企业大数据案例分析

关于运输的数据场景到底有多重要呢？将自己定位成“大自然搬运工”的农夫山泉，在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元的550ml饮用水，其中3毛钱花在了运输上。在农夫山泉内部，有着“搬上搬下，银子哗哗”的说法。如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。

基于上述场景，SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。

在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相的产品（350ml饮用水），在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通常的做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。”

这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决

互联网技术、移动计算技术、传感器网络技术将地球变成一个连通的“地球村”;电子商务、电子政务等服务将实体社会的个人行为模式转换为电子化虚拟社会的信息流;经济全球一体化进程的发展推动大型企业、跨国企业进行深刻的信息化改造。随着人类与经济实体越来越多地依赖于信息技术,数据爆炸带来的大数据远远超过过去几十年的总和。

金融企业大数据技术选择策略口文/中国人民大学王珊张延松

北京人大金仓信息技术股份有限公司冷建全

术、数据管理技术、并未发生本质的变化，但由于数据量 数据处理技术、数据的增长超过了构建数据仓库的传统数

分析与挖掘技术等方据库技术的管理能力，传统数据仓库面均难以实现从传统技术因为难以适应大数据管理能力的的企业级大数据到互需求而转向 Haop和 N S L解决方 do oQ联网时代大数据的案。但 H d o a op和 N S L技术相对于 oQ技术跨越。虽然以数据库在安全性、存储效率、处理性G ol oge为主导提出

能等方面还有较大的差距，因此更适

的云计算 MaR dc合于互联网上的低安全性级别的大数 p e ue技术被大型互联网企据处理。对于高安全性级别的金融等国家基础行业的大数据处理来说，其

和风险评估中需要高性能的实时分析生 10多名。 0出曦数

互联网技术、移动计算技术、传感器网络技术将地球变成一个连通的“地球村”;电子商务、电子政务等服务将实体社会的个人行为模式转换为电子化虚拟社会的信息流;经济全球一体化进程的发展推动大型企业、跨国企业进行深刻的信息化改造。随着人类与经济实体越来越多地依赖于信息技术,数据爆炸带来的大数据远远超过过去几十年的总和。

金融企业大数据技术选择策略口文/中国人民大学王珊张延松

北京人大金仓信息技术股份有限公司冷建全

术、数据管理技术、并未发生本质的变化，但由于数据量 数据处理技术、数据的增长超过了构建数据仓库的传统数

分析与挖掘技术等方据库技术的管理能力，传统数据仓库面均难以实现从传统技术因为难以适应大数据管理能力的的企业级大数据到互需求而转向 Haop和 N S L解决方 do oQ联网时代大数据的案。但 H d o a op和 N S L技术相对于 oQ技术跨越。虽然以数据库在安全性、存储效率、处理性G ol oge为主导提出

能等方面还有较大的差距，因此更适

的云计算 MaR dc合于互联网上的低安全性级别的大数 p e ue技术被大型互联网企据处理。对于高安全性级别的金融等国家基础行业的大数据处理来说，其

和风险评估中需要高性能的实时分析生 10多名。 0出曦数

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工业大数据研究综述

摘要：随着工业4.0时代的到来，工业领域将会以想象不到的速度创新，呈现出新的技术、新的产品、新的服务和新的业态。各行各业的决策正在从业务驱动转变为数据驱动。事实上，无论是工业4.0、工业互联网还是中国制造2025，其主要特征都是智能和互联，主要都在于通过充分利用信息通讯技术，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。工业大数据的应用，将成为未来制造业创新的关键要素，也是目前全球工业转型必须面对的重要问题。 关键字：工业4.0；工业大数据；价值创造 中图法分类号: TP311

A Summary of the Research on Industrial Big Data

Abstract: with the advent of the 4 era of industry, the industrial field will be the speed of innovation, showing a new technology, new products, new services and new formats. Dec

大数据时代Is coming……

大数据时代 认识大数据 大数据带来的变革 大数据背景下的企业管理

大数据的商业价值 大数据的风险

大数据

何为大？—数据度量 1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

大数据 《红楼梦》含标点87万字(不含标点853509字) 每个汉字占

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

智能制造基础之工业大数据

作者：王建民

来源：《机器人产业》2015年第03期

智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。制造业向智能化转型的过程中，将催生工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是目前全球工业转型必须面对的重要课题。

2012年，通用电气公司（GE）首次明确了“工业大数据”的概念，该概念主要关注工业装备在使用过程中产生的海量机器数据。同年，麦肯锡的报告中给出的一个事实也颇为有趣，那就是在虚拟经济占主导地位的美国，其工业界蕴含的数据总量反而是最大的。

文中指出，制造业存储了比任何其他一种行业都多的海量数据——仅2010年，制造业就存储了将近2EB的新数据。工业已经进入“大数据”时代，而他们所控制的数据的体量、多样性和复杂程度，也正以前所未有的速度不断激烈地爆发式发展。

其实，工业大数据就是在工业领域相关信息化应用中所产生的海量数据。需要格外注意的是，工业大数据的“相关应用”不仅应包括生产企业内部和产业链，还应包括客户、用户，以及互联网上产生的相

大数据

大数据的概念

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。

网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易、每一笔输入都是数据，通过计算机做筛选、整理、分析，所得出的结果可不仅仅只得到简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，搜集起来的数据还可以被规划，引导开发更大的消费力量。

大数据与传统数据的区别？

银行做数据业务做了十多年，那么大数据和传统数据的仓库有哪些差异？实际上就是群体和个体的差异。互联网数据完全瞄向个体，数据结构也是精准于个体，而传统的数据面向经营指标、面向群体。

宏观意义上来看，假如小明去了一百次书店，以前要回答的问题是他第一百零一次买不买书，即业绩和经营指标的问题；而现在，互联网关心的是什么？最关心的是他第一百零一次买什么书，需要将什么样的内容推荐给他。这不是一个概率问题，而是一个模糊的程度问题。

要量化这个程度，我们一定要基于个体，而不是基于群体的共性描述。传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一类规则制订套餐给他们；而在互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进行精准匹配。有电商说他们要做到一百万用户要有一百万个商店，特别是在移动的小屏幕上，三次点击以后就会

范文范例参考

大数据时代的数据概念分析及其他

一、概念：

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念:

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety

2017年电子烟行业大数据报告简介，电子烟品牌数据分析简介

2017年电子烟行业大数据报告

【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告

【交付时间】7-10个工作日，提供预订，目录供参考

【报告定价】￥5000.00（共五部分）

【发布机构】中国互联网大数据研究院（ICIBD）、鹿豹座数据研究院

【报告格式】PDF/PPT版（限一份）

【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示

【售后服务】1年2版，目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。

【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络

【工作时间】周一至周六（早08:30——晚18:00）

数据来源与研究方法：

中国互联网信息中心（CNNIC）、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料；

国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料；行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料；

搜索引擎大数据、电商大数据、权威信息平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料；中国互联网大数据研究院（ICIBD）对电子烟产品长期监测采集的数据资料；

研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证；电子烟行业公开信息，行业资深专家公开发表的观点；

电子烟业内大型企业及上、下游企业的

XX市体育大数据平台

解决方案

XX有限责任公司

1

XX市体育大数据平台解决方案

目录

1

体育大数据平台项目概述 ......................................................................................................... 6 1.1

建设背景 ................................................................................................................................. 6

1.1.1 体育产业大数据的意义 ................................................................................................. 6

1.1.2 “大数据”是体育产业崛起“良机”.............................................................................. 6 1