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大數據分析戰(zhàn)略范文第1篇

【關鍵詞】商業(yè)銀行 大數據 SWOT分析 戰(zhàn)略探討

2012年以來，“大數據”成為了新的關鍵詞。2012年12月，英國作家維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶所著的《大數據時代》向讀者揭示了大數據時代的到來，在這個信息爆炸、數據為王的新時代，傳統(tǒng)的商業(yè)模式正在被顛覆，商業(yè)銀行將面對各種各樣新的挑戰(zhàn)。在大數據時代，商業(yè)銀行有必要針對“大數據”制定新的發(fā)展戰(zhàn)略，以應對未來大數據時代帶來的各種變革。

一、大數據時代概述

較早提出“大數據（Big Data）時代”的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”然而，對于“大數據”一詞，IT界并沒有準確的定義。美國研究機構Gartner給出了這樣的解釋：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2011年全球產生的數據量高達1.82ZB（（ 1ZB=1024EB；1EB=1024PB；1PB=1024TB；1TB=1024GB；1GB=1024MB），相當于全球每人產生200GB以上的數據。對于商業(yè)銀行，客戶數據和交易數據已經成為其核心資產之一，隨著業(yè)務的發(fā)展，客戶數據將由簡單的個人資料轉變成全面的個人資產結構、個人消費結構等信息，而這種信息將對銀行的數據積累和處理能力帶來極大的挑戰(zhàn)。因此，未來的商業(yè)銀行之間的競爭也可以看作是銀行間大數據戰(zhàn)略的比拼。

二、商業(yè)銀行大數據時代的SWOT分析

（一）優(yōu)勢分析

1.商業(yè)銀行擁有廣大的客戶群體

商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，積累了大量的客戶數據，包括客戶個人資料、客戶存貸款信息等。大數據時代下，商業(yè)銀行的客戶資料將成為商業(yè)銀行的重要信息資產之一，通過云計算等技術手段，將加快客戶信息的驗證和調用速度，提高業(yè)務辦理效率。

2.商業(yè)銀行資本雄厚，有能力建立大數據庫

商業(yè)銀行具有雄厚的資本，盈利能力較強，為其建立大數據服務器提供資金保障。由于建立數據庫、云計算服務器等設備需要大量的資金支持，一般中小企業(yè)難以承受，商業(yè)銀行憑借其較強的資本實力可以輕易構架起數據設備，以應對未來數以ZB計的數據量。

3.商業(yè)銀行擁有專業(yè)的客戶服務人才

商業(yè)銀行發(fā)展過程中，培養(yǎng)了許多專業(yè)的客戶服務人才。這些客戶服務人才在大數據時代下，可以利用更加詳細的客戶信息，更加豐富的客戶行為，從各個角度分析客戶需求，為客戶提供全面的金融服務方案。

（二）劣勢分析

1.客戶信息不全面

（1）缺乏個人客戶基本信息

商業(yè)銀行雖然擁有大量的客戶信息，但是對于單個客戶的資料僅限于身份證信息和銀行卡流水信息，對于客戶其他方面的信息知之甚少。如客戶的家庭情況、生活習慣、性格特征、興趣愛好等。這些信息在大數據時代顯得尤為重要，依據這些信息，客戶經理可以為客戶量體裁衣，提供滿足客戶各種需求的服務。

（2）缺少小微企業(yè)客戶信息

小微企業(yè)不僅數量眾多，金融需求總量也十分巨大。盡管商業(yè)銀行一直在開拓小微企業(yè)金融業(yè)務，但非常缺乏小微企業(yè)的相關數據，一方面小微企業(yè)不愿透漏更多的信息，另一方面，為小微企業(yè)搭建貿易平臺的電商企業(yè)掌握著眾多的小微企業(yè)信息，而這些信息作為其核心資產，銀行很難獲得。

（3）缺少產業(yè)鏈客戶的信息

很多商業(yè)銀行的產業(yè)鏈金融業(yè)務由于涉及信息較多，收集和維護產業(yè)鏈相關企業(yè)數據較為不易。大數據時代下，銀行可以觀察核心企業(yè)的資金流水和交易記錄，找到核心企業(yè)的供銷商，更加高效便捷的發(fā)展產業(yè)鏈金融。

2.缺乏專業(yè)的數據分析人才

盡管銀行擁有豐富的金融專業(yè)人才，但其數據分析人員較為匱乏。數據分析人才是指能夠針對客戶信息（如客戶消費習慣、客戶社交特點）等數據做出分析的人才。大數據時代下，需要金融專業(yè)人才和數據分析人才相互配合，才能為客戶指定更加具體的、深入的金融服務方案。

（三）機會分析

1.先入為主的機會

剛剛進入大數據時代，各種軟硬件設施還未健全，商業(yè)銀行應當把握住這個機會，率先構架大數據戰(zhàn)略體系，贏得先機。

2.降低成本、提高效率

短期來看，商業(yè)銀行需要一定資金投入來架構大數據服務器，但長期看來，商業(yè)銀行可以利用云計算實現公有云共享客戶信息（云計算公認的一種分類方法，包括公有云、私有云、混合云。公有云通常指第三方提供商為用戶提供的能夠使用的云，公有云一般可通過Internet使用，可能是免費或成本低廉的。私有云是為一個客戶單獨使用而構建的，因而提供對數據、安全性和服務質量的最有效控制。混合云可視為兩種云的結合），節(jié)約了時間成本和人力成本。另一方面，這些數據可以實現高效的交換和運轉，將提高商業(yè)銀行的辦公效率。

（四）威脅分析

1.網商的競爭

馬云曾說，“如果銀行不改變阿里，阿里將改變銀行”，互聯網金融正在顛覆著傳統(tǒng)的商業(yè)銀行。2012年11月11日，天貓加淘寶銷售額達到191億元，超過1億筆訂單完成支付。其中，支付寶交易筆數占到所有交易的45.8%，支付寶提前充值帶來的余額支付占31%，而傳統(tǒng)網銀支付，所有銀行渠道相加只占到23.2%。面對來自互聯網金融（如阿里金融、人人貸等）、移動互聯網金融（如拉卡拉、手機錢包等）的競爭，商業(yè)銀行將更加重視大數據戰(zhàn)略。

此外，網商還擁有眾多未獲得營業(yè)執(zhí)照的網店經營者，他們具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開發(fā)到這些客戶。

2.大數據存在的風險

未來，銀行在架構存儲數據終端時，將會廣泛使用云計算技術，這種技術將實現共享數據資源的同時，也伴隨著一定的風險。因為，云計算將數據存入云端，云端往往是由第三方服務器實現存取的，如果第三方將數據泄露，將會對銀行交易記錄、客戶信息造成極大威脅。

三、商業(yè)銀行大數據時代的戰(zhàn)略選擇探討

表1 商業(yè)銀行大數據時代的SWOT分析

優(yōu)勢（S）：

1.廣大的客戶群體

2.雄厚的資本

3.專業(yè)的客服人才 劣勢（W）：

1.客戶信息不全面

2.缺乏專業(yè)的數據分析人才

機會（O）：

1.搶占市場先機

2.降低成本、提高效率 利用資本優(yōu)勢、人才優(yōu)勢建立大數據庫；構架云計算服務器；提高運行效率 完善客戶信息，各銀行間建立公有云共享信息；培養(yǎng)數據分析人才

威脅（T）：

1.網商的競爭

2.大數據存在風險 與網商合作，共享客戶信息，分享利潤；建立大數據的風險防范制度和體系；建立私有云 進一步調查研究大數據時代的各種風險，謹慎介入

如表1所示，結合商業(yè)銀行大數據時代的優(yōu)勢、劣勢、機會及威脅，得出了以上幾種戰(zhàn)略選擇。建議商業(yè)銀行圍繞（WO）和（ST）制定戰(zhàn)略。首先，從目前形勢來看，雖然大數據時代剛剛到來，但銀行在獲得客戶數據的進度上已經落后于電商企業(yè)。客戶數據是電商企業(yè)的核心資產，銀行不易獲得，需要銀行與電商企業(yè)合作的方式擴充客戶資源。其次，銀行間可以利用云計算技術建立公有云共享一部分客戶信息（如客戶基礎資料、客戶信用評級信息），建立私有云保護自己的核心客戶資料和隱私記錄，以及建立混合云開展銀行和電商企業(yè)的合作。最后，商業(yè)銀行需要培養(yǎng)大量的數據分析人才，將結構化和非結構化的數據加以分析，通過豐富客戶體驗，更好地滿足客戶的各種金融需求。

參考文獻

[1]李開復.云計算[J].中國教育網絡，2008（06）.

[2]張建文，汪鑫.云計算技術在銀行中的應用初探[J].華南金融電腦，2009（06）.

[3]阿里研究中心.大數據時代[Z].2012（03）.

[4]方方.“大數據”趨勢下商業(yè)銀行應對策略研究[J].新金融，2012（12）.

大數據分析戰(zhàn)略范文第2篇

“民生銀行半年的傳統(tǒng)數據增長率就達到30%以上，此外還有基于移動互聯網的數據，這就要求科技部門不僅要實現分析，還要預測風險和洞察用戶行為，而傳統(tǒng)的方法根本無法做到。”基于此，IBM與巨杉數據庫共同通過IBM BigInsights大數據解決方案和企業(yè)級NoSQL數據庫SequoiaDB，為民生銀行搭建了低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平臺，為業(yè)務發(fā)展提供了支持。

據IDC預測，2014年大數據市場價值將達到161億美元，比整個IT市場的發(fā)展速度快6倍。應對大數據、利用大數據成為企業(yè)的重要需求。

“經過幾年的認知和探索，企業(yè)已經逐步明確數據作為21世紀新自然資源的巨大價值。‘分析’作為實現大數據價值的核心，成為企業(yè)獲取價值、贏得競爭的決定性抓手。”IBM大中華區(qū)大數據和分析及新市場總經理，全球企業(yè)咨詢服務部合伙人、副總裁Jason Kelley表示，IBM端到端大數據與分析能力已幫助全球超過3萬家客戶獲取更大的商業(yè)回報。

從拍腦袋到用數據

過去，很多國內企業(yè)CEO更多是以拍腦袋的方式來做決策，而不是基于數據和分析。近兩年，令IBM全球企業(yè)咨詢服務部戰(zhàn)略與分析服務副合伙人段仰圣感到欣慰的是，越來越多的企業(yè)對數據的認識產生了轉變。

過去5年中，IBM一直將‘了解如何從數據中創(chuàng)造價值’作為分析研究的重點，并不斷獲得突破性成果。從2009年將分析技術定義為戰(zhàn)略資產，到2011年實施分析、掌握分析，再到2012年闡述大數據基本原理。3月6日，IBM正式了調研白皮書《分析：價值的藍圖》，揭示了企業(yè)如何從數據和分析中提取價值，獲得顯著回報，并全面展示其從大數據與分析全面實力向認知計算商業(yè)實踐的大闊步發(fā)展。

段仰圣介紹，這次的白皮書對全球70個國家各種規(guī)模組織的900位業(yè)務和IT主管進行了采訪，提出了提升大數據實踐成果的三大要素：戰(zhàn)略、技術、組織——分析實施戰(zhàn)略要有助于實現組織的業(yè)務目標；現有技術要支持分析戰(zhàn)略；不斷發(fā)展的企業(yè)文化要讓員工能夠利用技術采取行動，并與戰(zhàn)略保持一致。

“只有正確協(xié)調這三大關鍵要素，才能創(chuàng)造有形的價值，并取得基于結果的成效。”段仰圣表示，創(chuàng)建分析藍圖是發(fā)掘數據和分析洞察的第一步。通過一致的戰(zhàn)略、技術和組織結構，企業(yè)可以培養(yǎng)目的感、構建面向未來的技術架構、激勵成員快速采取行動，進一步發(fā)掘大數據分析所提供的巨大潛能。此外，為了充分發(fā)揮大數據的價值，企業(yè)需要像首席數據官和首席分析官這樣的新角色幫助公司建立企業(yè)范圍內的數據戰(zhàn)略，以此增加競爭優(yōu)勢。

《分析：價值的藍圖》調研結果顯示：24%的CEO和COO提倡使用大數據分析。雖然這個比例從2012年起增加了10%，但距離引發(fā)管理層的廣泛轉變仍有距離。針對這些企業(yè)的真實需求，IBM提出實現大數據戰(zhàn)略的“六大要務”：通過洞察客戶和定制營銷、建立新的業(yè)務模式、革新財務流程、管理風險、優(yōu)化運營規(guī)避欺詐和降低IT成本。這六大要務也將同時成為企業(yè)利用大數據分析實現價值的重要途徑。

“當前，我們將重點推行該六大要務中對于客戶洞察和流程革新的指導，幫助企業(yè)通過使用社交媒體分析等進行客戶關系管理、市場營銷決策，通過利用預測性維護、實時預警等進行財務等運營流程的優(yōu)化。”IBM大中華區(qū)大數據中心總監(jiān)王曉梅表示。

引領認知計算時代

IBM將大數據的分析和利用分為四個階段，即描述性分析、預測性分析、指導性分析以及認知性分析。其中，認知性分析是大數據的最高階段。

據IBM大中華區(qū)大數據中心總監(jiān)王曉梅介紹，認知性分析具有五大特性：一是分析系統(tǒng)知道用戶是誰；二是它知道用戶要做什么；三是這個系統(tǒng)能夠及時、迅速、快捷地把用戶想要的信息反饋給用戶；四是數據分析系統(tǒng)能夠通過交互式學習，提高認知能力；五是數據分析系統(tǒng)提供了一個非常安全、可信任的應用環(huán)境。

IBM認為，支持認知性分析的核心技術就是認知計算。只有在一個融入了認知計算的大數據分析的應用環(huán)境中，才能夠給最終客戶提供一種新的、實時的決策。比如，告訴客戶下一個最佳動作是什么。具體而言，認知計算系統(tǒng)能夠通過輔助（Assistance）、理解（Understanding）、決策（Decision）、洞察與發(fā)現（Discovery），完成認知性分析，從而幫助企業(yè)更快發(fā)現新問題、新機遇和新價值，實現以客戶為中心的智慧轉型。

IBM在認知計算已經有多年的積累，沃森（Watson）正是這一技術的集中體現。在2014年初，IBM投入10億美元組建獨立的Watson部門，率先引領業(yè)界步入前瞻認知計算實踐。如今，IBM還宣布將其強大的大數據與分析平臺正式命名為Watson Foundations。

“IBM在全球范圍內對很多成功應用大數據分析的企業(yè)和機構做了調研。調查發(fā)現，用戶投資大數據分析項目，非常重要的一個原因是要幫其用數據來做決策。沃森無疑就是這樣一個系統(tǒng)。”王曉梅說，在IBM內部，認知計算就等同于沃森。用戶希望大數據分析平臺是具有認知計算、認知分析能力的。這也就是IBM從2014年開始將大數據分析平臺定位成Watson Foundations的根本原因。

大數據分析戰(zhàn)略范文第3篇

分析是實現大數據價值的重要一環(huán)

作為全球大數據分析的領軍企業(yè)，SAS一直在思考如何在大數據鏈條中將分析的作用發(fā)揮到最大化。SAS大中華區(qū)總裁吳輔世曾指出，“在過去的一年中，大數據得到前所未有的重視。它不僅扮演了商業(yè)變革引擎的角色，還是國家戰(zhàn)略發(fā)展的推動力。不管是‘互聯網+’還是‘中國制造2025’的全面推進，都需要大數據的全力支持。而分析是將海量數據從機遇轉化為決策的關鍵一環(huán)”，“作為全球大數據分析的領軍企業(yè)，我們一直在思考如何在大數據鏈條中將分析的作用發(fā)揮到最大化。SAS關注各種新興技術為行業(yè)帶來的活力，并與合作伙伴共同探索部署數據分析的新方式。我們相信，‘唯快不破’的道理同樣適用于企業(yè)大數據實踐。打破傳統(tǒng)、勇于創(chuàng)新的探索者們將得到意想不到的豐厚回報。”

敏捷商業(yè)智能平臺的領軍者

在Forrester Research的《The Forrester WaveTM： 2015年第三季度敏捷商業(yè)智能平臺――13個最重要的供應商及其排名》報告中， SAS公司被評為該領域全球領導者。Forrester Research 綜合考慮現有產品、戰(zhàn)略和市場表現三個方面，評選出了13個敏捷商業(yè)智能軟件產品，其中包括SAS可視化分析（SAS Visual Analytics ）。Forrester從50多個敏捷商業(yè)智能供應商中選擇了排名靠前的13個。

Forrester Research的研究報告指出，“作為高級分析領域的全球領導者，SAS提供了一個頂級的敏捷商業(yè)智能平臺”，“SAS公司在其傳統(tǒng)強項高級預測分析平臺上，引入垂直行業(yè)和商業(yè)領域的特定高級分析程序，提供了強大的敏捷商業(yè)智能產品――可視化分析，該產品既可以作為本地授權軟件使用，也可以通過云端服務使用”。

可視化分析提升業(yè)務洞察力

SAS可視化分析通過數據可視化為客戶提供業(yè)務洞察力。其靈活的點選式用戶界面，為用戶提供了理想的自助服務環(huán)境。SAS執(zhí)行副總裁兼首席營銷官Jim Davis表示，“有了SAS可視化分析，企業(yè)用戶可以在他們的辦公桌上自行進行基礎數據準備、數據挖掘、報告和分析，并通過移動設備分享觀點”。

大數據分析戰(zhàn)略范文第4篇

提出“五級”轉型戰(zhàn)略

盡管當前很多企業(yè)都在積極采用大數據分析技術和解決方案來變革業(yè)務模式，提升企業(yè)的核心競爭力，但是很多企業(yè)都對自身的大數據項目并不滿意。全球領先的基準研究和咨詢機構Ventana Research的研究@示，79%的企業(yè)用戶不具備運用高級分析技術的必備技能。

姜欣介紹，今年Teradata通過《經濟學人》雜志在全球所做的一個調研結果顯示，在大數據利用方面，企業(yè)主要存在以下三方面問題：第一，數據整合問題，57%的被訪企業(yè)認為難以獲取重要的業(yè)務數據；第二，數據應用問題，42%的受訪企業(yè)認為數據過于繁雜，應用不夠友好；第三，數據治理問題，75%的受訪企業(yè)為因異構數據而浪費時間感到困擾。

“我們目前推出的解決方案和技術，就是為了解決以上三方面問題。”姜欣介紹說，為此Teradata提出了五級轉型戰(zhàn)略：

其一，堅定地走一體化數據分析平臺的道路，不斷完善一系列平臺產品，其中包括最近推出的Teradata IntelliFlex數據倉庫架構和Teradata Aster大數據探索平臺

其二，全面向云轉型，支持私有云、公有云和托管云等多種部署方式，并在這種云生態(tài)下提供咨詢和開發(fā)部署服務。

其三，打造分析生態(tài)系統(tǒng)，將統(tǒng)一數據架構（UDA），以及Unity、QueryGrid和Listener等工具整合起來，形成一個大數據生態(tài)，并在這個生態(tài)下提供咨詢和實施服務。

其四，從完全技術中立的角度為客戶提供大數據咨詢服務，如大數據戰(zhàn)略規(guī)劃服務、敏捷開發(fā)咨詢服務、數據建模服務。

其五，堅持客戶至上而非產品至上，用多元化的產品全面滿足客戶需求，幫助客戶挖據數據價值。

由此可見，Teradata在大數據領域，除了不斷完善產品和技術以外，還不斷強化咨詢服務能力。

推出無邊界分析功能

作為Teradata多年的老客戶，瑞典最大的工業(yè)企業(yè)集團沃爾沃汽車公司從2006年開始建立數據分析平臺。一直以來，沃爾沃汽車公司面臨的一個問題，就是數據散布在超過30個系統(tǒng)中。公司的整合數據存儲庫和數據模型中，除了有客戶、經銷商、車輛與車輛配置信息、質保和故障診斷等數據外，還有很多外部數據。這些數據有結構化數據，也有非結構化數據。

沃爾沃汽車公司亟須一個彈性好、敏捷性高的平臺來處理所有這些數據。為此，沃爾沃汽車公司部署了Teradata統(tǒng)一數據架構，將所有需要處理的數據全部整合起來進行處理，從而解決數據孤島和數據治理混亂問題。在部署了Teradata統(tǒng)一數據架構后，沃爾沃汽車公司構建了全球統(tǒng)一的敏捷的數據驅動環(huán)境，從而可以借助可靠的數據分析結果降低運營成本，提高盈利能力和客戶滿意度；形成基于事實的決策機制和文化，使得公司更加開放和透明；有效支撐“數據創(chuàng)客”活動，員工和合作伙伴可以基于數據平臺開發(fā)數據產品。

沃爾沃汽車公司成功應用Teradata統(tǒng)一數據架構的案例，是Teradata新推出的無邊界分析功能的一個應用典范。據悉，Teradata無邊界分析打破了過去在進行數據分析時單一系統(tǒng)、單一技術分析的界限，突破時間、地點，以及所需數據和平臺的限制，幫助企業(yè)高效完成數據分析工作。

Teradata無邊界分析功能通過最新版本的Teradata QueryGrid軟件和可以自動協(xié)調多系統(tǒng)Teradata環(huán)境的Teradata Unity軟件來實現。其中，Teradata Unity軟件具有高可用性特點和工作負載分配功能，從而確保用戶在權限范圍內可隨時訪問相關數據和分析。全新升級的Teradata Unity具有強大的跨系統(tǒng)功能，可進一步消除分析環(huán)境界限。

電子專業(yè)制造服務公司偉創(chuàng)力公司數據與分析團隊主管森迪爾（Sendil Thangavelu）認為，采用多個分析引擎來分析來自多個數據存儲庫的數據以獲得更全面、可視化的分析結果，將成為企業(yè)強化競爭優(yōu)勢的重要因素。“我們的Teradata數據管理環(huán)境已經非常卓越，但我們一直還在尋找解決方案來提高我們的能力。Teradata的無邊界分析概念與我們的企業(yè)發(fā)展方向不謀而合。”森迪爾補充說。

推出快速分析咨詢服務

姜欣告訴記者，2015年年底，Teradata總結出了在新形勢下具有較強競爭力的新型企業(yè)――技術感知型企業(yè)。技術感知型企業(yè)應具有敏捷平臺、行為分析、協(xié)同思維、自助應用和自動決策五大核心能力。

姜欣表示，技術感知型企業(yè)對內能夠提供數據洞察能力，實現數據驅動流程，提升運營的ROI；對外可以整合數據價值，創(chuàng)新數據盈利模式，實現信息運營。

但是，成為技術感知型企業(yè)并不容易。為了幫助客戶更加順利、快速地成為技術感知型企業(yè)，Teradata還推出了Teradata RACE（快速分析咨詢服務）和Teradata業(yè)務價值框架。據介紹，RACE是一套敏捷、技術中立的方法論，能夠幫助客戶在正式投資前了解分析解決方案的潛在業(yè)務價值。不僅如此，借助豐富的行業(yè)經驗和專業(yè)的數據分析技術，Teradata還可以幫助客戶將項目實施所需時間從數月縮短至6～10周。

據悉，作為Teradata RACE服務的核心，Teradata業(yè)務價值框架是Teradata從數千次與客戶成功合作中積累的豐富經驗的結晶。該框架通過發(fā)現切實有用的分析解決方案，幫助客戶更快地從分析和數據技術投資中獲取回報。

值得一提的是，隨著物聯網傳感器數據等新型數據源的不斷出現，新分析技術的不斷涌現，用戶部署和應用分析解決方案的難度越來越大。但依托適用Teradata業(yè)務價值框架詳盡的可視化信息，接受RACE服務的客戶可以在實施分析解決方案時，掌握清晰的路線圖，了解該項目在何時、以怎樣的方式帶來投資回報。

姜欣介紹，RACE方法包含三個主要階段：

第一階段，溝通（Align）。Teradata的分析業(yè)務咨詢顧問以業(yè)務價值框架作為出發(fā)點，幫助客戶發(fā)現最具潛在價值的業(yè)務案例，并對準該業(yè)務案例開展工作，確認支持該使用案例關鍵數據資產的可用性。

第二階段，創(chuàng)建（Create）。Teradata的數據科學家為選中的業(yè)務案例載入并準備數據，開發(fā)新分析模型或調整既有模型。本階段數據科學家會與業(yè)務發(fā)起人對方案進行多次快速迭代，以確保分析結果能帶來預期業(yè)務效果。

第三階段，評估（Evaluate）。Teradata的分析業(yè)務咨詢顧問分析結果，評估部署分析使用案例的潛在投資回報率，并為客戶設計、部署方案。

Ventana Research高級副總裁兼研究主管大衛(wèi)（David Menninger）指出，企業(yè)對數據分析項目不滿的主要原因是相關技能短缺，而Teradata的業(yè)務價值框架將為企業(yè)提供所需技能和最佳實踐案例，幫助企業(yè)獲得豐碩的成果和可觀的投資回報。

大數據分析戰(zhàn)略范文第5篇

“一帶一路”倡議提出以來，國家層面不斷以實際行動往縱深推進，近期更是密集出臺各項支持政策。5月14-15日，被業(yè)內譽為最高級別的“一帶一路”國際合作高峰論壇將在北京舉行，“一帶一路”官網――中國一帶一路網（以下簡稱官網）也隨之迎來人生中的首次大考――如何擔負起高峰論壇宣傳和服務重任？

“一帶一路”官網相關負責人向《財經界》記者表示，官網上線一個月來運行平穩(wěn)，社會反響良好。目前，網站累計訪問量已近140萬，多數新聞媒體開始轉載官網稿件，具備較好媒體傳播能力。我們將密切配合“一帶一路”國際合作高峰論壇，全力做好報道工作。

事實上，這種底氣還來自于官網背后的強大支撐。2015年，國家信息中心先后組建了國家發(fā)展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，前者側重于國家宏觀經濟監(jiān)測預測、政策評價等大數據分析，后者側重于“一帶一路”及海外大數據分析，共同為官網提供全方位的數據支撐。

該負責人進一步表示，高峰論壇之后，官網還將著力開展三項工作：一是加快完善網站各項管理制度，加強團隊業(yè)務培訓，保障官網內容生產高標準、高質量；二是馬上啟動網站二期建設，計劃在2017年年底實現俄文版、法文版、阿拉伯文版、西班牙文版上線運行，屆時將覆蓋全球大部分地區(qū)；三是探索開放合作機制，拓展官網信息傳播渠道，加強品牌化建設，提升網站綜合信息服務能力。

Q ：《財經界》

A ： “一帶一路”官網相關負責人

兩個“中心”的強大支撐

Q：“一帶一路”官網今年3月上線，為什么要成立這個網站？國家信息中心做了哪些籌備工作？

A：深入推進“一帶一路”建設，是“十三五”以及更長一段時期我國實行開放發(fā)展的重大戰(zhàn)略任務，國際國內政府部門和社會各界都十分關注和高度重視。有效打造能夠及時在線“一帶一路”權威信息和開展交流互動的官方網絡平臺十分必要。第一，可以全方位、精準化、集成化地和展示我國推進“一帶一路”建設的倡議構想、重大規(guī)劃、重要政策、重要建設需求和成果、重大活動等專項信息，以及各類基礎性數據和基本信息，有利于引導海內外廣大受眾全面、客觀、深入、準確地了解當前現狀以及發(fā)展趨勢，增強戰(zhàn)略互信；第二，可以借力官網這一開放平臺，強化與“一帶一路”沿線國家和地區(qū)的信息互聯互通和交流，以及與廣大海內外受眾的互動答疑解惑，及r回應國內外關切，積極傳播正能量；第三，可以為深化拓展國際合作空間特別是企業(yè)合作和人文交流提供可信賴的信息服務，同時未來通過采取與不同國家、地區(qū)合作共建的形式，調動更多資源和社會力量參與“一帶一路”投資建設和經貿合作。

在這樣的背景下，國家信息中心按照推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室關于建設“一帶一路”官網的部署和要求，基于信息中心在網站建設運維、“一帶一路”大數據等方面的經驗和基礎，積極整合各方資源，創(chuàng)新建設模式，自2016年4月啟動官網建設工作。一年來，在億贊普集團的大力支持下，我們建立了專業(yè)的網站建設隊伍，完成了從欄目體系設計、頁面設計、功能設計、前后臺搭建、內容采集和編輯上傳、配套制度和標準制定等工作，并在上線前對網站安全做了重點加固。3月21日，官網正式上線運行。網站上線引起社會各界廣泛關注，目前運行狀態(tài)良好，用戶訪問量逐周增加，實現了良好開局。

Q：2015年，國家信息中心組建了兩個“中心”―― 國家發(fā)展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，能否為我們介紹一下這兩個中心的相關情況？它們與“一帶一路”官網之間又是什么關系，工作上是如何互相配合的？

A：為貫徹落實國家大數據發(fā)展戰(zhàn)略，提升以大數據支撐國家發(fā)展改革委核心業(yè)務的服務水平，2015年4月，國家信息中心組建國家發(fā)展改革委互聯網大數據分析中心，主要面向國務院、國家發(fā)展改革委、各級發(fā)改部門和相關政府部門提供互聯網大數據分析與決策支持。

同時，為更好服務國家“一帶一路”建設，2015年12月，國家信息中心聯合億贊普集團共同發(fā)起成立了國家信息中心“一帶一路”大數據中心，該中心以“一帶一路”大數據開發(fā)應用為重點，以支撐政府決策和服務企業(yè)及社會需求為導向，以廣泛深度歸集全球“一帶一路”相關信息并建設綜合數據庫為基礎，以打造若干專業(yè)化、開放性、機制化大數據合作平臺為抓手，以中國一帶一路網和一帶一路大數據綜合服務門戶為載體，打造基于大數據的“一帶一路”特色智庫，為有關政府部門和社會提供多元化、個性化、可視化的大數據產品和服務，提升“一帶一路”大數據決策支持能力和綜合服務水平。

國家發(fā)展改革委互聯網大數據分析中心主要側重于國家宏觀經濟監(jiān)測預測、政策評價等大數據分析，國家信息中心“一帶一路”大數據中心主要側重于“一帶一路”及海外大數據分析。這兩個中心為官網提供主要的數據支撐。

Q：大數據在一帶一路戰(zhàn)略實施中有何重要意義？

A：“國之交在于民相親，民相親在于心相通”。信息是中國與“一帶一路”沿線國家加強溝通、擴大共識、深化合作的重要基礎，是政府和企業(yè)決策的重要依據。“一帶一路”橫跨亞、歐、非大陸，涉及國家眾多，各國經濟發(fā)展水平、資源稟賦、基礎設施、政治制度、投資環(huán)境、人文風俗千差萬別。如何消除建設過程中的信息不暢通、不對稱，構筑快捷、通暢的信息“高速路”，不僅是促進民心相通的基礎工程，更是推進“一帶一路”建設、促進區(qū)域內國家均衡發(fā)展的必然要求。正所謂“兵馬未動，糧草先行”，當前我們正處在大數據時代，信息不僅是核心資源，還是關鍵的生產要素。對信息資源掌握的多寡成為國家軟實力和競爭力的重要標志，很大程度上決定企業(yè)競爭力的強弱，也影響著合作共贏的實現效果。構建“一帶一路”大數據決策支持體系，加強對“一帶一路”相關信息和數據的采集存儲與分析挖掘，對于支撐“一帶一路”戰(zhàn)略決策和服務企業(yè)“走出去”都具有十分重要的意義。從2015年開始，我們探索創(chuàng)新從大數據應用角度開展“一帶一路”常態(tài)化信息歸集和大數據專項分析，每半個月向“一帶一路”領導小組辦公室和國家發(fā)展改革委提交大數據專題分析報告，領導批示率很高。2016年10月，我們基于前期工作基礎，結集出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，獲得了社會各界高度關注和一致好評。

Q：“一帶一路”大數據中心要打造成為基于大數據的“一帶一路”特色智庫，目前來看，成效如何，可以提供哪些大數據產品和服務？對這個特色智庫的功能我們可以有哪些期待？

A：目前“一帶一路”大數據中心主要進展包括：一是形成了包括國際互聯網、國內互聯網、國內統(tǒng)計、國外統(tǒng)計、核心業(yè)務、共享交換等六大類數據源的“一帶一路”數據資源歸集體系，于2016年2月26日建成“一帶一路”綜合數據庫（一期）工程；二是基于數據庫及大數據分析技術，形成了多樣化大數據分析產品，建立了常態(tài)化“一帶一路”大數據決策支持機制，已陸續(xù)向國家推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室報送了50余份大數據分析報告；三是開通了一帶一路大數據綜合服務門戶，積極承建國家“一帶一路”官網，初步形成“一庫兩網”的集成融合體系；四是積極推進分中心建設和行業(yè)合作。先后與海南、大連、重慶等地簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，共建地方分中心。推進與中央電視臺、北京大學等有關機構合作取得積極成效；五是研發(fā)了基于大數據的“一帶一路”系列指數，出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，了《“一帶一路”貿易合作大數據報告2017》，國家信息中心“一帶一路”大數據品牌影響力進一步提升。

下一步，我們將繼續(xù)圍繞打造“一帶一路”大數據特色品牌的目標，努力橛泄鼐霾卟棵藕蛻緇崽峁多、更好的大數據產品和服務。

將進一步助力國際合作

Q：做好宣傳、講好故事是“一帶一路”倡議推進中的重要工作，官網的重點欄目設置都有什么考慮？除了單純的信息收集，還有哪些宣傳路徑？

A：官網的重點欄目主要圍繞傳遞信息、溝通文明、合作共贏的基本宗旨設置，目前設置了海外要聞、國內要聞、政策環(huán)境、五通發(fā)展、基礎數據、企業(yè)風采等主要信息類欄目，同時開設“一帶一路”基礎數據庫、政策庫、項目庫、企業(yè)庫與人才庫等服務類欄目，以及共話絲路、留言板等互動類欄目。上述欄目設計配合新媒體和新技術傳播方式，旨在建立起國內外關于“一帶一路”的權威信息體系，全面生動反映“一帶一路”方方面面的進展，科學準確闡釋“一帶一路”核心理念。

傳遞“一帶一路”信息，溝通絲路文明，講好絲路故事，為“一帶一路”建設整體推進創(chuàng)造良好的輿論環(huán)境是官網的職責。在繼續(xù)高質量完成相關信息采集、加工、之外，我們還將舉辦線上和線下的活動，讓“一帶一路”深入民心。利用網絡平臺，融合多語言，創(chuàng)新傳播方式，真正贏得國際共識。