⑴ 國內做企業大數據比較全的有哪些公司

這個比較全：全國31省大數據單位列表

全國31省大數據單位列表

⑵ 大數據意味什麼企業與廠商各不相同

事實上，全球行業巨頭很早就意識到「大數據時代」的來臨，紛紛通過收購大數據版相關權廠商進行技術整合。但大數據對於很多企業來說，似乎並不意味著機遇，能夠很好地管理數據並未產生風險之前，大數據只意味著存儲的容量和安全。而在行業中，各大廠商排兵布陣應對這一趨勢的到來，甲骨文一直以Exadata系統捆綁BI棧進行應對「大數據」應用，由Sun伺服器、存儲和甲骨文自有的軟體組成的系統似乎讓用戶更多進入到自家「低成本」方案。但競爭對手EMC、惠普和IBM現在利用「大數據」的理念，提醒潛在客戶需要換個角度考慮PB級存儲應用，也勸服甲骨文的客戶不必默認與甲骨文合作，其實還有其他選擇，比如IBM Netezza或EMC Greenplum。

⑶ 企業大數據實戰案例

企業大數據實戰案例

一、家電行業

以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。

目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。

基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。

那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。

一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。

該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。

二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。

該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。

二、快消行業

以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。

此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。

實現過程：

1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；

2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；

3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。

因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。

三、金融行業

對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。

在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。

以上是小編為大家分享的關於企業大數據實戰案例的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑷ 製造企業如何借力工業大數據

製造企業如何借力工業大數據
工業大數據和原來的信息化有何區別？
簡單來說，1990年代以前，大部分企業都在做企業內部信息化，這被稱為第一次浪潮。1990年代以後，互聯網開始席捲全球，企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合，工業大數據悄然興起，這也將成為下一個提升製造業生產力的技術前沿。在清華大學工業大數據研究中心主任王建民看來，工業大數據即第三次工業變革，它以智能互聯的產品為核心載體，而不單純只是通過互聯網增值。
王建民認為，在製造業的利潤越來越低的情況下，工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是，利用數據進行跨界運營，能夠為企業帶來新的生存空間。
利用大數據搶占價值高地
為什麼工業大數據對當下的中國企業來說，有著如此深遠的意義？
事實上，在王建民看來，一個復雜裝備的生命周期分三個階段，即：開發製造階段（Beginning of Life，簡稱BOL）、使用維護階段（Middle of Life，簡稱MOL）、回收利用階段（即End of Life，簡稱EOL）。
原來，製造企業將重心放在開發製造階段，企業的核心目標就是將裝備設計製造出來。而產品售賣給消費者後，就和企業沒有關系或者變得無關緊要了。所以生命周期的第二、三階段，常常被企業忽略。但裝備的價值真正體現在用戶的使用體驗上，而不在於製造，盡管製造由質量決定。但消費者在使用階段的流暢程度，才能反映出產品的最終功效。
加工製造環節的確能夠產生很多利潤，但在當前環境下，生產製造的利潤越來越薄，使企業越來越難以為繼。而中國是一個製造大國，更是一個使用大國，製造業的興衰事關重大。王建民認為，只有利用大數據搶占價值高地，實現產品智能化，才能實現從「中國製造」到「中國創造」的轉變，從「生產型製造」到「服務型製造」轉變，這也是「中國製造2025」戰略的應有之義。
跨界運營是工業互聯網轉型的核心
和之前很多技術一樣，工業大數據並非橫空出世，而是一脈相承。但又有新的變化，這種新的變化，在王建民看來，其核心在於連接，將原來孤立的機器連接起來，將人和機器連接起來，將不同的企業、行業連接起來。
事實上，這種連接已經產生了巨大的價值，有很多企業已經開始實踐了。
例如：將人和產品聯系起來，可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅，根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人，以判斷駕駛者是否為主人，從而決定是否啟動。
又例如：將兩個不同領域連接起來，可以實現銷售模式的創新。歐洲人可以做到今天賣明天的風電，怎麼賣？他們根據一系列數據，對明天的風力精準地進行測算，從而實現當天交易。這是風電裝備在整個大氣環境下進行的跨界運營的絕佳案例。
還有一個例子，《哈佛商業評論》曾經發表過一篇文章叫《智慧的互聯產品》。美國人認為未來的工業產品應該分為五個階段，到第四個階段的時候，裝備、產品會進入到一個產品的系統階段，機器和機器之間可以對話和合作。比如在農業領域，播種器械、收獲器械會聯合起來到一個農場去作業。而終極階段是：農業機器的集群和天氣的數據，會和種子的數據、灌溉系統的數據聯合起來，通過全方位的連接來解決農業生產中的綠色節能問題。
王建民說，通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件，不管是預防性維修還是主動維修，都還處於工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營，才抓住了整個裝備製造業在服務階段轉型升級的核心。
工業大數據應避免的三個誤區
聽上去很美好的工業大數據，如何實踐呢？王建民梳理了三大誤區，以供企業參考：
一、維修＝運行
在工業領域，維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里，二者是分開的。維修指的是，當產品性能下降的時候，通過更換零件或者其他手段，恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器，使它產生價值。
二、產業大數據等同於消費大數據
工業大數據最核心的問題在於分析結果的可靠性。在消費大數據上，如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域，顯然遠遠不夠。因為在工業領域，往往是失之毫釐，差之千里。工業的應用場景對數據准確率的要求達到99.9%，甚至更高，否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以，王建民建議，從人員結構上來講，工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。
三、採集的數據越多越好
對於企業而言，機器採集的數據有時候是一個災難，不是企業採集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息，對於企業而言就是負擔。企業在收集數據之前，首要任務是給數據畫像，弄明白自己到底需要什麼樣的數據。
王建民認為，無論如何，大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯，在達到這個目的的過程中，讓數據發揮作用，而非簡單地只看到數據，而忽略了根本的邏輯。

⑸ 什麼是大數據分析,對企業有什麼用

數據分析是指用統計分析方法對收集的數據進行分析，提取有用信息和形成結論回而對數據加以詳答細研究和概括總結並指導實際工作和生活。

數據分析應用已經深入到工作中的方方面面，小到Excel做表，大到數據化決策指導。以電商行業為例，電商行業的數據分析需求主要集中在流量和轉化。而數據分析師的工作是為了服務自身產品，分析用戶，從而確保更好的銷量。這就要求數據分析師做好用戶畫像，通過數據分析建立用戶模型，不斷挖掘用戶屬性，分析用戶的行為，針對用戶行為制定相應的營銷策略。

⑹ 工業大數據是什麼工業大數據對企業發展有何作用

工業大數據對於製造業而言，不僅是提高運行效率降低企業成本的一個重要組成回部分，更是幫答助企業整合產業鏈、升級商業模式、布局企業戰略的一個可靠資源。藉助徐工信息漢雲在江銅集團中的應用案例，可以充分了解到工業大數據對於企業的作用。

⑺ 企業運用大數據的作用是什麼

英國著名數字顛覆戰略師，羅傑·康姆萊斯，曾說過：在數字顛覆的浪潮下，企業若想破風而上，應重點關注數據基礎設施建設——也就是大數據。

先舉一寫簡單的例子：

英國航空母公司IAG等大型旅遊公司已經認識到，改善數據的使用有助於最大限度地提高空旅中的艙位價格；英國高級百貨公司哈維尼克斯等零售企業也逐漸意識到，利用數據可以更准確地定位優質零售客戶，增加收入；而對於像英國電信集團這樣的電信運營商來說，正確使用數據還可以提高復雜網路的運營效率。

總的來說，數據是所有業務中增加收入和控製成本的關鍵，這可以從以下三個方面體現：

  • 數據可以增強客戶體驗。國外的亞馬遜和谷歌，以及國內的阿里巴巴，自成立以來一直將數據置於他們的中心，這已充分證明了這一點。

  • 人們可以通過數據預測客戶的行為並據此提供更合客戶口味的服務，例如國外的易貝（eBay，全球網購平台）和繽客（http://Booking.com，全球酒店預訂平台）以及國內的天貓、攜程等。所謂廣告精準投放，也和大數據有關。企業通過各種各樣的方法收集你的相關信息，或者說，你的各種上網軌跡，暴露了你的相關信息。比如你訂了某個地方的酒店，或者買了某類產品，之後這個網站可能就會推送這類地方、價格相當的酒店折扣廣告、或者該類產品以及和該類產品相關聯的產品廣告給你。

  • 對於公司自身來說，數據可以提高運營效率，這對於任何企業來說都一樣，不論是IT公司還是公共服務提供商。互聯網灰色項目，例如木馬病毒，通常會降低白領25-33%的生產力，而在多個應用程序上進行有效的數據清理和數據協調則可以減少遇到互聯網灰色項目的概率。

    • 在各行各業中，將大數據視為核心競爭力的數字新人使得商業競爭愈演愈烈，因此，對於老牌大型企業來說，將數據作為首要任務來處理顯得十分必要。

⑻ 大數據作為企業的生產要素與傳統的生產要素有啥區別

大數據作為企業的生產要素和傳統的生產要素是有區別的，傳統的生產要素主要包括資金，土地，勞動力，而大數據代表一種先進的科技，它是生產要素當中的關鍵因素是經濟發展的重大動力。

⑼ 哪些企業或領域更需要對企業大數據進行分析

企業大數據：企業的相關信息數據，包括企業基本信息、投資人、主要回人員、對外投答資、變更記錄、訴訟信息、行政處罰、招投標、注冊商標、融資歷史、投資事件等。
1、政府領域：分析企業大數據有利於提高政府對企業的監管水平，給政府決策提供數據支撐；
2、金融領域：利用企業大數據給企業畫像、對企業進行資質評估，保證風控的准確性；
3、企業方面：幫助企業精準掌握行業動態，分析競爭對手優勢，從而調整商業布局；幫助To B企業進行潛客挖掘，破解獲客難題；
4、園區方面：對企業數據進行可視化展示，可有效的監測園區內的企業排名及成長趨勢。

⑽ 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。