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  • 我们不断听到以下困惑:企业大数据战略规划实现大数据商业价值·“都在谈大数据的概念,但如何将大数据应用和真实的业务场景结合,让大数据真正发挥效用?”·“如何基于云计算/大数据重构企业的商业模式,帮助企业...
  • 4、医改全面推动或成为医疗大数据价值变现契机。医保基金长期支出增长超过收入增长成为政府推动医改的核心原因。2009 年开始的新医改,经过 7 年,100 城市的试点,在2016 年加速推广是大概率事件,其中三明医改模式...
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  • 大数据早就存在,为什么在...那么大数据能带来什么样的商业价值呢? 大数据的时效性运用可以在72小时内对天气进行监测和对恶劣天气进行预警,降低天气对电网的损害力,降低电网的成本,提高其使用寿命。 现在的竞争风...

    大数据早就存在,为什么在近两年才对社会产生爆炸式的影响呢?原因是我们的技术。大数据的产生,大数据的发展,大数据的流动,大数据为我们的社会带来了空前的推动力和凝聚力。如今的时代,我们终于有技术有能力对大数据的神秘进行解读。

    那么大数据能带来什么样的商业价值呢?

    大数据的时效性运用可以在72小时内对天气进行监测和对恶劣天气进行预警,降低天气对电网的损害力,降低电网的成本,提高其使用寿命。

    现在的竞争风起云涌,传统的服务已经不能满足企业的所有业务。那些称为行业领军者的将是把现代高精尖的四个技术组合运用,率先实现落地的企业。现在的竞争不再是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼。移动社交媒体利用数据的组合技术来分析数据,将大数据作为经线,对数据进行关联性分析,做出商业判断,使企业对用户的了解认知不断深化,不断调整商业模式,不断适应社会的变化。

    美国联邦政府对数据分析的投入是占首位的,大数据带来的变革是深刻的革命性的,但大数据的技术革新是渐近式的。大数据与传统IT业相比,是一个充满商业价值的命题。

    大数据的关联性分析,会加深企业对大数据的了解。未来,大数据对社会、政府、工作、生活提供数字化服务,让数据资产集成,产生洞察力,产生新商机,为我们的生活带来无限的生命力。

    大数据与传统IT业相比,是一个充满商业价值的命题。

    大数据的关联性分析,会加深企业对大数据的了解。未来,大数据对社会、政府、工作、生活提供数字化服务,让数据资产集成,产生洞察力,产生新商机,为我们的生活带来无限的生命力

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据主要应用于哪些行业,应用价值是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1195-1.html
    大数据应用越来越广泛, 大数据主要应用于哪些领域?
    http://www.duozhishidai.com/article-1501-1.html
    大数据应用,主要包括哪几种商业模式
    http://www.duozhishidai.com/article-12470-1.html


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  • 日霍盈圜豳 2015NO05(k) 技术经济 与管理 大数据及其商业价值...关键词大数据商业价值顾客群体 中图分类号F274 文献标识码 A 近年来 大数据技术已经成为社会 型任何新的研究都要提出新的计算 目前很多的社区都开始使用
  •  其实,大数据其实已经在为商业的发展提供实际的应用,总结了大数据商业化应用的5个价值点和应用场景,供大家参考学习。  1、用户标签化管理  “大数据”可以对用户实现比较精细的划分,利用现在的SCRM系统对...

         从本质上讲,大数据对于商业营销的价值是为了组织更好的产品或服务的流通,以最快的速度、最高效的方式解决大多数人的需求,并实现稳定的收益。

      其实,大数据其实已经在为商业的发展提供实际的应用,总结了大数据商业化应用的5个价值点和应用场景,供大家参考学习。

      1、用户标签化管理

      “大数据”可以对用户实现比较精细的划分,利用现在的SCRM系统对不同人群进行自动化打标签,持续运营校准用户标签,实现对每个用户画像的丰富和完善,最终实现品牌方对不同用户的精准推送和个性化服务。

    大数据

     

      大数据用户画像

      用户标签管理主要涉及基础信息、消费信息、社交信息三方面,通过三种维护的标签分析,可以相对准确的对用户进行价值判断,并且对商业营销决策提供战略性支持。

      举个栗子,某国际运动品牌通过标签化分析得出,上海、北京、广州等大型城市的年轻人喜欢运动和交友,并且在课程培训和装备选购上舍得投入。事实证明,品牌全年在北上广城市举办关联主题活动20场次,总互动量高达350万人次,获取了超过50万+数据标签,并且对现有用户人群实现了更精细的划分和产品策略调整,爆款数量比上一年提升3倍,营业额激增83%。

      这就是看似不起眼的标签,对营销所带来的巨大价值。

      2、AR/VR大数据商业广告实景增强和模拟

      “大数据”不仅可以带来用户层面的价值,甚至也可以对未来新的商业模式提供更新的启发。在《攻壳机动队》中有这样一个场景,大数据结合新的商业模式,衍生出具有强大震撼效果的实景广告效果。比参天大树还高的巨大水壶,倾泻而下的巨大模拟水幕,能够按照你的喜好随意换装的服装店……

     

      ARVR大数据商业广告实景增强和模拟

      “大数据”对于商业营销的深度结合,利用分析技术对消费者运营和商业模式实现彻底改造,使得品牌可以更多交互的方式获取更多有效信息,随时随地将用户行为信息、交易信息等进行存储和模型分析。

      任何交易流程、产品使用场景和消费行为都可以全部实现数据化和可视化管理。

      3、提高销售投入回报率

      提高“大数据”分析成果在营销和市场部门的应用。基于现有运营模式,提高整个营销管理和获客转化的投入回报率。企业或者品牌客户借助“大数据”能力,以云计算、互联网和本地数据库信息综合分析,形成整个企业良好的运营氛围,最终输出客户转化和商业获利。

      4、交互式客户关系管理

      交互式客户管理,可以理解为社交crm或者互动crm管理。根据用户所处的不同场景采集用户基础信息和行为捕捉,从不同维度分析用户,全面了解每个用户的喜好、习惯、消费倾向性和消费能力等,以数字运营方式挖掘新客、提升品牌用户关注度、提高客户的忠诚度、刺激用户的持续性消费等。

      对中小客户来说,现在有很多SaaS级的社交CRM产品可供选择,例如群脉SCRM、数云CRM等产品。传统的用户管理模式已经需消费者的实际需求脱节,基于原有体系的调整只能是尾大不掉。基于微信、QQ、微博等平台的社交化客户管理将是未来用户运营的大方向,由此衍生的客户服务管理、服务预约和评价、个性化定制服务等,也将成为企业和品牌方重要的经营拓展领域。

      5、个性化精准信息推送

      精准推送现在主要再信息流广告和视频中应用比较多,其实对于品牌方和企业,尤其是现在做内容运营的大趋势下,用户并不缺少内容,但是缺少能够快速满足需求和符合用户阅读习惯的内容。大数据对于用户商业化的运营,可以安次区关联算法、语义分析、标签化等特性实现个体样本分析,实现按照地域、兴趣、人群喜好等多重维护的定向推送,解决用户对于内容的选择问题。

      例如,在上海的某个商场,消费者可以借助微信扫码,实现对商铺的全局概览,方便的找到想去的商铺。不论购物、娱乐,还可以借助支付宝钱包、微信支付等实现快捷付款。商场既可以在法律允许的范围内,通过分析不同用户的消费行为和商铺的热度,有根据的优化运营,例如去哪个店消费高,消费能力和频率,精准推送优惠信息给用户,刺激用户的冲动型消费。

      除此以外,SCRM系统的BI数据分析功能可以给予商家建议性的服务指导,提升整体商业地产的运营效率,最终服务好消费者和客户,实现有序的运营和提升。


    1.大数据主要应用于哪些行业,应用价值是什么?

    http://www.duozhishidai.com/article-1195-1.html

    2.大数据工程师就业培训哪个好?

    http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html

    3.大数据领域开源工具有哪些

    http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

     

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  • 没办法,谁叫这个互联网时代的蓬勃发展让大数据商业价值一直在持续扩大、增长,谁能更快更准确更全面地掌握大数据商业价值,那么就可以利用这大数据商业价值去为公司创造更大的经济效益,由此带来的经济收益和...


    大数据火爆的年代,大数据分析和大数据挖掘在我们的经济社会中肆虐蔓延,发挥着自己独有的影响和威力。没办法,谁叫这个互联网时代的蓬勃发展让大数据的商业价值一直在持续扩大、增长,谁能更快更准确更全面地掌握大数据的商业价值,那么就可以利用这大数据的商业价值去为公司创造更大的经济效益,由此带来的经济收益和公司名誉的推广作用是非常巨大。但作为一名数据分析师或数据挖掘师,通过数据挖掘分析来获取有效的大数据,进而得到具有商业价值的有用信息,这就需要用更好的数据管理区挖掘、发掘、获取大数据的商业价值。谁可以用更好的数据管理去挖掘大数据的商业价值,谁也就在公司更好的奠定了自己的生存价值和重要价值。下面给大家分享一篇文章,就是关于如何用更好的数据管理去挖掘大数据的商业价值,希望对大家有所帮助。

    我们很多时候都会被误导,认为大数据的作用是让历史告诉未来。不然。大数据之大,一方面在于原始数据库的规模之大,更在于实时流动量之大、数据来源之大。通常,企业里面到处都充斥着数据。事实上各行各业的数据量均经历了几何级数的增长,无论是医疗卫生还是金融,抑或是零售业还是制造业。

    在此类海量数据库中,隐藏着无数商业秘密,也孕育着很多机遇以及潜在的成功。但将这些信息(除了由媒体和视频生成的非结构化信息之外,还包括历史数据)利用起来却是一项令人望而生畏的工程。

    “许多组织会累积30 年或30 年以上的交易数据,此外还有大量多媒体数据。”埃森哲咨询公司首席技术策略官兼总经理柯蒂斯(Gary Curtis) 说,“综合所有信息并理出头绪是企业在数码时代面临的挑战。目前很少有组织能够充分发挥其数据的潜力。”

    不可否认的是,这是一项艰巨的挑战。CorporateExecutiveBoard 咨询公司在对5,000 家公司进行了一项研究后发现,尽管对数据进行分析并获得有效信息的能力已成为全球各组织的头等大事,但是真正在这方面取得显著成绩的公司并不多见。

    根据CEB 的研究结果,仅有38% 的员工和50% 的高级经理有能力根据数据进行合理决策。在许多组织中,最大的风险来自过度分析。超过40% 的员工更愿意相信分析结果而非自己的判断力,只有近20% 的员工会依直觉行事。

    CEB 认为,有能力做出优秀决策的员工——“知情怀疑论者”—能够有效地在直觉判断力与分析结果之间取得平衡。这些人拥有强大的分析技能,并且肯倾听他人对于分析结果的意见,同时他们也敢于发表不同意见。

    在今天这样一个数字驱动的大环境下,企业必须能够制定周密计划并且实施可行的解决方案以管理大数据。“这是无法回避的—数据涉及各行各业。”印度塔塔咨询服务公司(Tata Consultancy Services) 的全球顾问实践信息管理总监维斯瓦纳桑(Kalyan Viswanathan) 强调说,“大数据正在改变业务,并且创造新的风险以及机遇。明智的组织都在寻找对其进行有效利用的方式。”

    新时代的数据管理

    从计算机应用诞生之日起,各公司就一直在寻找对不断增长的数据加以管理和利用的方法。包含更多信息和更多关联点的大数据正处在这一潮流的核心。据麦肯锡咨询公司估计,普通大型企业目前储存的数据量已达到200TB 。

    各公司必须设法处理急速增长的非系统化数据,传统数据库或数据仓库并不适合管理这类数据。埃森哲的柯蒂斯表示,“公在过去数年间,公司数据来源的种类变得极为繁多”。

    大数据可释放数据背后潜藏的价值。它能让数据更加透明,更多地被应用于日常业务;它能借助更多更广泛的数据组给企业提供诸多洞见;它能创建更多的细分市场,以便公司制定更具针对性的营销活动和销售技巧;它能帮助公司汇总所有信息,设计出本来可能会被忽略的新产品和服务。有效运用大数据的组织往往能够获得显著的竞争优势,并挖掘出新的商机。

    但是处理大数据并不等于只是安装一套系统,然后就能自动获得结果。企业需要使用正确的技术和工具,制定合适的工作流程和政策,物色善于使用分析法和预测分析软件的人才,从而打造产品和服务以满足瞬息万变的市场需求。

    “大数据的处理需要企业在数据仓库、数据整合、商业智能、数据可视化工具、商业分析法和预测建模上大量投入。”塔塔咨询的维斯瓦纳桑如是说,“此外还需要应用运算法则从而能够发现其中的各种规律、关联和关系。”

    向先驱公司学习

    互联网零售商和服务供应商亚马逊(Amazon) 是在管理大数据方面处于领先的公司之一。很显然,公司面对无穷庞大的数据量,非常需要利用这些数据去了解客户行为,改善运营质量和成本,推出创新性的产品功能,并最终提高公司收益。

    亚马逊Elastic Map Reduce (EMR) 计划的总经理西罗塔(PeterSirota) 表示,亚马逊依靠其可扩展的环境( 包括云资源),只需数分钟或数小时(而非数天或数周)即可得出结论和答案。

    Amazon.com 采用多种数据源,包括来自多个应用服务器上的非结构化或者半结构化的记录文件,以及来自多种数据库系统的结构化数据,”西罗塔说。这一环境同样也允许亚马逊及其客户“存储和处理各种类型的数据,包括图像、视频、DNA 序列和天气传感器数据以及从第三方来源( 例如Twitter 、Facebook 和Salesforce) 采集的数据…以更妥善地管理产品数据库,并且分析有助于提高运营业绩的指标”。

    这家触角遍及全球的在线巨头依靠开源的Apache Hadoop 进行分布式处理( 包括非结构化数据)。

    此外,关系型数据库管理系统(RDBMS) 能够让亚马逊制作各种报告,并针对既定的问题对结构化数据进行优化查询。

    “Hadoop 和RDBMS 是互补性的技术,”西罗塔说。此外,通过亚马逊的简单存储服务(Amazon S3) 存储超大量的数据,再加上内嵌的数据处理、分析和搜索工具,亚马逊为其内部运营和使用其服务的外围公司改写了大数据技术的应用领域。

    西罗塔指出,云技术大大改变了大数据技术的应用前景。“你可以更快地从数据中得出有用的结果,而所付出的成本是如此之低,这让传统技术望尘莫及。”他说道。

    “云技术提供了即时扩展性和弹性。该技术能让你能更快地就所关注的数据问题提出疑问,并迅速获得有意义的解答。定期、全面地对大数据进行分析将有可能转变你与客户互动并做出反应的方式。”

    重新设计业务模式

    越来越多的公司和ZF机构正转而采用大数据技术来重新设计其业务模式。塔塔咨询的维斯瓦纳桑表示,广告商正从堆积如山的数据中筛选出有效信息,以便更透彻地认识顾客的购买行为以及提升业绩的方式。零售商则综合客户行为、心理图表和客户生命周期事件以创建更精确的档案。

    金融服务公司在多种数据点之间找到关联,以便推出新服务和更有效地销售现有服务。医疗卫生服务的提供商则使用大数据技术改善业绩和成本结构。

    在已经接纳该概念的公司中包括风能技术企业维斯塔斯(Vestas Wind Systems) 。这家来自丹麦兰讷斯的公司在全球67 个国家和地区部署了44,000 多个涡轮发电机,它使用大量数据集以便更好地发现在哪里安放涡轮发电机才能达到最佳效果。

    据维斯塔斯负责工厂选址和预测的副总裁克里斯滕森(Lars Christian Christensen) 说,他们分析了178 个参数,包括云量、湿度、太阳辐射、卫星图像、毁林图和大气压。除此之外,研究人员还必须以小时为单位查看过去12 年间的参数。“那是一个巨大的多维信息体系,”他说。

    维斯塔斯采用了IBM 提供的大数据分析系统来解析数据库,该数据库存储的数据量预期将在四年之内突破20PB 。以前,分析师可能要花数周时间,消耗大量资源才能梳理完这些堆积如山的数据。

    如今,维斯塔斯拥有了一台名为Firestorm 的超级计算机,它由1,222 台工作负载优化的System x iDataPlex 联机服务器组成,公司便在Firestorm 上运行IBM BigInsights 软件。这台超级计算机每秒可进行150 万亿次运算,不到一个小时就能通过对数据组的分析确定安放涡轮发电机的最佳地点。

    “我们能够更快地向客户提供答案,以更有效地帮助他们更有效地进行决策并制定创收方案。” 克里斯滕森说, “该系统大大降低了规划流程的复杂度。我们处理数据的方式和整个分析流程都发生了变化。”

    应对独特挑战

    埃森哲的柯蒂斯指出,大数据给企业带来了一些独特的挑战。举例来说,企业必须决定如何将多种不同的数据集联系在一起从而获得新的认识。这需要分析师和业务专家发挥创造性思维。

    另一方面,组织必须采集不同形式的非结构化数据,包括视频片段、“必音频文件和媒体源。须有一种方式找到这些文件,了解它们提供了哪些数据,以及如何对这些数据进行有效利用。”柯蒂斯说。尽管与之相关的技术已经存在——其中包括元数据的应用——不过这一领域仍在不断发展演变。

    企业还必须解决数据管理方面的问题,尤其是哪些业务部门应当拥有和管理数据以及谁有权获取数据。旗下有不同业务部门( 例如零售银行、商业银行、理财、经纪和其他服务) 的金融公司更容易遇到这方面的挑战。

    在某些情况下,要进行清楚的划分会不太容易,因为数据可能存在于某个业务合作伙伴或服务提供商运营的服务器上。“关键是数据要得到有效管理,并得到很好的保存。”柯蒂斯说,“数据管理问题必须得到解决。”

    整合社交媒体

    公司也在寻求将社交媒体整合到大数据模型中。位于意大利米兰的互联网在线商业服务提供商Matrix 主要帮助各类公司制定数字化战略,以用于品牌塑造和形象管理。其客户从汽车制造商到餐厅都有。

    Matrix 销售总监派特莱拉(Alessandro Petrella) 表示,使用SAS Content Categorization 和SAS Text Miner 后,公司能够精密监控和分析网络信息、社交媒体交流和其他活动。

    Matrix 不断从500 多个新闻源和在线来源采集数据,并将信息输入Netezza 数据库。公司随后将数据输入SAS 软件,借助标准的业务分类法对其进行清理和归类。它还对其运算规则进行不断改进,并定期加入新的数据元素。

    该数据库的总量目前已超过2TB ,它也越来越能够有效地了解公众对一个公司的认知和看法。派特莱拉说,“我们有能力高速且有效地处理数据。”

    根据Ovum 咨询公司针对企业高管进行的一份最新调查,多达三分之二的受访者提到,利用大数据技术最重要的商业收益体现在运营和战略决策流程的改善,以及客户服务的改善。该调查还得出了同样重要的的另一个发现:现在对大数据技术有兴趣的已经不只是大企业。Ovum 发现,在数据仓库容量达到1TB 甚至更大规模的公司中,有38% 的公司的年收入低于5, 000 万美元。

    Ovum 预测,由于各组织都在不断寻求更好的办法去分析客户细分市场,防止客户流失,管理公共交通网络和处理大量其他的任务,在未来两年内对于大数据的需求将变得更普遍。

    埃森哲的柯蒂斯表示,所有组织( 尤其是IT 部门) 必须了解大数据的运作规律,然后制定出未来利用和管理此类数据的清晰战略。他建议以亚马逊、谷歌和雅虎这些公司为模型建立数据战略。这些公司拥有世界上最大的数据中心,从他们那里可以“窥探未来计算技术的前景”。

    柯蒂斯还建议技术部门和业务部门的领导者进行合作,对大数据技术获得全面的认知。“这里必然存在一个相互学习的过程,”他指出,“要推动一个大数据项目,他们必须一起协作。”

    塔塔咨询的维斯瓦纳桑表示,尽管大数据技术还处于早期发展阶段,但是它必将成为长远的趋势。“随着消费者转而使用智能手机、平板电脑以及其他数字化设备,各公司累积的数据将越来越多。”

    “引入大数据技术并加以有效运用的公司将获得更明显的竞争优势。与几年前不同,他们现在能够更好地认识问题、把握趋势。”

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  • 根据IDC 监测,全球在2010 年正式进入大数据的ZB 时代,预计到2020 年,...对于大数据能够发挥的价值到底有多大,麦肯锡预测,使用大数据将支持新一波的生产力增长和消费者剩余,零售企业使用大数据可能增加超过60%的...

    根据IDC 监测,全球在2010 年正式进入大数据的ZB 时代,预计到2020 年,全球将总共拥有35ZB 的数据量,如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上,其叠加的高度相当于在地球与月球之间往返三次。

    对于大数据能够发挥的价值到底有多大,麦肯锡预测,使用大数据将支持新一波的生产力增长和消费者剩余,零售企业使用大数据可能增加超过60%的营业利润,对美国的医疗服务业每年创造价值3000亿美元,约0.7%的年增长率,对美国制造业最高可下降50%的产品研发和装配成本。

    无疑,在数字化浪潮大面积来袭的背景下,产生和存储大数据已经不是问题,但数据格式越来越多,管理、挖掘和分析大数据并让其产生价值,却成为一件难事。数据中心也正遭受着非结构化数据的干扰,如何提升大数据价值正成为CIO们普遍倍感棘手且颇具挑战性工作。

    显然,企业拥有数据的规模、价值密度和数据的运用能力,将决定大数据的商业价值。对于企业管理者来说,最大的挑战不是存储和管理现有大数据,而是如何产生价值。在面向智慧企业转型的过程中,如何盘活现有数据这块重要资产,已然成为行业领导者的决策先导性问题。

    面对汹涌而来的大数据,市场研究机构Forrester高级分析师Brian Hopkins表示,大数据的概念听起来很美好,大数据价值在逐步提升,但一切似乎并没有那么简单。他提醒,对于那些希望通过大数据获得价值的信息主管和业务主管来说,你需要的并不仅仅是供应商卖出的技术,而是借助他们的专家来解决海量数据。企业必须找到良好的解决方式去化解这些问题。

    大数据专家、文思海辉执行副总裁、CTO芮祥麟指出,从大数据表面的字眼看,很多人往往仅仅注意到了大数据的海量性,即信息量大大爆炸,但对大数据存储的多样性和分析的实时性缺乏广泛而深刻的认知。随着互联网以及企业IT建设的普及,企业拥有了大量的数据,如何把这些数据转换成价值已经为企业CIO和CEO的重要课题。今天这些数据的重要性越来越被企业看重,而且数据已经从单一处理模式向智慧数据迈进,“智慧数据”是大数据应用高阶阶段,能够使得企业借助大数据的力量,实现价值提升。

    经过多年的积累,结合商业智能技术,文思海辉已经掌握了新一代领先的数据处理和分析的技术核心,并结合大数据技术、经验和方法论,已经融入到多种解决方案当中。在CTO办公室的推动下,文思海辉技术团队汲取了各业务团队的经验和成熟能力,构建了“智慧数据”框架,在此基础上针对行业及其数据特性,选择合适的数据存储、加工技术,优化核心算法,成功打造了智慧金融、智慧商务、智慧产品工程、智慧城市等重点领域的解决方案。如今,文思海辉拥有多名大数据技术和数学专家,以及实力雄厚的技术服务团队和最佳实践应用案例,赋予更多企业大数据价值的DNA。

    芮祥麟认为,目前很多企业对于应用大数据的现状和价值实现缺乏深刻认知。首先,数据普遍沉积于企业各个部门和各个信息系统中,存在着天然壁垒,形成了信息孤岛,需要打通和整合;其次,实现大数据的抽取,要定义和统一数据格式,通过引入商业智能和大数据技术,便于融合和分析;第三,结合业务和决策支撑的需要,借助大数据专家和解决方案,以大数据价值目标位导向,构建数学模型;第四,形成闭环,所形成的分析结果回溯到业务流程,持续优化决策,从而最终形成了数据价值循环。

    总之,大数据价值正在成为当前商业战争的新核心,掌握大数据才能帮助企业实现有效运营与业务优化,并在信息处理与数据挖掘中发现新的商机,为企业发展注入了新鲜血液和动力。要在海量数据淹没数据中心之前未雨绸缪,否则,企业将迷失在大数据的汪洋大海当中。

    原文发布时间为:2014年09月19日
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