大数据变现5大步骤6小时
《大数据变现5大步骤》
企业大数据决策体系与商业价值
主讲：韩迎娣
【课程背景】
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，未来的时代将不是IT 时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，企业面对这些痛点则是“有数据不会用，无法产生实际价值”
课程将以大数据资产与价值管理为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据是什么？主要价值体现在哪些方面？企业如何根据所学来做大数据应用，释放数据资产与价值？如何提升企业数字化创新及价值提升能力？使学员学之解惑，学之能用，带领实现企业新的经营增长突破点。
【课程收益】
?识别大数据、大数据应用现状
?大数据如何商业应用及应用价值
?大数据如何变现及资产化
?如何让数据引导企业业务、驱动企业决策
?企业规划大数据应用场景及案例剖析
?如何数字化经营管理，成本变收益方法
【课程宗旨】
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、认识大数据
1、大数据现状及应用痛点
2、什么是大数据？
3、大数据能做什么？
4、大数据特征与特点
5、大数据技术图谱
6、大数据应用场景
案例：
二、企业大数据应用及决策支持系统
1、大数据商业应用
2、决策模式
3、用数据了解你的用户
4、数据引导业务
5、让数据驱动企业决策
案例：
三、大数据变现
1、大数据变现模式及逻辑
?识别
?增值
?变现
?资产化
?治理
2、什么是应用场景？
3、大数据场景及变现能力
4、大数据应用场景
?小城青年
?社交电商
?零售
?智慧交通
?广告
案例：
四、大数据时代，如何让数据成为资产，资产管理？
1、价值导向的数据应用
2、什么是数据资产？
3、数据资产属性是什么？
4、大数据资产管理概述
5、数据资产管理架构
6、大数据资产管理方法论
?建规范
?搭平台
?管资产
案例：
五、大数据未来发展趋势及商业价值
1、无数据不AI
2、数据对企业的价值
?商业价值
?经营价值
?战略价值
3、基于数字化的智能商业
?数字化和智能化是消费发展的主要推动力?智能商业服务消费者的三大特征
?智能商业的双螺旋
?智能商业的快速发展
?企业在经营各环节实现智能决策
4、智能商业，未来已来
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
大数据应用技术课程介绍
大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。
5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会
大数据处理常用技术简介
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据区域市场研究报告33
数据交易的经济价值 建立?大数据交易所的可研分析 中关村?大数据交易产业联盟副秘书长 北京铭科实创科技有限公司CEO 刘铭
?大数据时代背景 数据交易所的定位 数据交易所的产品与服 务 数据交易所的建设途径
数据时代?大背景?大数据的资产积累 ?大数据的价值模式 ?大数据的变现途径 ?大数据的?金融属性
2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB 数千亿网页 几十亿次搜索/天 交易数据、商家数据 社交、游戏数据 用户上传数据 BAT 代表的互联网公司 1000PB 100PB 30PB 100PB 上网记录、通话信息、位置 银行开户、交易 智能电表、水表 电信、金融、电力 10PB 30PB 公共安全、医疗、交通 实时摄像 300PB/Y 交通运行调度 医疗影像、档案 100PB/Y 气象、教育、地理、政务 商业、制造、农业、流通 生产数据 设计数据 监控数据 金融税务教育等 政府智慧城市 卫星预报 200PB 10PB
数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值 3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值 2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余 60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本
数据的间接价值通过应用体现 数据源（交易、科研、互动、传感） 数据获取和治理 数据存储 计算处理 分析和可视化 数据驱动的决策数据直接变现
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
大数据处理技术的特点
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
大数据时代数据资产管理“五星模型”
大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。 数据资产管理的核心
究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。 对于如通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命期从头到尾管理起来。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
中国行业大数据应用市场专题研究报告2015(简版)
中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 （简版）
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易观智库长期致力于互联网、物联网、大数据、云计算、制造业等的深度研究，新 一代信息技术行业是其中最为重要的研究领域之一。 研究报告包括以下：
我们已产出本行业报告：
? ? ? 中国大数据市场年度综合报告（2014） 中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 中国移动云计算平台市场专题研究报告2015
2015/7/23
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大数据 大价值
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目录
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中国行业大数据应用市场概况 重点行业大数据应用现状 大数据行业化应用趋势与看点
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2015/7/23
大数据
大价值
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2011-2018年中国大数据市场规模发展
2015-2018年中国大数据市场营收规模预测
营收规模（亿元 人民币） 300 250 26.7% 200 150 24.7% 137.9 34.7% 28.4% 188.5 35.2% 36.1% 环比增长率 36.7% 37.2% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 2011 2012 2013 2014 2015F 2016F 2017F 2018F
258.6
2014年大数据市场驱动力： ? 来自于线下大数据市场（ IT企业的大数 据应用及大数据平台业务市场）中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动，优 化产品和服务路线图。
102.0 100
50 0 37.4 47.3 59.0 75.7
? Analysys 易观智库
https://www.360docs.net/doc/d2546661.html,
? 来自于线上大数据市场（互联网用户数 据市场，以及以互联网金融为主的线上 金融市场）的成熟度逐渐提高，以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟，市场体量进一步扩大。 ? 企业着力培育数据资产，积极探讨数据 变现，行业大数据多集聚、少融合。 ? 大数据产业集群逐渐形成，即针对企业 而言，以云端大数据集聚为前提条件， 以行业云服务为平台，共享企业间核心 竞争力。
2015/7/23
大数据
大价值
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大数据变现的九种商业模式
大数据变现的九种商业模式 大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。 大数据变现的九种商业模式 在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。 1B2B大数据交易所 国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。 2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有
限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。 2咨询研究报告 国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。 各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。 3数据挖掘云计算软件 云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。 业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有
创建大数据项目的五大步骤
创建大数据项目的五大步骤 企业需要积极的提升他们的数据管理能力。这并非意味着他们应该制定繁琐的流程和监督机制。明智的企业会配合他们的数据活动的生命周期制定灵活的流程和功能：根据业务需求启动更轻更严格、更强大的功能，并根据需求的增加来提升质量或精度。 一些企业正在利用新兴技术来应对新的数据源，但大多数企业仍然面临着需要努力管理好他们已经掌握或者应当掌握的数据信息的困境，而当他们试图部署企业大数据功能时，发现自己还需要面对和处理新的以及当下实时的数据。 为了能够实现持久成功的大数据项目，企业需要把重点放在如下五个主要领域。 1、确立明确的角色分工和职责范围。 对于您企业环境中的所有的数据信息，您需要对于这些数据信息所涉及的关键利益相关者、决策者有一个清晰的了解和把控。当数据信息在企业的系统传输过程中及其整个生命周期中，角色分工将发生变化，而企业需要对这些变化有一个很好的理解。当企业开始部署大数据项目之后，务必要明确识别相关数据的关键利益相关者，并做好这些数据信息的完善和迭代工作。 2、加强企业的数据治理和数据管理功能。 确保您企业的进程足够强大，能够满足和支持大数据用户和大数据技术的需求。进程可以是灵活的，并应充分考虑到业务部门和事务部门的需求，这些部门均伴有不同程度的严谨性和监督要求。 确保您企业的参考信息架构已经更新到包括大数据。这样做会给未来的项目打好最好的
使用大数据技术和适当的信息管理能力的基础。 确保您企业的元数据管理功能足够强大，能够包括并关联所有的基本元数据组件。随着时间的推移，进行有序的分类，满足业务规范。 一旦您开始在您企业的生产部门推广您的解决方案时，您会希望他们长期持续的使用该解决方案，所以对架构功能的定义并监督其发挥的作用是至关重要的。确保您企业的治理流程包括IT控制的角色，以帮助企业的利益相关者们进行引导项目，以最佳地利用这些数据信息。其还应该包括您企业的安全和法务团队。根据我们的经验，使用现有的监督机制能够达到最佳的工作状态，只要企业实施了大数据应用，并专注于快速在进程中处理应用程序，而不是阻碍进程的通过。 3、了解环境中的数据的目的和要求的精度水平，并相应地调整您企业的期望值和流程。 无论其是一个POC，或一个已经进入主流业务流程的项目，请务必确保您对于期望利用这些数据来执行什么任务，及其质量和精度处于何种级别有一个非常清晰的了解。这种方法将使得企业的项目能够寻找到正确的数据来源和利益相关者，以更好地评估这些数据信息的价值和影响，进而让您决定如何最好地管理这些数据信息。更高的质量和精度则要求更强大的数据管理和监督能力。 随着您企业大数据项目的日趋成熟，考虑建立一套按照数据质量或精确度分类的办法，这将使得数据用户得以更好的了解他们所使用的是什么，并相应地调整自己的期望值。例如，您可以使用白色、蓝色或金色来分别代表原始数据、清理过的数据，经过验证可以有针对性的支持分析和使用的数据。有些企业甚至进一步完善了这一分类方法：将数据从1到5进行分类，其中1是原始数据，而5是便于理解，经过整理的、有组织的数据。 4、将对非结构化的内容的管理纳入到您企业的数据管理能力。 非结构化数据一直是企业业务运营的一部分，但既然现在我们已经有了更好的技术来探索，分析和这些非结构化的内容，进而帮助改善业务流程和工业务洞察，所以我们最终将其
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据金融行业大数据变现__明略实战分享案例
金融业大数据驱动业务创新实践分享 周卫天 明略数据
连接 降维新一代金融服务:需要？ 一把手工程数据科学家
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金融行业大数据建设方法论大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。这是基础。 获取、丰富数据；整合外部数据；打通外部数据；完成多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充，其中技术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。 针对具体的、明确的新业务和新产品进行快速落地和创新实现。用互联网模式进行快速迭代，孵化出全新的业务应用。
大数据就在你我身边…… 衣食住行优衣库线上线下打通促进 服务提升店面选址APP 应 用舆情分析智能探头，肯特基跟踪用户互动、店内客流和预定情况，大数据分析人员对于菜单变化和餐厅设计等的优化和预测是物流 等整个闭环优化。星巴克的选址和部分店面空间设计采用大数据分析大数据于我们就如水 电一样在我们身边 俱乐部式高档酒店大数据分 析客户历史数据和酒店就餐 和运动及活动数据优质客户旅游线热线路0元出行，10%本金出行。从搜索到交易达成、包括金融服务
大数据价值变现的路径
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d2546661.html, 大数据价值变现的路径 作者：吴甘沙 来源：《通信产业报》2016年第05期 人工智能领域的一些理论和比较实用的方法，已经开始用于大数据分析方面，并显现出初步令人振奋的结果。至此大数据的价值变现潜能开始逐步被人工智能释放。 大数据的可能价值变现方式分为六种：第一是见微，从小处看到细微的洞察；第二是知著，能看到宏观的变化规律。第三、第四种是当下和皆明，当下是此时此刻的感受，皆明是知前后做到万物皆明，是在时间点上在不同的万物上获得洞察。第五、第六是辨讹和晓意，辨讹是去伪存真、查漏补缺，晓意则由于传统上机器只能处理数据，对于有深刻内涵的内容能否被真正理解显得异常重要。 知著。随着大数据、人工智能的发展，机器能进一步窥探到人类的思想。一是传统采样和定性，采样更多的是了解平均，作为牺牲，采样会把黑天鹅的信号当做噪声过滤掉；二是传统定量的研究，尤其是在社会科学领域，大数据为之后的进一步定量研究做了好铺垫。 社会学里面有一个社会计算学分支，广告中也有计算广告学分支，所有这些都是通过定量的方法更好地了解这个社会、了解个体。无论是群体的理性还是个体的非理性，都可以通过定量的分析获得洞察。 见微。如果说知著是天文望远镜，那么见微就是显微镜。传统观点认为，市场经济的“市场”是所有人行为的总合，由于对数据和行为理解的局限，人们看到的市场亦是打马赛克的块状分布。而随着掌握的数据的增加，这个市场逐渐变成一个高清的纵深的图。 传统上的营销行为讲究的是对客户群体进行细分，随着大数据发展的深入，客户群体从细分到微分、微分到个人，实现从个性化到个体化的转变。 从前，商家只能关注花钱买单的客户，大数据则可以实现用户的体验反馈，并且从点到面逐渐覆盖。仅仅覆盖到线上的面却是不够的，随着移动互联网以及位置信息的丰富，线下位置信息可以揭露更多的洞察。 当下。对于普通用户来说，从浏览一个网页或者看一部电影开始，一旦发起了浏览的动作，作为发行商或者是爱奇艺这样的电影流媒体网站就会到供应方平台发起请求，发起的请求会将这个广告商的画像描绘出来。 接下来，供应方平台会到广告交易平台进一步获取广告，而交易平台又会将需求传输到代表广告主的需求方平台，需求方平台下面有一个数据管理平台，详细分析了每个个体的偏好，根据传送的个体偏好的分析返回，推荐合适的广告。
大数据变现四种途径_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/d2546661.html, 大数据变现四种途径_光环大数据培训 近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。 大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。 西班牙电信：开发“Smart Steps”唤醒沉睡的数据 目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。 近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps 产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。 大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。Smart Steps采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙
https://www.360docs.net/doc/d2546661.html, 电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。 随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。 除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。 Smart Steps也进行了商业化应用方面的尝试。比如，由于Smart Steps的数据很丰富，不管是客户性别等个人信息，还是客户的需求、客户的品位、客户个人移动的模式等数据都涵盖在内，因此Smart Steps可以更好地帮助企业进行一个广告投放。因为男士和女士在消费选择方面的区别非常大，Smart Steps可以帮助企业去辨别某个顾客是男性消费者还是女性消费者，从而进行细分化的广告投放，或产品推介。 西班牙电信公司利用地理位置数据信息，通过运营商的网络数据，可以精确统计人口驻流的情况，为当地的零售商提供开店精确的选址服务。在精确统计人口驻流的情况之后，形成细分的可视化网格，还可以分析出区域内人口的消费情况，从而制定选址分析报告，辅助银行网点进行精确的选址。 沃达丰电信：与第三方合作开发数据商用 沃达丰电信是全球最早进行数据管控、数据治理、商业智能应用和大数据变
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析 如何利用数据赚钱？ 有人说大数据是「石油」是「黄金」，涂子沛说大数据是「土壤」，而马云说大数据是「生产资料」，我觉得他们说得都对，但是也都不对。 因为大数据就是「大数据」。 当大数据应用在不同的领域和不同的场景下，所产生的意义及其所代表的意义也都不一样，你没有办法用一句话完全概况。大数据是互联网时代不可或缺的产物，不管你愿不愿意，大数据就在那里，你我都是大数据的制造者同时也是受惠者，这个生态圈的闭环已经形成，而且还在不断的延伸到各行各业，为不同的行业创造着更新、更大的价值。 大数据的商业模式可划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。 大数据不像电子商务、网游那样有着「直接明确」的商业变现模式。没有直接的变现商业模式不代表没有商业模式。人类对科技新兴产业以及新兴技术的探索是永无止境的。 在最近两年间，中国诞生了大大小小超过400家的大数据新创公司，大数据的应用更是拓展到了我们生活、工作和学习的方方面面，更多的大数据商业变现模式也在逐渐的被发现和应用，部分大数据公司已经可以扭亏为盈，甚至可以实现盈利。 现在问题来了，大数据的商业模式到底是什么？如何利用大数据赚钱呢？今天就分享大数据商业模式以及优势。 首先展示一个常见的大数据平台架构
图1：量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构 这是一个典型的大数据架构，且对架构进行了「分层」，分为「数据源层」、「数据传输层」、「数据存储层」、「编程模型层」和「数据分析层」，如果继续往上走的话，还有「数据可视化层」和「数据应用层」。
2016年大数据领域成果及未来趋势
2016年大数据领域成果及未来趋势 2016年已结束，外媒KDnuggets日前针对大数据领域在2016年度取得的重大发展，以及2017年度可能出现的变化趋势，询问了行业内的顶级专家。虽然各位专家的意见不尽相同，但从其发言中大约可以总结出一个共通点：大数据研究正在由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化。同时由于研究的向前推进，以数据为基础的人工智能、机器学习和物联网等其他各个领域也将会取得越来越大的成果。 Craig Brown，大数据、数据科学、数据库技术领域专家。美国知名的青年导师、科技导师，以及作家。他认为，数据科学领域在2016年出现了一次大规模数据增长。这一增长从需求端推动了诸多云计算服务供应商的快速成长，包括亚马逊AWS、微软Azure和Rackspace等。他认为，数据增长的势头将在2017年延续。并且，2017年将会出现更多基于这些大数据研究的应用项目，包括机器学习、认知计算以及预测分析等。不过，随着数据量增加，应用项目逐渐丰富，用户的数据安全问题也将变得日益严峻，这一点在2017年也不会有很大改善。2017年，数据科学家、首席数据官、首席数据架构师等职位将变得越来越抢手，岗位职责和定位也会越来越明晰。实时数据流和功能更强大的数据传输通道将
彻底颠覆所谓“快速数据”（fast data）和“可操控数据”（actionable data）的定义。 总体上说，大数据科学仍然是一个处于不断发展中的学科，在2017年，这一学科一定会迎来比2016年更大的发展。如果把大数据比作一辆汽车的驾驶员，那么在这位驾驶员的带领下，未来基于大数据的各种实际应用项目将会越来越丰富，也即这辆汽车上的乘客会越来越多。 James Kobielus，大数据领域专家，IBM公司大数据研究首席科学家。他认为，分布式框架Hadoop在大数据领域的重要性正在日渐减弱，MapReduce模型、HBase数据库，甚至分布式文件系统HDFS在大数据科学家眼中也远没有从前重要了。 2017年最显著的变化趋势应该来自于程序员群体，他们将越来越关注数据库领域的编程技能，通过这一技能的提升，获得更多的职业发展优势。他认为在2017年，最热门的大数据科学应用项目将会聚焦于流媒体分析、嵌入式深度学习、物联网、聊天机器人、认知计算、自动驾驶、计算机视觉和语音识别等领域。同时，我们也将会看到，新一代的神经网络芯片、GPU和其他的高性能认知计算框架也将在明年得到更大的发展。 Douglas Laney，美国著名咨询公司Gartner副总裁，首席分析师。2016年，大数据领域一个最大的变化就是人们不