基于大数据我国企业创新发展研究

基于大数据我国企业创新发展研究

[摘要]随着大数据时代的到来，能否运用大数据已经成

为企业决胜的利器，而当今我国绝大多数企业在数据应用上存在短板，自主创新能力较弱，产业发展后劲不足。企业应抓住大数据时代市场新机遇，通过大数据的挖掘与开发利用，应用大数据进行分析和预测，走创新发展之路，为企业的可持续发展提供持续动力。

[关键词]大数据；挖掘与开发利用；创新发展

一、背景

自2015年3月5日，李克强总理提出制定“互联网+”行动计划以来，各个行业在互联网的参与下效率大幅提升，根据国家统计局公布的数据显示，2015年第一季度GDP同

比增长7%，“互联网+”作为一种经济模式和形态直接拉动GDP增速，已经扮演并将扮演越来越重要的角色。基于互联网人们通过大数据可以获得新的认知、创造新的价值的源泉，从而改变市场、组织机构，以及政府与公民的关系。据大数据调查分析2014年最终消费对中国GDP的贡献率超过50%，消费已经超过投资成为对我国经济增长的第一动力。随着基于互联网的大数据时代的到来，大数据带给我国社会深刻地影响与变革。

（一）大数据改变人类认知方式和生活方式

大数据时代由于人类社会对数据的依赖，社交媒体记录并采用适当的方式保存了人们的互动关系、交往过程、社会生活、行为和态度，通过对海量数据的恰当处理，可以发现数据中隐藏的相关性、模式、趋势，以及社会现象和社会发展规律，改变人类的认知方式、工作和生活方式。

（二）大数据对企业经营活动产生重要影响

预测是大数据的核心，建立在海量数据基础之上的预测将会对企业经营活动产生重要影响。大数据已经成为新发明和新服务的源泉，将引发人类的思维模式和发展模式发生变化，从而影响企业的经营活动。首先，对企业投资决策产生影响。由于市场环境不断在变化，企业必须不断创新管理方式和管理效率，面对不断变化的市场环境快速地做出决策，从而提高投资的决策效率。大数据时代不仅为企业带来了新的机遇，也带来了挑战。由于市场在变化，数据也不断变化，企业只有不断创新才能寻找新的出路。因此，企业投资活动的创新非常重要。李克强总理在2015年政府工作报告中提出打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务双引擎，稳中求进，实现中高速增长和迈向中高端水平双目标，大数据时代的“万众创新”要求企业必须建立科学的投资决策体系，投资不能盲目，要建立在市场经济的基础上。

（三）大数据成为驱动企业成长的模式

据中国统计网资料，最近一项研究表明，采用大数据的

公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。在激烈的市场竞争环境中，这高出的6个百分点是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，形成正面反馈，从而形成一种最终的数据驱动成长模式。

（四）大数据时代颠覆传统行业，并赋予传统行业新的生命

大数据变化带来颠覆性的显著特点是人类社会赖以生

存的数据，随着大数据充分利用“互联网+”的新技术，彻底改变了传统的业务效率和能力，形成新的业务和商业模式的能力，传统行业将会面貌大变，甚至脱胎换骨。从这个意义上说，大数据时代将带来意义深远的技术革命，它将渗透到方方面面，传统产业被颠覆的同时，又赋予了传统产业新的生命。

二、目前我国企业在大数据应用上存在的问题分析

随着大数据时代的到来，互联网加速从生活工具向生产要素转变，互联网与传统产业的结合日益紧密，以互联网为基础的新兴产业更加密集涌现，大数据将成为企业竞争、产业竞争乃至国家竞争的新常态。随着大数据时代的到来，能否运用大数据已经成为商海之战决胜的利器。目前我国许多

企业还没有做好迎接大数据的准备，更缺乏大数据的应用实践。

（一）大数据观念意识落后

目前，中国传统企业有固化严重的传统观念，主要体现在因循守旧，对云计算、大数据缺乏基础设施和服务的必要理解和应用，不能适应消费者驱动的业务格局变化，大数据观念意识淡薄，没有做好迎接大数据时代来临的充分准备，限制了我国产业新格局的形成与发展。

（二）缺乏识别大数据的盲点和噪音、抓住海量信息中的核心信息并应用大数据进行分析和预测的市场能力大数据时代，信息数据中存在盲点与噪音，盲点就是“我不知道”，噪音就是“不知道哪个重要”。针对大数据的运用，目前我国企业发展中存在两个问题，一是做数据的人不知道别人怎么用，一些重要的城市大数据还沉睡在各个部门手里等问题依然存在，影响了其对消费和经济发展的助推作用；二是用数据的人不知道数据从哪里来。如何抓住海量信息中的核心信息并应用大数据进行分析和预测最大限度利用大

数据是企业发展进入蓝海市场的关键。由于缺乏识别大数据的盲点和噪音、抓住海量信息中的核心信息并应用大数据进行分析和预测的市场能力，因而限制了我国企业的快速发展。

（三）大数据时代企业缺乏投资项目创新能力

大数据时代背景下，企业发展面临着机遇与挑战，由于

许多企业掌握市场环境、经济资源信息受到一定限制，再加上自身条件的限制，获得市场信息的方式和途径都非常有限，无法充分掌握市场信息。即使有全面的市场信息，但是对这些信息进行分析和处理能力都非常有限，因此很难把握正确的企业市场形势和市场环境，企业投资项目创新受到直接的影响。

三、大数据时代背景下我国企业创新发展思路

（一）用大数据思维创造新型创业模式和推动企业升级、效率提高。大数据思维是指一种意识，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。具有大数据思维，数据可以被巧妙地用于刺激新产品和新服务，数据可以成为商业资本，成为一项重要的经济投入，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会，从而创造新的经济的利益。针对目前我国在经济发展过程中面临的种种问题以及挑战，通过大数据这种创新方式加强传统行业与互联网企业的投资与合作，创造新型创业模式，创建新的产业群推动企业升级、效率提高。（二）增强大数据观念，把大数据上升到企业战略高度。大数据已经悄然渗透至各行各业，并诞生出许多新兴业态，大数据成为传统行业实现转型升级、创新发展的重要途径。针对目前我国企业大数据观念落后的现状，政府层面要推动大数据的收集、分析和应用，企业层面要把大数据产业上升到战略高度，强化数据意识，提高企

业经营管理水平。同时要把数据列入企业资产负债表，时刻提醒企业经营者要改变传统思维模式，用大数据思维创新企业发展模式。

（三）加快城市公共服务平台建设，逐步开放公共数据资源。政府要尽快推动大数据发展和应用，建立公共服务平台，方便企业获得政策信息，实现有效的资源共享，运用大数据、云计算等技术为企业提供更有效的服务。

（四）成立公益性专业大数据运营公司并培养驾驭大数据技术的人才，为企业改造升级发展提供数据信息支持。我国是新兴数据资源大国，大数据的关键不是数据大，而是挖掘数据的意义。驾驭数据的核心是分析数据，企业智慧=大数据+大数据意义，因此，企业对数据资源的挖掘与开发利用能力将深刻影响未来的发展。政府应尽早成立公益性专业大数据运营公司并培养驾驭大数据技术的人才，为企业改造升级发展提供数据信息与分析预测支持。

（五）加快“大数据+农业企业”的步伐，发挥市场机制作用，通过大众创业、万众创新，大力发展农村电商，把电商与实体店相结合，让广大农民通过“触网”走上“双创”新舞台，从而培育更多的“大数据+农民+农村+农业”，壮大我国农业新业态。

（六）加快“大数据+工业企业”的步伐，用大数据引导工业企业转变发展理念。大数据时代以互联网与工业的深

度融合为代表，我国工业企业发展要用大数据思维顺应互联网与工业深度融合的趋势，打破原有产业边界：一是经营用户而非经营产品，大数据工业时代确定新产品的开发需要了解用户的需求，与用户互动。企业可以把“实网+虚网”进

行无缝020融合，打造大数据时代离用户最近的互联网入口；二是并行生产，借助互联网技术上游供应商、品牌商、工厂、渠道和消费者在整个生产、流通中都参与，在“大数据+工

业企业”的新竞争战场上，转变发展理念抢占企业变革先机，实现工业企业发展的历史性跨越。

（七）加快“大数据+服务业”的步伐，促进快递业进

一步发展，培育现代服务业新增长点。政府要进一步完善村村通公路建设和村村通物流建设，完善农村地区快递服务网，构建覆盖国内外的快件寄递体系；财政预算内投资重点支持农村地区公益性、基础性快递设施建设；推进服务农业订单生产、工业个性化定制等新模式，引导快递企业与电商深度合作，发展便民利商新业态。

结束语

基于互联网的大数据正在改变着人类认知方式与生活

方式，将会使我国企业的发展模式发生改变。面对大数据时代的到来，企业需要在多学科、多领域方面加强协作，用大数据思维对数据资源进行挖掘与开发利用，才能驾驭大数据，实现大数据的价值。大数据不仅可以创造新的市场，还会成

为企业创新发展的持续动力，为国民经济持续、稳定、协调发展打下坚实的基础。

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状 一、大数据的来源 数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。 对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。 早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。 数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。2020年所产生的数据量是2009年的44倍。 数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。 大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。 数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。 数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。 二、行业术语 Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之

工业大数据：制造业数据管理的再认知

工业大数据：制造业数据管理的再认知 文/美林数据技术总监于洋 工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。” 这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。 工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。

工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。 公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起， 如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。 企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。 这里的数据以结构化数据为主。 产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为 主。 物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。 以实时数据和音视频监控数据为主。

工业大数据如何成功推动智能制造发展

工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定

制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流

国内有哪些大数据公司_最新中国大数据公司排名

国内有哪些大数据公司_最新中国大数据公司排名 大数据简介大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 容量（V olume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 种类（Variety）：数据类型的多样性； 速度（Velocity）：指获得数据的速度； 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性（Veracity）：数据的质量 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值 大数据结构分析大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。［7］大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

《大数据在企业管理中的应用》

大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：

课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

中国大数据公司100强名单_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/d54767396.html, 中国大数据公司100强名单_光环大数据培训 大数据年度盛会“2017中国大数据产业年会”在北京举行。会上，中国信息通信研究院、中国社科院信息化研究中心、新华网、中国大数据技术与应用联盟等4家单位共同发布了2017中国大数据企业总榜单以及政务、金融大数据应用等专项榜单。北京中联润通信息技术有限公司(以下简称“中联润通”)凭借在大数据技术、研发和应用等层面的明确规划、多年积累和成功实践，为大数据应用产业化贡献了具有高度可操作性的实施方案以及众多优秀案例，荣登“2017中国政务大数据企业TOP50排行榜”以及“2017中国大数据企业TOP100排行榜”两个榜单。 据介绍，本次评估排行以关键价值驱动因素为分析起点，采用定性与定量相结合的方式，针对各企业单位的创新能力、产品成熟度、发展潜力、盈收能力、用户满意度、品牌感知等指标进行综合评判，构建价值评估体系，以其关键因素衡量企业的综合发展能力，是业界高度认可的权威榜单。 2009年成立以来，中联润通依托国家发改委互联网大数据分析中心云基地和国家信息中心“一带一路”大数据中心云基地的优势，坚持倡导数据驱动创新，将大数据定位为自身发展的战略高地。潜心探索，积极实践，重点布局政府、医疗、教育、旅游和工业等领域，形成了特色鲜明的差异化行业优势。 目前，中联润通已在全国多个省市出色地实施了宏观经济分析、精准扶贫大数据、医疗大数据应用多个项目，此外，中联润通还积极发现和把握市场需求，不断创新，将人工智能、物联网等先进技术融入大数据，形成了一批大数据智慧应用，如智慧园区、智能停车等项目，旨在为客户提供更智能化的定制服务。 据了解，中联润通将继续加大在大数据方面的技术投入，提升自身整体技术

中国大数据产业的痛点和困难

中国大数据产业的痛点和困难 大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势 中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。 大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场

10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。 中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。 大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。 贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。 中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低

中国大数据产业主要分布地

中国大数据产业主要分布地 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成

了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨 【摘要】随着国家经济的迅猛发展，大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮，得到了快速发展，人们的日常生活充斥着无数的信息数据，因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下，迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题，引出大数据在企业管理中的应用策略，并阐述了其产生的积极效果。 【关键词】大数据分析；企业管理；应用策略 在企业管理过程中，如何选定合理有效的战略方案，需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境，协助企业做出正确的战略判断，对企业的信息有一个准确系统全面的把控，合理的规范指导企业行为，并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题，并构建相应的模型，为企业做出正确决策提供科学的依据。 一、运用传统办法管理企业存在的问题 1.容易产生错误的企业决策 管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响，对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往，决策者往往能依靠自身的经验做出争

取的决策，促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展，产生了大量的没有规律且非常复杂的数据，人力难以进行准确全面的分析，此时如果依旧沿用传统的决策方式，势必会产生决策上的失误。 2.缺乏对市场需求变化的把控，导致其产品缺乏竞争力 企业在产品生产过程中制定的战略决策，主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展，人们的需求时刻再发生着不同变化，这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要，而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响，外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上，加剧了市场竞争。鉴于此，企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。 二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用 1.战略决策管理与数据挖掘 知识的发展过程主要依循数据的选择清理，数据仓库的预先处理以及对模型的选择，而大数据在管理决策上的应用，就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的 过程。在数据挖掘技术领域，能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型，可以将这些数学模型存储到信息库当中，在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候，可以非常方

工业大数据 构建制造型企业新型能力

工业大数据：构建制造型企业新型能力 文/美林数据技术总监于洋 工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点，但我国仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强”。 与此同时，德国提出了工业4.0，美国提出了工业互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴。中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈进，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革，加速传统制造企业的转型升级。 第一节工业大数据与德国工业4.0、中国制造2025的关系 工业4.0、中国制造2025的核心是工业大数据 2013年4月，德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统（信息物理系统Cyber-Physical System）相结合的手段，将制造业向智能化转型。 2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的“工业4.0”规划。该规划提到“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是:一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心，加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化的产品、服务及体验；另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化，即变大规模批量生产为大规模定制生产；最后一方面利用企

“中国大数据企业50强”权威发布

“中国大数据企业50强”权威发布华云数据强势入围 8月3日，由工信部中国电子信息产业发展研究院主办，中国大数据产业生态联盟承办的“2018中国大数据产业生态大会”在京召开，会上发布了“中国大数据企业50强”，大数据、云计算独角兽企业华云数据凭借丰富的方案经验和领先的技术优势强势入围。 “2018中国大数据企业50强”评选，是从企业规模、研发投入、创新能力、应用案例、产品及方案成熟度、投资及发展潜力等不同维度设置评价指标的综合体系，覆盖到了中国大数据产生态链上的各个重要环节。荣获“2018中国大数据企业50强”殊荣的企业，将作为大数据产业发展的龙头企业，引领中国大数据产业的健康快速发展，为我国从数据大国向数据强国的迈进贡献中坚力量。 华云数据获颁“2018中国大数据企业50强” （第二排右数第四位） 实际上，在2018中国国际大数据产业博览会上，华云数据企业级大数据服务就曾荣获2018领先科技成果奖。凭借在大数据和云计算领域的领先技术及优势，华云数据进入了人民创投、人民网舆情数据中心联合发布的《中国大数据独角兽企业TOP20榜》。 随着移动互联网的普及和工业互联网的发展，数据规模爆发式增长，大数据深刻改变着社会治理、经济发展和人民生活等多个领域，大数据创新创业风起云涌，大数据独角兽企业异军突起。近几年，凭借自主、安全、可控的云计算和大数据技术，华云数据集团在云计算、大数据领域硕果不断，拥有丰富的落地经验和实践案例。华云数据拥有从数据采集到数据分析、数据挖掘全线大数据解决方案，华云云计算平台可为整个大数据分析流程提供充分的支持。 华云企业级大数据服务采用数据湖完整体系，以自动化形式从源系统中提取各种数据，将数据汇总加载至数据湖中，保障异构数据源能够快速、鲜活地流入数据湖。而数据湖存储则采用大规模数据分布式存储，可实现全省性周期及全类型数据的存储，企业可通过平台对数据进行管理、分析和挖掘、探索。

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大，月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是，年末盘点全年数据情况时发现，整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理，没有相对应的差旅报告，使得差旅负责人从中发现问题。事中环节，监控员工的差旅行为，事后环节，统计、分析差旅数据，便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示，公司在差旅费用管理的重点包括五项：合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高，达到30%。合规是税务核查的重点，效率是指员工的工作效率、自动化的效率，人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控，那数据应透明，以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后，再对管理效果进行评估，查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本，据相关统计，超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要，只要对差旅行为进行管控，差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来，“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分析，帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业，如何让数据服务于差旅管理，将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告，差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况，包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时，使用的企业客户不多，但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后，都开通了在线报告。

2017中国大数据发展报告

2017中国大数据发展报告 近期，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》。该报告基于国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条数据，对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、产业发展等多个维度进行全面分析，是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告。 产业与投资成地方省市大数据发展短板 该报告首次引入大数据发展指数，从政策环境、人才状况、投资热度、创新创业、产业发展和网民信心六个维度对国内31个省(自治区、直辖市)大数据发展水平进行量化评估。评估结果显示，2016年中国大数据发展指数平均仅为47.15，总体仍处于起步阶段。 北京、广东、上海大数据发展位居前三，其次是东部沿海省份江苏、浙江和山东，贵州、重庆和四川因为政策引领而异军突起，进入了前十。 从衡量指标来看，投资热度低和产业发展不足则是当前地方大数据发展的突出短板。 大数据管理机制初步形成 如果说2015年是大数据政策顶层设计年，那么2016年

是大数据政策细化落地年，国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。大数据政策从全面、总体规划逐渐向各大行业，各细分领域延伸。 本报告分析了最受民众关注的十大政策。其中，《大数据产业发展规划(2016-2020)》影响力最为广泛，关注度高达92.11。 2016年，贵州、浙江、广东等一些地方省市也纷纷出台大数据政策举措，促进当地大数据产业发展，例如，贵州省通过我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》。 但有意思的是，数据显示，网民认为北京、上海等地大数据发展政策差强人意。以《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020)》为例，网民指出该文件中明确了各项任务的责任单位，几乎囊括所有北京市直机关和各区政府，虽然责任明确，但却可能进一步加剧“条块分割”和“碎片化治理”问题，使得“数据孤岛”问题进一步凸显，违背大数据治理初衷。 报告指出，得益于政策红利及众多外部利好因素的推动，我国已经积累了一定的大数据管理经验，探索出具有地方特色的大数据运营管理机制。 过半大数据创业公司处于发展早期 报告披露，2015年前三季度，大数据领域双创(创业创

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分

析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的

大数据技术在物流企业中的应用——以京东企业为例

55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.