大数据价值评估|评估行业能实现大数据评估吗

❶ 评估行业能实现大数据评估吗

大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处版理的数据权集合。有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面: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) 做小而美模式的中长尾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。

❷ 大数据的价值是什么

大数据是什么?官方解答是巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据最早提出者,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。拥有4V特点,即大量、高速、多样、价值。大数据应用广泛,与人工智能和云计算处境频率较高。在金融领域、营销领域、甚至医疗领域等各行各业中发挥着它的作用。当你拥有了大量数据后,这些结果会对每个行业发展方向解决问题有指向性作用,得数据者得人心,得人心者的天下。祝你今天有个好心情,我是u由二毛(微信:ermaodaxia)

❸ 大数据的价值体现有哪些

第一、帮助企业寻找更多的市场机会

基于用户分析的基础上,企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念,怎么去搜集到更多的用户信息,挖掘可能有的市场机会,这是大数据帮助企业实现的最好方法。

第二、帮助企业提高决策的科学合理性

从大数据诞生的时候来讲,它都是站在企业的决策角度出发,从数据的数量到数据的本质,数据越多,管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。

第三、帮助企业找到人员管理新模式

企业的员工是无条件的服从上级的管理,还是内部一盘散沙,企业的管理效率高不高,在竞争环境日益激烈的今天,对于企业来说,管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效,大数据与企业的核心管理因素相结合,成为企业的资产之一,大数据的成果可以进行企业内部共享,对于企业来说,这是一个变革的机会。

第四、帮助企业提供更加个性化的服务

弹性管理,个性化领导,每一个员工都可以得到更加个性化的培训,每一个用户都可以得到更加个性化的服务,对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。

第五、帮助企业进行商业模式的改革

新型的商业模式不断的出现,对于新的市场机会的出现,大数据可以帮助企业获得更好的产品,新的业务模式也需要企业的商业模式进行支持,抓住机会,企业就可以进行更多的产品和服务的创新。

❹ 大数据是什么有什么价值作用

“大数据”是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。 大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面:亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下,很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据,同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中,数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落,毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据,就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据,根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割,技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式,更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础,例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据,是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存,基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务,与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛,无论大数据获取能力如何发展,直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到,大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%,要明显高于普通买单的18.8%和10.7%,则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后,次单完全存在放大金额的可能,并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量,并适时推出捆绑推荐,以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术,交易行为才能够得到记录分析,企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础,以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路,但其实大数据技术能力并没有建立起来,真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少,很多该做的“埋点”没有做,数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要,且是所有价值的基础,一梁塌,全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司,也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现,至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中,习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑:如何提升运营现状?目标客群是谁?有哪些特点?与竞品相比竞争优势在哪?现有经营问题又是什么?

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘:客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据,类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论,数据作为一种度量方式,能够真实的反映运营状况,帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

❺ 大数据的经济价值体现在哪些方面

数据基础系统工程和应用系统工程。

发展大数据的关键,是要有获得数据的能力和方法,专获得的数据不仅属要及时、完整、准确地存储下来,而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据,还必须有足够的计算能力。

因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。

(5)大数据价值评估扩展阅读:

注意事项:

1、对企业现有数据情况深入摸底,确定客户相关数据在各业务系统中的情况(分布/数据属性/关联性/数据质量等)

2、通过在各业务部门调研和访谈方式,以及用户研究的发展趋势,确定企业各部门未来的应用总体需求目标,并抽象为相关对客户属性/标签的需求。

3、在前两步工作的基础上,通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作,完成相关的总体设计。

4、数据涉及的内部业务系统众多,而且开发商往往不同,加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此,从各部门各业务系统整合数据,要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。

❻ 教你五招评估大数据安全分析产品

教你五招评估大数据安全分析产品网络犯罪和其他恶意活动的增加正在促使企业部署比以往任何时候都更多的安全控制以及收集更多的数据。现在,企业开始将大数据分析技术应用到安全监控中,试图通过范围更广更深入的分析来保护宝贵的公司资源。大数据安全分析技术部分利用了大数据的可扩展性,并结合了高级分析和安全事件与事故管理系统(SIEM)。大数据安全分析适合很多用例,但并不适合所有用例。例如,我们应该考虑一下检测和阻止高级持续性威胁技术面临的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用慢节奏、低能见度的攻击模式来逃避检测,而传统的日志记录和监控技术可能无法检测到这种攻击,因为这种攻击的各个步骤可能在单独的设备执行,跨越很长的时间周期,并且看起来似乎没有关联。扫描日志和网络流量中的可疑活动有时候可能会错过攻击者杀伤链的关键部分,因为它们可能与正常活动的差别不大。而避免遗漏数据的方法之一是尽可能多地收集数据,而这正是大数据安全分析平台中使用的方法。顾名思义,这种安全分析方法利用了大数据工具和技术,这些工具和技术可收集、分析和管理高速生成的大量数据。这些相同的技术还被用于提高各种产品的效率,从针对流媒体用户的电影推荐系统,到分析车辆性能特性来优化运输效率等。但应用到信息安全领域时,它们也同样有用。在评估大数据安全分析平台时,一定要考虑以下五个因素,这五个因素是充分发挥大数据分析优势的关键:? 统一数据管理平台;? 支持多种数据类型,包括日志、漏洞和流量;? 可扩展的数据获取;? 信息安全专用分析工具;? 合规性报告总之,这些功能可提供广泛的功能来收集高速生成的大量数据,并且快速分析这些数据,让信息安全专业人员可有效地响应攻击。第1个因素:统一数据管理平台统一数据管理平台是大数据安全分析系统的基础;数据管理平台负责存储和查询企业数据。这听起来像是众所周知的已经解决的问题,而不应该是一个重要的特性,但它确实很重要。由于关系数据库无法像分布式NoSQL数据库(例如Cassandra和Accumulo)那样经济高效地扩展,处理大量数据通常需要分布式数据库。不过,NoSQL数据库的可扩展性也有自己的缺点。例如,我们很难部署数据库某些功能的分布式版本,如ACID事务等。大数据安全分析产品下的数据管理平台需要平衡数据管理功能与成本及可扩展性。该数据库应该能够实时写入新数据,而不会阻止写入。同时,查询应该快速执行以支持对入站安全数据的实时分析。统一数据管理平台的另一个重要方面是数据集成。第2个因素:支持多种数据类型我们通常会从数量、速度和种类来描述大数据。其中安全事件数据的多样性给数据集成带来了很多挑战。这些事件数据是按不同的细粒度级别来收集。例如,网络数据包是低级别、细粒度数据,而有关管理员密码变更的日志条目则为粗粒度数据。尽管存在明显区别,它们还是可以关联在一起。例如网络数据包可以捕捉有关攻击者到达目标服务器采用的方法的数据,在攻击者获取目标服务器访问权限后,就可以更改管理员密码。第3个因素:可扩展的数据获取服务器、端点、网络和其他基础设施组件处于不断变化的状态。很多这些状态变化记录了有用的信息,这些信息应该发送到大数据安全分析平台。假设网络有足够的带宽,那么,最大的风险就是安全分析平台的数据获取组件无法应对入站数据。如果是这样的话,数据可能会丢失,而大数据安全分析平台则会失去价值。系统可以通过对消息队列中排队数据维持高写入吞吐量,以适应可扩展的数据获取。同时,有些数据库专门用于支持高容量写入,它们采用仅允许附加的方式来写入,数据被附加在日志数据的后面,而不是写入到磁盘的任意块,这可减少了随机写入到磁盘而带来的延迟。或者,数据管理系统可以维持一个队列作为缓冲器,在数据写入到磁盘时保存数据。如果消息激增或者硬件故障减缓写入操作,数据可积累在队列中,直到数据库可以清除写入的积压。第4个因素:安全分析工具Hadoop和Spark等大数据平台是通用工具。虽然它们可以有效构建安全工具,但它们本身并不是安全分析工具。分析工具应该可以扩展来满足企业基础设施中生成的数据,这样来看,Hadoop和Spark等工具满足这个标准。此外,安全分析工具应该考虑不同数据类型之间的关系,例如用户、服务器和网络等。分析师应该能够在抽象层面查询事件数据。例如,分析师应该能够查询使用特定服务器和应用的用户之间的关联,以及这些设备之间的关联。这种查询需要更多图形分析工具,而不是传统数据库中使用的行和列的查询。第5个因素:合规性报告合规报告不再是“最好满足”的要求,而是必须满足的要求。很多因合规目的报告的数据元素都涉及安全最佳做法。即使企业不需要维持合规报告,这些报告也可以为企业提供很好的内部监督。当企业需要提供合规报告,企业需要审查各种大数据安全平台中的报告制度,以确保满足企业的业务需求。有效部署大数据安全分析平台大数据安全分析利用了大数据平台的可扩展性,以及安全分析和SIEM工具等的分析功能。对于企业而言,重要的是认识到这两者的特性,以及有效部署大数据安全分析平台所需的五个因素。简单地使用“安全”来重新命名大数据平台或者坚信SIEM可以处理大数据(尽管它并不是为此目的而构建)并不是真正的大数据安全分析平台

❼ 大数据的价值如何体现

大数据的价值如何体现_数据分析师考试

进入大数据时代,运营商应用大数据发展的驱动因素是什么,是否需要建立新型数据库? 刘伟光: 随着通信行业的竞争日益激烈,传统的语音和短信等主营收入的利润不断下滑,导致运营商必须找到新的利润增长点,同时有效控制运营成本,从而使自身可以在激烈竞争中立于不败之地。这也是为什么运营商把实现精准化营销和精细化运营提升到战略层次的重要原因。

此外,传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求。新型数据库应该具备如下特点:首先应该采用支持大规模并行处理的分布式架构;其次,应该使用基于符合工业标准的开放硬件和系统平台,保证成本可控;第三,随着开源技术不断成熟,创新速度快,新型数据库平台应该易于与新的开源技术进行融合;第四,新的数据库平台应该可以实现与Hadoop平台的无缝集成,实现跨结构化、半结构化、非结构化海量数据的混合分析能力。 卢东明: 运营商目前试图做新型数据库,但是不太现实,首先数据库公司一直以来都是很稳定的几家,需要长期积淀。

其次,大数据不是取代以前的技术,而是混合补充使用,不是新型数据库出来后,就完全替代传统数据库从而大规模使用。数据库是核心、稳定的技术,大数据是开源的软件技术,运营商还是会选择使用相对成熟的软件。 《通信世界周刊》: 大数据今年以来得到格外关注,目前发展状况如何? 卢东明: 大数据在运营商的业务中早就有应用,目前在各个省都得到普遍应用了。大数据这个词目前有些炒作成分,它和以前的数据库不是完全脱节的,是对数据库的延伸。大数据是个现象,是数据库的另一个形态,不是否定、颠覆之前的数据库形态。

目前做大数据的厂商依然是以前那几家数据厂商,不同的产品解决不同的问题。在中国电信行业,从数据量和应用角度来看处于世界领先地位,这是由于电信用户多、规模大,电信业遇到的问题和挑战比较大,解决方案难度高。 刘伟光: 目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域,已经随着市场的需求推出了很多新的大数据实时分析的项目,相信未来的两到三年这个市场将会成倍增长,甚至会到达我们今天不能预期的数量。 需要分析共享大数据的管理工具 《通信世界周刊》: IT企业如何依托大数据为运营商提供管理工具,提升运营效率? 刘伟光: 实现各部门的紧密协作永远都是提升运营效率的不二法门。而IT企业应该为运营商提供实现紧密协作、分析、共享大数据的管理工具,来达成提升运营效率的目标。

此外,大数据时代,IT企业仅仅为运营商提供分析平台、分析工具是不够的。这是因为运营商虽然很了解业务和需求,但普遍缺乏数学建模能力,因此很难利用好这些平台,使其发挥最大效益。所以,如何利用这些平台、系统和数据实现科学建模,同样是提升运营效率的关键所在。 武新: 运营商要解决数据处理效率问题,现在的数据用以前的系统处理需要一天一夜,而应用大数据技术处理可以一个小时完成。在大数据平台,应用云技术,通过集群的方式,几十台服务器同时工作,并进行压缩数据来节省空间。

目前大数据主要是针对结构化数据的应用,用户上哪个网,停留多长时间,通过分析都可做相应的分析结果推送给相关部门。除了对用户上网行为分析,还有网络使用情况、网络设备情况和用户使用手机类型分析。而对非结构化的数据,如视频和图片,目前分析得还较少。 《通信世界周刊》: 大数据具体应用于运营商的哪些业务中,有哪些成功的应用和案例? 卢东明: 大数据主要应用在运营商的“信令”系统分析上,由于其数据量非常大,比“话单”分析的挑战大很多。移动互联网发展起来之后,运营商开始关注大数据,进行“用户行为分析”,根据人群分析做精准营销,推荐流量套餐。

此外,运营商提供IDC服务,通过“云”中心的方式为互联网企业提供服务。 武新: 运营商从最近两三年开始,感受到这方面的压力,开始寻求解决方案。中国移动“信令”分析系统项目对海量数据进行分析和挖掘;中国联通对“话单”数据进行用户行为分析。中国电信“新一代数据库”产品正在测试中,通过精分系统,进行精准营销。此外,在运营商专网也已应用大数据。运营商目前仍处于测试探索中,通过几种方法针对不同的应用进行测试、筛选。

目前运营商的相关项目有“流量分析”、“智能管道”和“新一代数据库”产品等,传统的数据库面对海量数据已经无法支撑,将来会慢慢被大数据代替掉。 要有开放的心态 《通信世界周刊》: 发展大数据需要解决哪些问题,关键点是什么? 卢东明: 由于数据分析要看存储效果,涉及到效率和速度。目前运营商应用大数据存在的问题是避免无限制的花钱。另一方面,运营商要和厂商合作,针对不同的业务类型和应用场景,采取不同的分析方法。此外,运营商要有开放的心态,因为大数据作为开源的软件也不是可以解决所有的问题的。 武新: 在数据处理上,运营商转型中不仅有技术上的问题,还需要经历一个时间阶段和过程。

此外,运营商要转变思维方式,其在数据分析上的经验不如互联网企业,这是方法论问题,关系到如何用数据做生意。运营商以前都是依托传统业务,海量数据的出现,使得行业即将洗牌,运营商不得不转型重视数据挖掘。 但运营商可以发挥自己的优势,首先,要分析用户行为的变化,由分析以前的语音用户转变为分析上网行为。其次,运营商有能力提供类似互联网公司的服务,如QQ聊天。

最后,运营商有专网资源,有自己的数据中心可以运维,但是目前这些优势还没有完全发挥出来,是因为还没把握透用户的需求。

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❽ 大数据挖掘商业价值的方法包括哪些

1、对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 2、运内用大数据模拟实容境,发掘新的需求和提高投入的回报率。 3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 4、进行商业模式,产品和服务的创新。

❾ 商业大数据分析有什么价值

1、客户群体细分,抄然后为袭每个群体量定制特别的服务。

2、模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3、加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。

4、降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

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