『壹』 国内做大数据解决方案的公司有哪些

大数据解决方案公司主要是提供数据管理、数据挖掘、数据采集、以及大数据可视化方面的服务,更多可参考达-普-信服务方案。

『贰』 谈大数据营销,如何利用大数据发现商机,靠大数据

这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。
第一次工业革命以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志,
第二次工业革命以石油为基础,内燃机和电信技术为标志,
第三次工业革命以核能基础,互联网技术为标志,
第四次工业革命以可再生能源为基础,数据和内容作为互联网的核心为标志。
不论是传统行业还是新型行业,谁率先与互联网融合成功,能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律,就能够抢占先机,成为技术改革的标志。
四个月前,《网络安全法》以及最新刑事司法解释正式施行,信息安全尤其是个人隐私保护问题被上升到了一个新高度,当时写了《分水岭:6月1号起,大数据进入下半场!》。
几个月过去了,据媒体报道,有数十家做大数据的公司因涉嫌数据信息安全被约谈或者协助调查,很多数据查询访问接口关停,有人惊呼"大数据行业进入冰封时代"。
但更多的大数据从业人士认为那些倒卖数据的企业是挂羊头卖狗肉,对大数据的名声和产业空间伤害非常大,对整顿拍手称快,认为唯有如此,才能让大数据产业走得更远。
喧闹过后,要冷静思考。不做倒卖数据出售隐私信息,生意应该如何做呢?这不是简单的问题,而是大数据产业的战略选择。
未来的盈利模式
以《网络安全法》为代表,国家严厉打击倒卖客户隐私信息的行为,斩断了数据简单变现的发展模式,目的是推动大数据产业持续健康发展。然而从大数据产业发展的视角看,如果产业链的各个玩家不尽快做出战略选择,那么未来也是死路一条。
做"大而全"的大数据平台是赚大钱的生意经,核心价值是数据完整性和有效性,其价值体现则有直接和间接两种。
由于不能直接售卖个人数据和信息,因此数据变现多以行业报告的方式呈现出来,这将成为平台直接创造商业价值的重要手段。虽然数据来自于个体,但是由于报告呈现的是宏观整体数据,收益也是汇总加工之后产生的,并不受单个数据的影响,完全可以规避法律风险,成为大数据平台名正言顺的收入。
而且,如果大数据平台里有相应的数据,不排除根据企业的要求为其提供指定的"竞品分析报告",比如运营商的大数据平台给腾讯做一份优酷视频的使用情况分析报告,也是合法的生意。
除了发布或提供报告,大数据平台的价值更多地通过间接方式来实现,也就是为数据分析应用提供数据服务。所以致力于建设大数据平台的企业要做好与应用企业的协作,如果应用发展不起来,大数据平台也活不下去——光靠卖报告是养不活大数据平台的。
大数据玩家的另一种存在方式就是做应用,相信未来会有很多以此为生的小而美的企业。这些企业或者在技术(算法、模型)方面有过人之处,或者在业务(营销、运维)方面有一技之长,总之是靠突出的专业性优势而存在,同时由于规模小,成本低,因此可以快速呈现价值,也可以快速调整以适应变化。
无论是做大而全的大数据平台,还是做小而美的应用企业,适逢大数据发展的热潮,都有成功的机会。但这是两类不同的发展模式,笔者很难想象什么样的企业能将这两个角色融为一体,换句话说,就是大数据产业的玩家要清楚自己的战略定位,明确自己的选择,知道什么是应该放弃的,才能涅槃重生。
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『叁』 争夺大数据“金矿”这场战争 运营商orBAT谁是赢家

楼下小白别乱说,如果地球完蛋那是和俄罗斯打,互投核武器。当然现在战争都是常规,应该说不可能使用核武器,除非世界大战。中国和美国打是一场消耗战,当然和美国打,日本韩国那些提供机场后勤的盟友肯定要吃中国导弹。所以中国和美国打的确很吓人,但中国也不是完全赢不了,只是中国军方的保密程度太高了,中国电子战能力可以说决定这场战争的胜负,当然,中国在本土周围单挑美国还是行的。毕竟美国要跑到家门口来,中国依靠地理优势肯定无压力。

『肆』 企业大数据 一座值得开垦的金矿

企业大数据:一座值得开垦的金矿
虽然尚处起步阶段,但是大数据已经成为多个行业的关注热点之一。如何更好地利用大数据推动自身业务的运营发展,这是众多企业不断探索的问题,而运营商也无法忽视这个未来的大金矿。
一、现阶段大数据业务市场状况
从全球情况来看,2015年全球大数据市场规模达到421亿美元,同比增长了47.7%。以此增速进行推算,到2020年全球大数据市场规模可突破3000亿美元。

今年年初,中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告(2017)》称,2016年中国大数据市场规模达168亿元,预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。调查显示,目前近六成企业已成立数据分析相关部门,超过1/3的企业已经应用大数据。

对比起全球情况,中国大数据产业市场规模增长还有很大空间。
二、运营商进入大数据行业思路
运营商先天优势在于掌控大量数据中心资源,这是大数据业务硬件基础。更为重要的是运营商本身拥有大量存量客户资源和客户数据,这也是对运营商进入大数据领域一个有力支撑。
运营商大数据业务运营SWOT分析:

三、运营商大数据业务发展对比
联通
今年9月,中国联通集团正式宣布,旗下的联通大数据有限公司正式揭牌成立。中国联通大数据公司定位于中国联通大数据对外集中运营主体和大数据产业拓展的合资合作平台,全面对接国家和联通集团战略,建立专业化子公司开展市场化运营、建设全产业链大数据生态体系。此外,联通还与中国银联签署了战略合作协议,双方决定建立长期稳定的合作伙伴关系,在数据资源、技术能力、产品研发等方面开展全方位合作。
电信
早在2015年末,中国电信正式发布“天翼大数据”品牌,并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品,重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。
电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的,2016年下半年其大数据平台建设从原来的5个省份现在扩展到31个省份,数据种类从开始的几类主要数据扩展到十几类,实效性从原来以“周”为单位到现在以“小时”为单位的延时。
移动
在今年“世界电信和信息化社会日大会”上,中国移动通信集团公司副总经理李正茂表示:“发展大数据不是简单的建设IDC,根本目的还是为了应用。大数据正在从炒作的高峰期间,向产业落地期间发展。”
中国移动在六个方面积极推动大数据加速行业转型升级:
第一,社会管理方面,大数据能够分析用户的消费、行为、位置等特征,为政府的社会治理提供保障。
第二,信息传播,大数据成为公众获取信息的新渠道。移动借助位置漫游等信息向公众发布舆情热点的分析。
第三,医疗健康领域,中国移动构建健康云平台在贵州省取得成效,一方面帮助贵州卫集委收集信息,同时为政府医疗机构提供智能审核,疾病救助,疾病预防等多方面的投入,由此为当地医疗支出节省了上千万。
第四,行业创新能力提升,大数据为传统行业打造新的能力。中国移动的大数据提供人流预警,公交道路等服务,为公交管理,游客出行提供参考。
第五,社会热点问题处理支撑,中国移动基于大数据构建了反电信网络,欺诈防范技术体系,在2-10分钟可以识别市场号码源,来源区域,受害人集中地等等,同时实现最高风险等级,影响最大的境外异常号码源时时阻断。
第六,商业模式创新,2016年,中国移动和招商局集团共同投资设立试金石信用服务有限公司。
虽然三大运营商大数据布局在实际操作上不同,但是都明确把大数据从布局转移到实行阶段,软硬件资源日益充实,并且已经打造出不少成功案例。
四、布局大数据市场
1、攻坚热点领域
智慧城市
早在2014年,国家发改委会同中央网信办等25部委组成部际协调工作组,启动新型智慧城市试点建设。2016年又明确提出了到2018年要分级分类建设100个新型示范性智慧城市。
智慧城市建设带来的商机是巨大的,而大数据恰好在智慧城市建设中扮演重要角色。可以通过方方面面渗入,如城市交通、环境监测、治安管理、卫生管理等城市生活每个细节。
当然,运营商也已经对此领域有所行动。比如联通大数据公司就有“智慧足迹”这一项业务,提供“以人为本”的群体位置数据应用,为政府和企业提供包括人流量、人流密度、职住空间分布、人口时空分布在内的位置大数据解决方案。
政务
通过IDC、ICT基础通信业务为政府部门提供服务,并且为其构建大数据管理分析平台。政府运作效率和质量提升已经不仅仅拘泥于办理业务、处理业务时间上的减少,还要做到未雨绸缪,及时发现潜在民生问题,做好预防工作:比如通过婚姻注册数据挖掘离婚率提升因素,从而地提出针对性措施;又比如通过分析注册中小企业税务数据,了解税收政策对中小企业是否存在推进作用,有消极作用的加以改善。
医疗健康
根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,2010年我国健康医疗大数据行业市场规模约为171亿元,到2015年快速增长到466亿元,年均复合增长率超过20%。

可穿戴设备的出现使到个人身体健康实时监测得到硬件上的支持,而把这个契机转化为商机就需要完善的大数据平台作为支撑。

而通信运营商涉足该领域也有很合适的切入口,比如利用存量家庭业务客户进行拓展,享受低资费优惠。
2、提升自身运营
运营商本身拥有着庞大数据资源,也应该很好地利用这些资源为自身运营提供动力。
一方面通过用户数据库做好用户维系和质量提升,对高危潜在离网用户及早挽留,而对潜在需求用户可以推广增值业务提升客户价值。
另一方面,涉及到数据交互(即通过与其他行业合作,双方数据通过融合整理)发掘出的更多有价值结论,能支撑双方运营,互惠互利。
五、大数据业务营销
通过IDC建设、产品建设打好基础,进行业务营销就是下一步关键所在。进行大数据业务营销通过标杆打造+体验营销是较好选择。
由于业务属于起步阶段,要吸引到市场目光和认同,必须树立业务标杆。在硬件和软件有实力的前提下,运营商要打造专业化团队,树立行业顶尖形象,以优质案例打动潜在客户。
营销人员在向潜在客户推销产品时,需要结合案例详解、实体考察、便携式设备体验进行销售活动,以具体化、专业化的方式打动客户。
需要明确的是,大数据硬件软件方面做好后,剩下最关键一环就是在营销上打动客户。
如何打动客户?用事实说话
例如2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。2014年罗斯柴尔德再次成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个。在这种震撼的事实面前,展现大数据的实用性和威力。
六、展望
由于各行各业各领域都能够有机会用到大数据分析为管理运营作支撑,所以大数据业务发展潜力毋容置疑。现在对运营商而言,做好硬件软件基础的同时,更要深挖市场需求,打造营收模式标杆,以点带面地实现业务快速增长。

『伍』 利用大数据驱动科技产业发展与变革

利用大数据驱动科技产业发展与变革

近日,2015京津高村科技创新园大数据产业规划研讨会暨大数据助力京津冀协同发展高峰论坛在京举行。与会专家表示,在大数据时代,可以充分利用大数据驱动科技产业发展与变革。

与会专家表示,之所以许多国家将发展大数据产业作为国家战略,是因为大家都看到了其中蕴含的巨大价值。根据麦肯锡研究,到2020年,美国GDP的2%到4%是由大数据吸引拉动的,达到三千亿到六千亿美元的量级。欧盟委员会的一份报告也预测,2020年大数据带来的经济增长占GDP增长率的9%,也达到两千亿欧元的量级。

此外,大数据服务能力的交易比数据交易更有价值,在实际应用当中,应充分调动价值驱动、需求驱动来促进大数据发展,产生一些独角兽式的企业,从而带动发展大数据全产业链。在如今的大数据时代,我们要用数据视角认知企业,挖掘科技企业的“数据金矿”,利用大数据驱动科技产业发展与变革。

有专家认为,发展大数据对于解决中小微企业的融资难、融资贵也有重要作用。造成我国中小微企业融资难、融资贵的一个主要原因是缺乏足够的信用信息,而大数据是解决信用信息缺失的最好手段,通过大数据手段为没有信用的企业建立信用。

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『陆』 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位,分析其在金融业的需求等。

『柒』 大数据解决方案选择哪一家

很多企业都开始数据治理,并探索不同工具和方法来实现。然而,企业往往又会被不同的解决方案所困惑。

那么,企业应该如何选择大数据解决方案呢?主要考虑以下6个重要方面:

1、分析蓝图

无论是从哪一类具体的分析需求开始,对于分析的构建,都需要设想整个蓝图。

在构建企业分析时,有三个维度是很重要的:业务链、产业链、面向对象,不同的人员在不同的业态下除了配置报表外,在数据分析阶段还可以设置主题分析的内容,自上而下的目标监控,自下而上的原因反馈。

为了更好地提升企业级能力,在商业分析到一定阶段后,要做全价值链分析,同时,针对多业态的产业链,要做统一的价值体系。

『捌』 常见大数据应用有哪些

Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例,可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往,AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。

『玖』 大数据的发展已经不能停下脚步

大数据的发展已经不能停下脚步
随着大数据时代的逐步发展,大数据的成果必将使广大用户受惠,使用户的行为或消费更有效率。
大数据概念提出和技术的应用,其实是信息大爆炸必须经历的技术进化,人们为了获取更丰富的数据,促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展,而获取数据后,人们如何获取数据隐含的各种信息?如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容?这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力,当然,如此庞大的数据意味着更多的机会,提纯后的数据价值更大,意味着更有分析意义。而这些将成为从业人员的价值宝藏,通俗点说就是数据金矿,意味着财富,人们对海量数据的挖掘和使用,是促使行业增长、促使大众更多消费的手段,从而推动社会的不断前进。其实这是一种相互推进的关系,深刻、全面的洞察数据隐含内容后,用科技等手段去推动社会的快速发展,同时社会要更进一步发展则需要去更深层次的钻研大数据。
如此一来,大数据的发展已经不能停下脚步,它后面有一股强大的力量。
为什么互联网能够发展的如此迅速?矛盾的斗争性是事物发展的动力,人类社会不断向前发展,若与人类生活密切相关的互联网技术停滞不前,则会阻碍社会的进步与发展,说的通俗点就是时代的要求。安防行业的大数据时代也同于此理,它的发展速度能不能像互联网那样迅速,小编不敢妄论,但一定会飞一会儿。
面对大数据的存储、管理、分析,出现了一系列问题,那么未来的路又该如何走呢?
结合“云”“物联网”等技术
传统IT行业大数据技术的发展,对整个IT产业有着重大的促进作用,积极推进IT技术与安防技术的融合,充分发挥IT行业的技术优势,特别是大数据方面的技术积累,来解决各行业所面临的大数据挑战,推动各行业进入新的大数据时代是重要的一步。大数据概念提出的时候,从业者有狂欢的、有谨慎的、有反对的。但同时人类自己造就了数据,造就了数据的飞速发展,那么就需要去驾驭这些数据,用这些数据为人类服务,未来需要和和“云”、互联网等技术相辅相成,共同推动人类技术的发展和进步。
物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的,更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性,其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息,通过统一物联网架构设计,将非结构化的数据变得结构化,不同系统之间不同结构的数据尽可能地统一,为决策做出重要的参考。
分布式存储
PB级数据的存储管理问题,这个问题主要通过分布式存储方案来解决。基于分布式存储、集中管理思路的、以及基于iSCSI技术的IPSAN来作为视频监控的存储解决方案,这个方案的主要特点包括:分布式存储,集中管理、基于iSCSI技术的IPSAN(STorageAreaNetwork)、流媒体网关可以作为存储解决方案的核心设备。
分布式存储集中管理共有三级,上级监控中心:上级监控中心通常只有一个,主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等;本地监控中心:本地监控中心可以有多个,可依据地理位置设置,或者依据行政隶属关系设立,主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成;音视频的数据均主要保存在本地监控中心,这就是分布式存储的概念;监控前端:主要由摄像头、网络视频服务器组成,其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘,该硬盘主要是用于网络不畅时,暂时对音视频数据进行保存,或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
大数据的分析应用
不管是音视频、图片等传统安防数据,还是信息感知带来的数据,其数据的价值密度都较低,但是提纯后的数据意味着金矿,意味着财富,只有从海量数据中真正分析、挖掘出有意义的信息或规律,才能为商业行为指明方向,才能实现商业价值。如何从音频、视频、信息感知等数据中更迅速地完成有价值数据的获取?将这些安防类信息更好的服务于各种业务部门,如公安、交警等国家政府机构是大数据的方向。
大数据在政府职能部门的应用。借助数据分析平台,通过对以往大量案件的分析,推断出一些犯罪的模型和犯罪的“热点地区”,进行有效布置警力,最大限度的遏制犯罪的发生等。
大数据在商业领域的应用。借助数据分析的技术,科技进行人流分析、产品关注度分析、购买消费情况分析等等,这样能够形成一个庞大的商业参照表。
大数据在医学领域、教育领域、金融领域等等已经广泛涉及。包括对数据的挖掘和分析未来谁能透过大数据智能分析,预先把控行业发展的脉搏,他就将掌握市场和竞争的主动权。

『拾』 什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据

“大数据”简单理解为:

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念,对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据,在于海量,单机无法快速处理,需要通过垂直扩展,即大内存高效能,水平扩展,即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要:

获取大数据后,用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理,对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据:

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务,以及为智能体提供决策服务

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。