數據創造價值

1. 數據分析師可以創造什麼價值

主要有以下幾個方面的價值：

一為產品經理服務，國內產品經理不懂數據分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要數據分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要數據分析師採集用戶行為、習慣、評價等數據來完成；

二是為運營服務，產品運營中的用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數據分析師幫助完成；三是公司數據制定和標准建設、各部門數據打通，數據化管理等工作需要數據分析師完成；

四是數據情報和數據預測為高層服務。

從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過數據為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。

2. 大數據如何給企業創造實際價值

第一，通過大數據分析，各行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。

3. 大數據可以通過以下哪些方式為企業創造價值

大數據對公共部門效益的提升具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家，政府管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。"
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。

4. 如何利用大數據來創造價值

深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。

5. 怎樣利用數據一體化管理來創造價值

1、搭建數據一體化管理平台，提升集團綜合實力
全球著名的數據科學家維克托•舍恩伯格，對於數據作用曾做過這樣精確形象的描述，「未來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。」集團型企業屬於集中型大企業，分子公司數據量增長速度快，同時不同部門、不同系統和不同業務的數據呈現多樣化發展趨勢，目前一般的企業管理軟體根本無法滿足集團型企業的發展需求。
任何企業的發展離不開團隊的精誠合作，方案運用無間斷的焦點聯絡模塊，通過內外溝通焦點之間數據的自動關聯與持續性交流，形成了不同部門與系統的可協作管理，全面整合了企業內部資源；針對不同區域的工作和業務數據管理，方案採用動態業務工作流和B/S數據層結構兩大模塊，通過開放式內置工具實現了區域分布式瀏覽網頁數據，根據動態需求，定義或者調整工作流，顯著提高了集團競爭力。
2、開創數據智能化管控模式，助力集團變革發展
集團型企業作為市場經濟的重要組成部分，具有數據更新快，數據存儲大、數據管理難等特點。另外由於集團型企業的數據管理涉及總部與分子公司在產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理和決策支持等眾多方面，實現其數據管理的便捷性和有效性變得非常重要。
首先，方案通過構築共享可視化板塊，實現了在許可權控制下的集團數據信息高度共享，有助於量化團隊執行方略，樹立透明管理的行業標桿；
其次，多元化擴充模塊的全新應用，將橫向、縱向多元化的靈活擴充模式帶入數據管理中，全面整理了企業資源；同時，對於管理者策略的制定方面，方案利用多維度立體報表的形式，精確分析集團現狀和行業未來方向，可以為決策者提供一個可分析、可追溯、可預測的戰略決策支撐，有助於集團變革創新持續發展。
3、打造數據標准化管理流程，強化集團運轉效率
長期以來，數據的標准化和科學化管理一直都是集團企業的管理難點。這主要由兩個方面原因造成，一方面是由於領導者對於「數據」價值的認識不夠充分，另一方面數據管理軟體功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物聯網技術和資料庫資源，通過數據表報形式記錄企業每一次數據交易，內容涵蓋銷售、客戶、業務、財務和人員等多個方面。同時，將計算機的強大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的誤差、遺漏、不完整等弊端，極大的滿足了集團型企業的發展需求。
數據管理作為企業優化資源配置，了解客戶需求和市場變化，提升企業競爭力的重要工具，已經成為企業搶占未來市場的制勝法寶。

6. 大數據時代下如何利用小數據創造大價值

「所謂『小數據』，並不是因為數據量小，而是通過海量數據分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據，讓其真正實現商業智能。」日前，在線業務優化產品與服務提供商國雙科技揭幕成立「國雙數據中心」，該公司高級副總裁續揚向記者表示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業最終需要的數據不是單純意義上的大數據，而是通過海量數據挖掘用戶特徵獲取的有價值的「小數據」，進而使企業獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

「小數據」是價值所在

「如今數據呈爆發式增長，已進入數據『狂潮』時代，過去3年的數據量超過此前400年的數據總量。但是，高容量的數據要能夠具體應用在各個行業才能算是有價值。」國雙科技首席執行官祁國晟認為，大數據具有高容量、多元化、持續性和高價值4個顯著特徵。目前，各行各業的數據量正在迅速增長，使用傳統的資料庫工具已經無法處理這些數據。在硬體發展有限的條件下，通過軟體技術的提升來處理不斷增長的數據量，對數據利用率的提升以及各行業的發展起著重要的推動作用。

7. 大數據可以通過以下哪些方式為企業創造價值

knowlesys輿情認為：

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

8. 大數據時代，電商該如何用數據創造價值

數據更透明化、交易環境更凈化，未來的電商也將真正走向優勝劣汰的良性競爭中。

所以說，不是電商的好日子到頭了，應該是不規范的電商的「好日子」到頭了，而我們樂見其成。

9. 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值

其實現有模式的大數據不可能給企業帶來多少價值，其實大數據就是竊取死人信息，這個東西按照現在的演算法有不準確性。好比一個人舉例子，怎麼確定一隻貓，如果是以前我們是按簡化模型來確定的，現在不需要模型而是把所有的貓一隻不落的存入資料庫，而世界這么大，其實這種演算法在現有模式下還行，如果以後空間發展了呢？還有就是你的消費慾望可能是隨時變化的，沒有定性的，因為人是會隨時變化的，一個人活到現在的演算法不能推測你以後的演算法。所以大數據如果以現有的演算法是不可信的。演算法必須創新。

10. 如何用大數據分析創造商業價值

大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。