大数据价值链的构成部分是

『壹』 价值链的内容构成

企业要生存和发展，必须为企业的股东和其他利益集团包括员工、顾客、供货商以及所在地区和相关行业等创造价值。如果把“企业”这个“黑匣子”打开，我们可以把企业创造价值的过程分解为一系列互不相同但又相互关联的经济活动，或者称之为“增值活动”，其总和即构成企业的“价值链”。
任何一个企业都是其产品在设计、生产、销售、交货和售后服务方面所进行的各项活动的聚合体。每一项经营管理活动就是这一价值链条上的一个环节。企业的价值链及其进行单个活动的方式，反映了该企业的历史、战略、实施战略的方式以及活动自身的主要经济状况。
价值链的增值活动可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。
企业的基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关。
企业的辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。这里的技术和采购都是广义的，既可以包括生产性技术，也包括非生产性的开发管理，例如，决策技术、信息技术、计划技术；采购管理既包括生产原材料，也包括其他资源投入的管理，例如，聘请有关咨询公司为企业进行广告策划、市场预测、法律咨询、信息系统设计和长期战略计划等。
价值链的各环节之间相互关联，相互影响。一个环节经营管理的好坏可以影响到其他环节的成本和效益。比方说，如果多花一点成本采购高质量的原材料，生产过程中就可以减少工序，少出次品，缩短加工时间。
虽然价值链的每一环节都与其他环节相关，但是一个环节能在多大程度上影响其他环节的价值活动，则与其在价值链条上的位置有很大的关系。根据产品实体在价值链各环节的流转程序，企业的价值活动可以被分为“上游环节”和“下游环节”两大类。在企业的基本价值活动中，材料供应、产品开发、生产运行可以被称为“上游环节”；成品储运、市场营销和售后服务可以被称为“下游环节”。上游环节经济活动的中心是产品，与产品的技术特性紧密相关；下游环节的中心是顾客，成败优劣主要取决于顾客特点。不管是生产性还是服务性行业，企业的基本活动都可以用上价值链来表示，但是不同的行业价值的具体构成并不完全相同，同一环节在各行业中的重要性也不同。例如，在农产品行业，由于产品本身相对简单，竞争主要表现为价格竞争，一般较少需要广告营销，对售后服务的要求也不是特别强烈，与之相应，价值链的下游环节对企业经营的整体效应的影响相对次要；而在许多工业机械行业以及其他技术性要求较高的行业，售后服务往往是竞争成败的关键。

『贰』 价值链分为哪几个部分，价值链分析的着眼点

价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。

企业的基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关。

企业的辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。这里的技术和采购都是广义的，既可以包括生产性技术，也包括非生产性的开发管理，例如，决策技术、信息技术、计划技术；采购管理既包括生产原材料，也包括其他资源投入的管理，例如，聘请有关咨询公司为企业进行广告策划、市场预测、法律咨询、信息系统设计和长期战略计划等。

扩展资料

价值链的各环节之间相互关联，相互影响。一个环节经营管理的好坏可以影响到其他环节的成本和效益。比方说，如果多花一点成本采购高质量的原材料，生产过程中就可以减少工序，少出次品，缩短加工时间。

虽然价值链的每一环节都与其他环节相关，但是一个环节能在多大程度上影响其他环节的价值活动，则与其在价值链条上的位置有很大的关系。根据产品实体在价值链各环节的流转程序，企业的价值活动可以被分为“上游环节”和“下游环节”两大类。

在企业的基本价值活动中，材料供应、产品开发、生产运行可以被称为“上游环节”；成品储运、市场营销和售后服务可以被称为“下游环节”。上游环节经济活动的中心是产品，与产品的技术特性紧密相关；下游环节的中心是顾客，成败优劣主要取决于顾客特点。

不管是生产性还是服务性行业，企业的基本活动都可以用上价值链来表示，但是不同的行业价值的具体构成并不完全相同，同一环节在各行业中的重要性也不同。

例如，在农产品行业，由于产品本身相对简单，竞争主要表现为价格竞争，一般较少需要广告营销，对售后服务的要求也不是特别强烈，与之相应，价值链的下游环节对企业经营的整体效应的影响相对次要；而在许多工业机械行业以及其他技术性要求较高的行业，售后服务往往是竞争成败的关键。

『叁』 战略业务单位价值链的构成是什么

战略业务单位价值链由关键活动和支持活动两部分构成。 ●关键活动包括寻找顾客、设计、购买原材料和配件、制造、上市销售、运输、提供售后服务和技术支持。 ●支持活动包括财务和管理、人力资源、技术开发。这些支持活动是关键活动的基础。 ●如果企业准备实施电子商务，价值链分析可以帮助企业有效地考察业务单位内部和产品生命周期其他部分的业务流程，从而降低成本，改进产品质量、找到新的顾客或供应商 ，开发销售现有产品的新渠道。

『肆』 价值链的主要内容是什么

哈佛大学商学院教授迈克尔·波特于1985年提出的概念，波特认为，“每一个企业都是在设计、生产、销售、发送和辅助其产品的过程中进行种种活动的集合体。所有这些活动可以用一个价值链来表明。”企业的价值创造是通过一系列活动构成的，这些活动可分为基本活动和辅助活动两类，基本活动包括内部后勤、生产作业、外部后勤、市场和销售、服务等；而辅助活动则包括采购、技术开发、人力资源管理和企业基础设施等。这些互不相同但又相互关联的生产经营活动，构成了一个创造价值的动态过程，即价值链。

价值链的增值活动可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。
企业的基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关。
企业的辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。这里的技术和采购都是广义的，既可以包括生产性技术，也包括非生产性的开发管理，例如，决策技术、信息技术、计划技术；采购管理既包括生产原材料，也包括其他资源投入的管理，例如，聘请有关咨询公司为企业进行广告策划、市场预测、法律咨询、信息系统设计和长期战略计划等。

『伍』 大数据时代：生活、工作与思维的大变革的目录

推荐序一拥抱“大数据时代”
宽带资本董事长田溯宁
推荐序二实实在在大数据
中国互联网发展的重要参与者，知名IT评论人谢文
译者序在路上·晃晃悠悠
电子科技大学教授，互联网科学中心主任周涛
引言一场生活、工作与思维的大变革
大数据，变革公共卫生
大数据，变革商业
大数据，变革思维
大数据，开启重大的时代转型
预测，大数据的核心
大数据，大挑战
第一部分大数据时代的思维变革
第1章更多：不是随机样本，而是全体数据
让数据“发声”
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
全数据模式，样本=总体
第2章更杂：不是精确性，而是混杂性
允许不精确
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
新的数据库设计的诞生
第3章更好：不是因果关系，而是相关关系
关联物，预测的关键
“是什么”，而不是“为什么”
改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法
第二部分大数据时代的商业变革
第4章数据化：一切皆可“量化”
数据，从最不可能的地方提取出来
数据化，不是数字化
量化一切，数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据
一切事物的数据化
第5章价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
给数据估值
第6章角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据，决定企业的竞争力
第三部分大数据时代的管理变革
第7章风险：让数据主宰一切的隐忧
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚，不是因为所做，而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境
第8章掌控：责任与自由并举的信息管理
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2：个人动因VS预测分析
管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员的崛起
管理变革4：反数据垄断大亨
结语正在发生的未来

『陆』 什么是大数据，大数据的核心价值是什么

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

• 数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

• 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

• 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

• 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4精准营销

5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9数据创新带来的新服务

『柒』 价值链分析的主要内容是什么简练

1．价值链分析的基础是价值，其重点是价值活动分析。2．价值活动可分为两种活动：基本活动和辅助活动。3．价值链列示了总价值。4．价值链的整体性。5．价值链的异质性。

『捌』 大数据的结构包括哪些组成部分

大数据（BIG DATA）
关键词：海量 决策力 高增长率 洞察发现力 多样化 流程优化能力
大数据的定义回：
指无法在答一定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。
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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。