关联公司百科知识怎么写,大数据是什么

关联公司百科知识怎么写，大数据是什么？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

一、定义

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称：1 Bit（比特） =Binary Digit8Bits = 1 Byte（字节）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

二、特征

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性（Veracity）：数据的质量

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

三、结构

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

四、应用

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

五、意义

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

六、趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

趋势八：数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

希望能够帮到你！

什么是CRM？

什么是CRM系统？小编来给你详细的解释下～

CRM英文全称是Customer Relationship Management，意思为客户关系管理系统。

既然提到客户关系那就与客户脱不了干系了，它是围绕客户生命全周期进行的管理，以建立、发展和维护客户关系为主要目的，涉及公司，销售人员，营销团队和客户之间的许多互动。

大多数CRM软件都具有一套核心功能，从追踪线索开始，到监控向客户提供的服务。

但总的来说，CRM的核心在于客户的管理。

CRM系统对企业的价值有哪些?第一，新客户维护：管理客户信息

如果不使用crm系统，您可能会面临客户信息不完整、客户重复、客户流失等问题，客户信息查询困难，客户跟踪汇总困难等，导致销售人员效率低下，订单流失。

而crm系统中的销售管理模块可以查询联系人记录，查看之前的报价单，方便销售人员系统地管理自己的客户，同时也避免了由于客户信息不完整，销售人员对客户跟踪不够而导致公司订单丢失的现象～

第二，规范售后管理，避免客户流失

传统销售方法，客户信息内容无法及时传达给企业，会造成大量客户外流。

客户管理系统提供的售后客户管理服务模块可以记录售后客户的问题类型、问题的具体描述、问题的优先级。所有与客户售后服务相关的信息都会记录在客户的相关信息之中，信息清晰，可以随时查看，即提高售后服务效率，提高客户满意度。

第三，老客户维护和二次销售。

客户管理系统能对现有客户进行有效的梳理和分类，实现对不同用户的不同管理，使客户维护和二次销售更加准确高效

第四，自动生成销售数据分析报表，方便决策

销售代表可以通过报表查看销售管道，汇总成单金额和回款金额。

销售主管可以通过报表统计来自各个渠道的潜在客户的转化情况，汇总整个部门和每个销售代表的销售管道和回款金额，以及整个部门和每个销售代表的丢/赢单情况。

接下来，小编给大家安利一个国内非常好用的主流CRM系统软件——伙伴云！

与传统的CRM死板僵硬不同的是，伙伴云crm系统灵活性非常的强，完全可以按照您的业务需要进行自定义修改～

它可以让你：

告别用EXCEL管理客户保护企业客户资源，助力成单转化3秒生成数据，随时随地录入客户信息

在管理客户、管理销售的业务场景中，你可能碰到过如下问题：

1.客户状态无法查询

客户信息无法查重，跟进节点搞不清，项目推进一波三折

2.企业管理成本高

销售离职带走客户，管理成本增高，老板总是为员工做嫁衣

3.数据分析耗时长

日、月营收环比不清晰，每年财务做一次数据分析耗时将近1个月

4.运营获客转化难

客户画像不精准，运营⼈⼒成本增⾼，客情难掌控，精准营销难实现

5.销售复盘质量差

销售沟通看不见，沟通过程无质检，沟通质量差难复盘

接下来，我来说说CRM能帮你实现啥～

以伙伴云CRM为例。下面是伙伴云crm系统的功能亮点，小编简单的盘点了下，希望您可以作为一个参考。

1.智能助手跟踪，客户标签打点，全程自动化

7*24小时销售跟进客户状况，自动归档客户分类，提升工作效果60%！个性化标签定制，确定客户状态和阶段，构建完整用户画像，提升销售效率！

2.销售分析仪表盘，决策效率从1个月到1秒

销售明星和垫底销售一目了然，告别月底复盘销售数据每小时自动更新，支持多角色、多终端展示，坐着躺着都能看20余种图表组件，自由无限组合，拖拽即可完成一张炫酷的销售数据报表

3.个性化定制系统，一个软件实现多个场景

CRM+绩效管理

薪酬计算透明化，销售心里不再打小算盘，对公司信 任度100%！每小时更新绩效，激励周期缩短 720倍！

CRM+合同管理

应收账款一目了然，款项结清责任落实到人，自动提醒。自动筛选合同为维度、重复合同去重，统计营收，决策效率提升62%。

4.线索统一管理，客户流失减少80%

多渠道线索统一在线管理，员工离职客户数据还在，减少80%的客户流失！

5.优秀跟进留档，销售周期缩短31%

跟进日志同步留档，销售进度清晰可见。数据信息自动存档！优秀跟进记录成样板，新人不用从0起步，销售周期整体缩短31%!

6.跟进节点自动提醒，漏单率降低32%

系统跟进节点自动提醒，及时联系客户，漏单率降低32%, 营收间接提升25.8%！销售可从公海池领取线索，超期未跟进线索自动回到公海！

7.线索查重，人均日接线索量提升50%

重复录入1秒査重，降低重复跟进率97%，人均日跟进线索数量提升50%，重复客户消息提醒、避免撞单

最后，小编再给大家看两个客户的实践案例吧～

1.叮咚买菜-社区团购的头部平台

作为社区团购的头部平台，叮咚买菜月销额接近12亿，同时也带来了很多问题，客户档案信息 不规范，客户资源分配重复率达12%,销售外出执行过程不透明，重要客户流失率达35%。

为实现销售关键数据的线上化，叮咚买菜基于伙伴云上线了集商家、销售、客服三大模焕在内 的数字化管理系统，系统上线一年多，叮咚买菜销售额上涨75%,商家覆盖率提升42%,复购 交易额占比提升35%,效果十分显著。

2.瀚嘉集团——餐饮特许加盟领域的领头羊

作为餐饮特许加盟领域的领头羊之一， 瀚嘉集团在加盟商招募中，效率很低；另外客户信息都记录在excel上，总是担心数据被帯走，而且只有在下班检萱时才能知道每个 销售当天的工作情况。

使用伙伴云后，瀚嘉集团每年直接节省人力费用300万，联系客户时可同步记录跟进情况，人均效率至少提升 了30%；客户成交后，销售可以实时看到自己的业绩和提成，更有干劲儿； 一年多的时间，营收从 8000万增长到2个亿！

怎样搭建你的知识体系中号先生？

很多人，读了很多书，感觉自己学了很多知识，但细想，貌似没有什么收获。看过的书、学过的知识记不住、讲不出、更用不来。

这是因为，我们所学的知识，并未成体系，也就是没有搭建自己的知识体系。

没有知识体系的人，无法发挥知识的价值

没有知识体系的人，其所学的知识是零碎的、分散的、孤立的、没有实际价值的。知识本身是没有意识的，人如果学了知识却没有将其梳理成知识体系，那么只能在知识规定的特定场景中发挥知识的价值。这种无法迁移的知识是活力不足的知识，是死知识。

想要发挥知识的价值，所学知识必须能够自由组合、产生联系，形成完整自洽的知识思维体系，继而可以指导人的实践，才能在任何场景中发挥应有的价值和意义。

没有知识体系的人，不仅无法发挥知识的价值，还会盲目自信，危害甚大

达尔文说：无知要比知识更容易产生自信。现实世界中，新司机常会比老司机更自信，而这种自信，往往是自我的盲目自信。这就是“达克效应”，大脑思维残缺者意识不到自己的残缺，越是无知的人越是自信。

新司机的盲目自信，会大大增加其发生车祸的概率；股民们的盲目自信，会增加其财富损失的风险；表演者的盲目自信，让其很容易陷入哗众取宠的窘境。

想要发挥知识价值，避免自己陷入“达克效应”，一是梳理自己的知识范围，认清自己的能力边界，然后老老实实地待在里面；二是建立自己的知识体系，保持谦虚的态度谨慎求索。

知识体系是大量关联知识的相互组合、相互连接成完整的体系网络

基维百科对知识的定义：知识是对某个主题确信的认识，并且这些认识拥有潜在的能力为特定目的而使用。这就告诉我们，单个知识点只能为特定目的使用，价值不大。

例如，“职场讲话要结论优先”这一知识点，其本身的价值不大，需要和“职场讲话要善用框架”、“职场讲话要信息化”、“金字塔思维”等知识点相结合，才能发挥更大的价值。而这些知识点的相互组合、相互连接成完整的体系网络，就是知识体系。

人只有搭建了自己的知识体系，才能构成真知，才能够运用知识指导实践，才能发挥知识的价值与意义。

搭建知识体系，步骤完整地学习

搭建知识体系，需要分两大步骤：单一知识学习和知识体系构建。

单一知识学习，需要分“学”和“习”两个步骤，学是了解知识的阶段，习是运用知识的阶段，彻底掌握一个知识点，需要从了解到实践的多次循环。例如，程序员在学习某个编程架构时，需要经过了解、模仿、尝试、调试、矫正、结果及反馈等步骤，还需要在不同的场景不断尝试，才能彻底掌握该编程架构。

知识体系的构建，需要做广、深、验证三件事。

广：庞大的知识储备是构建知识体系的必经之路。

墙高基下，虽得必失。一个人基础知识储备得不够，则其构建的知识体系必定残缺。这也是为什么，需要读小学、中学、大学之后才能去搞研究。想要构建某个领域的知识体系，前提是我们要有大量的基础知识储备，需要涵盖数学、逻辑、哲学、语文四方面的基础知识。

迁移学习是快速学习的一种方式，基础知识的储备，可以为我们后续学习、成长提供大量的参考案例。电影“中国合伙人”的主人翁成东青的成功，离不开其在大学期间狂扫燕京大学图书馆的经历。

深：快速打造知识体系，需要读透研究领域的20本经典著作

构建某个领域知识体系最快的方式，是读透这个领域20本经典著作。单个领域20本经典著作，已经涵盖了这个领域所有可能涉及到的知识，且这些著作都是出自专家之手，且已被广大读者认可了。

具体透读的方法：

第一步，略读，应用子目录法、流程法、结构法等方法论，搭建知识体系目录。

第二步，精读，对比着读。读的过程中，慎重对待观点不同的知识，需要多个知识对比分析，研究其产生背景、事由、效用，继而从中提炼，去伪存真，形成适用于当下的知识。

验证：立刻行动，验证知识

科学研究的九个步骤包括：聚焦、观察、分析、发现、预判、行动、矫正、结果与反馈。这也是知识体系的构建步骤。通过聚焦、观察、分析、发现、研判，梳理知识框架和知识内容，通过行动、矫正、结果与反馈，不断修正知识、重组知识，让知识点形成一个适用于当下的整体体系。而当人们熟悉了知识体系的产生过程及其验证的九个步骤，大脑就会慢慢形成体系化的认知能力。

构建知识体系的过程，也是自身提升的过程。拥有知识体系之后，我们可以更便捷地记忆知识、使用知识，发挥知识应有的价值，提升个人能力；拥有知识体系之后，我们将更容易理解这个世界的真实面目，继而可以更快地做出正确的选择和行动。

个人成长道路上，我们需要不断去学习新的知识，不断地完善自己的知识体系，让其结构更清晰，如此会提高我们工作和生活中的思考、表达、决策的效率。

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无穷重阻？

无穷重阻(Infinite Regress)是指在统计学中，一组数据中如果存在自变量和因变量之间相互依赖的关系，即一个自变量的值会影响另一个自变量的值，那么这个现象就被称为无穷重阻。

无穷重阻通常会导致回归分析的结果出现问题，因为回归模型假设自变量之间是独立的，而实际上它们可能是相关联的。因此，在进行回归分析时，需要对自变量之间的相关性进行检验和处理，以避免出现无穷重阻的情况。

在实际应用中，无穷重阻可能会出现在各种领域，例如经济学、心理学、社会学等。为了避免无穷重阻的影响，需要使用适当的统计方法和模型来分析数据，并进行必要的数据预处理和控制。