大數據時代數據的價值精選(九篇)
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第1篇：大數據時代數據的價值范文
隨著移動互聯網、物聯網、云計算等的快速發(fā)展，及視頻監(jiān)控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。即使在遭遇金融危機的2009年，全球信息量也比2008年增長62%，達到80萬PB（1015字節(jié)），2010年增至120萬PB。據IDC預測，至2020年全球以電子式形存儲的數據量將達32ZB（1021字節(jié)）。以120萬PB數據為例，如果將其刻錄在DVD上，再將這些盤片堆疊起來，可從地球到月球壘一個來回！
在此背景下，電信運營商在其網絡無休止擴容的同時，卻面臨“增量不增收”的困境；而一些采用“數據驅動型決策”模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰(zhàn)、價值與務實應對策略。
1 大數據時代的基本特征
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將占全球網絡數據量的85%左右；而且，整個網絡體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對于大數據時代，目前通常認為有下述四大特征，稱為“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012字節(jié)）發(fā)展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（Velocity Fast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續(xù)的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟件工程及人工智能等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value High and Low Density）。以視頻安全監(jiān)控為例，連續(xù)不斷的監(jiān)控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監(jiān)控的“死角”處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2 大數據時代面臨的挑戰(zhàn)
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰(zhàn)，管道化壓力化解及“云—管—端”的有效裝備也均面臨新挑戰(zhàn)。
（2）大數據的“四V”特征在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰(zhàn)；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續(xù)性安全威脅）。
（4）大數據環(huán)境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業(yè)用戶的商業(yè)機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特征，決定其在技術與商業(yè)模式上有巨大的創(chuàng)新空間，這將對可持續(xù)發(fā)展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特征及安全挑戰(zhàn)，對政府制訂規(guī)則與監(jiān)管部門發(fā)揮作用提出了新的挑戰(zhàn)。
3 大數據帶來的價值
（1）利用大數據特征，借助云計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發(fā)揚“云—管—端”的智能管道的威力。
（2）多業(yè)務環(huán)境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網絡優(yōu)化，掌控數據增值的“金鑰匙”。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，并應用于企業(yè)的日常運營、維護及戰(zhàn)略轉型中，成為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展、維持競爭優(yōu)勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節(jié)省開支。例如英國政府即通過此途徑節(jié)省大約330億英鎊/年。
4 大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創(chuàng)新理念融合大數據與云計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業(yè)模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平臺為基礎，以擴大流量規(guī)模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，并以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和云計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商借助大數據Hadoop云工具管理與分析網絡中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰(zhàn)略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特征，加強全方位創(chuàng)新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智能、機器學習等新技術的創(chuàng)新應用，已初顯效益。
第2篇：大數據時代數據的價值范文
一、為大學生社會主義核心價值觀培育過程帶來了全新思維
大數據時代下如何有效利用大數據，使其成為大學生社會主義核心價值觀培育的創(chuàng)新載體，是高校思想政治教育工作者面臨的新機遇。傳統的價值觀培育理念，通過傳統課堂教學，將社會主義核心價值觀單向式地輸送給學生，這在一定程度上提高了課堂效率，保證了課堂的秩序和規(guī)范化，但其客觀上仍然是忽略了大學生的接受意愿和需求，影響了社會主義核心價值觀培育的效果。而大數據為大學生社會主義核心價值觀培育過程的思維變革帶來了機遇。
當前大學生的思想日益復雜化、多樣化、動態(tài)化，增加了收集信息的難度，因此我們要樹立大數據的整體性思維，利用大數據技術收集信息。大數據技術使社會主義核心價值觀培育過程中對于大學生的了解不再依賴于隨機采樣，而是可以利用大數據技術全面分析數據整體。大學生在娛樂、生活、學習、交往等網絡活動留下的數據痕跡都可以通過大數據進行收集計算和分析，通過可視化表現出來，并進而把握大學生的思想動態(tài)、價值觀認同和具體影響因素，從而依據反饋信息，加強和改進大學生社會主義核心價值觀培育。[2]
二、提供了大?W生社會主義核心價值觀培育的新主陣地
大學生社會主義核心價值觀的培育必須有的放矢，根據大學生的思想動向，認識特點，有針對的開展社會主義核心價值觀培育活動。傳統核心價值觀教育一方面仍是通過課堂教學、開展主題班會、師生談話以及集體活動等形式了解學生的基本動向，其"單向性"仍飽受詬病，且由于環(huán)境制約以及大學生情緒波動，傳統教育模式得出的結論代表性與科學性不強；另一方面，大數據時代下，網絡游戲、社交軟件以及個人門戶網站等網絡平臺在大學生群體中間傳播迅速，然而教育者卻對大學生思想動態(tài)了解不全面、不深入，社會主義核心價值觀培育往往缺乏全局性和針對性，而且滯后于事態(tài)的發(fā)展。
大數據時代下主動占領大數據這一新陣地，綜合運用"樣本=總體"的數據分析和數據的相關性方法將有效逆轉傳統思想政治教育方法的缺陷。[3]在微觀層面上：一方面，利用大數據整體優(yōu)化處理技術，聯動各種網絡游戲、社交軟件和門戶網站的數據信息，實時采集學生的日常生活信息，而且采集數據是在學生不自知的情況下進行的，避免了學生因信息采集而做出的隱藏行為帶來的信息誤導，根據最真實和全面的數據信息，滿足大學生的個性化需求，使社會主義核心價值觀培育工作有的放矢；另一方面，通過大數據技術，能夠實時了解大學生的思想動向，對學生的思想動態(tài)與行為去向進行預警，進而采取措施，使大學生社會主義核心價值觀培育能夠未雨綢繆。在宏觀層面：大數據平臺記錄的個體行為的數據似乎是雜亂無章的，但當數據積累到一定程度時，群體的行為就會在大數據平臺上呈現出規(guī)律和秩序，通過分析這種規(guī)律并可視化呈現，研究大學生的行為模式，關注的時事熱點，因勢利導，增強社會主義核心價值觀培育的吸引力，借勢悄無聲息的按需"灌輸"，把握社會主義核心價值觀培育的主動權。
三、拓寬了大學生社會主義核心價值觀傳播的扁平化路徑
所謂"扁平化"，指的是通過使組織結構的盡量扁平來提高組織效率。在這里主要指社會主義核心價值觀傳播環(huán)節(jié)的減少，提高傳播速度，減少中間環(huán)節(jié)過多導致的信息失真。大數據時代下微博、微信、飛信等新媒介迅速地進入人們的日常生活。"根據中國互聯網絡信息中心統計，截至2015年12月，中國網民規(guī)模達6.88億，互聯網普及率為 50.3%；手機網民規(guī)模達6.2億，占比提升至90.1%，無線網絡覆蓋明顯提升，網民Wi-Fi使用率達到91.8%。" [4]大數據時代下，信息來源的多元化，信息傳播渠道的多樣化，社會主義核心價值觀的傳播也由官方占據主導地位的層級傳播逐漸向以個人媒體為代表的扁平化傳播過渡。
第3篇：大數據時代數據的價值范文
了一種基于大數據的數字圖書館高效搜索引擎?該搜索引擎可準確理解讀者的需求，節(jié)省了
搜索時間，提高了查詢效率，并能夠減少資源定位時間，提高檢索查全率?
〔關鍵詞〕大數據；數字圖書館；
高效搜索引擎
DOI：10.3969/j
.issn.1008-0821.2014.01.011
〔中圖分類號〕G250.76 〔文獻標識碼〕A 〔文章編
號〕1008-0821（2014）01-0049-03
A Kind of Efficient Search Engin
e for Digital Library Based on Big Data
Chen Chen1 Chen Shuangfei2
（work Center，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 73002
0，China；
2.School of Information Engineering，Lanzhou University of Finance and Economi
cs，Lanzhou 730020，China）
〔Abstract〕”BZ〗This paper designed a kind of efficient search engine for digital librar
y based on big data.It can realize the accurate understanding of the users nee
ds of information，save search time and improve query efficiency，reduce resource
locating time and increase retrieval accuracy.
〔Key words〕big data；digital
library；efficient search engine
隨著大數據時代的到來，大數據已經滲透到圖書館管理?運營?服務和變革過程的每一
個環(huán)節(jié)，成為關系圖書館基礎設施建設?服務模式與內容變革?讀者個性化服務有效性保障
和可持續(xù)發(fā)展的重要因素?
圖書館大數據環(huán)境具有數據量大（Volume）?類型繁多（Variety）?價值密度低（Value）
?處理速度快和時效高（Velocity）的4個特征?如何在復雜的大數據環(huán)境中高效搜索?抓
取?管理和處理價值數據，是圖書館準確配置服務資源?提高服務效率與能力?即時發(fā)現讀
者個性化需求，以及增強市場競爭力和用戶滿意度的關鍵?因此，大數據時代圖書館應加強
以用戶為核心的搜索引擎建設，為圖書館運營管理和用戶服務提供可靠的大數據搜索?數據
價值發(fā)現支持[1]?
1 大數據時代數字圖書館數據搜索的
需求與特點
1.1 讀者的個性化搜索需求
大數據時代，以讀者為核心的用戶個性化需求發(fā)現和數據價值挖掘，成為搜索引擎設計與應
用的重要依據?首先，搜索引擎應根據采集的讀者閱讀行為與個人特征大數據信息，準確判
定用戶數據搜索的內容需求?興趣愛好與價值特征，確保為讀者提供可定制的個性化數據搜
索服務?其次，搜索引擎必須改變依據用戶輸入“關鍵字”進行數據檢索的傳統模式，應具
備用戶語意分析和人機對話的功能?通過人機信息交互保證個性化數據搜索內容全面?準確
?經濟和可用?第三，搜索引擎應準確跟蹤?分析和判定讀者需求變化，可依據讀者需求對
搜索引擎系統參數?搜索算法和用戶需求進行動態(tài)調整，保證搜索引擎的讀者個性化搜索活
動具有較強的自適應能力?
1.2 搜索引擎依據讀者需求實時優(yōu)化的需求
圖書館大數據環(huán)境除數據海量?類型繁多?價值密度低?處理速度快和時效高外，還具有數
據結構復雜和信息更新速度快的特點?因此，圖書館應根據數據環(huán)境和讀者搜索需求變化趨
勢，按照讀者需求對搜索引擎實時優(yōu)化，確保搜索引擎安全?高效?可用和經濟?
首先，圖書館應根據搜索引擎運行效率和可用性評估結果，提高搜索引擎對高數據價值網站
搜索的頻率和準確性，保證讀者數據搜索過程能夠預測?控制和搜索效率最優(yōu)?其次，搜索
引擎在對圖書館和第三方服務商資源檢索時，須準確判定所搜索內容是否依據數據價值量和
讀者需求進行自然排序，而不是依靠用戶點擊率和關鍵詞競價排名?第三，圖書館應根據讀
者數據搜索習慣來優(yōu)化網站和大數據資源，提高價值關鍵詞在搜索引擎的排名，增強搜索引
擎的易用性[2]?
1.3 閱讀終端具有移動搜索功能需求
大數據時代，圖書館應支持任意讀者可在任何時間?任何地點以任何方式進行閱讀?因此，
用戶終端的移動閱讀和移動搜索能力，將會嚴重影響讀者的閱讀有效性和滿意度?
第4篇：大數據時代數據的價值范文
一、大數據時代財務集約工作的內涵
大數據時代，整體社會經濟都是以知識經濟為特征，電力企業(yè)借助云計算和大數據處理，會計集約化工作開展的如火如荼，會計人員由傳統的報賬變成現代化的核算報賬體系，實現實時更新，資金在互聯網上進行實時流動，由原來的專業(yè)管理現在變成綜合管理，為了應對一些新的問題，還應該實現技術革新和變革，這一切都是大數據時代財務集約工作的內涵。在這個數據充斥的時代，使用傳統方法處理數據記錄、使用傳統方法為主的財務工作愈發(fā)面臨嚴峻的云計算和大數據處理問題。電力企業(yè)的財務數據作為電力企業(yè)的核心和重中之重，一定要反應和支撐著電力企業(yè)資金及業(yè)務的正常運轉，電力企業(yè)通過對電力財務數據的深入處理和信息的充分挖掘，一定能夠有效改進電力企業(yè)財務管理，壓縮電力企業(yè)的資金成本，為電力企業(yè)帶來豐厚利潤。
二、大數據時代電力企業(yè)集約管理局限性
大數據時代電力企業(yè)集約管理還有很多不足之處，比如傳統會計人員大數據知識掌握不足，大數據時代數據信息安全堪憂，各部門數據信息不一致等。
（一）傳統會計人員對于大數據處理知識不足
傳統會計人員只是利用傳統的原始會計憑證、記賬憑證，對于現代化信息處理軟件不足，很大程度上，尤其是會計信息處理方式與大數據要求和云計算要求差距甚遠。不能掌握依據互聯網平臺的處理內容，互聯網高速發(fā)展，但是傳統會計人員的思維不能給上大數據時代的要求，軟硬件不會操作和使用。
（二）大數據時代各部門處理信息不一致
大數據時代，要求各個部門互聯互通，但是，目前各個部門選取的會計處理軟件還存在一定差異性，為了進行會計數據保密，各個會計人員掌握密碼和密鑰也不能共享，導致整個市公司下轄的企業(yè)和供電單位不能實現信息共享，嚴重制約企業(yè)的發(fā)展。
（三）大數據時代數據信息安全堪憂
目前，很多計算機沒有進行整體互聯網安全配套建設，隨著互聯網安全問題凸顯，這些問題逐漸開始困擾著企業(yè)發(fā)展。電力企業(yè)直接關乎著國民經濟能源安全，輸送優(yōu)質高效的電力不得不依靠強有力的電力企業(yè)財務安全，因此只有企業(yè)內部實現會計數據交流的前提下，實現信息整體安全，才能滿足上述要求。
三、大數據時代電力企業(yè)集約工作建議
大數據時代的財務管理首先要找出對于企業(yè)管理有用的數據，其次要如何使用這些數據為企業(yè)進行服務。作為電力企業(yè)，應該將電廠運營各項數據，配電輸電各項數據，其他投資數據快速的收集，進行有效的整理，最大限度完成企業(yè)具體記錄帶來的價值，為企業(yè)決策進行服務。必須進一步強調數據共享，數據集中處理，運用云技術處理電力企業(yè)數據，引入國際會計核算管理模式等。
（一）強調數據共享，數據集中處理
國網天津市電力公司下轄的22家企業(yè)和單位，應該事先大數據互通，將企業(yè)運營的所有數據進行集權處理，最大限度保障天津社會經濟獲得的安全、優(yōu)質的電力資源，保障天津市能源安全。各個分公司的財務報表應該全部上繳到總公司進行有效處理。數據集中處理，還能保障電力公司決策層能夠充分了解企業(yè)真實運營狀況。
（二）運用云技術處理電力企業(yè)數據
要大力運用云技術處理電力企業(yè)數據，引入大的互聯網運營企業(yè)，綜合保障大數據的有效提取，目前，可以引入百度公司或者阿里巴巴公司云數據處理平臺，在浩渺數據中獲取真實有效的數據，另外，需要研制一定的運算規(guī)則，進行檢驗數據。還可以直接引入互聯網公司參與電力企業(yè)財務管理，讓居民通過互聯網平臺方便繳納電費，通過實時監(jiān)控平臺布置電力企業(yè)運營網點等。
（三）引入國際會計核算管理模式
國網天津市電力公司，應該大力引入世界著名會計事務所，比如：安永（EY）、所普華永道（PWC）、德勤（DTT）和畢馬威（KPMG）等，引入這些著名事務所管理財務的先進經驗，還應該大力引入著名的電力管理模式，比如法國電力、德國EON能源集團，日本東京電力等一系列外國電力企業(yè)管理經驗，學習這些電力企業(yè)管理大數據先進經驗，運用到本公司的電力財務管理體系中去。
第5篇：大數據時代數據的價值范文
“社會化媒體的廣泛應用帶來了海量的數據。數字科技本身發(fā)展其實越來越深刻影響到營銷的方法論以及營銷的效率，這個時代已經完全不是此前單純的數字媒體化年代?！彬v訊網絡媒體事業(yè)群總裁劉勝義在2012騰訊智慧峰會上說。
Big Data，Big bang!
大數據產生大影響。有數據顯示，Twitter平均每天產生3.4億的消息，而Facebook每日則有40億的信息擴散。隨著社交網絡的全球擴張，數據大爆炸正在改寫營銷規(guī)則。而基于對大數據營銷價值的挖掘成為在線營銷領域面臨的課題。
英國當代數學家及人類學家托馬斯?克倫普在其《數字人類學》一書中提到，數字的本質是人，數據挖掘就是在分析人類族群自身。因此在大數據的背景之下，問題的關鍵已經不僅包括用戶說的是什么，還包括用戶是誰？做了什么？
基于此，騰訊認為大數據的營銷價值，是隨著實名制社區(qū)和電子商務的普遍化，用戶之間所產生的人際關系鏈，也就是人脈價值，通過這種人脈最終實現交易數據跟交互數據的融合。“我們有能力將騰訊用戶的在線行為跟各個品牌的消費行為更加準確地關聯起來，”劉勝義表示。
實際上，劉勝義的信心是有根據的。北京大學陳剛教授以為，企業(yè)在互聯網中應逐漸轉型，借助數據庫技術為生活服務。其實定位于在線生活一站式服務平臺的騰訊在用戶數據庫上早就開始布局，包括在資訊端、關系鏈、多種網媒產品應用領域都取得了重要的成績與進展?，F今，騰訊已經坐擁7億QQ用戶、4.25億微博用戶、2.024億朋友網活躍用戶及突破1億微信用戶，成功積累了擁有中國極盡完善的網絡媒體數據庫。
“網絡媒體正在從單純的內容提供方進化成開放生態(tài)的主導者，大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案?！眲倭x強調。也就是說騰訊大數據的價值在于能更加智能地提升精準廣告能力，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報率。
在變動中保持主動
大數據能產生巨大的營銷價值，然而要在大數據時代淘金也并非易事。
正如現代信息論的創(chuàng)始人申農所定義的，信息是不確定的消除。然而在大數據時代，整個營銷系統的變量越來越多，各種新勢力與傳統力量在系統中不斷耗散與協同。這些日益增加的復雜性最終導致了整個系統的目標慢慢開始失焦，營銷系統開始失控?！盎煦?、失控、非線性”等等詞匯成為整個時代的典型標簽，那些在傳統營銷時代原本理所當然的方法論開始變得不確定。
終于品牌營銷者慢慢發(fā)現，信息大爆炸所帶來的非但不是整個品牌營銷系統確定性的增加，相反卻成為了《連線》雜志創(chuàng)始主編Kevin Kelly所謂的失控可能性的增加。從諾基亞的衰落到雅虎的式微，騰訊發(fā)現，似乎連續(xù)不斷的環(huán)境變動開始讓很多企業(yè)巨頭的發(fā)展變得越來越被動。
怎樣才能在變動不居的營銷環(huán)境中生存并變得強大？騰訊認為，唯一的出路是自己主動創(chuàng)新去進化適應持續(xù)變動的復雜環(huán)境，而這正是達爾文進化論的核心要義所在。
從聚眾時代的1.0到分眾時代的2.0，再到開放時代的3.0，整個騰訊智慧方法論一直在不斷豐富自己，通過持續(xù)的進化來與變動的營銷環(huán)境相適應。另一方面，騰訊智慧自始至終保有的創(chuàng)新基因也決定了該方法論能夠在各個不同時代、不同行業(yè)領域都有相同的普世價值。
“MIND3.0的普世價值體現在它不僅能應用于騰訊內部在線營銷平臺，而且在整個中國在線營銷領域都具有前瞻性、體系性和指導性。”騰訊全國策劃總經理翁詩雅指出：“當然在另一方面，目前只有騰訊的在線營銷平臺才能夠讓MIND3.0的營銷方法論實現最大的效果?！?/p>
那么究竟什么是騰訊MIND3.0？根據翁詩雅介紹，MIND為可衡量的效果Measurability、互動式的體驗Interactive Experience、精準化的導航Navigation、差異化Differentiation這四個定義的組合。具體來說，在效果衡量上，MIND3.0是多元化的衡量標準趨于譜系化，滿足廣告主更細分的營銷目標；在互動式體驗上，則是互動的方式和渠道更趨多元化，品牌與合作伙伴一同為用戶創(chuàng)造價值；在精準化的導航上，騰訊智慧開始利用動態(tài)、多維、開放的社會化標簽的自由組合，通過智能平臺實現精準定向；最后在差異化定位上，騰訊MIND3.0則體現在基于用戶的個性需求提供因人而異的內容和創(chuàng)意輸出。
不難發(fā)現，MIND概念的創(chuàng)新從關注廣告到關注人與人脈，關注人群背后的數據與需求，并通過騰訊強大的用戶平臺、關系鏈及營銷工具，為品牌提供高效的社會化營銷解決方案。
全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里?韋伯認為，目前已經到了收集數據的黃金時期，而如何整合這些數據成為品牌營銷未來的關鍵任務。如果說在大數據時代，騰訊通過多年的戰(zhàn)略布局所積累的用戶數據庫已經打造了堅實的營銷基礎，那么騰訊如何整合這些大數據呢？
翁詩雅認為，全新進化后的騰訊MIND3.0有三大自主方向完成整合任務，為品牌創(chuàng)造價值。這三個自主方向分別是社會化廣告的產品體系、高效的營銷解決方案和效果優(yōu)化體系。
據了解，騰訊今年已經全面啟動社會化戰(zhàn)略，實現對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等網媒產品平臺的社交化改造以及平臺融合，形成了騰訊全網最大、最活躍的社交網絡，各網媒產品也在戰(zhàn)略指導下進行升級。
至此，圍繞人脈這一核心要素，在大數據時代，騰訊社會化營銷平臺提供打通的用戶產品、數據庫的營銷工具，而騰訊MIND3.0則通過對用戶行為數據的洞察、分析和挖掘，深描每一個用戶族群，通過差異化標簽在品牌和受眾之間建立社會化的營銷關聯。
舉例來說，對于成熟媽媽與新生兒媽媽兩個細分族群，騰訊智慧能通過對大數據的智能分析得出差異化洞察和針對性的溝通策略。如騰訊認為，成熟媽媽是一群理智的玩樂女人幫，在娛樂應用上，最喜歡游戲，音樂和古裝劇，在資訊上，旅游和理財兩不誤，在社交互動層面，以QQ群，鮮花工坊與日記為主；而新媽媽們在騰訊看來是社交活躍時尚辣媽，她們更關注數碼產品的微博，是一群勇于嘗鮮的時尚族群。
通過深度的洞察，再借助IMPRO、騰訊效果推廣以及社交廣告投放系統等技術平臺，分別針對兩個族群進行客制化溝通策略，從而最終讓騰訊用戶轉化為品牌的消費者，實現品牌價值。
是的，在大數據時代，只有運用富有前瞻性的營銷智慧才能真正去洞悉系統環(huán)境的變化，進而找到最佳的進化路徑。而隨著營銷方法論MIND 3.0版本的不斷完善，我們看到，“應勢而變、因人而熠”的騰訊智慧已經做好了足夠的應變準備。
自被麥肯錫首次提出之后，大數據一直是一個老生常談的概念，而今騰訊要賦予它新的價值與內涵。
“社會化媒體的廣泛應用帶來了海量的數據。數字科技本身發(fā)展其實越來越深刻影響到營銷的方法論以及營銷的效率，這個時代已經完全不是此前單純的數字媒體化年代。”騰訊網絡媒體事業(yè)群總裁劉勝義在2012騰訊智慧峰會上說。
Big Data，Big bang!
大數據產生大影響。有數據顯示，Twitter平均每天產生3.4億的消息，而Facebook每日則有40億的信息擴散。隨著社交網絡的全球擴張，數據大爆炸正在改寫營銷規(guī)則。而基于對大數據營銷價值的挖掘成為在線營銷領域面臨的課題。
英國當代數學家及人類學家托馬斯?克倫普在其《數字人類學》一書中提到，數字的本質是人，數據挖掘就是在分析人類族群自身。因此在大數據的背景之下，問題的關鍵已經不僅包括用戶說的是什么，還包括用戶是誰？做了什么？
基于此，騰訊認為大數據的營銷價值，是隨著實名制社區(qū)和電子商務的普遍化，用戶之間所產生的人際關系鏈，也就是人脈價值，通過這種人脈最終實現交易數據跟交互數據的融合?！拔覀冇心芰Ⅱv訊用戶的在線行為跟各個品牌的消費行為更加準確地關聯起來，”劉勝義表示。
實際上，劉勝義的信心是有根據的。北京大學陳剛教授以為，企業(yè)在互聯網中應逐漸轉型，借助數據庫技術為生活服務。其實定位于在線生活一站式服務平臺的騰訊在用戶數據庫上早就開始布局，包括在資訊端、關系鏈、多種網媒產品應用領域都取得了重要的成績與進展。現今，騰訊已經坐擁7億QQ用戶、4.25億微博用戶、2.024億朋友網活躍用戶及突破1億微信用戶，成功積累了擁有中國極盡完善的網絡媒體數據庫。
“網絡媒體正在從單純的內容提供方進化成開放生態(tài)的主導者，大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案。”劉勝義強調。也就是說騰訊大數據的價值在于能更加智能地提升精準廣告能力，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報率。
在變動中保持主動
大數據能產生巨大的營銷價值，然而要在大數據時代淘金也并非易事。
正如現代信息論的創(chuàng)始人申農所定義的，信息是不確定的消除。然而在大數據時代，整個營銷系統的變量越來越多，各種新勢力與傳統力量在系統中不斷耗散與協同。這些日益增加的復雜性最終導致了整個系統的目標慢慢開始失焦，營銷系統開始失控?！盎煦?、失控、非線性”等等詞匯成為整個時代的典型標簽，那些在傳統營銷時代原本理所當然的方法論開始變得不確定。
終于品牌營銷者慢慢發(fā)現，信息大爆炸所帶來的非但不是整個品牌營銷系統確定性的增加，相反卻成為了《連線》雜志創(chuàng)始主編Kevin Kelly所謂的失控可能性的增加。從諾基亞的衰落到雅虎的式微，騰訊發(fā)現，似乎連續(xù)不斷的環(huán)境變動開始讓很多企業(yè)巨頭的發(fā)展變得越來越被動。
怎樣才能在變動不居的營銷環(huán)境中生存并變得強大？騰訊認為，唯一的出路是自己主動創(chuàng)新去進化適應持續(xù)變動的復雜環(huán)境，而這正是達爾文進化論的核心要義所在。
從聚眾時代的1.0到分眾時代的2.0，再到開放時代的3.0，整個騰訊智慧方法論一直在不斷豐富自己，通過持續(xù)的進化來與變動的營銷環(huán)境相適應。另一方面，騰訊智慧自始至終保有的創(chuàng)新基因也決定了該方法論能夠在各個不同時代、不同行業(yè)領域都有相同的普世價值。
“MIND3.0的普世價值體現在它不僅能應用于騰訊內部在線營銷平臺，而且在整個中國在線營銷領域都具有前瞻性、體系性和指導性。”騰訊全國策劃總經理翁詩雅指出：“當然在另一方面，目前只有騰訊的在線營銷平臺才能夠讓MIND3.0的營銷方法論實現最大的效果。”
那么究竟什么是騰訊MIND3.0？根據翁詩雅介紹，MIND為可衡量的效果Measurability、互動式的體驗Interactive Experience、精準化的導航Navigation、差異化Differentiation這四個定義的組合。具體來說，在效果衡量上，MIND3.0是多元化的衡量標準趨于譜系化，滿足廣告主更細分的營銷目標；在互動式體驗上，則是互動的方式和渠道更趨多元化，品牌與合作伙伴一同為用戶創(chuàng)造價值；在精準化的導航上，騰訊智慧開始利用動態(tài)、多維、開放的社會化標簽的自由組合，通過智能平臺實現精準定向；最后在差異化定位上，騰訊MIND3.0則體現在基于用戶的個性需求提供因人而異的內容和創(chuàng)意輸出。
不難發(fā)現，MIND概念的創(chuàng)新從關注廣告到關注人與人脈，關注人群背后的數據與需求，并通過騰訊強大的用戶平臺、關系鏈及營銷工具，為品牌提供高效的社會化營銷解決方案。
全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里?韋伯認為，目前已經到了收集數據的黃金時期，而如何整合這些數據成為品牌營銷未來的關鍵任務。如果說在大數據時代，騰訊通過多年的戰(zhàn)略布局所積累的用戶數據庫已經打造了堅實的營銷基礎，那么騰訊如何整合這些大數據呢？
翁詩雅認為，全新進化后的騰訊MIND3.0有三大自主方向完成整合任務，為品牌創(chuàng)造價值。這三個自主方向分別是社會化廣告的產品體系、高效的營銷解決方案和效果優(yōu)化體系。
據了解，騰訊今年已經全面啟動社會化戰(zhàn)略，實現對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等網媒產品平臺的社交化改造以及平臺融合，形成了騰訊全網最大、最活躍的社交網絡，各網媒產品也在戰(zhàn)略指導下進行升級。
至此，圍繞人脈這一核心要素，在大數據時代，騰訊社會化營銷平臺提供打通的用戶產品、數據庫的營銷工具，而騰訊MIND3.0則通過對用戶行為數據的洞察、分析和挖掘，深描每一個用戶族群，通過差異化標簽在品牌和受眾之間建立社會化的營銷關聯。
舉例來說，對于成熟媽媽與新生兒媽媽兩個細分族群，騰訊智慧能通過對大數據的智能分析得出差異化洞察和針對性的溝通策略。如騰訊認為，成熟媽媽是一群理智的玩樂女人幫，在娛樂應用上，最喜歡游戲，音樂和古裝劇，在資訊上，旅游和理財兩不誤，在社交互動層面，以QQ群，鮮花工坊與日記為主；而新媽媽們在騰訊看來是社交活躍時尚辣媽，她們更關注數碼產品的微博，是一群勇于嘗鮮的時尚族群。
通過深度的洞察，再借助IMPRO、騰訊效果推廣以及社交廣告投放系統等技術平臺，分別針對兩個族群進行客制化溝通策略，從而最終讓騰訊用戶轉化為品牌的消費者，實現品牌價值。
第6篇：大數據時代數據的價值范文
2012年5月17日，《中國新時代》作為特邀嘉賓全程參與了在北京召開的主題為“洞察 優(yōu)于析 智于行”的智慧的分析洞察論壇。在本次大會上，IBM正式了基于業(yè)務分析洞察（BAO）理論基礎之上的IBM智慧的分析洞察（Smarter Analytics）戰(zhàn)略，以及幫助企業(yè)將“洞察力”轉化為行動力，實現業(yè)務價值的“3A5步”智慧分析洞察動態(tài)路線圖。
毫無疑問，IBM此舉再次將“大數據”的實戰(zhàn)意義推進了一步。近幾年來，“大數據（Big Data）”一詞快速升溫，逐漸成為IT網絡通信領域熱門詞匯。包括IBM、EMC、甲骨文、微軟在內的各大巨頭廠商紛紛跑馬圈地，強勢進入，投入了巨大的資源搶占這個領域的話語權。大數據市場的快速發(fā)展，主要得益于非結構化數據的爆炸式增長。
事實上，“大數據”并不是一項技術，而是由于不斷增長的數據量和數據種類而逐漸衍生出來的一種現象。因此，“大數據”在業(yè)內并沒有統一的定義。不同廠商，不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。
一場信息社會的變革
然而，最早提出“大數據”時代已經到來的機構并非IBM， 而是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
麥肯錫的報告后，大數據迅速成為計算機行業(yè)爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關注。隨著互聯網技術的不斷發(fā)展，數據本身是資產，這一點在業(yè)界已經形成共識?！叭绻f云計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那么如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務，則是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。” 業(yè)內人士如是說。
事實上，全球互聯網巨頭都已意識到“大數據”時代數據的重要意義。包括EMC、惠普、IBM、微軟在內的全球IT 巨頭紛紛通過收購“大數據”相關廠商來實現技術整合，亦可見其對“大數據”的重視。
IDC研究表明，數字領域存在著 1.8 萬億 GB 的數據。企業(yè)數據正在以 55% 的速度逐年增長。ReadWriteWeb表示，如今，只需兩天就能創(chuàng)造出自文明誕生以來到 2003 年所產生的數據總量?，F代企業(yè)正在經歷規(guī)模化、多樣化、高速化的數據挑戰(zhàn)，“大數據”已成為重要的時代特征。
IBM全球副總裁兼大中華區(qū)軟件集團總經理胡世忠表示：“大數據正帶來一場信息社會的變革。大量的結構化及非結構化數據以及流數據的廣泛應用，致使企業(yè)需要重新思考已有的IT模式；與此同時，大數據又將推動企業(yè)進行又一次基于信息革命的業(yè)務轉型，使企業(yè)能夠借助大數據帶來的大洞察，獲取更多的商業(yè)價值和發(fā)展機會，在激烈的市場競爭中脫穎而出?！?/p>
挑戰(zhàn)？機遇？
然而，2011 年的《IBM - 麻省理工斯隆管理學院評論》顯示：在對全球 100 個國家及地區(qū)從事 30 個行業(yè)的 3,000 名高管進行的調查中，有60% 的受訪者表示無法有效利用所有數據。而近期 IBM 對 64 個國家及地區(qū)從事 19 個行業(yè)的 1,700 名首席營銷官開展的最新調查更是進一步體現出了這個問題的嚴峻性：調查結果顯示，71% 的首席營銷官表示他們的企業(yè)沒有做好充分準備來應對大數據的挑戰(zhàn)。
因為大數據的概念聽起來很美好，似乎利用大數據的大門在不久的將來就會打開。但一切并沒有那么簡單。企業(yè)需要的并不僅僅是供應商賣出的技術，而是借助他們的專家來解決海量數據。
SAP商業(yè)智能和內存售前經理Carl Streatfield說：“和10-15年前相比，企業(yè)現在的環(huán)境截然不同?！薄?005年，人們創(chuàng)造的信息量達到了150EB，而到2011年，這一數字達到了1200EB。這便是大數據時代的來臨?！边@樣的數據量是巨大的，是IT剛開始時所無法想象的，不過企業(yè)必須找到最好的有競爭力的方式解決這些數據。
“改變的機會存在于信息洪流中。不過了解數據的內部結構成為一大挑戰(zhàn)，因為數據增長的速度太快，”Forrester高級分析師Brian Hopkins說。
越來越多的企業(yè)意識到了這種挑戰(zhàn)：IT 負責人和職員無法有效地對海量數據進行有效地收集、處理和分析；另一方面，企業(yè)CEO 以及高層管理人員因不能及時獲得所需的信息，而無法預測出潛在的業(yè)務風險，坐等商業(yè)機會的流失。
與此同時，也有越來越多的企業(yè)正在把握“大數據”時代的機遇：《麻省理工學院斯隆管理評論》和IBM商業(yè)價值研究院聯合舉行的2011年新智能企業(yè)全球高管調查和研究項目指出，2011年，58%的企業(yè)已經將分析技術用于在市場或行業(yè)內創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，實現業(yè)務價值，這一數據比2010年增加了21%。
毫無疑問，“大數據”時代的機遇和挑戰(zhàn)同時擺在了企業(yè)面前。
從“大數據”到“大洞察”
IBM在此時提出大數據平臺戰(zhàn)略，其目的顯而易見，它正在以自己的優(yōu)勢瓜分這塊龐大而誘人的蛋糕。IBM表示，IBM智慧的分析洞察將成為企業(yè)成長轉型的重要戰(zhàn)略之一，幫助企業(yè)成功將“大數據”挑戰(zhàn)轉化為機遇，最終實現從“大數據”到“大洞察”的重大轉型及革新?！拔覀兊拇髷祿脚_戰(zhàn)略突破了傳統數據倉庫和數據管理理念，為企業(yè)組織提供實時分析信息流和因特網范圍信息源的能力，實現更為經濟高效的大數據管理，并為在此之上的業(yè)務分析和洞察奠定堅實的基礎?！?/p>
IBM全球企業(yè)咨詢服務部業(yè)務分析與優(yōu)化服務大中華區(qū)總經理段仰圣表示：“在大數據時代，‘洞察’成為企業(yè)各個環(huán)節(jié)上至關重要的需求。因此IBM提出‘大洞察’的概念，通過IBM智慧的分析洞察為企業(yè)客戶提供四個方面全方位的‘洞察’：第一是通過客戶行為分析留住客戶，并在此基礎上實現客戶群體的持續(xù)增長；第二是通過信息管理、業(yè)務分析、內容管理等先進手段，幫助企業(yè)優(yōu)化IT水平及業(yè)務流程，提高運營效率；第三是通過將業(yè)務分析貫穿財務規(guī)劃流程，洞悉企業(yè)利潤和成本來源，改善結算流程的處理時間和完整性，促進財務流程轉型；第四是將分析洞察包含在傳統和新興的風險類別中，預測未來的法規(guī)要求及檢測欺詐，幫助企業(yè)管理風險、欺詐和合規(guī)性?！?/p>
第7篇：大數據時代數據的價值范文
關鍵詞：煤礦；大數據；安全管理
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.06.059
0 引言
安全工作是煤礦所有工作中的重中之重，它滲透于煤礦生產、加工、銷售等各個環(huán)節(jié)，如何有效增強煤礦的安全管理，是提升煤礦綜合管理水平，促進煤礦長遠發(fā)展的重要保證。信息時代的到來對煤礦生產管理帶來了許多機遇與挑戰(zhàn)，不少煤礦已經投入信息化建設之中，并未安全管理積累了海量的數據，如監(jiān)測數據等。由于分析工具的不完善，這些數據并沒有得到充分地開發(fā)利用，因而其價值也并未完全實現。大數據的出現對解決此一問題提供了很好的契機，筆者從此出發(fā)，就大數據助力煤礦安全管理做了相應的研究。
1 大數據的概述
大數據是信息技術發(fā)展到一個新階段的產物，它最早由美國數據科學家提出，后經由麥肯錫研究院發(fā)表的研究報告而盛行全球。大數據，顧名思義，以“大”為特征，它強調數據的海量性，數據規(guī)模甚至了超過了傳統數據庫軟件的工作能力范圍，不得不依托于云計算來處理?？偠灾?，大數據有以下五個重要表征：體量大、類別多、速度快、真實性高以及價值密度低[1]。大數據是大數據時代的信息處理技術，它以云計算為基礎，將大量結構化、半結構化乃至非結構化的數據分布到不同計算機構成的信息資源池中，從而獲得分析與預測的結果。大數據相比于傳統的信息處理技術而言，它有著多重價值。
首先，大數據以海量的數據為基礎，這符合當前信息時代數據爆炸的現狀，是應對時展的必然產物；其次，大數據強調速度與價值，它能在最短的時間內對數據進行分析處理，從而在無數的數據中挑選出最有價值的部分，也就是說大數據的洞察力是其存在的客觀依據；最后，大數據與云計算是不可分割的整體，隨著信息時代的深入發(fā)展，它們已在全球范圍內引發(fā)了一場商業(yè)與技術的雙重變革，大數據正是大數據時代不可或缺的重要工具。
2 大數據應用于煤礦安全管理中的策略研究
安全問題長期以來是制約我國煤礦發(fā)展的老大難問題，盡管2014年我國的煤炭百萬噸死亡人數比率已經下降到0.255，但相比于其他產煤大國如美國、澳大利亞等，仍然有不小的差距[2]。大數據的出現為煤礦加強安全管理提供了一個窗口和契機，并且煤礦數據本身也存在著體量大、變化快、價值密度低等大數據的特點，因而，將大數據應用于煤礦安全管理之中是必然之舉。
2.1 強化技術認知，轉變管理思維
信息化建設是煤礦為應對時展而采取的改革舉措，經過多年的努力，已取得初步成效，并誕生了大量的數據，諸如礦山地質數據、礦圖數據、環(huán)境監(jiān)測數、視頻監(jiān)控數據等，這些數據分結構化數據與非結構化數據兩種，其中非結構數據占絕對主體。管理者必須轉變過往的管理思維，由抽樣分析轉變?yōu)槿珮颖緮祿治觥４髷祿苑治雒旱V結構化以及非結構化的全體數據為工作內容，它相比于抽樣分析而言，盡管在數據的精確性上有所不如，但全面性大為增強，不僅如此，大數據還能發(fā)掘不同數據之間的關聯性，并有效地捕捉傳統分析工具中容易忽視的細節(jié)，從而逐步降低煤礦安全管理中的人為性錯誤。
2.2 落實重點管理，做到實時監(jiān)測
煤礦安全管理是一個系統性的工程，它包含很多層面的內容，如安全作業(yè)制定的制定、礦工安全作業(yè)的培訓等等。面對如此復雜的管理內容，管理者要善于把握重點，如此才能做到高效管理，提升煤礦的安全水平。目前，隨著煤炭事業(yè)的不斷發(fā)展與轉型，煤礦機械化與自動化程度與日俱增，甚至可以說，礦山設備能否安全運行對煤礦的安全生產起到了決定性的作用。在傳統的管理模式中，通常是在設備出了問題之后再進行檢修，這不僅耽誤了煤炭的生產，還會給煤礦工人帶來安全風險。大數據則為化解此一難題提供了很好的契機，管理者可以在重點礦山設備如礦井通風機上安裝遙感器，記錄并收集諸如風速、振幅等數據信息，通過大數據對所有數據進行分析和對比，及時將異常現象呈現出來，從而盡早安排工作人員在故障發(fā)生之前就進行相應的檢修，降低設備損失，提升安全性能。
2.3 強化事故分析，做好預先防范
安全事故是煤礦開采中難以避免的現象，同時也是煤礦安全管理過程中所極力防范的現象。盡管，我國每年由于煤礦事故而死亡的人數已由2002年的7000余人將至2014年的931人，但我國仍然是礦難死亡人數的主要國家之一，采礦事業(yè)仍然未脫去高危行業(yè)的帽子。事故分析是安全管理的重要內容，它能夠通過事故發(fā)生原因的追溯、相關責任人的懲辦來起到安全教育的作用。但這種分析仍然是浮于表面的，它對安全管理的效用也十分有限。大數據的出現為事故分析提供了一個新的視角，它能夠從數據分析的角度來重新找尋事故發(fā)生的規(guī)律、模式，從而為煤礦采取針對性的防范措施提供可靠的建議。就以瓦斯事故爆炸而言，傳統的事故原因分析大都從火源、甲烷濃度以及設備、管理等要素入手，缺乏全面性與細致性，有時候得出的結論也缺乏說服力。大數據則會全面收集瓦斯爆炸區(qū)域的所有數據，包括空氣參數、抽采參數等等，進而分析與推測，并形成相應的結論。這種事故分析方式更具科學性，對未來的安全管理工作也更具指導性，是煤礦做好事故預先防范的基礎。
3 結語
大數據時代的到來為各行各業(yè)的安全管理帶來了不小的機遇，煤礦事業(yè)也不例外。大數據在數據的收集、處理、分析上更具全面性，對于煤礦的安全管理也更為有效。因此，煤礦管理層應該從將大數據應用于煤礦的日常管理之中，從管理思維、管理重點以及事故分析三個層次做好相應的工作。
參考文獻：
[1]方巍，鄭玉，徐江.大數據：概念、技術及應用研究綜述[J].南京信息工程大學學報，2014（05）：405-419.
第8篇：大數據時代數據的價值范文
一、大數據與財務競爭情報及數據挖掘技術
1.大數據
大數據起源于上世紀中葉，那時，西方發(fā)達國家信息產業(yè)發(fā)展較快，尤其是在計算機領域、情報信息領域、自然科學領域等范圍內開始探索研究當時流行的熱門話題“信息爆炸”；之后，二十世紀七十年代，隨著計算機技術的日趨成熟，計算機的存儲量日益提高，呈幾何級遞增，大數據成為當時熱點問題之一；再后來，隨著大數據的基礎理論研究取得重大進展，以及大數據技術獲得實質性突破，這時，大數據才真正在情報信息、計算機等有關領域得以廣泛運用。財務競爭情報競爭情報，根據最新情報學定義：競爭情報即競爭雙方甚至多方為使自身長期立于不敗之地，而有準備地監(jiān)測和監(jiān)視對方或競爭對手。包括競爭方產品的生產和研況、營銷策略、財務運行以及團隊結構、團隊文化等。而著這其中的財務競爭情報可謂是各競爭情報中的重點和核心，是一家公司競爭情報的核心。財務競爭情報包括：財務預決算、賬簿、憑證、會計報表、審計報告以及上市公司向社會公開的各項報告等。
2.數據挖掘技術
數據挖掘是對海量的信息進行相關、關聯等數據分析和提取，從而挖掘出潛在的、前瞻性的、有價值的情報信息收集。相對傳統的情報信息查詢，數據挖掘是一種更深入、更科學、更具代表性的信息分析法，它能依據現有的數據庫分析出規(guī)則性的、趨勢性的未知數據信息，這些未知數據信息將能夠幫助企業(yè)推測未來發(fā)展走勢，從而提高企業(yè)的競爭力。數據挖掘技術主要有機器學習方法、統計方法、數據庫方法和神經網絡方法。
二、數據挖掘技術在財務競爭情報獲取中運用實例
南陽市三色鴿乳食品有限公司，最初是于上世紀九十年代由南陽電業(yè)局下屬服務公司開設的一個白鴿面包房，占地面積二十余平方米，工作人員僅有六人，規(guī)模相當小。隨著經營漸好，所生產的面包日益受到南陽百姓的喜愛。為了擴大生產規(guī)模，南陽電業(yè)局下屬服務公司決定開辦公司，公司設立后如何賺取第一桶金是管理層首先面對的第一個難題。為此，服務公司組織面包房員工利用休息時間走街串巷調查南陽市其他面包房的情況，包括網點布局、產品種類、新產品開發(fā)、財務運行狀況以及人們的購買意愿等。在南陽市三色鴿乳食品有限公司成立后，公司領導重視這些情報信息的搜集，尤其是財務競爭情報的搜集和獲取，針對當時競爭力較強的南陽市特香包食品有限公司、河南省花花牛食品有限公司，南陽市三色鴿乳食品有限公司，通過競爭對手的公開會計報表、公開財務報告、公開審計報告等，利用數據挖掘技術進行財務數據分析與對比，不僅獲得了競爭對手的資金運行狀況、盈利能力、償債能力、信用程度、資源配置等財務情報信息，而且通過與競爭對手的對比和分析，查找出本公司財務管理方面存在的漏洞與差距，以及投入產出、經營管理、發(fā)展模式、發(fā)展方向等方面存在的問題，以此對公司提出科學、合理的財務管理建議，進一步提高了南陽市三色鴿乳食品有限公司自身競爭力，為三色鴿占據南陽乳業(yè)半壁江山奠定了堅實基礎。
三、大數據時代數據挖掘技術在財務競爭情報獲取中的運用設計
據調查，財務競爭情報到目前為止在絕大多數企業(yè)中并沒有引起重視和應用，尤其是在一些競爭情報思想認識膚淺、競爭意識淡薄的企業(yè)里，由于領導層次對財務管理的不專業(yè)、不熟悉，從而導致企業(yè)沒有設立專門的財務競爭情報結構，沒有培養(yǎng)具有財務管理專業(yè)和情報信息專業(yè)的復合型人才，以至于在獲取財務競爭情報領域內是一片空白，大大降低了企業(yè)的市場競爭力。隨著企業(yè)間的競爭加劇，尤其是國際大型企業(yè)和新設的年輕企業(yè)格外重視財務競爭情報的獲取，例如統計顯示世界500強企業(yè)97%都設立了財務競爭情報機構。大數據時代，利用數據挖掘技術可以為企業(yè)快速獲取財務競爭情報。企業(yè)財務競爭情報體系可設計為：財務情報收集子系統、財務情報分析子系統、財務情報服務子系統。數據挖掘分三個步驟進行：第一步，首先對需要挖掘的對象進行明確和確定；第二步，按照確立的挖掘對象進行數據準備；第三步，運用特定的方法和技術進行數據挖掘；第四步，將對挖掘出的有價值的財務競爭情報進行信息表達和注釋。
四、結束語
第9篇：大數據時代數據的價值范文
關鍵詞：“大數據”；美術編輯；思維方式
“大數據”時代是一個多種技術快速應用的時代，技術應用的主要特點一般表現為依靠對復雜信息的快速處理而展開工作。美術編輯的工作職責就是用創(chuàng)意設計來提升刊物的美觀性和可讀性。就“大數據”時代下的報刊版式發(fā)展趨勢而言，傳統的美術編輯一般呈現出版式種類少、構思簡單的狀態(tài)，無法滿足“大數據”時代的要求。從根本上看，這是一種思維落后的反映，思維是人進行工作的一種導向，采用新型的思維是報刊美術編輯工作快速發(fā)展的重要保障。
首先，只注重版面形式的編排而忽略了對新聞的理解。美術編輯大體都不是新聞專業(yè)畢業(yè)的人員，在工作中更多是從版面的設計結構入手，只注重版式的條塊組合和版面的設計主次感，而忽略了新聞的重要性和時效性。這就導致版面與內容嚴重脫節(jié)，影響了報刊的整體效果與質量。其次，欠缺對繁雜數據的統籌整合思維。傳統的美術編輯思維多停留在二維空間和簡單的三維空間設計，圖書裝幀畫面的構建一般比較單調，并且受一定尺寸的限制。［1］在這種思維設計下的報刊常常呈現出形式單一、色彩單調的特點。這也使得美術編輯無法對繁雜的數據信息進行處理，傳統的美術編輯思維無法在數字出版物中得到良好的應用。再次，信息載體單一，表現形式簡單。傳統的美術編輯設計的信息載體較為缺乏，呈現出元素單一的不足。當然，這樣的特點是由傳統報刊本身的特點決定的，但是元素的單一無法使繁雜的數據信息得到處理。我們知道，畫面元素的豐富并不是幾種元素的簡單疊加，而是需要有一個整體的規(guī)劃。因此，傳統美術編輯思維方式在多元素的構建上還需要加強。此外，傳統報刊美術編輯思維還表現出應用數據單一的特點，這一特點自然和上面說的受出版物本身影響一樣，但是應用數據的單一還是美術編輯沒能夠應用非線性思維的一種表現。一般來說，傳統的美術編輯的畫面設計更多是脫離用戶、脫離市場的設計，對于用戶的感受和動向以及產品的商業(yè)價值都把握不清。最后，思維封閉，未能了解大數據時代下讀者的需求。傳統的報刊美術編輯思維比較呆板、封閉，這樣的思維就缺乏對新聞的認識和對讀者需求的考慮，再加上一些美術編輯缺乏經驗，導致設計出來的畫面與讀者的需求相差太大，使得其使用價值和商業(yè)價值大大降低。
二、“大數據”時代美術編輯思維的探討
面對上面說到的傳統美術編輯思維的不足和“大數據”時代數據信息復雜繁多的現實，我們應該以客觀的態(tài)度去看待。對于“大數據”時代美術編輯思維的探討，我們應立足“大數據”時代本身的特點，依托于各種新型的技術進行改進，以下主要針對報紙美術編輯進行探討：首先，構建多維空間的美術編輯思維。由于信息技術的發(fā)展，紙媒要適應時代的發(fā)展，向多種載體方向轉化，積極結合電子報刊和自媒體的發(fā)展。我們知道，“大數據”時代的畫面更多呈現出多維空間的特點，所以美術編輯在設計報刊時，要多方位考慮，在紙媒上未能體現的效果，可結合多維空間，在電子報刊和自媒體上穿插一些動態(tài)畫面。這樣的組合能夠搭建出更有立體感的畫面，可以提高讀者的閱讀興趣。其次，要進行多種元素的組合。我們知道，“大數據”時代的信息不僅數量巨大，而且種類繁多。把種類繁多的信息數據表現到畫面中去，就需要進行多種元素的組合。［2］“大數據”時代下，大部分新聞報道已趨于用直觀的圖表來表現，且還可以結合電子報刊和自媒體，加入音頻和視頻的元素，這樣做出來的報道更深入、更生動。這種多元素的組合將大量的信息和多種元素更有創(chuàng)意地展現給讀者。再次，注重創(chuàng)意與“大數據”時代報紙版式的結合。在版面設計上，要與文字相配合，做有內涵、有深度的報刊。例如，我們知道現在二維碼已經廣泛應用，那在做文字報道時，可以在旁邊附上二維碼，讀者只要拿起手機掃一掃二維碼，就可以在手機上看到相關的報道。如此一來，紙報刊與自媒體之間有力結合，可以使紙報刊在信息技術應用廣泛的今天不至于被淘汰。最后，版式設計要以讀者的需求為中心。紙報刊美術編輯工作要想在競爭中立于不敗之地，除發(fā)展電子報刊外，還應該加強自身的改革。美術設計要以讀者的需求為中心。美術編輯工作中很重要的一項工作，就是與讀者產生共鳴，它使報紙圖文并茂，使文字、圖片與版面的設計有機結合在一起。
三、“大數據”時代探討美術編輯思維的意義
在“大數據”時代進行美術編輯思維的探討，改變了原來報刊美術編輯思維中空間單一、元素單一、應用數據單一以及缺乏用戶體驗功能的各種不足，使得美術編輯能夠很好地把握用戶的感受和市場的動向，從而提高美術編輯工作的效率。因此，在“大數據”時代進行美術編輯思維的探討具有十分重要的實用意義。我們知道，任何一項工作、任何一項事業(yè)都需要相應的理論研究，同時這些理論研究也成了這項工作的一部分。
四、結語
“大數據”時代的來臨給美術編輯工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)，使得傳統的美術編輯工作無法跟上時代的步伐，其根本原因在于美術編輯的思維方式已經落伍。美術編輯工作要在新時代有效發(fā)展就應該立足于轉變思維方式。“大數據”時代，美術編輯的思維方式應該呈現出多維空間的構建和多種元素的整合以及對多種數據進行處理，力圖展現出一種非線性的思維，更多地考慮用戶的感受。新思維方式的應用推動了美術編輯工作的開展，具有十分重要的意義。
參考文獻：
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