大数据产品
联通大数据产品及案例介绍：精准营销产品
数据引领未来联通大数据产品及案例介绍目录contents1 2 3产品介绍行业场景案例分享运营商有什么数据运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值身份上网位置社交支出通信终端时序基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户的社交特征运营商通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利基于用户访问什么网址，下载什么应用，访问什么内容等，得到上网喜好运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证。
通过身份信息，帮助金融机构快速判定用户的信用程度运营商有客户最为详实的消费账单，比如流量费，短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了解用户通话行为特征识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展趋势，用户换机周期等通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务运营商数据与传统BAT数据相比优势数据局部性数据封闭性数据割裂性数据全面性互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据很少有互联网公司愿意开放自己的数据，开放更多的是商业模式层面和应用层面。
互联网的数据整合困难，同时注册的个人账号也是短期的，不稳定的。
互联网公司的数据受限于自身的业务，其数据的范围和深度都是有限的。
BAT数据受限于本身的数据基因运营商的数据也许更有代表性和竞争力运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规模优势就越大。
运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。
运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么，这是很多企业的数据难以比拟的。
利用大数据分析优化产品定价策略
利用大数据分析优化产品定价策略在当今信息化和数字化的时代，大数据成为各个行业蓬勃发展的核心驱动力之一。
对于企业来说，利用大数据进行市场分析和产品定价策略的优化，已经成为提升竞争力的重要手段之一。
本文将探讨如何利用大数据分析来优化产品定价策略，以帮助企业提高市场占有率和盈利能力。
一、了解大数据分析在产品定价中的作用大数据分析是通过收集、存储和分析大规模数据集，揭示出潜藏在数据背后的价值和启示。
在产品定价中，大数据分析可以帮助企业识别市场需求、竞争对手策略和消费者行为等重要信息。
通过利用大数据，企业可以快速获得市场变化的实时数据，并对产品定价进行及时调整，以满足市场需求。
二、收集和整理市场数据在大数据分析中，收集和整理市场数据是关键步骤之一。
企业可以通过多种途径收集市场数据，如市场调研、消费者问卷调查和在线社交媒体等。
同时，企业还可以使用各种数据分析工具来整理和清洗数据，以确保数据的准确性和完整性。
三、分析市场需求和竞争对手策略通过对市场数据进行分析，企业可以获得有关市场需求和竞争对手策略的宝贵信息。
在分析市场需求时，企业可以运用大数据分析技术来了解消费者的购买决策过程、购买偏好和价格敏感度等。
这些数据可以帮助企业了解市场需求的变化趋势，从而针对性地调整产品定价策略。
同时，通过分析竞争对手的定价策略和市场表现，企业可以评估自己的产品竞争力和定价策略的合理性。
大数据分析可以揭示出竞争对手的定价动态、价格弹性和促销策略等，为企业制定更具竞争力的产品定价策略提供参考。
四、分析消费者行为和反馈消费者行为和反馈是影响产品定价策略的重要因素之一。
通过大数据分析，企业可以深入了解消费者购买行为、消费习惯和产品偏好等。
这些数据可以帮助企业把握消费者的心理和需求，从而更加准确地定价产品。
另外，企业还可以通过分析消费者的反馈数据，了解产品在市场上的反应和口碑。
消费者的评价和意见可以为企业提供改进产品和调整定价策略的建议。
Smart BI大数据产品介绍
能源 烟草
南方电网 翼中能源 福建电力 广州电力 连云港电力 广东大鹏液化 中烟烟草交易中心 湖南中烟 重庆烟草 广西烟草 ……
电信
中国移动 中国联通 北京电信 广东电信 上海电信 广东移动 河南移动 ……
教育
国家教育部 西安交通大学 中山大学 西南政法大学 中南财经政法大学 安徽财经大学 东北电力大学 贵州民族大学 江西科技学院 河北传媒学院 宁波大红鹰学院 北京市第十二中学 ……
应用部署
国外中间件：WebSphere / WebLogic / Tomcat / Jboss 国内中间件：金蝶、中创、东方通
关系数据库
国外数据库：Oracle、DB2、Teradata、SQL Server、Sybase、Informix、Mysql、PostgreSQL、 Greenplum
IT工程师
业务用户
分析人员
户
查询
报表
自助
分析
报表资源、交互仪表盘、Office分析报告
应
用
开
灵活分析、仪表分析
发
数据集定义
电子 表格
组合分析 透视分析
多维分析 多维探索
数 据 源 管
可 穿 越
面向应用：业务主题 面向数据源：统一语义模型
理
关系数据源
多维数据源
强大的SQL
Office用户
数据不求人
专业的MDX
人大金仓Smart BI大数据产品介绍
SmartBI数据资产管理与利用中的定位
SmartBI概述
SmartBI-集成、扩展的数据利用平台
SmartBI为各个层级提供数据利用服务
Kingbase Smartbi为企业中每个工作岗位、每个人提供必 备的BI能力，将“数量化管理文化”从神经中枢贯彻到神经 末稍。
大数据产品篇
逢迎——迎销之产品篇逢迎，汉语词典解释为：说话和做事故意迎合别人的心意。
大数据时代的迎销，强调企业的产品策略，一切真正从消费者出发，千方百计迎合消费者的心意。
一、大数据时代下的产品策略所谓产品策略，是指企业为获得市场竞争优势，营销体系中的产品系统所运用的措施和手段，如产品定位、产品组合、产品开发、以及品牌策略等等。
产品策略在传统营销理论4P、4C理论中占据着非常重要的核心地位，是营销组合的基础。
传统营销理论认为，企业只有了解消费者的消费行为，满足消费者的需求，制造生产出产品（有形产品、无形产品或服务），为消费者提供满意的产品，并通过市场多种经营和推广手段与消费者实现交易，完成企业的销售目标。
在大数据时代，传统营销组合观念面临者巨大的挑战，迎销观念下的产品策略与传统营销观念的产品策略相比较，出现了很多新特点。
1.迎销观念中产品概念更加表现出消费者成为产品设计开发的主导传统营销观念中，关于产品概念的叙述更加指向为消费者提供利益或好处，除有形的产品实体，产品还是一组实体特色的组合，包括包装、颜色、价格、质量和品牌，以及卖方的服务和商誉。
“所谓产品可指货物、服务、地点、人员或创意。
实际上，消费者所购买的产品超越了产品的实体特色，他们希望从采购产品中获得满足需求的利益和好处”。
36产品概念历来是营销观念的重点，但其在市场营销观念的位置发生过变化。
菲利普·科特勒教授曾经进行了总结，市场营销活动的竞争观念有五种（可以看出产品策略发生变化）•生产观念。
认为消费者喜欢那些随处可买到的价格低廉的产品。
生产导向组织的经理会致力于追求更高的生产效率和更广的分销范围。
•产品观念。
认为顾客最喜欢那些质量最高、性能最好、特色最多的产品。
以产品为导向的组织，重点在于开发优质产品并不断加以改进。
•推销观念。
认为如果对消费者置之不理，他们不会大量购买本企业的商品，因而企业必须进行大量的推销和促销努力。
•市场营销观念。
认为达到企业目标的关键在于正确确定目标市场的需要和欲望，而且比竞争者更有效地满足目标市场需求。
如何对大数据软件产品进行测试
如何对大数据软件产品进行测试前言本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。
案例本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。
这个功能的实现无疑需要用到大数据的技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的，而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。
比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是不合适的。
对产品刚下线时的测试：这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如：1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。
现在添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌；2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。
当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。
3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具，幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。
检查系统能否把张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产品介绍给张蕾。
4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望大家自己考虑。
5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。
BDS大数据安全平台产品介绍
不兼容的也可以通过日志格式说明和样例，2天实现编译支持
非我司出口设备场景：BDS与SAM联动收集ip与账户对应信息，并与第三方出口设备日志关联实现实名制留存和查询
超级日志版——实现实名制日志
我司出口设备场景：出口设备（RSR77、NGFW、EG、UAC等）与SAM联动实现实名制原始日志，并发送实名日志给BDS解析和标准化实现实名留存和查询
Hadoop
PB级以上数据，BDS使用Hadoop集群部署
描述
关系型数据库
分布式索引和存储引擎
分布式文件系统（HDFS)和分布式数据库（HBASE）
说明
1.严格遵循ACID特性，能保证数据很强的一致性
2.读写性能最慢
1.查询速度最快，特别是边写入边查询
2.集群部署最简易
1.支持最大量的数据
2.支持最广泛的分析方法
大数据安全平台解决之道——“看见”安全
大数据安全平台解决之道——兼容开放，看见“八方”
全网日志统一收集兼容第三方厂商
将原始日志标准化统一格式
STEP 1 统一收集并标准化海量数据，构建安全大数据仓库
大数据安全平台解决之道——大数据关联分析 “看见关键”风险
海量原始事件、漏洞进行大数据关联分析，直击要害问题
法律生效：2017年6月1日开始实施日志留存：“出口日志60天” 变为“整网日志6个月“适用对象：在中华人民共和国境内建设、运营、维护和使用网络，以及网络安全的监督管理，适用本法
政策变化——网络安全法
未按规定留存日志就是违法，属于行政案件重庆公安局网安总队已成功查出未留存日志的违法行为
大数据可视化平台产品设计方案
与培训机构合作
与培训机构合作，提供培训课程和认 证，提高产品的知名度和认可度。
感谢您的观看
THANKS
智能化和自动化
通过人工智能和机器学习技术，大数据可视化平台将更加智能化和 自动化，减少用户操作复杂度。
可视化定制化
为了满足日益增长的用户需求，未来大数据可视化平台将更加注重 用户体验和定制化功能。
07
产品商业模式
直接销售模式
商业模式描述
企业可采取一次性付费或分期付 款的方式，向客户销售数据可视 化平台的使用权，并为客户提供 后期维护和更新服务。
值处理等。
数据分析
02
提供基本的统计分析功能，如均值、中位数、方差等，以及更
高级的数据挖掘和机器学习功能。
数据去重与合并
03
支持对数据进行去重、合并以及重新组织，以满足不同场景下
的数据需求。
数据可视化功能
图表类型丰富
提供多种常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图 等，并支持自定义图表类型。
数据动态展示
面
2. 数据分析：提供可视化 数据分析工具，帮助政府 机构、学术研究机构等客 户进行数据研究和科学决
策。
4. 数据报告：提供可视化 数据报告生成工具，帮助 客户快速生成高质量的数
据报告。
产品目标
实现以下目标
4. 优化用户体验：产品应具备简洁、易 用的用户界面，优化用户体验。
3. 增强数据安全性：产品应具备完善的 数据安全机制，保障客户的数据安全。
本过高的场景。
商业模式描述
租赁模式能够降低客户的短期投入成本，同 时为企业提供稳定的现金流。
优势
企业可采取按年或按月收费的方式，向客户 提供数据可视化平台的使用权，并为客户提 供相应的后期维护和更新服务。
2023-大数据应用型产品设计方法及案例-1
大数据应用型产品设计方法及案例随着信息化时代的到来，大数据技术逐渐成为人们关注的热点话题。
然而，大数据技术虽然具有强大的数据处理和分析能力，但是如果无法有效地应用到实际的产品设计中，那么这些数据也失去了其真正的价值。
因此，大数据应用型产品设计方法的研究与探索就显得尤为重要。
一、认识大数据应用型产品设计大数据应用型产品设计是指将大数据技术与产品设计相结合，为用户提供更具有个性化、智能化、精准化等特点的产品方案。
总体来讲，大数据应用型产品设计可以分为以下两个方面：1.大数据采集和处理：在产品设计之前，我们需要收集大量的数据，并对其进行筛选和整理，以便后续的数据分析和建模。
2.大数据应用和展示：通过分析和建模，我们可以得到更准确的数据信息，然后将这些数据信息应用到产品设计中，为用户提供更好的产品体验。
二、大数据应用型产品设计方法在大数据应用型产品设计过程中，我们需要注重以下几个方面：1.确定产品需求：在开始设计之前，需要明确产品的目标用户、使用场景、需求特点等信息。
这些信息将对后续的数据采集、处理和应用产生很大的影响。
2.数据采集和处理：大数据应用型产品设计涉及到大量的数据采集和处理工作，为此需要制定科学的数据采集和处理方案。
具体来说，我们可以采用数据挖掘和机器学习等技术，对大量数据进行筛选和整理，以提高数据的质量和准确性。
3.应用建模和分析：应用建模和分析是大数据应用型产品设计中最关键的环节。
这一环节主要涉及到数据挖掘、机器学习、自然语言处理等多种技术，以及大量的统计分析和模型建立工作。
通过这些工作，我们可以得到更准确的数据信息，并为用户提供更好的产品体验。
4.产品应用和展示：在大数据应用型产品设计中，产品的应用和展示是最终的目的。
我们需要使用科学的设计方法，将数据信息转化为用户可以直观感受到的产品特性，提供更好的产品体验。
同时，我们还需要关注产品的可用性、易用性、可扩展性等方面，以确保产品在未来的应用中能够得到良好的发展。
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大数据产品
近年来，我国大数据产业快速发展，产业规模年均复合增长率超过
30%，据相关数据，2020年超过1万亿元，发展取得显著成效，逐渐成为
支撑我国经济社会发展的优势产业。
大数据行业创新日渐活跃，而我国也成为全球第二大相关专利受理国，
专利受理总数全球占比近20%。我国基础设施不断夯实，建成全球规模最
大的光纤网络和4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一。
但是深问一句大数据行业产品有哪一些？还真说不出个子丑寅卯。以
下是整理归类的大数据产品。
数据源以及API
数据是新时代最重要的生产要素之一，更是大数据应用的基础，数据
与应用的相互促进推动了大数据产业更快地发展。多维度的数据接入是大
数据应用提升效能的根本保证，而应用的丰富则能更快地提升数据的获取
和积累。
大数据基础设施
主要是依附数据库技术，或以数据库技术为根基的一些产品。从技术
演化来看，主要从数据库技术->数据仓库->数据湖->湖仓一体。
大数据分析
大数据应用
前面已经走了两步了，接下来就是根据大数据分析得出的一些结果，
结合应用场景和垂直行业需求进行应用实践。经过20多年的发展，大数
据应用已经深入社会的各个领域。
大数据开源框架
上面四步，其实已经是一个完整的闭环了。而大数据开源框架，就是
整个闭环的支持要件。有了大数据开源框架，可以大大降低大数据的技术
门槛和加快闭环的整体运作。
老斜说
随着社会数字化的进程越来越快、物联网迅猛铺开、技术成本快速下
降、云计算的飞速发展、数据科学的大规模普及以及人工智能的崛起，未
来大数据行业只会越来越成为人类社会的基石。