大数据和厚数据

厚积薄发，助力企业实现数据智能化

随着互联网技术的普及和应用，企业所获得的数据也愈加繁杂、庞大。如何从这些数据中挖掘出有用的信息，帮助企业做出正确的决策，成为当下企业所关注的重要问题。大数据技术应运而生，成为解决企业数据问题的利器。而要实现数据的智能化，需要企业进行厚积薄发，逐步提升数据分析的能力。

一、大数据技术的基本概念

大数据技术从宏观上来看，是数据管理、数据分析和数据可视化的完整产业链条。它可以支持海量数据的高效计算、存储、管理和分析。一般而言，大数据技术包括以下几个方面：

1.数据采集：将海量的数据从各个数据源采集到一起，如传感器、机器数据、社交网络数据等。

2.数据清洗：对采集到的数据进行初步清洗，处理异常值，去除重复数据，统一数据格式等。

3.数据存储：将清洗后的数据存储到大数据平台中，如Hadoop、Spark等。

4.数据分析：对存储在大数据平台中的数据进行分析，包括数据挖掘、机器学习、预测分析等。

5.数据可视化：将分析后的结果以图形、表格等形式展示出来，让用户更便捷地理解和使用数据。

二、大数据技术在企业中的应用

企业在应用大数据技术时，需要先确定需求，然后进行数据的采集、清洗、存储和分析。以下是大数据技术在企业中的典型应用场景。

1.营销智能化

利用大数据技术，企业可以深入了解客户需求，从而制定精准的营销策略，提高销售效率。例如，企业可以通过分析客户购买历史记录、点击行为、搜索关键词等信息，了解客户的需求和偏好。

2.生产智能化

企业可以利用大数据技术，对生产过程进行监控和优化，提高生产效率和质量。例如，利用传感器监控生产设备状态，以预测故障和进行预防性维护。

3.金融风控

利用大数据技术，可以快速识别潜在的风险，提高金融风险的管理和控制。例如，通过对客户的历史数据、社交网络等信息进行分析，确定客户违约和欺诈的概率，从而加以避免。

4.供应链管理

企业可以利用大数据技术，对供应链进行监控，提高供货的及时性和准确性。例如，对供应链各环节进行追踪监控，及时发现问题并加以解决。

三、企业如何实现数据智能化

要实现数据的智能化，企业需要掌握大数据技术和分析能力。以下是企业实现数据智能化的几个步骤。

1.明确需求：企业需要明确清晰自己的需求，以便制定优化方案。例如，企业需要提高销售量、降低成本等。

2.收集数据