大数据处理教案

大数据处理教案（精选9篇）

篇1：大数据处理教案

小题大做―“小”错误一定要“大”处理，绝不姑息;大题小做―“大”错误倒可以“小”处理，适当原谅，这才是一个更为正确、更加高明的管理方法，

很多管理者在“训诫”自己的员工时都喜欢说这样一句话：“我们要尽量少犯错误，尤其是要避免犯大的错误”。

这句话的“潜台词”就是―犯“小错误”还是可以原谅的，但是犯“大错误”就不可饶恕了。

所以，在我们的企业中总是会有这样一些人，他们或者抱着“无过便是功”的态度，凡事躲得远远的，但求自己“没事”就行，天天“混日子”;或者“大错不犯，小错不断”，虽说令管理者头痛不已，但毕竟没什么大错，又拿这种人没办法。

所以很显然，“小错可恕，大错不可饶”的管理理念是有问题的，这种观念往往具有“惩罚先进、鼓励后进”的反作用，因此必须予以必要的纠正。

道理也很简单，正是我们的管理者对“小错误”的频繁姑息才最终导致了员工的“大错误”，你还有什么资格严厉处罚人家?而且，那些偶尔犯“大错误”的人，往往都是一些敢闯、敢试、勇于担当的人，你却要“严厉惩罚”;而那些“小错不断，大错不犯”的人则往往是一些不敢担当、混日子的人，对这种人你却时不常地要予以“鼓励”，称他们比“犯大错”的人强，这岂不是“本末倒置”，脑子进水?从这个意义上说，“小错可恕，大错不可饶”的管理理念实际上等于鼓励大家尽量“别担责任”，

而且，“小错”天天犯的人迟早有天会酿成“大错”，因为“量变”最终必然会导致“质变”，谁都躲不了。

只有那些对“小错”从不姑息，认真对待的人，偶尔犯的“大错”才值得原谅。而平时对“小错”极为严肃认真的人其实犯“大错”的概率也是很小的。不止如此，这种人的“大错”往往是由于他们勇于做“探索性”、“开拓性”强的工作，勇于做“第一个吃螃蟹的人”而导致。因此，他们的“大错”往往是有价值的，有意义的，是富有“生产性”的，这些“失误”与“挫折”往往能够给企业带来某种重大提示或战略转机。

所以，在很多时候，也许换一个思路考虑问题，一切都会“豁然开朗”。即，也许小题大做―“小”错误一定要“大”处理，绝不姑息;大题小做―“大”错误倒可以“小”处理，适当原谅，才是一个更为正确、更加高明的管理方法。这两者互为因果，相辅相成―前者(小题大做)是后者(大题小做)的前提，后者是前者的必然结果，它们都反映了一个管理者卓越的领导智慧。

篇2：大数据处理教案

今天给大家讲讲基于大数据究竟可以告诉我们什么？基于现实中的几个案例我们来用事实进行分析：

意料之外：胸部最大的是新疆妹子

某宝【大数据】平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。啤酒与尿布

全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的【大数据】分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。数据新闻让英国撤军

2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

Google成功预测冬季流感

2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的【大数据】进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。大数据与乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命

磨砺营IT教育版权所有

http://

大数据可以鉴别产品真假

意大利帕马森雷佳诺干酪同业公会是一间防止造假或无证生产帕马森雷佳诺干酪的质量监控联营公会。过去，判断干酪的真伪是一个极为耗时的复杂过程，需要手动抽查 600多家乳品店。而现在，大数据分析解决方案提供的条码标签和传感器功能，让其能够有效监控日常生产与产品，从而帮助他们准确判断和追溯每批产品是否纯正。也帮助了客户解决风险和欺诈的挑战。

大数据可以降低成本，增加营业额

迪凡斯动物园和水族馆只能凭借以往的经验猜测每一天的游客数量，并决定聘用多少员工以及准备多少物资。现在通过大数据分析解决方案，他们可以将移动端验票及天气预报等多个不同来源的数据关联在一起进行综合分析，实现了对游客数量的精准预测。同时，从这些数据中获取洞察，帮助他们能够更好地预测游客需求，并且做出更加有效的业务决策，让游客在每一次游览中都能获得满意的服务。

过去对于企业来说，消费者仅仅是个模糊的概念。通过大数据，让企业能清晰的触摸到用户们的“轮廓”，让企业更准确地捕捉用户的需求和消费心理。同时，通过对数据资源的收集和挖掘利用，企业获得了取之不尽、用之不竭的信息资源，一切变的可量化。大数据颠覆了传统企业的生产模式，引发了管理变革，成为了企业再现代化新的驱动力。

今天的大数据时代，让商业的生态环境在不经意间发生了巨大的变化，无处不在的智能终端，随时在线的数据传输，互动频繁的社交网络让消费者的面孔从模糊变得清晰，对于企业来说，企业第一次有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究;作为保持着持续变革欲望的企业，主动地拥抱这种变化，从战略到战术层面开始自我的蜕变和进化将会让企业更加适应这个新的时代。

当别人还在说故事用想象来建构未来的时候，我们已经开始用数据绘制新的商业蓝图。

篇3：大数据处理教案

对于大数据IT界归纳了4个V (Volume, Variety, Velocity和Value) 的特征, 已经基本得到大家的一致认同。具体到电信行业大数据的四个V又表现为什么呢, 总结下来可以概括如下。

Volume数据规模巨大:电信行业仅日常运营产生的各类话单数据 (x DR) 和信令数据规模已相当可观, 如果再加入网络流量的数据采集, 数据规模将呈爆炸式增长。一个大型城市的每分钟产生超过8万条位置更新信息, 一天通过网络承载的数据流量可高达100TB。

Variety数据类型丰富:除了传统的来自电信运营系统如BOSS系统 (CRM、RSM等) 和VAS系统的结构化数据外, 互联网业务的发展带来了诸如文本、图片、视频、位置信息等大量非结构化的数据。

Velocity高速实时的数据:即时话费查询、流量监管等新功能的应用随之产生了大量的高速动态数据流, 对数据流的实时分析与处理要求不断增加, 数据处理的越及时, 产生的价值越大。

Value数据价值大密度低:网络中对媒体流和信令检测探针的应用形成了源源不断的数据, 但与从信息中能挖掘出的知识量相比, 数据的价值利用密度很低, 需要创新的技术和思维来提升从数据中挖掘知识的效率。

大数据为电信行业带来巨大变化

Gartner预测到2020年大约75%的企业都将大数据分析融入其日常经营决策中, 未来大数据分析将成为企业经营的一项基本能力。

根据Sysbase的统计分析, 电信行业通过在运营中应用大数据, 人均产值提升了17%, 而在行业价值贡献方面更是排在了所有行业的首位。在电信行业收入增幅日趋放缓的今天, 这样的产值增幅无疑是鼓舞人心的。

通过构建行业大数据分析系统让运营商具备了大数据分析处理的技能, 但这只是在大数据时代获得成功的基础;运营商还需要从企业战略和经营思维层面改变, 发现新的机遇和模式并付诸实施, 才能真正将自己所掌握的大数据资产和大数据技能转变为企业价值。

●大数据需要数据处理技术的改变

电信行业一直以来都是非常关注数据的收集和统计分析, 运营商BSS、OSS、DSS、CRM和RA等系统都大量部署应用了关系数据库 (RDB) 或数据仓库 (DW) , 多采用Oracle、DB2、Sybase和My SQL等数据库管理系统。这类数据库处理的多是电信业务运营过程数据、资源信息、话单记录等结构化的数据类型, 随着互联网数据业务的发展, 运营商需要收集处理更多的业务应用类数据, 由此带来了数据量、数据类型和分析能力的巨大变化。原有的业务运营系统所产生的结构化数据量大约只占所拥有数据量的2成, 超过80%的新数据来自互联网、物联网等新业务应用, 并且以视频流量、文本、网络点击行为等各类非结构化的形式存在。面对数据对象的新变化, 传统的电信运营数据库系统在处理能力和处理效率上都无法满足要求, 转变势在必行。

从DB (Database) 转向BD (Big Data) 是一个大的技术演进, 而不仅仅是需要处理的数据规模的扩大。电信行业因为互联网应用的普及和管道智能化演进带来了大量非结构化数据的分析处理以及高速流量数据的实时处理问题, 对于这些数据处理的效率又要求达到电信级运营的要求。因此对电信运营商而言一个合适的大数据系统至少应该具备以下三种能力:分布式处理能力, 非结构化数据分析能力和流式数据实时处理能力。以Map Reduce技术为核心的Hadoop开源平台已成为非结构化大数据处理的事实标准, 其适合非结构化数据, 大规模并行处理的特点可以满足电信行业的需要。而在流式大数据实时处理方面则可以考虑应用较为成熟的CEP (Complex EventProcessing) 技术, 这一技术针对电信网络大量的信令、消息、特征媒体流等流数据具备良好的实时分析处理能力。

中兴通讯的大数据平台解决方案充分利用主流的大数据处理技术, 并结合电信行业数据处理的特点, 提供融合传统数据仓库和大数据的专用平台, 可灵活适配各种数据规模、多种业务应用的场景。系统提供自研的CEP技术可满足电信大流量数据的实时处理需要, 采用Hadoop开源技术满足对电信业务平台上非结构化和半结构化数据的批量处理需要, 基于No SQL的HBase大数据存储架构可满足从GB到TB各种级别的数据存储和快速I/O需要。

●大数据引发经营思维的改变

电信行业的数据主要包括客户信息数据 (如客户入网资料、套餐情况) 、业务过程数据 (如通话记录、客户服务记录等) 和网络运行数据 (网络性能、客户终端使用情况等) 几部分, 传统上这些数据分布在不同数据库中并且较独立的进行统计分析以服务于不同的运营部门, 数据分析在很大程度上仅仅作为部门运营报表输出和绩效考核功能应用而存在, 这显然低估了数据的价值。在大数据时代数据的价值来源于数据的全面性、数据的共享和数据的二次利用。运营商应该将不同部门、不同数据库收集存储的数据进行共享, 重新挖掘历史数据而不是轻易删除, 围绕客户进行整合分析, 这才是大数据下的思维方式。当我们将数据进行组合、再利用, 形成新的大数据集, 大数据的真正价值才能显现。

举一个电信行业通过部门间数据共享组合发现新商业价值的例子:很多移动运营商网络维护部门出于改善网络运行质量和提升客户体验的考虑一直在进行网络和终端的分析优化活动, 期间收集了大量的终端应用数据, 这些数据以往仅仅为网络优化目的而利用, 网优活动结束后就废弃了;其实这些数据通过再分析可以提供更多的用途, 比如基于对全网络不同型号手机终端的实际使用数据分析, 运营商可以向手机制造商提供更为真实的手机使用情况咨询, 在确保不侵犯竞争厂家的隐私的情况下运营商可以向手机制造商提供更为真实的手机实际使用率信息, 这些对于手机制造商而言都是无价之宝, 比以往依赖仿真测试和销售数据分析获得的情况更加真实, 可以有效指导他们的经营决策, 而运营商通过对数据的二次分析提供信息咨询可获得额外的商业收益。

再以运营商运维部门常见的告警派单活动为例, 大量的设备历史告警数据通常作为部门运维质量考核的统计数据并且定期被清理覆盖。但事实上通过设备海量历史告警数据与客户投诉的关联分析, 运维部门可以有效地预测一条新发生的告警的准确性和引发的客户投诉的紧迫性, 更好地配合客服部门的服务响应, 也能优化部门内现场故障处理派单的活动, 通过对海量历史数据的挖掘分析即保证了客户服务的满意度, 也同时提高了客服与运维两个关联部门的工作效率。

上述两个案例仅仅是运营商基于大数据思维创造新价值、提升运营效率的小应用, 大数据是一个神奇的金矿, 它的潜在价值犹如漂浮在海洋中的冰山, 很大部分还隐藏在水面之下, 等待我们不断去挖掘。

大数据引领电信业转型

作为信息管道的经营者, 电信运营商天然具备数据的收集能力。相比互联网公司获取的是用户在虚拟网络中的数据, 提供用户入网接入服务的电信运营商拥有用户的真实社会型数据信息, 而管道的智能化又让运营商拥有获取用户在互联网虚拟社会数据的能力, 运营商基于管道平台同时拥有了现实社会和虚拟社会两套数据, 通过用户属性的关联实现数据的无缝衔接, 这是运营商特有的数据优势, 在大数据时代这是一个重要的核心资产。

对电信运营商而言一个合适的大数据系统至少应该具备以下三种能力:分布式处理能力, 非结构化数据分析能力和流式数据实时处理能力。

但是拥有大数据资产并没有给运营商带来直接的收入和利润, 原因就在于运营商普遍缺乏从数据中挖掘价值的技术和发现新价值的智慧理念, 而大量的互联网公司和中小科技公司却已经行动起来, 利用电信开放的数据资源获得收益。

国内领先的互联网公司如百度、腾讯、淘宝等都已经利用大数据来提升自身的产品和服务, 并且不断向传统的通信领域渗透, 面对竞争电信运营商必须要积极跟进, 利用大数据的资产优势, 发展大数据技能, 开拓大数据思维, 实现客户的深入洞察和业务决策的创新, 驱动企业向围绕客户信息服务为中心的战略转型。具体来说, 大数据将在4个领域为电信运营商的转型带来新机遇。 (如图所示)

●提升管道经营内涵, 增加管道收入

建设智能管道和业务聚合平台, 开展流量经营是电信运营商转型发展的基本措施之一, 借助大数据分析运营商可以实现对管道中大流量数据在线实时分析;对用户使用互联网业务行为动作进行批量分析;对管道中各类业务应用过程数据进行实时分析。通过大数据分析运营商可以及时把握网络流量状态, 预测流量变化趋势, 改善流量分布, 实现流量规模和流量层次上的精细化运营, 真正让流量创造价值。

●提高企业经营管理效率, 降低运营成本

大数据融入企业经营管理和决策流程将带来更高效、更精准的运营改变, 来自运营商内部各个部门的生产数据与外部的应用数据整合、交互, 使得决策的数据基础更为精准, 数据指向的目标更加统一于客户和收入, 大数据提供的相关性分析能帮助运营商更快、更准确的捕捉市场变化, 加快决策的效率;基于相关关系分析基础上的预测则可以更好的指导我们的日常运营操作, 优化资源配置, 降低运营成本。

●丰富业务营销内容, 精准客户洞察

通过对客户现实社会数据和互联网使用行为数据的收集聚合分析, 电信运营商可以更精准的刻画每个消费个体的偏好、习惯和社交网络, 识别价值客户, 预测客户行为, 以此为基础运营商可以开展针对性的组合营销, 或者为合作伙伴提供更准确的业务开发指引, 以个性化、精准型的业务内容不断增强客户黏性。

●提升产业信息服务能力, 拓展商业模式

在行业信息服务领域电信运营商通常只提供通信管道和设备托管服务, 相比之下IT厂商一直占据主导地位。大数据技术给运营商争夺IT厂商主导的行业信息服务市场提供了巨大的机会。运营商利用庞大的用户属性数据、精确的用户位置信息数据、真实的社会网络数据, 可以为行业客户提供高效、准确的信息服务。面对智慧城市、远程医疗、网络教育等新兴的信息服务需求, 运营商通过大数据价值挖掘可以拓展新型的信息服务模式获得持续的收入增长。

篇4：大数据处理教案

科幻迷+大数据

星图数据今年上线首款产品，8月份就完成了数百万美元的A轮融资。谷熠说，自己带着对产品和大数据的梦想走上了创业这条“不归路”。作为一家互联网大数据服务公司，星图数据基于海外技术团队的研究成果开发出了一套适合中国企业的数据应用服务产品，主要为传统制造业公司提供完整的线上渠道数据，通过数据可视化的方式进行直观的呈现，帮助企业通过数据发现在拓展线上渠道过程中产生的问题，从而进行精准经营与决策。

目前，星图数据的主要服务领域包括快速消费品、3C与家电以及家居家装等，美的、苏泊尔、九阳等知名家电品牌都是星图数据的合作对象。根据官方网站的介绍，星图数据的数据积累超过24个月，拥有超过2400个品类、12万个品牌和600万个商品的线上零售数据，产品服务主要包括D-Matrix（数据矩阵）大数据分析系统、SkyScope（天镜）线上渠道巡检系统、AtomPower（原子力）SKU单品分析系统、SARK（星舰）大数据代运营服务。

从产品名字上就不难看出，星图数据的团队里，不仅谷熠是科幻迷，其他很多人也都是科幻迷。《星际穿越》上映的时候，公司组织大家一起去看电影，看完后还开会进行了一番热烈的讨论。谷熠说，原来，零散的数据就像星星一样散落在各个角落，他们希望可以用大数据将它们串联起来，真正发挥它们的意义和价值，这也是公司取名为“星图”的原因。

直播“双十一”

在上个月的“双十一”网络购物狂欢中，星图数据进行了全网销售数据直播。作为国内唯一一家直播全网销售情况的公司，星图数据是如何做到这一点的？谷熠说，当然还是依靠技术的力量。区别于传统市场调研机构的“抽样推总”方式，星图数据采用的是“全网普查”方式，对全网18家主流的综合型B2C电商和垂直型B2C电商进行实时监测。“我们自主研发了两套底层系统——iNebula（数据星云）和WarpEngine（曲速引擎），这是我们基于大数据技术自主研发的数据获取和存储系统及数据处理与分析引擎，保障了我们所产出数据的及时性和准确性。”

不过，谷熠也提到，现在的数据处理过程还需要3个小时左右的延迟，希望在明年的“双十一”可以做到实时的数据播报，也就是真正意义上的“直播”。

成立之后没多久，星图数据就推出了“超新星+”计划招募活动，通过申请的企业可以免费享用星图数据D-Matrix产品6个月的服务。被问及原因，谷熠说，在和传统企业的多年接触中，他们发现真正能够理解大数据、使用大数据的企业少之又少：“我们希望能够通过这一计划，让更多的企业了解大数据，体会到大数据给大家带来的好处和便利;也希望更多的大数据公司能够和我们一起扮演大数据传道者的角色，推动行业更快地发展。”

提到“大数据”，人们往往会想到数据安全，谷熠也被无数次问到这个问题。他说，如果从个人数据隐私的角度来讲，数据的来源和范畴其实需要一个比较清晰的界定：什么样的数据属于隐私数据？什么样的数据属于公开数据？行业中对此有很多争论，到现在也还没有一个最终的标准和结论。“除了企业在道德层面的自律之外，也希望尽快能有相关的法律和行业规范出台。”

一个刚刚开始的崭新时代

而“大数据”这个概念在国内火起来也不过两三年的时间。谷熠认为，这个崭新的时代才刚刚开始。他说，虽然很多人都在讲这个概念，但是真正能理解的、能够应用好的还并不多。可以说，大数据的技术和商业化的进程都还在摸索和演进之中，市场也才开始逐步地开放。另外，也不应该只把大数据理解为一种技术或者是一种业务模式，它应该是一种能力、一种资产、一个崭新的市场，或者说是代表着一种新的生活与工作的方式。

那么，“大数据”这个概念会一直火下去吗？谷熠反问：你觉得“电力”这个概念现在还火吗？但是它已经改变了人类的工作和生活，而且它的影响也会一直持续下去。

在谷熠看来，大数据带来的改变一定会在未来极大地影响企业的运作模式和个人的生活方式。因此，星图数据也在考虑如何让自己的数据给消费者提供价值，换言之，B2B之外，星图数据或许会在以后推出B2C的产品。

谷熠曾有10年的产品开发与管理经验，算是资深产品经理了。他曾在知名互联网企业主持设计并研发了一系列基于云计算的信息服务产品、智能分析系统，并分管产品销售及市场工作，还曾参与中央部委的公共服务系统开发，并作为科研院所的专家组成员参与了多项国家标准的编写和制定。被问及创业原因，他说是因为自己有一个用大数据改变世界的梦想。

篇5：大数据处理教案

--读《大数据时代》有感

施佳驰

不知从什么时候开始，“大数据”这个词悄然成为了我们的常用词汇；我们也不知从什么时候开始，迈进了“大数据时代”.那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代？英国“大数据时代的预言家”维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。

一、什么是大数据？

根据《大数据时代》中所说，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。”、“大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量 数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。” 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称；第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。

二、大数据的核心是什么？

大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。

如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。

同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。

可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。

三、什么是大数据思维？

书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本；其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度；最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得“上帝的视觉”——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想；获得的信息可以通过类比，准确推测分析对象的想法以及未来行为；根据推测出来的内容进行干预或服务，从而获得商业机会；在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代，我们或许受困于过去的行为；在这个时代，对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。

四、新的时代，我们该怎么办？

老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。

篇6：大数据时代的大数据管理研究论文

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

篇7：大数据时代的大数据管理研究论文

2。2 开发与内容的管理形式

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

2。3 对大数据架构进行全面的管理

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

3 结语

篇8：大数据处理教案

一、什么是大数据?为什么人人言必称大数据?

对于大数据有许多定义, 其中维基百科的定义是一个最大众的定义:“大数据, 指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。根据美国麦肯锡公司的预测, 大数据每年将会为美国医疗服务业带来3000亿美元的潜在增加值, 为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入, 为欧洲的公共管理带来2500亿欧元的潜在价值。此外制造业可使设备装配成本降低50%, 通过充分利用大数据零售商可以使其运营利润增长60%。通过经合组织 (OECD) 的一项最新研究成果以及对互联网数据市场价值的估计, 更加证明了大数据存在巨大的潜在价值。

二、大数据存在的缺陷

1. 大数据只是一种辅助工具。

大数据毫无疑问确实是一个非常有价值的工具, 并且在某些领域产生了至关重要的影响。但是大数据只是可以辅助科学调查, 而不能完全的代替, 大数据能告诉我们是什么, 但不能告诉我们为什么。因为虽然大数据能够非常好地检测相关性, 特别是那些用小数据集可能无法测出的微妙相关性, 但是它并不会告诉我们哪一种相关性是有意义的。

2. 大数据可能带来大风险。

大数据可以给我们提供更多的信息相关性, 但是如果你在两个变量中不断地寻找相关性, 那么你很可能会纯粹出于偶然发现虚假的相关性, 由于缺乏谨慎的检查, 这些大数据的量级会造成一些错误的分析结论。正如统计学家冯启思所说, 依赖于网站的大数据收集常常把一些用不同方法、有不同目的数据整合起来, 有时候这会产生负面的影响。从这样的数据样本得出结论通常是需要冒很大风险的。

3. 大数据难以测量人的感受。

组织机构总是想了解人们想知道什么, 而且在这方面得心应手, 但是却不知道人们的感受。行为经济学证明:我们依靠偶获的灵感, 直觉和猜测选择人生的道路。一旦这些灵感被庞大的数字所遮蔽, 这便成了一个不能处理的巨大问题。英国《卫报》认为大数据削弱了人们的同理心, 数字化已经渗透到我们生活的各个方面, 我们以这种方式获得政务服务, 管理自己的金钱—甚至我们与朋友交流的方式也越来越依赖数字媒体。感受虽然不能被量化, 但是社会、经济和人道主义精神对数据的产生和使用影响深远。

4. 大数据掩盖了价值观念。

数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的, 大数据可以把任何事都简化为数字, 并给出听上去很科学的解释, 而那些看起来很客观公正的数据分析结果, 其实从构建到解读的整个过程都贯穿了价值的选择。著名商业思想家纳西姆?塔勒布) 曾指出数据会制造出更大的“干草垛”, 在这个庞大的“干草垛”中, 我们需要找的那根针会被埋的更深。换言之就是那些“重大”发现的数量会被数据扩张带来的噪音而淹没。

三、如何利用“小数据”决胜大数据时代

1. 从小数据流中获取灵感。

面多“大数据”浪潮的冲击, 人们往往认为数据达到一定的规模才有用, 数据的量大但并不意味着全都能用到。小细节解锁大问题, 所以需要学会去筛选那些具有潜在商业导向价值的数据, 善于从小数据流中获得灵感, 并将其落实为具体行动。

2. 提高数据的可信性。

大数据侧重于广度, 更加强调标准化, 其统计结果一般体现出其规律并预示着未来趋势。现阶段, 大数据时代只是刚刚开启, 大数据分析往往缺乏谨慎的检查导致人们做出错误决策。而小数据侧重于深度, 贵在挖掘, 使人们摆脱了对经验的依赖, 使决策由主观性走向客观性从而使数据更加可信。譬如通过收集多元异构的数据来对数据进行分析理解, 从而提高数据的可信性, 通过历史数据的对比可以推断数据的可信性, 最终运用数学模型来检验数据的可信性。

3. 使大数据更加可视化。

数据的可视化可能用到虚拟现实的结合或增强现实技术, 从可视化的效果可以有助于判断大数据挖掘的可信性。例如, 美国统计参加NBA的球队的比赛情况, 发现投篮概率与投篮命中率以及投篮位置有一定的规律, 从80年代开始他们就对球员在赛场上的表现数据进行可视化, 通过30多年的积累NBA已经可以辨别每一个球员在场上的弱点, 方便教练进行针对性战术安排, 到目前为止约有15家NBA球队俱乐部请了数据分析师, 而他们的平均获胜率高达59.3%, 那些没有进行数据分析的球队仅有平均40.7%的获胜率。

总而言之, 大数据只是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已, 面对社会各界的“大数据”热, 应当冷静的看到, 大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值, 大数据体现出规律, 小数据蕴含着智慧。统计学家博可斯 (George Box) 曾说:所有的模型都是错的, 但有些仍然是有用。相信通过技术创新的不断发展, 那些原本很难收集使用的数据会越来越容易被充分利用起来了, 从而逐步为人类社会创造更多的价值。

参考文献

[1][英]维克托·迈尔·舍恩伯格.《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》.浙江人民出版社.

[2]刘智慧, 张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报 (工学版) .

[3]吴娜, 石青辉.大数据背景下的营销伦理问题研究[J].湖南商学院学报.

篇9：企业大数据与大数据企业

大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言，刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义，大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变，以及对深度分析能力的高度依赖。因此，企业对大数据的驾驭和掌控，其核心并不在于拥有多大规模的数据，而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合，并通过深度分析开发其商务价值。

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从这个意义上来说，在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。建立这种面向大数据的管理思维，其基础是业务流程信息资源的高度集成化，以及信息创造和传播形式的高度社会化。

所以，企业大数据的一个重要焦点，在于业务流程信息与社会化媒体信息的全方位融合。以ERP为代表的企业系统应用推动业务流程信息资源从分割走向集成，日渐兴起的企业内外部社交媒体则推动信息的创造和传播形式从通道式/平台式走向社交式，二者的融合将成为企业大数据的核心特征。由此看来，未来的“大数据企业”，则代表着建立在这种融合基础上的新型组织形态和价值创造模式。

驾驭企业内部大数据

企业内部数据包括两个主要维度：一是与业务功能及流程紧密相关的数据，如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等，可统称为业务流程信息；二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息，例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动新闻等，可统称为知识及沟通信息，知识及沟通信息高度松散且非结构化，但可能蕴藏着企业的重大潜在价值。

这两个数据维度的发展和融合，催生出了企业内部大数据。如图1所示，在传统的企业组织中，业务流程信息分散地存在于一个个孤立的业务系统中。在过去二十余年的企业信息化进程之中，一个主要的方向是业务流程信息从分割走向集成。从库存管理系统、物料需求计划 （MRP） 发展到企业资源计划 （ERP），分散的业务信息被集成于企业系统之中，从而实现面向业务流程的信息共享和沟通，并在此基础上借助跨部门的协同实现业务流程的优化和决策能力的提升。

另一方面，近年来逐步兴起的企业内社交媒体应用，推动着企业内部数据环境在知识及沟通信息维度上的重大变革。在传统企业组织中，知识及沟通信息借助于通道式或平台式的媒体产生和传播。在通道式的媒体上（例如email），所有的人都可以发信息，但信息的发送对象是明确的、有限的；在平台式的媒体上（例如企业内的新闻网站），信息是开放的，但只有专门的人员才能发布信息。在企业内社交媒体中，这两种形式被整合在了一起：所有人都可以发布和分享信息，而且这些信息是开放的、可定制、可再分享的。在这样的应用环境中，跨部门、跨层级的社交联系成为可能，并使得企业能够更为敏锐地应对变化的环境，以即兴式的团队组织来捕捉发展机遇。这种转变带来了三方面的价值：企业知识的有效共享和管理；企业文化建设，增强员工的归属感；对企业内协同创新的有效支持和促进。

进一步而言，当集成化的业务信息与社交化的知识沟通信息相融合，便带来了企业内部大数据。在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下，杰克·韦尔奇所畅想的“无边界组织”在新兴环境下成为可能，并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化，结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起，从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。

从另一种角度上看来，业务资源整合使得企业信息资源的管理从分散走向集中，社交媒体的发展使得企业内的信息创造和传播从集中走向分散，二者相辅相成，使得优化控制与灵活创新的并存成为可能（见图2）。基于业务流程与社交媒体的融合而展开的深度数据分析，将为企业的决策优化、协同创新以及灵活应变开辟广阔的空间。

驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上，数据资源也包括两个维度：一是与上下游交易直接相关的供应链信息，如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等；二是市场及社会环境信息，如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

企业外部大数据的基本特征，也正是在这两个维度的发展之中呈现出来的。如图 3所示，在传统的商务活动形式下，上下游企业的业务系统相互独立，交易伙伴借助电话、传真、电子邮件等手段以实现上下游信息交换，企业通过市场调研等方式了解消费者，获取市场及社会环境信息。组织间信息系统的发展带来了供应链信息的集成。通过将合作伙伴的信息系统进行对接，或是借助于电子市场平台实现企业信息系统的相互连接，上下游企业的业务信息能够通过标准化的接口自动交换，从而使得企业能够在较为充分地掌握上下游信息的基础上进行业务决策，实现交易伙伴之间的协同优化。

nlc202309041552

在市场及社会环境信息的维度上，信息的创造和传播形态同样经历了从通道式/平台式媒体向社交媒体的转变。公众社交媒体的巨大影响力为社会化商务注入了强大的生命力。初期的社会化商务包括作为对外沟通渠道的企业邮箱、博客、微博或即时通讯等，其主要目的在于提升企业形象、提供客户服务。随之发展而来的社会化营销，则注重在社交网络中通过与顾客及其他商务伙伴的沟通和互动，进而通过实时化、精确化的市场洞察以获取商业机会、开拓市场、把握创新机遇。此外，基于社交媒体的众包、众筹与众创，也日益成为社会化商务的重要组成部分。

供应链信息集成与社会化商务信息的融合，构成企业外部大数据的核心特征。来自于社交媒体信息源的市场环境信息与来自于组织间信息系统的供应链信息相结合，借助于深度数据分析技术实现面向企业商务网络的预测与优化，并支撑起实时化、精确化、个性化的消费者洞察与敏捷响应，在此基础上为基于网络协同及社会化商务的模式创新提供了丰富的可能性。从而，对外部大数据的管理和驾驭，也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。

成为“大数据企业”

基于以上分析，企业内部大数据的焦点，在于业务流程信息与知识及沟通信息的融合；企业外部大数据的焦点，在于供应链信息与市场及社会环境信息的融合。进而，大数据时代企业组织的基本内涵，在于内部大数据与外部大数据的全方位融合。如图 4所示，大数据企业立足于内外部业务与社交媒体数据的集成交汇。

业务流程数据主要来源于以ERP为代表的企业系统，涵盖了产品、物料、采购、生产、销售、财务等与企业生产及服务提供过程紧密相关的数据；商务交易数据来源于以供应链管理系统 （SCM）、客户关系管理系统 （CRM）、电子化交易系统为代表的组织间信息系统，涵盖了供应商、客户、订单、物流等与外部交易活动紧密相关的信息；内部社交媒体数据包括了企业员工在内部博客、微博、Wiki、内容分享平台、群体化即时通讯工具等应用中创造和传播的信息，以及企业在办公自动化系统等交流协作平台上所记录积累的数据，涵盖并反映了员工的知识、建言、创意、心态、氛围等形式多样、内容广泛的信息；外部社交媒体数据主要来源于公众社交媒体，包括企业博客、企业微博/微信服务号、品牌社区等各种形式，所涵盖的信息内容包括市场环境、需求信号、全生命周期顾客行为、个性化偏好、营销互动记录等。

在这四大类型的数据之间，致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导，以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。在这种策略下，面向高速数据流的实时数据采集和分析方法，将成为大数据管理的主要支撑手段。

第二种策略是以内外部数据融合为主导，以期通过全面汇集内外部信息，对中长期发展趋势作出准确的预判，从而实现高度优化的业务决策，并通过对信息环境的掌控，获取企业网络生态系统中的领导地位。在这种策略下，大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法，将成为大数据管理的核心支撑。

如何挖掘企业大数据的价值

企业大数据的价值开发高度依赖于深度数据分析能力。从内外部融合的视角上看来，企业大数据分析包括三个基本维度，即内容、关系和时空。

内容维度指的是数据本身所承载的信息内容。例如，G公司是一家大型电信服务商，其内部建设实施了一套“班组博客”系统。在这个内部社交媒体平台上，公司中的3000多个工作团队都开设了自己的博客，用于发布和交流工作经验、生活体验等方面的内容。经过数年的发展，整个博客系统中积累了博文700多万篇，评论超过1500万条，并保持着每月15万篇以上的博文发表数量，年阅读量超过1000万篇次。对于这一平台所积累的大量数据的价值开发，首先体现在对其信息内容的提炼上。平台上与工作相关的博文内容，如客服案例、经验分享等，经自动筛选分类、主题识别、关键词索引之后，被构建成企业知识库，为业务及管理工作提供快速有效的知识支撑，同时成为员工培训和自学的有力工具。而大量与工作无关的博文和评论内容，包括生活常识、娱乐信息、心情表达、心灵鸡汤等，在智能化的分类整理之后，也成为了该公司的一个独特的文化情景，支撑着企业中活跃的氛围，强化了员工的文化认同。

关系维度指的是数据及其所指代的对象之间的联系。在G公司的班组博客中，员工的发表、阅读、评论、回复、关注等行为详尽地反映了其相互之间密集而持续的联系，而这些联系毫无遗漏地被记录在平台的数据库之中。通过对这些关系结构的深度分析和挖掘，G公司获得了对员工及团队的影响力、凝聚力、创造力的更为准确而深入的评估手段。进一步而言，博客平台的行为记录数据与业务系统中的事务处理记录数据，以及员工及团队的绩效表现数据，也能够被有效地关联起来，从而使得管理者拥有强有力的工具，帮助其发现和理解员工的行为特质、工作表现、业务能力之间的潜在关联，进而实现良性优化的人员配置和人才培养。

时空维度指的是数据生成及传播的位置以及数据随时间演变的模式。对G公司而言，其数以千计的业务场所分散在众多城市的不同地点，因此，数据中的位置信息对于虚拟化的团队协同而言具有直接的意义。此外，位置信息也包括了数据在组织功能结构和层级结构中所处的位置。同时，在G公司的班组博客中，对特点话题时间演变规律的分析，也为管理者提供了有效的参考。其中对企业重要活动、运营理念相关信息在班组博客中的传播演变模式的跟踪，有效地揭示了员工对管理理念的认知、态度和接受过程。

更深入的价值开发来自于上述三个维度的交叉综合。例如，内容维度与关系维度的结合，使得G公司能够识别员工的兴趣偏好、社交特质、工作性质以及工作表现之间的匹配关系，也能够更为准确地发现那些分散在不同的员工手中、但具有重要潜在影响力的经验、创意以及机遇信号。内容维度、关系维度与时空维度的结合，使得企业能够更为深入地理解不同的员工特质、知识技能、团队特性、热点偏好在整个组织中的分布，以及这些结构随时间演变的过程和趋势，从而更为有效地调度和配置这些资源。

nlc202309041552

这些维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术予以支撑。第一类是全局视图技术。对于管理者而言，对大数据内容全局状况的把握，往往是开发大数据价值的一个基本需求。然而大数据的体量和结构复杂性往往远远超出人类认知的信息承载能力。因此，有效的技术应当能够在大量数据中提取出一个足够小的集合以呈现给管理者，并使得这个小集合能够充分地代表数据全局。例如，在G公司的博客平台上，一种“代表性博文提取”技术能够在每天所出现的数以千计的博文中自动选择出10篇。这10篇博文在很大程度上全面代表了当天所出现的数千篇文章，既充分反映热点，也不能忽略冷门信号，从而使得管理者能够通过阅读这些文章来了解全局。第二类支撑技术是关联发现技术，其目标在于敏锐识别数据间的联系。例如，当G公司试图整合博客平台、业务系统、人力资源系统中的数据以全方位分析员工、团队特质以及绩效信息时，大量的数据属性之间所构成的复杂潜在关联网络，就需要强有力的关联发现技术来加以处理。第三类支撑技术是动态跟踪技术，即实时化的流数据分析处理、快速增量数据分析。三方面技术都处于快速发展之中，但尚未全面成熟，有待于学界和业界的持续努力和探索。

结束语

从一定意义上说来，业务资源集成与社交媒体相融合的过程，是一个“信息去中心化”的过程。信息资源的创造和管理，从以往以经营和运作为核心的中心化模式，转化为以分散创造、自由传播、灵活汇聚为特征的众创模式。另一方面，内外部数据融合的过程，是一个“信息去边界化”的过程。企业部门之间的信息交换、企业之间的信息交换以及企业与市场环境的信息，以日益多样化、实时化的方式实现。

这样的转变对于企业组织及其员工而言，其影响将会是多方面的。正面的影响可能包括创新意识与创新行为的出现、员工能力和技能的发展、沟通满意度的提升、员工关系资本的建立和积累、员工对组织的认同和归属感的增加；而负面的影响则可能包括员工注意力分散、过度争论，以及负面情绪的传播等。所以，建设“大数据企业”的过程，也将会是一个伴随着困难与风险的过程。在此过程中，需要管理者有效地把握创新发展的长期收益与短期业绩之间的平衡，在推进大数据融合的同时防范和控制其中的组织风险，并审慎地思考和重新定义组织内外部边界。

换言之，对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

郭迅华：清华大学经济管理学院副教授