㈠ 大数据的作用及其用途有哪些
1、变革价值的力量
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
2、变革经济的力量
生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
3、变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。
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㈡ 大数据有什么用途
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数专据属进行精准营销；
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
㈢ 京东分享 企业大数据的新认识与应用
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。
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㈣ 京东为什么要使用客户大数据进行整理分析
所有的互联网公司，都爱说一句话，我们是数据公司，翻译成大白话，老子就是靠倒卖个人信息及数据混饭吃的。明白了吧。
㈤ 2.京东的大数据分析与利用给你的启示有哪些
京东大数据在数据、模型、技术、工具等多个层面高度的整合和统一，大大提升了大数据在整个集团内融合和利用的效率
㈥ 大数据的用途有哪些
随着互联网的不断发展，大数据的使用变得越来越普遍，并且成为了IT行业中最火热的应用。什么是大数据呢？大数据是指在某个时间段内由常规软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。其中主要包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。那么大数据有什么用途呢？下面电脑培训为大家具体介绍。
1、大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。现在移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，它们能够连续产生大量的数据。
2、大数据信息产业是持续高速发展的新引擎。新技术、新产品、新服务、新业态势相继出现。在硬件和集成装置的领域中，对芯片、存储产业产生重要影响，并且IT培训发现将一体化的数据储存在处理服务器、存储器计算等市场上。
3、大数据资源的使用将是提高核心竞争力的关键因素。各业界的决定由“业务驱动”转变为“数据驱动”。北大青鸟认为通过分析大量的数据，零售业者可以实时把握市场动向，迅速应对。企业可以提供决策制定支持，以制定更准确有效的市场营销战略。
4、大数据时代科学研究的方法发生了重大的变化。在大数据时代，通过实时监控，跟踪研究对象在互联网上发生的大量行为数据，进行挖掘分析，昆明北大青鸟发现揭示了有规律的数据，可以提出研究结论和对策。
㈦ 大数据在生活中的应用
大数据在生活中的应用有：1、农业互联网；2、金融业互联网；3、电子商务；4、医疗器械行业；5、零售业大数据；6、生物科技等等。
㈧ 纵观大数据是如何实现自己的数据价值
纵观大数据是如何实现自己的数据价值
大数据开启了人类数据管理史的一段崭新旅程。人类想要测量、记录和分析世界的渴望是驱动大数据技术不断向前的动力。但如同此前的电子商务、云计算等创新构想一样，大数据也不得不怀抱变革理想在现实中披荆斩棘。
我们该如何定义我们所身处的信息技术时代？是云计算、社交、移动，还是大数据？相信每位从业者和客户都会有自己的认知与解读。“一千个人眼中就有一千个哈姆雷特”，很多时候是一个放之四海皆准的道理，更何况我们正在经历一段创新趋势叠加、创新领域融合的独特时期。而对于那些想要体会技术创新真正内涵的人士，有一个话题永远不可回避，这就是技术创新到底会给其受众带来怎样的真实价值？这种价值是否能够在其被发掘后长期、持续地给予？
本文重点关注大数据技术这一重大技术创新趋势在企业环境中价值实现的过程。在全民热议的氛围中，或许我们可以暂时远离那些对大数据的定义、技术特征、未来走向的种种争论，潜心聆听喧嚣中实地探索的脚步。我们希望与您共同探讨大数据所能够开辟的数据价值转换与兑现路径，从而为企业高效、合理利用快速增长的业务数据带来启发。也希望这些来自中国企业的真实应用案例能够证明，大数据并不仅仅是一个催生布道师的舞台，它正在真切地影响着我们的工作与生活。
脚踏实地的大数据
人类的想象力有多丰富，大数据的未来世界就会有多广博。要让海量数据资源变成宝贵的商业资产，企业的大数据技术实践者们需要从现实中起步。
如今，“大数据”总会与“变革”作为联动的词汇出现。牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格在其着作《大数据时代》一书中，将大数据定义为一次重大时代转型的开启者，称其将会引发一场生活、工作与思维的大变革。
他认为，在大数据时代，人类处理数据的方法和思维模式将被彻底改变，它会呈现出一些前所未有的现象。比方说，人们将会分析更多的数据，而不再依赖于随机采样；人们将不再沉迷于对数据分析精确度的追求，转而关注对趋势的把握；人们不会再习惯性地追问事情的因果，而是寻找事物之间的相关关系。
无论这些数据处理的未来趋势最终是否能够成真，我们都可以从日常的工作和生活中窥探到一些变化的端倪。首先，企业的数据管理范畴正在不断扩大，在线交易、Web日志、点击流、传感器信息、社交媒体数据等都被纳入企业的业务数据集。另一方面，我们在生活中会遇到越来越多与数据分析相关的商业创意。例如，各个电子商务、视频网站中花样繁多的推荐系统，还有超市中零食与手电筒这样不明所以、却能带来实际销售增长的摆放组合。
大数据对企业究竟意味着什么？舍恩伯格在《大数据时代》一书中做出了这样的描述：“在大数据时代，数据的价值从它最基本的用途转变为未来的潜在用途。这一转变意义重大，它影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式，促使甚至是迫使公司改变他们的商业模式，同时也改变了组织看待和使用数据的方式。”
转变并不会在一夜之间发生。从多来源的数据采集，到通过深度分析获取洞察力，之间会是一段并不平坦的征程。毫无疑问，Hadoop等技术的日趋成熟，让企业用户可以更方便地、在更大的范围内收集业务的相关数据，但同时真正的挑战也会接踵而至。这就是如何高效地处理多来源的海量数据，并且为其找到适合的商业用途。
在过去的一个月里，我们实地探访了三家正在实际部署大数据应用的企业。它们分别是京东（JD.com）、人人游戏和PPTV聚力。这三家互联网企业正在用业界前沿的数据管理思维，展开大数据技术的早期实践。同时，在它们身上也折射出全球互联网企业利用大数据的实际趋势。全球范围内与之业务相类似的在线零售巨头亚马逊（Amazon.com）、社交游戏先锋Zynga、全球最大的在线影片租赁服务商Netflix，同样处在大数据商业应用的最前沿。
另外，我们还特别加入了一个寓技术于体育竞技的轻松案例。网球赛场上细致入微的数据统计和分析背后，正是大数据技术的鼎力支持。
远观不如近临。大数据的价值实现之旅已经启程，改变就在我们的身边发生！
㈨ 京东挖掘大数据金矿 让用户体验更有“数”
京东挖掘大数据金矿 让用户体验更有“数”
在刚刚结束的贵阳大数据产业博览会上，京东向外界展示了全价值链电商大数据的应用价值，所谓全价值链指的是从商品采购、库房、配送、售后、客服等整个链条产生的数据。有了这套完整的数据源，京东可以获得最接近用户真实需求的数据，进而进行深度的数据价值挖掘。
京东大数据部副总经理邢志峰认为：“京东的大数据应用理念是为用户创造价值，给用户带来极致的用户体验。大数据本身就是一个以价值创造为导向的技术，如果技术不能够给用户或者企业带来价值，它本身的存在意义就不大了。”
价值和含金量颇高的京东大数据“金矿”
邢志峰谈到，在PC时代中国的大数据产业一直在扮演着追随者的角色，与西方的先进技术相比存在差距。到了移动互联网时代，这种差距已经被缩短，甚至不相上下，因为从移动互联网开始，国内的技术领域始终处于这股潮流当中，从社交软件就能看到，国内的用户体量并不比FaceBook等国际厂商低。这就为“互联网+”时代的大数据发展营造了良好的生态环境。中国具有全世界最大的人口基数，同样数据量也是全世界最大的，换句话说，在如此庞大的数据背后，它所蕴含的价值和含金量也是最高的。而作为电商，可以说处于大数据发展的风口。
京东的大数据发展始终坚持双向驱动为原则，也就是业务驱动+技术驱动。在业务上始终围绕用户体验为导向，同时积极探索大数据技术，进行技术储备。随着技术的成熟和业务的发展，京东在去年承接了一些国家级大数据项目，北京市的大数据工程实验室也落户京东。此举意在向社会输出价值来提升大数据应用成果的转化。
据了解，京东目前70%的数据源于自身，此外通过与腾讯、易车、途牛等伙伴的合作，使数据类型更加丰富。“但合作的原则是不侵害用户的隐私数据，在保证数据安全的前提下，”邢志峰强调：“大数据层面的数据安全指通过技术手段确保数据在存储、传输、展示等环节的数据信息安全。京东在这方面采取了多种保护措施，例如在数据传输上，根据HTTPS协议进行算法加密，在存储上京东开发了一套加密算法，使得数据即使被盗也无法还原。”
用大数据提升用户体验创造更多价值
利用大数据，京东在不断的丰富自身的业务，追求极致的用户体验。例如，京东通过用户画像等工具为用户提供了更精准和有效的商品推荐，帮助用户发现他们可能会喜爱的产品；针对部分商品，京东可以通过大数据挖掘，对用户的消费需求进行预判，提前在离用户最近的社区储备商品，这样能够保证在用户下单之后的2个小时之内将商品送达。这样极速的送货体验，如果没有基于大数据对用户需求的挖掘是无法做到的。
京东除了将大数据用于自身业务提升用户体验之外，也在开放相关的大数据服务。此前与复旦大学合作建立的首个“互联网+”量化追踪体系，力求从消费者的信心与满意度、行业发展的状态与景气度以及基础设施的发展现状三个方面综合反映当前信息经济消费情况，为政府政策、行业发展、消费者行为模式等提供重要的参考价值。而京东的人工智能JIMI机器人，未来也会将服务开放给更多的中小企业，减少他们在客服方面的成本。
“互联网+”时代，数据是做好用户体验最精准的依据，京东对大数据的探索也在进一步深化，通过整合产业链上下游的数据并进行深度的挖掘，使京东的服务更精细化的发展，让用户能够通过数据更好的决策自己的生活。
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