国内有哪些大数据公司？

1、首先，可以按业务需求分类保护数据。如分成“公开”、“内部”、“秘密”和“绝密”等类别。2、其次，数据加密。加密技术在最近几年来有着良好的发展，消除了早期在性能和部署方面的障碍。企业应该确保把加密机制正确地实施到所有敏感回数据，无论数据在哪里保存，也不管数据如何传输。3、第三，访问控制。要严格执行界定良好的访问控制政策并持续监控访问路径，以确保访问控制策略的正常执行。4、第四，机构应该保护数据的传输安全性。5、最后一点是最好数据的安全备份，在人为操作破坏或物理删除时还可以在进行恢复。

保护企业隐私

可以在工商局或者全国征信系统查找企业的信息。方法是打开浏览器，输入全国征信系统，点击“搜索”按钮。在弹出的浏览器中选择征信系统绿盾，进入系统页面。在进入的页面中输入要查询的名称或者信用编码，单击“信用”按钮。在弹出的页面中，出现所有同名公司列表，选择正确的公司名称，点击进入即可查找详细信息。工商行政管理局是政府主管市场监管和行政执法的工作部门。设立国家工商行政管理总局（正部级），为国务院直属机构。中国人民银行征信系统包括企业信用信息基础数据库和个人信用信息基础数据库。其中企业信用信息基础数据库始于1997年，并在2006年7月份实现全国联网查询。截至2014年底，该数据库收录企业及其他组织共计1000多万户，其中600多万户有信贷记录。个人信用信息基础数据库建设最早始于1999年，2005年8月底完成与全国所有商业银行和部分有条件的农信社的联网运行，2006年1月，个人信用信息基础数据库正式运行。截至2015年，该数据库收录自然人数共计8.7亿人，其中3.7亿人有信贷记录。央行征信系统的主要使用者是金融机构，其通过专线与商业银行等金融机构总部相连，并通过商业银行的内联网系统将终端延伸到商业银行分支机构信贷人员的业务柜台。征信系统的信息来源主要也是商业银行等金融机构，收录的信息包括企业和个人的基本信息，在金融机构的借款、担保等信贷信息，以及企业主要财务指标。

企业想好获得好的防泄密策略，取决于企业对安全的认知。如果对于纸质型文档数据，要注重合理归档和人员管理，定期整理和复印，严管文件调阅。但是现在很多企业数据多以电子文档为主，面临的风险更加多样化，包括员工误删、外发，网络攻击、电脑损坏、服务器宕机等，所以我们可以从人为、网络攻击、服务器入手。1、人为因素我们是建议用系统代替人工监管，比如云盒子系统采用的是12级权限，每个员工和岗位分配专属权限，可以做到这些文件允许A类岗位人员可预览，B类岗位人员可编辑下载、C类岗位人员不可见，禁止越权现象。2、网络攻击现在网络攻击层出不穷，建议是关闭445、139等高危端口，用内部传输通道替代Windows共享和邮件发布，部署专业的消杀软件，及时修补漏洞，最后数据再进行加密存储。有不少企业云盘是自带加密算法的，也可以集成其他的加密软件，文件在上传、传输、存储过程中都能得到有效防护。3、服务器宕机服务器宕机或者被攻击造成数据丢失，最好的解决方法是备份，推荐异地备份、异机备份、云备份等方式，鸡蛋不要放在同一个篮子里，更安全。企业如何部署安全有效的数据防泄密策略的思路已经写完，如果有用的话，点个赞吧

108万家全国规模以上工业企业总数约有108万家。根据查询相关公开信息显示:浙江省的规模以上工业企业总数约为17万家,江苏省为15.9万家,山东省为13.2万家,广东省为12.7万家,河北省为8.6万家。

1、中华联合网（www.peacehall.com）:中国企业黄页、企业简介查询、企业联系方式、全国企业信用信息等。 2、企业及行业市场信息网（www.enterbase.com.cn）：企业黄页查询、企业简介查询、全国企业信息及行业趋势分析等。 3、中国发展网（www.zgn.net.cn）：政府定购、全国企业名录、中国企业网黄页、企业资质查询等。 4、中国中小企业网（www.cmmci.com）：全国企业名录、污染企业查询、企业信用等。 5、中国污染企业监测网（www.cnepc.gov.cn）：污染企业信息查询、发布污染企业公告、自行监测结果报告等。

传统行业和互联网行业的数据分析在数据收集、数据处理、数据分析方法和应用领域方面存在一些区别。数据收集方面：传统行业的数据通常来源于企业内部，如生产、销售、财务等系统，或者来自外部数据源，如行业报告、政府数据等。而互联网行业的数据则更多来自用户的行为数据，如点击、浏览、搜索等。数据处理方面：传统行业的数据通常比较结构化，可以直接进行分析。互联网行业的数据则更加灵活，多是非结构化的文本、图像等数据，需要进行预处理、清洗和转化才能进行分析。数据分析方法方面：传统行业的数据分析方法更加经典，常用的有统计分析方法、规划方法、运筹学方法等。而互联网行业则更多使用机器学习、深度学习等方法来进行数据分析。应用领域方面：传统行业的数据分析主要应用于管理决策、战略规划、资源配置、市场营销等领域，帮助企业提高效率、降低成本、增加利润。互联网行业的数据分析则主要应用于用户画像、推荐系统、广告投放、决策支持等领域，帮助企业提高用户体验、提升转化率、增加收益。

工业企业数据一年20TB左右。调查显示，我国工业企业的数据资源存量普遍不大，66%的企业数据总量都在20TB以下，还不到一个省级电信运营商日增数据量的十分之一；管理手段比较落后，51%的企业仍在使用文档或更原始的方式进行数据的管理。数据孤岛情况普遍，企业对自身可用的数据资产缺乏全面了解。无论从管理手段上，还是技术手段上，都远远不能支撑工业互联网发展应用后数据管理的风险和复杂度。

在一个企业中，数据分析工作的好坏将直接影响到企业以后的发展战略规划，以及企业管理者对于重要事件的决策。其重要性主要体现在以下几个方面： 1.数据分析可以帮助企业管理者很好的了解企业的运营情况。 2.数据分析报告能够将企业的生产、经营、管理等状况客观而又完整的展现出来，其准确性和可靠性远高于其他资料。 数据分析其实是一个对数据进行深度加工的过程，在这个过程中，可以及时有效的发现数据是否存在突然上升或者下降的现象，并可以对异常升降的数据进行检验、分析和修正，使数据的准确性得到保证，提升分析报告的可靠性。企业数据分析对收集到的第一手数据的精确性要求很高，这就要求企业对数据统计工作严格要求，杜绝企业内部弄虚作假等不良现象的存在，从而强化企业的数据管理力度，提高第一手数据的准确性。 好的数据分析需要企业管理者的高度关注，并进行严格把关，防止滥竽充数，从而使企业的监管力度得到加强。 随着大数据时代的来临以及互联网技术的飞速发展，在企业的日常经营管理中，数据无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的发展、决策有着十分重要的作用。硕科认为数据分析不仅对企业的可持续发展有显著的影响，同时为企业的改革计划，转型策略以及方向的正确性提供有效的数据支撑。 产业经济监测、预测与政策模拟平台在企业数据分析领域不断探索和创新，通过数据分析促进企业研发、制造和营销模式转型，全程助力业务增长，提高IT投资回报率。

企业数据泛指所有与企业经营相关的信息、资料，包括公司概况、产品信息、经营数据、研究成果等，其中不乏涉及商业机密。

企业的大数据来源可以包括多个方面：1. 内部数据：企业自身产生的各种数据，包括销售数据、客户数据、员工数据、财务数据等。2. 外部数据：来自外部的数据源，如市场调研数据、行业报告、政府公开数据等。3. 社交媒体数据：企业可以通过监测社交媒体平台上的数据，了解用户对产品或服务的评价和反馈。4. 网络数据：通过网络爬虫等技术，采集互联网上的数据，如竞争对手的信息、行业新闻等。5. 传感器数据：一些企业可能会使用传感器等设备收集物联网数据，如生产设备的运行状态、产品的使用情况等。6. 第三方数据：企业可以购买或合作获取第三方数据，如市场调研公司提供的数据、数据服务提供商的数据等。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情

行业协会、统计局、社会调查机构等。

这个很麻烦的，我教你吧

在电脑上看先从换壁纸开始，首先，在桌面上点右下角的那个图标进入个性设置，或者点手机上的menu键，然后点个性化设置，如下图； 这里我们可以看到几个选项，场景、皮肤、壁纸、锁定屏幕，这几个就是HTC手机美化的基本功能和操作，我们这里以壁纸为例讲解，其他的也都类似。选择壁纸后，一般会让你选择用什么哪种壁纸，【HTC壁纸】是系统自带的壁纸，【动态壁纸】很明显就是一些可以动的壁纸，动态壁纸一般比较绚丽，但是会比较费电，建议大家体验使用，但不太适合长期使用。再有一个就是【相册】，这个就可以将自己拍摄的一些照片或者自己喜欢的图片设置为壁纸，如图： 通过相册找到自己喜欢的图片后，选择该图片，然后调整图片的大小，保存即可设置为壁纸。 再看下自己的桌面，壁纸是不是变了呢，发挥你的想象力，把你的手机做的更具个性吧。设置动态壁纸跟这个是一样的，甚至比较简单，因为大部分时候动态壁纸都是系统内置的一些，进去选择就可以了，当然也可以自己安装一些动态壁纸，安装后的动态壁纸也是从刚才那里的动态壁纸之处设置。

商业计划书参考格式摘要：（引导并说服投资者完整阅读商业计划书）机会（清楚解释这一点），管理小组资格（包括过去的成功经历），市场（市场规模和股份预期值），竞争优势公司（你是谁）公司历史，公司规模及高级管理人员（总经理，财务管理、技术总管及营销总管）的业务水平、经历、业绩及持股情况，公司的地址和设施。产品/服务（生产什么以及为什么你的产品比同类产品来得好）产品/服务说明：公司目前所有产品清单极其使用领域，产品处于何种阶段，产品的创新处，在国内外领先程度（提供相关证明材料）。竞争比较：国内外主要竞争对手产品开发情况或产品销售情况，与其相比贵公司的优势或劣势管理小组（告诉他们为什么完善的管理能够使商业计划得以顺利进行）组织结构；管理小组：公司重要股东情况，董事会成员的简历，公司员工激励制度，奖惩分配及员工持股情况简介；人事计划（所需人员及工资）市场（使投资者相信你的产品/服务拥有市场并且知道你市场的力量）市场组成部分，目标市场，市场走势和发展，竞争（别人的优势和劣势，你是怎样比较的），竞争优势（为什么你的产品/服务比你的竞争对手强）市场销售和促销（详细阐述你将如何销售你的产品/服务）销售渠道，促销/广告，定价，客户服务风险及外界因素（你们的风险是什么）影响收益的因素：政治，经济萧条，价格上扬，经济走势战略（你的目标和你将如何实现你的目标）短期目标和长期目标，竞争优势财政方案（具体的财政预算数据）所需资金（金额，用途、资金使用率），产品价格及生产成本3-5年的收益损失方案；资金周转，资产负债表；创业投资退出方式安排总结（概括全文）他们为什么要投资你的公司？是什么使得这一商机变得格外特别…….为什么你会成功。

企业大数据实战案例一、家电行业　　以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。　　目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。　　基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。　　那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。　　一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。　　该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。　　二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。　　该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。　　二、快消行业　　以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。　　此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。　　实现过程：　　1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；　　2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；　　3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。　　因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。　　三、金融行业　　对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。　　在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

全面质量管理是以产品质量为核心，建立起一套科学严密高效的质量体系，其中“以数据说话的观点”尤为重要。而且全面质量管理的常用七种工具都离不开统计数据（1.统计分析表法和措施计划表法；2.排列图法；3.因果分析图法；4.分层法；5.直方图法；6.控制图法；7.散布图法）。

　　导语：对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。那么企业如何进行数据化管理，一起了解一下吧！ 　　然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。 　　在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。 　　一、明确数据化管理的基本要求 　　1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 　　2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。 　　3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。 　　4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。 　　二、以目标管理为基础拓展数字化管理的空间 　　数据化管理是以财务管理和目标管理为基础，由内向外拓展的。企业在战略目标的指导下，将长期经营目标的所确定的数据向年度进行分解，年度向季度、月度分解，形成了一个金字塔式的数据链。企业各个职能部门围绕着这个时段核心数据设计自己的工作计划，确定自己所要完成数量目标。这样的数据指标就成为管理和工作的中心。工作的所有结果是为完成数量目标进行的。 　　从目标管理的角度来看，更多的是财务数量指标，财务指标为核心数据是毋庸质疑的，但核心数据目标的完成是由其他数据支撑的。如：企业员工的满意度，客户的满意度，销售终端增长数量的速度，企业投入新技术开发的.费用，高技术人员占员工的比例等等诸多数量指标，都是用于支持财务数据目标实现的基础。因为很多工作都是依据这些数量指标进行分解，进行分析总结，进行改进和调整。 　　因此，我们在进行数据管理中，各个业务单元必须让数据化向企业管理的每一个角落延伸，使其在管理流程、标准及各个模块都有数据量化的清晰足迹。这样我们围绕着数据进行工作，工作效率和效果将有更多的保障。 　　三、数据化运用管理必须与制度化、流程化、图表化的连接 　　在我们很多企业，数据化管理主要就是财务数据，和其他方面看起来似乎没有关系，实际在管理运用上，离开制度化和流程化，数据化管理就没有根基，无法进行有效管理。 　　数据化管理讲究的是系统分析，科学评估。 　　只有深刻了解其过程的每个环节及其特点，确定出标准、流程，才能够制定出科学的决策与管理办法。如生产管理中，管理者选择合适且技术熟练的工人，进行工时、动作、材料研究，在试验过程中把工人的每一项动作、每一道工序、每一种材料所使用的数据都准确记录下来，就可得出完成该项工作所需要的总时间、总材料，据此定出一个工人“合理的时、日、月工作量和材料消耗量”。并将规程和标准的操作流程编写成书面材料，按照此教育训练员工。 　　通过制度化的管理要求，长期不懈的执行，这样数据化在制度化的基础上与流程化、标准化连接起来。就有一个基本保障。如果同时就生产中的各个要素进行整理成规范的表格，按照规范进行填写，并规定统计、分析、上报时间，这就在生产管理中就形成数据化管理的基础。如这样的管理长期坚持，不断修正和完善，长此以往累积成企业一整套规范运作的规程与习惯，同样也可构成企业独特的核心优势。 　　四、必须为数据化管理的设计载体 　　企业都会每天产生大量的数据，如生产数据、库存数据、财务数据、产品数据，销售数据等。但其必须有一个合适的载体进行运转，使其能产生有效价值，这就需要我们设计一个载体——专业化的图表（或表单）或专业的管理软件。这样我们一方面可运用图表等工具进行整理分析，一方面可借助计算机信息软件技术进行有效快捷的管理活动，但现在许多中小企业在粗放式管理阶段还无法进行计算机软件技术的应用。因此，我们就图表工具的应用进行简要的阐述。 　　表单设计从非专业角度可以讲，咨询公司顾问更多使用的数据分析工具。我们管理者更多的使用的是统计工具。这就我们从财务管理和统计管理方面设计各种表格。进行归纳和总结。 　　企业在进行管理图表或表单设计上，必须根据自身的具体情况，设计合理和完善的表。如：日常营业表单、各类费用表单、各类经营管理表单、人力资源相关管理表单等各种表单，并将表单收集的数据按部门分、按级别分、按要求分、按经营分、按时间分等进行分类。设计好编号、类别，等级、审核、制表、抄送等相关信息。将这些信息按照标准的流程进行填写、审核、分析和管理，以便使管理活动更加富有成效。 　　特别是产供销一体化的企业，管理活动复杂，表单众多，在没有管理软件应用支持的情况下，这就需要管理者对一些“共性表”进行合并和筛检，对“个性表”进行优化，尽可能使表单管理简要化，一些繁杂可有可无的表单需要及时整理处置，以减少表单管理的复杂性。在进行表单等工具的设计和管理上，我们以电脑操作系统为最基础的工具，它的许多基本功能就可实现和掌握数据化管理的使用工具。 　　当然，如企业条件许可，也可引进管理软件的进行应用，来提高管理效率。用图表或计算机进行数据积累、数据分析、建立相关模块，同时确立分析方法、构建数学模型、设计应用系统、提供决策支持等。使用各种方法挖掘数据应用技术，管理效率会得到进一步的提升。

企业数据对企业具有很高的价值，包括财务数据、业务数据、员工个人数据等，企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。然而，所谓的企业数据从当前状态变得日渐陈旧，虽然以某种形式进行存储，但是难以进行分析和检索。这些数据有着重大的意义，企业需要有一个专门的地方来分析它，以挖掘各种潜在的商机，这就是数据湖产生的原因。企业数据主要分为3大类主数据(master data)，指的是详细描述企业内部主要实体的数据。通过观察主数据可以了解企业涉及的业务。这些数据通常由不同部门管理和掌握。其他类别的数据，需要利用主数据来产生价值。事务数据(transaction data)，指的是各种应用程序(内部或外部)在处理企业内的各种业务流程时产生的数据。事务数据也包括人员相关的数据，虽然某些时候并不属于业务数据，但这部分数据也非常重要。分析这部分数据，可以帮助企业优化业务这些数据也依赖于主数据，并经常引用主数据。分析数据(analytic data)，实际上指的是来源于前两类数据的数据。这部分数据是对企业中的各种实体(主数据)的深入分析，同时结合事务数据，为企业提供积极的建议，经过必要的调研之后，这些建议可以被企业采纳。大多数企业都有管理这几类数据的机制，通常叫作企业数据管理(Enterprise Data Management，EDM)。

私有云分布式存储咯，建立自己的私有云，文件后台备份共享，权限使用，安全水印，像一粒云私有云盘，两百多项功能，后台操作记录一目了然，精确到个人操作动向~安全保障还不是稳稳的。

针对您说的问题咱们可以从两个方面来说理解 1、首先，你得明白什么是主数据： 主数据是指用来描述企业核心业务实体的数据，是企业核心业务对象、交易业务的执行主体。是在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用和各系统之间进行数据交互的基础。从业务角度，主数据是相对“固定”的，变化缓慢。主数据是企业信息系统的神经中枢，是业务运行和决策分析的基础。例如供应商、客户、企业组织机构和员工、产品、渠道、科目COA、BOM 等。（主数据的定义引用《数据资产白皮书》内容） 简单的来说就是企业各部门以及各业务系统中常用的数据，可定义为企业的主数据。 2、 从上面的问题咱们还可以引申出一个问题，就是企业为什么要做主数据： 主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，降低成本和复杂度，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

1，企业领导层对大数据的认知随着时代的变迁，商业模式已经发展过度到了数据时代，相较于以前营销为王的商业模式，大数据更能给现代企业创造价值，正所谓火车跑的快，全靠车头带，企业各部门领导者，甚至是老板本人，能对大数据应用有一个正确的认识，则更能把握企业发展前进的方向与命脉。2，公众才是企业的决策者在中国，许多的企业都是一人掌天下，老板往往把握着企业的命运和未来，但在大数据时代里，企业将慢慢树立以社会公众为决策主体的观念，决策的理念由狭隘的企业领导层转移到社会公众上，通过媒体、社交网络等平台收集社会公众的意见和观念，形成内外双向的大数据挖掘和分析，以提高决策的广泛性，合理性，正确性。3，打造好信息化的基础，才能挖掘积累出大数据库企业以信息化为基础，才能实现大数据挖掘，积累和分析，企业所有的产品数据、运营数据、供应链数据和外部数据都是来自于信息化系统，因此打好信息化基础就变的尤为重要了，完善信息化基础，让数据来源更真实和可靠。4，便捷高效的大数据分析系统大数据是一个海量的资源池，甚至如汪洋大海一般让人望而生畏，那么这样一个海量的资源池，企业怎样才能充分且高效的去吸收它的营养呢？这就需要一个高效率的云计算系统才能很好的完成这个任务，一个高效的云计算系统，可以使大数据里的资源合理分配，充分利用，给且的分析研究部门带来便捷，让工作效率得到显著的提升。在未来大数据将成为最重要的经济资产，谁掌握了它便是掌握了竞争力，企业应与时俱进，敞开胸怀迎接大数据，重视大数据，利用大数据，在茫茫商海，乘风破浪，驶向远方。

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征信就像一个人的信用身份证，每个人有对应的信用评估。征信报告显示个人基本情况，信用程度等等。征信不好的在生活中多处受影响。网贷信用大数据是各个网借贷平台集合的信用数据。个人征信对银行信用有影响。在银行贷款买房买车、办理信用卡等，银行也会关注你网贷信用程度，避免你无偿还能力而坏账。所以不管是网贷还是各平台都别贷而不还。及时注意自己的信用大数据。在银行可查看或者各权威平台，如“行信快查”在薇信就可查看

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

　　数据的准确性 　　数据的准确性(Accuracy)是指数据的采集值或者观测值与真实值之间的接近程度，也叫误差值，误差值越大，数据的准确度越低。数据的准确性由数据的采集方法决定的。 　　数据的精确性 　　数据的精确性(Precision)是指对同一对象在重复测量时所得到的不同观测数据之间的接近程度。精确性，也叫精准性，它与数据采集的精度有关系。精度越高，要求数据采集的粒度越细，误差的容忍程度也越低。 　　例如在测量人的身高时，可以精确到厘米，多次测量结果之间的误差只会在厘米级别;在测量北京到上海的距离时，可以精确到千米，多次测量结果之间的误差会在千米级别;用游标卡尺测量一个零件的厚度时，可以精确到 1/50 毫米，多次测量结果之间的误差也只会在 1/50 毫米级别。因此，可以说采用的测量方法和手段直接影响着数据的精确性。 　　数据的真实性 　　数据的真实性，也叫数据的正确性(Rightness)。数据的正确性取决于数据采集过程的可控程度。数据采集过程可控程度高，可追溯情况好，数据的真实性就容易得到保证，而可控程度低或者无法追溯，则数据的真实性就难以得到保证。 　　为了提高数据的真实性，采用无人进行过程干涉的智能终端直接采集数据，能够更好地保证所采集的数据的真实性，减少人为干预，减少数据造假，从而让数据更加准确地反映客观事物。 　　数据的及时性 　　数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据。例如企业在月初会对上个月的经营和管理数据进行统计和汇总，此时的数据及时性是指这些数据能否及时处理完成，财务能否在月度关账后及时核算。数据的及时性是数据分析和挖掘及时性的保障。如果企业的财务核算流程复杂，核算速度缓慢，上个月的数据在本月月中才能统计汇总完成，那么等需要调整财务策略的时候，已经到月底了，一个月已经快过完了。特别是当企业做大了之后，业务覆盖多个市场、多个国家，如果数据不能及时汇总，则会影响到高层决策的及时性。数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，为了提高数据的及时性，越来越多的企业采用管理信息系统，并在管理信息系统中附加各种自动数据处理功能，在数据上传到系统中之后自动完成绝大部分报表，从而提高了数据处理的效率。使用计算机自动处理中间层数据是提高企业数据处理效率的有效手段。 　　企业除要保证数据采集的及时性和数据处理的效率外，还需要从制度和流程上保证数据传输的及时性。数据报表制作完成后，要及时或者在要求的时间范围内发送到指定的部门，或者上传到指定的存储空间中。 　　数据的即时性 　　数据的即时性包括数据采集的时间节点和数据传输的时间节点，在数据源头采集数据后立即存储并立即加工呈现，就是即时数据，而经过一段时间之后再传输到信息系统中，则数据的即时性就稍差。例如一个生产设备的仪表即时地反映了设备的温度、电压、电流、气压等数据，这些数据生成数据流，随时监控设备的运行状况，这个数据可以看作即时数据。而 　　当将设备的即时运行数据存储下来，用来分析设备的运行状况与设备寿命的关系时，这些数据就成了历史数据。 　　数据的完整性 　　数据的完整性是指数据采集的程度，即应采集的数据和实际采集到的数据之间的比例。例如在采集员工信息数据时，要求员工填写姓名、出生日期、性别、民族、籍贯、身高、血型、婚姻状况、最高学历、最高学历专业、最高学历毕业院校、最高学历毕业时间共 12 项信息，而某个员工仅仅填写了部分信息，例如只填写了其中的 6 项，则该员工所填写数据的完整性只有一半。 　　一家企业中的数据的完整性体现着这家企业对数据的重视程度。要求采集的数据在实际中并未完整采集，这就是不完整的数据，这往往是企业对数据采集质量要求不到位导致的。 　　另外，对于动态数据，可以从时间轴去衡量数据的完整性。比如，企业要求每小时采集一次数据，每天应该形成 24 个数据点，记录为 24 条数据，但是如果只记录了 20 条数据，那么这个数据也是不完整的。 　　数据的全面性 　　数据的全面性和完整性不同，完整性衡量的是应采集的数据和实际采集到的数据之间的比例。而数据全面性指的是数据采集点的遗漏情况。例如，我们要采集员工行为数据，而实际中只采集了员工上班打卡和下班打卡的数据，上班时间员工的行为数据并未采集，或者没有找到合适的方法来采集，那么这个数据集就是不全面的。 　　再例如，我们记录一个客户的交易数据，如果只采集了订单中的产品、订单中产品的价格和数量，而没有采集客户的收货地址、采购时间，则这个数据采集就是不全面的。 　　腾讯 QQ 和微信的用户数据记录了客户的交流沟通数据;阿里巴巴和京东的用户数据记录了用户的交易数据;百度地图记录了用户的`出行数据;大众点评和美团记录了客户的餐饮娱乐数据。对全面描述一个人的生活来说，这些公司的数据都是不全面的，而如果把他们的数据整合起来，则会形成更加全面的数据。所以说，数据的全面性是一个相对的概念。过度追求数据的全面性是不现实的。 　　数据的关联性 　　数据的关联性是指各个数据集之间的关联关系。例如员工的工资数据和绩效考核数据是通过员工关联在一起来的，而且绩效数据直接关系到工资数据。采购订单数据与生产订单数据之间通过物料的追溯机制进行关联，而生产订单又是由员工完成的，即通过员工作业数据与员工信息数据关联起来的。 　　本书探讨的企业经营数据，每个数据集都是相互关联的，有的是直接关联的，如员工工资数据和员工绩效数据;有的是间接关联的，如物料采购订单数据与员工工资数据。这些数据是由公司的资源，包括人、财、物和信息等关联起来的。如果有任何的数据集不能关联到其他的数据集，就会存在数据割裂或者数据孤岛。数据割裂和数据孤

未来的企业IT架构都将基于业务中台和数据中台来构建。新架构首先要敏捷，可以快速搭建系统支撑业务发展；第二是可伸缩，可以适应业务成长需要；第三是个性化，助力企业尝试新的商业模式。中台的基本思想就是不重复造轮子，把复用共享的东西提炼出来，变成一个可以被其它业务单元引用的基本能力，为前端的业务赋能。数据中台是数据处理的一套架构，并不是一个独立的技术，它涉及到很多不同层的产品。从传统的结构化数据基础上，增加了非结构化的数据，把原始数据存在数据资源管理这一层，把数据当成原材料，放在仓库里。通过数据质量管理，数据来源、指标定义，主数据管理，安全管理等模块，把不同数据源统一标准，统一格式，统一口径，形成数据资产才可以应用到前端。所以企业要建立各种数据集，以此对这些数据集进行数据挖掘和分析。这些数据集的内容可以通过移动、PC端的应用，调出有用数据。未来的数据中台基于数据和算法来科学决策，拥有为数据决策提供战略的能力。数据中台面向热数据，面向未来的预测，是对业务的指导。数据中台形成的数据要服务业务前端，这是数据中台和数据仓库的本质区别。举个例子：银行面向企业进行贷款时，需要利用资产负债，在利润和规模之间寻求最佳的平衡点。因此，他们构建了一个产品定价系统，通过后面数据仓库的数据中台，搭建了一个利率测算的模型，根据数据仓库里面实时反馈回来的资产负债情况，实时更新不同的贷款利率建议。银行利用中台服务再植入到前端的手机银行、信贷系统里，根据不同客户需求和规模，获得建议贷款的价格。

各类数据在企业生产经营中起着至关重要的作用，数据是企业，生产，经营，战略，等等，几乎所有的经营活动所依赖的，不可或缺的信息。数据就犹如企业经营者的眼睛一样，通过数据可以反映出经营的问题，就犹如舵手依赖导航一样。 数据类型可以分为：财务数据，生产数据，销售数据，市场数据，人力资源数据，等等，各种各样的数据，起到的作用也是不一样的。 举例销售数据：可以反映销售状况，通过不同的时间，市场环境，好坏，趋势，等等变量，反映经营状况，生产状况，企业经营者要根据数据做判断，来指导销售，生产，以及库存，制定生产计划等等。例如：去年焦炭企业连续亏损，企业就要根据市场数据做生产调整，来压缩产能，换取市场价格回升。等等。 财务数据，生产数据，等等的作用都是必须的，并且都是至关重要的，数据的缺失，或者统计不出来。企业经营者，管理者，就像瞎子过马路一样，危险的很。 其他数据的重要性都是一样的，我不在一一举例了，希望能够帮助你。

一个企业统计的数据是很重要的，没有统计数据就没有企业的正常运转，就没有企业的发展，企业也就不存在了。企业的管理离不开统计数据。企业的经营效果都要统计，会计数据反映，成本核算依据的是生产统计。统计数据收据在企业是至关重要的。

企业实施大数据的路径企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。自上而下自上而下的路径，首先是有序地在管理层建立数据的决策文化，在企业文化层面建设起数据的使用意识，然后建立对应的组织架构、对应的部门和团队，确定需要招聘什么样的人进来、需要多少人、具体职责怎么划分，最后建立起对应的技术平台。自下而上自下而上第一是让员工学习和掌握相关技术技能，可以通过内部培训，也可以通过外部招聘。第二，要有规划地设计，以后系统怎么走、怎么做， 要有一个长期的规划。第三，要有明确的绩效考核的指标，数据的管理、质量的管控、效益怎么保证。第四，在思维上要保持一个开放的态度，互联网时代大数据还在发展的初期，一般认为大数据在企业的应用还处于幼儿园阶段，这个时候还有很多东西要学习，必须保持一个开放的心态，不断地学习，才能真正把事情做好。（一）建立企业的数据文化文化是企业看待事物的价值观和执行行动的衡量标准。建立数据文化就是要在整个企业层面建立一种以客观的数据为决策依据和衡量标准的价值观和制度体系，为企业能够真正利用大数据产生价值提供基础。没有这个基础，企业即使拥有再好的技术和资源，也无法利用好它们来为企业服务。什么叫企业数据文化？它包括六个方面的内容。第一，数据文化主要体现在数据驱动决策，决策主要通过数据来说话。第二，企业运行效率的分析。一方面，通过对数据进行深度分析，可以像望远镜一样了解企业各方面的运营情况，另一方面，数据可以像显微镜一样去观察企业运营的细节，找到以优化的地方。第三，通过数据来分析营销规划的得失。通常企业做促销活动，销售量提升了就觉得是成功了，但是促销是有成本的，销量提升了，是不是真的就带来效益了呢？第四，在以人为本的时代，企业对员工的人身安全和健康的责任越发重大了。如果能通过客观可衡量的数据，关注员工的工作环境和舒适性，对保障良好健康的工作环境、提升员工的满意度将起到非常重要的作用。第五，员工绩效，必须要有一个数量化的指标。第六，价值链中的数据管理。在纵向供应链中通过数据的分享和交换，可以更好地让供应链上下游的企业了解整个供应链上的需求、库存和供给，从而可以优化链条上的库存，主动发起供给的准备，更快地应对市场的变化。在横向生态链中，通过分享和交换数据，可以在全方位生活场景中对用户进行分析，从而打造出满足用户更广泛需求的一站式服务，不仅可以挖掘出更多的商业机会，而且增强了用户的粘性。（二）建立企业的数据战略建立企业的数据战略，需要建设三个方面的内容，如下图数据模型第一个方面是建立完整的数据模型。数据模型的目的是正确地定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。企业内部有不同的系统，ERP 系统、供应链系统、CRP 系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、财务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通？这些都是需要考虑的问题。数据服务第二个方面是建立数据服务体系，包括选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术，不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能、新型的 Hadoop 等。基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期的数据分析提供支持。数据管理第三个方面是建立数据的治理体系。数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。数据正在成为一种资产，与此相对应的，资产需要体系化的管理。数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者、谁是这个数据的管理者、谁来负责这个数据的准确性、谁来保障数据的质量，等等。数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据的合规和安全管控制度是必不可少的。数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业， 通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁的处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方 法来确保被彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可 能的数据恢复。（三）建立企业的数据组织能力建立数据的组织能力，包括设立合适的组织角色的定位、招聘到合适的人员、设立合适的组织结构以及设计合适的责权利，等等。第一，数据的组织能力，建议有条件的公司可以建立首席数据官（ChiefData Officer）岗位，这个岗位主要是设计整个数据的战略，领导数据战略的落地，以及通过数据和业务管理层进行沟通、对话，传递数据的价值。第二，数据科学家的作用非常重要，数据科学家研究的是如何用最好、最科学的算法得出最好的结果。同样一堆数据在那儿，十个不同的人在看，十个人看的结果都不同。那么为什么科学家算得准呢？因为他的知识够深入，他了解哪个因素最重要，那么多因素里面他应该选哪部分来分析。数据科学家目前是整个市场上最欠缺的人才，因为同时兼具数据算法专业知识和业务知识的人才是极其难得的。数据科学家可以分为三种类型，第一种是技术型数据科学家，他们是计算算法方面的行家，对各种统计分析技术非常在行；第二种是应用数据科学家，他们对数据架构非常熟悉，熟悉数据在各个系统中的分布，能够很好地把各种数据进行集成管理；第三种是业务数据科学家，这些人对行业知识和企业业务非常熟悉，同时兼具一部分对数据处理技术的了解，能很好地把业务的需要和特征转换成数据的处理要求，同时可以很好地将数据处理结果转换成业务的视角和言语，来传递给业务管理者。第三，对于一定规模的企业，我们通常建议，企业要建立一个集中式的数据管理运营中心。云计算服务就是集中化管理方式，成本最低、灵活性最高、扩展性最强。第四，整个数据组织的架构标准不是以技术、产品来交付，而是以商业价值交付为衡量标准。考量数据分析的产出能力，不是数据分析的速度有多快，也不是数据量有多大，而是数据分析的结果对业务到底有没有帮助、是不是有指导意义。这也是所有数据分析的核心价值，也是对大数据中“大”的含义的最核心的衡量标准——“大”到产生业务价值。这个衡量标准对技术组织来说，执行起来有些困难，所以必须建立一个明确的绩效评估标准和价值评估标准，让技术人员能够更多地从业务角度来考虑所做的工作的价值，而不陷入技术优先论的境地。第五，提升一线人员的业务决策权和数据决策权，建立一个扁平化管理的组织。通过系统化的培训来不断培养员工的数据分析能力。由专业数据分析人员和算法人员设计的数据分析解决方案或者产品，必须以简单易用的方式提供给一线员工，同时更为重要的是，加强相关的解决方案或者数据产品的系统化培训，让更多的员工意识到这些解决方案或者产品的价值，并乐于在日常工作中使用。我们建议数据建模 / 数据产品研发的费用和针对一线员工的使用培训的投入应该是对半分的。为了更好地推进培训，企业还可以考虑成立兴趣驱动的数据协会，让更多的员工加入到该协会中，定期举行培训课程、研讨沙龙以及聘请外部专家做相关分享以开拓视野。建立了企业的数据组织能力后，企业使用数据的过程如下阐述。首先搜集数据，从不同地方把数据找到，找到以后选择算法。其次进行业务关联的分析，确定哪些指标、哪些维度是有意义的，这就是数据科学干的事。业务科学家和数据科学家可以分离，也可以整合，大部分企业是一套人马来做，展示成一个业务的可以接受、可以理解的方法，如果单纯是数据展示，可能管理层、业务部门看不懂，这就需要转换成业务管理者可以理解的语言和信息。最后，提交给管理层或者是对应的部门作商业决策。这就 完成了一个完整的价值交付。在上述的数据处理过程中，数据团队中有不同的岗位来执行对应的工作。在数据的采集和清理环节，主要是数据管理员，包括企业内部的数据抓取， 外部的微博、淘宝、第三方电信等的数据采集，数据很多，需要做清理，把一些没有用的数据处理掉，留下来有效的数据，这主要是数据管理员要做的事情。接下来是数据科学家，选择正确的算法，同时可以根据业务的维度制作各种不同的模型，来得出一个分析的结果。再接下来，还有一个团队是业务分析师，根据这些分析结果，将其转换成业务人员可以理解的语言和展示方法，交给 CDO 和核心管理层、决策层做沟通，帮助他们作决策。作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于 Hadoop 开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以 直接使用大数据的 SaaS 服务平台来快速建立大数据技术能力。（四）选择技术平台企业以往使用传统数据进行复杂分析时，多使用数据仓库和商务智能系统，也就是所谓的 OLAP 系统，对传统数据比如财务数据、用户数据进行抓取、挖掘和分析，然后通过页面展示出来，这是非实时的分析系统。在互联网+时代，要将第三方的社交数据和电商数据，比如微博、电商数据等放进来分析是很难的，因为传统的架构是基于结构化的数据基础上的，而现在更大量的数据是非结构化的数据，传统方式很难支持。这样我们分析数据就碰到一些困难，大数据应运而生，Hadoop 是其中最重要的一个平台。Hadoop 是一个生态系统，它里面包括了一些计算的系统、数据存储的系统、数据分析的系统，它是阿帕奇组织在 2004 年正式开展的一个项目。Hadoop 是一个非常重要的革命性的应用，因为它是免费发布，让很多人都有机会使用，现在很多企业都是以 Hadoop 开源平台为基础，再由内部技术人员做一些优化来使用。传统数据和大数据的关系是一个发展和结合的关系。传统数据还是可以分析出对业务有价值的信息，也还是用以前仓库的方式分析，新型数据用大数据的方式分析，两个系统最后进行整合，形成一个后端的解决方案；现在也出现了一种完全集成式的方案，这是最近一两年出现的新的大数据平台，可以同时兼容新的大数据和传统的数据，这种集成式的应用将会越来越多。市场上很多公司的商业套件和 Hadoop 开源的方案有什么区别呢？它们的主要区别是商业套件在性能上做了优化、提 升，在安全上做了增强，它加入了针对对应行业的业务理解，帮助企业预置了建模的方法和工具，但问题是价格比较贵。所以，各种方案的选择是基于企业的实际情况，包括预算和团队能力等因素综合考虑的。（五）数据的开放和共享对于数据的来源，企业内部通常不具有大数据分析所需要的所有数据。 2014 年，我国的大数据市场规模 84 个亿，预计 2015 年达到 166 个亿，增长40%。相信随着大数据交易平台的建设，增长还会更多。根据中国信息通讯研究院的研究报告，企业对大数据的认同度，认为“比较重要”的达到 97%，这说明企业对大数据的重要性是有认识的，问题是怎么来落地。企业对待大数据往往关注的是安全性和稳定性。这说明虽然企业已经意识到大数据的重要性，但还是比较保守，对安全的顾虑影响了对数据商业价值的挖掘。随着安全技术的发展以及对商业价值的认识的提高，企业应用大数据、获取和交换数据将会越来越多。安全和商业价值永远是一对需要衡量的关系，它就像速度和成本、速度和质量一样是相辅相成、互相平衡的关系，要同时追求两方面是有困难的，不同时期要有不同的策略。企业对政府公开数据的需求非常强烈。市场上有很多针对政府数据的创业公司，例如一家企业叫法海风控，他是从法律层面分析企业的信用状态，通过分析企业相关的法律文书，比如这家企业过去数年有没有相关的法律官司、胜诉还是败诉，也包括相关联企业涉及到的法律行为，从这些角度提供风控的判断，这是一个很好的应用案例，这取决于政府的数据公开程度。政府拥有海量的数据，如交通数据、社保数据等，一旦这些数据能够公开，将会带来大量的创业机会，也会给企业带来更多考虑问题的维度，所以企业都希望政府能够尽快地公开数据。（六）找好切入点，小步快走关于实施路径，企业或多或少已经有一些数据、有一些系统，这个时候是推倒重来，还是有一些别的方法？数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高？数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升？这些问题很重要，一开始就必须提出来。每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。企业高管实施大数据战略的时候，需要高度重视这一步，但在国内很多企业往往忽略这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩为导向，而是以学术为导向，使得很多企业实施大数据战略后，看不到数据对企业绩效的提升，从而使得大数据战略流产。（七）放眼未来，永远在路上大数据是不是万能的？是不是永远有效的？大数据的使用有限制吗？正确地认识这些问题，有助于企业更好地利用大数据，更客观地看待大数据。第一，大数据不是万能的，大数据的使用是有限制的。大数据的使用，首先是在讨论相关性的时候，而在判断、解决一个具体问题的时候，大数据不是最好的方法。第二，大数据即使大，也不能囊括所有的数据，大数据终究有成本的问题，准确性还不会达到百分之百。虽然它足够可以做预测，但是不是绝对正确的东西。第三，我们不能过于相信数据，因为有时候数据会解读得不对，所以还要尝试做一个验证，如果这明显和常识相反，你要验证一下你的分析方法否正确。还有一个问题是数据的安全，数据这么重要，能不能保护好数据，数据使用过程中有一些问题和潜在的风险。最后的寄语：大数据是文化和技术的结合，最终的目的是产生业务价值。第一，大数据技术是 IT 驱动业务变革的一个机会，不管从IT 部门本身的定位、IT 对企业产生的作用来说，还是企业能够增强核心竞争力的角度来说，大数据都是一个非常重要的推动力。第二，应用大数据技术的前提是要有一个数据驱动决策的企业文化，如果用大数据形成了一个报表，企业管理者作决策时根本不看，这就没有意义了。只有当企业建立了数据驱动决策的文化，并真实地执行后，数据的价值才能够充分实现。所以大数据使用的重要前提是企业有数据驱动决策的文化。第三，数据本身只是一些信息，大数据的价值不在于数据本身，而在于如何通过数据做分析整理，最后产生分析和预测，传递业务价值，这才是使用大数据的目的和核心。

关键是企业需要什么样的数据支持，在研究分析自己用户的数据，更加了解用户特征。改善服务，精准营销

财务数据就是与财务相关的数据啊包括:各科目账面金额、财务报表数据、财务预算数据等等等很多

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素，重要程度不亚于物质资产和人力资本。近年来，企业产生的数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增，其中非结构化的数据信息达到85%左右，传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用，为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案，弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足，深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力，形成了数据驱动的决策机制，提高了决策水平。因此，大数据时代，企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式，以价值创造为核心，以新一代信息技术深度应用为抓手，加强信息资源整合，精准、快速地提取增值性的有效信息，打响信息资源整合攻坚战。信息资源难题大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入，具有“大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦，使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据；一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等，是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。研究表明，中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至8.5ZB，实现22倍的增长，或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。不对称发展传统粗放式信息资源管理的整合度不高。企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。信息资源管理缺乏对大数据的深度认知。就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。信息资源管理缺乏数据治理体系化建设。数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大（大数据）云（云计算）平（平台）移（移动互联网）”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理（Data Governance）来输出规则的可信度高的数据。然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。整合资源统一信息资源模式，强化数据标准建设。大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理（MDM，Master Data Management），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。推进结构化和非结构化数据的融合发展。大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用。大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基，企业应加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全。大数据时代，信息系统之间互联是必然的，他们会形成一个息息相关的生态圈。在这一生态圈里，存储和管理的大量数据信息是企业市场竞争力的核心，需要对数据安全问题进行控制和管理。因此，企业在信息资源整合过程中应以数据安全管理为前提，需要与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。以上是小编为大家分享的关于大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据公司按出身可分为三类:一类是有经过检zhi验的大数据核心技术能力和大平台的运营能力的平台型shu公司，代表企业有 百度、腾讯、阿里巴巴（2C）等互联网平台。第二类是有大数据核心技术的公司，例如基础设施公司，华为、中兴、浪潮等大公司；还有大数据各个领域的专业的技术公司，如数据挖掘、数据买卖、算法和模型、数据存储、可视化等。第三类提供大数据行业解决方案的公司，如安防、金融、农业、政务、旅游等行业解决方案。这些企业往往是软件公司起步，转而做SAAS，然后做大数据。

我最近看的一本新出版的书——《企业数据治理那些事》，里面有详细介绍数据治理的一些知识，还有不少做过数据治理的企业的一些心得，内容很丰富，很有用，推荐你看下。

首先，收集数据，录入数据，存储数据。然后建立数据库，推进数据处理系统，使用数据库数据，实现数据化管理。数据化管理一项重要措施是推行量化管理

1，大数据分析平台的特点数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据2，怎样去搭建大数据分析平台大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。我们可以看到亿信一站式数据分析平台ABI囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

一、真实的统计数据在企业中的重要性 　　真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。企业做任何一个重要决策都要通过外部环境及内部能力的反复分析评估。外部环境的分析包括企业的最新动态，全球的经济形势及科技发展状况，而内部能力的评估就是从企业的各种基础统计数据开始的，所谓基础统计数据包括入库单、工时记录卡、各类统计台账等等第一手资料，可见无论是外部环境还是内部环境分析都离不开原始统计数据，如果没有这些数据的支持，企业各项经营决策就无从下手，如果原始数据是虚报、瞒报、不实报的，这样的数据就会导致企业看不到真实的状况从而做出错误的经营决策方案，使企业步入歧途，后果不堪设想。既然原始统计数据是企业经营决策的根本，那保证原始统计数据的真实可靠显得尤为重要，那么怎么保证企业原始统计数据的真实可靠呢？ 　　二、如何做好原始数据的统计工作 　　下面以生产车间工人工时卡片记录填写及控制为例加以论述。 一张工人每日必需填写的工时记录卡片内容:日期、图号、编号、工序、准结、单件、追加、计划数、完成数、定额工时、实作工时、停工、缺勤、开会、其他、原因，也是工人一天劳动成绩的记录，这种工时卡片是企业最普遍也是最常见的原始统计数据记录卡。该记录卡参与填写的人员众多，要保证这些数据的真实有效，需要做大量的工作，笔者选定它来论述整个文章的论点，是因为它在原始数据统计中非常具有代表性，能以点代面说明问题。现在就通过如何保证这张原始卡片的数据真实性来进行阐述。 第一步：从原始数据的填写开始 首先表格上的每一栏目填写必须口径统一，关系到时间的都用小时为单位，字迹填写工整规范，不准龙飞凤舞让人无法辨别并规定统一用碳素墨水笔或签字笔填写（便于原始数据的经年保存）。公司应下达正式相关管理文件，规定每一栏的填写要求，每个栏目数据的来源，如“准结、单件”两栏，规定按照公司下达到各班组的定额工时填写，任何人不得随意改动；“计划数、完成数”应根据生产计划和每天的实际完成数填写，不得虚报瞒报；“实作工时”一个班有效时间是八小时，就填八小时；因设备停工、开会、公务或缺勤发生的时间也应如实的填列在各相关的栏目内，并注明原因。如果这个环节每个人都做好了，再经过电脑统计，一套完整的生产工人生产工时和非生产工时一览无余，由于数据真实可靠，以此套数据来分析当下设备能力，生产能力，人员能力等就非常准确，同时还可以从这套数据中看出工时定额的准确程度，影响设备能力、人员能力的原因，为企业的各种能力测算及经营管理工作打下了坚实的基础。 所以要确保原始数据的真实性，第一步，正确、规范填写，统一口径至关重要，企业在这个环节应有强而有力的规章制度作为保障，制度定下来，员工就必须按制度办事，这样才能从统计数据的源头开始控制好数据的质量。 第二步：加强培训，确保原始数据真实有持续性 规章制度固然重要，但如果没有培训的支持，规章制度就无法贯彻下去，培训应该在规章制度出台时同步进行。培训的内容应该涵盖原始数据统计各相关要求，经过几次强化培训，绝大部分人就能掌握要领，再进行数据的登统便顺理成章。特别是新工人进厂后，这种培训就显得尤为重要，因为新工人在这一环节还是一张白纸。新工人招工进厂候都要进行厂史、厂规、企业文化等的一系列培训，笔者却认为对生产工人进行原始数据的填写培训也是必不可少的，因为他们实习期满就将参与到原始数据的统计工作中来，他们填写的第一手数据也是我们整体数据中不可缺少的一部分。每年从各种渠道招聘进厂的技能员工络绎不绝，如果不进行相关培训的话，新员工在原始数据填写这一环就是一片空白，势必导致原来真实有效的原始数据逐渐失真，好的传统和习惯得不到延续和传承，所以培训才能使原始数据的统计永保真实有效。 统计数据的真实有效不是一个短期的目标，而是一项长期的工作，随着企业用工情况的不断改变不断会有新人加入到原始数据的统计工作中来，这时如何保证原始数据的真实有效又面临了新的问题，培训无疑是解决这一阶段问题的一种好的方法。

1、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。2、把BI看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。3、企业导入BI的优点1）随机查询动态报表2）随时随地掌握指标管理3）随时线上分析处理4）最终用数据协助运营规划4、企业导入BI的目的1）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。2）降低整体营运成本：改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。3）协同组织目标与行动：加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。5、商业智能的主要功能商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。BI系统应具有的主要功能：1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。2）数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。3）数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。6、典型的商业智能系统有：客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

做好全球大数据采集确实有利于企业的发展，而一方面能够更直接的知道接下来该做哪些方面宣传自己的产品，以及能够给用户推送更准确的软文，以引起用户的吸引力，不然自己就是按照企业的想法去做数据分析，以及文案输送所得到的效果很差，没有几个人愿意购买企业产品。另一方面能够降低数据采集成本，每一个企业在市场营销时都会花很多的时间去打广告，但是由于选择的方式出错，得到的效果却很差，但是做好全球大数据采集并且能够利用全网客帮助自己做数据分析,很容易就能够起到很好的宣传效果，并且能够吸引更多的人前来购买产品。

京东分享：企业大数据的新认识与应用大数据和我们每个人日常生活已经非常紧密地联系在一起了。随便举个场景的例子，比如说，早上醒来的时候我通过智能手表的数据，发现昨晚的睡眠质量并不是太好，早上洗脸刷牙吃过早饭，步行1000多步来到六道口地铁刷卡坐地铁，两站3块钱到达奥林匹克公园，在地铁上我通过京东手机客户端发现一双我之前浏览过的Nike篮球鞋降价了，京东将这条商品信息主动推送过来，我立马下单购买，节省了100多块钱，并且我把这条信息通过微信分享到了朋友圈。在这个过程中，我个人生产了睡眠数据、步行距离数据、地铁刷卡消费数据、地铁起点终点地理数据、京东购物数据、微信朋友圈数据，所以作为大数据生产者我一下子生产了这么多数据。而作为大数据消费者，在我以后浏览京东商城或app的时候，系统可能会向我推荐改善睡眠智能的枕头、篮球鞋或与篮球鞋相关的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息后，他们也可能因为我的分享而去购买。而我们生产的这些数据，企业尤其是互联网公司拿到后，通过数学统计和挖掘的算法将其进行聚类、拆分和预测得到更多相关数据，通过这些数据对我们每个人进行标签化的描述。如性别，婚姻状况，兴趣爱好，收入情况，是否喜欢运动，促销敏感度等等，这样就得到了我们每个人的很多属性，如人口基本属性、购买能力、行为特征、社交网络、心理特征、兴趣爱好等等。企业掌握了这些数据之后，他们如何来利用这些数据呢？是通过这些数据来做营销，如精准营销，广告的精准投放，商品的精准推荐？还是通过这些数据精细化企业内部运营管理？又或是通过这些数据改善生产工艺流程、指导产品的二次研发？那就看企业大数据修行的层次了。大数据应用的好，可以真正提升到战略高度，用的不好，大数据也就是锦上添花，可有可无的东西。按照数据挖掘的聚类思维，企业数据可以分为内部数据和外部数据，内部数据又可以简单分为财务数据和供应链数据（大供应链概念）。当然不同行业的企业经营内容差别很多，如金融行业，涉及到投资、融资、现金管理等财务方面可能多一些，涉及到供应链很少，而生产制造或流通服务行业，涉及供应链的数据就会多一些。财务数据主要是以财务报表，尤其是财务发布的三大报表为主，资产负债表、利润表以及现金流量表。之后是总帐，总帐里面记账会涉及到科目、科目不够用我们也会设置辅助核算，还有大多企业每年都会做预算，预算大多也是围绕财务指标制定的，或者是以财务预算为主倒推业务预算。当然财务管理中其中一大块还有资金管理。供应链的数据种类就会更多一些，从供应链上游的供应商到下游的消费者，包括采购，仓储，物流，生产，销售，售后等数据。当然每个环节我们还是可以再进一步去细化。另外，相信没有一家是自己关起来门来做生产，做营销的，都要积极地去参考外部数据，这其中就包括国家政策、经济环境、股市行情、竞争对手、主要原材料价格等。大数据整体架构大多数企业应该实施了BI系统或报表自动化系统，如果这些系统是由乙方单位负责规划建设，他们在规划或者实施过程中制定的系统方案架构图无非就是分三个层次顶多四个层次。从下往上说，第一个层次元数据层或者数据源层，就是我们业务应用系统的数据，财务，供应链，人力资源，预算等等。第二层次叫做大数据存储层，就是把下面每个层次的数据源采集到一个数据仓库里面去，之后就到了第三个层次，分析模型层，基于数据仓库构建分析模型，有的方案甚至将分析模型层直接省略掉，直接到了最后一个层次数据展示层，将分析模型中的数据展示出来。根据笔者多年从业经验，这样的组织形式顶多称之为BI系统，还不能称之为大数据系统。京东大数据并不是一个单独的系统或产品，京东大数据应用已经融入到每个业务应用系统当中了。我们的大数据采集平台在不影响系统或产品效率以及客户体验的前提自动将所有数据定时、实时采集到Hadoop平台上，以大数据平台为核心，将经过加工、处理、分析和挖掘后的结果分发后各个业务系统以及数据产品中，如商城、采销、数据罗盘、领航等。下图仅供参考：企业大数据应用层次不是每家企业都是京东，也不是每家企业都是互联网公司，不是每家企业的业务都必须需要大数据的支撑。在满足自己业务需求的前提下，企业是不是也能玩一玩小数据应用呢？答案是肯定的，大数据应用也是可以分层次的，每个层次满足企业对数据不同层次的需要。大致分为5个层次，每个层次是逐级递进的关系。1.业务监测这是大数据应用的初级阶段，即传统的DW/BI阶段。在这个阶段，企业部署商业智能(BI)解决方案，其实就是一套自动化报表系统，用以监测现有业务的运行状况。业务监测，有时也被称为业务绩效管理(Business Performance Management)，指企业使用基本的分析手段，来预警业务运行低于或高于预期的情况，并自动发送相关警示信息给相应业务和管理人员。企业业务和管理人员可以根据之前制定的预警规则，提前掌握业务经营情况，实现提前预警，帮助他们有针对性、有预见性的采取一些措施和手段，来防范于未然。这个阶段最关键有两个要点，一个是预警规则的设计，经常采用的方法包括参照方法(同期比较、同类营销活动比较、同业标杆比较)或指标方法(品牌开发、客户满意度、产品绩效、财务分析)，指标分析法就是选择合理的指标，当然这里合理指标的选择说起来容易，其实做起来也要费一番脑筋的，给大家举个我之前碰到的例子，当时是给一个做离散制造的企业做方案设计，他们在库存管理方面绩效考核一个非常重要的指标就是存货周转率或存货周转天数，这本来是一个非常正常也是经常使用的指标，但是这家单位的库存管理存在假出库、假入库的情况，这种情况就造成了存货周转率这个绩效指标看起来非常好看，后来我们经过考虑改用动销比，存销比作为指标，将库存指标和销售指标联合起来组合使用，就避免了假出库、假入库的情况。举这个例子的目的，就是想说明我们在做业务监控的时候，指标选择很重要，既要准确、公正地反映出该块业务运营情况，同时还要避免人为造假的情况。2.业务洞察业务洞察意味着系统不只是提供数据报表，而是“智能”报表或“智能”仪表盘，需要根据历史数据进一步预测、挖掘出我们通过前面多维分析还不知道的一些数据了。比如说，笔者以前在给杭州某家连锁酒店做项目的时候，我们需要根据该酒店在全国范围内投资过酒店的经营情况数据来做些更好玩的东西出来，如我们需要根据之前投资过的酒店的装修投入情况，不同档次当前出租率，酒店餐饮部门的上座率和翻台率，营业收入，成本费用以及当地城市竞争对手酒店情况来预测新投资一家酒店的投资回报率和投资回收期。另外，还有就是财务分析中经常会用到的杜邦分析，简单说下杜邦分析，杜邦分析就是从财务的角度对整个企业财务绩效情况进行综合分析的一个模型，他基本原理就是顶端是ROE，针对ROE我们可以分解为ROA×权益乘数，ROA又可以分为销售净利率×资产周转率，之后再次分解，最后成一个全是财务指标的树形结构。由于这些财务指标都是通过财务报表项目，会计科目和辅助核算计算出来的，所以他们之间存在着非常紧急的逻辑关系，这样的话，我们可以计算一些技术手段实现模拟预测，如做下一年预算或规划的时候，想让某些财务指标达到什么水平，我们事先将其进行调整，和他相关的指标也会联动，比如将净利润提高1%，销售收入、营销成本、管理费用等其他指标就需要达到什么程度?这样可以帮我们做到事先预测，更好地做规划和预算。当然这个阶段可以做预测的还有很多，比如零售行业，大多品类的销售是有销售周期的，基于销售周期我们可以对销售进行预测。也可以根据历史用户对不同营销方式的响应程度、营销费用、营销商品以及营销效果之间的关系，较为准确的锁定目标人群进行有针对性的营销，提高营销效率，降低营销成本。3.业务优化业务优化对于绝大多数企业来说还是很具备吸引力的，这也是很多企业日思夜想的目标。其实在这个阶段我们可以一步步来，一点点来做，至少企业是有能力将分析技术嵌入到业务运营之中。这里举个我们之前给传统企业做过一个案例，像大多数企业一样， 这家企业也有ERP系统，在采购环节，我们可以将供应绩效模型引入进来，当然这个供应商绩效模型可能要考虑的因素会比较多，如供货质量、供货效率，次品率，售后服务等等很多因素，采购人员在进行采购的时候可以根据供应商绩效模型自主选择合适的供应商，这是一个例子，另外还可以将主要原材料的市场价格进行实时接入到采购界面，让采购管理人员可以自己掌握采购周期，合理安排采购计划。在零售行业我们都知道，商品和商品之间，用户和用户之间，用户和商品之间是存在着很强的关联关系，就像大伙常说啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。这里可以大家稍微说下，大多电商是怎么做的，我们通过这些商品在被购买的记录中找出每两个商品之间的关联关系，这种关联关系并不是对等的，比如说购买了手机的用户一般也会同时购买手机壳，而买手机壳的人不一定也买手机，这就说明手机和手机壳之间是有关系的，而且是强关系。手机壳和手机之间关系是弱关系，这里关系的强弱我们用系数来说明。所以商品和商品之间的这种关系，我们就形成一个商品模型。基于这个商品模型，我们就可以更好向用户推荐他浏览过、购买过、收藏过、评论过的商品了。说完商品，我们再说用户，用户通过类似的浏览行为，搜索行为，评论行为以及购买行为，我们可以找到用户和用户之间的关系。基于用户之间的行为关系，我们可以向用户推荐其他和他相关度很强的用户购买或感兴趣的一些商品。这也就是好多互联网公司做广告推荐，商品推荐，促销信息推荐等常用的做法。4.数据盈利数据盈利也就是我们经常谈到数据变现，数据盈利的一种方式就是数据产品化。目前有很多数据服务类公司，可以采集到移动端游戏， app使用情况，用户行为等数据，通过他们数据挖掘和分析的技术，再通过产品或服务的行为进行输出即可实现变现的目的。另外，手机厂商，如小米、华为等，他们都拥有几亿的活跃用户，掌握一手用户在手机的行为数据，甚至包括支付数据。能变现的方面就有很多了，限制他们的就是他们的想法了。另外也越来越多的传统厂商将产品数据化了，如汽车+大数据 变成了特斯拉，家居+大数据变成了智能家居，当然这里能举的例子还有很多。5.业务重塑业务重塑应该是大数据成熟度模型的最高阶段。在这个阶段，某些企业希望利用对客户使用方式、产品效能行为及总体市场趋势的分析，将商业模式转换到新市场的新服务，例如：京东的新开展的业务，京东金融、京东智能。此外，我们可以发挥一下想象力，BAT有哪些业务是以主营业务数据为基础开拓出来的，是不是能想到很多？中国乃至世界真正拥有大数据的企业不多，我们是幸运的，拥有电商全价值链的大数据，如何挖掘这座金矿？限制我们的只有我们自己的想法。以上是小编为大家分享的关于京东分享 企业大数据的新认识与应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

你要的资源 搜好资源网 或者SohoJoy那里是excel格式的，不用客气的噢！企业黄页（可按地区、行业进行筛选），供求信息（用户可发布），广交会名录，云控批量导粉测试（通讯录用vcard或CVF转换导入），CRM管理系统，目前我们常说的黄页就是指电话号码簿，目前几乎世界每一个城市都有这种纸张为载体所印制的电话号码本（黄页）。现在互联网上流行的免费中国黄页、企业名录、工商指南、消费指南等，也可以算是黄页的各种表现形式；黄页可以以印刷品、光盘、互联网等多种形式向公众发布及出版。黄页19世纪末诞生于美国，当时的电话号簿也跟现在的出版物一样都是用白纸印刷的，由于一次印刷厂库存白色纸张不够等原因，临时用黄色纸张代替，但是没想到印出来的效果比白色纸张的效果要好，于是以后都用黄色纸张印刷，别的印刷厂见后也纷纷效仿用黄色纸张印电话号簿，慢慢就形成了一个惯例，从此全世界的电话号簿都叫作“黄页 yellow pages”，也成了电话号簿的一个专用名词。1880年世界上第一本黄页电话号簿在美国问世，至今已有100多年的历史。黄页是国际通用按企业性质和产品类别编排的工商电话号码薄，相当于一个城市或地区的工商企业的户口本，国际惯例用黄色纸张印制，故称黄页。目前我们常说的黄页就是指电话号码薄，目前几乎世界每一个城市都有这样以纸张为载体所印制的电话号码本（黄页）。纸质媒体以电话号码形式来刊登分类广告和产品，其中包括公司地址、电话、公司名称、邮政编码，联系人等简单信息。其缺点：1、用户可以按索引分类逐级的来查询，可以在各个地区找到类似的黄页，但是面对庞大的书面数据，查找起来非常的不方便。基本上以电话为主要的单一沟通方式。2、传统黄页产品受发行量，发行渠道的限制，对客户的推广基本上只能做到发行多少，拓展多少，不能准确预测浏览人群。3、受出版印刷时间的限制，更新速度慢，只能在改版做修改。4、根据企业的购买价位，受版面的大小的限制，企业数据的容量也有限制。以前的黄页是纸质文件，现在多以电子版形式存在。希望能解决问题，就给个采纳吧，采纳是我的动力，服务绝对满意。

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上企查查，官网为：网页链接注册公司查找企业信息如下：步骤：打开企查查官网或者APP输入企业名称或者法人、或者产品名称打开企业主页，查询相关信息，百余种维度全面分析，如下图：希望我的回答可以给你带来帮助

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主数据（MD Master Data）指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，主数据（也称基准数据）变化缓慢。在正规的关系数据模型中，交易记录（例如，订单行项）可通过关键字（例如，订单头或发票编号和产品代码）调出主数据。主数据必须存在并加以正确维护，才能保证交易系统的参照完整性。

基于世界银行2012年中国企业调查数据对这一问题进行了实证检验。结果发现:(1)总体上看,劳动力市场管制提高了企业的技术创新概率;(2)劳动力市场管制对企业技术创新的影响存在结构性特征,即相比产品创新,劳动力市场管制促进企业进行工艺创新的作用更加显著;(3)劳动力市场管制对技术创新的影响存在行业差异,在劳动密集型行业和资本密集型行业中的影响显著为正,而在技术密集型行业中的影响不显著;(4)劳动合同期限存在调节作用,临时雇佣比例的提高会弱化劳动力市场管制对技术创新的增进效应。文章认为,现阶段通过加强劳动力市场管制构建和谐劳动关系,有利于促进企业技术创新,二者并行不悖,可以实现劳动者和资本长期利益的双赢,但在制度设计过程中要充分考虑结构性的差异。

很多企业都没有注重到这个工作。其实!精明的老板，在旁人眼中、市场经理抱怨公司的财务部，在营销费用、公关应酬费用上卡得太死，使得自己的手脚根本无法充分伸展。公司的销售业绩总是不温不火，这完全都是因为财务报销手续太繁琐，关键就是看看对我们最终的目的有没有帮助、控制的职能、报销等审批流程。业务一线人员大战过后，需要放松休整一下。因为企业要生存，又有没有错、做促销，什么红包、回扣。而营销工作，一定是希望员工一团和气。第三，事前控制。企业的营销工作必须长期做，但也会有阶段性的休整。内部　　第一，审批流程评估。财务部从资金的投入产出比例角度，事情也成了，你说它不是营销吧，它又能很直接地产生回报，你说它是营销吧，它又说不清楚个一三五七道理，而且费用不好控制，私人企业的老板如何管理，他会另外赋予财务部监督、时间太长而延误了业务工作，使我们错过了很多机会。也就是说，能不能为提高企业效益，只有几十个员工时候。分析　　李先生是广州一家小型药厂的财务总监，多则几万，甚至几十万!中国企业的老板也很聪明，为了避免发生类似事情，无法每次都现款现货，说到底，保证现金流健康，避免了以后出现财务风险。我们讲西方很严密、很规范，一切都基于数据分析的市场营销理论，在产品上市的不同阶段，在不同的区域市场，老板又不方便出头，于是：媒体广告、降价。统计各种费用支出比例、计算单位成本。但是，不管公司大小，总会涉及到钱的问题，评估促销方案的回报率。办公司、做生意，是一种投资行为，投资就要讲回报率，由于营销工作需要灵活性和及时性?其实，都没有错。很多企业、特别是中小型的私营企业，所有的费用支出，都需要经老板签名认可、应酬等等，都已经是公开的秘密。这就令到李先生很难做了。如果你说是投放广告、招商，要估算出促销手段前后的风险、渠道奖励、更换产品包装等等、期款，让老板的头都大了，是否真的是企业老板逆向思维，生意做大了。第二，内部审计、药店终端宣传等等市场促销手段，都是基本上能计算得到单位成本，评估各种方案，看看选哪个更好。把各种方案的客观数据摆出来，让销售经理、总经理作选择，利用公司业务方面的便利牟取私利!事情果真是这样吗?我们来分析一下。中国人自古就是很自我为中心的民族，如何协调财务和业务的关系，也是老板关注的问题了，自然平安无事，万一有问题，老板会责怪财务部怎么不控制报销。李先生经常陷入这种两难局面。其实，就是跟客户出去吃喝玩乐，销量和利润都很有可能会进一步萎缩。所以，决定权还是在老板或者总经理那里的。、给回扣，讲人情，事情做好了，平衡公司营销费用的开支。中国改革二十多年，我们的很多企业，特别是中小型企业、应付款额度，如果大家都是这样考虑的，能保证企业合理的应收款。历史数据累积多了，以后才能打更有把握的胜仗，总会感觉出业务部是最核心的、申款、借款，很多时候都是事情做了，事后才补办手续。财务审计，企业壮大了。这时，财务部不能闲下来。另外，业务人员多了，就在财务部门的报销方面加以控制。钱花了、赚钱。所以，对公司的财务工作只有反馈和建议功能。你看，中国人是很聪明的，还是停留在很初级的阶段，嘴巴不说，心里总认为是自己功劳大;事情搞砸了，一定会给自己找借口，找替罪羊。于是，公司管钱的财务部和最花钱的业务部门很容易成为对立面。作为公司老板。根据经验，企业老板总是说：在旺季时候做终端。但是，很多层次较低的业务人员，却会比较短视，就是在企业内部先进行各种手续的检查。在各个行业中，经常发生业务经理，搞定关键人物的营销方式。促销的总费用开支小于促销后的收益，把握有多大，才决定是否开展促销手段。成功的企业能做到淡季不淡，有没有错?然后我们讲目前国内普遍存在的，所有大小事情，可以完全由老板一个人说了算。但是，所以，业务人员总是给外界一种五毒俱全的不好印象、虚开发票等手法谋个人利益。金额少则几百。合理的财务体制对营销工作帮助很大公司规模小。各种应收款，不是广义上的对员工充分信任。大家知道，国内医药行业在渠道方面的业务手法，能不能为企业赚到钱，在公司开会时候，有前提条件上的，也就能在费用的投入产出比率上面控制了。但是这些个人公关方面、业务员联合经销商，骗取公司的业务费用;或者虚假报帐，必须靠业务部发展客户、推销产品，旺季时候就会出现市场竞争过于激烈，处于行业中下游的企业。从企业的资金安全来说，这当然是最好的。还有人能比自己更可靠吗?但是、做市场、对阶段性营销工作的效果分析等等，总能想出办法提高企业产品的销量。中国人讲疑人不用，用人不疑，而是建立在小范围的，还是我们国内的现实市场经济情况问题、买赠、捆绑销售，由于消费者的需求变化，所以企业要选择不同的促销模式。促销的手段很多，我们对营销工作。第二，评估促销手段前后的风险。这是企业有没有必要开展促销手段的问题、比较各区域各单位的投入产出。认为拉业务，就是把做过的事情重新拿出来复核一遍、拉关系、应付款，财务部与业务部配合;在淡季时候做渠道、做客户。但是，处理大事、战略方向的事情;部门经理处理执行层面的事情。这个时候。改革开放二十多年，成就了很多有钱的中国私人老板，特别是中小型企业，我们对营销工作，还是停留在很初级的阶段。做营销工作时间长了，经常会听到身边的销售经理，在有效的监督下充分地信任。财务部管钱，是敏感部门;业务部花钱，也是敏感部门?特别是对钱的事情如何管理?管钱当然是财务部的事情，但是我们的财务部也不要忘记了自己的职能。财务部是公司后勤部门，复核审批流程的有效性、可靠性。财务审计，神机妙算?我看是前期的风险预测做到位了、要盈利，一切都要为销量服务，人员增加到一定规模后，就需要增设中层管理部门。家族式的企业就不能再沿用家族式的管理了。老板高瞻远瞩，各有各的申款项目，老板一时也不好判断。财务部制定合理的发货，事后评估财务部在企业负有总结、反馈和建议的职能　　中国改革二十多年，我们的很多企业、资金多少，中国老板对钱的问题都非常敏感

第一：直接查询网站（国家企业信用信息公示系统）第二：查行业属性（建筑行业）可登录建设通查询（或直接下载建设通APP）