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《大数据》读后心得体会


首先,本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断争取权利、三权分立制度的制衡 下,一步步将信息公然的历程。和数据对美国政治所产生的影响,美国政府如何保护公民隐 私等等。实在真正触及到企业如何变得更加智能,惟有第四章讲得非常具体。先来看一下完 全的商务智能流程:1、通过各种来源的关系型数据库,使用 ELT(提取、转换、加载)工具, 对来自不同系统的数据以同一格式进行清洗、转换、集成

进进到数据仓库。2、锁定目标数据 落后行联机分析。 通过不同的分析角度进行***分析, 这样用户可以随时创建自己需要的报表, 开发职员只要在后台为用户创建构建***的数据立方体模型, 用户就能够直接在前真个各个维 度之间进行切换, 从不同的维度对数据进行分析。 从而取得更加全面的、 动态的的分析结果。 3、进行数据发掘。就是从海量数据中,发掘出具有价值的数据。通过对数据的发掘其一、可 以发现数据的历史规律,对过往进行总结。其二、可以根据数据对未来进行猜测。企业可以 根据猜测对未来行情趋势做出预判,并作出相干决策。4、数据可视化,我想任何人看到一推 数据,就会感到很头疼。固然也很不直观,到底企业的各项指标相比往年是好是坏往做对照 也会很麻烦。 使用各种图表、 三维地图、 动态摹拟和相干的动画技术是本来枯燥乏味的数据, 变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来,令人们对相干数据做到一目 了然。 5、 通过上面几步我们就把本来毫无价值的数据, 变成了信息, 最后演化为知识。 其次, 我们北京大学青鸟公司应当斟酌的: 1、 是不是有必要建立数据仓库?固然我这个题目我也在 线上向 IBM 数据仓库的职员询问过。要斟酌的有两个因素:其一、数据量的级别,其二、对 数据发掘的程度。一、数据量。收集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行收集,固然 假如说一年的数据量不算大的话, 亦或宁波本地的数据量也没那末大的话。 公司假定几年后、 几十年后业务量增大了,做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应当是非常 的庞大了。二、对数据发掘的程度,固然有关公司触及的更多。不过有时候那些公司做得仅 仅是从收集的数据那里通过筛选,将相干信息发送给相干的客户。个人觉得这个价值应当被 放大,通过对相干数据的发掘对过往的规律进行总结,对未来的趋势做出猜测。如固特异轮 胎,根据往年的数据总结出某款轮胎某地和在哪一个时间段销量最大,然后第二年可以根据 这个数据,制造商可以提早对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过发掘在特定的时 间段,哪几种商品***销售会得到更好的销量等等。固然数据仓库是面向主题的数据集合,用 于支持管理中的决策制定。个人觉得对公司领导层做出正确决策有很大的指导作用。2、公司 应当加大数据发掘能力。公司在招聘往里面招聘的所谓数据分析师,只不过是用来数据监测 的。真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希看的是能够给本企业决策有指导 性意义的报告、或建议。这就需要我们通过数据发掘猜测出未来趋势,即猜测性分析。这样 不管在产品推广,和在本品牌虔诚度上都会有一定的保障。3、是不是能通过联机分析处理将 数据从各个角度、不同纬度展现出来。例如对销售数据的分析,时间周期是一个维度,产品 种别、分销渠道、地理散布、客户群类也分别是一个维度。一旦***数据模型建立完成,用户 可以快速地从各个分析角度获得数据,也能动态的在各个角度之间切换或进行多角度综合分 析。4、数据可视化设计上需要强化。相干系统是直接给客户进行操纵使用的,但我们所生成 报告里面的统计图、 走势图还不能很直观的展现给客户。 这个对客户体验来讲是非常致命的, 由于一旦不能直观的体现数据所显现出来的状态,客户就不能对其决策做出正确的判定。进 一步致使客户对我们虔诚度的下降。


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