贵州大数据战略的实施:大数据综合体的价值思考与产业构想

信息的爆炸和技术的飞升,使得大数据从概念迅速扩散到现实。贵安大数据综合体的提出,支撑了贵州大数据战略的实施。从资源观角度分析,其具有先占、平台集聚、构建品牌、大数据产业探索、带动西部经济、生态保护、城镇化推动等七大价值。基于麦肯锡大数据产业报告和贵州大数据产业纲要,提出其产业类型主要集中在互联网产业、信息产业、金融保险业、政府、计算机及电子产品、贸易业、卫生保健和社会保障、专业科学和技术服务、艺术休闲娱乐业、住宿和餐饮等十大领域。     

大数据背景下贵州特色旅游营销模式创新思考

当前大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域,因此无论是在农业、工业还是在商业服务、公共卫生等领域都备受瞩目。贵州拥有独特丰富的旅游资源优势,旅游业将有望成为全省大发展中率先突进的产业。本文将从大数据背景下营销渠道的创新入手,结合目前贵州特色旅游现状和问题提出能更好宣传贵州旅游的营销渠道。     

大数据产业研究综述

大数据是信息技术发展融合的新焦点和新引擎,正深刻影响着经济和社会的发展。为了促进我国大数据产业的发展,首先从国内外大数据产业概况、相关政策规划、大数据技术等三方面概述大数据产业发展现状,然后从我国信息化水平建设现状出发,从数据开放、人才培养和技术研发三方面给出我国发展大数据产业的建议。     

广州市大数据产业链发展与实体经济深度融合实现路径与对策

近年来,大数据成为了信息技术发展融合的新动力,如何将其与实体经济深度融合是推动经济进一步发展的重点问题。本文首先对国内外大数据产业发展进行分析,重点介绍了美国以及贵州等代表性区域的大数据产业概况,以及其针对发展中存在的问题制定的相关对策;在借鉴各地经验的基础上,对广州市大数据产业链现状进行分析,并发现其在产业基础设施、信息经济规模等方面的优势,以及在政府数据资源开放共享、产业融合深度和广度、信息化发展布局及龙头企业培育等方面的问题。最后结合优势劣势,提出广州市大数据产业链发展与实体经济深度融合实现路径与对策。     

大数据背景下优化贵州仁怀茅台农商银行信贷业务的建议

从贵州仁怀茅台农商银行信贷业务在大数据的背景下,发现大数据技术对商业银行信贷业务的盈利模式和服务模式造成了影响,极大的革新了现商业银行信贷业务的运营模式。因此对大数据背景下的贵州仁怀茅台农商银行信贷业务发展策略提出了可行性建议,在信贷业务流程、客户征信统计、信贷风险预警、贷后管理优化等方面提出了大数据技术的可应用之处,为贵州仁怀茅台农商银行及其同类银行的信贷业务更好的发展提供参考和建议。     

大数据赋能农产品信息服务研究

在大数据时代，高频利用海量、交互、复杂的农产品信息已成为常态。研究大数据时代背景下农产品信息服务工作存在信息来源分散、管理职能不明确、数据信息缺乏监管、信息利用率低等突出问题。本文从发挥各类主体的积极作用、破除信息壁垒、保障数据安全、创新服务理念和模式等方面，提出提升农产品信息服务水平和效率的建议，为实现大数据技术赋能农业现代化建设和促进经济发展提供借鉴与参考。     

大数据背景下信息服务业的商业模式分析

近年来,在国家地方政策和大数据相关技术(数据采集、云计算、数据挖掘等)的推动下,信息服务业的业态和增速出现了质的变化,信息服务业的产业链流程也出现了潜移默化的调整。文章分析大数据对信息服务业产业链各环节产生的作用,并在国内外相关企业案例的基础上,归纳出大数据背景下信息服务业产业分工各环节的商业模式变迁,为相关企业调整战略、适应新形势发展,提出大数据背景下信息服务业的商业模式建议。     

大数据背景下贵州经济发展现状探究

贵州省抢抓深入实施大数据战略行动,且把发展大数据作为贵州省产业创新的蓝海战略。目前,贵州省经济在大数据产业背景下得到了蓬勃的发展,大数据应用已经广泛深入到贵州的各个行业,在有效推动经济发展,质量变革、动力变革与效益变革,实现贵州经济快速转型、高质量发展中发挥了非常重要的作用。从而,本文针对大数据背景下如何有效地助推贵州经济快速转型、高质量发展的探究就具有了一定的必要性和现实意义。     

大数据视角下的企业风险管理

大数据是继云计算、互联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。随着云计算、移动互联网等新技术和新应用的不断涌现，社会、企业每天产生大量的数据，整个世界进入了大数据时代。大数据正把我们变成新的物种，改变我们的思维方式：大数据要求人们改变对精确性的苛求，转而追求混杂性；要求人们改变对因果关系的追问，转而追求相关关系。这种思维方式的转变是革命性的。大数据不同于现有的文件管理方式，大数据电子文件的管理将是企业信息管理人员面临的新课题。企业信息管理人员应认清大数据时代给电子文件管理带来的挑战与机遇，主动分析，更好的获取过去过去不可能获取的知识，从而帮助企业做出明智的决定。     

大数据对企业管理决策影响分析

继云计算和物联网技术以后，大数据技术又给我国经济发展带来重大变革，而且企业经营决策逐渐开始根据大数据信息来进行调整和转变，大数据信息能够让企业决策者看得更全面、更有深度，所以能够提高决策的客观性和正确性。但是，具有挑战性的一面是，企业管理决策者从海量的数据信息中识别出有利于企业发展的信息是不容易的，需要决策者具备敏锐的眼光和准确的判断力。文章将着重探讨大数据技术发展给企业管理决策带来了哪些影响。     

大数据在快递行业中的应用探析

快递行业大数据具有海量性、复杂性、价值低等特点。本文分析了大数据在快递行业应用的优势,总结快递行业大数据应用存在数据采集及分析解决问题技术薄弱、数据安全保障不够、大数据人才缺乏、快递企业之间数据信息传递渠道不畅通等问题。在此基础上,从革新数据技术、专业人才培养、数据平台搭建等方面提出建议。     

大数据掘金

大数据自身蕴藏着巨大的商业价值，其开发、利用和分析等一整套运作也将催生更多的行业机会，并带动相关产业的发展。     

大数据再造农场

正大数据农业并非一两家企业就可以完成的任务,需要各方协同才能搭建完毕,对于大数据农业以及智慧城市的探索才刚刚上路。传统农业正在遭遇着互联网的冲击,这个贯穿着整个人类文明发展的产业正在发生聚变,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了日出而作日落而息地手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化,农业生产因此获得了"类工业"的产业属性。目前的物联网、大数据等技术已经可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。在整体解决方案中,底层应用主要采用物联网技术,通过对作物的信息收集,将数据反馈至云平台中,方便决策和后续提供帮助。     

浅析大数据时代高校图书馆的信息服务

大数据伴随着云计算、移动互联网、物联网等信息技术的成熟而迅速发展，大数据技术在未来几年给数字图书馆将会带来创造性的变化，对我们现有的传统的信息服务方式将会产生重大的颠覆和创新，也对现有的技术和方法提出了更高的要求，高校图书馆需结合用户需求对图书馆信息服务进行创新，以便提供更便捷、高效的服务。     

大数据背景下的企业审计数据统计分析研究

随着科学技术的不断进步,以大数据技术为支撑的审计信息统计的质量和效率得到了显著增强,也进一步推动了审计业务的进步。大数据技术给传统审计信息分析带来了新的机遇和挑战。运用大数据思维进行审计统计分析,确保审计信息的真实性和有效性。本文从大数据的定义和审计信息的统计运行方法入手,简要分析了大数据技术在审计统计分析中的应用策略,鼓励改善审计信息的统计背景,有效增强企业审计信息的水平和质量。     

大数据环境下的企业人力资源管理分析

在信息和网络技术高度发达的现在,一种叫做大数据的信息归纳筛选推理方法横空出世。各行各业结合大数据都能产生新工作方法,企业人力资源管理在与大数据结合后,有效提高企业人力管理水平,然而,大数据的应用也为企业人力资源管理活动带来诸多问题与挑战。本文从人力资源的角度来对招聘员工计划、员工的发展前途与绩效管理等方面分析大数据技术在人力资源管理领域的实际应用,并提出了对应的有效策略。     

大数据在图书出版中的应用探究

大数据时代，图书出版行业工作模式发生了转变，大数据技术、人工智能、云计算技术等被广泛应用于图书出版中。大数据技术能整合已有的出版信息，通过对原本分散的信息进行整理、归纳、分析，让信息更好地被使用，而这贯穿于整个图书出版的过程。本文将简单分析大数据在图书出版中的应用特征，系统论述大数据时代图书出版面临的挑战，并综合探讨大数据在图书出版中的应用方案。     

金融为大数据安全研究

金融业作为大数据产业最敏感的行业之一，已面临严峻挑战。本文从多个维度分析了金融业如何利用在数据创新技术掌握客户信息，全方位提升金融服务的能力，同时阐述了大数据共享和开放对金融业造成的隐忧，并提出了几个大数据在金融信息安全方面的建议。     

大数据时代物流信息平台构建与建设对策的思考

物流产业作为我国的战略性基础设施产业,对我国国民经济的发展起着巨大的支撑作用。物流产业与现代信息技术的有效结合,能够大大提升物流产业的运行效率,尤其是大数据技术在物流管理过程中的应用,能够推动我国物流产业的不断创新发展。通过对大数据物流信息平台的理论研究以及深入探索,阐述了大数据时代物流信息平台的构建与建设中存在的问题,并提出了相应的解决对策。     

大数据与农业:现实挑战与对策

大数据目的在于从庞大的数据集合中找寻、挖掘有价值的数据和知识。大数据技术对发展农业具有重要的意义,有必要推动大数据在农业领域的跨界应用。本文在分析大数据技术在农业中的应用情况后,分析了大数据产业发展面临的现实挑战,并认为有必要从政府扶持、主体培育、农业计算水平提升、数据开发等方面提高农业大数据技术应用水平。