大数据背后的商业价值

随着互联网的不断发展,尤其是社交网络、电子商务、移动通信的大量使用,人类社会已经进入了一个以巨量结构与非结构数据为主要特征的信息新时代。大规模生产、共享和应用数据的时代已经来临,高效利用数据可以在市场领域占得先机。因此,大数据在信息时代具有极高的商业价值。     

互联网大数据商业价值分析

与商业息息相关的技术当中,走在最前沿的毫无疑问是AI技术,而要了解AI技术,首先要从其基础——互联网大数据技术入手。企业在当下若想在竞争中占有一席之地,就必须拥有属于自己的数据方案,数据正逐渐成为这一时代的象征,以及各企业的核心竞争力。     

云消费时代大数据与商业智能的应用

如今,人们已经进入云消费时代,大数据改变了人们的生活和工作方式,提高了人们的生活质量,人们可以足不出户掌握所需要的数据信息。在商业领域,大数据的优势更加明显,商业智能得到越来越多人的认可和欢迎。由此可以看出,云发展已经成为当今社会的必然趋势,能够更好地服务于人们,满足人们的需求。     

大数据资源质量评价指标体系构建研究——基于用户感知视角对图书馆大数据的分析

大数据技术及其应用的高质量发展有赖于科学的大数据资源质量评价,而大数据资源质量评价须基于大数据资源质量评价指标体系的科学构建。借鉴客户感知价值和产品层次理论分析大数据资源质量,综合已有相关研究成果和专家意见初步选择大数据资源质量评价指标,以高校图书馆大数据为例,运用因子分析方法分析基于用户感知的问卷数据,构建由5个一级指标和18个二级指标构成的大数据资源质量评价指标体系。数据分析过程体现该指标体系具有较好的普适性,研究结果表明本文研究思路和方法的可行性。本文研究过程和结果为大数据资源评价后续研究提供了新的视野。     

大数据时代下商业模式创新探究

大数据是体现我国科学技术发达、信息技术先进、互联网技术应用广泛、各行业发展迅速的时代象征。随着各行业数据信息的生产量越来越大,商业模式在大数据时代中也需要有新的改变与创新。文章针对大数据时代下商业模式创新进行分析与研究,分析商业模式构成要素所包含的四个界面,并对大数据下如何创造竞争优势、创新目标以及创新机制进行研究,为企业在竞争市场中占据稳定地位提供保障而进行探究。     

大数据环境中资源优化配置策略研究

要提高科技的自主创新能力,资源优化配置是关键。分析现阶段我国资源配置存在的突出问题;运用大数据工具与智能化服务,探索资源优化配置的对策,让有限的资源发挥出最大的效能,从而为解决我国科技创新管理体制机制存在的长期性、结构性问题提供参考,为科技管理决策方式的转变提供支持。     

基于大数据的政府信息资源服务策略研究

大数据是继物联网、云计算之后又一新的信息技术革命,它已经渗透到各行各业中,大数据中所蕴含的价值逐渐成为影响社会经济发展的重要战略资源。本文首先对大数据的概念进行了阐述,进一步分析了大数据时代政府信息资源服务面临的挑战,并根据将面临的挑战提出了基于大数据的政府信息资源服务研究策略。     

资源型城市大数据产业发展研究——以山西省吕梁市为例

大数据产业作为战略性新兴产业之一,为资源型城市提供产业转型机遇,成为资源型城市产业转型升级的一个契机。作为煤炭资源型城市的吕梁市,政府规划并落实详细的大数据产业政策,大数据产业发展呈现良好发展态势,但还面临大数据企业数量少、规模小,大数据融合应用不够深入,数据开放共享不足及专业人才等发展要素缺乏这一系列问题。应发挥政府、企业、社会多元主体的作用,建立大数据规范及标准、发展大数据融合应用、保障人才供给,共同促进大数据产业发展,为资源型城市产业转型及可持续发展提供可行路径。     

商业景观模式创新的机理分析——大数据时代下的思考框架

本文在分析商业景观5大要素及传统商业景观3E模式的研究基础上,以大数据为时代背景,构建了一个由景观类型分析、功能价值创新和推广营销设计三大模块组成的商业景观模式创新机理的二维分析框架。文中采用多案例研究方法,分析了3种创新型商业景观模式的构成要素。研究结果表明,创新经营模式是商业景观营造的触发动因,景观主题性、体验性、数据性是衍生传统再深化、传统再创造、传统再变革模式的内在机理,创新、数据因素是形成新型综合商业景观模式的重要纽带。     

中小企业大数据营销策略研究

随着电子商务的发展和大数据分析的兴起,中小企业对大数据营销越来越重视。本文从数据的收集与整理、数据分析与模型构建、大数据营销应用等几个方面讨论了大数据营销的基本流程和内容,并提出三种中小企业实施大数据营销的方法:利用第三方电商平台提供的营销分析工具、自建大数据营销分析平台、利用第三方大数据营销分析平台。     

大数据背景下的公共资金审计全覆盖

随着"大数据"和"云计算"技术的不断发展,大数据的概念已经渗透到各行各业,并影响着我国公共资金审计的发展方向。本文试从2014年10月国务院发布《国务院关于加强审计工作的意见》出发,结合政府联网审计的发展情况以及我国目前的审计管理体制和机制的不足之处,探讨在计算机以及互联网技术发展的背景下,大数据与云计算对于公共资金审计全覆盖的影响。     

Comparing Business Intelligence and Big Data Skills

While many studies on big data analytics describe the data deluge and potential applications for such analytics, the required skill set for dealing with big data has not yet been studied empirically. The difference between big data (BD) and traditional business intelligence (BI) is also heavily discussed among practitioners and scholars. We conduct a latent semantic analysis (LSA) on job advertisements harvested from the online employment platform monster.com to extract information about the knowledge and skill requirements for BD and BI professionals. By analyzing and interpreting the statistical results of the LSA, we develop a competency taxonomy for big data and business intelligence. Our major findings are that (1) business knowledge is as important as technical skills for working successfully on BI and BD initiatives; (2) BI competency is characterized by skills related to commercial products of large software vendors, whereas BD jobs ask for strong software development and statistical skills; (3) the demand for BI competencies is still far bigger than the demand for BD competencies; and (4) BD initiatives are currently much more human-capital-intensive than BI projects are. Our findings can guide individual professionals, organizations, and academic institutions in assessing and advancing their BD and BI competencies.     

Leveraging Big Data to Develop Supply Chain Management Theory: The Case of Panel Data

Increased data availability is poised to shape both business practice and supply chain management (SCM) research. This article addresses an issue that can arise when trying to use big data to answer academic research questions. This issue is that distilled data often have a panel structure whereby repeated measurements are available on one or more variables for a substantial number of subjects. Thus, to fully leverage the richness of big data for academic research, SCM scholars need an understanding regarding the different types of research questions answerable with panel data. In this article, we devise a framework detailing different types of research questions SCM scholars can answer with panel data. This framework provides a basis to categorize how SCM scholars have examined the services supply chain setting of health care with public data regarding hospital‐level patient satisfaction. We extend prior research by testing a series of three questions not yet examined in this area by fitting a series of structured latent curve models to seven years of hospital‐level patient satisfaction for nearly 4,000 hospitals. The discussion highlights theoretical and methodological challenges SCM scholars are likely to encounter as they use the panel data in their research.     

税收筹划是企业管理的重要内容

税收筹划是企业管理中不可缺少的重要组成部分,其特点明显,意义显著。要认识税收筹划与偷税、漏税的差别与税务筹划的区别,合理进行税收筹划,选择合适的税收筹划方式、遵循成本效益原则、充分利用税收优惠政策、防范税收筹划可能出现的风险,以充分利用税法所提供减免税优惠政策,从而获得最大的税收利益。     

中国商业史述评——兼论对商业模式研究的启示

本文阐述了商业的起源及商业的内涵,对中国商业发展的历史进行了述评以及对商业模式研究的启示:商业模式研究可以从宏观、中观、微观三个层次展开;商业模式研究既要见物,又要见人;影响商业运作模式的因素是多元的,要在具体的背景下进行讨论,可以从内涵与外延两个方面来考虑。     

大数据视角下节事活动信息管理的创新路径探析

大数据为提升节事活动的行为信息管理、服务信息管理和风险信息管理水平带来了新的机遇,也从组织、运营和决策上给节事活动信息管理带来了新的挑战。本文认为,以网络协同、数据共享和智慧系统要求创新节事活动的信息管理体制、管理方法和管理方式,必将为节事产业的发展注入新的动力。