① 如何處理好大數據發展，大數據服務，大數據

大數據在生活中的應用隨處可見，比如：

1、最常見的，手機購物推薦商品給內我們

精準的目容標群體用戶畫像描繪，逐漸成為許多品牌商進行營銷的重要工具。能夠全面、准確的採集營銷活動數據，經過大數據技術精準分析後可視化呈現。

2、移動端推送感興趣的內容（圖文、視頻）給我們

移動互聯網技術的持續突破、智能手機的功能不斷增強、社交媒體平台不斷涌現，內容傳播也以幾何倍數保持高速增長，消費者被海量信息環繞，難免會造成選擇疲勞，傾向於選擇真正感興趣的內容，個性化需求得到了釋放，獲取信息時表現出隨機性與碎片化特徵。

3、吃住行都有大數據的參與

大數據更結合具體的經濟應用，例如大數據+金融、大數據+教育、大數據+交通等，在各行各業發揮的價值越來越大。智慧醫療增加疾病診斷的准確性，治療的有效性和副作用的最小化；智慧交通為人們出行保駕護航，高效率出行再也不是夢想；大數據在教育領域的應用推動教學改革，讓教育成果更加普及…

② 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

③ 大數據如何優化公共服務

大數據如何優化公共服務

公共服務領域採用大數據技術和大數據思維，既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務，可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務，也有助於公共服務提供者降低成本，從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性並存的要求。但是，大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術，更是一種思維方式，是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合，現實中還存在著多重挑戰。

公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看，雖然公共服務提供機構對於數據的重視程度較高，但是范圍更多地局限於對內部的數據認知。從總體來看，公共服務提供機構的管理人員並沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值，而是更多地把數據進行了存儲，沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例，掌握准確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門，稅務部門有納稅人口數據，教育部門有在讀人口數據，公安局有戶籍人口數據，社保局有參保人口數據，等等。孤立的任何一個資料庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。

公共服務數據格式和採集標准不統一，導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據並把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門，每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同部門的數據格式、採集標准也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題，在目前的監管格局下，危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節，除企業承擔主體責任外，由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責，這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一，以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘，大大影響了監管效能。

公共服務部門從業人員多元化，大數據專業人才缺乏。數據採集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的採集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業務和需求，具備相關專業知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據；如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。

教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域，由於技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到「四兩撥千斤」的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。

科學規劃和合理配置網路資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布了公共服務大數據戰略。到2013年底，澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度，而且安裝寬頻所需要的費用全部由政府免單，完全免費。對我國來講，這一項工作只有以政府部門為主，根據發展需求，科學規劃和合理配置網路地址、網路帶寬等網路資源，並且鼓勵大數據企業參與網路設施投資和電信服務運營。

與此同時，還應做好數據標准統一工作，為數據的採集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標准、分類標准和數據標准。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點，研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合，規范數據輸出格式，統一應用指標涵義、口徑等基本屬性，為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。

政府搭建平台，推動公共服務部門與第三方數據平台合作，建設好社會基礎資料庫，助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮藉助如網路、阿里、騰訊等第三方數據平台解決數據採集難題，為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外，在政府信息公開不斷加強的基礎上，加大數據的開放和共享，建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值，越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則，政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據，鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據，推動企業等開放其在生產經營、網路交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。

按照「抓兩頭，帶中間」的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是「人」。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由於公共服務領域中相當多的數據是從基層採集的，因此需要加強基層基礎建設，要求公共服務部門要有完整的原始記錄和台賬，確保原始數據採集的准確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平台、統一的軟體操作、統一的指標含義。隨著採集數據標準的逐步統一，採集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、採集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制，保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段，從政府有關管理部門的角度來看，應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求，放寬對高校專業設置的審批，真正落實高校管理自主權。鼓勵並積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。

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④ BPM怎麼對業務流程進行優化比較好的解決方案是哪些

BPM業務流程管理平台如（天翎BPM 、宏天、天縱等廠商）

怎樣幫助集團公司解決內部問題，了解一下，BPM其實並不是近期出現的新概念，從本質上說，BPM並不是一個IT術語，更不是因技術的發展而起源的，相反，BPM至始至終都是管理學術語和概念。BPM的核心是通過對企業運營的業務流程的梳理、改造、監控、優化來獲得利益的最大化。要達到這一目的，必須把企業資源和管理方法從縱向的戰略到業務的執行打通，使得企業業務流程當中每一個活動都能夠明確的指向特定的戰略目標並且可以測量和評估，從而獲得改進的方向；同時必須把企業資源和管理方法從橫向的各部門、職能甚至第三方職能整合為一個有機的整體，使得企業業務流程可以以端到端的方式，即從業務目標的提出（業務流程建立）到業務執行結果（業務活動的測量），來管理企業的運營以獲得最大的利益。

如看（天翎BPM）的相關案例（中金科集團）

公司介紹

北京中關村科金技術有限公司（以下簡稱中科金集團）成立於2014年7月，是經中關村國家自主創新示範區領導小組辦公室批准，由趙國慶先生發起設立，注冊資金14億人民幣。已經獲得IDG資本、光大控股、中國華融等知名投資者共計33.4億元戰略投資。

中科金集團以「本源、樸素、底線、誠信、團隊、創新、效率」為價值觀，始終以「科技，讓生活更輕松」為使命，致力於成為一家集科技、金融及新零售三大模塊為一體的世界領先的科技型集團公司。

作為國內知名的企業信息化落地賦能廠商，天翎以「MyApps4.0-集團多租戶流程私有雲平台「為能力核心，用輕量級的系統實現重量級的功能，通過統一辦公平台項目的實施，幫助中科金集團在經營發展過程中更好的輕裝上陣、快速前行，這也是天翎在企業信息化落地上用MyApps平台賦能企業個性化需求的又一次成功實踐！中科金集團作為國內知名企業，每一步發展都有清晰的策略，在優化企業管理方面也是如此，攜手天翎讓管理與發展並駕齊驅，是中科金集團又一個明智的選擇！

還有更多案例可參考。

⑤ 如何運用大數據提升公司業績

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

⑥ 利用大數據分析優化稅收哪些征管流程

採用大數據技術實現稅收數據的全方位分析與監控,從而規范征管系統流程設計、簡化其系統架構以及優化
有限資源
,分析稅收數據、簡化、優化
稅收征管
流程,促進稅收征管科學化、現代化。
稅收分析
是以稅收經濟現象的數量方面為研究對象的認識活動。深化稅收數據分析,可以幫助認識稅收數量特徵、深化理解稅收、推斷和預測
稅收收入
,從而掌握
稅收管理
的主動權。
稅收分析指標是用於分析納稅人
稅收風險
的計算公式及其屬性標識,若干指標集合由稅收分析
預測模型
識別。稅收風險指標按與稅款的關聯度,分為稅種類、行為類和特定事項類。稅種類風險指標主要包括營業稅類、
企業所得稅
類、
土地增值稅
類、
個人所得稅
類、
房產稅
、
土地使用稅
類、
印花稅
類、契稅、
城建稅
及附加類等；行為類風險包括發票行為類、登記類、申報類、
稅款徵收
類和管理認定類等；特定事項類風險主要包括
非貨幣幸福易
、
債務重組
、拆遷、搬遷、破產、合並、分立、土地房產轉讓等。
通過分析對比單戶企業與本地同行業企業的
稅收貢獻率
,對低於同行業平均貢獻率的企業,提示預警信息並深入分析企業是否存在多計生產成本、多結轉
銷售成本
、多計
期間費用
、擴大稅前扣除范圍或不計、少計銷售收入等問題。將計算出的稅率與企業以往年度或本地同行業水平相比,分析判斷企業是否存在以上問題。
在稅收分析管理的過程中,稅收分析識別必須通過構建一套指標和模型來進行。一個科學的模型能夠全面、及時、准確地識別出納稅人存在的稅收問題,而構建一個高質量的模型,關鍵在於收集有效的稅收數據(特徵)、設定精確的指標和建立科學的模型,從而模擬企業稅務真實情況及強化稅收監管。
在模型構建過程中,需根據指標對模型管理的重要性設置不同權重,尤其是關鍵指標的構建。通過設置多層次指標,如一級指標、二級指標、三級指標等,動態管理實際情況。此外,指標體系自身的建設也是至關重要的,如:指標名稱、指標功能、
取數
口徑、比對方式、指標在模型中的權重、預警值的計算等。

⑦ 大數據工作需要處理很復雜的業務邏輯嗎

這個倒不是有很高要求。大數據工作者好比是使用汽車的人，他需要了解汽車的整體構造和性能，但他無需像java工程師那樣生產汽車零件，工種是不一樣的。

⑧ 如何利用大數據進行營銷優化

基於：
1,業務：和市場營銷相關，因此政府機關單位數據不考慮。
2.體量：擁有足夠多有價值的數據。這一條很多互聯網企業和傳統大企業都能滿足。
3.技術：有技術能力處理大數據。
上面3個因素，國內能做大數據市場營銷的還真只有BAT三家。國外的不熟悉，這里不談。
眾所周知，三家的數據特點各不相同。騰訊優勢在社交數據；阿里巴巴優勢在商品和交易數據；網路優勢在全網信息、消費者行為和主動需求數據。
當然例如平安、寶潔、沃爾瑪這樣的大企業，其自身肯定積累了大量的數據，基於這些數據的數據挖掘、過去就一直在做的網站分析等業務，雖然現今都冠以「大數據」的名義，但這與我們討論的大數據還不盡相同，他們用傳統數據工具對抽取一定數據進行分析，能基於那些數據進行挖掘，只是數量增多了而已，總體而言仍然屬於傳統的小數據范疇。

⑨ 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

業務流程優化的步驟：

1、組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2、流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3、流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4、流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5、設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT 技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公司的IT 系統中，如ERP 或OA 系統，使流程信息能通過IT 技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6、評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7、流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。

⑩ 淺析企業應如何進行業務流程優化

業務流程優化是一項流程工作，它關繫到企業的競爭戰略優勢。在具體的流程設計與實施工作中，企業要不斷地對流程進行更新和改進，這樣才能取得很好的效果。

對企業目前業務優化來說做流程改進和完善的過程就是流程優化的過程。業務流程的優化，要掌握一定的方法：

  1. 優化的第一步是要進行流程問題的匯總和細化。在這個步驟中，企業先要識別一些關鍵性的流程，關鍵性的流程設計需要有提前有一個調查統計，搜集大量的資料之後再進行後續的設計。確定好關鍵流程之後，要對這些流程進行高階繪制，之後大致進行問題的匯總，然後通過量化描述來確定下一步的工作。

  2. 優化的第二步是進行優化方案的設計，可以說這是整個優化工作中的重點。要想設計出科學合理的優化方案。首先要確定優化的目標。優化目標的設計要從四個方面來看，這四個方面分別是質量、成本、時間和風險，要保證優化的方案與流程前景是一致的。 設計完成之後，就可以開始改善流程了，JBPM: 根據這個流程可以繪制出新的流程圖，並進行相應的流程描述。在設計過程中，大家要注意新流程懂得可行性分析與研究，對新流程收益做一下簡單的分析，從而獲得收益性指標。

  3. 流程優化的第三步是優化方案的細化以及調整，這一步驟是優化設計的完善與總結，在優化過程中也是必不可少的。在優化方案細化和調整過程中，企業要進行業務流程管理，實施計劃安排，保障體系調整能夠順利完成。方案完成之後要嘗試運行一下，通過運行從中找出問題，並對這些問題進行整理。等到搜集整理完成之後，再最後進行方案的完善和修改。

以上就是業務流程優化的主要方法，由此可見，在流程優化設計中要考慮的問題是很多的，只有經過詳細周全的流程設計，企業的業務流程才能完全真正實施展開。業務流程的優化，需要掌握一定的方法，業務流程優化的效率如何與其優化方法是密不可分的。