数据洞察之我见

在数据分析这个行业里，大家经常会谈论未来是大数据的时代，未来的竞争就是数据的竞争。

而麦肯锡的一项对700+家企业的调查显示，许多公司、尤其是传统公司还没有从大数据项目获得预期的结果，或者还没有获得相当高的投资回报率。大数据项目投入后收入平均仅增加了6%。我想一个很大的原因是传统企业大多是业务流程驱动，数据更多是作为一个报表使用。他们很少挖掘数据价值对企业流程的驱动，而是依靠个人经验进行决策。即使在使用数据分析的公司也多是停留在验证假设、监控效果的层面，通过数据分析获得洞察的很少，用分析直接指导行动的案例更是少之又少。Forrester的一项调研报告显示，有74%的公司希望通过数据驱动，但是只有29%把分析结论和运营动作建立了联系。

要从数据中得到价值，首先得弄清楚数据分析和洞察的区别。有很多作者讨论过这个话题，包括刚才上面贴的那篇forbes上面的文章，简言之，数据是没有经过过多的处理的原始信息，数据分析是从这些信息中发现的规律、趋势等，而数据洞察则是通过数据分析得出的价值，包括决策运营、预测机会等。

ConnectedInsight项目由来

作为客户服务及权益保障事业部智能运营中心的数据运营团队，我们的职责是支撑各服务线、智能调度中心及互联网渠道的数据分析。

虽然每条线都有几名数据分析同学做支持，但是由于数据分析需求往往都是由一个或小部分场景出发而提出，并未全局考虑数据和分析结果在整个业务线运营链路中的作用以及能为运营决策带来的影响，导致需求往往零散、冗杂且重复。同学们在不成体系的需求下熬夜跑代码、做报表、写分析报告也很艰难。

车品觉的《决战大数据》一书中写到：“大数据的力量来自触类旁通的关联。我们以前总是用数据来证明或企图说服工作上的盲点，而如今的数据不再是一加一的依据，而是具备了预测和开创新机的能力”。

书中还提到，“把分析的理念和框架变成数据产品，本质上是一个数据泛化的过程。这个过程非常重要，因为数据报告的需求会越来越多，如果没有泛化数据给使用数据的人，分析团队将永远被冗杂和重复的工作所困”。

由此智能运营中心的数据运营团队和平台系统团队一起提出了ConnectedInsight项目，目的是为了从业务描述，业务诊断，业务预测，决策支持等方面，一步步完成从散点数据走到数据洞察。

基于此，我们和CTO 线人工智能部的AI运营团队以及CTO 线数据平台部DeepInsight产品团队做了共建，我们提供业务指标框架和分析思路，产品由AI运营团队主导开发，由DeepInsight提供后台能力，最终呈现在新客服数智产品上。

任重而道远，为了避免闭门造车，写下这篇分享，想吸引更多有相同想法的同学或者团队一起来探讨更好的解决方案。

ConnectedInsight项目“洞察”了什么

下面分别讲讲ConnectedInsight这个数据分析产品的四部分分别实现了或者将要实现的价值：

业务描述：描述业务上发生了什么。

服务线要了解自己的服务做得好不好，首先是需要看描述性的数据，过去我们是靠一张张报表实现这种描述功能的。但是单个的KPI报表是散的，比如我们分别看了一条服务线服务流程各个点上的数据报表，并不能直观的拼成一条链路图来了解整个业务流程的运营情况。基于此，我们开发了可定制化的业务数据流程图和异常高亮及预警功能，让用户能对业务现状一目了然，实现了从“点”延伸到“线面体”。

业务诊断：诊断为什么发生。

服务线看到数据流程图描述出来的某些环节做得不太好，就需要了解原因或者能改善的点。在此需求背景下，我们的产品开发了单指标多维度拆解和多指标相关贡献度拆解，实现了诊断指标异常定位原因，让运营同学能更高效的找到运营点。

业务预测：预测将要发生什么。

服务线要部署人工服务方案，必须提前知道服务量，我们通过预测产品化的方式让运营同学能高效的使用预测功能，合理的分配服务人力资源，同时也大大提升了分析同学预测产出时效。

决策支持：决策要做什么。

目前服务线运营同学在决定下个周期的派单部署方案时仍需靠人工重复、机械的统计历史数据和预测数据进行局部优化的方案选择，而我们的产品将实现用相关因子自动计算出全局最优的派单部署方案，大幅提高运营效率和准确率。

1、业务描述

业务背景

业务描述就像汽车仪表盘，实时告诉你发生了什么，并适时警报提示等。分析师要做的事情就是搭建指标体系，进行各种维度的统计分析。我们过往的大量工作就是做这个，目前市面上很多BI产品也都能够满足这个层次的数据运营需求。

拿客户服务及权益保障事业部的国际线来举例，以往业务线运营同学看到的是拿老版Alisis搭建的各KPI的图表，如下图（图表数据非真实数据，仅用于展示），给出的是业务监控体系里散的“点”，并没有从业务全链路的角度给出用户能一眼看出业务整体有什么异常的大图。

痛点

这么搭建业务监控的结果是什么呢？有没有发现业务看完数据后，经常会基于此提出额外的数据需求？

一般来讲，想看数据的人潜意识里是要成“体”的数据的，只是沟通过程中变成了“点”的需求，因为“点”简单容易讲明白，但是，这次给不了“体”的数据，下次还会围绕“体”的数据提各种“点”的需求，这个时候我们需要延伸一下，提前想需求方之所想，就不用来回往复了。

解决方案

AI运营团队开发了流程图、树图、星环图等个性化分析组件，分析师使用这些组件完成产品内容搭建，并在我们的产品平台上配置各服务线的分析页面。

拿国际服务线举例，服务流程上用户可以拨打95188或者淘海外电话等进入热线人工服务，需要升级的提交工单，用户也可以进入支付宝钱包，英文钱包或PC端自助服务，未解决问题可以接入在线人工服务，需要升级的提交工单。

以往运营同学看的是各个环节的数据点报表，在我们构建的分析产品中，业务同学看到的是随业务流程变化的全链路图，整个链路图可定制、指标节点可设置预警高亮，从用户使用自助服务，到拨打热线电话，进入智能派单环节，再到人工客服接起，转入转出，升级提交工单，整个链路上哪一个节点出现异常一目了然。

一个节点可以配置多个指标，主指标和相关指标。鼠标悬浮于节点可展示主指标及相关指标的趋势图，如果想进一步分析，可点击详情分析进入指标的下钻分析页面。

节点也可以配置堆积柱状图，这种配置在想展示业务占比等场景的时候非常好用。

2、业务诊断

数据之间是存在因果联系的，这些联系有些容易通过业务来解释，而有些恰恰是业务无法直接看到，需要通过数据发现联系。在这个层面，需要数据分析师从整个业务链路和数据之间的联系出发，通过关联分析，波动分析，平衡计分卡等方法，找到数据变动的原因。

痛点

过去我们提供给业务同学报表，用于日常指标的监控和原因分析。但通过报表找原因会存在两方面的问题：

沟通成本高、原因获取效率低：业务同学使用报表在众多指标中寻找原因，过程不熟练，分析师需要花时间和业务同学一起解读数据和寻找原因。

数据的落地性差：业务同学在面对需要立即解决问题的压力与大部分数据具有滞后性矛盾的背景下，往往是选择在没有数据分析结果时，先根据过往的运营经验采取措施，导致数据对实际指导的价值不高。

解决方案

在ConnectedInsight的业务诊断里，我们进行了分析思路产品化。把分析师常用的分析思路和过程沉淀下来，用产品化的形式呈现，避免重复劳动，改善原因定位的时效性；业务同学不需要了解背后复杂的计算逻辑，直接看到分析结果，并且可以指派给专人负责。

在初版产品中包含两种类型的业务诊断分析：单指标多维度型和多指标相关型。

单指标多维度型的业务诊断，我们要找出的是在一个指标能拆分成的多层树状结构中，具体是哪一层的哪一个节点的波动对这个指标的波动贡献度最大。

以服务线FCR（First Call Resolution，首次呼叫解决率，衡量客户服务及权益保障事业部解决客户问题能力的重要指标，一般为24小时内未重复来访的服务量占比）这个指标为例，通过下图所示的树状结构梳理安全服务线的服务量和FCR，拆解成一级业务，二级业务，三级业务的服务量和FCR的波动对整体FCR波动的贡献度，找出导致FCR波动的最主要的业务。如本例中限权咨询业务对当日FCR下降的贡献度为96.3%，运营同学应该着重关注该业务。

（*以下截图为demo，数据也非真实，最终版正在开发。)

多指标相关型的业务诊断，我们要找出的是在一个指标有多个影响它的指标时，具体是哪一个指标的波动对这个指标的波动贡献度最大。这里多指标之间的不是简单的加减关系，而是转换为复杂的影响因子，通过影响因子量化指标之间的贡献度。

比如对热线接通率进行业务诊断，接通率分母是热线流入量，流入量是客户需求通过自助、转人工等，直到流转到热线处理环节的咨询量，因此流入量相关的影响因素有：产品、自助、智能派单、转接等；接通率的分子为热线应答量，应答量和通话时长、排班人数（人员）、现场运营效率（产能）等有关。通过下图把指标之间的关系环状表达出来，当选中某一指标后，该指标相关的影响指标也会高亮。而后台计算出的分析结果会给出指标波动的影响因子和各因子的贡献度。

（*以下截图为demo展示。)

3、业务预测

业务背景

服务线的小二对接了蚂蚁所有业务线的服务量，随着业务不断拓展和复杂度的叠加，需要的咨询和审核小二人数不断增加，此时服务量如果可预测，就能基于现有资源做好排兵布阵，为业务线人员排班、人员招聘、和预算提供决策参考，在保证接通率、工单处理时效、进而提升用户体验的前提下，最大化人力资源利用，降低人力成本。

服务量包括：

咨询服务量，比如话务量，支付宝使用中电话咨询客服小二。

审核服务量，比如工单审核量，账户被冻结要上传身份证、人工审核。

痛点

我们业务线分析师在过去对服务量的人工预测流程如下，需要3个分析师每周20+小时的工作，才能按时的完成预测工作。

以上流程存在一些问题：

效率低：每条业务线的预测都要重复以上流程，这些因素涉及到多团队多部门协同，效率低下。随着公司业务的拓展及业务复杂性的增加，预测的工作量越来越大，铺人的方式解决不了根本问题。

预测标准不统一：预测分析师人肉做出预测，诸多零散个人经验贯穿其中，不同分析师预测结果会有偏差，不利于形成统一的方法和标准。

人工干预信息无法统一沉淀、不利于总结经验：各环节的线下沟通信息无统一沉淀，不利于事后评估产品事件影响、渠道调控，无法为后续预测调优提供指导。

解决方案

我们的ConnectedInsight中的预测功能，把预测融合模型（简单理解，既多个预测模型自动寻优）产品化，通过傻瓜式的点击按钮，让运营的同学可以自己做预测，把分析师的时间解放出来进一步优化模型。这个产品不仅大大的提升了预测产出时效（从1周到5分钟），更提高了预测的稳定性和准确率。

预测模型特征分解和产品框架如下图：

最终的预测产品如下，运营可以选择自己所在的小组（技能组）、和预测时间窗口（常规锁定预测、排班修正预测）。

即可出现如下所示的话务量趋势图，并且可以根据自己掌握的信息对模型结果进行修正，修正后备注原因，便于模型的学习和调优，让后续预测结果更加精准。

4、决策支持

无论是上面讲的业务诊断还是业务预测，都是通过数据，对业务运营做决策支持。在这个环节，我们关注的从洞察到行动的过程，将数据洞察的结论提炼出来，告诉运营同学如何去行动是when、where、who and whom，指导业务的行动方向。例如，在我们通过多指标相关性分析发现影响接通率变化的因素有1. 业务量变化；2. 预测准确率；3.排班准确率。这三个因素都是insights，但是只有第2个和第3个因素是Actionable insights，而第一个因素，业务量的变化，这个更多是受业务发展的影响，并不是我们客户服务及权益保障事业部能够采取行动而改变的。在运营方根据我们的分析结果，做出实际运营动作之后，我们的产品会通过数据回流，进行action前后效果对比，从而形成数据化运营的闭环。

更进一步的决策支持和决策自动化我们已经在规划，细节期待有共同发展方向的团队一起协作探讨。

心得和鸣谢

最后，说一点这些年做数据分析的感悟。数据分析师每天都会被大量的业务需求压得喘不过起来，如果不能做到真正的数据驱动运营，分析师们慢慢的会对手头的工作疲惫而倦怠。而做好数据运营的关�...

据悉，日本电气公司NEC正计划投资1000万美元，在诺伊达建立“分析平台和解决方案卓越中心（COE-APS）”，加强其在大数据分析市场的地位。

该公司的目标是在三年内从该中心获得超过1亿美元的收入。随着该中心的开启，该公司计划跻身印度大数据和分析市场前三名，据说该市场将在2020年增长8倍至160亿美元。新中心将为电信、零售、银行、金融服务和保险以及制造业客户和合作伙伴提供一站式服务。

该中心最初将专注于包括印度、日本、新加坡、菲律宾和香港在内的市场，然后逐步扩大到亚太地区和其他地区。

NEC系统平台业务部高级副总裁Tomoyasu Nishimura表示： “我们正在构建强大的合作伙伴生态系统，以支持印度和亚太地区的客户。印度是我们的重点市场，鉴于这一需要，现在也是进入这一领域的正确时机。”

该中心将启动30人的业务，并计划雇用70多名员工。Nishimura表示，公司正计划与大学联盟，以获得新鲜人才。

该公司表示：“该中心将利用NEC专门的大数据和分析硬件的计算能力和可扩展性，以灵活应对Hadoop系统对存储和计算不断增长的需求。”

2020年，全球大数据和分析市场预计将达到2100亿美元，而Hadoop系统市场预计将达到502亿美元。随着行业已经面临人才短缺，特别是在Hadoop和分析领域，COE-APS的建立，将帮助NEC充分利用印度强大的人才储备。

Nishimura表示：“我们的解决方案是硬件和软件的组合，加上咨询服务将为印度客户提供一站式服务。”（文/Oscar编译）

大数据是什么？大数据处理分析的工具有哪些？不管是即将学习大数据的人亦或是转型向学大数据的人都想要了解的。

1，什么是大数据

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

2，大数据最核心的价值

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

3，大数据处理分析的六大最好工具

一、 Apache Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码(可运行在操作系统)

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行(批处理模式)自动大规模应用

Java API(应用编程接口)

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

4. 大数据特点

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

如果对于大数据还有更多的疑问，可以持续关注作者，也可以留言或者私信问题。

首先说下，找网络上的行业报告的用途是什么？

如果是for公司的战略决策，或者产品方向，市场策略，产品设计，广告定价，投资，任何方向，不同的部分不同的人对行业报告的深浅度需求不一致。所以会需要不同层次的行业报告。

另外，行业报告良莠不齐，需要有一定的经验和对行业的理解来判断，而且不同行业报告的口径不一致，可能导致结论对接不上，所以在行业报告的选择和使用，解读和判断上也需要一定的经验和专业技能，否则引用臆断的行业报告结论来做出判断，危害巨大。

最后，行业报告的材料都是偏行业性质的，比较大范围和大规模，不一定适用本公司的具体情况。在获得大概的了解后，最好结合案头研究（行业报告），定性和定量的的研究来辅助定位问题和寻找解决方案。

好了，大概说下互联网行业报告大部分在哪里看

一，国内咨询机构网站数据报告列表

艾瑞研究（互联网行业报告，包含移动端和PC端的月度活跃和日活跃）199IT互联网数据中心（所有行业报告，内容很多，支持搜索）中国互联网络信息中心（CNNIC数据可以当作互联网人口普查基础表来看）友盟+（参考）DCCI（参考）北京赛诺市场研究有限责任公司（智能机出货量专业统计）中国信通院（国家智能机出货量的官方统计）TalkingData（行业报告可看）爱媒网（行业报告可看）dataeye（手游报告）ASO100（APP数据ASO优化IOS榜单查询）艺恩网（提供娱乐行业报告）旅游圈（旅游行业报告）

二，国内互联网公司数据报告网站列表

讲座PPT（腾讯大讲堂）

腾讯大数据（腾讯云数据分析出来的行业报告）百度开放服务平台（百度云数据分析出来的行业报告）阿里研究院（阿里行业研究报告）

腾讯MXD（移动互联网设计中心）网易UED（用户研究报告）优酷网络视频数据报告PPTV指数行业报告（PP指数 PPTV聚力）91手机资讯行业报告（提供安卓苹果等智能机行业报告）

360研究报告（360应用商店等产品出品报告）企鹅智酷（腾讯出品行业报告）

三，企业信息报告

新三板在线（各行各业的新三板上市公司财务数据，高管数据等）

企查查（查询企业产品，品牌和法人信息）天眼查（同企查查）SEC（美国上市公司年度财务报告）巨潮资讯（中国上市公司季度年度财务报告）

四，投资机构的统计网站（创业方向选择，投融资选择的时候用）

IT桔子（中国创业公司投融资数据和报告)

天天投（创业公司数据库）Fellow plus（投资人列表和支持数据库查询）CBI insights（旗下一系列产品，包括公司的估值，独角兽公司列表也包括公司估值下降趋势）PrivCo（美国金融数据公司，主要关注未上市公司的所有投融资资料，包括全世界）东方财富网（国内卷商的行业报告，策略报告，可以筛选行业，筛选报告类型）慧博投研咨讯（投资研究报告数据平台证券，股票，卷商，行业，公司，投资分析等研究报告）

　　央广网北京1月22日消息（记者张棉棉 实习记者张青）近日，北京航空航天大学与360正式签署战略合作协议，将在网络安全领域的应用基础研究、网络安全人才培养、网络空间安全学科建设等方面开展全面合作。双方将共建军民融合大数据分析与应用研究中心、大数据协同安全技术国家工程实验室智能安全联合实验室和高校网络空间安全监测预警与处置（北航）中心。

　　360企业安全集团董事长齐向东表示，将全力以赴与北航打造一流的网络安全技术创新体。

　　根据协议，双方将重点研究和解决国家急需的战略性和基础性问题，组建高水平的联合专业研发团队，联合培养高素质研发和应用人才。同时，在区块链技术、人工智能安全、大数据安全、物联网安全、网络舆情监控及预警等方面开展合作，并以共建的智能联合实验室为依托，助力北航一流网络空间安全学科的建设，为国家培养国际一流的网络安全专业人才。

　　据悉，去年2月，国家发改委批准360承建“大数据协同安全技术国家工程实验室”，由国家互联网应急中心、中国科学院信息工程研究所、公安部第三研究所等九家单位共建，360企业安全集团董事长齐向东担任实验室主任。齐向东表示，网络安全技术创新的基础是大数据能力，核心是人才辈出，关键在于融合。360企业安全将从这三方面为北航提供全面支持，不断推动我国网络安全一流学科建设，促进军民融合战略落地，提升我国网络安全防御水平。

　　据了解，双方将共建大数据协同安全技术国家工程实验室智能安全联合实验室、军民融合大数据分析与应用研究中心和高校网络空间安全监测预警与处置（北航）中心。人才培养方面，将建设国家国家网络安全（北航）教育基地和360网络安全学院高级攻防（北航）人才基地，360还将与中国信息安全测评中心联合成立 CISP-攻防领域考试中心，培养社会急需的攻防与渗透人才。

数据时代的到来使企业越来越意识到数据的价值,企业纷纷建立自己的数据分析团队.花重金招揽的数据人才怎么融入到本企业组织中才能发挥他们的才能呢？本文试图分析数据分析部门组织架构形式的优劣及影响.

从数据分析部门与传统IT部门的关系来看,分析部门有两种形式：设立独立的分析部门或设在IT部门下，由一个CIO管辖。

从数据分析人员是否集中来看也分两种情况：数据分析人员集中在大数据中心或者数据分析人员分散在各个业务部门。或者混合情况：两者都有数据分析人员，但职能分工不同。

下面具体分析三种典型组合情况：

第一种形式为传统式，

如下图：大数据中心设立在IT部门下，数据分析师集中在大数据中心。

这是一种大信息中心的形式。这种形式的特点是大数据中心与IT合并在一起，贴近数据源，业务部门向大数据中心提需求，大数据中心根据需求统一排期开发、分析。这时一般传统的报表、临时需求分析等也可能会与业务系统分开，由大数据中心管理。大数据中心对接各业务系统数据源在部门内部即可解决。各业务部门只需要跟大信息中心一次提需求即可。业务部门没有自己的分析挖掘团队，但一般会有传统的报告分析。

这种形式大多由传统BI部门演变而来。传统的经营分析中心或商业智能部演变为大数据中心，在数据仓库基础上增建大数据平台，增加大数据及数据挖掘人才，在原来的报表的基础上建设更深入的数据分析应用。

优点：数据中心与IT在一个部门，离数据近，数据整合便利，保障数据质量高。集中的需求管理也使内部沟通有效，避免重复开发，也可以使分析师内部总结提高。

缺点：离业务较远，尤其是分析团队与业务部门的工作地点不同时，容易与业务部门沟通不畅，闭门造车。如果业务变化快，无法跟上业务的步伐，对数据的思考不够深入，与业务部门沟通成本加大。

针对分析师集中后离业务较远的弊端有一种方法为：分析师仍然集中在大数据中心，但分析资源的使用、请求在各个业务部门，企业各业务部门自己根据项目需求请求所需的分析师。这种情况下分析师需要同时向本部门和业务部门汇报工作。

第二种形式为集中式。

这种形式与第一种的主要区别在于大数据中心是否独立。

这种形式的特点是公司所有与数据相关的平台建设、数据应用、数据分析挖掘都归属到一个部门，此部门是数据管理的唯一出口，业务部门不设立自己的分析团队，IT部门也不负责相应平台开发维护。

优点：部门职责明确单一。指标由一个部门计算，口径统一，且与业务部门独立，所以立场独立，分析结果更中立。

缺点：同时具有第一种形式的缺点，并且离业务部门及业务系统都较远，无论是数据理解还是业务理解都可能不够深入，同时如果大数据平台开发维护能力不强，会有技术困难难以推进。

第三种形式为混合式

此图与之前的主要区别在于业务部门是否有分析师。这里不再分析大数据中心是否独立的问题。主要分析大数据中心下分析师与业务部门分析师的职能及定位。

大数据中心分析团队职责主要集中在整个企业级的数据产品、数据应用、数据分析。服务的对象也主要是公司级的部门和领导。他们技术能力和业务能力更强，能利用最新技术解决业务问题，同时必要时对业务部门分析团队给予指导。

而各业务部门自己的分析团队主要服务于自己部门内部，技术能力不等，以前主要根据报表做统计或分析报告，但他们本身在业务部门对业务理解深入，主要是利用数据解决业务问题。有些强势部门可直连仓库自己写SQL提数，定制开发简易报表，技术强的业务部门甚至要求建设自己的数据集市，搭建自己的挖掘团队。

这种形式下的主要缺点是两者职责有时划分不清，造成部门利益为重、争抢项目、职责推诿、重复开发、口径不一致等问题。各业务部门的分析团队之间交流不畅，技能提升有限。有一种变通的方法为打破各部门利益障碍，建立横向的虚拟分析团队，加强虚拟团队内部沟通交流，甚至团队内部成员作为共享资源可根据项目周期流动。

通过以上分析可以发现为发挥分析优势，是在集中分析部门便于内部交流与靠近业务便于理解业务的矛盾的平衡。

每个形式都有各自的优点与缺点，没有对错之分。没有最好的只有最合适的，每个企业都要根据自己的实际情况进行调整。

关于我们

中国商业联合会数据分析委员会作为中国数据分析行业唯一一家主管协会，本着“更好地服务数据分析学员”的总之，在全国各地寻找优质的授权中心，目的为了更好的满足学员就近选择培训、考试地点，更好服务学员。

CPDA数据分析师全国授权中心的选拔，协会会考量被选拔中心的服务、规模、能够为学员提供优质的咨询、培训服务。经过一系列考察，最终选定深圳市中鹏教育科技股份有限恭喜（以下简称中鹏教育）与 “协会”成功签约，并正式授予中鹏教育为深圳地区独家管理学习中心和唯一考试中心，深圳地区的学员“有福喽”！

深圳市中鹏教育科技股份有限公司（以下简称中鹏教育）成立于2003年，；2008年9月公司创立“中鹏培训”品牌，此后先后投资设立深圳市中鹏职业培训中心、广东中鹏云图教育科技股份有限公司、深圳市中鹏网络艺术有限公司等十多个独立经营单位。中鹏教育于2017年2月16日正式登陆新三板（证券简称：中鹏教育，证券代码：870813），作为华南地区职业教育新三板第一股，标志着中鹏教育正式登陆资本市场的快车道。

目前，中鹏教育下辖5所独立法人主体的培训学校及7家控股子公司，公司计划以深圳、广州、东莞为中心，企业网点布局迅速向全国拓展。公司主要提供职业教育服务和互联网开发服务，主要业务类型分四类：第一类，艺术设计类职业技能提升课程，第二类，针对企业在职管理人员的国家职业资格考试培训，第三类，针对继续教育学员的学历课程辅导，第四类，高端管理人才培养，主要针对高端管理企业开展的管理咨询服务及内训服务，如:国际供应链管理、HR高级研修、产品管理、数据分析师等课程。

中鹏教育拥有十余个职业工种的高级技师培训和十几门艺术设计技能人才培训经验，坚持“双重依托、三方互动、融合发展”的方向，兼顾与高校、市场、行业三个方向的良性互动，10余年累积了20万广深两地企业学员资源，30%的学员已成长为企业关键管理岗位的中高层管理人员，在业界广受好评。

未来，中鹏教育将积极涉足“互联网+”、“大数据”等产业，为中国的职业教育提供更加精细化的专业服务。通过品牌化经营，打造拳头产品，强化核心价值，培养用户忠诚等方式，持续聚焦于职业教育产业，以线下实体校区、在线教育平台搭建及运营、科技服务企业的全产业链闭环布局，建立以深圳市中鹏教育科技股份有限公司为主体的中鹏系产、学、研一体的资本化、科技化企业集团。

课程：

地址：深圳市福田区上步中路深勘大厦19楼

地址：深圳市宝安区新安二路37号五区综合楼二楼

地址：深圳市南山区南山大道亿利达大厦3栋2楼

地址：龙城街道深惠路220号湖广通大厦4楼(吉祥地铁站B出口旁)

随着计算机信息时代的来临，企业在发展和运营管理的过程中会产生还大量的数据，而这些数据是企业宝贵的资源，对企业未来的经营发展决策有着重要的作用。然而现实却是很多企业在信息数据的集成应用和信息化建设方面存在严重的滞后，尚未从信息数据的集成和信息化服务产品研发等角度进行考虑，进而导致企业的数据开发应用水平较低，其为企业发展提供服务的功能更是没有得到充分有效的发挥。

为推动和加快企业的信息化建设，提升信息数据为企业发展提供服务的能力，应本着数据集成化、服务化和应用化的原则，提升企业自身的数据管理水平。具体而言，企业需要跟上国家大数据中心建设的脚步，只有在有效归集自身数据的同时，也切入到国家大数据中心的建设中，才能真正实现海量数据的充分共享和利用。云联星空结合实践经验，就企业如何提升自身的数据管理水平以跟上国家大数据中心建设的脚步进行了探讨，希望对相关工作能够有所借鉴。

一、当前企业的信息化建设现状

（一）数据的管理模式落后

现阶段，我国很多企业的数据管理模型都严重落后，没有形成可供后期进一步开发和应用的数据管理模式。企业中包括众多部门，而这些部门都会产生自身的业务数据，这些数据的形成时间不同，存储方式各异，进而导致企业的信息数据往往呈现出“多源、异构、多维、海量”的特点，再加上信息化管理模式和制度落后，造成企业中存在比较严重的“信息孤岛”效应。

（二）系统平台落后

在信息数据的管理和应用方面，没有形成可供各种数据统一存储、管理和分析展示的系统平台。

（三）开发利用技术缺乏

近年来，尽管很多企业都加强了在办公自动化和经营管理信息化方面的投入力度，但在数据的开发利用层面还缺乏有效技术和统一规划，企业生产经营管理中产生的海量数据大多被闲置在数据库中，对它们进行有效的挖掘和应用更是无从谈起，导致企业的信息数据利用率极低。

（四）信息数据的服务受限

企业所积累的各类信息数据对企业未来的生产经营决策具有巨大价值，然而现实却是大量企业对这些数据的潜在价值缺乏有效的挖掘手段，无法及时根据企业的发展需求对这些数据进行及时的信息加工和提取。

二、企业切入到大数据建设中的必要性

数据的统一集成规划和管理是提升信息数据服务水平的核心，也是企业当前信息化发展的主要障碍之一。为推动企业的信息化发展水平取得进一步的提升，有必要加速推动企业切入到大数据的建设中去。事实上，当前我国很多领域(例如医疗、教育、电商等)的企业已基本切入到了大数据中心的建设中，并逐渐实现了信息的共享、分析和利用等功能，而这也代表了企业信息化发展的趋势。在这种背景形势下，企业只有跟上时代发展的脚步，才能在未来激烈的市场竞争中占据一席之地。具体而言，企业应该先实现对自身生产数据的快速收集和有效管理，然后再切入到国家大数据中心中进行统一归集，最后再应用云计算服务提升信息数据的应用水平。这种模式能够实现更高效地数据集成和管理，而且不需要企业投入过多资源，兼具高效性和经济性。笔者坚信，企业能否跟得上国家大数据中心建设的脚步必将在企业未来的信息化发展中起到决定性的作用。

三、对企业提升数据管理水平的技术要点的

思考

（一）多源异构数据的混合存储和快速检索

企业在生产经营管理的过程中会产生大量异构数据，所以首先要解决的就是这些多源异构数据的统一存储和管理问题，同时这也是对这些数据进行充分挖掘和应用的前提。作为提升数据管理水平的技术关键点，必须解决多源异构数据的混合存储问题，并要求能够在适当的场合下实现快速查询。事实上，多源异构数据的混合存储和快速检索查询，是后续进行数据应用服务开发的基础，必须得到足够的重视。

（二）新一代的数据分析挖掘体系

对于企业的数据管理工作而言，一方面要求能够对多种结构类型的数据进行深度的分析；另一方面还要提供多源异构数据的融合能力，从而可以将不同结构类型的数据转化为对企业有用的知识资源。通过建立基于云平台的数据分析挖掘体系，可以实现对多源异构数据的快速接入、分析、挖掘和展示功能。数据分析挖掘体系包括各种新型的数据分析挖掘算法，可以实现对各种结构类型数据的深度挖掘和加工提取，是提升数据应用服务价值的关键所在。

（三）超量信息的可视化分析、交互和辅助决策技术

信息的可视化旨在解决信息的展示问题，而超量信息的可视化就是解决大量、多维、异构数据的展示问题。信息数据的规模越大、结构类型越多，那么对其进行直观展示就会越困难。此时就需要用到新型的超量信息的可视化分析技术，从而将复杂的数据集变为直观的交互式图像，这显然会极大地提升企业对数据的分析能力和洞察数据变化趋势的能力，进而也有效地保障了企业依据这些数据进行生产经营管理决策的科学性。

四、对提升数据应用水平的思考

国家大数据中心深度融合了社会上各行各业所产生的海量数据，可以有效实现对海量数据的统一存储和调配。在此基础上，借助云计算技术就可以显著提升数据的服务应用能力。鉴于此，企业要提升数据对其自身发展经营的服务能力，首先要做的就是紧跟国家大数据中心建设的脚步，将自身深度切入到大数据建设中去，同时再借助云计算技术，打造深度融合数据存储、分析、挖掘、加工处理和应用展示的高度集成平台，从而促使企业的信息化管理水平取得全面提升。

为了提升信息数据对企业经营管理决策的服务能力，要求开发出各种功能强大的应用，这也为云计算技术的引入提供了契机。云计算技术的一个最大优势就在于它具有强大的资源共享和集中能力，企业不需要开发或购买相关软件，只需要花费较低成本就能购买到云中提供的各种数据分析和应用服务，这对企业提升经济效益具有积极意义。

五、结束语

随着计算机技术和信息网络技术的不断发展，当前我国已经进入了大数据时代。海量的信息数据为数据的分析和应用工作提供了发展机遇，同时也对数据的存储和管理模式提出了更高的要求。在大数据的背景环境下，企业的数据管理工作既面临着严峻的挑战，又面临着前所未有的发展机遇。一方面，大数据环境使得传统以数据库存储为主的数据管理模式正变得不再适用；另一方面，大数据也推动了企业信息化的发展趋势，对提升信息数据的利用水平和服务能力具有重要意义。总而言之，企业提升自身的数据管理水平是大势所趋，必须引起充分的重视。

首席信息官正在利用数据分析来提高效率和促进增长，但并不是每一次努力都会产生结果。以下讲述了优秀的首席信息官是如何成功地利用数据分析和机器学习技术来增加收益或降低成本的。

如果把数据比作新的石油，那么掌握如何将其提炼为可使用的情报就是发挥其潜力的关键。为此，首席信息官正在使用预测分析工具，设计机器学习算法和对其他解决方案进行测试，以追求企业的效率和以新的方式为客户服务。

胡椒博士集团(Dr.PepperSnappleGroup)将机器学习技术用于语境相关性工作中

多年来，胡椒博士集团的销售路线员工一直是抓着一本厚厚的活页夹，里面装满了客户数据、销售和促销说明，然后去吸引一些零售客户，如沃尔玛和塔吉特百货公司(Target)等。今天，销售人员不再使用这种活页夹，而是配备了能告诉他们需要拜访哪家商店的iPad，而且还会告诉销售人员该为这些零售商提供何种优惠，以及其他关键指标。胡椒博士集团的首席信息官汤姆·法拉(TomFarrah)表示：“他们都是接订单的销售人员，为此他们感到很骄傲。现在他们配备了信息资料来帮助其实现目标，使他们成为智能的销售人员。”

该MyDPS平台配有机器学习和其他分析工具，可在工作人员加载应用程序时向其提供建议和日常操作记分卡。这些算法向员工显示他们是如何按照预期计划进行工作的，包括他们是否按照自己的计划工作，或是落后于计划，以及给他们提供见解，让他们清楚如何纠正他们的工作。法拉说：“如果我要让某人获得成功，我必须确保他们拥有哪些信息是与工作内容相关的。”

经验教训：为了测试验证MyDPS平台的概念，法拉将该软件分给了一个分公司的四个人，并让业务总裁去拜访他们。他们透露，自从上个月使用MyDPS之后，执行销售额已经提高了50%，这一表现让他批准了该项目。法拉说：“他获得了结果，这就是销售所需要的，这不仅仅是为了项目的商业赞助，而且这也是他们希望得到的结果，这一点非常重要。”

凭借机器学习技术，RRD公司走上新业务之路

营销传播公司R.H.Donnelley公司为RRD公司的前身，几年前，RRD公司设立了物流部门，向消费者和企业配送它的印刷材料。为了支持这项业务，公司自己管理运营，并代表其合作伙伴配送各种物品，包括洗衣机、狗粮等等，最终成长为价值10亿美元的一个企业。这是一个挑战吗?在联邦快递和UPS成为无可争议的霸主的天下，找到一个最优的运费。

诸如天气、地域、司机和政治局面等因素都是业务上的成本。RRD公司的首席信息官肯奥布莱恩(KenO'Brien)表示，随着迫切需要对费率变量进行预测，RRD公司转向了机器学习和数据分析。公司聘请员工和与大学合作来帮助编写算法，在700条路线上测试数千个场景，直到能够以99%的准确率提前7天实时预计运费。奥布莱恩说：“该项目在不到一年的时间就完成了，我们现在仍然看到业务的增长与运费有关。”该公司预计，在2017年，其卡车货运代理业务将从400万美元增长到1600万美元，营收将增长1200万美元，业务规模达6亿美元。

经验教训：新企业需要高水平的全心投入，尽管奥布莱恩承认，他的一些业务同行已准备好在业务的不同环节上认输。该业务并不相信那些通常以感觉和猜测来完成一个流程的技术。RRD公司建立了一个协作环境，业务和IT共同合作来推进结果。“你会遇到困难，你会遇到挑战，但要耐心，”奥布莱恩说。

孟山都公司(Monsanto)利用机器学习技术，实现最佳种植计划

农民永远为要种植何种作物，种植面积，在哪里种植及何时种植而苦恼。种子行业巨人孟山都公司正在研究这项工作，利用数据科学为农业种植提供规范性建议。数学和统计学模型会绘制出雄性作物和雌性作物的最佳种植时间，以及在何处种植，在理想状态下，这就最大限度地提高产量并减少土地使用。孟山都公司全球IT分析主管艾德里安·卡地亚(AdrianCartier)表示，其机器学习算法在数天内完成了超过900亿的数据点，而不是几周或几个月。这是商业利益吗?在2016年，孟山都公司节省了600万美元，其供应链足迹减少了4%。卡地亚说：“北美地区的土地利用率下降了4%，相当于不去使用大面积的土地，这节省了大量资金。”

经验教训：孟山都公司成功的关键是在信息技术与供应链业务之间建立了一个“自始至终”的合作。卡地亚说：“他们具有农业和供应链角度的专业知识，而我们具有数学和统计领域的专业知识，两者结合起来，就创造了我们能够提供的价值。”卡地亚说道，他还寻求在供应链业务中“改变领导者和倡导者”，以形成对反对者一种健康的平衡。

柏克德公司(Bechtel)以卓越的大数据中心来颠覆自己

一个鲜为人知的事实：柏克德公司首席信息官CarolZierhoffer说，与建筑有关的支出占GDP的13%，但整个行业在过去二十年中只有1%的生产率增长。专家表示，通过重新制定合同、提高工人技能以及改进现场执行工作等方式，该行业可以提高50%至60%的生产率。柏克德公司建造了胡佛水坝、英吉利海峡隧道和其他大型设施，已经开始在业务各个环节的数据中挖掘洞察力。

Zierhoffer在沃尔玛、波音和洛克希德马丁公司会见了业内同行，以获得有关如何向前发展的见解。柏克德公司建立了一个先进的大型数据中心，其中包含5千万亿字节数据的数据湖，并开始了概念验证。该数据中心使用照片识别技术，并代表客户来检查和标记各个地点的照片，这节省了200万美元。自然语言处理(NLP)工具可解析索赔、提案请求(RFP)和合同。过去需要几天和几周的评估和计划工作现在只需要数小时。柏克德公司还扩大了分析工作范围，以了解员工的流失率情况，包括试图预测员工将何时离职。Zierhoffer说：“我们相信我们正在敲开解决生产率难题的大门。”

经验教训：数据仓库和质量是支柱。尽管柏克德公司可以分析大量的数据，但在整个业务各环节的数据质量必须提高。“我们不得不颠覆自己，了解我们是如何工作的，并且将数据仓库进行连接。”

数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度

辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。

辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：

-帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。

佳数咨询上海中心具有优秀的数据专家和咨询团队，通过实现最新数据开源技术与现有数据分析技术的融合，为客户提供优秀的数据仓库方案和开源数据分析的咨询服务，帮助客户快速、高效和便捷地获取大数据价值，获取数据决策能力与数据价值创新能力。

扎根于多年的IT系统建设与数据挖掘实践，佳数咨询上海中心可以为客户提供涵盖大数据策略路线图设计、大数据分析及管理、大数据应用领域拓展的一站式服务，进而实现从数据采集、数据分析到数据管理、乃至数据决策与数据价值创新的跃升。

佳数咨询上海中心的大数据核心咨询业务包括：

1.大数据战略咨询服务

根据客户业务需求和战略目标，通过设计大数据策略路线图，帮助企业确定流程和数据选择的优先级，分析评估其对业务的影响，构建起最佳数据架构，获取大数据价值。

2.大数据系统建设服务

根据客户的业务目标，设计、开发和交付为客户量身定做的解决方案，以满足客户对生产经营系统以及外部环境的数据服务需求。

借助佳数咨询的大数据分析生态系统与专业的咨询服务，客户可以依托构建起的双渠道数据分析与决策系统，进一步降低大数据分析系统部署和应用的难度，发挥统一数据架构的优势，有效完成基于数据驱动的企业生产经营活动分析与决策转型。

·　数据抓取系统：及时捕获网络信息数据，为客户提供外部经营环境持续、海量的数据服务

·　在线数据采集系统：针对企业的在线客户，从用户属性信息、用户行为信息、商品信息等多维度进行采集，并通过数据过滤与汇总，将数据分类存于数据仓库中，满足IT业务不同需求，为企业提供持续性的数据资产。

·　数据融合系统：围绕构建企业用户的全维度标签，完善的数据管理及输出流程，全面整合企业内外数据源，尤其是对异构数据处理，支撑各类数据应用。

3.大数据分析科学服务

佳数咨询的数据分析专家团队依托于多年的数据挖掘实践经验，可以帮助客户完成对现存的业务问题从数据可视化向管理图像化的描述与刻画，并运用前沿的数据分析技术，创新的数据分析方法，发掘全新的商业机会。

数据营销系统：构建在企业用户心理层面的认知模式量化分析技术，就像获取了积木的基本模块信息，进而辨识出丰富多变的积木形状，挖掘并形象展示客户价值，帮助企业实现精准化营销。

闭环式的融合企业供应链与需求链的营销渠道管理策略

精准化的广告投放策略

适时的线上舆情监控与疏导策略

客户价值评估综合管理系统（涵盖：客户细分、忠诚度识别、流逝预警、信用评估、群体扩散等）

企业管理模型系统：着眼于实现企业数据可视化与管理图像化的分布式建模平台，从绘制企业产品价值分布空间入手，形象展示企业生产经营的内外部环境，帮助企业便捷、自动化地使用科学模型挖掘大数据潜在价值，适时准确调整运营策略，挖掘新的商机。

·　企业战略实施模拟系统

·　基于网络大数据的企业生态模拟系统

·　企业生产运营信息结构可视化系统

·　企业智能供应链优化

数据洞察与融合系统： 融合企业现有信息系统以及PC网站、移动App的综合型数据分析系统，提升企业获取互联网信息时的全面性与及时性。通过内嵌数据采集技术，深度整合业务需求，完成通用性指标关联分析、渠道流量测度、事件效应评估、网络化资源分布等的多维度分析，并提供可视化的图像报表，助力企业数字化运营水平提升。

·　PC端与移动端信息数据整合技术

·　网站与移动端信息数据洞察与分析系统

·　面向多种行业的舆情分析报告

4.大数据管理服务和培训

通过各种形式的大数据分析与大数据系统管理的培训，助力企业提高数据分析效率和洞察力，佳数咨询大数据研究中心拥有强大的专家团队资源，以授人以渔的方式致力于为客户和合作伙伴提供系统化的人才培养服务，帮助企业实现数据驱动的业务转型。