㈠ 如何用大數據做高效社會創新
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。
㈡ 如何通過大數據提高工作效率
主要有以下幾種方法吧：
學會用數據分析和判斷問題
給自己制定短期和長期的目標，並盡量詳細
工作要把握好重點，分清主要問題和次要問題
要不斷觀察行業發展的動態
定期調整自己的工作
要不斷的創新，善於思考，打破傳統的思維方式等
㈢ 如何運用大數據提升公司業績
大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。
㈣ 面對BIM和互聯網+ 建築業大數據怎麼玩兒
日前，國務院頒發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，為已身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業信息化變革提供挑戰和契機。
面對大數據時代的兇猛來襲，對已經身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業而言，如何處理和用好海量的工程相關數據，是實現信息化變革的最關鍵因素。日前，國務院發布《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》（下稱《意見》），正式吹響大數據應用號角。
行業大數據壁壘待破
《意見》提出，要進一步健全創新體系，鼓勵相關企業、高校和科研機構開展產學研合作，推進大數據協同融合創新，加快突破大規模數據倉庫、非關系型資料庫、數據挖掘、數據智能分析、數據可視化等大數據關鍵共性技術，支持企事業單位開展大數據公共技術服務平台建設。
建築行業是我國的支柱產業，建築全生命周期內會產生海量數據。2014年，我國在建項目達60餘萬個，其中房屋新開工面積18億平方米，而每個項目都會涉及建設方、總包方、分包方、材料設備廠商、勞務公司、設計院、監理方、政府部門等，在此過程中會產生大量數據。有公開資料顯示，平均每個建築生命周期大約產生10T級別數據，相當於630萬部《紅樓夢》。
在從事工程項目管理多年的國有建築企業某負責人看來，現階段建築企業還缺乏對信息化的有效應用，無法通過傳統方法管理海量工程數據，從而實現精細化管理。管理的支撐是數據，項目管理的基礎就是工程基礎數據的管理，及時、准確地獲取相關工程數據就是項目管理的核心競爭力。建築行業大數據應用和BIM普及的核心，是基於企業核心數據的積累、存儲和管理。
「現在很多國外公司想進入國內做建築行業信息化，目前國內做得很有規模、很深入的公司也比較少，但很多企業都想借大數據和雲計算這些新技術變革的機會努力做一些創新。」有行業分析師表示。
據分析認為，對於建築行業的大數據挖掘來說，存在天然的行業壁壘。「首先是數據維度比較復雜，簡單來看，既有建築類數據，如建築造價類數據、建築結構類數據、建築施工工藝類數據、建築材料類數據，也有管理類數據；其次是我國的建築法律法規和對專業的要求與國外不一樣，各省市的建築行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建築行業的大數據挖掘成了一個高門檻行業。」他說。
信息增值改變行業「玩兒法」
雖然入門很難，但是大數據對建築行業的改變非常大。《意見》也指出，要充分認識運用大數據加強對市場主體服務和監管的重要性。
以傳統的工程造價咨詢公司為例，擁有100個造價人員的公司至少會有兩個人專門做詢價，即找材料價格，而一個咨詢師的年成本約30萬元，兩個人就是60萬元。從收集材料廠商數據的成本來看，收集一個廠商的信息，大約一年需要140元，而目前國內的建築材料生產廠商有約79萬家，要把這79萬家的材料信息收集回來，成本是非常高的。
「所以針對這一情況，我們努力做的事情就是把這些生產廠商的數據收集回來，結合一系列機器學習、數學建模、自然語言處理、搜索引擎等技術，把信息精細加工以後，提供給用戶。這既可以節省很多人力成本，也可以在做招標、投標和審核時的預算中直接載入做過精加工的數據，方便進行各種調度。」大數據專家付永暉說。
工程造價信息化是行業趨勢，企業資料庫建設就是排頭兵。有業內專家指出，通過BIM可以更好地處理造價管理工作，「多、快、好、省、准、全」地獲取材價數據，構建企業核心資料庫並進行有效管理。「這些都是工程造價行業從業者每天都要面對的問題，以前他們需要通過大量時間與人脈積累，去了解龐雜的產品造價和工程管理信息，而BIM和『互聯網+』能將一切都整合到網上，實現陽光、透明的采購流程，更好地搭建核心材價資料庫、指標資料庫、項目資料庫、供應商資料庫等。」他說。
據介紹，基於互聯網的信息增值服務改變了行業玩法。這種信息化、扁平化、互動化、可視化、精細化的增值服務，延伸了工程項目預決算管理的產業鏈，提升了建築行業的產業鏈價值，呈現出新常態背景下從要素驅動、投資拉動向創新驅動、服務帶動轉變的特徵。
信用建設必須以大數據為支撐
《意見》提出，要運用大數據加強和改進市場監管。建立國家統一的信用信息共享交換平台，整合金融、安全生產、質量監管等領域信用信息，實現各地區、各部門信用信息共建共享。充分發揮行政、司法、金融、社會等領域的綜合監管效能，在招標投標、國有土地出讓、企業上市、勞動用工、環境保護等方面，建立跨部門聯動響應和失信約束機制。
事實上，去年發布的《關於推進建築業發展和改革的若干意見》已經明確，要探索開展工程建設企業和從業人員的建築市場和質量安全行為評價辦法，逐步建立「守信激勵、失信懲戒」的建築市場信用環境。鼓勵有條件的地區研究、試行開展社會信用評價，引導建設單位等市場各方主體通過市場化運作綜合運用信用評價結果。國家發改委副主任連維良曾表示，信用建設必須以大數據為支撐，以大數據為支撐的信用建設手段，對於加強對市場主體的服務和監管具有非常重要的作用。
據了解到，浙江、湖南、安徽、山東等多地已建立或籌建工程建設信用大數據平台、建築市場資料庫等，並定期發布失信違約「黑名單」。我國建築市場中各方主體普遍存在信用缺失情況，誠信「短板」問題突出。一些企業不按工程建設程序辦事，或違法轉包工程，或關鍵技術崗位人員不到崗履職，或在施工中偷工減料，導致質量問題和安全隱患等。而通過大數據平台動態記錄信息，通過建築市場管理和施工現場監管有效聯動，有助於更好地實現「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」。
㈤ 如何進行大數據營銷
可穿戴的大數據
看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。
不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。
㈥ 怎樣用好大數據
秘訣一：目標要明確
就算一個公司擁有再多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什麼目標，公司最終才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助於公司進行持續長久的良好運作。
秘訣二：要區分清楚「森林」和「樹」
現在，企業可以做到一些他們以往沒有能力做到的事。對於很多公司來說，可供分析的數據更多，可以用來分析數據的工具和方法也比以前更先進方便。公司已經完全有能力去分析和處理他們收集到的大量數據，這對於企業來說或許是件好事，然而，有時候這些數據也會過於分散。
秘訣三：做好團隊的協調
在大數據的世界裡，最有價值和作用的數據往往十分稀少。要想找到真正有價值的數據，就如同大海撈針一樣困難。所以，為了找到這些有價值的數據，企業內部應齊心協力通力合作，要經常保持有效的溝通和協作。
秘訣四：用機器代替人工
機器學習指計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，從而對自身功能進行改進。機器學習相比人工學習，速度更快，學習規模也更大，一個公司能通過機器學習較快地發現新的問題。
秘訣五：要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據最終能否解決他們的問題。
㈦ 大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰【導語】從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性。如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意。基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發。二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動。第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養。
第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
——ADEC聯手浙大、五葉草大數空間舉辦「大數據時代的創新創業實踐與思考」研討會
在大眾創新、萬眾創業的熱潮中，基於大數據的創業創新備受關注。12月17日，阿里數據經濟研究中心(ADEC)、浙江大學管理學院、五葉草大數空間三者攜手合作，邀請20餘位浙大學者走入雲棲小鎮，在杭州這個創新創業的基地，聆聽大數據創業創新實踐者的感受，共同開展「大數據時代創業創新的實踐和思考」的相關話題研討。
三家大數據創新創業領域的企業數能科技、華院數據和洛可可公司的負責人給大家分享了他們的實踐方向、面臨挑戰以及心得體會。在分享結束後，就大家關注的話題分組討論的環節受到參會企業以及研究者們的歡迎。
三個方向和四大挑戰
浙江大學管理學院教授劉淵老師在分享中提到，從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。
圖為浙江大學管理學院教授劉淵
以浙江大學郭斌老師為組長的小組認為大數據創新創業的商業模式有三個方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得關注,其中A相當於為企業提供數據的計算分析能力；第二類D是提供數據為主，要做有效的決策背後所使用的數據可能來源於多個數據源，可以集聚數據成為運營的資源；第三類S相當於提供基於數據的服務，這種服務要嵌入到企業運營的業務流程。
以鄭剛老師為代表的小組總結了基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有以下四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發，二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動；第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養；第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據創新創業的三個實踐
數能科技：數據分析老兵的創業之路
數能科技的總經理張曉明先生在國外有20多年的數據分析的經驗，他在分享中談到，美國的大數據指的是用常規方法無法處理的數據，比如音頻、視頻等數據，而中國的大數據實際上是大數據+小數據，以電影行業為例，通常都是數據採集後轉化為小數據來進行統計分析和數據挖掘。
圖為數能科技的總經理張曉明
張總認為，中國發展大數據面臨三大挑戰：一是數據孤島現象嚴重，二是行業知識缺乏，在業務、技術和行政人員三方面溝通比較困難，跨學科的溝通以前比較缺乏，使得整個行業發展在應用層面的發展不快，三是過去中國的發展是粗曠式的，哪有機會往哪跑，現在是精細化管理，進行資源的優化配置，而政府官員對這種需求的優先順序不高。
在大數據的商業模式方面，張總認為，數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性，其中人才也是發展的一個瓶頸，尤其欠缺具備硬實力和軟實力的數據分析師，尤其是軟實力方面對於理工科學生來說更難，軟實力主要指的是溝通、好奇心和業務理解力。
數能科技開發的「電影票房預測」應用和「電影排片寶」應用都是典型的基於數據的新應用，電影票房預測每天早晨9點半會發布當天的票房預測結果，希望成為全國以及各個城市電影票房的預測風向標，為發行人進行精準營銷提供依據，「電影排片寶」應用通過收集來自媒體、影院的歷史數據、網上售票的預售數據等信息為各大影院排片提供建議。這種應用場景還可以衍生到客流預測與資源優化管理，比如在旅遊景點、大型超市等。
華院數據：數據分析人才基地的孵化新模式
國內專業的數據分析挖掘人才有很多都來自於華院數據，來自華院數據的執行總裁麥星在分享「華院數據——產業大數據生態的深度孵化器」的主題時談到，華院數據目前聚焦是以大數據行業解決方案為核心，基於自己多年的技術積累，提供數據互聯、人工智慧引擎等核心能力和產品，融入於垂直行業，在各行業孵化出獨立、專注、聚焦的大數據子公司。
圖為華院數據的執行總裁麥星
目前已經孵化了數雲、數創、數尊、華院分析等多家大數據+電商、零售、O2O、運營商的創業公司，這些創業公司形成產業大數據的生態，比如數雲科技是電商數據應用的創業公司，為阿里巴巴平台上的商家提供CRM解決方案，連續三年都是金牌淘拍檔。
洛可可：傳統工業設計公司的大數據創新轉向消費者為中心
洛可可作為一家工業設計公司，它所推出的一款55度杯子一上市就備受歡迎，杭州分公司負責人夏治朋在分享時提到，如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意，而且數據不僅是B端的需求，更重要的需要最終消費者的需求，讓創意和設計更加精準。
圖為洛可可杭州分公司總經理夏治朋
以前的產品只有功能，現在的產品還要有服務、有情感，產品具備智能的基礎需要有大數據，現在的產品大都是軟硬體結合的，同時還有app,從而了解用戶的行為和習慣，通過App端數據的抓取來獲知用戶的行為和習慣，從而改變創意和設計，使得用戶感知到產品是為之定製的。
大數據的創新創業剛剛開始
在信息經濟發展迅猛的今天，隨著數據扮演生產要素的角色，雲計算發揮公共計算基礎設施的作用，數據的開放、共享與流動成為可能，數據的融合激發新的生產力。與以往任何一個時代相比，大數據時代的創業創新將擁有更多的機會、更大的空間。雖然現階段我國數據相關的法規政策尚不完善，基於數據的創業創新實踐尚在探索階段，業務和服務模式還不成熟，不確定性正意味著更多機會，因此我國不斷涌現出企業進行基於大數據的新模式的嘗試和探索。阿里數據經濟研究中心(ADEC)期待與更多學界研究者進行深入合作，共同推動中國數據經濟的良性快速發展。
㈧ 如何利用大數據進行創新
可以利用大數據的多維度和時效性進行創新。用大數據的數據分析結果可以更加精準的了解到目標用戶的需求，進而根據目標用戶的需求來制定相應的創新方案。
㈨ 如何在大數據時代下培養創新精神
「大數據」時代的來臨，對各行業傳統管理模式帶來了巨大的沖擊。以往衡量一個企業的實力，其擁有的資源、財力是最重要的標准，而在「大數據」時代，數據才是王道，才是最重要的資產，才是最被看重的競爭力。然而，傳統的管理模式並未適應「大數據」時代的到來，主要表現在以下幾個方面。
挑戰一：大公司的數據壟斷
大數據時代，數據是企業獲取競爭優勢的基礎，全球互聯網巨頭都已意識到了大數據時代數據的重要意義，誰佔有數據，誰就佔得先機。例如作為中國最大的電子商務公司，阿里集團目前坐擁支付寶、淘寶、天貓、阿里金融等多個交易平台，其積累的數據達14年之久，利用這些大數據，阿里金融打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需的資金。這一切源於對數據的壟斷，它改變了游戲規則，對傳統銀行業帶來了挑戰。
挑戰二：決策者未意識到數據的商業價值
在這個數據為王的時代，許多企業決策者的意識還禁錮在傳統的管理模式中，企業的信息化管理水平只停留在收發文和電子查詢階段，而大數據分析需要企業在軟硬體設備上的大量投入，構建一個復雜的數據分析系統。另外，雖然有些企業拓展了獲取數據的渠道，但是卻很少深層挖掘數據背後的價值，特別是對系統中的微觀數據的關注和利用很少。如今許多的企業決策者們只是單純的關心像財務報表、企業盈虧表等宏觀的數據，並沒有從組成這些報表的細微數據中去發現企業存在的問題，對於競爭對手的分析也是如此。
挑戰三：信息安全的挑戰
「斯諾登」事件和「竊聽門」丑聞告訴我們，大數據給企業核心信息的保存帶來了技術上的挑戰。交易數據和交互數據的產生和傳輸都是在互聯網中進行，這個過程中存在很多客戶終端和節點，給數據安全帶來了很大的風險。企業為降低成本通常把企業數據存儲在雲端，雲服務商可以看到企業管理和決策的全部數據，商業秘密泄露的風險非常大。另一方面，企業的數據涉及大量用戶的隱私信息，包括客戶位置、交易歷史、個人偏好等信息。這些信息使用不當或者泄露很可能使企業陷入法律糾紛，為企業帶來災難式的不良影響。
㈩ 大數據的核心技術是什麼怎麼學大數據比較合理
大數據技術的核心技術是：
在大數據產業中，主要的工作環節包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲和管理、大數據分析和大數據顯示和應用的挖掘（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全性等）。)簡單地說，三個是數據、數據、數據I.大數據數據的獲取和預處理大數據採集一般分為大數據智能感測層，主要包括數據感測系統、網路通信系統、感測適配系統、智能識別系統和軟硬體資源訪問系統，實現了結構化、半結構化和非結構化海量數據的智能識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等功能。基本支持層：提供虛擬伺服器、結構化、半結構化、非結構化數據資料庫和物聯網資源.大數據預處理：完成接收數據的初步識別、提取、清理等操作。通用相關技術：支持日誌系統中各種數據發送者定製的水槽NG實時日誌收集系統，用於採集數據，同時簡單處理數據，Logstore是開源伺服器端數據處理流水線，可以同時從多個源採集數據，數據被轉換，然後將數據發送給"存儲庫"；SQOP用於將關系資料庫和Hadoop中的數據傳送到Hadoop，Hadoop中的數據可以導入到關系資料庫中；Zookeeper是提供數據同步服務的分布式、開源分布式應用程序協調服務。
數學知識數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。分析工具對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。編程語言對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。業務理解業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。協調溝通對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。快速學習無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。