言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正）
的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process-
ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing:
An Introduction to Natural Language Processing, Com-
putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版）
。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍
大数据时代的自然语言处理
——评《统计自然语言处理（第2版）》
关键词：自然语言处理 统计方法 专著
赵东岩
北京大学
网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。
《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语
国内外相关研究，给出各种方法的实验结果和对比评价，其中不乏作者自己团队的研究成果和体会。这种思路恰好体现了从事科学研究的基本路线，对于引导刚刚进入该领域的青年学生逐步培养正确的分析问题、解决问题的思维方式尤其重要。(3)该书不仅详细地介绍了统计自然语言处理的最新理论方法，而且对很多数据和开源工具都给出了详细的网址和来源，其中包括作者团队所开发的工具，既有利于初学者对比实验，又为开发者提供了新的捷径。
《统计自然语言处理（第2版）》的第1章为全书的绪论，对自然语言处理的基本概念、面临的问题、基本方法和研究现状给予了清楚的阐述。第2章为数学和信息论等相关的预备知识。第3 章为形式语言与自动机，对树、图等基本的数据结构和乔姆斯基四类文法及其各类自动机和它们在自然语言处理中的应用给予了清晰的阐述。第4章语料库与语言知识库，较为全面地介绍了统计自然语言处理方法赖以实现的基础——数据与知识等。第5章和第6章分别对统计自然语言处理的核心工具——语言模型和目前较为流行的概率图模型给予了简要清晰的介绍。
从第7章开始，则是对自然语言处理核心技术的介绍，包括：词法分析（汉语自动分词）与词性标注、句法分析、语义分析和篇章分析。从词法到句法、语义，分析层次由浅入深；从句子到篇章，处理单元由局部到整体；从基本概念和问题的提出到基本方法和技术评价，阐述方式由表及里、点面结合，这种写作模式是该书作者的独具匠心之处。
第11章至第16章分别为：统计机器翻译、语音翻译、文本分类与情感分类、信息检索与问答系统、自动文摘与信息抽取、口语信息处理与人机对话系统，属于自然语言处理的具体应用，近年来备受关注。其中第11章统计机器翻译介绍得较为详细，从统计机器翻译的基本原理，到各种翻译模型和解码器及其系统实现方法、系统融合方法、译文评测方法和关于评测方法的评测等，可谓一应俱全。这一章是到目前为止对统计机器翻译技术最为全面的阐述，反映了当前统计机器翻译的最高技术水平。
值得称道的是，该书对整个自然语言处理领域的专用术语都给出了规范的英文注释，对于读者阅读和查找相关的英文文献或撰写英文论文提供了极大的便利。全书1000余篇中英文参考文献全面勾勒出了统计自然语言处理领域的技术沿革和发展概况，书中对每一篇参考文献都给出了明确的标识，既便于读者了解相关工作之间的关系，又便于读者进一步阅读相关论著。另外，全书绝大多数章节都有同行学者的参与，或提供素材，或校对部分内容，或与读者研讨相关概念，充分体现出作者一丝不苟、精益求精的严谨治学态度，令人钦佩！
《统计自然语言处理（第2版）》的出版是大数据时代喜添的新宠儿。当人们将大数据时代的网络内容处理、多语言机器翻译和信息抽取等一系列技术落到实处、具体实施的时候，基于统计理论的自然语言处理方法将会以它独到的优势在实际应用中发挥作用。该书既可以作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可以为从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员提供参考。
著者宗成庆长期从事自然语言处理和机器翻译等相关方向的研究和开发工作，一直活跃在教学和科研工作的第一线，取得了一系列研究成果，在国内外同行中有较大的影响。他在中国科学院大学（原中国科学院研究生院）讲授“自然语言理解”课程长达10年，多次被评为优秀课程，并获得中国科学院大学“精品数字课程”建设项目的资助。丰硕的研究成果和丰富的教学经验为这本书的写作奠定了坚实的基础，书中的点点滴滴无不透射出作者深厚的学术功底。
我们相信，这部凝聚着作者心血的学术巨著必将成为广大同行、学子们青睐的上乘之作，为推动我国自然语言处理和中文信息技术领域的研究工作发挥重要的作用。■
赵东岩
CCF高级会员、CCF中文信息技术专委
会秘书长、本刊编委。北京大学研究
员。主要研究方向为文本挖掘、语义信
息处理、数字出版技术。
zhaodongyan@https://www.doczj.com/doc/8111999097.html,
大数据时代下企业管理模式创新 随着经济的发展，社会的进步，在生活领域中大数据发挥着至关重要的作用。相对而言，大数据的到来，给企业管理模式带来了一定的冲击，落后的管理模式不能适应大数据技术发展。因此，在新的形势下，应对企业管理模式进行创新升级，进而确保大数据企业全面发展。 标签：大数据时代；企业管理模式；创新；具体分析 当前互联网技术得到了较好的发展，同时大数据计算也呈现出良好的发展趋势，在一定程度上讲，各个领域数据呈现出快速增长趋势。换言之，大数据时代已经来临。在新的形势下，企业在实际发展中，大数据时代对企业管理带来了全新的挑战，传统企业管理不能适应时代发展需求。因此，要想在真正意义上促进企业的全面发展，同时对大数据技术进行充分性利用。就应对企业管理模式进行有效创新以及改革，进而促进企业的全面发展，同时为企业提供一定的内在动力。本文将针对大数据时代下企业管理模式创新进行针对性探讨。 1 当前大数据时代下企业管理模式面临的挑战 1.1管理模式十分落后 对于企业而言，在实际发展中，仍然以传统管理模式为核心。相对而言，这样的管理模式成就了一些企业，其中也有一些国际性公司。因此，对于大部分企业来讲，认为这种管理方式没有存在任何问题。随着经济的快速发展，时代的进步，当前时代环境发生了较大的变化。不能否认的是，传统管理方式发挥了重要作用，那是对所处时代来讲的。在大数据时代背景下，传统管理方式出现了很多弊端。之所以当前一些互联网公司快速涌现，是因为管理方式能够顺应大数据时代发展。在大数据冲击下，传统企业走向了没落，主要是因为落后的管理方式造成的。 1.2企业管理模式缺乏创新意识 企业在实际发展中，大多数企业具有完整性体系，同时趋向成熟。但对于这些传统管理模式来讲，虽具有成效，同时在管理中具有重要作用。但随着互联网以及大数据的来临，假如没有对管理形式进行全面性创新，企业管理会出现一些问题，在市场竞争中将面临着淘汰的局面。在当前形势下，在网络中充斥着一些数据，假如企业能够对这些数据进行充分性利用，并进行有效的加工以及集中化处理。进而能够发现消费者自身的消费倾向，最终对自身生产进行针对性调整。这样的方式不仅能够满足消费者实际需求，同时还能确保企业在市场竞争中站稳脚跟。但当前一些企业管理者，并没有意识到这一点。还是以传统管理方式为核心。在市场分析中，也没有意识到大数据技术的重要作用，进而导致企业经营和市场需求相背离。
学士学位毕业论文 题目：大数据下的精准微博营销策略 学院：经济与管理学院 专业班级：工商管理 姓名：尹铭 指导教师：林彦新 完成日期：2017年3月31日
摘要 大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。 关键词：大数据；精准营销策略；微博营销
关注菜鸟网络 大数据时代移动互联云计算 数据挖掘学好处理数据的方法与能力非常重要 来看菜鸟网络的具体例子 菜鸟物流 2013年5月28日，阿里巴巴集团、银泰集团联合复星集团、富春集团、顺丰集团、三通一达（申通、圆通、中通、韵达），以及相关金融机构共同宣布，“中国智能物流骨干网”(简称CSN)项目正式启动，合作各方共同组建的“菜鸟网络科技有限公司”正式成立。“菜鸟”小名字大志向，其目标是通过5至8 年的努力打造一个开放的社会化物流大平台，在全国任意一个地区做到24小时送达。 物流远景 菜鸟网络专注打造的中国智能物流骨干网将通过自建、共建、合作、改造等多种模式，在全中国范围内形成一套开放的社会化仓储设施网络。同时利用先进的互联网技术，建立开放、透明、共享的数据应用平台，为电子商务企业、物流公司、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服务商等各类企业提供优质服务，支持物流行业向高附加值领域发展和升级。最终促使建立社会化资源高效协同机制，提升中国社会化物流服务品质。 传统物流不注重信息平台的资源整合，卖家发货往往绕一大圈子才送到买家手上，卖家可以自主的选择与哪个快递物流公司合作，而快递物流公司这时候就稍显被动。这样的运作方式，不仅造成资源上的浪费，而且不能发挥快递物流公司的主动权，造成整个物流业一片繁忙却甚少盈利的局面。菜鸟通过打造智能物流骨干网，对生产流通的数据进行整合运作，实现信息的高速流转，而生产资料、货物则尽量减少流动，以提升效率。有人认为这种运作模式将颠覆传统物流模式。股权分配 商业模式天猫投资21.5亿，占股43%。银泰通过北京国俊投资有限公司投资16亿，占股32%。富春集团则通过富春物流投资5亿，占股10%，上海复星集团通过上海星泓投资有限公司投资5亿，占股10%。圆通、顺丰、申通、韵达、中通
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
大数据时代的企业管理 （陈登鹏工业工程11级2班2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。 关键字：大数据；管理；预测 一、大数据时代的特点 从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。 （1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。 （2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到
180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。 大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据； （2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据； （3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据； （4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本； （5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入； （6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分
菜鸟网络的行业影响及应对策略 摘要：菜鸟网络的横空出世所带来的冲击，使整个物流行业的市场危机意识大幅提高，互联网思维也进一步渗透到物流领域，并进一步促进物流行业的商业理念创新和知识结构更新。 （2014年4月）以下是我3月26日在重庆市物流与供应链协会的会员大会上的演讲内容概要，特整理分享，欢迎拍砖。 一、菜鸟逆袭物流行业 菜鸟对现有物流行业的影响是深远的，在一定程度上可能与当年的淘宝平台对零售业的影响。笔者分析认为，主要是以下3个方面的影响：一是思想意识层面。菜鸟网络的横空出世所带来的冲击，使整个物流行业的市场危机意识大幅提高，互联网思维也进一步渗透到物流领域，并进一步促进物流行业的商业理念创新和知识结构更新。 二是政府层面。菜鸟网络也给政府的区域物流规划、商贸流通体系建设、物流配套政策以及政府招商思路等带来了一些新的课题。 三是物流企业实体层面。菜鸟网络将直接影响快递物流领域、零担干线和专线、物流枢纽建设和最后1公里配送。也将间接影响国内航空物流、仓储配送类物流园区、传统制造业进出项物流、传统国际贸易进出口物流等方面。 菜鸟网络成立以来，国内已经有不少企业自称”小菜鸟“进行宣传，这些”小菜鸟“不断进行资源整合和模式创新，将是传统物流企业的直接竞争对手，一场围绕货源、资源、资本、信息和创新的战争已经悄然拉开了帷幕。 菜鸟网络站在物流行业微笑曲线的两端进行顶层设计，其对物流行业的影响既宏观又微观，既直接又间接——我国物流行业，特别是快递物流行业的游戏规则也将逐步改变，笔者大胆预计，我国物流行业部分领域将逐步进入这样一个商业时代：物流公司不再与货主直接签约交易，而是与各种物流信息交易平台签约合作。 二、传统物流应对策略 笔者认为，菜鸟网络并不可怕。原因有三：一是菜鸟网络目前仍处于跑马圈地的地网投资建设阶段，5-8年才能看到结果，远水不能解近渴；二是菜鸟网络核心的竞争对手是是京东腾讯组合、苏宁易购、卓越亚马逊、当当等电商巨头的物流体系；三是菜鸟直接冲击是电商物流体系，其他物流领域受到的影响还比较有限，我们还有时间思考对策和采
大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：
课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像
“互联网+”时代的企业管理 互联网的便捷性让企业与企业之间、企业与员工之间、企业与客户之间以及企业与其他利益相关者之间的联系越发紧密，传统的企业管理模式不能适应新环境的变化，亟需进行深刻的变革。 一、文献综述 彭剑锋(2014)指出，互联网时代是一个零距离时代1。李海舰(2014)赵春福(2015)认为互联网让交易的场所、时间、速度及交易品种发生了巨变，中间环节不断简化2，企业思维方式必须进一步创新3。丁伟和于小波(2014)提出互联网时代企业变革必须具备末端化、全域化、人性化、可持续以及社会化理念5。处于当下这样一个深受互联网影响的时代，智能化、信息化成为企业发展进步的导向，企业管理必须追上社会发展的步伐，才能更好地适应企业发展需求。本文认为，互联网+时代的企业管理，应当是以客户需求为中心，通过满足客户价值最大化来实现企业自身追求的利益最大化，从而获得良性发展。 二、传统企业管理的不足 1.管理理念落后、模式僵化。传统企业的管理理念大都是以企业为中心，企业与客户之间缺乏直接的交流和反馈，导致双方信息严重不对称，客户的个性化需求得不到满足。并且，传统的营销需构建有组织的、渠道式的营销网络，形成一种固定的营销体系，给产品销售增加了许多中间环节，产品真正进入市场的周期延长。在互联网+时代，行业转型日新月异，传统本分的管理模式不再成为企业维稳的有效手
段，反而会成为企业被淘汰的理由。互联网的存在和发展打通了传统的资源垄断体制，信息流通的效率化和透明化导致市场游戏规则发生变化，市场经济的环境变得更加公平健康，企业发展的机遇与挑战并存，传统管理模式已经完全不能满足企业发展的需求。 2.组织结构改革缓慢。进入互联网时代，管理学界早就开始探讨企业组织结构的改革，并且有一部分企业顺应时代潮流进行了相应的组织结构调整。但是在我国，很大一部分企业的组织结构仍然是从上而下的多层级金字塔型模式。学者及高级管理者们倡导对企业进行扁平化组织改革，去除金字塔结构中冗余的中间环节，提高企业组织的信息传递速度，提升工作效益，加强企业的市场应变能力，形成战略优势。但是由于我国市场经济的复杂性以及改革推动过程中出现的精英管理人才不足、改革理念理解不透彻、改革方案不适用、企业内部不配合等困难，我国企业组织结构的改革进程缓慢。 3.战略思维不够深远。企业战略是一个整体性规划过程，对企业的未来发展发挥着指导性作用。制定企业战略首先要分析企业内外部发展环境，随后确定战略目标，最后明确战略步骤。在传统企业管理中，由于对企业战略管理的概念理解不够透彻，加上内外部环境分析不准确、战略目标制定不具体、战略步骤不明晰等原因，企业战略思维不够深远，未能制定出具有指导性特征的企业战略，战略制定效用低下。 三、互联网+时代的企业管理 1.管理理念和模式的创新。互联网+时代的企业专注于以客户为中心，大规模制造以及小规模多样化的时代都已经逐渐远离，大规模、个性
大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代，猪也能被吹上天。这两年，各种各样的名词层出不群，刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的，就有大数据营销。 百科里面，是这样解释的：大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点，大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 看上去很美好，实际操作过程中却乱想丛生，甚至是一地鸡毛。 首先，从法律法规的层面来看，大数据精准营销非常容易剑走偏锋，实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具，本来无可厚非，各行各业，大到国家经济政策变动，小到一个马路口红路灯的时长，背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”，掌握了大量个人信息之后，如果缺乏有效地管控，大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次，从经营的层面，大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎，对老顾客不闻不问，此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商，还是滴滴打车等互联网企业，对客户分层分级、标签化的结果就是，对那些产生利润的老顾客，尽量少投入营销资源，对于新客户以及不稳定的老客户（存在流失风险的），反而花大力气营销，企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”，说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次，从客户感知的角度，大数据精准营销往往有一种等着客户，守株待兔愿者上钩的感觉，很是“无礼”。传统广告，无论是电视、报纸还是户外广告，总是静静地等在那里，无论你是否看到，它都在那里，而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告，像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动，你经常会心里嘀咕，是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且，动不动就弹出的广告，对用户行为很是打扰。 同时，从传播效果的角度看，大数据精准营销广告由于传播的分散，缺乏
大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.doczj.com/doc/8111999097.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据时代企业管理的创新 摘要：管理模式创新是新时期下企业管理的核心，对于大数据的应用是企业管 理模式创新的核心途径。本文首先对大数据的定义及主要特征进行解读、对大数 据下企业管理思维的创新以及管理模式的创新进行了探析。 关键词：大数据时代；企业管理模式；创新 引言： 大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来巨大冲击，旧的管理模式已不能使企业在 新时代的竞争中处于优势地位。如何从顾客的资料和消费记录中挖掘出有用信息，成为企业 增强市场竞争力的关键之所在; 数据流的广泛应用不断促使企业内视、调整、完善自己的管理模式，以期能够适应时代的发展。所以，对于大数据在企业管理方面的研究则显得尤为重要，是学界亟待探讨的课题。 1 大数据的定义及主要特征 大数据是海量复杂数据的结合体，是传统数据获取与分析技术不能在既定时间内对其进 行感知、收集和处理的数据集合。这种不能被常规数据获取技术进行收集、不能被传统数据 分析技术解析的数据信息具有重要的信息应用价值。只有通过专业化的信息软件才能对大数 据进行一定程度的获取，也专业化信息分析人员才能对其进行分析与统计。通过对大数据信 息的分析，能够为决策制定者提供高价值的决策参考依据，进而使决策者能够从策略制定角 度大幅度的提升竞争力。也正是由于大数据这种强大的实用价值，使大数据应用技术在社会 各领域当中被广泛应用于创新当中。这种对于社会发展的深刻影响力使大数据成为当前时代 的标志。 2 大数据下企业管理思维的变革 2.1 样本约等于总体。 在小数据时代下的企业管理，对由于数据信息获取与分析技术的限制只能对数据信息采 取随机抽样法进行甄别与解析，从而用总体数据信息的部分构成来分析内在原理。这样的方 法具有一定的可行性，但是不能给予企业管理决策提供能有力的信息支撑。在大数据信息获 取与分析技术下，企业将获取更多更有效的数据信息，并且通过个更加专业化的信息分析方 法能够更加深入而准确地从数据当中发现事物规律或本质，进而使企业管理的决策更加科学化。数据样本更加接近或等于数据总体，数据信息更加全面而准确的体现了事物真实全貌， 因而企业管理必须以重新调整思维方式来进行管理决策的方法，在适应数据的强大力量同时 也能够更加高效的应用数据力量。 2.2 兼容数据的混杂性 在小数据时代企业管理对于数据的要求更加趋于精确化，以便对事物规律或本质能够更 加准确的进行分析与研究。这种数据应用思维在大数据时代下具有一定的局限性，必须进行 改变才能够适应大数据时代的发展。大数据不仅具有庞大的信息量而且百分之九十五以上的 信息是非结构信息，如果一味要求数据的精确性便难以对数据进行有效的获取与分析。因而 在大数据时代下企业管理思维也应增加对于数据的容错率，对一些具有明显结构的数据进行 分析的基础上，对一些没有结构的数据也应进行规律研究。事实上正是这些表面上没有规律 的信息潜藏着巨大的分析应用价值，对这些数据信息的关联性进行探究并进行专业化的分析 能够更为系统而全面的解析事物规律并更加深入的发现事物本质。进而使企业管理的决策更 加具有前瞻性和先进性，为企业的市场竞争力形成提供强大的信息支撑。 3 大数据下企业管理模式的创新 3.1 数据获取与数据平台形成 数据平台是大数据价值实现的载体，企业通过对数据平台的控制来进行对大数据获取、 分析，同时企业也是通过数据平台实现对数据信息的检测以及对数据信息的预测。企业对于 数据信息的管理工作中百分之九十五以上都必须要通过数据平台来完成。数据平台是实现数 据应用的核心工具，在大数据时代背景下，数据平台在企业当中扮演者企业行为驱动者的角色。传统企管理当中，企业决策的动机是基于问题的发生，进而为解决某一问题而进行企业
大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。
具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/8111999097.html, 浅谈大数据时代的精准营销 作者：陈稳 来源：《商情》2016年第43期 【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。 【关键词】大数据；精准营销；意见建议 一、精准营销的概念 精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。 精准营销核心是“精准”。依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。 二、精准营销的作用 （一）精准营销降低营销成本 随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。 （二）精准营销缩短销售周期 精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。 （三）精准营销实现可持续发展 先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。
菜鸟网络科技有限公司 菜鸟网络标志 2013年5月28日，阿里巴巴集团、银泰集团联合复星集团、富春集团、顺丰集团、三通一达（申通、圆通、中通、韵达），以及相关金融机构共同宣布，“中国智能物流骨干网”(简称CSN)项目正式启动，合作各方共同组建的“菜鸟网络科技有限公司”正式成立。马云任董事长，阿里巴巴占51%的股份。 公司简介 2013年5月30日，阿里巴巴集团、银泰集团联合复星集团、富春控股、中国邮政集团、中国邮政EMS、顺丰集团、天天、三通一达(申通、圆通、中通、韵达)、宅急送、汇通，以及相关金融机构共同宣布，“中国智能物流骨干网”项目正式启动，合作各方共同组建的“菜
鸟网络科技有限公司”(以下简称“菜鸟网络[1]”)在深圳正式成立。 管理团队 马云任董事长， 沈国军任首席执行官。 同时，中国人寿保险（集团）公司与阿里巴巴集团和银泰集团，中信银行与菜鸟网络分别建立了战略合作伙伴关系，其将为“中国智能骨干网”的建设提供资金支持。[2] 股权分配 商业模式天猫投资21.5亿，占股43%。银泰通过北京国俊投资有限公司投资16亿，占股32%。富春集团则通过富春物流投资5亿，占股10%，上海复星集团通过上海星泓投资有限公司投资5亿，占股10%。圆通、顺丰、申通、韵达、中通各出资5000万，占股5%。银泰集团董事长沈国军出任菜鸟网络CEO，马云出任董事长。[3] “网上说我复出了，我还是做阿里巴巴集团的董事长。”马云澄清说，此次到深圳为菜鸟网络站台，并不是意味 着复出，“做物流公司不是今天的想法，是四五年前的想法。” 事实上，在菜鸟网络之前，阿里巴巴集团已经在电商物流上以多
大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软
大数据时代企业管理创新的思考 随着互联网络的发达，云计算的快速发展，大数据的时代已经到来，大数据的出现给企业带来了前所未有思考方式，同时企业想要运用好这些大数据，就需要进行变革，因此大数据在给企业带来思考的同时也会带来一定的挑战。 一、大数据的概念及特征 大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性，大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。阿里巴巴的创始人曾经提到未来不是IT的时代，而是DT的时代，DT 就是数据科技。大数据最核心的价值就在于能够对海量的数据进行存储和分析，通过分析发现客户，发现企业的问题，从而为企业带来价值。有人把大数据比作不同类型的煤礦，开采价值不同，大数据也一样，不在于多而在于大数据的价值。 二、大数据时代企业面临的挑战 （一）企业数据的收集与分析 煤矿行业作为中国的传统行业，与互联网、云计算等技术的接触甚少，并且煤矿行业管理过于传统，因此作为煤矿行业，收集数据就成为其在大数据时代的难题。企业平时没有收集数据的习惯，而互联网
上煤矿行业的相关数据又少之又少，所以就造成了数据收集困难的现状。同时企业管理人才部分是煤矿工人出身，没有电脑操作的技术，更不要说利用电脑去进行数据的分析了，这些都是企业在大数据时代所面临的实际问题。 （二）数据的安全问题 各个行业因为其对于用户的作用不同，而使得对于用户数据的安全需求也不尽相同，如今网络发达，互联网的各种技术也在不断增强，网络安全问题已经成为各行各业非常重视的问题，现如今有很多企业由于网络存在漏洞，被黑客攻击，因此造成了信息的泄露；还有一些企业由于人员管理不到位，将本企业的信息透漏给其他人员，以获取相应的利益导致了客户信息的泄露；由于同行的竞争，一些企业企图盗取其他企业有用的相关数据，这样也明显造成了数据安全的问题，煤炭行业作为传统行业，对于网络知识掌握甚少，因此容易出现网络信息安全的问题，企业应对有用数据加以保护。 （三）利用数据分析制定管理决策 传统企业的决策都是管理人员跟着感觉或者凭借对于行业的敏感度去进行分析和决策，然而大数据的出现，规避了这一问题，企业经营者可以根据数据分析存在的问题对企业进行管理。但是目前很多企业未能很好的进行数据的分析，只是将数据进行简单的汇总，这样就造成了数据资源的浪费，同时一些领导人由于自身的狭隘，不相信数据提供的分析，还按照自己原来的方式去进行决策，这样的数据分析在企业中形同虚设，毫无意义。