东莞市东城袁氏网络服务中心（以下简称“袁氏网络”）是一群年轻创业团队，励志专注中小企业网站数据私有化部署，让中小企业不再为企业网站数据而担忧，也不用担心建站服务商会给你隐形收费等等。 在计算机领域，有一样东西需要我们倍加重视，那就是数据安全。正是基于数据安全的考量，许多企业选择了私有化部署的方式来保证数据安全。 800x800.png 私有化是什么？ 私有化将所有的敏感数据或业务数据部署在自己所购买的虚拟主机或者服务器上，而不是将网站数据交给建站服务商来保管，确保了企业核心业务数据的私有化，确保企业的数据安全，也不会限制于建站服务商，造成进退两难的地步 而私有化部署是数据掌握在自己手中，企业私密数据的安全性更有保障。 安全是企业发展的前提，袁氏网络支持通过私有化部署的方式，帮助企业保护数据的绝对安全。 其实自从互联网发展至今，企业数据安全不再是大企业的专属了，例如现如今风头正盛地“开源CMS”就是给中小企业的福利，也不再为企业网站新增某个功能而担心价格会不会超出自己预算。
但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。 与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。 大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。 这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。 5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。 这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
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这几年大数据方兴未艾，如果我们把大数据产业看成整编的军队，而把企业看成是组成军队的人，就可以更加简捷的理解大数据产业下的各类企业。 这支大数据军队会有先锋、主力大部队、后勤等三类企业，还有后方大量的普通企业。在大数据时代，企业参与哪些事情，取决企业自身的优势和对未来战场的判断理解。 ►首先，大数据先锋 一般先锋企业往往是大型全能型企业，这类企业既有数据，又有分析能力，还能创造性的得出结果。 根据大家认同的方向，一般会有三种分工类型的企业：1、基于数据本身的企业，这类企业只有数据，而不具备具体的分析能力；2、基于技术的公司，这类企业可以做技术提供商或者数据分析公司；3、基于服务的公司，根据各行业不同特点提供专业数据服务的公司 1、 数据企业 每个人在日常生活中都会产生大量的数据，而这些数据可以被记录，同时企业也会记录经营过程中的各类数据。这些数据可以产生巨大的经济价值，那么企业就可以朝两个方向去发展从而获取这部分价值。
年底了，小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样。 ? 大数据时代，谁的数据价值大、商业模式好、数据变现快，谁就更受资本市场追捧。 小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样？ ? 数据来源：全国中小企业股份转让系统 壹 数据堂 ? 企业主要有数据获取及处理、数据交易和数据云服务三大业务板块，客户涵盖BAT、360、联想、科大讯飞、NEC、英特尔、微软等国内外巨头科技和互联网企业。 商业模式由三大核心能力组成：数据获取、数据处理、数据服务。 针对不同领域的企业需求，数据堂可以提供4种服务： 数据采集与制作。通过众包平台，高效率、低成本的进行数据采集、制作。 数据共享。
今天软件开发的步骤涉及到使用大量的数据来提高效率。 大数据在企业营销中的使用案例 2F 更相关的内容 出版商可以通过利用他们丰富的数据来确定人们最可能喜欢的内容，从而向访问者提供更相关的内容。 大数据分析领域没有人能独自完成，任何一个软件也不能。两者的结合将比其各部分的总和更强大。 大数据在市场营销中的四大好处 市场营销中的大数据还包括定制软件开发，服务提供商满足客户的营销需求。 在大数据时代，营销人员可以定制业务，提高客户出行，几乎可以让每个客户根据自己的个人喜好获得服务或产品。如此庞大的数据使企业不仅能够确定目标群体的基本人口特征，而且还能更深入地了解个人用户的亲缘关系。 利用大数据，企业可以发现常见的购买模式，调整服务，最终扩大忠实消费者的基础。 4.定价 作为营销组合中最相关的要素之一，定价一直是一个需要仔细监测和分析的课题。 营销人员总是在寻找一种使用大数据量的方法，而大数据量每秒钟都会被制作出来。随着数据科学的发展，现在有可能分析大部分的材料，并最终将其转化为富有成效的营销策略。大数据世界很快就会出现新的特性。
使用原则 3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的，4个扩展性原则可以按需选择。 3个基础原则 结构清晰：表名、字段命名没有歧义，能一眼看懂 唯一职责：一表一用，领域定义清晰，不存储无关信息，相关数据在同一张表重 主键原则：设计不带物理意义的主键，有唯一约束，确保幂等 4个扩展性原则 长短分离：可以扩展，长文本独立存储，有合适的容量设计 冷热分离：当前数据与历史数据分离 索引完备：有合适的索引方便查询 不使用关联查询：不使用一切的SQL Join操作，不做两个表或者更多的关联查询 select.s.shop_name,o.id as order_id,o.total_amount from shop s,order o where s.id = o.shop_id 3个完备性原则 完整性：保证数据的准确性与完整性 ，重要的内容都有记录 可追溯：可追溯创建时间，修改时间，可以逻辑删除 一致性原则：数据之间保持一致，尽可能避免同样的数据存储在不同表中
制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。 笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品 ，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。 借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段 大数据的实时性与实效性，給企业的生产质量管理提供了质的飞跃。
这些流行和新兴的 EA 工具为企业提供了支持企业架构和数字化转型所需的一切。 企业架构系统并不总是必不可少的。 所有人都依赖系统中的数据作为快速决策的跳板。 许多工具使用 ArchiMate，这是一种开放式建模标准，旨在捕捉企业架构的大部分复杂性。它旨在与 TOGAF 开放框架密切合作。 18 大企业架构工具 Ardoq Atoll Group SAMU Avolution Abacus BOC Group ADOIT BiZZdesign HoriZZon Capsifi Clausmark Mega Hopex Mega 构建了 Hopex 平台以支持对企业应用程序进行建模，同时了解它们支持的业务工作流程。数据治理和风险管理是等式的重要组成部分。 Quest Erwin Evolve Quest 的 Erwin Evolve 工具最初是一个数据建模系统，后来发展为提供企业架构和业务流程建模。
近日，中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet硅谷动力联合发布了2018大数据独角兽企业排行榜。 随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、人民生活都产生了重大影响。 在数字化的今天，产业转型升级的起点正在形成，大数据异军突起，蕴藏着诸多机遇。借助资本的力量，数据与技术的魅力正在这些“独角兽”身上激荡出别样的风采。 ? 主流舆论对于独角兽的关注，似乎在歌颂一个个成功崛起的初创企业的光与热，但我们更愿意将其定义为鲜活的、充满活力与正能量的团队，我们想寻找那些在行业中不断打磨与成长的新星。 互联网行业是中国诞生独角兽最多的领域，借助这一基础设施，以数字金融、云服务、Saas为代表的企业正在崛起。
数据的重要性在当今已经无需在多言，所有的企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务的发展。 但是，很多企业信息化管理者依然存在对于数据智能，数据驱动的一些误解，这些误解会让企业的数据利用陷入深渊，看看您碰到了哪些？ 但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区：”先建设应用，再考虑数据利用“。 现在，每个企业都意识到，数据是企业的核心资产，应用是采集和利用这些资产的工具。 这就包括企业的数据资产目录的规划设计，企业的数据利用场景的规划和数据的存储，处理分析这些数据的技术平台的需求规划等。
数据来源：某国内SaaS公司财报 随着精细化运营越来越受到企业重视，SaaS市场无疑是一块巨大的肥肉。但是，如果不能解决规模化盈利的问题，那这块肥肉就只能“看得到，吃不到”。 其实，重点并不是做不做小企业生意，而是“怎么做，以及为什么是我来做”。 ? 大企业和小企业的痛点 大企业往往度过了求生存的阶段，并且具备了一定的规模。考虑到规模效应，各环节的精细化运作是必要的。 对于大企业来说，不缺人不缺钱，对于业务管理，他们有自己的方案，只是希望软件供应商提供专业的产品和服务而已。 当然，大企业的流程往往受制于自身的实际情况，比如创始人的思路、企业所处的市场环境等。 总之，小企业和大企业就像两种“生物”，SaaS公司在产品、销售、服务等多个环节都需要区别对待。 ? ? 大企业市场怎么做？ 大企业的需求可以简单划分为两个层面： 战略层和策略层 执行层与数据层 对于SaaS公司，执行层与数据层是相对适合的需求层面。要经营好这个层面，我建议的策略是“工具升级、人才降级”。
随着企业数字化转型步伐的加快，混合办公模式和自带设备办公模式的广泛采用，数据量将进一步增加，并分散在各地，这使得传统的数据存储、管理、安全的方法，给企业带来了诸多挑战。 那么，企业将如何应对这些挑战？ 此外，在疫情期间，企业设备的短缺使许多员工开始使用自带设备，使得数据泛滥进一步扩大至以前不在企业网络中的个人设备。 企业只有清晰地认识自己的数据，才能最大程度地运用它们，包括由远程办公产生的数据。 然而，随着数据量的增加、企业上云、物联网的发展，数据的分散式存在和存储将使传统型方法给企业带来诸多挑战。 腾讯安全《2022产业互联网安全十大趋势》报告指出，随着社会数字化转型，为促进数据安全高效可控地流通和增强公众信任，隐私计算技术将发展成为不可或缺的存在，有数据的地方就会有隐私计算。 由于个人设备和家庭工作环境缺乏先进的企业级安全检测和预防措施，企业必须为其关键业务数据、保密数据和重要数据寻找合适的安全、隔离和备份方法。
业要实施大数据战略，需要从五大方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。 有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面，我们就能更清楚地知道：需要哪些数据，什么数据是企业现在拥有的，什么数据可以通过合作产生，什么数据需要外部整合，什么数据需要进行购买或投资。 而中央数据部门的数据能力要求较为复杂，包括六大方面的能力，即数据分析、用户研究、数据产品、算法工程、数据统计和数据平台。 在此，我们介绍中央数据部门六大方向的能力要求： （1）数据分析团队负责公司级的业务数据体系梳理和建设、公司级的业务专题数据分析和收入分析。 总之，企业要启动大数据战略，要想让大数据提升企业运营效率以及提升业务绩效，需要从大数据整体规划、高层团队的CDO设立、组织结构的调整和优化、大数据团队的架构和企业文化与制度等五大方面，制定符合企业情况的执行方案
然而，企业只有高效管理这些数据，才能在新的应用和云计算领域立于不败之地。 下面让我们一起来看看当今企业在数据库领域面临的五大挑战： 配置数据资产 接近80%的开发者和IT专业人员认为，数据库资产配置是当前的主要瓶颈之一，开发人员需要更灵活地加快这一过程。 这种缺乏战略规划的行为也很容易造成数据库性能低下，并且带来很大的安全风险。 快速增长的数据 业务转换和数据的爆炸式增长使得企业很难高效地管理它们的数据存储和管理需求。 虽然大部分企业的IT基础设施仍停留在以往建设水平，但也有许多企业正在迁移到云或者混合云上，把云作为当前数据管理的一种解决方案。 数据的爆炸式增长，使得企业需要采取更具有战略性的方法来管理和维护好数据库。这对企业的快速壮大和扩张也至关重要。
·大数据治理或竞争优势 Schroeder认为2017年数据治理和数据价值之争将点燃。企业拥有大量客户以及合作伙伴信息。 领先的企业将把他们的数据分类成“规范使用案例”和“非规范使用案例”两个类别来应用。规范使用案例数据需要治理；数据质量和线性关系使其可以产生报表，并且跟踪数据进行各种转化及追溯来源。 ·公司将关注业务驱动型应用，避免数据湖陷入困境 Schroeder表示在2017年，企业机构将从“构建未来”的数据湖应用转向业务驱动型数据应用。 ·无处不在的现代数据连接 对于那些以数据致胜的企业来说，应用和数据需要连接到同一个平台或者架构，这是2017年现代数据应用的基石。现代数据应用非常便携、集成性高以及互联。 ·企业级云应用导致混合云致胜 很多已有平台上建立了数据库的大型企业宁愿放弃也不愿交换其数据库。混合数据架构可以涵括已有数据库，同时允许企业同时利用云应用，这将成为这些企业的主要关注点。
考虑到众多企业开始意识到数据的社会与经济价值，而处理相关数据任务亦存在着巨大挑战，因此合格的数据科学家开始成为人才市场上的热门资源。 数据科学并不属于什么全新学科，但其最近却随着大数据技术的快速发展而日益得到关注。顾名思义，数据科学的主旨在对研究数据——更具体地说，用于指导如何更有效地理解、存储及操纵数据。 考虑到众多企业开始意识到数据的社会与经济价值，而处理相关数据任务亦存在着巨大挑战，因此合格的数据科学家开始成为人才市场上的热门资源。 ? 通常来讲，获得数据科学硕士等高级学位足以把大家送入相关职位。 1 数据科学家 人才市场招聘信息中给出的头衔通常为“数据经理”或者“统计学家”等。 无论具体名称如何，数据科学家们需要利用自己的数学及编程技能对数据进行直接处理。 2 数据工程师 数据工程师又被称为数据架构师或者数据库管理员，其职能与真正的数据科学家略有区别。
此外，这些服务价格非常低廉，许多都提供高级功能，可以增强企业的数据可用性和安全性。 ? 为企业提供的最佳在线备份服务，具有为业务部门提供服务的基础设施、工具和可靠性。 为企业选择云备份服务的提示 •在选择云备份供应商之前考虑自己的需求。企业是否需要一个全面的解决方案来备份组织中的全部数据? 企业使用的任何云备份服务都需要具有与其他系统相同的安全级别。 •仔细选择数据中心备份位置。如果企业的供应商的云数据中心距离主站点太远，则可能会因问题而出现延迟。 它拥有庞大的客户群，包括消费者和企业，还提供低成本的云存储。它在服务器上存储了超过750 PB的数据，并赢得了多个奖项。但是，此服务仅适用于个人电脑，不适用于企业服务器或存储在云中的数据。 它侧重于帮助企业保护和管理位于许多不同位置的二级数据。
根据IBM的2019年数据泄露成本报告，美国数据泄露的平均成本为819万美元。公司平均需要206天才能识别出泄露，尝试解决这些问题则平均需要38天。 这些统计数据和其他数百起有关网络犯罪的数据都非常醒目。网络攻击已不可避免，这是开展业务需要承担的另一成本。但是，企业可以采取很多措施来降低风险，特别是在漏洞管理方面。 企业必须不断扫描才能防护。幸运的是，新的漏洞管理解决方案可以在不影响网络性能的情况下更快，使大规模扫描变得更快、更容易，因此，企业没有充分的理由偷懒。 误区2：漏洞=修补 许多人将漏洞等同于修补。 在传统逻辑中，一般认为最严重的漏洞需要立即引起注意，但问题在于网络犯罪分子已经意识到了这种想法，于是他们反而开始攻击处于中间级别的漏洞，这些漏洞没有那么吸引企业安全人员的注意力，没有被全天候地进行加急补救 将它们视为较低优先级，或者由于时间或资源不足而让漏洞管理陷入困境的这些行为都为网络攻击打开了大门，从长远来看，最终使企业的工作成倍增加，更不用潜在地造成的经济损失。
导读：企业数据治理的9个要素。 作者：用友平台与数据智能团队 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 知名咨询公司Gartner的调研显示，在实施数据治理的企业中，有34%的企业数据治理处于良性建设阶段，有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果 ▲图3-2 企业数据治理的9个要素 01 数据战略 很多企业都说自己重视数据，但是能规划出明确的目标、范围、实施路径并具备可执行数据战略的企业却很少。 企业需要进行组织机制转型，追求精简和灵活，明确各部门在企业数据治理中的角色、定位、职责和分工，以满足数字时代企业数据治理组织建设的要求。 涉及的数据治理技术主要包括数据建模、数据标准、数据质量、数据安全、数据集成、数据处理、数据使用等。 企业的数据治理应做好全面规划，结合企业实际业务需求选择合适的技术路线，有条不紊地推进。
他们在合作伙伴的帮助下快速发展，将生产外包给其他企业，不花费太多的推广资金就能创立起企业品牌。大企业通过其自身的风险投资基金和企业孵化器来获取独角兽企业才拥有的优势。 例如，Palantir，一家从事数据挖掘的创业企业，即便现在公司员工数量已经超过1500人，公司首席执行官Alex Karp也要亲自招聘新员工。 他实现了其他中国企业无法达到的目标：在全球无人机领域大疆是绝对的领导者。直到今天，还和2006年一样，汪涛还是把企业当成是其个人企业。每当他觉得大疆公司遭到抨击时，他都会给予回击。 大疆无人机 汪涛并不是异类，其他成功的创业企业也都如此。他们都将自己个人喜欢的事情或从个人遇到的问题出发创立了各自的企业。 那么，你应该将大企业变成是创业企业么？ 或许不。投资于创业企业肯定是个好主意，但是经营很多种业务可能对很多公司来说有点太过了。
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