用数据创造

Ⅰ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值

其实现有模式的大数据不可能给企业带来多少价值，其实大数据就是窃取死人版信权息，这个东西按照现在的算法有不准确性。好比一个人举例子，怎么确定一只猫，如果是以前我们是按简化模型来确定的，现在不需要模型而是把所有的猫一只不落的存入数据库，而世界这么大，其实这种算法在现有模式下还行，如果以后空间发展了呢？还有就是你的消费欲望可能是随时变化的，没有定性的，因为人是会随时变化的，一个人活到现在的算法不能推测你以后的算法。所以大数据如果以现有的算法是不可信的。算法必须创新。

Ⅱ 如何用EXCEL创建大量数据

感觉这个不是问题啊？如果嫌拖动太慢，可以在原本输入1那里输入
=ROW(A1)
然后复制单元格，使用 shift键快速下拉右侧滚动栏，瞬间选中几万行，然后粘贴即可。

Ⅲ 如何使用大数据技术为企业创造更大的价值

作为一名大数据工程师，我来说下我的想法。如何使用大数据技术为企业创造更大的价值？这里有两个注重点，一个是大数据技术，一个是为企业创造价值。目前大数据在不同的应用场景，可以分为很多不同种类的技术，比如数据的离线计算有 Hadoop、Spark，存储方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中间件有 Kafka、MetaQ，实时计算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。这么多大数据技术，怎么样为企业创造出更大的价值呢，我认为有一下几点：

目前很多企业最底层都用到大数据相关技术，如何保证线上业务稳定成为大数据技术最重要的一件事情。线上业务不稳定会直接影响到消费者的使用，尤其是涉及到交易相关的业务更是重中之重。线上业务的稳定性不能受到大数据集群抖动而产生影响，打个比方，线上订单交易链路在最底层使用到了HBase 数据库，但HBase集群突然 Down掉之后，那么线上用户突然不能够进行下单和支付了，这对于公司来说，直接就影响到公司的交易额和利润，这种情况是公司绝对无法容忍的。

所以你能够保证公司所使用大数据技术集群资源越稳定，那么对于线上业务的稳定运行就越有保证，通过对大数据集群稳定性进行保障，进一步提升消费者的使用体感，这就是你的价值。

更好的降低公司大数据集群机器的资源消耗，提升公司集群资源的使用率，进一步压榨机器的性能也为公司带来了价值。公司每台机器，说实话，都需要从外进行采购，这消耗的就是公司的资金。如果你能在现有的机器上，满足更多的业务，而不只是单纯的购买机器水平扩展来满足业务，这样会进一步帮助公司节约资金。公司的最终目的也是为了盈利，你帮公司降低了机器的购买，这也是为公司节约了一笔很大的成本。

大数据技术发展到了一定程度，就需要自己通过技术创新，来满足公司一些更为复杂的业务场景。通过技术创新，带动业务发展。比如图数据库的出现，使得公司能够使用图数据库来构建用户的社交网络图，通过构建的社交网络图可以快速了解到用户的关注、用户的粉丝、和用户兴趣相同的用户有哪些。哪些用户是信息传播关键点等等，通过大数据技术的创新，知道更多潜藏在大数据底层的商业信息价值，从而帮助公司上层更好的做战略规划。同时，也可以通过技术创新，变革整个公司的技术架构，使用新的技术来满足未来公司战略的发展，最直接的例子，就是阿里云。

总体来说，大数据如何为公司创造更大的价值，我认为可以从提升大数据集群的稳定性入手，更好的保证公司线上业务的稳定和运行。其次，可以更好的压榨和节约公司的大数据集群相关的机器资源，从而减少公司机器方面的采购成本。最后，就是通过大数据技术创新，通过技术来驱动业务的发展，当然这也是最难的一点，如果你能做到通过某种大数据技术的创新使得公司战略方面业务的成功，那么你的价值对于公司来说，将是无法估量的。

Ⅳ 如何利用大数据来创造价值

深圳远标为你解答
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。

Ⅳ 怎样利用数据一体化管理来创造价值

1、搭建数据一体化管理平台，提升集团综合实力
全球著名的数据科学家维克托•舍恩伯格，对于数据作用曾做过这样精确形象的描述，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”集团型企业属于集中型大企业，分子公司数据量增长速度快，同时不同部门、不同系统和不同业务的数据呈现多样化发展趋势，目前一般的企业管理软件根本无法满足集团型企业的发展需求。
任何企业的发展离不开团队的精诚合作，方案运用无间断的焦点联络模块，通过内外沟通焦点之间数据的自动关联与持续性交流，形成了不同部门与系统的可协作管理，全面整合了企业内部资源；针对不同区域的工作和业务数据管理，方案采用动态业务工作流和B/S数据层结构两大模块，通过开放式内置工具实现了区域分布式浏览网页数据，根据动态需求，定义或者调整工作流，显著提高了集团竞争力。
2、开创数据智能化管控模式，助力集团变革发展
集团型企业作为市场经济的重要组成部分，具有数据更新快，数据存储大、数据管理难等特点。另外由于集团型企业的数据管理涉及总部与分子公司在产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理和决策支持等众多方面，实现其数据管理的便捷性和有效性变得非常重要。
首先，方案通过构筑共享可视化板块，实现了在权限控制下的集团数据信息高度共享，有助于量化团队执行方略，树立透明管理的行业标杆；
其次，多元化扩充模块的全新应用，将横向、纵向多元化的灵活扩充模式带入数据管理中，全面整理了企业资源；同时，对于管理者策略的制定方面，方案利用多维度立体报表的形式，精确分析集团现状和行业未来方向，可以为决策者提供一个可分析、可追溯、可预测的战略决策支撑，有助于集团变革创新持续发展。
3、打造数据标准化管理流程，强化集团运转效率
长期以来，数据的标准化和科学化管理一直都是集团企业的管理难点。这主要由两个方面原因造成，一方面是由于领导者对于“数据”价值的认识不够充分，另一方面数据管理软件功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物联网技术和数据库资源，通过数据表报形式记录企业每一次数据交易，内容涵盖销售、客户、业务、财务和人员等多个方面。同时，将计算机的强大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的误差、遗漏、不完整等弊端，极大的满足了集团型企业的发展需求。
数据管理作为企业优化资源配置，了解客户需求和市场变化，提升企业竞争力的重要工具，已经成为企业抢占未来市场的制胜法宝。

Ⅵ 数据可视化是怎样创造出来的

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。

而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。

但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。

面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。

可能要经历包括数据采集、 数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。

所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。

Ⅶ 如何用大数据分析创造商业价值

大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。

Ⅷ 大数据时代下如何利用小数据创造大价值

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真专正能帮助用户做决策的属客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用。

Ⅸ 惊人大数据创造效率和价值

惊人大数据创造效率和价值
数据成为流入全球经济每一个领域的洪流1.企业产生了数量迅速增加的交易数据，获取着有关客户、供应商和业务运营的数以Tb的信息。实体世界中，数以百万计的联网传感器被嵌入到各种设备中，例如手机、“智能”能量计、汽车，以及在物联网时代能感知、创造和传达数据的工业机械2.的确，随着企业和组织开展经营以及与个人互动，他们产生着数量巨大的数字化“排出数据”,也就是作为其他活动的副产品而创造出的数据。社交媒体网站、智能电话以及其他消费电子设备（包括PC机和笔记本）使得全球数十亿人为可获得的大数据添砖加瓦。不断增多的多媒体内容对于“大数据”数量的指数增长起了重要作用。例如，每一秒的高清视频产生的比特量是存储一页文本所需的2,000多倍。在数字化世界中，消费者每天的生活--通讯、上网浏览、购物、分享、搜索--产生着数量庞大的数据。

我们说的“大数据”是什么意思？
大数据是指其规模超出通常的数据库软件工具的获取、存储、管理和分析能力的数据集。这一定义有意采用主观方式，包含了关于一个数据集有多大才可被视为大数据的动态定义--也就是说，我们并不从大于一定数量的Tb（1Tb等于1,024Gb）这一角度来定义大数据。我们假定，随着技术不断进步，可称为大数据的数据集的规模也将提高。另外，请注意，该定义可因经济部门而异，这取决于某一特定行业中通常可获得的软件有哪些，以及常见的数据集规模多大。有了以上说明，目前许多部门中的大数据范围为数十Tb到数Pb（1Pb等于1,024Tb）不等。
数量惊人的数据本身是一个全球性现象，但是，这意味着什么呢？全球许多公民对这一信息的集合抱以深深的怀疑，认为数据洪流不过是对其隐私的侵犯。但是，存在有力的证据表明，大数据可以发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，还有利于国民经济和公民。我们的研究发现，数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率和竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
例如，如果美国医疗卫生部门能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量，我们估计，该部门每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，其中2/3将以全国医疗卫生支出降低大于8%的形式表现出来。例如，在私营部门，我们估计充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，我们估计，仅通过利用大数据实现的运作效率提高，政府行政管理方面可以节省1000亿欧元（1400亿美元）以上的开支。这一估计尚未包括可以用来减少欺诈、错误以及税差（潜在税收与实际税收收入之差）的大数据影响作用。
数字化数据现在无所不在--每个部门中，每个经济体中，每个组织以及数字技术用户中。这一话题以前只有少数数据怪杰感兴趣，而现在大数据对各个部门的领导都具有重要意义，各种产品和服务的消费者必将通过大数据的应用而受益。随着计算领域中的摩尔定律、数字存储中的类似的定律以及云计算等趋势继续降低成本以及减少其他技术壁垒，人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果来进行深入分析的能力超过以往任何时候。花不到600美元，就可以买到容量足以存储世界上所有音乐的硬盘.[page]
随着运用越来越尖端的技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显着提高。此外，由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2010年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用手机，其中大约12%拥有智能电话--其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。
可以通过许多方式来利用大数据在全球经济的各个部门中创造价值。的确，我们的研究表明，整个世界正处在一波巨大的创新、效率和增长之中，正处在竞争和价值获取的新模式的变革时代--所有这些都被大数据所推动，消费者、企业和经济部门无一不在挖掘利用大数据的潜力。但是，这一现象为何现在才发生呢？数据不是一直都是信息和通信技术的冲击中的一部分吗？是的，但是，我们的研究表明，大数据将会带来的变化的规模以及范围处在一个转折点上，随着一系列技术趋势开始加速并汇聚，必将大大扩展大数据的影响。我们已经看到这种汇聚在经济格局中带来的变化。
许多领先的企业已经在使用大数据创造价值，其他企业如果要与之竞争，需要探索如何做到这一点。政府在公共资金受到约束的时期，也面临着提高效率和为公民提供的资金带来的价值的机遇。鉴于全球许多国家人口老龄化这一现实，这一点可能非常重要。我们的研究表明，公共部门可以通过有效地使用大数据来显着提高效率。
然而，企业和其他组织以及政策制定者如果要充分发挥大数据的潜力，就需要应对很多挑战。能够掌握这些技术以获得最大价值的分析和管理人才不足，这是一个重大而紧迫的挑战，企业和政策制定者可以近期内着手解决。仅美国就短缺140,000 到 190,000具备深厚分析技能的人员，以及150万分析大数据并在其发现的基础上做出决策的管理人员和分析师。人才短缺仅仅是第一个挑战。其他挑战包括需要确保适当的基础设施落实到位，并且激励措施和竞争能够鼓励继续创新。此外，必须正确理解对于用户、组织和经济体带来的经济收益，而且必须实施安全措施，以便消除公众对大数据的担忧。
我们如何衡量大数据的价值？
当我们着手确定大数据创造价值的潜力多大时，我们只考虑了那些本质上依赖于大数据的使用的行为--也就是说，那些大数据的使用对于实施某一特定手段来说是必要（但往往未必足够）的行为。我们并未包括那些只包括自动化而并未涉及大数据的手段（例如，通过以ATM代替银行出纳而实现的生产率提高）的价值。另请注意，我们包括了需要使用大数据的手段的总价值。我们并未试图估计大数据对于某一特定手段创造的价值的相对贡献，而只是估计所创造的总价值。
我们完全可以预料，随着运用大数据的技术和技巧不断发展以及经济收益的增长（同时伴随着相关挑战和风险），有关大数据的故事将继续演变。