1、云計(jì)算與是什么關(guān)系?

云計(jì)算的關(guān)鍵詞在于“整合”，無論你是通過現(xiàn)在已經(jīng)很成熟的傳統(tǒng)的虛擬機(jī)切分型技術(shù)，還是通過google后來所使用的海量節(jié)點(diǎn)聚合型技術(shù)，他都是通過將海量的服務(wù)器資源通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合，調(diào)度分配給用戶，從而解決用戶因?yàn)榇鎯τ?jì)算資源不足所帶來的問題。

正是因?yàn)閿?shù)據(jù)的爆發(fā)式增長帶來的一個(gè)新的課題內(nèi)容，如何存儲如今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，如何有效的利用分析這些數(shù)據(jù)等等。

他倆之間的關(guān)系你可以這樣來理解，云計(jì)算技術(shù)就是一個(gè)容器，大數(shù)據(jù)正是存放在這個(gè)容器中的水，大數(shù)據(jù)是要依靠云計(jì)算技術(shù)來進(jìn)行存儲和計(jì)算的。

兩者關(guān)系：

首先，云計(jì)算是提取的前提。

信息社會，數(shù)據(jù)量在不斷增長，技術(shù)在不斷進(jìn)步，大部分企業(yè)都能通過大數(shù)據(jù)獲得額外利益。在海量數(shù)據(jù)的前提下，如果提取、處理和利用數(shù)據(jù)的成本超過了數(shù)據(jù)價(jià)值本身，那么有價(jià)值相當(dāng)于沒價(jià)值。來自公有云、私有云以及混合云之上的強(qiáng)大的云計(jì)算能力，對于降低數(shù)據(jù)提取過程中的成本不可或缺。

其次，云計(jì)算是過濾無用信息的“神器”.

首次收集的數(shù)據(jù)中，一般而言，90%屬于無用數(shù)據(jù)，因此需要過濾出能為企業(yè)提供經(jīng)濟(jì)利益的可用數(shù)據(jù)。在大量無用數(shù)據(jù)中，重點(diǎn)需過濾出兩大類，一是大量存儲著的臨時(shí)信息，幾乎不存在投入必要;二是從公司防火墻外部接入到內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，價(jià)值極低。云計(jì)算可以提供按需擴(kuò)展的計(jì)算和存儲資源，可用來過濾掉無用數(shù)據(jù)，其中公有云是處理防火墻外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的最佳選擇。

再次，云計(jì)算可高效分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析階段，可引入公有云和混合云技術(shù)，此外，類似Hadoop的分布式處理軟件平臺可用于數(shù)據(jù)集中處理階段。當(dāng)完成數(shù)據(jù)分析后，提供分析的原始數(shù)據(jù)不需要一直保留，可以使用私有云把分析處理結(jié)果，即可用信息導(dǎo)入公司內(nèi)部。

最后，云計(jì)算助力企業(yè)管理虛擬化。

可用信息最終用來指導(dǎo)決策，通過將軟件即服務(wù)應(yīng)用于云平臺中，可將可用信息轉(zhuǎn)化到企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)中，幫助企業(yè)強(qiáng)化管理模式。

上升到我國互聯(lián)網(wǎng)整體發(fā)展層面，雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)方面具有領(lǐng)先的優(yōu)勢，然而，越來越多的企業(yè)認(rèn)識到，與云計(jì)算的結(jié)合將使大數(shù)據(jù)分析變得更簡單，未來幾年，如能在大數(shù)據(jù)與云計(jì)算結(jié)合領(lǐng)域進(jìn)行深入探索，將使我們在全球市場更具競爭力，這是非常關(guān)鍵的問題。

2、大數(shù)據(jù)需要什么人才?

大數(shù)據(jù)需要以下六類人才：

(1)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師

這一專業(yè)人才負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)，包括大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)庫構(gòu)設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫構(gòu)架、解決數(shù)據(jù)庫中心設(shè)計(jì)等，同時(shí)，還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集群的日常運(yùn)作和系統(tǒng)的監(jiān)測等，這一類人才是任何構(gòu)設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)都必須的。

(2)大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師

此類人才負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺以及開發(fā)分析應(yīng)用程序，他們必須熟悉工具或算法、編程、優(yōu)化以及部署不同的MapReduce，他們研發(fā)各種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序及行業(yè)解決方案。其中，ETL開發(fā)者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以滿足企業(yè)的需要，將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，為提取各類型的需要數(shù)據(jù)創(chuàng)造條件。

(3)大數(shù)據(jù)分析師

此類人才主要從事數(shù)據(jù)挖掘工作，運(yùn)用算法來解決和分析問題，讓數(shù)據(jù)顯露出真相，同時(shí)，他們還推動數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大，企業(yè)對Hadoop及相關(guān)的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長，具備Hadoop框架經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員是最搶手的大數(shù)據(jù)人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

(4)數(shù)據(jù)可視化工程師

此類人才負(fù)責(zé)在收集到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中，利用圖形化的工具及手段的應(yīng)用，清楚地揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息，幫助用戶更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，如果能使用新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成為很受歡迎的人才。

(5)數(shù)據(jù)安全研發(fā)人才

此類人才主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施，而對于數(shù)據(jù)安全方面的具體技術(shù)的人才就更需要了，如果數(shù)據(jù)安全技術(shù)，同時(shí)又具有較強(qiáng)的管理經(jīng)驗(yàn)，能有效地保證大數(shù)據(jù)構(gòu)設(shè)和應(yīng)用單位的數(shù)據(jù)安全，那就是搶手的人才

(6)數(shù)據(jù)科學(xué)研究人才

數(shù)據(jù)科學(xué)研究是一個(gè)全新的工作，夠?qū)挝弧⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為有用的商業(yè)價(jià)值，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，越來越多的工作、事務(wù)直接涉及或針對數(shù)據(jù)，這就需要有數(shù)據(jù)科學(xué)方面的研究專家來進(jìn)行研究，通過研究，他們能將數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋給IT部門和業(yè)務(wù)部門管理者聽，數(shù)據(jù)科學(xué)專家是聯(lián)通海量數(shù)據(jù)和管理者之間的橋梁，需要有數(shù)據(jù)專業(yè)、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

3、大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者是從哪獲得數(shù)據(jù)的?

大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者有多種途徑獲得數(shù)據(jù)，也就是我們常說的數(shù)據(jù)源，具體有一下幾種：

(1)官方數(shù)據(jù)(政府部門或企業(yè)直接提供的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)接口);

(2)半官方數(shù)據(jù)：如各類行業(yè)協(xié)會，俱樂部;

(3)各個(gè)平臺的數(shù)據(jù)：如淘寶網(wǎng)、京東、唯品會，有些會免費(fèi)開發(fā)數(shù)據(jù)，還有一部分是付費(fèi)的數(shù)據(jù)軟件;

(4)再然后就是從業(yè)者自己收集的數(shù)據(jù)，一般都是用一些數(shù)據(jù)采集工具或軟件，工具如：爬蟲軟件，百度蜘蛛等;

(5)最后就是購買的數(shù)據(jù)，一般有一些專門數(shù)據(jù)采集的機(jī)構(gòu)，像像艾瑞、浪潮，以及傳統(tǒng)的調(diào)研企業(yè)。

數(shù)據(jù)的獲取方式有很多種，同樣，數(shù)據(jù)的使用方式也有很多種，比如說行業(yè)銷售趨勢，有人用銷售額數(shù)據(jù)，有人用銷量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)就像一個(gè)任人打扮的姑娘，使用的人會選取自己想要的數(shù)據(jù)來展示，所以考量數(shù)據(jù)的真實(shí)性，一個(gè)是數(shù)據(jù)來源，還有就是數(shù)據(jù)的選擇是否合理。

4、大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些?

(1)Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

(2)Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

(3)Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測性分析能力)

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

(4)Semantic Engines(語義引擎)

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

(5)Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

5、央行征信和大數(shù)據(jù)征信的不同之處

(1)確實(shí)有不同之處，央行征信是傳統(tǒng)征信方式，大數(shù)據(jù)征信是伴隨互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展起來的。

(2)央行征信與大數(shù)據(jù)征信差異主要從征信數(shù)據(jù)來源、權(quán)威性、數(shù)據(jù)完整性、用途等維度區(qū)分。

(3)央行征信特點(diǎn)：數(shù)據(jù)主要來自銀行、證券、保險(xiǎn)、社保等體系里構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)循環(huán)，權(quán)威性高，數(shù)據(jù)基本完整，主要用于資產(chǎn)評估、銀行放貸、信用卡額度等。

(4)大數(shù)據(jù)征信特點(diǎn)：數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)各大平臺，使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)抓取或接口合作獲取征信數(shù)據(jù)，資質(zhì)再好一點(diǎn)的企業(yè)可以申請接入央行征信，權(quán)威性不如央行征信，但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展會越來越重要，數(shù)據(jù)完整性各大數(shù)據(jù)征信平臺不同，主要用于互聯(lián)網(wǎng)金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)會很大。

(5)展望未來：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，大數(shù)據(jù)征信與央行征信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數(shù)據(jù)的完整性，那違法犯罪基本就真的大大減少了，信用真的就是錢!

6、如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺 ?

一是銀行與電商平臺形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營者的個(gè)人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過交易流水、買賣雙方評價(jià)等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。建設(shè)銀行曾在這方面做過有益的嘗試。此外也有銀行參股電商、開展數(shù)據(jù)合作的案例。

二是銀行自主搭建電商平臺。銀行自建電商平臺，獲得數(shù)據(jù)資源的獨(dú)立話語權(quán)。在為客戶提供增值服務(wù)的同時(shí)，獲得客戶的動態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎(chǔ)，是銀行搭建電商平臺的驅(qū)動力。2012年，建設(shè)銀行率先上線“善融商務(wù)”，提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發(fā)、商品零售、房屋交易等領(lǐng)域，為客戶提供信息發(fā)布、交易撮合、社區(qū)服務(wù)、在線財(cái)務(wù)管理、在線客服等配套服務(wù)，提供的金融服務(wù)已從支付結(jié)算、托管、擔(dān)保擴(kuò)展到對商戶和消費(fèi)者線上融資服務(wù)的全過程。

三是銀行建立第三方數(shù)據(jù)分析中介，專門挖掘金融數(shù)據(jù)。例如，有的銀行將其與電商平臺一對一的合作擴(kuò)展為“三方合作”，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的對接，為銀行及其子公司提供數(shù)據(jù)分析挖掘的增值服務(wù)。其核心是對客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確預(yù)測客戶短時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)和交易需求，從而精準(zhǔn)掌握客戶的信貸需求和其他金融服務(wù)需求。

銀行業(yè)有處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和人才。數(shù)據(jù)分析和計(jì)量模型技術(shù)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域已得到較充分運(yùn)用，同時(shí)也培養(yǎng)出大批精通計(jì)量分析技術(shù)的人才。如在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，我國金融監(jiān)管部門在與國際接軌過程中，引入巴塞爾新資本協(xié)議等國際準(zhǔn)則，為銀行業(yè)提供了一套風(fēng)險(xiǎn)管理工具體系。銀行在此框架下，利用歷史數(shù)據(jù)測度信用、市場、操作、流動性等各類風(fēng)險(xiǎn)，內(nèi)部評級相關(guān)技術(shù)工具已發(fā)揮出效果，廣泛應(yīng)用于貸款評估、客戶準(zhǔn)入退出、授信審批、產(chǎn)品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)分類、經(jīng)濟(jì)資本管理、績效考核等重要領(lǐng)域。

7、為什么需要大數(shù)據(jù)技術(shù)?

大數(shù)據(jù)到底是什么?我們?yōu)槭裁葱枰髷?shù)據(jù)技術(shù)?

Mike Jude：從本質(zhì)上來說，大數(shù)據(jù)就是曾經(jīng)被稱為數(shù)據(jù)倉庫的邏輯延伸。顧名思義，大數(shù)據(jù)就是一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉庫，一般有一個(gè)能支持業(yè)務(wù)決策的業(yè)務(wù)重點(diǎn)。但是，它和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同的是，大數(shù)據(jù)不用構(gòu)建。

在典型的數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)會被組織成標(biāo)準(zhǔn)的字段，并使用特定的密鑰索引。如果你熟悉Microsoft Access應(yīng)用程序，那么你就能完全理解這個(gè)概念。比如，一個(gè)顧客記錄可以由姓氏、名字、地址和其它信息組成有通用標(biāo)簽的字段。每個(gè)顧客記錄樣式都是相同的，這樣可以通過使用搜索關(guān)鍵詞來檢索，比如搜索姓氏。

現(xiàn)在，如果你想鏈接到這些客戶記錄需要怎么做?鏈接到客戶的圖片或者視頻呢?如果是鏈接到客戶的所有記錄呢?

將這么多不同的數(shù)據(jù)源互相映射，一般的數(shù)據(jù)庫還做不到。另外，需要鏈接的數(shù)據(jù)量是非常巨大的。這就產(chǎn)生了“大數(shù)據(jù)”的概念。大數(shù)據(jù)使用特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織和訪問巨大數(shù)量的數(shù)據(jù)，可能達(dá)到多個(gè)艾字節(jié)的范圍。一般情況下，這需要跨多個(gè)服務(wù)器和離散數(shù)據(jù)存儲進(jìn)行并行計(jì)算，而小企業(yè)往往難以維持這種大數(shù)據(jù)的存儲庫。但是，大數(shù)據(jù)正逐漸成為云服務(wù)提供商能提供的一種服務(wù)，從而把大數(shù)據(jù)應(yīng)用推向更多的公司。

但是，還有一個(gè)“大”問題，就是我們?yōu)槭裁葱枰髷?shù)據(jù)?答案就是相關(guān)性的價(jià)值。如果你能看到乍一看似乎沒什么關(guān)系的數(shù)據(jù)設(shè)置之間的關(guān)系，你會獲取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那么你需要跨多個(gè)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)中心檢查無數(shù)條交易。這時(shí)如果沒有大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)的分析技術(shù)，這幾乎是不可能完成的。

最終，隨著數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)的可用性和重要性的增加，大數(shù)據(jù)的定義可能會用來描述大多數(shù)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用。IT專業(yè)人士應(yīng)該掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)概念和術(shù)語，以免遇到困難。

8、企業(yè)大數(shù)據(jù)如何起步?

大數(shù)據(jù)應(yīng)該是從小數(shù)據(jù)逐漸演變上去的，是一個(gè)正常的生態(tài)，而不是瞬間變化的。

大數(shù)據(jù)這個(gè)概念跟自媒體的概念類似，需要企業(yè)自己去建設(shè)，而不是從一開始就想著依靠別人。很多企業(yè)在談自媒體的時(shí)候，像談別人的事情一樣。比如一談自媒體，就覺得那是第三方提供的一個(gè)平臺，大家在那兒發(fā)發(fā)牢騷。自媒體是自己的媒體，企業(yè)自己也要參與進(jìn)去。同樣大數(shù)據(jù)不是別人的大數(shù)據(jù)，我們假設(shè)有一個(gè)第三方提供了大量的數(shù)據(jù)，有很多很多信息，CI、BI之類的很多模塊化東西供我們來用。如果這樣的話，你有，競爭對手也有，你能得到的東西，競爭對手也能得到的情況下，就不能稱之為核心競爭力。

大數(shù)據(jù)作為企業(yè)來說要變成自身的一個(gè)競爭力，企業(yè)必須得建立自己的企業(yè)級的數(shù)據(jù)。

要做大數(shù)據(jù)，首先要了解自己的企業(yè)，或者自己所在的行業(yè)的核心是什么。我們現(xiàn)在經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，有很多企業(yè)在競爭的過程中，最終不是被現(xiàn)在的競爭對手打敗，而是被很多不是你的競爭對手所打敗。很簡單的一個(gè)例子，大家都認(rèn)為亞馬遜是做電商的，但這是錯(cuò)的，它現(xiàn)在最主要的收入來自于云(云服務(wù))。也就是說企業(yè)需要找到自己的核心數(shù)據(jù)(價(jià)值)，這個(gè)是最關(guān)鍵的。只有在這個(gè)基礎(chǔ)上，建立自己的大數(shù)據(jù)才有可能，才能做一些延伸。其次，要找到內(nèi)部的一些外圍相關(guān)數(shù)據(jù)，去慢慢地成長它。有點(diǎn)像滾雪球，第一層是核心，第二層是外圍相關(guān)的數(shù)據(jù)。第三層是什么?就是外部機(jī)構(gòu)的一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第四層是社會化的，以及各種現(xiàn)在所謂的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這幾層要一層一層地找到它，而且要找到與自己相關(guān)的有價(jià)值的東西。這樣你的大數(shù)據(jù)才能建立起來。

第一步，找到核心數(shù)據(jù)。核心數(shù)據(jù)現(xiàn)在對很多企業(yè)來說實(shí)際上就是CRM，自己的用戶系統(tǒng)，這是最重要的。

第二步，常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)。舉例來說一個(gè)銷售快銷品的企業(yè)，能不能夠得到沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)，家樂福的數(shù)據(jù)?很多國外大數(shù)據(jù)的案例，說消費(fèi)者買啤酒的時(shí)候也會購買剃須刀之類，或者一個(gè)母嬰產(chǎn)品的消費(fèi)者她今天在買這個(gè)產(chǎn)品，預(yù)示著她后面必然會買另一個(gè)產(chǎn)品。這就有一個(gè)前期的挖掘。這些價(jià)值怎么來的，這就需要企業(yè)去找常規(guī)渠道里面的數(shù)據(jù)，跟自己的CRM結(jié)合起來，才能為自己下一步做市場營銷、做推廣、產(chǎn)品創(chuàng)新等建立基礎(chǔ)。

第三步，外部的社會化的或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，即現(xiàn)在所謂的社會化媒體數(shù)據(jù)。這方面信息的主要特征是非結(jié)構(gòu)化，而且非常龐大。這對企業(yè)來說最大的價(jià)值是什么?當(dāng)你的用戶在社會化媒體上發(fā)言的時(shí)候，你有沒有跟他建立聯(lián)系?這里有個(gè)概念叫做DC(digital connection)。所謂的互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際就是一種DC，但是通常互聯(lián)網(wǎng)上的那種DC是在娛樂層面。用到商業(yè)里面的話，就是企業(yè)必須得跟消費(fèi)者建立這種DC關(guān)系，它的價(jià)值才能發(fā)揮出來。否則，你的數(shù)據(jù)以及很多的CRM數(shù)據(jù)都是死的。就像國外CRM之父Paul Greenberg寫的四本CRM相關(guān)書籍，前面三本都是在講數(shù)據(jù)庫、系統(tǒng)之類的。第四本書的時(shí)候，就沒有再講那些東西，講什么?講互動，講DC，講怎么跟消費(fèi)者建立關(guān)系。

有了這個(gè)數(shù)據(jù)庫去進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，或者在建立數(shù)據(jù)的過程中，企業(yè)需要從什么方向去探索，也不是漫無目的的。首先應(yīng)該跟著你的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)現(xiàn)在有哪些問題，或者說這個(gè)行業(yè)里面主要的競爭點(diǎn)在哪里，這是很關(guān)鍵的。有了這個(gè)業(yè)務(wù)關(guān)系以后，再形成假設(shè)，也就是說未來的競爭點(diǎn)可能在哪里，大到未來的戰(zhàn)略競爭，小到哪些方面。然后下一步要怎么做，這些形成一個(gè)假設(shè)，其次做一些小樣本的測試。

很多企業(yè)一看大數(shù)據(jù)就很恐怖，說我也買不起那些大數(shù)據(jù)，也雇不起那么專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，怎么辦?

自己做一些小樣本的測試，甚至通過電子表格Excel都可以做數(shù)據(jù)挖掘。不一定非要那么龐大、那么貴的數(shù)據(jù)。然后再做大樣本的驗(yàn)證，驗(yàn)證出來的結(jié)果就可以應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中去。在大數(shù)據(jù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代還有一個(gè)最重要的點(diǎn)，就是失效預(yù)警。即你發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用了，但是你一定要設(shè)立一些預(yù)警指標(biāo)。就是當(dāng)指標(biāo)達(dá)到什么程度的時(shí)候，之前發(fā)現(xiàn)的規(guī)律失效，那你就必須發(fā)現(xiàn)新的、相關(guān)的，否則也會造成一種浪費(fèi)。筆者看到一篇文章，其中有一個(gè)重要結(jié)論。大家都在說大數(shù)據(jù)的價(jià)值很有用的時(shí)候，很多企業(yè)說我積累了多少TB，多少PB，但是你基于老的數(shù)據(jù)得出的很多結(jié)論實(shí)際是在浪費(fèi)你的資源。你挖掘出來很多數(shù)據(jù)、很多規(guī)律，如果錯(cuò)了，明天按這個(gè)去做，就是浪費(fèi)。因此需要有一個(gè)失效預(yù)警。在這樣的過程中，最終你需要對應(yīng)建立起內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，他們對數(shù)據(jù)的敏感度也才能培養(yǎng)起來。這時(shí)候你再去買大數(shù)據(jù)服務(wù)的時(shí)候才是有價(jià)值的。

所有這些工作作為企業(yè)來說是需要內(nèi)部去做的，最終才能開花結(jié)果，有一些收獲。企業(yè)大數(shù)據(jù)起步，要從小數(shù)據(jù)開始。

9、大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控從哪幾個(gè)方面進(jìn)行?

大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，從以下幾個(gè)方面進(jìn)行：

數(shù)據(jù)容量(Volume)：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值的和潛在的信息;

數(shù)據(jù)種類(Variety)：數(shù)據(jù)類型的多樣性; 數(shù)據(jù)速度(Velocity)：指獲得數(shù)據(jù)的速度;

數(shù)據(jù)可變性(Variability)：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程;

數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity)：數(shù)據(jù)的質(zhì)量;

數(shù)據(jù)復(fù)雜性(Complexity)：數(shù)據(jù)量巨大，來源多渠道。 “大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

10、大數(shù)據(jù)是否存在泡沫呢?

這是必然的，任何一個(gè)影響極大的“概念”被炒作起來后，都會在一段時(shí)間內(nèi)形成強(qiáng)大的原動力，使各行各業(yè)的人們?yōu)橹?付出或真或假、或?qū)嵒蛱摰呐Γ罕姷牧α渴驱嫶蟮模虼诉@一新事物將有力的推動一下歷史的進(jìn)程，當(dāng)又一個(gè)新的技術(shù)或理論出來后，前一個(gè)被推向高潮的概念就成了泡沫了。

“大數(shù)據(jù)”是指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，靠人腦是無法進(jìn)行處理的，結(jié)論的真假優(yōu)劣完全取決于使用的軟件，所以其結(jié)果絕非完美無瑕，作為商業(yè)用途，能夠提供一些參考，既然只能作為一個(gè)參考，那么將之推高到一定程度的時(shí)候就會形成泡沫，漸漸被人遺棄和遺忘。

沒有常青的技術(shù)。推陳出新才是歷史的必然。

詳情請咨詢！

客服熱線：023-66090381