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数据货币化”战略的五要素

当今,在认知计算时代下的数字化商业模型中,数据带来了新的收入流。如果一个公司能够高效地利用数据,那么认知计算学就能为其带来额外的收入流。 在大数据中,我们称之为“数据货币化”。 2 发现数据集特点——原始数据or修正数据?内部数据or外部数据数据货币化并非仅仅是储存和出售数据数据货币化对数据分析过程、分析结果和合作伙伴都有一定要求。 4 数据服务与商业模型 要落实数据货币化战略就必须选择合适的商业模型,建立有力的战略联盟,找到靠谱的合作伙伴。 很多公司专门做高级大数据服务。 5 确立技术战略——Hadoop、Spark和IBM Watson数据平台 开源技术为公司企业在数据货币化的发展中提供了有力支持。越新的数据,价值越高。 理想的大数据环境是由开放标准驱动的,并且是鼓励合作的。Hadoop、Spark和IBM Watson等大数据平台可以为数据货币化战略奠定坚实的基础,帮助企业迅速地实现数据的货币化。

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数据战略」业务成果驱动的企业数据战略

因此,1zb是一个非常的数字。全球数据量一直呈指数级增长。IDC预测,到2025年,全球数据总量将增长到175ZB。您可以很好地想象数据增长的惊人势头(质量*速度)和将导致的大规模业务转型。 业务成果驱动的企业数据战略模型 考虑下面这个框架。您需要融合这三个关键主题来设计数据策略: ? 业务价值驱动因素 您的关键业务价值驱动因素将影响您的企业数据战略。 如何融合情感洞察力和经验数据,并利用这些信息推动卓越运营? 如何使用数据来设计业务战略以推动业务成果? 大数据管理 过去几年中,许多组织都在这方面作出了反应。 数据管道和编排 分布式大数据处理 大数据数据库与数据存储 云平台即服务 机器学习与数据科学 分析 随着我们在这个zettabyte时代的快速发展,构建一个数据智能战略至关重要,它将开始塑造一个连贯的大数据管理平台 知识星球 向咖提问,近距离接触,或者获得私密分享。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。

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    快DKhadoop助力实施国家大数据战略规划

    image.png 快DKhadoop助力实施国家大数据战略规划 如若要问当下的互联网行业什么最火,莫过于大数据、区块链。 2017年12月8日,习大大的主持召开的政治局第二次集体学习会议时强调推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施、推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国。 大数据既然已经成为了国家战略数据安全也就直接关系到国家安全!我国的大数据的处理技术相较于国外的虽然起步晚,但我们迈出了坚实的步伐,并且正在迎头赶上! DKhadoop是快搜索的大数据处理平台,有效集成了hadoop生态系统的全部组建,并且进行了深度优化,重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台。 快搜索助力实施国家大数据战略规划,已经相继推出工业企业一体化信息平台、政府一体化数据开放平台解决方案、银行业大数据解决方案、基于人工只能的舆情检测解决方案、智慧港口解决方案、智慧城市解决方案等过个行业的大数据解决方案

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    数据战略数据战略的范围和复杂性

    Wayne Eckerson最近的报告“数据战略指南:每个高管人员需要了解的内容”回答了许多关于数据战略的内容,原因和时间的问题。但是,与所有战略工作一样,数据战略可能是一项庞大而复杂的工作。 当我阅读报告时,我发现自己想知道如何制定环境,实现业务一致性,并在战略制定和实施时推动良好的数据管理实践。图1展示了我的全局图,有助于理解和可视化数据策略的范围和复杂性。 图1.数据战略图 ? 数据战略家必须在数据发现和业务发现的交叉点上工作。数据策略不能孤立地查看数据。必须在业务环境和管理环境中查看它。通过这种图片框架,我们可以开始开发数据策略师应该提出的一些关键问题。 数据管理 相关,可信和管理良好的数据对于有效和成功的业务管理至关重要。高质量数据和现代数据管理实践必须是数据战略的目标之一。 使数据战略发挥作用 一旦开发出来,数据策略就不应该变成没有价值的“货架”。随着商业世界和数据世界的不断变化,战略必须不断发展,必须应用于塑造与日常业务相关的数据维度。

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    数据战略」成果驱动的企业数据战略:工具和技术

    企业数据战略系列的一部分,探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的总体数据战略方面的重要性。 如果没有一个技术路线图,一个支持业务优先级所需的工具和技术的战略视图,就不可能有一个成功的、结果驱动的企业数据战略数据源和存储:数据仓库、第三方数据源、内存数据库、数据湖等。 数据分析:数据质量和过程监控、报告和仪表盘、分析、人工智能(AI)和机器学习 自动化应该是你技术计划的一个重要部分。 如上所述,如果没有定义所需解决方案、用例和实现计划的技术路线图,就不可能有一个成功的数据策略。这是你的战略的基础,骨骼系统。它为您的结果驱动的数据策略提供了它的形状并促进了它的执行。 知识星球 向咖提问,近距离接触,或者获得私密分享。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。

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    数据师的战略

    关于数据师的战略实在有些概念偏颇,为什么还要这么提呢?这里,还是想大家从意识上强化认知企业的数据战略内涵,提出CDO首席数据官所考虑的企业未来的战略设计。 通过分析,大数据战略是以技术进步作为驱动因素的变革要因。注意:这里的大数据战略可不完全是企业的数据战略。企业的数据战略究竟是什么呢? 数据战略的几个阶段 企业的CDO首席数据官负责企业的数据战略开发。从实现数据战略的相关工作内容入手,逐步提升和推进企业的数据战略能力。 数据战略管理 数据战略管理,笔者从战略的管控过程出发,提出数据战略应包含的关键要素有: 数据战略分析 数据战略选择 数据战略实施 数据战略变革 数据战略分析,侧重企业内外部数据环境分析和相对数据竞争优势地位 数据战略选择,则制定数据战略选择方案、评价数据战略选择方案、选择数据战略选择方案。

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    数据分析常用的四战略分析工具

    本文主要介绍4战略分析工具,对于数据分析师而言,这4战略分析工具,频繁会被用到。 还需要注意,这里的结论,一定是根据数据分析定量得出的结果。 销售增长率与市场占有率既相互影响,又互为条件:市场引力,市场占有高,可以显示产品发展的良好前景,企业也具备相应的适应能力,实力较强;如果仅有市场引力,而没有相应的高市场占有率,则说明企业尚无足够实力 下面介绍在企业数据分析中,常见的3种BCG应用场景。 2.1 BCG矩阵及象限特性 ? 以上,就是今天介绍的数据分析常用四战略分析工具,在进行数据分析的时候,离不开这些模型的使用,但各个工模型优缺点分明,选择使用即可。 声明:【原创文章,若要转载,请联系作者,谢谢!】

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    社交媒体战略制定十反思

    如果你在管理公司的社交媒体,就一起来看看以下这10份统计数据带给我们对于社交媒体战略的反思: 1. Twitter上增长最快的用户群体在55-64岁之间 a. 该年龄层用户群在Google+占比54% “社交媒体是年轻人的玩意”,在这份数据面前,这个说法显然站不住脚。你或许需要调整设计媒体战略来符合这样的现状,尤其是,你的目标客户包含这中老年用户! 反思:在社交媒体战略制定中,关注到中老年用户群体,尤其是在Facebook、Twitter和Google+网络。 反思:对比下各个社交平台的用户活跃度数据,再来决定哪个更适合做用户交互类的活动。查看最新Twitter和Facebook的统计数据,显然这两个平台更适合竞赛和调查类的活动。 显然,这份统计数据告诉我们确有此事。18-44岁用户群体中的25%都从未让手机离身,也就是说他们在极少数时间是没有联网的。 ?

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    战略升级!腾讯云数据库五新品重磅发布

    8月28日,腾讯云数据库在京正式启动战略升级发布会。 未来,腾讯云数据库将聚焦云原生、自治、超融合三战略方向,并且面向全球用户同步发布五战略级新品: 数据库智能管家DBbrain 云数据库TBase 数据库备份服务DBS 云数据库Redis混合存储版 数据库自治 ? 数据库智能管家DBbrain 获取信息难、分析信息难、优化手段难是传统数据库时代的三痛点。 随着战略定位的进一步聚焦以及众多新产品的推出,未来,企业上云不仅更为方便,成本也会越来越低。截止目前,腾讯云数据库服务涵盖总计20多种数据库服务。 同时,还在以每年发布5产品、50多个新功能的速度递增。

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    战略升级!腾讯云数据库五新品重磅发布

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    关于数据湖架构、战略和分析的8错误认知

    考虑到数仓、查询引起和数据分析市场的变化在加快,你战略的核心应该是最小化风险和技术债务。 ? 审视现实-Hadoop不是一个数据湖 虽然Hadoop技术可以用于数据湖的构建和运行,但它们并不能反映出所支持的数据湖的基本战略和架构。 认识到数据湖最先反映的是战略和架构,而不是技术,这一点很重要。 错误认知 06:数据湖仅适用于“数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料,你会认为数据湖只有一种类型,看起来像里海(它是一个湖,尽管名字中有“海”)。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是,“大数据”角度给人以一种错觉:数据湖仅适用于里海范围那么数据,这当然会让数据胡的概念令人生畏。 以下是一些例子: 诺的“Caspian”: 就像里海是大片水域一样,这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓,这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。

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    数据战略:从数据大国到数据强国

    新应用新模式层出不穷,大数据产业呈现出蓬勃发展的态势。 毋庸置疑,大数据已成为当代科技前沿热点,是重要的基础性战略资源,其发展为科学研究范式带来了深刻改变,为人类世界创造了更多可能。 以此为契机,《科技导报》策划出版“大数据战略:从数据大国到数据强国”专题,围绕以清华大学大数据研究中心为代表的大数据创新研究平台,总结在大数据基础理论、核心技术与系统、关键领域应用层面取得的研究成果和最新趋势 ,探讨了大数据的认知基础及其分类模型,给出了科学、工程和社交领域的大数据表示模式; 概述了大数据产品发展脉络,讨论大数据产品研发机遇和挑战; 分析了大数据安全的内涵、关键技术及保障机制,指出了大数据产业面临的安全挑战与风险 在大数据时代,系统与软件工程面临2个主要挑战: 系统与软件工程要针对大数据处理与分析需求,开发支持大数据处理各个环节的软件技术与系统; 系统与软件工程实施过程中,会涉及大量具有大数据特征的系统运行过程数据 全文详见《大数据战略:从数据大国到数据强国》,论文发表在《科技导报》2020年第3期。 作者简介 王建民,清华大学软件学院,大数据系统软件国家工程实验室,工业大数据系统与应用北京市重点实验室。

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    全面实施“大数据战略

    对于中国而言,只有将大数据上升为国家重大发展战略、上升为提升国家治理体系与治理能力现代化的层面才会实现“变道超车”。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 然而,相比领先国家,中国仍面临诸多战略风险与挑战阻碍大数据在国家治理层面上的应用: 一是缺乏比较明晰的大数据战略顶层设计,大数据作为战略性资源地位尚未凸显。 五是全球大数据战略博弈升级,我国面临较大数据安全与数据防御风险。当前,借助大数据革命,美国等发达国家全球数据监控能力升级,造成我国数据安全和数据防御风险上升。 美国 “八金刚”几乎渗透到中国政府、海关、邮政、金融、铁路、民航等各个领域,给国家治理带来异常严峻的数据安全隐患。

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    关于数据湖架构、战略和分析的8错误认知(附链接)

    考虑到数仓、查询引起和数据分析市场的变化在加快,你战略的核心应该是最小化风险和技术债务。 ? 审视现实-Hadoop不是一个数据湖 虽然Hadoop技术可以用于数据湖的构建和运行,但它们并不能反映出所支持的数据湖的基本战略和架构。 认识到数据湖最先反映的是战略和架构,而不是技术,这一点很重要。 错误认知6:数据湖仅适用于“数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料,你会认为数据湖只有一种类型,看起来像里海(它是一个湖,尽管名字中有“海”)。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是,“大数据”角度给人以一种错觉:数据湖仅适用于里海范围那么数据,这当然会让数据胡的概念令人生畏。 以下是一些例子: 诺的“Caspian”: 就像里海是大片水域一样,这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓,这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。

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    微信数据分析铺路大数据战略

    在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟,效果却很华丽。    接近微信人士透露,微信公众平台的数据分析并非全部由微信团队开发,而是依托腾讯云的移动分析这款产品。今年6月微信公众账号的数据便已接入腾讯云移动分析平台。笔者估计,或许是数据同步延时造成这种误差。    微信数据分析为腾讯大数据铺路   腾讯拥有最多的社交大数据,前期的思路是用数据分析改善自有产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。 腾讯云移动分析平台已接入了微博、QQ游戏、QQ互联、空间、手机QQ多个平台的数据,现在另外一块相对封闭但是极具价值的微信数据也被打通了。   要深入大数据挖掘还缺少什么呢?只需马化腾“摁下启动按钮”。 大数据并非纸上谈兵,微信数据分析就是小试牛刀的产品,将开启腾讯的大数据淘金之旅。 搜狐IT专栏供稿。 SuperSofter和autocarweekly均是微信第一自媒体联盟WeMedia的成员。

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    美国国防部数据战略(全文)

    美国国防部数据战略的8原则,4项能力,7个目标。 ? 内容提要:美国国防部数据战略 释放数据推进国防战略 美国国防部数据战略通过提供将国防部转变为以数据为中心的企业所必需的总体愿景,重点领域,指导原则,基本能力和目标来支持国防战略和数字化现代化。 国防部副部长:戴维 诺奎斯特 ---- 国防部数据战略 1. 简介 美国国防部数据战略作为国防部数字现代化计划的一个关键组成部分,通过获取准确,及时和安全的数据来增强军事效能,从而支持国防战略。 实现基本功能所需的努力留给未来的数据战略实施计划。 3.1. 体系结构 这一战略强调对数据的访问以及随着技术和数据源的变化而快速调整需求的能力。 目标8:对数据的访问,使用和处置进行全面审计。 5. 战略实施 实施这一战略中的原则是全部门的一项长期努力。

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    数据与中国的战略选择

    科技革命不断推动着产业的发展,只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展,无视变化或拒绝变化的国家或民族将面临停滞和衰落。现在又到了必须选择的时刻。 大数据是大量数据的处理技术,实现了从数据到知识的飞跃。智慧工程基于云计算、物联网和大数据技术,实现完美结合,将数据、知识、设备、网络转换成为智慧。 大数据引领新发展 资源配置实现灵动化。 领土、领海、领空这三领域是传统国际竞争的焦点。 大数据成为关键生产要素。随着大数据时代的到来,数据将如能源、材料一样,成为战略性资源。 如何利用数据资源发掘知识、提升效益、促进创新,使其服务于国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据时代的重要战略课题。 中国的战略选择 扩大人才供给。政府应采取多种措施,扩大大数据相关人才供给。

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    Gartner:2017年十战略技术趋势

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    Gartner:2020年十战略技术趋势

    展望未来,Gartner在本周的IT研讨会/XPO 2019上发布了“2020年十战略技术趋势”的报告。 这些趋势的统一因素就是:技术将对人们产生的直接影响。 Gartner Fellow副总裁David Cearley表示:“将人们置于您的技术战略的中心,突出了技术的最重要方面之一它如何影响客户、员工、业务合作伙伴、社会或其他关键群体。” 以下是Gartner确定的2020年十战略技术趋势: 超级自动化 超级自动化是多种机器学习(ML),打包软件和交付工作的自动化工具的组合。 Gartner表示,到2023年,它预计民主化趋势的四个关键方面将加速发展,包括数据和分析的民主化(针对数据科学家的工具扩展到针对专业开发人员社区的工具),开发的民主化(可在定制开发的应用程序中利用的AI “随着自主化设备的激增,我们期望从独立的智能事物向一堆协作智能事物转变,在这些协作智能事物中,多个设备可以独立于人或人工输入而协同工作,” Burke说,“例如,异构机器人可以在协调的装配过程中运行

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