大数据-商业理解,数据科学,技术实践之完美结合
大数据在商业领域的应用和前景
大数据在商业领域的应用和前景随着科技的不断发展和走向成熟，大数据已经成为当下商业领域的一大热门话题。
可以说，借助于大数据分析技术，企业在竞争激烈的市场环境中能够更快更准地掌握市场趋势、把握消费者需求、提高生产效率和增加企业利润率等。
本文将结合相关数据分析案例和已有研究成果，阐述大数据在商业领域的应用和前景。
一、大数据的概念和意义大数据是指具有大体量、高速度、多层次和多样性的数据。
它包括了人类社会活动中所产生的所有数据，而这些数据分散在各个领域。
大数据的产生源源不断且呈几何级数增加的态势，如何有效地管理、分析和利用大数据成为了商业领域亟待解决的问题。
以依靠传统方法进行分析的数据处理为基础，大数据处理可以使企业从可用的大数据中获得更深入的理解，从而能够更快更准地预测、识别、理解和决策。
大数据具有很强的应用前景。
它可以帮助企业更全面、更快速地了解客户需求，从而更好地满足客户的需求。
此外，大数据还可以帮助企业更好地跟踪产品的生命周期，以便在产品变动和市场需求变化时作出更贴切的调整。
同时，大数据还可以帮助企业更好地控制风险和做出更好的商业决策，以便企业更有效地保持竞争力和提高企业利润率。
二、大数据在商业领域的应用1、市场营销大数据在市场营销领域是一个非常重要的应用范围。
借助大数据分析技术，企业可以更好地把握消费者的需求。
例如在社交媒体上进行大数据分析，可以迅速发现消费者的收购行为和兴趣点，预测消费者的需求变化，从而更好地满足消费者的需求。
此外，在品牌营销方面，可以在社会媒体上跟踪品牌和产品的印象，以便企业更好地了解其市场口碑和消费者满意度。
还有，通过大数据分析，企业可以发现不同的市场分割，例如购买力、性别、年龄和人口统计数据。
在市场营销方面，大数据的应用将会更加普遍。
2、风险控制在现代企业中，风险控制是企业日常经营的重要问题之一。
传统的风险控制方法主要是基于经验和丰富的数据整合得出。
这种方法通常不够准确、效率不高并且很耗时间。
大数据分析与商业创新
大数据分析与商业创新随着数字技术和互联网在各个行业的应用不断深入，大数据分析也逐渐成为了企业商业创新的强有力工具。
凭借着大数据分析技术，企业可以更精准地洞察市场趋势，预判消费者需求，更好地解决企业面临的问题，以及扩大市场份额。
本文将探讨大数据分析对商业创新的推动和具体应用。
一、大数据分析与市场洞察在过去，企业通常通过收集与他们产品相关的数据，并用手动或半自动化的方式来分析这些数据，以了解消费者的需求和市场趋势。
但这些传统的方法不仅效率低下，而且容易出现分析失误和误解。
随着技术的发展，大数据分析已经成为了企业洞察市场趋势和预测消费者需求的重要工具。
大数据分析技术可以通过对不同数据来源的综合分析，例如社交媒体、客户服务记录、销售数据、在线广告等，来展现出更为全面和准确的市场动态和趋势。
例如，企业通过分析消费者在社交媒体上发布的帖子，可以了解到他们的关注点、喜好、购买目的，从而帮助企业更好地定位自己的产品和服务，并制定出相应的营销策略。
二、大数据分析与产品创新企业在不断追求创新的过程中，大数据分析同样发挥了重要的作用。
大数据分析技术可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，从而在产品设计阶段做出更为精准的决策，并针对消费者真正的需求进行产品创新。
例如，企业通过分析销售数据和顾客反馈信息，可以了解到顾客对产品的不同评价。
从而根据顾客反馈来避免产品的缺陷，并加强产品特色，满足多样化的需求。
三、大数据分析与营销策略大数据分析技术同样可以帮助企业更好的制定出营销策略。
企业可以通过大数据分析技术了解到消费者的购买行为、购买渠道、需求等。
从而更好地把握市场动向，制定出更为有效的营销策略，提升企业竞争力。
例如，在线广告投放可以通过大数据分析技术进行定位投放，更为准确地找到感兴趣的人群，提高广告点击率和转化率。
同时，企业通过大数据分析还可以评估不同营销策略的效果，从而持续改进其营销策略，提高营销效率。
四、大数据分析与供应链管理世界上许多大型企业已经将大数据分析作为其供应链管理的重要工具。
数据科学与大数据技术在电商行业的应用
数据科学与大数据技术在电商行业的应用随着互联网技术的快速发展和电子商务的兴起，数据科学和大数据技术在电商行业的应用正变得越来越广泛。
数据科学和大数据技术提供了强大的工具和分析手段，以帮助电商企业更好地理解和应对市场需求，提高用户体验，优化运营效率，增加竞争力。
本文将重点介绍数据科学与大数据技术在电商行业中的应用。
第一部分：数据科学在电商行业中的应用数据科学是一门综合性学科，结合了数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识，专注于从数据中挖掘价值。
在电商行业中，数据科学的应用主要集中在以下几个方面：1. 用户行为分析通过分析大量的用户行为数据，电商企业可以了解用户的购物习惯、兴趣偏好以及转化路径等信息。
基于这些信息，企业可以提供个性化的推荐和精准营销，从而增加用户的互动和购买转化率。
2. 营销策略优化数据科学可以帮助电商企业进行精细化的市场调研和用户画像，通过深入分析市场数据和用户需求，制定有效的营销策略。
同时，数据科学还能够对营销活动进行精准的成效评估，实现营销成本的最大化利用。
3. 库存和供应链管理电商企业需要面对大量的库存管理和供应链管理问题，这就需要准确地预测需求和优化库存策略。
数据科学可以通过对历史销售数据和市场趋势的分析，给出准确的库存需求预测，从而降低库存成本和避免供应链断货等问题。
4. 售后服务优化通过对用户反馈和投诉等数据的挖掘和分析，电商企业可以了解用户在售后服务过程中的需求和痛点，从而优化售后服务流程和提升用户满意度。
数据科学可以帮助企业实现智能化的客户服务，提供更好的用户体验。
第二部分：大数据技术在电商行业中的应用大数据技术是指处理和分析庞大、多样化数据集的一系列技术手段和工具。
在电商行业中，大数据技术的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据存储与处理电商企业面对的数据量巨大，传统的关系型数据库已经无法满足存储和处理的需求。
大数据技术中的分布式数据库和分布式计算技术，如Hadoop和Spark，提供了高效、可扩展的数据存储和处理解决方案，能够帮助企业实现海量数据的实时分析和处理。
大数据分析与商业智能
大数据分析与商业智能随着信息化时代的到来，大数据分析和商业智能也逐渐成为各个领域的热门话题。
在商业领域，大数据分析和商业智能已经成为企业决策的重要工具，通过数据分析和挖掘，从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业领导者做出更加科学、精准、高效的决策。
一、大数据分析的背景和定义随着社会对信息的追求，信息技术得到了飞速的发展。
大数据分析在这一背景下应运而生。
大数据分析是指根据大量数据进行分析和处理，从而得出有价值的信息和知识。
与传统的数据分析相比，大数据分析更注重数据源的多样性、数据量的巨大性、信息价值的高效性和应用场景的多样化。
大数据分析主要包括以下几个方面：1. 数据的收集、存储和管理2. 数据预处理和清洗3. 数据的探索、分析和挖掘4. 数据的可视化呈现和应用二、商业智能概述商业智能（BI）是指通过采集、整合、分析和展现从各个企业内部和外部来源获得的商业数据来支持企业管理决策的一套系统性的解决方案。
商业智能一般包括以下几个方面：1. 数据仓库：用于存储分析所需的数据2. 数据挖掘：将数据转化为可用的信息3. 数据报表和查询工具：帮助用户分析和可视化数据4. 决策支持系统：提供预测、趋势和分析5. 操作管理：确保商业智能运营的有效性和可靠性三、大数据分析和商业智能的集成大数据分析和商业智能两者之间的关系，并不是完全独立的。
在商业智能的应用过程中，大数据分析是一个重要的环节。
大数据分析主要是通过应用机器学习和数据挖掘技术，对大量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识，帮助决策者更好地理解市场和客户需求，从而制定出更加科学的决策。
研究表明，大数据分析和商业智能的结合可以帮助企业实现更高的效益。
同时，大数据分析和商业智能的应用可以为企业提供更好的数据分析和决策支持能力，使企业能够更加高效地利用业务数据，更好地满足客户的需求。
四、大数据分析和商业智能的应用一般情况下，大数据分析和商业智能主要应用于以下几个方面：1. 金融领域：通过大数据分析和商业智能应用，发现客户的金融需求，为客户制定更加精准、高效的金融产品和服务，提升客户满意度。
数据科学与大数据的应用
数据科学与大数据的应用随着互联网的普及和人们对数据的重视，大数据和数据科学等概念，成为了人们热议的话题。
大数据和数据科学的应用已经渗透到了我们生活的各个方面，为企业、政府以及个人带来了巨大的变革和机遇。
一、数据科学的概念数据科学是指利用多学科的知识和技术，处理和理解大规模复杂数据的科学领域。
它涵盖了计算机科学、数学、统计学等学科，通过应用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术手段，揭示不同数据之间的关系，从而从中发现数据背后的规律和价值。
二、数据科学的应用1. 商业领域在商业领域，数据科学的应用主要体现在数据分析和预测上。
通过分析大量的数据，企业可以更好地了解客户需求、市场趋势以及竞争对手的情况，从而制定更加科学合理的营销策略。
同时，数据科学还可以帮助企业进行财务预测和风险管理，为企业提供精准的决策支持。
2. 医疗领域在医疗领域，数据科学的应用主要包括疾病预测、药物研发和医疗资源分配等方面。
通过整合大量的临床数据和生理数据，医生可以更大程度地发现疾病的蛛丝马迹，预测疾病的发生风险，从而优化治疗方案。
同时，数据科学还可以利用药理学知识和大规模数据分析，加速药物研发步伐，缩短药物从实验室到市场的时间。
3. 政府领域在政府领域，数据科学的应用主要包括公共卫生管理、城市规划和治安管理等方面。
通过收集和分析大量的社会数据，政府可以更好地了解公众健康状况、城市发展趋势以及治安状况，从而制定更加科学合理的政策和措施。
三、大数据的概念大数据是指数据量极其庞大、多样化和快速增长的数据集合。
这些数据集合不仅包括结构化数据（如数据库记录），还包括非结构化数据（如社交媒体信息、文本文件等）和半结构化数据（如XML文件等）。
大数据还具有3V特点，即Volume（数据量大）、Velocity（数据增长速度快）和Variety（数据种类多）。
四、大数据的应用1. 金融领域在金融领域，大数据的应用主要包括客户画像、风险控制和投资分析等方面。
数据科学与大数据技术的交叉与融合
数据科学与大数据技术的交叉与融合随着信息技术的高速发展，大数据时代正式到来。
数据科学与大数据技术的交叉与融合已经成为一种趋势，对于实现数据驱动决策和提升企业竞争力起到了关键作用。
本文将探讨数据科学与大数据技术的交叉与融合，其对社会、经济和科技的影响以及未来的发展趋势。
一、数据科学与大数据技术的概述数据科学是一门综合性学科，它利用统计学、计算机科学、机器学习等方法和技术解决实际问题。
而大数据技术主要涉及大规模数据的获取、存储、处理和分析。
数据科学和大数据技术通过相互交叉和融合，使得数据分析和决策变得更加准确和高效。
数据科学的核心是数据挖掘和机器学习。
数据挖掘是一门通过在大规模数据中发现模式和规律来进行预测的学科。
机器学习则是让计算机模仿人类学习的过程，通过不断积累和分析数据来提高决策的准确性。
大数据技术则是为数据科学提供了有效的工具和平台，使得数据的存储、处理和分析变得更加高效和便捷。
二、数据科学与大数据技术的交叉与融合数据科学和大数据技术之间的交叉与融合带来了许多重要的变革。
首先，数据科学和大数据技术的结合使得数据的获取和处理变得更加容易。
以往需要耗费大量时间和资源才能获取和处理的海量数据，现在可以通过大数据技术快速获得并进行有效利用。
其次，数据科学和大数据技术的结合使得数据的分析和建模更加准确和精细。
通过数据科学的方法和技术，可以对大数据进行深入挖掘和分析，从中发现有价值的信息和规律。
最后，数据科学和大数据技术的结合也促进了数据驱动决策和智能化发展。
通过数据科学和大数据技术的应用，可以为决策提供更加准确和科学的依据，为企业和组织提供智能化的服务。
三、数据科学与大数据技术的应用数据科学与大数据技术的应用已经渗透到各个领域。
在金融行业，数据科学和大数据技术被广泛用于风险评估、投资分析和智能交易等方面。
在医疗领域，数据科学和大数据技术被用于疾病预测、医疗诊断和个体化治疗等方面。
在零售业，数据科学和大数据技术被用于市场分析、消费者行为预测和精准营销等方面。
大数据的含义和应用事例
大数据的含义和应用事例大数据是指规模庞大、难以通过传统方法进行捕捉、管理和处理的数据集合。
它通常具有三个特征：数据量大、数据种类多样、数据生成速度快。
随着科技的发展和互联网的普及，人们每天都在产生大量的数据，如社交媒体上的评论、电子商务交易记录、传感器收集的环境数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的分析和挖掘，可以为商业、科学、政府等领域带来巨大的改变和机遇。
大数据的应用涵盖了各个领域，下面是几个大数据应用的事例：1.商业智能：企业可以通过分析大量的销售数据、市场调研数据以及消费者行为数据来了解市场趋势、客户需求，并作出相应的决策。
例如，零售业可以通过大数据分析实现智能供应链管理，准确预测产品需求、优化库存管理；金融机构可以通过大数据分析识别风险，改善信用评估和反欺诈能力。
2.健康医疗：大数据在医疗领域的应用主要体现在疾病预测、药物研发和个体化治疗等方面。
通过分析大量的医疗数据，可以提前预测疾病的发生，帮助医生进行早期诊断和干预；同时可以将大数据应用于药物研发过程中，加快新药研发的速度和降低成本。
另外，通过个体化的健康数据，可以为患者提供更加精准的治疗方案。
3.城市管理：大数据可以为城市管理提供更好的决策支持。
通过分析城市交通流量、环境监测数据等大数据，可以实现交通拥堵智能调度、优化城市规划和资源配置，提高城市的可持续发展。
例如，交通部门可以通过大数据分析实现交通信号优化和智能路线规划，提高交通效率和减少排放。
4.农业领域：大数据在农业领域的应用，主要体现在种植业智能化、养殖业智能化和精准农业等方面。
通过分析土壤、气象、作物等数据，可以帮助农民做出科学决策，合理安排种植和养殖计划，提高农业生产的效率和质量。
例如，利用大数据可以实现精准施肥、水肥一体化管理、智能养殖等。
5.教育领域：大数据可以用于改善教育的效果和质量。
通过分析学生的学习数据，可以了解学生的学习状态和需求，为教师提供个性化的教学建议，并为政府制定教育政策提供数据支持。
2023年数据科学与大数据技术专业实践报告
2023年数据科学与大数据技术专业实践报告随着时代的发展和科技的进步，数据科学和大数据技术已经成为了当今社会最热门的领域之一。
学习数据科学与大数据技术的专业，可以使我们掌握现代数据科学的理论和大数据技术的实践，成为探索数据的能手。
通过对该专业的实践学习，我愈发认识到了大数据技术在各个领域的应用。
一、实践项目1：数据仓库项目这个项目的主要目的是搭建一个数据仓库，用于数据的存储和查询，同时还需要考虑到数据的安全性和可靠性。
该项目的整个流程分为数据采集、数据清洗、数据加载、建立数据仓库和数据查询等环节。
我负责的是数据清洗和数据加载部分。
首先，我们需要对原始数据进行处理，使其能够满足数据仓库的要求。
在数据清洗的过程中，我运用了Python和SQL语言处理数据，删除了无用数据和空值，将数据进行分类，并进行了一定的数据预处理。
然后，我将处理好的数据通过数据加载工具导入数据仓库。
整个过程中，我遇到了很多问题，例如数据清洗算法的选择、处理过程的优化等，但是通过互相交流和借鉴，最终我们成功完成了整个项目。
通过这个项目，我收获颇丰。
我了解了数据仓库的构建原理和流程，熟悉了数据清洗和数据加载的流程和工具，更加深入地了解了数据仓库管理的重要性和实践意义。
二、实践项目2：金融风控模型这个项目是我们小组与多家银行合作的，目的是开发一种精确的风控模型来预测个人信用违约风险。
在金融领域，风险管理始终是个重要的话题，违约风险往往会造成相当大的损失。
基于大数据技术，我们可以通过建立精确的风险预测模型提前发现违约风险，并及时采取措施，从而降低银行的损失。
在该项目中，我主要负责构建风控模型。
首先，我使用Python对原始数据进行了清洗和处理，并对数据进行了分析和预处理。
接着，我选择了多种算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对比分析各个算法的表现，并筛选出最优的算法建立预测模型。
最后，我将模型进行优化，使其的准确率更高。
该项目的最终结果是，我们成功的建立了一种高精度的违约风险模型，可以准确预测个人信用违约风险，使得银行在风险评估方面更加精确和可靠。
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银行
全生命周期分析、历叱明细、 精准营销、在线征信与风控 等
公安
卡口 数据分析 情报分析 人口管理
应用套件层
业务相关的应用套件（业务逡辑/决策/安全/数据开放/可视…）
数据集成 平台
收集 清洗 转换
数据洞察平台
FusionInsight
特征/模型/挖掘/可视/服务
数据处理平台 海量数据存储，批处理，迭代处理、实时流处理
Page 4
幵行批处理/Hadoop
解决“大、杂” 多类型数据 复杂计算模型 灵活编程接口
SQL、Java、Python
多种计算模型（MR、图 计算、…）
HDFS、SN分布式
解决“大、快” 结构化数据快 速查询、交亏 式实时查询
MPP数据仓库
SQL、UPF 向量迭代、幵行 列存、SN分布式
内存分析数据库
SQL、UPF MicroEngine、幵行 列存、内存
解决“快、杂” 异构流数据 实时处理
流处理引擎
CQL、规则 网状算子执行 内存
One sizes fit domain 分离架构（四套系统）
数据挖掘算法/建模/其他工具
开发 IDE
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
高级编程接口
批计算
③
流计算
③
MPP DB
系统 管理
③
②
资源管理
②
Huawei等传统IT厂商开始集成Hadoop，Haoop进入企业市场，相关项目⑤ • 第三阶段（2012年~）：博采众长，吸纳AMP Lab、流计算等成果，通过配套工具构筑大数据领域生态系统，形成事实标准；相关项目⑥
Page 10
技术实践 - FusionInsight Hadoop由来
应用层
OpenAPI/SDK REST/SNMP/Syslog
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数据科学 – 华为在数据分析和挖掘领域多项创新研究成果
倾向预测
人物刻画
主题提取
关系估计
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特征管理分析
自劢特征构建
技术实践 - Hadoop已成为大数据事实标准
6大Hadoop 发行版厂商 Cloudera、Hortonworks、MapR、 IBM 、EMC、Huawei
• 第一阶段（2005~2009年）：模仿Google的“三驾马车”，主导者是Yahoo！,Facebook等亏联网厂商，相关项目①②③④ • 第二阶段（2009年~）：模仿Google的“新三驾马车”，主导者是Cloudera、Hortonworks等Hadoop发行版厂商，IBM、EMC、Intel、
解决斱案
统一的企业级大数据平台，数据分级存储，一份数据、一份存储 统一的数据资产管理和数据安全管理 数据共享访问接口和能力开放接口 线性扩容，大数据量时幵发处理速度不减
客户价值
平台的数据存储能力达到PB级，多应用幵发处理速度快 平台与应用解耦，应用间数据共享，加快应用开发和部署的速度 数据资产有效管理，加速挖掘数据价值
—— 招商银行CIO
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客户挑戓
面对亏联网金融竞争，急需重构以金融大数据分析为基础的决策 和服务体系，提升自身竞争力和客户满意度
面对金融数据量和种类不断增加，传统数据处理平台仅适合结构 化数据处理，扩展性差、扩容成本高，无法满足大数据时代要求
解决斱案
企业级大数据平台：高可靠、高安全、易管理、易开发 第一家支持金融等保、第一家支持1000公里以上异地容灾 的海量
Hadoop
HIVE/Impala HBASE
Hadoop API
Plugin
M/R
Spark
Yarn
Storm
API Solr
Zookeeper
HDFS
系统 管理
Oozie
元数据 管理
的数据升值生命周期
开源跟踪研究类
独立发布FusionInsight HD
组件配套GalaX HD
可 靠 安 全 自 管 理，企业 发 行 版
驱劢更敏捷的信息供应链
3
敏捷性的平台，缩短分析时间周期，融合多数据源的快速分析能力
4
转变交付斱式
于计算- 移劢 – 部署 – 开源 – 适应新经济模式
竞争的市场
亏联网思维推劢跨界竞争 开源的发展 产品创新
快速推向市场能力
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大数据处理技术与架构发展趋势
•I/O存在瓶颈 •扩展能力差 •实时性差
性能导向配套电信
持续优化幵回馈社区
2007
Page 11
2011
2013
商业理解 – 协劣招商银行构筑大数据平台向亏联网金融转型
我们把大数据应用视作是生命线，一定是采用大数据 平台企业版，搞开源软件不是我们的主业。在选合作 伙伴的时候，我们一定考虑门当户对，因为强有力的 合作伙伴才能保证3~5年的供应、合作安全”
南京研究所： ETL/实时决策（电软 研发中心）
杭州研究所： Spark（中央软件院） 流计算（中央软件院）
印度研究所： Hadoop（中央软件院） 数据可视化（中央软件院） MOLAP（中央软件院）
深圳研发基地/香港： 大数据分析平台(IT研发中心） 大数据管理平台（IT研发中心） 数据挖掘算法（诺亚实验室）
数据稽查业务
1天 -> 1小时
上海联通统一大数据平台 江苏移劢详单于
存量用户保有率86% 半年 -> 两年
菲律宾PLDT智能大 数据平台
扩容成本 xxK$/T -> xK$/T
THANK YOU
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预测误差率降低一倍；信用卡征信由原来的15天提升到30分钟
商业理解 – 劣力上海联通提升业务创新效率
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客户挑戓
应用烟囱式建设，多种应用系统独立存储，数据无法共享，跨 部门获取数据长达数月
缺乏有效的数据资产管理，不清楚到底有多少数据/模型/规则 ， 数据安全隐患大
现有系统支撑数据量有限，且数据量越大，分析处理速度越慢
DataFarm Data
Porter
Information
Miner Knowledge
Farm er
wisdom
Manager
FusionInsight Hadoop 提供大数据处理环境； FusionInsight DataFarm提供支撑数据洞察端到 端数据农场，支撑数据到信息到知识到智能的闭环
①
分布式文件系统
① 统一持久层，数据减少移劢 ② 统一管理，实现资源共享和管理自劢化 ③ 同一数据可同时进行批处理、流处理以
及查询多种计算模型
One stack rules them all 融合架构（四套变一套）
从BMT三个维度出发解决大数据问题
以客户业务问题为出发点，体现服务理念，围绕商业理解-数据科学-技术实践提供大数据分析咨询服 务，大数据平台服务，大数据行业解决斱案服务。
驱劢转型的劢因
洞察指导业务运营
新的数据经济参与者
于计算等IT消费化趋势
客户面临的挑戓
缺乏对数据的理解与分 析技能 缺乏有效组织数据 不能快速响应市场 缺乏大数据与分析戓略 拥抱新经济模式
大数据分析简单！易用！
1
重新定义用户体验
面向分析，开发人员，降低分析洞察门槛
2
创造更紧密的商业联系
基亍行业的分析模板和最佳实践
数据分析和挖掘平台，无缝衔接企业应用 解决斱案配套能力：数据洞察平台Miner、数据服务平台Farmer 拥有内核级开发的工程团队和咨询、定制化的服务能力
客户价值
统一的金融大数据全生命周期解决斱案 丰富的创新业务：在线明细，实时征信，精准营销 … 小微贷获客预测，比传统斱式提升40倍的转化率；戒有金融资产
应用
1. 业务分析将会决定商业变革
2. 需要全斱位的大数据技术平台
Vertical
3. 数据科学分析技术复杂和对技能要求高
行业解决斱案 快速产生商业收益,
低TCO, SaaS
工具 IT驱劢业务自劢化 BigData
平台 低维护成本
性能 扩展性
服务 有竞争的，准化, 行业经验
Page 2
大数据趋势
新的数据来源（社交，物联网）
商业理解：分解客户业务问题
M 数据科学
数据科学：数据斱法体系和工具 技术实践：大数据相关平台技术