大数据创造价值

1、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信息来，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源模型来确定的，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zd以大数据如果以现有的算法是不可信的。算法必须创新。

2、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。

3、大数据时代，电商该如何用数据创造价值

数据更透明化、交易环境更净化，未来的电商也将真正走向优胜劣汰的良性竞争中。所以说，不是电商的好日子到头了，应该是不规范的电商的“好日子”到头了，而我们乐见其成。

4、大数据可以通过以下哪些方式为企业创造价值 发现客户需求规律

knowlesys舆情认为：

大数据对企业作用：

1.为企业的发展宣传、造势

2.及时提取价值情报为公关推广及新品研发决策依据

3.实时信息反馈，发现负面舆情避免更大的损失

4.更加深入解政策行情，为营销决策提供依据

5、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。

6、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，获得的数据不仅要及时、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。

(6)大数据创造价值扩展资料：

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。

7、大数据如何给企业创造实际价值？

第一，通过大数据分析，各知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。而从大道数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。首先，大数据的价值密度较低，现在可内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，所容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。

8、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。

9、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正能帮助用户做决策的客观依据，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年的数据量超过此回前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答重要的推动作用。

10、如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

2、数字经济是振兴实体经济的精兵利器

数字经济牵手传统制造，将推动传统工业快速向数字化、网络化、智能化升级，以工业云、数字工厂、机器人技术等为代表的“智能制造”将促进我国工业装备水平大幅提升、自主创新能力显著增强。数字经济也在引领农业现代化。

推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。要深入推进“两化”融合，提升数字经济应用水平，推进大数据在研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的深度应用。

培育个性化定制、众包设计、协同制造等数据驱动的制造业新模式。要促进多方协同创新，繁荣数字经济产业生态，支持产业联盟、行业协会等组织搭建公共服务平台，构建多方协作、互利共赢的产业生态。

3、推动数字化转型应用

与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。

为此，需要建立普惠共创的发展观、科学共享的数据观和包容共治的生态观，抓住工业经济向数字经济转型的机遇，推动产业革命；聚焦大连接、大平台、大数据、大智能，推动国家整体的数字化转型以及产业的数字化应用；促进数字经济时代经济和社会均衡发展，不断加强数字治理。

4、注重四个“结合” 向“数据强国”迈进

领导干部是落实国家大数据战略的行动主体。在国家大数据战略部署背景下，要以大数据提升国家治理能力为目标，以领导干部的现实需求为出发点，帮助领导干部把准形势、用对方法、找好标杆、取得实效，把大数据战略落到实处。

5、注重把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。

大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。

要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。

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