企业互联网大数据发展趋势及实践

基于工业互联网背景的大数据平台建设研究

基于工业互联网背景的大数据平台建设研究摘要：随着信息技术和工业技术的迅猛发展，新型工业化道路应运而生，而工业大数据的平台建设对加快新型工业化道路具有十分重要的意义，本文通过对工业和互联网大数据进行对比分析，结合工业互联网与大数据的特点，阐述了二者之间的内在联系。基于此，提出了工业大数据平台架构以及相关的数据分级处理流程，最后指出了工业大数据平台的应用，包括资产管理、数据管理、数据分析和安全服务，为工业企业提供了平台支持和数据服务。 1 引言（Introduction）隨着信息化和产业化进程的加快，新型工业化道路应运而生，以运用现代信息技术，用信息化带动工业化。工业4.0和中国制造2025都以创新为共同发展理念，强调以信息技术为载体，加强创新驱动与智能化服务水平。因此强调建设工业化的网络平台，对数据进行整理、分析、总结，工业企业应当发挥工业互联网的作用，形成终端的服务信息系统。通过建设大数据的平台，为传统工业化的改造指明了方向，对新型工业化建设具有重要意义[1]。对工业互联网信息进行智能处理，实现数据同步、交换、集成、调用等功能，为工业企业提供数据平台服务和决策支持[2]。 2 工业大数据分析与应用（Analysis and application of industrial big data） 2.1 工业大数据分析大数据特征体现在量、速度、多样性、真实性四个方面，而工业大数据的特征在结合大数据的基础上，附加了可见性和价值两个特点。工业大数据历经了三个阶段，如表1所示。工业大数据与互联网大数据相比，最大的区别在于工业大数据具有很强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析，对数据的预测和解读显得尤为重要[3]，如表2所示。 2.2 工业大数据应用随着信息技术的迅猛发展，工业企业也相继进入了互联网工业的新的发展阶段，工业大数据在此背景下创新和变革，其应用范围很宽泛。工业大数据通常应用在制造、航空、轨道交通、船舶、石油、建筑等方面[4，5]，如表3所示。 3 工业互联网与大数据（Industrial Internet and big data） 3.1 工业互联网与大数据的联系工业企业发展的动力来自工业互联网与大数据的融合，通过工业互联网，将来自数据操控平台中的信息汇总，依据相应的产品技术要求，实现数据的解读与分析，从而提炼出对企业有价值的信息。而大数据可以在跨学科技术融合的基础上，进

大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。二、大数据发展的几大方向

方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

互联网大数据案例分享

互联网大数据案例手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例：首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/647378370.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

(完整版)大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与.doc

大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与最近，生活在华北地区的人们被频繁的雾霾天气和居高不下的PM2.5指数所困扰，随之引发的口罩及空气净化器等产品的热卖却让商家们意外发现了新的营销机会。在微博上广泛流传的一些年轻白领过劳死事件，使得亚健康现象成为大家议论的热点，而这又促使人们购买更多的保健食品和补品，并关注各种媒体中的健康养生信息。当今人们在拼事业时，他们的身体也在不断的发出警告，健康成为很多人生活中的痛点，这让商家看到了大健康产业的新契机。大健康产业：以预防为主不以治疗为主人类在医学方面的伟大进步，使得人们在健康受到损害之后，有了科学的方法判断病因，对症下药，并逐步恢复健康。近一百年来，医疗行业在“治疗疾病”方面取得了很大进展，并发展出了一个庞大的医疗卫生产业。然而，传统的医疗行业特别是西医，其主要的产品和服务都集中在对疾病的诊断和治疗方面。而如今，热卖的口罩、空气净化器、有机食品、保健食品等产品在传统的医疗行业中并没有自己位置的产品，开始备受消费者的宠爱。原来，有了病再去治，对身体已经造成了损害。随着人们生活方式的改变和环境的恶化，让人生病的因素越来越多，处在亚健康状态的人也越来越多。人们意识到，健康问题必须从源头进行控制，仅仅对疾病做出反应是远远不够的。而保持健康，则需要在生活的各个方面，从食品饮料到个人护理，工作环境，休闲旅游，文化娱乐，甚至到生活方式和精神健康，都予以关注。大健康的概念由此应运而生。大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与一，利用大数据

提到大健康的大数据，首先有一个前提：没有一次疾病是偶然的。每一次疾病都有一个病因，比如境，生活，??在防与治并行的大健康理念中，如果能把病因找出来，就能活得更好。看国外的展，很多都在从事数据采集工作，收集到用的身体健康相关的各种信息，通辨，直接可以健康状况作出准确度相当高的。谷歌眼，可穿戴，其就是一个巨大的数据采集器。其最理想的状是，每个人都收集自己一部分日常数据，就像女孩子了解自己的期一。在中国，用数据收集不如国外成气候，但是我确是一个展。很多医企、机构，都开始新的布局，行也在洗牌。以企仁例，仁成立老子养生子商有限公司，直接可以将展中收集到的各数据分享自己的商。再比如，京、淘宝商，同可以将自己的数据向金融，而些都是大数据在背后起作用。二，抱互网大数据使大健康行有了数据支撑，但是些数据如何着，是每个企都在思考的。移互网使得更多、更广的数据不断生，要享受到大数据来的便利，必抱互网。《2013 中国医商数据告》示，2013 年我国网上店售39元，保持了200% 以上高幅度的增。大健康抱互网的表主要包括：一是互网展将推医商企商化，重构医零售行生。二是医大健康企售渠道向商拓展, 借助淘宝、京等平台开渠道。三是企自大健康品牌，自建网售渠道。比如企仁集构建老子养生商品牌，在上售。不管是哪种模式，用互网精神抱大健康展。三，消者参与互网的互性要求我与用建立最大的互。因此，我需要重新构想与用沟通、服

企业大数据思维

企业大数据思维张靖笙 “一切皆可数据化”，舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律，不管你听与不听，看与不看，数据都在哪里，像空气一样弥漫，也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天，前者已是普遍的共识的，而对于后者，很多人却还不见得认同了，您可能觉得言过其实了，凭什么你说大数据会要命？我们没有用大数据就活不了了吗？而对于当今人类社会的所有组织机构来说，数据的重要性已经越来越明显，已经直接影响到存亡命运，缺少数据资源，无以谈事业；缺少数据思维，无以言未来，所以数据是很要命的。而当前最要命的是，很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性，这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分，正如马云所指出的：“很多人输就输在，对于新兴事物，第一看不见，第二看不起，第三看不懂，第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出，有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据：第一，认定是炒作；第二，片面理解；第三，狭隘视野；第四，唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现，尽管还有其他各种客观原因，但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。正确的思维来自正确的认知，在心理学上有一个思维圈法则，被许多高端人士推崇，这就是黄金思维圈，黄金思维圈是一种认知世界的方式，它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面，第一个层面是what层面，也就是事物的表象，特征。第二层则是how，方法，就是如何去解决这个问题，第三层则是本质层，就是why，就是事情背后的原因与真实的目的，可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。

大数据发展趋势标准答案

大数据发展趋势答案

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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?

答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?

? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否答题情况：正确选项：A你答对了!

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

2019年大数据发展趋势

大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3机器学习随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。三：发现访问路径根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。一、商品推荐模型推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。二、交叉销售模型

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑，用今天大数据的思维去重新提升传统行业，将对已有行业的潜力再次挖掘，甚至彻底改变这一行业。 1.零售业传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。在《无价》一书中，心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的，只需要抛出锚定价格，消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。而C2C,B2C却完全打破这样的格局，将世界变平坦，将一件商品的真正定价变得透明。大大降低了消费者的信息获取成本。让每一个人都知道这件商品的真正价格区间，使得区域性价格垄断不再成为可能，消费者不再蒙在鼓里。不仅如此，电子商务还制造了大量用户评论UGC。这些UGC真正意义上制造了互联网的信任机制。而这种良性循环，是传统零售业不可能拥有的优势。预测未来的零售业,第一，会变成线下与线上的

结合，价格同步。第二，同质化的强调功能性的产品将越来越没有竞争力，而那些拥有一流用户体验的产品会脱引而出。第三，配合互联网大数据，将进行个性化整合推送(现在亚马逊就已经将首页改版为个性化推送主页)。相关推荐：管理培训课程 2.批发业传统批发业有极大的地域限制，一个想在北京开家小礼品店的店主需要大老远的跑到浙江去进货，不仅要面对长途跋涉并且还需要面对信任问题。所以对于进货者来说，每次批发实际上都是一次风险。当B2B出现之后，这种风险被降到最低。一方面，小店主不需要长途跋涉去亲自检查货品，只需要让对方邮递样品即可。另一方面，随着信任问责制度的建立，使得信任的建立不需要数次的见面才能对此人有很可靠的把握。预测未来的批发业。第一，在互联网的影响下，未来的B2B应当是彻底的全球化，信任问题会随时间很好的建立。第二，在互联网繁荣到一定程度后，中间代理批发商的角色会逐渐消失，更多直接是B2C的取代。 3.制造业

工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考

工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考近几年来，工业互联网已从概念的普及进入实践的深耕阶段，是全球产业布局的新方向，也是我国实现工业赶超的重大机遇。尤其在我国制造业的成本优势正逐渐消退，传统制造业唯有紧抓新一代信息通信技术，拥抱数字化新浪潮，通过利用物联网、大数据以及人工智能等技术，来实现凤凰涅盘。一、工业互联网的xx实践作为近代工业的重要发祥地，xx市规模工业总产值已突破10万亿，包括智能电网装备、智能轨道交通装备、智能农业装备和智能机器人等产业已成为具有标志性的高端产业。近年来，市委市政府提出要打造升级版的“工业明星城市”，以数字化和工业化相结合的工业互联网也被视为实现这一目标的重要路径。（一）引进龙头，线上线下结合 2017年，xx市先后与北京机械工业自动化研究所（简称北自所）和航天云网科技发展有限责任公司（简称航天云网）两家国字头的企业开展合作，为xx打造工业互联网生态提供了线上线下两方面支撑。其中北自所致力于制造业领域自动化、信息化、集成化技术的创新、研究、开发和应用；航天云网作为航天科工集团的下级公司，其打造的具有自主知识产权的工业互联网平台，面向企业提供智能制造、协同制造、云制造服务，推进“互联网+先进制造业”发展。（二）政企联动，打造“xx模式”

2018年，在航天云网落户的天宁区，启动“千企上云”专项行动，全区组织了50个工作组，将工业互联网向全市4000多家规上企业进行宣贯和普及。截止目前，已有3700多家企业注册上云，超过两万台设备数据接入平台。2019年，市工信局牵头启动了信息化“百企问诊”行动，带着专家团队免费对企业的信息化问题进行诊断。这种政企高度合作，共同推动区域工业互联网发展的模式，也被业界称为“xx模式”。（三）一横多纵，构建区域平台在“xx模式”下，工业互联网区域平台建设也取得了显著的进展，其中尤以航天云网江苏公司提出的“一横多纵”平台体系最为突出：“一横”是基础平台，可以快速连接企业、系统和设备，满足企业快速上云的需求；“多纵”指结合本地制造业企业的特点，包含了多行业应用，如纺织、干燥、石油化工等行业。2019年初xx市和科工集团联合推出了工业的“淘宝”——云端营销系统，为企业提供进销存一条龙服务。（四）鼓励先行，打造样板示范在政府的高度重视和宣传下，xx有数家制造业企业积极拥抱了工业互联网，并形成了一批样板示范。如xx亚玛顿股份，用全自动数控精密加工生产线设备替代人工，良品率提高到了95%，节约人力近200人，大幅提升了工作效率；又如xx旭荣针织，采用全新的自动输送系统，提高成品率、减少能耗的损失。在2018年省经信委公布的首批星级上云企业中，xx市有四家企业入选，数量名列全省第二。

大数据时代,互联网数据分析及内容调整

大数据时代，互联网数据分析及内容调整互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都

大数据发展趋势

大数据发展趋势大数据的黄金时代

回顾我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。商业智能企业决策正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业甚至初创公司来说更为重要。这一趋势将延续到未来及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： o使用云端商业智能的费用将提高。 o数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 o向新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。 2018年的云趋势 ?创造利基 2018年，更多的人将熟悉云应用，专业化和利基工作将得到发展，就像在所有其他行业里一样，从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 ?混合云

虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。2018年，混合云的使用应该会大幅增长，因为混合云兼具二者的优点，本地数据管理可以与云的便利性结合起来。 ?其他部门也将使用云通常来说，IT部门是其他部门使用云的“中间人”。然而，云技术的使用已经变得非常简单。现在，销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。随着更多的人可以访问敏感信息，安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 ?数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意识，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。

互联网工业大数据平台方案

互联网工业大数据平台方案目前工业互联网大数据技术的不断成熟，它的应用领域也不断拓宽。工业互联网大数据在工业领域的应用程度不断加深，推动了传统工业生产方式的转换和生产效率的提高，使得传统工业模式向智能化、自动化方向转型升级的速度不断加快。进入发展期，从事工业生产及销售的企业面临着向智能化、数字化转型升级的迫切要求，而工业互联网大数据技术的成熟应用使得这种转变趋势日益明显。当前，用户对于工业产品的需求越来越多样，这就促使企业必须生产出更加多样化的产品。而劳动力成本提高、原材料价格上涨、利润空间减小、同行之间的竞争日益白热化等因素都要求企业紧盯市场动态，利用工业互联网大数据等技术来实现成长和蜕变。在传统的工业生产模式中，还存在着一些问题有待解决。比如，产品研发与实际生产之间的衔接不够顺畅，产品生产过程中的数据信息共享不够及时、准确。同时，通过人工来统计订单、设备等相关信息，耗时较长，效率较低，而采用工业互联网大数据等技术，可以有效地解决这些问题。相比于传统的工业模式，利用工业互联网大数据、物联网等技术，可以使企业在进行工业生产时更加符合标准化、规范化、精细化的要求，对于整个行业实现技术提升、利润增加都十分有益。工业互联网大数据技术对于工业企业生产及销售等过程的影响主要体现在以下几个方面。在工业产品营销方面，通过工业互联网大数据技术进行数据分析，企业可以提供针对性推销、定向研发等服务，使产销结构更加合理。在设备远程故障诊断方面，工业互联网大数据技术可以预测设备可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，降低因设备故障而给用户带来的损失，使设备能够稳定运行。同时，利用工业互联网

大数据时代数据领域未来发展的三大趋势

大数据时代数据领域未来发展的三大趋势市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。大数据时代飘然而至何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。数据领域的三大发展趋势大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：

大数据职业发展方向

大数据职业发展方向一、大数据的概念及特点：大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(Volumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。二、大数据处理流程：从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说，大数据的基本处理流程大都是一致的。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。三、大数据分解结构：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。。