大数据与商业分析pdf|有哪位知道大数据和商业智能的区别是什么帮忙给我说一下

『壹』 美国大数据分析专业和商业分析专业的区别

美国大数据分析专业和商业分析专业的区别在于课程内容设置、培养目标、就业岗位版不同：

1、课程内权容设置的区别

大数据分析专业：大数据专业涵盖的内容涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，还有需要学习Computer Science计算机科学和Statistics统计的课程。

商业分析专业：商业分析专业综合了数学与统计、计算机科学、商业三大领域的知识内容，而且该专业是以数据分析和呈现为主。

2、培养目标的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的培养目标是培养大数据相关领域的各类人才，包含专科教育。

商业分析专业：商业分析专业注重培养整合数据、分析数据并且能够给企业的运营提供支持的专业型人才。

3、就业岗位的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

商业分析专业：商务数据分析专业的毕业生则集中在数据分析岗位，比如电子商务运营。

『贰』 大数据时代:五大商业分析技术趋势

大数据时代:五大商业分析技术趋势

目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及 考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以 帮助他们运营业务。

在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。

1.大数据

大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。

尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella认为所有的首席信息 官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。

Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。

HMS公司首席信息官CynthiaNustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险 （Medicare）和医疗补助（Medicaid）项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。 HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与 非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”

大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型（NoSQL）”技术（其包括CouchDB和MongoDB）中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。

Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。 Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访 问。

Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被 传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad 认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。

在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。

Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为 一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作 量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。

GoodSamaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官ChuckChristian称：“我们并 没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保 健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。

IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在 谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解 决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”

2.商业分析速度加快

肯塔基大学首席信息官VinceKellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。

由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。

尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。

Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模 型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”

列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。

Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他 还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平 的重复提升效率。”

保险与金融服务巨头JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其 与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的 计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”

3.技术成本下降

随着计算能力的增长，分析技术开始从内存与存储价格的下降中获益。同时，随着开源软件逐渐成为商业产品的备选产品，竞争压力也导致商业产品价格进一步下降。

Ternent为开源软件的支持者。在加入IslandOne公司之前，Ternent为开源商业智能公司Pentaho的工程副总裁。他称：“对于我来说，开源决定着涉足领域。因为像IslandOne这样的中等规模公司能够用开源应用R替代SAS进行统计分析。”

以前开源工具仅拥有基本的报告功能，但是现在它们能够提供最为先进的预测分析。他称：“目前开源参与者能够横跨整个连续统一体，这意味着任何人都能够使用它们。”

HMS公司的Nustad认为，计算成本的变化正在改变着一些基础性架构的选择。例如，创建数据仓库的一个传统因素是让数据一起进入拥有强大计算能力的 服务器中以处理它们。当计算能力不足时，从操作系统中分离分析工作负载可以避免日常工作负载的性能出现下降。Nustad称，目前这已经不再是一个合适的 选择了。

她称：“随着硬件与存储越来越便宜，你能够让这些操作系统处理一个商业智能层。”通过重定数据格式和将数据装载至仓库中，直接建立在操作应用上的分析能够更为迅速地提供答案。

Hackney观察认为，尽管性价比趋势有利于管理成本，但是这些潜在的节约优势将被日益增长的能力需求所抵消。尽管JohnHancock每台设备的存储成本在今年下降了2至3%，但是消耗却增长了20%。

4.移动设备的普及

与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的 公司是否达到了服务级协议的报告。她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。在五 年前，客户不需要这一功能，但是现在他们需要这一功能了。”

对于首席信息官来说，要迎合这一趋势更多的是为智能手机、平板电脑和触摸屏设备创建适用的用户界面，而不是更为复杂的分析能力。或许是出于这方面的原因，Kellen认为这相对容易。他称：“对于我来说，这只是小事情。”

Rotella并不认为这很简单。他称：“移动计算影响着每一个人。许多人开始使用iPad工作，同时其它的移动设备正在呈现爆炸式增长。这一趋势正在 加速并改变我们与公司内部计算资源交互的方式。”例如，Verisk已经开发了能够让理赔人在现场快速进行分析的产品，因此他们能够进行重置成本评估。他 称：“这种方式对我们的分析产生了影响，同时也让每一个需要它的人随手就能使用。”

Rotella称：“引发这种挑战的因素在于技术的更新速度。两年前，我们没有iPad，而现在许多人都在使用iPad。随着多种操作系统的出现，我们正力争搞清楚其是如何影响我们的研发的，这样一来我们就不必一而再、再而三的编写这些应用。”

IslandOne的Ternent指出，另一方面，为每一种移动平台创建原生应用的需求可能正在消退，因为目前手机和平板电脑上的浏览器拥有了更为强 大的功能。Ternent称：“如果我能够使用一款专门针对移动设备的基于web的应用，那么我并不能肯定我将会对定制的移动设备应用进行投资。”

5.社交媒体的加入

随着脸谱、推特等社交媒体的兴起，越来越多的公司希望分析这些由网站产生的数据。新推出的分析应用支持人类语言处理、情感分析和网络分析等统计技术，这些并不是典型商业智能工具套件的组成部分。

由于它们都是新的，许多社交媒体分析工具可以作用服务获得。其中一个典型范例是Radian6。Radian6为软件即服务（SaaS）产品，近期已经 被Salesforce.com所收购。Radian6是一种社交媒体仪表盘，为TwITter的留言、脸谱上的帖子、博客与讨论版上的帖子与评论中提及 的特定术语以正负数显示，尤其是为商标名提供生动的直观推断。当营销与客户服务部门购买后，这类工具不再对IT部门有很严重的依赖性。目前，肯塔基大学的 Kellen仍然相信他需要对它们高度关注。他称：“我的工作是识别这些技术，根据竞争力评估哪些算法适合公司，然后开始培训合适的人员。”

与其他公司一样，大学也对监督他们大学的声誉十分感兴趣。与此同时，Kellen表示，他可能还将寻找机会以开发专门用于解决学校所关注问题的应用，如 监督学生入学率等问题。例如，监控学生在社交媒体上的帖子能够有帮于学校与管理人员尽早了解学生在大学里遇到的麻烦。Kellen称，目前戴尔已经做了这 些工作，其产品支持公司探测人们关于故障笔记本电脑的推文。他称，IT开发人员还应当寻找一些办法将社交媒体分析得出的报警信息推送至应用中，以便于公司 对相关事件快速做出反应。

Hackney称：“我们没有诀窍，也没有工具处理和挖掘海量社交媒体帖子的价值。不过，一旦你收集了数据，你需要有能力获取公司事件的充足信息，以将 它们关联起来。”虽然Hackney称JohnHancock在这一领域内的努力还处于“起步阶段”，但是他认为IT部门将在公司数据的社交分析服务所提 供的数据关联中发挥重要作用。例如，如果社交媒体数据显示公司在中西部地区的社会评论越来越负面，那么他将希望看一下如果公司在该地区就价格或策略进行调 整是否会扭转这一负面发展趋势。

Hackney称，发现这类关联的意义在于让公司领导相信对社交媒体的投资具有高回报。他称：“在我所从事的行业中，每个人都是精算师，每个人都在计算，他们不会将任何东西建立在想当然之上。”

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书名：数据说服力：菜鸟学数据分析作者名：李军豆瓣评分：6.7出版社：人民邮电出版社出版年份：2016-1页数：213内容介绍：本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。作者介绍：数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。

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书名：数据说服力：菜鸟学数据分析

作者：李军

豆瓣评分：6.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-1

页数：213

内容简介：

如何分析数据，让营销更精准，让成本更低，实现利润极大化？

本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。

本书内容丰富、实战性强，适合于对数据分析感觉兴趣的读者，特别是数据分析人员、销售策划人员等阅读参考。

作者简介：

李军

数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。

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书名：决战大数据

作者：车品觉

豆瓣评分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

页数：236

内容简介：

[内容简介]

大数据时代的来临，给当今的商业带来了极大的冲击，多数电商人无不“谈大数据色变”，并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉，作为一名经验丰富的电商人，在敬畏大数据的同时，洞悉到了数据时代商业发展的更多契机，他创新了数据框架的建立和使用，重新量化了数据价值的指标，并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来，改变思维方式，即可改变数据和商业的未来。

《决战大数据》将视角投入到“大数据实践”的领域，对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值、养数据、多屏时代等大数据应用的热点问题做出了详细的解答，对当今的大数据进行了多角度思考，并提出了做好“个人大数据管理”的前瞻性建议，创建了一个数据化运营和运营数据的闭环系统。同时，《决战大数据》首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱，解密了其数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，对于当今的绝大多数电商企业来说十分有借鉴意义。

《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。

[编辑推荐]

大数据实践的先行者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉首部个人专著：拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考方式，对电子商务未来趋势有独到见解，曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家著名跨国公司任总监。

继《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅之作，引领“大数据实践”风潮：《决战大数据》为数据人拨开大数据时代的层层迷雾，对数据化运营和运营数据的热点问题做了详细的解答，为现代商业的发展提供了数据应用的前瞻性建议和商业新范本。

聚焦阿里巴巴的大数据实践，首次揭开阿里巴巴运营数据的神秘面纱：解密了阿里巴巴大数据实践的“混、通、晒”内三板斧和“存、管、用”外三板斧，还原最真实的阿里巴巴。

首度提出“数据化思考”新思维，改变思维，决胜数据化未来：作者认为大数据时代更多地改变了人类的思维模式，只有掌控大数据背后真正的思维变革才是决胜未来商业的关键。

洞悉大数据与个人、商业与个人的内在联系，指出了“个人大数据管理”的重要性：无论是电商管理层，还是数据分析师，每个人都要有完善的个人大数据管理模式，以避免数据收集和使用中出现信息不对称的断层。

最接地气的大数据著作，既是商业人和电商从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典：作者列举了大量国内领先电商和自身经历的经典“数据分析实例”。内容深入浅出，语言通俗易懂。对当今国内的绝大多数企业来说，更有针对性、借鉴性、实操性，也更接地气。

国内8大顶尖电商和投资人强力推荐，迄今为止最有重量的数据实践之作：eBay 大中华区CEO林奕彰、唯品会创始人沈亚、红杉中国董事总经理刘星、 大众点评网CEO 张涛、安客诚全球副总裁程杰、京东集团高级副总裁徐雷、 桔子水晶酒店集团创始人吴海、LinkedIn商务分析部总监张溪梦等联袂推荐。

图书个人所得全部捐献给“桑珠助学”和雪谦寺重建。

湛庐文化出品。

作者简介：

车品觉

国内大数据实践先行者、数据观察家。现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。

拥有多元化与国际化的教育背景：生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育，曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院等世界一流学院进修。

拥有丰富的数据实战经验与独特的数据化思维：曾先后在汇丰银行、香港电讯盈科、微软、易趣等多家著名跨国公司任总监职务。对电子商务未来趋势有独到见解，是一名未来趋势观察家和实战型培训师。

『陆』 六个步骤 助你最大化大数据的商业价值

六个步骤：助你最大化大数据的商业价值

对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说，回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好： 1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。 2.把目光投向将理论付诸实践的途径上：要实现真正的商业价值，我们必须对理论分析的结果进行实际的运用。这听起来毫无疑问，但事实上有太多的大数据项目都会因为走不过这一关而从此尘封，将理论分析的结果纳入商业活动并使它们因此收益往往并非易事。有时，在实验室里看起来很美好的数据有可能是不可用的；而当你在商业活动中真正需要某项数据时，它也有可能变得过于昂贵。与此同时，一系列的行业法规也对数据的可用性产生巨大的影响。 3.使用最前沿的分析方法：商业智能与商业分析方法的创新正在改变企业从用户数据中获取价值的方式。新兴的数据分析平台也因此不再是像传统的描述性报告或历史记录仪表盘那样的周期性呈现，转而成为了一个能够不断分析传入的数据，提供指导意见，并且实时可操作的庞大系统。大数据的工具与基础设施使得当今的数据分析能够更加快捷简便地对机器学习方法进行应用，从而对包括各种各样结构化与非结构化数据类型的巨大数据集进行探索。 4.拥抱多样化的分析工具：R, Python, Hive, Groovy, Scala, MATLAB, SQL, SAS；哪个才是你的最爱？这个技术创新呈爆炸性发展的世界带给我们的副作用之一，便是常常需要学习一套新的分析工具。等着你最拿手的分析工具自己升级往往不是一个好的选项，领先的分析团队将不可避免地需要使用多个工具来支持他们的业务需求，所以最好的方法是去拥抱这样的多样性，构建一个灵活多样的技能储备，用于实现由不同工具构建的各种分析模型。在一个机械化生产的环境中，将多种类型的分析模型整合到一起往往十分困难。然而，已经有诸如FICO?决策管理平台这样的现代决策管理系统，通过可扩展包以及网络服务标准等渠道实现了对上述方案的简化。 5.利用云端和各类生产力平台：当今时代，进行大数据分析已经不再需要对昂贵的基础设施和特别的专业技能进行庞大的投资。通过在云端运行你的分析项目，你可以让一个专门的第三方处理底层系统和服务，而你专注于手头的业务问题。同时，你也可以把你所需要的能力和服务外包出去，这也许只会是实现项目的总成本中的一小部分。 6.为业务专家们留足操作的余地：这是最后也是最重要的一点。最大的商业价值往往来自于商务专家们一系列可以迅速转化为差异化战略的新见解，而它们有时也能显著提高客户与股东对你的满意程度。具有交互性和高度可视化的仪表板或报告可以更好地提供信息，从而帮助业务专家提出更科学有效的商业策略；标准的决策管理组件则可以使专家们更方便迅速地纳入新的分析模型，并以此洞察他们的业务规则和相关政策；而模拟和数据可视化则可以更好地探索新的商业模式和策略可能带来的潜在影响，使它们更容易被理解，从而加快它们的审批进程，使项目最终走向成功。

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『柒』 有哪位知道大数据和商业智能的区别是什么，帮忙给我说一下。

大数据具有4V特征，抄大量，多变袭，非结构化，而商业智能一般是处理企业内部的业务问题，是关系型数据库。不过说到商业智能的话，国内有几家厂商做的不错，帆软finebi是我们现在用的。你可以试用一下，体会或许更深

『捌』 大数据的商业魅力 从商业支撑到商业决策

大数据的商业魅力：从商业支撑到商业决策电子商务、社交媒体、移动互联网、物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，它们给世界带来巨大变化的同时，也让一个大数据时代真正地到来。与传统数据相比，大数据主要体现在数据量庞大、数据类型丰富、数据来源广泛三个方面，大数据的这三大特征不仅仅悄然改变着企业 IT 基础架构，也促使了用户对数据与商业价值之间关系的再思考。 大数据所蕴含的价值 对于当今的企业而言，数据就是一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。事实上，美国奥巴马政府已经投资 2 亿美金启动了“大数据研究和发展计划”，从政府层面鼓励企业收集海量数据、分析萃取信息的能力。英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士表示：“信息数据就是 21 世界的石油，石油只有经过开采、提炼最后变成汽油等化学品才能够体现出价值。大数据与石油一样，仅仅存储而不进行分析和处理是体现不出它的价值。” 图一：全球知名调研机构 IDC 公司 对全球数据增长以及数据类型分布情况的调研与预测。相对于传统的结构化数据，非结构化数据、内容数据的增长迅速，且蕴含了极大的价值。 任何企业都希望能够充分挖掘出像数据这种战略资源的价值，从而做出更为准确的商业决策。过去传统的商业智能局限在分析企业信息系统自身产生出来业务数据，这些数据大部分为数据库等结构化数据，而随着非结构化数据成为企业数据的主力军，传统商业智能的方式方法显然已经落伍。传统商业智能就犹如坐在自己车里，通过后视镜看后面发生的情况；而大数据分析则像是向前看的望远镜，用户通过望远镜能够看到未来可能会发生的情况。之所以会这样，是因为大数据分析是基于构化和非结构化数据的总和，在数据分析的全面性上是传统商业智能所不能比拟的，这意味着通过分析结构能够提供给企业更加全面和准确的商业洞察力。 图二：全球知名咨询机构麦肯锡对于不同行业所产生的数据类型的分析。麦肯锡全球研究所认为几乎所有行业正在大量产生非结构化数据。 大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，其背后蕴含的商业价值不可低估，IDC 就在其大数据相关报告中着重阐述了大数据的商业价值：行业领导企业与其他企业有着本质的区别，行业领导企业会积极将新的数据类型引入到数据分析之中，为商业决策做出更加准确的判断，那些没引入新的分析技术和新的数据类型的企业在未来是不可能成为行业领导者。这本质上其实是要求企业能够从思维的角度彻底颠覆过去的观点，大数据在未来企业中的角色绝对不是一个支撑者，而是在企业商业决策和商业价值的决策中扮演着重要的作用。 从支撑到决策 传统 IT，从服务器、存储、网络、PC 这些硬件设施，到 CRM、ERP、PLM 等应用软件，本质上是在对企业各个业务流程层面起到了支撑作用，虽然传统的商业智能分析能够对于企业的商业决策起到一定的作用，但是传统商业智能分析在当今这个大数据时代已经举步维艰。大数据的价值在于它能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。 图三：全球知名咨询机构麦肯锡对美国不同行业应用大数据技术潜在价值评估。 麦肯锡认为大数据正在为全球创造不可低估的商业价值。首先，大数据能够能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。 事实上，大数据离我们并不遥远，现实生活中已经有很多活生生的案例，这些案例充分说明大数据对于未来的商业决策有着不可低估的作用。比如 2011 年，英国对冲基金 Derwent Capital Markets 花费 4000 万美金首次建立了基于社交网络的对冲基金。该基金通过对 Twitter 的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。美国加州大学河滨分校也在 2012 年公布了一项通过对 Twitter 消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。 图四：英国对冲基金 Derwent Capital Markets 通过分析 Twitter 数据来预测股市的波动，该应用为典型的大数据应用，通过实时分析数据来获得更为准确的投资趋势。图中红线代表 Tweets 中“平静”数值；蓝线表示 3 天后的道指变化。在这两条线段重合的部分，“平静”指数预测了 3 天后道指收盘指数，从图中我们可以发现红、蓝两线经常走势相近。 可以说，在 IT 日益渗透到企业和个人方方面面的今天，大数据将逐渐成为很多行业企业实现商业价值的最佳途径。IDC 中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“毫无疑问，未来几年大数据会逐渐向更多行业发展，除了互联网和电信之外，其他像政府、金融、制造业都会开始有大数据的应用。”当然，可能还有人会质疑大数据的决策效果，但是不可否认的是大数据正在彻底改变商业决策的模式与方法，大数据是 IT 价值从企业业务支撑到企业决策转变的最好体现。 图五：美国德克萨斯大学《measuring the business impacts of effective data》报告，该报告认为数据使用率提升 10% 对行业人均产出的平均提升幅度有着重要影响，最为明显的就是零售行业，在零售行业数据使用率提升 10% 就能够使得人均产出提升 49%，效果异常明显。 另外值得关注的是，企业的商业决策带有很强烈的行业特性，不同行业的企业对于大数据分析的需求并不相同，甚至由于不同行业的关系，这种需求可能是千差万别。这也就要求大数据解决方案不仅仅包括良好的数据分析能力，也需要包含很多行业的知识。IDC 中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“从传统概念来讲，大数据非常复杂，无法形成打包好的分析应用解决方案。不过在未来几年中，某个行业的应用会形成一个共性，厂商们会基于这个共性打包出一些大数据的解决方案推向这些行业用户。另外，会有更多的行业 ISV 会加入到大数据平台，基于这个大数据平台来开发应用。”从本质上来看，企业用户在商业决策中需要的是一个包含了灵活可靠的基础架构、功能强大的数据分析能力与经验丰富的行业分析能力的大数据综合性解决方案，仅仅依靠几套开源软件和设备是不能满足企业在商业决策上的长久需求，英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士就表示：“大数据不仅仅是一个技术问题，英特尔认为大数据需要一个全面的大数据解决方案。英特尔在提供优秀的基础架构同时，还重点将 Hadoop 软件平台进行优化并提供软件服务，更加重要的是会针对分析工具和用户界面进行不同行业解决方案的定制。此外，英特尔也和众多行业 ISV 进行多角度、多方位的合作，从而构建出一个完善的大数据解决方案。” 从商业支撑到商业决策，大数据的商业魅力正在逐渐显现。在这个商业迅速信息化、社交化、移动化的时代，大数据必然会成为大部分行业用户商业价值实现的最佳捷径，我们需要做的就是认清本质、转变思路、未雨绸缪、运筹帷幄，在大数据时代中抓住无限商机。

『玖』 《麦肯锡大数据指南》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《麦肯锡大数据指南》（麦肯锡）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：麦肯锡大数据指南

豆瓣评分：6.3

作者:[美]麦肯锡（Mckinsey&Company）出版社:机械工业出版社译者:王霞/庞昊/任鹏出版年:2016-10页数:216

内容简介：

本书对大数据、高级分析与营销的未来做出最前沿、权威的解读。帮助企业挖掘数据时代的商业机会。

根据麦肯锡全球研究院（MGI）和麦肯锡商业技术办公室的最新调查研究显示，任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。

有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好：

1. 利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率。

2. 将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案

3. 有效地将这些产品和营销方案投放进入市场。

本书为大数据领域的专家、学者、专业人士提供最前沿、最专业的指南。

作者简介：

作者简介

戴维·考特（David Court）

麦肯锡全球资深董事合伙人。戴维领导着麦肯锡的职能部门，目前是公司数字化举措的负责人。

耶斯科·派瑞（Jesko Perrey）

麦肯锡全球资深董事合伙人。耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人，他致力于帮助客户提高市场与营销能力，以取得高于市场的增长。

蒂姆·麦圭尔（Tim McGuire）

麦肯锡全球资深董事合伙人。蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心，领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。

丹尼斯·斯派莱克（Dennis Spillecke）

麦肯锡全球资深董事合伙人。丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门，帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。

『拾』 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。