① 如何处理好大数据发展，大数据服务，大数据

大数据在生活中的应用随处可见，比如：

1、最常见的，手机购物推荐商品给内我们

精准的目容标群体用户画像描绘，逐渐成为许多品牌商进行营销的重要工具。能够全面、准确的采集营销活动数据，经过大数据技术精准分析后可视化呈现。

2、移动端推送感兴趣的内容（图文、视频）给我们

移动互联网技术的持续突破、智能手机的功能不断增强、社交媒体平台不断涌现，内容传播也以几何倍数保持高速增长，消费者被海量信息环绕，难免会造成选择疲劳，倾向于选择真正感兴趣的内容，个性化需求得到了释放，获取信息时表现出随机性与碎片化特征。

3、吃住行都有大数据的参与

大数据更结合具体的经济应用，例如大数据+金融、大数据+教育、大数据+交通等，在各行各业发挥的价值越来越大。智慧医疗增加疾病诊断的准确性，治疗的有效性和副作用的最小化；智慧交通为人们出行保驾护航，高效率出行再也不是梦想；大数据在教育领域的应用推动教学改革，让教育成果更加普及…

② 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

③ 大数据如何优化公共服务

大数据如何优化公共服务

公共服务领域采用大数据技术和大数据思维，既可以为政府进行公共服务决策和加强公共服务监管服务，可以为公共服务消费者在内的社会公众提供个性化和精准化服务，也有助于公共服务提供者降低成本，从而更好地实现公共服务自身的经济和社会特性并存的要求。但是，大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术，更是一种思维方式，是一场由技术变革推动的社会变革。在公共服务领域真正实现与大数据的融合，现实中还存在着多重挑战。

公共服务提供主体运用大数据的意识差异大。从公共服务提供者的角度来看，虽然公共服务提供机构对于数据的重视程度较高，但是范围更多地局限于对内部的数据认知。从总体来看，公共服务提供机构的管理人员并没有意识到外部数据如互联网数据与内部数据的结合所产生的价值，而是更多地把数据进行了存储，没有进行分析。这也加重了现有的数据孤岛问题和数据闲置现象。以人口管理为例，掌握准确的基础人口数据是人口管理的一大难点。涉及人口管理的有八九家部门，税务部门有纳税人口数据，教育部门有在读人口数据，公安局有户籍人口数据，社保局有参保人口数据，等等。孤立的任何一个数据库都不能全面展现一个地方的实有人口情况。

公共服务数据格式和采集标准不统一，导致数据可用性差。大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。很多公共服务部门，每天都在产生大量的数据，但在数据的预处理阶段不重视，不同部门的数据格式、采集标准也非常不同，很多数据是非结构化的，导致数据的可用性差，数据质量差，数据处理很不规范。如危险化学品的监管问题，在目前的监管格局下，危险化学品在生产、储存、使用、经营、运输的不同环节，除企业承担主体责任外，由安监、交通、公安等部门分别承担监管职责，这些主体对信息报备的宽严尺度不一。这样的宽严不一，以及各监管部门、企业主体间存在的种种信息壁垒，大大影响了监管效能。

公共服务部门从业人员多元化，大数据专业人才缺乏。数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题，它与政府以及事业单位等的改革深刻关联，势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程，这要求相关人员是复合型人才，既熟悉本单位业务和需求，具备相关专业知识和经验，同时又要了解大数据技术，能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据，如果不会分析，数据就只是数据；如果错误分析，数据反而还会造成新的问题。

教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域，由于技术难度相对小，而且推广意义大，可以起到“四两拨千斤”的作用，应当率先突破大数据的应用障碍，政府部门应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。

科学规划和合理配置网络资源，加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设，就谈不上信息化，更谈不上大数据。2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（AGIMO）发布了公共服务大数据战略。到2013年底，澳大利亚人可以享受到每秒1G的互联网下载速度，而且安装宽带所需要的费用全部由政府免单，完全免费。对我国来讲，这一项工作只有以政府部门为主，根据发展需求，科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源，并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。

与此同时，还应做好数据标准统一工作，为数据的采集、整合等提供支持。统一的标准是用好大数据的关键所在。应当加快研究建立健全大数据技术标准、分类标准和数据标准。针对行政记录、商业记录、互联网信息的数据特点，研究分析不同数据口径之间的衔接和数据源之间的整合，规范数据输出格式，统一应用指标涵义、口径等基本属性，为大数据的公开、共享和充分利用奠定基础。

政府搭建平台，推动公共服务部门与第三方数据平台合作，建设好社会基础数据库，助力提高公共服务效率和开展公共服务创新。公共服务部门可以考虑借助如网络、阿里、腾讯等第三方数据平台解决数据采集难题，为包括政府各职能部门在内的各种社会主体提高公共服务效率和开展公共服务创新提供可能。另外，在政府信息公开不断加强的基础上，加大数据的开放和共享，建立起公共服务领域的数据联盟。大数据越关联就越有价值，越开放就越有价值。须尽快确立数据开放基本原则，政府带头开放公共领域的行政记录等公共数据，鼓励事业单位等非政府机构提供在公共服务过程中产生的数据，推动企业等开放其在生产经营、网络交易等过程中形成的数据。最终建立起公共服务领域的数据联盟。

按照“抓两头，带中间”的思路做好大数据人才的培训和储备工作。大数据的核心说到底是“人”。相应的人才培训和储备工作要抓好两头。一头是基层。由于公共服务领域中相当多的数据是从基层采集的，因此需要加强基层基础建设，要求公共服务部门要有完整的原始记录和台账，确保原始数据采集的准确性。而且也要求基层工作人员理解统一的数据平台、统一的软件操作、统一的指标含义。随着采集数据标准的逐步统一，采集数据的各个部门还需要相应地修改原来的流程、采集方式、人力配置等等。政府有关部门应当制定适当的激励和约束机制，保障基层工作人员的素质和能力跟得上新形势的要求。另一头是高端。数据分析对国内高校人才培养也提出了新的要求。大数据人才的培养更多地集中在研究生阶段，从政府有关管理部门的角度来看，应该按照国务院简政放权、放管结合、优化服务的要求，放宽对高校专业设置的审批，真正落实高校管理自主权。鼓励并积极创造条件推动高校以及企业在大数据人才的培养方面进行探索。

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④ BPM怎么对业务流程进行优化比较好的解决方案是哪些

BPM业务流程管理平台如（天翎BPM 、宏天、天纵等厂商）

怎样帮助集团公司解决内部问题，了解一下，BPM其实并不是近期出现的新概念，从本质上说，BPM并不是一个IT术语，更不是因技术的发展而起源的，相反，BPM至始至终都是管理学术语和概念。BPM的核心是通过对企业运营的业务流程的梳理、改造、监控、优化来获得利益的最大化。要达到这一目的，必须把企业资源和管理方法从纵向的战略到业务的执行打通，使得企业业务流程当中每一个活动都能够明确的指向特定的战略目标并且可以测量和评估，从而获得改进的方向；同时必须把企业资源和管理方法从横向的各部门、职能甚至第三方职能整合为一个有机的整体，使得企业业务流程可以以端到端的方式，即从业务目标的提出（业务流程建立）到业务执行结果（业务活动的测量），来管理企业的运营以获得最大的利益。

如看（天翎BPM）的相关案例（中金科集团）

公司介绍

北京中关村科金技术有限公司（以下简称中科金集团）成立于2014年7月，是经中关村国家自主创新示范区领导小组办公室批准，由赵国庆先生发起设立，注册资金14亿人民币。已经获得IDG资本、光大控股、中国华融等知名投资者共计33.4亿元战略投资。

中科金集团以“本源、朴素、底线、诚信、团队、创新、效率”为价值观，始终以“科技，让生活更轻松”为使命，致力于成为一家集科技、金融及新零售三大模块为一体的世界领先的科技型集团公司。

作为国内知名的企业信息化落地赋能厂商，天翎以“MyApps4.0-集团多租户流程私有云平台“为能力核心，用轻量级的系统实现重量级的功能，通过统一办公平台项目的实施，帮助中科金集团在经营发展过程中更好的轻装上阵、快速前行，这也是天翎在企业信息化落地上用MyApps平台赋能企业个性化需求的又一次成功实践！中科金集团作为国内知名企业，每一步发展都有清晰的策略，在优化企业管理方面也是如此，携手天翎让管理与发展并驾齐驱，是中科金集团又一个明智的选择！

还有更多案例可参考。

⑤ 如何运用大数据提升公司业绩

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

⑥ 利用大数据分析优化税收哪些征管流程

采用大数据技术实现税收数据的全方位分析与监控,从而规范征管系统流程设计、简化其系统架构以及优化
有限资源
,分析税收数据、简化、优化
税收征管
流程,促进税收征管科学化、现代化。
税收分析
是以税收经济现象的数量方面为研究对象的认识活动。深化税收数据分析,可以帮助认识税收数量特征、深化理解税收、推断和预测
税收收入
,从而掌握
税收管理
的主动权。
税收分析指标是用于分析纳税人
税收风险
的计算公式及其属性标识,若干指标集合由税收分析
预测模型
识别。税收风险指标按与税款的关联度,分为税种类、行为类和特定事项类。税种类风险指标主要包括营业税类、
企业所得税
类、
土地增值税
类、
个人所得税
类、
房产税
、
土地使用税
类、
印花税
类、契税、
城建税
及附加类等；行为类风险包括发票行为类、登记类、申报类、
税款征收
类和管理认定类等；特定事项类风险主要包括
非货币幸福易
、
债务重组
、拆迁、搬迁、破产、合并、分立、土地房产转让等。
通过分析对比单户企业与本地同行业企业的
税收贡献率
,对低于同行业平均贡献率的企业,提示预警信息并深入分析企业是否存在多计生产成本、多结转
销售成本
、多计
期间费用
、扩大税前扣除范围或不计、少计销售收入等问题。将计算出的税率与企业以往年度或本地同行业水平相比,分析判断企业是否存在以上问题。
在税收分析管理的过程中,税收分析识别必须通过构建一套指标和模型来进行。一个科学的模型能够全面、及时、准确地识别出纳税人存在的税收问题,而构建一个高质量的模型,关键在于收集有效的税收数据(特征)、设定精确的指标和建立科学的模型,从而模拟企业税务真实情况及强化税收监管。
在模型构建过程中,需根据指标对模型管理的重要性设置不同权重,尤其是关键指标的构建。通过设置多层次指标,如一级指标、二级指标、三级指标等,动态管理实际情况。此外,指标体系自身的建设也是至关重要的,如:指标名称、指标功能、
取数
口径、比对方式、指标在模型中的权重、预警值的计算等。

⑦ 大数据工作需要处理很复杂的业务逻辑吗

这个倒不是有很高要求。大数据工作者好比是使用汽车的人，他需要了解汽车的整体构造和性能，但他无需像java工程师那样生产汽车零件，工种是不一样的。

⑧ 如何利用大数据进行营销优化

基于：
1,业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。
2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。
3.技术：有技术能力处理大数据。
上面3个因素，国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉，这里不谈。
众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据；阿里巴巴优势在商品和交易数据；网络优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。
当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，虽然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数量增多了而已，总体而言仍然属于传统的小数据范畴。

⑨ 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

业务流程优化的步骤：

1、组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2、流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3、流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4、流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5、设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6、评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7、流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。

⑩ 浅析企业应如何进行业务流程优化

业务流程优化是一项流程工作，它关系到企业的竞争战略优势。在具体的流程设计与实施工作中，企业要不断地对流程进行更新和改进，这样才能取得很好的效果。

对企业目前业务优化来说做流程改进和完善的过程就是流程优化的过程。业务流程的优化，要掌握一定的方法：

  1. 优化的第一步是要进行流程问题的汇总和细化。在这个步骤中，企业先要识别一些关键性的流程，关键性的流程设计需要有提前有一个调查统计，搜集大量的资料之后再进行后续的设计。确定好关键流程之后，要对这些流程进行高阶绘制，之后大致进行问题的汇总，然后通过量化描述来确定下一步的工作。

  2. 优化的第二步是进行优化方案的设计，可以说这是整个优化工作中的重点。要想设计出科学合理的优化方案。首先要确定优化的目标。优化目标的设计要从四个方面来看，这四个方面分别是质量、成本、时间和风险，要保证优化的方案与流程前景是一致的。 设计完成之后，就可以开始改善流程了，JBPM: 根据这个流程可以绘制出新的流程图，并进行相应的流程描述。在设计过程中，大家要注意新流程懂得可行性分析与研究，对新流程收益做一下简单的分析，从而获得收益性指标。

  3. 流程优化的第三步是优化方案的细化以及调整，这一步骤是优化设计的完善与总结，在优化过程中也是必不可少的。在优化方案细化和调整过程中，企业要进行业务流程管理，实施计划安排，保障体系调整能够顺利完成。方案完成之后要尝试运行一下，通过运行从中找出问题，并对这些问题进行整理。等到搜集整理完成之后，再最后进行方案的完善和修改。

以上就是业务流程优化的主要方法，由此可见，在流程优化设计中要考虑的问题是很多的，只有经过详细周全的流程设计，企业的业务流程才能完全真正实施展开。业务流程的优化，需要掌握一定的方法，业务流程优化的效率如何与其优化方法是密不可分的。