IPO咨詢公司-IPO上市服務-細分市場研究什么是大數據
相較于傳統數據分析，大數據的體量之大不能在世界任何一臺服務器上存儲，數據流不間斷的以非結構性方式而不是靜態行列式得被收集與分析，目的是提供更好的數據產品應用。
企業需迎合時代趨勢，擁抱大數據
萬物互聯，大數據時代已到來。 除常規數據，各類新數據源，含視頻，圖像，文字等非結構化格式數據都能被分析和研究。數據量的大小并不重要，重要的是如何將數據轉化為新 觀點，新創意 或商業價值。
不同行業對于大數據的應用和需求不同
我所在的醫藥營養品行業目前正處在建立CRM大數據的轉型期。我們對于大數據的應用價值側重在如何創造吸引客戶的產品和完善客戶服務上。如何通過大數據分析開發更多的新客，如何提高現有客戶的復購率，是我們在思考的問題。
企業內不同的職能部門對大數據的需求也不同
對于媒體購買部門，為觸達更精準用戶，我們不斷學習和研究如何更好利用阿里巴巴全域營銷平臺和騰訊精準數據營銷工具，優化廣告投放精準度，監測媒體投資回報。同時在電商銷售平臺，通過數據銀行供應商分析人群畫像，挖掘潛在用戶，擴大站內影響。
企業對于大數據策略的投入程度究竟要多大
作為500強公司之一，從17年年初就我們就啟動了大數據的基礎架構轉型，全程由麥肯錫咨詢公司參與指導，投入成本非常高，收效卻不明顯。新模型僅打通了與公司CRM傳統數據庫對接，但并未在此平臺基礎建設上提出更創新的產品和服務，對于外部數據的采集能力也有限。問題出在哪里?
如何將大數據轉化成產品
領英在大數據方面的成功應用在本書不同章節中被多次提及。它的一個具有實驗價值的特定產品“你可能認識的人“，使用了多種維度建立新的聯系，為其帶來了許多新用戶。當我發現許多多年未聯系的校友出現在推薦名單里時，我都覺得不可思議。
原來還有個職業叫數據科學家
對于像我這樣的外行人而言，原以為企業常規的IT部門就能擔負起大數據研發的責任。然而書中提及數據科學家的這一角色顛覆了我對IT的理解，同時也對現在部分IT同事的工作有了基本的概念和區分。
DELTA模型，數據轉型的5要素
數據，企業，領導力，目標和數據分析師是數據轉型的5大要素。新型數據管理方式，企業對于大數據的定位，大數據領導者的冒險精神，明確應用目標及合格的分析執行人才是在企業轉型時的關鍵因素。感覺公司目前的項目領導者在內部溝通和創新經驗上都非常不足。
大數據技術有哪些
非專業人士如我只能簡單理解一些基本大數據技術，記住一些基礎的專有名詞如大數據堆棧，Hadoop的非結構性數據存儲與集群處理能力，機器學習，可視化分析，自然語言處理等，幫助自己與IT部門溝通需求時有較為準確的表達和理解。
敢于構想未來，大膽創新
無人駕駛，人臉識別，人機對話等智能場景都是大數據創新的成果。試想某一天當人們戴著24小時監測人體健康各項機能的手表提示用戶人體微量元素開始缺失，或者通過人臉識別啟動手機時被同時告知不同部位發痘預示著某種病兆時，自動推送對癥的營養補充劑，那全民大健康的愿景也就指日可待了。