企业大数据战略规划高级培训课程

文章讲的是郑保卫:传统企业大数据应用的数据架构,2014年4月10日-12日,第五届中国数据库技术大会(DTCC 2014)在北京五洲皇冠国际酒店拉开序幕.在为期三天的会议中,大会将围绕大数据应用.数据架构.数据管理.传统数据库软件等技术领域展开深入探讨,并将邀请一批国内顶尖的技术专家来进行分享.本届大会将在保留数据库软件应用实践这一传统主题的基础上,向大数据.数据结构.数据治理与分析.商业智能等领域进行拓展,以满足于广大从业人士和行业用户的迫切需要. ▲点击进入第五届中国数据库技术大会(DTC

第2章 企业大数据职能规划 第1章我们介绍了企业大数据在宏观和微观层面的定位,立足于解答企业大数据的商业模式.市场机会.延伸价值.内部功能定义等问题.当企业已经确定要实施大数据战略时,应该如何针对性地建立职能架构体系以保证企业大数据的有效实施和落地?各个职能部门的职责范畴如何定义?不同体系和部门间如何协同和流程化工作? 本章将详细讲解企业大数据职能规划体系,包括如何定义大数据部门在企业中的角色,常见的大数据职能及职责分工,不同职位的职责划分以及大数据制度和流程建设等问题. 2.1 大数据组织架构

一.我国企业大数据产业发展现状 飞速发展的大数据产业除了改变人们生活的方方面面.促进社会快速进步之外,也为企业这个社会主体带来了更为直观和有效的影响. 近年,企业级大数据应用逐渐普及,消费者行为分析.精准营销.新业务新产品推广.广告推送.代言人选择.社交媒体.可视化.溢价收益.库存管理.信贷保险等相关应用不断丰富.伴随着一批致力于商业和企业应用服务的大数据初创企业迅速成长,大数据更广泛地应用到各领域企业中. 业务转型是目前大多数企业的普遍需求,大数据分析不仅可以优化访问.加快决策.最大程度提高可

拥有优秀大数据能力的企业,做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍.决策速度比竞争对手快5倍. 当某在线视频网站准备推出自制剧的时候,评论家纷纷嘲笑他们把握观众品味的能力.很难有谁会想到,该公司通过分析其积累的多年用户观影偏好的大数据,来指导制片人.主演选择和编剧内容并一炮走红,帮助其在一个季度内获取数百万新增用户,并在接下来的一两年内里获得数倍的股价提升. 打造大数据战略的四大挑战 我们正在迎来一个数据爆炸的时代:各类设备和互动产生的数据量正以年均大于50%的速度增长,预计在2020年可能会达到4

4月11日消息,企业大数据应用服务公司达观数据宣布获得5000万元A轮融资,由软银赛富领投,方广资本.真格基金.众麟资本等跟投.据创投时报了解.本轮融资后达观数据在企业服务领域进行深入布局,加强大数据技术研发投入,吸引算法技术人才,并完善市场和服务体系,确保领先优势.此前,达观数据还曾获得获1000万人民币天使投资. 据创投时报项目库数据显示,达观数据隶属于达观信息科技(上海)有限公司,是一家专注于大数据应用服务的高科技创业公司,致力于为政府机关.电商.新媒体.传统企业.线下出版社.金融.传统媒

一．我国企业大数据产业发展现状 飞速发展的大数据产业除了改变人们生活的方方面面.促进社会快速进步之外,也为企业这个社会主体带来了更为直观和有效的影响. 近年,企业级大数据应用逐渐普及,消费者行为分析.精准营销.新业务新产品推广.广告推送.代言人选择.社交媒体.可视化.溢价收益.库存管理.信贷保险等相关应用不断丰富.伴随着一批致力于商业和企业应用服务的大数据初创企业迅速成长,大数据更广泛地应用到各领域企业中. 业务转型是目前大多数企业的普遍需求,大数据分析不仅可以优化访问.加快决策.最大程度提高可

"大数据作为驱动新一轮技术革命的关键力量,可帮助企业快速感知市场,推动业务从供给驱动转变为市场驱动.个性化订单驱动,进而重构企业智慧."谈及大数据对企业的帮助,工业和信息化部信息化推进司司长徐愈如是说. 被称为"碎片中的智慧"的大数据技术,今年第一次"亮相"<政府工作报告>,其在企业层面的应用正在逐渐成熟,路径也逐渐清晰.徐愈坦言:"和两年前相比,各界人士对大数据的认识与理解更加理性.全面和透彻."来自市场研究机构

本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的<企业大数据平台仓库架构建设思路>的分享整理而成.随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化.半结构化.非结构化数据的产生,越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理.分享中,李金波主要从总体思路.模型设计.数加架构.数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性,构建更贴合大数据应用的数据仓库. 直播视频: (点击图片查看视频) 幻灯片下载:点此进入 以下为整理内容. 总体思路 随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式

3.1 企业大数据解决方案实现方式 工欲善其事必先利其器,企业大数据解决方案既包括大数据产品和工具层面,又包括服务层面.企业大数据解决方案根据实现方式的不同可分为完全独立研发.直接购买第三方解决方案和借助第三方的力量进行联合开发三种. 3.1.1 独立研发 独立研发指的是企业内部通过组建大数据中心或部门,独立进行大数据项目的研发.企业独立研发大数据平台,在数据安全.技术可控.后期扩展等方面具有重要意义. 数据安全:独立研发过程中的所有数据从输入端到输出端的整个流通都在企业内部进行,数据不会因为平