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1，运用 的知识谈谈为什么要树立大数据战略

①物质决定意识，要坚持主观符合客观。大数据时代已经到来，树立大数据战略是客观形势的要求。②事物运动是有规律的，要按规律办事，将尊重客观规律和发挥主观能动性相结合。大数据战略符合时代发展规律，只有按照时代发展的客观规律，充分挖掘和利用大数据价值，才能在实践中获得巨大成功。③意识具有能动的反作用，正确意识对改造客观世界具有促进作用，要发挥意识的能动作用。树立大数据战略可以有效指导实践，以发挥大数据对社会发展的重大作用，提高竞争力。
物质决定意识。树立大数据战略是时代发展的要求。意识具有能动作用。正确的意识促进事物的发展。树立大数据战略有利于促进我国经济社会的发展。
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运用 的知识谈谈为什么要树立大数据战略

2，如何制定大数据战略

首先，要在公司运行过程中积累数据；其次，设计合理的软件算法以保证统计分析对数据的充分运用；最后，要设计出可输出公司主管部门参考的决策建议的算法。
运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。这其中关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。 一、用数据为经营管理提供帮助 信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，企业核心能力的主要差异越来越体现在各个细节之中。若仍依靠定性和数据统计简单分析，凭经验大致判断问题形成改进方案的做法，难以在现代市场竞争中取得优势地位。用数据建模的方式自动识别问题并采取行动，可以更好地为企业经营管理服务。未来的金融竞争一定会比拼数据建模能力，若不尽快在精准营销、风险识别、产品个性化定价等方面开展数据建模实践，就很难形成相应的核心竞争力。 二、数据应用要面向解决企业问题 企业为迎接数据时代的到来，需要建立一支数据分析队伍，并设置独立的部门。他们的职责任务就是用数据帮助寻找和解决企业经营管理中存在的问题，提升企业的核心竞争能力。 数据专业人员由于专业特点的局限，对业务知识掌握和理解存在缺陷。数据人员要主动学习业务知识，尝试在某一局部用数据发现和解决业务问题，然后与业务人员交流讨论，看是否能够对业务有些帮助。数据应用先不要涉及解决复杂的问题，避免起步阶段迟迟无法打开局面。最好从解决简单问题做起，可以考虑直接引入其他外部公司的成功实践，迅速产生实际成果，让大家快速看到数据应用带来的成效。 三、面向问题收集和管理数据 传统金融行业因为过去it资源相对昂贵，本着节省开销的考虑，只记录与金融交易相关的数据，这造成其数据所覆盖的范围较窄，难以支撑大规模的数据应用。 现代it技术降低了it成本，同时随着数据应用带来价值的提升，各金融企业扩大数据收集范围和粒度的意识普遍提高，为更大规模和更加深入的数据应用创造了条件。 四、确定数据的拥有者 企业会产生大量数据，不同业务单元和部门所产生的数据不同，数据使用的情况也不同，很可能会形成企业内的数据交叉使用。为避免内部的数据使用冲突造成数据的混乱，就需要明确各数据的主人，赋予其管理数据的责任和权利。数据拥有者要管理保护好自己的数据，同时要考虑如何让这些数据产生更大的价值。 五、共享数据平台支持服务 数据应用需要配套的软硬件环境支持，需要在企业内建设一套共享的数据应用平台环境，并安排专业团队提供服务支持。 大数据工作的重点不是数据规模或高精尖技术，而在于用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。不要将资源投放在建设豪华的设备环境和队伍上面，不用先准备大规模数据，只要开始实践就会有收获。

如何制定大数据战略

3，实施大数据战略的企业有哪些特点

实施大数据战略的企业有哪些特点不过，要想成为一家以信息为中心的企业，并在激烈的市场竞争中保持领先优势，仅仅只是收集了大量的数据显然是不够的。因此，那些成功地实施了大数据战略的企业都具备哪些主要特点呢？ 建立信息中心文化 那些已经成功实施了大数据策略的企业都知道，仅仅是对海量的数据进行收集是无用的。关键在于对所有收集的重要数据信息进行正确的分析，从数据检索中找出有助于正确的经营决策的信息。成功部署了大数据策略的企业都建立了信息中心文化，企业的所有员工都充分认识到良好的分析和可视化的信息的可能性。信息可视化效果越好，您才能根据这些信息做出更好的企业决策。美国货物运输公司USXpress就是这方面的一个很好的例子，通过iPad，该企业所有的卡车司机都能及时的掌握所有必要的信息，及时他们仍在运输途中。整个企业围绕信息的充分利用来做出业务决定。 不断创新和保持领先的动力 大数据使得企业能够在激烈的市场竞争中保持领先的竞争优势，并不断的重新发掘企业自身。这些企业都在引领着市场。他们都是新技术的创造者和早期采用者，其创新的动力使他们在很早之前都早已经实现了大数据策略的部署。如果您想充分享受到大数据的策略的优势，您的企业最好是新技术的创造者或早期采用者，从现在起点5到10年内，大数据将成为商品。 集中式数据存储 大数据是海量的数据，每天都能够达到数百万GB甚至更多。所以，为了开始您企业大数据战略的部署，您需要首先收集大数据。大数据企业最为强大的特征之一便是他们收集一切的数据：包括社交媒体数据、工作日志数据、传感数据等。然后对这些数据进行存储，之后决定您的企业是否需要这些数据。利用Hadoop，数据信息的存储成本应该不是一种障碍，您的企业可以使用商品硬件，以非结构化和半结构化的形式保存其原始格式，这样可以在您不使用这些数据时为您节省资金。您可以存储任何您所能收集到的数据信息，并将其存储在一个集中的位置，以防止IT基础设施各自为政。 数据驱动的产品 为了收集数据，确保您企业所提供的所有产品都能够收集到数据。对于在线产品，很容易进行数据信息的收集，但越来越多的离线产品也可以收集大量的数据。劳斯莱斯的发动机在运行过程中也能收集100GB的数据信息，而TomTom公司每天能够从其遍布全球的导航系统收集到大约55亿的数据集。而那些汽车公司在他们的汽车上安装了数百个传感器来对其进行监测，并在汽车发生故障后规划如何进行维修。最后的例子是约翰·迪尔，他将自己的拖拉机与智能传感器相结合，用来监测拖拉机机器的操作，但更重要的是监测农场的农作物。您所收集的数据信息越多，您的大数据的策略就越奏效。因此，从现在就开始收集大数据吧！ 聘请大数据专家 分析百万兆字节而且是不同类型的数据是一项相当艰巨的任务，尽管许多大数据初创企业都声称他们的产品不需要IT部门耗费昂贵的成本来运维（但聘请大数据科学家的成本是昂贵的）。所有部署了大数据策略的企业至少聘请了一个数据科学家。如果您的企业是一家大型企业，您应该聘请更多的数据科学家。以LinkedIn为例，该公司有超过100位数据科学家，而通用汽车决定雇佣1万名IT员工，其中就包括许多的数据科学家。一位训练有素的数据科学家可以帮助您找出您需要咨询的问题的准确的解答方案，进而充分利用大数据战略的优势。请务必要好好对待这些大数据专家，因为他们是稀缺的，而且市场需求非常大。 不要等待，现在就开始 麦肯锡预计，到2018年，仅在美国市场，数据科学家人才短缺将达到14万至19万，而相关方面的管理人才短缺将达到150万。所以，现在就开始着手吧，不要等到您的竞争对手成长壮大了（他们可能现在还不存在）。从现在就开始收集大量的数据，并将其使用Hadoop进行集中存储，聘用或培训您企业的数据的科学家，改变您企业的以数据信息为中心的文化。这将有助于推动您企业的创新，保持市场领先地位。不要等待，因为这是大数据发展的唯一出路。

实施大数据战略的企业有哪些特点

4，什么是大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。定义对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字节）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
现在互联网技术向生活渗透的幅度是很大的，未来只会越来越大，更多的页面需要有设计，更多的软件、小程序需要有程序员来做，各种各样的工作对人的需求量只会加大，互联网对社会的渗透面，渗透深度也只会加大。打开手机，打开电脑，能看到的所有的都是程序员做的，所以，计算机相关专业未来的发展还是很有前景
1、大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2、在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

5，企业如何运用大数据战略快速发展

作为建立大数据能力的基础，企业应像对待其他重要资产一样，发现、评估和管理好并不断扩充数据资产。首先，应对企业数据资产现状开展深入评估，明确目前数据资产的来源、类型与数据准备情况，评估数据是否足够完整、是否与业务发展直接相关。其次，根据评估结果以及企业经营战略目标，应明确目前还有哪些数据资产与目标存在显著差距，弥补差距的优先级是什么。企业还需要对所有可进一步获取的内外部数据资产进行识别与评估，在深入考虑数据质量、重要性与相关度、获取成本与时间要求等相关因素之后，选择获取数据资产的最佳方式，诸如自行采集整理、对外采购数据、与外部合作伙伴进行交换等。不过最佳的方式是用九一数榜搜查实时的企业数字资产，还可以制定相对应的分析诊断报告，确保数据的可用性与一致性，并定期查询可明确数据及时调整制度。
今天,大数据已经成为经济发展的“水电煤”,成为赋能经济发展的新引擎,因此,在数字经济环境下,实现数据资产化是各领域行业抢占市场先机最重要的着力点。企业大数据战略——数字化转型全球知名调研机构IDC此前曾对2000位跨国企业CEO做过一项调查，结果显示到2018年，全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业的战略核心。对于传统企业尤其是传统的中小企业而言，数字化转型已经不再是一道选择题，而是一道生存题 。企业数字化转型关键——数据资产化根据中国信通院最新发布的《中国数字经济发展与就业白皮书 (2018年)》显示，从总量上来看，近年来中国数字经济规模保持快速增长，占GDP比重持续上升。2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，显著高于当年GDP增速，占GDP比重达到32.9%，同比提升2.6个百分点。数字经济已成为近年来带动经济增长的核心动力，2017年我国数字经济对GDP的贡献为55%。随着数字经济在国民经济中的地位不断提升，越来越多的企业开始走上了数字化转型之路，采用数字化的方式来解决企业实际运营中产生的问题。数字化转型已经成为一种趋势，因为“整个国家都在数字化转型道路上前进。”此外，数字化将会对企业商务运作模式带来一场巨大的变革。企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。数据资产化是企业未来发展方向。 企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析,从 而制定更加行之有效的战略。探码科技数据资产化解决方案第一步：数据集成——为您构建单一数据源采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据，为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求，定制数据采集，构建单一数据源。第二步：数据管理——建立一个强大的数据湖探码科技通过web（网页）数据采集、和工厂设备数据采集通过这两种数据采集的方式，从数据源中提取结构化和非结构化数据。通过数据标注/清洗、数据转换、数据治理对提取的数据进行处理，最后快速输出数据构建数据湖。第三步：数据应用——发挥数据价值将数据湖中通过清洗整合的数据，根据客户需求、行业背景、用户体验生成真正有价值的SaaS系统、可视化系统、工业APP，实现数据实体化、应用化，将数据应用到客户的商业运营中，助力客户实现信息化管理。更多企业大数据战略请访问探码科技官网
运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。这其中关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。
运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。这其中关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。一、用数据为经营管理提供帮助信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，企业核心能力的主要差异越来越体现在各个细节之中。若仍依靠定性和数据统计简单分析，凭经验大致判断问题形成改进方案的做法，难以在现代市场竞争中取得优势地位。用数据建模的方式自动识别问题并采取行动，可以更好地为企业经营管理服务。未来的金融竞争一定会比拼数据建模能力，若不尽快在精准营销、风险识别、产品个性化定价等方面开展数据建模实践，就很难形成相应的核心竞争力。二、数据应用要面向解决企业问题企业为迎接数据时代的到来，需要建立一支数据分析队伍，并设置独立的部门。他们的职责任务就是用数据帮助寻找和解决企业经营管理中存在的问题，提升企业的核心竞争能力。数据专业人员由于专业特点的局限，对业务知识掌握和理解存在缺陷。数据人员要主动学习业务知识，尝试在某一局部用数据发现和解决业务问题，然后与业务人员交流讨论，看是否能够对业务有些帮助。数据应用先不要涉及解决复杂的问题，避免起步阶段迟迟无法打开局面。最好从解决简单问题做起，可以考虑直接引入其他外部公司的成功实践，迅速产生实际成果，让大家快速看到数据应用带来的成效。三、面向问题收集和管理数据传统金融行业因为过去IT资源相对昂贵，本着节省开销的考虑，只记录与金融交易相关的数据，这造成其数据所覆盖的范围较窄，难以支撑大规模的数据应用。现代IT技术降低了IT成本，同时随着数据应用带来价值的提升，各金融企业扩大数据收集范围和粒度的意识普遍提高，为更大规模和更加深入的数据应用创造了条件。四、确定数据的拥有者企业会产生大量数据，不同业务单元和部门所产生的数据不同，数据使用的情况也不同，很可能会形成企业内的数据交叉使用。为避免内部的数据使用冲突造成数据的混乱，就需要明确各数据的主人，赋予其管理数据的责任和权利。数据拥有者要管理保护好自己的数据，同时要考虑如何让这些数据产生更大的价值。五、共享数据平台支持服务数据应用需要配套的软硬件环境支持，需要在企业内建设一套共享的数据应用平台环境，并安排专业团队提供服务支持。大数据工作的重点不是数据规模或高精尖技术，而在于用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。不要将资源投放在建设豪华的设备环境和队伍上面，不用先准备大规模数据，只要开始实践就会有收获。
你说呢...
最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>大数据所带来的改变和价值已经毋庸置疑，但对于传统的行业及传统企业来说，究竟该如何制定自己的大数据战略，从而让大数据能够真正为自己所用、产生相应的价值呢？大数据所带来的改变和价值已经毋庸置疑，但对于传统行业和企业而言，究竟该如何制定自己的大数据战略，从而让大数据为自己所用呢？企业要实施大数据战略，需要从五大关键方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。1.制定大数据规划找准切入点成功的大数据规划聚焦于四个核心要素：应用场景、数据产品、分析模型和数据资产，企业着手实施大数据战略要着重考虑这四大方面，管理者需要在这四方面做好规划，才能给企业带来更好的业务价值。第一方面是应用场景。企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。企业需要优先考虑业务应在哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。常见的大数据应用场景，包括业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。当然在人力资源、IT运维以及财务等方向也可以引入大数据。企业高管需要和各业务的整体负责人、数据专家一起

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