本文目录
- 如何对大数据来源分类
- 企业数据有什么用
- 企业大数据实战案例
- 新注册公司怎样可以快速看到数据
- 企业如何保障数据存储安全
- 企业数据的介绍
- 怎样获得企业数据
如何对大数据来源分类
从大数据的来源来看。
主要分为以下几个大类：
一、国家数据库。
二、企业数据。
三、机器设备数据。
四、个人数据。
方法/步骤
一、国家数据库
包含公开的和保密的两个方面。
公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据，包括历年统计年鉴或人口普查的数据，以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。
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保密的数据有军事数据、航空航天、卫星监测、刑事档案等等不可公开的大量数据。
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二、企业数据
如公司百度、阿里巴巴、腾讯、新浪微博、亚马逊、facebook等公司的用户消费行为数据及社交行为数据。旅游公司的酒店、交通、门票等订单数据，医院的检测数据及死亡病因数据，农业的养殖培育数据等等，不胜枚举。
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成千上万的数字、文本、音频、视频等数据为企业的业务和运营提供了决策依据，通过数据进行加工产生的价值为企业提供了可观的利润。
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三、机器设备数据。
如行车仪、基站数据、智能家居、智能穿戴设备等。
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四、个人数据
比如个人拍摄的照片、录音、聊天记录、邮件、电话记录、文档等等隐私数据。
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企业数据有什么用
提到数据的概念，大家都不陌生，因为现在人工智能和大数据非常热门，各行各业都在拥抱或尝试拥抱大数据。例如前段时间，和一个制造业管理者聊天，他说：“数据的价值我也非常认可，我们也一直在做数据积累的工作。我们有很多系统，ERP系统、CRM系统等，这些年我们已经累积了大量的数据，但还不知道怎么使用它们。
”“不知道这些数据怎么用”是一个普遍的问题，这家企业也只是许多中国企业运用数据现状的一个缩影而已，不止中国，在全球都是这样。IDC的报告显示：2012年，全球数据供应量达到了 2.8 泽字节(ZB)，即 2800 万亿GB，但是其中仅有0.5%被用于分析。很多企业已经意识到需要从粗放经营转型到精细化运营。
精细化运营其中有一个核心点，就是数据化管理。之前很多的决策是拍脑袋决定的，高速的增长将这种决策的缺点掩盖了。但是现在我们已经到了存量时代，意味着现在的运营必须趋向精细化，所做的决策必须是通过市场调研、论证、数据分析等所得出的科学决策，这样才能提高企业的竞争力。
企业在积累数据，数据积累到一个量级的时候，可能产生质变，催生出一个新的商业模式。举个例子——蚂蚁微贷。阿里巴巴利用多年的线上零售数据、支付金融数据、个人身份数据等，通过多维数据的整合、加工、计算，构建信用维度，可以极大地提高蚂蚁微贷发放贷款的效率。这是人工智能和大数据在金融领域的初步应用，很多的金融产品机构也在进行这方面的改进。
数据是金矿，这一点已经被大家认同，但是如何从这金矿中淘到金子，是我们所面临的一个问题。企业该如何利用数据驱动业务增长？
那么，企业该如何利用数据驱动业务增长呢？首先需要从以下四个方面入手，这些都是企业需要解决的数据问题。
一、数据来源整合
我们讲数据分析，数据从哪里来？可能来源于网站、来源于系统、来源于一些线下excel表格。那么这些数据的管理需要注意哪些方面呢？
1、数据源的广度
比如说，服装业企业客户，分析成交单数、客单价，成交单数是进店人数乘以成交率，进店人数呢又是路过人数乘以进店率，那么路过人数、进店人数就属于数据广度这一块儿，数据足够全面，未来支撑分析的维度就会更多。
2、数据源的深度
比如看某个订单的时候，需要知道时间、地点、价格、款式等。数据源整体数据质量如果不够的话，未来是不足以支撑细化的数据分析的。我们做的第一件事情就是把所有数据全部收集起来，并实现“一键接入，随需更新”，提升数据源的广度和深度。
需要对数据源的质量进行一个管理，要保障数据需要足够广、足够深；数据需要整合到一个统一的管理平台上。例如企业在开会，当销售出现问题的时候，A部门拿出一个销售数据，B部门拿出一个销售数据，但是对不上号，来回推诿扯皮，无法解决问题，这样对于企业的发展是非常不利的。这个问题我们认为需要企业把数据管理起来，例如，我们在设立数据指标框架的时候，要定义的核心指标是什么？是成本、利润还是营收？以营收为例，又拆分成客户数和客单价等等，这些数据分别来源于哪些数据源、哪些系统？系统数据录入人员，录入是否规范？我们对数据指标的定义是否一致？所以需要我们整体从数据管理的角度，定义出一致的指标，将数据治理做好，然后在统一的平台上统一输出数据，这样确保了统一的数据口径。
二、使用场景
1、需覆盖PC、移动端
场景现在我们很多的应用场景是在移动端，尤其C端的应用基本都是。 传统的数据分析是PC端的模式，那么PC端的模式需要能够往移动端迁移。
2、业务场景
我们希望数据分析不止是一个概念或形式，它需要更加贴合我们实际的业务场景，发挥它的价值，解决业务过程当中实际碰到的问题，所以必须涵盖业务场景，切实有效解决业务人员和操作人员在实际业务过程中发现的问题，真正带给他们价值，才能将这个平台在企业中运用起来，否则随着时间的推移可能会弃置不用。
三、数据处理的性能
性能在传统软件中是非常不被关心的指标，我们最开始想去上一套系统，最关注的是功能，只要功能能够满足，系统慢一些没关系。现在不一样了，现在大量的C端应用培养了用户的使用习惯，当你已经习惯了一个非常简单、非常快速的运行环境的时候，让你切换回一个反应非常缓慢的系统的时候，相信你就对这个系统应用很难接受了。
BDP商业数据平台上亿级数据计算时间是0.28秒；我们线上有超过60万个数据模型，从数据源变化到模型计算完成的平均时间是24秒等等；这些性能数据足以保障用户在前端体验到的是一个快速、反应灵活的分析平台。四、数据可视化
未来，数据分析会往业务部门做一个迁移，因为只有业务人员才最懂业务，才能最大发挥数据的价值。但是通过大量的表格，一般业务人员很难从中快速发现一些业务问题。所以，数据也会从数据表格的形式向图形化转变。毕竟，人类对图形的接收处理的速度远高于数字。
（可视化图表制作软件：BDP个人版）
如果可视化分析要真正地应用到业务人员当中，需要具备以下特征：
易用：现在数据分析平台以及整体科技应用发展趋势一定是朝着简单易用发展。比如以前我们拍照需要摄影师、照相馆，但是现在我拍照如果说要去照相馆，你就会很自然地问：难道你没有手机吗？人人都可以拍照，如果你学习一些摄影的知识，甚至用手机可能拍摄出摄影师水平的作品。所以数据分析平台也要降低门槛，前提就是易用。
灵活：尤其是互联网企业，业务发展变化非常快，今天要分析A数据，明天要分析B数据，后天要换一个维度去分析A和B的数据。这时候，如果是传统平台，有限的资源、有限的研发人员永远无法满足无穷无尽的改变，无法满足业务的需求也意味着无法快速的去响应市场，使得企业运营的效率会降低，优势会慢慢丧失。所以这个数据分析一定要灵活、快速，以支撑业务的变化。
高效：随着互联网发展，数据量越来越膨胀。当数据量达到一定的体量的时候，比如说1亿条数据，如果要做一个分析，到底多长时间能够反馈出一个结果？在很多企业当中，性能已经成为了数据分析的短板。比如，我们的一个零售客户，之前分析一个数据，需要6个小时，运用了BDP商业数据平台后，2到3分钟即可得出结果，大大缩短了分析过程，大幅提高了企业的运营效率和经营绩效。试想一下，你分析过程6个小时，对手只需要5分钟，日积月累下来，差距可想而知。
企业大数据实战案例
企业大数据实战案例
一、家电行业
以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。
目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。
基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。
那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。
一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。
该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。
二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。
该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。
二、快消行业
以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。
此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。
实现过程：
1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；
2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；
3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。
因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。
三、金融行业
对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。
在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。
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新注册公司怎样可以快速看到数据
企业数据查询方法： 1、直接去被企业注册的工商局查询。 2、通过提供工商查询服务的网站查询(包括工商局门户和黑马企服等网站) 3、通过全国企业信用信息公示系统(国家企业信用信息公示系统)查询，该系统于2014年2月在线运行。 企业数据查询是指利用工商注册数据信息，通过一定程序，查询企业注册、行业分布、投资规模、重点行业等综合情况，通过查询各级工商机关注册的各类企业的基本信息，促进市场交易，防止交易风险。
企业如何保障数据存储安全
软件或硬件的失效并不会因为是超融合还是传统的分离架构而有所不同，传统存储相比于本地存储也是 “鸡蛋放在一个篮子里”。超融合厂商一般会采用多个维度的软件策略来保证系统的高可用，以一套融合了分布式块存储和虚拟化的超融合产品来说，可能的保障策略有：
多副本：同一份数据会保存多份（通常设置为 2 副本或 3 副本），即使副本所在的节点宕机也不会造成数据丢失；
HA（高可用）：节点宕机时，该节点上的虚拟机自动迁移至集群内其它节点，降低业务中断时间；
机架感知：根据机房物理拓扑结构，将副本分配在不同的机架、机箱、主机上，有效减少甚至避免物理硬件（电源、交换机等）故障导致的数据丢失。理论上，3 副本结合机架感知配置，系统可最多容忍 2 个机架上的主机全部失效；
快照：为虚拟机打快照，在其发生故障时将数据恢复至快照状态；
双活：同城双数据中心，灾难时无损快速恢复业务（RPO=0）；
备份：异地主备数据中心，灾难时尽可能挽回数据损失。
企业数据的介绍
企业数据泛指所有与企业经营相关的信息、资料，包括公司概况、产品信息、经营数据、研究成果等，其中不乏涉及商业机密。通常所说的企业数据是指狭义的企业数据，一般只包含公司概况介绍，包括公司经营范围、联系方式、企业规模等，通常是公开的数据。企业数据的获取渠道分为集中式和分布式。集中式一般由统一的政府部门发布，如工商局数据、统计局数据，具有权威性和全面性，但数据内容比较粗略，缺乏精细度。分布式是由商业公司透过下属部门通过各种手段分散获取并统一整理，一般能使数据的精细度和准确度达到一定要求。
怎样获得企业数据
获取企业数据需要一下步骤： 1.客户识别/接触体系不完善的，需尽快建立公司统一的客户体系(如会员系统)。2.要有明确的全局数据体系作为指导，相应建立采集和整合的制度化机制，使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。3.要把外部大数据/应用反馈数据也纳入到数据体系中，统一规划构建相关的收集机制和融合方法。4.在此过程中不要摊子过大，结合情况分步骤实施，优先考虑最重要/最容易采集的数据资源。