大數據的商業價值精選(九篇)

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第1篇：大數據的商業價值范文

關鍵詞：大數據環境 技術變革 管理創新

在互聯網技術的快速更新與發展的過程中，大數據現象的產生，是人們對于現實時數據的分析、搜集以及整合能力的一種體現?；ヂ摼W傳遞信息的方式，作為大數據的整合和傳播，促使人們開始考慮在獲取、完善大數據環境下的技術應用中存在的問題。在實際工作中，結合實際工作的需求，深入開展探究大數據環境下的技術變革與管理創新的措施，更加有利于促進互聯網技術的更新發展，對于實現人們的生活需求，也具有一定的促進意義。因此，在實際工作中，應充分重視大數據環境下的技術變革與管理創新的探究，并制定合理的發展方案。

一、大數據環境下的技術變革概述

在信息技術的發展時代，大數據現象主要是產生于人們對數據搜索能力、傳輸能力、數據存儲能力、數據處理能力的一種具體表現。大數據環境下的技術變革與管理創新發展，極大的改變了人們的日常生活與工作。與此同時，大數據環境下的技術變革，也從技術層面上升到了國家戰略的最高層面，大數據包含著極大的社會價值和商業價值，其自身的發展存在巨大的潛力。為了有效的促進大數據環境下的技術變革發展，結合大數據應用中存在的問題，深入探究大數據環境下的技術變革與管理創新策略，成樽ㄒ等聳抗刈⒌鬧氐恪R虼耍在實際工作中，應充分重視大數據環境下的技術變革與管理創新策略探究，以便更好的促進大數據環境下的技術應用于管理工作的發展。

二、大數據環境下的技術變革與管理創新策略

為了更好的實現大數據環境下的技術變革的發展目標，結合其自身的發展特點及應用特點，深入探究大數據環境下的技術變革與管理創新策略，成為一項重要的工作。大數據環境下的技術變革與管理創新發展，在很大程度上影響了我國技術創新管理工作，如何充分發揮大數據的價值，提高社會工作的效率，對于社會經濟的發展，也具有非常重要的意義。一般情況下，大數據環境下的技術變革與管理創新策略，主要有：有關事業單位打好信息化基礎，提高知識管理水平；強化政府部門高層人員的數據商業價值意識；成立政府專門的數據部門，設置首席數據官等幾項內容。

（一）有關事業單位打好信息化基礎，提高知識管理水平

大數據環境下的技術變革與管理創新的發展背景下，事業單位如何做好技術變革與管理的工作，始終發揮著至關重要的作用。在事業單位的工作中，真正引入大數據，對于其工作效率的提高，具有很大的影響。為了更好的促進事業單位的發展，充分發揮大數據技術發展的優勢，結合事業單位的信息化建設工作的實際情況，積極地探究大數據環境下的技術變革與管理創新策略非常關鍵。有關事業單位打好信息化基礎，提高知識管理水平，可以更好的促進大數據環境下的技術變革與管理創新發展，并在一定意義上，促進社會經濟的發展。如何實現信息化基礎建設，也是一項很重要的工作。同時，有關事業單位打好信息化基礎，提高知識管理水平，也是完善事業單位信息化建設系統的一項重要工作。事業單位如何結合自身的實際發展情況，有效的進行信息化建設，是其與時俱進的積極表現。只有與時俱進，才能更好的為社會經濟的發展創造價值。因此，在實際工作中，應重視大數據環境下的技術變革與管理創新的策略探究與應用。

（二）強化政府部門高層人員的數據商業價值意識

在實際工作中，強化政府部門高層人員的數據商業價值意識，作為大數據環境下的技術變革與管理創新策略之一，是有關單位應充分重視的一項工作策略。在大數據環境下的技術變革的發展背景下，如何結合大數據環境下的技術變革的特點，制定合理的工作方案，強化政府部門高層人員的數據商業價值意識，充分利用信息的價值，創造經濟價值，對于實現大數據環境下的技術變革與管理創新發展目標，具有非常重要的促進意義。此外，強化政府部門高層人員的數據商業價值意識，也是拓寬大數據背景下，信息技術應用渠道的一種有效方式。強化政府部門高層人員的數據商業價值意識，在日常工作中滲透大數據信息的重要商業價值，不但可以有效的完善單位信息化建設工作，而且有利于推進單位信息化建設工作措施的順利實行。只有政府高層人員意識到大數據信息的商業價值，才能更好的促進大數據信息利用工作的有序開展。因此，在大數據背景下，強化政府部門高層人員的數據商業價值意識，是一項非常重要的發展策略，對于政府部門未來的發展，都具有十分重要的影響。

（三）成立政府專門的數據部門，設置首席數據官

在實際工作中，成立政府專門的數據部門，設置首席數據官，也是大數據環境下的技術變革與管理創新策略之一，對于提高信息數據的使用效率，具有一定的影響。隨著大數據時代的到來，大數據的應用逐漸在人們的生活中得到普及，對于政府或者事業單位而言，如何有效的管理大數據信息，成為重要的發展問題。通過成立政府專門的數據部門，設置首席數據官的方式，完善大數據環境下的技術應用中存在的問題，可以極大的促進人們提高工作的效率以及生活的質量。同時，成立政府專門的數據部門，設置首席數據官，也是強化政府部門信息化建設工作發展的一項措施。通過成立政府專門的數據部門，設置首席數據官的方式，引起工作人員的關注，促使其更加全面的了解大數據時代信息的使用價值及存在的重要性。只有充分意識到大數據時代信息的商業價值，才能激發人們更好的開展相關工作。因此，在大數據環境下的技術變革與管理創新策略探究中，成立政府專門的數據部門，設置首席數據官是一項非常重要的策略。

三、結語

綜上所述，在互聯網技術及社會經濟快速發展的過程中，大數據環境下的技術變革與管理創新探究，已經成為人們關注的重點問題。在大數據環境下的技術變革與管理創新發展中，大數據環境下的技術變革，為提高人們的網絡信息采集效率，奠定了一定的基礎。其次，在最短的時間內，可以搜集到不同用戶的數據，再根據數據的內容、特點進行深入分析，進而確定大數據環境下的技術變革的方案。結合大數據環境下的技術變革與管理工作的具體情況，積極地探究大數據環境下的技術變革與管理創新，可以更好的促進大數據環境下的技術變革與管理。因此，重視大數據環境下的技術變革與管理創新的發展，并及時的采取有效的發展方案，可以更好的促進事業單位及政府部門信息化建設工作的開展，提高工作人員的工作效率，使其可以充分發揮自身的才華，創造更大的工作價值，為社會經濟的發展做出積極地貢獻。

參考文獻：

[1]鄭偉，張立民，楊莉等.試析大數據環境下的數據式審計模式[J].審計研究，2016，（04）.

[2]郭叢冉，李艷，張煜超等.大數據環境下企業社會責任的信息披露[J].商，2015，（02）.

[3]沈弋，徐光華，王正艷等.“言行一致”的企業社會責任信息披露――大數據環境下的演化框架[J].會計研究，2014，（09）.

第2篇：大數據的商業價值范文

大數據是新的石油

在言必及“數據”的時代，大數據到底發展到什么程度？據統計，近年來全球數據量爆炸式增長，互聯網、各種移動設備、傳感器搜集了大量數據，全球所有信息數據中90%產生于過去兩年，2013年每天全球產生25PB數據，相當于1500個國家圖書館信息量的總和。亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend曾說“數據是新的石油?！笨梢娬莆樟藴蚀_有效的數據等于占據了主導地位、掌握了核心資產。

隨著大數據時代的到來，對大數據資源的開發利用能力正成為國家競爭力的重要體現。在美國，在國家戰略角度將大數據的地位比作工業時代的石油，大數據產業已經全面挺入商業化階段，廣泛滲透到經濟、政治、教育、安全和社會管理等眾多領域。在歐盟，相關報告指出，歐盟公共機構產生、收集或承擔的地理信息、統計數據、氣象數據、公共資金資助研究項目、數字圖書館等數據資源的全面開放，預計每年將會給歐盟帶來400億歐元的經濟增長，歐盟認為大數據是促進經濟增長的重要力量。在英國，經濟與商業研究中心CEBR 2012年研究報告進一步證實了大數據的經濟價值，2017年預計將達到407億英鎊。

同時，越來越多機構和企業也迫切希望，從不同渠道獲取多種類型、結構復雜的大數據，并挖掘出有價值的趨勢洞察，以便快速、準確地制定決策，驅動商業和管理創新。

大數據商業價值尚待挖掘

目前，云計算、人工智能等技術的成熟讓挖掘大數據價值成為可能。在國外，對大數據的挖掘在日常生活中已經開始應用。回到國內，大部分機構和傳統企業都面臨著大數據商業價值尚待開發的難題，不僅數據孤島嚴重，數據存儲與管理的規模、數據分析挖掘以及智能化能力也都存在著難以突破的瓶頸。

據悉，作為天然的大數據企業，百度擁有完整、領先的大數據技術，每天處理15PB的數據，通過對積累十幾年的全網大數據進行處理，百度成功推出百度指數、百度商情、百度司南等一系列大數據商業化應用，以及“百度遷徙”、“景點舒適度預測”、“城市旅游預測”等大數據社會化產品，便于公眾和企業使用百度開放的大數據資源。下一步，百度選擇了將自身處理大數據的技術能力對外開放。

第3篇：大數據的商業價值范文

比如，早在2000年左右的時候，四大行都在規劃數據倉庫，一期的投資預算都在1個億左右，當時香港某銀行做了一個8TB的數據倉庫，光裝進去就得花三四天時間，分析完這些數據又得花很大的投入。成本高、周期長致使大數據在那個時候并沒有蔚然成風。

而今天，做一個1TB的數據庫，所花成本不到原來的十分之一，甚至百分之一。分析計算成本的降低就導致即使只有一個想法，也可以很快把大量的數據裝進來，即使分析完沒有什么發現，試錯的成本也很低，這就是為什么十年前大家不談大數據，而談商業智能、數據倉庫的原因。曾經人們夢寐以求的分析、計算，在今天很簡單就能實現。很多小的分析加起來就成為一個大的價值，背后還是計算成本的根本性下降。

對于大數據，大家通常會想到“3V”，即Volume（數量）、Velocity（速度）、Variety（種類），但是大數據在數量上并沒有絕對的標準，它只是相對于處理能力而言，若干年前，英國最好的大型處理計算機所能計算的數據量只相當于今天一部蘋果手機的一半。大數據對速度的實時性要求更高一些，過去很多數據都是先儲存下來然后再導進數據庫，但今天對于數據的實時抓取和分析能力提升了很多。對于種類來說，如今各種非結構化數據已經出現了。其實以前這些數據不是沒有，但若干年前我們對于聲音、圖象等數據是沒有分析手段的，即便拿到了也沒有辦法分析。

2015年2月11日，波士頓咨詢公司（BCG）最新報告《互聯網金融生態系統2020系列報告之大數據篇：回歸“價值”本源：金融機構如何駕馭大數據》。報告認為，成就大數據的并不是傳統定義的“3V”，更重要的是第四個“V”，即Value（價值）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用并創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式變革時，大數據才真正誕生。

大數據的商業價值

谷歌當年就用數據來預測流感，這是非常有意義的事情。某基金管理公司在引入大數據的分析和技術之后，各部門都在用數據說話，然后再做決策，一改過去靠領導拍腦袋做決定的狀況。

金融行業是一個數據強度很高的行業，每產生100萬美元的收入，會沉淀下820GB的數據。金融行業天然有它的數據屬性。比如在零售銀行里面，個性化的定價、客戶細分、預見客戶流失等方面，都會用到大數據。招商銀行就正在用大數據對客戶流失進行預警。另外在風險控制領域，大數據的應用也非常多。過去的風控需要很多人為的干預在里面，成本非常高。今天，大數據技術讓大家能更及時、更快速、更低成本地發現風險。對于運營的優化，大數據也發揮出很大的作用。比如有些銀行通過大數據的分析，很清楚分布在各處的ATM機對現金的需求量，從而很精準地投放網點資源，減少浪費。同時很合理地安排運鈔車和放鈔頻率，降低成本。

保險行業也是數據強度非常高的行業。保險行業的產品開發、營銷銷售、報單管理、理賠、資產管理等關鍵環節都有很多大數據的應用。比如醫療保險，通過大數據分析就會發現，20%的大病賠付事件占據了賠付金額的80%，如果能及早發現這20%的案例，并及早干預的話，就不會演化到后面的巨額賠付，就能夠大幅度降低賠付金額。比如讓客戶提早徹底治療，一定要足夠休息等。

美國Axciom公司收集了全球電梯運營商的數據，然后提供給銀行，銀行據此做出準確的決策判斷。Axciom在收集數據的時候，首先注意到世界上的電梯運營商主要集中在日本和德國;其次電梯運營數據的主體非常簡單，就是在哪棟寫字樓哪家公司停了多久，是不是正常運營;再用這些數據去匹配黃頁，通過黃頁可以查到哪家公司在某棟寫字樓。Axciom把這兩項數據匹配起來之后，得出一個很簡單的事實：一部電梯在一家公司每天?？康拇螖?。持續觀察這些數據后，會知道電梯發生異動的情況，如果在正常范圍值上下波動20%是很正常的，但是如果忽然減少了一半，或者忽然增加了一倍，這背后就有原因。Axciom不做任何的判斷，只是告訴銀行，你的某個客戶電梯?？看螖蛋l生異動。銀行拿它去提示客戶經理，要去拜訪一下這家公司是否出了問題。在這點上，銀行想知道貸款是否安全，債主是否逃跑了。Axciom這樣的創新讓銀行的貸后檢查變得更加有針對性，而且也更加的及時。

國內應用大數據的案例并不多，有種“雷聲大雨點小”的感覺。比如國內金融機構的數據其實是非常多的，但是這些數據往往散落在各個部門，是一種比較割裂的狀態。如何真正能夠跨部門協作把這些數據整合起來，是很多國內金融機構面臨的一大難題。這也是造成大家感覺大數據很熱，現實卻比較單薄的原因。

報告作者之一、BCG大中華區董事經理張越女士認為，大數據并不僅僅是一個技術問題，它更多的是一個商業問題、管理問題。所以大數據要求金融機構重新審視自己的基礎設施和自身所處的環境?！皩鹑跈C構而言，及早出發，積極、理性地試水投入，讓整個機構能夠夠借助大數據來盡快實現自我提升，這是將數據持續轉化為生產力乃至競爭優勢的必由之路?！?/p>

從數據到價值的掣肘

簡單來講，從數據到價值需要經歷四個層次。各種不同的數據在第一個層次里會用各種硬件和軟件的方式進行收集和存儲，這是最基礎的層面。數據被實時和非實時地清理、加工，并被歸檔存儲為有效信息以后供后續分析處理;第二個層次很關鍵，要對收集的數據進行去噪和增強處理，完成關系型信息和非關系型信息相對整合;第三個層次屬提升層次，是知識發現層。以人工智能和數據挖掘技術來分解、提煉信息，找出有價值的信息點，完成從信息到知識的轉化;第四個層次就是蛻變層，是智慧汲取層。借助可視化工具，將經驗、判斷與知識相融合，使數據升華為智慧，開始指導商業價值的創造。

從數據到嵌入式商業模式的變革一共有七步，即數據收集、許可和信任、儲存和處理技術、數據科學、協調、行動洞察力、嵌入式變革。在這七個步驟中，最難的是許可和信任以及協調。很多金融機構都很擔心所擁有的數據能用嗎？如果客戶投訴怎么辦？如果監管不同意怎么辦？協調也是很難的，比如說數據的整合，技術部門和業務部門的對接問題。業務部門總覺得技術部門作為不足，而技術部門也往往不知道要解決什么問題。實際這是一個溝通協作的問題。

對于金融機構來說，如何駕馭大數據，把數據引到價值層面？報告作者之一、BCG合伙人兼董事總經理何大勇先生認為有三個關鍵點：第一個關鍵點是“人”。即使在數據、技術等滿天飛的時代，人還是創造價值的主體。其在大數據時代，數據科學家是復合型人才，既要懂得業務的需求，又要能夠處理數據，要知道在技術層面上到底應該發生什么。這樣的復合型人才是挖掘大數據能力非常關鍵的群體。所以吸納善于“跨界”的復合型人才，構建復合型團隊就成為金融機構的關鍵所在。

第二個關鍵點是高效的行動。大數據在現實應用中，給大家的啟示是大數據本身不意味著大價值。很多時候大數據帶來的發現是一個小機會，單個來看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因為有了低成本的手段，所以可以將大量的小機會聚沙成塔，產生大的價值。高效行動是很多金融機構面臨的一大挑戰?？梢砸朐囧e機制，試十次成功的機率和試一百次成功的機率結果是不一樣的。而且更關鍵的是，如果試對了一回，是不是能夠強烈地去推廣，這也是很多金融機構面臨的困惑。

第三個關鍵點是構筑優勢。其根本就是轉變思維。很多人會認為，大數據能解決很多我們以前一股腦不能解決的問題，大數據浮現出來的價值似乎是自動的。但實際上，大數據轉化成價值的時候，很多管理性的問題同樣是需要解決的。思維轉變意味著一場異常深刻的變革，而這樣的變革勢必觸碰到體制層面。

大數據的本質是管理

每家公司都需要了解自己的客戶，大數據究竟能帶來什么？如何讓大數據的商業價值最大化？比如銀行的交叉銷售，以前大家最希望系統能夠告訴營銷人員下一步該推薦什么產品，很多銀行采取的做法是總行說了算，總行說現在要推信用卡，下邊的營銷人員就去推信用卡;總行說現在要推現金管理，下邊營銷人員就去推現金管理。很多時候，這樣做的成功率是有限的，因為這是從一個面去推。而在大數據的分析之下，銀行會更精準的發現，向那些跟銀行有過信貸關系的老客戶推薦現金管理的成功率會更高?？蛻艚浝砭筒挥冒ぜ野羧ネ片F金管理產品了。這樣做交叉銷售的成功率會提高很多。

有一個典型的例子，一位先生搬家到澳大利亞，連續兩年定期收到一家保險公司的短信，推銷他們的壽險產品。但是這位先生當時根本就沒有購買的意愿和需求，這無疑是一個非常無效的營銷。后來，保險公司通過大數據分析發現，在一個家庭有孩子的前后一兩年，出于保護家庭的原因，對壽險產品的需求會強很多。而從信用卡交易的數據去找出到底哪些家庭打算要孩子或者剛剛有了孩子是很容易的，因為這些家庭購買的東西不一樣。保險公司針對這些家庭做精準營銷，在很短的時間內，交叉銷售成功率就提高了30%。

再比如，很多公司都想了解當一個有價值的客戶要丟失了該怎么辦？有一家銀行做了大數據分析，結果發現在整個能帶來貢獻值的客戶里，在一個特定價值區域里面，這批客戶是最容易動搖的。因為這個范圍并不是很大，所以很容易能把這些客戶篩出來。大數據還分析出怎樣讓穩定這些客戶。當一個客戶的朋友圈用的都是一家銀行的時候，就會穩定得多。所以這家銀行當時做了一個減少客戶流失的舉措，就是營銷客戶的朋友圈，讓客戶更多的朋友都用自己的服務，而不是到處給客戶送禮物，強留客戶。

第4篇：大數據的商業價值范文

數據作為企業資產的重要組成部分，其核心性不斷凸顯。由于大數據時代下的數據具備數據量大、流速高、種類繁多、非結構化強等一系列特點，其面臨的威脅也將是多樣的、復雜的、前所未有的。對此，全球服務器安全、虛擬化及云計算安全領導廠商趨勢科技認為，在大數據時代的對抗中，企業需要建立以數據保護為核心的云安全智能防護戰略，更全面、更迅速的化解Hadoop等基礎架構層的威脅。

趨勢科技中國區業務發展總監童寧表示：“大數據帶來的一個關鍵變化是對非結構化數據的重新審視，在過去，這些大量而瑣碎的數據并沒有得到有效利用，商業價值較小，因此普遍被排除在企業數據保護戰略之外。但在大數據時代，非結構化的數據將成為企業發掘數據商業價值，提供需求預測、決策支撐能力的重要來源。因此，企業的數據保護戰略必須隨著新型威脅而進行變革，做到全面覆蓋與重點部署的協同一致，以更好地保護企業的數據資產。”

如今，在一些金融、互聯網等大數據應用程度較深的企業，APT攻擊的背后更是受到了商業犯罪團體的控制。同時，黑洞攻擊也已經升遷至2.0時代，不論是企業還是個人，每一個數據的擁有者，在大數據時代都將面對前所未有的危險。然而，作為大數據應用工具的Hadoop，在數據安全設計和防護功能上并不能夠完全滿足用戶的需求，它存在著訪問控制較弱、無合規性設計、無數據加密、策略管理較弱等一系列的問題，而其包括的多個 Web UI和完全依賴于 Kerberos復雜部署的特性，都不能保證數據的一致性，而一旦遭遇篡改，錯誤的結果會導致錯誤的決策。

在企業應對數據威脅需求的推動下，趨勢科技憑借領先的技術優勢和對全球數據威脅的感知力，推出了云安全智能防護戰略。對此，童寧表示：“構建Hadoop的安全模型可采用分層方式進行。在最外層必須進行良好的訪問控制，確保只有相關權限的人才可訪問Hadoop數據；第二層是網絡威脅防御，設定相關機制，防止網絡受到入侵；第三層是應用層程序升級，確保沒有漏洞；第四層是數據保密，防止數據被竊??；第五層是保證數據的完整性，使數據不會受到篡改?；谏鲜鑫鍖颖Ｗo策略，就可獲得基于Hadoop結構的安全策略模型?！?/p>

目前，趨勢科技已經著眼于推進大數據安全的實際落地，一改傳統的序列化數據處理方式，引進Hadoop計算系統，把所有接收到的事件進行分類和交叉處理，并利用Hadoop系統進行運算，由此形成智能網絡防護云。而趨勢科技即將推出的服務器深度安全防護系統（Deep Security），將繼續發揮業界獨有的無安全部署優勢，在Hadoop“五層”防護結構中分別實現防火墻、IDS/IPS、防惡意軟件/Web 應用防護/虛擬補丁、數據加密、完整性監控的功能，并在支持大數據應用全程審計的基礎上，幫助用戶完成安全戰略的又一次變革。

第5篇：大數據的商業價值范文

關鍵詞：大數據；線上線下電商；用戶數據；挖掘研究

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）34-0010-02

隨著電子商務的發展，數據的價值得以體現，企業內部管理的數據和各種社交網絡下的數據，使得電子商務所產生的數據呈現爆炸式的發展。用戶數量的增加使得企業對于用戶數據的管理增加了難度。大數據時代已經來臨，電子商務正在經歷著多樣化、大規模的數據發展，龐大的數據資源使得數據處理的難度和代價增加，如何對這些數據進行捕捉和挖掘就成為電子商務發展的重要問題。O2O電子商務模式是一個聯系線下商家和線上用戶的商業平臺，其能夠將實體經濟與虛擬用戶相結合，為商務發展提供了全新的發展模式。用戶數據的大規模增加遠遠超出了傳統商務所能夠處理的數據范圍，復雜的數據充斥使得商家難以挖掘數據的價值，從研究中發現，電子商務的數據利用率僅有5%，因此在大數據環境下，商家對O2O用戶數據的挖掘非常重要。

1 在大數據背景下O2O的用戶數據特點

相比傳統的數據，O2O用戶數據除了交易平臺的數據之外，還帶有社交網絡數據、用戶終端數據等，因此O2O用戶數據符合大數據的基本特點。

1）數據體量大

隨著電商企業發展的日漸成熟，很多O2O企業產生的用戶數據已經達到了TB級，加入了社交網絡和移動網絡后的O2O用戶數據不僅僅是用戶交易的數據，其涵蓋了更加廣闊的數據源，未來O2O用戶數據的規?？梢赃_到PB級或是更高的EB級，因此在未來的電子商務發展中，會有更多TB級的數據應用在決策分析中。

2）數據的類型多

O2O用戶數據的類型比較復雜，除了用戶的基本數據資料交易記錄，還帶有企業的內部交易服務信息等結構化數據，用戶的交易反饋、平臺的數據機構和終端信息等非結構化的數據，可以說O2O用戶數據不是由單一化的數據構成，其更多涉及過程化的數據。

3）數據留流動速度快

電子商務發展對數據處理的速度要求很高，特別是用戶數據的實時處理有著極高的要求。用戶的數據隨著用戶的行為而產生，這些數據在交易的過程中會轉變為高速傳遞的數據流，比如用戶的消費情況和反饋等，如果交易時間縮短，那么就要求數據的處理速度快，傳統查詢式的數據處理很難適用。

4）商業價值高

在電子商務的發展中，用戶數據有著非常大的商業價值，可以說用戶是O2O發展的核心，對用戶進行分析和預測，對于電商企業的發展有著重要意義。但是由于數據種類繁多，越來越多與用戶無關的數據充斥其中，使得數據的價值密度降低，這也更好的說明了大數據背景下O2O用戶數據的重要價值。

2 大數據環境下O2O用戶數據挖掘流程和方法

1）數據挖掘的流程

O2O用戶的數據挖掘屬于一個自動發現的過程，在收集數據時并沒有明確的目標，只需要從不同的數據來源中更多的獲取數據，并且對數據進行簡單的預處理即可，預處理后通過各種數據的計算方法對大規模的數據進行分析。在大數據的挖掘中，首先要解決這樣一個問題，就是如何區分各個用戶群的特點，進而分析其個人的特點，從而獲得有用的商業價值，數據挖掘流程見圖1。

數據收集：O2O用戶的數據除了平臺交易的數據，還包括社交網絡、設備終端中的數據，這些用戶以“流”的形式存在，這三種數據流之前存在著內容交叉，可以根據其交易、互動情況進行分類，從而對數據進行收集。數據預處理：數據的預處理由三個部分組成，分別是數據的準備、轉化和抽取，數據的預處理情況直接關系的數據挖掘的質量，并且在一定程度上決定了數據挖掘的成功和失敗。原始數據中有很多冗余、噪聲數據，在預處理中需要對這些數據進行整理和清晰，從而提升數據挖掘的質量。通過結構和半結構數據處理方法對這些數據進行過濾，提取出重要數據，要提升數據的關聯性，從而體現出更多的用戶數據特征，采用數據融合方法可以讓關聯的數據聯合在一起，從而形成新的數據形式。數據的挖掘和應用：在數據挖掘的過程中根據商家的需要選擇數據挖掘的模型，從而針對性的進行深度挖掘。深度數據挖掘的主要模型有：關聯分析、類型分析和聚類分析等，比如根據用戶的性別、年齡、興趣等進行分類挖掘，并且進行解釋和應用。數據挖掘后主要應用在大數據的可視化分析和計算等。

2）數據挖掘的方法

通過對數據的挖掘，利用數據對商家的未來趨勢進行分析和判斷，依靠數據做出準確的決策。常見的數據挖掘方法主要有關聯規則分析、聚分類分析、社交網絡分析等。關聯規則分析可以分為簡單的關聯、因果關聯等，通過對用戶行為規律進行挖掘，可以發現其中的關聯關系，從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析：分類四根據數據的共同點將數據分為不同的種類，比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等，聚類分析主要用于發現不同的客戶群，其可以應用在用戶的購買預測方面。社交網絡分析：通過分析用戶的不同社會關系和屬性，從而分析用戶中潛在的關系和資源。用戶的社交網絡關系著用戶之間的關系和屬性，有助于商家擴充客戶源。

3 基于大數據背景下用戶數據挖掘后的應用途徑

1）精準用戶定位實施針對性的營銷

在O2O發展模式中，對用戶數據的挖掘表示著對市場的細化和精確定位，從而選擇有針對性的用戶進行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息，確定用戶群體的消費興趣和習慣，進而推斷用戶的下一個消費行為，從而對這些用戶制定針對性的營銷策略。根據用戶的特點進行營銷，與傳統的營銷相比會節約了營銷成本，提升了營銷的價值，鎖定忠誠度較高的消費者，能夠拓展更加優秀的消費資源。利用對用戶數據的挖掘，商家可以區別用戶價值的高低，針對不同價值的用戶采用不同的營銷策略，可以讓商家獲得更好的收益回報。

2）網絡平臺優化

電商營銷中網站平臺的頁面設置非常重要，網站的內容直接影響著用戶的訪問交易情況，因此在用戶登錄和瀏覽平臺上進行用戶數據挖掘能夠了解用戶的訪問相關，從而為網站平臺優化提供參考。電商網站可以通過用戶的訪問、下單習慣來更改網站的結構和內容，比如將用戶點擊量高和交易量高的產品放置在首頁吸引用戶的點擊。通過對用戶瀏覽數據的挖掘，可以利用網頁的關聯性與用戶的期望值相結合，在用戶期望的界面上多添加導航鏈接，合理的安排服務器緩存，減少服務器的響應時間，從而提升用戶的滿意度。

3）穩定客戶群

通過對O2O用戶的數據挖掘能夠分析用戶的喜好行為，從而利用平臺來挖掘和穩定客戶關系，在這些數據中針對客戶資料資源進行分析，將客戶根據交易背景、興趣、習慣等進行劃分，通過對用戶行為的預測可以挖掘出潛在的消費者，并且對于已經形成交易關系的客戶進行維護，針對價值高的用戶提供額外的服務，從而獲得更加穩定的客戶源。利用數據分析對客戶進行預測和推薦非常重要，比如當一個用戶購買了某種產品并且評價較好時，其會推薦其好友進行關注，這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶，并且提升交易客戶的穩定關系。

4）擴展其他增值業務

當O2O的平臺有著一定的用戶數據后，就可以建立完整的用戶數據庫，通過對用戶數據的分析，可以讓商家針對用戶提供其他的產品，從而增加數據的收入?，F階段大型電商網站都在利用大數據開發新的應用，比如淘寶網的數據魔方等，很多商家由于缺少數據難以開發新的業務，比如消費信貸，而通過對數據的挖掘，發現其附加的價值，就能夠更好的開發新業務，比如阿里集團進行的小額信貸業務。

5）精準的開展廣告業務

通過對O2O用戶數據的挖掘可以了解用戶的主要消費點，從而為商家的廣告宣傳提供方向，在用戶消費高的地方投入廣告，從而實現商家希望的個性化營銷。在用戶數據庫的基礎上，建立數據庫的概率模型，對用戶的交易情況進行概率確定，通過對廣告的獲取信息來確定哪些是真實的顧客，哪些是潛在的顧客；觀察用戶對于廣告的反應程度可以作為商家投放廣告時間的參考。通過這種概率分析，可以在數據中計算出一個準確的關鍵詞，讓商家依照關鍵詞進行廣告優化。

6）產品管理和服務

O2O用戶數據的挖掘為商家提供準確的營銷提供了方案，通過相應用戶的需要促進訂單生成，通過用戶的反饋來進行產品的改進；通過對用戶數據的分析可以讓商家的營銷發生改動，比如價格和庫存的調整等。如果商家能夠對用戶的數據進行精準分析，就可以通過對用戶需求的分析來尋找更多的商機。如分析用戶的喜好和相關的潛在信息，有助于提升商家的產品質量和服務，從而讓商家有著更高的市場競爭力。

4 結語

隨著網絡技術的發展，云計算和數據挖掘技術的成熟，電子商務中的用戶數據必將得到更好的挖掘處理，數據中隱藏的用戶價值也會被更好地利用。O2O的電子商務發展已經逐漸從銷售轉變為用戶至上，企業在發展中已經意識到，想要做出最準確的商務決策，首先要獲得準確的數據支持，大數據的挖掘應用會推動電子商務模式走向新的發展高度。

參考文獻：

[1] 徐國虎，孫凌，許芳.基于大數據的線上線下電商用戶數據挖掘研究[J].中南民族大學學報：自然科學版，2013（2）.

[2] 徐國虎，孫凌.基于大數據技術的線上線下電商用戶數據挖掘流程分析[J].中國集體經濟，2012（30）.

[3] 黃取治.大數據環境下O2O電商用戶數據挖掘探討[J].湖南科技學院學報，2015（5）.

第6篇：大數據的商業價值范文

金融企業越來越難面對面接觸到年輕人，無法像過去一樣，從對話中了解年輕人的想法，了解年輕人金融產品的需求。

用戶畫像的目的

用戶畫像是在了解客戶需求和消費能力，以及客戶信用額度的基礎上，尋找潛在產品的目標客戶，并利用畫像信息為客戶開發產品。

用戶畫像一詞具有很重的場景因素，不同企業對于用戶畫像有著不同的理解和需求。例如，金融行業和汽車行業對于用戶畫像需求的信息完全不一樣，信息緯度也不同，對畫像結果要求也不同。每個行業都有一套適合自己行業的用戶畫像方法，但是其核心都是為客戶服務，為業務場景服務。用戶畫像本質就是從業務角度出發對用戶進行分析，了解用戶需求，尋找目標客戶。另外一個方面就是，金融企業利用統計的信息，開發出適合目標客戶的產品。 從商業角度出發的用戶畫像對企業具有很大的價值，用戶畫像目的有兩個：一個是從業務場景出發，尋找目標客戶。另外一個就是，參考用戶畫像的信息，為用戶設計產品或開展營銷活動。

市場上用戶畫像的方法很多，許多企業也提供用戶畫像服務，將用戶畫像提升到很有規格的一件事。金融企業是最早開始用戶畫像的行業。由于擁有豐富的數據，金融企業在進行用戶畫像時，對眾多緯度的數據無從下手，總是認為用戶畫像數據緯度越多越好，畫像數據越豐富越好，某些輸入的數據還設定了權重甚至建立了模型，搞得用戶畫像成為一個巨大而馱擁墓こ獺5是費很大力氣進行了畫像之后，卻發現只剩下了用戶畫像，和業務相聚甚遠，沒有辦法直接支持業務運營，投入精力巨大但是回報微小，可以說是得不償失，無法向領導交代。

金融企業用戶畫像的基本步驟

參考金融企業的數據類型和業務需求，可以將金融企業用戶畫像工作進行細化?；旧蠌臄祿械綌祿幚?，從強相關數據到定性分類數據，從引入外部數據到依據業務場景進行篩選目標用戶。

畫像相關數據的整理和集中金融企業內部的信息分布在不同的系統中。一般情況下，人口屬性信息主要集中在客戶關系管理系統，信用信息主要集中在交易系統和產品系統之中，也集中在客戶關系管理系統中，消費特征主要集中在渠道和產品系統中。

興趣愛好和社交信息需要從外部引入，例如客戶的行為軌跡可以代表其興趣愛好和品牌愛好，移動設備到位置信息可以提供較為準確的興趣愛好信息。社交信息，可以借助于金融行業自身的文本挖掘能力進行采集和分析，也可以借助于廠商的技術能力在社交網站上直接獲得。

社交信息往往是實時信息，商業價值較高，轉化率也較高，是大數據預測方面的主要信息來源。例如用戶在社交網站上提出羅馬哪里好玩的問題，就代表用戶未來可能有出國旅游的需求；如果客戶在對比兩款汽車的優良，客戶購買汽車的可能性就較大。金融企業可以及時介入，為客戶提供金融服務。

客戶畫像數據主要分為五類，人口屬性、信用信息、消費特征、興趣愛好、社交信息。這些數據都分布在不同的信息系統，金融企業都上線了數據倉庫（DW），所有畫像相關的強相關信息都可以從數據倉庫里面整理和集中，并且依據畫像商業需求，利用跑批作業，加工數據，生成用戶畫像的原始數據。

數據倉庫成為用戶畫像數據的主要處理工具。依據業務場景和畫像需求將原始數據進行分類、篩選、歸納、加工等，生成用戶畫像需要的原始數據。用戶畫像的緯度信息不是越多越好，只需要找到這幾類畫像信息強相關信息，同業務場景強相關信息，同產品和目標客戶強相關信息即可。根本不存在360度的用戶畫像信息，也不存在豐富的信息可以完全了解客戶，另外數據的實效性也要重點考慮。

找到同業務場景強相關數據依據用戶畫像的原則，所有畫像信息應該是五大分類的強相關信息。強相關信息是指同業務場景強相關信息，可以幫助金融行業定位目標客戶，了解客戶潛在需求，開發需求產品。

只有強相關信息才能幫助金融企業有效結合業務需求，創造商業價值。例如姓名、手機號、家庭地址就是能夠觸達客戶的強人口屬性信息，收入、學歷、職業、資產就是客戶信用信息的強相關信息。差旅人群、境外游人群、汽車用戶、旅游人群、母嬰人群就是消費特征的強相關信息。攝影愛好者、游戲愛好者、健身愛好者、電影人群、戶外愛好者就是客戶興趣愛好的強相關信息。社交媒體上發表的旅游需求，旅游攻略，理財咨詢，汽車需求，房產需求等信息代表了用戶的內心需求，是社交信息場景應用的強相關信息。

金融企業內部信息較多，在用戶畫像階段不需要對所有信息都采用，只需要采用同業務場景和目標客戶強相關的信息即可，這樣有助于提高產品轉化率，降低投資回報率（ROI），有利于簡單找到業務應用場景，在數據變現過程中也容易實現。

千萬不要將用戶畫像工作搞得過于復雜，同業務場景關系不大，這樣就讓很多金融企業特別是領導失去用戶畫像的興趣，看不到用戶畫像的商業價值，不愿意在大數據領域投資。為企業帶來商業價值才是用戶畫像工作的主要動力和主要目的。

對數據進行分類和標簽化（定量to定性）金融企業集中了所有信息之后，依據業務需求，對信息進行加工整理，需要對定量的信息進行定性，方便信息分類和篩選。這部分工作建議在數據倉庫進行，不建議在大數據管理平臺（DMP）里進行加工。

定性信息進行定量分類是用戶畫像的一個重要工作環節，具有較高的業務場景要求，考驗用戶畫像商業需求的轉化。其主要目的是幫助企業將復雜數據簡單化，將交易數據定性進行歸類，并且融入商業分析的要求，對數據進行商業加工。例如可以將客戶按照年齡區間分為學生、青年、中青年、中年、中老年、老年等人生階段。

源于各人生階段的金融服務需求不同，在尋找目標客戶時，可以通過人生階段進行目標客戶定位。企業可以利用客戶的收入、學歷、資產等情況將客戶分為低、中、高端客戶，并依據其金融服務需求，提供不同的金融服務?？梢詤⒖计浣鹑谙M記錄和資產信息，以及交易產品，購買的產品，將客戶消費特征進行定性描述，區分出電商客戶，理財客戶，保險客戶，穩健投資客戶，激進投資客戶，餐飲客戶，旅游客戶，高端客戶，公務員客戶等。利用外部的數據可以將定性客戶的興趣愛好，例如戶外愛好者，奢侈品愛好者，科技產品發燒友，攝影愛好者，高端汽車需求者等信息。將定量信息歸納為定性信息，并依據業務需求進行標簽化，有助于金融企業找到目標客戶，并且了解客艫那痹諦棖螅為金融行業的產品找到目標客戶，進行精準營銷，降低營銷成本，提高產品轉化率。

另外金融企業還可以依據客戶的消費特征、興趣愛好、社交信息及時為客戶推薦產品，設計產品，優化產品流程。提高產品銷售的活躍率，幫助金融企業更好地為客戶設計產品。

依據業務需求引入外部數據 利用數據進行畫像的目的主要是為業務場景提供數據支持，包括尋找到產品的目標客戶和觸達客戶。金融企業自身的數據不足以了解客戶的消費特征、興趣愛好、社交信息。

金融企業可以引入外部信息來豐富客戶畫像信息，例如引入銀聯和電商的信息來豐富消費特征信息，引入移動大數據的位置信息來豐富客戶的興趣愛好信息，引入外部廠商的數據來豐富社交信息等。外部信息的緯度較多，內容也很豐富，但是如何引入外部信息是一項具有挑戰的工作。外部信息在引入時需要考慮幾個問題，分別是外部數據的覆蓋率，如何和內部數據打通，和內部信息的匹配率，以及信息的相關程度，還有數據的鮮活度，這些都是引入外部信息的主要考慮緯度。

外部數據魚龍混雜，數據的合規性也是金融企業在引入外部數據時的一個重要考慮，敏感的信息例如手機號、家庭住址、身份證號，在引入或匹配時都應該注意隱私問題，基本的原則是不進行數據交換，可以進行數據匹配和驗證。

外部數據不會集中在某一家，需要金融企業花費大量時間進行尋找。外部數據和內部數據的打通是個很復雜的問題，手機號/設備號/身份證號的MD5數值匹配是一種好的方法，不涉及隱私數據的交換，可以進行唯一匹配。依據行業內部的經驗，沒有一家企業外部數據可以滿足企業要求，外部數據的引入需要多方面數據。一般情況下，數據覆蓋率達到70%以上，就是一個非常高的覆蓋率。覆蓋率達到20%以上就可以進行商業應用了。金融行業外部數據源較好合作方有銀聯、芝麻信用、運營商、中航信、騰云天下、騰訊、微博、前海征信，各大電商平臺等。市場上數據提供商已經很多，并且數據質量都不錯，需要金融行業一家一家去挖掘，或者委托一個廠商引入也可以。獨立第三方幫助金融行業引入外部數據可以降低數據交易成本，同時也可以降低數據合規風險，是一個不錯的嘗試。另外各大城市和區域的大數據交易平臺，也是一個較好的外部數據引入方式。

按照業務需求進行篩選客戶（DMP的作用）用戶畫像主要目的是讓金融企業挖掘已有的數據價值，利用數據畫像技術尋找到目標客戶和客戶的潛在需求，進行產品推銷和設計改良產品。

用戶畫像從業務場景出發，實現數據商業變現的重要方式。用戶畫像是數據思維運營過程中的一個重要閉環，幫助金融企業利用數據進行精細化運營和市場營銷，以及產品設計。用戶畫像就是一切以數據商業化運營為中心，以商業場景為主，幫助金融企業深度分析客戶，找到目標客戶。

DMP（大數據管理平臺）在整個用戶畫像過程中起到了一個數據變現的作用。從技術角度來講，DMP將畫像數據進行標簽化，利用機器學習算法來找到相似人群，同業務場景深度結合，篩選出具有價值的數據和客戶，定位目標客戶，觸達客戶，對營銷效果進行記錄和反饋。大數據管理平臺DMP過去主要應用在廣告行業，在金融行業應用不多，未來會成為數據商業應用的主要平臺。

DMP可以幫助信用卡公司篩選出未來一個月可能進行分期付款的客戶，電子產品重度購買客戶，篩選出金融理財客戶，篩選出高端客戶（在本行資產很少，但是在他行資產很多），篩選出保障險種，壽險、教育險、車險等客戶，篩選出穩健投資人、激進投資人、財富管理等方面等客戶，并且可以觸達這些客戶，提高產品轉化率，利用數據進行價值變現。DMP還可以了解客戶的消費習慣、興趣愛好，以及近期需求，為客戶定制金融產品和服務，進行跨界營銷。利用客戶的消費偏好，提高產品轉化率，提高用戶黏度。

DMP還作為引入外部數據的平臺，將外部具有價值的數據引入到金融企業內部，補充用戶畫像數據，創建不同業務應用場景和商業需求。特別是移動大數據、電商數據、社交數據的應用，可以幫助金融企業來進行數據價值變現，讓用戶畫像離商業應用更加近一些，體現用戶畫像的商業價值。用戶畫像的關鍵不是360度分析客戶，而是為企業帶來商業價值，離開了商業價值談用戶畫像就是耍流氓。金融企業用戶畫像項目一定要從業務需求出發，從強相關數據出發，從業務場景應用出發。用戶畫像的本質就是深度分析客戶，掌握具有價值數據，找到目標客戶，按照客戶需求來定制產品，利用數據實現價值變現。

金融行業用戶畫像實踐

銀行用戶畫像實踐介紹 銀行具有豐富的交易數據、個人屬性數據、消費數據、信用數據和客戶數據，用戶畫像的需求較大。但是缺少社交信息和興趣愛好信息。

到銀行網點來辦業務的人年紀偏大，未來消費者主要在網上進行業務辦理。銀行接觸不到客戶，無法了解客戶需求，缺少觸達客戶的手段。分析客戶、了解客戶、找到目標客戶、為客戶設計其需要的產品，成了銀行進行用戶畫像的主要目的。銀行的主要業務需求集中在消費金融、財富管理、融資服務，用戶畫像要從這幾個角度出發，尋找目標客戶。銀行的客戶數據很豐富，數據類型和總量較多，系統也很多?？梢試栏褡裱脩舢嬒竦奈宕蟛襟E。先利用數據倉庫進行數據集中，篩選出強相關信息，對定量信息定性化，生成DMP需要的數據。

利用DMP進行基礎標簽和應用定制，結合業務場景需求，進行目標客戶篩選或對用戶進行深度分析。同時利用DMP引入外部數據，完善數據場景設計，提高目標客戶精準度。找到觸達客戶的方式，對客戶進行營銷，并對營銷效果進行反饋，衡量數據產品的商業價值。利用反饋數據來修正營銷活動和提高ROI。形成市場營銷的閉環，實現數據商業價值變現的閉環。

另外，DMP還可以深度分析客戶，依客戶的消費特征、興趣愛好、社交需求、信用信息來開發設計產品，為金融企業的產品開發提供數據支撐，并為產品銷售方式提供場景數據。

簡單介紹一些DMP可以做到的數據場景變現。A 尋找分期客戶利用發卡機構數據+自身數據+信用卡數據，發現信用卡消費超過其月收入的用戶，推薦其進行消費分期。B 尋找高端資產客戶利用發卡機構數據+移動位置數據（別墅/高檔小區）+物業費代扣數據+銀行自身數據+汽車型號數據，發現在銀行資產較少、在其他行資產較多的用戶，為其提供高端資產管理服務。C 尋找理財客戶利用自身數據（交易+工資）+移動端理財客戶端/電商活躍數據。發現客戶將工資/資產轉到外部，但是電商消費不活躍客戶，其互聯網理財可能性較大，可以為其提供理財服務，將資金留在本行。D 尋找境外游客用戶利用自身卡消費數據+移動設備位置信息+社交號境外強相關數據（攻略，航線，景點，費用），尋找境外游客戶為其提供金融服務。E 尋找貸款客戶利用自身數據（人口屬性+信用信息）+移動設備位置信息+社交購房/消費強相關信息，尋找即將購車/購房的目標客戶，為其提供金融服務（抵押貸款/消費貸款）。

保險行業用戶畫像 保險行業用戶畫像實踐保險行業的產品是一個長周期產品，保險客戶再次購買保險產品的轉化率很高，經營好老客戶是保險公司一項重要任務。保險公司內部的交易系統不多，交易方式不是很復雜，數據主要集中在產品系統和交易系統之中，客戶關系管理系統中也包含了豐富信息，但是數據集中在很多保險公司還沒有完成，數據倉庫建設可能需要在用戶畫像建設前完成。

保險公司主要數據有人口屬性信息，信用信息，產品銷售信息，客戶家人信息。缺少興趣愛好、消費特征、社交信息等信息。保險產品主要有壽險，車險，保障、財產險，意外險，養老險，旅游險。

保險行業DMP用戶畫像的業務場景都是圍繞保險產品進行的，簡單的應用場景可以是：A依據自身數據（個人屬性）+外部養車App活躍情況，為保險公司找到車險客戶。B依據自身數據（個人屬性）+移動設備位置信息，為保險企業找到商旅人群，推銷意外險和保障險。C依據自身數據（家人數據）+人生階段信息，為用戶推薦理財保險，壽險，保障保險，養老險，教育險。D依據自身數據+外部數據，為高端人士提供財產險和壽險。

證券行業用戶畫像 2015年4月13日，一碼通實施之后，證券行業面臨了互聯網證券平臺的強力競爭。依據某機構的金融App排行榜，移動互聯網證券App，排名前5位的證券類App，只有一家傳統券商。排名第一的互聯網券商是排名第一傳統券商的6倍，前三名的互聯網券商總體覆蓋用戶接近6000萬用戶。

第7篇：大數據的商業價值范文

中國市場巨大的發展空間，吸引了全球知名的無線系統供應商帶來了其全新電信級Wi-Fi分析平臺與商業理念。智能無線網絡公司優科無線（Ruckus Wireless）日前于北京舉行的WBA Wi-Fi全球峰會上宣布，推出其首個電信級Wi-Fi分析平臺SmartCel Insight（SCI）。該平臺能夠存儲移動網絡運營商和大型企業Wi-Fi網絡上數年的歷史運營數據，包括用戶行為數據、Wi-Fi上下行流量、潛在客戶等關鍵數據，這些數據由成千上萬的Ruckus智能 Wi-Fi接入點和數百萬客戶端Wi-Fi會話產生，將為決策者提供數據支撐。

位于美國加利福尼亞州的優科無線成立于2004年，“我們100%專注于Wi-Fi市場，為企業級市場、電信市場提供包括AP、網關、控制器等在內的整體Wi-Fi解決方案。SCI代表了使用大數據技術手段對大規模Wi-Fi網絡進行檢測、評估及故障排除的一種全新方法?！眱灴茻o線運營商市場營銷總監Steve Hratko表示，2012年優科無線上市，目前市值已達14億美元。“SCI最重要的構架就是在一個真實應用場景里面，可以將成千上萬的AP運營產生的大量數據有效地收集起來，通過整理、分析，產生給運營者的決策或者調整的信息。”

通常，傳統的元件級管理系統僅能收集數天或數月以來的報告和數據，與之不同的是，SCI基于大數據技術和柱狀數據庫中的存儲創新技術，可簡化收集、存儲和管理大量網絡數據。通過將該項技術集成到SCI中，服務提供商現在可以收集、解析并分析數年的Wi-Fi數據，從而助力趨勢分析和業務優化。

信息時代，數據即價值。對電信運營商而言，清晰的數據可以展示網絡運行的本質。對商場、機場等消費場所而言，數據則意味著全新的商業價值。

第8篇：大數據的商業價值范文

關鍵詞：大數據；模式創新；商業智能；企業管理模式

大數據時代考驗著企業對數據的利用能力，對于非互聯網屬性的廣大傳統企業而言，要構建大數據管理思想還存在許多限制，包括市場供給關系的重構、各環節資源分配不均衡、產業鏈不成熟等。其中，最為關鍵的是傳統企業管理模式下無法對數據進行有效的采集、挖掘和分析，這導致了產品市場適應性差和服務滯后的現象，所以，大數據時代的來臨需要企業扭轉傳統的管理思想。從企業個體角度分析，大數據利用的基本思想是“精簡”而并非“海量”，精簡掉對自身業務影響不大或無關的數據，篩選出高性能數據，這也從側面反映出技術、創新、人力資本等無形資產開始占據主導地位。

一、現代企業管理模式在“大數據”概念下的缺陷

如今， 數據成為企業管理中最重要的影響變量——企業只有掌握更多市場、客戶、競爭對手的信息才能維護自身利益，隨著數據量的增加，數據處理和分析的難度也在提升；所以，衡量一個企業綜合實力的標準不再局限于資源、資金、資產等要素，“大數據利用能力”逐漸轉化為企業核心競爭力?，F代企業管理模式下存在的大數據適應缺陷主要有三個方面。1.企業管理中對大數據發展趨勢缺乏清晰的判斷企業信息化建設在一定程度上改進了管理模式，但它并不意味著大數據，投入大量成本布局信息化戰略是對大數據的一種曲解，也是未能對大數據發展趨勢做出清晰判斷的表現。首先，大數據的核心是數據管理，即以數據化標準來指導生產、營銷、財務等企業管理各方面的內容，企業信息化建設是實現數據管理的基礎，但不是核心要素，通過數據管理實現“數據資源化”才是最終目的。其次，大數據的關鍵是數據質量。大數據一旦實現“資源化”，就意味著它演化為社會關注、企業競爭和政府管理的重要資源，數據質量的好壞，直接影響企業大數據管理的質量，進而影響企業的商業智能水平?！吧虡I智能”就是指企業能夠快速分析數據的方法、技術、工具，而目前“商業智能”的理論在我國現代企業管理模式中并沒有普及。再次，大數據的終極目標是數據生態系統建設。如果我們將技術發展、信息安全、理論完善等要素考慮在內，它的實現不可能依賴某一企業或機構實現，更不能簡單地視為一個“網絡”；一方面，大數據的產生空間、對象不斷膨脹，傳感設備、智能移動終端、網絡供應商、數據服務商等，任何一個介入互聯網的端點都可以產生數據。另一方面，企業對大數據內容有著不同訴求，需要進一步加強數據細分和關聯體系構建，這需要設置更多的數據主導角色。2.企業管理者對大數據的商業價值重視力度不足很多企業管理者認為只要做好充足的信息化準備，就可以應對信息爆炸帶來的“數據沖擊”，這種基于對抗思想產生的管理模式，不僅忽視了數據挖掘和利用的商業價值，也暴露了對企業傳統管理模式的不理性堅守?？梢酝ㄟ^供應鏈競爭模式來理解大數據的商業價值。一方面，企業在市場經濟中的競爭是必然的，但主導要素已經不是資源、渠道、財富，而是人才、創新和技術。另一方面，企業在市場經濟中的競爭又是相對的，“競爭武器”不再是單純的產品，而是與產品相關的一切商業關系，包括企業上下游的全部供應和分銷要素，尤其是互聯網經濟環境下企業與消費者的隔閡消失，社會公眾才是企業管理者的決策主體，從他們身上獲取數據更有價值。在這種情況下，企業財務數據能夠反映的只是階段性、局限性的狀況，并不能對企業管理發揮長效作用，也無法提供更具有針對性、價值性的決策依據。3.企業管理層對大數據人才的重要性缺乏有效認識中國經濟發展過程的本質就是信息從“不對稱”向“對稱”發展的過程。大數據時代，信息的高效率流轉和共享打破了市場閉塞，“信息對稱”也未必能為企業帶來收益。同時，企業如果忽視了數據的收集，就會失去市場動態和趨勢，導致企業經營發展陷入困境。企業要完成海量的數據分析和處理，依賴傳統管理模式是不可能的，它需要整合更多的專業人才來完成數據的分解與重構，才能把控傳播渠道和掌握傳播規律，進而做出科學的預測；本質上說，對人才的要求已經超出了財務、營銷、信息化等綜合能力范疇，而我國絕大多數企業都缺乏此類人才——既沒有引進和培養的意識，也沒有相應的崗位設立和晉升空間。因此，也可以認為現代企業管理模式對大數據人才發展產生了阻礙性作用。

二、基于大數據的現代企業管理模式思路

現代企業管理模式的創新要調動與企業相關的一切要素，從創新思路上分析，主要包括大數據管理思維、大數據管理組織和大數據管理人才。1.大數據管理思維的形成關鍵是提高企業商業智能企業想要實現大數據下的管理模式創新，就需要奠定良好的互聯網信息處理基礎，培養企業人員的數據意識，尤其是管理層人員，要使其充分認識到數據在企業管理中的重要性，實現數據的真實性、及時性和可靠性——由此也就引出了管理人員大數據挖掘、分析和利用的能力要求。原因在于，商業智能的形成依賴企業業務數據的有效支撐，大數據的海量特征還伴隨著數據發生的迅速性，對于企業管理人員來說，缺乏數據意識，就如同沒有擰緊水龍頭，數據資源會大量的流失，提高企業商業智能則可以有效地規避這一問題，實現全方位的搜集、分析和整理，幫助企業在決策方面得到更多的知識。2.大數據管理組織的構建是創新企業管理模式的有效范式近年來，隨著現代企業管理思想的不斷豐富，對我國企業組織結構產生了一定影響，總體上呈現出“縱向結構”向“扁平結構”發展的態勢，但這種組織機構依然以發揮企業內部管理效應為目的，包括績效、激勵、權責等方面。培養企業員工大數據理念是創新企業管理模式的必要舉措，在不打破現實企業組織結構的前提下，大數據管理組織是一種有效的方法，它也提供了多種參照范式。我們可以根據移動互聯網技術的廣泛應用為切入點，充分發揮社交網絡的優勢，形成企業管理“圈際化”效應。企業在傳統管理模式下很少關注員工的社交生活，這本質上是一種資源浪費。當前，微博、微信等移動社交平臺的普及有助于構建一個以企業為核心的外部社交群，通過人與人之間的節點關聯、信息中轉，可以實現人力資源招聘、新產品動態了解、員工情緒意見等更有效的信息收集，從而幫助管理者做出有效的決策。3.大數據管理人才是企業管理模式創新的可持續力量現階段，在企業中全面開展大數據人才布局戰略的條件還不成熟，可以通過“試點”方式進行驗證和推廣，尋求更符合中國企業的大數據管理人才路徑。人才是知識經濟時代的核心要素，也是滿足創新的重要人力資本，更是大數據時代企業管理模式創新的持續推動力。從無到有、從少到多的增加大數據管理人才在企業管理層中的比例，實現循序漸進的管理模式創新，這是現階段我國企業的可行之路。

主要參考文獻

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[2]何軍.大數據對企業管理決策影響分析[J].科技進步與對策,2014(04).

第9篇：大數據的商業價值范文

19日京東集團與科技公益平臺“未來論壇”合辦的論壇中，知名人工智能領域專家、卡耐基梅隆大學計算機科學學院教授邢波認為，在單一可測評的條件下，人工智能的能力一定會超過人類，在很多商業領域實現更有價值的功能。

他認為，要用好大數據，人工智能和機器學習將是最主要的分析手段。預計未來人工智能計算和機器學習會占全球計算資源中計算任務比重的80%到90%。

人工智能的快速發展與數據量的高速增長密不可分。京東技術副總裁趙一鴻透露，目前僅京東大數據平臺總服務器數量就超過10000臺，數據總容量突破100PB(拍字節)，每天新增超過1.5PB數據，每天約有20萬個報表分析作業運行，日處理達到150億行數據量。

從科技企業的實際應用來看，大數據已成為最重要的資產之一。京東集團首席技術官張晨表示，大數據在京東的應用已經實現動態定價、用戶畫像、智能拆單、智能客服、優化配送路徑、智慧采銷、人工智能決策系統等。趙一鴻說，利用京東數據挖掘平臺，京東對用戶畫像、商品畫像、店鋪畫像、小區畫像都進行了深度挖掘和提取，并在商業應用中產生巨大價值。