時(shí)間：2024-03-20 10:58:54
導(dǎo)語(yǔ)：在大數(shù)據(jù)時(shí)代的特性的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
〔關(guān)鍵詞〕大數(shù)據(jù)；企業(yè)；競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)；系統(tǒng)評(píng)價(jià)；指標(biāo)體系
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.001
〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G250.25〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2016）02-0003-05
〔Abstract〕In view of the fact that methods of competitive intelligence system evaluation do not reflect characteristics of big data，characteristics of competitive intelligence system based on big data are summed up according to three changes of thinking pattern made by big data.Then，the train of evaluation thought of competitive intelligence system based on big data is put forward according to the constitution of the competitive intelligence system.Furthermore，the evaluation index system of the competitive intelligence system based on big data，including function index，technique index and the user index，is established from the views of the strategic security，operation status and user experience.Finally，methods to measure the quantitative and qualitative index are discussed briefly.The proposed evaluation index system has characteristics of multi-level and multi perspective，which can provide references for the construction of competitive intelligence system based on big data.
〔Key words〕big data；enterprise；competitive intelligence system；system evaluation；index system
大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式，也在改變著商業(yè)組織和社會(huì)組織的運(yùn)行模式。充分理解數(shù)據(jù)的價(jià)值，知道如何利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)，目前已逐漸成為大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)組織應(yīng)具備的最基本思維。在這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的思維模式下，不少情報(bào)學(xué)研究者從對(duì)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的模型、體系結(jié)構(gòu)、運(yùn)行機(jī)制等多方面進(jìn)行了探討。如2013年，中山大學(xué)黃曉斌教授率先提出了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型，并分析了該模型的結(jié)構(gòu)和作用[1]。同時(shí)，越來(lái)越多的企業(yè)，如IBM、亞馬遜、谷歌、微軟、沃爾瑪?shù)?，開(kāi)始重視大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與建設(shè)的嘗試，并且取得一定的成果。
然而，由于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性以及對(duì)大數(shù)據(jù)研究尚屬于啟動(dòng)階段，為確保大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的實(shí)用性和安全性，有必要建立一套面向大數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，引導(dǎo)企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代建設(shè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，提高競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)質(zhì)量。本文根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)成，圍繞大數(shù)據(jù)帶來(lái)的思維變化和當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，研究大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)框架，戰(zhàn)略、技術(shù)和人3個(gè)方面相結(jié)合，構(gòu)建體現(xiàn)大數(shù)據(jù)思維的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從功能覆蓋、運(yùn)行狀態(tài)和用戶(hù)體驗(yàn)等多角度出發(fā)，綜合考察競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，提升競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性。
1競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀
隨著競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)在企業(yè)戰(zhàn)略管理中扮演的角色越來(lái)越重要，人們對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)及其帶來(lái)的效益展開(kāi)了多角度多層次的評(píng)價(jià)。從文獻(xiàn)調(diào)查結(jié)果來(lái)看，國(guó)外對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)方面的研究成果主要集中在信息系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)，提出了不少評(píng)價(jià)模型。如McCall模型[2]、Boehm模型[3]、Perry模型[4]和Gillies模型[5]，以及由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織提出的一系列軟件質(zhì)量模型，如ISO/IEC9126、ISO/IEC25010模型等。而對(duì)于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)研究正在進(jìn)行之中，其中影響較大的是圍繞CAP理論展開(kāi)的研究。2000年和2012年，Brewer提出并完善了CAP理論，認(rèn)為分布式系統(tǒng)應(yīng)具備3個(gè)特性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯(cuò)性（Partition Tolerance），并且論述了這3個(gè)特性之間的關(guān)系和取舍[6]。此后圍繞CAP理論展開(kāi)了激烈的討論。如Abadi提出在大數(shù)據(jù)時(shí)代，分布式系統(tǒng)除了有C.A.P特性之外，還應(yīng)該考慮到系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間[7]。
國(guó)內(nèi)對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)的研究成果主要集中在以下3個(gè)方面：（1）績(jī)效評(píng)價(jià)。張翠英，張靜等根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)績(jī)效的影響因素選擇相應(yīng)的技術(shù)指標(biāo)體系，構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)灰色模糊評(píng)價(jià)模型[8]；邱均平等基于預(yù)期效用理論構(gòu)建了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)模型[9]。（2）軟件系統(tǒng)評(píng)價(jià)。如侯麗從決策與情報(bào)系統(tǒng)的互動(dòng)角度出發(fā)，探討了情報(bào)系統(tǒng)三大子系統(tǒng)的評(píng)價(jià)方式，并構(gòu)建了相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)指標(biāo)體系[10]；胡桓構(gòu)建了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)軟件可用性測(cè)評(píng)體系，并針對(duì)國(guó)內(nèi)三大競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)軟件進(jìn)行了實(shí)際測(cè)評(píng)并使用層次分析法對(duì)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[11]；（3）成果評(píng)價(jià)。如張志千，趙繼倫在分析企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)成果的類(lèi)型及特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，從內(nèi)容性、可用性、應(yīng)用效果、用戶(hù)滿(mǎn)意度4個(gè)方面構(gòu)建包含11個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)成果進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)[12]。
總的來(lái)說(shuō)，國(guó)外研究成果比較多，但是這些評(píng)價(jià)模型總是想要以單個(gè)的模型廣泛地應(yīng)用于所有軟件和信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，顯然難以直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)性很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)中。國(guó)內(nèi)的研究比較具有針對(duì)性，但是從文獻(xiàn)調(diào)查的結(jié)果來(lái)看，目前大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)研究欠缺。而大數(shù)據(jù)無(wú)疑會(huì)給競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)帶來(lái)巨大的沖擊，因此，如何針對(duì)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)建立合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型依然是一個(gè)開(kāi)放的課題。
2大數(shù)據(jù)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)性能提出的新要求
維克托?舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》中明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代人們對(duì)待數(shù)據(jù)的思維方式發(fā)生了3個(gè)方面的變化：全數(shù)據(jù)而不是樣本數(shù)據(jù)、接受混雜性而放棄精確性、關(guān)注相關(guān)性而放棄追究因果關(guān)系[13]。這些思維變化給競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)，突出表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
2.1高性能
大數(shù)據(jù)帶來(lái)思維的第一個(gè)變化是全局思維：對(duì)全數(shù)據(jù)進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和主流，而不是深入樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行局部探索。這對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)性能提出了挑戰(zhàn)：一方面，要有足夠的容量來(lái)存儲(chǔ)和處理全數(shù)據(jù)；另一方面，流程整合、信息挖掘和實(shí)時(shí)工作等新應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的帶寬、響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等提出了更高的要求。高性能是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中生存的基礎(chǔ)，既需要大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)升級(jí)硬件產(chǎn)品，在系統(tǒng)容量上實(shí)現(xiàn)提升，也需要采取更符合大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的數(shù)據(jù)計(jì)算邏輯，增強(qiáng)系統(tǒng)的彈性，提高資源的利用率。
2.2容錯(cuò)性
大數(shù)據(jù)帶來(lái)思維的第二個(gè)變化是容錯(cuò)思維：忽略數(shù)據(jù)不一致帶來(lái)的分析結(jié)果不精確性，快速獲得研究對(duì)象的發(fā)展趨勢(shì)比精確度更重要。這要求競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)有足夠的容錯(cuò)性來(lái)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中因磁盤(pán)故障、網(wǎng)絡(luò)故障、服務(wù)器故障等帶來(lái)的數(shù)據(jù)不一致性，容許一定程度的錯(cuò)誤與混雜，用概率看問(wèn)題，站在更高的層面來(lái)觀察和分析數(shù)據(jù)，獲得支持決策的知識(shí)和洞察力。
2.3智能性
大數(shù)據(jù)帶來(lái)思維的另一個(gè)重大變革相關(guān)思維：關(guān)注相關(guān)性而不是追究因果關(guān)系。這意味著更多的創(chuàng)新，跳出原有的思維定式，從關(guān)聯(lián)事物中找到突破口，孕育新的事物。這使得競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)也要跳出線(xiàn)性思維的運(yùn)作模式，提高系統(tǒng)的智能性，采用云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等智能技術(shù)，對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性的搜索、比較、分析、歸納，并對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)和前景進(jìn)行主動(dòng)、立體、邏輯地分析，幫助人們提前發(fā)現(xiàn)事物的規(guī)律，預(yù)測(cè)事物進(jìn)展的趨勢(shì)，早人一步提出創(chuàng)新性的決策。
2.4安全性
大數(shù)據(jù)作為企業(yè)最寶貴的核心資產(chǎn)，它的安全需要強(qiáng)有力的保障，避免病毒、攻擊、非授權(quán)的訪問(wèn)與泄密。目前對(duì)大數(shù)據(jù)安全的也受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注，如2013年澳大利亞政府明確提出了將個(gè)人隱私保護(hù)和安全性作為衡量大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)必須做到對(duì)企業(yè)敏感數(shù)據(jù)的安全監(jiān)管，包括企業(yè)交易數(shù)據(jù)、合同信息等隱私或者敏感數(shù)據(jù)，有能力保護(hù)企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)不被有意或無(wú)意的泄露出去。
3面向大數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是一個(gè)應(yīng)用性很強(qiáng)的綜合系統(tǒng)，除了上述對(duì)大數(shù)據(jù)思維的考慮之外，還需要考慮競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況、情報(bào)保障能力以及使用者的感受考慮進(jìn)去。下文先從競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)成出發(fā)，探討競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)思路，然后將大數(shù)據(jù)的特性考慮進(jìn)去，在綜合其他文獻(xiàn)提出的指標(biāo)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
3.1大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)思路
企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是以人的智能為主導(dǎo)、以信息網(wǎng)絡(luò)為手段、以增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力為目標(biāo)的人機(jī)結(jié)合的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略決策支持與咨詢(xún)系統(tǒng)[14]。由此可見(jiàn)，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)由戰(zhàn)略、技術(shù)和人3個(gè)方面組成：①競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)要服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略，要滿(mǎn)足或者超越企業(yè)決策支持的期望和需求。②競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是建立在信息技術(shù)基礎(chǔ)上的軟件系統(tǒng)，要有足夠的技術(shù)支持才能勝任競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)任務(wù)，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代。③競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的服務(wù)對(duì)象是人，包括開(kāi)發(fā)者、管理者和使用者。
建設(shè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的目的是以人為本，采用適當(dāng)?shù)男畔⒓夹g(shù)，構(gòu)建功能強(qiáng)大的軟件信息系統(tǒng)，為滿(mǎn)足和超越企業(yè)戰(zhàn)略需求提供足夠的情報(bào)支持。因此，我們不能僅從系統(tǒng)的技術(shù)性能表現(xiàn)來(lái)判斷系統(tǒng)好壞，而要從多個(gè)角度來(lái)綜合衡量：
（1）戰(zhàn)略保障角度。主要考察競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是否能夠根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略的具體要求，搭建競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的功能構(gòu)架，提供足夠的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)能力，滿(mǎn)足或者超越企業(yè)決策支持的期望和需求。
（2）運(yùn)行狀態(tài)角度。主要考察競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的技術(shù)性能狀態(tài)。技術(shù)是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)運(yùn)行的基本保障，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，必須要有足夠的性能表現(xiàn)才能應(yīng)對(duì)海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)。在評(píng)價(jià)時(shí)，要深入到技術(shù)層面，考察各個(gè)功能模塊的性能表現(xiàn)，從細(xì)節(jié)上衡量競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的好壞。
（3）用戶(hù)體驗(yàn)角度。主要考察管理者和用戶(hù)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的使用感受。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是一個(gè)人機(jī)結(jié)合的智能系統(tǒng)，人的感受是決定其效用的一個(gè)重要方面，同樣也是進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)時(shí)必不可少的一個(gè)方面。
根據(jù)上述描述，我們對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)思路進(jìn)行了歸結(jié)，如圖1所示：
從評(píng)價(jià)過(guò)程來(lái)看，采用由表及里、主觀評(píng)判與客觀測(cè)量的評(píng)價(jià)策略。先評(píng)價(jià)靜態(tài)的東西，考察競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的功能構(gòu)成，然后深入到每個(gè)功能模塊，測(cè)量其性能表現(xiàn)，再?gòu)挠脩?hù)的角度，根據(jù)用戶(hù)感受對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)的主要目的是要改善和提高競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的質(zhì)量，因此，在評(píng)價(jià)過(guò)程中有內(nèi)反饋、外反饋和跨域反饋，如圖中虛線(xiàn)所示。其中，內(nèi)反饋是指前向的直接反饋，如功能評(píng)價(jià)后，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，反饋到情報(bào)規(guī)劃層，修改或補(bǔ)充系統(tǒng)功能；外反饋是指從評(píng)價(jià)結(jié)果到大數(shù)據(jù)情報(bào)系統(tǒng)的反饋；而跨域則是不同的領(lǐng)域之間的相互反饋，如根據(jù)用戶(hù)評(píng)價(jià)的結(jié)果，調(diào)整系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)等。
根據(jù)圖1可知，該評(píng)價(jià)思路中有3個(gè)評(píng)價(jià)過(guò)程：
（1）功能評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)紙面上的東西，即評(píng)價(jià)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)所具備的功能、數(shù)據(jù)處理類(lèi)型、提供的文檔、制定的流程和安全管理的規(guī)范等。
（2）性能評(píng)價(jià)。性能評(píng)價(jià)是對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，該過(guò)程需要統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)日常運(yùn)行的記錄數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)流量、響應(yīng)時(shí)間、故障恢復(fù)時(shí)間等。這些因素是系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的特質(zhì)，是系統(tǒng)性能狀態(tài)的數(shù)據(jù)表征，較為客觀地反映了系統(tǒng)的真實(shí)質(zhì)量。相對(duì)來(lái)說(shuō)，技術(shù)性能視角的評(píng)價(jià)更為科學(xué)、客觀和顆粒度更細(xì)。
（3）用戶(hù)評(píng)價(jià)。用戶(hù)評(píng)價(jià)主要是從情報(bào)系統(tǒng)的使用者和管理者的視角來(lái)考查系統(tǒng)的質(zhì)量問(wèn)題，由管理者和使用者根據(jù)系統(tǒng)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)業(yè)務(wù)流程中發(fā)揮的功能效用的使用體驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。
3.2大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
由上節(jié)提出的評(píng)價(jià)視角和評(píng)價(jià)過(guò)程分析，我們將競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為3類(lèi)：功能性指標(biāo)、性能指標(biāo)、用戶(hù)指標(biāo)。在這3類(lèi)指標(biāo)中，我們力圖突出大數(shù)據(jù)的特性，提出符合大數(shù)據(jù)思維的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。
3.3評(píng)價(jià)指標(biāo)的度量
從上述對(duì)評(píng)價(jià)思路、評(píng)價(jià)視角的分析來(lái)看，大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)與一般的軟件系統(tǒng)評(píng)價(jià)有很大的區(qū)別：
3.3.1評(píng)價(jià)指標(biāo)多層次多視角
大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)涉及到多個(gè)階段，從總體到細(xì)節(jié)，由外至里，劃分為3個(gè)不同的評(píng)價(jià)過(guò)程。每個(gè)評(píng)價(jià)過(guò)程涉及的因素眾多，指標(biāo)體系呈現(xiàn)多視角、多層次結(jié)構(gòu)。
3.3.2主客觀評(píng)價(jià)相結(jié)合
除了技術(shù)性能中部分指標(biāo)之外，其他指標(biāo)為定性指標(biāo)，有一部分指標(biāo)需要依靠主觀評(píng)價(jià)得出，如用戶(hù)體驗(yàn)視角的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
對(duì)于客觀指標(biāo)，主要的手段為專(zhuān)項(xiàng)測(cè)試，針對(duì)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的某個(gè)屬性，采用專(zhuān)業(yè)技術(shù)進(jìn)行單項(xiàng)測(cè)試，檢驗(yàn)系統(tǒng)在某個(gè)功能上的性能表征。如系統(tǒng)的TB 可以通過(guò)測(cè)量系統(tǒng)的平均等待時(shí)間內(nèi)響應(yīng)次數(shù)，然后除以測(cè)量次數(shù)，即可得到客觀的數(shù)據(jù)值。表2是部分三級(jí)指標(biāo)的度量方法。
對(duì)于主觀指標(biāo)，主要手段有兩種：專(zhuān)家打分和問(wèn)卷調(diào)查。專(zhuān)家打分邀請(qǐng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)方面的專(zhuān)家和有豐富經(jīng)驗(yàn)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作者對(duì)系統(tǒng)的功能、設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)分，然后采用層次分析法、灰色評(píng)價(jià)法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行綜合評(píng)判；問(wèn)卷調(diào)查則是將設(shè)計(jì)好的問(wèn)卷發(fā)送給競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)從業(yè)人員，讓其回答問(wèn)題，根據(jù)回答問(wèn)題的結(jié)果進(jìn)行評(píng)分。專(zhuān)家打分表部分如表3所示。
4結(jié)束語(yǔ)
本文從戰(zhàn)略保障、運(yùn)行狀態(tài)和用戶(hù)體驗(yàn)3個(gè)角度出發(fā)，結(jié)合大數(shù)據(jù)思維對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的影響，在宏觀、中觀和微觀層面建立了大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)軟件系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文提出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系將業(yè)務(wù)、技術(shù)和人對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的要求相結(jié)合，提取出不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠較為全面地反映系統(tǒng)質(zhì)量的特點(diǎn)。由于大數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜性，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)于大數(shù)據(jù)的特性體現(xiàn)得仍然不足。在今后的工作中，將繼續(xù)深入探究大數(shù)據(jù)的特性，進(jìn)一步完善評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，增強(qiáng)量化評(píng)價(jià)的可操作性，同時(shí)，統(tǒng)籌兼顧各指標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系和相互制約，研究建立綜合量化的大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)評(píng)估方法。
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近幾年隨著社會(huì)的發(fā)展，信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)在迅猛發(fā)展，在各個(gè)領(lǐng)域都需要大量的數(shù)據(jù)，這有利于企業(yè)了解市場(chǎng)，而這個(gè)時(shí)代的數(shù)據(jù)大爆炸已經(jīng)不能被現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)所消化了。在信息化社會(huì)，到2020年，全球以電子形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)將達(dá)到35ZB，而這其中，企業(yè)數(shù)據(jù)正在以55%的速度逐年增長(zhǎng)。IDC預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場(chǎng)將在2015年達(dá)到169億美元，年增長(zhǎng)率甚至達(dá)到40%，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)的趨勢(shì)。我們將這些數(shù)據(jù)稱(chēng)為“海量數(shù)據(jù)”，這個(gè)概念其實(shí)在2008年時(shí)就已經(jīng)被提出來(lái)了，最早提出是在谷歌成立10周年的慶祝典禮上，被稱(chēng)為“BigData”，后來(lái)也曾在雜志上討論，我們應(yīng)該如何面對(duì)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)大爆炸時(shí)代，這不僅是機(jī)遇，也是一種挑戰(zhàn)。可以這么說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息社會(huì)的變革，是信息化和科技發(fā)展的產(chǎn)物，它具有很強(qiáng)的緊迫性，對(duì)我們這個(gè)時(shí)代也有重要意義，如何將數(shù)據(jù)整理、分析、歸納和共享成為全世界都在關(guān)注的事情。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是更大地挑戰(zhàn)，如何在這樣的一個(gè)時(shí)代加強(qiáng)自己的競(jìng)爭(zhēng)力，把握住每一個(gè)客戶(hù)的資料和數(shù)據(jù)，成為企業(yè)提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)流的廣泛應(yīng)用使企業(yè)不斷審視自己的IT管理模式，逐漸形成規(guī)模化、多樣化和高速化的企業(yè)管理模式，可以說(shuō)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)于企業(yè)既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。
2相關(guān)概念
在信息化時(shí)代“，數(shù)據(jù)”成為一個(gè)熱門(mén)詞匯，如今數(shù)據(jù)已經(jīng)深入到每一個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，并成為促進(jìn)生產(chǎn)的重要因素。而“大數(shù)據(jù)”這樣的概念是在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上逐漸流行起來(lái)的，這最早源于美國(guó)“。大數(shù)據(jù)”指的是運(yùn)用更先進(jìn)軟件和科技對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，將數(shù)據(jù)流整合，將海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，也就是說(shuō)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)在的大量數(shù)據(jù)了，我們要進(jìn)行新技術(shù)的開(kāi)發(fā)，迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。大數(shù)據(jù)(Bigdata)一般指的是軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)，其單位通常是“TB”。大數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)在創(chuàng)造了大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后，組成一個(gè)數(shù)據(jù)集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長(zhǎng)；占總數(shù)據(jù)量的80%～90%；比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10到50倍，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的10～50倍。(2)格式多(Variety)。異構(gòu)和多樣性；很多不同的形式，如文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)等；沒(méi)有模式或者模式不明顯；不連貫的語(yǔ)法或句義。(3)價(jià)值高(Value)。大量的不相關(guān)信息的提純；對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式的可預(yù)測(cè)分析；深度復(fù)雜分析(機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能VS傳統(tǒng)商務(wù)智能咨詢(xún)、報(bào)告等)。(4)速度快(Velocity)。實(shí)時(shí)分析而非批量式分析數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄，立竿見(jiàn)影而非事后見(jiàn)效。數(shù)據(jù)之間的跨應(yīng)用和跨系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)體現(xiàn)著數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系，這些數(shù)據(jù)相互之間關(guān)聯(lián)卻又相對(duì)獨(dú)立，大量的數(shù)據(jù)通過(guò)儲(chǔ)存和分享進(jìn)行交換和聯(lián)系。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整合和交換，不斷創(chuàng)造新的價(jià)值，加快生產(chǎn)，發(fā)現(xiàn)新領(lǐng)域和新知識(shí)，將數(shù)據(jù)流最大價(jià)值化和最大應(yīng)用化，這是大數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)與內(nèi)涵，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將大數(shù)據(jù)內(nèi)部信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和挖掘。
3大數(shù)據(jù)給公司帶來(lái)的挑戰(zhàn)
新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是專(zhuān)業(yè)從事天然氣終端銷(xiāo)售及綜合利用的企業(yè)。公司秉承中國(guó)石油“奉獻(xiàn)能源、創(chuàng)造和諧”企業(yè)宗旨，堅(jiān)持昆侖能源“低碳經(jīng)濟(jì)、綠色發(fā)展”理念，努力將公司建設(shè)成為國(guó)內(nèi)一流的天然氣終端銷(xiāo)售企業(yè)。從企業(yè)戰(zhàn)略著眼，信息就是財(cái)富，企業(yè)如果對(duì)這些大數(shù)據(jù)管理得當(dāng)，就可以發(fā)掘出更為強(qiáng)大可靠的決策信息。目前大數(shù)據(jù)時(shí)代給企業(yè)管理者帶來(lái)的挑戰(zhàn)有如下幾個(gè)方面。
3.1如何獲取大數(shù)據(jù)現(xiàn)在很多企業(yè)所能獲取的數(shù)據(jù)信息有限，僅僅是冰山一角，大約為總數(shù)據(jù)的15%以下，并且對(duì)數(shù)據(jù)整合程度不夠，存在很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。無(wú)法獲取足夠的數(shù)據(jù)成為企業(yè)發(fā)展的障礙，這些對(duì)于現(xiàn)代企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的難題，傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)對(duì)大量信息數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化整合已經(jīng)不能適應(yīng)，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生需要企業(yè)運(yùn)用先進(jìn)的手段獲取更多，并對(duì)信息數(shù)據(jù)加以整合，這樣才能通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)需求，增加客戶(hù)，提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，不斷提升企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。因此，如何獲取大數(shù)據(jù)成為新疆新捷股份有限公司的一個(gè)挑戰(zhàn)。
3.2對(duì)管理團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)新疆新捷股份有限公司的傳統(tǒng)管理模式是高層決策者憑借自己的經(jīng)驗(yàn)和決策能力下決定，其他管理人員負(fù)責(zé)完善決策和執(zhí)行。在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨前數(shù)據(jù)量較小，信息有限且獲取信息的成本較高，因此這種傳統(tǒng)的管理模式還可以適應(yīng)企業(yè)發(fā)展。但隨著信息化社會(huì)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，這種傳統(tǒng)的管理模式已經(jīng)不能適應(yīng)海量的數(shù)據(jù)，這更多的是需要新疆新捷股份有限公司通過(guò)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合企業(yè)自身的特點(diǎn)，組成管理團(tuán)隊(duì)進(jìn)行決策，這樣才能不斷適應(yīng)社會(huì)的發(fā)展，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。決策者在決策過(guò)程中的直覺(jué)主義已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，這是企業(yè)在管理上遇到的一個(gè)挑戰(zhàn)。
3.3對(duì)企業(yè)管理流程的挑戰(zhàn)多數(shù)企業(yè)的管理流程是逆向思維方式，也就是說(shuō)通過(guò)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行分析，通過(guò)一個(gè)管理團(tuán)隊(duì)的討論和協(xié)商，制定出一套解決方案，這樣的管理流程有一定的好處，但也會(huì)因?yàn)橛幸恍┕芾韱?wèn)題還沒(méi)有出現(xiàn)，導(dǎo)致管理上的疏漏，而新疆新捷股份有限公司就曾是這樣的管理流程。對(duì)于現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思維模式進(jìn)行管理了，其應(yīng)該盡量運(yùn)用正向思維的管理方式，根據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，找出數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)系，對(duì)客戶(hù)信息進(jìn)行整理分析，充分了解客戶(hù)的需求，進(jìn)而提出優(yōu)化方案，這樣更有利于企業(yè)發(fā)現(xiàn)自身的問(wèn)題，并走在其他企業(yè)前面，提高競(jìng)爭(zhēng)力。
4大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理變革
隨著信息流動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)新生代的成長(zhǎng)和數(shù)據(jù)量的增加，過(guò)去傳統(tǒng)企業(yè)可能通過(guò)強(qiáng)大的體制控制力，或者信息不對(duì)稱(chēng)的優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)行封閉企業(yè)管理的模式，在今天已經(jīng)越來(lái)越行不通了。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，我們要以數(shù)據(jù)體現(xiàn)的內(nèi)容為先決條件，不斷適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的變革，同時(shí)，對(duì)企業(yè)的管理進(jìn)行改進(jìn)和變革，大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)管理需要做出變革幾點(diǎn)如下。
4.1獲取數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)最重要的是進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取，收集一定的數(shù)據(jù)才能更好地對(duì)企業(yè)進(jìn)行管理和實(shí)施決策。大數(shù)據(jù)需要有一個(gè)平臺(tái)，需要進(jìn)行一個(gè)數(shù)據(jù)的抓取，它有傳輸、分析、建模、優(yōu)化等作用，最后產(chǎn)生認(rèn)知，這些都是在大數(shù)據(jù)這個(gè)平臺(tái)上所必須具備的一些特性。這些特性使得企業(yè)間可以通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行跨行業(yè)交流。大數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)把全世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，使得全世界在物理空間的活動(dòng)都得以體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上，這是一個(gè)很重要的概念。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，要不斷融入這個(gè)平臺(tái)，通過(guò)共享數(shù)據(jù)和收集數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)潛在客戶(hù)。
4.2管理團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)于企業(yè)的管理既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)，對(duì)于企業(yè)的管理者來(lái)說(shuō)，這有利于數(shù)據(jù)的收集和分析，我們?cè)诿鎸?duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)時(shí)，首先要將數(shù)據(jù)量化，量化的數(shù)據(jù)有利于管理效率的提升，管理者通過(guò)大量的數(shù)據(jù)信息掌握公司的業(yè)務(wù)和客戶(hù)，對(duì)公司內(nèi)部和外部客戶(hù)進(jìn)行管理，提升管理和決策的質(zhì)量。我們可以通過(guò)以下三個(gè)方面面對(duì)挑戰(zhàn)。
4.2.1轉(zhuǎn)變管理模式企業(yè)在管理上要與時(shí)俱進(jìn)，要在大數(shù)據(jù)時(shí)代充分了解數(shù)據(jù)是什么，并通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行有利于自己企業(yè)發(fā)展的分析，要根據(jù)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變管理模式。海量數(shù)據(jù)是管理的主線(xiàn)，我們應(yīng)該通過(guò)數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在客戶(hù)的挖掘。以往的管理模式都是由高層人員根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策和管理，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們應(yīng)該建立一個(gè)管理團(tuán)隊(duì)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和收集，通過(guò)分析數(shù)據(jù)得出結(jié)論，再通過(guò)研究討論，最終確立決策方案。這種管理方式可以給企業(yè)帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行增值服務(wù)的附加值，以數(shù)據(jù)為主的管理模式更合理，更科學(xué)，也更符合大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)，此外，還有利于企業(yè)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，提高管理和決策的效率。
4.2.2轉(zhuǎn)變思維模式面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)管理者需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，這和傳統(tǒng)的思維模式并不相同，因此需要轉(zhuǎn)變管理者的思維模式。在面對(duì)重大決策和企業(yè)管理時(shí)，要先進(jìn)行數(shù)據(jù)查找和數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)上得出結(jié)論，分析結(jié)果，最后再進(jìn)行決策和管理，這種方式不但會(huì)提高管理者的效率，也會(huì)提高其他工作人員的積極性和業(yè)務(wù)執(zhí)行能力。另外，我們要允許數(shù)據(jù)做主，也就是說(shuō)提高數(shù)據(jù)分析的力度，將來(lái)自一線(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)數(shù)據(jù)判斷決策是否正確，大數(shù)據(jù)的整理和分析是需要較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)完成的，這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)也是一種挑戰(zhàn)。
4.2.3培養(yǎng)人才資源在大數(shù)據(jù)時(shí)代人才資源是一個(gè)企業(yè)發(fā)展的重要因素。如今的高級(jí)管理人才越來(lái)越稀缺，擁有綜合能力的管理人才不多，因此企業(yè)應(yīng)該進(jìn)行管理人才的培養(yǎng)，只有將人才、科技、管理、決策進(jìn)行融合和調(diào)整，才能使企業(yè)清晰自己的發(fā)展目標(biāo)，制定適合自己的發(fā)展戰(zhàn)略。企業(yè)可以在管理人才的選擇上挑選一些經(jīng)驗(yàn)豐富、學(xué)歷較高的人才，再進(jìn)行崗前培訓(xùn)和在職培訓(xùn)，提高他們的管理能力和應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的能力。企業(yè)通過(guò)培養(yǎng)視覺(jué)化、系統(tǒng)化人才，將企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、高效的整理和分析，從而提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)能充分迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)，更好地把握大數(shù)據(jù)時(shí)代出現(xiàn)的機(jī)遇。
5結(jié)語(yǔ)
[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；準(zhǔn)確性；評(píng)估方法；適用性
[DOI]1013939/jcnkizgsc201529041
1大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)與應(yīng)對(duì)
1.1大數(shù)據(jù)的概念特征
大數(shù)據(jù)的概念從字面上可以理解為龐大的數(shù)據(jù)集合，當(dāng)然，如今的數(shù)據(jù)早已不局限于單一的數(shù)值變化，而是在數(shù)字網(wǎng)絡(luò)概念中彼此交疊冪次增長(zhǎng)的非結(jié)構(gòu)化信息統(tǒng)籌。根據(jù)IDC報(bào)告，我們可知全球數(shù)據(jù)量的驚人變化，2009年80萬(wàn)PB，2010年增幅達(dá)50%，達(dá)到了120萬(wàn)PB，至2011年躍至190萬(wàn)PB，激增的數(shù)據(jù)量印證著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，見(jiàn)下圖。
2009―2011年的數(shù)據(jù)量變化柱狀圖
雖然對(duì)于大數(shù)據(jù)還沒(méi)有約定熟成的理論定義，但是在本文中我們不妨直觀地將其理解為涵蓋數(shù)值數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行分析整合的海量數(shù)據(jù)集。
大數(shù)據(jù)的幾項(xiàng)具有辨識(shí)度的特征，首先是數(shù)據(jù)集在體量上應(yīng)超越TB數(shù)量級(jí)，其次是數(shù)據(jù)信息應(yīng)多樣化，有數(shù)值數(shù)據(jù)，也有像是圖片、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，再次是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集和處理應(yīng)快速及時(shí)，最后是數(shù)據(jù)集整合的數(shù)據(jù)信息應(yīng)具有全面性和有效性。
1.2大數(shù)據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)研究的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)體量，快速增長(zhǎng)處理需求，多樣化全面性數(shù)據(jù)整合等現(xiàn)實(shí)情況都讓統(tǒng)計(jì)研究面臨著巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的單一維度的樣本抽查的研究分析模式已經(jīng)不足以保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。因此，我們不僅要擴(kuò)大研究分析的樣本量保證統(tǒng)計(jì)結(jié)果的客觀性和真實(shí)性，還要通過(guò)增加反饋信息的呈現(xiàn)路徑，激發(fā)目標(biāo)群體的新型互動(dòng)模式，將文字、圖片、視頻、音頻等都納入數(shù)據(jù)庫(kù)，從而增加數(shù)據(jù)維度，獲取高品質(zhì)海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)研究新變革。
2大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的界定
2.1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的含義
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心在于其準(zhǔn)確性，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量還需考量統(tǒng)計(jì)目的，即滿(mǎn)足統(tǒng)計(jì)目的的具有準(zhǔn)確性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。
2.2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征
根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的含義，我們可以提煉出有關(guān)大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的兩點(diǎn)特征。第一，是針對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容，應(yīng)在客戶(hù)接受范圍內(nèi)控制誤差，保證數(shù)據(jù)采集處理的快速及時(shí)，并符合統(tǒng)計(jì)目的。第二，是針對(duì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，要有規(guī)范性的闡述，保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的口徑計(jì)算等采用相對(duì)一致的方式，表達(dá)完整，直觀易懂，盡量避免歧義冗長(zhǎng)。
3各類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估方法及適用性分析
3.1邏輯規(guī)則檢驗(yàn)
邏輯規(guī)則檢驗(yàn)法，是宏觀的針對(duì)總量數(shù)據(jù)的一種評(píng)估方法，即根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中各個(gè)指標(biāo)之間相互作用，彼此粘連的內(nèi)在邏輯關(guān)系，來(lái)衡量測(cè)試數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可信度。
由于這種邏輯規(guī)則檢驗(yàn)法是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)理論，且可操作性強(qiáng)，易被客戶(hù)理解接受，所以在實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)評(píng)估中應(yīng)用廣泛，常被用于政府統(tǒng)計(jì)部門(mén)的統(tǒng)計(jì)工作。但是，這種方法存在明顯漏洞，因?yàn)槠錂z驗(yàn)規(guī)則過(guò)于單一，只要不出現(xiàn)重大邏輯沖突則推論出數(shù)據(jù)可信，加上即使出現(xiàn)了邏輯矛盾，僅通過(guò)比較無(wú)法獲知問(wèn)題所在，無(wú)法確定問(wèn)題數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確范圍無(wú)法規(guī)避結(jié)果的多重性，使得結(jié)果相對(duì)粗略草率。
根據(jù)以上分析判斷邏輯規(guī)則檢驗(yàn)法的適用性，我們可以將其作為初步評(píng)估統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法，在宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中以它為基礎(chǔ)，結(jié)合其他方法，進(jìn)行復(fù)式檢驗(yàn)，能夠更好地得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論，獲得民眾理解和認(rèn)可。
3.2核算數(shù)據(jù)重估
核算數(shù)據(jù)重估法，是一種對(duì)于邏輯規(guī)則檢驗(yàn)法延伸拓展的評(píng)估方法，即基于待評(píng)估數(shù)據(jù)的核算體系重新設(shè)定的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，從而重新估算統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后對(duì)比現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估。這種評(píng)估方法的基本思路是一種在重新計(jì)量中的重復(fù)調(diào)查，擴(kuò)充針對(duì)性的資料，將理想數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比分析，找出問(wèn)題所在。
這種重估統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的評(píng)估方法與邏輯規(guī)則檢驗(yàn)一樣是在假設(shè)基礎(chǔ)核算構(gòu)成準(zhǔn)確性的前提下進(jìn)行的，而重設(shè)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與現(xiàn)實(shí)統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)方式仍具有差異性，因此其對(duì)比評(píng)估的結(jié)果只能作為一種參考性依據(jù)，能找到問(wèn)題數(shù)據(jù)的大致方向但無(wú)法呈現(xiàn)具體錯(cuò)誤情況。它尤其適用于判斷GDP的增速準(zhǔn)確性。
3.3計(jì)量模型分析
計(jì)量模型分析法，也是一種針對(duì)總量數(shù)據(jù)的評(píng)估方法，即在難以確定統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確切邏輯關(guān)系的情況下，建立模型評(píng)估，檢查是否出現(xiàn)差異情況。這種方法的關(guān)鍵是建立模型，尋找異常點(diǎn)，在操作過(guò)程中需要先根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)目的建立相應(yīng)的計(jì)量模型，再將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)估算檢查，反復(fù)調(diào)整，多次代入評(píng)估，最終得出結(jié)論。
3.4統(tǒng)計(jì)分布驗(yàn)證
統(tǒng)計(jì)分布驗(yàn)證法，是針對(duì)分類(lèi)數(shù)據(jù)的一種評(píng)估方法，即在掌握了個(gè)體數(shù)據(jù)和分類(lèi)匯總數(shù)據(jù)之后，基于已知的分布特性，驗(yàn)證理論性分布情況與實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分布情況是否相悖，進(jìn)而得出評(píng)估結(jié)果。
這種評(píng)估方法的檢驗(yàn)過(guò)程首先是通過(guò)理論分析和調(diào)查研究確定統(tǒng)計(jì)分布的特性，找到個(gè)體數(shù)據(jù)與匯總數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，然后對(duì)比理論數(shù)據(jù)與待評(píng)估數(shù)據(jù)的分布是否一致，若是發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)則需要進(jìn)一步驗(yàn)證分析其具體誤差值情況，從而判斷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量。這種評(píng)估方法的缺陷在于確定統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分布特性，這是評(píng)估的前提，但也是在實(shí)際操作中最難攻克的關(guān)鍵。
3.5調(diào)查偏差評(píng)估
調(diào)查偏差評(píng)估法，是一種事后調(diào)查分析的方法，即通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中調(diào)查偏差的評(píng)估，約束調(diào)查條件進(jìn)行重復(fù)調(diào)查，以期獲得最真實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。這種方法的開(kāi)展是在預(yù)設(shè)存在可得的真實(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)前提下，那么這個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就成為了該評(píng)估方法最大的痛點(diǎn)和爭(zhēng)議點(diǎn)，因?yàn)槭欠翊嬖诶硐胝{(diào)查條件下可得的真實(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是未知的，換言之就是假想的，沒(méi)有科學(xué)依據(jù)的。加之在實(shí)際操作中，要進(jìn)行有效的調(diào)查條件控制涉及誤差參數(shù)的確定，計(jì)量模型的構(gòu)建，同時(shí)在區(qū)域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)多次重復(fù)調(diào)查的難度也很大，因此，調(diào)查偏差評(píng)估的實(shí)際應(yīng)用有限，當(dāng)下僅適用于像人口普查這類(lèi)的地區(qū)性普查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析。
3.6多維評(píng)估延伸
由于大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)內(nèi)容的多樣性，多維化，評(píng)估方法的多維延伸也成為必然。所謂多維評(píng)估法目前涉及四種的評(píng)估路徑，即多級(jí)量度、指標(biāo)檢測(cè)、用戶(hù)需求，以及統(tǒng)籌綜合。雖然由于長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)數(shù)值統(tǒng)計(jì)分析的側(cè)重，多維評(píng)估還在發(fā)展階段，尚不成熟，但是隨著統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化特性日益彰顯和人們對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的日益提升，多維化評(píng)估將逐漸受到重視，得到完善應(yīng)用。
4結(jié)論
本文分析了包括邏輯規(guī)則檢驗(yàn)、核算數(shù)據(jù)重估、計(jì)量模型分析、統(tǒng)計(jì)分布驗(yàn)證、調(diào)查偏差評(píng)估、多維評(píng)估延伸在內(nèi)的六種評(píng)估方法的概念特征，以及適用性。其中前三種都是針對(duì)統(tǒng)計(jì)總量的評(píng)估方式，而后幾種則是針對(duì)分類(lèi)數(shù)據(jù)的評(píng)估方法，涉及充分的信息采集，分布特性的確定，初始調(diào)查條件的確定，以及多維度的延伸。這些假定的前提與實(shí)際數(shù)據(jù)始終存在偏差，因此在獲得真實(shí)數(shù)據(jù)上還是屬于理想化推測(cè)，始終存在爭(zhēng)議點(diǎn)，而且在實(shí)際操作中具有執(zhí)行困難。
通過(guò)分析，我們不難發(fā)現(xiàn)目前各個(gè)對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估方法仍存在較大的缺陷，這直接影響到我國(guó)統(tǒng)計(jì)事業(yè)的發(fā)展和與之密切相關(guān)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)的總體發(fā)展。因此，我們需要加強(qiáng)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法的研究力度，進(jìn)一步完善評(píng)估體系，適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展需求，用多維度復(fù)合型的研究成果保證統(tǒng)計(jì)結(jié)果的客觀性和真實(shí)性，還要通過(guò)增加反饋信息的呈現(xiàn)路徑，激發(fā)目標(biāo)群體的新型互動(dòng)模式，實(shí)現(xiàn)中國(guó)統(tǒng)計(jì)研究的新變革。
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電子商務(wù)的發(fā)展離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行整理得出一定的規(guī)律來(lái)探尋近期的消費(fèi)趨向、消費(fèi)特征，以此來(lái)制定一系列的相應(yīng)營(yíng)銷(xiāo)策略，這樣大大縮小了市場(chǎng)調(diào)查與決策分析的時(shí)間，使企業(yè)獲得更多的經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)良性的市場(chǎng)循環(huán)使各個(gè)環(huán)節(jié)都實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)作。大數(shù)據(jù)與電子商務(wù)的結(jié)合是必然的，它將帶我們步入一個(gè)新的創(chuàng)新局面。
一、大數(shù)據(jù)概述
大數(shù)據(jù)不僅僅只是單獨(dú)意義上的擁有海量的數(shù)據(jù)信息量，而在于它更深層次的意義，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化的處理及分析，大數(shù)據(jù)是指所涉及的海量數(shù)據(jù)無(wú)法通過(guò)一些技術(shù)或者工具來(lái)進(jìn)行整理和收集，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)卻解決了這一問(wèn)題，使海量數(shù)據(jù)變成了企業(yè)最寶貴的財(cái)富，給企業(yè)和人們的生活帶來(lái)了無(wú)法想象的巨大影響。
大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，具有很多的優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新點(diǎn)。大數(shù)據(jù)具有四方面的特點(diǎn)：
1、數(shù)據(jù)量巨大。它擁有各類(lèi)的海量的數(shù)據(jù)，涉及面更廣、種類(lèi)更加齊全，還包括了需求分析、用戶(hù)細(xì)分等不同的數(shù)據(jù)分類(lèi)，能夠滿(mǎn)足人們不同的需求。
2、數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多。大數(shù)據(jù)的容量比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更大，其容納的信息量也必然繁多，信息種類(lèi)也更加廣泛，有用戶(hù)的反饋信息、消費(fèi)記錄、消費(fèi)特點(diǎn)等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
3、價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。大數(shù)據(jù)需要從海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中提取出來(lái)對(duì)人們有用的資料，技術(shù)的難度增加了，數(shù)據(jù)的價(jià)值密度與其數(shù)據(jù)量不成正比，因此數(shù)據(jù)的價(jià)值密度低而商業(yè)價(jià)值高。
4、數(shù)據(jù)處理速度快。大數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)，找出有價(jià)值的資料，只有通過(guò)不斷的提高其運(yùn)行速度才能降低成本獲得經(jīng)濟(jì)利益。
從某種程度來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的一種創(chuàng)新技術(shù)，它將海量的信息數(shù)據(jù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從中獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)，它的這種獲取有用信息的能力就是大數(shù)據(jù)。企業(yè)通過(guò)這一技術(shù)能夠提高決策效率，降低生產(chǎn)成本從而獲得經(jīng)濟(jì)效益。
二、大數(shù)據(jù)處理與電子商務(wù)
（一）電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)時(shí)代
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)為電子商務(wù)帶來(lái)了許多的技術(shù)創(chuàng)新和思想觀念的改變，電子商務(wù)的發(fā)展主要依賴(lài)于消費(fèi)者，掌握了消費(fèi)信息的數(shù)據(jù)，就能夠以此來(lái)制定合理化的經(jīng)營(yíng)策略，能夠提前預(yù)測(cè)市場(chǎng)的發(fā)展方向，提前規(guī)劃和調(diào)整商品的類(lèi)型及數(shù)量，依據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)特性來(lái)生產(chǎn)不會(huì)造成資源的浪費(fèi)，還提高了生產(chǎn)效率，降低了成本。使企業(yè)擁有了更多的時(shí)間來(lái)開(kāi)發(fā)新的商品，來(lái)增加消費(fèi)者的數(shù)量，提高市場(chǎng)占有率。
（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代的電子商務(wù)
步入大數(shù)據(jù)時(shí)代的原因：
1、個(gè)性化需求的增加。社會(huì)的發(fā)展使人們的生活水平不段的提高，人們的消費(fèi)心理也在不斷地發(fā)生著變化，都希望自己是獨(dú)特的，是與眾不同的，企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，來(lái)為人們制定不同的需求方案和個(gè)性化產(chǎn)品。
2、信息技術(shù)的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展我們進(jìn)入了信息時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)信息的出現(xiàn)讓數(shù)據(jù)的收集更加的便利，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)被廣泛的使用，提高了其利用價(jià)值，還能夠被反復(fù)地使用，實(shí)現(xiàn)循環(huán)利用超出了其自身的價(jià)值。
3、用戶(hù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大量的數(shù)據(jù)是來(lái)源于用戶(hù)，用戶(hù)通過(guò)網(wǎng)購(gòu)、查詢(xún)資料、瀏覽網(wǎng)頁(yè)等都能產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的收集、分析就能夠?yàn)橛脩?hù)制定出不同的需求方案，這種信息的種類(lèi)是廣泛的，成本是低廉的。
4、數(shù)據(jù)的可獲得性。網(wǎng)店與傳統(tǒng)的零售商相比不同的就是數(shù)據(jù)的獲取方式不同，網(wǎng)店通過(guò)用戶(hù)的訪問(wèn)就能得到用戶(hù)的相關(guān)信息，瀏覽記錄和消費(fèi)行為，得到用戶(hù)更多的相關(guān)信息，而傳統(tǒng)的零售商只能知道用戶(hù)此時(shí)的需求和購(gòu)買(mǎi)意向，無(wú)法獲得更全面的信息和更有價(jià)值的資料，電子商務(wù)使數(shù)據(jù)的可獲得性更加便利。
5、決策分析方法的智能化。大數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析整理使企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策更加精準(zhǔn)與便利，智能化的應(yīng)用節(jié)省了企業(yè)大量的時(shí)間，提高了其效率，也為未來(lái)的發(fā)展提供了經(jīng)營(yíng)方向，同時(shí)也推動(dòng)了各種分析工具的發(fā)展。
三、大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)帶來(lái)的影響
（一）加強(qiáng)信息的安全服務(wù)
數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)的核心資源，也是企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，加強(qiáng)信息的安全與保護(hù)對(duì)企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營(yíng)至關(guān)重要?；ヂ?lián)網(wǎng)本身就具有很大的安全隱患，存在著漏洞，容易被黑客和不法分子攻擊、利用，如果對(duì)信息不加以嚴(yán)密保護(hù)將會(huì)造成很?chē)?yán)重的后果，許多辛苦研發(fā)出來(lái)的成果也將會(huì)丟失造成不必要的麻煩，加強(qiáng)信息安全是企業(yè)必須進(jìn)行的一道程序。
（二）提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析 ，創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式
大數(shù)據(jù)通過(guò)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析，得到人們廣泛的重視，使企業(yè)能更加便捷的制定出合理的營(yíng)銷(xiāo)策略，提高生產(chǎn)效率，降低成本，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。為創(chuàng)新商務(wù)的發(fā)展提供了突破口，有力的推動(dòng)了電子商務(wù)的發(fā)展，構(gòu)建了新型的商務(wù)模式，并且創(chuàng)新了營(yíng)銷(xiāo)模式，為用戶(hù)提供了個(gè)性化的服務(wù)，凸顯不同消費(fèi)者的特性，增加了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，使其進(jìn)入到了一個(gè)新的發(fā)展階段。
（三）及時(shí)的應(yīng)急處理能力
大數(shù)據(jù)能夠?qū)Ａ康臄?shù)據(jù)資源進(jìn)行信息查詢(xún)、數(shù)據(jù)分析、能夠快速的處理各種的數(shù)據(jù)，企業(yè)不需要任何的硬件安裝，就能通過(guò)云平臺(tái)來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)云技術(shù)能夠存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)，為大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了便利，能夠不占任何企業(yè)的空間來(lái)發(fā)展企業(yè)，為企業(yè)存儲(chǔ)信息、分析數(shù)據(jù)提供了便利，加快了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)速度，促進(jìn)了企業(yè)的發(fā)展。
（四）實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)差異化競(jìng)爭(zhēng)
創(chuàng)新使一個(gè)企業(yè)具備新的活力源泉，創(chuàng)新為企業(yè)增添了向前發(fā)展的動(dòng)力，使其具有更廣闊的發(fā)展前景和發(fā)展空間， 阿里巴巴集團(tuán)通過(guò)對(duì)其旗下的平臺(tái)業(yè)務(wù)資源發(fā)展創(chuàng)新不斷整合，使其擁有了獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理與分析的能力。提高了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)上升了一個(gè)層次，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新使企業(yè)獲得發(fā)展，用低成本獲得高收益。
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時(shí)代；計(jì)算科學(xué)與技術(shù)；專(zhuān)業(yè)綜合改革；人才培養(yǎng)
引 言
大數(shù)據(jù)是一次信息技術(shù)的大變革，已經(jīng)慢慢成為商業(yè)、科技甚至教育領(lǐng)域的焦點(diǎn)，它的數(shù)據(jù)信息量龐大，其龐大的程度是沒(méi)有辦法在人工的有限時(shí)間內(nèi)管理和分析，并且從中提取到能為人們所利用的信息的。大數(shù)據(jù)通常有四種特性：數(shù)據(jù)的信息量巨大；數(shù)據(jù)的類(lèi)型多種多樣，包含常見(jiàn)的視頻、圖片、音頻、文本和它們的聚合體等；數(shù)據(jù)處理的速度極快，能從各種數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值的信息并能給出決策。大數(shù)據(jù)技術(shù)高速發(fā)展，行業(yè)應(yīng)用的需求也越來(lái)越大，所以目前市場(chǎng)上的掌握大數(shù)據(jù)的人才很緊缺，因此，對(duì)大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)是目前教育行業(yè)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的時(shí)代使現(xiàn)當(dāng)代的大學(xué)生有了新的機(jī)遇去創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新，同樣的也為當(dāng)代的高校信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)課程的改革提供了方向，其人才的培養(yǎng)模式和課程研究顯得尤為重要。
一、什么是大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，并從中獲得有很大價(jià)值的信息或見(jiàn)解的當(dāng)今社會(huì)特有的一種新的能力。大數(shù)據(jù)通常有四種特性：數(shù)據(jù)的信息量巨大；數(shù)據(jù)的類(lèi)型多種多樣，包含常見(jiàn)的視頻、圖片、聲音、文本以及它們的聚合體等；數(shù)據(jù)處理的速度極快，能從各種數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值的信息并能給出決策；具有很高的商業(yè)價(jià)值。
二、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人才的需求與培養(yǎng)
在大數(shù)據(jù)的背景下，對(duì)信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生的教育與培養(yǎng)目標(biāo)主要是：
（1）增強(qiáng)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析能力
面對(duì)數(shù)據(jù)龐大的大數(shù)據(jù)，分析能力顯得及其重要，在合理的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行管理和處理對(duì)幫助公司經(jīng)營(yíng)和決策具有積極的作用。
（2）增強(qiáng)本專(zhuān)業(yè)的知識(shí)，計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)的知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析并了解其中的結(jié)構(gòu)很重要
（3）要增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力
在對(duì)數(shù)據(jù)的分析能力的前提下增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用能力，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的最終應(yīng)用。
這三種能力的培養(yǎng)使得學(xué)生既具有對(duì)大數(shù)據(jù)的分析能力，又符合當(dāng)代社會(huì)對(duì)該專(zhuān)業(yè)的知識(shí)的需求，從而更好地適應(yīng)社會(huì)，培養(yǎng)出一批能夠掌握能對(duì)大數(shù)據(jù)地收集，儲(chǔ)存，分析，處理并應(yīng)用地人才。
三、提高大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新能力
要提高大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新能力，在大數(shù)據(jù)的時(shí)代不斷進(jìn)步的社會(huì)環(huán)境下，要增加對(duì)實(shí)踐能力的培養(yǎng)，多在社會(huì)中磨練，增強(qiáng)自主意識(shí)，增加創(chuàng)業(yè)實(shí)踐的機(jī)會(huì)，讓學(xué)生的創(chuàng)新能力在一次次的親身體會(huì)中得以增強(qiáng)。因此對(duì)計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)課程的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改變并優(yōu)化，使得其具有創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新效果的變革顯得極其重要。應(yīng)當(dāng)對(duì)課堂教學(xué)內(nèi)容和課后的實(shí)踐教學(xué)，并且對(duì)于考核的方式和方法要有實(shí)質(zhì)性的改變。
專(zhuān)業(yè)知識(shí)教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)之間要完美結(jié)合起來(lái)，在實(shí)踐中鞏固理論知識(shí)，要培養(yǎng)學(xué)生的獨(dú)立工作能力，增強(qiáng)計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生的競(jìng)爭(zhēng)能力，要處理好這個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)，就要增加實(shí)踐的次數(shù)，要充分利用實(shí)踐活動(dòng)，要求全員參加，不得被其它課程取締或占用。
四、要編寫(xiě)好新型的適合大數(shù)據(jù)時(shí)代的教材并提升相關(guān)地硬件設(shè)施
目前的教材需求是要增加計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、數(shù)據(jù)處理和分析的相關(guān)知識(shí)，例如：大數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)的探索，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)等課程。對(duì)于一些不太重要的內(nèi)容可以適當(dāng)?shù)南鳒p或取消，相關(guān)的一些及其復(fù)雜的理論可以適當(dāng)?shù)穆灾v，而要把重點(diǎn)放在實(shí)踐和應(yīng)用上，從而加強(qiáng)學(xué)生的應(yīng)用計(jì)算能力。增強(qiáng)學(xué)生對(duì)概念的理解能力，將一些實(shí)用性很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)比如C++語(yǔ)言和Matlab語(yǔ)言的應(yīng)用等課程提前開(kāi)設(shè)，讓學(xué)生可以在之后的學(xué)習(xí)中對(duì)實(shí)際的問(wèn)題進(jìn)行求解，為了實(shí)踐課程的學(xué)習(xí)鋪墊基礎(chǔ)。同時(shí)加強(qiáng)對(duì)實(shí)踐實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，對(duì)硬件的升級(jí)，全面改善學(xué)生的實(shí)踐環(huán)境，讓實(shí)踐教學(xué)能更好地進(jìn)行，讓學(xué)生在理論學(xué)習(xí)后能很快地動(dòng)手實(shí)踐，并在實(shí)踐后能又很快地去學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐活動(dòng)地完美結(jié)合。
五、考核方式要變革
改變現(xiàn)有的考試和平時(shí)相結(jié)合的模式，要重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的實(shí)踐成果和實(shí)踐能力的檢測(cè)。好的考核方法會(huì)更利于教學(xué)的進(jìn)行。要以能力為核心全面考核學(xué)生的學(xué)習(xí)、實(shí)踐和創(chuàng)新能力。要對(duì)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，以利于接下來(lái)的實(shí)訓(xùn)的工作的進(jìn)行。
結(jié)束語(yǔ)
逐漸完成教育制度，規(guī)范教學(xué)模式，提高教學(xué)質(zhì)量。全面提高人才的培養(yǎng)水平，讓國(guó)家的人才能為國(guó)家的建設(shè)增磚添瓦，而計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)體系的建設(shè)仍然有更大的空間去開(kāi)發(fā)，時(shí)代在進(jìn)步，科學(xué)在不斷地發(fā)展，要把傳授知識(shí)和培養(yǎng)能力并提高學(xué)生的素質(zhì)完美地融合起來(lái)，而這還需要很長(zhǎng)的路要走，這就需要相關(guān)人員的共同努力奮斗，不斷變革，創(chuàng)新，讓我國(guó)的人才們能更出色，從而推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展，讓我國(guó)的教育實(shí)力越來(lái)越強(qiáng)，在邁向世界強(qiáng)國(guó)的路上能走的更快，提升我國(guó)的綜合國(guó)力。
作者簡(jiǎn)介：吳娜（1995.9-），女，籍貫：湖南岳陽(yáng)，研究方向：計(jì)算機(jī)。
參考文獻(xiàn)：
[1]劉淳安.大數(shù)據(jù)時(shí)代信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)課程體系優(yōu)化改革c實(shí)踐――高教學(xué)刊，2016.
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代；大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)
0.引言
隨著新時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷不發(fā)展，人們的衣食住行已完全離不開(kāi)現(xiàn)代信息技術(shù)，企業(yè)在發(fā)展運(yùn)營(yíng)過(guò)程中對(duì)信息技術(shù)的要求越來(lái)越高，應(yīng)用也越來(lái)越廣，企業(yè)需要依靠現(xiàn)代信息技術(shù)將收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)匯總分析，總結(jié)出客戶(hù)的喜好，市場(chǎng)的走向，以便根據(jù)市場(chǎng)的變化，隨時(shí)做出相應(yīng)的調(diào)整?，F(xiàn)代企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，好的營(yíng)銷(xiāo)策略是企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地的重要力量，想要企業(yè)在如此激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，就必須依靠大數(shù)據(jù)時(shí)代的先進(jìn)的技術(shù)手段找到最簡(jiǎn)單有效的營(yíng)銷(xiāo)策略。大數(shù)據(jù)的普遍應(yīng)用對(duì)傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式產(chǎn)生了巨大的沖擊，消費(fèi)者對(duì)生活品質(zhì)的個(gè)性化追求日益提高，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下的營(yíng)銷(xiāo)模式逐漸成為各行業(yè)企業(yè)取得市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)、贏得消費(fèi)者喜歡的突破口。各行各業(yè)根植于本行業(yè)特性，在原有成熟營(yíng)銷(xiāo)體系下加入大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升營(yíng)銷(xiāo)策略的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)手段經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化變現(xiàn)。目前，針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展還處于萌芽期，企業(yè)對(duì)用戶(hù)消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)行為等數(shù)據(jù)的采集、追蹤、智能畫(huà)像、定向輸出等高新網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的整合系統(tǒng)還不完善，還未挖掘出大數(shù)據(jù)技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)的潛力，沒(méi)有體現(xiàn)出其巨大的商業(yè)價(jià)值。因此，跳出現(xiàn)有的行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)模式和營(yíng)銷(xiāo)思維，輔以大數(shù)據(jù)技術(shù)特點(diǎn)及已取得突破的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)模式最新研究成果，全面地分析大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)模式落地實(shí)施方式，探索在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展目標(biāo)和方向，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看有利于企業(yè)創(chuàng)造出順應(yīng)時(shí)代潮流的營(yíng)銷(xiāo)模式，加入大數(shù)據(jù)技術(shù)手段的創(chuàng)新性營(yíng)銷(xiāo)能夠極大地刺激消費(fèi)人群，最直接地提高企業(yè)對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)的占有份額，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)濟(jì)投入與產(chǎn)出的價(jià)值最大化。
1.互聯(lián)網(wǎng)時(shí)展下企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)存在的問(wèn)題
1.1數(shù)據(jù)質(zhì)量較差
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)是通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、分析用戶(hù)的消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)行為的作出定向輸出內(nèi)容，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是大數(shù)據(jù)行銷(xiāo)的根本。而亟需營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新的大部分中小企業(yè)由于技術(shù)和設(shè)備跟不上，專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員缺乏，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)獲取渠道有限，并且未能對(duì)所獲取的大數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)精確地分析。由此當(dāng)大部分中小企業(yè)面對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中用戶(hù)產(chǎn)生的海量消費(fèi)數(shù)據(jù)，也無(wú)法提取出有價(jià)值的信息，剔除無(wú)效信息，導(dǎo)致企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析成本極高而轉(zhuǎn)化率無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)的要求，無(wú)法發(fā)揮其高效的營(yíng)銷(xiāo)效果。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)的各種成功案例促使著機(jī)構(gòu)和相關(guān)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)炒作、造假和詐騙現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮，辨別數(shù)據(jù)真實(shí)性的專(zhuān)業(yè)技術(shù)手段也成了企業(yè)利用大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)所面對(duì)的難題之一。企業(yè)獲取的不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)容易造成企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)決策的方向性錯(cuò)誤，導(dǎo)致企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中掉隊(duì)，甚至經(jīng)營(yíng)困難面臨倒閉的危機(jī)。企業(yè)必須通過(guò)正規(guī)的渠道獲取大數(shù)據(jù)以保證數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性和準(zhǔn)確性。只有在所獲取數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確的前提下，才能真正地發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)企業(yè)也需要配備大數(shù)據(jù)相應(yīng)的技術(shù)人員，引導(dǎo)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)人員分析企業(yè)的大數(shù)據(jù)，并將獲取到的有效信息運(yùn)用到實(shí)際營(yíng)銷(xiāo)中。另一方面，有些企業(yè)在人員、技術(shù)和設(shè)備等方面都能夠投入足夠的資源，但是仍然存在著較大的問(wèn)題。是因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐過(guò)程中，片面地關(guān)注于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量上，卻忽視了數(shù)據(jù)本身只是為營(yíng)銷(xiāo)行為所服務(wù)的，需要對(duì)數(shù)據(jù)根據(jù)不同產(chǎn)品、不同部門(mén)進(jìn)行分類(lèi)同時(shí)全盤(pán)統(tǒng)籌，避免不同營(yíng)銷(xiāo)人員和部門(mén)各自為政。數(shù)據(jù)的分割是企業(yè)面臨的一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題，不同產(chǎn)品和部門(mén)的數(shù)據(jù)收集儲(chǔ)存在不同地方，聯(lián)通性差難以對(duì)用戶(hù)全面有效地?cái)?shù)據(jù)匯總分析。而且企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)人員的能力限制，導(dǎo)致無(wú)法把收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有針對(duì)的營(yíng)銷(xiāo)方法，大大降低了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的使用效果和轉(zhuǎn)化成果。
1.2營(yíng)銷(xiāo)效果不理想
當(dāng)今社會(huì)發(fā)展中傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方面，廣告媒介比較豐富，除了傳統(tǒng)電視報(bào)紙等媒體之外，還有門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、商業(yè)LED屏、手機(jī)APP客戶(hù)端、交通宣傳等多種方式，想要達(dá)到宣傳效果，就需要統(tǒng)籌媒介渠道，這種營(yíng)銷(xiāo)手段的營(yíng)銷(xiāo)成本十分高昂。另外，一般的綜藝冠名和活動(dòng)贊助費(fèi)用動(dòng)輒過(guò)億，明星代言更是花費(fèi)巨大，所以企業(yè)采用傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用是顯而易見(jiàn)的。但是即便在高企的營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用基礎(chǔ)上，企業(yè)也承擔(dān)著較大的風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)產(chǎn)品與代言的明星相關(guān)性太強(qiáng)，一旦明星發(fā)生任何負(fù)面新聞，對(duì)于企業(yè)也是有著不小的影響。即便企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場(chǎng)定價(jià)、渠道銷(xiāo)售等方面考慮得面面俱到，例如產(chǎn)品市場(chǎng)定位，先打入中高端市場(chǎng)建立人氣和口碑，再擴(kuò)展自己的產(chǎn)品線(xiàn)發(fā)展極具性?xún)r(jià)比的低端產(chǎn)品；在銷(xiāo)售渠道方面，參與各大節(jié)日促銷(xiāo)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)促銷(xiāo)。但是往往企業(yè)忽視了產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的根本點(diǎn)，比如對(duì)于日常出行類(lèi)而言，客戶(hù)所關(guān)心的問(wèn)題是質(zhì)量、安全、性?xún)r(jià)比，這三項(xiàng)特性有一項(xiàng)不足，再完美的營(yíng)銷(xiāo)策略也達(dá)不到預(yù)期的效果。
1.3缺乏專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)人才
在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的量多且繁雜，要想從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出高價(jià)值的信息，就需要專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)處理團(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)的收集、整理、篩選等工作，都不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)計(jì)算或依靠電腦軟件就能夠獲得的，目前很多企業(yè)都缺乏處理海量數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)人才。專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析員成為了各大企業(yè)爭(zhēng)相得到的人才，而既能對(duì)本公司的運(yùn)營(yíng)操作了如指掌又能熟練地掌握龐大的數(shù)據(jù)信息的人才更是少之又少，大部分的企業(yè)在大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)人才方面還是很匱乏的。很多企業(yè)雖然有專(zhuān)業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)，甚至不惜花大價(jià)錢(qián)聘請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)管理者，但是，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)人才和大數(shù)據(jù)技術(shù)型人才仍是他們稀缺的人才資源。
2.互聯(lián)網(wǎng)時(shí)展下的企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)策略分析
2.1拓寬數(shù)據(jù)來(lái)源
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，企業(yè)可以根據(jù)需要多方位的獲取有效數(shù)據(jù)：（1）政府機(jī)構(gòu)如銀行等數(shù)據(jù)；（2）交易數(shù)據(jù)；（3）移動(dòng)通信數(shù)據(jù)；（4）移動(dòng)通信數(shù)據(jù)；（5）機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)；（6）企業(yè)信息系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)可以作為企業(yè)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)決策的輔助手段，不能跳躍企業(yè)決策人直接下達(dá)指令。在大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用過(guò)程中，企業(yè)應(yīng)結(jié)合傳統(tǒng)的調(diào)研手段構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)體系。
2.2提升營(yíng)銷(xiāo)效率
為了進(jìn)一步提升企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)工作效率，企業(yè)可以選擇第三方技術(shù)團(tuán)隊(duì)幫助自己搭建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)源源不斷地獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行高效地?cái)?shù)據(jù)提取和分析，然后智能化輸出與企業(yè)商品、服務(wù)及用戶(hù)群體相關(guān)聯(lián)的信息鏈，在系統(tǒng)中將這些信息鏈優(yōu)化處理并不斷累積，逐漸形成企業(yè)自有的龐大用戶(hù)信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以供營(yíng)銷(xiāo)人員作為營(yíng)銷(xiāo)方案的原始數(shù)據(jù)。企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的作用，積累大量的市場(chǎng)信息與客戶(hù)數(shù)據(jù)，依靠大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，對(duì)每一位實(shí)際消費(fèi)者和潛在消費(fèi)者進(jìn)行智能畫(huà)像，透析其個(gè)人喜好與需求，精準(zhǔn)地向其輸出商品信息。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)關(guān)鍵在于企業(yè)應(yīng)建立對(duì)市場(chǎng)定位及用戶(hù)信息數(shù)據(jù)的信心，從零到有加大資源投入，做到比用戶(hù)更了解自己替用戶(hù)做出選擇。例如，企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中可以利用移動(dòng)端應(yīng)用、移動(dòng)通訊、免費(fèi)WiFi點(diǎn)等服務(wù)獲取本地位置信息類(lèi)大數(shù)據(jù)，還可以通過(guò)各大電商、搜索、短視頻平臺(tái)獲取用戶(hù)近期瀏覽、搜索、關(guān)注的內(nèi)容信息并智能化分析，了解其的消費(fèi)需求信息，整合不同企業(yè)的商品及服務(wù)內(nèi)容，采取精準(zhǔn)定向投放內(nèi)容包括商品折扣活動(dòng)、廣告信息、銷(xiāo)售鏈接渠道等多種信息，具有個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)能更加貼近消費(fèi)者，提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)投入的轉(zhuǎn)化成功率。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建立和運(yùn)營(yíng)需要企業(yè)投入足夠的設(shè)備及軟件系統(tǒng)、專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員、信息渠道等資源，收集企業(yè)所提供的商品、服務(wù)、技術(shù)解決方案相關(guān)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)定位、競(jìng)品信息、客戶(hù)及潛在客戶(hù)等一系列數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中將這些信息有效的聯(lián)系整合，然后通過(guò)分析建立企業(yè)的用戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)。
2.3加強(qiáng)專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)
在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)中需要有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員提供維護(hù)、升級(jí)、更新、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等服務(wù)，可以將企業(yè)原有的營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)人員配合專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工程師組成工作小組，根據(jù)企業(yè)商品和服務(wù)的特點(diǎn)以及現(xiàn)有營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，制定出大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)方案，而原有營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)人員也可以發(fā)揮工作特長(zhǎng)，調(diào)研前期市場(chǎng)需求和定位，后續(xù)跟進(jìn)商品口碑及改進(jìn)建議，分析其市場(chǎng)占有率及相關(guān)競(jìng)品數(shù)據(jù)等信息。通過(guò)調(diào)研信息調(diào)整企業(yè)新業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)展方向，打造符合市場(chǎng)潮流的爆款新品，爭(zhēng)取更多的市場(chǎng)占用率。新產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)部有利于公司大數(shù)據(jù)資源的成果轉(zhuǎn)化，利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶(hù)潛在消費(fèi)力和消費(fèi)想法，提前布局搶占商機(jī)。同時(shí)在企業(yè)管理方面，可以將該部門(mén)并入業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，確定以數(shù)據(jù)流量、用戶(hù)粘度、消費(fèi)額作為考核要點(diǎn)。將營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)和大數(shù)據(jù)工作部門(mén)作為兄弟部門(mén)，提供良好的溝通協(xié)作環(huán)境，提升工作效率。企業(yè)也可組建單獨(dú)的大數(shù)據(jù)部門(mén)，發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的強(qiáng)大分析能力。加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的重視和培養(yǎng)，推進(jìn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)復(fù)合型人才的崗位定崗定薪工作，快速推進(jìn)企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展。
或許會(huì)讓你感到驚訝，但它確實(shí)是全新英特爾至強(qiáng)E7 v2處理器帶來(lái)的變化。E7 v2是否就是那把打開(kāi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用之門(mén)的鑰匙？、
“IDC報(bào)告顯示，到2020年，中國(guó)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將達(dá)到9ZB?！叭绻麑⑦@些數(shù)據(jù)印刷裝訂成冊(cè)，形成的書(shū)將厚得超過(guò)在冥王星和地球之間往返30次的距離?！?月25日，在英特爾至強(qiáng)處理器 E7 v2 產(chǎn)品家族的會(huì)上，英特爾（中國(guó)）有限公司產(chǎn)品平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理Brent Young所形容的這個(gè)數(shù)據(jù)世界，離我們還有不到6年。但今天，大多數(shù)人一定依然覺(jué)得它十分遙遠(yuǎn)。
不要著急，我們與數(shù)據(jù)親密接觸的時(shí)間，或許能伴隨英特爾至強(qiáng)處理器 E7 v2 產(chǎn)品家族的面世而大幅縮短。作為通往大數(shù)據(jù)未來(lái)的關(guān)鍵，這個(gè)全新的計(jì)算平臺(tái)或許會(huì)驅(qū)動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈向大數(shù)據(jù)快步進(jìn)發(fā)。
內(nèi)存計(jì)算的突破
正如Brent Young所說(shuō)，對(duì)計(jì)算平臺(tái)而言，大數(shù)據(jù)是一種“新負(fù)載”，它所對(duì)應(yīng)的將是對(duì)內(nèi)存計(jì)算、內(nèi)存分析和大規(guī)模虛擬化的需求。英特爾至強(qiáng)E7 v2正是為這種“新負(fù)載”而設(shè)計(jì)的。擁有最多15個(gè)處理內(nèi)核，每插槽1.5TB內(nèi)存容量，平均性能為上一代產(chǎn)品的兩倍，最高可支持32路的服務(wù)器平臺(tái)……這些改變，讓英特爾至強(qiáng)E7 v2相比上一代產(chǎn)品有了本質(zhì)上的變化。
人們對(duì)大數(shù)據(jù)的最初設(shè)想，是具備對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析能力，而支撐實(shí)時(shí)分析能力的恰恰是內(nèi)存計(jì)算。過(guò)去幾年，應(yīng)用層的眾多需求都指向內(nèi)存計(jì)算，這個(gè)訴求雖然一直驅(qū)動(dòng)著計(jì)算的發(fā)展，但質(zhì)的變化遠(yuǎn)沒(méi)有E7 V2顯著。從以往計(jì)算平臺(tái)的演進(jìn)來(lái)看，多核、并行的發(fā)展趨勢(shì)，并不能有效解決大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的需求。在浪潮集團(tuán)副總裁胡雷鈞看來(lái)，E7 V2與上一代產(chǎn)品相比，內(nèi)存的可擴(kuò)展能力提升了3倍，是最令人感到興奮的地方。原先必須放到硬盤(pán)上的數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以放到內(nèi)存中，意味著未來(lái)80%以上的數(shù)據(jù)庫(kù)都可以放在內(nèi)存中運(yùn)行，連續(xù)的數(shù)據(jù)處理能力將大幅提升，其意義將是劃時(shí)代的。
“基于Hadoop架構(gòu)的大數(shù)據(jù)分析，對(duì)處理器和內(nèi)存之間的帶寬要求同樣很高。光有大內(nèi)存并不一定會(huì)讓內(nèi)存計(jì)算發(fā)揮其應(yīng)有的效力。E7 v2不僅有足夠大的內(nèi)存容量，還有足夠強(qiáng)大的內(nèi)存帶寬的擴(kuò)展能力，才能讓軟件體現(xiàn)出足夠好的性能?！焙租x強(qiáng)調(diào)，這些新特性將讓未來(lái)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用有更大的發(fā)揮空間。
大數(shù)據(jù)是技術(shù)推動(dòng)的結(jié)果，扼制住大數(shù)據(jù)的恰恰也是技術(shù)本身的局限性。長(zhǎng)久以來(lái)，內(nèi)存計(jì)算的變革主要依賴(lài)系統(tǒng)上的優(yōu)化，“胡雷鈞們”要突破眾多技術(shù)難關(guān)僅能獲得“一小步”改善。而基于計(jì)算平臺(tái)的突破性變革，才是讓內(nèi)存計(jì)算跨出“一大步”的關(guān)鍵。
從分析到實(shí)時(shí)分析
數(shù)據(jù)宇宙中的東西對(duì)人們似乎很重要，但當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到人們的預(yù)期。人們已經(jīng)看到了那個(gè)將由大數(shù)據(jù)改變一切的未來(lái)，但卻觸不可及；人們努力嘗試著各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用，但代價(jià)卻是長(zhǎng)時(shí)間的等待或高昂的成本?；趥鹘y(tǒng)的計(jì)算平臺(tái)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值根本沒(méi)有被挖掘出來(lái)。
在會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，戴爾的工程師展示了一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例。這是一個(gè)基于HANA和BU平臺(tái)的智能交通應(yīng)用，主要是對(duì)一個(gè)城市的交通狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，數(shù)據(jù)量約為100億條、40TB。按照戴爾大中華區(qū)企業(yè)級(jí)解決方案部市場(chǎng)總監(jiān)彭宇恒的話(huà)說(shuō)，這個(gè)演示如果運(yùn)行在以前的平臺(tái)至少需要幾個(gè)小時(shí)，有時(shí)甚至還“跑”不出來(lái)。但在E7 V2平臺(tái)上，不管是基于投入、成本比或勞動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行的運(yùn)價(jià)補(bǔ)貼可選性分析，還是通過(guò)基于空間熱點(diǎn)的地理位置分析實(shí)現(xiàn)的車(chē)輛調(diào)度、駕駛路徑優(yōu)化，抑或是基于一定區(qū)域?qū)哲?chē)空載率的行駛速度和負(fù)重車(chē)行駛速度的分析判斷城市道路擁堵?tīng)顩r，出分析結(jié)果的時(shí)間均為秒級(jí)。
“比如我們選擇一周的數(shù)據(jù)，一般是100GB左右。再選擇管理駕駛艙，再選擇一個(gè)時(shí)間段，系統(tǒng)就會(huì)立即對(duì)這個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得出數(shù)據(jù)分布圖，還能細(xì)化到每小時(shí)、每天、每輛車(chē)的數(shù)據(jù)展示，參數(shù)可以隨時(shí)調(diào)整?！迸碛詈愕恼麄€(gè)演示過(guò)程就像在玩游戲，無(wú)需等待，所有的分析結(jié)果都是實(shí)時(shí)按照他的操作顯示成圖表。對(duì)于這樣驚人的分析速度，彭宇恒給出的解釋是，因?yàn)檫@是“內(nèi)存計(jì)算”。所有的數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中，可以被實(shí)時(shí)讀取，所以數(shù)據(jù)分析的圖形可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化。
這次演示帶給觀者的最強(qiáng)烈感受是，一直在阻礙人們接近大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代的東西似乎已被移除。如果說(shuō)這是計(jì)算平臺(tái)的又一次進(jìn)步，那么這次進(jìn)步正在改變的正是人們對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用的感官認(rèn)知。更關(guān)鍵的是，它帶來(lái)了成本效益上的巨大變化，而這才是大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用的前提。
2018年，內(nèi)存計(jì)算技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到132.3億美元，是2013年的6倍之多。內(nèi)存計(jì)算會(huì)在系統(tǒng)內(nèi)存中放置整個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，而非在傳統(tǒng)硬盤(pán)上進(jìn)行。這意味著企業(yè)可以“實(shí)時(shí)”完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，為用戶(hù)提供之前無(wú)法想象的全新體驗(yàn)和服務(wù)。面對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，企業(yè)束手無(wú)策，很難高效、實(shí)時(shí)地分析數(shù)據(jù)，并用其進(jìn)行高效的商業(yè)決策、改善用戶(hù)體驗(yàn)、完成精準(zhǔn)的廣告營(yíng)銷(xiāo)等的局面將宣告結(jié)束。
服務(wù)器產(chǎn)業(yè)再度進(jìn)入創(chuàng)新期
E7 v2的價(jià)值還不僅僅是在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)酵。胡雷鈞認(rèn)為，在關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域，E7 v2對(duì)于大幅提升系統(tǒng)穩(wěn)定性又提供了更多的可能?！皫啄昵?，在底層硬件平臺(tái)還沒(méi)有像今天這么完善的情況下，我們一直在上層尋求突破。但實(shí)際上，如果從系統(tǒng)的角度去做更多保障CPU穩(wěn)定性的設(shè)計(jì)，不僅困難大，耗費(fèi)的精力也會(huì)很多，而且還可能費(fèi)力不討好。一個(gè)處理器的生命周期一般只有兩年或兩年多一點(diǎn)，但這種優(yōu)化就要花上幾個(gè)月甚至半年時(shí)間?！彼嬖V記者，現(xiàn)在很多問(wèn)題都已經(jīng)被英特爾在處理器端解決，上層的軟件可以做更多創(chuàng)造性工作。例如，過(guò)去如果處理器周邊的電路上落有灰塵，在電磁環(huán)境不好的時(shí)候，隨時(shí)可能因?yàn)殪o電短路發(fā)生錯(cuò)誤，而這些意外錯(cuò)誤積累到一定程度隨時(shí)可能會(huì)發(fā)生突變。如果可以利用軟件查看到這些問(wèn)題，就可以立即解決，而以前這些問(wèn)題是沒(méi)有辦法解決的?，F(xiàn)在我們通過(guò)CPU提供的一些特性就可以用軟件隨時(shí)凍結(jié)或關(guān)閉CPU，而不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行。因?yàn)樘幚砥饔辛诉@樣的特性，服務(wù)器廠商才能在系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計(jì)，處理器特性的豐富也會(huì)給浪潮的設(shè)計(jì)帶來(lái)更大的想象空間。
“從計(jì)算的角度看，E7 v2將會(huì)帶來(lái)強(qiáng)勁的創(chuàng)新加速效應(yīng)?！痹诤租x眼中，服務(wù)器廠商等待已久的創(chuàng)新機(jī)會(huì)即將因?yàn)镋7 v2而到來(lái)。
通過(guò)E7 v2，英特爾已經(jīng)把高性能計(jì)算領(lǐng)域的很多關(guān)鍵技術(shù)移植到了商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，商用服務(wù)器產(chǎn)品的潛能將由此被激發(fā)，而在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，它又提供了解決核心問(wèn)題的突破性方法。當(dāng)初，E5的推出曾被服務(wù)器市場(chǎng)認(rèn)為是恰逢“云”時(shí)，而今天E7 v2的面世在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域似乎也產(chǎn)生了類(lèi)似的效果。英特爾如果能贏得整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的響應(yīng)，很可能會(huì)讓國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用在明年出現(xiàn)全新局面。
一、大數(shù)據(jù)的概念和發(fā)展
大數(shù)據(jù)指的是以多元化形式，根據(jù)眾多來(lái)源搜集信息，并將其匯總成一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)。一般情況下，大數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)特性，這些數(shù)據(jù)來(lái)源于社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站或者顧客的來(lái)訪紀(jì)錄等等，而這并不是企業(yè)公司與消費(fèi)者關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫(kù)中的常態(tài)數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)庫(kù)中，不僅蘊(yùn)藏著數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的喜好、目的、真實(shí)意圖等非傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)上的數(shù)據(jù)信息，有效處理這些數(shù)據(jù)信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及數(shù)據(jù)處理能力也帶來(lái)了更多挑戰(zhàn)。同樣，從酒店管理的未來(lái)發(fā)展走向來(lái)看，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的不斷推進(jìn)，酒店領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)化也正處于發(fā)展階段，這就需要酒店企業(yè)正視大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，緊緊抓住發(fā)展機(jī)遇，切實(shí)提高酒店管理工作的效率和質(zhì)量。
二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用于酒店管理工作的現(xiàn)狀
（一）對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)不全面
在不同時(shí)代，酒店行業(yè)的發(fā)展會(huì)遇到不同的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)代的不斷發(fā)展，酒店行業(yè)也得到了更為廣泛的發(fā)展平臺(tái)。所謂大數(shù)據(jù)，就是將客戶(hù)的資料信息進(jìn)行綜合歸納和整理，以便作為酒店企業(yè)在進(jìn)行布置布局的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而促進(jìn)酒店行業(yè)的快速發(fā)展。在采集客戶(hù)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，仍然存在很多紕漏和不足，而且由于很多企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)不夠全面，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)往往失去其原本作用，徒有形式而沒(méi)有實(shí)際作用。
（二）應(yīng)用程度較低
經(jīng)過(guò)調(diào)查與分析，發(fā)現(xiàn)很多酒店在進(jìn)行客戶(hù)數(shù)據(jù)整理與利用方面都存在或多或少的缺陷，其中多數(shù)酒店僅僅將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于銷(xiāo)售營(yíng)業(yè)報(bào)表以及盈利預(yù)算方面，疏于對(duì)這些數(shù)據(jù)的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)與分析，導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的浪費(fèi)，沒(méi)有真正發(fā)揮在酒店市場(chǎng)營(yíng)運(yùn)方面應(yīng)有的作用。由此可見(jiàn)，在現(xiàn)代酒店管理工作中，很多酒店企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程度極低，在很大程度上影響了酒店行業(yè)的后續(xù)發(fā)展。
（三）酒店基本服務(wù)設(shè)施不配套
對(duì)一個(gè)優(yōu)秀的酒店企業(yè)而言，其服務(wù)質(zhì)量和水平不僅體現(xiàn)在為客人提供的優(yōu)質(zhì)餐飲方面，更體現(xiàn)在酒店客房別具一格的設(shè)計(jì)上。然而，很多酒店企業(yè)的基本服務(wù)設(shè)施不配套，也影響了消費(fèi)者對(duì)酒店服務(wù)的滿(mǎn)意程度。因此，為了解決這一問(wèn)題，各大酒店企業(yè)必須要充分考慮到消費(fèi)者的隱私問(wèn)題，采取智能門(mén)禁、智能取電開(kāi)關(guān)、智能電腦網(wǎng)絡(luò)等等先進(jìn)設(shè)備，提升消費(fèi)者的滿(mǎn)意度。
三、酒店管理工作中大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用
（一）應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化酒店管理，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管理
在酒店管理工作中，為了保證其科學(xué)化與自動(dòng)化，就必須要采取良性循環(huán)發(fā)展的管理模式，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化酒店管理，簡(jiǎn)化客戶(hù)信息數(shù)據(jù)管理。另外，酒店也要根據(jù)技術(shù)與市場(chǎng)的不斷發(fā)展做出相應(yīng)的調(diào)適，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)，達(dá)到推動(dòng)酒店行業(yè)快速發(fā)展的終極目的。
（二）確保大數(shù)據(jù)運(yùn)用的安全性
目前，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)系統(tǒng)仍然存在漏洞，在酒店管理服務(wù)工作中常發(fā)生客戶(hù)信息泄露等問(wèn)題，而這也嚴(yán)重威脅著酒店行業(yè)的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展。因此，酒店大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)必須要及時(shí)更新，并通過(guò)設(shè)計(jì)具體管理部門(mén)，對(duì)客戶(hù)信息加密，保證酒店信息的正常流動(dòng)。由此可見(jiàn)，確保大數(shù)據(jù)運(yùn)用的安全性，能夠有效提升消費(fèi)者的滿(mǎn)意程度，從而增加酒店的收入。
（三）加強(qiáng)酒店信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)
面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展與推動(dòng)，酒店行業(yè)必須要積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，及時(shí)加強(qiáng)對(duì)酒店信息系統(tǒng)的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，充分發(fā)揮在線(xiàn)旅游平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，從而建立獨(dú)立的數(shù)據(jù)收集與整理的平臺(tái)，通過(guò)對(duì)信息的歸納與分析，幫助酒店企業(yè)更好地了解消費(fèi)者的實(shí)際需求。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信息；大數(shù)據(jù)安全
中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.13
麥肯錫公司在2011年的報(bào)告（Bigdata：the Next FrontierforInnovation）中，對(duì)這種密集型數(shù)據(jù)爆炸的現(xiàn)象稱(chēng)為“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出現(xiàn)的許多新技術(shù)，是大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。
1 大數(shù)據(jù)概念
大數(shù)據(jù)概念的前身是海量數(shù)據(jù)，但兩者有很大的區(qū)別。海量數(shù)據(jù)主要強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)量的規(guī)模，對(duì)其特性并沒(méi)有特別關(guān)注。而大數(shù)據(jù)對(duì)傳播速率、體積、特征等數(shù)據(jù)的各種特性進(jìn)行了描述。目前對(duì)大數(shù)據(jù)最廣泛的定義是：大數(shù)據(jù)是無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用通常的軟件工具進(jìn)行收集、分析、管理的大量數(shù)據(jù)的集合。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)一般用“4V”概括，即：Volume：數(shù)據(jù)量大，目前大數(shù)據(jù)的最小單位一般被認(rèn)為是10～20TB的量級(jí)；Variety：數(shù)據(jù)類(lèi)型多，包括了結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；value：數(shù)據(jù)的價(jià)值密度很低；velocity：數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度非?？?。
2 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)
2.1 大數(shù)據(jù)處理通用技術(shù)架構(gòu)。大數(shù)據(jù)的基本處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程的主要區(qū)別在于：由于大數(shù)據(jù)要處理大量、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，所以在各個(gè)處理環(huán)節(jié)中都可以采用并行處理。目前，Map Reduce等分布式處理方式已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)的通用處理方法。
Map Reduce分布式方法最先由谷歌設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)，包括分布式文件系統(tǒng)GFS、Map Reduce分布式編程環(huán)境以及分布式大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)Bigrable。Map Reduce是一套軟件框架，包括Map和Reduce兩個(gè)階段，可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分割、任務(wù)分解與結(jié)果匯總，從而完成海量數(shù)據(jù)的并行處理。Map Reduce的工作原理是先分后合的數(shù)據(jù)處理方式。Map即“分解”，把海量數(shù)據(jù)分割成若干部分，分給多臺(tái)處理器并行處理；Reduce即“合并”，把各臺(tái)處理器處理后的結(jié)果進(jìn)行匯總操作，以得到最終結(jié)果。用戶(hù)只需要提供自己的Map函數(shù)以及Reduce函數(shù)就可以在集群上進(jìn)行大規(guī)模的分布式數(shù)據(jù)處理。Map Reduce將處理任務(wù)分配到不同的處理節(jié)點(diǎn)，因此具有更強(qiáng)的并行處理能力。
2.2 大數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)的采集是指利用數(shù)據(jù)庫(kù)等方式接收發(fā)自客戶(hù)端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集的主要特點(diǎn)是并發(fā)訪問(wèn)量大，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站的并發(fā)訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，這時(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集工具很容易失效。大數(shù)據(jù)采集方法主要包括：系統(tǒng)日志采集、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫(kù)采集、其他數(shù)據(jù)采集等四種。
2.3 大數(shù)據(jù)分享。目前數(shù)據(jù)分享主要通過(guò)數(shù)據(jù)集市和開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)等方法實(shí)現(xiàn)。開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)可以提供涵蓋本地服務(wù)、娛樂(lè)、教育和醫(yī)療等方方面面的數(shù)據(jù)集合，用戶(hù)不但可以通過(guò)API訪問(wèn)，還可以很方便地通過(guò)SDK集成到移動(dòng)應(yīng)用當(dāng)中。在線(xiàn)數(shù)據(jù)集市除了提供下載數(shù)據(jù)的功能外，還為用戶(hù)提供上傳和交流數(shù)據(jù)的場(chǎng)所。數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)集市不但吸引有數(shù)據(jù)需求用戶(hù)，還能夠吸引很多數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者在平臺(tái)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)。
2.4 大數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理就是對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填補(bǔ)、平滑、合并、規(guī)格化以及檢查一致性等處理，并對(duì)數(shù)據(jù)的多種屬性進(jìn)行初步組織，從而為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和挖掘做好準(zhǔn)備。通常數(shù)據(jù)預(yù)處理包含三個(gè)部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。
2.5 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理。大數(shù)據(jù)需要行之有效的存儲(chǔ)和管理，否則人們不能處理和利用數(shù)據(jù)，更不能從數(shù)據(jù)中得到有用的信息。目前，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理技術(shù)主要分三類(lèi)：分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSOL）。
2.6 大數(shù)據(jù)分析及挖掘。大數(shù)據(jù)的分析和挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析大數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，從而在大數(shù)據(jù)中提取有用信息。大數(shù)據(jù)的分析和挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘比較有兩個(gè)特點(diǎn)：一是通常采用并行處理的方式；二是大數(shù)據(jù)分析對(duì)實(shí)時(shí)處理的要求很高，流處理等實(shí)時(shí)處理技術(shù)受到人們歡迎。常用的方法有：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)分析、并行處理。
2.7 大數(shù)據(jù)檢索。（1）數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)檢索：在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者NoSOL等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)上，或者多個(gè)不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)之間快速、實(shí)時(shí)地查詢(xún)和檢索不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。（2）實(shí)時(shí)搜索引擎：對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的大量數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行即時(shí)、快速搜索，實(shí)現(xiàn)即搜即得的效果。目前各大搜索引擎都在致力于實(shí)時(shí)搜索的實(shí)現(xiàn)。
2.8 大數(shù)據(jù)可視化?？梢蕴峁└鼮榍逦庇^的數(shù)據(jù)感官，將錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，通過(guò)圖片、映射關(guān)系或表格，以簡(jiǎn)單、友好、易用的圖形化、智能化的形式呈現(xiàn)給用戶(hù)供其分析使用，可通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口或商業(yè)智能門(mén)戶(hù)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)直觀的方式表達(dá)出來(lái)。可視化與可視分析通過(guò)交互可視界面來(lái)進(jìn)行分析、推理和決策；從海量、動(dòng)態(tài)、不確定甚至相互沖突的數(shù)據(jù)中整合信息，獲取對(duì)復(fù)雜情景的更深層的理解；可供人們檢驗(yàn)已有預(yù)測(cè)，探索未知信息，同時(shí)提供快速、可檢驗(yàn)、易理解.的評(píng)估和更有效的交流手段。可視化是人們理解復(fù)雜現(xiàn)象，診釋復(fù)雜數(shù)據(jù)的重要手段和途徑。