1樓：匿名使用者
提到資料的概念，大家都不陌生，因為現在人工智慧和大資料非常熱門，各行各業都在擁抱或嘗試擁抱大資料。例如前段時間，和一個製造業管理者聊天，他說：「資料的價值我也非常認可，我們也一直在做資料積累的工作。
我們有很多系統，erp系統、crm系統等，這些年我們已經累積了大量的資料，但還不知道怎麼使用它們。
」「不知道這些資料怎麼用」是一個普遍的問題，這家企業也只是許多中國企業運用資料現狀的一個縮影而已，不止中國，在全球都是這樣。idc的報告顯示：2023年，全球資料**量達到了 2.
8 澤位元組(zb)，即 2800 萬億gb，但是其中僅有0.5%被用於分析。很多企業已經意識到需要從粗放經營轉型到精細化運營。
精細化運營其中有一個核心點，就是資料化管理。之前很多的決策是拍腦袋決定的，高速的增長將這種決策的缺點掩蓋了。但是現在我們已經到了存量時代，意味著現在的運營必須趨向精細化，所做的決策必須是通過市場調研、論證、資料分析等所得出的科學決策，這樣才能提高企業的競爭力。
企業在積累資料，資料積累到一個量級的時候，可能產生質變，催生出一個新的商業模式。舉個例子——螞蟻微貸。阿里巴巴利用多年的線上零售資料、支付金融資料、個人身份資料等，通過多維資料的整合、加工、計算，構建信用維度，可以極大地提高螞蟻微貸發放貸款的效率。
這是人工智慧和大資料在金融領域的初步應用，很多的金融產品機構也在進行這方面的改進。
資料是金礦，這一點已經被大家認同，但是如何從這金礦中淘到金子，是我們所面臨的一個問題。企業該如何利用資料驅動業務增長？
那麼，企業該如何利用資料驅動業務增長呢？首先需要從以下四個方面入手，這些都是企業需要解決的資料問題。
一、資料**整合
1、資料來源的廣度
比如說，服裝業企業客戶，分析成交單數、客單價，成交單數是進店人數乘以成交率，進店人數呢又是路過人數乘以進店率，那麼路過人數、進店人數就屬於資料廣度這一塊兒，資料足夠全面，未來支撐分析的維度就會更多。
2、資料來源的深度
比如看某個訂單的時候，需要知道時間、地點、**、款式等。資料來源整體資料質量如果不夠的話，未來是不足以支撐細化的資料分析的。我們做的第一件事情就是把所有資料全部收集起來，並實現「一鍵接入，隨需更新」，提升資料來源的廣度和深度。
需要對資料來源的質量進行一個管理，要保障資料需要足夠廣、足夠深；資料需要整合到一個統一的管理平臺上。例如企業在開會，當銷售出現問題的時候，a部門拿出一個銷售資料，b部門拿出一個銷售資料，但是對不上號，來回推諉扯皮，無法解決問題，這樣對於企業的發展是非常不利的。這個問題我們認為需要企業把資料管理起來，例如，我們在設立資料指標框架的時候，要定義的核心指標是什麼？
是成本、利潤還是營收？以營收為例，又拆分成客戶數和客單價等等，這些資料分別**於哪些資料來源、哪些系統？系統資料錄入人員，錄入是否規範？
我們對資料指標的定義是否一致？所以需要我們整體從資料管理的角度，定義出一致的指標，將資料治理做好，然後在統一的平臺上統一輸出資料，這樣確保了統一的資料口徑。
二、使用場景
1、需覆蓋pc、移動端
場景現在我們很多的應用場景是在移動端，尤其c端的應用基本都是。 傳統的資料分析是pc端的模式，那麼pc端的模式需要能夠往移動端遷移。
2、業務場景
我們希望資料分析不止是一個概念或形式，它需要更加貼合我們實際的業務場景，發揮它的價值，解決業務過程當中實際碰到的問題，所以必須涵蓋業務場景，切實有效解決業務人員和操作人員在實際業務過程中發現的問題，真正帶給他們價值，才能將這個平臺在企業中運用起來，否則隨著時間的推移可能會棄置不用。
三、資料處理的效能
效能在傳統軟體中是非常不被關心的指標，我們最開始想去上一套系統，最關注的是功能，只要功能能夠滿足，系統慢一些沒關係。現在不一樣了，現在大量的c端應用培養了使用者的使用習慣，當你已經習慣了一個非常簡單、非常快速的執行環境的時候，讓你切換回一個反應非常緩慢的系統的時候，相信你就對這個系統應用很難接受了。
bdp商業資料平臺上億級資料計算時間是0.28秒；我們線上有超過60萬個資料模型，從資料來源變化到模型計算完成的平均時間是24秒等等；這些效能資料足以保障使用者在前端體驗到的是一個快速、反應靈活的分析平臺。
四、資料視覺化
未來，資料分析會往業務部門做一個遷移，因為只有業務人員才最懂業務，才能最大發揮資料的價值。但是通過大量的**，一般業務人員很難從中快速發現一些業務問題。所以，資料也會從資料**的形式向圖形化轉變。
畢竟，人類對圖形的接收處理的速度遠高於數字。
（視覺化圖表製作軟體：bdp個人版）
如果視覺化分析要真正地應用到業務人員當中，需要具備以下特徵：
易用：現在資料分析平臺以及整體科技應用發展趨勢一定是朝著簡單易用發展。比如以前我們拍照需要攝影師、照相館，但是現在我拍照如果說要去照相館，你就會很自然地問：
難道你沒有手機嗎？人人都可以拍照，如果你學習一些攝影的知識，甚至用手機可能拍攝出攝影師水平的作品。所以資料分析平臺也要降低門檻，前提就是易用。
靈活：尤其是網際網路企業，業務發展變化非常快，今天要分析a資料，明天要分析b資料，後天要換一個維度去分析a和b的資料。這時候，如果是傳統平臺，有限的資源、有限的研發人員永遠無法滿足無窮無盡的改變，無法滿足業務的需求也意味著無法快速的去響應市場，使得企業運營的效率會降低，優勢會慢慢喪失。
所以這個資料分析一定要靈活、快速，以支撐業務的變化。
高效：隨著網際網路發展，資料量越來越膨脹。當資料量達到一定的體量的時候，比如說1億條資料，如果要做一個分析，到底多長時間能夠反饋出一個結果？
在很多企業當中，效能已經成為了資料分析的短板。比如，我們的一個零售客戶，之前分析一個資料，需要6個小時，運用了bdp商業資料平臺後，2到3分鐘即可得出結果，大大縮短了分析過程，大幅提高了企業的運營效率和經營績效。試想一下，你分析過程6個小時，對手只需要5分鐘，日積月累下來，差距可想而知。
2樓：wang婆婆
全面質量管理是以產品質量為核心，建立起一套科學嚴密高效的質量體系，其中「以資料說話的觀點」尤為重要。而且全面質量管理的常用七種工具都離不開統計資料（1.統計分析表法和措施計劃表法；2.
排列圖法；3.因果分析圖法；4.分層法；5.
直方圖法；6.控制圖法；7.散佈圖法）。
企業 大資料應用有什麼作用
3樓：枚振梅念綢
你好，作用有很多的。具體用途的話，可以用來精準營銷、資料風控、效率提升、決策支援、產品運營，主要看公司像用於哪方面了，
不過一般大資料產品側重於資料探勘和分析，一般企業的資訊化建設都是關於報表和一些業務系統的，並不真的需要上大資料，實用性不那麼大，這方面商業智慧適用性就強點，涉及各業務系統資料整合，資料分析，視覺化呈現，側重點在於輔助決策分析。當初在挑選的時候也是在商業智慧和大資料猶豫，諮詢了很久，後來用了finebi,事實證明沒錯。
4樓：瀧蝶牽子
大資料可應用於各行各業，將人們收集到的龐大資料進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，儘管我們獲得了所有表型資訊和基因資訊，但是由於資料量龐大，這就需要採用大資料技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
總的來說，大資料是對大量、動態、能持續的資料，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的資料，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大資料時代的來臨，一切真相將會展現在我們面前。
對企業進行大資料分析有什麼用?
5樓：大資料の小白
大資料分析的本質在於利用大資料探勘資料背後的價值，這個價值包括使用者行為，產品使用，精準推薦等等，但是這些都有一個前提，就是大資料要落地到具體業務，要從也許出發而不是技術出發，這樣才能真正產生價值，從而獲得收益。
6樓：spot是我
正確的大資料分析可以幫助企業更精準的定位客戶，在你拓展客戶資源陷入難題時，運用大資料就可以挖掘出平時挖掘不到的精準潛在客戶資源。詳細一點來說的話，目前市面上比較出名的一些大資料分析商（例如數點營銷，探技，神冊，紅圈等）一般能為企業帶來以下幾點用處：
幫助企業獲取銷售線索，企業可以根據大資料分析結果針對性營銷，比大海撈針廣撒網更有效。
為管理者的決策過程提供支援，管理者的決策不能僅憑自己的意願，有了資料支援才能做出更好的規劃。
降低整體營運成本，有了大資料分析功能，將大幅度節省時間及人力成本。
7樓：匿名使用者
通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總。具體的例項可以去阿里雲大學官網做一些clouder，增加對python在專案中的使用場景理解，或者九道門商業大資料分析實驗室官網，學習資料庫、資料建模等大資料例項分析。
8樓：王虎三兒
現在已經是大資料時代，相較於以前營銷為王的商業模式，大資料更能給現代企業創造價值，正所謂火車跑的快，全靠車頭帶，企業各部門領導者，甚至是老闆本人，能對大資料應用有一個正確的認識，則更能把握企業發展前進的方向與命脈。資訊交流的方便，也讓企業將慢慢樹立以社會公眾為決策主體的觀念，決策的理念由狹隘的企業領導層轉移到社會公眾上，通過**、社交網路等平臺收集社會公眾的意見和觀念，形成內外雙向的大資料探勘和分析，以提高決策的廣泛性，合理性，正確性。
企業以資訊化為基礎，才能實現大資料探勘，積累和分析，企業所有的產品資料、運營資料、**鏈資料和外部資料都是來自於資訊化系統，因此打好資訊化基礎就變的尤為重要了，完善資訊化基礎，讓資料**更真實和可靠。
在未來大資料將成為最重要的經濟資產，誰掌握了它便是掌握了競爭力，企業應與時俱進，重視大資料，利用好大資料。
對於企業大資料到底如何用，對企業進行大資料分析有什麼用
大資料分析的本質在於利用大資料探勘資料背後的價值，這個價值包括使用者行為，產品使用，精準推薦等等，但是這些都有一個前提，就是大資料要落地到具體業務，要從也許出發而不是技術出發，這樣才能真正產生價值，從而獲得收益。正確的大資料分析可以幫助企業更精準的定位客戶，在你拓展客戶資源陷入難題時，運用大資料就可...
大資料營銷對公司有很大的作用嗎,企業大資料營銷對企業發展有什麼重要性？
仁者見仁智者見智，不同的公司需要用不同的營銷術。這只是一個趨勢，不能說適用於任何單位。記得采納 企業大資料營銷對企業發展有什麼重要性？大資料營銷的目的與傳統營銷一樣，都是為了獲取更多客戶，宣傳品牌，為企業帶來更多的利潤，但是大資料獲得的客戶更精準，成交率更高，而且投入的費用更低且利用率更高。隨著國家...
什麼是大資料產業，大資料屬於什麼專業？
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合。通過大量的統計瞭解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準營銷，徵信分析，消費分析等等 以資料為核心，大資料是一個以資料為核心的產業，是一個圍繞大資料生命週期不斷迴圈往復的生產過程，同時也是由多種行業分工和協同配合...