大數據增值服務
『壹』 大數據增值服務好不好
我覺得還挺好的，有錢景，有市場。
『貳』 大數據ⅠDC業務是什麼
---來自網路
互聯網數據中心（Internet Data Center，簡稱IDC）是指一種擁有完善的設備（包括高速互聯網接入帶寬、高性能區域網絡、安全可靠的機房環境等）、專業化的管理、完善的應用的服務平台。在這個平台基礎上，IDC服務商為客戶提供互聯網基礎平台服務（伺服器託管、虛擬主機、郵件緩存、虛擬郵件等）以及各種增值服務（場地的租用服務、域名系統服務、負載均衡系統、資料庫系統、數據備份服務等）。
--我的解釋
IDC業務，說白了就是為互聯網用戶或企業提供數據代存儲、環境代運營等，你現在看到的阿里雲主機、騰訊雲主機等都是IDC業務
IDC和大數據沒有直接的關聯，只是大數據很多都是部署在IDC運營商那裡的
IDC證書，就是如果需要提供雲主機，需要有IDC經營許可證書。
『叄』 大數據的商業機會在哪
大數據的商業機會在哪
近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？
昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。
首先，大數據是怎麼產生的？
1）物理世界的信息大量數字化產生的
例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。
2）社交網路產生的
在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。
3）數據都要保存所產生的
一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存。
其次，大數據和大規模數據的區別？
big data之前學術界叫very large data,大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為：
1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性。
比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。
如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。
在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。
因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。
2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大。
要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。 最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？
圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會：
1）數據的獲得
大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2）數據的匯集
例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。
但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。
3）數據的存儲
匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。
4）數據的運算
在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API,各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。
5）數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big.因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。
6）數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。
『肆』 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
『伍』 大數據時代 數據服務業
大數據時代：數據服務業
自從蘋果公司先後推出iPhone和iPad紅遍全球，全世界進入了若干產業被顛覆，若干產業被重組，若干公司被幹掉的大亂局面。以近來谷歌和微軟相繼推出平板電腦為標志，再加上它們在手機操作系統以及手機製造上的努力，可以說傳統的產業劃分和商業模式分析需要重新來過了。
從產業分析的角度看，今天再把網路業，IT業，電信業和軟體業分開看已經什麼都說不清楚了。傳統的TMT概念（電信，媒體和信息技術業的統稱）更是應該被扔進歷史垃圾堆。一個重新定義過的大網路業概念可能會更加貼切地反映高度變動中的世界和日益模糊的產業關系。這個大網路業的上游，領軍和驅動力是傳統意義上的網路業（或稱小網路業），中游是IT業，電信業和軟體業，下游是新聞出版業，影視業，娛樂業，零售業和物流業。之所以可以把它們統統劃歸一個大產業概念，是因為它們都已經或正在互聯網化，彼此之間形成了共生共榮的緊密關系。
從正在到來的大數據時代的角度看，也許大可不必糾纏於大網路業和小網路業如何區分的官司之中，乾脆重新定義一個新概念：數據服務業。這個產業的核心資產就是電子化網路化的數據，無論這些數據來自於什麼地方，什麼組織或個人，什麼產品或服務。五彩繽紛的大千世界裡萬事萬物都可以轉化為由0-1碼子組成的或簡單或復雜的數據位元組。整個產業鏈由數據生產，數據傳播，數據獲取，數據存儲加工和數據交換與出售等環節組成。各個傳統產業可以分門別類地屬於一個或數個產業鏈的環節。例如，新聞出版業和影視業主要從事數據生產，電信業和網站主要做數據傳播，數據終端製造商幫助用戶獲取數據，軟體商專攻數據存儲加工，大家一起捲入數據交換和直接間接的出售業務。公司大小的區別主要在佔有和利用數據量的大小，甚至像電子商務這樣表面上很實在的業務其實也不過是通過出售附著在某種具體商品上的數據而謀利。
數據服務業和現有的相關產業的根本區別在於其商業模式是數據驅動型，是對大數據的深度分析加工，是對大數據的多重利用和深度利用，是對現有簡單直接商業模式的增值服務。一個理想的全產業鏈數據服務業公司應該由全系列數據終端的設計與銷售，通用型開放平台的開發與運營，雲計算後台的開發與支持，數據存儲與使用後台以及數據分析與數據產品平台等部分組成。這樣一個公司中CIO或CDO（首席數據官）扮演重要的領導角色，僱傭大批數據科學家，數據工程師和數據產品經理。實際工作中數據以TB為最小使用單位，業務討論中最常使用的名詞是「最小數據集」（Minimum Data Set 或MDS），「元數據」（Metadata），「數據集市」（Data Mart），和「設施即服務」（Infrastructure as a Service 或IaaS）。同現有網路業商業模式相比，這個公司的商業模式具有鮮明的精準性，智能化，個性化和多樣化的特色，具有高出若干倍的投入產出比和性價比。
如果從這個邏輯去看蘋果的iPhone和iPad，就不會僅僅嘆服其精美的設計，強大的功能和驚人的市場征服力，而會思考蘋果怎樣從一個IT公司轉型為走向未來數據服務業的領軍者。同樣，谷歌推出開放式手機操作系統和平板電腦，甚至過去很難為人所理解的企業行為，包括發射地球衛星，研製自動駕駛汽車，投資綠色能源和各種感測器的研發，都可以理解為這些不計成本的行為是全方位增加生產和獲取大數據的種種努力，是在不懈地為走向數據服務業爭取先發優勢，是在為未來的領先地位下一盤很大的棋。同樣，對微軟的平板電腦和手機操作系統，亞馬遜的電子書和FACEBOOK推廣自家的數據中心設計，都應該歸結為大數據時代來臨前的熱身運動。
至於一些國內的網路業公司，如果不去努力學習和思考即將到來的大數據時代，不去未雨綢繆地爭取孕育中的數據服務業的戰略機會，而只是機會主義地邯鄲學步，東施效顰，也去做什麼手機，那隻能是撿了芝麻，丟了西瓜。如果自身沒有成龍配套的操作系統，開放平台，雲計算後台和數據分析加工平台，單兵突進只做手機，也許在某個時段能賺點錢，但長遠看是沒有前途的。那些在手機首頁集成點自己的服務，高呼搶占網路入口口號的伎倆，在滾滾而來的大數據洪流面前顯得那麼蒼白無力。何不舍棄雞肋，重新定位，發揮優勢，爭取不要在大數據時代掉隊呢？
『陸』 大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪
大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪
近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？
昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。
首先，大數據是怎麼產生的？
1）物理世界的信息大量數字化產生的
例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。
2）社交網路產生的
在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。
3）數據都要保存所產生的
一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存
其次，大數據和大規模數據的區別？
big data之前學術界叫very large data，大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為
1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性
比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。
如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。
在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。
因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。
2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大
要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。
最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？
圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會
1）數據的獲得
大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2）數據的匯集
例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。
但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。
3）數據的存儲
匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。
4）數據的運算
在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。
5）數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。
6）數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。
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『柒』 順豐快遞主要增值服務有哪些
順豐快遞主要增值服務有：委託件、特安服務、包裝服務、代收貨款、保鮮服務、簽單返還、送貨上樓、驗貨服務、簽收確認等。
順豐的物流產品主要包含：時效快遞、經濟快遞、同城配送、倉儲服務、國際快遞等多種快遞服務，以零擔為核心的重貨快運等快運服務，以及為生鮮、食品和醫葯領域的客戶提供冷鏈運輸服務。
(7)大數據增值服務擴展閱讀：
順豐一向重視並積極投入建設各項智慧物流設施，涵蓋大數據及區塊鏈、AI智能決策、智慧物流地圖、自動分揀設備、智能硬體、物流無人機、數字化倉儲、智慧包裝、信息安全等多個方面。 截止2018年底，順豐已獲得及申報中的專利共有1,645項，軟體著作權649個。
在國內快遞行業專利申請量排名第一，專利覆蓋無人機、智能分揀、大數據運用、智慧物流網路建設、自動駕駛、包裝保鮮技術等物流核心、突破性領域，技術的應用和突破強力推動了對應物流環節中的運營優勢。
『捌』 大數據平台的目的和意義，其主要內容和能達到的經濟利益和社會效益是什麼
大數據平台：是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據實時計算等場景為專主的一套基礎設施。典屬型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
大數據平台是為了滿足企業對於數據的各種要求而產生的。
大數據平台的功能：
1、容納海量數據
2、速度快
3、兼容傳統工具
4、利用Hadoop
5、為數據科學家提供支持
6、提供數據分析功能