我們來看看我們公司的大數(shù)據(jù)平臺。我們的DataZ具有高性能的實時和離線計算能力，豐富的統(tǒng)計、分析和挖掘模型，為行業(yè)的全流程、全周期生產(chǎn)經(jīng)營活動提供商業(yè)智能支持，可以將您的數(shù)據(jù)可視化，高效挖掘數(shù)據(jù)的深層信息?？蓱?yīng)用于金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控。SystemArchitectureDiagram系統(tǒng)架構(gòu)圖DataCollection大數(shù)據(jù)收集提供了強大的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力。

數(shù)據(jù)分析以業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。不同的企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)關(guān)注不同的數(shù)據(jù)，比如互聯(lián)網(wǎng)、快速消費，不同的行業(yè)有不同的數(shù)據(jù)關(guān)注點。以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)通用產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析為例，我認(rèn)為用戶行為分析最重要的三點是渠道分析、轉(zhuǎn)化分析和留存分析。1.渠道:企業(yè)為了獲取新用戶，一般會將資源投放到外部渠道，如SEM、廣告聯(lián)盟、社交媒體等。

2.轉(zhuǎn)化:轉(zhuǎn)化是用戶接近你的目標(biāo)節(jié)點的過程。以注冊轉(zhuǎn)換為例。首先新用戶找到你的網(wǎng)站，然后點擊訪問，然后根據(jù)網(wǎng)頁上的提示進(jìn)行注冊，然后在下一步填寫需要的注冊信息。整個過程是循序漸進(jìn)的。同樣的流程也適用于采購操作。在這個過程中，用戶先瀏覽商品，覺得感興趣后添加購物車，最后提交訂單付款，也是一步一步來的。

1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值。

存儲區(qū)的數(shù)據(jù)是加密的，所以數(shù)據(jù)傳輸時不太可能加密。完全的大數(shù)據(jù)時代，保護(hù)隱私是不可能的。我們只是做大數(shù)據(jù)分析，提供免費版的云平臺。這些數(shù)據(jù)放在我們自己的服務(wù)器上，或者通過數(shù)據(jù)庫配置鏈接到客戶自己的數(shù)據(jù)庫。還有免費安裝版本，離線使用，數(shù)據(jù)完全放在我們自己本地。此外，還包括高級企業(yè)定制版和hadoop大數(shù)據(jù)版。不需要擔(dān)心數(shù)據(jù)安全。有興趣可以關(guān)注大數(shù)據(jù)鏡像。

云平臺版:永久免費，適合接受SAAS的企業(yè)和個人進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和使用；基礎(chǔ)企業(yè)版:可替代報表工具和傳統(tǒng)BI，適合中小企業(yè)內(nèi)部使用，可用于全公司協(xié)同分析；高級企業(yè)版:幫助企業(yè)完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，適合大公司，最好有數(shù)據(jù)倉庫；Hadoop版:支持PB級大數(shù)據(jù)計算和實時計算，適合有一定數(shù)據(jù)積累的大數(shù)據(jù)處理公司。

作為這場游戲中的弱者，消費者不斷被這些真假價格戰(zhàn)戲弄和引導(dǎo)。然而，在今天的商場中，有另一種企業(yè)不是通過簡單粗暴的價格戰(zhàn)贏得了商戰(zhàn)，而是通過對數(shù)據(jù)的充分利用和挖掘，最典型的就是全球電子商務(wù)的創(chuàng)始人亞馬遜(Amazon.com)。自1995年首次在網(wǎng)上賣書以來，亞馬遜以迅雷不及掩耳之勢，從圖書行業(yè)開始，徹底顛覆了許多行業(yè)的市場規(guī)則和競爭關(guān)系，10年內(nèi)，許多像Borders和BarnesandNoble這樣的百年老店被迫破產(chǎn)或瀕臨破產(chǎn)。