据说大数据牛的公司，决策能力也都杠杠的
作者：陆原,申文燮
当某在线视频网站准备推出自制剧的时候，评论家纷纷嘲笑他们把握观众品味的能力。很难有谁会想到，该公司通过分析其积累的多年用户观影偏好的大数据，来指导制片人、主演选择和编剧内容并一炮走红，帮助其在一个季度内获取数百万新增用户，并在接下来的一两年内里获得数倍的股价提升。
我们正在迎来一个数据爆炸的时代：各类设备和互动产生的数据量正以年均大于50%的速度增长，预计在2020年可能会达到44ZB（44万亿GB）。据调查显示，拥有优秀大数据能力的企业，它的财务表现排在行业前25分位的可能性是竞争对手的2倍、做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍、决策速度比竞争对手快5倍。可见，大数据对于企业乃至整个社会的重要性不言而喻。
无论数据如何变化，它们是&金矿&还是&垃圾&，取决于企业是否了解自身拥有（或能够获得）的数据资产，并以此建立清晰的大数据，从而在战略、运营和一线层面产生价值。无法持续地产生价值的数据是没有意义的。
基于贝恩公司的大数据行业调研，企业今天在运用大数据时还面临不少困难。主要包括战略、人才、数据资产和工具等四大类挑战。
战略：仅有约23%的企业拥有明确的大数据相关战略，决定并知道如何将大数据分析有效地应用于企业运营，并建立相应的组织能力、流程和激励机制来赋能数据分析以支持决策。
人才：仅有约36%的企业拥有专门的数据洞察团队，并拥有同时具备数据科学专业能力和商业敏感度的人才。
数据资产：仅有约19%的企业拥有高质量、一致性较好、易于获取和应用的大数据。
工具：仅有38%的企业正在使用先进的大数据工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自动数据清洗算法等。
6大关键因素
企业如何建立清晰的大数据战略和关键的大数据能力？贝恩根据与全球客户合作的大数据相关项目经验，总结出企业建立大数据战略与能力的6大关键因素。
&1. 发现独有的&数据资产&。&
作为建立大数据能力的基础，企业应像对待其他重要资产一样，发现、评估和管理好并不断扩充数据资产。
首先，应对企业数据资产现状开展深入评估，明确目前数据资产的来源、类型与数据准备情况，评估数据是否足够完整、是否与业务发展直接相关；
其次，根据评估结果以及企业经营战略目标，应明确目前还有哪些数据资产与目标存在显著差距，弥补差距的优先级是什么；
然后，对所有可进一步获取的内外部数据资产进行识别与评估，在深入考虑数据质量、重要性与相关度、获取成本与时间要求等相关因素之后，选择获取数据资产的最佳方式，诸如自行采集整理、对外采购数据、与外部合作伙伴进行交换等；
在获取新的数据资产后，企业还需建立数据治理机制，对数据进行妥善清洗与存储，确保数据的可用性与一致性，并明确数据授权和更新制度。
2. 明确数据资产如何&创造价值&。
在评估企业的数据资产后，需确定如何运用其对企业战略进行支撑与引领。具体而言，大数据可为企业带来五方面的价值：
优化企业内部运营流程：例如，某饮料公司运用复杂算法分析社交媒体大数据，识别对于重要议题具有影响力的品牌意见领袖，并对其进行针对性的引领，以提升营销效果；某连锁零售公司通过分析大量门店销售数据，寻找产品之间的未知联系，以提升捆绑销售。
优化现有产品与服务：例如，某娱乐公司运用电子公园通行证来采集游客在其主题公园中的活动数据信息，以此来优化游客在公园中的体验；某汽车安全信息系统服务商使用传感器来收集车辆驾驶数据，以改进其产品的设计、生产与维修流程。
开发新产品新服务：例如，某保险公司使用插入式设备来收集驾驶行为数据、通过分析司机的驾驶习惯对其保险提供相应折扣，以主动保留驾驶行为较安全的客户；某在线影片租赁提供商通过分析观影档案数据来针对性提升用户观影体验，并提供分析结果给影片投资方以优化影片制作内容。
建立新业务模式：例如，某医疗保险公司通过对病人信息数据的预测性分析，向易患病的人群提供预防性关怀服务，以提高服务此类客户的利润率；某理财服务公司免费赠送个人财务软件给用户，在用户使用时分析其消费数据，再向其精准推送相关广告。
获取生态系统控制力：例如，某企业级软件公司通过对渠道伙伴的运营数据开展智能化管理与分析，鉴别渠道商的资质与能力，并对业绩进行预测和预警；某电子商务公司数据产品团队基于其电商平台沉淀的大量交易数据，为平台上的卖家开发各类大数据产品，帮助它实现数据化运营和增收，提升电商生态系统对卖家的吸引力。
3. 识别优先应用场景。
对于公司业务部门（营销、销售和服务等部门），大数据可以帮助其创造以上五种战略价值；对于公司职能部门（研发、供应链和人力资源等部门），大数据也可以帮助其优化内部运营流程。为识别公司业务与职能部门具体可能的大数据应用场景，可对标业界大数据应用实践、基于数据资产现状评估、剖析业务与职能流程中可能进一步采集的数据与应用方式，运用头脑风暴和内部研讨会列出所有可能的大数据应用。需注意的是，大数据应用场景必须契合业务与职能部门的现实需求，切忌闭门造车、脱离实际。
在确定可能的大数据应用之后，可通过价值创造与业务成熟度两个维度对大数据应用进行评估和优先级排序，以按顺序推动相关大数据应用的落地实施。对于价值创造维度，可以用创造价值的多少（如提升运营效率、提升投资回报等）作为评估标准；对于业务成熟度维度，可以将所需数据资产的可获得性以及所需资源投入和大数据能力支撑（如资金、人才和跨部门合作等）等标准用于评估。
&4. 数据&分析&洞察&决策支撑的产品化、常态化。
为将大数据高效应用于企业的日常运营，需要不断将数据分析能力转化为内部应用产品，并将数据分析工作常态化。对于数据分析产品化，可通过大数据应用战略规划、大数据应用场景设计、分析大数据以获取洞察这一过程的牵引，不断推动大数据应用产品的设计、开发与应用，最终实现数据分析产品的可持续运营。而对于分析工作常态化，需要持续维护数据分析产品并监测实际使用效果，为业务与职能部门提供数据分析支持，并对其日常使用中的问题及时进行解答。
以某家电公司为例，其借助于收集存储了上亿用户数据的大数据平台，建立了需求预测和用户活跃度等数据模型。以此为基础，该公司为营销及销售人员开发了具有精准营销功能的应用软件，可辅助其面向区域、社区和用户个体开展精准营销；此外，还为研发人员开发了具有用户交互功能的应用软件，可帮助研发人员更全面地了解用户痛点、受欢迎的产品特征、用户兴趣分布与可参与交互的活跃用户。这些大数据产品在日常应用中取得了巨大的成效，在系统运营的近一年里，该公司开展了数百场基于数据挖掘和需求预测的精准营销活动，转化的销售额达60亿元。
&5. 通过组织、人才与IT，为大数据提供强力保障与支撑。
大数据战略的落地离不开组织、人才与IT能力的支持，而这些关键要素与能力的建设，需要既能贴近业务一线、又能与战略保持一致。
对于大数据组织运作方式，由于大数据核心分析能力、工具投资等在各业务部门之间协同效应突出，企业（尤其是大型企业）一般采用集中化运营中心模式。同时，与业务决策、应用相关的权利被授予前线部门，以确保数据分析与业务决策的无缝衔接。无论如何设计大数据组织运作模式，核心原则是根据公司自身情况与需要，确保大数据分析能力能够最有效地支持一线决策。
此外，大数据组织需要多种具备关键能力的人才队伍，来共同支持大数据组织架构的运营。其需要的人才团队包括大数据应用业务经理团队、大数据分析团队、数据资产管理团队、技术开发与维护团队以及风险管理团队等等。除了组织与人才之外，企业需要建立强大的大数据分析平台系统，从不同数据源调取并分析数据，拉通数据基础分析，以统一服务各部门的大数据应用场景。
6. 通过大数据隐私和安全管理，消除法律及消费者认知风险。
大数据带来机遇与价值的同时，也带来了一定的商业风险，特别是涉及法律（例如某社交网络平台由于违反其隐私政策，遭到美国贸易委员会起诉）与消费者认知的风险（例如某互联网公司街景项目由于拍摄的很多照片涉及当地居民隐私，遭到后者大规模抗议）。为此，可按数据类型及从数据收集到分析使用各环节来识别不同类型、地域的法规与认知风险，并予以及时应对。
以隐私风险程度较高的数据收集环节为例：对于个人可识别数据（如身份号等），由于法律规定最高级别保护，故若无明确用途不建议采集；对于敏感数据（如交易和信用信息等），数据采集需明确告知用户并获得其同意；对于非敏感数据（如产品数据等）可按需采集。
此外，企业应建立统一的国际政策法规团队，通过基于全球标准的数据流程来管理数据隐私，并在此基础上根据各国不同法规进行合法的数据隐私本土化管理。同时，还可通过主动披露客户隐私政策以获取数据使用分析授权、向用户提供自身隐私信息控制与删除权限或将个人隐私数据整合为群体匿名数据进行分析以及获取第三方隐私风险管理认证等方式，来降低用户的担忧。
企业在建立大数据能力过程中，需要专业公司的帮助和支持。贝恩公司的完整大数据方法论可助力企业建立制胜的大数据战略和能力。
大数据的快速发展对于企业既是挑战，更是机会。企业必须及时抓住大数据带来的战略机遇，制定明确的大数据战略、建立强大的大数据决策支持体系与各方面能力，以充分挖掘大数据时代蕴含的巨大商业价值。(李全伟|编辑)
陆原是贝恩公司全球合伙人，中国区高科技业务主席。申文燮是贝恩公司全球合伙人、大数据及TMT业务领导人之一。贝恩公司的包铭锋和岳野亦对本文有贡献。
本文有删节，原文参见《》中文版2016年5月《建立大数据能力的6大要素》。400-656-1390
大数据培训机构/培训班哪家好？
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大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在大数据时代背景之下，管理者需要有效管理和分析数据为城市带来新的发展机遇，居民需要在交通、医疗、教育等民生领域充分享受大数据发展变革带来的&红利&。可以预想，今后大数据将像水电煤气一样，成为我们日常生活中最基础、最重要的一部分。
大数据的4V特点：
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
中培教育-专业大数据培训机构,云计算架构最佳实践、hadoop开发培训班2015年火热招生
班级类型：
专家面授、视频函授、企业内训
招生范围：
各地政府云计算物联网产业相关负责人，各企业CIO、信息中心负责人、技术总监，云计算中心负责人；云计算物联网产业规划负责人，云计算产业投资团队，云计算应用开发商，云计算硬件设备供应商，云服务运营服务提供商，高校、科研院所云计算项目负责人。各企业大数据架构师、工程师、技术总监、数据挖掘负责人、游戏公司数据负责人
相关证书：
中国信息化培训中心颁发的《高级云计算架构师》/《大数据Hadoop开发高级架构师》证书。
云计算课程安排：
云计算概述：
发展的趋势
不同工作负载适用不同的云
选择合适的云平台
几个云应用案例
我们身边的云
云多层架构视图
IaaS、PaaS与SaaS的定位与异同
云平台的发展现状
云数据中心技术架构
IAAS云层的原理与应用：
IaaS的基础：虚拟化
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Power云部署方案介绍
VMWare云部署方案介绍
OpenStack云部署方案介绍
SONAS云存储方案介绍
PaaS云层的原理与应用
PaaS的架构原理
基于WebSphere的PaaS设计实践
SaaS云层的原理与应用
SaaS的架构原理
一个公有云SaaS的设计实践
云计算的性能管理与容量规划
什么是性能容量管理
性能容量管理参考案例
压力测试基本理论
系统性能设计与调优
第三天：大数据云的原理与架构
存储子系统
传统文件系统
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基于对象的存储子系统
大数据存储子系统
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Hadoop课程安排：
Hadoop入门，了解什么是hadoop
分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程
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ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架
HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库
HBase集群及其管理
HBase客户端
十、Pig基础知识，进行hadoop计算的另一种框架
十一、Hive，使用sql进行计算的hadoop框架
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十三、大数据实战
中培教育热门课程：IT项目管理、企业架构（TOGAF认证）、信息安全、卓越软件测试、PMP认证、ITIL认证、Android开发、卓越需求分析与管理等信息化课程，
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山东Android架构培训
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山东Android架构培训,华夏培训教育北京大数据培训机构哪家好点？
想参加个大数据培训，大家推荐一个
这东西自学最好 别人也不真会学不会就别干这个要不以后也是累死
这种东西在培训机构是学不来的，要是招聘的hr把一个刚从培训班毕业的人简历给我，我会毫不犹豫糊他脸上。
您好，就我所知，商务部和北京理工大学正在联合开展大数据分析师培训课程，我的同事报名参加了（好像是）初级班，去北京理工大学参加了2天培训，还带回来一大堆资料。最后结业好像是商务部给做了认证。当然了，市面上各种培训很多，但国家部委的认证这是我见的第一个。网址我记不太清，好像搜索“北理华创”，就能出来。
首次接受邀请回答大数据培训方面的问题，有点小激动！北京大数据培训机构哪家好点？要选择培训机构主要是看中以下几点就可以了！1、首先看培训机构的实力。
培训机构的实力预示着你在培训期间能享受什么样的服务，以及给你带去什么样的培训体验，比如教室里面有没有空调，大热天的别去一个教室里连空调都没有的教室，因为大家都知道，打败你的不是天真！是天真热！所以培训机构的实力就体现出来了，建议你去培训机构首选去教室看看有没有空调（哈哈，当然冬天就不要看了，冬天要看看有没有中央空调或者暖气），因为你在那里学习不是一天两天，是几个月啊！所以你要考虑好，主要看看这家公司的实力了！2、具备丰富的经验大数据培训的讲师　　大数据老师如果有多年的行业经验，可以更准确地为学生定位大数据学习课程计划，也更善于为学生的职业规划提供相对科学的建议。以从事美国大数据的课程而言，由于美国教育本身的规模庞大，没有相当年限的经验，是很难做到信息熟悉、技能熟练的。大数据培训行业的人才流动性很大，既有从一家机构流向另一家机构的，也有从大数据培训行业流向其他行业的。总的来说，这个行业真正有5年以上经验，尤其是咨询岗位一线经验的大数据讲师是为数不多的。这里有一个判断的技巧，如果您的朋友在某一家机构办理的感受很好，过了若干年，当年帮助过他们的老师仍然在原来的公司，那么说明这位老师的口碑已经建立，服务的群体感受好，并且已经有了相当稳定的客源，从职位级别上来看也会更有担当，一般来说都不会差。如果还能请到这位老师为您亲自讲课，那真是赚到了。3、具备比较宽的大数据知识面和多样的大数据知识结构　　父母的背景使他们对孩子会有不同的期望，学生未来将选择的专业和职业目标一定也各不相同。没有相对宽的知识面，一是很难在对家长提供大数据培训课程咨询的时候进行卓有成效的沟通，二是难以做到在专业选择和职业发展上做到有前瞻性的科学建议，对于家长提出的一些困惑，总是一问三不知，或者只是轻描淡写的解答，服务很难真正到位。4、善于创新并具备较好的灵感素质　　自费出国学习大数据早已不是少数学术顶尖学生和少数最富裕家庭的专利，越来越多的优秀学生选择了出国学习大数据课程，而且很多都在考试成绩、课外活动、研究与实践经历等方面有不错的条件。如何让一位学生显得与众不同而又契合大数据公司的招生要求和喜好，是一个难题。没有一定的创新意识和灵感，所谓的“优秀文书”和“包装”是难以真正到位的，很可能流于平淡而白白浪费了学生的优秀素材。5、具备大数据且善于大数据分析　　这个要求对于普通的大数据老师实在太高，绝大多数的行业人士都是不具备的。但是，真正专业的大数据顾问，从事的是咨询方面的“技术活”，需要对行业及院校历年来的大数据信息进行分析，做到横向和纵向的对比与分析，从而更准确地为学生定位和制订大数据课程培训计划，也才能在面对不断调整的企业招聘政策时，处变不惊指导并帮助学生获得成功。尤其是一手大数据，比如讲师亲自帮助过多少孩子，走访过多少海外院校，与曾经的老客户有多少还保持着良好的关系，都是家长可以向老师了解的。　　如果学生具备比较好的个人素质和学习大数据所需的核心能力，毫无疑问可以得到大数据培训课程机构的欢迎，即使是自己完成大数据课程的学习，结果也会比较理想。相比于学生，大数据培训机构都有团队、数据和信息的优势，而学生一般在信息搜集、语言处理能力、沟通技巧、自我营销等方面有相对的不足。正常情况下，如果一位达到上述1-2个素质的大数据讲师，就一定比学生不经指导、自己应聘企业招聘的结果更好，学生所支付的大数据费用也就比较物有所值了。所以我最后推荐大家选择达内大数据培训课程，因为这家公司的官方网站上面介绍都满足上5个条件，并且我也有朋友去那里学习了，如果你想学习可以加微信关注我！微信号私信我，我告诉你！最后希望上面的回答给你的选择做出参考，对你起到帮助作用那将是我希望看到的！
大数据领域里，别说专家，就是初窥门径的从业者，都能在BAT或独角兽初创拿着高薪，憧憬着几乎无限的上升空间。也许他们会在各种会议上冒个泡，给个Presentation，但是绝对不会有时间和心思去培训机构开课的。
我觉得应该选一些大机构才靠谱，你这么看吧，中小型的培训机构校区少，只能选择北京或者上海，而大机构有很多校区，可以自己就近选择；还有就是老师了，教的好的老师肯定是大机构的，为啥？因为教的好的老师工资高，小机构给的起吗。我觉得尚观教育还行，做了11年了，当然还有一些跟尚观教育齐名的几家大培训机构也都不错。你可以自己参考参考。
CPDA数据分析师
如何评价一家大数据培训机构的好与坏？作为一个普开数据大数据课程班的学员，我想发表一下自己的看法：
其实不能以简单形式来判定某一家大数据课程培训机构的好与坏，每家大数据培训就够机构都有自己优劣势及侧重点。以下是我 “判断一个大数据培训机构的优劣?”的一些建议和理解，供参考!　　有办理经验的家长应该可以体会到，不同的大数据中介和大数据顾问针对服务实施情况和服务质量是有差别的，而在选择大数据培训机构的时候，其实是在选择大数据讲课老师。有时家长根据广告选择了一个规模非常大的公司，会发现为你做规划的老师不一定都有经验或者有责任心，甚至在办理的过程中，还可能有跳槽的风险。在行业内，我认识的培训老师数不胜数，我总结了一下，优秀甚至杰出的大数据老师至少应当具备的素质和能力有如下几点：　　1、具备丰富的经验大数据培训机构　　大数据老师如果有多年的行业经验，可以更准确地为学生定位大数据学习课程计划，也更善于为学生的职业规划提供相对科学的建议。以从事美国大数据的课程而言，由于美国教育本身的规模庞大，没有相当年限的经验，是很难做到信息熟悉、技能熟练的。大数据培训行业的人才流动性很大，既有从一家机构流向另一家机构的，也有从大数据培训行业流向其他行业的。总的来说，这个行业真正有5年以上经验，尤其是咨询岗位一线经验的大数据讲师是为数不多的。这里有一个判断的技巧，如果您的朋友在某一家机构办理的感受很好，过了若干年，当年帮助过他们的老师仍然在原来的公司，那么说明这位老师的口碑已经建立，服务的群体感受好，并且已经有了相当稳定的客源，从职位级别上来看也会更有担当，一般来说都不会差。如果还能请到这位老师为您亲自讲课，那真是赚到了。　　2、具备比较宽的大数据知识面和多样的大数据知识结构　　父母的背景使他们对孩子会有不同的期望，学生未来将选择的专业和职业目标一定也各不相同。没有相对宽的知识面，一是很难在对家长提供大数据培训课程咨询的时候进行卓有成效的沟通，二是难以做到在专业选择和职业发展上做到有前瞻性的科学建议，对于家长提出的一些困惑，总是一问三不知，或者只是轻描淡写的解答，服务很难真正到位。　　3、善于创新并具备较好的灵感素质　　自费出国学习大数据早已不是少数学术顶尖学生和少数最富裕家庭的专利，越来越多的优秀学生选择了出国学习大数据课程，而且很多都在考试成绩、课外活动、研究与实践经历等方面有不错的条件。如何让一位学生显得与众不同而又契合大数据公司的招生要求和喜好，是一个难题。没有一定的创新意识和灵感，所谓的“优秀文书”和“包装”是难以真正到位的，很可能流于平淡而白白浪费了学生的优秀素材。　　4、具备大数据且善于大数据分析　　这个要求对于普通的大数据老师实在太高，绝大多数的行业人士都是不具备的。但是，真正专业的大数据顾问，从事的是咨询方面的“技术活”，需要对行业及院校历年来的大数据信息进行分析，做到横向和纵向的对比与分析，从而更准确地为学生定位和制订大数据课程培训计划，也才能在面对不断调整的企业招聘政策时，处变不惊指导并帮助学生获得成功。尤其是一手大数据，比如讲师亲自帮助过多少孩子，走访过多少海外院校，与曾经的老客户有多少还保持着良好的关系，都是家长可以向老师了解的。　　如果学生具备比较好的个人素质和学习大数据所需的核心能力，毫无疑问可以得到大数据培训课程机构的欢迎，即使是自己完成大数据课程的学习，结果也会比较理想。相比于学生，大数据培训机构都有团队、数据和信息的优势，而学生一般在信息搜集、语言处理能力、沟通技巧、自我营销等方面有相对的不足。正常情况下，如果一位达到上述1-2个素质的大数据讲师，就一定比学生不经指导、自己应聘企业招聘的结果更好，学生所支付的大数据费用也就比较物有所值了。
codingke上有千锋的大数据开发教程，他们家的大数据培训做得挺不错的。
柠檬学院，他们的网站上注册一个账号就OK了。
已有帐号？
无法登录？
社交帐号登录用大数据抓小偷，厉害了_数据中心_海外机房_互联先锋资讯站
数据中心用大数据抓小偷，厉害了时间： 9:49:08&&作者：&&来源：网摘&&查看：7&&评论：0内容摘要：互联先锋（)&日消息，在不久前，马云发表的一次《科技创新在未来社会治理中的作用》主题演讲内容。在这次面对政法干警的主题演讲中，马云强调了云计算、大数据以及人工智能在执法司法方面的应用和作用。而他反复强调的一点，就是在这个数据时代做到“事前诸葛”，要有预防机制。当大数据被应用于“抓小偷”，可就是厉害了。
互联先锋（) 2016年10月26日消息，据悉不久前，马云发表的一次《科技创新在未来社会治理中的作用》主题演讲内容。在这次面对政法干警的主题演讲中，马云强调了云计算、大数据以及人工智能在执法司法方面的应用和作用。而他反复强调的一点，就是在这个数据时代做到&事前诸葛&，要有预防机制。当大数据被应用于&抓小偷&，可就是厉害了。
中国在数据方面的能力是全球同行中几乎无可比拟的，而在当今社会，如果没有分析其公民信息的能力，政法体系就很难正常并且有效运行下去。比如小偷是以前靠反扒警察一天天地跟着，今后，如果他使用了电子支付，警察发现这个人一天之内坐了50辆不同的公交车转来转去，那这个人就可能很可疑。所以，大数据是种完全对未来的预判。我们人工是看不到这边有踪迹的，但是它的确是有踪迹的。
除了大数据和云计算，马云还认为人工智能不仅能帮助政法干警变革组织架构，在未来也很有可能会取代警察。因此政法干警应该学会顺势而变，不要被时代潮流所抛弃。
如若政法部门能利用好数据处理分析的&工具&，必定可以为社会治安维护实现&预测未来&的机制，实现翻天覆地的变化。&
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