大数

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。工具/原料大数据营销大数据营销三个案例分析案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。5具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。概括来讲，我们需要以下三个步骤：第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

网警需要网络攻防。网警需要网络安全专业知识，另外也需要通过正规的公务员考试，可报考当地警官学院，并选择计算机相关专业，学习网络攻防，计算机相关知识，所以网警需要网络攻防。

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294= 本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】 在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖 本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟 如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。 面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。 虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。 恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。 周期/节奏 2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。 2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。 2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。 2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。 2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。 客户名称/所属分类 恒丰银行/客户管理 任务/目标 根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。 针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统： 1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。 2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。 3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。 挑战 项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。 （一）用户画像的建立 客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。 （二）精准推荐系统的建立 由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。 2.1业务问题转化为机器学习问题 业务问题 银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。 将业务问题转化为机器学习问题 理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。 将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。 下面将叙述如何构建该推荐预测模型。 2.2数据源准备 在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。 客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。 产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。 客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。 客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。 客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。 客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。 用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。 2.3特征转换和抽取 有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。 特征转换 把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下： 开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。 产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。 客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。 特征抽取 还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。 用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。 客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。 以上例举的只是部分特征。 2.4构造、划分训练和测试集 构造 以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。 其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。 划分训练集和测试集 考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。 2.5模型训练 根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。 2.6模型评估 评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有 1.ROC曲线下面积（AUC） 2.logloss 3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR） 4.TopN 针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。 我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。 AUC Logloss MRR 0.89 0.45 0.78 也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。 测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。 对新客户的预测效果 AUC Logloss MRR 0.80 0.73 0.32 对老客户的预测效果 AUC Logloss MRR 0.92 0.38 0.88 2.7模型优化 1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参 2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型 （三）需求预测和客户价值 “顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。 经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。 为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。 3.1需求预测 提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下： 1.历史用户购买记录作为正样本。 2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。 3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。 使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果: AUC: 0.930451274 precision: 0.8993963783 recall: 0.8357507082 fmeasure: 0.8664062729 进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。 根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。 3.2客户价值预测 进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。 算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。 结果/效果 一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。 二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。 通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

大数据分析方法分为以下四类：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。想要学习大数据分析，推荐选择十方融海。1、描述型分析：这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。2、诊断型分析：描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。3、预测型分析：预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。4、指令型分析：数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。想要了解更多关于大数据分析方法的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海通过主讲老师+大咖答疑老师+班班老师的三师课堂的教学模式；而且全程女娲云教室，助教老师12小时在线指导，同学可以边学边练，学习有任何问题都可连线老师咨询，让学员听得懂、学得会、用得上，在线一对一实操教学，助力学员养成实用型思维体系，帮助学员在人生的道路上，既能学有所成，帮助他们实现技能提升、升职加薪、跳槽转行。

大数据肯定是可以为企业带来和创造价值的！ 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。具体方式我认为可以从三方面来讲： 通过对基础数据的分析及理解，有助于企业指导产品的运营、完善产品的功能、改善用户的体验，发现运营中的问题，确定运营的策略及方向，为产品换代升级或者企业转型升级提供战略决策的依据。 基于个性化的精准服务，是最常见的应用领域，比如：营销服务，广告服务，征信服务，反欺诈服务等。通过对已有的数据进行包装，提供数据服务，从而实现数据的价值。比如提供有偿的开放数据平台服务、精准营销服务、查询服务、反欺诈服务等等。企业能运用好大数据的红利，必然会带来不可估量的价值！

大数据应用现状：从发现价值到创造价值从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business )在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。目前， 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；绩效管理： 利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 0.7%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 0.5%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 0.5%-1.0%的生产力 和 60%的净利率。大数据满足需求， 市场空间巨大大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门_换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位_信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。大数据创造需求，拓宽市场边界大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位_和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。大数据产业链分析大数据产业链的主要参与方大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。数据资产开始成为核心资源拥有数据，大数据时代的王者。 在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司， 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。使用数据，数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。大数据技术是重要生产力大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。以上是小编为大家分享的关于 大数据应用现状 从发现价值到创造价值的相关内容。

《刑事诉讼法》第四十八条规定：凡是知道案件情况的人，都有作证的义务。协助调查既有可能仅仅要求普通公民履行作证义务，也有可能是对相关嫌疑人采取强制措施的前_程序。扩展资料：公安机关应当将传唤的原因和依据告知被传唤人。对无正当理由不接受传唤或者逃避传唤的人，可以强制传唤。对于协助调查没有违法犯罪的公民，最长时间询问时间是24小时。人民警察询问被侵害人或者其他证人，可以到其所在单位或者住处进行。必要时，也可以通知其到公安机关提供证言。最近看新闻，发现警察经常以“协助调查”为由抓人。从字面解释，应该是“询问证人”，而对证人的询问，警察是不可以强制的。根据治安管理处罚法，对于违反治安管理处罚法的嫌犯，警察是可以抓人的，即强制传唤（最长24小时）。根据刑事诉讼法，对于犯罪嫌疑人警察是可以抓人的，即拘传（最长12小时）。但治安传唤、拘传，都不是协助调查，而是调查，其前提是警察已经有了嫌犯违法犯罪的证据或线索。弄清“协助调查”的概念后，如果警方来敲门，一定要警方出示“传唤证”或“拘传证”，而不能因捣糨糊的一句“协助调查”，就跟着走。除了治安管理处罚法和刑事诉讼法外，《警察法》第九条规定：为维护社会治安秩序，公安机关的人民警察对有违法犯罪嫌疑的人员，经出示相应证件，可以当场盘问、检查；经盘问、检查，有下列情形之一的，可以将其带至公安机关，经该公安机关批准，对其继续盘问：（一）、被指控有犯罪行为的；（二）、有现场作案嫌疑的；（三）、有作案嫌疑身份不明的；（四）、携带的物品有可能是赃物的。对被盘问的人留置时间自带至公安机关之时起不超过二十四小时，在特殊情况下，经县级以上公安机关批准，可以延长至四十八小时。被警察要求协助调查的需要前去协助。根据《中华人民共和国治安管理处罚法》第八十二条 需要传唤违反治安管理行为人接受调查的，经公安机关办案部门负责人批准，使用传唤证传唤。对现场发现的违反治安管理行为人，人民警察经出示工作证件，可以口头传唤，但应当在询问笔录中注明。公安机关应当将传唤的原因和依据告知被传唤人。对无正当理由不接受传唤或者逃避传唤的人，可以强制传唤。第八十三条 对违反治安管理行为人，公安机关传唤后应当及时询问查证，询问查证的时间不得超过8小时；情况复杂、依照本法规定可能适用行政拘留处罚的，询问查证的时间不得超过24小时。公安机关应当及时将传唤的原因和处所通知被传唤人家属。扩展资料：第八十四条 询问笔录应当交被询问人核对；对没有阅读能力的，应当向其宣读。记载有遗漏或者差错的，被询问人可以提出补充或者更正。被询问人确认笔录无误后，应当签名或者盖章，询问的人民警察也应当在笔录上签名。被询问人 要求就被询问事项自行提供书面材料的，应当准许；必要时，人民警察也可以要求被询问人自行书写。询问不满16周岁的违反治安管理行为人，应当通知其父母或者其他监护人到场。第八十五条 人民警察询问被侵害人或者其他证人，可以到其所在单位或者住处进行；必要时，也可以通知其到公安机关提供证言。人民警察在公安机关以外询问被侵害人或者其他证人，应当出示工作证件。询问被侵害人或者其他证人，同时适用本法第八十四条的规定。

1. 数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapReduce应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。2. 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据，3。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后，生成一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。5. 统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析，岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法，多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。6. 数据挖掘：目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。7. 模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。8. 结果：云计算、标签云、关系图等。关于大数据存储技术都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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新一代信息技术在现代农业中的应用，能够有效提升农业生产效率、降低成本、提高农产品质量和安全性，促进农业可持续发展。下面是一些典型的应用场景：物联网技术可以应用于农业环境监测、精准农业管理和智能化农业生产等方面。通过安装传感器和物联网终端设备，可以实时监测农田的温度、湿度、土壤水分和养分等信息，以便更好地掌握作物的生长情况，从而实现农业生产的精准化管理。云计算技术可以帮助农业企业、农民和政府机构实现信息共享和资源整合。例如，通过云计算平台，可以实现农业数据的采集、存储和分析，为农民提供农业生产的科技服务，同时也能促进农业现代化。大数据技术可以用于农业生产的决策分析和预测。通过收集和分析大量的农业数据，可以预测农产品市场需求、农作物生长状况和病虫害等信息，为农业生产提供科学的决策依据。人工智能技术可以应用于农业机器人和智能化农机装备等方面。通过智能化的农业机器人和农机装备，可以实现农业生产的自动化、智能化和高效化，提高生产效率和降低人力成本。总之，新一代信息技术的应用，能够帮助现代农业实现数字化、智能化、高效化和可持续化，促进农业的可持续发展。

大数据是看你自己怎么对待，其实世界所有事物都处在规律当中，而大数据就是总结这些规律发现这些规律，从而做出提前预判。大数据就是囊括了这所有的一切。群体本身是愚昧的无知的不理性的，你可以去看看《乌合之众》一部反应群体性质的书大数据囊括了群体中的每个个体，从而对每个个体做出预判，而做出决策。但是在群体中没有人事理性的，他们都会受群体的影响。所以说大数据能否彻底化解群体事件最少在现在是不可能的。

一、现代教育理论和思想的学习是课堂教学改革的灵魂在教学活动中，教师是教育者、影响者、变革者和促进学生发展的实践者，是教的活动的主体，同时，教师的教又要以学生为出发点，教师的作用及其发挥的程度，必然地要以学生的原有水平为基础，在教的活动和学的活动中，都有一系列科学的理论知识和方法，因此，教师队伍的现代教育理论和思想的认识水平，直接影响着新的教育理念在课堂教学改革实践中的应用，有计划组织教师学习一些学习理论、教学理论和传播理论的知识，不仅可以提高教师实施教育工作的理论水平，更有助于教师从“教书匠”向“教育家”的转化。有了深厚的教育理论基础，就能够促使教师在组织教学的活动中，站在现代教育理论发展的前沿来看待、评价、设计自己的教的活动，还能够把自己“教”的工作从科学研究的认识高度开展理性思考，在长期的实践中逐步内化为自己的思想和观念，从中体现出教育大众化、终身化、个性化、国际化、信息化的现代教育技术环境下的先进教育思想，比如一堂课上，从表面上只是反映了教师与学生的教与学的互动过程，在知识的传递过程中，教师的思想、方法和他的教育理论水平，会在知识的呈现过程中随时渗透的，只有具有一定现代教育理论水平的教师才能在他的讲、画、演、做的过程中灵活启迪学生的思维、保持知识记忆、促进迁移运用，从而使学生真正获得知识，已达成推进课堂教学改革的目的。

大数据时代,谁能保障互联网安全 网络安全事件近期频发，网络安全警钟再次响起。互联网企业应如何保护数据安全? 5月27日下午到夜间，很多用户发现自己的支付软件无法登陆，故障2.5个小时;28日，国内最大的旅游在线预定网站也出了问题，故障时间长达12小时。两家企业均是互联网行业中的佼佼者，出现如此问题，显示出网络安全和稳定遭遇严峻挑战，在当下“互联网+”热潮中，网络安全和稳定更应该引起高度重视。随着这几年互联网、移动互联网的发展，我们每个人都实实在在的感受到了方便快捷的互联网的服务，但是这几天的事情告诉我们，在方便背后是黑色危机。 互联网与生活 对大多数人而言，用手机查看账单，看看水、煤、电缴费，看看信用卡还款情况，看看理财账户的收益，都是方便快捷的方式。而在数千里之外的一次施工，就可以让一切中断。隐私暂且不说，软件托管的资金、理财都是真金白银。网络出点问题也好，服务器有点麻烦也罢，你的钱就会成为一笔糊涂账，这是很可怕的。 同样，现在很多人都依靠网上预订行程。出行从订机票、出发车辆送机场，到落地对方城市车辆接到酒店，再到酒店住宿，返程机票，车辆接送，几乎拥有一整套服务。然而网络出现问题，很多预订了行程的客人就会出现各种问题，因为网络或者服务器的问题，机票没出，车辆没订，酒店没订，或者时间拖延，出行者就会遇到大麻烦。 我们的生活已经与互联网，移动互联网紧紧联系在了一起，互联网就像空气一样必不可少。具有行业主导地位的互联网公司对于个人的重要性不亚于银行、电信这些关系到国计民生的国企。他们出点问题，就会是社会性的大问题。 如果用一句话来总结：此次事件损失是惨重的，教训是深刻的。如何对此类事件有所防范，成为各大互联网企业与用户共同面对的问题。有个生僻词从今天开始就会成为热门词汇—灾备。 什么是灾备? 一般来说，灾备可以分为数据级、应用级和业务级三个级别，可能大多数人对这三种级别的灾备都不是很了解，那么下面我们就来具体的了解一下这三种灾备。 数据级灾备主要关注的就是数据，就是在灾难发生之后，可以确保数据不受到损坏。对于级别较低的数据级灾备来说，可以将需要备份的数据通过人工的方式保存到异地实现。如将备份的磁带(盘或光盘)定时运送到异地保存就是方法之一。而较高级的数据灾备方案则依靠基于网络的数据复制工具，实现生产中心不同备份设备之间或是生产中心与灾备中心之间的异步/同步的数据传输，如采用基于磁盘阵列的数据复制功能。 应用级灾备是建立在数据级灾备的基础上的，对应用系统进行复制，也就是在异地灾备中心再构建一套应用支撑系统。支撑系统包括数据备份系统、备用数据处理系统、备用网络系统等部分。应用级灾备能提供应用系统接管能力，即在生产中心发生故障的情况下，灾备中心便能够接管应用，从而尽量减少系统停机时间，提高业务连续性。 业务级灾备是最高级别的灾备系统。它包括非IT系统，所以当发生大的灾难时，用户的办公场所可能会被损坏，用户除了需要原来的数据以外，还需要工作人员在一个备份的工作场所能够正常地开展业务。 金融业的信息系统标准一直有明确的监管要求，而且严于其他行业。我国金融行业标准中的《银行业信息系统灾难恢复管理规范》对灾难分级、恢复时间有详细规定。中国银监会印发的《商业银行数据中心监管指引》也已经明确，总资产规模一千亿元人民币以上且跨省设立分支机构的法人商业银行，以及省级农村信用联合社，应设立异地模式灾备中心。 选择具有灾备系统的互联网公司 据记者采访的多位网络安全技术专家介绍，目前，不少普通的互联网企业并没有灾难备份，对用户而言，选择具有灾备系统的互联网公司显得尤为重要。 江淮云信易通公司则表示，通过云计算技术可以低成本地实现多个数据备份及快速恢复，并进行更严格的云上权限管理。如果没有完善的数据可靠性机制保障和安全防御能力，对互联网公司而言意味着致命性打击。 据了解，信易通是一家数据公司，和中国金融电子化公司(中国人民银行软件开发中心)签订灾备协议，为中小企业制定数据灾备方案，所有的数据由中国人民银行电子化公司备份传输到北京，提供数据级和业务级的灾备，安全性很高。 以前，自建灾备中心往往需要建设基础设施和全部的应用系统的硬件软件，覆盖全部应用系统数据的实时数据传输，应用管理，这个建设周期很长，而且成本高、见效慢。 相比之下，信易通的云灾备中心基础设施可以共享中小金融机构灾备服务中心的机房，网络可以实时通信，网络安全设备监控设备共享，数据层面可以共享虚拟化云存储，应用层可以根据每个金融机构不同需求在平时的时候可以分配一定的计算资源、存储资源。这样对比下来，采用云灾备服务中心最明显的特点就是投入成本更少而见效更快了。 以上是小编为大家分享的关于大数据时代,谁能保障互联网安全的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

系统简介 水肥一体化智能控制系统通过与灌溉系统相结合，实现智能化控制。系统由物联网监控平台、气象数据采集终端、视屏监控、施肥一体机、过滤系统、阀门控制器、电磁阀、田间水管线等组成。 图为河南益民控股5G+智慧辣椒种植基地水肥一体化系统控制中心 概述 水肥一体化技术是将灌溉与施肥融为一体的农业新技术。水肥一体化是借助压力系统(或地形自然落差)，将可溶性固体或液体肥料，按土壤养分含量和作物种类的需肥规律和特点，配兑成的肥液与灌溉水一起，通过可控管道系统供水、供肥，使水肥相融后，通过管道、喷枪或喷头形成喷灌、均匀、定时、定量，喷洒在作物发育生长区域，使主要发育生长区域土壤始终保持疏松和适宜的含水量，同时根据不同的作物的需肥特点，土壤环境和养分含量状况，需肥规律情况进行不同生育期的需求设计，把水分、养分定时定量，按比例直接提供给作物。 系统原理图 水肥一体化系统通常包括水源工程、首部枢纽、田间输配水管网系统和灌水器等四部分，实际生产中由于供水条件和灌溉要求不同，施肥系统可能仅由部分设备组成。 水肥一体机 水肥一体机系统结构包括：控制柜、触摸屏控制系统、混肥硬件设备系统、无线采集控制系统。支持pc端以及微信端实施查看数据以及控制前端设备；水肥一体化智能灌溉系统可以帮助生产者很方便的实现自动的水肥一体化管理。系统由上位机软件系统、区域控制柜、分路控制器、变送器、数据采集终端组成。通过与供水系统有机结合，实现智能化控制。可实现智能化监测、控制灌溉中的供水时间、施肥浓度以及供水量。变送器（土壤水分变送器、流量变送器等）将实时监测的灌溉状况，当灌区土壤湿度达到预先设定的下限值时，电磁阀可以自动开启，当监测的土壤含水量及液位达到预设的灌水定额后，可以自动关闭电磁阀系统。可根据时间段调度整个灌区电磁阀的轮流工作，并手动控制灌溉和采集墒情。整个系统可协调工作实施轮灌，充分提高灌溉用水效率，实现节水、节电，减少劳动强度，降低人力投入成本。 施肥系统 水肥一体化施肥系统原理由灌溉系统和肥料溶液混合系统两部分组成。灌溉系统主要由灌溉泵、稳压阀、控制器、过滤器、田间灌溉管网以及灌溉电磁阀构成。肥料溶液混合系统由控制器、肥料灌、施肥器、电磁阀、传感器以及混合罐、混合泵组成。 4.1：输配水管网系统 　　由干管、支管、毛管组成。干管一般采用PVC管材，支管一般采用PE管材或PVC管材，管径根据流量分级配置,毛管目前多选用内镶式滴灌带或边缝迷宫式滴灌带；首部及大口径阀门多采用铁件。干管或分干管的首端进水口设闸阀，支管和辅管进水口处设球阀。 　　输配水管网的作用是将首部处理过的水, 按照要求输送到灌水单元和灌水器，毛管是微灌系统的最末一级管道，在滴灌系统中，即为滴灌管，在微喷系统中，毛管上安装微喷头。 4.2：环境数据采集器 4.2.1气象信息采集 环境数据采集器由低功耗气象传感器、低功耗气象数据采集控制器和计算机气象软件三部分组成。可同时监测大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、雨量、风速、风向、气压、辐射、照度等诸多气象要素；具有高精度高可靠性的特点，可实现定时气象数据采集、实时时间显示、气象数据定时存储、气象数据定时上报、参数设定等功能。 4.2.2土壤墒情采集 土壤检测仪可实现对土壤不同深度的温度、湿度、EC、 PH等数据监控，通过5G信号传输至AI农大数据平台，借助于大数据平台的综合建模分析，从而给出土壤土质的综合评级，并语音播报。 4.3：无线阀门控制器 阀门控制器是接收由田间工作站传来的指令并实施指令的下端。阀门控制器直接与管网布置的电磁阀相连接，接收到田间工作站的指令后对电磁阀的开闭进行控制，同时也能够采集田间信息，并上传信息至田间工作站，一个阀门控制器可控制多个电磁阀。 　　电磁阀是控制田间灌溉的阀门，电磁阀由田间节水灌溉设计轮灌组的划分来确定安装位置及个数。 4.4：灌水器系统 　　微灌按微灌灌水流量小，一次灌水延续时间较长，灌水周期短，需要的工作压力较低，能够较精确的控制灌水量，能把水和养分直接地输送到作物根部附近的土壤中去。 系统功能 5.1：用水量控制管理 　　实现两级用水计量，通过出口流量监测作为本区域内用水总量计量，通过每个支管压力传感采集数据实时计算各支管的轮灌水量，与阀门自动控制功能结合，实现每一个阀门控制单元的用水量统计。同时水泵引入流量控制，当超过用水总量将通过远程控制，限制区域用水。 　5.2：运行状态实时监控 　　通过水位和视频监控能够实时监测滴灌系统水源状况，及时发布缺水预警； 　　通过水泵电流和电压监测、出水口压力和流量监测、管网分干管流量和压力监测，能够及时发现滴灌系统爆管、漏水、低压运行等不合理灌溉事件，及时通知系统维护人员，保障滴灌系统高效。 5.3：阀门自动控制功能 　　通过对农田土壤墒情信息、小气候信息和作物长势信息的实时监测，采用无线或有线技术，实现阀门的遥控启闭和定时轮灌启闭。根据采集到的信息，结合当地作物的需水和灌溉轮灌情况制定自动开启水泵、阀门，实现无人职守自动灌溉，分片控制，预防人为误操作。 5.4：PC展示平台 　　通过物联网水肥一体化智能监测平台，能够为用户提供传感器数据、图片远程、采集、传输、储存、处理及报警信息发送等服务。该平台以集中式分区化的方式为用户提供便捷、经济、有效的远程监控整体解决方案。通过物联网智能监测平台，用户可以不受时间、地点限制对监控目标进行实时监控、管理、观看和接收报警信息。 5.5：移动终端 　　建立手机系统，客户直接采用微信客户端就可以控制和查看实时数据，手机端具有手动启动、关闭电磁阀，水泵等设备功能。 　　5.6：运维管理功能 　　包括系统维护、状态监测和系统运行的现场管理；实现区域用水量计量管理、旱情和灌溉预报专家决策、信息发布等功能的远程决策管理；以及对用水、耗电、灌水量、维护、材料消耗等进行统计和成本核算，对灌溉设施设备生成定期维护计划，记录维护情况，实现灌溉工程的精细化维护运行管理。 　　节水灌溉自动化控制系统能够充分发挥现有的节水设备作用，优化调度，提高效益，通过自动控制技术的应用，更加节水节能，降低灌溉成本，提高灌溉质量，将使灌溉更加科学、方便，提高管理水平。

信息与网络安全需要大数据安全分析毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。　　大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。　　当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。　　安全数据的大数据化　　安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：　　1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。　　2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。　　3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。　　安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。　　传统的安全分析面临挑战　　安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。　　当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？　　传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？　　面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面：　　——高速海量安全数据的采集和存储变得困难　　——异构数据的存储和管理变得困难　　——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限　　——对历史数据的检测能力很弱　　——安全事件的调查效率太低　　——安全系统相互独立，无有效手段协同工作　　——分析的方法较少　　——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差　　——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高　　从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。　　Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。　　同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。　　信息与网络安全需要大数据安全分析　　安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。　　于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。　　借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

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行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：产业链全景图、区域热力地图、代表企业业绩情况、兼并重组动向大数据产业链全景梳理：大数据产业链庞大大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。大数据产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区从区域分布来看，目前我国大数据产业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。北京的大数据上市企业最多，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。根据企查猫数据，截止2022年10月26日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。大数据产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高从大数据代表企业的业绩情况来看，大数据产业代表企业的毛利率均值达到35%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例如美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%。上市企业具体的业绩情况如下表所示：大数据产业兼并与重组动向：横向整合为主大数据产业的兼并重组涉及到各个行业领域，因此兼并重组事件较多。按照兼并重组目的来分类，可以分为横向整合、多元化、纵向整合、战略合作、业务转型和借壳上市/整体上市。根据统计的资料，截至2022年10月14日，大数据产业兼并重组目的主要以横向整合为主，发生事件数量占比约为85%。大数据产业的兼并重组涉及的行业包括企业服务、零售消费、物流、文娱传媒等。根据不同行业选取部分代表兼并重组事件总结如下：更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据技术在金融行业中的典型应用近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。大数据在金融行业的典型应用场景大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。金融大数据的典型案例分析为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。金融大数据应用面临的挑战及对策大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

大数据行业的定义及用途分析_数据分析师考试随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。下文是中国报告大厅小编整理的大数据行业的定义及用途分析。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是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。根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。据宇博智业市场研究中心撰写的大数据行业市场调查分析报告显示，大数据它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据的用途分析大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。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。有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案；和大规模的电子商务。以上是小编为大家分享的关于大数据行业的定义及用途分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

在电商有很多场景都可以利用大数据进行分析。比如可以通过大数据看出近期畅销的商品是哪些类目，根据数据来分析时下消费者的需求，然后选品跟品。数据来源：dataeye-edx比如可以通过大数据搜集到电商行业广告投放的素材，以及素材各自的投放效果（点赞、转发、评论等）。比如可以通过大数据掌握竞品的投放数据、竞品的销售情况等，方便制定有针对性的营销策略。大数据的应用场景很多。大数据对于商家而言是必不可少的工具之一，掌握数据才能更好的分析市场。

大数据背后的技术、商业和社会维度要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。　　大数据上的深度和广度　　如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。　　这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。　　对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。　　对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。　　这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。　　在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放百度做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。　　深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。　　现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。　　数据公地的设想　　大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：　　这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…　　这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。　　基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。　　基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。　　如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。　　大数据整合营销专家罗百辉认为，大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。　　大数据的路往那里走?　　数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：　　一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。　　另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。　　如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。　　对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。　　比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。　　如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。　　上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。　　但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。　　社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。　　从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。　　如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。　　所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。　　在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。以上是小编为大家分享的关于大数据背后的技术、商业和社会维度的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据业务流程有4个基本环节，分别是：业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。相关岗位：1、大数据开发工程师2、数据分析师3、数据挖掘工程师4、数据架构师5、数据库开发6、数据库管理7、数据科学家8、数据产品经理......

浅析电力行业如何拥抱大数据未来社会发展将会是大数据的时代，数据的意义已经不仅仅是记录，而是一种能源，一种潜力巨大、影响深远的能源。2015年8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。大数据正在改变着各行各业，同样，大数据在电力行业也得到广泛的应用。电力行业如何拥抱大数据 打破数据壁垒近年来，在电力领域大数据已经得到了广泛关注，国内的一些专业机构和高校开展了电力大数据理论和技术研究，我国电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发，电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践，国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。智能电网是解决能源安全和环境污染问题的根本途径，是电力系统的必然发展方向;全球能源互联网则是智能电网的高级阶段，“互联网+智慧能源”进一步丰富了智能电网的内涵;这些新概念均与大数据密切相关，大数据为智能电网的发展和运营提供了全景性视角和综合性分析方法。就物理性质而言，智能电网是能源电力系统与信息通信系统的高度融合;就其规划发展和运营而言，智能电网离不开人的参与，且受到社会环境的影响，所以智能电网也可被看作是一个由内、外部数据构成的大数据系统。内部数据由智能电网本身的系统产生，外部数据包括可反映经济、社会、政策、气候、用户特征、地理环境等影响电网规划和运行的数据。在智能电网的发展过程中，大数据必将发挥越来越重要的作用。但是从目前来看，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。业内称电力行业拥抱大数据，急需推动电力企业间的数据开放共享，建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力大数据价值，面向行业内外提供内容增值服务。协调发展智慧电力、智能电网和智慧城市。电力大数据是智慧城市的基石，紧密围绕智能电力系统的发展开展电力大数据的应用实践。以重塑电力核心价值、转变电力发展方式为主线，未来必将实现智能电网与互联网的深度融合：将与城市的电、热、气、水和交通系统实现交互，把电能与供热、供水、供气以及交通系统进行互联互通，形成城市互联网，通过城市互联网技术来进行整合，比如给家庭、社区、工业园区、企事业单位、医院、学校提供一揽子能源解决方案，解决它的水、电、气、油甚至包括污水处理、垃圾处理、暖气供应、冷气供应，整个能源资源的成套解决方案，是人性化、智能化甚至量身定制的解决方案。案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例1、正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。类似于高级搜索引擎或天气预报算法，AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并建立其使用模式，建立定价和消费之间的相关性，并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP，公共事业单位可以提前预测数周，或只是分，秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业，以避开用电高峰。同时，电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源，如太阳能，风能的并网，最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。DROMS(DemandResponseOptimizationandManaGEmentSystem，需求响应优化及管理系统)为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控(SCADA)系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。2、优化需求管理当需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时，电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的能源数据云平台EDP，收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据，面向其用电客户提供DROMS，获取能量消耗情况，预测用电量，结合电价信息实现需求侧响应，生成需求侧管理项目的分析报告，提升客户全生命周期的价值收益;面向电网运营者提供DROMS，可提供需求响应应对策略，预测发电情况和电网动态负荷，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间和系统运营时间，从而实现电网优化调度，减少非技术性损失，降低运营成本。来自于ARPA-E项目的支持，AutoGrid还开发了一套软件来监测电力在电网中的流动，帮助公用事业公司更好地满足实时电力需求。在需求高峰期，公共事业公司可以让精打细算的消费者知道他们在能源领域是如何花费的或要求具有环保意识的消费者主动减少自己的能源消耗。从而公共事业公司可以更好地快速有效地管理对电网的需求和供给的波动。由于在需求响应的突出表现，AutoGrid被美国NavigantResearch列为2014年度需求响应领军企业。3、建立能耗图景基于EDP和DROMS，AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景，公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗，以更好的进行电力控制。当数据不断被累积，AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测，可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下的优化排产计划。因此，AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图，它提供的还是需求侧响应的应对方案。以上是小编为大家分享的关于浅析电力行业如何拥抱大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据技术在金融行业的典型应用近年来，大数据技术结合云计算、区块链、人工智能等新技术向金融领域渗透融合，释放出裂变式的创新活力和应用潜能，为金融行业包括财务公司带来巨大的机遇。　　近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。　　大数据在金融行业的典型应用场景　　大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。　　第一，数据体量大(Volume)， 海量性也许是与大数据最相关的特征。　　第二，数据类型繁多(Variety)，大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。　　第三，价值密度低(Value)，大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。　　第四，处理速度快(Velocity)，大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。　　金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性， 让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。　　当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：　　在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。　　在证券行业的应用主要表现为：　　一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度， 帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。　　二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。　　三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。　　在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。　　金融大数据的典型案例分析　　为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。　　该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置;通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。　　系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为;系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。　　百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点， 在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500 家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。　　金融大数据应用面临的挑战及对策　　大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。　　一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。　　二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。　　三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。　　四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。　　以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

大数据开发工程师就业前景很好，进入互联网时代，人们已经离不开网络

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

很多初入大数据领域或者转行进入大数据领域的朋友，需要了解的第一件事不是说各种组件框架生态相关的东西，也不是各种编程语言基础。而是，了解清楚以下几个问题：1)大数据领域到底包含了哪些东西，解决了哪些问题?2)自己的实际基础是什么，如何结合自己的基础以及兴趣爱好，在整个大数据领域链路中，找到最好的切入点。只有解决了上面两个问题，才能给自己最精确的定位，找准方向深入下去。第一个问题，大数据领域的范围。现在一说起大数据分析，简单起来就是一个词，但其实这个方向已经可以形成一个技术领域了，包含了方方面面的技术点，也提供了各种不同的技术岗位。所以，不同的岗位，对应的需求，工作内容都是不同的。我们可以根据数据从下到上，从无到有，到产生价值整个数据业务流程来拆解，并且与此同时，来看看每个环节我们需要的技术储备以及能做的事有哪些。大数据分析的几大基本业务流程：收集 -> 传输 -> 转换/清洗 ->存储 -> 再加工 -> 挖掘/统计 -> 上层应用输出总的来说，可以分以下几个大块。第一环：数据的收集在收集阶段，我们来看看数据主要有哪几种存在方式：1)第三方开放数据集2)业务数据3)服务日志4)行为上报数据首先针对于第三方开放数据，目前爬取第三方开放数据的形式已经逐渐被认可，并且将会越来越多的人以及企业从互联网开放数据集中获取原始数据。所以，针对于开放数据的获取，爬虫已经可以单独形成一个体系了，包括不同的爬虫框架，以及近年来对于分布式爬虫的技术需求等，在语言方面主要还是python以及java为主，辅助其他相关脚本知识。如果数据是业务数据，那么通常在传统的路子中，业务数据一般存储在传统的数据库中，那么，对于传统数据库相关的技术知识不可避免的需要有所了解。我们需要对数据进行统一化处理，又不可避免的涉及到数据的迁移，即从传统数据存储介质中迁移到诸如hadoop生态中，那么涉及的迁移框架诸如sqoop之类的，又是不能不懂一些。在语言以及基础要求上，对SQL相关的知识需要补充，以及linux操作，简单的python需要掌握。最后，如果是数据上报的形式，你需要对整个数据上报的流程熟悉，怎么进行埋点、怎么收集上报的数据，上报过来怎么进行传输接受落地，这里就不多说，最终这种上报过来的数据反倒相对规整。第二环：数据的传输数据的传输到底在什么时候会涉及到呢?诸如上面说到的数据上报，在大数据模式下，通常上报过来的数据我们都不会马上进行落地的，因为涉及到不同部分其效率不一样，在峰值波动的情况下，直接落地十有八九都会导致系统宕机。所以，数据的传输在大数据领域中有着不可替代的左右，会出现在各种系统耦合之间，一方面用作数据的传输，另一方面用作数据的缓冲、系统解耦。在hadoop生态中，最有名的莫过于kafka与flume的组合搭配了，收集数据，并进行数据传输，此外还有不少类似的消息队列存在，诸如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等等。第三环：数据的存储生态中最最核心的存储组件莫过于HDFS了，这是支撑hadoop能够做大批量数据处理的基础支撑，便捷而强悍的横向扩展能力。还有各种基于此之上不同形式的数据存储方式，诸如hive、HBase、甚至ES、Solr勉强都算，以及不可忽略的传统类型的SQL存储方式。我们需要理解的是，不同的存储方式应对于实际的应用场景是不同的，HDFS作为最基础的分布式文件系统，我们就不多说。如Hive其更作用更多用于类传统式的SQL查询操作，其对于效应效率要求并不高，但对于数据规模的支撑性良好;而HBase则更偏向于即席查询，要求有更高的响应效率，但对于查询的复杂性支持上则相对较弱。而我们说诸如ES、Solr都也勉强算是一种数据存储的组织方式，其实也是有一定道理的，因为他们本身也支持这种分布式的数据存储，只不过他们是为了应对于自己框架的检索需求而设计的数据存储组织。如Redis，也算是目前大数据生态中不可缺少的数据存储方式之一，基于内容，应对于高效的数据存储与读取，在很多的实际应用场景中都用的到。第四环：数据的再加工其实这一层主要要说就是基于Hadoop的MR框架以及Spark，当然，也有其他的一些分布式数据处理框架。大规模的数据清洗转换、再加工，都离不开分布式处理框架的支持。我们需要对杂乱的数据进行标准化、对残缺的数据进行补全、对原始的数据进行深度加工提取高级属性等等。简单的，我们可以通过一些处理脚本来做，但针对于大规模的数据量级，我们依然需要依赖MR或者spark这种框架来处理。而针对于一些实时的场景，我们也不可避免的需要掌握诸如storm以及spark streaming之类的实时框架。所以，在这一环，我们不止需要了解不同的大数据处理框架，我们还需要在基于框架的基础上，做数据应用开发，进行数据处理。最后一环：数据应用价值输出前面我们做了很多事，包括数据的收集、传输、处理、存储等等，但这些都是手段，都不是我们的目的。我们的目的是让数据产生价值，这也是企业做大数据的核心目的。我们可以用数据来做什么：1)基于统计分析、数据预测，做数据化运营、决策，提升效率、效果，这是最常见的应用场景。2)做推荐，在主体之外产生衍生价值，提升单位价值转换。3)画像体系，至于说画像能做什么，只要能做的准，能做的事可多了。4)基于数据化、智能化的搜索。5)实现业务的数据化、自动化、智能化。相关推荐：相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》、《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》、《大数据分析培训课程大纲》、《大数据分析培训课程内容有哪些》

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(BigData)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路作为数据及业务应用的核心，数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用”当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？1）数据分析报告流程数据分析报告，其实是依据一定的流程来进行操作的。具体包括：商业问题定义，数据准备、数据清洗、数据分析、报告制作以及解决问题。倘若某个环节出现问题，则需要在这个闭环里面不断的去重复，接下来我们解释一下每一个环节。商业问题定义：所谓的商业问题定义，其实就是报告目的明确。一份好的报告，应该围绕报告目的进行展开，并且最终可以解决或者印证最初的目的。而一旦目的确认，相应的数据分析思路也要敲定下来。数据准备：在这个环节，我们需要利用我们确定好的分析思路，去思考我们所需要的数据。具体包括需要什么数据，从哪里采集这些数据，具体数据字段有哪些并最终进行采集操作。由于我们是分析行业大数据，所以数据需要侧重于市场以及行业。数据清洗：根据我们采集到的数据，我们需要进行清洗，从而变成有利于我们数据分析的数据模块。其中可以利用的方法可以有很多，譬如去重，处理缺失值，处理异常值以及消除歧义等。报告制作：根据我们清洗好的数据，我们就可以进行报告的制作以及输出。解决问题：所有的报告并不是自己嗨，我们仍需要我们自己去解决实际的应用问题，这样的报告才是有价值的。譬如，通过分析行业数据，我们发现竞品的营销策略以及市场趋势等。2）分析维度列举由于题主只局限于行业数据，那这里就简单介绍一下行业数据可以分析的维度。通过我们对市场以及行业的数据进行采集，我们可以对宏观的环境，竞品动态，行业大事件剖析，行业发展趋势以及产业链等环节。具体细节，可以参考一些咨询公司或者数据公司出的行业报告。譬如，麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森、百度、腾讯等。3）相关建议如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

大数据时代：让决策者更聪明“大数据”作为时下最火热的IT行业词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 拥有哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历的维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，维克托最具洞见之处在于，他明确指出大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。 海量数据中的商业机遇 “可能感兴趣的人”“猜你喜欢”“购买此商品的人还购买了……”在你刷微博、网上购物时，经常会在相应的位置上见到如上提示。这些看似简单的用户体验背后，其实正孕育着被誉为“新油田”的大数据产业。 美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。这些数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。 新创公司进入数据服务领域存在三大挑战：一是有无全面开发技术的能力及实力；二是有无足够多的钱，做数据服务需要很多基础设施、海量数据的存储、计算等，这些都需要有硬件投入；三是要跑得比大公司快。 “大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。”一位分析人士如此表示。

大数据与商业决策关系今天，我们正处于决策成本产生巨变的爆发点，过去那些想尽办法都无法获取的数据，在今天唾手可得，而当有些表面上完全不相关的行业数据关联起来时，居然产生了新的商业价值。更重要的是，过去，我们更多地是带着问题去寻找能够验证自己观点的数据，而今天我们却可以使用数据去预测可能出现的问题。海量数据可以使人的智慧得到更大的发挥，并变得更加规模化。大数据的本质是人，数据研究的极点就是莫测的人性。我们一旦掌控了数据之后的数据，就会拥有制胜未来商业的无敌利器。假定数据是脏的在处理数据的时候，会像污水处理厂一样，每一步都问自己要如何处理这些污水。这种情况的出现，到底是因为数据源脏了，还是因为数据提炼过程做得不好？美国有一家初创公司，专注于与地理位置相关的数据收集、整理和查询服务。它将地理位置的相关指标，按照酒店和旅馆等属性划分为不同细类，对外提供基于位置信息的实时查询，为包括美国最大点评网 Yelp在内的多个知名应用提供底层数据服务。这家公司最令人印象深刻的是，它对于所收集来的数据会提供一个数据质量评分，以反映数据的可信度和质量水平。它会对这些数据的源头以及对处理数据阶段所用的算法进行评分。也就是说，这家公司在提炼数据的每一个阶段都进行了数据化管理。这家公司的做法让我们看到了一个趋势，也是一个非常重要的趋势。因为它首先已经接受了数据源肯定是脏的和数据源一定会被污染的事实。所以，它在处理数据的时候，会像污水处理厂一样，每一步都问自己要如何处理这些污水。这种情况的出现，到底是因为数据源脏了，还是因为数据提炼过程做得不好？这个过程我们一定要区分，而且这样的区分是可取的。这家公司是假定数据是“脏”的来做数据管理，而不是假定数据是稳定的。而且，假定数据是“脏”的来处理数据，在大数据时代将是一个非常重要的趋势。事实上，我们今天在处理的大数据，依然只是冰山一角，而更大的数据都隐藏在我们的语言中，比如我们说的话和写的字。所以，将来我们要准确地从互动中抓取数据，也一定要依赖对自然语言的处理。现在，美国的很多数据研究人员都在瞄准非结构性数据，即语言处理这一领域。学会慢慢淡化数据数据是有优先值的，在数据中有些是特别核心的，有些即使缺失了也没有多大问题。所以，我们要学会真正坐下来盘点那些对公司最有价值、对用户最有价值的数据。想要确定数据的优先值，就要先解决以下几个问题。一是数据的标准化。在大数据时代，我们需要一个标准化的东西供我们进行交流。二是我们到底如何对接和交换数据，如何在交换的时候保持数据的稳定性。比如自然语言，比如在无线和 PC不同场景下受到的影响，这些情况都会滋生出许多新问题。第三个重要的问题是数据的存储，这将涉及数据的时效性这一问题。有人曾经提出过一个很有价值的观点，即现实中，网站最大的场景变化就是网站改版。因为重新设计网站，本身就影响数据，比如公司的详情页和首页，任何改变都在影响数据。如果在 1~3年后，你才说得出数据的这一改变是由于促销、用户行为或是改版引起的，那这一数据就已经没有任何价值了，这就是数据的时效性。所以，美国出现了一个概念叫数据淡化（ Data Decay），意思很明显，数据会慢慢淡化。我们要更清楚地认识到，数据是有优先值的，在数据中有些是特别核心的，有些即使缺失了也没有多大问题。所以我们要学会真正坐下来盘点那些对公司最有价值、对用户最有价值的数据，这是一个非常重要的趋势。重要的是数据和数据之间的关系，而不是数据本身大数据价值的实现，在于数据与数据的连接。Google做了一件非常惊人的事情 —— Google甚至能在不明白某个网页语言的情况下，知道其内容是什么。试想一下，如果你懂俄语，看出俄语网页里在讲什么当然很简单。但是，如果你仅仅通过看字词的排列和网站的分类，就知道网页的内容，这是不是很令人惊叹？这就是知识图谱，它是一个无穷无尽的世界。事实上，知识图谱并不是数据，而是数据和数据之间的关系。但这里有一个非常大的弊端，就是数据的储藏量非常大、储存的方法也很复杂，且稍微改变一点点关系的定义，整体就会产生巨大的变化。比如说，有一个知识图谱在说电商平台用户之间的关系，那数据信息就非常庞大了。试想一下，今天电商平台里有多少个用户跟你有关系？假如说有 25个人，那么 25个人的关系就演变成了 25×25条关系。这时候，我再问你“什么是关系”、“见过就算关系，还是一起买过东西叫关系”的问题就具备了一定的难度。关系建立的维度是无限大的，而且定义稍微改变一下，整个存储和整个数据库都会发生变化。所以，知识图谱的把控是有难度的。举个贴近我们生活的例子，比如说银行很早之前就给你开办了信用卡，决定银行这一决策的不是你的个人关系而是总关系。银行决定是否贷款给你，是要看你爱人做什么职业以及你家中其他人的经济情况如何。当这种种关系关联起来时，就会产生一个极为重要的知识图谱。以往我们谈大数据时候的本钱，莫过于“我有这种数据，你没有”。在未来，数据和数据之间的关系才是重中之重，而不是单纯的数据本身。以上是小编为大家分享的关于大数据与商业决策关系的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据应用方向思考 一、警惕大数据过热1.1过热产生盲目性国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。1.2大数据应用效益存在问题大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。1.3大数据不是包治百病的神药现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。二、大数据源自互联网的推动2.1大数据是如何产生的?任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。2.2没有互联网便没有大数据任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。2.3大数据是“大智移云物”的共同产物如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。三、传统大数据思维局限于支持决策3.1传统的大数据应用理念人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。3.2两种数据使用方向：支持决策与支持操作在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接操作的。政府公共服务业务主要是操作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高操作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高操作的效率。改进决策与改进操作是大数据两种不同的使用方向。3.3专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。支持操作的数据应用不能有不确定性，操作系统的数据应用是由系统控制的，操作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据操作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。3.4政府不能忽略操作型大数据应用政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持操作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务操作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是操作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高操作的效率，实践证明操作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明显。四、大数据决策的局限性4.1大数据小数据的不同来源以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。4.2大数据适合小决策而不适合大决策大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国9.11事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。4.3改进政府操作的大数据应用政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进操作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务操作效率的智能大数据应用会有更大的成效。五、没有人脑参与系统才能高效与智能5.1人脑使用数据模式的效率制约为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与领导人的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。5.2电脑使用数据模式的效率优势电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。5.3智能大数据应用可形成连续性业务排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。六、智能大数据应用的发展空间6.1所有的智能应用都是大数据应用大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。6.2智能化的作用是提高执行的效果虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。6.3操作型大数据应用的智能化趋势以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。七、智能大数据应用的活力7.1 鲜活的数据智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。7.2 实时的处理在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。7.3持续高效的服务智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。7.4不断积累的智慧能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。八、小数据服务决定大数据中心的生存8.1数据资源的时效性数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向操作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。8.2大数据交易中心的困难大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。8.3小数据服务需要补课发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。8.4大数据中心的经济价值大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。九、拓展视野，推动大数据应用创新9.1理念创新，积极宣传智能大数据应用首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。9.2为大数据应用创造良好的基础环境对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。9.3鼓励社会大数据应用的自组织创新大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互操作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

云计算与大数据处理课程教学模式探析、精准医疗领域健康医疗大数据处理的研究现状大数据也是数据，所以是数据与信息的关系20是个数字，20岁就是一条信息，张三20岁就是一条更有用的信息。各种信息太多，而信息并不能口口相传吧，需要以特定的形式存储。所以数据与信息的关系是：数据本就是信息，是信息的数据化表示。这里是要搞清楚数字与数据的关系、数据与信息的关系。但数字可以造假，所以数据就有假，所反映的信息就会是假信息。但这不是数据的错，是制造假数据的人别有用心。《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。本书通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和亚马逊比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供精确有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。

今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。 下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的： 我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络） 1、数据存储类 （1）关系数据库MySQL 这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。 （2）文件数据库Hadoop Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。 （3）列数据库Hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。 这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。 （4）文档数据库MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。 （5）图数据库Neo4j/OrientDB 图数据库不是存放图片的，是基于图的形式构建的数据系统。 Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。 OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。 这些数据库都可以用来存储非结构化数据。 2、数据分析类 （1）批处理MapReduce/Spark MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。 这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。 （2）流处理Storm Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。 （3）图处理Giraph Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。 Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-reduce接口不太适合实现图算法。 Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。 （4）并行计算MPI/OpenCL OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。 （5）分析框架Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 （6）分析框架Pig Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2] Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个操作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。 Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。

大数据、高性能环境对存储的需求一直以来，高性能计算的主要目的就是提高运算速度，来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。高性能计算每秒万亿次级的强大计算能力，使其成为石油、生物勘探、气象预测、生命科学研究等领域的重要技术选择。但是随着数据量以及数据价值的不断增长，金融、电信、互联网等领域对高性能计算的需求不断加大。随着技术的发展，高性能计算系统的处理能力越来越强，任务的计算时间越来越短，对业务的价值不断提高。但是，要想实现快速的任务计算处理，高性能计算系统的存储能力是关键。因为在计算开始，要从存储系统中读取数据；计算结束时，要向存储系统中写入计算后的结果。如果这之间的读取和写入速度不匹配，不仅会拖延高性能项目的完成周期，低延迟还会严重影响高性能创造价值的能力。通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。中桥分析师在深圳华大基因研究院实地测试了EMC Isilon 产品在其HPC 环境下的运行情况，并记录下其结果。 背景 高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。长期以来，高性能计算应用的主要领域是科学与工程计算，诸如高能物理、核爆炸模拟、气象预报、石油勘探、地震预报、地球模拟、药品研制、CAD 设计中的仿真与建模、流体力学的计算等。如今，像金融证券、政府信息化、电信行业、教育、企业、网络游戏等领域对HPC的需求也在迅猛增长。 高性能计算的应用 高性能计算有着广泛的行业应用基础，下面列举几个行业对高性能计算的应用需求： 1. 航空航天行业 在航空航天行业，随着中国航空航天事业的快速发展，尤其是载人航天技术的巨大成功，我国科技人员对空气动力学的数值模拟研究提出了越来越多的需求，常规的计算能力远远无法满足复杂的大型飞行器设计所带来的巨大需求。在航空航天企业的设计过程中，研究人员往往需要把飞机表面分成几百万甚至几千万个离散型的网格点，然后通过高性能计算平台求解方程，得出每个网格点的温度、速度、摩擦力等各种参数，并模拟出连续型的曲线，进而为飞机设计提供宝贵的参考资料。对这类计算来说，网格点分割得越细密，计算结果的精确度也就越好。但是这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整、重复计算，因此高性能在航天航空行业中占据着举足轻重的地位。 2. 能源行业 石油能源作为国家战略资源，对于国家经济、安全、军事等各方面都具有非常重要的战略意义。石油勘探承担着寻找储油构造、确定井位的重要任务。目前的主流做法就是人为的制造相应规模的地震（视勘探地区面积与深度不同），同时在相应的地层遍布若干震波收集点。由于不同材料的地质环境对地震波的影响是有规可循的，所以借助这一点，通过相关的算法，即可以通过对地震波的传递演算来“计算出”地质结构，从而找出我们所需要的能源位置。这种计算量无疑是异常庞大的，由于地震波法勘探收集的数据通常都以TB计，近年来海洋油气勘探所采集的数据甚至开始向PB规模发展。为此，只有借助高性能计算，才能在最短的时间内处理这些海量数据。 3. 生命科学 在现代生命科学领域，以数据为驱动力的改变正引发着巨大的变革。海量生物数据的分析将会增强疾病的实时监控能力和对潜在流行病做出反应的能力，但海量数据的挖掘、处理、存储却面临着前所未有的挑战。特别是随着新一代测序技术的迅猛发展，基因组学研究产生的海量数据正以每12- 18个月10倍的速度增长，已远超越着名的摩尔定律，这使得众多生物企业和科研机构面临强大的数据分析和存储需求。 在国内，生物基因行业的发展势头也不可小觑。2011年1 月30日，国家发改委已批复同意深圳依托华大基因研究院组建国家基因库，这是中国首次建立国家级基因库，首期投资为1500万元。深圳国家基因库是一个服务于国家战略需求的国家级公益性创新科研及产业基础设施建设项目，是目前我国唯一一个获批筹建的国家级基因库，是全球仅次美国、日本和欧洲三个国家级基因库之后的世界第四个国家级基因库。现在，该国家基因库已经收集了100万GB的生物数据，包含基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型的数据，同时也积累了约四十万份生物样本。预计该基因库最终将达到10亿GB级别的数据容量。深圳国家基因库和国际上已有的基因库相比，它的特点是既有“湿库”也有“干库”：前者把千万种实体的动植物、微生物和人类组织细胞等资源和样本纳入网络；后者汇集巨量的核酸、基因表达、蛋白、表型等多类数据信息，成为“大数据”生物学时代研究生物生长发育、疾病、衰老、死亡以及向产业化推广的利器。 4. 金融行业 金融说到底就是数据。在金融市场中，拥有速度就意味着更高的生产力和更多的市场份额。金融计算模型相当复杂，数据收集越多，计算结果越精确。金融分析师都迫切地需要一个能模拟复杂现实环境，并进行精确处理的金融计算程序，以便对每个投资产品及时地评估投资收益，衡量投资风险，以期获得更好的投资回报。也正因此，高性能计算已经越来越多地应用到全球资本市场，以期在最短时间内实现对市场的动态响应与转换。 5. 气象预报 世纪二十年代初，天气预报方程已基本建立。但只有在计算机出现以后，数值天气预报才成为可能。而在使用并行计算机系统之前，由于受处理能力的限制，只能做到24小时天气预报。高性能计算是解决数值预报中大规模科学计算必要手段。采用高性能计算技术，可以从提高分辨率来提高预报精度。 6. 游戏动漫和影视产业 随着3D、4D电影的兴起和高清动漫趋热，由高性能计算（HPC ）集群构成的“渲染农场”已经成为三维动画、影视特效公司不可或缺的生产工具。动漫渲染基于一套完整的程序进行计算，从而通过模型、光线、材质、阴影等元素的组合设定，将动漫设计转化为具体图像。以《玩具总动员》为例，如果仅使用单台工作站（单一处理器）进行动画渲染，这部长达77分钟的影片的渲染时间将会是43年，而采用集群渲染系统，只需约80天。

高效联动、全面升级。根据查询《关于进一步深化税收征管改革的意见》显示，意见目标是2025年实现税务执法、服务、监管与大数据智能化应用深度融合、高效联动、全面升级。2022年基本实现法人税费信息“一户式”、自然人税费信息“一人式”智能归集，2023年基本实现税务机关信息“一局式”、税务人员信息“一员式”智能归集，深入推进对纳税人缴费人行为的自动分析管理、对税务人员履责的全过程自控考核考评、对税务决策信息和任务的自主分类推送。

农业六大领域大数据亟待推广随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”。　　继农村电商后，农业大数据获得决策层关注。　　在近期国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放，加快农业大数据关键技术研发，推动农业资源要素数据共享。商务部等三部委印发的《推进农业电子商务发展行动计划》则强调，将移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术贯穿到农业电子商务的各领域各环节，切实增强自主创新能力。　　21世纪宏观研究院认为，随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”，纾解当前农业产业链因信息不对称产生的痛点，从而驱动农业向精准化、网络化、智能化转变。　　六大领域农业大数据亟待推广　　当前，中国农业正处在以小农经营为主向规模化、机械化、集约化过渡的阶段。由于粗放生产、分散经营和农业自身的季节性、地域性特征，信息不对称，成为贯通农业产业链的共性问题。当前农业产业链令人头疼的四大痛点问题，根源之一往往在于信息的缺失：　　一是种不好。种植、养殖的人力物力消耗大，农产品质量相对不高。这大多与农业经营者对种养技术和对病虫害、疫情信息把握不足有关系，也跟人力成本上升、使用假冒伪劣的农资产品有关；　　二是销不出。农产品滞销、卖难问题多地频发，这往往由于农业经营者对同类产品生产数据估计不足，盲目生产而造成集中上市，另一方面则是消费者对农产品质量缺乏足够的信心；　　三是地难租。扩大生产规模租不到地，这既与地块分散、资金短缺有关，又与缺少土地流转信息渠道相关；　　四是钱难借。除了抵押物，农业经营者难以提供充分的信用数据，因而往往难以借到钱，这也限制其更新生产设备、扩大生产规模。　　上述四大痛点问题，涉及到农业经营者与政府、上游的农资企业、下游的消费者、金融机构等多个主体之间的信息对接。21世纪宏观研究院注意到，在打破“数字鸿沟”方面，国内已有不少机构、企业进行了初步探索。依据目前的探索，至少六大领域的大数据将发挥作用：其一，生态环境数据，包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据，准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖，减少资源浪费和成本投入。　　其二，农业技术及农资流通数据。掌握农业技术能保障农产品高效、丰产，而基于农资流通数据的分析，则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据，亦可判断某个品类农产品的生产规模，为调整规模的依据。　　其三，农产品价格与农产品流通数据。生产规模的调节、生产品类的调整，必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外，通过B2B、B2C电子商务平台促使农产品供求信息对接，能拓展销售市场，提高农产品价格。　　其四，土地流转数据。通过土地流转供求双方信息的对接，促使流转更高效率，减少一方撂荒、一方找地的情况出现。　　其五，农产品质量可追溯数据。通过上述的农资使用数据、生产流通数据的整合，可构建出从农场到餐桌的可追溯数据，以消除消费者对农产品质量的疑虑，提高农产品的购买率。　　其六，农业经营者征信数据。前述数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统，作为发放贷款、设置农业保险的信用依据，以此推动金融和农业的融合。　　21世纪宏观研究院认为，随着上述六大领域农业大数据的推广应用，将降低交易成本，提高生产效率及产品品质，提升农产品交易效率。从本质上看，则是促进粗放分散式经营和规模化、集约化经营向精准化、智能化经营的转变。　　涉农部门需多方合力　　围绕着大数据与农业的融合，农业链条上的不同产业或迎来生态的转变。　　以大数据驱动下的单一农场为例，经营者将更多使用绿色、高效的农资产品，早已水涨船高的简单劳动力将被替换，而适应大数据的知识型、技术型“新农业经营者”将有更多的用武之地。如适应“水肥一体化”的发展，水溶性肥料、液体肥将获得发展，而此前大行其道的普通化学肥料将因为颗粒不能完全溶解而堵塞滴灌设备，则可能遭到市场的淘汰。　　不过，需要指出的是，农业大数据技术多数还处在起步阶段，未能做到足够的智能化；承载农业大数据的农业物联网、智能监测设备等售价过高；另外，由于推广力度尚不大，农业经营者尚未有足够认识。　　21世纪宏观研究院认为，当前无论是“电商下乡”还是大数据产业，都处于初级阶段。依托大数据技术广泛推动农业发展，在短时间内并不现实。农业大数据市场还是一个充满机遇、有待开发的市场。为此，需要政府部门、涉农企业、大数据企业和农业生产经营主体多方合力，共同推进农业大数据的示范与推广。　　对政府而言，首先应当推动大数据的基础设施建设。这包含两个方面，一是要大力推动通信基站、电信宽带的建设，为各类农业经营者“触网”、联通大数据提供基础；二是要尽可能开发政府掌握的各类涉农大数据，包括天气数据、农业用地的各类元素含量数据、病虫害和动物疫情的监测数据，以供农资企业合理调配生产，并制定针对各区域各品种的农资解决方案。　　其次，政府需要提供政策支持，引导涉农企业、大数据企业构建以品种或区域为中心的农业大数据平台。让农业大数据服务成为企业的直接盈利项目或配套的增值服务。　　此外，还需要引导农业经营者主动向大数据农业转型，对优秀案例做示范推广，引导农业经营者学习“云上的示范田”。以上是小编为大家分享的关于农业六大领域大数据亟待推广的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

在这个时代，靠什么生存？靠吸引眼球、掌握用户心理、遵循市场规则。有人说，做农业太难。这句话包含两层意思：一是太累，农业经营者或从业者基本上每天要面朝黄土、背朝天，不付出点汗水，想取得收获是很难的；二是赚钱少或不赚钱，靠天吃饭的确很难，种养行业最害怕遇到天灾人祸，更害怕市场滞销。因此，很多农业经营者都在抱怨：做农业太难。现在国家正积极倡导农村大数开发，各地方都在主动落实、积极配合，作为农村大家庭成员之一，我认为“”大数据”关键在“数”，数从哪里来、数谁来用、数怎么管，只要落实好这三位“数”，农民明友心里就有数。一，数从哪里来，首先它服务对象就是我们农民，农民要生产生活要搞养殖、种植等等，诸多三农领域，比如：我家想种花生，那花生的品种、土壤情况、生产资料、气象环境、精深加工、仓储运输、市场价格、如何营销，各个环节心里得大概有个“”数”，通过村委将数记录下来，光靠农民肯定不行，地方省，市级应收集所有小“数”将它整合到更大的数据库，这些只政府部门才能做到。二，数谁来用，同样一切为了人民，农民通过大数据库了解到准触信息、真实资料，就不在盲目跟风、无从下手，根据当地发展情况大胆放心去干。三，数谁来管，理所应当由省级农业、物价、气象、电子商务相关部门统筹来运作。虽然我们离真正意义上的大数据时代还有一段距离，但真心希望那一天尽快来临。那大数据时代未到，眼下农产品消不出怎么办呢？其实咱们国家的互联网经济，电子商务那也是相当发达，我觉得不防通过这块将咱们农品推荐出去，让更多人知道。比如说：电商、微商、自媒体、网络直播、等等，，我举个例子，农产品+微商其实就是农特微商。通过微信朋友圈发布自家的农产品信息，该信息包含：种植、成长、采摘等。把农产品的生长情况拍成图片发布到微信里，让用户第一时间了解农产品的情况同时我们还要考虑几个问题：1.品牌打造，要打造一个人格化的品牌，通过品牌来溢价；2.供应链打造，配送与物流、冷链，这是农特微商的重点；3.展示真实的自己，微信朋友圈卖的不是产品是“人”，是用户对销售者的喜欢与认可。都说一份耕耘一份收获，可农民辛苦了种出来的产品却卖不出来，并不恩农产品质量不行，往注就出在销售渠道方面。

大数据作为互联网、云计算、物联网、移动计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义企业战略决策、社会与经济管理、企业管理、业务流程组织、个人决策的基本过程和方式。大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间大数据驱动的管理决策研究将有助于理清各种实体之间交互与连接产生的复杂性，管理数据冗余与缺失双重特征引起的决策风险，认知数据的高速增长与交叉互连引起的涌现现象，进而能够根据实际需求从网络数据中挖掘出其所蕴含的信息、知识甚至是智慧，最终达到充分利用大数据价值的目的。大数据不再是产业环节上产生的副产品，相反地，大数据已成为联系各个环节的关键纽带。通过对大数据纽带的分析与掌握，可以降低行业成本、促进行业效率、提升行业生产力，并可能催生出一系列战略性的新兴产业，比如数据服务、数据材料和数据制药等。

企业数据治理的三个阶段企业如何进行数据治理，会采用不同的方法和路径。就大部分企业而言，以下三步是数据治理方案落地的必经之路。第一步对企业数据进行归集和标准化。u200b信息化领域有一个说法就是“垃圾进，垃圾出”，意指用脏乱的数据做样本，产生的研究成果也是毫无价值的。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。第二步就是数据模型管理和标签梳理。数据治理的核心是数据模型管理。目前企业原始数据库中存在大量的字段和表没有注释，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名，冗余字段、枚举值不一致的现象普遍存在。这些问题都会直接影响系统对数据的识别。数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。企业沉淀了大量数据模型之后，要及时做保留或删除管理，不做数据模型管控，那么这些历史问题会给新一代系统改造带来很多困扰。除此之外，数据标签是对数据实体特征的符号表示，每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。因此内部统一标签也至关重要。商品标签包含了条码、规格、口味、图片、包装等信息。顾客标签包括性别、年龄、地区、兴趣爱好、产品偏好、购买力、忠诚度等等。在实际的数据治理中，数据资源目录、数据分类、数据标签是相互配合、相辅相成的。建立良好的数据资源目录的第一步就是明确数据资源的分类，根据数据分类去组织资源、编目，之后是为数据资源打上数据标签，让数据资源更贴近用户、更容易管理，以便充分发挥出数据的价值。第三步是企业算法和人工智能应用。在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识图谱。以元数据管理为例：人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取，并实现元数据的维护和整理。再以主数据管理为例：主数据是企业核心业务实体的数据，是在整个价值链上被重复、共享应用与多个业务流程的，并与各个业务部门与各个系统之间共享的基础数据。在复杂数据主数据系统中，机器学习，自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则，以及确定与主数据相关的记录，建立交叉引用等规则。亿信华辰作为国内领先的数据治理、数据分析软件厂商，在数据治理、数据分析工作开展的各个阶段提供专业技术人员和解决方案支持。服务电话：4000011866转0。亿信华辰睿治数据治理工具，是一款荣获DAMA数据治理优秀产品奖的大数据治理工具，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理等模块，可快速满足政府、金融、税务、医疗卫生、应急能源等100+行业数据治理方案。

　　数据治理在“大数据”成为热词后，更加被业界关注。大数据带来的一个显著变化是，大量数据来自于数据中心之外，包括笔记本电脑、平板电脑、智能手机以及传感器、社交网站等。数据量激增，数据类型也变得多样。数据散落在不同的系统中，哪些数据是可信的？数据是否面临更大的风险？如何从海量数据中获得洞察？大数据时代，企业更加需要数据治理。 　　“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化团队副合伙人谢国忠说，数据治理（Data Governance）是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新――提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。 　　国内企业数据治理成熟度不高 　　“在过去几年中，数据治理的目标也在发生转变。”曾经帮助金融、航空、海关、电信、电网等行业客户做过数据治理项目的谢国忠表示，“除满足监管和风险管理要求外，现在很多企业在说怎么通过数据治理来创造业务价值。如信息披露、行业领先以及精细化管理的需求。” 　　“目前国内大部分企业在数据治理方面还处于基本管理阶段。”谢国忠评价说，“有些公司说做了很多数据质量检查，做了数据归档、数据安全，但他们的问题是没有一个完整的体系。其次，怎么把这些领域串起来，他们没有方法论。第三，他们在观念上还达不到把数据当做核心资产来运作。”因此，谢国忠认为国内企业首先需要一套完整的数据治理体系。 　　他认为国内企业数据治理方面存在误区：觉得数据治理是很短期的行为，认为数据治理只是IT部门的责任，只把数据治理当成软件。实际上，数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。 　　谈到数据治理的实践，IBM自身就是数据治理的典型代表。1992年之前，IBM在数据治理方面存在很多问题，没有明确的可依赖的数据源，没有明确的数据所有人，数据质量低下。1995年，IBM在ERP里面做了业务数据标准，将所有的业务定了15大类业务标准、79个分类子业务标准，这样全公司看到的是一个统一的业务定义。2004年，IBM成立了数据责任人论坛，2005年成立了数据治理委员会，之后又成立数据审核委员会。1992年，IBM全球有128个CIO、155个数据中心、80个Web拓展中心、31个不同的网络、16000个应用。通过数据治理，IBM简化了基础架构，并降低了管理的复杂度。2007年，IBM全球只有一位CIO，主数据中心变成了6个，Web拓展中心变成全球统一的网络，16000多个应用变成4000个左右。 　　在此基础上，IBM在2004年联合业界多家公司和学术研究机构，成立了数据治理论坛，并在此次论坛上，制定包括四大领域11个要素的数据治理框架和方法，来指导数据治理工作的开展。框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造；驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人；核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规；支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。 　　银行数据治理成功案例 　　在数据治理方面，由于政策方面的驱动力以及银行自身业务发展的需求使银行数据治理需求旺盛。中国银行业信息科技“十二五”规划中包括数据治理与数据标准专题，其中指出“十二五”期间，数据治理需要重点推进的核心领域包括：数据标准、数据质量、数据安全、数据架构，以及为了做好这些工作所必需的保障机制，包括政策、组织、流程、技术等方面。 　　IBM GBS部门帮助国内外银行做了多个数据治理的咨询项目，包括中国资产规模最大的商业银行。 　　“这家银行与同行业相比在技术方面是最先进的，已经做了数据质量、元数据等，但没有完整、统一的数据治理方法和配套的制度、流程；另一个问题是数据治理体系和架构还不完善。”谢国忠向记者介绍了这家银行在数据治理方面面临的挑战。 　　根据IBM数据治理框架和方法，GBS从四大领域11个要素对该行数据治理的现况进行评估，帮助该银行找到差距，并在此基础上分析问题，提出解决问题的建议。这一项目从2008年开始，2010年及2011年该行又相继启动了一系列相关的数据治理项目，包括全行数据标准化项目、数据架构优化项目、全行数据质量管理项目等。目前，该银行在数据治理方面在全国也走在前列。 　　再看某全球领先银行的数据治理案例。美联储认为该银行没有对信息的整合和质量进行足够的控制以确保合规的要求。而通过一到两年的数据治理，该银行通过了美联储的审计。该银行的高级副总裁Andrew Dunn认为，该银行数据治理取得成功的关键因素是，选择了一个有相关经验、流程和工具的合作伙伴能够加速数据治理在整个企业范围内的有效部署。 　　主数据管理需求突出 　　数据治理涉及11个要素，主数据管理就是其中非常重要的一环。Informatica公司高级副总裁兼首席信息官Tony Young就说：“加强主数据管理是企业获得一个完整、可信的数据视图的必经途径。” 　　主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单等。主数据管理旨在从企业的多个业务系统中整合最核心的需要共享的数据，集中进行数据清洗，并以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业内的操作型应用和分析型应用，包括业务系统、业务流程和决策支持系统等。 　　Tony Young向记者表示：“MDM最核心的任务是导出‘黄金数据"。所谓黄金数据就是企业的关键业务数据，也是绝对真实的数据。此外，MDM还要反映主数据之间的关联性，比如客户与产品之间的关系、客户与客户之间的关系等。在数据仓库里，你很难找到这种关联性，而MDM能够轻易做到这些。”MDM和数据仓库之间也有区别，比如它们处理的数据类型不同，MDM是偏交易型的系统，而数据仓库属于分析型的系统。MDM和数据仓库两者可以互相促进，互为补充。Informatica MDM 的灵活数据模型可让IT团队在任何数据域中实施MDM，并可在同一数据模型中添加其他域及定义不同数据域之间的关系。Informatica MDM 可在企业内部或云中实施，也可作为两者的混合体加以实施。此外，它还可以作为多个MDM实例之间的全局性枢纽，部署于联合MDM体系架构内。 　　金融行业仍然是MDM需求最旺盛的行业，MDM资深专家、Information Difference公司总裁Andy Hayler表示：“一般来说，企业越大，遇到的数据管理方面问题就越多。大公司更容易采用相关的数据分析工具来解决其面临的数据问题。”但这并不是说MDM只适用于金融行业，比如Informatica公司的MDM产品已经在24个行业中得到了应用，包括医疗、石油、公共事业等行业。

大数据时代下企业开始关注主数据管理如今，整个世界已经迎来了大数据时代。根据最新调查结果显示，到2020年，人类产生的数据总量将达到40ZB，全球范围内服务器的数量将会增加10倍，而由企业数据中心直接管理的数据量增加14倍，IT专业人员的数量增加1.5倍。随着数据在各行各业的渗透，以及人们对所积累的海量数据的挖掘与运用，“大数据时代”正在成为国际业界的热门话题。 大数据时代下，数据质量问题凸显 在大数据时代下，数据已经成为了企业的核心资产。大数据主要表现为四个特征：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。企业可以根据需求对大数据进行处理和分析，从而挖掘其价值。大数据的核心价值体现不在于数据的数量大，而在于数据的质量高，因此数据管理正是大数据价值得以实现的必经之路。 主数据管理是提升企业数据质量的有效途径 主数据管理（Master Date Management, MDM）在国内企业来说主要分为两种模式。一种是不同类型的主数据分别储存在多个异构系统内分开管理。例如产品主数据存储在PLM系统内，物料主数据存储在ERP系统内等等。另一种则是建立单独的主数据管理平台，将整个企业范围内的主数据集合起来统一管理。 对于大多数企业来说，目前主数据的管理方式大多为第一种，数据的采集和使用往往面临着以下问题：1）缺乏完整性和一致性，且存在大量数据冗余。2）数据共享过程中不知道以谁为“主”。系统间难以进行有效的信息交换、共享、统计和分析，无法形成决策依据。3）数据信息的建立及修改往往因涉及系统多造成人力的浪费和错误的发生。这些问题的存在最终会导致企业数据管理混乱。 为了使数据在整个企业范围内实现一致性、完整性和正确性，主数据管理平台的优势愈发凸显。搭建统一的主数据管理平台旨在帮助企业协调多系统和多部门的主数据资产――客户信息、产品信息、文件、电子邮件、视频等等，集中进行整理，并且以服务的方式分发给各个业务系统，MDM平台全面的展示了企业数据资产情况和聚合分配数据的持续状况，这种统一的管理模式对于大型的制造企业来说，无疑更为合理。其优势在于： 1.通过从各个应用系统中分离出主要的数据信息，使其成为一个集中的、独立于企业中各种应用的核心资源，并对其设定了统一的标准及明确的定义和范围，从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个应用系统间的核心数据的完整性、一致性、准确性，消除了重复数据。 2.强化了对企业各业务系统的共性数据实体的数据和模型管理，改变了原来系统数据不共享、流程封闭的现状，降低了应用孤岛、数据孤岛出现的几率，增强了各系统在企业层面的互动，从而更好地优化企业业务流程，提升企业运转效率。 3.从IT角度来看，MDM系统增强了IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化，同时，降低集成成本、接口成本、数据清理和维护成本等。

大数据的出现，为特色农产品电子商务推进带来更多的契机。依托数据资源，挖掘数据价值，合理运用数据，可以促进特色农产品电子商务实现进一步发展。通过深入数据分析，引导产销流向，把握市场动向，实现精准营销，加快物流建设，提升配送效率，落实人才保障，提升人才素养等措施，实现农村电商水平更上一层楼。

至少有十几本把，给你自己看的上课老师一般用自己的讲义

高铁站工作挺好的吧,铁路这系统挺好的.用劲学,别犹豫

什么是大数据，并对其全球化趋势进行分析经济衰退影响了股票构成股票市场的公司，并影响投资这些公司股票的人。心理学与有形影响同等重要。（c）主要阶段，根据在开始阶段听到的声

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。3、趋势分析：趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。4、比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。5、因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

大数据采集与管理反映涉外经济活动。大数据一般指大数据采集与管理专业，内容包括大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法；会计涉外会计是指从事于境外结算业务企业单位的会计工作，采取复式记账方法来反映和监督各类涉外经济活动的一种专业会计。所以大数据与会计涉外会计方向的意思是大数据采集与管理反映涉外经济活动。

从大数据概念的推广开始，直至今日大数据一直贯穿于企业运作、政府发展、科技进步、乃至人民的日常生活，在科技飞速发展的同时，信息的安全保障成为大数据时代人人都关心的话题，我从个人信息的生命周期来分析一下如何做到信息的安全加密。个人信息会经历采集、传输、存储、挖掘、使用、共享和销毁多个生命周期，要保证信息的安全，就要针对每一环节都要进行必要的安全加密。采集、传输、存储：当今任何平台都会对个人信息进行不同程度的收集，平台收集到信息后，在信息传输乃至存储到数据库中的过程都应该对个人信息使用特定的加密算法进行加密处理，保证信息在填写到入库的过程中是安全的，信息入库后，所有的信息都存储在数据库中，数据库的安全保护，是至关重要的，可采用数据加密、访问控制、审计等保护技术，保证数据库安全；挖掘、使用和共享：在信息使用过程中，要进行必要的访问控制，也就是限制无权限、非法的实体访问部分个人信息；另外可采用入侵检测技术，实时的收集服务器、互联网的关键信息，以确认是否存在非法入侵或滥用资源的行为，并作出适当反应的安全技术，保证数据在互联网使用共享阶段的安全性；销毁：在特定情况下，信息使用后可将个人信息进行销毁处理，将个人信息按照统一的销毁标准进行销毁，以此保证信息的安全。当今，社会各界都提高了信息安全意识，非常关心个人的信息安全，在现阶段的前提下，继续努力，加强网络安全和数据安全，相信个人信息也能够保证安全加密。

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

大数据与云计算技术方向专业目前查到的开设高校有中国人民大学，华南理工大学

移动营销在大数据时代的十大趋势我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。一、智能终端成为数字营销的主战场随着智能手机和平板电脑的普及，移动网络的访问量急剧增长，用户在智能手机和平板电脑平台上花费的时间也越来越多，中国移动广告市场呈现快速增长的态势。根据CNNIC发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，手机网民规模达5.27亿，手机上网的网民比例为83.4%，手机上网比例首超传统PC上网比例（80.9%）。据调研公司eMarketer发布的最新报告显示，2014年全球数字广告市场规模将达到1460亿美元，而移动广告市场整体规模达到402亿美元，占数字广告市场规模的比例超过1/4，以阿里巴巴和百度为代表的中国公司的移动广告市场份额占到11.3%。2014年中国移动广告市场发展迅猛，增长近6倍至64亿美元，超越英国和日本成为全球第二大移动广告市场，未来的中国广告市场移动端支出将在所有数字广告版块起主导作用。智能终端将成为数字营销的主战场，广告主需要及时调整营销战略，合理分配营销预算，并结合企业自身特点，积极布局移动营销领域。二、大数据的应用让移动营销更精准依托大数据为驱动力将使得移动营销更加精准、投资回报率更高。大数据移动营销不仅仅是量上的，更多是数据背后对用户的感知。移动营销公司利用数据挖掘技术，分析受众的个人特征、媒介接触、消费行为甚至是生活方式等，帮助广告主找出目标受众，然后对广告信息、媒体和用户进行精准匹配，从而达到提升营销效果的目的。大数据的应用让移动营销更精准体现在三个方面：一是精准定制产品，通过对移动用户大数据的分析，企业可以了解用户需求，进而定制个性化产品；二是精准信息推送，避免向用户发送不相干的信息造成用户反感；三是精准推荐服务，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。三、移动电商改变整个市场营销生态如果说电子商务对实体店生存构成巨大挑战，那么移动电子商务则正在改变整个市场营销的生态。智能手机和平板电脑的普及，上网流量资费的降低，大量移动电商平台的创建，为消费者提供了更多便利的购物选择。移动电商购物良好的消费体验，例如比实体店更低的价格，丰富的产品选择，简便的购物流程，安全的支付系统，快捷的物流配送等，都为移动电商市场规模的扩大创造了条件。2014年11月11日，在天猫的571亿元成交额中，移动端交易额达到243亿元，占到总成交额的42.6%，为上一年度“双11”移动端交易额的4.5倍。这不仅令阿里成为全球最大的移动电商平台，也预示着移动电商时代的深刻变化已经来临。四、新型城镇和农村成移动新蓝海随着国家新型城镇化战略的实施和移动终端网络的不断普及，三四线城市、新兴城镇和农村市场成为移动电商的新蓝海。事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。农村网购市场蕴含巨大的开发潜力。另据阿里研究院对农村网购市场规模的预测，2014年，中国农村网购市场规模将达到1800亿元人民币，预计2016年时市场总量突破4600亿元。农村居民对网购接受率达84.41%，人均年网购消费额在500-2000元人民币左右，主要集中在日用品、服装、家电等品类。随着新型城镇和农村智能手机及互联网普及率稳步提升，移动电商消费市场空间巨大。 五、App营销是移动营销主要形式现阶段移动互联网流量主要由各种App产生，App产生的流量占70%以上，App的数量在IOS和Android都在百万个以上，无疑，App成为移动营销的主要形式。庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景，看到合适的广告信息。易观智库监测数据显示，移动App广告占比逐年加大，2013年占比22.4%，2014年移动App广告占比将达28.6%，2016年预计达30.8%，仅次于移动搜索。智能手机和平板电脑的App分为两种，一是线下安装，二是主动下载。无论是线下安装还是用户主动下载的App，都需要增强用户体验，提供奖励优惠，激励用户参与，建立情景消费联想。 六、本地化移动营销市场空间广阔本地化移动营销是人、位置、移动媒体三者的结合。由于广告主及数字广告代理商不断寻求一种既具有高度本地化有高度相关性的传递商品信息的方式，本地化移动营销得以快速发展。本地化移动营销的核心发展主要体现在以下三个领域：一是增强现实，二是移动支付，三是游戏化。比方说百度地图和麦当劳联合推出的樱花甜筒跑酷活动。打开百度地图，或是使用“附近”、“搜索”功能，会看到一个漂浮在地图上的甜筒标识。这是百度地图结合大数据分析和智能推送技术，对麦当劳甜品站周边三公里的用户进行匹配，挑选部分用户推送了“樱花甜筒跑酷0元抢”的优惠信息。用户在规定时间内跑到麦当劳甜品站，就可以免费领取樱花甜筒。这种两家企业结合自身优势推广的活动，很快引起了“樱花风暴”，实现了共赢。 七、移动营销打造O2O营销新模式移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务的交易。在移动互联时代，企业需要思考如何将线上和线下有效整合，将线上的推广活动转化为实际的销售。例如，星巴克曾推出一款“早安闹钟”App与目标消费者深度沟通，用户下载星巴克“早安闹钟”App后，设定起床闹铃，闹铃响起后的1小时内，走进任意一家星巴克门店，可享受早餐新品半价的优惠。又比如，杜蕾斯和iPhone推出的“宝贝计划”。这是一款养小孩App，两部手机相互摩擦后就可以进入模拟养小孩的程序，如果消费者想终止该游戏，就必须买一包杜蕾斯并扫描其上的二维码。星巴克和杜蕾斯的O2O移动营销新模式，不仅调动了移动用户的参与热情，同时也大大提升了企业的销量。八、RTB成移动广告投放主导模式RTB（Real Time Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。据调研公司eMarketer预测，在美国，程序化广告投放将继续作为相关的显示广告投放中的最大份额，而RTB广告投放将占程序化投放的最大份额。2014年，美国RTB占到显示广告投放的34%，同时非RTB程序广告投放占29%的份额。但是到2017年，RTB将增长占到显示广告投放的52%，而非RTB程序化广告将占31%，非程序化广告投放较为平稳。中国移动广告市场RTB日益成为广告投放的主导模式，多盟、有米、芒果、木瓜移动等众多国内领先的移动广告公司均已推出了实时竞价广告交易平台（AdExchange）和需求方平台（DSP）。九、多屏整合成移动营销必然趋势根据最新发布的调查报告显示，中国消费者使用智能手机、平板电脑等多屏媒体的频率要高于世界上任何其他地区。多屏整合将成为移动营销的主导方向。这里的多屏整合包含两层含义：一是多屏整合的大数据分析。用户可以同时使用手机屏、iPad屏、电脑屏、电视屏、户外屏等终端，数字广告平台需要知道用户在多屏上浏览的信息和行为模式，从而通过跨屏来修正和完善对消费者的认知，让移动广告投放更精准更有效。事实上，百度、阿里巴巴和腾讯等互联网巨头已经开始在做跨屏的数据分析。二是多屏的整合营销。即将智能手机与PC电脑、电视、户外广告等进行较好的关联和互动，实现线上线下的整合推广。例如，1号店在地铁站做户外广告，根据地铁站的人流来判断大家喜欢买什么样的产品，你在上下地铁时，用手机扫描二维码并完成购买，等你到家，东西可能已经送到家里了。十、建立战略联盟是移动营销平台方向大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。建立战略联盟是移动营销平台发展的必然选择，数字营销公司建立战略联盟可以通过以下途径：一是大型互联网企业之间的战略联盟。例如，2014年10月30日，阿里巴巴集团和优酷土豆集团在京举办联合战略发布会，双方宣布展开全面合作，共同推进中国营销领域的DT化进程（Data Technology）。优酷土豆和阿里妈妈还分别发布了基于大数据的精准营销方案。二是数字广告平台与移动媒体之间的战略联盟。例如，与多盟合作的App媒体超过7.7万，日均PV1.8亿，与App媒体的深度合作，奠定了多盟在移动广告平台领域的领导地位。大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。

大数据告诉你求职者是如何面试的 　　大数据告诉你求职者是如何面试的，对没有多少经验的求职者来说，想要轻松面试，可以多看一些被人面试的案例，这样能提高自己面试的技巧。下面是大数据告诉你求职者是如何面试的！ 　　大数据告诉你求职者是如何面试的1 　　又到每年的招聘旺季，想跳槽的人都已经走在了面试的路上，运气好的人已经拿到了offer。 　　无论如何，面试是找工作中躲不开的一环，作为正在找工作的我们，是不是时常有这样的困惑，为什么别人面试轻轻松松，“一面”就过了，而自己却连个面试机会都没有； 　　为什么别人上午面，下午就被录用了，而自己面试“一面”、“二面”，最终却“黄”了；求职者面试不能迟到，但面试官却迟到了，作为求职者该等多久才合适； 　　面试结束多久没回音，就真的没戏了……这些面试时的“疑难杂症”到底如何解开？想知道大家是如何面试的吗？别急，这篇文章将揭晓答案。 　　好不容易来面试了，而我却不想要，什么原因？ 　　没面试，盼面试，有面试，却不想去，这是出了什么状况？日前，前程无忧在网上发起了《个人面试行为习惯》大调查； 　　调查显示：“薪资谈不拢”、“公司本身信息缺失”、“风评不好”、“路程太远”和“公司只发短信通知面试”这五个情况成为个人有面试机会却不想去的主要原因。其中薪资达不到期望是首因。 　　有趣的是，对于“路程太远”这一投票选项，女性比男性更在意。数据显示，63%的女性受访者表示公司离家太远的话就不想去面试了，而仅有37%的男性表示介意路程问题。 　　 哪些情况会让你不想要面试机会 　　 12%左右的人会放公司“鸽子” 　　调查显示，如果约好的面试，因为各种原因不想去了，大部分人（超八成）会告知公司，仅有12%左右的人直接爽约，什么也不干。 　　数据还显示：直接爽约率与工作年限成反比。例如，工作1—2年的受访者，面试爽约率在14%左右，而拥有6年工作时间的受访者，面试爽约率在12%左右，工作10年的受访者面试爽约率为11%左右。 　　显然大部分人在面试约定这件事上做到了诚信，保持着良好的职业素养。 　　通过此次调查还发现，个人取消面试的主要原因是公司风评不好。受访者表示，在答应面试以后，会对公司进行初步的了解，如果看到公司在网上有不好的风评，会直接打消面试念头。 　　此外，实地考察路途太远，也是取消面试的重要因素。当然还有一类重要原因是，个人同时拿到了更为心仪的公司面试邀请，而面试时间发生了冲突，不得不取消原来的面试约定。 　　 公司离家近是一种什么样的体验？ 　　前面提到，路途太远成为个人不接受面试或是取消面试的重要原因。那究竟公司离家多远才算远呢？进一步调查显示，61%的受访者表示，半小时是忍耐的界线。 　　公司离家近节约的不仅仅是交通费，还有时间成本。一位网友表示：“上份工作，去公司单程时间要2个小时，当同事在家吃晚饭时，我还在路上；同事吃完饭出门散步遛娃的时候，我还在路上； 　　同事都上床休息，陪着娃做睡前阅读了，我终于打开了家的大门，这是一种怎样的体验？” 　　 单程上班时间多长能忍受？ 　　另外一位网友感叹：“公司离家远，天天顶着星星出门，看着月亮回家，不见天日。当时间不再像是手握流沙而是被整块整块地搬走时，我很快就觉悟到了人们口中‘钱多事少离家近"中那‘离家近" 的含义。” 　　 面试地点在酒店客房？不去！ 　　调查发现，受访者曾经去过的"面试地点“五花八门”，郊外、仓库或是居民区，已经司空见惯，那种明晃晃地把面试地点安排在酒店客房的情况，还真叫大家无法接受。 　　受访者表示：酒店客房、交通枢纽和酒店大堂是让人最不能接受的面试地点。 　　有位从事HR工作的网友表示：“有些公司在异地招聘时可能会把面试地点定在酒店，但一般会在酒店的大堂或是咖啡吧等公共区域。所以个人找工作时还是要具体情况具体分析，不用一见地点是酒店就疑神疑鬼。” 　　 哪些面试地点让你犹豫？ 　　 异地面试，成本是个问题 　　根据最近的前程无忧求职者跳槽意愿度调查显示，近6成的个人愿意异地找工作，异地跳槽已是常态。但是在异地招聘过程中，如果公司不报销面试费用，个人异地面试的意愿度会急剧下降。 　　本次调查显示，如果公司不承担面试费用（交通费、住宿费等），65.7%的受访者不愿意去异地面试。在不愿去异地面试的人群中，女性占比高于男性。 　　无忧专家建议：虽然异地面试成本高，但是对于心仪的工作，公司在行业中排名靠前的话，个人不妨可以要求公司先视频面试，做初步沟通，如果双方都有意向，再进行异地面试也为时不晚。 　　 异地面试，公司不负担费用，你会去面试吗？ 　　面试官迟到，到底等不等？ 　　近7成受访者表示，最多等面试官一个小时，其中有2.73%的受访者表示耐心有限，只等五分钟，另有33.45%的受访者表示会等半小时。 　　 面试官迟到，你会等多久？ 　　大部分网友表示：等还是不等？看自己对机会的渴望度！网友“时间换空间”认为：“福利待遇一般的公司我可以等30分钟；较好的公司我等60分钟。差的公司，10分钟不来我就走人。” 　　网友“xiaomin80”表示：“面试官迟到要不要等，看你是不是真的很需要一份工作。 　　我刚毕业的时候去一家日企等过十个小时，当时老板体会到我的诚意，当场就录用了我。如果面试当天自己没有其他重要的事情，等等也无妨。 　　关键是看，面试官出现后是不是能很诚恳地表示歉意，并且解释迟到的原因。有时候老板的事情突如其来，他又不得不处理，我们要体谅。” 　　 面试后多久没通知，你觉得没戏了？ 　　前程无忧调查显示，9成受访者认为面试结束2周内没通知，面试就是没戏了。还有7%受访者认为，4周内没通知，才是真的面试失败了。 　　进一步调查显示，当面试没回音时，近七成受访者不会联系公司，认为联系了也没有用；有36%的受访者会联系公司询问情况。 　　 面试结束多久没通知，就没戏了？ 　　面试后（一周以上）没有回音有可能遇到以下几种情况： 　　 情况一： 还需要安排下一轮面试，而面试官一般是级别较高的领导，出差、会议安排多，HR要和其协调安排面试时间，这个过程会比较费时，但进入下一轮甚至入职的希望也会相应增加。 　　 情况二： 还有其他的候选人。你的面试表现只是过关，但并非是最好最令人满意的，只是侯选池中的一员，因此要等整一轮面试过后才能决定你的“命运”。 　　如果在之后的候选人中有表现优异的，那“暂时”没有回音就成了“永远”没有回音了。 　　 情况三： 一些较高层的职位本身的招聘时间会更长一些，企业会更慎重地考量、挑选候选人，所以很可能面试一周后还没有回复。 　　 情况四： 很不幸，你被淘汰了。 　　总之，面试后没回音是“正常”现象，若是你所心仪的公司，发个邮件或打个电话跟进询问一下也无妨，说不定你的热忱和主动会打动HR或面试官，再给你一次机会呢。 　　 离面试成功到底要过几关？ 　　调查显示，面试需要经过5轮以上的受访者并不在少数，占到了14%左右。63%的受访者面试2轮以内。 　　 在被录取前，你面试了几轮？ 　　猎头J女士表示，通常管理岗位面试时间较长，需要面见的面试官也较多；而基础岗位的面试轮次基本在1—2轮。面试的轮数越多，从另一个方面也可以证明岗位的重要性，公司方出于谨慎需要几轮面见才能最终决定。 　　从事HR工作的王女士这样透露：“面试的时候，经历了五轮面试后没有消息的，问题并不一定出在第五轮。 　　很多时候可能是前面的面试官意见有分歧，但是还是需要考察完再慎重考虑，这个时候一般会让候选人走完整个招聘流程。 　　所以在分析面试为什么没成功时，要通盘考虑，失败原因是综合的，终面没过并不代表问题出在终面上。” 　　最后，我们还是要时时刻刻提醒自己，我们只是在找工作，不是“求”工作。面试是双向的，也是平等的。只有在面试前做足应对准备，对形势有充分地预估，那么在面试中才能游刃有余掌控全局。 　　大数据告诉你求职者是如何面试的2 　　面试中技术很重要，但是如何去沟通表达你的技术更重要，这篇文章内容会讲一些面试中的方法论，后续将不定期进行更新。首先，在这里我想提前说三个问题： 　　 大数据面试 　　1、面试和工作要懂得分开，先不要过多担心自己写内容在真正工作时不会做，要先解决第一个问题，先有机会进到公司。至于工作的问题是后话，有另一套方法论解决，不是当前要考虑的问题。 　　2、当前的复习不要追求大而全，不要盲目复习，要根据自己的简历复习，怎么根据简历做看下面内容。 　　3、高薪肯定是好的，但是要有自我的认知，付出努力会有回报，要追求卓越，要有自驱力。 　　 简历书写 　　 格式 　　1、专业技能点(8~10 行，主要描述自己掌握的技术栈，可以按照框架划分) 　　2、工作项目个数(1年经验[1~2]个项目，2年经验[2~4]个项目，3年经验[3~4]个项目) 　　3、项目描述(概况说明项目即可，但是不能太短，不要两三句话就结束了) 　　4、架构组件(项目中涉及的技术组件列出来 A+B+C+…的形式) 　　5、项目流程(可以将项目的整个流程，以列表形式描述出来，要包含所用的关键技术组件，注意用技术的名词，组件名词，别都是中文描述) 　　6、项目职责(个人职责[3~5]条)，`这里注意个人职责，先概况说明，有必要的话再细化一些，比如负责计算了XX指标，描述出来通过什么方式，或者用了什么函数计算了XX指标`。每条不要一句话参与了XX事情，就结束了。 　　7、自我评价(自己发挥，正能量即可，比如追求卓越，自驱力等) 　　 内容 　　1、错别字和技术组件的大小写问题，要注意检查，同一个技术组件不要有的大写有的小写。 　　2、项目内容的时间顺序要有逻辑比如采集-数仓-画像-推荐 在时间上的顺序要递进，但是这里注意项目在简历中可以倒序排列。 　　3、项目可以根据自己对组件的掌握程度，已经对我们学习项目的掌握程度来写，比如 Flink掌握不好，可以不写，但是Spark是必须的。 　　4、简历项目一定要认真读，认真思考，我在简历项目中已经把涉及到的问题讲解的比较清晰了，借用到自己的项目中时，要转换为自己的语言。 　　 如何沟通？ 　　 项目架构图 　　你的每一个项目都要将项目架构图画出来(这很重要)，架构图中要提现出你项目中所涉及的技术组件，弄清楚一条数据在你架构图中的每个组件的输入输出都是什么； 　　每一个组件在架构图中的作用是什么，为什么用它，能解决什么问题。尤其在你写的自己的项目职责，要在架构上有体现。 　　 架构图画出来有两名方面的作用： 　　架构图能让你对你的项目有更明确深入的理解，有助于你思考问题。同时在描述项目是思路会更清晰。这就要求你画架构图是不仅仅是列出来组件，而是要明白数据在： 　　1、组件中的流转，每个组件对数据都做了怎样的处理，我为什么要用这个组件，它有什么优势，有没有可以替代的其他方案。当然上述这些不是每个人都能做的完美，请记住我们这句话Done is better than perfect。 　　2、当你做完自我介绍后，不要傻傻的等着面试官问你问题，如果手边有纸和笔，或者身边有黑板，就对面试官说，您好，我能把我项目的架构图画一下吗； 　　这样我们有一个上下文，也比较容易沟通，我对着架构给你讲一下我们项目的技术栈，期间你有什么技术问题，可以随时打断我。 　　这样是不是就可以把你们沟通的思路圈定到你线下准备的架构上了，是不是对你就更有利了？ 　　当然会遇到面试官不需要或者没有给到机会画架构，不必担心，那就正常走面试流程就可以了。 　　3、因为在沟通过程中，不可避免会问到你项目中关键组件的一些技术原理问题，比如你用ClickHouse，问你ClickHouse为什么你得知道吧，因此关键组件的基本原理还是要掌握一些，但也不要追大。 　　 技术问题 　　你的每一个项目都要准备两个相关的技术问题，有深度一些的，准备这些问题作用如下： 　　当你描述自己的项目的时候，不要只是去讲解项目流程，同时要说一个问题，比如“我在做项目的时候，在什么样的场景下，遇到了XX问题，然后我是怎么解决的”。 　　这样会让面试官听起来更有质量，同时面试官也可能会追问这个问题，你们是不是就有共同语言了。 　　比你沉默不语要好得多”。 　　 心态 　　1、前几次的面试，是找经验的，不必关心结果，不用感觉到面试回答不好，就影响到心情，这是很正常的事情。 　　你要做到的就是面试之后的“总结”，这个非常重要，每一次面试之后都要深刻总结问题，不仅是技术问题； 　　还有自己在面试过程中的表现，有没有找到机会画架构图，有没有一些问题是自己会的，但是当时由于什么原因没有答上来，下次该如何调整。 　　2、面试时不用紧张，此处不留爷，自由留爷处，你和这个面试官可能一辈子就这一次见面的机会，有什么可紧张的，就是表现的再不好，又有什么可怕的。 　　3、面试的过程其实就是与人交流的过程，要善于抓住机会把自己的能力表现出来，也要能够抓住机会，引导面试官问你会的问题。 　　比如上边说的描述项目中，说出来自己遇到的问题，已经怎么解决的，就可能把面试官的思路引导到你解决问题的场景和组件上。 还有自我介绍后的画架构图，都是这个思路。

在回答大数据对财务有什么影响之前，我们先问一个问题，财务现在为企业提供的最大作用是什么？如果大数据代替了这个作用，那么毋庸置疑，影响就是毁灭性的，如果代替不了，那么影响就是非常轻微的。如果必须有财务的工作才能形成未来的大数据，那么影响就是给了财务一个巨大的时代机会。财务目前来说为企业提供的最大作用是什么呢？从财务日常工作来看，大部分时间都是在做各种各样的报表。当然，这些报表都是有他特定的用途的。做报表的目的是为了什么呢？就是为了让信息准确，及时的到达需要的人哪里，然后，由他们决定是不是要给企业投资，借钱，下单，生产，销售，打广告之类的决定。如果把企业比作一辆车，财务体现的作用就像是汽车的仪表盘。时刻反应着企业的状态情况。虽然，作为财务的我们一直对自己有一个非常高的期望，遗憾的是，现实中，能做好仪表盘的财务都寥寥无几。从这样的角度来说，财务这部分职能一定是会被代替的。因为这种工作，机器比人更擅长。那么这么说来，大数据对财务的影响是毁灭性的吗？从另外一个角度看完我们在做总结。，随着工业化进程的推进，美国在200年前有90%都是农民，在100年前这个比率下降为50%，在现在，这个比率下降为2%。那些被机器驱逐的农民到哪里去了？他们开始从事和农业相关的工作。比如深加工，比如贸易，比如机械维修，比如金融期货。大部分人并没有因为机械化和自动化进程日子变得越来越难，反而越来越好了。所以，我认为这种影响是一个新的机会窗口。新的技术打破了原来人们固有的工作工作方式，也就会打破人们基于这种工作方式建立的组织架构体系，也就会打破现在的财富和权力壁垒。也就是说，未来的5-10年也许是财务的屌丝们最好的逆袭时间。谁能率先拥抱这种趋势，找到新并且融入到新的协作方式当中去，谁就拥有了逆袭的可能。补充一个问题，为什么这个机会是属于底层人员的？不是那些权贵们的？有两个原因，1.春江水暖鸭先知，一线人员对变化最敏感，同时也是影响最大的，要么变，要么被淘汰。在这种选择下，谁不会去试试呢？2.权贵们，他们是旧协作体系的既得利益者，他们拒绝去中心化，因为那个时候，好不容易爬上来的位置，就没有了。他们拒绝信息的直通性，因为那个时候支撑他们权利的基石就没有了。所以，这是一帮被过去存量捆绑住的人，对于他们来说，这种变化是毁灭性的，就如同气候发生变化后，霸王龙穿越不了白垩纪一样。

一、明确企业的长期与短期战略规划。只有知道企业往哪走，如何走，才可以为信息化建设指明一条道路。须知，企业信息化建设，只是辅助企业达成战略目标的一个有力手段；二、梳理与明晰企业组织架构和工作流程，在此基础上找出流程加速的关键节点，并审计企业实际运营中的问题，比较分析企业信息化建设所需要解决的问题及期望达成的效果；三、明确信息化建设的所需模块、具体目标及原则，并在此基础上配置资源；四、明确信息化建设需要解决的问题，思考通过合作信息化管理工具来实现；五、组建信息化管理的专业团队，构建信息化建设相应的管理机制，让信息化建设真正落到实处；如果企业没有这样的人才储备，可以找中大咨询这样的公司来做信息化规划。

健康大数据管理与服务专业就业方向如下：本专业学生毕业后可从事各级医药卫生行政管理部门、卫生监督机构中的环境、食品、药品和职业卫生等卫生监督岗位;企事业单位医务保健室、健康保险公司的健康管理服务岗位；社区卫生服务机构、生活保健等健康服务产业中的相关岗位；卫生法律服务机构中医疗纠纷理赔、调解、事务处理岗位等。一、健康大数据管理与服务专业学什么1、本专业学生主要通过学习基础医学、临床医学和预防医学相关知识，接受疾病控制和健康相关行为干预等方面的技术训练，具备开展健康教育、健康指导、卫生保健、卫生信息管理、医疗监督、疾病的预防控制等方面工作的能力。2、主要课程：基础医学概论、高等数学、流行病学、卫生统计学、计算机网络与互联网技术、大数据技术与应用导论、数据库概论与数据结构、大数据查询与处理、数据可视化技术、软件工程、临床医学概论、健康管理概论、健康信息管理、大数据存储与运算、数据仓库与数据挖掘等。二、健康大数据管理与服务专业就业前景1、随着我国医药卫生事业的发展及民众健康意识的不断提升，人口老龄化和城镇化进程加快，城市工作压力大、生活节奏快、饮食结构改变等原因，亚健康人群和慢病人群不断增长，社会对健康服务与管理人才的需求正在增加。2、充沛的市场需求、多样化的专业健康服务需要及巨大的专业人才缺口呼吁全方位的健康服务体系建设及多层次专业化健康服务人才培养，这些都为健康服务与管理专业毕业生就业拓宽了道路、提供了机遇。

可以专插本插广州大学，需要看报考学校的专业大纲，每个专业都会有要求，也有的没要求。可以去学校官网了解。大数据与财务管理，是中国普通高等学校专科专业。该专业修学年限是三年。财务管理主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理，学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识，掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容，例如对企业采取的财务活动和财务成果作出合理的预算、负责监督和控制资金的运动情况、对企业资金进行最有利的调节以实现资金的合理利用。

大数据与财务管理专业就业前景如下:大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。

大数据与财务管理专业就业前景如下:大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。

首先，自我介绍一下，我是就读于财务管理专业的同学，下面我来介绍一下财务管理专业的情况，方便22级的学弟学妹填报志愿参考。专业介绍大数据与财务管理专业，是财务管理专业的别名，是为了适应当前严峻的就业形势改名的。一年的学习中，我越发感觉到专业课的枯燥和繁杂，财务管理专业比较适合有耐心、细心的女生学习，如果你真的很喜欢这个专业而且高考成绩足够优秀，建议你选择中央财经大学、对外经济贸易大学这类名校。中央财经大学校徽财务管理(Financial Management)是在一定的整体目标下，关于资产的购置(投资)，资本的融通(筹资)和经营中现金流量(营运资金)，以及利润分配的管理。财务管理是企业的重要组成部分，主要发挥财务预测、财务决策、财务计划、财务控制、财务分析等职能。大学的财务管理专业除了学习专业课以外，还设有实训课程，我们学校在大一开设手工账实训课程。和金融类等一些相近专业对比，财管专业对数学的要求没有那么高。金融类专业涉及知识面较为广泛，财会类专业注重实操。就业方向上也有差别，金融类专业比较倾向银行、证券等金融机构，财务管理专业主要从事财务岗位。就我们学校而言，本专业主要开设以下课程：主干课程：工商管理、经济学核心课程：会计学原理、中级财务会计、统计学、西方经济学、经济法基础、管理学、会计信息系统、税法、金融学、初级财务管理、中级财务管理、管理会计、审计学、财务报表编制与分析。这里公共课就不一一罗列了，各所学校大同小异，有政治、英语、高数等等。这门专业的女生偏多，也不必担心高数课太难，财会专业的高数主要考察基础知识，而且多数学校只开设一两年。本专业可以考取的证书：英语四六级、计算机证书、初级会计资格证、中级财务会计师、管理会计师、税务师、审计师、注册会计师、特许公认会计师注册会计师就业方向：本专业的就业方向广阔，就业率很高。主要方向有在政府、企业从事财务会计岗位；在会计师事务所从事咨询等岗位；或者在中专从事会计专业的教学，中专教师的人才缺口比较大。如果是普通的财务岗，薪资不高，工作之后要不停地考证才有晋升的空间。就个人的职业规划，我想尝试考研，弥补本科学历的不足。但是会计硕士的竞争力很大，如果考研失败，我会选择在中专当会计教师。

可以专升本。普通专升本必须选择对口专业，成人专升本可以选择任意专业。普通专升本报名条件必须是全日制专科应届毕业生；成人专升本报名条件是具有专科毕业证书即可。 财务管理主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理，学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识，掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容，例如对企业采取的财务活动和财务成果作出合理的预算、负责监督和控制资金的运动情况、对企业资金进行最有利的调节以实现资金的合理利用。

不错。大数据与财务管理专业就业前景还是不错的,大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作,也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。未来发展都会朝着大数据这方面发展,这方面还是比较容易就业的。 大数据与财务管理就业方向 本专业毕业生能够轻松胜任基础会计工作,如会计、出纳、财务、税务、统计等岗位

可以考取财会类的资格证书，主要就是会计师证，大数据与财务管理也是财务管理的一个分支专业，跟财务管理专业其实是差不多的。大数据与财务管理是大学里面的专科专业，主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理。高等学校是大学、学院、独立学院、高等职业技术大学、高等职业技术学院、高等专科学校的统称，简称高校。从学历和培养层次上讲，包括专科、本科、硕士研究生、博士研究生。其中大学一般指综合型普通高等院校。学院包括了医学院、工学院、商学院、师范学院、青年政治学院、管理学院、农学院、政法学院、警察学院、旅游学院、戏曲学院、音乐学院、交通学院、美术学院，高职高专院校包括职业技术学院、职业学院、高等专科学校等。

大数据与财务管理专业就业前景如下:大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。

就业方向与就业岗位 面向企事业单位、会计与税务中介服务机构、政府机关的财务大数据分析、预算管理、投融资管理、成本管理、税务管理、风险管理、财务机器人应用等岗位

大数据在财务管理的作用>1、大数据技术可以提升财务信息收集的精确性。大数据技术就可以利用相应的数据处理模型，使用定量分析与定性分析的收集方法，分门别类的收集出相关的财务信息，提升财务信息数据收集的精确性。2、大数据技术可以提升财务信息预测与评价的工作效率。大数据技术可以对以往的经营活动信息进行有整理与总结、对管理阶层重点考虑的项目可能发生的财务活动、以及可能产生的财务成果进行实习分析、得出精确结论，在最短的时间内向管理人员提供出相应的参考数据，为后续工作、投资项目的选择做好基础性工作。3、大数据技术可以提升财务信息评价的精确性。大数据技术可以利用多维度的结果评价技术，进行立体式、复合式评价，产生多维度的评价结果，供管理阶层或决策者参考。决算数据对财务管理的作用决算数据是单位重要的财务资料，决算工作是财务管理工作中的重要一环。财务决算是财务管理工作成果的反映，也是会计核算工作及时性、准确性、合规性和完整性的集中体现，在财务管理工作中发挥重要的基础性作用。决算数据能够直观地反映企业经营情况与财务状况，使决策者对企业经营运行状况有系统性的认识，为有效制定宏观调控决策提供有力数据保障。企业加强财务管理工作，应当切实重视决算管理，决算管理要求企业必须认真梳理单位户数、银行账户、外币资产、外派人员等基本情况，按要求规范编制决算报表，确保决算数据真实准确。大数据财务管理就业方向大数据与财务管理专业就业方向为在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据会计是建立在大数据计算基础上的、以互联网为媒介，由专门的服务商提供软件、硬件及其维护等服务，客户利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析等功能的在线会计信息系统。

根据查询库课网校显示，统招专升本考试是以省或直辖市组织进行的，不同地区大数据与财务管理专业专升本考试科目不同，所以要有自己所在专升本考试地区为准。例如：1.山东大数据与财务管理专升本考大学语文、高等数学、英语(政治)、计算机。2.江西大数据与财务管理专升本考试科目：政治+英语+信息技术综合卷、专业课。3.贵州大数据与财务管理专升本考试科目：大学语文/高等数学、英语、专业课。4.重庆大数据与财务管理专升本考试科目：大学语文/高等数学、大学英语、计算机基础。财务管理主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理，学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识，掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容，例如对企业采取的财务活动和财务成果作出合理的预算、负责监督和控制资金的运动情况、对企业资金进行最有利的调节以实现资金的合理利用。

大数据与财务管理专业就业方向计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据会计是建立在大数据计算基础上的、以互联网为媒介，由专门的服务商提供软件、硬件及其维护等服务，客户利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析等功能的在线会计信息系统。大数据财务管理就业方向大数据与财务管理专业就业方向为在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据会计是建立在大数据计算基础上的、以互联网为媒介，由专门的服务商提供软件、硬件及其维护等服务，客户利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析等功能的在线会计信息系统。大数据与财务工作的关系大数据时代扩大了财务人员的视野，对财务人员的综合素质提出了更高的要求，对财务管理工作有着深远的影响。财务工作不再局限于传统的财务领域范畴，而是向研究开发、销售策略、人力资源等多个领域延伸和渗透；同时使一些原本不属于传统财务范畴的工作进入了财务管理的视野。此外，风险管理、信用管理、作业成本管理等都将进入财务视野，比如，要判断某个客户的经营状况，只看其财务报表是不够的，还需要多渠道收集信息。此时，财务不仅仅局限于所在部门，更学会了与业务部门沟通合作，获取多方数据后再进行整理和分析。因此，大数据时代给财务工作带来了巨大改变，使财务工作将更加趋于高效性和综合性。

大数据与财务管理专业就业前景如下:大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。

大数据与财务管理专业主要学习的课程有：管理学基础、会计基础、财务Python基础、财务会计、成本计算与管理、税务管理与筹划、管理会计实务、Python财务分析与可视化、Python财务预决策、内控制度设计、财务共享与智慧财税、数字化管理会计等。大数据与财务管理专业培养具备理财、管理、经济、金融等方面的财务管理基本理论知识，具备新技术应用和实践能力，熟悉财经法规，具有良好的职业道德和出色的沟通能力，能在工商、金融企业、事业单位及政府部门从事财务、金融管理以及教学科研工作的高级专业技能人才。扩展资料：专业特色：面对数字化、智能化、全球化的大变局，人工智能技术发展迅速，企业财务管理智能化是大势所趋，它将会深刻影响企业的管理模式。不仅培育学生分析和解决财务管理问题的基本能力，也注重提高数据分析、业财融合的思维，为企业创造价值，着力增强学生服务社会能力，促进学生德育、智育、体育、美育等方面的全面发展。就业方向：主要面向各类企事业单位、大数据服务机构、财务咨询服务公司等单位就业，从事大数据分析、资金管理、成本费用管理、财务咨询、税务筹划、货币资金收付、各类经济业务事项核算等工作。

行行出状元，主要你优秀，哪个行业都可以出彩

大数据财务管理专业是学什么?财务管理学比会计学学得全面,广泛,但核心还是会计学,主线是从基础会计到中级财务会计,成本管理再到高级财务会计;从初级财务管理,到中级财务管理,国际财务管理再到高级财务管理.当然基础性的微观经济学,宏观经济学是必须的,这个考研也是重点.辅助性的就是市场营销学,金融学和管理学这些必修的.边缘点的就是一些选修了,看你的兴趣了,什么财政学保险学excel、vb等等,到了大三会分专业方向,工程财务管理,企业财务管理,课程就会分得更细.财务管理和会计专业有什么不同?财务管理:运用管理知识、技能、方法,对企业资金的筹集、使用以及分配进行管理的活动.主要在事前管理、重在"理".对比会计,其是在资金的使用前和使用中的管理,也包括使用后的管理.即如何使用企业的资金、筹集企业的资金也会在资金用完以后,进行反思评估资金运用的是否合理.会计专业:以资金形式,对企业经营活动进行连续地反映、监督和参与决策的工作.主要.在事后核算,重在"算",即做账.日常工作负责把企业的发票等票据做成会计凭证,再登记入账,编制报表.实质是,把已经发生的经济业务系统的核算一遍,以便报表使用者可以很清晰的看到企业的各项业务,各项资产的金额,以及本期实现的收益.会计学主要学习会计、审计和工商管理方面的基本理论和知识,需要学生有耐心细心的性格."会计师管钱的",会计做的帐以及报表,是财务管理者最重要的数据来源,财务管理分析大部分就是使用报表的数据,所以会计从事的工作又是财务管理工作有序进行的基础.财务管理主要学习财务、金融管理方面的基本理论知识."财务管理是管会计的".财务管理比会计要更加侧重财务分析,从而对企业今后的发展提出战略性的建议,并参与到企业的管理工作中.大数据财务管理专业是学什么?财务管理专业虽然说要比会计专业学习的要多,但是会计是基础的.会计是把已经发生的经济业务进行核算,而财务管理是如何使用企业的资金和筹集企业的资金,在最后进行评估资金运用的是否合理.

大数据与财务管理好一些。基本上差不多。1、定义不同:大数据与会计学是指以资金形式,对企业经营活动进行连续的反映、监督和参与决策工作。大数据与财务管理是指运用管理知识、技能、方法,对企业资金的筹集、使用以及分配进行管理的活动。2、专业课程设置不同:大数据与会计学更加笼统,会学习到很多大数据与会计知识,但是都不是很精通,而大数据与财务管理则有侧重,在财务的基础上,侧重管理,能在大数据与财务管理这一方面做到相对精通。除了公共课程以外,大数据与财务管理一般会比大数据与会计学多高级大数据与财务管理、财务分析等。大数据与财务管理专业有财务方面的课程,还有管理方面和国际贸易类的课程。3、侧重点不同：大数据与会计学主要在事后核算,重在“算”。简单来说就是做账,把公司的发票等票据做成大数据与会计凭证,再登记入账,然后编制报表,以便公司管理层可以清晰地看到企业的各项业务,资产的金额是否实现本期收益。大数据与财务管理主要在事前管理,重在“理”。倾向于对资金在使用前,使用中,使用后的管理。简单的说就是如何使用公司的资金,如何筹集公司的资金,使用后反思下这么用是否合理。

大数据与财务管理专业的关键课程内容有：会计、管理方法会计实操、ERP业财一体化、税务筹划操作实务、财务管理操作实务、计算成本与管理方法、投资与理财、财务报表分析、资产报告评估等理实一体化课程内容。初级会计实务实训、财经创意文案实训、财经三维仿真认知能力实训、会计实训、税务总局运用实训、业财一体化运用实训、业税务总局综合性实训、财经数据统计分析实训、财经三维仿真综合性实训、会计工作岗位综合性实训、顶岗实习等实训见习课程内容。大数据与财务管理专业致力于塑造了解会计解决和我国财经相关法律法规，可以从业大数据财务报表分析、智能财税管理方法、成本管理、成本控制、绩效考核管理、内控制度等工作中，具备极强的学习培训能力、沟通交流能力、实践活动能力、自主创业能力、社会发展融入能力、可持续发展观能力及其优良职业道德规范和创新意识的高质量技术性技能型人才。学员毕业之后能够在中小型企、机关事业单位、专业组织（会计公司、资产报告评估企业、财税咨询企业），从业财务出纳、会计账务处理、金融机构清算、税务申报、财务报表分析、资产筹资、投资项目管理方法、统计分析结转等工作中；在投资理财企业、证劵组织、股权投资基金企业、保险公司从业商务咨询和业务流程代理商、投资理财服务项目等工作中。

大数据和财务管理就业方向如下：就业方向：大数据与财务管理主要面向国家机关、事业单位、工商企业、金融企业、非营利组织、社会中介机构等单位，从事会计核算、资金管理、资产管理、投资管理、预算管理、财务分析等财务管理工作， 以及为单位领导制定各项财务决策提供必要的财务信息支持。大数据与财务管理专业毕业生可就业于大中小型企业、会计师事务所、税务师事务所.证券公司、财务公司、基金公司、银行、保险公司、星级酒店、商旅服务业等单位的相关财会、管理岗位。专业定义：财务管理主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理，学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识，掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容。例如对企业采取的财务活动和财务成果作出合理的预算。大数据和财务管理的重要作用：1、有效提升预算管控力度依靠大数据加大预算管控力度，有助于确保企业财务管理工作的顺利开展。大部分企业预算管理工作模式仍然处于初期发展阶段，实际预算编制过程中缺乏充足的数据支持，年度预算编制工作效率难以得到有效提升，不利于保障经营预测数据的准确性和客观性。2、促进企业财务管理人员角色转变角色的转变为大数据背景下的财务管理模式创新带来了基础支撑。企业财务管理工作的实施阶段，目前主要是由财务管理工作人员进行数据信息整理、记录和核对，并展示给企业管理人员的单一模式。3、提升数据处理效率企业还需要对管理程序予以简化处理，减少因问题复杂化影响工作效率的提升。企业使用大数据技术，能够从根本上规避从信息收集、处理到分析全过程的被动局面，实现财务管理工作由量到质的根本性转变。

大数据与财务管理专业是什么大数据与财务管理专业是中国普通高等学校专科专业，属财务会计学类专业，基本修业年限为三年。大数据与财务管理专业主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理，学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识，掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容。大数据与财务管理专业主修课程包括《基础会计》、《管理学》、《西方经济学》、《财务管理》、《国家税收》、《财务会计》、《成本会计》、《证券投资分析》、《财务报表分析》。大数据与财务管理专业毕业生主要在工商、金融企业、事业单位及政府部门从事财务、金融管理以及教学、科研方面工作。大数据与财务管理专业从事的职业有会计、出纳、审计、银行专员、理财顾问、证券代表。 相关知识点，可以点击查看： 大数据与审计专业是什么 统计与大数据分析专业是什么 大数据财务管理专业是学什么?财务管理学比会计学学得全面,广泛,但核心还是会计学,主线是从基础会计到中级财务会计,成本管理再到高级财务会计;从初级财务管理,到中级财务管理,国际财务管理再到高级财务管理.当然基础性的微观经济学,宏观经济学是必须的,这个考研也是重点.辅助性的就是市场营销学,金融学和管理学这些必修的.边缘点的就是一些选修了,看你的兴趣了,什么财政学保险学excel、vb等等,到了大三会分专业方向,工程财务管理,企业财务管理,课程就会分得更细.财务管理和会计专业有什么不同?财务管理:运用管理知识、技能、方法,对企业资金的筹集、使用以及分配进行管理的活动.主要在事前管理、重在"理".对比会计,其是在资金的使用前和使用中的管理,也包括使用后的管理.即如何使用企业的资金、筹集企业的资金也会在资金用完以后 ,进行反思评估资金运用的是否合理.会计专业:以资金形式,对企业经营活动进行连续地反映、监督和参与决策的工作.主要.在事后核算,重在"算",即做账.日常工作负责把企业的发票等票据做成会计凭证,再登记入账,编制报表.实质是,把已经发生的经济业务系统的核算一遍,以便报表使用者可以很清晰的看到企业的各项业务,各项资产的金额,以及本期实现的收益.会计学主要学习会计、审计和工商管理方面的基本理论和知识,需要学生有耐心细心的性格."会计师管钱的", 会计做的帐以及报表, 是财务 管理者最重要的数据来源,财务管理分析大部分就是使用报表的数据,所以会计从事的工作又是财务管理工作有序进行的基础.财务管理主要学习财务、金融管理方面的基本理论知识."财务管理是管 会计的".财务管理比会计要更加侧重财务分析,从而对企业今后的发展提出战略性的建议,并参与到企业的管理工作中.财务管理专业虽然说要比会计专业学习的要多,但是会计是基础的.会计是把已经发生的经济业务进行核算,而财务管理是如何使用企业的资金和筹集企业的资金,在最后进行评估资金运用的是否合理.

大数据与财务管理专业就业前景如下:大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。

高考 填报志愿 时，大数据与财务管理 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。 1、培养目标 本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和财务管理基本理论及相关经济、金融、会计、税务、管理等知识，具备会计核算、智能成本核算与管理、项目投资与证券投资管理、筹资管理、全面预算管理、运营管理、税费计算与申报、财务分析、内部控制与风险管理、大数据工具应用等能力，具有工匠精神和信息素养，具有中华优秀传统文化等良好的科学素养与人文素养，能够从事财务大数据分析、预算管理、投融资管理、成本管理、税务管理、风险管理、财务机器人应用等 工作 的高素质技术技能人才。 2、 就业 方向 面向企事业单位、会计与税务中介服务机构、政府机关的财务大数据分析、预算管理、投融资管理、成本管理、税务管理、风险管理、财务机器人应用等岗位（群）。 3、主要专业能力要求 具有独立完成日常经济业务的会计核算能力，具有应用财务软件、智能化工具进行会计账务处理的能力； 具有利用成本管理的智能工具，科学编制成本计划， 高质量开展产品成本的核算、成本分析、成本控制及绩效评价的能力； 具有投资项目决策、证券投资决策、筹资决策、营运资金管理、收益分配决策的能力； 具有应用智慧化税控系统进行各种税费计算与申报的能力； 具有独立进行本量利分析、利润预测、产品开发决策、定价决策的能力； 具有运用内部控制方法与技术，科学制订企业内部控制制度和控制流程的能力； 具有适应产业数字化发展需求的基本数字化管理，应用大数据技术进行业务财务数据收集、清洗、整理、挖掘，并撰写财务分析报告的能力； 掌握支撑本专业可持续发展必备的信息技术，具有 Web 应用、Excel 文档、财务票据、银企业务功能的自动化处理、识别或实现，以及财务机器人应用流程调试等能力； 具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。 4、主要专业课程与 实习 实训 专业基础课程：会计基础、经济法基础、财政金融基础、统计基础、大数据技术应用基础、经济学原理、企业管理基础。 专业核心课程：企业财务会计、智能化成本核算与管理、财务管理实务、企业纳税实务、管理会计、财务大数据分析与可视化、内部控制与风险管理、财务机器人应用。 实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行会计核算、预算管理、投融资管理、成本管理、财务大数据分析、内部控制、风险管理、财务机器人应用、智能财税等实训。在企事业单位、会计与税务中介服务机构、政府机关等单位进行岗位实习。 5、职业类 证书 举例 职业资格证 书 ： 会计专业技术资格 职业技能等级证书： 大数据财务分析、智能财税、企业财务与会计机器人应用 6、接续专业举例 接续高职本科专业举例： 大数据与财务管理、大数据与会计 接续普通本科专业举例： 财务管理、会计学