大数据企业发展建议和意见
简述信息一览：
企业如何实现对大数据的处理与分析
1、统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
2、企业一般***用商业智能来对数据进行分析处理。比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。
3、明确业务需求 按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
企业如何运用大数据战略快速发展
1、数据驱动决策：利用河洛软件自动化开发平台的大数据和可视化分析工具，从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供科学依据。基于数据的决策可以更准确地把握市场趋势、预测需求变化，并及时调整生产布局和市场营销策略。智能化和自动化：应用人工智能、机器学习和自动化技术，实现智能化生产和管理。
2、外部提***业/行业、***、银行、国计民生、社交等数据支撑，为企业战略、规划、政策、目标等大政方针制定、监督和执行提供支持。企业基于信息化发展大数据，一定是一个长期的过程，不可急于求成。
3、虽然说信息时代给我们提供了数不尽的便捷，同时由于信息的快速传播，获得资源的便利性和数量也不是以前可以相比的，但即便如此，一个企业获得的资源也是有一定数量的，那么企业要思考的就是如何用手里掌握的东西发挥最大的效用，这是非常重要的，也是上面提到的“卓有成效”。
4、模拟实境 运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。 数据存储空间出租 企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。
5、要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。
6、或者也可以说你研究数据后所看到的再也不是过去发生的事，而是此刻正在发生的事。这能让你准确把握市场动向，快速改进服务，降低成本，节约时间。在这个过程中，你的公司发展就会出现更多的机会。如何得到这些数据？首先，整理出已有的数据，再看你想要获得什么样的数据。
互联网时代,如何运用大数据帮助企业发展?
互联网+时代企业要建设自己的互联网生态圈，拓宽企业发展渠道。互联网生态圈是用互联网来完善企业的生态。企业内所有跟互联网有关的元素都属于互联网生态圈。具体包括企业PC互联网网站、手机智能网站、移动APP、微信平台、OA办公系统、终端智能交互机、后台大数据以及在线互联网培训。
数据统计分析的内涵 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。
帮助企业进行机会的调整，最大化利用企业资源，减少损失。大数据技术的应用使得企业对各种信息资源的利用更加完善，对市场动态、客户信息的把握更加准确，使得企业的信息化建设更进一步发展。
大数据时代的应对措施
1、培养数据思维：数据思维是指通过数据来解决问题和做决策的思考方式。大学生可以通过参与数据分析项目、参加数据竞赛等方式来培养数据思维。 提高英语水平：英语是大数据时代的国际通用语言，具备良好的英语水平可以更好地阅读和理解英文文献和技术资料，提高自己的竞争力。
2、大数据时代隐私保护，提出三个应对措施：***加快调整隐私保护规则和相关法规。企业让让用户拥有更多的个人数据控制权。加强对用于保护隐私的技术的研发和应用。并针对加强我国个人隐私保护，提出几点建议：加强对数据收集和使用企业的监督管理。引导企业基于用户更多的个人数据控制权。
3、而对大数据的改革，我们该如何应对呢？ 化零为整 数据是零散的，就像一盘散沙，分散在世界各地，企业要想分析市场，就要将这盘散沙捧起来，运用数据分析技术以及特长分析、挖掘埋藏在数据当中的宝贵价值，实现更好的决策，推动企业相关决策的进行。
4、大数据时代数据安全与隐私保护的对策主要包括加强立法保护、提升技术防护、推动行业自律和提高公众意识等方面。首先，立法保护是确保数据安全与隐私的基石。***应制定和完善相关法律法规，明确数据收集、存储、使用和传输的规范，界定数据所有权和使用权，为数据处理活动提供法律依据。
企业大数据处理需要注意的几个问题
1、如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
2、大数据就是大量数据了，比如淘宝网存储的用户信息，用户购买记录等，这个数据量达到PB级了。大数据带来的优势不好说啊，见过这样的大数据才有感觉。
3、大数据不适合处理的10件事情 许多企业领导人开始接纳大数据处理并期待神奇和奇迹，但却发现大数据带来新的复杂性--且从中获益所需要付出的努力要预计中的多得多。1：解决你的业务问题 大数据不会处理业务问题。人们可以做的，就是要坐下来，在开始使用大数据之前，讨论决定放弃大数据，就使用商业智能取得共识。
4、风险1：被委托进行数据迁移项目的员工缺乏实战经验。 一个公司的员工可能非常擅长他们所做的事，但这并不意味着他们是在数据管理、迁移和治理是专家。辛格表示，他们是数据的创作者和消费者，但是他们并不是完全熟练运用工具、过程、服务、模板和加速器。 风险2：你的团队太依赖工具的开发工作。
5、企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤 大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和***取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
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