指南：本文的首席执行官注释将介绍电信大数据的相关内容，其转换率很高。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1.大数据培训的一般成本是多少？2.如何改善数字操作和控制的管理和控制！3。大数据培训要花多少钱4，20121年中国大数据市场的规模是多少？5。从大数据1.0到大数据2.0 6.市场上哪些电信率最高的宽带软件包？现在，大数据培训课程的正常离线类别通常约为25,000，研究时间约为6个月。，应根据实际情况对费用进行分析。不同的机构，城市和不同的教学模式通常是不同的。
1.在正常情况下，第一层城市中的大数据培训课程的费用比第二和第三层的类型相对昂贵，但它们比教学资源更丰富；
2.与那些小型机构相比，正式和著名机构的指控更高。实际差异应根据相关咨询来理解；
3.不同的电荷模式不同。现在，它主要是两种大型在线和离线。通常，离线高于在线价格，但相关服务更好，并且具有更高的学习效率。
无论您选择哪种大数据培训课程，具体费用都会受到许多因素的影响。需要根据实际咨询来理解实际费用。
全文摘自“数字蝴蝶：企业数字转换”电子行业出版社/Zhao Xingfeng
操作是由国内公司发明的词汇，它也是由国内互联网公司创建的典范。尽管作者尚未在外国互联网公司中经历过他的工作，但他咨询了外国互联网公司，包括Google，Microsoft，Facebook，Facebook，Twitter和观众。这些公司没有运营。国内阿里巴巴，百度，JD.com和腾讯都有运营职位。这里的运营强调了有关Unicom营销和销售的更多信息，以实现离线或实践转换链接。从某种意义上说，它运营了产品和技术，并实现了互联网网站或应用程序的用户运营。
传统企业组织可能没有运营。目前，操作是指整个企业的团队管理和组织管理，包括组织的绩效控制，团队的绩效管理以及提高整个公司管理活动的效率。关于营销和销售链接，还必须有效监视整个组织的效率，因此必须建立一组索引系统来跟踪管理。
操作管理效率是企业执行的实施例。这是一个在组织层面分解战略目标然后逐步实施和实现战略目标的过程。在中国的执行和领导层洗礼后，大多数企业都强调了结果的重要性。凭借“请给我结果”，“面向结果”，“与结果交谈”以及其他执行培训和实施李文化的影响，越来越多的企业强调结果的重要性，忽略了过程管理的重要性，管理和控制过程为团队完成，使团队或个人的创造力充分发挥作用，并确保实现结果。
不能评估强调结果是错误的，但是过程管理也很重要。相似地，不同团队的过程具有不同的流程，公司资源和花费时间不同，这是由过程差异引起的。效率不高，方法不当。为了实现目标，员工越难损害企业。许多人将反对这种观点过于绝对的观点。毕竟，许多公司仍然需要努力工作，而不是非常聪明的员工。执行“专家”也强调“第一，聪明的第二”或“速度第一，完美第二”。数字智能。企业应使用更多的数字分析来改善理性决策，而不是让员工用血液努力工作。
在作者服务的公司中，几个新移民每天致电200多个客户都非常努力，但是由于沟通技巧差，销售能力较弱以及不高的交易转换率，他们非常勤奋，而且非常非常硬。这些客户的电话是企业转化为公司网站的联系信息，并在促销Baidu后离开。EAK呼叫对客户感兴趣，这对公司尤为重要。BBIADU的促销需要企业的营销费用，企业的营销费用，电话号码客户线索的平均营销成本超过500元。如果销售团队无法有效改变，它将浪费初步的营销促销成本。
这些新移民每天都接触200多个客户，每个客户的线索成本为500元。这些销售人员每天的200名客户在营销促销成本上花费近100,000元。如果无法有效地改变它，它将浪费企业的资源。企业的平均转化率约为15％，而这些新移民的平均转化率少于5％。如果平均客户获取成本为3,000这些新移民的客户收购成本达到了15,000元人民币。他们的工作越多，公司造成的损失越大。经过精制的业务强调，努力越努力，越好，越有效，努力就越有效。这要求企业加强过程管理并掌握每个操作链接。
公司数据管理的升级途径如图4-5所示。
图4-5公司数据管理的升级路线
行政部门的工作也可以进行量化，但是需要收集数据，并且需要建立索引系统以进行数据化并指示操作的所有链接，以便所有操作活动都以数据为特征，以便企业企业可以完善操作和管理。在所有链接中，提高过程控制的强度和粒径，并提高管理的完善程度。
每个运营管理活动都是企业投资的成本和成本。从老板的角度来看，员工的每项活动都是企业的成本，因此必须通过企业进行定量投资，然后使用指标来指示该指标。每项活动的输入生产效率。从公司运营绩效的角度来整理运营管理活动指标时，它通常包括五种指标，即规模指标（数量），速度指标（增长），效率指标，收益指标和收益指标和风险控制指标（请参见图4-6-6-6to。
图4-6操作和管理中的数据指标
比例指标是数量的统计数据。在运营和管理中，必须量化员工的行为。您每天要做多少件事，接触多少客户，发送了多少封电子邮件，有多少个客户回复电话，您每天工作多长时间，等等。这些都是所有这些。这些都是这些。这些都是所有这些。定期指标可以定义为规模指标。运行活动必须首先确保有足够的输出数量。
速度指标也是增长指标。除了确保规模和数量之外，它们还需要在这些数量上不断增长。成长是公司管理效率的核心指标。没有公司没有管理问题。当企业的规模不增加时，许多管理问题将被暴露出来。成长是一种解决几乎所有管理问题的好药物。如果公司想要继续发展，则必须具有快速的增长率指标。如果企业连续三年没有增长，它基本上会下降。
效率指标是指输入和产出之间的比率。投资是输出的。如果企业投资100万元来广告并带来了1000万元人民币的销售，那么广告投入和产出的效率为1：10，营销成本率为10％。如果您投资10人并带来10人的产出价值10百万元，然后人均产出价值为100万元。如果人均薪水为100,000元，那么薪水的产出效率是将1元投资10元。％。这些是有效的指标，效率决定公司是否可以以较低的成本生产出更高的产出。在同一市场，在同一市场，企业之间的竞争效率更高，高效率公司将克服低效率公司。
设备指数是指业务管理活动的净产量。投资100元，输出110元，净利润为10元。材料是产出和输入之间的差异。高和低利益决定了企业是否有足够的好处，还可以确定企业是否有足够的资源可以再次进行投资。
管理人员通常会忽略风险控制指标。风险控制包括业务风险，管理风险，组织风险，法律风险，市场风险，技术风险等。风险。一旦盈利能力差，它就无法支付利息并造成损失。如果管理团队不稳定，将存在管理风险。企业经营的业务受法律和法规的约束，违规行为将带来法律风险；市场风险包括竞争对手，潜在参与者和替代产品的风险。如果替代产品的生产成本大大降低，企业的市场风险将加剧。技术风险更容易理解。产品更新和技术创新应用可能会导致公司的产品失去竞争力或失去市场。
通过企业的所有运营和管理活动的指标，一旦发生了很大的变化，就必须分析相关情况，并随时控制运营过程，以确保企业的稳定和可持续发展。
目前，外部环境的变化越来越快，消费者消费习惯正在发生巨大变化，而B2B的业务也正在发生巨大变化。客户的采购行为和采购方法也随着每一天而变化。数字化的趋势正在渗透到每个行业中。如果公司无法迅速适应这一变化，他们将面临各种危机，公司组织必须迅速做出回应。
上面提到的“感知 - 反应”模型。在“感知 - 反应”模型中提到了“感知 - 反应”周期的概念。通过感知响应的循环，它可以掌握知识的迭代以及公司对公司的认知。一家公司每天都可以重复各种操作和管理活动。方法和解决方案是敏捷的组织。如果在此过程中进行迭代，或者迭代太慢，那么该组织对此组织对变化的反应太慢了。外部环境很慢。
操作控制过程中敏捷管理的概念是希望所有公司经理都可以在管理决策过程中与数据交谈，而不是与经验交谈。这不是正确的经验，但是经验的经验只是过去数据的积累。知识在自己的大脑中形成。随着外部环境的变化，这些知识将被过时。公司业务管理活动的决定随时可以满足新的场景和变化。
数字情报的时代要求公司组织对外部环境变化做出响应的频率越来越高，因此每月一次的业务分析会议每月一次无法满足新环境的要求。在大型时代数据，企业必须建立一组数据感知响应系统，以通过即时数据收集，数据分析和决策来实现即时响应，并构成快速迭代中对外部环境做出反应的最佳策略。
为了满足这些需求，领先的公司正在尝试新的组织变更，包括阿里巴巴，研发和制造公司，例如华为等互联网公司，以及其他传统的零售和连锁服务公司。他们通过信息系统建立各种链接，建立各种链接数据中场，为前端提供真实的时间数据分析和决策支持，并在后端服务上提供数据服务。
通过从数据中建立数据，企业在信息系统中收集，清洁和处理数据，并向业务部门提供数据服务。数据中所起的作用是数据治理，数据管理，数据收集，数据开发，数据开发，数据分配和数据应用服务。数据治理包括数据清洁和处理，建立数据标准，形成高质量数据资产目录，并为数据开发提供集中的数据仓库。数据管理功能包括数据监督，数据动态存储和处理，数据安全性，数据资产的集中控制以及建立数据共享机制。数据收集包括数据提取。通常，ETL（提取，转移，负载）用于从信息系统中提取数据，并且与相关关系的数据之间的数据的业务逻辑是确保数据不是从孤立的Instead中隔离的，它具有多种”血液关系“数据集。数据开发是为了满足数据应用程序，以将数据开发到数据报告，数据图或数据模型中。这些数据上的数据产品类似于阿里巴巴平台上的业务人员或诸如Store管家的数据服务。DATADistribution在其他信息系统需要调用数据并向其他信息提供数据集时提供高质量的数据信息系统符合某些规则，包括主要数据的管理和分发，数据表的管理和分发等。Essencethe数据应用程序是根据业务部门的业务需求提供的服务。如果销售部门希望执行客户肖像，则数据应用程序将处理与客户信息和客户行为相关的数据。信息表用于业务部门。DATA应用程序服务还包括数据接口， 通过授权字段和数据表为API提供其他应用程序的数据。
在企业建立数据资产管理之后，可以在组织中建立业务，以便为前台营销和销售部门提供基于数据的决策 - 制定支持服务。强大的中间和台湾可以大大提高敏捷性前台响应客户需求。
“三个组织”的概念图如图4-7所示。
图4-7“三个组织”的概念图
不同企业的业务形式是不同的，“三个组织”的设计也将是不同的。原材料和配件基本上是标准零件和标准化产品，例如钢，水泥，石油，标准标准化学原材料，其市场供应就足够了，是一种完全面向市场的采购行为。目前，采购反应并不是影响组织反应的关键。在这种情况下，可以将采购部门放置在后台。但是，如果前端采购特别特别，则需要定制购买的材料，就有一定的采购周期，甚至是一定的垄断。它与供应商的合作有一定的战略合作。此时购买响应需要包含在前台管理中。使用数据数据为采购部门提供更准确，及时和高效的服务，确保整个供应链管理不会拖回，确保整个供应链能够确保整个供应链。
公司利益与个人利益不一致是正常的，这将不可避免地导致或多或少的个人现象，这些现象与企业利益在处理公司问题的过程中与公司的利益不一致。首先，必须承认这是正常的。没有这种现象，那么企业就不需要管理。企业中的每个人都处理老板之类的事情，并且公司必须具有更有效的输出。因此，企业中将需要监控大量的“灰色区域”。即使没有任何权利的前线员工也是懒惰的。
数据是业务运营和管理活动的记录。如果数据记录都包括在内，则企业可以很好地监视所有行为和活动，准确地分析各种活动的效率，并知道哪些链接具有导致流程，效率的问题不高，效果不好。这是理想的情况。企业的管理越详细，员工就越能将自己的行为与企业的利益约束。
作者的第一份工作是在宝洁中，进入后，这是两个月的新员工入学培训。在这两个月的培训中，作者的最深处是“在宝洁中，没有记录就不会发生任何事情。”，当我在其他外国资助的企业工作时，我也看到了类似的要求。所有业务管理活动都可以记录在系统中，并且这些记录可用于数据分析，以有效地优化管理层的习惯在国内企业中相对较少。国内企业强调了个人能力，例如机载高级管理人员，以及在某个行业中成功运营产品，品牌或项目的高级管理人员。我希望他希望过去的成功能够在公司中成功运作。大多数外国资助的企业都是不同的。他们强调了系统和强大的组织的力量，而不是依靠个人的力量。强大的组织和系统的力量来自系统本身，并且必须在不同一代的管理者之间继承这种优化。这种继承可以创建一个强大的组织。实际上，许多知识的降水是从数据中积累的法律。因为企业将在许多广告中投入许多广告，并不断监视广告的效果，因此知道如何将广告放置以获得更好的结果。。如果他离开，新人不知道如何将广告提出更好的效果，并且需要重新探索它们。这些知识源自数据分析。在企业系统中，有必要形成继承的运营管理技巧，以便这样的组织在开发中变得越来越强大。
如果没有数据记录和数据分析，则数据形成的知识容易触摸泥水鱼类。我听到了这样的故事。Li××是企业的销售经理。当销售最初出售时，客户一次引用它。该公司要求的基本价格为95元/件。采购经理的价值98元/件。Li××当时很尴尬，因为他首先看到价格并提高了价格，并认为另一方听到了价格价格错误，并确认对方的反击是98元/零件。li××li××中间差异是这位购买经理的回扣。Li××可以以95的价格向企业报告元/件。中间每件商品的3元的差异为1元，而采购经理获得了2元。四重奏似乎是有利可图的。实际上，这是许多业务管理中许多公司的“灰色区域”，或称为无法可用的领域。如果经常发生此问题，公司的整个管理机制将变得非常混乱。事情与双方的利益有联系，他们的关系非常亲密，其他销售人员无法削减。在许多公司的采购经理来到另一家公司之后，他们将继续使用原始供应商并取消以前的供应商；许多销售经理改变了工作，还将带走客户。这背后的逻辑是利益的约束。
没有数据记录，没有即时数据收集，没有在线报价和离线监督机制，这些问题就无法暴露出来。现在，大多数交易是通过在线完成的，减少了中间人的参与。没有人工参与，这些兴趣没有拦截的余地，以便许多公司的管理人员将被正规化，交易成本将下降，并且维持客户关系会更容易。由于采购经理的离开，将失去高质量的供应商。
当然，变化很痛苦，因为这种新模式将不可避免地损害某些人的利益并被某些人阻止，因为数据管理将不可避免地带来“阳光”的治理。促进变化时，企业主还可以看到谁在妨碍谁阻碍，谁可能是既得利益，他们担心由于数据管理后的“阳光”，他们将受到个人利益的破坏。他们会找到各种借口。目标数据应用程序。
“阳光是最好的防腐剂，路灯是最好的警察。”如果公司想纠正不健康的风并让数据管理发挥作用。
随着数据技术的应用，公司管理的通信方法也在发生变化。在宗派组织下，员工既不能报告级别，也不能经过管理水平，以确保每个级别的播放水平它自己的决策 - 制定和管理角色。但是，随着社交媒体在公司组织管理中的应用，原始的组织形式逐渐被打破。
在宗派组织的领导下，该组织的劳动分司根据专业和能力进行。不同的专业领域分配给不同的主题或部门。工作等，不同的部门分为专业的劳动分工。层次结构根据能力分为政权。强大的功能很强。中层是中层。这种宗派体系在最初的组织设计中发挥了专业和能力，因此每个人都可以找到自己的职位并最大程度地提高员工的专业和能力。组织决策-making.在传统行业时代，组织的组织没有重大问题，它对专业能力的重要性依赖于专业能力，而忽略了决策的效率，因为所有公司都稳定地管理并且是一个稳定的市场。改变。
但是在互联网时代，这种组织形式限制了制定决策的及时性，并使组织的敏捷性限制了。因此，由Google代表的互联网公司提出了一个基于产品或产品或基于产品和服务的蜂巢的组织服务。具有专业需求的服务，包括金融，人力资源，前端开发，后端运营和维护，营销和销售功能。所有这些功能都负责产品经理。该模型在互联网公司中非常受欢迎。国内腾讯，阿里巴巴和百度还采用了该模型来提高决策的效率-Making。在该模型，企业的决策制定和评估机制中，也进行了相应的调整。基于性能指标的KPI（KeyperformanceIndicator，关键绩效指标）的评估和评估系统具有转换（ObjectiveanDkeyResults）评估系统。稳定组织的KPI逐渐被敏感状态达到的基于目标的评估机制逐渐取代。
数据技术驱动的组织形式的变化可以参考图2-11。
图2-11数据技术驱动的“跨境抢劫”现象
随着互联网创新应用程序和数据技术的兴起，外部环境的变化越来越快，这要求公司对外部环境做出更大的反应。在对客户的需求或投诉的响应中，对客户的招聘/竞标和一个项目计划，该组织直接提起一个“组”（您可以在企业中使用QQ，微信，指甲或聊天），该小组中有高级管理人员和草地员工。小组中的报告关系不再是层次报告，而是在各个部门，交叉级别，甚至越过公司组织的边界。communicate.communate.ine，企业有一个新的临时组织，可以响应客户的需求。组织成员在该小组中进行交流和报告，讨论计划，及时做出响应并及时做出决定。当客户的需求消失或项目结束后，该小组将“解散”。我们称之为该临时组织作为临时的“军团”。这个“军团”的建立只是为了一场小型的“战斗”。这场“战斗”结束了，“军团”被解散，并重组为另一个“军团”为另一个“军团”。
“军团系统”系统对组织的弹性有更高的要求。这已经形成了稳定的劳动关系的差距：为了确保团队的稳定性，企业和员工必须具有符合劳动力的劳动关系法律。“战斗”的结尾可能没有到达下一个“战斗”，并且人员返回了稳定的国家宗派组织关系。当没有战斗时，人员会闲置并组织太多的劳动成本。当组织运动的规模不同，任务，项目或项目所需的人力是不同的，这是一个巨大的挑战。，该组织将倾向于敏感，井井有条，更多的人可以以战略合作伙伴的形式参与企业的“战斗”。证明企业可以以较低的成本降低企业，个人也可以参与参与因此，员工的社会化组织更像是“ Legion System”模型。企业组织形式的变化，企业的组织模型也将改变，组织与人之间的关系也将改变，越来越多的人将成为自由职业者。
DIDI司机是独立个人，与DIDI没有直接的就业关系。当在平台上生成消费者的旅行订单时，DIDI派遣最近的驾驶员接收订单并完成订单。在此订单结束时，DIDI的合作是驾驶员暂时结束了。DIDI驱动程序继续等待平台上的订单完成下一个“任务”。基于此任务的组织是未来组织的主要形式。
敏感的组织不仅必须打破层次结构，而且还必须打破组织的边界，并开始使用组织边界进行工作。这要求更多的战略合作伙伴参与整个组织的“任务”。尽管这对于实现相对复杂性和技术内容的工作更为复杂，技术内容很高，这是充满挑战形式变得越来越敏感，企业组织逐渐成为一种生态学，越来越多的人成为生态成员之一的生态学之一。
从组织建设的角度来看这个问题，除了稳定的企业员工外，企业的人力资源部还需要建立人才生态系统。R＆D的主要竞争对手。其战略合作模型是将公司的产品创新移交给平台。该平台上有大学教授，技术人员和研究生。《制作人与赌博》将技术问题置于该平台上。平台上的专家，学生和技术人员可以“接收订单”。解决问题后，它基于知识产权采购问题。宝洁回购这些技术专利或知识产权权。在不成功的研发创新情况下，宝洁不需要付款。同时，宝洁（P＆G）提供了一定的成本作为研究支出，平台上的专家和技术人员可以独立应用。通过此平台，宝洁（Procter＆Gamble）破坏了企业的原始组织形式，并吸引了更多的人为他们提供服务。以生态伙伴的方式进行技术创新。几乎是Procter＆Gamble的年度技术创新的三分之一。
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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我国家的大数据行业已经开始进入加深阶段
中国的大数据行业已逐渐成为从发芽到今天的系统，并且已经过去了将近十年。-Depth Application。大数据在医疗，行业，运输和其他领域的集成应用技术加速了创新和突破。大数据融合应用程序集中于从虚拟经济变为现实经济的变化；在大数据基础技术，信息安全，模型识别，语言工程，计算机辅助设计，设计和计算机援助设计，高性能计算等方面已加快了突破，大数据技术领域已逐渐补充缺点并进一步加强了长板。
2021年的市场规模接近900亿元人民币
近年来，我国家的大数据行业已取得了快速发展。SIDI CCID统计数据已从2019年的619.7亿元人民币增加到2021年的863.1亿元人民币，复合年增长率为18.0％。与大数据相关的硬件，软件和服务市场收入。在全球新皇冠肺炎的流行病下，我国家的经济领导着恢复和保持整体恢复趋势，并伴随着该国迅速促进数字发展和建设经济，数字中国和智慧城市。进一步增强，应用范围将进一步扩大，大数据市场还将保持持续和快速的增长趋势。
金融业是我国大数据行业中最大的下游行业
大数据分析行业是指使用大数据技术来处理，分析和挖掘，并应用庞大的规模数据以实现大数据价值，并以产品或服务的形式使用，以增强客户数字操作的大数据细分。近年来，随着对下游行业整个业务流程的数字运营的持续广泛和深入需求，大数据分析市场已经取得了良好的发展，显示了高速发展趋势。Sidy，2021年，我国的大数据分析市场，在金融，政府，电信和互联网领域的前四名中，市场占60％以上。
对大数据软件和服务的需求不断提高
目前，我国家的大数据行业已经进入了高质量发展的阶段。对大数据软件和大数据服务的需求已经开始增加。大数据硬件的比例已下降，但仍然占主导地位。数据硬件，大数据软件和大数据服务的市场比例分别为40.5％，25.7％和33.8％，市场规模分别为349.5亿元，221.8亿元人民币和291.7亿元人民币。，大数据硬件的比例逐渐下降，大数据软件和大数据服务的比例正在逐渐增加。未来，与硬件市场相比，我国家的大数据软件和服务市场将显示出更好的发展趋势。
不同类型的大数据公司具有很大的竞争。
目前，在IT行业的开发过程中已经形成了一些分销层。制造了一些服务器和基础系统，有些是软件，有些是应用的，并且大数据也需要在原始架构中开发。从事基础架构的公司，例如Lenovo和Huawei，也需要转换为大数据为了提供低成本和低能消耗的大规模记忆，这是大数据行业的基础。中间层是类似于Hadoop和MapReduce的数据分析软件。最初的软件行业还必须转变，从销售软件到数据 - centric。开发的是Baidu，Tencent，Alibaba等大数据应用服务公司，以提高数据分析的有效性。
- 有关该行业的更多研究和分析以获取详细信息，请参阅“有关中国大数据行业的前景和投资战略计划的分析报告”
从大数据1.0到大数据2.0
大数据包含各种可能性。但是，企业领导人如何采取行动而不是被动反应？在追求最大价值的过程中，公司应采取主动行动采取预防措施并采取预防措施。在适当的时间内，可以及时支付大数据中难以在小数据中找到的新兴趋势，从而使其更加前进 -在制定策略时，我应该做什么？柔津建筑材料网络的摘要如下：
实际上，在激烈的竞争环境中，大数据可能会迫使企业采取行动，而不是被迫做出回应。大数据带来的无数可能性中最有利的？大数据将为Enterprisesex的战略改进带来三种可能性：
回答现有业务中的已知问题，并专注于提高性能和运营效率。
回答现有业务中的新问题，并专注于业务增长机会。
回答新业务中的新问题，目标是重写竞争模式。
尽管公司的大数据应用程序的深度有所不同，但研究表明，当前的大数据应用程序仍在第一阶段停止，而专注于第二阶段的应用程序的时机已经成熟。世界各地许多行业和地区的信息官员发现，大数据（包括其应用程序和知识发现技术在企业中）将是2013年最具破坏性的技术之一。它只是Rowedafter Cloud Compure Exportions和Mobile Support。克里斯滕森（Christensen）在其书《 Theinnovator的困境》一书中定义，颠覆性技术应创造一个新市场并最终超越现有市场。根据克里斯蒂安森（Cristeneson）的定义，企业中的当前大数据的应用通常只保持其作用，通常只能保持其角色，这是如此IS，它仅用于改善现有产品，然后从高端客户那里获得更多利润。
从大数据1.0到大数据2.0
“天生的大型材料，当您不遇到它时，势头正在下降。生活是平庸的，不会发挥其潜力，并且性别很弱。” - 老挝Tzu
新的基础架构或数据源可以通过回答现有的业务问题来实现大数据的一定价值，尤其是当现有数据大大增加时，这使得很难维持传统的通过数据创造商业价值的方式。例如，Rackspace的初始电子邮件托管服务客户量表非常有限。随着客户的数量，客户数量迅速增加到100万，每天的各种格式的日志记录最高为150GB。这使Rackspace使用原始数据系统来应对失败要求。过去几分钟来完成任务，但需要几个小时。结果，Rackspace必须基于堆栈迁移到Hadoop的大数据基础架构，以便继续实现其电子邮件托管服务的价值。
大数据可以更快，更好地回答问题。例如，电信公司可以使用社交网络中的新数据来补充现有的客户数据，从而增加了客户损失分析的价值。
但是，经过精心观察发现，这些类型的大数据应用程序并未为企业的基本策略和方法带来改变。例如，企业的目的了解客户的损失基本上是没有变化的，只有新的社交媒体属性数据。这种相对保守的方法似乎代表了当今的大数据应用程序的特征。在对《经济学人2010》杂志的调查中，当被问及“将大数据带给您的公司的新机会”时，大多数接受采访的公司首先提到了“提高运营效率”。“首先（51％）。与此相比，选择“服务和产品创新”的公司数量仅排名第四（24％）。鉴于2010年的经济状况，许多公司专注于削减成本，因此选择“提高运营效率”并不奇怪。但是，随着经济的改善，企业的重点已从削减成本转变为业务增长，So其他大数据应用方法应采用。
为了进行颠覆性创新，企业必须采用一种新模型来寻找新的方法来创造和刺激增长。RecallWeb2.0技术驱动的Web2.0技术如何在基于内容消耗的Web1.0时代推翻。它为企业和客户的创新方法，合作方法和营销方法带来了巨大变化。相似，大数据2.0策略将打开一个新的市场，以便领先的公司可以抓住短暂的机会，并从竞争对手面前获得巨大的好处。
大数据业务策略进化 - 以出租车公司为例
大数据1.0策略
可伸缩性技术：新加坡出租车运营公司ComfortDelgro最初通过手动电话处理出租车保留服务。随着客户的数量急剧增加，人工电话服务很难满足需求，该公司开始投资大数据技术，并投资6000万美元以开发由自动拨号系统和智能手机应用程序组成的出租车预订系统。支持100,000个行程的存储和处理。15,000出租车的运营数据和实际的 - 时间 - 时间GPS定位信息，可改善公司的出租车。运营能力，每年可以处理2000万辆出租车保留服务。
大数据2.0策略
重塑客户行为：ComfortDelgro已收集了多年的每日运营数据，并要求出租车的波动数据。随着新加坡人口和旅游业的持续增长，以应对每天或每周持续预订的持续增长，该公司通过各种附加费在某些时期和地区调整了价格。预订模型使公司能够始终如一地满足客户的需求。
创建新产品和服务：实时了解客户和出租车的位置，再加上历史预订记录，出租车公司可以在不同的时间进行技术预测，例如每天或周末的不同时间，以避免最好的拥塞驾驶途径。基础上，公司可以提供由真实时间路线推荐的新服务。这项服务不仅可以帮助出租车司机预测业务数量和流量状况，而且还可以将其他公司的出租车司机出售为第三方价值的服务。
数据生态系统愿景：可靠的交通路线自动预测服务基于数据生态系统愿景。该系统中的数据由出租车运营公司，交通管理部门和环境保护部门共享。这些组织具有互补的数据和兴趣。交通管理部门有实时的城市运输时间。马斯特小型但详细的交通运营轨迹。这些数据以及环境保护部门的真实时间天气和道路状况，可以更有效地预测交通拥堵。该服务使三方能够同时受益。交通管理部门希望减轻城市交通拥堵。提高症，环境保护部更关心二氧化碳减少问题。
破坏性大数据的新业务策略
通过审查相关研究和对行业领导者的讨论，我们制定了三种颠覆性创新的大数据策略。
首先是客户策略，即使用客户交互数据来重塑客户行为，而不是简单的理解。这种类型的数据使公司能够预测和指导市场需求，然后创造新的利润。可以与产品策略相结合，开发新产品和新服务的新需求，并启用大数据以实现创建。这也很重要的是，仅依靠这些策略不会带来可持续的利益。我们还需要生态策略。这是第三种策略。企业已经参与甚至重塑了一个以行业为导向的新群体。成员通过数据共享提高整体操作水平。
但是，在某些领域，一些公司已经开始积极重塑客户行为，而不仅仅是了解客户行为。这涉及对客户的全面了解，包括其行为，偏好和竞争性行为，以及从三角形获得的真实时间定位数据基站或无线热点的测量。
客户策略：重塑客户行为
福特汽车研究与创新中心的预测分析和数据挖掘技术负责人迈克尔·卡瓦雷塔（Michael Cavaretta）认为：“大数据的本质是，它可以使您看到微观的知识并做出回应。”许多数据驱动的企业在交易时已广泛采用这种被动位置到最近，直到最近，企业了解客户行为的主要方式是雇用市场调查公司，然后根据调查结果响应客户需求。社交媒体，但是公司了解客户行为的主要方式仍然是被动方法。
但是，在某些领域，一些公司已经开始积极重塑客户的行为，而不是简单地满足客户行为。这涉及对客户的全面了解，包括其行为，偏好和竞争性行为，以及从中获得的真实时间定位数据基础或无线热点信号的三角测量值。这使公司可以为客户提供最合适的渠道的高定制产品和服务。
Netflix和Amazon等公司使用此数据来确定客户的爱好和偏好，并使用此类信息为客户实时提供相关的有用服务，这将影响客户的购买行为。对于Netflix，推荐服务Netflix不仅限于新电影，还包括旧电影，这有助于降低授权成本。例如，零售商还可以通过使用客户声誉卡和来自Foursquare的真实时间注册数据来了解客户的偏好，然后通过移动应用程序将促销信息发送到影响客户的购买行为。
近期的全面方法将压力测试的阈值提高到了更实际的水平，改变了金融机构对风险评估的态度。
但是，该策略的实施面临着特殊的挑战。主要问题是个人隐私。与个人或敏感信息有关的问题应尽可能谨慎和透明，即使这些信息不是来自个人数据。在执行中，公司还需要预测客户行为引起的变化。由于无法确定有多少客户会影响公司的推荐服务，因此无法忽略此问题。在某些情况下，企业无法完全理解和控制其供应链，，并通过真实的时间服务满足客户不断变化的需求。判断是企业必须继续关注客户，以确定“影响力”在多大程度上合适。
产品策略：开发新产品和服务
数据价值链上的许多公司都位于数据通信的“繁忙区域”中，其战略定位使他们能够从现有数据中获得经济利益。这些公司主要来自通信，媒体和娱乐。通过数字渠道客户，他们正在成为拥有大量有价值的客户数据的资源库。
许多公司使用这种类型的数据来获得见解并支持日常业务，以服务现有市场和客户。长期以来，银行通过客户信息，交易以及在线和移动银行服务了解客户，从而提高了客户满意度。，尽可能减少ATM机器的缺失并改善产品和服务的价格。但是，其他一些公司通过数据创造了价值，针对新市场，创新和设计新的业务模型。例如，通过智能手机客户，电信公司可以实时获取有关其大型客户群的详细信息，包括位置，用法，社交网络和其他特征。他们使用这些数据信息来启动新服务，例如定位营销。到普通电话服务，新加坡的三个本地电信运营商M1，Starhub和Singtel Coop与新加坡新闻控股公司和其他零售商一起，为客户提供基于位置的广告SMS服务。SMS发送数量和可能的客户响应率最终将转换为电信公司的额外收入。
因此，大数据可用于实时为客户提供生活信息服务。这些策略可以帮助电信公司保留客户并带来更多收入。此想法也适用于其他领域。例如，保险公司已推出新产品和新产品和服务，不仅是销售标准化保险单，客户风险胃口，采用的政策以及一段时间内的历史索赔数据的整合比传统方式更现实。
由于新产品或服务通常适合未知市场，因此该产品策略不仅限于知名公司及其子公司，而且还为进入市场的公司提供了巨大的商机。在零售领域，澳大利亚的GetPrice和英国的Pricerunner可以为客户提供更多的价格信息，并为更有针对性的在线广告开放新渠道。为患者提供健康医疗费用信息，并且这些信息通常很难与客户联系。社会网站患者Likeme已建立了一个免费的论坛和友好的沟通环境。在这里，患者可以找到其他类似疾病的患者，服用类似药物，甚至实验室测试结果。它通过从药品出售数据而获得收入，并且所有过程保持开放和透明。用户指出了数据评级，评论和意见的使用。
当然，通过大数据创新产品和服务，他们还面临许多挑战。进入市场的企业应注意法律和道德中数据使用的使用，尤其是在涉及客户的个人数据或盈利能力的目的时从盈利能力的目的到大数据的私人性质。世界上所有国家的政策制造商都在审查与数据有关的法律，并且在不久的将来，多个司法管辖区的判决和系统也得到了改善。数据商业化和利润机会的环境将会改变。
随着大数据的快速发展，数据保护和隐私立法可能会跟上所有可用的应用程序。因此，对于使用大数据制定新客户和产品策略的公司，他们至少有义务确保客户知道正确的权利在知情情况下使用自己的数据并为他们的选择提供足够的信息。这可以使双方受益。在同一时间，透明的运营有助于加强监督和道德自我差异，并提高公司声誉，并提高公司声誉，客户忠诚度，客户忠诚度和企业品牌。
完全依靠产品和服务创新来实现数据商业化，这也可能导致一定的长期风险。在建立完整的系统之前，新市场可能会受到其他新开发事物的破坏。从数据的角度来看，您需要检查来自生态系统愿景的数据。在此系统中，数据提供商，受益人，竞争对手和监管机构可以健康地发展并从数据共享中受益。
生态系统策略：数据生态系统愿景
通常，公司在各个方面都无法理解其客户，并且很难推出新的有吸引力的产品或服务。在这种情况下，企业可以从生态系统中的其他企业中获取补充数据来填补空白。此生态系统基于基于一个适当的合作策略，使所有相关政党从企业到消费者从中获利。生态系统的视野可以以各种形式采用。End是公共机构之间的完整过程合作，旨在更好地提供服务。除了彼此合作以产生短期福利外，生态系统策略还有助于分散风险并长期受益于所有方面。
这种数据合作已出现在保险领域中。然后在英国保险协会中建立的非营利机构保险欺诈局分析了这些数据以解决欺诈保险索赔问题。这些数据库中的信息称为“保险欺诈记录”，该信息大大减少英国保险协会一年表示：“这些保险欺诈记录可以帮助保险公司确定用户欺诈行为，然后采取适当的措施。汽车保险产品的整个生命周期，无论是续订，索赔还是其他任何阶段。。”
音乐行业中的几个组织，包括出版商，音乐服务提供商和作曲家协会，致力于创建一个“全球轨道数据库”，为音乐行业创建数字未来。这是一个独特的权威歌曲库，适用于所有领域的用户音乐发行价值链中的所有组织都可以使用数据库来确保音乐的准确效率和随后的税收支付。在变化道路上的模型上的重要步骤。
尽管大数据应用程序的经验案例相对较少，但行业的内部策略倾向于专注于使用大数据来解决共同关注，业务或技术水平的特定风险问题，同时创造了一个公平的环境为了允许企业对客户的战斗。这种方法可以最大程度地减少潜在的冲突，否则合作联盟将崩溃。在同一时间，埃文·罗森的观点也得到了证实：在建立这种类型的联盟时，有一个明确的观点结构在双方建立价值和处理参与的公司。充分利用其客户数据，他们可以合作分析合并数据，然后创建一个真正独特的MobiLE银行平台。
在本生态系统中，政府部门也应该做一些事情。许多公司可以从其他其他数据中受益，例如真实的天气和流量信息。此信息通常由公共部门收集，对于任何公司，复制这些信息的成本数据非常昂贵。与政府机构合作以共同承担数据收集成本，因为它们与服务的下游密切相关。港口管理部门获得的传感器和雷达以及港口管理部门从中受益的外部实际时间端口数据。这也有利于港口管理部门的安全和物流效率来保证人员和船只，然后愿意投资传感器设备。
公司领导人可以做什么？
本文的三个主要策略将为适当的业务背景带来许多机会。公司领导者可以问自己一些问题，以确定他们是否可以发现这些策略的积极和破坏性潜力。
消费者策略。数据为企业提供了更多的机会来重塑消费者行为并满足消费者可能尚未意识到的需求。确定是否准备好，首先利用大数据，公司应首先回答几个问题：什么样的问题：购买决策 - 制定消费者做出决策，以及购买决定涉及哪些流程？这些必要的数据来自哪里？是否有必要的基础架构可以是低成本，高效且及时的（如有必要的，包括真实时间）的地理位置？
产品策略。企业还应该评估他们是否准备好发起具有竞争优势的新产品和服务。这需要回答现有数据的价值和数量。他们有独特的资产吗？我们可以整合这些资产以解决市场需求吗？新产品和服务是否会进入新市场或现有市场？如果您进入新市场，将通过哪些渠道？是否有业务成本？
生态系统策略。企业应分析他们是否可以从隔离的战略变化中获得最大价值，或者更适合与其他公司合作进行独特而有力的数据分析。您是否完全了解所有其他公司的业务价值上的所有其他公司链？如果答案是肯定的，那么公司领导者应该确定这些对手控制的数据集还是业务的商业愿景是对自己的业务的补充？此外，还应确定公司领导人，公司领导者也应确定共享数据的可能性而不会失去自己的竞争优势。
并非所有企业都准备同时实施上述三种策略，或者他们只需要实施一两个策略即可提高目标业务的绩效。无论选择哪种策略，企业都应该能够遵守经济价值及时包含大数据，合理地开发大数据资源，从授权和管理所要求的才能到适当的投资技术基础设施以确保运营。同时，企业还应该完全权衡存储，分类和分析大量数据所需的设施和技术以及大数据的潜在收入。
大数据会带来数据革命吗？尽管该行业对大数据和越来越多的相关工具有重大了解，但对于大多数公司而言，尚未到来的破坏性变化。随着人们充分利用大数据的优势，并结合了大数据提出的新业务策略，在不久的将来，新企业将打入并开放新市场，放弃猜测，并专注于使用大数据发现和解决新的商业问题，满足不断变化的市场需求并保持可持续的竞争优势。
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一张主卡还可以重叠两个子卡，主卡中的免费呼叫和边线卡，共享流量和声音。
有关详细信息，请咨询当地商店，或致电客户服务热线10000以获取详细信息。
结论：以上是首席CTO注释为每个人汇总的电信大数据的所有内容。不要忘记找到电信的相关内容。