『壹』 大数据增值服务好不好

我觉得还挺好的,有钱景,有市场。

『贰』 大数据ⅠDC业务是什么

---来自网络
互联网数据中心(Internet Data Center,简称IDC)是指一种拥有完善的设备(包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、安全可靠的机房环境等)、专业化的管理、完善的应用的服务平台。在这个平台基础上,IDC服务商为客户提供互联网基础平台服务(服务器托管、虚拟主机、邮件缓存、虚拟邮件等)以及各种增值服务(场地的租用服务、域名系统服务、负载均衡系统、数据库系统、数据备份服务等)。

--我的解释
IDC业务,说白了就是为互联网用户或企业提供数据代存储、环境代运营等,你现在看到的阿里云主机、腾讯云主机等都是IDC业务
IDC和大数据没有直接的关联,只是大数据很多都是部署在IDC运营商那里的

IDC证书,就是如果需要提供云主机,需要有IDC经营许可证书。

『叁』 大数据的商业机会在哪

大数据的商业机会在哪
近些年,大数据已经和云计算一样,成为时代的话题。大数据是怎么产生的,商业机会在哪?研究机会在哪?这个概念孕育着一个怎样的未来?

昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动,就这些问题进行了一些讨论,我结合自己的一些理解做一个总结。
首先,大数据是怎么产生的?
1)物理世界的信息大量数字化产生的
例如刘江老师指出的好大夫网,将医生的信息,门诊的信息等数字化。其实还有很多,比如新浪微博将茶馆聊天的行为(弱关系产生信息数字化),朋友聊天的行为数字化(强关系产生信息数字化)。视频监控探头将图像数字化。
2)社交网络产生的
在雅虎时代,大量的都是读操作,只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。进入web2.0时代,用户数大量增加,用户主动提交了自己的行为。进入了社交时代,移动时代。大量移动终端设备的出现,用户不仅主动提交自己的行为,还和自己的社交圈进行了实时的互动,因此数据大量的产生出来,并且具有了极其强烈的传播性。
3)数据都要保存所产生的
一位嘉宾指出,旧金山大桥保留了百年的历史数据,在时间跨度上产生了价值,很多网站在早期对数据的重视程度不够,保存数据的代价很大,存储设备的价格昂贵,但是时代变了,存储设备便宜了,用户自己产生的数据得到了重视,数据的价值被重视了。因此越来越多的数据被持续保存。
其次,大数据和大规模数据的区别?
big data之前学术界叫very large data,大数据和大规模数据的差距是什么?我认为在英文中large的含义只是体积上的,而big的含义还包含重量上的,价值量上的。因此我认为:
1)大数据首先不是数量上的堆砌,而是具有很强的关联性结构性。
比如有一种数据,记录了世界上每一颗大树每年长高的程度,这样的数据不具有价值,因为只是简单堆砌。
如果数据变成,每一个大树记录它的,地点,气候条件,树种,树龄,周边动植物生态,每年长高的高度,那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值,其次极强的商业价值。
在比如,淘宝的数据,如果只记录一个交易的买家,卖家,成交物品,价格等信息,那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了,买家间的社交关系,购物前后的其他行为,那么这个数据将非常有价值。
因此,只有立体的,结构性强的数据,才能叫大数据,才有价值,否则只能叫大规模数据。
2)大数据的规模一定要大,而且比大规模数据的规模还要大。
要做一些预测模型需要很多数据,训练语料,如果数据不够大,很多挖掘工作很难做,比如点击率预测。最直白的例子,如果你能知道一个用户的长期行踪数据,上网的行为,读操作和写操作。那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测,各种推荐的工作都能做到很精准。 最后,大数据的机会在哪里?对小公司的机会在哪?
围绕数据的整个产业链上,我认为具有以下机会:
1)数据的获得
大量数据的获得,这个机会基本属于新浪微博等这类大企业,大量交易数据的获得,也基本属于京东,淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。
2)数据的汇集
例如如果你要能把各大厂商,各大微博,政府各个部门的数据汇集全,这个机会将是极大的。
但,这个工作,做大了需要政府行为,做中档了,要企业间合作,做小了,也许就是一个联盟或者一个民间组织,比如中国爬盟。
3)数据的存储
汇集了数据后,立即遇到的问题就是存储,这个代价极大,原始数据不能删除,需要保留。因此提供存储设备的公司,执行存储这个角色的公司,都具有巨大的市场机会,但是这也不属于小公司,或者早期创业者。
4)数据的运算
在存储了数据以后,怎么把数据分发是个大问题,各种API,各种开放平台,都是将这些数据发射出去,提供后续的挖掘和分析工作,这个也需要有大资本投入,也不适合小公司。
5)数据的挖掘和分析
数据需要做增值服务,否则数据就没有价值,big也big不到哪里去,是没有价值的big.因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值,这个机会属于小公司,小团体。
6)数据的使用和消费
在数据做到了很好的挖掘和分析后,需要把这些结果应用在一个具体的场合上,来获得回报,做数据挖掘和分析的公司,必须得找到这些金主才行,而这些金主肯定也不是小公司。
大数据未来的形态,或者产业链结构一定是分层的,巨大的,价值的体现发生在各个层次,每个层次都是生态链的重要一环,都孕育着巨大的机遇和挑战,我们能做的唯有努力,做适合自己的工作。

『肆』 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业,到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来,给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称,全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试,虽然仍旧有许多模式尚不明朗,但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件,通信行业每一条短消息、每一通电话,电力行业每一户用电数据等等,这些足迹都以“数据”的形式被记录下来,并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大,数据多为非结构化,现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题,国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力,并不断摸索其商业化前景,目前形成了如下两种比较成熟的商业模式:
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级,高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络(SAN)、统一存储、文件整合/网络连接存储(NAS)的传统存储解决方案,无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案,通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性,来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统,其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API,方便用户将各种数据放到云存储里面,然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理,只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代,随着数据的累积,数据本身的价值也在不断升值,这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病,得病率为十万分之一,如果从小样本数据来看非常罕见,但是扩大到全世界70亿人,那么数量就非常庞大。以前技术落后,不能将该病情数字化集中研究,所以很难攻克。但是,我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析,我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子,不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值,源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径:对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域,以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据,这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售,Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据,他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利;在传统行业中,中国联通[微博](3.44, 0.03, 0.88%)、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料,可以通过简单地去隐私化,然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展,同时以免费的服务补偿用户,这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖,还需处理好用户隐私信息,通过去隐私化方式,来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘,所衍生出来的增值服务,是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么?预测!大数据引发了商业分析模式转变,从过去的样本模式到现在的全数据模式,从过去的小概率到现在的大概率,从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”,大家都很厌烦,这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息,发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析,深度挖掘之后,能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析,发掘用户和品牌之间的关联。然后,当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后,一定不是厌烦,而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据,运用成熟的数据挖掘技术,分析得到企业运营的各种趋势,从而给企业的决策提供强有力的指导。例如,汽车销售公司,可以通过对网络上用户的大量评论进行分析,得到用户最关心和最不满意的功能,然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进,以提升消费者的满意度。
总体来说,从宏观层面来看,大数据是我们未来社会的新能源;从企业微观层面来看,大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式,对企业的未来发展有至关重要的意义。

『伍』 大数据时代 数据服务业

大数据时代:数据服务业
自从苹果公司先后推出iPhone和iPad红遍全球,全世界进入了若干产业被颠覆,若干产业被重组,若干公司被干掉的大乱局面。以近来谷歌和微软相继推出平板电脑为标志,再加上它们在手机操作系统以及手机制造上的努力,可以说传统的产业划分和商业模式分析需要重新来过了。
从产业分析的角度看,今天再把网络业,IT业,电信业和软件业分开看已经什么都说不清楚了。传统的TMT概念(电信,媒体和信息技术业的统称)更是应该被扔进历史垃圾堆。一个重新定义过的大网络业概念可能会更加贴切地反映高度变动中的世界和日益模糊的产业关系。这个大网络业的上游,领军和驱动力是传统意义上的网络业(或称小网络业),中游是IT业,电信业和软件业,下游是新闻出版业,影视业,娱乐业,零售业和物流业。之所以可以把它们统统划归一个大产业概念,是因为它们都已经或正在互联网化,彼此之间形成了共生共荣的紧密关系。
从正在到来的大数据时代的角度看,也许大可不必纠缠于大网络业和小网络业如何区分的官司之中,干脆重新定义一个新概念:数据服务业。这个产业的核心资产就是电子化网络化的数据,无论这些数据来自于什么地方,什么组织或个人,什么产品或服务。五彩缤纷的大千世界里万事万物都可以转化为由0-1码子组成的或简单或复杂的数据字节。整个产业链由数据生产,数据传播,数据获取,数据存储加工和数据交换与出售等环节组成。各个传统产业可以分门别类地属于一个或数个产业链的环节。例如,新闻出版业和影视业主要从事数据生产,电信业和网站主要做数据传播,数据终端制造商帮助用户获取数据,软件商专攻数据存储加工,大家一起卷入数据交换和直接间接的出售业务。公司大小的区别主要在占有和利用数据量的大小,甚至像电子商务这样表面上很实在的业务其实也不过是通过出售附着在某种具体商品上的数据而谋利。
数据服务业和现有的相关产业的根本区别在于其商业模式是数据驱动型,是对大数据的深度分析加工,是对大数据的多重利用和深度利用,是对现有简单直接商业模式的增值服务。一个理想的全产业链数据服务业公司应该由全系列数据终端的设计与销售,通用型开放平台的开发与运营,云计算后台的开发与支持,数据存储与使用后台以及数据分析与数据产品平台等部分组成。这样一个公司中CIO或CDO(首席数据官)扮演重要的领导角色,雇佣大批数据科学家,数据工程师和数据产品经理。实际工作中数据以TB为最小使用单位,业务讨论中最常使用的名词是“最小数据集”(Minimum Data Set 或MDS),“元数据”(Metadata),“数据集市”(Data Mart),和“设施即服务”(Infrastructure as a Service 或IaaS)。同现有网络业商业模式相比,这个公司的商业模式具有鲜明的精准性,智能化,个性化和多样化的特色,具有高出若干倍的投入产出比和性价比。
如果从这个逻辑去看苹果的iPhone和iPad,就不会仅仅叹服其精美的设计,强大的功能和惊人的市场征服力,而会思考苹果怎样从一个IT公司转型为走向未来数据服务业的领军者。同样,谷歌推出开放式手机操作系统和平板电脑,甚至过去很难为人所理解的企业行为,包括发射地球卫星,研制自动驾驶汽车,投资绿色能源和各种传感器的研发,都可以理解为这些不计成本的行为是全方位增加生产和获取大数据的种种努力,是在不懈地为走向数据服务业争取先发优势,是在为未来的领先地位下一盘很大的棋。同样,对微软的平板电脑和手机操作系统,亚马逊的电子书和FACEBOOK推广自家的数据中心设计,都应该归结为大数据时代来临前的热身运动。
至于一些国内的网络业公司,如果不去努力学习和思考即将到来的大数据时代,不去未雨绸缪地争取孕育中的数据服务业的战略机会,而只是机会主义地邯郸学步,东施效颦,也去做什么手机,那只能是捡了芝麻,丢了西瓜。如果自身没有成龙配套的操作系统,开放平台,云计算后台和数据分析加工平台,单兵突进只做手机,也许在某个时段能赚点钱,但长远看是没有前途的。那些在手机首页集成点自己的服务,高呼抢占网络入口口号的伎俩,在滚滚而来的大数据洪流面前显得那么苍白无力。何不舍弃鸡肋,重新定位,发挥优势,争取不要在大数据时代掉队呢?

『陆』 大数据是怎么产生的 它的商业机会在哪

大数据是怎么产生的 它的商业机会在哪

近些年,大数据已经和云计算一样,成为时代的话题。大数据是怎么产生的,商业机会在哪?研究机会在哪?这个概念孕育着一个怎样的未来?

昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动,就这些问题进行了一些讨论,我结合自己的一些理解做一个总结。

首先,大数据是怎么产生的?

1)物理世界的信息大量数字化产生的

例如刘江老师指出的好大夫网,将医生的信息,门诊的信息等数字化。其实还有很多,比如新浪微博将茶馆聊天的行为(弱关系产生信息数字化),朋友聊天的行为数字化(强关系产生信息数字化)。视频监控探头将图像数字化。

2)社交网络产生的

在雅虎时代,大量的都是读操作,只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。进入web2.0时代,用户数大量增加,用户主动提交了自己的行为。进入了社交时代,移动时代。大量移动终端设备的出现,用户不仅主动提交自己的行为,还和自己的社交圈进行了实时的互动,因此数据大量的产生出来,并且具有了极其强烈的传播性。

3)数据都要保存所产生的

一位嘉宾指出,旧金山大桥保留了百年的历史数据,在时间跨度上产生了价值,很多网站在早期对数据的重视程度不够,保存数据的代价很大,存储设备的价格昂贵,但是时代变了,存储设备便宜了,用户自己产生的数据得到了重视,数据的价值被重视了。因此越来越多的数据被持续保存

其次,大数据和大规模数据的区别?

big data之前学术界叫very large data,大数据和大规模数据的差距是什么?我认为在英文中large的含义只是体积上的,而big的含义还包含重量上的,价值量上的。因此我认为

1)大数据首先不是数量上的堆砌,而是具有很强的关联性结构性

比如有一种数据,记录了世界上每一颗大树每年长高的程度,这样的数据不具有价值,因为只是简单堆砌。

如果数据变成,每一个大树记录它的,地点,气候条件,树种,树龄,周边动植物生态,每年长高的高度,那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值,其次极强的商业价值。

在比如,淘宝的数据,如果只记录一个交易的买家,卖家,成交物品,价格等信息,那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了,买家间的社交关系,购物前后的其他行为,那么这个数据将非常有价值。

因此,只有立体的,结构性强的数据,才能叫大数据,才有价值,否则只能叫大规模数据。

2)大数据的规模一定要大,而且比大规模数据的规模还要大

要做一些预测模型需要很多数据,训练语料,如果数据不够大,很多挖掘工作很难做,比如点击率预测。最直白的例子,如果你能知道一个用户的长期行踪数据,上网的行为,读操作和写操作。那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测,各种推荐的工作都能做到很精准。

最后,大数据的机会在哪里?对小公司的机会在哪?

围绕数据的整个产业链上,我认为具有以下机会

1)数据的获得

大量数据的获得,这个机会基本属于新浪微博等这类大企业,大量交易数据的获得,也基本属于京东,淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。

2)数据的汇集

例如如果你要能把各大厂商,各大微博,政府各个部门的数据汇集全,这个机会将是极大的。

但,这个工作,做大了需要政府行为,做中档了,要企业间合作,做小了,也许就是一个联盟或者一个民间组织,比如中国爬盟。

3)数据的存储

汇集了数据后,立即遇到的问题就是存储,这个代价极大,原始数据不能删除,需要保留。因此提供存储设备的公司,执行存储这个角色的公司,都具有巨大的市场机会,但是这也不属于小公司,或者早期创业者。

4)数据的运算

在存储了数据以后,怎么把数据分发是个大问题,各种API,各种开放平台,都是将这些数据发射出去,提供后续的挖掘和分析工作,这个也需要有大资本投入,也不适合小公司。

5)数据的挖掘和分析

数据需要做增值服务,否则数据就没有价值,big也big不到哪里去,是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值,这个机会属于小公司,小团体。

6)数据的使用和消费

在数据做到了很好的挖掘和分析后,需要把这些结果应用在一个具体的场合上,来获得回报,做数据挖掘和分析的公司,必须得找到这些金主才行,而这些金主肯定也不是小公司。

大数据未来的形态,或者产业链结构一定是分层的,巨大的,价值的体现发生在各个层次,每个层次都是生态链的重要一环,都孕育着巨大的机遇和挑战,我们能做的唯有努力,做适合自己的工作。

以上是小编为大家分享的关于大数据是怎么产生的 它的商业机会在哪的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『柒』 顺丰快递主要增值服务有哪些

顺丰快递主要增值服务有:委托件、特安服务、包装服务、代收货款、保鲜服务、签单返还、送货上楼、验货服务、签收确认等。

顺丰的物流产品主要包含:时效快递、经济快递、同城配送、仓储服务、国际快递等多种快递服务,以零担为核心的重货快运等快运服务,以及为生鲜、食品和医药领域的客户提供冷链运输服务。



(7)大数据增值服务扩展阅读:

顺丰一向重视并积极投入建设各项智慧物流设施,涵盖大数据及区块链、AI智能决策、智慧物流地图、自动分拣设备、智能硬件、物流无人机、数字化仓储、智慧包装、信息安全等多个方面。 截止2018年底,顺丰已获得及申报中的专利共有1,645项,软件著作权649个。

在国内快递行业专利申请量排名第一,专利覆盖无人机、智能分拣、大数据运用、智慧物流网络建设、自动驾驶、包装保鲜技术等物流核心、突破性领域,技术的应用和突破强力推动了对应物流环节中的运营优势。

『捌』 大数据平台的目的和意义,其主要内容和能达到的经济利益和社会效益是什么

大数据平台:是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为专主的一套基础设施。典属型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。

大数据平台的功能:

1、容纳海量数据

2、速度快

3、兼容传统工具

4、利用Hadoop

5、为数据科学家提供支持

6、提供数据分析功能