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foodenterpris,Whichleadstotheproblem
ofdecision
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inthebigdataera
background,enterprisesshouldtake,Finallytheprospect
andexpectation
forthedevelopmentof
enterprisesintheeraof
bigdata。
Keywords:
BigDate;
Food;
Policydecision
摘要………………………………………………………………….................1
Abstract……………………………………………………………………….2
引言……………………………………………………………………………..3
一、大数据时代的来临……………………………………….….....4
(一)大数据的概念………………………………………………………...4
(二)大数据的发展………………………………………………………...4
(三)大数据的特征………………………………………………………...5
二、食品企业决策的含义和特征…………………………………..5
(一)食品企业决策的含义....................................................................5
(二)食品企业决策的特征…………………………………………………6
三、大数据时代的食品企业决策……………………………..........7
(一)..大数据时代下高层领导决策存在的问题............................................7
(二)大数据对企业决策的变革性影响.....................................................8
四、大数据时代食品企业营销策略………………………………..8
(一)注重市场调研,制定市场营销目标………………………………..8
(二)企业要建立一支良好的营销团队…………………………………..9
(三)积极创新产品,开发适销路的产品………………………………..9
(四)运用新型媒体形式,提高产品宣传……………………………………...9
(五)品牌定位准确,选择合适的品牌经营策略……………………….10
结束语………………………………………………………………………….11
参考文献……………………………………………………………………….12
引言:
如今,人类社会正进入一个数据爆炸的时代。
根据权威机构预计,全球数据总量每过两年就会增长一倍,到2020年人类拥有的数据总量将会达到惊人的35万亿GB。
数据正成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产与石油。
可以说,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。
如何利用数据、挖掘数据,成为人们关注的焦点。
《时代杂志》曾经说过:
“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降。
大数据时代已经到来”。
大数据的潜在价值必然使商业模式和决策制定的管理变革发生翻天覆地的变化。
比如,大数据对于影视的价值,决策者根据观众的爱好进行分析,来设计依据观众而存在的剧情,既可以满足观众的需要,还可以获得良好的效益;
又如全球著名的零售商—沃尔玛,是使用大数据的受益者之一,并创造了“啤酒与尿布”的经典案例,这说明大数据的价值不仅体现在商业价值上还有我们的生活习惯上。
而食品企业又与人们的生活密切相关,于是,在大数据时代背景下,食品企业决策者的决策关乎着企业的未来和希望。
一、大数据时代的来临
(一)大数据的概念:
按照维基百科上的定义,所谓“大数据”(bigdata)在当今的互联网业指的是这样一种现象:
一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快,以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。
这些数据量是如此之大,已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量,而是以P(1000个T),E(一百万个T)或Z(10亿个T)为计量单位,所以称之为大数据。
大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。
因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
(二)大数据的发展
互联网特别是移动2互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。
XX公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。
一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生3.6GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。
总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。
一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网,人均0.1个;
2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。
随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。
目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。
(三)大数据的特征:
大数据具有四个典型特征
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。
业界通常用四个V来概括大数据的特征。
——数据体量巨大(Volume)。
到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约5EB(1EB=210PB)。
当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
——数据类型繁多(Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
——价值密度低(Value)。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一两秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
——处理速度快(Velocity)。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=210EB)。
在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命
二、食品企业决策的含义和特征
(一)食品企业决策的含义
决策是决定采取某种行动,这种行动的目的在于使当事人所面临的事件呈现令人满意的状态。
此处当事人称为该行动的受益人。
决策管理就是决策者通过制定决策,采用适合于本企业的决策模式,以达到企业管理的一种管理方法。
模式根据华盛顿大学ProfessorBettin的研究分析,大多数的领导者,他们的决策模式可分为五大模式,但是每一位领导者都有他们习惯或偏爱的决策模式,有些是合适的,有些不见得是适当的决策模式的应用,这与决策的时机、性质都有关联。
高层领导决策简单地说就是对于高层领导来说的决策,即是在统筹全局的情况下,能够立足现在,展望未来而做出的具有战略性、长远性的决策。
高层领导决策的准确性极大的影响了企业的经济效益和社会效益。
高层领导决策的主要工作是通过对全局性的掌握来应对外部环境所带来的不确定性,并及时做出正确的决策。
(二)食品企业决策的特征
1、非结构性
非结构化决策问题是指那些决策过程复杂,其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循,没有固定的决策规则和通用模型可依,决策者的主观行为(学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等)对各阶段的决策效果有相当影响。
往往是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。
2、独立性
高层领导者的责任就是引导自己的团队去实现特定的目标,在复杂多变的环境中选择正确的发展方向,所以高层领导的决策往往需要领导者独立进行思考,对于决策的过程需要自己独特的判断力和智慧。
一般高层领导者需要在掌握基础情报的基础上,经过独立的分析和整合,站在比较客观公正的角度,对需要决策的问题进行理智的研究,从而做出科学高效的决策。
3、宏观性
高层领导者决策是纵观全局的决策,需要高层决策者能够立足未来,面对社会的进步和发展能够有全局统筹的能力,把握决策的宏观性,通过分析企业内部环境和外部环境的统一性,可运用决策模型例如SWOT模型来正确认识未来发展需要改进的方向,从而实现
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