公司纠纷大数据

① 企业迁移大数据面临的五大风险

企业迁移大数据面临的五大风险

计算机系统之间的数据传输或存储格式从来就不是一个轻松的任务，特别是当它涉及结构化和非结构化的数据。芝加哥一家企业的数据解决方案提供商的联合创始人兼CEO Arvind Singh（以下简称辛格）认为，复杂的数据迁移工作意味着超负荷运行和延迟都是很长常见的。他指出，在迁移大数据时，面临着五大风险，企业应该竭力避免。

② 查一下公司所有法律纠纷

可以去来风险预警网去查一家公司的源法律纠纷。

风险预警网是一家法律大数据平台，收录海量各级人民法院判决文书、企业/个人案件信息、法院执行信息、税务信息、行政执法信息、催欠信息等并每日更新。

只要输入企业名称，查询案件诉讼信息即可。

示范查询例子如下：

③ 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

④ 如何查询企业有没有法律诉讼 法律纠纷

《最高人民法院关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》（法释〔2013〕17号）第五内条 规定：容“各级人民法院应当将失信被执行人名单信息录入最高人民法院失信被执行人名单库，并通过该名单库统一向社会公布”。最高人民法院“中国执行信息网”，提供查询。上面的失信被执行人，就是被限制高消费的人群。

⑤ 现在企业面临哪些大数据相关的问题F5的大数据解决方案如何解决

企业在数据方面面临的问题可多了：数据量太大、缺乏数据的一个预处理和去噪、实际的需求问题、数据量少等一系列的问题。F5的大数据解决方案为所有的设备平台免费提供了AVR的功能，也就是说应用可视化的模块儿，可以提供基于像源IP地址客户端到F5的访问延时，提供很多高可用数据，另外F5可以提供可编程定制化的日志的输出，可以帮助客户来提供这样的一些态势感知，一些流量的异常分析和判断。F5可以侦听所有层面主要是非加密的协议的这些业务流量，可以按照企业的需要定制化的去输出你想要的内容........，这套解决方案的功能太多了，你还是上官网好好了解吧。

⑥ 为什么很多企业都在搞大数据

这是大数据的时代，也是大数据人才缺乏的时代，权威市场调研机构Gartner的最新报告显示，大数据带动全球IT支出340亿美元。对大数据的要求在逐渐由差异化发展为信息管理实践和技术的“最低门坎”。每个行业都必定用到大数据技术，而那些非“数据驱动型”的企业将面临被产业和市场淘汰的命运；相应地，每个行业都需要大数据人才，没有大数据技术支撑的企业，可能很容易被时代淘汰。
目前大数据行业的情况是：大数据需求旺盛与人才短缺并存。全球领先的咨询公司麦肯锡发布的调查报告指出，对大数据人才的需求正在世界范围内升温。仅在美国，在“深度分析人才”方面将面临14万至19万的人才缺口；在“能够分析数据帮助公司做出商业决策”方面的人才需求超过150万。由于人才缺口大，各企业对大数据人才无论是招聘的还是再培训的都需要，因此大数据人才的薪酬可能是同岗位的中最高的，掌握了大数据技术，工资可能将提升40%左右。
在中国，大数据也正迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。无论是世界范围内还是在中国，大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。很多企业想要走在时代的前头，做大数据行业的领军企业，但是大数据人才高度缺乏，招人困难。这时候企业内训或许是个办法。

⑦ 杭州互联网法院如何宣判首例大数据产品不正当竞争纠纷案

16日，杭州互联网法院对原告淘宝(中国)软件有限公司(下称“淘宝公司”)与被告安徽美景信息科技有限公司(下称“美景公司”)涉“生意参谋”零售电商数据平台(下称“涉案数据产品”)不正当竞争纠纷案进行网上公开宣判。据悉，这是杭州互联网法院宣判的首例大数据产品不正当竞争纠纷案。

“大数据产业作为新型市场形态，目前正处在形成与新兴过程中，相关法律规范也处在探索创立阶段。为保障大数据产业的发展，在加大对侵权行为惩治力度充分保护大数据产品权利人合法权益的同时，审判实践中需积极探索创立相关裁判规则，充分发挥判决引领作用，规范大数据产品的开发与市场应用活动，明晰各相关主体对于数据产品的权利边界，引导大数据产业健康、有序发展。”杭州互联网法院承办法官沙丽说。

这样就减少了时间不用去法院了。

⑧ 企业大数据处理需要注意的几个问题

对于企业来说，如果想更好利用大数据，首先要从物联网、互联网和传统信息系统三方面入手。
目前有大量的数据采集公司把Web系统作为重要的数据来源，在此基础上可以进行大量的价值化操作；传统信息系统往往与具体的行业有紧密的联系，不同企业往往都会有自己的信息系统，传统信息系统是利用大数据的基础，通过在传统信息系统上进行大数据改造往往是首先要完成的事情。
作为企业来说，一方面要根据自身业务的特点来搭建物联网系统，另一方面要注重行业整体数据的获取（来自于Web系统），最后结合自身信息系统的数据完成具体决策的制定。

⑨ 有的企业利用大数据杀熟来完成自己的目标，遭遇大数据杀熟如何维权

在消费的时候遭遇大数据杀熟的时候，我们必须要向相关部门进行投诉，我们国家是非常反对大数据杀熟的行为的，如果能够拿得出证据的话，是能够很好的维护自己的权益。

大数据杀熟的行为是很多的企业存在的一种情况，企业所掌握最大的一个优势便是拥有非常多的数据，而且他们能够利用这些数据获得更多的利润，但是这种利润是建立在老百姓的高生活成本的基础之上的。

在投诉或者维权的过程当中，其实证据是非常重要的，投诉的相关部门也必须根据证据才能够维护消费者的权益。所以我们在遭遇大数据杀熟时候，必须要保留足够的证据，才能够获得一定的赔偿。

大数据杀熟的行为在社会当中一直存在，而且很多的企业都在进行这样的操作，由此可见，数据在社会当中还是非常重要的一个因素。对于我们个人来说，必须要保留足够的证据，在投诉的时候才能够获得更大成功的概率。