大數據數據金礦
『壹』 國內做大數據解決方案的公司有哪些
大數據解決方案公司主要是提供數據管理、數據挖掘、數據採集、以及大數據可視化方面的服務，更多可參考達-普-信服務方案。
『貳』 談大數據營銷，如何利用大數據發現商機，靠大數據
這里我把大數據的核心價值理解為核心商業價值。
第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，
第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，
第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，
第四次工業革命以可再生能源為基礎，數據和內容作為互聯網的核心為標志。
不論是傳統行業還是新型行業，誰率先與互聯網融合成功，能夠從大數據的金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。
四個月前，《網路安全法》以及最新刑事司法解釋正式施行，信息安全尤其是個人隱私保護問題被上升到了一個新高度，當時寫了《分水嶺：6月1號起，大數據進入下半場！》。
幾個月過去了，據媒體報道，有數十家做大數據的公司因涉嫌數據信息安全被約談或者協助調查，很多數據查詢訪問介面關停，有人驚呼"大數據行業進入冰封時代"。
但更多的大數據從業人士認為那些倒賣數據的企業是掛羊頭賣狗肉，對大數據的名聲和產業空間傷害非常大，對整頓拍手稱快，認為唯有如此，才能讓大數據產業走得更遠。
喧鬧過後，要冷靜思考。不做倒賣數據出售隱私信息，生意應該如何做呢？這不是簡單的問題，而是大數據產業的戰略選擇。
未來的盈利模式
以《網路安全法》為代表，國家嚴厲打擊倒賣客戶隱私信息的行為，斬斷了數據簡單變現的發展模式，目的是推動大數據產業持續健康發展。然而從大數據產業發展的視角看，如果產業鏈的各個玩家不盡快做出戰略選擇，那麼未來也是死路一條。
做"大而全"的大數據平台是賺大錢的生意經，核心價值是數據完整性和有效性，其價值體現則有直接和間接兩種。
由於不能直接售賣個人數據和信息，因此數據變現多以行業報告的方式呈現出來，這將成為平台直接創造商業價值的重要手段。雖然數據來自於個體，但是由於報告呈現的是宏觀整體數據，收益也是匯總加工之後產生的，並不受單個數據的影響，完全可以規避法律風險，成為大數據平台名正言順的收入。
而且，如果大數據平台里有相應的數據，不排除根據企業的要求為其提供指定的"競品分析報告"，比如運營商的大數據平台給騰訊做一份優酷視頻的使用情況分析報告，也是合法的生意。
除了發布或提供報告，大數據平台的價值更多地通過間接方式來實現，也就是為數據分析應用提供數據服務。所以致力於建設大數據平台的企業要做好與應用企業的協作，如果應用發展不起來，大數據平台也活不下去——光靠賣報告是養不活大數據平台的。
大數據玩家的另一種存在方式就是做應用，相信未來會有很多以此為生的小而美的企業。這些企業或者在技術（演算法、模型）方面有過人之處，或者在業務（營銷、運維）方面有一技之長，總之是靠突出的專業性優勢而存在，同時由於規模小，成本低，因此可以快速呈現價值，也可以快速調整以適應變化。
無論是做大而全的大數據平台，還是做小而美的應用企業，適逢大數據發展的熱潮，都有成功的機會。但這是兩類不同的發展模式，筆者很難想像什麼樣的企業能將這兩個角色融為一體，換句話說，就是大數據產業的玩家要清楚自己的戰略定位，明確自己的選擇，知道什麼是應該放棄的，才能涅槃重生。
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『叄』 爭奪大數據「金礦」這場戰爭 運營商orBAT誰是贏家
樓下小白別亂說，如果地球完蛋那是和俄羅斯打，互投核武器。當然現在戰爭都是常規，應該說不可能使用核武器，除非世界大戰。中國和美國打是一場消耗戰，當然和美國打，日本韓國那些提供機場後勤的盟友肯定要吃中國導彈。所以中國和美國打的確很嚇人，但中國也不是完全贏不了，只是中國軍方的保密程度太高了，中國電子戰能力可以說決定這場戰爭的勝負，當然，中國在本土周圍單挑美國還是行的。畢竟美國要跑到家門口來，中國依靠地理優勢肯定無壓力。
『肆』 企業大數據 一座值得開墾的金礦
企業大數據：一座值得開墾的金礦
雖然尚處起步階段，但是大數據已經成為多個行業的關注熱點之一。如何更好地利用大數據推動自身業務的運營發展，這是眾多企業不斷探索的問題，而運營商也無法忽視這個未來的大金礦。
一、現階段大數據業務市場狀況
從全球情況來看，2015年全球大數據市場規模達到421億美元，同比增長了47.7%。以此增速進行推算，到2020年全球大數據市場規模可突破3000億美元。
今年年初，中國信息通信研究院日前發布的《中國大數據發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大數據市場規模達168億元，預計2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。調查顯示，目前近六成企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經應用大數據。
對比起全球情況，中國大數據產業市場規模增長還有很大空間。
二、運營商進入大數據行業思路
運營商先天優勢在於掌控大量數據中心資源，這是大數據業務硬體基礎。更為重要的是運營商本身擁有大量存量客戶資源和客戶數據，這也是對運營商進入大數據領域一個有力支撐。
運營商大數據業務運營SWOT分析：
三、運營商大數據業務發展對比
聯通
今年9月，中國聯通集團正式宣布，旗下的聯通大數據有限公司正式揭牌成立。中國聯通大數據公司定位於中國聯通大數據對外集中運營主體和大數據產業拓展的合資合作平台，全面對接國家和聯通集團戰略，建立專業化子公司開展市場化運營、建設全產業鏈大數據生態體系。此外，聯通還與中國銀聯簽署了戰略合作協議，雙方決定建立長期穩定的合作夥伴關系，在數據資源、技術能力、產品研發等方面開展全方位合作。
電信
早在2015年末，中國電信正式發布「天翼大數據」品牌，並推出精準營銷、風險防控、區域洞察、咨詢報告四類數據型產品和大數據雲平台型產品，重點服務於旅遊、金融、廣告、政府、交通等行業。這是中國電信運營商第一個大數據業務品牌。
電信所有的大數據都是在雲平台和雲設施之上搭建的，2016年下半年其大數據平台建設從原來的5個省份現在擴展到31個省份，數據種類從開始的幾類主要數據擴展到十幾類，實效性從原來以「周」為單位到現在以「小時」為單位的延時。
移動
在今年「世界電信和信息化社會日大會」上，中國移動通信集團公司副總經理李正茂表示：「發展大數據不是簡單的建設IDC，根本目的還是為了應用。大數據正在從炒作的高峰期間，向產業落地期間發展。」
中國移動在六個方面積極推動大數據加速行業轉型升級：
第一，社會管理方面，大數據能夠分析用戶的消費、行為、位置等特徵，為政府的社會治理提供保障。
第二，信息傳播，大數據成為公眾獲取信息的新渠道。移動藉助位置漫遊等信息向公眾發布輿情熱點的分析。
第三，醫療健康領域，中國移動構建健康雲平台在貴州省取得成效，一方面幫助貴州衛集委收集信息，同時為政府醫療機構提供智能審核，疾病救助，疾病預防等多方面的投入，由此為當地醫療支出節省了上千萬。
第四，行業創新能力提升，大數據為傳統行業打造新的能力。中國移動的大數據提供人流預警，公交道路等服務，為公交管理，遊客出行提供參考。
第五，社會熱點問題處理支撐，中國移動基於大數據構建了反電信網路，欺詐防範技術體系，在2-10分鍾可以識別市場號碼源，來源區域，受害人集中地等等，同時實現最高風險等級，影響最大的境外異常號碼源時時阻斷。
第六，商業模式創新，2016年，中國移動和招商局集團共同投資設立試金石信用服務有限公司。
雖然三大運營商大數據布局在實際操作上不同，但是都明確把大數據從布局轉移到實行階段，軟硬體資源日益充實，並且已經打造出不少成功案例。
四、布局大數據市場
1、攻堅熱點領域
智慧城市
早在2014年，國家發改委會同中央網信辦等25部委組成部際協調工作組，啟動新型智慧城市試點建設。2016年又明確提出了到2018年要分級分類建設100個新型示範性智慧城市。
智慧城市建設帶來的商機是巨大的，而大數據恰好在智慧城市建設中扮演重要角色。可以通過方方面面滲入，如城市交通、環境監測、治安管理、衛生管理等城市生活每個細節。
當然，運營商也已經對此領域有所行動。比如聯通大數據公司就有「智慧足跡」這一項業務，提供「以人為本」的群體位置數據應用，為政府和企業提供包括人流量、人流密度、職住空間分布、人口時空分布在內的位置大數據解決方案。
政務
通過IDC、ICT基礎通信業務為政府部門提供服務，並且為其構建大數據管理分析平台。政府運作效率和質量提升已經不僅僅拘泥於辦理業務、處理業務時間上的減少，還要做到未雨綢繆，及時發現潛在民生問題，做好預防工作：比如通過婚姻注冊數據挖掘離婚率提升因素，從而地提出針對性措施；又比如通過分析注冊中小企業稅務數據，了解稅收政策對中小企業是否存在推進作用，有消極作用的加以改善。
醫療健康
根據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，2010年我國健康醫療大數據行業市場規模約為171億元，到2015年快速增長到466億元，年均復合增長率超過20%。
可穿戴設備的出現使到個人身體健康實時監測得到硬體上的支持，而把這個契機轉化為商機就需要完善的大數據平台作為支撐。
而通信運營商涉足該領域也有很合適的切入口，比如利用存量家庭業務客戶進行拓展，享受低資費優惠。
2、提升自身運營
運營商本身擁有著龐大數據資源，也應該很好地利用這些資源為自身運營提供動力。
一方面通過用戶資料庫做好用戶維系和質量提升，對高危潛在離網用戶及早挽留，而對潛在需求用戶可以推廣增值業務提升客戶價值。
另一方面，涉及到數據交互（即通過與其他行業合作，雙方數據通過融合整理）發掘出的更多有價值結論，能支撐雙方運營，互惠互利。
五、大數據業務營銷
通過IDC建設、產品建設打好基礎，進行業務營銷就是下一步關鍵所在。進行大數據業務營銷通過標桿打造+體驗營銷是較好選擇。
由於業務屬於起步階段，要吸引到市場目光和認同，必須樹立業務標桿。在硬體和軟體有實力的前提下，運營商要打造專業化團隊，樹立行業頂尖形象，以優質案例打動潛在客戶。
營銷人員在向潛在客戶推銷產品時，需要結合案例詳解、實體考察、攜帶型設備體驗進行銷售活動，以具體化、專業化的方式打動客戶。
需要明確的是，大數據硬體軟體方面做好後，剩下最關鍵一環就是在營銷上打動客戶。
如何打動客戶？用事實說話
例如2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。2014年羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個。在這種震撼的事實面前，展現大數據的實用性和威力。
六、展望
由於各行各業各領域都能夠有機會用到大數據分析為管理運營作支撐，所以大數據業務發展潛力毋容置疑。現在對運營商而言，做好硬體軟體基礎的同時，更要深挖市場需求，打造營收模式標桿，以點帶面地實現業務快速增長。
『伍』 利用大數據驅動科技產業發展與變革
利用大數據驅動科技產業發展與變革
近日，2015京津高村科技創新園大數據產業規劃研討會暨大數據助力京津冀協同發展高峰論壇在京舉行。與會專家表示，在大數據時代，可以充分利用大數據驅動科技產業發展與變革。
與會專家表示，之所以許多國家將發展大數據產業作為國家戰略，是因為大家都看到了其中蘊含的巨大價值。根據麥肯錫研究，到2020年，美國GDP的2%到4%是由大數據吸引拉動的，達到三千億到六千億美元的量級。歐盟委員會的一份報告也預測，2020年大數據帶來的經濟增長佔GDP增長率的9%，也達到兩千億歐元的量級。
此外，大數據服務能力的交易比數據交易更有價值，在實際應用當中，應充分調動價值驅動、需求驅動來促進大數據發展，產生一些獨角獸式的企業，從而帶動發展大數據全產業鏈。在如今的大數據時代，我們要用數據視角認知企業，挖掘科技企業的「數據金礦」，利用大數據驅動科技產業發展與變革。
有專家認為，發展大數據對於解決中小微企業的融資難、融資貴也有重要作用。造成我國中小微企業融資難、融資貴的一個主要原因是缺乏足夠的信用信息，而大數據是解決信用信息缺失的最好手段，通過大數據手段為沒有信用的企業建立信用。
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『陸』 大數據具體是做什麼有哪些應用
大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。
2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。
3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。
『柒』 大數據解決方案選擇哪一家
很多企業都開始數據治理，並探索不同工具和方法來實現。然而，企業往往又會被不同的解決方案所困惑。
那麼，企業應該如何選擇大數據解決方案呢？主要考慮以下6個重要方面：
1、分析藍圖
無論是從哪一類具體的分析需求開始，對於分析的構建，都需要設想整個藍圖。
在構建企業分析時，有三個維度是很重要的：業務鏈、產業鏈、面向對象，不同的人員在不同的業態下除了配置報表外，在數據分析階段還可以設置主題分析的內容，自上而下的目標監控，自下而上的原因反饋。
為了更好地提升企業級能力，在商業分析到一定階段後，要做全價值鏈分析，同時，針對多業態的產業鏈，要做統一的價值體系。
『捌』 常見大數據應用有哪些
Gartner的分析師Doug Laney在講解大數據案例時提到過8個更有新意更典型的案例，可幫助更清晰的理解大數據時代的到來。
1. 梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。
『玖』 大數據的發展已經不能停下腳步
大數據的發展已經不能停下腳步
隨著大數據時代的逐步發展，大數據的成果必將使廣大用戶受惠，使用戶的行為或消費更有效率。
大數據概念提出和技術的應用，其實是信息大爆炸必須經歷的技術進化，人們為了獲取更豐富的數據，促進了計算機、互聯網、物聯網技術的飛速發展，而獲取數據後，人們如何獲取數據隱含的各種信息？如何更為深刻、全面的洞察數據隱含的內容？這些都為人類提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空間與潛力，當然，如此龐大的數據意味著更多的機會，提純後的數據價值更大，意味著更有分析意義。而這些將成為從業人員的價值寶藏，通俗點說就是數據金礦，意味著財富，人們對海量數據的挖掘和使用，是促使行業增長、促使大眾更多消費的手段，從而推動社會的不斷前進。其實這是一種相互推進的關系，深刻、全面的洞察數據隱含內容後，用科技等手段去推動社會的快速發展，同時社會要更進一步發展則需要去更深層次的鑽研大數據。
如此一來，大數據的發展已經不能停下腳步，它後面有一股強大的力量。
為什麼互聯網能夠發展的如此迅速？矛盾的斗爭性是事物發展的動力，人類社會不斷向前發展，若與人類生活密切相關的互聯網技術停滯不前，則會阻礙社會的進步與發展，說的通俗點就是時代的要求。安防行業的大數據時代也同於此理，它的發展速度能不能像互聯網那樣迅速，小編不敢妄論，但一定會飛一會兒。
面對大數據的存儲、管理、分析，出現了一系列問題，那麼未來的路又該如何走呢？
結合「雲」「物聯網」等技術
傳統IT行業大數據技術的發展，對整個IT產業有著重大的促進作用，積極推進IT技術與安防技術的融合，充分發揮IT行業的技術優勢，特別是大數據方面的技術積累，來解決各行業所面臨的大數據挑戰，推動各行業進入新的大數據時代是重要的一步。大數據概念提出的時候，從業者有狂歡的、有謹慎的、有反對的。但同時人類自己造就了數據，造就了數據的飛速發展，那麼就需要去駕馭這些數據，用這些數據為人類服務，未來需要和和「雲」、互聯網等技術相輔相成，共同推動人類技術的發展和進步。
物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有雜訊的，更大的不同是它的高增長率。物聯網的數據有明顯的顆粒性，其數據通常帶有時間、位置、環境和行為等信息，通過統一物聯網架構設計，將非結構化的數據變得結構化，不同系統之間不同結構的數據盡可能地統一，為決策做出重要的參考。
分布式存儲
PB級數據的存儲管理問題，這個問題主要通過分布式存儲方案來解決。基於分布式存儲、集中管理思路的、以及基於iSCSI技術的IPSAN來作為視頻監控的存儲解決方案，這個方案的主要特點包括：分布式存儲，集中管理、基於iSCSI技術的IPSAN（STorageAreaNetwork）、流媒體網關可以作為存儲解決方案的核心設備。
分布式存儲集中管理共有三級，上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等；本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念；監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。
大數據的分析應用
不管是音視頻、圖片等傳統安防數據，還是信息感知帶來的數據，其數據的價值密度都較低，但是提純後的數據意味著金礦，意味著財富，只有從海量數據中真正分析、挖掘出有意義的信息或規律，才能為商業行為指明方向，才能實現商業價值。如何從音頻、視頻、信息感知等數據中更迅速地完成有價值數據的獲取？將這些安防類信息更好的服務於各種業務部門，如公安、交警等國家政府機構是大數據的方向。
大數據在政府職能部門的應用。藉助數據分析平台，通過對以往大量案件的分析，推斷出一些犯罪的模型和犯罪的「熱點地區」，進行有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的發生等。
大數據在商業領域的應用。藉助數據分析的技術，科技進行人流分析、產品關注度分析、購買消費情況分析等等，這樣能夠形成一個龐大的商業參照表。
大數據在醫學領域、教育領域、金融領域等等已經廣泛涉及。包括對數據的挖掘和分析未來誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，他就將掌握市場和競爭的主動權。
『拾』 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
「大數據」簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。
大數據為什麼重要：
獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化
大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。
如何應用大數據：
大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。