創造大數據

Ⅰ 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(1)創造大數據擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

Ⅱ 大數據時代，數據是如何激發設計創造力的

1、許多競爭因抄素會啟襲示產品的設計決策，共有有六種因素：定量數據，定性數據，戰略利益，用戶利益，網路利益，商業利益。

2、數據可以幫助設計者優化工具。

3、數據可以決定一項內容的變革。

用戶反饋數據不僅可以獲得後台資料庫無法獲取到的用戶行為數據，也可以了解用戶的主觀態度、用戶觀點，將主觀感受應用到產品設計中助力產品設計。

(2)創造大數據擴展閱讀：

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

Ⅲ 創造人工智慧需要用到大數據嗎

人工智慧哪來的智能？所謂智能就是從大數據中學習到內在規律，數據量越大學到的規律就越接近實際，人工智慧的水平就越高，大數據是人工智慧的基礎，沒有大數據就沒有人工智慧。

Ⅳ 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。

Ⅳ 大數據如何創造價值

大數據如何創造價值
數據正形成一股湍流，滲透進全球經濟的各個領域。但這到底意味著什麼呢？盡管很多人疑惑重重，將大數據看成是對他們隱私的一種入侵。但從好的一面來看，大數據不僅有益於私人企業，也有益於國民經濟及百姓。
比如，如果美國醫療可以創造性和有效地運用大數據來驅動效率和質量，每年來自行業數據的潛在價值，估計可以超過三千億美元；其中三分之二將體現為國民醫療開支減少8%左右。在私營行業，充分使用大數據的零售商有可能將營業利潤率提高超過60%。在歐洲發達經濟體中，若政府機關使用大數據，估計僅僅在改善運行效率上就可以節省超過一千億歐元（1490億美元），這還不包括以大數據為杠桿減少詐騙、失誤和稅收缺口。
如今日益先進的技術應用於各類軟體，配合持續增長的馬力，從數據中提取有價值信息的方式也會顯著完善。用大數據在全球經濟中各行業創造價值的途徑很多。私人公司、政府和公共部門，都有很大的機會利用大數據來提高效率和提升價值。
數據已經成為一個生產要素
麥肯錫全球研究院估計2010年全球企業儲存在磁碟上的新數據超過7艾位元組，而消費者在個人電腦和筆記本等設備上儲存的新數據超過6艾位元組。1艾位元組相當於美國國會圖書館儲存信息的4000多倍。
大數據現在觸及到全球經濟的每個行業。像實體資產和人力資本等生產中的其他要素，大數據是諸多現代經濟活動順利開展不可或缺的部分。估計截至2009年，幾乎美國經濟的所有行業里，每個擁有超過1000名員工的公司至少平均儲存200兆兆位元組的數據（即1999年美國零售商沃爾瑪倉庫數據的兩倍）。
近期內最有潛力通過使用大數據來創造價值的地方是那些最發達的國家。展望未來，發展中國家只要條件適當，將會有巨大潛能利用大數據。比如，亞洲已經成為個人定位數據產生的主要區域，因為那裡有大量的手機在使用。2010年，中國估計有8億多部手機在使用，超過其他國家。此外，發展中國家和地區的一些個人企業在數據使用上比平均水平要先進。而且部分組織可藉助其遠程存儲和處理數據的能力。
在基礎科技、平台、數據處理的分析能力和使用者的行為（越來越多的個體經歷著數字化的生活）的演變和創新驅動下，大數據的未來發展有無限可能。
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。
可以預見，大數據應用將成為個體公司競爭和增長的關鍵基準，也將促進新一波的生產力增長和提高消費者剩餘。

Ⅵ 「大數據」的根本是為了價值創造

「大數據」的根本是為了價值創造

前面什麼是「大數據」我就很快的過一下，我們看到了「大數據」的一些想法。更重要的是我們怎麼看待「大數據」，怎麼影響到業務模式的變革，我們也會提到一些案例，我們看到我們的客戶在整個「大數據」的變革中會做一些什麼東西。在當中最重要的，剛剛吳老師也提到，不但是獲取數據，而是如何用它，不管是組織、流程、能力各方面怎麼做很好的准備，怎樣去挖掘這樣的一個機會。
首先剛才大家也提到了，現在進入到了一個「大數據」的時代，如果大家看我們這里做了一個很快的統計，在全球幾百個主要的媒體上面，看到在一些標題，或者是在一些主要的段落裡面，談到「大數據」的這個字的話，其實十年前就已經開始有了，但那時候還不是太多。其實在比如說2005、2007年的時候，看最火的字可能是電子商務，看得更加多。2001年時候看到的最多的字是雲計算。看最近兩三年，「大數據」就突然間增長的非常快了。當然不是說電子商務、雲計算已經落後了，這些還是經常看到的自眼，但「大數據」會看到非常高的比例。
「大數據」剛才大家都談到了一些不同的定義，「大數據」是什麼東西，剛才也提到了，其實十多年前、二十多年前，我們就已經會挖掘客戶的信息了，會做分析了。但是究竟「大數據」和以前有什麼不一樣?首先在量上面，是海量的數據，是本來一些的方法、工具，這些是分析不了的，是做不了的，這個量是非常多的。給大家一個概念，現在世界上所有的數據，90%是在過去兩年產生出來的，所以你會看到，我們的時間再過一年的話，信息量的增長完全是一個爆炸性的增長。比如說另外一個，可能剛才談到視頻分享網站，有人做過一個統計，比如說你現在坐在一個電腦面前一直看這個視頻的話，可能需要一兩千年才能夠看完。這些數據量這么多，當中對你有用的不一定會太多，怎麼挖掘海量的數據，這個量是一個很大的重要的一點。
除了以外，另外一點就是現在不同種類的數據，以前的話，可能在網上你看到了一些文字的資料，現在找東西的話，你會找圖片，會找不同的視頻，有時候還會有很多不同的模式，比如說你的PUO這些東西，或者是其他的很多不同的種類的信息，這個也越來越多。
其實很多時候，剛才已經提到了，我們要分析，客戶分析的數據不但是分析自己的數據，很多時候是要把怎麼樣和外部的數據結合起來。比如說大家一直可能會談到沃爾瑪，怎麼樣挖掘沃爾瑪自己的客戶，他買了什麼東西，對未來會買什麼東西做一個預期，或者是對未來的什麼折扣感興趣。但是有一個有趣的事情，沃爾瑪不但看自己的數據，還會把這些數據和天氣的數據放在一起看。比如說下雨的時候哪些貨品要多做一點，或者是有台風的時候，客戶會來多買什麼東西。把不同種類的數據和不同來源的數據做一個很好的分析的話，這個也是「大數據」時代的一個挑戰。
另外一點，在媒體裡面常常談到的「大數據」是實時，這個是很重要的，不但是量、種類，要實時的應對，比如說十年前客戶做調研和客戶細分，需要兩三個月的時間來做分析，來做出結果怎麼服務好客戶。但是現在客戶的需要已經不一樣了，怎麼實時給出應對是重要的一點。
其實我們對「大數據」的理解也有一定的定義，就剛才提到的，其中首先一點是怎麼樣收集，怎麼樣去分析，怎麼樣去理解這些大數據，這當然是很重要的一部分，這裡面很重要的一點，不單單是獲取，因為我們常常看到一些客戶可能覺得浪費時間，外面有那麼多的數據，怎麼多拿一點進來，但是更加重要的是你有沒有這個能力，怎麼用這個數據，這個能力非常重要。
這裡面提到兩個另外的點，一個是「大數據」不是為了獲取分析來做，更重要的一點是對於公司價值的創造，如果到最終這個數據你拿到了很多，分析了很多的數據，根本影響不了你的業務的話，這個也沒有什麼意思，所以價值創造是根本的一點。在這個過程中，我們相信「大數據」對業務的模式是一個很大的變革。所以我們在後面也會提到。
這裡面我們隨便看不同行業裡面的經驗。今天早上和一些同事聊的時候，大家也在談，其實「大數據」究竟對什麼行業有最大的影響呢?其實我覺得這個問題是很難回答的。因為我們看到很多客戶一直問我們「大數據」對他們有什麼影響，電子商務對他們有什麼影響。這裡面不單單是消費者的公司，或者是B2B的公司，或者是醫葯的種種的公司，主要是看怎麼應用「大數據」，一方面是他們的數據量，數據的來源越來越多了。還有就是剛才提到的，就是怎麼和外部的數據結合起來，做到對你業務有價值的幫助。現在價值創造往往上上億美元的收入，或者是成本方面的增長。
剛剛提到其實不同的行業裡面會有不同的應用，這一頁是我們幾個月之前做的，這上面可能有一些還沒有做「大數據」的公司現在已經開始做了，這個變化是非常快的。舉一個例子，一個保險（放心保）方面的，過去可能看不同人的年齡，以前開汽車有沒有遇到過意外，然後決定你的保險要付多少錢。現在是有一個儀器放你車裡面，看你開車是否安全，這個就可以給不同客戶更加個性化的定價。這個就是一個「大數據」的應用。另外一種，我覺得也很有趣的例子，大家知道現在是歐債危機，很多政府都遇到了這樣的挑戰，比如說義大利政府，義大利政府不但是考慮有沒有人逃稅，不但是要看報上來的數據，在法律允許的情況下，結合了很多消費的帳單、電話費的帳單，比如說你有沒有去外地旅遊等等，你沒有那麼高的收入，為什麼可以有這么高的消費，把這些數據和他們報上來的收入比較，發現20%納稅人是高風險的逃稅人。這個也是一個「大數據」的應用，不但是在業務裡面、商業裡面，也在政府裡面，很多行業裡面都會有不同的應用。
這裡面談一下背景，因為很多客戶常常問我們，什麼叫做商業模式，我們有沒有一個好的定義。這個也是我們很多客戶比較接受和認可的定義。商業模式，在這裡面有兩個大的方面，一個是價值主張，比如說從所提供的產品服務究竟是什麼東西，目標客戶群是誰，收入的模式，比如說定價、商業模式怎麼樣在裡面賺錢的，收入是怎麼樣來的，這也是一部分，我們叫做價值主張。
另外一方面是在運營模式方面，比如說在整個的價值鏈當中，怎麼控制這個價值鏈，或者我們在價值鏈的哪個部分去玩，其中組織的架構，也會影響到商業模式，最終也有成本的模型、成本了模式。我們對於商業模式的變革，商業模式的改造裡面，定義在這六個模式裡面至少有兩個是在改變，才叫做商業模式的改變。比如說你只是改變了目標客戶群，其他沒有什麼改的，這個只是客戶群的改變，如果只是多了一點服務和產品，在其他方面也沒有改的話，這個也不是根本的商業模式的改變。但是我們後面談到例子中就會看到，很多客戶在運用「大數據」的時候，有兩方面的改變和影響，這個就是根本上的商業模式的變革。
「大數據」如何影響到商業模式的變革。這裡面有幾個大的方面，首先是數據的來源，根據提到數據越來越多，在中間怎麼樣影響總體的經濟鏈，或者是總體價值鏈。右邊是結果了，剛才提到，可能是六個方面影響我們的商業模式。但是如果大家看一下左邊的數據方面，其實數據來源，或者是量越來越多，這個當然是一個很重要的一點，但是剛才吳老師和殷總也提到，獲取數據的成本，或者是儲存數據的成本越來越低，這個是使得大家願意越來越多的使用「大數據」。但是更加重要的是要有越來越先進的分析工具，來幫助大家做這些分析，不然的話，如果還是用十年前，十五年前的工具，雖然數據多了很多很多，但是也做不住很好的結果。比如說我們自己內部，過去5年也建立了一個團隊，專門看地理方面的數據，全球不同地方的地理數據，比如說中國國內，什麼地方有餐廳，什麼地方有零售店，其實現在有很好的數據做分析的，十幾年前沒有這樣的資料庫，現在有了，我們也有這樣的能力。我們也有團隊，比如說看全球零售方面的數據分析。比如說幾年前我們用很簡單的工具來做分析，因為數據少，很容易做。而現在我們自己的咨詢公司也會建立這樣的能力。
最後當然是客戶他們，這些消費者也很願意的和大家分享這些數據，當然在隱私這些方面可能還是一定的挑戰，但是對於他們來說，他們貢獻的這種數據，獲得了這種便利，比如說在亞馬遜上面可以提供書的建議，或者我到沃爾瑪裡面，有特價的折扣給我，比較個性化，這些是他們比較願意用他們的數據來換取一些價值。這些種種方面就是為什麼現在數據越來越多，怎麼樣影響到業務模式的變革。
在當中，我們一會兒會談到比較大的一點，就是中間談到怎麼樣真正的影響價值鏈。比如說現在有了那麼多的數據，而且流通性那麼好的話，大大增加了在交易、客戶、產業之間的透明度。其中還談到了交易成本都有一定的降低。比如說以前一家公司要做針對性的營銷的話，以前可能是很難做的，以前做營銷，打一個廣告，面對很大的受眾，但是不一定很有針對性。而現在用比較低的成本，你有了這個能力，有了這個數據，就可以給客戶很個性化的優惠和產品。這個以前是不可能發生的。
在價值鏈不同部分的規模變革，或者是客戶的期望值，這個也是很重要的部分，為什麼這些公司要根本的改善業務模式，很重要的一點是客戶的期望值在改變。大家覺得現在有那麼多的數據，我只看到競爭對手做了那麼多的東西，但是我們對於公司的期望會越來越高。
剛才談到業務模式的六大方面。
我在這裡面就不多提這些例子了，我後面會比較仔細的談在企業和「大數據」當中怎麼樣去競爭。
在這個方面，首先我們很多時候當客戶在看這個問題的時候，會從幾個大的方面看。其中最重要的，就是最上面的，就是整個他們對「大數據」方面的整體的定位，或者是戰略是怎麼樣的。這個是很重要的。剛才也說了，不是為了獲取數據而獲取數據，不是為了分析數據而分析數據，最終希望你怎麼樣去使用，這個在你的業務裡面是希望達到什麼樣的效果，這個是很重要的一點。這個整體的方向，高層、領導層方面的一些大力的資源方面的支持之外，下面我們會從幾個大的緯度看。
第一個，怎麼樣利用這些數據。這是很重要的部分。數據的用途在哪裡。
第二個，我們叫做數據的引擎，其實就是數據基礎的建設。
第三個，生態的系統，整個生態系統怎麼樣去看。
這裡面很快把每一點說一下。首先在上面怎麼樣利用這個數據，我們這裡面看到兩個大的方面，一個是在機會方面，一個是信任方面。機會方面就是要了解用這些數據會達到什麼目的，會有什麼樣的機會，比如說要挖掘一點對業務方面的洞察，還是希望對整個公司的流程有更加好的完善，更加好的改進呢，還是說你希望給客戶提供一些新的產品，以前可能是沒有辦法提供的，比如說你本來有不同的業務，本來是獨立的提供業務，現在不同單元可以分享提供業務，提供新的數據。怎麼樣利用這些數據，就是要看機會方面，有哪些機會。第二方面叫做信任。這裡面其實有兩大部分，一個是剛才提到的數據是不是也願意的提供一些數據給你，就是說讓你獲得一定的便利，獲得一定的優惠，然後客戶能夠信任你，讓你收集這樣的數據。另外一部分就是你怎麼樣建立這個形象，就是在整個的過程中，客戶願意給你，但是慢慢的你要建立一個可信任的形象，就是大家覺得給你這個信息是安全的，就是這個信任。所以怎麼樣利用和獲取信任是很重要的部分。
第二個部分是數據的引擎。第一個是在技術方面，怎麼樣建立這個平台，這個當然很重要。右邊是組織的架構，內部的話，你的組織需要什麼樣的能力，需要什麼樣的人才，比如說組織架構，比如說剛才殷總提到在一個公司裡面有一個CBO，除了這個之外，有一群人在總部，可能對「大數據」分析比較了解。但是在每一個業務單元裡面，是不是也要有人確定這些數據怎麼用，怎麼獲取這些數據，日常和客戶的溝通過程中，怎麼收集和利用這些數據，這也是很重要的一點。這個是第二個部分。
第三個部分是數據的生態系統了，其實看到了很多的公司，他們不單單是看自己的數據，他們是很好的怎麼樣確保和他們整個生態系統，或者是第三方的夥伴，他們怎麼樣分享這些數據，這個總體來說是非常重要的一部分。所以很多時候，我們在過去好幾年做了有上百個不同行業的「大數據」的項目之後，總結出來我們客戶常常遇到的問題，可能都是這樣，很多時候客戶一開始來談的時候，可能都談上面的機會，究竟什麼是大數據，給我們什麼樣的機會，但是他們慢慢了解之後，知道了這個還不是最大的問題，有了系統和做分析的人，這些都OK了，但是更多是在組織、流程、生態系統方面是更加的挑戰。
在其中，我這里准備了兩個例子，一個是谷歌，大家也是比較知道的，在運用數據方面是一個比較大、比較領先的公司。在當中會看到我也會從剛才提到的六個方面，怎麼樣使用數據，裡面是怎麼樣挖掘不同的機會，怎麼樣得到客戶的信任。第二個方面是數據引擎方面、平台方面、組織方面是怎麼樣做的，最後是怎麼樣參與生態系統，建立和不同夥伴的關系。
谷歌也很有戰略，看到了很多大家還沒有看到的機會，他們很早的時候就已經先做了，這個也是客戶裡面現在比較大的改變，現在有很多東西你要嘗試的，因果關系你還沒有看到很清楚，但是看到了關聯性，雖然看不到因果關系，但是看到了就要嘗試。谷歌是比較領先的一個。在當中會看到，在數據用途方面，比如說左邊這里，他們常常有很多不同的應用，不管是地圖，不管是在其他方面，比如說視頻種種方面，有很多不同的應用，有上百種不的應用，就一直在試。它的資料庫並不一定有很多，可能是有單一的資料庫，在這個資料庫裡面可以讓你做很多不一樣的東西，這個就是客戶在想的，其實更加重要的不是要獲取更加多的數據，其實很多時候客戶已經有太多的數據了，甚至有時候他們覺得自己的數據不夠，一定要到外面找，其實他們沒有想清楚自己的數據怎麼用，單一的資料庫已經可以讓你做很多不同的東西出來，讓你嘗試不同的東西。
另外一方面，和客戶怎麼建立信任，比如說一個方面，客戶要慢慢的、很快的感受到他們在這些數據方面裡面獲得的一些好處在哪裡。另外一方面，他們收集了這些數據，谷歌這方面做得挺好的，比如說社會責任、社會形象、捐款，這方面他們做得也是很多的，這是為公司建立起比較正面的形象，這方面讓客戶覺得和你分享這些數據，你也是比較可信的公司。在怎麼獲取，怎麼使用方面，其實很多客戶是會考慮非常清楚的。
第二個方面是數據引擎，在整個基礎建設方面。首先是技術方面，技術方面我當然不是懂很多。首先是要有統一的自己的資料庫，然後在當中擴充性也是比較大的，剛才提到，拿了那麼多的數據，怎麼把資料庫擴充、擴容，這個是非常重要的一點。另外一點是在組織方面，比如說這裡面提到，當然你需要一些，我們這里說到數據的工程師，在很多公司裡面，這個量不一定很多的，不是一家公司可能有上萬人，就要有幾百個這樣的數據工程師，很多時候有十幾個人的小的團隊，但是能力都是比較強的，知道怎麼進行數據挖掘，怎麼把系統建立起來，這個是非常重要的一點。另外一個是在當中右下角，吳老師提到的一點，不是說要根因這方面的東西，其實他們挖掘這個東西的時候，最重要是看關聯性，兩個動作有一定的關聯，然後就知道要去嘗試這個東西，然後慢慢的看究竟為什麼有這個原因，這個是和傳統做一些商業決定是很不一樣的。
對生態系統，這個也都不用說了，這裡面比如說谷歌通過參與不同生態系統裡面，和很多第三方夥伴一起來合作。有一些，比如說上面的是整個搜索的生態系統，下面可能地圖也有生態系統，不同裡面，和不同的很多人在合作，在工作。
後面我很快的說另外一個例子，這個是寶潔。也是從剛才的六個緯度看一下，怎麼使用這些數據，基礎怎麼建立起來，最終怎麼樣建立很好的生態系統。這個是剛才提到的上面的三角形，對於大數據整體的戰略和定位是怎麼樣的，可以看到在過去可能幾十年的歷程中，很多時候，比如說七八十年代、八九十年代，不但是寶潔，很多公司都在想生產力怎麼提升，流程怎麼做得更加好，或者是比較根本的業務方面的東西，但是會看到在過去幾年，有很多大的投入，都是在「大數據」、運用電子商務的機會等，在公司的高層是有很大的決心要做這個工作。所以你會看到，在數據的用途方面是有很多不同的例子，這裡面只是有幾個例子而已。第一個是在社交媒體方面，其實有一些不單單是他自己的數據，還有外部的數據，他們進行分析，分析之後看到不同客戶群的趨勢，客戶在看什麼品牌。後來看到了一個客戶很認同的品牌，買了進來這個品牌，然後客戶增加了10倍，這個是很重要的一部分。
第二部分是流感方面的葯，剛剛第一個是談到客戶端的數據，第二個是在庫存上，怎麼樣提供給零售商足夠的庫存。這個葯可能30%的存貨的機會，就是你買這個產品，很多時候是70%的時間是缺貨的，但是慢慢經過所有數據的挖掘，就把線下的庫存做得更加好了，所以會看到是不同緯度來做「大數據」。第三個方面是怎麼挖掘這些「大數據」。每一天收到的電郵，或者是服務中心收到的電話大概是15萬個，每天都挖掘這些信息，這些人打電話進來到底是問什麼問題，發郵件來到底是問什麼東西，把這些理念灌輸到不同的業務單元裡面。右邊也是，要給消費者一個很有信任的感覺，大家才會比較信任的願意分享和讓你使用這些數據。
另外總體的引擎，左邊談到了平台，前面談的比較多的是技術平台方面，但是也很重要的一個，就是在管理的平台上怎麼樣去做。比如說這裡面提到一個例子，首先要有統一的數據展示的方式，每周一全球的經理開會，就是要把統一資料庫裡面的發現、展示做一定的使用和研究。然後影響力，在大數據的分析等方面都為高層做很透明的信息平台。
在右邊，就整體的組織方面，首先是很清晰的，在集團領導的層面，他們把重要性放得最高的，剛才聽到，過去可能是流程提升、效率優化等，現在「大數據」和電子商務這塊最重要，這個是組織方面。
剛才也提到，在中央，在集團的層面有一個小的團隊，這些可能都是最聰明的PHD、MBA，然後讓他們主導在數據方面的戰略，是同一時間不但是在集團的層次，在不同業務層面，有專門人談數據挖掘和談「大數據」的。
最後是生態系統，雖然以為寶潔是很大的公司，他們有很多的資源和數據，但是要看到和外部，不管是零售商還是經銷商，有很多方面的配合是他們要做的。內部有很多的合資公司，怎麼樣把他們的系統、數據和零售商等做一個聯系，這是很重要的一點。右邊也是有一些，和主要的合作夥伴，比如說谷歌，還有零售終端，比如說沃爾瑪等，這些也是要分析的合作的夥伴。整個的生態系統裡面，究竟要做什麼東西，這個也是很重要的，不是有了數據就可以了，最重要的是要把生態系統打造起來。

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 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

概念產生：

「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》 盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

Ⅸ 大數據可以通過以下哪些方式為企業創造價值

knowlesys輿情認為：

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？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。

Ⅹ 大數據如何給企業創造實際價值

第來一，通過大數據分析，各源行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。