IT部门迎战大数据时代的五大策略

IT部门迎战大数据时代的五大策略

摘要：大数据正以前所未有的速度和可变性累积起来，并且与过去的数据不同，大多数数据都是非结构化数据和原始数据。博客、社交网络、机器传感器和地理位置工具都在产生大量非结构化数据

关键词：IT

大数据正以前所未有的速度和可变性累积起来，并且与过去的数据不同，大多数数据都是非结构化数据和原始数据。博客、社交网络、机器传感器和地理位置工具都在产生大量非结构化数据。

“我们产生了大量数据，并且我们一直在收集数据，但这非常有限，没有人真正知道如何处理这些数据，”Computer Sciences公司的Paul Gustafson表示。

行业观察家称，IT站在了这场数据革命的最前线。

Catalina Marketing公司管理着2.5PB客户忠诚度数据库，包括来自最大零售连锁店收集的超过1.9亿家美国杂货店的数据。这些数据用来针对那些使用杂货店信用卡的美国消费者定制营销策略，根据消费者的消费记录来发放优惠劵。为了将企业引领到实时可预测情报时代，Catalina Marketing公司首席信息官Eric Willams和其他行业观察家表示，技术经理必须发展自己的企业信息化管理架构和文化，以支持对大数据存储的高级分析。

Gartner公司的分析师Mark Beyer表示，精明的IT领导人应该开始做好准备以迎战大数据，而不是坐以待毙。

以下是IT团队需要做的五件事情为迎接大数据新时代做好准备。

盘点你的数据

几乎每个企业都要面对源源不断的非结构化数据，来自社交网络或者来自监视工厂车间的传感器。但是企业在产生这么大量的数据，并不意味着存在保存每一个字节的业务需要。

Constellation Research分析师Neil Raden指出：“在刚开始面对大数据时，人们会感觉需要了解所有来自网络日志或传感器的数据。”

部分原因可能来自于急切地推广企业计算领域下一件大事的供应商和顾问，Raden表示：“那些致力于大数据研究的人肯定会大肆推广。”

聪明的IT经历不会试图处理所有数据，而是会弄清楚哪些数据与企业相关，哪些不相关。

Raden表示，第一步应该是对数据进行盘点，看看哪些数据是内部创建的数据，哪些是外部数据资源，这样做将帮助IT部门更好地了解数据情况，并增添对业务的洞察力。

在确定数据范围的同时，IT应该进行有针对性很强的项目以用来展示结果，而不是大数据项目，“你不需要花几百万美元来启动一个项目来看看它是否值得投资，”Raden表示。

让业务需求说话

很多最初的大数据项目是在IT以外的领域开始的，例如，营销部门一直利用媒体流来更好地了解客户需求和购买趋势。

从业务方面来看，特定领域的专家可能会看到大数据赚钱的机会，但IT需要负责数据共享和数据联合概念----大数据战略的重要组成部分。

PricewaterhouseCoopers公司主要信息管理行业分析师Dave Patton表示：“如果大数据战略没有与业务目标看齐的话，这很难成功。”

Catalina Marketing公司在制定大数据战略时，Williams请来了业务经理以及财务规划和分析（FPA）团队来共同商讨信息架构投资的商业方案。

业务视角能够判断新项目能否带来价值，例如根据购物车中的产品来确定采购项目等，而FPA团队能够将提高生产力或者增加销量等说法进行数字量化。

重新评估基础设施

Gartner公司的Beyer和其他专家认为，大数据战略将需要对服务器和存储架构以及信息管理架构方面进行重大调整，IT经理需要准备扩大他们的系统以迎接不断扩大的结构化和非结构化数据存储。

IT团队需要找出最好的方法，使系统具有可扩展性，并制定路线图将所有与大数据战略相关的不同系统整合在一起。

“现在，大多数企业都有不同的孤岛系统，用于不同目的，例如客户管理、营销等，”IBM公司大数据产品副总裁Anjul Bhambhri表示，“首席信息官需要制定一个战略将这些分散的孤岛系统整合起来，建立一个中央系统。”

熟悉相关技术

大数据领域让我们认识了一长串新的术语，以及一些首席信息官们可能永远没有听过的技术。

其中，开源工具吸引着大多数人的注目，像Hadoop、MapReduce和NoSQL这些技术就正在帮助Web巨头（谷歌和Facebook等）处理其大数据存储。很多这些技术仍然相当不成熟，并且需要操作人员具备特定技能。大数据领域相关的其他重要技术包括数据库内分析、柱状数据库和数据库仓库设备。

IT管理人员及其工作人员需要了解这些新工具以确保他们能够做出正确的大数据决策。

让员工做好准备

不管企业是需要Hadoop专家还是数据科学家，大多数IT企业最缺的是必要的技术人才来进行下一步大数据策略。分析能力也许是最关键的，这也是大多数IT人员存在最大差距的地方。

McKinsey公司预计单在美国，到2018年，将需要14万到19万统计方法和数据分析技术方面的专家。

此外，McKinsey公司预计在业务或技术领域将需要150万经过正规预测分析和统计培训的数据经理。

对于一些公司，尤其是那些在人口较少地区的公司而言，人员将会是大数据策略最具挑战性的方面。True Textiles公司首席信息官Rick Cowan表示：“大数据领域绝对需要不同的心态和不同的技能。”

“作为中等规模的企业，让工作人员能够顺应不断变化的环境是一个挑战，”Cowan表示，为了满足这个需求，他已经开始重新培训编程人员和数据库分析师，以让他们加强分析能力。

Gartner公司Beyer表示，为了在这个全新的新领域脱颖而出，IT部门负责人也需要对他们自己进行一些调整。虽然过去最好的技术领袖都是一半的信息管理员和一半的基础设施工程师，未来的IT管理人员将是数据科学家和业务流程工程师的结合体。

“首席信息官一直以来都是根据业务部门特定的指示来管理基础设施，而不是发现机会，然后推动信息的创新使用，”他表示，“这是需要发生转变的地方。”

《(大数据时代)微软公司企业发展战略研究》

《企业战略与IT战略》课程论文 论文名称：(大数据时代)微软公司企业发展战略研究 学期： 2015-2016学年第2学期 学时学分： 32学时 2学分 专业班级：信管 1321 学号： 130942047 姓名：封文详 指导老师：蔡俊亚 提交日期： 2014年11月25日

目录 一、摘要 (3) 二、研究背景及意义 (4) 三、微软简介及战略内容 (5) 3.1微软简介 (5) 3.2大数据下的微软战略方向 (5) 四、微软战略宏观环境和行业环境分析 (7) 4.1宏观环境分析 (7) 4.2行业环境分析 (9) 五、微软战略的SWOT分析 (20) 六、对策及建议 (22) 七、参考文献 (25)

（大数据时代）微软公司企业发展战略研究 [摘要]在大数据成为流行名词之前，微软便已着手于大数据的应用与 研发，例如微软Bing的高质量搜索结果，便是通过分析超过100PB的数据得到的。微软大数据解决方案的目标，是让所有用户都能获得来自任何数据的可行洞察力。为了实现这一目标，微软为大数据解决方案制定了全面的战略——大掌控、大智汇、大洞察。 企业未来发展战略布局是一个企业的持续良好发展的关键所在。战略制定合适，实施到位，将会为企业在未来的实力提升上打开一条高速通道。相反，战略方向错误，无论是走快乐一步，还是走慢了一步。都有可能将整个企业陷入危机，甚至灭亡。微软对大数据方面的战略布局同样如此。因此，分析和研究大数据时代微软公司企业发展战略 具有决定性意义。 关键词：大数据时代，企业战略，微软公司 [A bstract]:In the big data become popular before a noun, the application and development of Microsoft has been working on big data, such as the Microsoft Bing high quality search results, it is through the analysis of data obtained by more than 100PB. Microsoft big data solutions, is to allow all users to gain insight from any feasible data. In order to achieve this goal, Microsoft for big data solutions to develop the comprehensive - control, Department of wisdom, insight into the strategy. The future development of the enterprise strategic layout is the key to an enterprise's sustainable development. Strategy formulation and implementation in place, will be suitable for enterprises to open a high-speed channel in the future ascension of the strength. On the contrary, the strategic direction is wrong, whether it is happy go a step, or take a step slow. It is possible to put the entire enterprise into a crisis, or even death. Microsoft's strategic layout for big data is also the case. Therefore, the

云计算的五大核心技术

：首页 > 技术文库 > 技术服务 > 信息产业化 > 文章内容:云计算的五大核心技术 云计算的五大核心技术 云计算的五大核心技术 newmaker 云计算系统运用了很多技术，其中以编程模型、数据治理技术、数据存 储技术、虚拟化技术、云计算平台治理技术最为关键。 1)编程模型 MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce 模式的思想是将要执行的题目分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。 2) 海量数据分布存储技术 云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS 的开源实现HDFS。 GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。 一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被很多客户（Client）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块确当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）治理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat 消息与每一个块服务器通讯，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。

关于大数据架构与关键技术

4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行

互联网时代的市场营销策略创新

互联网时代的市场营销策略创新 【摘要】互联网的快速发展使其从一种技术逐渐向产业转变，并且为企业市场营销的变化和选择提供了多样性，在很大程度上促进了企业市场营销策略的改革。企业的发展依靠市场营销为其打造上升空间，而在日新月异的时代，市场营销又必须依靠创新以适应社会的变化，保证企业在充满竞争、纷繁复杂的大环境中得以持续性发展。 【关键词】互联网;市场营销;策略;创新 互联网的极速发展为消费者带来了更多的选择，同时对企业的市场营销手段要求也高了许多。在该种大形势的驱使下，企业市场营销策略与互联网的联系愈加紧密，对互联网的依赖性也愈加明显。而互联网的高速发展注定了市场营销策略必须及时更新和创新才能满足消费者的要求。 一、互联网时代市场营销现状分析 （一）市场营销范围不断扩大 传统的市场营销模式较为保守而且单一，在为消费者提供消费的方式和过程以及所消费产品的选择上都有很大的限制，消费者的消费需求在很多时候都无法得到满足，或者需要付出较大的代价才能得到满足。在互联网时代背景下的新型市场营销模式与快而广的互联网同步发展，为消费者提供多样化的消费方式和更多的消费产品的选择。同时，在互联网的促进下，新型市场营销模式很好的解决了消费空间和时间上的限制问题，使消费者在任何时间、任何地点都能实现消费的目标。不同年龄层面的人对互联网的接受和了解程度都有所不同，但是随着互联网普及程度的加深，各年龄层的人都有越来越多的消费者通过互联网进行消费，在为市场营销带来更多便利的同时，极大程度的促进了国民消费和社会发展。 （二）支付和交易手段多样化 传统支付和交易主要依靠现金和银行卡完成，该种方式具有不方便，安全系数偏低的缺点，随着互联网发展而崛起的网上支付方式在极大程度上弥补了该缺点。支付宝、

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指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。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

大数据的核心技术(二)

我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据的部分核心技术，分别是数据挖掘和机器学习。在大数据中，数据挖掘和机器学习都是发挥了不同的功能。在这篇文章中我们给大家介绍一下人工智能和其他大数据处理的基础技术，希望这篇文章能能够给大家带来帮助。 首先说说人工智能，AI和大数据是相互促进的关系，一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如近几年的深度学习一系列技术和方法；另一方面，大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。AI的终极目标是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的工作，人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。虽然机器的计算能力比人类强很多，但人类的理解能力，感性的推断，记忆和幻想，心理学等方面的功能，机器是难以比肩的，所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。人工智能与机器学习的关系，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和思考等领域取得了巨大的成功，但是如果真正的做到仿生，还是比较困难的。 然后就是其它大数据处理基础技术。一般来说，大数据除了之前提到的内容，还有很多的基础技术，大数据基础技术包括计算机科学相关如编程、云计算、分布式计算、系统架构设计等方向，还有机器学习的理论基础包括如算法、数据结构、概率论、代数、矩阵分析、统计

学习、特征工程等方面；商业分析与理解如领域知识管理、产品设计、可视化等技术；数据管理如数据采集、数据预处理、数据库、数据仓库、信息检索、多维分析、分布式存储等技术。这些理论与技术是为大数据的基础管理、机器学习和应用决策等多个方面服务的。只有掌握了这些内容，我们才能够更好的使用大数据为我们发挥更多的功能。 以上的内容就是小编为大家介绍的大数据的核心技术了。大数据的核心技术就是数据挖掘、机器学习、人工智能和其他的大数据处理基础技术，最后感谢大家的阅读。

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

大数据时代企业市场营销战略创新研究

大数据时代企业市场营销战略创新研究 发表时间：2020-04-09T07:08:53.418Z 来源：《学习与科普》2019年40期作者：石兆军庄光宾[导读] 近年来，我国科学水平不断提高，国家已经进入了大数据时代，应用大数据技术可以改变人类的生活、生产方式. 烟台南山学院 265713 摘要：随着物联网及互联网技术的发展，每一个行业当中都产生了大量的数据，这些海量的数据产生了巨大的价值影响，大数据时代给企业市场营销也带来了全新的机遇与挑战[1]。这个时候，企业就可以秉承科学发展观的主要思想，挖掘有价值的数据信息，延伸营销渠道，提高消费者的产品与服务意度。文章以大数据的主要概述作为出发点进行分析，结合实际情况，使用数据库，实现精准企业市场营销战略创新，创造更加理想的营销成果。 关键词：大数据背景；企业营销；战略创新；战略研究 引言 近年来，我国科学水平不断提高，国家已经进入了大数据时代，应用大数据技术可以改变人类的生活、生产方式，大数据技术是网络信息技术发展的产物，是通过对数据的采集、分析以及传递，为用户提供更加精准的分析结果。大数据时代的企业，可以借助这种优势展开营销策略，通过及时获取相关信息为企业内部各项决策提供参考依据。因此，大数据是企业提高市场竞争力的支撑，企业需要借助大数据技术不断优化营销策略，拓展信息渠道，从而从中获取更加有价值的数据信息[2]。 1大数据时代对企业市场营销的机遇 1.1拓宽了营销渠道 在传统企业发展中，营销的渠道主要有实体店、经销商、电子商务平台以及各种展会等等，一般按照是否存在中间环节分为直接营销和间接营销。而大数据时代的到来，为企业营销拓宽了更多的渠道，企业可以通过对数据的调研实现对实体店的精准选址，并与经销商之间实现实时有效的合作。另外，在对数据的深入挖掘中，企业还能够选择更多的方式，比如零售行业利用电脑终端进货、个体用户利用手机购买等等，都为企业增加了市场份额。 1.2提高数据挖掘潜力 企业充分发挥大数据的优势，使用专业的技术从海量的数据中收集和分析有价值的数据信息，从而为客户提供更加精准的营销服务。企业中的专业人员从获取的数据信息中，明确企业当前发展形势和所处位置，从而更好地优化营销策略[3]。比如，企业通过电子商务平台进行营销时，可以从客户登陆的高峰期、产品爆款销售、复购率、转化率等等数据中，分析和掌握电商渠道的销售特点，然后结合不同的时间段进行有关的内容宣传工作。 1.3提高了用户满意度 客户满意度是指客户对产品、服务和体验上的满意程度，这同时也是提高企业信誉和竞争力的重要条件。在以往的营销渠道中，客户无论是线上还是线下进行产品选购，企业与客户之间缺乏有效的沟通和交流，一般情况下顾客都是围绕购买的产品内容与销售人员进行产品质量、特性等等方面的交流，客户购买产品之后，除了出现售后问题外，与企业的联系十分有限。 2企业市场营销过程中存在的问题 2.1营销意识与营销策略不强 市场营销是企业增强经济效益，提升市场核心竞争力的重要手段之一，但是现阶段，我国一些企业在营销过程中存在一些问题。有部分企业不重视市场营销环节，营销意识不强，企业与市场脱轨，不按照市场需求进行生产和销售，这样会导致企业商品剩余，往往会因为囤积商品过多而破产。而有些企业虽然具备市场营销的意识，但是营销策略不科学，很多企业并没有深入进行市场调研，对客户的需求不够了解，也没有了解同行业同类产品的情况，导致企业营销战略的制定出现偏差，最终会影响企业的生产和销售，致使市场份额降低[4]。 2.2缺少专业人才 在大数据时代背景下，很多企业都希望利用大数据技术进行市场营销，但是一些企业缺少专业的技术人才，尤其对于中小企业来讲，他们不具备足够的吸引力，无法引进优秀的营销人才，而企业自身也没有先进技术去推动发展，这都不利于企业营销水平的提升。同时，我国大数据应用技术也不够先进，国内的数据储存、数据挖掘技术还不够完善，核心技术依然掌握在国外发达国家的手中，这都是不利于企业市场营销的发展的。

大数据核心技术A卷

精心整理 岭南师范学院2015年－2016 学年度第二学期 期末考试试题A 卷 (考试时间:120分钟) 考试科目：大数据核心技术 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 （C ） https://www.wendangku.net/doc/5211217338.html,Node B.Jobtracker C.Datanode D.secondaryNa meNode 2.HDFS 中的block 默认保存几 个备份。（A ） A.3份 B.2份 C.1份 D.不确定 3.HDFS1.0默认BlockSize 大小是多少。（B ） 5.Hadoop1.0默认的调度器策略是哪个。（A ） A.先进先出调度器 B.计 算能力调度器 C.公平调度器 D.优先级 调度器

精心整理 6.Client端上传文件的时候 下列哪项正确？（B） A.数据经过NameNode传 递给DataNode B.Client端将文件切分 为Block，依次上传 C.Client只上传数据到 一台DataNode，然后由NameNode 负责Block复制工作 D.以上都不正确 7.在实验集群的master节点 使用jps 现以下哪项能说明Hadoop 启动成功？（D） econdaryNameNode https://www.wendangku.net/doc/5211217338.html,node,Datanode,H Master https://www.wendangku.net/doc/5211217338.html,node,JobTracker ,secondaryNameNode 8.若不针对MapReduce编程 模型中的key和value值进行特别 设置，下列哪一项是MapReduce 不适宜的运算。（D） A.Max B.Min C.Count D.Average 对 10.以下哪一项属于非结构化 C） A.企业ERP数据 B.财务系 统数据 C.视频监控数据 D.日志 数据 11.HBase数据库的 BlockCache缓存的数据块中，哪 一项不一定能提高效率。（D） A.–ROOT-表 B..META.表

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，

互联网时代市场营销策略

互联网时代市场营销策略 一、针对网络经济时代企业营销环境的特点进行分析 随着现代网络技术的研究不断的深入，使得网络信息技术已经开始普及了，但是网络技术的发展较为快速，导致国内的一些传统企业的市场营销模式以及渐渐满足不了现代化网络信息的市场要求了，这就使得国内的一些企业发展受到了一定的阻碍，并且，新时代网络信息时代对国内企业的市场营销策略以及经济发展进行很大的冲击，导致部分企业的市场竞争力下降，经济收益大幅度下滑[1]。为了能够保证企业的经济收益以及市场竞争力，推动国内企业的全面发展，就需要对这些企业的市场营销模式进行转换，让其可以有效的适应新时代网络的经济市场，保证自身的收益。 在转变前应对网络经济时代市场的发展需求进行分析。首先，在目前网络信息较为普及的时代下，企业的市场经济范围已经逐步扩大。在市场的经济发展过程当中，市场的范围主要还是靠着时间以及空间两种因素组成的，从时间的角度来看，人们在网络空间中的消费是不受时间的因素所限制的，消费者可以随时进行消费，并且不用考虑商家关门停业的情况，从空间的角度来看，人们进行消费时可以不再受到任何的地方地域的限制，能够通过互联网选择自己所喜欢的商品来进行消费，使得无跨界消费的目标逐渐实现[2]。而且，在目前的网络经济时代下，人们的支付手段越来越多，其支付的更加便捷。随着现代网络信息技术不断的普及，人们的消费方面越来越方便，且购物越来越频繁和传统的消费模式有了一定的转变，比如传统的消费只能在一些实体店进行消费，且使用的支付方式为现金、信用卡的形式来进行支付。但是在网络信息化普及的时代，人们可以通过网上支付以及APP在网上进行消费，并且消费比起以往更加快捷，这也是目前网络信息化技术普及的重要体现[3]。 二、针对目前网络市场营销模式所存在的问题进行分析 虽然现代网络信息化技术已经普及，但是随着现代网络信息技术不断的发展，会逐渐成为人们生活当中的重要组成部分，但是就目前的信息化时代市场经济的发展来说，网络信息技术的发展还是比较缓慢的，而且网络环境较差，需要相关人员加强对网络信息化建设进行完善。信息化时代发虽然展讯速，但是还是存在这些许的问题，如果不及时进行解决，那么就会对网络技术的发展造成一定的影响。 2.1网络营销水平较差，服务水平较低

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考 在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。 根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟https://www.wendangku.net/doc/5211217338.html, 收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。 一、数据的意义 数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。 二、CMO转型 在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。 在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。 与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革

大数据时代的挑战--价值与应对策略

2012中国国际信息通信展专刊 14 2012年第17期 大数据时代的挑战、价值与应对策略 随着全球数据量爆炸式的增长，大数据时代已经到来。文章从大数据时代的基本特征入手，引出了大数据时代面临的挑战以及大数据带来的价值，提出了以创新为核心的务实应对策略。 【摘 要】 【关键词】大数据时代 “四V ”特征 流量经营 安全威胁 收稿日期：2012-08-14 责任编辑：左永君 zuoyongjun@https://www.wendangku.net/doc/5211217338.html, 随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB （1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！ 在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。 1 大数据时代的基本特征 据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而 且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！ 对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征： （1）量大（V o l u m e B i g ）。数据量级已从T B （1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。 （2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。 （3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。 （4）价值高和密度低（V a l u e H i g h a n d L o w Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。 2 大数据时代面临的挑战 （1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－ 端”的有效装备也均面临新挑战。 （2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、

大数据核心技术培训

大数据核心技术培训 你学或者不学，大数据依旧在发展；你从事或者不从事，大数据的前景你都应该了解。时代的前进方向，未来的领先技术，作为时代的年轻人，你不知道就真的会被社会所淘汰的。大数据的发展前景怎么样？未来大数据的发展趋势如何? 近年来，科技的快速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的需求增长。所以在企业爆炸式的大数据时代下，剧增了原有数据存的储存压力，所以大数据人才需求量将会与日俱增。所以大数据在未来就业前景一定非常广阔，在此千锋教育带大家了解大数据的发展趋势。 数据分析成为大数据技术的核心 大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。 云数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展迅猛，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大

数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。 开源软件的发展成为推动大数据发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。 由于大数据行业快速发展，人才需求急剧增加。目前，据某招聘网站平台数据，目前大数据人才的供给量远远低于行业人才需求。所以大数据培训应运而生，作为连接人才与企业的窗口，千锋大数据培训成为了为企业提供大数据人才强而有力的保障。 千锋大数据培训讲师经过多年的培训经验，结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。不

大数据核心技术A卷精编版

岭南师范学院2015 年－ 2016 学年度第二学期 期末考试试题A卷 (考试时间: 120 分钟) 考试科目：大数据核心技术 一、单项选择题(每小题 2 分，共 30 分) 请把答案写在下表中，写在试题后无效。 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。（C ） A. NameNode B. Jobtracker C. Datanode D. secondaryNameNode 2. HDFS 中的 block 默认保存几个备份。（ A ） A. 3 份 B. 2 份 C. 1 份 D. 不确定 3. HDFS1.0 默认 Block Size大小是多少。（ B ） A. 32MB B. 64MB C. 128MB D. 256MB 4. 下面哪个进程负责 MapReduce 任务调度。（ B ） A. NameNode B. Jobtracker C. TaskTracker D. secondaryNameNode 5. Hadoop1.0默认的调度器策略是哪个。（ A ） A. 先进先出调度器 B. 计算能力调度器 C. 公平调度器 D. 优先级调度器 6. Client 端上传文件的时候下列哪项正确？（ B ） A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNode B. Client 端将文件切分为 Block，依次上传 C. Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制工作 D. 以上都不正确 7. 在实验集群的master节点使用jps命令查看进程时，终端出现以下哪项能说明Hadoop 主节点启动成功？（ D ） A. Namenode, Datanode, TaskTracker B. Namenode, Datanode, secondaryNameNode C. Namenode, Datanode, HMaster D. Namenode, JobTracker, secondaryNameNode 8. 若不针对MapReduce编程模型中的key和value值进行特别设置，下列哪一项是MapReduce不适宜的运算。（ D ） A. Max B. Min C. Count D. Average