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企業大數據解決方案范文1
產業互聯網將是下一個百萬億商業時代
首先，杜登斌談了對“互聯網+”的看法。他認為，“互聯網+”的目標是依托消費互聯網模式帶動和引導傳統產業和企業升級轉型，核心不在“互聯網”，而在于后面的“+”。今年政府工作報告部署“中國制造2025”時特別強調，要順應“互聯網+”的發展趨勢，以信息化與工業化深度融合為主線，重點發展新一代信息技術等十大領域。他分析說，所選的十大重點領域都是規模生產的基礎工業，都是自動化、技術含量較高的行業，進行互聯網智能化相對容易，互聯網改造費用占比也相對較小，成本可控。其次，這些行業乃國之重器，必須同步最先進的工業技術。最后，這些都是國家主導的行業，“可以舉國體制下快速完成智能制造后，再向其他行業擴展”。
同時，“互聯網+”的力量從消費側擴展到了生產側，從用戶側擴展到了產業側、企業側，這些都昭示著“產業互聯網”的到來。隨著社會趨勢從引導消費過渡為創造消費，企業產業的進一步虛擬化，產業互聯網將成為下一個百萬億商業時代。
而在產業互聯網時代，杜登斌認為實體經濟與金融結合起來才是升級轉型的根本出路；而與金融結合起來，必然需要大數據解決方案來解決產業的評估、定價以及信用等問題。所以，產業互聯網的翅膀是金融，核心是大數據。
以數據資產為核心的工業大數據技術創新與應用
“沒有大數據就沒有供給側的結構性改革?！倍诺潜笳f，在信息化條件下應運而生的“互聯網+”技術以各類信息數據為生產資料，推動經濟的分布式發展和效率的系統性提升，讓管理者、生產者和消費者等各種過去分散、獨立的社會主體實現良性互動，創造出與信息社會相對應的新的經濟形態、管理方式和產業演進路徑，為智能制造、物聯網和產業信息化奠定了基礎。他簡要闡述了產業互聯網時代，工業大數據技術創新的思路、規劃、設計、模式和目標。
思路：產業互聯網必須圍繞數據資產創新來實現。首先，要有采集挖掘分析平臺，形成產業價值、產品價格基數數據，來完成基礎定價、基礎評估等；其次，要有綜合應用服務平臺，使數據資產、權屬、數據變現，來完成評估、征信、量化交易等；最后，要有金融創新平臺，使數據資產證券化，來完成指數、量化交易等。
規劃：六位一體綜合解決方案。即以數據資產為核心，構建集云計算、云存儲、云服務、云資產、云交易、云金融為一體的綜合產業金融服務共享平臺。
設計：基于采集挖掘梯級開發。通過垂直定向采集挖掘技術實現數據的大集中（云數據），形成云數據資產。在云數據之上構建各種應用，形成數據云服務和數據云應用，完成數據變現?；谠茢祿膽?，實現數據資產的歸集與估值、征信定價、指數，完成數據金融化。
模式：基于大數據應用的業務線。通過基于工業大數據產權價值、產品價格等多維度的采集、分析，形成工業大數據的評估平臺，為金融機構、投資者提供投資決策依據。通過工業大數據采集、挖掘技術，構建數據的中央廚房，進行數據和信息原創和二次、三次加工；同時完成產業、產品數據與信息和產業、金融相互融合，構建產業生態融合系統。通過大數據產業應用平臺進行資產和權益歸集，開展大數據實時匹配和統計，建立大數據產業定價和指數系，圍繞產業指數進行金融創新，形成大數據金融量化交易。
目標：最終能夠服務于“互聯網+”、“大數據+”，來實現智慧城市、智慧中國。
工業大數據金融創新應用需要突破的問題
針對工業大數據金融創新應用需要突破的問題，杜登斌提出工業大數據的定價、評估、交易難題。工業大數據屬于高附加值產業，較難界定價值和價格，迫切需要利用大數據產業金融的解決方案，實現數據交易和金融的嫁接。
企業大數據解決方案范文2
這正是白宮網站的《大數據研究和發展倡議》所追求的——“通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，轉變教育和學習模式”。
各行各業都能用得上大數據，只是對大數據重要性的意識程度不同：凱捷咨詢（Capgemini）的調研結果顯示，76%能源和自然資源行業的高管相信公司是數據驅動的，在醫療醫藥行業和生物科技行業這個數字為75%，在金融行業為73%。包括英特爾在內的有能力提供大數據解決方案的IT廠商正在努力讓各行各業的企業切實感受到大數據的魔力。
能否置身事外？
隨著網絡應用和多媒體應用的興起，互聯網成為大數據的主要來源。隨之而產生的網絡營銷調整圍繞大數據而展開。淘寶是國內公認的對用戶數據利用得較好的公司——淘寶網利用大數據統計分析得到諸如“歐洲杯的球隊勝負如何影響各隊球衣的銷量？花露水的最佳搭配是電蚊拍還是痱子粉？”等問題的有趣結果，并以此為依據來更好地調整營銷戰略。
近日，阿里巴巴集團宣布，將在集團管理層面設立首席數據官崗位（Chief Data Officer），負責全面推進阿里巴巴集團成為“數據分享平臺”的戰略。這直接證明了大數據對于互聯網企業的意義。
別的行業能不能對大數據冷眼旁觀呢？賽迪智庫軟件與信息服務業研究所研究員安暉認為，雖然目前大數據的主要來源是互聯網，但許多以信息流作為核心競爭力，如金融、電信、零售等行業的機構或企業，其數據量也不容低估。例如，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）數據中心存儲的數據超過20PB，沃爾瑪數據中心的存儲能力超過4PB，eBay分析平臺每天處理的數據量高達100PB。并且，由于這些機構和企業所存儲的數據更加有針對性，其數據的價值密度更高，進行大數據處理的意義更強，運用大數據的需求也更為迫切。
安暉以數個典型行業為例來說明大數據能帶來什么好處——電信行業可以從龐大的數據中分析出不同群體的差異化需求，實現套餐制定等精準營銷；制造行業可以通過整合來自研發、工程和制造部門的數據以實行并行工程，顯著縮短產品上市時間并提高質量；交通行業可以通過整合和處理相關數據，實現智能交通（管理）與高效物流調度。
賽迪顧問軟件與信息服務業研究中心研究總監胡小鵬認為，金融行業中證券、信用卡、電子支付等數據規模龐大，具有使用對象多樣化、信息可靠性、實時性、保密性要求高等特點；電信行業中大數據主要體現為電信業務系統產業的計費賬務數據和用戶信息（包括客戶資料、客戶服務數據等），不僅數據量大，而且保存時間長；能源行業大數據主要集中在石油勘探以及電力生產、經營、管理等數據，具有數據量大、分散、類型復雜等特點。其中，在金融行業，利用大數據的挖掘和分析改善用戶體驗、監督欺詐行為、驗證合規性、服務創新等，從而助力金融智能決策，提升競爭力；而對于電力行業，大數據分析有利于電網安全高效運行（安全檢測與控制、災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和負荷預測）、電力營銷（用戶用電行為分析）、集團集中管控與精細化管理等。
大數據這場盛宴上，哪個行業也不愿意沒有一席之地。
誰能站出來？
大數據的熱度可以由英特爾、IBM、EMC、惠普等廠商紛紛推出面向大數據的一體化產品和解決方案直接反映出來。
然而，一個不能逃避的現實是，雖然越來越多的行業用戶嘗試應用大數據的解決方案，但是大多數行業用戶對于大數據的認知仍然比較有限。面對林林總總的不同廠商提供的大數據解決方案，用戶分不清這些解決方案的差異在哪里，也就不會真正了解哪種解決方案適合自己。
有用戶反映，大數據解決方案容易給人的錯覺是該解決方案就是把數據分布存儲，再并行處理。即使采用國外廠商的工具，這些工具成熟度不是特別高，導致解決實際問題的時間過長。
英特爾相關專家表示，從總體上看，中國大數據市場發展迅速，特征明顯，相關技術和應用可改進和提升的空間巨大。而且大數據要落地，必須實現包括芯片商、軟件企業等在內的IT基礎設施與服務層平臺的開放。
英特爾在硬件上的領先無需多言。在軟件層面，考慮到Hadoop的開源特性，很多廠商都有機會在Hadoop的基礎上推出產品，但行業解決方案提供商面臨的一個苦惱是，他們不得不進行底層開發。實際上，底層解決方案是有很多共性的。對行業解決方案提供商來說，如果有一個由可靠廠商優化過的平臺再好不過了。利用這個平臺，行業解決方案提供商可以拋開重復的、無意義的勞動，將注意力和精力更加集中在行業特點上，進而開發出滿足行業所需的實打實的行業解決方案。在這種情況下，英特爾適時地推出了英特爾Hadoop發行版，打造一個優秀的、高價值的底層平臺。
對于如何從大數據中發掘價值，英特爾指出，這需要在IT基礎設施與服務層、數據組織與管理層、數據分析與發現層、決策支持與IT服務層全面引入新的技術，特別是在堪稱大數據應用“載體”的IT基礎設施與服務層，采用基于開放架構的平臺將是最佳選擇。
O‘Reilly Strata和Open Source Convention大會委員會主席Edd Dumbill曾指出，使大數據真正變得強大的方式之一就是讓上層程序員可以將精力放在數據而非底層Hadoop設施的抽象特征上。他們編寫更簡短的程序，能夠更清晰地表達出對數據所做的處理。這些將有助于為非程序員創建更好的工具。
延伸到企業層面，“行業解決方案提供商需要穩定性和可用性都足夠好的平臺。在這樣的平臺上，行業解決方案提供商可以從不必要的重復性勞動中解放出來，從而把更多的精力放在提供差異化特色方案和服務上。”英特爾亞太研發有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔的看法類似。進而，他解讀了英特爾Hadoop發行版的優勢：“英特爾Hadoop發行版的優勢在于：處理接近于實時；能在英特爾平臺上實現最優化的性能，比非英特爾發行版有成倍的增長；通過和電信、智能城市、醫療等行業客戶的合作，英特爾Hadoop還做了更進一步的優化?！?/p>
除了提供平臺，英特爾（中國）行業合作與解決方案部中國區總監凌琦強調，英特爾還會把大數據解決方案的研究和服務作為投資部門的重點。英特爾的風險投資部門也對大數據中所涉及的關鍵平臺、關鍵應用、提供商，給予關注。
行業側重點
英特爾硬件平臺的特點讓其可以用“通吃”來形容，行業特色則由軟件來體現。
正如英特爾Hadoop發行版白皮書所指出的，它“為企業應用而優化”，其擁有的增強高可靠性、增強分布式文件系統HDFS擴展性（使集群的I/O吞吐量能夠隨著節點數量的增加而線性增加）、動態調整數據復制策略（提高熱點數據的并發訪問能力）、改進分布式計算框架調度算法（避免并行任務退化成串行執行）、增加Hadoop集群監控管理、優化HBase查詢、實現細粒度的HBase合并調度控制（避免合并風暴）、創建異地HBase大表、均衡負載等相對開源Hadoop和其他Hadoop發行版的核心優勢在多個行業中均不可或缺。
企業大數據解決方案范文3
早在數年前，聯想曾經宣布過與日立合資推出企業級存儲產品，但是隨著日立出售相關業務這項合作不了了之了。而隨著4月2日聯想“Lenovo|EMC”品牌的首批網絡存儲產品及解決方案，其宏大產品線的最后一塊骨牌也完成了。面對云計算和大數據所帶來的挑戰和機遇，聯想從“硬實力”和“軟實力”兩方面進行布局，逐漸成為覆蓋全球的IT基礎架構解決方案提供商。在聯想企業級業務戰略規劃中，它將在2013年完成通用型、定制化服務器及存儲產品的全球布局，提升“硬實力”。從而實現2014年x86服務器進入業界前三、存儲業務進入中國第一陣營，并在2016年使存儲進入全球第一陣營、初步形成以聯想為中心生態系統的目標。同時，聯想還將著力提升包括軟件、解決方案整合能力以及端到端服務能力在內的“軟實力”。
“Lenovo|EMC”的首批網絡存儲產品包括EMC VNXe和VNX統一存儲家族的大部分產品型號?；谶@些產品，聯想同步推出了“智慧城市視頻安控解決方案”、“GIS行業大數據方案”、“數字化醫院數據容災方案”、“保險行業云存儲網盤方案”等19個面向政府、醫療、教育、金融、企業、郵電等行業的存儲解決方案。依托簡單、高效、功能強大的“Lenovo|EMC”網絡存儲產品家族，和強大的端到端產品解決方案能力，聯想將幫助行業客戶實現統一存儲、數據共享和數據備份、數據容災、數據鏡像等多樣化的方案需求，為客戶提供穩定、高效的IT基礎架構平臺。
聲音
聯想與EMC推出聯合品牌的存儲產品，合作重點在于加強自身產品能力上，目前整個存儲市場對聯想來說都是空白。這次合作使得聯想形成了低端產品由聯想占比51%的合資公司自行開發、中端產品由“Lenovo|EMC”聯合品牌OEM制造、高端產品則可以EMC的產品的局面，這樣使得我們能以更高的起點進入到這個領域。而且EMC是全球領先的品牌，客戶接受起來比較快，包括前期我們聯合做了一些項目，這是能讓我們合作非常好的一個方面。
――陳旭東
聯想集團高級副總裁、中國區總裁
原來的合作，比如與日立的合作，是把它作為服務器的協同產品，為了讓我們有更豐富的產品滿足服務器客戶需求，并沒有上升到戰略層面。而今天聯想推出“Lenovo|EMC”品牌產品，是向業界宣告，聯想正式進入存儲領域，而且是通過OEM模式和自主創新兩條路去走。這跟原來定位就不同。如今聯想與EMC的合作剛剛開始，兩家廠商其實還有很多優勢領域有待于我們去挖掘、去思考、去形成新的合作模式、產品。
企業大數據解決方案范文4
大數據非常重要。關于大數據的興起，IBM的看法是：
我們每天創造的數據達2.5萬兆字節——僅過去兩年，就創造出現在世界上90%的數據。這些數據來自各處：比如，搜集氣候信息的傳感器，社交媒體上的帖子，數字圖片和視頻，購物交易記錄，手機GPS信號等。
數據量無比龐大，為了從這些數據中挖掘出意義，我們需要搜集，儲存數據，并創造應用程序分析這些數據。我們曾經討論過當今最成功的大數據公司Palantir ，以及這個價值200億美元的公司是如何獨占鰲頭的。然而事實上，研究大數據的公司不計其數。以下是Firstmark所描述的“大數據概貌”。
如果你想在大數據方面投資，那么，從哪兒著手？你可以看看估值10億(或以上)的大數據公司。根據CB Insights報告，有14家大數據獨角獸公司可供你參考。第一個當然是我們經常提到的Palantir。其他13家如下所述：
估值：41億美元——Cloudera
創建于2008年，其中，10.4億美元的投資分別來自Google Ventures ，支持CIA的In-Q-Tel(Palantir也為CIA提供服務支持)和Intel等公司。Cloudera正在開發基于“100%開源軟件和開放標準”的“首個企業大數據”聯合平臺。合作伙伴包括Microsoft， Oracle，和Intel等，他們共同與各大公司簽訂協約，使用該平臺。這是Cloudera的108個客戶的成功案例(cloudera.com/customers.html)，客戶包括各大行業的巨頭，如雪佛龍，第一資本，孟山都、三星、思科等。)
估值：20億美元——Nutanix
創建于2009年，其中，3.12億美元的投資分別來自Khosla Ventures， Fidelity，和Goldman Sachs等投資方。該公司“采用了專利彈性數據結構，通過本機化融合計算和存儲，提供網絡規模IT基礎設施產品，等等”，也就是說，它們會幫你簡單儲存數據，花費卻比競爭對手提供的解決方案要低。與Cloudera一樣，Nutanix的解決方案服務橫跨所有產業，也與Microsoft和Intel展開合作。
估值：20億美元——Domo
創建于2010年，其中，5.8億美元的投資分別來自Blackrock ， Fidelity， Peter Thiel’s Founders Fund和Jeff Bezos等著名投資商。該公司正在銷售其軟件即服務平臺(SaaS)，該平臺可鏈接客戶數據所在的任意系統。你可以像這些例子(domo.com/connectors)一樣，使用100個“連接器”把所有的數據資源連接起來。換句話說，它們將客戶數據儲存在“云”里，而后發放給客戶簡易工具，使客戶可以從任意平臺(甚至包括手機)存取這些數據。它就是你的大數據倉庫，倉庫替你保存。
估值：16億美元——MongoDB
創建于2007年，其中3.11億美元的投資分別來自Fidelity ， Goldman Sachs和 In-Q-Tel等投資方，致力于研發他們的“文件導向的數據集”。你知道傳統數據庫如何包含表格和字段的嗎“文件導向的數據集”的構建方式與之不同。相反，它們以原來的形式儲存數據文件(如以XML形式)，這樣客戶就可以對其查詢。XML就是所謂的“文件導向數據集”。MongoDB是第四大最流行的數據集管理系統，客戶包括Craigslist， Adobe以及LinkedIn等。
估值：15億美元—— Inside Sales
創建于2004年，獲得2.01億美元投資，致力于研發“行業領先的銷售加速平臺”，因此，他們的戰略伙伴就有Saleforce和Microsoft，也就沒那么讓人驚訝了。該公司的系統可以幫助按照優先順序給渠道進行排序，更精準地預測你的渠道并使用游戲化機制(gamification)激勵銷售團隊。當然所有這些功能都是通過大數據實現的。每位用戶每月所需費用為95美元到295美元，這項服務并不便宜。Insidesales說，他們的客戶“在短短90天就感受到了最多30%的收入增長”。話雖如此，但是這就是說客戶的銷售周期必須很短。
估值：15億美元——Mu Sigma
創建于2004年，2.11億美元的投資分別來自Sequoia Capital和MasterCard等投資方，致力于“幫助公司將數據驅動下的決策行為制度化?！币簿褪钦f，他們的工具可以讓客戶分析曾遭輕視的“大數據”。有超過140個世界五百強的企業使用它們的工具，這家企業雇員超過3500人(大多數在印度的班加羅爾)，他們研發的這些工具在10多個行業垂直領域得到運用。Mu Sigma的夫妻總裁檔希望在接下來的四年里讓2.5億美元的收入翻兩番。
估值：13.5億美元——Deem
創建于2000年，5.27億美元的投資分別來自Khosla Ventures， JP Morgan， Citigroup，和American Express等，致力于打造“協助降低商業成本，提升操作效率，提升雇員生產力的云和移動應用”，它們將其稱作“商業即服務”(CAAS)。Deem有超過34000個客戶，10萬個批發商，和1100萬個獨特產品。有相當多的大數據需要分析。
估值：11億美元——Uptake
創建于2014年，其中，4500萬美元的投資來自Caterpillar等投資方。該公司致力于設計一個“變革產業世界的平臺”。核心是給你一臺像火車頭一樣復雜的機器，然后裝上100多個傳感器，這些傳感器能讓你知道失敗的關鍵在哪里，需要什么樣的維修，從中產生的大量數據能讓你受益匪淺。聽起來就像工業機械物聯網的開端。
估值：11億美元——Actifio
創建于2009年，已經募集到2.07億美元投資用來研發他們的“復制數據虛擬化”技術。這里的想法是，當你已經積累了很多有價值的大數據時，你會想要做個備份。而且不僅僅是拷貝需要保存的有價值的數據。在某些情況下，出于不同原因，數據組會有30到40個拷貝，比如為了便利。有了Actifio ，你就不用將自己的存儲容量徒增30或40倍，所需空間會小得多。這家創業公司正在向一些世界大型公司出售這種解決方案。
估值：10億美元—Appdynamics
成立于2008年，已經募集4.14億美元的資金，致力于研究“公司里運行的應用程序情況管理的SaaS解決方案?！币簿褪钦f，公司里運行著很多應用， AppDynamics提供一系列對于應用程序容量、擴展性、故障排除和用戶體驗的管理和監控服務，它能及時告訴你軟件哪里有問題了。
估值：10億美元—Simplivity
成立于2009年，已經募集到2.76億美元的資金，投資人包括Draper Fisher Jurvetson以及Kleiner Perkins Caufield & Byers。公司研發的產品是“Omnicube IT基礎架構平臺”。通過更高效地存儲大數據，這個平臺本質上能增加你的大數據存儲能力。連存儲帶備份，公司保證可以為你節省90%容量。客戶的中位數數據效率比(median data efficiency ratio)是39:1。
估值：10億美元——Qualtrics
成立于2002年，已經募集到2.2億美元研發SaaS產品，這款產品能夠讓你的客戶更加快樂，也讓你的雇員更加敬業。一聽到員工敬業度，我們很難進行預測。但是Qualtrics的解決方案被超過8，000家全球領導品牌、前百名商學院中的99家使用，所以這里面一定有起作用的東西。
企業大數據解決方案范文5
9月9日，亞信數據2016“數據資產管理（DACP）”產品會在京召開，此次會議了DACP （Data Asset Cloud Map）五大核心產品并分享其在數據行業領先的實踐案例。除此之外，北京市經信委、山東省公安廳、北京市公安局以及國家審計署信息中心原主任、新奧集團、中經社等單位領導蒞臨會議現場。
會議圍繞“理想、踐行、情懷、共贏”四個部分展開，系統講述了產品的發展歷程、能力演示、創新成果和實踐經驗等內容，DACP技術專家將數據體檢、數籍通、數器坊、數安寶、數貿通五大產品的市場定位、核心能力、競爭優勢也都進行了詳盡的闡述。
值得提及的是，眾多數據資產管理技術專家對亞信數據DACP如何幫助企業和組織對其數據資產進行各種系統性的管理、保證數據資產的安全完整性和對其數據資產進行合理配置以及有效利用，從而提高數據資產帶來的經濟效益，保障和促進各項事業發展等方面進行了細致解讀。
會上，亞信數據數據資產管理產品線總經理高偉發表了以“理想”為主題的精彩演講，回顧了數據資產管理概念從提出到被廣泛借鑒的過程中，亞信數據所付出的努力，分析了數據資產管理的發展方向和亞信數據資產云圖產品的發展規劃和目標，并對最新的DACP產品體系做了整體介紹。同時，亞信數據數據資產管理產品線“數據地圖”產品經理陳敏杰介紹了如何圍繞數據資產管理系統性工程，構建全局性的指引，構建一套數據資產管理的作戰沙盤?！皵蛋矊殹碑a品經理梅珂夫重點闡述了大數據安全與傳統安全的區別，如何通過“3中心+1網關+N服務”的安全架構打造大數據安全的防御縱深體系。
“當大數據環境下數據量變得越來越大、數據種類變得越來越復雜的時候，如何有效管理和使用數據讓企業頭疼不已。人有戶籍，數有數籍，數籍通產品把分布在多個技術平臺的數據進行自動發現，構建以企業級‘數籍簿’為驅動的大數據操作平臺，結合數據治理咨詢能力和成果，將元數據、標準化、數據質量、生命周期等管理要求融入IT過程中，建立‘一張皮’的數據治理能力，從而確保數據資產的可管、可信、可用?！薄皵导ā碑a品經理汪超在重點闡述如何保障數據治理項目可落地，顯現數據治理的效果時總結道。
在大數據環境下，數據開發過程需要一款能夠滿足規?；⒍嘣?、精益化的大數據開發平臺，引領大數據開發過程從手工作坊模式進入工廠化時代。“數器坊”產品經理馮文表示，在數據領域，需求側對大數據的要求變得更多、更細、更創新，這給供給側帶來了新挑戰。這就要求數據供給側在生產、管理、運營等方面有更高的質量和效率，從而促進企業乃至全社會的經濟發展。
眾所周知，數據 “供給側改革”是企業提升大數據生產力、滿足業務需求的關鍵?！皵灯鞣弧苯梃b現代工業化生產工廠思路，從需求的理解、設計、研究到流水線的生產，再到交付與運維，構建標準化流水線式數據工廠，支撐企業大數據環境下的復雜生產需求，使大數據處理及應用過程標準化、流程化、組件化，大幅提升數據加工生產能力，減少人力資源投入，改善企業經營能力。在提到如何圍繞數據開放構建生態圈，以及如何打造“產供銷一體化”的線上數據開放平臺方面，“數貿通”產品經理華超杰認為，數據開放、共享、流通是數據資產價值發揮的重要體現，如何構建數據“貿易市場”，如何進行數據估值、數據運營是企業面臨的另一個難題。對此，“數貿通”產品聚焦并打通數據開放共享的“產”、“供”、“銷”過程，為數據生態鏈中不同角色提供數據“工作臺”，讓數據提供方靈活開放數據，讓服務方便捷加工數據產品，讓運營方高效地進行管理，讓消費者放心地使用數據服務，最終實現數據開放共享以及價值變現。
企業大數據解決方案范文6
養豬遇上大數據
薛素文很直接地告訴記者，大北農的核心是為種植戶和養殖戶領域內的客戶提品服務。得益于互聯網技術，大北農從過去農業生產商的角色轉變為現在的農業綜合服務商，未來可能會致力于成為一個以生物技術為核心的高科技公司。
近幾年，大北農頻頻發力互聯網。薛素文表示，“三網一通”是大北農提出的互聯網+農業的解決方案，分別代表著農業大數據，農業電子商務、農業金融。包括農信云農業大數據平臺，農信商城電子商務平臺，農信金融的農業資金解決方案，以及智能通移動終端模式。三個模塊同時推進，形成一個閉環的完整生態鏈。
薛素文告訴記者，現在會把主要精力放在農信云模式上，豬聯網是基于農信云的背景產生的，公司為了把傳統產業緊密相連的養豬產業做得更透，順勢推出“豬聯網”。豬聯網把養豬戶、飼料廠商、屠宰企業、金融機構串聯起來，形成共生經濟圈，去除中間環節，提高周轉效率，降低交易成本。
不少養豬戶面臨養豬的借錢難、結算難，以及信用得不到認可的問題。大北農通過對豬聯網和豬交易中的數據梳理，可判斷一個養豬場的經營效率和信用程度。養豬戶的信用程度就是農信度，并據此開發出一款征信產品叫“農信度”，農戶可以據此做貸款和其它服務。
薛素文表示，豬聯網現在已經做到了80萬頭母豬，農信商城正在積極推進推各個廠商的直營店，希望在農信云的基礎上，吸引一些廠商，把自己生產的產品拿到網店里賣，上網店的產品必須是公司大數據能追溯到的產品。
互聯網+引來新盈利模式
大北農自全力鋪開互聯網+，投入成本與未來的盈利空間如何？薛素文認為，農業互聯網和一般的互聯網不一樣，它更多的是O2O模式，線上線下都要去做，線下的投入是重頭戲。線下是大北農的優勢，在傳統農業階段，公司已經積累了將近20000人直接面對用戶的大規模團隊?，F在要轉型，別人需要專門建一個團隊，大北農資金共享即可。薛素文表示，農信金融已經開始盈利，包括農戶寶、農信貸、農富通和農信度。它們的盈利來自于農信云和農信商城積累的用戶與數據。
