创造大数据

Ⅰ 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(1)创造大数据扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

Ⅱ 大数据时代，数据是如何激发设计创造力的

1、许多竞争因抄素会启袭示产品的设计决策，共有有六种因素：定量数据，定性数据，战略利益，用户利益，网络利益，商业利益。

2、数据可以帮助设计者优化工具。

3、数据可以决定一项内容的变革。

用户反馈数据不仅可以获得后台数据库无法获取到的用户行为数据，也可以了解用户的主观态度、用户观点，将主观感受应用到产品设计中助力产品设计。

(2)创造大数据扩展阅读：

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

Ⅲ 创造人工智能需要用到大数据吗

人工智能哪来的智能？所谓智能就是从大数据中学习到内在规律，数据量越大学到的规律就越接近实际，人工智能的水平就越高，大数据是人工智能的基础，没有大数据就没有人工智能。

Ⅳ 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。

Ⅳ 大数据如何创造价值

大数据如何创造价值
数据正形成一股湍流，渗透进全球经济的各个领域。但这到底意味着什么呢？尽管很多人疑惑重重，将大数据看成是对他们隐私的一种入侵。但从好的一面来看，大数据不仅有益于私人企业，也有益于国民经济及百姓。
比如，如果美国医疗可以创造性和有效地运用大数据来驱动效率和质量，每年来自行业数据的潜在价值，估计可以超过三千亿美元；其中三分之二将体现为国民医疗开支减少8%左右。在私营行业，充分使用大数据的零售商有可能将营业利润率提高超过60%。在欧洲发达经济体中，若政府机关使用大数据，估计仅仅在改善运行效率上就可以节省超过一千亿欧元（1490亿美元），这还不包括以大数据为杠杆减少诈骗、失误和税收缺口。
如今日益先进的技术应用于各类软件，配合持续增长的马力，从数据中提取有价值信息的方式也会显著完善。用大数据在全球经济中各行业创造价值的途径很多。私人公司、政府和公共部门，都有很大的机会利用大数据来提高效率和提升价值。
数据已经成为一个生产要素
麦肯锡全球研究院估计2010年全球企业储存在磁盘上的新数据超过7艾字节，而消费者在个人电脑和笔记本等设备上储存的新数据超过6艾字节。1艾字节相当于美国国会图书馆储存信息的4000多倍。
大数据现在触及到全球经济的每个行业。像实体资产和人力资本等生产中的其他要素，大数据是诸多现代经济活动顺利开展不可或缺的部分。估计截至2009年，几乎美国经济的所有行业里，每个拥有超过1000名员工的公司至少平均储存200兆兆字节的数据（即1999年美国零售商沃尔玛仓库数据的两倍）。
近期内最有潜力通过使用大数据来创造价值的地方是那些最发达的国家。展望未来，发展中国家只要条件适当，将会有巨大潜能利用大数据。比如，亚洲已经成为个人定位数据产生的主要区域，因为那里有大量的手机在使用。2010年，中国估计有8亿多部手机在使用，超过其他国家。此外，发展中国家和地区的一些个人企业在数据使用上比平均水平要先进。而且部分组织可借助其远程存储和处理数据的能力。
在基础科技、平台、数据处理的分析能力和使用者的行为（越来越多的个体经历着数字化的生活）的演变和创新驱动下，大数据的未来发展有无限可能。
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。
可以预见，大数据应用将成为个体公司竞争和增长的关键基准，也将促进新一波的生产力增长和提高消费者剩余。

Ⅵ “大数据”的根本是为了价值创造

“大数据”的根本是为了价值创造

前面什么是“大数据”我就很快的过一下，我们看到了“大数据”的一些想法。更重要的是我们怎么看待“大数据”，怎么影响到业务模式的变革，我们也会提到一些案例，我们看到我们的客户在整个“大数据”的变革中会做一些什么东西。在当中最重要的，刚刚吴老师也提到，不但是获取数据，而是如何用它，不管是组织、流程、能力各方面怎么做很好的准备，怎样去挖掘这样的一个机会。
首先刚才大家也提到了，现在进入到了一个“大数据”的时代，如果大家看我们这里做了一个很快的统计，在全球几百个主要的媒体上面，看到在一些标题，或者是在一些主要的段落里面，谈到“大数据”的这个字的话，其实十年前就已经开始有了，但那时候还不是太多。其实在比如说2005、2007年的时候，看最火的字可能是电子商务，看得更加多。2001年时候看到的最多的字是云计算。看最近两三年，“大数据”就突然间增长的非常快了。当然不是说电子商务、云计算已经落后了，这些还是经常看到的自眼，但“大数据”会看到非常高的比例。
“大数据”刚才大家都谈到了一些不同的定义，“大数据”是什么东西，刚才也提到了，其实十多年前、二十多年前，我们就已经会挖掘客户的信息了，会做分析了。但是究竟“大数据”和以前有什么不一样?首先在量上面，是海量的数据，是本来一些的方法、工具，这些是分析不了的，是做不了的，这个量是非常多的。给大家一个概念，现在世界上所有的数据，90%是在过去两年产生出来的，所以你会看到，我们的时间再过一年的话，信息量的增长完全是一个爆炸性的增长。比如说另外一个，可能刚才谈到视频分享网站，有人做过一个统计，比如说你现在坐在一个电脑面前一直看这个视频的话，可能需要一两千年才能够看完。这些数据量这么多，当中对你有用的不一定会太多，怎么挖掘海量的数据，这个量是一个很大的重要的一点。
除了以外，另外一点就是现在不同种类的数据，以前的话，可能在网上你看到了一些文字的资料，现在找东西的话，你会找图片，会找不同的视频，有时候还会有很多不同的模式，比如说你的PUO这些东西，或者是其他的很多不同的种类的信息，这个也越来越多。
其实很多时候，刚才已经提到了，我们要分析，客户分析的数据不但是分析自己的数据，很多时候是要把怎么样和外部的数据结合起来。比如说大家一直可能会谈到沃尔玛，怎么样挖掘沃尔玛自己的客户，他买了什么东西，对未来会买什么东西做一个预期，或者是对未来的什么折扣感兴趣。但是有一个有趣的事情，沃尔玛不但看自己的数据，还会把这些数据和天气的数据放在一起看。比如说下雨的时候哪些货品要多做一点，或者是有台风的时候，客户会来多买什么东西。把不同种类的数据和不同来源的数据做一个很好的分析的话，这个也是“大数据”时代的一个挑战。
另外一点，在媒体里面常常谈到的“大数据”是实时，这个是很重要的，不但是量、种类，要实时的应对，比如说十年前客户做调研和客户细分，需要两三个月的时间来做分析，来做出结果怎么服务好客户。但是现在客户的需要已经不一样了，怎么实时给出应对是重要的一点。
其实我们对“大数据”的理解也有一定的定义，就刚才提到的，其中首先一点是怎么样收集，怎么样去分析，怎么样去理解这些大数据，这当然是很重要的一部分，这里面很重要的一点，不单单是获取，因为我们常常看到一些客户可能觉得浪费时间，外面有那么多的数据，怎么多拿一点进来，但是更加重要的是你有没有这个能力，怎么用这个数据，这个能力非常重要。
这里面提到两个另外的点，一个是“大数据”不是为了获取分析来做，更重要的一点是对于公司价值的创造，如果到最终这个数据你拿到了很多，分析了很多的数据，根本影响不了你的业务的话，这个也没有什么意思，所以价值创造是根本的一点。在这个过程中，我们相信“大数据”对业务的模式是一个很大的变革。所以我们在后面也会提到。
这里面我们随便看不同行业里面的经验。今天早上和一些同事聊的时候，大家也在谈，其实“大数据”究竟对什么行业有最大的影响呢?其实我觉得这个问题是很难回答的。因为我们看到很多客户一直问我们“大数据”对他们有什么影响，电子商务对他们有什么影响。这里面不单单是消费者的公司，或者是B2B的公司，或者是医药的种种的公司，主要是看怎么应用“大数据”，一方面是他们的数据量，数据的来源越来越多了。还有就是刚才提到的，就是怎么和外部的数据结合起来，做到对你业务有价值的帮助。现在价值创造往往上上亿美元的收入，或者是成本方面的增长。
刚刚提到其实不同的行业里面会有不同的应用，这一页是我们几个月之前做的，这上面可能有一些还没有做“大数据”的公司现在已经开始做了，这个变化是非常快的。举一个例子，一个保险（放心保）方面的，过去可能看不同人的年龄，以前开汽车有没有遇到过意外，然后决定你的保险要付多少钱。现在是有一个仪器放你车里面，看你开车是否安全，这个就可以给不同客户更加个性化的定价。这个就是一个“大数据”的应用。另外一种，我觉得也很有趣的例子，大家知道现在是欧债危机，很多政府都遇到了这样的挑战，比如说意大利政府，意大利政府不但是考虑有没有人逃税，不但是要看报上来的数据，在法律允许的情况下，结合了很多消费的帐单、电话费的帐单，比如说你有没有去外地旅游等等，你没有那么高的收入，为什么可以有这么高的消费，把这些数据和他们报上来的收入比较，发现20%纳税人是高风险的逃税人。这个也是一个“大数据”的应用，不但是在业务里面、商业里面，也在政府里面，很多行业里面都会有不同的应用。
这里面谈一下背景，因为很多客户常常问我们，什么叫做商业模式，我们有没有一个好的定义。这个也是我们很多客户比较接受和认可的定义。商业模式，在这里面有两个大的方面，一个是价值主张，比如说从所提供的产品服务究竟是什么东西，目标客户群是谁，收入的模式，比如说定价、商业模式怎么样在里面赚钱的，收入是怎么样来的，这也是一部分，我们叫做价值主张。
另外一方面是在运营模式方面，比如说在整个的价值链当中，怎么控制这个价值链，或者我们在价值链的哪个部分去玩，其中组织的架构，也会影响到商业模式，最终也有成本的模型、成本了模式。我们对于商业模式的变革，商业模式的改造里面，定义在这六个模式里面至少有两个是在改变，才叫做商业模式的改变。比如说你只是改变了目标客户群，其他没有什么改的，这个只是客户群的改变，如果只是多了一点服务和产品，在其他方面也没有改的话，这个也不是根本的商业模式的改变。但是我们后面谈到例子中就会看到，很多客户在运用“大数据”的时候，有两方面的改变和影响，这个就是根本上的商业模式的变革。
“大数据”如何影响到商业模式的变革。这里面有几个大的方面，首先是数据的来源，根据提到数据越来越多，在中间怎么样影响总体的经济链，或者是总体价值链。右边是结果了，刚才提到，可能是六个方面影响我们的商业模式。但是如果大家看一下左边的数据方面，其实数据来源，或者是量越来越多，这个当然是一个很重要的一点，但是刚才吴老师和殷总也提到，获取数据的成本，或者是储存数据的成本越来越低，这个是使得大家愿意越来越多的使用“大数据”。但是更加重要的是要有越来越先进的分析工具，来帮助大家做这些分析，不然的话，如果还是用十年前，十五年前的工具，虽然数据多了很多很多，但是也做不住很好的结果。比如说我们自己内部，过去5年也建立了一个团队，专门看地理方面的数据，全球不同地方的地理数据，比如说中国国内，什么地方有餐厅，什么地方有零售店，其实现在有很好的数据做分析的，十几年前没有这样的数据库，现在有了，我们也有这样的能力。我们也有团队，比如说看全球零售方面的数据分析。比如说几年前我们用很简单的工具来做分析，因为数据少，很容易做。而现在我们自己的咨询公司也会建立这样的能力。
最后当然是客户他们，这些消费者也很愿意的和大家分享这些数据，当然在隐私这些方面可能还是一定的挑战，但是对于他们来说，他们贡献的这种数据，获得了这种便利，比如说在亚马逊上面可以提供书的建议，或者我到沃尔玛里面，有特价的折扣给我，比较个性化，这些是他们比较愿意用他们的数据来换取一些价值。这些种种方面就是为什么现在数据越来越多，怎么样影响到业务模式的变革。
在当中，我们一会儿会谈到比较大的一点，就是中间谈到怎么样真正的影响价值链。比如说现在有了那么多的数据，而且流通性那么好的话，大大增加了在交易、客户、产业之间的透明度。其中还谈到了交易成本都有一定的降低。比如说以前一家公司要做针对性的营销的话，以前可能是很难做的，以前做营销，打一个广告，面对很大的受众，但是不一定很有针对性。而现在用比较低的成本，你有了这个能力，有了这个数据，就可以给客户很个性化的优惠和产品。这个以前是不可能发生的。
在价值链不同部分的规模变革，或者是客户的期望值，这个也是很重要的部分，为什么这些公司要根本的改善业务模式，很重要的一点是客户的期望值在改变。大家觉得现在有那么多的数据，我只看到竞争对手做了那么多的东西，但是我们对于公司的期望会越来越高。
刚才谈到业务模式的六大方面。
我在这里面就不多提这些例子了，我后面会比较仔细的谈在企业和“大数据”当中怎么样去竞争。
在这个方面，首先我们很多时候当客户在看这个问题的时候，会从几个大的方面看。其中最重要的，就是最上面的，就是整个他们对“大数据”方面的整体的定位，或者是战略是怎么样的。这个是很重要的。刚才也说了，不是为了获取数据而获取数据，不是为了分析数据而分析数据，最终希望你怎么样去使用，这个在你的业务里面是希望达到什么样的效果，这个是很重要的一点。这个整体的方向，高层、领导层方面的一些大力的资源方面的支持之外，下面我们会从几个大的纬度看。
第一个，怎么样利用这些数据。这是很重要的部分。数据的用途在哪里。
第二个，我们叫做数据的引擎，其实就是数据基础的建设。
第三个，生态的系统，整个生态系统怎么样去看。
这里面很快把每一点说一下。首先在上面怎么样利用这个数据，我们这里面看到两个大的方面，一个是在机会方面，一个是信任方面。机会方面就是要了解用这些数据会达到什么目的，会有什么样的机会，比如说要挖掘一点对业务方面的洞察，还是希望对整个公司的流程有更加好的完善，更加好的改进呢，还是说你希望给客户提供一些新的产品，以前可能是没有办法提供的，比如说你本来有不同的业务，本来是独立的提供业务，现在不同单元可以分享提供业务，提供新的数据。怎么样利用这些数据，就是要看机会方面，有哪些机会。第二方面叫做信任。这里面其实有两大部分，一个是刚才提到的数据是不是也愿意的提供一些数据给你，就是说让你获得一定的便利，获得一定的优惠，然后客户能够信任你，让你收集这样的数据。另外一部分就是你怎么样建立这个形象，就是在整个的过程中，客户愿意给你，但是慢慢的你要建立一个可信任的形象，就是大家觉得给你这个信息是安全的，就是这个信任。所以怎么样利用和获取信任是很重要的部分。
第二个部分是数据的引擎。第一个是在技术方面，怎么样建立这个平台，这个当然很重要。右边是组织的架构，内部的话，你的组织需要什么样的能力，需要什么样的人才，比如说组织架构，比如说刚才殷总提到在一个公司里面有一个CBO，除了这个之外，有一群人在总部，可能对“大数据”分析比较了解。但是在每一个业务单元里面，是不是也要有人确定这些数据怎么用，怎么获取这些数据，日常和客户的沟通过程中，怎么收集和利用这些数据，这也是很重要的一点。这个是第二个部分。
第三个部分是数据的生态系统了，其实看到了很多的公司，他们不单单是看自己的数据，他们是很好的怎么样确保和他们整个生态系统，或者是第三方的伙伴，他们怎么样分享这些数据，这个总体来说是非常重要的一部分。所以很多时候，我们在过去好几年做了有上百个不同行业的“大数据”的项目之后，总结出来我们客户常常遇到的问题，可能都是这样，很多时候客户一开始来谈的时候，可能都谈上面的机会，究竟什么是大数据，给我们什么样的机会，但是他们慢慢了解之后，知道了这个还不是最大的问题，有了系统和做分析的人，这些都OK了，但是更多是在组织、流程、生态系统方面是更加的挑战。
在其中，我这里准备了两个例子，一个是谷歌，大家也是比较知道的，在运用数据方面是一个比较大、比较领先的公司。在当中会看到我也会从刚才提到的六个方面，怎么样使用数据，里面是怎么样挖掘不同的机会，怎么样得到客户的信任。第二个方面是数据引擎方面、平台方面、组织方面是怎么样做的，最后是怎么样参与生态系统，建立和不同伙伴的关系。
谷歌也很有战略，看到了很多大家还没有看到的机会，他们很早的时候就已经先做了，这个也是客户里面现在比较大的改变，现在有很多东西你要尝试的，因果关系你还没有看到很清楚，但是看到了关联性，虽然看不到因果关系，但是看到了就要尝试。谷歌是比较领先的一个。在当中会看到，在数据用途方面，比如说左边这里，他们常常有很多不同的应用，不管是地图，不管是在其他方面，比如说视频种种方面，有很多不同的应用，有上百种不的应用，就一直在试。它的数据库并不一定有很多，可能是有单一的数据库，在这个数据库里面可以让你做很多不一样的东西，这个就是客户在想的，其实更加重要的不是要获取更加多的数据，其实很多时候客户已经有太多的数据了，甚至有时候他们觉得自己的数据不够，一定要到外面找，其实他们没有想清楚自己的数据怎么用，单一的数据库已经可以让你做很多不同的东西出来，让你尝试不同的东西。
另外一方面，和客户怎么建立信任，比如说一个方面，客户要慢慢的、很快的感受到他们在这些数据方面里面获得的一些好处在哪里。另外一方面，他们收集了这些数据，谷歌这方面做得挺好的，比如说社会责任、社会形象、捐款，这方面他们做得也是很多的，这是为公司建立起比较正面的形象，这方面让客户觉得和你分享这些数据，你也是比较可信的公司。在怎么获取，怎么使用方面，其实很多客户是会考虑非常清楚的。
第二个方面是数据引擎，在整个基础建设方面。首先是技术方面，技术方面我当然不是懂很多。首先是要有统一的自己的数据库，然后在当中扩充性也是比较大的，刚才提到，拿了那么多的数据，怎么把数据库扩充、扩容，这个是非常重要的一点。另外一点是在组织方面，比如说这里面提到，当然你需要一些，我们这里说到数据的工程师，在很多公司里面，这个量不一定很多的，不是一家公司可能有上万人，就要有几百个这样的数据工程师，很多时候有十几个人的小的团队，但是能力都是比较强的，知道怎么进行数据挖掘，怎么把系统建立起来，这个是非常重要的一点。另外一个是在当中右下角，吴老师提到的一点，不是说要根因这方面的东西，其实他们挖掘这个东西的时候，最重要是看关联性，两个动作有一定的关联，然后就知道要去尝试这个东西，然后慢慢的看究竟为什么有这个原因，这个是和传统做一些商业决定是很不一样的。
对生态系统，这个也都不用说了，这里面比如说谷歌通过参与不同生态系统里面，和很多第三方伙伴一起来合作。有一些，比如说上面的是整个搜索的生态系统，下面可能地图也有生态系统，不同里面，和不同的很多人在合作，在工作。
后面我很快的说另外一个例子，这个是宝洁。也是从刚才的六个纬度看一下，怎么使用这些数据，基础怎么建立起来，最终怎么样建立很好的生态系统。这个是刚才提到的上面的三角形，对于大数据整体的战略和定位是怎么样的，可以看到在过去可能几十年的历程中，很多时候，比如说七八十年代、八九十年代，不但是宝洁，很多公司都在想生产力怎么提升，流程怎么做得更加好，或者是比较根本的业务方面的东西，但是会看到在过去几年，有很多大的投入，都是在“大数据”、运用电子商务的机会等，在公司的高层是有很大的决心要做这个工作。所以你会看到，在数据的用途方面是有很多不同的例子，这里面只是有几个例子而已。第一个是在社交媒体方面，其实有一些不单单是他自己的数据，还有外部的数据，他们进行分析，分析之后看到不同客户群的趋势，客户在看什么品牌。后来看到了一个客户很认同的品牌，买了进来这个品牌，然后客户增加了10倍，这个是很重要的一部分。
第二部分是流感方面的药，刚刚第一个是谈到客户端的数据，第二个是在库存上，怎么样提供给零售商足够的库存。这个药可能30%的存货的机会，就是你买这个产品，很多时候是70%的时间是缺货的，但是慢慢经过所有数据的挖掘，就把线下的库存做得更加好了，所以会看到是不同纬度来做“大数据”。第三个方面是怎么挖掘这些“大数据”。每一天收到的电邮，或者是服务中心收到的电话大概是15万个，每天都挖掘这些信息，这些人打电话进来到底是问什么问题，发邮件来到底是问什么东西，把这些理念灌输到不同的业务单元里面。右边也是，要给消费者一个很有信任的感觉，大家才会比较信任的愿意分享和让你使用这些数据。
另外总体的引擎，左边谈到了平台，前面谈的比较多的是技术平台方面，但是也很重要的一个，就是在管理的平台上怎么样去做。比如说这里面提到一个例子，首先要有统一的数据展示的方式，每周一全球的经理开会，就是要把统一数据库里面的发现、展示做一定的使用和研究。然后影响力，在大数据的分析等方面都为高层做很透明的信息平台。
在右边，就整体的组织方面，首先是很清晰的，在集团领导的层面，他们把重要性放得最高的，刚才听到，过去可能是流程提升、效率优化等，现在“大数据”和电子商务这块最重要，这个是组织方面。
刚才也提到，在中央，在集团的层面有一个小的团队，这些可能都是最聪明的PHD、MBA，然后让他们主导在数据方面的战略，是同一时间不但是在集团的层次，在不同业务层面，有专门人谈数据挖掘和谈“大数据”的。
最后是生态系统，虽然以为宝洁是很大的公司，他们有很多的资源和数据，但是要看到和外部，不管是零售商还是经销商，有很多方面的配合是他们要做的。内部有很多的合资公司，怎么样把他们的系统、数据和零售商等做一个联系，这是很重要的一点。右边也是有一些，和主要的合作伙伴，比如说谷歌，还有零售终端，比如说沃尔玛等，这些也是要分析的合作的伙伴。整个的生态系统里面，究竟要做什么东西，这个也是很重要的，不是有了数据就可以了，最重要的是要把生态系统打造起来。

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 人人都在说大数据，那大数据概念是怎么产生的

概念产生：

“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。

Ⅸ 大数据可以通过以下哪些方式为企业创造价值

knowlesys舆情认为：

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

Ⅹ 大数据如何给企业创造实际价值

第来一，通过大数据分析，各源行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。