大數據時代的好處范文

時間:2023-12-28 17:49:10

導語:如何才能寫好一篇大數據時代的好處,這就需要搜集整理更多的資料和文獻,歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文,供你借鑒。

大數據時代的好處

篇1

隨著社交網絡的崛起,很多網友對在線分享信息的熱情越來越高,吃喝玩樂、心情、生活體驗。無不成為了分享的對象。網友上傳的照片和評論信息,對商家有很重要的價值。

數據的四個“V”

人類自從誕生以來就在源源不斷地創造著各式各樣的數據。盡管數據挖掘的工作人類已經做了幾十年,但是“大數據”與我們通常所說的“數據”還是有顯著的不同。關于大數據的特點,行業內通常用四個V來概括:

第一個V——Volume。數據量巨大。從電腦硬盤的單位我們就可以看出現在數據的發展速度。前些年電腦配80G的硬盤就已經很大。現在電腦動輒250G、500G的硬盤。甚至IT、2T硬盤的使用者也大有人在。再看現在數據容量的單位——GB、TB、PB、EB、ZB、YB,每個單位間以024的倍數遞增。據統計,人類生產的所有印刷材料的數據量是20GPB,而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB。可以想象以ZB、YB統計的數據量將會是多么龐大。

第二個V——Variety。數據類型多樣。數據類型通常分為兩類:—是結構化數據。二是非結構化數據。最常見的結構化數據是以文本為主的數據。但隨著社交類網絡的興起,越來越多的數據不再只是單一的以文本形式出現,來自于社交網絡、物聯網、電子商務等的博文信息、音頻信息、視頻信息,圖片信息、地理信息等等,多種多樣的數據類型對數據的處理能力有了更高的要求。

第三個V——Value。數據價值密度較低。數據價值密度的高低與數據總量的大小成反比,以視頻監控為例,一部長達24小時的視頻監控。雖然能反映當天的路況信息,但并不能反映更多的信息。但如果這個監控的信息達到一周或者一個月,那么就能從視頻中分析出更多的內容,如每周的路況高峰為哪幾天、某天中的哪個時段是高峰等等,這些信息只從一部視頻中是無法得到的。面對海量的數據,如何將信息更加有限的提取出來。即海量數據的提純工作是大數據時代下亟待解決的一下難題。

第四個V——Velocity。數據處理速度。這是大數據區別于傳統數據挖掘最顯著的特征。根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告。預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此量級的數據面前,如果沒有高效的數據處理速度,那企業便會被社會所淘汰,大數據時代數據的處理效率就是企業的生命。

社交網絡下的大數據

大數據時代給企業帶來的最大好處就是讓企業擁有了預見未來的能力。2012年5月18日Facebook股票上市,Facebook IPO后其創始人扎克伯格身價300億美元。在5月18日之前,幾乎沒有人敢說自己有把握去預測Facebook上市當天股價的走勢,但是Twitter卻如擁有預言能力般地預測了未來股價走勢。

社交媒體監測平臺DataSift監測了Facebook IPO當天Twitter上的情感傾向與Facebook股價波動的關聯。例如,在Facebook開盤前Twitter上的情感逐漸轉向負面,25分鐘之后,Faeebook的股價便開始下跌。而當Twitter上的情感轉向正面時,Facebook股價在8分鐘之后也開始了回彈。最終,當股市接近收盤時,Twitter上的情感轉向負面,10分鐘后Facebook的股價又開始下跌。最終的結論是:Twitter上每一次情感傾向的轉向都會影響Facebook股價的波動,延遲情況只有幾分鐘到20多分鐘。

這僅僅只是基于社交網絡產生的大數據“預見未來”的眾多案例中的一個,事實上大數據所能帶來的巨大商業價值已經被人認為是將引領一場足以匹敵20世紀計算機革命的巨大變革。2012年2月,《紐約時報》撰文稱,大數據正在對每個領域都造成影響,在商業、經濟和其他領域中,決策行為將日益基于數據分析做出,而不是像過去更多憑借經驗和直覺。而在公共衛生、經濟預測等領域,大數據的預見能力已經開始嶄露頭角。

大數據時代,企業用以分析的數據越全面,分析的結果就越接近于真實。大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力,并將其與已知業務的各個細節相融合。系統全面的分析讓企業擁有了預測未來的能力,做出決策不再是只憑以往的經驗。

大數據帶給企業的另一個顯而易見的好處就是成本的節約。eBay對互聯網廣告的投入一直很大,通過購買一些網頁搜索的關鍵字,將潛在客戶引入eBay網站。為了衡量這些關鍵字廣告的投入和產出,eBay建立了一套完整的廣告分析和優化系統。通過這個系統,可以精確計算出每一個關鍵字為eBay帶來的投資回報。通過對廣告投放的優化,自2007年以來,eBay用于產品銷售的廣告費用降低了99%,頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。

大數據給企業帶來的好處不只是廣告投放費用的降低,在優化生產流程、新產品研發成本的降低、提高客戶的滿意度方面也起著不可估量的作用。在大數據之前,產品設計的缺陷要等到產品銷售幾十萬臺時才會曝露出來,而現在只需要幾千臺就能發現產品的缺陷所在,極大地提高了產品使用的安全性和用戶的滿意度。也給企業節約了不少的成本。

大數據催生變革

大數據時代給企業帶來了不小的好處,但同時也帶來了一個比較敏感的話題——個人隱私。要準確預測人們的行為,必然研究范疇要涉及手機、郵件、社會化媒體等領域,雖然很多情況下收集數據采取的是匿名方式,企業不會知道具體的用戶是誰。但這也會引起一些人的不舒服。遠離手機、電腦等現代化工具,那樣就不會被監測了嗎?其實完全不用有這樣過激的想法。隨著互聯網的發展、物聯網的搭建,人們在遠離手機,電腦,互聯網這些高科技的環境下很難生存。

篇2

當前,有許多企業通過大數據營銷,不僅節省了很多廣告費用,而且快速打開品牌知名度,使企業迅速發展,它順應了“個性化、精準化”的營銷發展趨勢,我們應該為之點贊。

在此,就一個成功的例子。前幾天,我探望一位朋友,他差不多五十多歲了,經過N次創業,算是創業“牛人”。這次,他開了一家互聯網企業,主要經營蛋糕和西餅,他運用大數據營銷,短時間內取得了成功,十分令人敬佩。

那么,他是如何做到的呢?

首先,他建立了“BTC”型網站,包含PC、移動端、在線訂單、微信和支付寶支付等功能,網頁畫面以產品圖片為主,簡單明了。其實,它的網站沒什么特色,基本的功能都具備,產品主要訴求“環保、健康”等,由于產品比較傳統,產品差異性不明顯,再加上市場競爭十分激烈,他只能從其它方面創新,比如營銷、經營模式等方面,否者,企業很難差異化發展。

其次,他把產品定位為80、90后為主要細分人群,他運用這些人群的特點,比如喜歡上網、微信聊天、刷屏、電子支付、信用交易等,他采用整合營銷思路,進行大數據營銷。那么,同哪一些企業整合呢?如何大數據營銷呢?他首先想到的是銀行,利用銀行信用卡的數據庫,給銀行做親情服務,同時,控制好成本,比如利用信用卡積分兌換、VIP客戶免費送產品等活動,迅速打開了企業知名度,實現了差異化營銷的第一步。

接著,他把成功經驗復制到其它企業,利用大數據營銷,給企業做增值服務,同時采用“OTO”的創新經營模式,從線上到線下,瞄準小本創業者,進行股權加盟合作,短時間內,實現一百多家實體店迅速擴張,為了配合線下營銷,比如舉辦親子游、免費贈送蛋糕等公益活動,不斷地增加品牌互動黏性,使企業健康發展。

最后,為了提升生產效率,他把產品標準化生產,從線上預定到物流送給消費者,同一個城市內,時間控制到四小時之內,反應速度很快,做到“物美、價廉、準時、快達”,深受目標消費者青睞,網上訂蛋糕和西餅,己成為一種時尚。目前,該企業己經成為當地的著名蛋糕品牌,引起了眾多創司關注,現在,該企業升級為名符其實的蛋糕供應鏈,不斷地滿足自己品牌專賣店銷售,同時,成為其它蛋糕店的“夢工場”,生意十分興隆,可見,大數據營銷的創新魅力!

如今, 在“大眾創業、萬眾創新”的時代背景下,創新己成為最熱的詞匯,許多創新產品不斷推出,但好產品不一定好賣,如果沒有創新營銷,產品仍是賣不動,創業也會成為泡影。如何細分目標消費者?如何精準化定位與營銷?己成為營銷的難題,為此,大數據營銷成功的案例,給我們更多啟發。

比如,2013年已經開始運營,海爾SCRM(社交化客戶關系管理)會員大數據平臺,幫助企業切換視角。在網絡化時代,它以消費者為中心,從研發、生產、消費者個性等方面著手,為用戶提供精準營銷與互動服務的平臺,將為海爾推出新的產品服務,值得我們學習。

篇3

關鍵詞:大數據;數字出版;服務模式

中圖分類號:G23 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2014)04-0049-02

大數據、云計算、物聯網、移動互聯等一系列新興技術的廣泛應用,使得全球數據量呈現前所未有的爆炸性增長,也讓海量、復雜、多結構數據的即時獲取、精確分析、深度挖掘成為現實,為數字出版行業的服務模式帶來重大變革。

一、大數據的定義與特征

大數據(Big Data)描述的是隨著數據量和數據類型激增而逐漸衍生出來的一種現象,不僅包括大規模的體量、多樣化種類的數據集,還包括對這種數據集進行高速采集、處理與分析以提取價值的技術架構與技術過程。

麥肯錫全球研究所(McKinsey’s Global Institute)將大數據定義為大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集[1]。這個定義得到普遍的認同。具體來講,大數據具有4V的特征——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Velocity(處理速度快)、Value(價值密度低,商業價值高)。

大數據之所以可能成為一個時代,在很大程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與的社會運動,而不僅僅是少數專家學者的研究對象。種種跡象表明,大數據時代已經到來,數字出版產業已經深受大數據技術發展的影響。

二、大數據為數字出版服務模式帶來的變化

1.準確的推送服務。目前,數字出版的選題策劃和推送服務往往沒有考慮到讀者需求,而是根據出版機構所提供的內容資源進行推送。在數字閱讀領域,通過對用戶行為大數據的全面分析,數字出版機構可以掌握讀者的閱讀行為趨勢和偏好。數字出版憑借大數據技術,將各類數據進行有效處理、精準編輯后,形成為不同閱讀目的服務的個性化、多樣態的出版物,并可以準確地將圖書推送到真正需要它的讀者手中。甚至可以設想,在開放共享的大數據分析服務基礎上逐漸形成具有系統自組織性的數字內容主題策劃。

2.多介質的資源服務。目前的數字出版所提供的資源形態相對較為單一,一般是文字或者圖片,且資源之間的關聯沒有很好地建立起來。大數據環境下,需要聚合優質資源提供給用戶。優質資源也可能不是正式出版物,可能是來自很多渠道的各種介質的由“草根”創作的有瑕疵的東西,這就需要編輯加工將其提純,把這些內容從一般性資源變成優質資源。根據用戶的閱讀需求,將傳統的編、印、發模式變為利用數字出版技術、信息技術、知識挖掘技術、大數據分析技術,快速完成資源的進化,實現知識的提純,內容的關聯,資料的拓展和鏈接,綜合文字、圖片、音視頻、動畫、軟件模擬、數值模擬等多種形式的多媒體學習與研究產品,為用戶提供多介質、立體化、動態化的資源服務。

3.深層次的知識服務。在大數據的影響下,數字出版將改變以往以書、文獻等為單位的粗放型生產模式,轉而形成以知識要素為單位的數據化生產模式,強調科研全過程發表,新知識傳播,跨學科、跨行業、多角度應用,以及多媒體展現。數字出版2.0模式應該是大數據出版,數字出版機構將從出版圖書變為出版數據,并提供深入的知識服務,幫助讀者解決從數據到知識的轉變。大數據時代,大數據幫助出版社解決問題,為讀者提供更專業的服務。若出版者非研究者,在面對很多需要回答的專業問題時,往往難以確定選題,甚至不知道該怎么出版。對于傳統出版方式下出版者和作者都無法解決的問題,需要通過大數據的方式將海量資料提供給人們作為研究的素材,為深入的研究提供工具。

4.細粒度的個性化服務。大數據時代,數字出版機構利用大數據技術,基于系統通過分析讀者閱讀行為、喜好,從而獲得對用戶需求的感知,為讀者建立靈活的個性化檔案。靈活性表現在大數據技術能夠自動監控讀者行為的變化情況進行分析,自動調用不同層次、類別的數據智能式推送給讀者,為實現細粒度個性化服務提供了可能。大數據對讀者最大的好處是個性化需求得到滿足,參與感、互動感得到增強,這些顯然會大幅度提升讀者閱讀體驗。

三、數字出版行業的大數據應用對策

1.樹立基于大數據的出版理念。數字出版行業必須從戰略的高度認識到大數據時代已經到來,未來數字出版只有融入時展大勢才能隨之成長。數字出版企業應重視各類數據的搜集、整理、分析和應用,數據驅動型決策比重將不斷加大。大數據時代出版的商業模式必須真正從消費者的角度來思考問題[2],消費者需求被置于前所未有的高度,數字出版產業內的業務流程和企業組織結構均會圍繞積極而靈敏地響應消費者需求進行相應調整。數字出版需要放棄以往單純以內容增值為目標的二次出版模式,強調在真正理解內容的基礎上,修訂、補充、追加知識,深入挖掘各類用戶的需求,把出版看成是對用戶提供知識服務的過程。

2.組建掌握大數據技術和分析能力的團隊。大數據并不是一個充斥著運算法則和機器的冰冷世界,仍需要人類扮演重要角色[3]。身處大數據時代的數字出版企業一方面需要對自身已有的數字產品、運營數據庫進行相應調整,另一方面需要實現企業內部現有網絡運營平臺和社交媒體的對接,這就要求從業人員應具備較高的技術素養。較高的技術素養、強大的數據分析能力、深諳數字出版業務和市場運作成為這一時代對數字出版人的要求。因此,需要現有從業人員更新知識結構,同時還要培養新型人才,才能推動出版產業的創新升級。

3.調整數字出版業務流程。大數據時代的數字出版業務流程也將發生變化。“用戶需求導向”將成為數字出版業務流程設計的指導思想。數字出版業務流程將在新技術的支撐下更加貼近、深刻理解并及時響應消費者需求。數據分析在數字內容創意之前就成為整個業務流程中的首要環節,而且以數據分析結果為依據進行決策貫穿整個業務流程的始終。數字出版企業的業務流程平臺均可直接與互聯網聯結,通過與消費者的互動、協作、創新來實現數字內容產品的個性化定制[4]。

4.加強與數字出版產業鏈各方的分工合作。一般地,出版社有內容和產品策劃的優勢,但可能短于技術研發與平臺運營;數字平臺運營商有技術和電子商務的優勢,而可能短于內容編輯與媒體策劃;網絡書店有龐大的用戶資源,而可能短于編輯出版。各自都有各自的長處和短處,這就決定了不同的市場主體之間有合作的必要性,在一個產業體系中,合作是豐富產品、優化市場配置的有效手段,合作與共生內含差異化,是產業發展繁榮的一種體現。

參考文獻:

[1] Big data:The nextfrontier for innovation,competition,and productivity.http:///insights/business_technology/big_

data_the_next_frontier_for_innovation.

[2] 李兵,漆詠德.大數據時代出版企業的商業模式構建[J].出版發行研究,2013,(8):37-40.

篇4

關鍵詞:大數據 即融機構 競爭策略

隨著互聯網的發展、用戶及其需求的增加,因此產生的數據流量極其龐大,尤其是對于金融企業來說,在日常的運行時,公司內部對于數據的處理、用戶網絡行為都會產生大量的數量從而積累起來。我們現在對于網絡流量的度量單位大多數以G或者是T來衡量,但是在面對大數據時這些度量單位還是顯得有些小。這就是大數據時代最顯著的特征,在這樣的背景下,金融機構之間的競爭將會更加激烈,要想在同行之間脫穎而出,只有將數據作為驅動企業前進與發展的動力,企業才能在銷售、投資等方面獲得優勢。

一、大數據時代及其產生的影響

大數據這個概念始于2012年,得于信息技術與互聯網的爆炸式發展,因為信息對于企業的巨大作用使其成為影響企業發展的重要因素。首先對大數據本身而言,是因為數據多而且雜得名,除此之外,它的成本也較低。因為信息在網絡上傳播的原因,其傳播的速度也較快。說道大數據對于企業的影響,就在于其海量的信息,上面包含了大量的客戶信息,使得企業在尋找合作伙伴、規避市場風險上面更加便捷,使得交易的速度更快、效率更高。基于信息的大量流通,企業可以在很快的時間內找到客戶并且直接交易,跳過傳統交易中的中介環節;在處理客戶的信息時,由于網絡上各種搜索引擎和處理軟件的流行,使得企業在處理客戶信息時的成本更加低廉。總得來說,大數據能夠顯著降低金融企業的運營成本,提高信息處理效率,將電子網上交易這種新的業務模式覆蓋在舊的交易模式上,這就是企業對于大數據的必須原因。一般來說,使用大數據的門檻很低,所有企業都可以,但是要將這種模式發展起來,就需要大量信息、數據的積累,相應的企業盈利也就越高。

從上面大數據的特點我們不難看出,大數據對于金融企業最大的影響在于影響了金融機構的運營效率。因為網上傳播信息的快捷及大數據包含著大量客戶數據的特性,使得金融機構的業務可以直接與客戶進行,但這不代表金融行業的中介就此消失,反而呈現出虛擬化的狀態,在這樣的情況下進行交易無疑會顯著降低運營成本;而大數據的發展使得金融機構在對待客戶時顯得更具有選擇性,將風險較高的客戶和價值較高的客戶區別出來進行交易,并對后者進行業務和人際上的延伸,大大提高了運營效率。在這個基礎上,金融行業的數據、信息等資源被有效、合理地分配,使得金融機構的結構效率也顯著提升。

二、金融機構的競爭策略

(一)注重數據的積累

在大數據的時代,信息對于企業的重要性不言而喻,可以通過對積累的數據進行分析尋找市場的規律進而加快企業的發展。所以對于金融機構來說,儲存積累歷史數據是一項很重要的工作,并且要篩選出質量較高的數據,而不是對于所有的數據都進行積累。對于積累數據的優先性來說,當然是金融機構本身產生的運營數據。之所以優先采用金融機構本身的數據,是因為對于金融企業來說,數據的數量和種類不是最重要的,數據的真實性才是它們需要的,金融機構本身產生的數據都是在長時間的交易中獲得的,有相應的記錄來證明,具有較高的真實性。而對于數據的另一項要求,就是其在經過分析加工過后能夠適應于金融機構本身的應用,而金融機構歷史產生的數據就符合這一點。并且無論是在積累時間上還是在積累的成本上都比對外收購要低。對于從外部購買的數據而言,其真實性就值得商榷,在從海量的數據中提取出企業需要的也較為麻煩,最重要的是很難與企業相適應。所以不管怎么說,在數據的積累上還是要以金融機構本身產生的數據優先,在大數據的背景下,只有進行這種數據積累才能跟得上時代的發展,在市場中站穩腳跟。

(二)提高金融機構的數據處理能力

對于金融企業來說,數據的積累知識一種企業運營,并不能給企業帶來好處,只有將積累的數據進行篩選、處理才能對企業起作用。具體分為兩步,即從海量的數據中選出可能有用的數據然后再進行處理,后者尤為重要,比如從資金的歷史使用情況中尋找企業的資金輸出狀況、又比如從市場數據的異常變動中獲取企業的發展契機等。在這個基礎上就要進行企業創新的思考,大數據是最新發展起來的一種企業運營模式,與傳統的模式在某些地方不能適應,需要企業在這方面進行良性改動使金融機構的業務能力和數據信息很好地結合起來。此外,金融機構還要提高企業的產品開發能力,只有這樣才能保證對于市場的挖掘與開拓,不至于使企業停滯不前。

(三)充足的資金

對于金融機構來說,資金是第一要務,無論是在企業的維系還是發展中,并且在往后的金融機構的發展趨勢中,更多的是趨向于信用業務這一方向,如銀行的信用業務。這種業務的發展需要大量的資金作為動力,而且在大數據時代的背景下需要建立大數據平臺來進行數據的積累與處理工作,在前中期需要投入大量的資金。除了資金的問題外,金融機構需要在發展方向上向大數據的發展方向靠攏,即更趨向于在網上進行交易,如電子商務、網上交易平臺、網絡金融產品等。

參考文獻:

[1]陳柳.大數據時代下金融機構競爭策略研究[J]. 海南金融,2013,12:8-11

篇5

關鍵詞:大數學背景;小米手機;營銷策略

在移動互聯網高速發展的時代下,也促使我們進入到了大數據時代,在這個背景下,科學技術不斷發展,人類生活方式以及思維模式也在隨之而發展變化,這個時候品牌手機營銷策略也需要進行適當的改變和發展,這樣才能真正起到良好的營銷效果。

一、大數據背景下手機營銷所存在的問題

1.大數據質量有待提升

在互聯網背景下,信息在傳遞過程中也變得更加的方便,在這種高度開放的互聯網時代下,任何人都能通過互聯網終端來實現數據的傳遞,可以社會本身就存在一定的復雜性,在這種情況下,信息傳遞就會變得多樣化,而這也不可避免的會出現一些錯誤或者是干擾信息,這也就在一定程度上對手機營銷策略質量造成影響。

2.大數據應用程度有待提升

在大數據背景下,小米手機在應用程度這一方面有著較為顯著的優勢,并且也取得了較為顯著的成果,可是,大數據發展時間以及小米企業本身條件都會對大數據應用程度進行限制,這個時候就會致使企業大數據應用程度有待拓展。

3.大數據營銷效果低于預期

如果我們從理論這一層面來看的話,商家使用大數據對社交網絡平臺進行整合,能夠更好地掌握消費者對于小米手機的評價以及各種信息,以此來挖掘出用戶的根本訴求,從而確保產品能夠更好地滿足于消費群眾,這樣營銷也就會更加有效。可是,在現實營銷過程中,有些客戶也有可能會產生一定的警惕心理,這就會致使手機營銷受到阻礙,有些還有可能會因為精準化推銷產生抵觸情緒,最終就會降低品牌價值,從而致使大數據營銷效果遠遠低于預期。

4.用戶隱私和安全受到威脅

大數據營銷基礎本身就是建立在消費者行為數據上的,這個時候消費者隱私以及安全問題就會受到較多的關注,而這也是大數據背景下營銷策略中需要關注的問題之一。就拿小米公司來說,在2014年就曾發生過數據泄露現象,這不僅對手機營銷造成了影響,還對品牌形象造成了較為嚴重的影響。

二、大數據背景下小米手機營銷策略

1.加大宣傳力度,盡可能拓展數據平臺

小米手機早在最開始發展階段主要就是依靠網絡來進行推廣以及宣傳,因為這一宣傳推廣方式費用較低,同樣這種方式也存在一定的局限性,比如說網絡覆蓋面存在一定的局限性,不可能將所有地區都覆蓋到。在社會不斷發展過程中,手機這一行業的競爭也變得越發的激烈,而最開始的營銷策略也就開始變得老套,很難被消費者接受。針對這一現象,小米公司要想得到更好地發展,就一定要采用一套全新的營銷方式來對自身品牌進行推廣和宣傳,以此來擴大自身品牌的影響力,從而就能有效地搶占線下市場,增加手機銷量。此外,在手機營銷過程中,大數據獲取途徑在一定程度上對手機精準營銷造成了影響,雖然說小米公司能夠通過網絡平臺來獲得一些用戶交互數據,課時相比較于騰訊、百度等公司而言,小米數據獲取明顯就存在不足,所以說,小米公司在發展過程中還是要加大對社交平臺的關注,通過各種社交平臺來對自身品牌進行推廣和營銷,這樣也能更好地提高營銷的精準性。

2.加大人才培養,提高企業員工能力

任何公司或者是企業的發展度不可能離得開人才,因此,在手機營銷過程中,公司還需要加大對人才的培養,最大程度提高企業員工的創新能力,這樣才能有效地促進手機營銷質量的提升。針對這一點,公司在對人才進行培養的過程中,一定要加大對大數據技術人才的培養,因為在這個大數據背景下對于大數據的處理是十分重要的,而只有具備了大數據技術人才才能避免對于數據的雜亂無序處理,從而才能實現營銷效率的最大化。

3.注重產品質量,對產品類型進行拓展

在大數據背景下,良好的營銷策略以及理念為小米生存和發展提供了動力,也在一定程度上使其以一種全新的營銷理念帶動全國手機銷售轉變。但是,如果從長遠維度來思考的話,多元化的影響方式在某些程度上有可能會造成用戶反感,特別是手機這一技術密集型產品,最終的技術水準才會直接對用戶體驗造成影響,這也是實現營銷的基礎以及重要推動力。對于小米手機來說的話,如何實現購買用戶的精準預測,以及為用戶提供恰當好處的產品是較為關鍵的問題之一。在社會不斷發展過程中,人們對于手機的追求也變得越來越高,在這種時代背景下,小米手機質量技術問題一直是較為嚴重的問題,因此,要想真正起到良好的大數據營銷效果,還是要注重產品質量,盡可能的對產品類型進行拓展,就拿蘋果為例,ISO系統所存在的流暢性就是MIUI需要學習的一點。此外,在營銷過程中,還可以對大數據進行分析,以此來獲得市場對于高端手機的需求定位,并且以此來開拓一個高端的小米機型,這樣就能實現高、中、低消費的全覆蓋。

4.規范自身準則,對用戶權益進行維護

在社會不斷發展過程中,人們對于自身隱私以及信息安全重視程度也在不斷的提升,在這種情況下,小米手機要想得到更好地營銷效果以及質量,還需要在發展過程中規范自身準則,盡可能的維護用戶權益,這樣才能提高品牌形象,從而才能在這個激烈的市場上占據一席之地。針對這一點,小米公司首先需要按照大數據現有的政策規定來制定出相應的準則,然后加大對技術團隊的培養,以此來避免客戶隱私受到侵犯。

三、結語

綜上所述,在這個大數據時代下,社會運營方式也受到了較大的改變,信息的豐富以及共享的便捷也促進了大數據的爆炸式增長,在這種情況下,企業營銷方式也受到了一定的沖擊和變革。為了更好地促進企業在大數據背景下能夠實現有效地營銷,本文主要以小米手機為例進行了具體的營銷策略分析,希望能夠為相關人員作出貢獻。

參考文獻

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關鍵詞:數據時代;數據綁架;倫理思考

一、引言

大數據時代已經來臨,身在其中的每個人,每件事,每個物體都不可避免的將被數據化。在面對這個被數據化了的時代,人們應該如何取舍,如何正確的看待“數據綁架”。

二、大數據概念

百度百科中對大數據是這樣的定義的:指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊;大數據方面的科學家Rauser對大數據是這樣解釋的:大數據就是超過了任何一個計算機處理能力的龐大數據量。它有如下特點:

(1)數據量龐大。由于越來越多的數據存儲設備的運用,使得更多的數據可以被部分或完全的記錄下來;除此之外由于各種智能通訊工具的使用,也增加了通訊方面的海量數據,于是數據量也就隨著各種科技的發展而劇增。

(2)數據種類繁多。近年來,各種智能設備和移動終端被人們廣泛的用用,不僅數據量劇增,也使得數據類型變得越來越多樣化和復雜化,除了一般的結構化數據,而且還出現了圖片、網頁、音頻、視頻、文檔、e-mile等非結構化數據。

(3)流動速度迅速。大數據對數據處理速度相當之快,使得從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息變成可能,這一點也是大數據的數據挖掘和傳統的數據挖掘技術存在著的本質上的不同。

(4)可利用價值。隨著數據量的增加,數據種類的增多以及數據流通速度的迅速,可被挖掘利用的有價值的數據也相應的增加。

三、“數據綁架”現象

馬克思曾經說過:一門學科只有能夠用數據表示才算是真正意義上的科學。數據是對于事物的更加精準的描述,也有助于我們增加對事物認識的精確度和深度。隨著大數據時代的到來,越來越多的事物被數據化,人們逐漸形成了這樣一種思維習慣:只要用數據說話,就會更加有信服度,更加的客觀公正。然而按照辯證法觀點,任何事物都要有一定的“度”,大數據時代,人們生產生活的方方面面被數據這樣“綁架”,確實也會適得其反。

1.生活質量被數據化。過分相信和依賴數據,就是造成唯數據主義,任何事物都要被數據化,被量化成數據。針對“你幸福嗎”這個問題,總會有一些被數據捆綁住的答案,例如,“如果我有100萬存款,我就會感到幸福;如果我有三套房子,我就會感到幸福;甚至連小學生也會認為如果每次考試我都可以考到100分,我就會很幸福”,這些被數據量化的目標,雖然可以使自己目標更加清晰和具體化,從而激發斗志,但是,與此同時也會讓人們只顧追逐數字,而無法體會到拋開數據外,對單純過程的享受。

2.學業考試和學術考核過分數據化。現代無論是哪種形式的考試,還是大學中科研成果的考核,都是以數為重要標準,這些都已經被過分的數據化。學生考試永遠以分數為標準,“分,分,學生命根”的狀況已經存在了好多年,高分低能的例子也屢見不鮮,雖然近幾年有課程改革提倡不以分數作為判斷學生的唯一標準,但是對學生各方面的考核以分數為主要標準的狀況卻也依然沒有得到很好地解決。不僅學生如此,在大多數高校內,教師的考核也是被量化的,學術成果的量化也逐漸導致學術成果重不重質的結果,論文數量繁多,但卻鮮有有影響力的學者和學術作品的結局不可避免。

大數據是對事物的表象描述,而非內在本質的解釋,它知識有助于人們對事物的認識,而非就是對事物的本質的認識,就如,GDP顯示的就只是國內生產總值,而并不等同于人們的生活質量和生活滿意度;分數顯示的也就只是知識的掌握程度,而非學生的能力和整體素質。大數據揭示的只是事物的相關關系,而非因果關系,這兩種關系是有著本質上的區別的,因果關系才是事物間的本質聯系,只有真正把握了事物的本質聯系才能夠真正的把握實物的本質。

“數據綁架”現象已經存在于我們生活的方方面面,是唯數據主義者盲目崇拜數據的結果,他們夸大了數據的作用,因此只能陷入對數據的某種偏執中。正如維克多提醒我們說:那些嘗試到大數據好處的人,可能會把大數據運用到他不合適的領域,而且會過分膨脹對大數據的過分依賴,最終導致一種盲目崇拜。(作者單位:中原工學院)

參考文獻:

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[3]徐子沛.大數據――正在到來的革命[M].桂林:廣西師范大學出版社,2013,185

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一、大數據背景下企業財務管理所面臨的挑戰

1.對于數據處理方面的挑戰

由于數據每天都在不斷地更新,而且更新的速度也越來越快,這就給財務數據管理方面帶來了很多問題,比如數據處理方面。數據以飛快的速度增長,對存儲空間的要求越來越大,同時對能源的消耗以及對存儲技術方面也有很大的要求,除此之外,企業在大數據這樣的一個背景下除了要收集與財務管理相關的數據外還要確保數據的處理不會出現錯誤,例如對于數據的完整性、準確性等,因此對于用來存儲數據的空間的大小要求越來越大,使得企業在這個數據處理上面遇到不小的挑戰。

在這樣的背景下,如何及時、準確、完整地對數據進行篩選和分析,并且根據所得數據擬定一套相對較好的決策方案對于企業來說是個很大的挑戰。例如2012年百度技術委員會理事長陳尚義指出:“百度每天處理的數據量幾乎有100PB,相當于5000個國家圖書館信息的總量。”如果從前面的一個數據“100PB”中無法看出數據的多少的話,那“5000個國家圖書館的信息總量”就應該很形象了吧,在這樣規模的數據之下,現有的存儲空間是遠遠不夠的,沒有辦法對飛速增長的數據進行存儲和分析,因此對于企業財務管理來說是非常嚴峻的。

2.對于數據安全方面的挑戰

由于數據的數量太大,因而無法對數據的真實性進行有效判斷,從而對企業財務管理產生了很大影響。“大數據”的理論依據是“數據都是事實”,但是事實并非如此,沒有人能夠保證所有的數據都是真實的,這就有可能導致企業收集到錯誤的財務數據,一旦收集到錯誤的財務數據,給財務管理部門提供的數據依據就是錯誤的,從而使得企業做出錯誤的財務決策。

除此之外,雖然是大數據時代,但是很多數據都是涉及隱私的,例如與個人或者企業財產相關的數據。對于一個企業來說,所涉及的隱私數據就比較多了,如何確保所收集的這些數據的安全性,是企業所要面臨的問題。從國內對不良數據的掃除中就不難看出,數據的安全性一點也不容樂觀,例如在2015年360安全檢測平臺掃描各類網站共231.2萬個,其中出現安全漏洞的就有101.5萬個,快接近于掃描網站的一半,并且這只是單單一個安全檢測平臺掃描的,假如這些出現安全漏洞的網站是企業進行重要數據存儲的網站,那后果真是不堪設想,由此可見,大數據背景下數據的泄露是企業面臨的另一大問題。

3.對于有用數據收集的挑戰

大數據的到來使得信息量暴漲,給企業財務數據的收集帶來便利的同時也帶來難題,那就是如何在海量的數據中收集對企業財務管理有用的數據!從2012年宣布大數據時代到來開始,數據的增長可以說是突飛猛進,而企業對于數據管理和分析的手段還以緩慢的速度進行改進,無法趕上數據增長的速度,這就使得企業從這些海量的數據中去分析篩選有價值的數據時面臨著無比挑戰。并且,存儲、統計并分析PB量級的數據所需要的成本是巨大的,不是一般的企業能夠承受,要是分析、存儲有用的數據還好,但是很多時候都是存儲了大量沒有用的數據,而有用的數據只占一小部分,這就使得數據的處理成本額外增加了很多,這就使得數據的價值密度較低,不利于企業長遠的發展。

4.對于技術革新的挑戰

上文提到,企業分析處理數據的手段跟不上數據增長的速度和方式,因此無法準確有效地從中獲取對企業財務管理有用的數據,在大數據背景下,數據的量級不是以前的手段所能夠處理的,因此必須要對數據的處理手段進行革新,要研究先進的數據分析手段,創造先進的數據處理技術,進而使企業分析處理數據的成本大大降低,效率大大提高,便于及時為企業財務管理提供有效依據,從而使得企業及時做出有效的決策,有利于企業的長遠發展。

二、大數據背景下企業財務管理所面臨問題的思考

從上述大數據背景下企業財務管理所面臨的挑戰可以看出,企業所面臨的問題不僅非常之多,而且這些問題在當下來說是不容易解決的,因此需要對這些問題進行全方面的思考,去探索解決這些問題的對策,下面筆者就根據大數據背景下企業財務管理所面臨問題進行思考,并提出一些建議。

1.建設專門的、系統的、高效的財務管理信息平臺,創造先進的信息管理手段

從上述遇到的問題來看,最大的問題還是對于信息的處理。由于數據的增長速度遠遠超過了企業所能處理的能力范圍,所以企業無法高效率地從海量的數據之中篩選對財務管理所有用的信息,當然這只是針對于傳統的數據處理手段,因此企業必須構建先進的數據分析處理系統,以提高數據篩選的效率和降低篩選的成本。對于這個問題企業可以從這幾個方面入手,第一,企業可以建立統一的數據收集系統和財務管理系統,使各類的數據都能夠集中在一個系統里進行處理,這樣做的好處在于可以方便將不同類型的數據進行分析、篩選、對比,從而得一套最佳的方案。其次,可以將企業各項信息到企業公共的信息平臺上,通過設置訪問權限給相應的工作人員提供準確及時的信息,實現信息的共享化,便于企業工作人員進行信息的收集與篩選。再次,為了防止數據的失效,企業不同部門之間要建立起交流溝通的平臺,及時討論收集的數據,以最快的速度對數據進行處理,防止因為時間的延長使得所收集的數據失效,同時為了使得信息的傳遞井而有序,必須得統一為各部門進行編碼命名,以保證各部門都能夠及時參與討論。

2.培養復合型財務管理人才

為了順應大數據發展的潮流,企業必須培養復合型的財務管理人才,才能夠將大數據這個“工具”恰到好處的運用到財務管理中來,據估計,未來幾年里在大數據分析行業中會持續出現人才的空缺,也就是說大數據的發展速度遠超過了對人才培養的速度。企業財務工作者要想在這個大數據的背景下做好企業的財務管理工作,就必須進行綜合的培訓,努力成為復合型的財務管理者。例如不僅要培養對財務的核算要求、對成本控制技能,最最重要的還要培養跨越財務思維的全局戰略觀,從而用長遠的目光去制定計劃,只有擁有靈活的思維和長遠的目光,才能夠適應大數據的發展趨勢。

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關鍵詞:大數據;市場分析

“可能感興趣的人”“猜你喜歡”“購買此商品的人還購買了……”在你刷微博、網上購物時,經常會在相應的位置上見到如上提示。這些看似簡單的用戶體驗背后,其實正孕育著被譽為“新油田”的大數據產業。

美國互聯網數據中心指出,互聯網上的數據每年將增長50%,每兩年便可以翻一番,而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。這些數據又并非單純指人們在互聯網上的信息,全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器,隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化,也產生了海量的數據信息。

“大數據帶給整個企業最大的好處是降低成本、實現創新。今天整個行業模式都因大數據時代的到來將被重新顛覆。”在當今數據大爆發的時代,無論是新增數據還是現有數據,都是企業的巨大財富,并為企業帶來了前所未有的商機。但只有有效運用和管理企業數據,才能實現最大化的數據投資回報。對于大多數企業CIO來講,借助大數據管理技術能夠幫助其獲得競爭優勢,而且隨著技術的不斷進步大數據正在備受到CIO的關注。從市場層面來看,大數據時代的崛起,給許多的企業帶來的機遇、挑戰,同時它又給企業提供了新的市場增長空間,越來越多的企業開始布局大數據市場。

一、大數據在市場分析中遇到的問題

雖然大數據目前在國內還處于初級階段,但是商業價值已經顯現出來。首先,手中握有數據的公司站在金礦上,基于數據交易即可產生很好的效益;其次,基于數據挖掘會有很多商業模式誕生,定位角度不同,或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘,或側重優化,幫企業更精準找到用戶,降低營銷成本,提高企業銷售率,增加利潤。據統計,目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右,而到2017年,此數據預計會上漲到530億美元。

企業或政府單位對于數據的駕馭,從最基本的獲取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精確行動,這種全能力的建立已經比以往任何時候更為重要。

傳統的市場研究包括定性研究及定量研究,以座談會為主的定性研究受制于主持人的訪談技巧,以街頭攔問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎,但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以“隱形人”身份觀察消費者的可能性,超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。

與此同時,大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題,一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據,二是如何防止過度采集信息,充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙,但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。

二、大數據時代的市場研究方法

1.基于互聯網進行市場調研

網絡調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊,再將新產品郵寄給消費者,消費者試用后只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫,其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入,也使得消費者更樂于參與市場調研。同時,網絡調研的互動性使得企業在新產品尚處于概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試,通過與消費者互動,讓消費者直接參與產品研發,從而更好地滿足市場需求。

2.挖掘網絡社交平臺信息

臉譜、QQ、微博等社交平臺已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具,快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性,因此針對社交平臺的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如,通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好,這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是,這類信息屬于消費者主動披露,與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。

3.移動終端

隨著3G網絡及智能手機普及,市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用(例如二維碼掃描等)為實時采集消費信息提供了可能性,移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。

4.零售終端信息采集系統

目前,PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用,只要掃描商品條形碼,消費者購買的商品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松采集。通過構建完整的零售終端信息采集系統,快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息,適時調整營銷From .cn策略。

三、大數據時代市場分析特點

1.超大容量的數據倉庫

數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點,可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據研究與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源,并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表,有助于營業結算。

2.專業、高效的搜索引擎

旅游搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用,快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎,對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集,形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。

3.基于云計算的數學分析模型

市場研究的關鍵是洞察消費者需求,基于云計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條,更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網絡應用上的消費價值觀信息、購買信息、商品評論信息等。基于云計算的智能化分析,一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析,另一方云計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。

四、大數據所蘊含的市場價值

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”。

1.數據的豐富性和自主性

社會化媒體數據包含了消費者的購買習慣,用戶需求,品牌偏好等,且都是消費者自愿表述的對產品滿意度和質量問題的想法,充滿了情感因素,我們無需費盡心思的引導消費者參與調查問卷。

2.減少研究的“未知”視角

市場問卷調查有其固有的局限性,那就是你必須明確你的問題是什么。問卷設計者本身有未知的方面,所以在設計問題時會忽略自己的“未知”,但這些“未知”很有可能就是消費者所需要的方面。

3.數據的實時化的特征

不同于以往的發放回收市場調研報告再解決消費者問題,如今可以使營銷人員快速發起營銷活動,第一時間測試營銷新方法,同時可以第一時間確認理解和追蹤消費者的反饋。

4.數據的低投入特征

傳統的市場調研方式費工費時,結合社會化媒體的市場調研則是低投入高回報的產業。使用正確的調研產品和方法便可以對消費者群體的用戶習慣和反饋進行透徹分析。運用社會化媒體監測軟件幫助企業在線傾聽消費者意見,評估獲取其見解。

五、總結

大數據的前景大方向是符合趨勢的,但具體產品和數據處理能力,可能是最終成敗的因素。如何獲得大量數據,數據的質量、相關性以及是否有好的處理能力和技術,最終應用的方向是商業化的關鍵。競爭的最大壓力是傳統的市場研究還沒有適應社會化媒體大數據時代的研究體系。正如Joe Tripodi (可口可樂營銷副總裁)在《哈佛商業評論》(2011年4月)上指出的,“在印象時代,通過問卷詢問方式獲取的知名度,使用率,認知度等衡量品牌健康的指標體系,在消費者表達的時代就未必適用。因此,從品牌建設效果衡量的角度,也需要一套適應消費者表達時代的指標體系。”同時,盡管對大數據的整合與分析才剛剛起步,但已經有了一系列令人耳目一新的發現和應用。無數的案例和論著都指出,大數據的整合和分析,其前景和應用不可限量。

參考文獻:

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[4]許翠蘋:大數據駕臨[J].通訊世界.2012(05).

[5]果 蘋:2012年大數據市場前瞻[J].通訊世界.2012(05).

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關鍵詞:施工企業 大數據技術 財務分析

一、大數據技術的含義

大數據源于信息化的不斷發展,隨著互聯網技術的發展而不斷的興盛,大數據也被稱作巨量資料,他是一種需要新的處理模式才能夠讓企業擁有更加強大的決策能力和洞察能力的信息資產。大數據技術就是一種能夠很好的處理這些龐大數據信息的技術,它并不是采用隨機分析法這一捷徑,而是把所有的數據信息都進行分析從而得出最真實的分析結果。大數據技術特別適用于大型公司與互聯網公司,因為這樣的企業他們的數據量非常的龐大,利用人工進行數據分析不能很好的保證其數據分析結果的準確性,同時還特別浪費人工費用。

二、施工企業運用大數據技術進行財務分析的原因

(一)大數據技術能夠提高施工企業財務分析的工作效率

作為施工企業的財務部門,在進行財務分析的過程中,我們既要對每一項管理費用進行仔細的分析判斷,同時還要把這些數據與前期的數據進行對比,從而發現其費用的發展變化情況。大家都知道,施工企業其現場情況非常復雜,各種支出項目也非常的多,不同情況下管理費用的差距非常的大,財務部門想要對這些數據進行精準的分析,就需要花費大量的人力、物力,施工企業想要單純的依靠財務人員來完成這項工作,其付出的勞務成本很可能超過其正確的財務決策給企業帶來的利潤,同時采用人工進行財務分析的結果其質量也很難把握。如果施工企業能夠采用大數據技術,那么企業將省去大量分析數據的時間成本,而且數據分析的結果具有非常強的可靠性,既省人力也省時間,同時提高了企業財務分析的工作效率。

(二)有利于提高施工企業財務分析的水平

大家都知道,財務數據是施工企業最重要的數據之一,它的積累量非常的大,財務分析的結果直接影響了企業財務管理的質量。因此,施工企業在進行財務決策分析的時候,必須要做到客觀、公正。運用大數據技術,施工企業在進行財務分析的過程中能夠避免人為分析中由于個人問題發生的一些對財務數據不客觀、公正的問題的出現,保證財務分析的質量,提高施工企業財務分析的水平。比如施工企業在進行融資的過程中,大數據技術能夠通過對以前企業的融資情況進行準確的數據分析,財務工作人員根據分析結果,選擇最有利于施工企業發展的融資方案,從而節約企業融資成本,增加企業的經營效益。

(三)有利于建筑物的各種數據信息與決策的及時互動

作為施工企業,其現場的情況非常的復雜,而且施工狀況多變,管理者的決策都是從以前的數據的分析結果中得出來的,這種決策對于企業而言可能現在是非常合理的,但是隨著施工進度的進一步變化,這種施工方案可能就不再適用于施工企業了。利用大數據技術,企業財務人員能夠隨時根據現場情況,調整企業數據情況,讓企業管理者根據實際情況不斷的調整經營決策方案。對于施工企業的融資方案而言,大數據技術能夠根據市場變化以及企業需求的改變,選擇最適用企業的融資方案,從而保障施工企業的正常運轉及項目的順利推進。

三、如何讓施工企業更好的運用大數據技術提高企業的財務分析能力

(一)樹立正確的財務分析理念

施工企業是我國的傳統行業,想要大數據技術能夠在施工企業中得到廣泛的認可和運用,就必須從轉變施工企業的財務分析理念入手。首先,要確定正確的財務分析理念,積極的宣傳大數據技術在財務分析工作中的重要地位,讓每個員工都能知道它的重要性,但是,我們也不能盲目的使用大數據技術,我們要清楚的知道這項技術也是有它自身的缺陷的,我們必須要從企業實際情況出發,制定出最適合企業的財務分析戰略。其次,施工企業要把大數據的理念和企業的文化有效的融合在一起,讓大數據理念能夠深入人心,深入到每一個員工的行為當中去。

(二)建立標準的財務分析體系

大數據技術只是一項先進的數據分析技術,想要讓這項技術發揮其最大的作用,施工企業需要建立標準的財務分析系統。首先,這一系統必須要與施工企業的核算系統形成很好的連接,讓企業中的各種數據能夠通過核算系統進行財務分析系統。其次,財務分析系統必須能夠模擬經營企業的日常活動,預測財務決策可能產生的后果。再次,施工企業必須保證收集到的數據信息足夠的廣泛、全面,大數據技術只是對數據進行分析,如果數據本身就不準確或者數據范圍狹窄,那么分析出來的數據信息質量也就無法得到保障。最后,施工企業的財務分析體系必須是從企業自身的實際情況出發,符合企業的自身需要,只有這樣,通過財務分析體系進行的大數據技術分析的結果才更適合企業發展的需要。

(三)培養高素質的專業人才

施工企業想要真正的運用好大數據技術,從根本上提高企業的財務分析水平,就必須要培養一支專業的財務人員隊伍,他們必須擁有較高的專業素質,能夠熟練的運用大數據技術,對于網絡信息技術也要有一定的了解,只有正確的運用了大數據技術才能讓這項技術更好的為施工企業的財務分析服務,為企業進行正確的財務決策作出自己的一份貢獻。此外,施工企業要重視對員工的培訓,社會是不斷發展的,技術也在不斷的更新,企業工作人員的技術水平必須要能夠緊跟時展的腳步,財務人員必須不斷的提高自己的專業水平,永遠走在時代的前沿,只有這樣才能為企業發展更好的服務。

四、結束語

隨著我國市場經濟的不斷發展,大數據技術在施工企業財務分析上的運用將會越來越廣泛,因此,作為國內大型的施工企業,我們必須要抓準時機,順應時代的發展潮流,正確的運用大數據技術,更好的為企業的財務分析做出貢獻,同時也有利于施工企業進一步的發展壯大。

參考文獻:

[1]孟小峰,慈祥.大數據管理:概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展.2013(01).

篇10

大數據如果只是一個技術或者概念,各位可以不必關注它,因為化妝品這個行業可能離這方面還很遠。但如果大數據真的是個新時代,它可能會我們傳統的營銷手段和品牌價值,重塑整個商業模式,我們就不得不思考并認識大數據。

今天我給大家簡單介紹一下什么是大數據,大數據新的商業模式是什么,以及我們作為一個品牌商,怎么成為一個大數據的企業。

大數據的戰略地位

“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物。數據化最核心的理念是:“一切都被記錄,一切都被數字化”。

所謂“山雨欲來風滿樓”,在大數據時代來臨之前,第一個大的趨勢是數據量的爆炸性劇增,最近兩年所產生的數據量等同于2010年以前整個人類文明產生的數據量總和。數據量的瘋狂增長,不僅帶來了各種計算處理數據的要求,也帶來了互聯網時代一個很大的難題,就是怎么樣解決信息過載的問題,怎么樣去抓住消費者非常有限的注意力。

二是數據來源的極大豐富,形成了大量非結構化的數據形態。以前絕大部分數據都是結構化數據,你是什么年齡,叫什么名字,來自哪個地方,做什么工作。通過這些結構化的數據和一些簡單的分析方式,比如關聯規則等,可以得到很多結論。這是傳統的處理數據的辦法。

但是現在很多的數據不再是結構化的數據,而是一些非結構化的,譬如文本、語音、視頻、圖像等。怎么從這些數據中獲得有用的信息,把它呈現出來,這是第二個趨勢帶來的要求。

第三個趨勢才是大數據的精髓,就是數據開始變得跨領域。舉例來說,我們這里每個人都會發微信、發短信,也會打電話,會在微博上留言,會有自己的社交關系,也會買社保、醫保,會去看病等,這一系列數據現在可以圍繞同一個人流動起來。又如移動手定位的移動軌跡、車載GPS的移動數據、街旁上的簽到數據、快遞的數據、智慧城市中的文本描述等數據可以通過同一個地點關聯起來。

從這些針對同一個個體不同側面的數據當中,獲得跨域關聯。這種跨域關聯是數據量增大后從量變到質變的飛躍,是大數據巨大價值的基礎。

第四個趨勢,就是整個信息服務從針對全體的服務,變成了針對不同群體,甚至個體的服務。比如亞馬遜的數據,會針對不同的顧客做出不同的推薦。現在大數據技術針對顧客的數據分析,會把顧客分成十類、二十類,甚至更多。

這四個趨勢,帶來了大數據時代的前驅。

大數據加上云計算被認為是繼信息化和互聯網后整個信息產業的第三次革命。甚至可以與以蒸汽的使用和電氣的使用為代表的第一次工業革命和第二次工業革命相媲美。

如果我們縱觀三次科技革命,會發現它們的相似之處:都需要新的能源,新的材料。與此相匹配的,云計算和大數據共同引領以數據為材料、計算為能源的又一次生產力的大解放,數據會成為一種非常具有戰略價值的東西。如果我們認識到這一點,政府、企業,乃至科研團隊就有責任去搜集整理所有有價值的數據,對于一些特別重要的數據,比如消費數據、醫療數據、交通數據都要形成數據儲備庫。

總之,大數據不是數據量的簡單刻畫,也不是特定算法、技術或商業模式上的發展,而是從數據量、數據形態和數據分析處理方式,到理念和形態上重大變革的總和。大數據是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。

大數據的商業模式

大數據的商業模式創新,不是一個一蹴而就的事情,它也分為大數據的1.0、2.0、3.0模式。

大數據1.0,可以看成是傳統商務智能系統的一個拓展。它使用企業自身產生的數據,通過深入分析,提供包括客戶價值評價、客戶滿意度評價、服務質量評價、營銷效果評價等各種基于簡單統計和關聯挖掘的報表,從而優化你的業務。更好的業務帶來更多的數據,這些數據又能夠幫助你把分析做得更深入,這是一個正向循環的過程。

亞馬遜是一個典型的例子,他們利用一系列算法,幫助用戶找到他們可能喜歡的商品。北京的一家公司,百分點科技從事類似的數據分析,但他們不是分析自己的銷售數據,而是整合了五百多家電子商務網站和一百多家資訊網站的數據,從用戶的瀏覽、收藏、點擊行為中猜測用戶意圖,推薦用戶感興趣的商品和資訊。

借助復雜的算法和實時大數據處理能力,我們會預測用戶的行為。有了這個預測之后,我們根據不同的場景和不同的用戶,推薦不同的產品。個性化推薦大大提高了用戶的黏度和企業的銷售額,從而產生了更多有價值的數據,這些數據又幫助亞馬遜和百分點把分析做得更深入,進一步提高自身或客戶的訪問和銷售量,產生更多高質量的數據。

這種數據處理技術對化妝品公司有很大好處。如果你們積累了足夠多的用戶購買數據,你們就能知道:第一,購買你商品的人大概是一些什么樣的人,他出沒在哪些地方,多長周期買一次你的產品;第二,如果你要給你們的客戶進行營銷或者寄一封電子郵件,你應該向他推薦什么樣的產品,多長的時間給他發一次郵件。

大數據2.0強調的是數據的外部性。它包括兩個方面:一是指企業用自身業務產生的數據,去解決主營業務以外的其他問題,獲得重大的價值;二是引入非企業自身業務的外部數據,來解決企業自己遇到的問題。

比如國家電網有智能電表的數據,這個數據實際上是整個國家工業和制造業健康狀況最好的指數。所以這個數據不僅服務于國家電網,還服務于中國的宏觀經濟調控。同樣,這個數據和自來水廠以及天然氣、煤、管道的數據加在一起,可以非常好地來衡量一個房子的空置率,從而使我們對房價進行宏觀調控。電網數據還是進行房價定價精確走勢預測的一個重要組成部分。

另外當下值得一提的就是移動智能終端。比如在汽車銷售行業,通過智能手記錄下的客戶移動軌跡,我們可以知道,一個客戶在半個月之內兩次或者兩次以上,到4S中心停留過幾分鐘。就可以知道這個手用戶有沒有更強的購車需求。我們在做這個案例的時候,發現手帶來的數據信息比我們所有想象的精準方法還要精準十倍以上。

如果你有一個足夠的手移動數據,知道你們的客戶手號是多少。你們就可以知道,你們主要的客戶在一個城市的區域分布情況。進而可以分析在哪些熱度高的地方特別適合做廣告,哪些地方不適合做。如果你還知道高德地圖的數據,你就會知道哪兩個點之間的主要通行路線是什么,就知道在哪些路上或者公交車上打廣告是能夠覆蓋最多的人群的。

如果我們有像微博、微信等社交化媒體的全量數據,我們就知道,對某化妝品品牌談得比較多的人,或者比較感興趣的人到底是哪部分人群。然后通過分析數據了解他們主要關注哪些電視節目,主要上什么網站。我們就可以針對性在相應的電視節目和網站上投放廣告。

大數據3.0是一個尚在探索中的商業形態。它首先要求政府和行業,對數據質量、價值、權益、隱私、安全等產生充分認識,出臺量化與保障措施。在此基礎上,數據運營商出現,提供集成數據和存儲、計算的平臺,形成了以加工數據和已有數據產品,產生新的數據產品為主要活動的數據客(Dacker)。

個人、團隊和企業通過數據API(應用程序編程接口)或其他方式付費使用數據產品。數據和數據產品有可能像今天淘寶集市上的商品被售賣交換,數據市場也可能應運而生。于是,一種以數據/數據產品為輸入,數據/數據產品為輸出的新商業模式誕生,這種模式不同于2B(to business)和2C(to customer)的模式,為了區分,我們稱這種模式為2D(to data)的商業模式。新商業模式的直接后果,就是促進學術團體、企業和政府通過大量異質數據和數據產品產生科學、社會、經濟等方面的新價值。

如何迎接大數據時代

勝利總是鐘愛有準備的人,傳統的企業越早準備,就越有可能在大數據時代取得勝利。很多傳統行業,都認為數據的精細化分析、數據的深度挖掘離自己很遠,那是因為他們暫時還處在一個快樂的時代。幾年前的房地產市場很快樂,從來沒想到這方面應該做,因為那時候的房子很好賣。幾年前的奢侈品也是一樣。但是現在的房地產和奢侈品都進入非常尷尬的境地,一個行業在垂死掙扎的時候,任何一點技術的進步,都會使自己在很殘酷的競爭中取得勝利。

回到化妝品行業,如果大家想未來發展成一個大數據公司,我給大家提幾個建議。

第一,我希望企業一定要走數據化道路,要把一切的生產經營都變得數據化。生產產品的企業,在生產線中有很多各種各樣的傳感器,把這些數據記錄下來,通過集成學習的方法,就可以判斷什么樣的因素能夠對產品起到比較關鍵的作用,從而調整這些因素。

同樣,所有的銷售和經銷也都應該數據化,利用輔助的工具,包括一些智能的企業管理軟件或者企業社會化的工具。通過社會化的解決方案,使企業的每一個經營都被記錄下來。這是企業走在前面的重要因素。每一次和客戶的接觸,都需要變成數據記錄下來。

第二,培養企業的分析能力。企業的數據分析能力不是一蹴而就的,特別是作為傳統企業,可能沒有辦法去找一個數據挖掘團隊分析自己的數據。可以先通過和一些第三方提供數據分析的企業進行開放性的合作,從他們那里學到兩種東西,一個是利用大數據來解決問題的理念,一個是一些具體的技術。然后利用一年到兩年時間,培養自己非常小而精干的三五個人的數據挖掘團隊,能夠處理自己的數據,從而也擺脫第三方數據公司的控制。自己進行數據采集、數據處理,數據分析。

第三,建立自己的數據戰略儲備。“數”到用時方恨少。等你們想到用互聯網上的數據或者手上的數據進行營銷的時候,你們會發現這些數據其實不好找。很多數據如果不積累,是沒辦法一次性買過來的。所以,有高超的前瞻性的企業,現在就應該想清楚,什么樣的數據有價值,并開始建設企業自己的一個小型數據中心。