如何實現大數據作用
1. 大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
2. 大數據的作用是什麼，
大數據技術主要包括以下作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
3. 大數據的特點和作用是什麼
大數據的出現給很多企業對於尋找未來的方向性帶來很大的幫助，所以很多企業開始密切關注大數據，現在很多人都開始關注大數據了，大數據能夠給大家帶來幫助，但是大家知道不知道大數據的特點和作用是什麼呢？一般來說，大數據的特點就是數據體量巨大、類型多樣、處理速度快、價值密度低。
大數據的特點是什麼呢？具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。現如今，一般的首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，就目前而言，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理都需要很快的速度，可從各種類型的數據中快速提取高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，在很長時間的視頻中，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據只有幾秒。
大數據的作用
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，能夠使大數據為大家更好的服務。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分析越來越重視，對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在公共事業方面，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
以上就是對於大數據的特點和作用的解答了，一般來說大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
4. 如何善於利用大數據
1、獲取全網用戶數據
僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。還要互聯網數據統合，才能准確掌握用戶站內站外的全方位的行為，使得數據在營銷中體現應有的價值。在數據採集階段，建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平台後，還要與第三方公用DMP數據對接，獲取更多的目標人群數據，形成基於全網的數據管理系統。
2、讓數據看的懂
採集來的原始數據難以讀懂，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓“天書”轉變為看得懂的信息。
3、分析用戶特徵及偏好
將第方標簽與第三方那個標簽相結合，按不同的評估唯獨和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶化成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息、動態信心、實時信息分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。
4、制定渠道和創意策略
根據目標群體的特徵和分析結果，在計劃實施前，對投放策略進行評估和優化。如宣和更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更好的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提升用戶人群的轉化率。
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5. 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
6. 大數據是什麼有什麼價值作用
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。
一、技術價值
大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。
App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。
大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。
大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。
交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。
淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。
由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。
只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。
目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。
這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。
無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。
二、商業價值
在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？
而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。
單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。
7. 如何真正實現大數據價值
因此，行之有效的企業級信息優化戰略變得空前重要。由於預計2015年產生的數字內容中有90%將是非結構化數據，如簡訊和微博生成的信息，以及視頻和音頻，情況將變得越來越復雜。無論身處哪個行業，圍繞大數據及管理這些信息的挑戰都無處不在。· 金融服務行業必須滿足客戶對數字銀行服務的期望，並處理風險和監管需求等問題;· 在醫療和生命科學領域，患者隱私及葯物開發問題使合規成為了關鍵的投資動因;· 了解客戶需求以提高服務和參與模式是旅遊和交通行業必不可少的;· 在政府和公共事業領域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保護公眾;· 實時的數據可視化、匯總和詮釋對於能源行業至關重要。毫無准備的企業可能會在應對現有原始信息的數量、種類和速度時手足無措。如果企業缺乏管理並處理多來源海量信息的能力，將會導致涉及整個企業層面的各類問題：· 具有更先進的信息系統的競爭對手將能很好地利用數據並爭奪客戶;· 盡管有更大量和更多來源，實現數據價值將越來越困難;· 浪費大量時間過濾海量不相關的數據，而這些數據不能支持決策或推動其執行;· 缺乏靈活性、分離的信息基礎設施成本將逐步增加。政府和企業迫切需要從無關的數據中獲取洞察，並有能力對其有效利用。那些能從戰略上迅速響應，並從海量信息中提取真正價值的企業將能獲得關鍵的市場領先地位。發揮信息的力量根據Coleman Parkes Research的研究[3]表明，亞太和日本地區62%的私有企業認為有效的信息優化戰略能幫助其獲得競爭優勢。但是僅有不到一半的企業採用了合適的解決方案並從大數據中獲得洞察，而目前僅有15%的企業將非結構化數據納入了其企業洞察、流程和戰略。企業的終極目標應是充分利用100%的信息來推動更快、更明智的業務決策。企業應能衡量信息戰略在新增收入、節約成本以及加速上市等方面所帶來的價值。要想在以信息為驅動力的新時代獲得成功，企業需要信息優化戰略以及可理解抽象概念的解決方案。企業的目標是通過涵蓋所有數據形式的信息管理和分析系統實現互聯性智能。這意味著他們必須：· 建立一個敏捷的智能環境，並有合適的基礎設施來捕獲和存儲海量信息，進行實時分析並迅速適應不斷變化的優先事項;· 對企業生態系統中的信息和智能戰略進行整合，以獲得對業務數據的完整視圖;· 通過將洞察和理念轉化為行動而實現信息資產的全部價值。提升客戶體驗實現更好的客戶體驗是所有信息優化戰略的主要目標。改進企業搜索和分析信息的方式，以更好地了解客戶行為和需求，從而支持快速、明智的業務決策。這將有助於實現更好的客戶體驗和更高的忠誠度。信息洞察應整合所有客戶信息，無論客戶如何與企業進行互動，包括通過社交媒體、微博、移動應用，以及通過電話等其它方式。信息必須在不同的業務范圍內進行收集，同時還要解決潛在的隱私和安全問題。先進的信息技術能夠幫助企業增強其識別客戶喜好、問題和趨勢的能力。而這些情報可被用來更好地與客戶進行互動，同時提供超越競爭對手的洞察。這些新情報可在應用開發以及將應用遷移至雲的過程中發揮作用，而雲能讓客戶輕松、快速地獲得新服務。優化業務績效不僅是企業需要應對海量結構化和非結構化數據，數據也分布於多個可能互不相關的業務范圍，也存在於許多不同的應用中。現代數據中心的另一個關鍵能力是能夠處理大量的無關信息，從而獲得能提高業務績效的洞察。通過整合、遷移並匯總數據存儲，企業可以改進信息訪問，並降低IT運營成本。這能帶來簡單、靈活、迅速、低成本高收益的信息基礎設施，而此類基礎設施同時還具有可擴展性、模塊化特性，及可靠性。用智能信息基礎設施替換復雜的孤立資料庫，企業能夠在需要時捕捉、存儲並提供信息，無論採用哪種應用、規模有多大。充分利用100%的相關職能和運營數據能夠幫助客戶提高運營業績和經營利潤，並對信息生命周期管理進行自動化處理。信息優化的目標為構建一個服務於整個企業，從數據安全及合規，到分析和敏捷性的統一基礎設施。而由此帶來的快速、輕松分析信息的能力能夠幫助企業獲得更可靠的視圖，從而做出准確、有效的決策。管理安全和風險將能夠端到端管理100%大數據作為新目標，企業應研究更好的監管和安全措施來應對與日俱增的風險和復雜性。這些問題包括：不能充分利用目前所有可用數據進行及時、正確的決策所帶來的財務和法律風險，以及獲取數據並保證其是最新、最正確的。智能信息生態系統可管理安全環境中的數據，從而管理日常業務並降低風險。它還能利用洞察來引導企業投資和定價，並充分利用新的業務機會。將數據轉化為資產不能周密部署並迅速採取行動的企業有可能面臨被劇增的大數據淹沒的風險。另一方面，那些能夠實施全面的企業級信息優化戰略的企業所獲得的回報將是非常巨大的。這一戰略有助於縮小潛在的和最終實現的業務成果之間的差距。總之，它可以分為三大要素：· 能捕獲、存儲、復制並擴展數據的信息基礎設施;· 管理、保護、治理並充分利用數據的信息管理;· 搜索、分析、理解數據並對其採取行動的信息洞察工具。能夠從自身數據資產中獲得深入洞察和價值的企業將開始收獲其實質性的信息回報。文章更新提醒功能已上線，幫助您及時了解本頻道動態。
8. 如何實現大數據真正價值
1. 數據融合
成功的大數據分析可以使用戶應對工作中的困難，例如發現業務計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場進行拆分，企業可以提供新的產品和服務。要想做到這些，就需要從各種資源得來的數據中抓住重點從而做出重要決策。
在數據分析中，時間至關重要。很多企業領導者和決策制定者需要實時的信息來快速做出決定。但是據估算，大約80%的時間都花在了准備和整理數據上。這樣一來真正的分析工作只佔20%。
因此高效的處理工作非常重要，例如數據分析的提取、轉換和載入過程(ETL)。
一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數據融合在一起，也包括公共數據。它讓用戶的注意力集中到一個源頭，獲得相關性更高的信息，提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的，降低錯誤溝通的風險。
企業如何通過各種技術手段，並把數據轉換為信息、知識，已經成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……
2. 溝通無障礙
就像之前說過的，大數據分析工具可以幫助企業解決商業難題。從業人員也許能很好的理解這些問題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專業需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領導層就無法及時得到有用信息，也就無法快速做出決策。
如果技術人員能夠使用這種自助服務分析工具，就能夠找到問題所在並做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數據同其他開放信息結合在一起，挖掘細分市場。企業還可以共享IT資源來發掘更多的數據信息。