建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線

趨勢六：數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力，直接影響財務(wù)表現(xiàn)。當“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)**資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的**。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務(wù)收入增長率、銷售收入增長率***正相關(guān)；此外，對于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財務(wù)表現(xiàn)。趨勢七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI（商業(yè)智能）成功的關(guān)鍵采用自助式商業(yè)智能工具進行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。從大量客戶中快速識別出***客戶。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精細營銷；（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不**其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。***經(jīng)濟學(xué)家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就***言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。江寧區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

趨勢四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時，基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺，之后，數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的**一環(huán)。趨勢五：數(shù)據(jù)泄露泛濫未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障?？梢哉f，在未來，每個財富500強企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)攻擊，無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無論規(guī)模大小，都需要重新審視***的安全定義。在財富500強企業(yè)中，超過50%將會設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及**，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的***一個環(huán)節(jié)，**加強后者的安全措施已被證明于事無補。

在這個快速發(fā)展的智能硬件時代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生：（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。（2）為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。（3）分析所有SKU，以利潤比較大化為目標來定價和清理庫存。（4）根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。（5）從大量客戶中快速識別出***客戶。（6）使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避**行為。面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。 [1] 隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線

數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力，直接影響財務(wù)表現(xiàn)。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線

其次，想要系統(tǒng)的認知大數(shù)據(jù)，必須要***而細致的分解它，著手從三個層面來展開：***層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被***認同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。第三層面是實踐，實踐是大數(shù)據(jù)的**終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，**的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)熱線

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