信息孤岛，提升整个组织的决策效率。
人才是大数据实施的另一个关键因素。
企业需要培养和吸引具有数据分析、数据科学和相关技术背景的专业人才。
同时，也需要对现有员工进行培训，提升他们的数据意识和数据分析能力。
最后，大数据实施是一个持续的过程，需要不断的评估和优化。
企业应该定期检查大数据项目的进展和效果，根据反馈调整战略和方法。
同时，也要关注大数据技术和市场的最新动态，以保持竞争力。
综上所述，大数据实施是一个复杂而系统的过程，需要企业在战略规划、基础设施建设、数据管理、分析挖掘、跨部门协作、人才培养和持续优化等方面做出努力。
只有这样，企业才能充分利用大数据的潜力，实现业务的持续增长和创新。
企业大数据安全分析的关键要点有哪些
企业大数据安全分析的关键要点有哪些在当今数字化时代，企业所产生和处理的数据量呈爆炸式增长，大数据已成为企业的重要资产。
然而，伴随着数据价值的提升，数据安全问题也日益凸显。
企业大数据安全分析成为保障企业数据资产安全、维护企业正常运营的关键环节。
那么，企业大数据安全分析的关键要点究竟有哪些呢？一、数据的分类与分级企业首先需要对其拥有的数据进行全面梳理和分类分级。
这是因为不同类型和级别的数据具有不同的价值和安全需求。
例如，客户的个人身份信息、财务数据等属于敏感数据，需要更高程度的保护；而一些内部的一般性业务数据，其安全要求相对较低。
通过分类分级，企业能够明确哪些数据是关键的、哪些是次要的，从而有针对性地制定安全策略和投入资源。
同时，这也有助于在发生数据泄露等安全事件时，快速确定受影响的数据范围和严重程度，采取相应的应急措施。
二、数据的来源与流向了解数据的来源和流向是大数据安全分析的重要基础。
企业需要清楚知道数据是从哪些渠道收集而来，又在内部哪些系统和部门之间流转，以及最终可能流向何处。
对于外部来源的数据，要进行严格的审查和验证，确保其合法性和安全性。
在数据流转过程中，要建立完善的监控机制，实时跟踪数据的流向，防止数据被非法获取或滥用。
例如，如果企业与第三方合作伙伴共享数据，必须明确双方的责任和义务，签订严格的数据保密协议，并对共享的数据进行加密和访问控制。
三、数据的存储安全数据的存储是数据安全的关键环节之一。
企业需要选择可靠的存储介质和技术，确保数据的完整性和可用性。
同时，要采取加密措施对存储的数据进行保护，即使数据被窃取，也难以被解读。
此外，定期对存储的数据进行备份也是必不可少的。
备份数据应存储在异地，以防止本地发生灾难时数据丢失。
而且，备份数据的访问也需要严格的授权和验证机制。
四、访问控制与权限管理严格的访问控制和权限管理是保障数据安全的重要手段。
企业应根据员工的工作职责和业务需求，为其分配适当的数据访问权限。
大数据实施方案
大数据实施方案随着信息技术的飞速发展，大数据成为了当今社会的热门话题。
各行各业都在积极探索如何应用大数据来提升效率、降低成本以及推动创新。
但要成功实施大数据项目，一个合理的实施方案显得尤为重要。
本文将介绍一个完整的大数据实施方案，以指导企业在实施大数据项目时取得成功。
一、项目背景分析在制订大数据实施方案之前，首先需要对项目背景进行详细分析。
这包括明确项目的目标、范围和预期效益。
同时还需要考虑到公司的业务流程和数据资源，以便更好地进行方案设计和数据挖掘。
二、需求分析在这一阶段，需要与业务部门密切合作，了解他们的需求和期望。
通过与业务部门的沟通，可有效识别公司目标、流程改进和数据需求等方面存在的问题，并将其纳入到最终的方案中。
三、数据准备大数据项目的成功关键在于数据的准备工作。
在这一阶段，需要对数据进行清洗、整合和管理。
使用合适的数据存储和处理技术，确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和挖掘提供基础。
四、技术选型大数据实施方案需要选取合适的技术工具和平台。
这包括数据仓库、数据挖掘工具、分布式计算平台等。
在技术选型时需要充分考虑企业的现有技术基础和需求，选择能够最好满足项目目标的技术工具和平台。
五、数据分析与建模在数据准备和技术选型完成后，进行数据分析和建模。
这包括通过统计分析、机器学习和数据挖掘等方法，发现数据中隐藏的规律和价值。
通过建立合适的模型，可以为企业决策提供更准确的支持。
六、实施与运维在大数据项目实施的过程中，需要进行有效的项目管理和团队协作。
同时考虑到项目推广和可持续发展，需要与相关部门进行密切合作，确保项目顺利推进和运维管理。
七、风险与挑战在实施大数据项目时，会面临一些风险和挑战，比如数据安全和隐私保护、技术难题以及组织变革等问题。
项目团队需要充分考虑这些风险和挑战，并制定相应的措施来应对，以确保项目的成功实施。
八、评估与优化大数据项目实施完成后，需要对其进行评估和优化。
通过对项目结果的分析和评估，可以了解项目的效果和价值，找出不足之处并进行优化改进，为下一阶段的项目提供经验教训。
大数据对企业的重要性
大数据对企业的重要性随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为了企业运营和决策的重要组成部分。
大数据是指海量、高速度和多种类型的数据集合，它们可以通过各种方式进行收集、存储、处理和分析。
大数据对企业的重要性不容忽视，下面就让我们来详细探讨一下。
一、提供准确的市场洞察企业的成功与否往往取决于其对市场的洞察和判断力。
而大数据的分析能力可以帮助企业从各个维度深入了解市场。
通过收集和分析大数据，企业可以获取客户行为、偏好、需求等相关信息。
这些信息可以帮助企业进行市场细分、产品定位和市场营销策略制定，从而更好地满足客户需求、提高市场竞争力。
二、优化企业运营大数据分析还可以帮助企业优化运营管理，提高工作效率和降低成本。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以找到存在的问题和瓶颈，进而提出相应的改进方案。
例如，通过对供应链数据的分析，企业可以实现供应链的优化，减少库存占用和缩短交货时间，进而提高企业的运营效率。
此外，大数据还可以帮助企业进行预测和计划，使企业能够更好地应对市场波动和变化。
三、支持决策制定在企业决策过程中，大数据也扮演着重要角色。
通过对大数据的分析，企业可以获得更全面、准确的信息，从而为决策者提供依据和参考。
例如，在制定营销策略时，通过对市场数据的分析，企业可以预测市场趋势和竞争情况，为决策者提供科学依据。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和管理，降低决策风险。
四、开拓新业务模式大数据的分析还可以帮助企业发现新的商机和业务模式。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现市场的新需求和消费者的新偏好。
基于这些发现，企业可以创新产品和服务，开辟新的市场。
例如，大数据分析可以揭示出消费者购买商品的偏好和习惯，企业可以根据这些数据推出个性化的产品和服务，满足消费者的个性化需求。
总结起来，大数据对企业的重要性体现在提供准确的市场洞察、优化企业运营、支持决策制定和开拓新业务模式等方面。
对于现代企业来说，正确应用大数据已经成为了保持竞争优势的关键。
云计算与大数据的关键技术及应用
云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。
实施大数据战略工作方案
实施大数据战略工作方案摘要本文档旨在提供一份实施大数据战略的工作方案。
在当今信息时代，随着数据量的迅速增长，大数据分析已经成为企业获取竞争优势和洞察业务趋势的重要手段。
本方案将介绍大数据战略的价值和目标，并提供实施该方案所需的关键步骤和资源。
引言大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，这些数据来自各种来源，如传感器、社交媒体、交易记录等。
通过对大数据进行挖掘和分析，企业可以获得前所未有的洞察，并作出更明智的决策。
因此，实施一项针对大数据的战略，将对企业的竞争力产生巨大的影响。
价值和目标实施大数据战略的主要价值和目标包括：1.提高业务决策的准确性和效率：通过大数据分析，企业可以更好地理解市场趋势、客户需求和产品表现，从而做出更准确和有针对性的决策。
2.发现新的商机和创新机会：通过挖掘大数据，企业可以发现隐藏在数据背后的有价值的信息和关联，从而揭示新的商机和创新机会。
3.优化运营效率：通过大数据分析，企业可以识别出运营过程中的潜在瓶颈和问题，并采取相应的措施来提高效率和降低成本。
4.加强客户关系管理：通过大数据分析，企业可以深入了解客户的需求和行为模式，从而更好地定制产品和服务，并提供个性化的客户体验。
基于以上价值和目标，下面将介绍实施大数据战略的关键步骤和所需资源。
实施步骤1. 确定业务问题和需求在实施大数据战略之前，企业需要明确目标和业务问题，以确定需要分析的数据类型和要解决的关键问题。
通过明确业务需求，可以更有针对性地收集和分析数据，从而提供有意义的洞察。
2. 确定数据来源和收集方法一旦业务问题和需求确定，企业需要确定数据的来源和收集方法。
数据可以来自多个渠道，如传感器、社交媒体、客户数据库等。
企业需要选择适合自己需求的数据来源，并制定相应的数据收集方法，确保数据的质量和准确性。
3. 建立数据基础设施为了支持大数据的存储和处理，企业需要建立适当的数据基础设施。
这包括数据存储系统、数据管理工具和分析平台。
企业如何有效利用大数据进行决策分析
企业如何有效利用大数据进行决策分析在当今信息时代，大数据的产生和应用正在不断地改变着我们的生活和工作方式，尤其是在企业管理领域，大数据的分析和利用也成为了企业决策的重要手段之一。
那么，企业如何有效地利用大数据进行决策分析呢？本文将从数据的收集、处理和应用三个方面进行探讨。
一、数据的收集数据的收集是大数据分析的第一步，对于企业而言，如何获得真实、全面且可靠的数据就显得尤为关键。
在这个过程中，企业可以从以下几个方面入手：1、整合内部数据资源企业内部数据是大数据分析的重要来源，因此企业需要整合并利用自身的数据资源，包括财务、物流、库存、销售等数据，这些数据反映了企业内部运营情况的方方面面，可以为企业决策提供有力支持。
2、开拓外部数据渠道企业除了内部数据之外，还可以通过开拓外部数据渠道来收集更多的数据。
比如，企业可以通过社交媒体、行业协会、公共数据库等途径获取相关信息和数据，这些数据的来源广泛、质量高、多样化，可以为企业决策提供更多的思路和支持。
3、运用数据采集技术另外，企业可以利用各种数据采集技术，包括数据挖掘、网络爬虫、人工智能等方式来获取数据，并建立数据仓库进行存储和管理。
这种方式虽然需要一定的技术支持和成本投入，但数据的来源和多样性可以得到保障，同时也为企业提高决策分析的效率和准确性提供了有力支持。
二、数据的处理数据的采集和处理是大数据分析的重要环节之一，企业需要将收集到的数据进行清洗、筛选、归纳、转化等操作，在此基础上进行数据挖掘和分析，以便为企业决策提供更多的思路和支持。
具体方法如下：1、数据清洗和筛选在收集到的数据中，可能包括大量噪音数据、数据缺失、重复数据等，并不是所有的数据都对决策有用，因此企业需要对这些数据进行清洗和筛选。
通过这种方式，可以去除无效数据，减少误差影响，保证分析的准确性和可靠性。
2、数据归类和转化针对不同类型的数据，可以采用不同的归类和转化方式，例如将数据按时间序列、地域分类、产品分类等方式进行划分和转化，使得各类数据更加清晰、易于管理和分析。
大数据分析应用最多的9个关键领域
大数据分析应用最多的9个关键领域大数据分析是指通过对大规模数据集合进行收集、整合、挖掘和分析，从中提取出有价值的信息和知识，并用于支持决策和解决实际问题的技术和方法。
随着信息技术的发展，大数据分析在各行各业中的应用越来越广泛。
下面将介绍大数据分析应用最多的9个关键领域。
1.金融领域：金融行业是一个数据密集型领域，大数据分析在风险管理、投资策略优化、交易分析、反欺诈等方面发挥着重要作用。
通过对大量交易数据的分析，可以识别潜在的欺诈行为，预测市场趋势，提高投资回报率。
2.零售行业：零售业是一个特别适合应用大数据分析的领域。
通过分析顾客购买模式、消费习惯、促销效果等数据，零售商可以更准确地预测需求，调整库存，提供个性化的购物体验，从而提高销售额和客户忠诚度。
3.医疗保健领域：大数据分析可以帮助医疗保健机构更好地管理患者信息、诊断数据和治疗效果。
通过分析大量的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式和风险因素，提高疾病预防和治疗的准确性和效果。
4.市场营销领域：大数据分析在市场营销中扮演了重要角色。
通过对市场数据、消费者行为和竞争对手活动的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化定价策略、制定更精准的广告投放计划，提升市场份额和销售额。
5.交通运输领域：大数据分析可以在交通基础设施管理、交通流量预测和交通安全等方面发挥作用。
通过对交通数据的实时分析，可以优化交通信号控制，减少交通拥堵，提高交通安全性。
6.能源行业：能源公司可以通过大数据分析来优化能源供应链，降低运营成本，提高能源利用率。
通过分析能源消费模式和生产效率，可以制定更有效的能源采购策略和能源分配方案。
7.教育领域：大数据分析可以帮助学校和教育机构更好地了解学生学习情况、教学效果和教育政策的影响。
通过对学生学习数据的分析，可以提供个性化的学习建议和教学资源，提高学生学习成绩和教育质量。
企业数据管理的关键要素及解决方案
企业数据管理的关键要素及解决方案1 引言在大数据时代背景下,数据不再是简单地记录信息,海量数据为统计、分析、决策的真实性、准确性、科学性提供了来源和基础。
企业将数据转换为商业价值过程的核心就是以企业的大数据管理为基础,通过数据分析或挖掘等方式提炼出价值数据,最终实现数据创造价值。
国内外企业数据管理与应用的现状如何?如何从企业大量的数据中提取出高质量的数据,并将其应用在企业的管理决策过程中是本文研究的重点和意义所在。
2 企业数据管理概况企业数据泛指所有与企业经营相关的信息、资料,包括工资概况、产品信息、经营数据、研究成果、商业机密等。
这里所指的企业数据是通过分布式渠道获取的数据,即由企业透过下属部门通过各种技术手段分散获取并统一管理,一般对数据的精确度有一定的要求。
随着机构、技术和应用需求的发展,企业对数据的关注度更多在于其时效性,因此数据管理也逐步向动态数据方向发展[1]。
同时,由于数据整合度的提升及数据使用范围的扩大,在数据的使用过程中发现了大量有关数据质量的问题,数据管理成熟度[2]如图1所示。
第1级初级阶段指意识到存在数据管理的问题,但几乎没有采取措施进行解决;第2级被动响应阶段指根据具体问题采取了部分措施,效果有限;第3级主动管理阶段指数据管理章程的一部分,从企业级层面设计、组织制度和流程来系统性进行数据管理;第4级量化管理阶段指信息作为企业资产进行管理,企业组织和流程全面覆盖数据管理的各个方面;第5级持续优化阶段指数据管理提升为企业战略要求,数据问题大部分在源头被预防和解决,并关注于架构和流程的不断优化。
现阶段国内大部分企业对数据的管理处于第3级主动管理的初步阶段。
随着信息化的快速发展,各企业对于数据信息准确度的要求越来越高,要求其自身的数据管理能力越来越成熟。
【1】3 企业数据管理的关键要素及解决方案3.1企业数据管理的关键要素企业数据管理需要有效的开发管控体系、数据管控体系和价值评估体系,需要把数据的加工处理和标准定义、数据质量管理和元数据管理进行有效的结合及合理的应用规划。
如何有效利用大数据推动企业发展
如何有效利用大数据推动企业发展大数据时代已经到来，对于企业来说，如何利用大数据有效地推动企业发展成为了一个重要的问题。
大数据能够为企业提供丰富的信息和洞察力，帮助企业做出明智的决策和战略规划。
本文将从三个方面探讨如何有效利用大数据推动企业发展。
一、建立完善的数据收集和管理系统要充分利用大数据，企业首先需要建立完善的数据收集和管理系统。
这包括确保数据的准确性、完整性和及时性。
企业可以使用各种数据采集工具和技术，如传感器、云计算和物联网设备等，来收集不同来源的数据。
同时，企业需要建立高效的数据存储和处理系统，以便对数据进行分析和挖掘。
二、运用数据分析和挖掘技术建立了数据收集和管理系统后，企业需要运用数据分析和挖掘技术来发掘数据中的潜在价值。
数据分析可以帮助企业识别出潜在的市场机会和风险，为企业的产品和服务提供改进和创新的方向。
同时，数据挖掘技术可以帮助企业发现数据中隐藏的规律和模式，为企业的决策提供科学依据。
三、实施个性化营销策略利用大数据可以让企业更好地了解客户需求和喜好，从而实施个性化的营销策略。
通过分析客户数据，企业可以了解客户的购买偏好、品味和消费行为，从而提供针对性的产品和服务。
同时，企业可以通过个性化的营销活动和推广渠道，提高客户的忠诚度和满意度，从而推动企业的发展。
四、加强数据安全和隐私保护在利用大数据的过程中，企业需要加强数据安全和隐私保护。
这包括确保数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。
企业可以采用数据加密技术、访问控制和身份认证等安全措施，保护数据的安全。
五、不断创新和改进利用大数据推动企业发展需要不断的创新和改进。
企业需要关注新的数据分析和挖掘技术的发展，及时采用新的工具和方法，不断提高数据分析的准确性和有效性。
同时，企业还需要密切关注市场的变化和客户需求的变化，灵活调整和改进企业的策略和运营模式。
在大数据时代，如何有效利用大数据成为了企业发展的关键。
建立完善的数据收集和管理系统，运用数据分析和挖掘技术，实施个性化营销策略，加强数据安全和隐私保护，以及不断创新和改进，都可以帮助企业充分利用大数据推动企业发展。
工业大数据分析中的关键技术及方法探究
工业大数据分析中的关键技术及方法探究随着互联网和物联网的迅猛发展，工业大数据在各个行业中的应用越来越广泛。
工业大数据分析作为其中至关重要的一环，为企业提供了更深入的洞察和决策支持。
本文将对工业大数据分析中的关键技术及方法进行探究，以帮助读者对该领域有更清晰的了解。
一、数据采集与质量保证工业大数据分析的第一步是数据的采集。
对于工业环境来说，数据的采集来源多样，包括传感器、设备、生产线等。
关键技术之一是建立可靠的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
此外，数据的质量保证也是至关重要的，包括数据去噪、异常检测和数据清洗等技术，以确保分析结果的可靠性。
二、数据预处理与特征提取在大规模的工业数据中，存在着海量的冗余和噪声，这给分析过程带来了挑战。
数据预处理旨在清洗和转换原始数据，以减少冗余和噪声的影响。
在数据预处理的过程中，常用的技术包括数据规范化、缺失值处理和异常值处理等。
此外，在工业大数据中，数据的维度通常很高，为了减小计算量，可以采用特征提取的方法，将原始数据转化为更加有用的特征。
特征提取的方法包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
三、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是工业大数据分析中的核心技术，用于从大规模数据中发现模式和关联规则，以提供有价值的信息和洞察。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
聚类算法用于将数据分成不同的类别，以发现相似性和群组结构。
分类算法用于对数据进行分类，以预测未知样本的类别。
关联规则挖掘技术用于探索数据中的相关性和依赖关系。
异常检测技术用于识别和排除异常值。
机器学习是数据挖掘的重要工具之一，通过构建数学模型，从数据中学习并进行预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络和随机森林等。
这些算法可以根据数据的特点和问题的需求进行选择和调整，以得到准确和可靠的分析结果。
四、大数据可视化与决策支持对于工业大数据的分析结果，如何直观地表达和展示是一个重要的问题。
零售业发展趋势与行业动态考核试卷
D.消费者体验优化
2.新零售概念中，哪一项是核心要素？（）
A.商品
B.供应链
C.数据
D.店铺
3.以下哪个不是我国近年来零售行业的政策支持方向？（）
A.鼓励跨境电商发展
B.限制外资零售企业进入
C.推动线上线下融合发展
D.支持农村电商
4.以下哪项不是零售企业提高竞争力的关键因素？（）
7. “_______”是零售企业通过互联网平台，利用直播技术进行商品展示和销售的方式。
8.零售企业进行国际扩张时，常采用“_______”方式以降低风险和成本。
9. “_______”是指零售企业在其经营活动中，对社会和环境负责的表现。
10.在零售业中，通过“_______”技术可以实现自动化的库存管理和商品检索。
A. O2O模式的发展
B.线上平台的线下布局
C.线下店铺的数字化升级
D.物流配送速度的提升
2.新零售模式中，以下哪些是主要的技术支持？（）
A.大数据
B.云计算
C.人工智能
D.物联网
3.零售业在应对消费者个性化需求方面，采取了哪些措施？（）
A.个性化推荐
B.定制化服务
C.精准营销
D.批量生产
4.以下哪些是零售企业提高顾客忠诚度的有效策略？（）
C.数据存储
D.数据交易
14.以下哪个不是零售业绿色发展的方向？（）
A.低碳物流
B.废旧商品回收
C.限制一次性用品
D.提高商品价格
15.以下哪个不是零售企业提高顾客满意度的措施？（）
A.优化购物环境
B.提高商品质量
C.增加促销活动
D.提高售后服务
16.以下哪个不是零售业跨境发展的趋势？（）
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我们已经给大家介绍了大数据在企业运营的不同层面的应用场景。
了解了这些应用场景后,企业比较关心的是,如果企业实施大数据战略,如何规划、如何实施、如何保障大数据的相关工作可以顺利开展。
本文将试图解决这些问题。
我们认为,企业要实时大数据战略,需要从五大关键方面规划:1.制定大数据规划找准切入点;2.强化大数据领导力设立CDO;3.设计合理的大数据组织结构;4.搭建富有执行力的大数据团队;5.用制度和文化保障大数据实施。
本文将从这五大方面展开。
1、制定大数据规划找准切入点成功的大数据规划聚焦于四个核心要素:应用场景、数据产品、分析模型和数据资产,企业着手实施大数据战略要着重考虑这四大方面,管理者需要在这四方面做好规划,才能给企业带来更好的业务价值。
首先是应用场景,企业需要确定不同业务投入大数据的优先级,确定大数据的切入点。
企业需要优先考虑业务的哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。
在《大数据应用于企业运营》中,我们已经介绍了常见的大数据应用场景,包括业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。
当然在人力资源、IT运维以及财务等方向也可以引入大数据。
企业高管需要和各业务的整体负责人、数据专家一起开展研讨会,分析哪些业务投入大数据可以使得业务的绩效提升最为显著,从而确定不同业务投入大数据的优先级,找准大数据的切入点。
“数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高?数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升”这些问题很重要,一开始就必须提出来。
每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题,并展开相关的研讨。
企业高管实施大数据战略的时候需要高度重视这一步,但在国内很多企业往往忽略的这一方面,投入大数据往往不是以提升业绩导向,而是以学术导向,使得很多企业实施大数据的看不到数据对企业绩效提升,从而使得大数据战略流产。
第二方面是数据产品。
在确定了大数据的业务投入优先级后,我们需要考虑的是如何通过数据产品来帮助提升业务的绩效。
为什么是“数据产品”而不是“数据工具”,这是因为“数据产品”比“数据工具”更加强调易用性和用户体验。
数据和分析模型本身的输出可能会比较复杂,比较难理解,这样往往导致经理或者一线员工等数据用户不能理解,更称不上运用。
所以,只有数据产品在业务具体的场景运用的时候,以非常简单易用的方式来呈现,才能让更多的数据用户使用。
企业数据用户在实际运用大数据的时候,更关注的是大数据的产品在哪些方面可以直接帮忙提升绩效,不会太关注大数据这些产品背后的逻辑、分析模型等“黑洞”。
如果我们在提供数据产品的时候需要数据用户理解很多“黑洞”,那么数据一定运用不起来,数据的价值就会大打折扣。
比如,数据产品可以告诉营销人员,您这次合作的营销推广渠道有所带来的用户40%是作弊而来,我们把这些作弊渠道带过来的用户叫“假量”,数据产品不需要告诉营销人员“假量”是如何计算的,但知道结果和优化方向即可。
或者数据产品可以直接告诉营销人员哪些产品和其他产品可以做交叉销售,如果这些产品实施交叉销售,可以进一步提高销售额。
第三方面是数据模型。
数据产品背后的“黑洞”是数据模型。
数据的堆砌不会创造太多的业务价值,需要数据模型、数据挖掘的方法来实现海量数据的商业洞察。
常见的模型如预测和分类。
在预测方面,如通过高级的模型来预测哪些用户可能会付费,他们的特征是什么,经常在什么地方出没;通过数据模型来预测付费客户的数量,以提前发现考核期结束后付费客户数量和KPI的差距以及优化方向;通过预测模型来洞察用户的未来购买需求;在分类模型方面,我们可以通过分类模型结合大数据实现更准确更实时的用户细分;或者通过分类模型对不同价值的客户进行合理的分类,确定服务的优先级和服务内容。
企业在制定大数据战略方向时,需要介入数据专家根据应用场景和数据产品的输出来选择模型以及优化模型,从而确定模型研发的方向和优先级。
第四方面是数据资产。
有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面,我们就能更清楚的知道为了实现这三大方面,我们需要哪些数据,什么数据是企业现在拥有,什么数据可以通过合作产生,什么数据需要外部整合,什么数据需要进行购买或者投资。
有了前面这三大方面(应用场景、数据产品和数据模型)的规划,大数据的采集、整合、管理的策略便能比较容易理清头绪和相应的规划。
当我们合理的整理企业所拥有的数据,并整合有利于业务发展的外部的数据,形成系统化的管理,才能很好的形成企业的数据资产。
但在国内,最大的问题常常是各业务部门、各事业部以及职能部门的数据经常各自为政,数据存放在不同的数据库中,数据无法整合打通,企业内部形成各种孤岛,导致企业数据资产无法发挥整合效益,数据资产流失。
要让企业的数据成为长期的数据资产,企业高管则需牵头规划,整合不同业务部门、不同事业部的数据,推动建设高数据质量的数据治理标准。
值得注意的是,为了加快大数据的推进速度,企业高管同时需要确定哪些方面自己实现,哪些方面委托第三方实现,哪些方面需要购买。
在数据产品和数据模型方向,不一定所有工作都需要内部员工实现。
领导层需要根据时间和自身资源(尤其是人力资源)的情况判断,哪些数据产品自己开发、哪些数据产品可以委托第三方公司开发、哪些数据模型自己开发、哪些数据模型委托第三方公司开发。
在收集外部数据的时候,我们既可以组建自己的团队进行数据收集,或者委托第三方公司帮忙收集,或者直接采购,或者收购相关的数据公司,企业需要根据自身情况进行合理的规划。
2、强化高管团队大数据能力,设立数据CDO在互联网和大数据高速发展的时代,大数据正在深刻地改变商业的前景,如果企业要想抓住这个机遇,企业高管的数据决策力,数据管理能力也需要加强。
抓住和大数据相关的机会可以增加企业营收、提高企业运营效率,甚至开拓出全新业务。
大数据在推进的过程中,最关键是要高管重视,高管重视不仅仅是嘴上说说,而是要考虑在决策层有强化数据方向的决策力和领导力,否则企业很难把大数据用好。
如果不增加新的数据高管力量,很多组织的大数据大计将难以启动。
因此,高管团队中需要有专人负责制定大数据战略、跟进、监控和指导大数据战略的实施。
如果没有在高管团队设立相关的数据负责人的职位CDO(首席数据官),则很难把数据分析和数据挖掘所发现的机会应用于企业战略层的业务发展决策以及相应的组织层面的变革。
所以,我们建议,如果企业确实要推动大数据,一定要考虑设立CDO职位。
这里面还有一个比较重要的问题是:CDO是向CEO汇报还是COO汇报或者是向CTO汇报。
企业往往陷入一个误区,觉得数据是技术活,所以不少企业设立数据高管后,让数据高管直接向CTO汇报。
这样的做法最大的问题是数据和业务还是有较大的脱节。
我们建议是,数据高管应该向COO汇报或者CEO汇报。
这样数据才能离业务更近,更能敏捷的应用于业绩的提升上,而不是躲在技术后面。
我们所看到的大数据运用的较好的企业,数据负责人经常和业务负责人一起制定公司大数据实施计划,一起推进大数据在业务绩效提升。
CDO是一个综合能力要求非常高的职位。
CDO主要是负责根据企业的战略发展需求,CDO需要跟各业务负责人有很好的互动,深入了解业务,在此基础上,制定在数据应用场景、数据产品化、数据建模、数据资产管理的战略并推动实施,在实施数据战略的过程中,梳理企业的数据化思维方式,推动构建相应的数据企业文化和制度,使得大数据可以有效的促进业务绩效的提升,企业运营效率的提升,甚至是新商业模式的变革。
3、设计合理的大数据组织架构企业的组织结构是企业战略能够顺利实施的基础,所以,大数据团队合理的在组织架构设置对于大数据战略能否成功实施尤为关键。
国内很多企业往往忽略的这一方面。
很多企业设立数据团队缺乏统一的规划,哪个事业部需要数据人员则在该事业部(或业务部门)设立,如下图的“组织结构1”,这种组织架构是国内最常见的,这种组织架构最大的问题是数据分散,缺乏统一管理和整合,企业内部各事业群(或业务部门)数据各自为政,形成数据孤岛,数据无法整合使用,导致数据资产流失。
另一种常见的做法是在公司只设立一个中央数据部门,该数据部门统一服务各个事业部(或业务部门),各个事业部(或业务部门)没有数据人员或者团队,如图中的“组织结构2”。
这种组织架构的问题在于数据虽然集中管理,但数据远离业务,导致很多数据人员不理解业务,无法挖掘数据的价值,无法通过数据很好的辅助业务提升绩效或者运营效率。
由于数据人员无法理解业务,导致数据库中存储的很多数据变成“死”数据,数据的业务含义少有人理解,数据的价值便容易流失。
我们认为较为合理的数据团队在组织架构应该这样设立(如图中的组织架构3):首先,设立公司级的中央数据部门,集中存储和管理数据;其次是每个事业部(或业务部门)设立数据团队;第三是在总办设立CDO的岗位。
这样的好处在于数据能够集中管理,数据贴近业务,可以很好的发挥数据的价值;同时,在总办(高管团队)设立CDO岗位,可以让数据更好的为决策层服务,数据分析所发现的商业价值也可以更快的应用于业务战略调整。
大家比较关心的是,在这个组织结构下,中央数据部门和各事业部(或业务部门)的数据团队有何差异。
我们可以从两大方面来区分:(1)从汇报关系的差异来看事业部的数据团队负责人向所属事业部的总负责人汇报,中央数据部门的负责人向CDO汇报,这样的汇报关系的好处在于,前者让数据能为具体的事业部服务辅助提升业绩,每个事业部必然有其不同的数据分析重点,这样可以让数据服务更有针对性,后者让数据更有大局观,能为总办做深度的数据洞察服务。
(2)从团队工作职责差异来看中央数据部门负责数据的规范化集中存储和管理,负责公司各业务线数据的整合打通,形成公司级统一的用户(客户)画像,负责标准化的数据产品并应用到各业务线中,形成深度的公司级的数据模型和算法,做出公司集团层面视角的分析和洞察;事业部中的数据团队负责该事业群的日常统计分析和事业群专题类的深度洞察,并辅助事业群的技术人员合理的把数据规范的上报到中央数据部门,与中央数据部门合作,共同深刻理解该业务的数据结构、做更精细且与本部门关联性更高的用户画像等与业务关联度更高的数据工作,推动该事业群所有数据的集中化到中央数据部门,并辅助推动公司级的数据产品应用到本业务部门或者向中央数据部门提出数据产品化、数据建模的需求。
4.搭建有效的大数据团队人才是大数据战略实施至关重要的方面,因此,设置符合大数据能力要求的团队显得尤为重要。
如果组织缺乏合适的人才或能力,大数据战略实施的结果很可能会令人沮丧。
因此,企业做好相应的人才规划,按照合理的规模和构成来建设人才库。
在上文提到,在合理的大数据组织架构下,有两类数据团队,一类是各事业部中的数据团队;第二类是中央数据部门的数据团队。