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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-03-16

在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代,困擾應(yīng)用開(kāi)發(fā)者的一個(gè)重要問(wèn)題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如,通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析,下面這些對(duì)企業(yè)有益的情況都可能會(huì)發(fā)生:(1)及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。(2)為成千上萬(wàn)的快遞車(chē)輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線,躲避擁堵。(3)分析所有SKU,以利潤(rùn)比較大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。(4)根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。(5)從大量客戶中快速識(shí)別出***客戶。(6)使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)規(guī)避**行為。為成千上萬(wàn)的快遞車(chē)輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線,躲避擁堵。高淳區(qū)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)信息中心

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趨勢(shì)一:數(shù)據(jù)的資源化何為資源化,是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源,并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而,企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略計(jì)劃,搶占市場(chǎng)先機(jī)。趨勢(shì)二:與云計(jì)算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2013年開(kāi)始,大數(shù)據(jù)技術(shù)已開(kāi)始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合,預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外,物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài),也將一齊助力大數(shù)據(jù)**,讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)揮出更大的影響力。趨勢(shì)三:科學(xué)理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)**。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。高淳區(qū)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)信息中心分析所有SKU,以利潤(rùn)比較大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。

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大數(shù)據(jù)(big data),或稱(chēng)巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。 [19] 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 [1]  中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)。

現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì),科技發(fā)達(dá),信息流通,人們之間的交流越來(lái)越密切,生活也越來(lái)越方便,大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。 [10]  阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來(lái)臺(tái)演講中就提到,未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代,而是DT的時(shí)代,DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技,顯示大數(shù)據(jù)對(duì)于阿里巴巴集團(tuán)來(lái)說(shuō)舉足輕重。 [11] 有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類(lèi),而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類(lèi)似,大數(shù)據(jù)并不在“大”,而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%,除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。

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對(duì)于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面**超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)**,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。江寧區(qū)一站式大數(shù)據(jù)技術(shù)好處

面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。高淳區(qū)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)信息中心

趨勢(shì)六:數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力,直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)**資產(chǎn)”的概念深入人心之后,企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定,將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,持續(xù)發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的**。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率***正相關(guān);此外,對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。趨勢(shì)七:數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會(huì)脫穎而出。其中要面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是,很多數(shù)據(jù)源會(huì)帶來(lái)大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功,企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距,從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過(guò)BI獲得更佳決策。高淳區(qū)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)信息中心

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