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如何利用大数据做出正确的判断

03月15日 编辑 39baobao.com

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大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导,结合组织战略规划和面向对象的方法论,对组织信息化战略进行规划重造立足数据,以数据为基础建立组织信息化标准,提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。

未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术,基于Hadoop架构,利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品,建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台,实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将,为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。...

如何用大数据做好企业运营

大数据对企业来说有什么用?对于这个连IT界都众说纷纭的事情,要让希望使用大数据产品和服务的企业主们来说,更是一头雾水。大数据是工具,那么它究竟对企业会有什么作用呢?了解了大数据的作用,才能让大数据更好的服务自身。其实,从传统企业的运行流程来看,大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面,帮上企业的忙。下面,我们来看一下到底大数据到底能帮什么忙:

1、帮企业了解用户大数据通过相关性分析,将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。据副总裁曾良表示,从挖掘的角度来看,他们通过对每天60亿的检索请求数据分析,可以发现检索某一品牌的受众行为特征,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,能更准确地了解目标用户,并推出与调性相匹配的产品。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。

2、帮企业锁定资源通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准锁定,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据,将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性,就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样,如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

3、帮企业规划生产大数据不仅改变了数据的组合方式,而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程,不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式,而且能给对组合产生的细节问题,提供相关性的、一对一的解决方案,为企业开展生产提供保障。过去的所谓商业智能,往往大多是“事后诸葛亮”,而大数据则让企业可预测未来的走向,帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征,还将大大降低企业的经营风险,能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案,让生产和服务做到有的放矢。在这方面,不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》,它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。据称,《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,都由数千万观众的客观喜好统计决定。

4、帮企业做好运营过去某一品牌要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊,很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。对于大数据对企业运营的导航左右,梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触,他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略,现在的库存每季售罄率从80%提升到95%,实行30天缺货销售,能把30天缺货控制在每天订单的10%左右,比以前有3倍的提升。”

5、帮企业开展服务通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等,可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点,“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下,对微小的信息流,企业都必须重视,而客户服务为应对这种情况,也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据,通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等,进而面向社会化用户开展精细化服务,提供更多便利、产生更大价值。

怎样运用大数据进行精准营销

一、认清趋势,了解行情,接受大数据理念。目前很多企业主对大数据营销还是处于迷茫期,观望状态,这是很艰难的阶段,但必须要深入了解,越深入越会明白大数据发展趋势,越会明白运用大数据的必要性.

二、找对合作商,看准实力。到底谁能帮助你解决经营的难题?他会不会帮你制作一整套的营销方案,会不会设身处地的想你所想,知你所难,会不会随时关注你的方案有没有效果,随时调整以达到最佳,这真的很重要!

三、运用大数据,解决你的经营难点,甩掉传统的经营模式,告别老,慢,贵的节奏,让你的营销团队智能化;先一步建立属于自己的数据库,抓取属于自己的客户数据,运用前沿产品,把你的广告用眨眼间的光景投放出去,做到新,快,省。

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如何运用大数据助推审计全覆盖

一、创新大数据审计思路。在大数据环境的审计工作要牢固树立起三种思想:一是数据先行思想。随着信息技术的日益发展与广泛应用,被审计单位的经营、管理和核算模式正在由传统的会计核算、经营管理系统的构成要素转向高效、复杂的信息系统。审计人员所面临的原始资料,不再只是手工凭证、账簿和报表,而是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。

这就需要审计人员牢固树立以数据为核心,数据分析先行、数据分行与现场核查相结合相融合的思想方法,才能在新形势下有效推动实现审计监督全覆盖。二是紧跟信息流向思想。在大数据背景下,要充分利用信息化的手段,关注资金的走向、物资的走向、业务的走向,从中发现疑点,深挖严查。 三是多维度数据关联分析思想。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财政数据与宏观经济数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析、财政金融企业社保等相互间的关联分析。

只有通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源,才能真正实现审计模式的创新;只有通过数据的关联分析, 才能实现数据的立体化、多维度挖掘,提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。

二、开拓大数据审计视野。目前的政府审计,主要是对政府各部门及其他公共机构财务报告的真实性、公允性,运用公共资源的经济性、效益性、效果性,以及提供公共服务的质量进行审计;对公共性、财政性资金的收支结果及其直接支配者的监督。

随着全覆盖审计要求“全面审计,突出重点”向纵深推进,以及建构审计“免疫系统”已成客观需要。因此,对于海量数据不仅需要审计的“平面扫瞄”,更要“立体透视”,不仅对所有的财政财务收支情况执行进行检查,还要对形成其行为的各个环节、或所涉及的过程进行检查,对制定、执行的相关公共政策的运行机制进行评估,对制定、执行公共政策的主要负责人的履职绩效进行监督等。

通过多维度数据分析,从体制、机制、制度性的层面揭示问题,预警经济社会发展中的突出矛盾和风险,推动深化改革和制度创新,维护国家经济安全和服务可持续发展。

三、改进大数据审计模式。利用大数据审计信息平台系统,开展多维度数据分析,通过大数据提升审计效益效率。 一是完善数字化审计制度机制。从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制,既确保大数据的开发利用有序有效,也保证大数据运用的健康安全,确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。

二是组建专业数据攻关组。在大数据环境下,审计组织管理方式要注重整合审计力量,在全局、甚至审计系统范围内抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组,探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式,提高审计的质量和效率。 三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点,挖掘出审计线索,使审计资源效能最大化;通过对海量数据进行多维度、多层次分析,尝试建立各类数据分析模型和方法体系,为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础;通过建立被审计单位违规行为库,为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。

四是推动大数据分析的更广泛应用。 一方面,鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析,改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维,逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯;另一方面,培养审计人员平台应用的兴趣和信心,将审计人员平台应用中发现的问题进行分类,评估其紧急程度,按轻重缓急及时解决,避免对审计时间产生不良影响,使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。

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