大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現今瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？非結構化數據隨著云計算、大數據、物聯網等新興技術的蓬勃發展呈現出井噴式的增長。湖北購物中心數據智慧科技系統

    也就是存在我們的數據庫表格中的數據。針對非結構化的數據，比如文本、語音、視頻、圖像等等，這是大數據要經常面對的事情。，“價值密度低”，這個概念有點抽象，怎么去理解呢，大數據是一個海量的數據，在大海中撈針，這針就是我們的寶藏。但我們把這個針經過一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域，那么這個密度就會高很多了，在這一塊區域去撈針就容易獲得成功多了。以上，就是我對什么是大數據的通俗理解。第二部分：大數據平臺（注：本文根據小講“企業大數據戰略及價值變現”中的“大數據平臺”章節的分享整理而成）大數據有非常大的價值，不管是從幫助企業創造營收還是從提高效率、節省企業成本角度。大數據要是做好了，將會是一個企業增長的發動機，推動業務突飛猛進的發展。要實現大數據的價值，真正讓大數據為企業創造貢獻，首先必須要積累有大數據，把日常的業務和用戶行為數據收集起來。有些數據是可再生資源，但更多的數據是不可再生資源，這就需要我們搭建一個平臺負責數據的采集、規整、運算、存儲、應用、展現等，有了這樣一個大數據平臺，我們才能做好數據的積累，從小數據到大數據，數據是企業的資產，好的數據是企業的質量資產。溫江區大數據調研分析數據庫就是"按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫"。

所謂‘小數據’，并不是因為數據量小，而是通過海量數據分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據，讓其真正實現商業智能。”日前，在線業務優化產品與服務提供商國雙科技揭幕成立“國雙數據中心”，該公司高級副總裁續揚向記者表示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業需要的數據不是單純意義上的大數據，而是通過海量數據挖掘用戶特征獲取的有價值的“小數據”，進而使企業獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

    這個平臺也是企業必須要做的平臺，只不過當時叫數據倉庫系統，在大數據時代，我稱作為大數據倉庫基礎平臺。這部分是整個大數據平臺的。我們接下來會詳細討論。大數據門戶，是數據成果的集成一體化平臺，包含大數據分析平臺和數據應用平臺。大數據門戶作為整個數據部門的窗口，所有數據研究成果都會展現在數據門戶中，極大的方便了企業各層級、各職能人員使用數據。我們接下來也將會詳細討論下這部分內容。用戶服務，使用我們數據的人主要有公司的各層級的管理人員、數據分析人員、運營人員、產品經理、技術研發工程師、企業的投資相關方，還可能有部分的公司提供對外的數據服務。提供服務的方式有多種多樣，或通過大數據門戶、或通過API接口、或是直接在分析報告中體現。注：詳細分享每個平臺如何構建的內容，歡迎大家參加小講“企業大數據戰略及價值變現”，會有很多的干貨和獨門絕技分享。第三部分：大數據的價值（注：本文根據小講“企業大數據戰略及價值變現”中大數據價值章節的分享整理而成）大數據的價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營。數據的選擇、類型、數量、采集方法、詳細程度取決于系統應用目標、功能、管理與分析的要求。

    如果通過技術將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現出來，這是重要的！大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據技術，包括大規模并行處理。數據經過加工后就成為信息。彭州市場數據

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關于數據的解釋是不可分的。湖北購物中心數據智慧科技系統

    比如日志、生產數據庫的數據、視頻、音頻等非結構化數據。從這用戶群體角度來說這非互聯網、互聯網的數據平臺用戶差異性是非常明顯，互聯網數據平臺中很多理論與名詞都是從傳統數據平臺傳遞過來的，本文將會分別闡述非互聯網、互聯網數據平臺區別。非互聯網時代自從數據倉庫發展起來到現在，基本上可以分為五個時代、四種架構約在1991年前的全企業集成1991年后的企業數據集成EDW時代1994年-1996年的數據集市1996-1997年左右的兩個架構吵架1998年-2001年左右的合并年代數據倉庫代架構（開發時間2001-2002年）海爾集團的一個BI項目，架構的ETL使用的是微軟的數據抽取加工工具DTS，老人使用過微軟的DTS知道有哪些弊端，后便給出了幾個DTS的截圖。功能：進銷存分析、閉環控制分析、工貿分析等硬件環境：業務系統數據庫：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數據庫服務器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開發環境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車的一個數據平臺，別看復雜，嚴格意義上來講這是一套EDW的架構、在EDS數據倉庫中采用的是準三范式的建模方式去構建的、大約涉及到十幾種數據源，建模中按照某一條主線把數據都集成起來。湖北購物中心數據智慧科技系統

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