㈠ 大數據的作用及其用途有哪些
1、變革價值的力量
“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。
2、變革經濟的力量
生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
3、變革組織的力量
隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。
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㈡ 大數據有什麼用途
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數專據屬進行精準營銷；
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
㈢ 京東分享 企業大數據的新認識與應用
京東分享：企業大數據的新認識與應用
大數據和我們每個人日常生活已經非常緊密地聯系在一起了。
隨便舉個場景的例子，比如說，早上醒來的時候我通過智能手錶的數據，發現昨晚的睡眠質量並不是太好，早上洗臉刷牙吃過早飯，步行1000多步來到六道口地鐵刷卡坐地鐵，兩站3塊錢到達奧林匹克公園，在地鐵上我通過京東手機客戶端發現一雙我之前瀏覽過的Nike籃球鞋降價了，京東將這條商品信息主動推送過來，我立馬下單購買，節省了100多塊錢，並且我把這條信息通過微信分享到了朋友圈。
在這個過程中，我個人生產了睡眠數據、步行距離數據、地鐵刷卡消費數據、地鐵起點終點地理數據、京東購物數據、微信朋友圈數據，所以作為大數據生產者我一下子生產了這么多數據。而作為大數據消費者，在我以後瀏覽京東商城或app的時候，系統可能會向我推薦改善睡眠智能的枕頭、籃球鞋或與籃球鞋相關的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息後，他們也可能因為我的分享而去購買。
而我們生產的這些數據，企業尤其是互聯網公司拿到後，通過數學統計和挖掘的演算法將其進行聚類、拆分和預測得到更多相關數據，通過這些數據對我們每個人進行標簽化的描述。如性別，婚姻狀況，興趣愛好，收入情況，是否喜歡運動，促銷敏感度等等，這樣就得到了我們每個人的很多屬性，如人口基本屬性、購買能力、行為特徵、社交網路、心理特徵、興趣愛好等等。
企業掌握了這些數據之後，他們如何來利用這些數據呢？是通過這些數據來做營銷，如精準營銷，廣告的精準投放，商品的精準推薦？還是通過這些數據精細化企業內部運營管理？又或是通過這些數據改善生產工藝流程、指導產品的二次研發？那就看企業大數據修行的層次了。大數據應用的好，可以真正提升到戰略高度，用的不好，大數據也就是錦上添花，可有可無的東西。
按照數據挖掘的聚類思維，企業數據可以分為內部數據和外部數據，內部數據又可以簡單分為財務數據和供應鏈數據（大供應鏈概念）。當然不同行業的企業經營內容差別很多，如金融行業，涉及到投資、融資、現金管理等財務方面可能多一些，涉及到供應鏈很少，而生產製造或流通服務行業，涉及供應鏈的數據就會多一些。
財務數據主要是以財務報表，尤其是財務發布的三大報表為主，資產負債表、利潤表以及現金流量表。之後是總帳，總帳裡面記賬會涉及到科目、科目不夠用我們也會設置輔助核算，還有大多企業每年都會做預算，預算大多也是圍繞財務指標制定的，或者是以財務預算為主倒推業務預算。當然財務管理中其中一大塊還有資金管理。
供應鏈的數據種類就會更多一些，從供應鏈上游的供應商到下游的消費者，包括采購，倉儲，物流，生產，銷售，售後等數據。當然每個環節我們還是可以再進一步去細化。
另外，相信沒有一家是自己關起來門來做生產，做營銷的，都要積極地去參考外部數據，這其中就包括國家政策、經濟環境、股市行情、競爭對手、主要原材料價格等。
大數據整體架構大多數企業應該實施了BI系統或報表自動化系統，如果這些系統是由乙方單位負責規劃建設，他們在規劃或者實施過程中制定的系統方案架構圖無非就是分三個層次頂多四個層次。
從下往上說，第一個層次元數據層或者數據源層，就是我們業務應用系統的數據，財務，供應鏈，人力資源，預算等等。
第二層次叫做大數據存儲層，就是把下面每個層次的數據源採集到一個數據倉庫裡面去，之後就到了第三個層次，分析模型層，基於數據倉庫構建分析模型，有的方案甚至將分析模型層直接省略掉，直接到了最後一個層次數據展示層，將分析模型中的數據展示出來。根據筆者多年從業經驗，這樣的組織形式頂多稱之為BI系統，還不能稱之為大數據系統。
京東大數據並不是一個單獨的系統或產品，京東大數據應用已經融入到每個業務應用系統當中了。我們的大數據採集平台在不影響系統或產品效率以及客戶體驗的前提自動將所有數據定時、實時採集到Hadoop平台上，以大數據平台為核心，將經過加工、處理、分析和挖掘後的結果分發後各個業務系統以及數據產品中，如商城、采銷、數據羅盤、領航等。下圖僅供參考：
企業大數據應用層次不是每家企業都是京東，也不是每家企業都是互聯網公司，不是每家企業的業務都必須需要大數據的支撐。在滿足自己業務需求的前提下，企業是不是也能玩一玩小數據應用呢？答案是肯定的，大數據應用也是可以分層次的，每個層次滿足企業對數據不同層次的需要。大致分為5個層次，每個層次是逐級遞進的關系。
1.業務監測
這是大數據應用的初級階段，即傳統的DW/BI階段。在這個階段，企業部署商業智能(BI)解決方案，其實就是一套自動化報表系統，用以監測現有業務的運行狀況。
業務監測，有時也被稱為業務績效管理(Business Performance Management)，指企業使用基本的分析手段，來預警業務運行低於或高於預期的情況，並自動發送相關警示信息給相應業務和管理人員。企業業務和管理人員可以根據之前制定的預警規則，提前掌握業務經營情況，實現提前預警，幫助他們有針對性、有預見性的採取一些措施和手段，來防範於未然。
這個階段最關鍵有兩個要點，一個是預警規則的設計，經常採用的方法包括參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業標桿比較)或指標方法(品牌開發、客戶滿意度、產品績效、財務分析)，指標分析法就是選擇合理的指標，當然這里合理指標的選擇說起來容易，其實做起來也要費一番腦筋的，給大家舉個我之前碰到的例子，當時是給一個做離散製造的企業做方案設計，他們在庫存管理方面績效考核一個非常重要的指標就是存貨周轉率或存貨周轉天數，這本來是一個非常正常也是經常使用的指標，但是這家單位的庫存管理存在假出庫、假入庫的情況，這種情況就造成了存貨周轉率這個績效指標看起來非常好看，後來我們經過考慮改用動銷比，存銷比作為指標，將庫存指標和銷售指標聯合起來組合使用，就避免了假出庫、假入庫的情況。舉這個例子的目的，就是想說明我們在做業務監控的時候，指標選擇很重要，既要准確、公正地反映出該塊業務運營情況，同時還要避免人為造假的情況。
2.業務洞察
業務洞察意味著系統不只是提供數據報表，而是「智能」報表或「智能」儀表盤，需要根據歷史數據進一步預測、挖掘出我們通過前面多維分析還不知道的一些數據了。
比如說，筆者以前在給杭州某家連鎖酒店做項目的時候，我們需要根據該酒店在全國范圍內投資過酒店的經營情況數據來做些更好玩的東西出來，如我們需要根據之前投資過的酒店的裝修投入情況，不同檔次當前出租率，酒店餐飲部門的上座率和翻台率，營業收入，成本費用以及當地城市競爭對手酒店情況來預測新投資一家酒店的投資回報率和投資回收期。另外，還有就是財務分析中經常會用到的杜邦分析，簡單說下杜邦分析，杜邦分析就是從財務的角度對整個企業財務績效情況進行綜合分析的一個模型，他基本原理就是頂端是ROE，針對ROE我們可以分解為ROA×權益乘數，ROA又可以分為銷售凈利率×資產周轉率，之後再次分解，最後成一個全是財務指標的樹形結構。由於這些財務指標都是通過財務報表項目，會計科目和輔助核算計算出來的，所以他們之間存在著非常緊急的邏輯關系，這樣的話，我們可以計算一些技術手段實現模擬預測，如做下一年預算或規劃的時候，想讓某些財務指標達到什麼水平，我們事先將其進行調整，和他相關的指標也會聯動，比如將凈利潤提高1%，銷售收入、營銷成本、管理費用等其他指標就需要達到什麼程度?這樣可以幫我們做到事先預測，更好地做規劃和預算。
當然這個階段可以做預測的還有很多，比如零售行業，大多品類的銷售是有銷售周期的，基於銷售周期我們可以對銷售進行預測。也可以根據歷史用戶對不同營銷方式的響應程度、營銷費用、營銷商品以及營銷效果之間的關系，較為准確的鎖定目標人群進行有針對性的營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。
3.業務優化
業務優化對於絕大多數企業來說還是很具備吸引力的，這也是很多企業日思夜想的目標。其實在這個階段我們可以一步步來，一點點來做，至少企業是有能力將分析技術嵌入到業務運營之中。這里舉個我們之前給傳統企業做過一個案例，像大多數企業一樣， 這家企業也有ERP系統，在采購環節，我們可以將供應績效模型引入進來，當然這個供應商績效模型可能要考慮的因素會比較多，如供貨質量、供貨效率，次品率，售後服務等等很多因素，采購人員在進行采購的時候可以根據供應商績效模型自主選擇合適的供應商，這是一個例子，另外還可以將主要原材料的市場價格進行實時接入到采購界面，讓采購管理人員可以自己掌握采購周期，合理安排采購計劃。
在零售行業我們都知道，商品和商品之間，用戶和用戶之間，用戶和商品之間是存在著很強的關聯關系，就像大夥常說啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。這里可以大家稍微說下，大多電商是怎麼做的，我們通過這些商品在被購買的記錄中找出每兩個商品之間的關聯關系，這種關聯關系並不是對等的，比如說購買了手機的用戶一般也會同時購買手機殼，而買手機殼的人不一定也買手機，這就說明手機和手機殼之間是有關系的，而且是強關系。手機殼和手機之間關系是弱關系，這里關系的強弱我們用系數來說明。所以商品和商品之間的這種關系，我們就形成一個商品模型。基於這個商品模型，我們就可以更好向用戶推薦他瀏覽過、購買過、收藏過、評論過的商品了。說完商品，我們再說用戶，用戶通過類似的瀏覽行為，搜索行為，評論行為以及購買行為，我們可以找到用戶和用戶之間的關系。基於用戶之間的行為關系，我們可以向用戶推薦其他和他相關度很強的用戶購買或感興趣的一些商品。這也就是好多互聯網公司做廣告推薦，商品推薦，促銷信息推薦等常用的做法。
4.數據盈利
數據盈利也就是我們經常談到數據變現，數據盈利的一種方式就是數據產品化。目前有很多數據服務類公司，可以採集到移動端游戲， app使用情況，用戶行為等數據，通過他們數據挖掘和分析的技術，再通過產品或服務的行為進行輸出即可實現變現的目的。另外，手機廠商，如小米、華為等，他們都擁有幾億的活躍用戶，掌握一手用戶在手機的行為數據，甚至包括支付數據。能變現的方面就有很多了，限制他們的就是他們的想法了。另外也越來越多的傳統廠商將產品數據化了，如汽車+大數據 變成了特斯拉，家居+大數據變成了智能家居，當然這里能舉的例子還有很多。
5.業務重塑
業務重塑應該是大數據成熟度模型的最高階段。在這個階段，某些企業希望利用對客戶使用方式、產品效能行為及總體市場趨勢的分析，將商業模式轉換到新市場的新服務，例如：京東的新開展的業務，京東金融、京東智能。此外，我們可以發揮一下想像力，BAT有哪些業務是以主營業務數據為基礎開拓出來的，是不是能想到很多？
中國乃至世界真正擁有大數據的企業不多，我們是幸運的，擁有電商全價值鏈的大數據，如何挖掘這座金礦？限制我們的只有我們自己的想法。
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㈣ 京東為什麼要使用客戶大數據進行整理分析
所有的互聯網公司，都愛說一句話，我們是數據公司，翻譯成大白話，老子就是靠倒賣個人信息及數據混飯吃的。明白了吧。
㈤ 2.京東的大數據分析與利用給你的啟示有哪些
京東大數據在數據、模型、技術、工具等多個層面高度的整合和統一，大大提升了大數據在整個集團內融合和利用的效率
㈥ 大數據的用途有哪些
隨著互聯網的不斷發展，大數據的使用變得越來越普遍，並且成為了IT行業中最火熱的應用。什麼是大數據呢？大數據是指在某個時間段內由常規軟體工具進行獲取、管理和處理的數據集合。其中主要包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘網格、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展存儲系統。那麼大數據有什麼用途呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹。
1、大數據處理分析成為新一代信息技術融合應用的節點。現在移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形式，它們能夠連續產生大量的數據。
2、大數據信息產業是持續高速發展的新引擎。新技術、新產品、新服務、新業態勢相繼出現。在硬體和集成裝置的領域中，對晶元、存儲產業產生重要影響，並且IT培訓發現將一體化的數據儲存在處理伺服器、存儲器計算等市場上。
3、大數據資源的使用將是提高核心競爭力的關鍵因素。各業界的決定由「業務驅動」轉變為「數據驅動」。北大青鳥認為通過分析大量的數據，零售業者可以實時把握市場動向，迅速應對。企業可以提供決策制定支持，以制定更准確有效的市場營銷戰略。
4、大數據時代科學研究的方法發生了重大的變化。在大數據時代，通過實時監控，跟蹤研究對象在互聯網上發生的大量行為數據，進行挖掘分析，昆明北大青鳥發現揭示了有規律的數據，可以提出研究結論和對策。
㈦ 大數據在生活中的應用
大數據在生活中的應用有：1、農業互聯網；2、金融業互聯網；3、電子商務；4、醫療器械行業；5、零售業大數據；6、生物科技等等。
㈧ 縱觀大數據是如何實現自己的數據價值
縱觀大數據是如何實現自己的數據價值
大數據開啟了人類數據管理史的一段嶄新旅程。人類想要測量、記錄和分析世界的渴望是驅動大數據技術不斷向前的動力。但如同此前的電子商務、雲計算等創新構想一樣，大數據也不得不懷抱變革理想在現實中披荊斬棘。
我們該如何定義我們所身處的信息技術時代？是雲計算、社交、移動，還是大數據？相信每位從業者和客戶都會有自己的認知與解讀。「一千個人眼中就有一千個哈姆雷特」，很多時候是一個放之四海皆準的道理，更何況我們正在經歷一段創新趨勢疊加、創新領域融合的獨特時期。而對於那些想要體會技術創新真正內涵的人士，有一個話題永遠不可迴避，這就是技術創新到底會給其受眾帶來怎樣的真實價值？這種價值是否能夠在其被發掘後長期、持續地給予？
本文重點關注大數據技術這一重大技術創新趨勢在企業環境中價值實現的過程。在全民熱議的氛圍中，或許我們可以暫時遠離那些對大數據的定義、技術特徵、未來走向的種種爭論，潛心聆聽喧囂中實地探索的腳步。我們希望與您共同探討大數據所能夠開辟的數據價值轉換與兌現路徑，從而為企業高效、合理利用快速增長的業務數據帶來啟發。也希望這些來自中國企業的真實應用案例能夠證明，大數據並不僅僅是一個催生佈道師的舞台，它正在真切地影響著我們的工作與生活。
腳踏實地的大數據
人類的想像力有多豐富，大數據的未來世界就會有多廣博。要讓海量數據資源變成寶貴的商業資產，企業的大數據技術實踐者們需要從現實中起步。
如今，「大數據」總會與「變革」作為聯動的詞彙出現。牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授維克托·邁爾-舍恩伯格在其著作《大數據時代》一書中，將大數據定義為一次重大時代轉型的開啟者，稱其將會引發一場生活、工作與思維的大變革。
他認為，在大數據時代，人類處理數據的方法和思維模式將被徹底改變，它會呈現出一些前所未有的現象。比方說，人們將會分析更多的數據，而不再依賴於隨機采樣；人們將不再沉迷於對數據分析精確度的追求，轉而關注對趨勢的把握；人們不會再習慣性地追問事情的因果，而是尋找事物之間的相關關系。
無論這些數據處理的未來趨勢最終是否能夠成真，我們都可以從日常的工作和生活中窺探到一些變化的端倪。首先，企業的數據管理范疇正在不斷擴大，在線交易、Web日誌、點擊流、感測器信息、社交媒體數據等都被納入企業的業務數據集。另一方面，我們在生活中會遇到越來越多與數據分析相關的商業創意。例如，各個電子商務、視頻網站中花樣繁多的推薦系統，還有超市中零食與手電筒這樣不明所以、卻能帶來實際銷售增長的擺放組合。
大數據對企業究竟意味著什麼？舍恩伯格在《大數據時代》一書中做出了這樣的描述：「在大數據時代，數據的價值從它最基本的用途轉變為未來的潛在用途。這一轉變意義重大，它影響了企業評估其擁有的數據及訪問者的方式，促使甚至是迫使公司改變他們的商業模式，同時也改變了組織看待和使用數據的方式。」
轉變並不會在一夜之間發生。從多來源的數據採集，到通過深度分析獲取洞察力，之間會是一段並不平坦的征程。毫無疑問，Hadoop等技術的日趨成熟，讓企業用戶可以更方便地、在更大的范圍內收集業務的相關數據，但同時真正的挑戰也會接踵而至。這就是如何高效地處理多來源的海量數據，並且為其找到適合的商業用途。
在過去的一個月里，我們實地探訪了三家正在實際部署大數據應用的企業。它們分別是京東（JD.com）、人人游戲和PPTV聚力。這三家互聯網企業正在用業界前沿的數據管理思維，展開大數據技術的早期實踐。同時，在它們身上也折射出全球互聯網企業利用大數據的實際趨勢。全球范圍內與之業務相類似的在線零售巨頭亞馬遜（Amazon.com）、社交遊戲先鋒Zynga、全球最大的在線影片租賃服務商Netflix，同樣處在大數據商業應用的最前沿。
另外，我們還特別加入了一個寓技術於體育競技的輕松案例。網球賽場上細致入微的數據統計和分析背後，正是大數據技術的鼎力支持。
遠觀不如近臨。大數據的價值實現之旅已經啟程，改變就在我們的身邊發生！
㈨ 京東挖掘大數據金礦 讓用戶體驗更有「數」
京東挖掘大數據金礦 讓用戶體驗更有「數」
在剛剛結束的貴陽大數據產業博覽會上，京東向外界展示了全價值鏈電商大數據的應用價值，所謂全價值鏈指的是從商品采購、庫房、配送、售後、客服等整個鏈條產生的數據。有了這套完整的數據源，京東可以獲得最接近用戶真實需求的數據，進而進行深度的數據價值挖掘。
京東大數據部副總經理邢志峰認為：「京東的大數據應用理念是為用戶創造價值，給用戶帶來極致的用戶體驗。大數據本身就是一個以價值創造為導向的技術，如果技術不能夠給用戶或者企業帶來價值，它本身的存在意義就不大了。」
價值和含金量頗高的京東大數據「金礦」
邢志峰談到，在PC時代中國的大數據產業一直在扮演著追隨者的角色，與西方的先進技術相比存在差距。到了移動互聯網時代，這種差距已經被縮短，甚至不相上下，因為從移動互聯網開始，國內的技術領域始終處於這股潮流當中，從社交軟體就能看到，國內的用戶體量並不比FaceBook等國際廠商低。這就為「互聯網+」時代的大數據發展營造了良好的生態環境。中國具有全世界最大的人口基數，同樣數據量也是全世界最大的，換句話說，在如此龐大的數據背後，它所蘊含的價值和含金量也是最高的。而作為電商，可以說處於大數據發展的風口。
京東的大數據發展始終堅持雙向驅動為原則，也就是業務驅動+技術驅動。在業務上始終圍繞用戶體驗為導向，同時積極探索大數據技術，進行技術儲備。隨著技術的成熟和業務的發展，京東在去年承接了一些國家級大數據項目，北京市的大數據工程實驗室也落戶京東。此舉意在向社會輸出價值來提升大數據應用成果的轉化。
據了解，京東目前70%的數據源於自身，此外通過與騰訊、易車、途牛等夥伴的合作，使數據類型更加豐富。「但合作的原則是不侵害用戶的隱私數據，在保證數據安全的前提下，」邢志峰強調：「大數據層面的數據安全指通過技術手段確保數據在存儲、傳輸、展示等環節的數據信息安全。京東在這方面採取了多種保護措施，例如在數據傳輸上，根據HTTPS協議進行演算法加密，在存儲上京東開發了一套加密演算法，使得數據即使被盜也無法還原。」
用大數據提升用戶體驗創造更多價值
利用大數據，京東在不斷的豐富自身的業務，追求極致的用戶體驗。例如，京東通過用戶畫像等工具為用戶提供了更精準和有效的商品推薦，幫助用戶發現他們可能會喜愛的產品；針對部分商品，京東可以通過大數據挖掘，對用戶的消費需求進行預判，提前在離用戶最近的社區儲備商品，這樣能夠保證在用戶下單之後的2個小時之內將商品送達。這樣極速的送貨體驗，如果沒有基於大數據對用戶需求的挖掘是無法做到的。
京東除了將大數據用於自身業務提升用戶體驗之外，也在開放相關的大數據服務。此前與復旦大學合作建立的首個「互聯網+」量化追蹤體系，力求從消費者的信心與滿意度、行業發展的狀態與景氣度以及基礎設施的發展現狀三個方面綜合反映當前信息經濟消費情況，為政府政策、行業發展、消費者行為模式等提供重要的參考價值。而京東的人工智慧JIMI機器人，未來也會將服務開放給更多的中小企業，減少他們在客服方面的成本。
「互聯網+」時代，數據是做好用戶體驗最精準的依據，京東對大數據的探索也在進一步深化，通過整合產業鏈上下游的數據並進行深度的挖掘，使京東的服務更精細化的發展，讓用戶能夠通過數據更好的決策自己的生活。
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