大数据创造价值的多种方式
可以通过多种方式创造价值，我们已经发现五种可广泛适用的利用大数据的方式。这些方式提供变革性的价值创造潜力，并对组织应如何设计、组织和管理具有重要影响。例如，在可能进行大规模试验的世界中，企业营销职能和活动将如何演变？业务流程将如何变化，企业将如何评价和利用其资产（尤其是数据资产）？企业获取数据的便利以及分析数据的能力是否可能带来比品牌更大的价值？现有的何种业务模式可能会中断？（例如，在数据极其透明的世界中，建立在信息不对称这一基础上的行业--例如各种类型的经纪商--将会面临什么状况？）与遗留业务模式及基础设施紧密联系的现有组织，如何与那些能够迅速处理并利用很快就容易获得的详细消费者数据（例如，人们在社交媒体中说到的或者嵌入式传感器报告的消费者）的、灵活的新兴进攻者竞争？随着客户由于掌握了数据（例如不同竞争对手之间的价格和质量比较）而增强了实力，当盈余开始从供应商向客户转移时，会出现什么情况？
& 创造透明度
仅仅让相关利益相关方能够更加容易地及时获取信息，就可以创造巨大价值。例如，在公共部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据可大大降低搜索和处理时间。在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显着缩短产品上市时间并提高质量。
让人们能够通过试验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。
随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，它们可以（以实时或接近实时的方式）收集更多方方面面的准确而详细的绩效数据，从产品库存清单到人员病假天数。IT使得各组织能够记录各种过程，然后安排对比实验。运用数据分析绩效变化情况--不论是自然发生的、还是通过对比实验形成的--然后了解其根源，可以让领导提高业绩水平。
将人群进行细分以便定制行动方案
&&&大数据使得组织能够进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足这些需求。这一方法在营销和风险管理领域广为人知，但是，在其他领域，也可以具有革命性--例如，在公共部门如何以同样的方式一视同仁地公平对待所有公民。甚至在消费品和服务领域，那些已经运用细分方法多年的企业正开始部署越发尖端的大数据技术，例如将客户实时微观细分以便锁定促销和广告方式。
通过自动化算法取代或支持人为决策
尖端的分析工具可以大幅改善决策过程、实现风险最小化，以及揭示本来隐藏着的洞见。这种分析工具对于从税务机关（可以运用自动化风险引擎来标注需要进一步调查的人选）到零售商（可以利用算法来优化决策过程，例如，根据实时店内及在线销售来自动微调库存和定价）在内的各种组织都有用途。有些情况下，决策未必会自动化，而是由于分析整个巨大的数据库而扩大化--使用大数据技巧和技术，而不是个人使用电子表格就能处理和理解的较小样本。决策过程可能再也不会是原来的样子了；有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更好的决策。
用新业务模式、新产品和服务进行创新
&&&大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。制造企业利用从实际产品的使用而获得的数据来改进下一代产品的开发，以及创造创新的售后服务。实时位置数据的出现已经创造了一套全新的基于位置的服务--从导航到根据人们在何处以及如何驾车进行财产和人身伤害保险的定价。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。成都众软科技用大数据为企业创造价值
作者：佚名
分类 : 新闻中心
　　近年来，全球整体的经济不甚景气，在全球经济增速普遍下滑的背景下，对于来说，必须依靠来进行企业转型升级，或许就是优质的工具之一，依托海量的大对整个企业进行优化转型。要想在行业内崛起和领先，不被打垮，就要走在时代前沿，利用大数据技术优势来提高生产效率，实现华丽转型。
　　大数据分析离不开海量的数据，同时这些数据要具有质量，只有海量的并且有质量的数据才能保证分析的结果真实并且具有价值，然后运用到学术研究和企业生产上都会产生意想不到的惊喜。我们怎样搜索数据了？举个例子，当我们上网会搜索一些关键词或者其他输入语义，我们就可以根据用户的习惯，分析，判断用户的需求，从而实现更好的用户体验。当我们听歌，系统会匹配我们喜欢歌曲的风格和明星，让客户感受度爆棚。
　　大数据分析的意义在于预测未来，从大数据中挖掘特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。成都众软科技可以帮助企业汇集生产、设备及外部数据，然后建立预测模型，预测产品的生产数量、频次、预测原料的领用、水电的耗费等，最后建立起分类模型，对产品的优劣根据生产数据预判，对设备的维修与否进行预判，大大提高了企业的生产效率，降低了企业的开支成本。众软科技已经与许多企业合作，正是通过这样的大数据分析来为企业创造价值。
　　成都众软科技，已经为数百家企业提供过软件相关服务，公司在大数据、等领域，更是有着专业的研究。现在公司开通了绿色服务通道，特别为可以直接提供优惠的合作服务。
[ 责任编辑：武泽印 ]
比特网 17:58:32
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2017年以来，建筑市场主要材料价格明显增长，建设成本直线上升。为维护发承包双方的合法权益，合理降低工程建设材料价格异常波动带来的风险，潍坊市定额办多次调研，广泛征求意见，出台《潍坊市住房和城乡建设局关于加强工程建设材料价格风险控制的意见》。
根据《关于开展2017年度工程造价咨询企业营业收入百名排序工作的通知》（皖价协〔2018〕3号）的要求，我们在2017年度造价咨询收入统计报表数据的基础上，组织对企业百名排序的申报材料进行了审核。经公示后，现将2017年度工程造价咨询企业营业收入百名排序名单予以公布。
为满足装配式建筑工程计价需要，合理确定和有效控制工程造价，推进建筑产业现代化发展，结合我市实际，重庆市城乡建设委员会编制了2018年《重庆市装配式建筑工程计价定额》（以下简称本定额），现予以颁发，并将有关事宜通知如下。
为做好会员服务，推动工程造价咨询企业提升核心竞争力，中价协于-15日在北京召开工程造价咨询企业核心人才培训班，来自全国工程造价咨询企业法定代表人或技术负责人约300人参会。
6月27日，广西建筑信息模型（BIM）技术应用费用计价参考依据评审会在南宁召开。自治区住房城乡建设厅标准定额处处长林成出席评审会并讲话，阐明了我区出台建筑信息模型（BIM）技术应用费用计价参考依据的必要性以及评审的重要意义。
今年3月，我市《以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划(年)》中提出，到2020年，重庆大数据智能化创新驱动引领发展作用将显著提升，智能产业体系基本建成，大数据智能化应用更加广泛深入，基本建成全国一流的大数据智能化应用示范之城。
按照福建省工程造价计价格式调整要求，我站对工程造价计价调整的内容涉及相关的工程造价电子数据交换导则进行修订，未变动的内容仍按原导则执行，修订的《福建省建设工程造价电子数据交换导则（2017版第3次修订部分）》，现予以发布。
厦门市造价站受厦门市建设局委托，根据相关文件要求开展建设工程合同履约监督检查，现将2018年5月检查情况通报如下。
随着大数据应用的日渐普及，如何更有针对性地采集大数据，如何深入挖掘大数据的价值，如何将大数据变现，正在成为业界关注的焦点。与此同时，数据安全、数据流通等问题也日渐凸显。
近日，湖北省工程造价数据监测工作培训会在武汉召开。住房城乡建设部标准定额司副司长王玮出席会议并讲话，厅党组成员、总规划师童纯跃对全省工程造价数据监测提出工作要求。
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大数据分析：用互联网思维创造惊人价值
《大数据分析：用互联网思维创造惊人价值》重点阐述如何通过大数据分析从企业数据资产中创造商业价值，也即起始于一个业务目标或问题的分析，将分散的不同数据源整合在一起，对未来做出预测，以可衡量的结果引导商业行动。全书内容丰富，共有19章，各章之间既相互承接亦单独成文，总体内容如下：商业分析概述；基于数据管理基础，如何开展商业分析的流程；各种分析技术和实践；分析沟通、创新及分析未来展望。 《大数据分析：用互联网思维创造惊人价值》两位作者在超过50个国家有20年左右的分析实践经验，因此本书的实用性和可操作性很强。另外，《大数据分析：用互联网思维创造惊人价值》并非专业性很强的技术书，而是一本企事业单位经营管理人员、市场营销人员和其他对数据分析感兴趣的人员都可以阅读的通俗易懂的图书。高等院校经济管理、信息管理系统、市场营销、计算机、数学和统计分析等相关专业的师生亦可将本书作为学习参考用书。
大数据分析：用互联网思维创造惊人价值内容简介
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大数据分析：用互联网思维创造惊人价值作者简介
Jean Paul Isson是高级商业分析领域全球知名的专家和演讲者，他是Monster WorldWide, Inc. BI和预测分析部门的全球副总裁，他由零开始建立团队，策划和实现了高级分析和网络挖掘解决方案。加入Monster之前，Isson在Rogers Wireless公司带领全球客户行为建模团队，建立流失模型，并创新性将客户生命周期价值细分模型用于优化业务营销和销售活动。 　　Jesse S. Harriott是Constant Contact公司的首席分析官。之前，Jesse 是Monster WorldWide, Inc.的首席知识官，他助力企业，将年度营业收入从$3亿提升到$13亿。Harriott在Monster创建了国际分析部，并创建了Monster就业指数，指数目前为遍布美国、欧洲和亚洲的几百万人所关注。他还带领过Monster公司的网络分析、商业智能、竞争情报、数据管控、营销研究以及销售分析等部门。Jesse在芝加哥大学授课，被冠以波士顿40岁以下排名前40人物之一。
大数据分析：用互联网思维创造惊人价值媒体推荐
“《高级商业分析取胜》对于帮助领导思考企业如何从数据资产中获取价值一问题极具指导意义，推荐给希望通过分析实现企业转型的任何企业总监阅读。” 　　——Sal Lannuzzi，Monster Worldwide, Inc. 执行总裁 　　“分析革命改变了企业，颠覆了组织的各自为政，并支撑一线员工实现更高效率决策。如果你正在寻找一位夏尔巴人以指导你获取分析的成功，《高级商业分析取胜》定能确保你的企业攀上你的最高峰。” 　　——Christoper Krohn，Restaurant.com总裁和首席营销官 　　“大数据时代，企业要获取竞争优势需具备强大的分析基础。《高级商业分析取胜》赋予企业领导者从数据资产获取最大价值的所有必需方法理论。” 　　——Gail F Goodman，Constant Contact 执行总裁 　　“分析无用的时代已经结束…《高级商业分析取胜》通过娴熟技艺阐述如何利用信息迅速获取商业效果，同时你也就更深刻理解了如何才能让数据为企业创造最大价值。” 　　——Steve Pemberton，Walgreens副总和首席多元官（CDO） 　　“Harriott博士和Isson先生揭示了利用数据赋予企业领导者决策从随性而为向依据分析转型的能力。企业家也能从依赖直觉向依赖分析、预测和效果等坚实基础的转型中而大有所获。” 　　——Steve Pogorzelski，ClickFuel执行总裁 　　“全球所有在健康行业工作的人，跟我30年来所形成的认识一样，对于基于实践的循证医药学指导政策制定和建立防护标准的意义都感同身受。本书既严谨且深入浅出，易于理解，两位作者所提供的应用框架，适用于不同领域，且大有裨益。本书于任何希望借助分析力量解决我们时代大难题的领导者而言，都应为必读之书。” 　　——Paul Farmer博士，哈佛大学Kolokotrones大学教授（哈佛最高荣誉教员），Partners In Health的合作创办人
大数据分析：用互联网思维创造惊人价值图书目录
第1章商业分析的挑战1 　　1.1外部挑战 　　1.2内部挑战 　　关键要点 　　注释 　　第2章商业分析成功基石——BASP框架13 　　2.1商业挑战基石 　　2.2数据基石 　　2.3分析实施基石 　　2.4洞察发现基石 　　2.5执行和测算基石 　　2.6知识共享基石 　　2.7创新基石 　　2.8总结 　　关键要点 　　注释 　　第3章围绕关键商业挑战，组织企业资源31 　　3.1使命陈述 　　3.2商业挑战 　　3.3确定商业挑战咨询流程 　　3.4界定和优化商业挑战 　　3.5商业挑战分析方案 　　关键要点 　　注释 　　第4章大数据和小数据：不同类型的智能45 　　4.1大数据 　　4.2小数据 　　4.3奠定数据基础：数据质量 　　4.4数据源和所处位置 　　4.5数据定义和管控 　　4.6数据字典和数据关键用户 　　4.7数据核查和数据可视化 　　4.8客户数据整合和数据管理 　　4.9数据保密 　　关键要点 　　注释 　　第5章谁在乎数据？如何揭示洞察力69 　　5.1IMPACT闭环 　　5.2好奇害死猫 　　5.3掌控数据 　　5.4寻求意义 　　5.5行动较数据更有说服力 　　5.6“像小鸟一样小口吃进，像大象一样大量排出” 　　5.7结果跟踪 　　5.8IMPACT闭环在行动：芒斯特就业指数（TheMonsterEmploymentIndex） 　　关键要点 　　注释 　　第6章数据可视化：如何直观展示息——CONVINCE框架85 　　6.1表达含义 　　6.2客观性：忠实于数据 　　6.3必要性：切忌好大喜功 　　6.4诚信可视化：尺寸事关重大 　　6.5想受众所想 　　6.6灵活性：不要被1000张图累死 　　6.7关联背景 　　6.8鼓励互动 　　6.9总结 　　关键要点 　　进一步阅读 　　注释 　　第7章分析实施：什么可行，什么不可行101 　　7.1分析实施模型 　　7.2愿景和使命 　　7.3战略 　　7.4组织协同 　　7.5人力资本 　　7.6指标和测算 　　7.7流程整合 　　7.8客户体验 　　7.9技术和工具 　　7.10变革管理 　　关键要点 　　注释 　　第8章客户之声的分析和洞察117 　　8.1客户反馈无价 　　8.2制定有效客户之声计划 　　8.3客户之声战略体系和关键要素 　　8.4VOC方案的常见缺陷 　　关键要点 　　进一步阅读 　　注释 　　第9章数字分析的有效运用147 　　9.1数字分析的战略和战术应用 　　9.2数字分析概念理解 　　9.3数字分析团队：人员是分析成功的最重要条件 　　9.4数字分析工具 　　9.5高级数字分析 　　9.6数字分析和客户之声 　　9.7网站分析和登录页面优化 　　9.8行动号召：统一传统和数字分析 　　关键要点 　　进一步阅读 　　注释 　　第10章有效的预测分析——什么有效，什么无效177 　　10.1何谓预测分析？ 　　10.2揭示阶段 　　10.3预测阶段 　　10.4优化阶段 　　10.5不同商业问题的不同应用 　　10.6金融服务行业先锋 　　关键要点 　　进一步阅读 　　注释 　　第11章应用于人力资源的预测分析197 　　11.1职能机构 　　11.2评估：超越人事 　　11.3规划变动 　　11.4资格与能力 　　11.5生产 　　11.6HR过程管理 　　11.7人力分析和预测 　　11.8通过预测提升人力 　　11.9什么更有用？ 　　11.10价值层次 　　11.11HR报告 　　11.12通过分析，HR取胜 　　注释 　　第12章社交媒体分析219 　　12.1多维的社交媒体 　　12.2理解社交媒体分析：有用的概念 　　12.3社交媒体是围绕品牌还是直接回应 　　12.4社交媒体的“品牌”和“直接回应”分析 　　12.5社交媒体工具 　　12.6社交媒体分析技术 　　12.7社交媒体分析和隐私 　　关键要点 　　注释 　　第13章竞争情报分析239 　　13.1竞争情报界定 　　13.2竞争情报分析成功的法则 　　关键要点 　　第14章移动互联网分析251 　　14.1移动互联网分析的概念 　　14.2移动互联网分析与网站分析有什么不同？ 　　14.3测量移动互联网分析的重要性 　　14.4移动互联网分析工具 　　14.5移动互联网分析助力业务优化 　　关键要点 　　注释 　　第15章有效的分析沟通策略267 　　15.1沟通：分析人员与高管之间的鸿沟 　　15.2有效的分析沟通策略 　　15.3分析沟通提示 　　15.4利用移动商业智能进行沟通 　　关键要点 　　注释 　　第16章商业绩效跟踪——执行和测算283 　　16.1分析的基本问题 　　16.2分析执行 　　16.3商业绩效跟踪 　　16.4分析和营销 　　关键要点 　　注释 　　第17章分析和创新301 　　17.1创新是什么？ 　　17.2对高级分析的要求 　　17.3分析创新的构成 　　17.4分析和创新结合 　　关键要点 　　注释 　　第18章非结构化数据分析：下一个前沿315 　　18.1什么是非结构化数据分析？ 　　18.2非结构化数据分析产业 　　18.3非结构化数据分析的使用 　　18.4非结构化数据分析如何起作用 　　18.5为何非结构化数据分析是下一个分析前沿？ 　　18.6非结构化数据分析的成功故事 　　关键要点 　　注释 　　第19章分析的未来333 　　19.1数据价值不再 　　19.2预测成为新标 　　19.3社会信息处理和分布计算 　　19.4机器学习获得进步 　　19.5传统数据模型演变 　　19.6分析能为非分析人员所用 　　19.7数据科学成为专门部门 　　19.8以人为中心的计算 　　19.9解决社会问题的分析 　　19.10基于位置的数据大爆炸 　　19.11数据隐私冲突 　　关键要点 　　注释 　　译者后记345
．中国图书网．[引用日期]
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