用數據創造

Ⅰ 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值

其實現有模式的大數據不可能給企業帶來多少價值，其實大數據就是竊取死人版信權息，這個東西按照現在的演算法有不準確性。好比一個人舉例子，怎麼確定一隻貓，如果是以前我們是按簡化模型來確定的，現在不需要模型而是把所有的貓一隻不落的存入資料庫，而世界這么大，其實這種演算法在現有模式下還行，如果以後空間發展了呢？還有就是你的消費慾望可能是隨時變化的，沒有定性的，因為人是會隨時變化的，一個人活到現在的演算法不能推測你以後的演算法。所以大數據如果以現有的演算法是不可信的。演算法必須創新。

Ⅱ 如何用EXCEL創建大量數據

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然後復制單元格，使用 shift鍵快速下拉右側滾動欄，瞬間選中幾萬行，然後粘貼即可。

Ⅲ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

Ⅳ 如何利用大數據來創造價值

深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。

Ⅳ 怎樣利用數據一體化管理來創造價值

1、搭建數據一體化管理平台，提升集團綜合實力
全球著名的數據科學家維克托•舍恩伯格，對於數據作用曾做過這樣精確形象的描述，「未來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。」集團型企業屬於集中型大企業，分子公司數據量增長速度快，同時不同部門、不同系統和不同業務的數據呈現多樣化發展趨勢，目前一般的企業管理軟體根本無法滿足集團型企業的發展需求。
任何企業的發展離不開團隊的精誠合作，方案運用無間斷的焦點聯絡模塊，通過內外溝通焦點之間數據的自動關聯與持續性交流，形成了不同部門與系統的可協作管理，全面整合了企業內部資源；針對不同區域的工作和業務數據管理，方案採用動態業務工作流和B/S數據層結構兩大模塊，通過開放式內置工具實現了區域分布式瀏覽網頁數據，根據動態需求，定義或者調整工作流，顯著提高了集團競爭力。
2、開創數據智能化管控模式，助力集團變革發展
集團型企業作為市場經濟的重要組成部分，具有數據更新快，數據存儲大、數據管理難等特點。另外由於集團型企業的數據管理涉及總部與分子公司在產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理和決策支持等眾多方面，實現其數據管理的便捷性和有效性變得非常重要。
首先，方案通過構築共享可視化板塊，實現了在許可權控制下的集團數據信息高度共享，有助於量化團隊執行方略，樹立透明管理的行業標桿；
其次，多元化擴充模塊的全新應用，將橫向、縱向多元化的靈活擴充模式帶入數據管理中，全面整理了企業資源；同時，對於管理者策略的制定方面，方案利用多維度立體報表的形式，精確分析集團現狀和行業未來方向，可以為決策者提供一個可分析、可追溯、可預測的戰略決策支撐，有助於集團變革創新持續發展。
3、打造數據標准化管理流程，強化集團運轉效率
長期以來，數據的標准化和科學化管理一直都是集團企業的管理難點。這主要由兩個方面原因造成，一方面是由於領導者對於「數據」價值的認識不夠充分，另一方面數據管理軟體功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物聯網技術和資料庫資源，通過數據表報形式記錄企業每一次數據交易，內容涵蓋銷售、客戶、業務、財務和人員等多個方面。同時，將計算機的強大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的誤差、遺漏、不完整等弊端，極大的滿足了集團型企業的發展需求。
數據管理作為企業優化資源配置，了解客戶需求和市場變化，提升企業競爭力的重要工具，已經成為企業搶占未來市場的制勝法寶。

Ⅵ 數據可視化是怎樣創造出來的

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。

而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。

面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。

可能要經歷包括數據採集、 數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。

所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。

Ⅶ 如何用大數據分析創造商業價值

大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。

Ⅷ 大數據時代下如何利用小數據創造大價值

「所謂『小數據』，並不是因為數據量小，而是通過海量數據分析找出真專正能幫助用戶做決策的屬客觀依據，讓其真正實現商業智能。」日前，在線業務優化產品與服務提供商國雙科技揭幕成立「國雙數據中心」，該公司高級副總裁續揚向記者表示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業最終需要的數據不是單純意義上的大數據，而是通過海量數據挖掘用戶特徵獲取的有價值的「小數據」，進而使企業獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

「小數據」是價值所在

「如今數據呈爆發式增長，已進入數據『狂潮』時代，過去3年的數據量超過此前400年的數據總量。但是，高容量的數據要能夠具體應用在各個行業才能算是有價值。」國雙科技首席執行官祁國晟認為，大數據具有高容量、多元化、持續性和高價值4個顯著特徵。目前，各行各業的數據量正在迅速增長，使用傳統的資料庫工具已經無法處理這些數據。在硬體發展有限的條件下，通過軟體技術的提升來處理不斷增長的數據量，對數據利用率的提升以及各行業的發展起著重要的推動作用。

Ⅸ 驚人大數據創造效率和價值

驚人大數據創造效率和價值
數據成為流入全球經濟每一個領域的洪流1.企業產生了數量迅速增加的交易數據，獲取著有關客戶、供應商和業務運營的數以Tb的信息。實體世界中，數以百萬計的聯網感測器被嵌入到各種設備中，例如手機、「智能」能量計、汽車，以及在物聯網時代能感知、創造和傳達數據的工業機械2.的確，隨著企業和組織開展經營以及與個人互動，他們產生著數量巨大的數字化「排出數據」,也就是作為其他活動的副產品而創造出的數據。社交媒體網站、智能電話以及其他消費電子設備（包括PC機和筆記本）使得全球數十億人為可獲得的大數據添磚加瓦。不斷增多的多媒體內容對於「大數據」數量的指數增長起了重要作用。例如，每一秒的高清視頻產生的比特量是存儲一頁文本所需的2,000多倍。在數字化世界中，消費者每天的生活--通訊、上網瀏覽、購物、分享、搜索--產生著數量龐大的數據。

我們說的「大數據」是什麼意思？
大數據是指其規模超出通常的資料庫軟體工具的獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。這一定義有意採用主觀方式，包含了關於一個數據集有多大才可被視為大數據的動態定義--也就是說，我們並不從大於一定數量的Tb（1Tb等於1,024Gb）這一角度來定義大數據。我們假定，隨著技術不斷進步，可稱為大數據的數據集的規模也將提高。另外，請注意，該定義可因經濟部門而異，這取決於某一特定行業中通常可獲得的軟體有哪些，以及常見的數據集規模多大。有了以上說明，目前許多部門中的大數據范圍為數十Tb到數Pb（1Pb等於1,024Tb）不等。
數量驚人的數據本身是一個全球性現象，但是，這意味著什麼呢？全球許多公民對這一信息的集合抱以深深的懷疑，認為數據洪流不過是對其隱私的侵犯。但是，存在有力的證據表明，大數據可以發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，還有利於國民經濟和公民。我們的研究發現，數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率和競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
例如，如果美國醫療衛生部門能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量，我們估計，該部門每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，其中2/3將以全國醫療衛生支出降低大於8%的形式表現出來。例如，在私營部門，我們估計充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。在歐洲發達經濟體中，我們估計，僅通過利用大數據實現的運作效率提高，政府行政管理方面可以節省1000億歐元（1400億美元）以上的開支。這一估計尚未包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差（潛在稅收與實際稅收收入之差）的大數據影響作用。
數字化數據現在無所不在--每個部門中，每個經濟體中，每個組織以及數字技術用戶中。這一話題以前只有少數數據怪傑感興趣，而現在大數據對各個部門的領導都具有重要意義，各種產品和服務的消費者必將通過大數據的應用而受益。隨著計算領域中的摩爾定律、數字存儲中的類似的定律以及雲計算等趨勢繼續降低成本以及減少其他技術壁壘，人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果來進行深入分析的能力超過以往任何時候。花不到600美元，就可以買到容量足以存儲世界上所有音樂的硬碟.[page]
隨著運用越來越尖端的技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。此外，由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2010年，超過40億人（世界人口的60%）在使用手機，其中大約12%擁有智能電話--其滲透率以每年20%以上的速度增長。如今，3000多萬聯網感測器節點分布在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門，其數量正以每年30%以上的速度增長。
可以通過許多方式來利用大數據在全球經濟的各個部門中創造價值。的確，我們的研究表明，整個世界正處在一波巨大的創新、效率和增長之中，正處在競爭和價值獲取的新模式的變革時代--所有這些都被大數據所推動，消費者、企業和經濟部門無一不在挖掘利用大數據的潛力。但是，這一現象為何現在才發生呢？數據不是一直都是信息和通信技術的沖擊中的一部分嗎？是的，但是，我們的研究表明，大數據將會帶來的變化的規模以及范圍處在一個轉折點上，隨著一系列技術趨勢開始加速並匯聚，必將大大擴展大數據的影響。我們已經看到這種匯聚在經濟格局中帶來的變化。
許多領先的企業已經在使用大數據創造價值，其他企業如果要與之競爭，需要探索如何做到這一點。政府在公共資金受到約束的時期，也面臨著提高效率和為公民提供的資金帶來的價值的機遇。鑒於全球許多國家人口老齡化這一現實，這一點可能非常重要。我們的研究表明，公共部門可以通過有效地使用大數據來顯著提高效率。
然而，企業和其他組織以及政策制定者如果要充分發揮大數據的潛力，就需要應對很多挑戰。能夠掌握這些技術以獲得最大價值的分析和管理人才不足，這是一個重大而緊迫的挑戰，企業和政策制定者可以近期內著手解決。僅美國就短缺140,000 到 190,000具備深厚分析技能的人員，以及150萬分析大數據並在其發現的基礎上做出決策的管理人員和分析師。人才短缺僅僅是第一個挑戰。其他挑戰包括需要確保適當的基礎設施落實到位，並且激勵措施和競爭能夠鼓勵繼續創新。此外，必須正確理解對於用戶、組織和經濟體帶來的經濟收益，而且必須實施安全措施，以便消除公眾對大數據的擔憂。
我們如何衡量大數據的價值？
當我們著手確定大數據創造價值的潛力多大時，我們只考慮了那些本質上依賴於大數據的使用的行為--也就是說，那些大數據的使用對於實施某一特定手段來說是必要（但往往未必足夠）的行為。我們並未包括那些只包括自動化而並未涉及大數據的手段（例如，通過以ATM代替銀行出納而實現的生產率提高）的價值。另請注意，我們包括了需要使用大數據的手段的總價值。我們並未試圖估計大數據對於某一特定手段創造的價值的相對貢獻，而只是估計所創造的總價值。
我們完全可以預料，隨著運用大數據的技術和技巧不斷發展以及經濟收益的增長（同時伴隨著相關挑戰和風險），有關大數據的故事將繼續演變。