公司糾紛大數據

① 企業遷移大數據面臨的五大風險

企業遷移大數據面臨的五大風險

計算機系統之間的數據傳輸或存儲格式從來就不是一個輕松的任務，特別是當它涉及結構化和非結構化的數據。芝加哥一家企業的數據解決方案提供商的聯合創始人兼CEO Arvind Singh（以下簡稱辛格）認為，復雜的數據遷移工作意味著超負荷運行和延遲都是很長常見的。他指出，在遷移大數據時，面臨著五大風險，企業應該竭力避免。

② 查一下公司所有法律糾紛

可以去來風險預警網去查一家公司的源法律糾紛。

風險預警網是一家法律大數據平台，收錄海量各級人民法院判決文書、企業/個人案件信息、法院執行信息、稅務信息、行政執法信息、催欠信息等並每日更新。

只要輸入企業名稱，查詢案件訴訟信息即可。

示範查詢例子如下：

③ 企業大數據實戰案例

企業大數據實戰案例

一、家電行業

以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。

目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。

基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。

那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。

一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。

該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。

二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。

該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。

二、快消行業

以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。

此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。

實現過程：

1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；

2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；

3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。

因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。

三、金融行業

對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。

在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。

以上是小編為大家分享的關於企業大數據實戰案例的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

④ 如何查詢企業有沒有法律訴訟 法律糾紛

《最高人民法院關於公布失信被執行人名單信息的若干規定》（法釋〔2013〕17號）第五內條 規定：容「各級人民法院應當將失信被執行人名單信息錄入最高人民法院失信被執行人名單庫，並通過該名單庫統一向社會公布」。最高人民法院「中國執行信息網」，提供查詢。上面的失信被執行人，就是被限制高消費的人群。

⑤ 現在企業面臨哪些大數據相關的問題F5的大數據解決方案如何解決

企業在數據方面面臨的問題可多了：數據量太大、缺乏數據的一個預處理和去噪、實際的需求問題、數據量少等一系列的問題。F5的大數據解決方案為所有的設備平台免費提供了AVR的功能，也就是說應用可視化的模塊兒，可以提供基於像源IP地址客戶端到F5的訪問延時，提供很多高可用數據，另外F5可以提供可編程定製化的日誌的輸出，可以幫助客戶來提供這樣的一些態勢感知，一些流量的異常分析和判斷。F5可以偵聽所有層面主要是非加密的協議的這些業務流量，可以按照企業的需要定製化的去輸出你想要的內容........，這套解決方案的功能太多了，你還是上官網好好了解吧。

⑥ 為什麼很多企業都在搞大數據

這是大數據的時代，也是大數據人才缺乏的時代，權威市場調研機構Gartner的最新報告顯示，大數據帶動全球IT支出340億美元。對大數據的要求在逐漸由差異化發展為信息管理實踐和技術的「最低門坎」。每個行業都必定用到大數據技術，而那些非「數據驅動型」的企業將面臨被產業和市場淘汰的命運；相應地，每個行業都需要大數據人才，沒有大數據技術支撐的企業，可能很容易被時代淘汰。
目前大數據行業的情況是：大數據需求旺盛與人才短缺並存。全球領先的咨詢公司麥肯錫發布的調查報告指出，對大數據人才的需求正在世界范圍內升溫。僅在美國，在「深度分析人才」方面將面臨14萬至19萬的人才缺口；在「能夠分析數據幫助公司做出商業決策」方面的人才需求超過150萬。由於人才缺口大，各企業對大數據人才無論是招聘的還是再培訓的都需要，因此大數據人才的薪酬可能是同崗位的中最高的，掌握了大數據技術，工資可能將提升40%左右。
在中國，大數據也正迅速成為行業和市場的熱點。專注與亞太及中國市場的市場調查機構泛亞咨詢發布的調研數據顯示，目前出現在各類招聘平台上與數據分析相關的招聘需求比去年同期相比，增長率高達67%；大數據相關高級職位的薪酬與其他同類技術職位相比平均高出43%以上。無論是世界范圍內還是在中國，大數據浪潮正在深刻改變著各行各業，而各行各業對大數據人才的需求，以及技術從業者希望躋身大數據高級人才的需求也變得越來越強烈。很多企業想要走在時代的前頭，做大數據行業的領軍企業，但是大數據人才高度缺乏，招人困難。這時候企業內訓或許是個辦法。

⑦ 杭州互聯網法院如何宣判首例大數據產品不正當競爭糾紛案

16日，杭州互聯網法院對原告淘寶(中國)軟體有限公司(下稱「淘寶公司」)與被告安徽美景信息科技有限公司(下稱「美景公司」)涉「生意參謀」零售電商數據平台(下稱「涉案數據產品」)不正當競爭糾紛案進行網上公開宣判。據悉，這是杭州互聯網法院宣判的首例大數據產品不正當競爭糾紛案。

「大數據產業作為新型市場形態，目前正處在形成與新興過程中，相關法律規范也處在探索創立階段。為保障大數據產業的發展，在加大對侵權行為懲治力度充分保護大數據產品權利人合法權益的同時，審判實踐中需積極探索創立相關裁判規則，充分發揮判決引領作用，規范大數據產品的開發與市場應用活動，明晰各相關主體對於數據產品的權利邊界，引導大數據產業健康、有序發展。」杭州互聯網法院承辦法官沙麗說。

這樣就減少了時間不用去法院了。

⑧ 企業大數據處理需要注意的幾個問題

對於企業來說，如果想更好利用大數據，首先要從物聯網、互聯網和傳統信息系統三方面入手。
目前有大量的數據採集公司把Web系統作為重要的數據來源，在此基礎上可以進行大量的價值化操作；傳統信息系統往往與具體的行業有緊密的聯系，不同企業往往都會有自己的信息系統，傳統信息系統是利用大數據的基礎，通過在傳統信息系統上進行大數據改造往往是首先要完成的事情。
作為企業來說，一方面要根據自身業務的特點來搭建物聯網系統，另一方面要注重行業整體數據的獲取（來自於Web系統），最後結合自身信息系統的數據完成具體決策的制定。

⑨ 有的企業利用大數據殺熟來完成自己的目標，遭遇大數據殺熟如何維權

在消費的時候遭遇大數據殺熟的時候，我們必須要向相關部門進行投訴，我們國家是非常反對大數據殺熟的行為的，如果能夠拿得出證據的話，是能夠很好的維護自己的權益。

大數據殺熟的行為是很多的企業存在的一種情況，企業所掌握最大的一個優勢便是擁有非常多的數據，而且他們能夠利用這些數據獲得更多的利潤，但是這種利潤是建立在老百姓的高生活成本的基礎之上的。

在投訴或者維權的過程當中，其實證據是非常重要的，投訴的相關部門也必須根據證據才能夠維護消費者的權益。所以我們在遭遇大數據殺熟時候，必須要保留足夠的證據，才能夠獲得一定的賠償。

大數據殺熟的行為在社會當中一直存在，而且很多的企業都在進行這樣的操作，由此可見，數據在社會當中還是非常重要的一個因素。對於我們個人來說，必須要保留足夠的證據，在投訴的時候才能夠獲得更大成功的概率。