大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下，有多少企業(yè)還會(huì)要求員工像士兵一樣無條件服從上級(jí)的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔(dān)管理下屬和傳遞信息的職責(zé)？還在禁止員工之間談?wù)撔匠甑刃畔ⅲ俊度A爾街日?qǐng)?bào)》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經(jīng)過時(shí)了，嚴(yán)格控制，內(nèi)部猜測(cè)和小道消息無疑更會(huì)降低企業(yè)效率。一個(gè)管理學(xué)者曾經(jīng)將企業(yè)內(nèi)部關(guān)系比喻為成本和消耗中心，如果內(nèi)部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展呈現(xiàn)出井噴式的增長(zhǎng)。湖北購(gòu)物中心數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)
也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的數(shù)據(jù)。針對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如文本、語(yǔ)音、視頻、圖像等等，這是大數(shù)據(jù)要經(jīng)常面對(duì)的事情。，“價(jià)值密度低”，這個(gè)概念有點(diǎn)抽象，怎么去理解呢，大數(shù)據(jù)是一個(gè)海量的數(shù)據(jù)，在大海中撈針，這針就是我們的寶藏。但我們把這個(gè)針經(jīng)過一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域，那么這個(gè)密度就會(huì)高很多了，在這一塊區(qū)域去撈針就容易獲得成功多了。以上，就是我對(duì)什么是大數(shù)據(jù)的通俗理解。第二部分：大數(shù)據(jù)平臺(tái)（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中的“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)有非常大的價(jià)值，不管是從幫助企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收還是從提高效率、節(jié)省企業(yè)成本角度。大數(shù)據(jù)要是做好了，將會(huì)是一個(gè)企業(yè)增長(zhǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī)，推動(dòng)業(yè)務(wù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，真正讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造貢獻(xiàn)，首先必須要積累有大數(shù)據(jù)，把日常的業(yè)務(wù)和用戶行為數(shù)據(jù)收集起來。有些數(shù)據(jù)是可再生資源，但更多的數(shù)據(jù)是不可再生資源，這就需要我們搭建一個(gè)平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、規(guī)整、運(yùn)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用、展現(xiàn)等，有了這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，我們才能做好數(shù)據(jù)的積累，從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是企業(yè)的資產(chǎn)，好的數(shù)據(jù)是企業(yè)的質(zhì)量資產(chǎn)。溫江區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析數(shù)據(jù)庫(kù)就是"按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)"。
所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，而是通過海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能?！比涨?，在線業(yè)務(wù)優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)提供商國(guó)雙科技揭幕成立“國(guó)雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級(jí)副總裁續(xù)揚(yáng)向記者表示，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策運(yùn)營(yíng)越來越重要，大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”，進(jìn)而使企業(yè)獲取有價(jià)值的用戶信息，科學(xué)地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營(yíng)銷策略。
這個(gè)平臺(tái)也是企業(yè)必須要做的平臺(tái)，只不過當(dāng)時(shí)叫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我稱作為大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)平臺(tái)。這部分是整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的。我們接下來會(huì)詳細(xì)討論。大數(shù)據(jù)門戶，是數(shù)據(jù)成果的集成一體化平臺(tái)，包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。大數(shù)據(jù)門戶作為整個(gè)數(shù)據(jù)部門的窗口，所有數(shù)據(jù)研究成果都會(huì)展現(xiàn)在數(shù)據(jù)門戶中，極大的方便了企業(yè)各層級(jí)、各職能人員使用數(shù)據(jù)。我們接下來也將會(huì)詳細(xì)討論下這部分內(nèi)容。用戶服務(wù)，使用我們數(shù)據(jù)的人主要有公司的各層級(jí)的管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、運(yùn)營(yíng)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)工程師、企業(yè)的投資相關(guān)方，還可能有部分的公司提供對(duì)外的數(shù)據(jù)服務(wù)。提供服務(wù)的方式有多種多樣，或通過大數(shù)據(jù)門戶、或通過API接口、或是直接在分析報(bào)告中體現(xiàn)。注：詳細(xì)分享每個(gè)平臺(tái)如何構(gòu)建的內(nèi)容，歡迎大家參加小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”，會(huì)有很多的干貨和獨(dú)門絕技分享。第三部分：大數(shù)據(jù)的價(jià)值（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中大數(shù)據(jù)價(jià)值章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)的價(jià)值，從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，主要有如下的3點(diǎn)：a.數(shù)據(jù)輔助決策：為企業(yè)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表分析服務(wù)。分析師能夠輕易獲取數(shù)據(jù)產(chǎn)出分析報(bào)告指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細(xì)程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標(biāo)、功能、管理與分析的要求。
如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！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)行專業(yè)化處理。換言之，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“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后就成為信息。彭州市場(chǎng)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過解釋，數(shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。湖北購(gòu)物中心數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)
比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從這用戶群體角度來說這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶差異性是非常明顯，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)傳遞過來的，本文將會(huì)分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代自從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展起來到現(xiàn)在，基本上可以分為五個(gè)時(shí)代、四種架構(gòu)約在1991年前的全企業(yè)集成1991年后的企業(yè)數(shù)據(jù)集成EDW時(shí)代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個(gè)架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)代架構(gòu)（開發(fā)時(shí)間2001-2002年）海爾集團(tuán)的一個(gè)BI項(xiàng)目，架構(gòu)的ETL使用的是微軟的數(shù)據(jù)抽取加工工具DTS，老人使用過微軟的DTS知道有哪些弊端，后便給出了幾個(gè)DTS的截圖。功能：進(jìn)銷存分析、閉環(huán)控制分析、工貿(mào)分析等硬件環(huán)境：業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務(wù)器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開發(fā)環(huán)境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車的一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，別看復(fù)雜，嚴(yán)格意義上來講這是一套EDW的架構(gòu)、在EDS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中采用的是準(zhǔn)三范式的建模方式去構(gòu)建的、大約涉及到十幾種數(shù)據(jù)源，建模中按照某一條主線把數(shù)據(jù)都集成起來。湖北購(gòu)物中心數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)
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