基于大数据的互联网化
存量经营
文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
基于大数据的互联网化存量经营
随着移动技术的升级和移动终端价格的不断下降，多数市场的移动用户渗透率超过了100%，移动市场的发展重点也从增量发展模式进入存量发展模式。在存量模式的情况下，减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值，成为运营商新型存量经营的重中之重。运营商要建立“以客户价值和体验为中心”的经营模式，依托大数据挖掘存量用户价值，延伸用户非通信价值，进行互联网化经营。
1 移动增量市场经营出现拐点
数据来自2013年德国电信分析报告
中国移动增量市场的饱和点将在2015年前后出现。中国移动市场经历了十几年的迅猛增长期，如今已经进入平稳增长，预计2015年全国移动渗透率超过100%，增长率在6%左右。从韩国经验看，移动通信用户渗透率超过100%以后，净增用户将快速下降。按照目前的中国移动业务发展速度，在2015年前后中国新增移动通信市场空间将出现拐点。
中国4G网络建设和规模商用将弱化中国联通3G优势，显着减少潜在用户的转入。在3G商用以后长达5年的制式红利将随着4G的商用终结，对流量应用存在偏好的用户将在WCDMA网络以外寻找可能的服务替代提供者，这也将进一步压缩增量市场的空间。
中国联通目前的成本比重不能支撑进一步通过高额优惠和补贴开拓新增用户市场。从资本市场的资产盈利能力看，中国联通目前的成本包袱最重，以这样的姿态进入4G时代后，难以再通过进一步的高额终端补贴和产品优惠策略与中国移动、中国电信争夺增量市场。
市场饱和将使运营商对纯新增市场的争夺转为对既有存量市场的争夺。上海移动市场是一个高度发达的市场，渗透率已经达到135%，上海移动电话市场饱和导致新增市场空间越来越小，三家运营商的用户新增主要来自对竞争对手存量用户的抢夺，类似现象将成为全国性的普遍趋势。
新增用户价值贡献下降，发展规模趋稳，继续维持高速业务增长难度较大。从3G商用以来的情况看，新增用户总体数量目前稳定在每月净增400万户的水平，但新增用户ARPU下降明显，造成移动业务总体收入的增长没有出现可持续的上升态势。单纯依靠新增，已经无力维持上海联通继续保持较大的增幅。
移动通信全行业面临来自增量市场的经营压力日益加大。上海联通也面临市场饱和带来的巨大风险，内外的变化和挑战促使上海联通的经营思路和模式转型势在必行。
2 增量经营向新型存量经营转变势在必行
释放存量用户的通信外价值，主要依靠大数据能力变现和现有电信级能力的开放。
从增量经营体系向新型存量经营体系转变，是运营商现实的选择。而现实选择中的三大问题将引导我们进行有效的思考和实践。
问题之一：为什么要进行存量经营
已有存量用户的通信价值尚有巨大可开发空间。随着中国经济的发展，社会购买力的逐年增长和通信消费单价的逐年下跌形成了显着的剪刀差效应，从消费能力看，存量用户具有进一步的通信消费潜能。按国际通行标准，通信消费占人均国民收入的合理比重为3%，预计两年后中国人均国民收入将达到8000美元/年，通信消费合理水平为120元/月，相当于目前全国移动用户ARPU的2~3倍。长期以来中国运营商缺少对用户潜在价值和社会传播价值的二次开发，在客户既有价值、客户潜在价值、客户传播价值的发掘、管理、释放中，同国际发达市场的通行客户价值评价标准存在较大的差距。
国际运营商对存量用户的潜在价值和社交价值的二次开发已经形成常态。把握存量经营的价值规律，尽早实现存量用户潜在消费能力的释放，不仅可以实现收入倍增，而且可以带来良好的社会品牌传播效益，助推经营局面的进一步优化。
国际运营商的存量经营实践和教训已经表明，有效的存量经营能够应对市场变化带来的风险。
日本KDDI在2011年的时候也面临上海联通类似的市场环境，通过强化存量管理职能、加大丰富全量用户的维系资源投入、加强大数据分
析与流量经营能力的建设，取得了显着的成绩。通过创新的存量经营，KDDI成功面对4G挑战，保持了收入和利润的有效增长。
T-Mobile美国公司本来有着良好的客户基础，从2006年开始，由于3G业务的启动，其战略方向过多地向新增市场倾斜，而忽视了对存量用户的保护，导致用户满意度下降、流失率高企，最终付出了惨痛的代价。
问题之二：依托什么进行存量经营
存量经营面向十多倍于新增用户的价值个体，面对存量用户的精准营销和个性服务是实现存量经营资源合理配置的根本要求。以大数据为依托开展存量经营，实现上海联通内部运营从“粗放型”向“精细化”发展，通过提升三个方面能力进行驱动转型：提升大数据收集和分析能力；不断满足客户的个性化需求能力；提升资源利用率、提升资源投入的适时性和渠道投放的准确性。
互联网富ID化导致了手机号码的价值萎缩，来自价值链上下游的竞争要求运营商通过大数据，重新建立以手机号码为核心的生态圈，夺回主导权。OTT对用户的争夺，使在原有电信生态圈中至关重要的手机号码在新的移动互联网生态圈中被非主流化。通过大数据采集和识别机制，将所有的用户互联网ID重新实现对手机号码的映射整合，实现“以我为主”，是运营商向上下游争取更多价值生存空间的必然选择。
释放存量用户的通信外价值，主要依靠大数据能力变现和现有电信级能力的开放。运营商需要转变经营模式，从关注用户规模的增长转向关注用户价值的提升。而提升用户价值的核心，在于将用户行为数据、网络数据、业务数据等货币化；不同运营商的网络已经高度同质化，运营商只有通过对用户行为、服务质量等各类海量数据的分析，推出各类个性化的业务和基于通信上下游的业务，才能获得差异化竞争能力。
以大数据为依托开展存量经营，需要实现对内运营优化和对外价值变现。存量经营的庞大用户基数，必须通过大数据确定资源配置的方向，实现内部经营效率的最优化；围绕大数据，充分发挥大数据的价值，是建立以运营商为主的移动互联网生态圈的捷径；大数据作为运营商的资源，具有突出的可交换外延价值，且这种价值与存量经营用户规模和活跃度正相关。
问题之三：采用什么模式做好存量经营
基于传统电信业务的经营模式已经没有出路。随着OTT蓬勃发展，用户传统通信业务使用意愿下滑趋势已不可避免。这种替代不仅对短信、彩信等增值业务形成替代效应，而且大量分流了语音业务。中国移动连续8个季度出现MOU同比下滑，语音时代的拐点已经显现。“第三、第四波收入（纯数据连接和数字化服务）”价值的挖掘，代表着运营商在未来可持续发展中的出路，互联网化的经营模式契合未来收入结构的变化趋势。
运营商的互联网化与运营商的第四波收入紧密结合。从全球视野来看，数字化服务市场已经处于萌芽期，获取第四波收入先机对于未来中国联通的发展至关重要。尽早通过第三波收入转型，实现业务模式的互联网化转轨，也为第四波收入的获得提供了先决条件。全球电信网络新型数字化服务业务，包括数字内容、聚合平台、信息安全、数字医疗、数字环保、物联网、移动支付、移动商务8项新收入来源。市场预计其规模在2016年将达到75亿美元，年复合增长率达37%。
从国际趋势看，未来互联网化流量经营的价值提升潜力巨大。通过行业对标，中国联通等国内运营商在全球范围内的第三波收入转型中仍处于初级阶段，具有较大提升空间。互联网化的经营模式，为从提供管道向提供内容服务的转变，从而获取异质性收入创造了可能。在移动互联网时代，运营商已经不可能凭一己之力，来提供所有服务，也不可能在“围墙花园”内满足用户不断延伸和变化的需求，运营商需要搭建聚合平台来实现范围经济，这要求新的互联网化的商业理念，即从提供管道转向提供管道和内容聚合的一体式服务。
以互联网化的流量经营带动存量经营，中国联通具有先发优势。中国联通3G用户的数据收入占比，在2013年跨越了50%的里程碑（含上网卡），领先中国移动15个百分点。经过5年来的市场培育，中国联通已在移动数据业务先锋消费群体和意见领袖中普及了“上网快，就选沃”的先行者形象。在此基础上，进一步激发存量用户的移动数据业务使用
量，形成相对于主品牌的错位移动数据品牌优势，将大大有助于存量3G 用户在4G时代的保有和价值开发。
3 存量经营的实现路径
依托大数据的互联网化存量经营体系，就是用互联网的思维、文化、精神、模式来运营上海联通的存量用户和市场。这里面重要的工具就是大数据，通过大数据的分析来做存量。互联网提供给我们无限的存量保留和增值空间。在互联网领域里，用户消费的不仅仅是电信市场提供的通信产品，还有很多在实体社会上消费的内容，包括可以购物、支付、旅游、娱乐、社交、政府服务等。这些领域给存量经营提供了很大的空间，只要我们很好地把握用户的消费行为、知道用户的需求，就可以为用户提升价值，甚至为用户创造新的价值，这就使聚焦存量用户和市场,使用大数据分析工具和互联网化的思维来运营，变得非常具有现实意义。
存量经营的主题核心转变为“存量的用户和市场”；价值来源转变成对内使“存量用户和市场”使用“更多的成熟通信产品和创新型产品”，对外“存量用户和市场的非通信价值的变现”；存量用户和市场的大量消费行为数据，将在大数据分析工具的挖掘下，逐步把对内（精准高效运营）和对外价值（依托大数据对外合作）显现出来；而“存量经营的运作思路”则要向“互联网化思维”转变，使其产品、经营策划、渠道、互联网开放合作能力、组织流程和人员配置互联网化。
存量经营体系的实现模式
基于上海联通的运营实践，存量经营有三种基本实现模式：第一种，提升单用户使用量，激活用户的传统通信价值；通过延长用户的生命周期，增加通信量，使用大数据的挖掘分析手段充分释放潜在传统通信需求。第二种，以流量经营为抓手，提升用户的新业务价值；增强存量用户对数据业务的黏性固化，管道经营转向内容经营，流量经营后向收费，通过大数据手段来研究用户互联网行为，寻找流量业务使用的开关。第三种，以规模庞大的存量用户为资源创造通信外价值；基于在网用户开展互联网化的价值经营和资源交换，实现大数据分析能力和结果的直接变现，以及对外开放电信级能力（计费、精准营销、质量保证等）。
存量经营体系的实现路径
基于上面的三种实现模式, 结合现有的联通生产经营系统,可从三个方面来实现存量经营。
关注目标：指标体系再定义，以广义的互联网业务为核心，关注过程目标，特别是用户体验反馈。
经营能力：产品体系再设计、营销体系再构造、渠道体系再优化，构建互联网化的运营模式。
承载能力：支撑体系再完善，组织架构相适应，拥有适应互联网化的支撑体系。
在实际工作中，上海联通聚焦6项工作来构建依托大数据的互联网化存量经营体系。
指标体系再定义：建立以数据及数字化服务收入为核心的存量经营指标体系；从关注经营结果指标过渡到经营过程指标，从关注通话收入指标过渡到关注用户互联网行为指标，从关注服务提供指标过渡到关注服务感知指标；建立完善的用户互联网行为分析体系，是洞察用户互联网潜在需求、迎合移动互联网发展趋势的必然选择。从关注用户用了多少，到关注用了什么和怎么用的，更能帮助运营商摈弃甲方心态，理解并制定适应移动互联网趋势的智能管道政策。
产品体系再设计：重新打造迎合第三、第四波收入趋势的产品体系；结合用户需求的大数据精准解构，推动流量型产品的进一步丰富，后向收费在产品、内容、大数据及能力开放三个方向加以体现，建立大数据变现产品和能力开放体系。
营销体系的重构造：创新营销举措，实现电信业务的互联网化经营；建立面向全业务、全用户的流量经营策划体系，全面深入地统一内容运营，面向垂直领域，从“电信服务”向“ICT应用服务”转变；结合自身优势，确定互联网教育、互联网健康、互联网金融服务、互联网企业信息安全等领域作为重点发展领域，深度介入互联网生态圈。
渠道体系再优化：借助广阔的互联网载体，实现运营推广的互联网化；善于打造全渠道的互联网化销售体系，加大对合作渠道的扶持力度，探索新型联盟渠道互联网合作模式，实现线上线下渠道的集成，向用户提供一致的多渠道体验，丰富电商和互联网线上两类在线渠道体系。
支撑体系再完善：遵循平台化体系策略，拓展产品聚合、能力开放、大数据智能营销和智能管道四方面能力；聚焦精准的大数据营销能力、开放的业务平台能力、智能的大网管道能力、灵活的IT平台能力。
组织架构相适应：实现存量经营职能的独立化、互联网化运作；实现管运职能分离、发展与存量经营职能分离，建立互联网化的存量专属经营团队，建立符合互联网化架构的激励和运营机制。
4 依托大数据的互联网化存量经营体系实践
上海联通从2013年下半年开始构建新的存量经营体系，去年年底体系正式建成。今年第一季度，上海联通新增各类数据叠加包用户59万户，同比增长了190%，比去年第四季度增长70%左右；累计公众存量用户的保有率同比提升1.4个百分点，累计后付费用户续约率同比提升16个百分点，续约后用户的ARPU明显提升；手机用户的数据业务收入占比同比提升5.6个百分点，用户的户均流量同比提升36%。上海联通还成功实现大数据变现的第一个非通信收入的商业项目，通过依托大数据精细
化流量的相关业务营销，平台营销成功率较先前提升了7.5个百分点，用户对增值业务类产品和营销的满意度提升近10个百分点。
在取得客观经济效益的同时，通过大数据的运用，流量经营的内部管理效能也得到了长足发展，并在业界形成了一定的标杆效应，品牌影响力不断提升。
结语：上海联通“基于大数据的互联网化存量经营”的运营实践刚刚开始，还需要在实践中不断发现、探索、提升。希望通过这种探索，在传统电信行业中寻找到一种新的发展方向、新的经营模式：第一，把存量和增量经营适当分离；第二，把存量经营与大数据、互联网进行结合。管道只是一种手段，管道背后连接的是人和物，价值聚焦在连接的对象上，而不仅仅是连接的手段上。上海联通正在进行的“基于大数据的互联网化存量经营”就是真正关注和了解用户，持续挖掘和提升存量用户的价值。
大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向
方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ? B. 否
大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分）
A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3分）
A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3分） ?
大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与 最近，生活在华北地区的人们被频繁的雾霾天气和居高不下的PM2.5指数所困扰，随之引发的口罩及空气净化器等产品的热卖却让商家们意外发现了新的营销机会。在微博上广泛流传的一些年轻白领过劳死事件，使得亚健康现象成为大家议论的热点，而这又促使人们购买更多的保健 食品和补品，并关注各种媒体中的健康养生信息。当今人们在拼事业时，他们的身体也在不断的 发出警告，健康成为很多人生活中的痛点，这让商家看到了大健康产业的新契机。 大健康产业：以预防为主不以治疗为主 人类在医学方面的伟大进步，使得人们在健康受到损害之后，有了科学的方法判断病因，对 症下药，并逐步恢复健康。近一百年来，医疗行业在“治疗疾病”方面取得了很大进展，并发展出了一个庞大的医疗卫生产业。 然而，传统的医疗行业特别是西医，其主要的产品和服务都集中在对疾病的诊断和治疗方面。而如今，热卖的口罩、空气净化器、有机食品、保健食品等产品在传统的医疗行业中并没有自己 位置的产品，开始备受消费者的宠爱。 原来，有了病再去治，对身体已经造成了损害。随着人们生活方式的改变和环境的恶化，让 人生病的因素越来越多，处在亚健康状态的人也越来越多。人们意识到，健康问题必须从源头进 行控制，仅仅对疾病做出反应是远远不够的。而保持健康，则需要在生活的各个方面，从食品饮 料到个人护理，工作环境，休闲旅游，文化娱乐，甚至到生活方式和精神健康，都予以关注。大 健康的概念由此应运而生。 大健康产业未来发展的三大趋势：大数据、互联网、消费者参与 一，利用大数据
提到大健康的大数据，首先有一个前提：没有一次疾病是偶然的。每一次疾病都有一个病因， 比如境，生活，??在防与治并行的大健康理念中，如果能把病因找出来，就 能活得更好。 看国外的展，很多都在从事数据采集工作，收集到用的身体健康相关的各种信息， 通辨，直接可以健康状况作出准确度相当高的。谷歌眼，可穿戴，其就是一 个巨大的数据采集器。其最理想的状是，每个人都收集自己一部分日常数据，就像女孩 子了解自己的期一。 在中国，用数据收集不如国外成气候，但是我确是一个展。很多医 企、机构，都开始新的布局，行也在洗牌。以企仁例，仁成立老子养生 子商有限公司，直接可以将展中收集到的各数据分享自己的商。再比如，京、淘宝 商，同可以将自己的数据向金融，而些都是大数据在背后起作用。 二，抱互网 大数据使大健康行有了数据支撑，但是些数据如何着，是每个企都在思考的。 移互网使得更多、更广的数据不断生，要享受到大数据来的便利，必抱互网。 《2013 中国医商数据告》示，2013 年我国网上店售39元，保持了200% 以上高幅度的增。大健康抱互网的表主要包括：一是互网展将推医商企 商化，重构医零售行生。二是医大健康企售渠道向商拓展, 借助淘宝、京等 平台开渠道。三是企自大健康品牌，自建网售渠道。比如企仁集 构建老子养生商品牌，在上售。不管是哪种模式，用互网精神抱大健康展 。 三，消者参与 互网的互性要求我与用建立最大的互。因此，我需要重新构想与用沟通、服
大数据发展趋势答案
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
北京时间10月14日消息，据国外媒体报道，美国社交理财投资网站Cake Financial创始人史蒂文·卡朋特（Steven Carpenter）日前在知名科技博客TechCrunch上撰文，探讨了互联网公司的3种类型和13种业务模式，以下为全文摘要： 本文的重点不是指导某个特定公司如何盈利，而是对互联网初创公司（注：本文中均指面向消费者的互联网公司）的一般盈利方法进行分析。你可以将它看作是互联网业务模式的指南。如果你目前正在考虑创办自己的初创公司，这些内容将有助于你掌握一些知识，了解如何才能实现1000万美元的年营收。但前提是你有市场需要的好产品。（在阅读下文的列表之前请注意，它们并未罗列出所有业务，总会有一些例外情况。） 你可以把互联网公司分为3大类。了解了这3类公司以及具有代表性的13种基本业务模式，你就足以了解TechCrunch上提及的95%的互联网公司。优秀的风险投资者对这些知识非常熟悉，所以在与投资者会面前，你一定也要对自己的业务领域有所了解，并清楚你如何才能赚到1000万美元。 我想表达的两个重点是：1）要获取营收，互联网公司需要开展的活动是不同的；2）要了解这些活动并不困难。 互联网公司的3种类型 作为一家互联网公司，你正在想办法通过提供下面3种产品之中的一种或几种吸引潜在客户：1）媒体（Media），2）收费服务（Paid Service），或3）实物商务（Physical Commerce）。它们并不相互排斥，初创公司可以利用它们中的一个或多个获取营收。比如，像LinkedIn这样的媒体公司就通过广告和收费服务来盈利。 1. 媒体： 媒体公司提供免费内容，收集购买意愿，这样它们就可以出售广告，提供受众可能会感兴趣的产品或服务的销售线索（lead），或者追加销售订阅服务或数字商品。大量的互联网初创公司都属于这个类别，因为这类公司的启动成本通常是最低的，不过它们扩张规模的成本却不低。在搜索、游戏、社交网络、新媒体、视频和音频，以及销路拓展（lead generation）领域中创建应用程序的公司是典型的媒体公司。 2. 付费服务： 如果你提供的是付费服务，你会以尽可能合算的成本吸引尽可能多的潜在消费者，让他们付费使用你提供的服务，然后你再让他们尽可能久地继续付费。这个类别中的大多数初创企业都采取了“免费增值”策略，即免费提供一些基本内容或服务，希望能将一小部分免费用户转化为付费用户。“免费增值”绝不是获取客户唯一的方式，但它通常是最符合成本效益的手段，当服务是建立在成本低廉的媒体或第三方基础设施供应商（比如Amazon的S3）上时，为一个新用户提供服务的可变成本微乎其微。 支付和金融服务公司就属于这一类别，因为他们提供一些免费或收费服务，并按比例对每笔交易的收取佣金。提供收费订阅服务的公司，新银行或投资公司，以及支付服务公司是这个类别中的
大数据核心技术培训 你学或者不学，大数据依旧在发展；你从事或者不从事，大数据的前景你都应该了解。时代的前进方向，未来的领先技术，作为时代的年轻人，你不知道就真的会被社会所淘汰的。大数据的发展前景怎么样？未来大数据的发展趋势如何? 近年来，科技的快速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的需求增长。所以在企业爆炸式的大数据时代下，剧增了原有数据存的储存压力，所以大数据人才需求量将会与日俱增。所以大数据在未来就业前景一定非常广阔，在此千锋教育带大家了解大数据的发展趋势。 数据分析成为大数据技术的核心 大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。 云数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展迅猛，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大
数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。 开源软件的发展成为推动大数据发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。 由于大数据行业快速发展，人才需求急剧增加。目前，据某招聘网站平台数据，目前大数据人才的供给量远远低于行业人才需求。所以大数据培训应运而生，作为连接人才与企业的窗口，千锋大数据培训成为了为企业提供大数据人才强而有力的保障。 千锋大数据培训讲师经过多年的培训经验，结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。不
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.doczj.com/doc/2c12655434.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
平台商业模式运营的四个基本条件。 展开全文 1、根据其双边市场特点如何实现市场把控。 平台化的基础是双边市场。双边市场有两个显著的特点。一是，交叉的网络外部性，即市场中一方的用户数量和交易量，会影响另一方的用户数量和交易量。二是价格的不对称性。 由于任一方价格的变动，都会导致另一方交易行为的变化。 在早期，为实现平台用户数的增加，平台往往需要对供方或 需方采用补贴的形式，吸引一方的加入，从而实现吸引另一 方加入，以扩大平台规模。为了抢占用户，企业之间会陷入 补贴不止的囚徒困境。这个时候，企业的融资能力就显得至
关重要，在企业实现盈利之前，失去融资的支持，企业很可 能就会面临失败。 如果市场只有一家企业，或者一家独大企业，补贴模式是可 行的。当积累了足够用户之后，平台可以依靠规模经济盈利。或者企业在垄断市场之后，由于用户缺乏需求价格弹性，企 业可以通过涨价的方式来获得盈利。 因此平台企业需要对供需双方分别定价，以实现平台收益的 最大化。 2、能否有效的降低交易费用，是平台模式运营存在的基础。 将交易费用分为交易前的费用和交易后的费用。交易前的费 用是指由于将来的情况不确定，需要事先规定交易各方的权利、责任和义务，在明确这些权利、责任和义务的过程中就 要花费成本和代价。交易后的费用是指交易发生以后的成 本。主要表现为，交易双方为了保持长期的交易关系而所付 出的代价和成本；交易双方发现事先确定的交易事项有误而 需要加以变更所要付出的费用以及交易双方由于取消交易 协议而需支付的费用和机会损失。 3、可否建立大型的数据中心。 实践中，即便是平台化运营的共享经济，也难以真正实现轻 资产运营。产生这种情况的原因在于，平台型企业需要建立 大型的数据中心，以大量的信息处理能力支持不断增加的用 户数量。
大数据发展发展趋势分析报告
2012年，全球数据储存量达到1.8ZB，这是什么概念？它相当于每个中国人，每分钟发3条微博，一共要写2.6976万年才能写完。四年过去了，全球大数据储量是2012年的8倍，而用于存储数据的全球服务器总量还将增长十倍。预计到2020年，全球大数据市场规模将达到1263.21亿美元，据数据显示，目前70%的大企业和56%的中小企业已经部署或是正在计划部署与大数据有关的项目和计划。全球大数据市场结构正在从垄断竞争走向完全竞争的局面。 美国： 美国是大数据发展的领跑者，美国政府一直积极出台大数据相关政策。现今，美国的大数据产业发展广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等领域，步入大规模商业化阶段。大数据已成企业发展的巨大引擎。“Facebook”、“Twitter”项目的成功，标志着信息技术企业加快推动大数据业务的发展，大数据的使用将成为领先企业与其他企业之间最显著的差别。大数据也成为新的盈利模式，正在推动改革企业的决策模式、运营模式和竞争模式，成为企业发展战略的重要组成部分。 政府对大数据政策的支持 在美国总统奥巴马宣誓就职后的第一个工作日就签发了“开放政府”备忘录（Memorandum on Transparency and Open
Government），指导新一届行政当局从开放政府数据源、建设开放型政府入手，以数字革命带动政府变革。“开放政府”的目的简洁明了：改进公众服务，提升公众信任，更有效管理公共资源和增进政府责任。互联网时代的开放型政府，首先必须开放政府数据。紧随其后，总统签发“开放政府数据”行政令（The Open Government Directive），要求在45天内所有政府部门无一例外必须向社会开放3个有价值的数据源。 在大数据法律方面：美国总统要求超前思考“大数据”对人类社会的影响，重点研究现有技术和未来技术会对现行法律带来哪些挑战，哪些法律和政策需要修订或制定以适应变化。为了更进一步发展大数据产业，美国政府发布了《联邦大数据研发战略计划》，以加速其2012年提出的“大数据研发行动”进程。 应用案例： 大数据在公共设施方面的应用 1.在夏威夷四处可见防海啸警报器，但这些警报器里的电池经常被偷，直接导致政府无法准确掌握各个报警器在紧急状况下能否使用，所以他们利用大数据技术，发明了一个“报警器中的报警器”，可以及时获取所有报警器的实时数据，避免了海啸发生前由于数据无法准确掌握造成的重大损失。
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势 市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。 大数据时代飘然而至 何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大 数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！ 如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的 信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。 数据领域的三大发展趋势 大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：
大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -
网络销售有那些平台 网上开店是一种区别于传统经营的商业模式，它是以互联网为平台，以网络资源为工具，以网民为消费对象的销售模式。和传统的销售模式相比，它有经营投入小、管理成本低、灵活方便以及地域不限等优势，并融合了诸多经营特点，是一家24小时营业、终年无休、面向全国(全球)、商品丰富、安全便捷以及省时省力的便民商店。网络销售以多种形式存在，并不仅仅局限于撬物平台上开设的店铺，它主要包括以下几种经营方式。 一、购物平台 随着国内电子商务的蓬勃发展，许多人开始通过个人商品交易平台尝试网络销售，他们在淘宝、。Bay易趣及拍拍等购物平台开设了自己的店铺，使这种新型的购物方式得到了许多人的接受和认同这些店铺在购物平台上进行经营活动，必须遵守网站制定的各种交易规则，熟悉网站的交易操作和流程。与传统销售的模式不同，网站会根据网店店主的经营业绩和网站的信用评价体系，显示相应的信用级别，这是买卖双方对交易的综合评价，交易次数越多，累积评价就越多，这些以往交易的评价就是一家店铺的口碑，顾客可以通过这些评价来判断店铺的可信度，决定是否购买他们的商品，而传统销售模式使顾客很难了解到该店以往的经营情况。 购物平台除了制定各种交易规则来约束买卖双方以外，还不断在各种媒体上进行广告宣传，以吸引更多的人气，为网站带来更大的人员流量，这些被网站吸引来的消费者形成了一个庞大的顾客群，在购物的同时，有一些人也会兴致勃勃地尝试自己开店。由于大家销售的商品类别不同，会员之间就会有各取所需的购物行为，所以，在购物网站上，卖家群体本身就有着巨大的消费潜力。 二、个人博客 现在已经有越来越多的企业在利用博客做营销，就个人卖家来说，利用博客来销售商品的方式对宣传推广的要求较高，需要有一定的人脉基础，因为他们必须要通过自身的宣传来吸引所有的顾客，所以，对于利用博客进行销售的店主来说，宣传推广能力一定要比在购物平台上开店的卖家强，否则很难打开局面。 三、专业论坛 互联网上有各种专业性很强的论坛，例如摄影论坛、数码论坛等。一些很早以前就活跃在这些论坛上的朋友，会选择在这些载体上销售商品，有些人甚至会有大群的fans追捧；也有人通过在这些论坛发帖认识了一些志同道合的伙伴，大家在技术上取长补短，一起从事某类商品的销售，这些店主依靠自己在论坛上的人气，以及丰富的专业知识，赢得了消费者的青睐，从而成功地销售出商品。 四、独立网站 随着电子商务的普及，很多个人和企业都在互联网上建立了网站，这些网站也是网店经营的一种方式，有的是隶属于某一个大型商业网站的，使用二级域名，有些则是自己购买空问和域名来建站。利用独立网站做销售同样需要店主具有很强的宣传推广能力，或者加入一些广告联盟来提高网站的流量，比如百度广告联盟、Google广告联盟及阿里巴巴网站等，当然，也可以申请成为阿里巴巴的诚信通会员，这样可以争取到更多的展示机会，也可能为网站带来一些批发的生意。 五、聊天工具 使用聊天工具进行销售的以年轻人居多，他们一般是群里的活跃分子，在群里有着很好的群众基础，最初可能是从分享和代购商品开始涉足网上销售，逐渐开始形成一个忠实的顾客群体，买卖双方通过长期的接触一般都能成为很好的朋友，由这些朋友再介绍其他的朋友来，通过口碑宣传，逐渐扩大和巩固自己的顾客群。不同的经营类型面对的消费群体有所不同，由此可以看出，互联网正以一种多层面、多角度的多元化方式朝网上生活社区发展，
互联网工业大数据平台方案 目前工业互联网大数据技术的不断成熟，它的应用领域也不断拓宽。工业互联网大数据在工业领域的应用程度不断加深，推动了传统工业生产方式的转换和生产效率的提高，使得传统工业模式向智能化、自动化方向转型升级的速度不断加快。 进入发展期，从事工业生产及销售的企业面临着向智能化、数字化转型升级的迫切要求，而工业互联网大数据技术的成熟应用使得这种转变趋势日益明显。当前，用户对于工业产品的需求越来越多样，这就促使企业必须生产出更加多样化的产品。而劳动力成本提高、原材料价格上涨、利润空间减小、同行之间的竞争日益白热化等因素都要求企业紧盯市场动态，利用工业互联网大数据等技术来实现成长和蜕变。 在传统的工业生产模式中，还存在着一些问题有待解决。比如，产品研发与实际生产之间的衔接不够顺畅，产品生产过程中的数据信息共享不够及时、准确。同时，通过人工来统计订单、设备等相关信息，耗时较长，效率较低，而采用工业互联网大数据等技术，可以有效地解决这些问题。相比于传统的工业模式，利用工业互联网大数据、物联网等技术，可以使企业在进行工业生产时更加符合标准化、规范化、精细化的要求，对于整个行业实现技术提升、利润增加都十分有益。工业互联网大数据技术对于工业企业生产及销售等过程的影响主要体现在以下几个方面。 在工业产品营销方面，通过工业互联网大数据技术进行数据分析，企业可以提供针对性推销、定向研发等服务，使产销结构更加合理。在设备远程故障诊断方面，工业互联网大数据技术可以预测设备可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，降低因设备故障而给用户带来的损失，使设备能够稳定运行。同时，利用工业互联网
互联网公司运营模式六大特征 当前，我们进入移动互联网时代，移动互联网巨大的市场吸引产业链各方蜂拥而入。我国电信运营商紧紧抓住企业战略转型发展的关键机遇期，积极进入移动互联网等创新业务领域。然而，创新业务发展如何直接决定了我国电信运营商转型发展的成败。创新业务要取得成功，必须借鉴成功的互联网公司模式，摈弃传统思维定式，实现创新业务经营的互联网化。 从腾讯、百度、阿里巴巴，以及苹果、谷歌、亚马逊等国内外众多互联网公司成功实践来看，成功的互联网模式具有如下六大特征： 一是在企业文化上，互联网公司构建了平等、公开、扁平、灵活性、相互尊重的管理体系，没有等级之分，没有官僚作风，具有创新精神，宽容失败，营造激情、创新、合作的文化氛围，具有坚定的信念、使命感和永不言败的勇气。 二是在业务模式上，以满足客户需求为中心，注重客户体验，讲究快速，不断试错，强化平台经营，注重商业模式创新，打造良好的产业生态系统；从把握客户需求、产品优化、业务运营、产品推广到售后服务每个环节都互联网化，充分运用新媒体手段，洞察客户需求，在运营中快速迭代，注重口碑效应。 三是具有专注精神。著名管理学家彼得·德鲁克说：“没有一家企业可以做所有的事。即便有足够的钱，它也永远不会有足够的人才。它必须分清轻重缓急。最糟糕的是什么都做，但都只做一点点。这必将一事无成。”只有专注才能更优秀。因此，移动互联网面临的机遇空前，进入移动互联网的企业不能为机会所诱惑什么都做，一定要有所为有所不为，专注某一领域力求做精做专做深做强。
四是没有公司政治，公司人与人之间关系十分简单，对事不对人，每个人都尽心尽职，以团队合作的方式开展工作，具有较高的执行效率。 五是拥有一支优秀的技术、管理、市场等人才队伍，真正以用为本，以人为本，唯才是用，对人才要求较高，招聘最优秀的人才，并为优秀的人才施展才华提供最好的舞台。 六是通过机制体制创新，将员工发展与企业发展紧紧捆绑，充分调动员工创新激情和工作热情。
浅析大数据的特点及未来发展趋势 摘要：随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点，通过进一步探讨，并对其未来的发展趋势进行展望。 关键词：大数据；特点；发展趋势 大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。 一、大数据技术的特点分析 1）开源软件得到广泛的应用 近几年来，大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件，在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发，与大数据技术的发展是分不开的。 2）不断引进人工智能技术 大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 3）非结构化的数据处理技术越来越受重视 大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技