DTCC2014：大数据驱动业务创新-谢恩伟_IT168文库

大数据驱动业务创新谢恩伟微软大中华区副总裁兼市场战略部总经理微软大中华区首席云计算战略官面向全员的大数据数据平台-创新 15 年大数据使我们接近重大进步的临界点更高的关键任务性能从任意数据中获取更深刻的洞察力一致的混合云平台支持更高的关键任务性能内置的内存技术锦江国际“锦江酒店需要不断的推出符合市场需求的新产品，才能在日益激烈的竞争当中保持企业的活力。

为此，业务人员需要及时把握客户的需求与了解市场动态，我们选择将数据库平台升级至微软最新的SQL Server 2014，让每一个业务人员都能通过丰富且直观的报表获得SQL Server强大的数据分析功能所呈现的洞察力，让企业保持良好的发展势头。

“李翔信息部总监锦江国际酒店管理有限公司查询处理速度相比传统数据平台提高多达100 倍“ERP等核心业务系统的高可用性对企业的日常经营起着至关重要的作用。

通过与微软合作，我们部署了SQL Server 2014之后，可以直接借助内置的Always On这一全新的高可用方案来延长核心业务数据平台的正常运行时间，加速故障切换，保障雅居乐的关键业务能够实现7X24小时的不间断运行。

“8个备用节点从任意数据中获取更深刻的洞察力“通过微软SQL Server我们可以利用大数据推动卫生医疗信息化走上新的高度，医院和公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。

与此同时，得益于对X光、CT影像等非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。

“一致的混合云平台支持SQL 数据库服务“改变了游戏规则”微软 Azure 中运行了超过158,000 个 SQL Server 虚拟机超过 750,000 个 MicrosoftAzure SQL 数据库心得体会：数据战略要从大处着眼后端系统IT 部门分析交互式报表仪表板处理数据管理数据仓库您的数据，全球数据您的选择您的数据中心云前端工具业务数据中心云混合客户： 流程 分析原始数据 找出趋势做出更新改善 CSAT具体情况HALO 竞赛推广团队希望使用数据为 HALO 4 的玩家提供更好的游戏体验。

《大数据驱动的产品创新案例分析》在当今数字化时代，大数据已成为推动企业发展和产品创新的重要力量。

大数据的收集、分析和应用能够为企业提供深入的市场洞察、用户需求理解以及产品优化方向，从而帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

一、引言随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长。

大数据不再仅仅是一个热门的话题，而是已经深入到各个行业和领域，成为企业决策和产品创新的重要依据。

从电商平台的个性化推荐到医疗领域的精准诊断，从金融行业的风险评估到制造业的智能生产，大数据的应用无处不在。

本文将通过分析几个大数据驱动的产品创新案例，探讨大数据在产品创新中的重要作用和价值。

二、案例一：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊作为全球最大的电商平台之一，其成功离不开强大的个性化推荐系统。

亚马逊通过收集用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据，利用机器学习算法对这些数据进行分析，为用户提供个性化的商品推荐。

1. 数据收集与分析亚马逊通过多种渠道收集用户数据，包括网站访问记录、移动应用使用情况、订单信息等。

这些数据被存储在庞大的数据仓库中，然后通过数据挖掘和机器学习算法进行分析。

亚马逊的算法能够识别用户的兴趣爱好、购买习惯和需求，从而为用户提供更加精准的推荐。

2. 个性化推荐的实现亚马逊的个性化推荐系统主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三种方式。

基于内容的推荐是根据商品的属性和描述信息，为用户推荐与其曾经浏览或购买过的商品相似的商品。

协同过滤推荐则是根据用户的行为和其他用户的行为之间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的商品。

混合推荐是将基于内容的推荐和协同过滤推荐相结合，以提高推荐的准确性和多样性。

3. 产品创新价值亚马逊的个性化推荐系统为用户提供了更加便捷和个性化的购物体验，提高了用户的满意度和忠诚度。

同时，个性化推荐也提高了商品的曝光率和销售量，为亚马逊带来了巨大的商业价值。

据统计，亚马逊的个性化推荐系统能够为其带来 35%的销售额增长。

经济观察E conom ic Observation运营商数智化发展趋势与展望Q撰文I张政赵旭宇数字经济背景下，我国企业面临消费者数字化需求不断增长的新局面。

大数据、云计算、物联网、人工智能等技术为企业提供了新的产品和服务供给形态，商业模式及运营范式在数智化时代已经悄然改变。

运营商作为基础信息服务的提供者及内 容增值业务的拓展者，同样面临通信行业需求结 构、产业形态以及技术形态的变化。

在降本增效高 质量发展的趋势下，运营商通过数智化发展，能够 更好地满足消费升级需求，协调产业链上下游共同 赋能通信行业。

数智化是数字化转型升级后的商业与技术 逻辑重构趋势数智化发展是数字化转型背景下对电信运营 商提出的新要求。

数智化不是数字化与智能化的简 单叠加，而是通过技术快速迭代、流程重构、组织 变革，进而实现用户需求驱动的商业创新及幵放协 同。

运营商数字化转型的起点在企业内部管理，转 型期的优化措施为数智化发展提供了数据业务化的 基础；数智化依托运营商数字化转型的展幵，目的 是赋能全链路能力。

以数字化转型为目标，运营商 经历了信息化、互联网化、数字化三个阶段。

作为 衔接升级，数智化的三个发展阶段分别为数字化、在线化及智能化。

目前运营商面对方兴未艾的数字 化转型浪潮，需要以数智化为契机，将企业管理同 用户需求相结合，实现研发体系、运营体系、组织 体系以及生态体系的完善布局。

传统运营商视角下的商业模式是将技术应用 作为一种辅助性行为，由技术的快速更新带动商业 的迭代发展。

随着社会经济形态变化带来的企业业务流程、运营边界的改变，技术在商业发展中的角 色也由支撑进化到赋能。

运营商的定位已不再局限 于通信服务本身，在面向智能信息服务及以用户为 中心的转型中，运营商一方面通过大数据、云、物 联网、区块链等技术不断优化和创新产品形态与服 务质量，另一方面，运营商为提升效率及业务敏 捷性，在B2B与B2C方面不断变革，力图推动智 能制造、智慧物流、无人驾驶、远程医疗等商业场 景的塑造。

数据驱动的决策：业务分析与数据挖掘指南1. 引言1.1 概述数据驱动的决策已成为当今企业和组织取得成功的重要因素。

随着信息技术的快速发展和数据储存与处理能力的提升，越来越多的组织开始意识到数据在业务决策中的重要性，并且投入大量资源进行业务分析和数据挖掘。

本文旨在指导读者如何运用业务分析和数据挖掘技术，实现数据驱动决策，以提高企业竞争力。

1.2 文章结构本文将包括以下几个部分：引言、数据驱动决策的重要性、业务分析基础、数据挖掘技术介绍以及数据驱动决策实践指南。

在引言部分，我们将首先介绍数据驱动决策的概念与背景，并阐述它对企业成功的影响。

接着，我们将简要介绍本文各个部分的内容。

1.3 目的本文旨在帮助读者了解并掌握利用业务分析和数据挖掘技术进行数据驱动决策的方法。

通过学习本文内容，读者将能够：- 理解数据驱动决策的重要性及其在企业中的应用范围。

- 熟悉业务分析的基础知识，包括基本概念、数据采集与整理以及统计分析方法。

- 学习数据挖掘技术的常用算法和应用，包括分类与回归分析、聚类与关联分析等。

- 掌握数据驱动决策实践的指导原则，包括项目规划与设计、数据建模与验证以及结果解读与应用。

通过对这些知识和技能的理解和应用，读者能够在实际工作中更好地利用数据进行决策，并有效地推动企业的发展。

随着如今信息爆炸式增长的时代，合理利用数据已经成为了企业迈向成功所必备的重要环节。

本文将引导您走进数据驱动决策世界，在这个环节内我们将会探讨因何而起，并研究它在企业成功道路上扮演着何等巨大作用。

此外我们还将会提供一些有关业务分析和数据挖掘技术应用之基础知识供您学习参考。

最后我们将介绍实现数据驱动决策所需遵循的指南原则，帮助各位读者更好地应用所学，扎实有效地推动企业发展。

2. 数据驱动决策的重要性:2.1 定义与背景:数据驱动决策是指企业或组织在制定战略、执行业务决策时，依据大量积累的数据进行分析和挖掘，并且基于这些数据的结果来做出决策。

用数据驱动决策：数据分析的核心思维与方法！1. 引言部分的内容如下：1.1 概述：数据分析作为一门快速发展的学科和技术领域，对于决策制定、问题解决以及业务优化具有重要的意义。

随着大数据时代的到来，我们不再缺少数据，而是缺少有效利用数据进行决策和创新的能力。

因此，数据驱动决策成为组织和个人实现成功的关键。

1.2 文章结构：本文将重点介绍数据驱动决策的核心思维与方法，并深入探讨数据分析在决策过程中所起到的重要角色。

文章包括以下几个部分：引言、数据驱动决策的重要性、数据分析的核心思维与方法、数据清洗与处理技巧以及结论与展望。

1.3 目的：本文旨在帮助读者了解并掌握数据驱动决策所需的核心思维和方法。

通过阐述引言部分中提到的内容，读者将能够认识到使用数据进行思考和决策所带来的好处，并了解相关案例证明了这种方法在实践中已取得成功。

此外，文章还会简要介绍主要的数据分析方法和技巧，如探索性数据分析、假设检验、推断统计学方法、预测建模与机器学习算法应用等。

最后，文章将总结数据驱动决策的重要性，展望未来数据科学的发展趋势与挑战，并鼓励读者积极运用数据分析思维进行实践和创新工作。

通过这篇文章，我们希望读者能够深入了解并主动应用数据驱动决策的核心思维和方法，从而更好地应对现实中的问题和挑战，并取得成功。

2. 数据驱动决策的重要性2.1 数据在决策中的角色在当今信息时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。

数据可以提供关于市场、客户、产品和竞争对手等方面的有价值的见解和洞察力。

通过收集、分析和解释数据，组织能够更好地理解商业环境，并作出明智、科学的决策。

数据在决策中具有以下角色：1. 信息来源：数据是获取信息的基础，它提供了关于过去和现在状况的事实依据。

通过对大量的数据进行收集和分析，可以获得客观、全面的信息。

2. 指导思路：数据能够揭示潜在问题和机会，帮助管理者洞察行业趋势和市场需求。

准确地了解问题所在，并使用相关数据加以支持，可以指导企业制定正确而有效的战略方向。

大数据条件下算法驱动设计创新模型构建研究作者：李月恩杨萌李建伟来源：《工业设计》2020年第07期摘要：随着智能化时代的来临，互联网、大数据、人工智能等技术迅猛发展，产品创新设计也步入了全新的智能化发展阶段。

本文通过分析产品创新设计发展现状，结合大数据的信息价值，利用人工智能神经网络算法探索产品创新设计的新方法。

文章通过对产品大数据概念、数据来源和数据获取的研究，分析了算法驱动产品设计创新建模的基本流程。

关键词：大数据;产品设计;算法驱动;模型构建中图分类号：TB476 文献标识码：A文章编码：1672-7053（2020）07-0028-021国内外发展现状在互联网、人工智能技术的推动下，大数据分析在教育、医疗、经济和管理等方面都得到了广泛地应用，工业设计在这些应用理论研究案例的基础上开创了产品创新设计的新方法，用于改善下一代产品和服务。

许多国内外学者都将著名的创新理论与产品设计相结合，为大数据条件下算法驱动产品创新设计理论和技术提供了大量丰富的研究成果。

算法驱动产品设计创新模型构建，重点就是利用计算机收集数据分析用户需求，构建产品创新设计模型的研究。

国外学者Yan HB等为获取准确的用户需求研究语意差分法和聚类分析法分析产品的大数据;Ryan Ruvald等使用经典原型技术进行数据信息采集和挖掘，构建数据驱动产品服务系统设计。

国内学者殷雪梅等提出复杂产品数据模型用于产品建模驱动产品协同设计方法;马家齐利用AHP层次分析法分析数据构建产品协同设计系统研究。

这些理论对推动产品创新设计的发展奠定了至关重要的理论基础和研究方向。

2产品大数据概述2.1产品大数据的概念在产品设计中，大数据主要分为产品数据和用户数据两类。

产品数据分析是提高产品市场竞争力，完善优化产品的重要参考指标，主要分为产品基础数据、产品消费数据、产品用户数据和产品反馈数据四种。

产品基本数据是指产品的整体数据，包括尺寸、外观、结构数据等，用于分析产品的整体设计趋势;产品消费数据指的是产品上市以后产品的销售数据，包括产品销售地区、销售数量、产品的盈亏等，用于分析产品的价值和市场营销方式;产品用户数据是指产品销售过程中用户的购买量和产品使用后的用户体验数据，用于分析用户需求，满足用户的个性化需求;产品反馈数据指的是产品在产品生命周期的成熟期和衰退期的市场反馈和用户反馈数据，用于研究产品更迭和演化，提高产品的市场竞争力。

数据分析的力量：利用数据驱动决策和业务增长的方法在现代商业世界中，数据分析已经成为决策制定和业务增长的重要工具。

随着科技的进步和大数据时代的到来，公司和组织可以利用大量可获得的数据来获得有关市场趋势、消费者行为和业务绩效的有价值洞察力。

通过深入分析和解释数据，企业可以更好地了解其客户和市场，制定决策并实施策略，从而推动业务增长。

本文将介绍一些利用数据驱动决策和业务增长的方法，并探讨数据分析在不同行业的应用。

1. 数据驱动决策的重要性数据驱动决策是一种基于数据和分析的方法，它可以帮助企业从客观的角度评估和制定决策。

相比传统的主观决策制定方法，数据驱动决策具有更高的准确性和可靠性。

通过收集和分析数据，决策者可以了解客户需求、市场竞争、产品销售等方面的情况，可以更好地预测未来的趋势和变化。

这样的决策可以减少盲目投资，降低风险，并提高业务的成功率。

2. 数据分析的关键步骤要实施数据驱动决策和业务增长，以下是一些关键的数据分析步骤：2.1. 数据收集第一步是收集数据，这可以通过多种方式实现。

企业可以利用市场调研、消费者调查、网站分析工具、社交媒体数据等来收集数据。

此外，一些企业可能还会购买外部数据或与其他组织进行合作，以获取更全面和准确的数据。

2.2. 数据清洗和整理收集到的数据通常需要进行清洗和整理，以去除错误、重复或不完整的数据。

此外，数据还需要被整理成可理解和有用的形式，以便更好地进行分析。

2.3. 数据分析和解释接下来，数据可以被分析和解释。

这可以通过使用统计学和机器学习算法来实现，以获得有关数据的深入洞察力。

数据分析可以帮助企业识别潜在的市场机会、客户行为模式和业务挑战。

2.4. 可视化和报告最后，数据分析的结果可以通过可视化和报告的方式呈现给决策者。

这些报告可以帮助决策者更好地理解数据和洞察力，并基于这些信息制定决策和策略。

3. 利用数据驱动决策的方法以下是一些利用数据驱动决策的方法，可以帮助企业实现业务增长：3.1. 目标设定和指标设置在利用数据驱动决策之前，企业需要先明确其目标和关键指标。

数据分析与决策：利用数据驱动业务增长的关键手段引言在当今数字化时代，数据已经成为了各个行业中至关重要的资产。

数据的收集和分析不仅可以帮助企业了解市场趋势、客户需求，还可以为企业提供有针对性的决策支持。

因此，数据分析成为了利用数据驱动业务增长的关键手段。

数据分析的价值数据分析是指通过收集、处理和解释大量数据来获取洞察力的过程。

它可以帮助企业研究市场，了解竞争对手，提高运营效率。

以下是数据分析的几个主要价值点：1. 洞察市场趋势通过数据分析，企业可以追踪市场的动态变化，了解消费者的喜好和需求。

这样，企业可以更好地根据市场趋势进行产品和服务的开发，提高市场竞争力。

2. 发现商机与创新数据分析可以帮助企业发现新的商机和创新点。

通过对大量数据的深入分析，企业可以发现潜在的市场需求和未满足的客户需求，并提供创新的产品和服务。

3. 优化运营效率通过数据分析，企业可以深入了解自身运营情况，找到存在的问题和瓶颈，并提供相应的解决方案。

这样可以大大提高企业的运营效率，降低成本，提高利润。

4. 决策支持数据分析为企业决策提供了可靠的依据。

通过对数据的统计、分析和建模，企业可以更准确地预测未来的趋势和结果，为决策者提供决策的支持和指导。

数据分析的方法和工具数据分析要想发挥最大的价值，需要使用适当的方法和工具。

下面是几种常见的数据分析方法和工具：1. 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，它通过对数据进行整理、归纳和描述，揭示数据的基本特征和规律。

这种分析方法可以帮助企业快速了解数据的整体情况，为后续的分析提供基础。

2. 预测分析预测分析是指通过对历史数据和相关因素的分析，来预测未来的趋势和结果。

这种分析方法可以帮助企业做出更准确的预测，为决策者提供决策的依据。

关联分析是指通过对大量数据进行挖掘，寻找变量之间的相互关系和联系。

这种分析方法可以帮助企业发现隐藏在数据中的规律和趋势，为业务增长提供指导。

4. 数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表，以直观形式展示数据的分布和关系。

互联网行业中的大数据驱动业务创新在当代信息社会中，互联网的快速发展和普及使得大数据成为互联网行业的重要组成部分。

随着云计算、人工智能和物联网等技术的不断发展，大数据正日益成为驱动互联网行业创新的关键要素之一。

本文将探讨互联网行业中大数据的重要性，以及它如何驱动业务创新。

一、大数据在互联网行业的重要性1. 数据的价值：互联网行业以信息为核心，大量的数据被收集和产生。

这些数据蕴含着宝贵的商业价值，通过对数据的分析和挖掘，企业可以获得深入的市场洞察和消费者行为预测，从而指导业务决策。

2. 个性化服务：大数据可以帮助互联网企业更好地了解用户需求和兴趣，实现个性化的服务和推荐。

通过分析用户的行为数据和消费习惯，企业可以为用户精准推送符合其兴趣和需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。

3. 产品创新：大数据的应用可以帮助互联网企业发现市场需求的空白和潜在机会。

通过对海量数据的分析，企业可以了解用户的痛点和需求瓶颈，从而开发出更具创新性和竞争力的产品和解决方案。

二、大数据驱动业务创新的方式1. 数据驱动的决策：互联网企业可以建立以数据为基础的决策制定机制，减少主观意识对决策的影响，提高决策的科学性和准确性。

通过对大数据的综合分析，企业可以更好地洞察市场趋势，调整战略和业务模式，实现持续创新。

2. 数据挖掘与分析：互联网企业可以利用大数据技术进行数据挖掘和分析，从中发现隐藏的规律和趋势。

通过对用户的行为数据和消费模式的分析，企业可以了解用户的需求和偏好，有针对性地改进产品和服务，提高用户满意度和市场竞争力。

3. 商业模式创新：大数据的应用可以帮助互联网企业重新思考商业模式，并创新出更具市场竞争力和可持续发展的模式。

通过大数据的整合和分析，企业可以实现前端用户与后端供应链的优化，提高效率和降低成本，实现业务的快速拓展和增长。

4. 智能决策支持：大数据可以为互联网企业提供智能决策支持系统，帮助企业管理层做出更加准确和科学的决策。