1樓：資料精準一手
瞬息大資料依託國企三大運營商資料進行精準分析為企業提供八大維度，多個興趣標籤，運營商大資料資料和民企的私有資料庫不同，運營商手機使用者通過實名制登記，保障使用者資訊真實性，抓取的資料實時更新，企業更高效獲客，幫助企業通過大資料轉型升級。
大資料時代，運營商如何應對？
2樓：斯鴻才
2023年全球資料量達到1.2zb，2023年全球資料量達到1.8zb，到2023年全球資料量將達到35zb。資料密度將達到前所未有的高度，大資料時代的畫卷已經。
隨著大資料時代的到來，產業格局正在重塑，傳統電信運營商面臨低值化、管道化，在新的產業鏈中需要謀求新突破。專家認為，運營商應該跳出網際網路看網際網路，將大資料作為重點業務發展領域，畢竟運營商擁有的「資料礦產」資源是任何其他企業所不具備的，運營商應該基於大資料的基礎發展延伸業務。面對大資料時代的潮流以及網際網路企業的競爭，運營商應當利用自有資料優勢提升自身資料運營能力。
首先，運營商應整合現有資料建立資料集市，利用實時處理大資料的能力，打造基於資料的實時營銷解決方案，提升企業銷售服務能力。大資料處理分析平臺的優勢在於對海量資料處理的實時性，技術優勢可以有效地保障實時營銷解決方案的實施。實時營銷解決方案較傳統營銷方案具有更好的營銷效果：
更具時效性，一旦有實時行為資料產生，立即選定目標使用者進行營銷推送，保證在較短時間內送達客戶，傳統營銷則是定期執行營銷；目標客戶動態選取，通過客戶行為變化結合客戶特徵動態篩選目標客戶，傳統營銷往往是通過長期分析挖掘客戶興趣愛好形成客戶標籤，在營銷前預先挑選出客戶。
其次，運營商應當成為資訊的融合者，利用自有的品牌優勢打造權威指數類產品，為客戶的決策提供參考依據。相較於其他行業，電信運營商的使用者群體相對穩定，所採集資訊較完整，而且在整個產業鏈中運營商的影響力較強，擁有可信品牌，資料中蘊藏著巨大的客戶資訊、商業資訊和業務資訊。因此，與其他權威指數類產品相比，電信運營商基於資料來源的優勢可以提供更加全面、詳盡、客觀的產品，對於分析中欠缺的資料可以同其他行業進行合作共同挖掘資料中隱含的價值。
最後，電信運營商可為智慧醫療、智慧交通、智慧物流、智慧製造等領域提供解決方案，提升資料價值。在大資料解決方案應用方面，ibm發展戰略很值得運營商借鑑，以客戶需求為導向對資料進行深度分析，提升現有資料價值。當前，醫院資產運營管理也正面臨諸多挑戰：
醫療裝置資產種類繁多，產品更新速度快；管理分散、職能弱化、管控失據；統計歸口不統一，管理制度不健全等。電信運營商在大資料平臺建設過程中針對這些問題的解決方案積累了較多的寶貴經驗，電信運營商可以將成功的經驗應用到醫療行業的大資料處理平臺建設中，為醫療行業提供解決方案以及諮詢服務。交通管理行業在大資料時代，需要解決基於大資料及時查詢、及時分析等業務需求。
電信運營商可以利用如全球眼等業務和雲端儲存方面的技術積累，提供海量交通資料的儲存、分析、應用，同時利用智慧管道進行交通訊息的及時推送，這樣可以更加有效地保障交通管理行業的及時性要求。
分析認為，馬雲的「大物流」計劃可能會給物流行業帶來又一個高速發展的機遇。電信運營商通過使用者的移動網際網路、寬頻網際網路的訪問情況，分析使用者的購物偏好或者購物意願，為物流公司智慧分配各個節點的倉儲量及倉儲產品提供資料支撐及解決方案，物流公司也可以實現公司資訊化管理。另外，中國製造企業面臨著巨大壓力，世界工廠的地位正受到挑戰。
面臨如此壓力，製造業需要更加準確地瞭解市場動態，這就需要強大的企業資訊化能力，但是很多中小型企業對於企業資訊化建設投入有限。
3樓：匿名使用者
2023年最常見的選擇性貨幣政策工具主要包括：
①消費者信用控制；
②**市場信用控制；
③不動產信用控制；
④優惠利率；
⑤特種存款
4樓：匿名使用者
最終得看各自資料分析的能力
如何架構大資料系統，如何架構大資料系統 hadoop
大資料數量龐大，格式多樣化。大量資料由家庭 製造工廠和辦公場所的各種裝置 網際網路事務交易 社交網路的活動 自動化感測器 移動裝置以及科研儀器等生成。它的 式增長已超出了傳統it基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的資料管理問題。因此必須開發新的資料架構，圍繞 資料收集 資料管理 資料分析 知識...
請問大資料技術就業前景如何，現在大資料技術就業前景如何？
從發現情景來看，bai大du資料一定是後面zhi至少10年的熱點。任何dao系統 任何公司的 回核心都是數答據。現在流行hadoop，流行記憶體計算 記憶體資料網格等等，以後還會有更多的概念和技術，但本質都是為大資料服務。資料tb pb eb zb yb的飆升，將誕生系列新的技術和產業。而對技術人員...
大資料技術就業前景如何，現在大資料技術就業前景如何？
大資料針對製造業的大資料解決方案不斷升級，助力智慧製造。製造業產品的全生命週期從市場規劃 設計 製造 銷售 維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化資料，形成了製造業大資料。除此以外，製造業大資料還具多源異構 多尺度 不確定 高噪聲等特徵。現在大資料技術就業前景如何？從發現情景來看，大資料一定是後面...