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大数据的预测函数是价值添加服务的核心
从大数据开发的最前沿的新兴产业到与人类生活密切相关的医疗保健，电力和沟通等传统行业，大数据浪潮总是在改变人们的生产和生活方式。为国内外各行各业带来了许多变化和巨大的价值。
最新报告指出，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26％的复合年增长率 - 从今年的148.7亿美元到2018年的463.4亿美元。世界上的研究机构已广泛探索并尝试了大数据业务模型。尽管仍然有很多模型，但它逐渐形成了一些成熟的业务模型。
两种存储模式主要是
每个网页，每个图片，每张邮件，每条短信，通信行业中的每个电话，电力行业中的每个电气数据等。这些足迹以“数据”的形式记录。几何学。这是大数据时代最直观的影响。
由于大量数据，数据主要是未建立的。许多现有的存储媒体和系统极大地限制了大数据的采矿和开发。为了更好地解决大数据存储的问题，主要的国内外企业和研究机构已做出了许多尝试和努力，并不断探索其商业化的前景。目前，已经形成了以下两个相对成熟的业务模型：
可扩展存储解决方案。存储解决方案可帮助政府和企业对存储内容的优先级进行分类和确定，并将其存储在适当的存储介质中。存储区域网络（SAN），统一存储和文件的传统存储解决方案集成/网络连接存储（NAS）无法提供并扩展处理大数据所需的灵活性。新一代存储解决方案提供商由英特尔，Oracle，Huawei，ZTE等代表，提供了一个大型，中小型企业 -所有 - 部门存储解决方案。通过标准化的IT基础架构，自动化过程和高扩展，满足了大数据的多个应用要求。
Cloud Storage.Cloud Storage是一个云计算系统，其数据存储和管理为核心。它的结构模型通常由四层存储层，基本管理，应用程序接口和访问层组成。轻松使用 - 使用API，用户可以方便地将各种数据放入云存储中，然后将其收取。用水和电力的数量。用户不需要关心存储媒体，网络状态和数据安全管理，只需要按需从提供商那里购买空间即可。
来源数据价值水玫瑰船高
在红火和红火的时代，随着数据的积累，数据本身的价值将不断理解。这种情况反映了从数量变为定性变化的变化定律。例如，有一种罕见的疾病，其中一十万。如果从少量的样本数据中很少见，但是将其扩大到全球70亿人，那么数字很大。很难克服它。但是，我们现在对各种数据案例进行了统一的分析，并且我们可以迅速克服以前未曾想象过的许多科学问题。类似的例子是无穷无尽的。
正是因为它可以通过大数据来挖掘很多不可见的价值，而源数据本身的价值也增加了。有大量有效数据的一些公司和公司找到了有效的业务路径：直接或简单源数据的包装销售。在Internet字段，由Facebook，Twitter和Weibo代表的社交网站具有很多用户和用户关系数据。这些网站试图以各种方式出售商业数据。他们可以通过简单的API提供第三方并从中获利；在传统行业中，中国UNICOM [WEIBO]（3.44，0.03，0.88％），中国电信）和其他运营商拥有大量的基础用户信息，可以简单地扣除隐私并销售销售。
主要公司或企业通过提供大量数据服务来支持公司的开发，同时为用户提供免费服务。这种成熟的业务模型已经忍受了时间的考验。但是，对于出售任何用户数据，需要处理用户的隐私信息，并且需要私有化方法来保护用户的隐私。
预测是价值添加服务的核心
在基于大数据的-Depth发掘中，大数据领域中最大的想象空间得出的值添加的服务是最具想象力的空间。大数据值添加服务的核心是什么？预测！大数据触发了业务分析模型的变化。从过去的示例模式到当前的完整数据模式，从过去的小概率到当前的高概率，它可以比以前获得更准确的预测。以下是以下更成熟的业务模型。
个性化的精确营销。当它涉及“垃圾邮件SMS”时，每个人都感到无聊。这是因为营销方对有价值的“正确”信息的看法已发送给“错误”用户。通过分析用户的大量行为数据，在深刻发掘之后，您可以将“正确的”信息发送到“正确”用户。例如，大型购物中心可以在成员的购买记录中进行 - 深入分析以发现用户和品牌之间的联系。很无聊，但是欢乐。
决策 - 制定业务运营指南。对于大量的用户数据，使用成熟的数据挖掘技术来分析企业运营的各种趋势，以便为企业的决策提供强有力的指导。例如汽车销售公司可以在互联网上分析大量用户，获得用户最关心和不满意的功能，然后改进其下一个代价产品。
一般而言，从宏观层面上讲，大数据是我们未来社会的新能量。从公司微级别的角度来看，大数据分析和应用能力正在成为企业的核心竞争力。在深度研究中，积极探索大数据的业务模型对于企业的未来发展至关重要。
大数据培训课程可以分为在线和离线。离线学习通常约为15,000元到20,000元。培训时间通常为3-6个月。我想学习大数据课程以推荐[dane教育]。
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学习大数据正常培训机构的成本在10,000至20,000之间。
对于企业来说，大数据要做的重要一件重要的事情是告诉公司有关客户或客户的信息。使用客户关系管理和其他工具，大数据集可以显示客户是谁，客户的行为方法以及客户的交互式方法从总体上讲，复杂的客户关系管理（CRM）系统在视觉可视化界面中提供了仔细挖掘的数据，这些数据易于用于支持销售或推广其他任务。
大数据通常控制企业的供应链。
大数据集可用于管理库存，处理原材料采购，促进产品运输策略或处理复杂供应链的任何部分。通过使用特定的大数据结果，管理人员可以实施即时库存和其他策略，从而节省了很多Enterprises的资金和资源也可以使用大数据集来识别绩效标准或帮助劳动管理。BIG数据集可以显示具有更相关的绩效趋势和特定业务位置或成本中心的情况的企业。BIG数据集可以帮助实现自动化的自动化。业务流程，实现长期工作和其他新的业务运营形式。如果您有兴趣，请单击此处，自由学习学习
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