企業大數據政策

① 企業 大數據有哪些方面的應用

如果從行業來來分有銀行、源證券、保險、稅務、地產、電信、製造、零售等，這方面商業智能應用的比較多，FineBI的官網上有這些案例，本身也是做這塊的。
如果從具體應用功能來分，有用於精准營銷、數據風控、決策支持、產品運營方面，可以去了解一下。

② 為什麼大數據對企業管理是重要的

企業的大數據管理分為兩個方面
第一是企業自身的數據管理，例如企業的客戶，產品，銷售，庫存等數據
第二個是企業的外部信息數據，這方面的數據包括產品服務的評價，情報信息，行業信息的收集等。
企業內部的信息就不提了
談一下外部信息吧
企業在經營過程中往往需要收集各種信息，這新信息9成以上是在公開的網路上的，但茫茫是信息海洋，怎麼能找得完？

因此，目前很多企業，政府單位就 會採用信息採集系統，輿情監測技術來作為輔助。
以下是這種 技術的簡介

③ 大數據對企業有什麼用處

這是最常見的使用。機器學習為預測分析創造了許多機會。機器可以分析歷史數據、探知模式、預測將來發生某些事件的可能性。舉個例子，如果您在全國各地擁有連鎖餐廳，則可以通過大數據預測哪些餐廳的顧客數量可能少於預期。因此，您可以專注於這些餐廳的經營，防患未然。

02、診斷分析

每當出現一些問題時，企業都需要知道問題的根源。這正是機器真正擅長的。數據分析能夠幫助企業追根溯源，找到事件之間的相關性，以便將來避免類似問題的發生。

03、查找未知元素之間的關系

大數據能夠幫助企業找到任何元素或事件之間的關系，即使看起來它們之間沒有任何關系。這有什麼用呢?例如，您通過數據發現銷售額與銷售人員數量的變化無關，在這種情況下，如果不影響其他業務領域，您可能希望減少員工人數。

04、經營監控

實時監控也是一項任務，需要計算機處理大量數據。他們還需要迅速做到這一點。藉助大數據，我們可以監控任何事件。例如，營銷人員可以看到他們的不同細分受眾群對廣告系列的反應。

05、規范性分析

這是快速發展的非常有前景的分析領域。規范性分析是基於預測分析的。但是，這種方法使企業不僅可以預測某些事件，還可以為每種可能的情況找到最有效的解決方案。

關於大數據對企業有什麼用處，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

④ 什麼是企業大數據

企業大數據是指企業數據的一個集合，比如多多中標中就有一個功能是用企業大數據可以查企業的信用資質在建項目等信息。

⑤ 企業對金融支持大數據產業發展有哪些意見或是政策建議

樂思軟體認為：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。

具體來說，大數據對企業的作用可以分為以下幾個方面：

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 企業如何運用大數據戰略快速發展

運用大數據戰略實踐的關鍵問題不是數據規模或高精尖技術，而是如何利用數據迅速產生價值，如何用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。這其中關鍵問題的確不是數據的大小，而是如何利用數據迅速產生價值。
一、用數據為經營管理提供幫助
信息化時代市場競爭進一步加劇，企業的運作越來越復雜，充滿了各種風險和不確定性，企業核心能力的主要差異越來越體現在各個細節之中。若仍依靠定性和數據統計簡單分析，憑經驗大致判斷問題形成改進方案的做法，難以在現代市場競爭中取得優勢地位。用數據建模的方式自動識別問題並採取行動，可以更好地為企業經營管理服務。未來的金融競爭一定會比拼數據建模能力，若不盡快在精準營銷、風險識別、產品個性化定價等方面開展數據建模實踐，就很難形成相應的核心競爭力。
二、數據應用要面向解決企業問題
企業為迎接數據時代的到來，需要建立一支數據分析隊伍，並設置獨立的部門。他們的職責任務就是用數據幫助尋找和解決企業經營管理中存在的問題，提升企業的核心競爭能力。
數據專業人員由於專業特點的局限，對業務知識掌握和理解存在缺陷。數據人員要主動學習業務知識，嘗試在某一局部用數據發現和解決業務問題，然後與業務人員交流討論，看是否能夠對業務有些幫助。數據應用先不要涉及解決復雜的問題，避免起步階段遲遲無法打開局面。最好從解決簡單問題做起，可以考慮直接引入其他外部公司的成功實踐，迅速產生實際成果，讓大家快速看到數據應用帶來的成效。
三、面向問題收集和管理數據
傳統金融行業因為過去IT資源相對昂貴，本著節省開銷的考慮，只記錄與金融交易相關的數據，這造成其數據所覆蓋的范圍較窄，難以支撐大規模的數據應用。
現代IT技術降低了IT成本，同時隨著數據應用帶來價值的提升，各金融企業擴大數據收集范圍和粒度的意識普遍提高，為更大規模和更加深入的數據應用創造了條件。
四、確定數據的擁有者
企業會產生大量數據，不同業務單元和部門所產生的數據不同，數據使用的情況也不同，很可能會形成企業內的數據交叉使用。為避免內部的數據使用沖突造成數據的混亂，就需要明確各數據的主人，賦予其管理數據的責任和權利。數據擁有者要管理保護好自己的數據，同時要考慮如何讓這些數據產生更大的價值。
五、共享數據平台支持服務
數據應用需要配套的軟硬體環境支持，需要在企業內建設一套共享的數據應用平台環境，並安排專業團隊提供服務支持。
大數據工作的重點不是數據規模或高精尖技術，而在於用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。不要將資源投放在建設豪華的設備環境和隊伍上面，不用先准備大規模數據，只要開始實踐就會有收獲。

⑦ 國家大數據標准將出台，企業建設大數據之路如何走

一、數據基礎平台基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。 二、數據報表與可視化在第一層級中，進行數據指標體系規范，統一定義，統一維度區分，就可以很方便的進行標准化可配置數據報表設計，直觀的可視化輸出設計，包括行為、收入、性能、質量等多種數據類別。在PPT中以友盟、迅雷、網路、騰訊等公司的數據報表體系進行詳細講解。 三、產品與運營分析在建立數據平台和可視化基礎上，對已有的用戶行為、收入數據等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。常見的數據分析工作如下：1.A/BTEST進行產品分析優化；2.運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如TIPS、廣告等曝光到活躍的轉化；3.收入效果監控與分析，包含付費轉化率、渠道效果數據等；4.業務長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產品生命周期分析產品成長性和健康度；5.營銷推廣活動的實時反饋；用戶畫像也是常見的數據分析方式，包括用戶如性別、年齡、行為、收入、興趣愛好、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶各種特徵，以達到全面的了解用戶，針對性的為用戶提供個性化服務的目的，通常每半年做一次用戶畫像的專題分析。常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。個人用的比較多的是：EXCEL和SPSS。 四、精細化運營平台基於數據基礎上搭建的精細化運營平台，主要的平台邏輯多數是進行用戶細分，商品和服務細分，通過多種推薦演算法的組合優化進行商品和服務的個性化推薦。另外還有針對不同產品生命周期，用戶生命周期構建的產品數據運營體系。 五、數據產品廣義的數據產品非常多，例如搜索類，天氣預報類等等。這里主要講狹義的數據產品，以BAT三家公司的數據產品為例進行分享。騰訊：廣點通、信鴿阿里：數據魔方、淘寶情報、淘寶指數、在雲端網路：網路預測、網路統計、網路指數、網路司南、網路精算 六、戰略分析與決策戰略分析與決策層，的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

⑧ 企業必須掌握的三種大數據

企業必須掌握的三種大數據

當前國內核心三大消費群體70後、80後、90後，三者是受不同時代影響成長起來的，而三者之間消費理念、經濟能力，以及消費需求存在十分鮮明的差異化。但隨著時間的推移，三大主流人群未來所呈現的消費潛力必然呈現遞增趨勢。70後逐漸老化;80後正步入結婚生子的而立之年;90後正成為社會主流的新青年，那麼廣大用戶年齡層次的差異，必然導致產品需求必然呈現層次化改變。
怎麼找准用戶的核心需求?這必然要源於用戶的信息接收方式、消費行為習慣、選擇購買方式等綜合因素，才能保證做出最精準的決策。這些精準聚焦的用戶行為，必然是需要通過觀察廣大用戶全局數據，才能更有效的抓取某一類用戶特徵。沒有一個品牌能夠贏得所有用戶，但你所能滿足的受眾必然是源於廣大的用戶。所有用戶代表是市場需求的整體，而某一類目標用戶代表的是市場需求的部分，整體是由部分組成。對於企業來說，核心是要迎合某一類用戶，但怎麼決策卻需要根據市場需求的全局，以應對某一類用戶需求的變局。根據用戶大數據，以宏觀視角，做圍觀決定，才能更好的融入用戶群體。
競爭對手數據：以敵動決定我動
競爭是市場發展的自然規律，也是市場走向成熟的驅動力。沒有競爭的行業最終都將因為缺乏創新力而滅亡，或是被替代。每一個行業有大數據，每個企業也是如此，它所做出的任何決定，比如新品上市、營銷活動、廣告轟炸等，都會被大數據所紀錄。一個行業的繁榮與否，與行業內競爭有著直接的關聯。而競爭不僅能夠推動產品質量、技術等綜合提升，還能加速服務的升級，同時帶來關聯的整套體系進化。因而，企業不能忽視競爭，更不能任何競爭對手的新品，或是每一個新進入者，除非你已經占據明顯的壟斷優勢。
未來的競爭，不僅僅是線下傳統渠道，線上互聯網也將角逐的新陣地。那麼，怎麼制定有效的品牌營銷策略，怎麼制定合理的市場推廣策略，怎麼布局差異化的渠道網路?所有的核心優勢的建立，必須清楚地認識競爭對手所處在的位置和方向，否則如果實力不足以撼動對手，那就可能被對手絞殺。因此，企業必須時刻警惕競爭對手的動態，保證時刻掌握敵情變化，以敏銳的做出有力回擊。這就可以通過大數據的定期監測，保證獲取最新的競爭信息，但這一信息必然不是某個競爭對手，而必須是對自身能夠造成威脅的所有競爭者。掌握這些最有力的實時數據，企業就能夠游刃有餘的根據敵動決定我動。
無線端大數據：以即時謀劃大勢
未來，每一個企業都不可能脫離互聯網與信息化，而更不能脫離即將主宰便捷化信息獲取與消費購買的無線端。不論是目前國內5億智能手機用戶這一龐大的規模，且還在呈上升趨勢，並即將轉化為全民普及的趨勢。還是2015年雙十一的銷售數據無線端格外搶眼，占據60%的購買量。這兩方面都預示著未來的消費生活將是無線端的天下，更是隨時隨地便捷體驗的天下。無線端，這不僅是一個超強的傳播載體，更是一個超強的購買平台，你所能想到的都能通過IT技術實現。在這種大趨勢下，每一個企業都應該謹慎客觀的去考慮無線端的使用。
與此同時，手機已經成功主宰了大眾的日常生活，60%的大眾已經淪為手機重度依賴症患者。而互聯網將所有用戶不斷割裂，但無線端卻能將這所有被各類的若干群體的特徵整體的呈現出來，這就是它的獨特而又強大之處。無線端能夠反應所有商品的銷售數據，各類平台的時效數據，甚至各種用戶的地域、年齡、喜好等綜合與單項數據。這一切都能會呈現在一個數據後台，最終變成合理分析的依據。因而，無線端，不僅是企業的傳播平台，也是企業的銷售平台，更是獲取即時數據的保障。未來是快節奏更新的社會，企業只有掌握無線端大數據，才能掌控即時的局勢，從而謀劃未來的發展大勢。
大數據不僅是一場技術革命，一場經濟變革，也是一場國家戰略的變革。它所帶來的是產業革命，更關乎每一個企業的生死，你需要做的就是盡可能的掌握它，並正確利用它，而不是排斥。大數據是發展的必然，但絕對不僅限於當前的表面應用，未來將發揮更深層次的作用。