大数据下的成本控制，如何利用大数据降低营销成本

1，如何利用大数据降低营销成本

借用一些工具和平台，像广州创客，做大数据业务的，通过三大运营商的数据库中心，数据有保障，对全部使用的用户进行精准的行为分析之后，归纳并且总结出，哪些属于您，需要的目标客户与群体。

大数据的多维度和时效性可以帮助企业描绘出精准的用户画像，从而提高决策的有效性和降低营销成本。

如何利用大数据降低营销成本

2，企业成本的哪些方面运用大数据可以来降低

关于大数据的定义之类的，去就能找到。这里稍微说下对的作用。随着互联网的发展，的用户越来越多转移到互联网上、移动互联网上，用户的特点属性需要通过网络才能获取，必须依靠大数据把握市场变化，否则就会与市场脱节，不了解客户，不能提供满足市场需求的产品，从而失去竞争力。鸭梨科技建设的互联网，让一次性低成本接入互联网，实现互联网化，借助大数据，拓宽发展渠道。

单品种的（见附件），生产效率生产效率未提供哦

企业成本的哪些方面运用大数据可以来降低

3，如何用大数据解决供应链金融时效性与成本两大痛点

若能通过大数据建模降低风控成本，提升风控效率，就能实现快速融资，解决融资时效性问题；此外，利用好大数据进行逻辑可靠的分析，告诉投资人足够真实具体的项目信息，只要项目回报率高于银行，就能吸引到充足的投资资金，而不用再倚赖高利率，从而告别融资贵难题。　　不过大数据的使用也面临着另外一个天然矛盾，因为所有的数据都源于昨天以前，互金平台是利用以前的数据对企业或个人的未来行为做出分析和判断，这样容易陷入一个误区，即把焦点过度集中在当前的经营层面或数据上，而忽略了其他信息来源，而这些信息来源很有可能就是未来这家企业或个人不能成功还款的重要依据。

使用大数据解决供应链金融时效性和零成本十分方便又容易，绝非痛点:1.连接国际财经专业网2.开立帐户获得额度，3 找到财经分析，4.在全球时差中获取差异成本信息5.运用高阶程序自寻差异和信息快速调节;再看看别人怎么说的。

如何用大数据解决供应链金融时效性与成本两大痛点

4，大数据可以通过以下哪些方式为企业创造价值

knowlesys舆情认为：大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。　企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

5，大数据时代如何节省存储成本

现今的科技发展日新月异。尤其是存储方面，表现的极其突出。从技术、用户和应用方面来看，其发展速度超越了其他IT领域。同时也带来了相应的问题。数据中心和企业的管理者们都面临着如何选择存储阵列的困惑。通常的解决方案早已被大肆宣传开来，例如像闪存存储或诸如WAN优化等这些被炒作已久的技术似乎已在人们脑海中变得根深蒂固。下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物”，而只是更具实用性并让企业的花费更具价值。这七个建议应使管理者考虑从新制定他们在2012年的存储预算。根据现有的存储基础设施、资源、数据的特点和所需的访问重新审视市场上存储的关键点，当今正是非常恰当的时机。而存储的关键就在于在提高存储性能的同时减少或至少维持经营成本和资本的支出。1.精简配置在3Par被惠普收购之前。自动精简配置技术在配置存储容量方面起着极其重要的作用。在SAN的初期，企业实际花费更大的力气来保证预期的数据增长。精简资源调配可帮助企业有能力提供他们所需要的，同时保证增加需要的容量而无需创建新的LUNs（logical unit numbers）。2.面向对象存储和REST（Representational State Transfer）最初，这项技术似乎对云计算有更大的影响。现在越来越多的企业认为数据更适合存储在公共云之上。同时HTTP将有可能成为一种传输的手段，利用REST方法来移动和存储数据，并提供丰富的元数据和相关的数据说明。当你看到这种跨广域网案例在数据中心扎根时请不要惊讶。3.广域网优化企业可通过广域网优化产品来提升网络的效率，如广域数据服务商Riverbed。这样做可有效减少通过广域网发送、删除重复数据和压缩数据的通信量。并可显著节省存储空间、降低延迟、降低企业广域网带宽相关费用等好处。通过广域网的优化企业可在世界各地查看和创建数据，就像在局域网内部一样。4.分层存储随着企业需求的成本平衡以及性能需求，将需要存储的数据放在最好的媒介上以匹配数据的价值和性能是非常必要的。对于一些不需要频繁访问的数据不一定存储在SSD或更高性能的磁盘驱动器上。现今供应商提供的存储产品具备根据访问模式自动布局数据的功能。企业应该了解数据存放在介质上形式以及数据模型的增长，以便在作出购买决定之前更好的了解扩展容量和性能的成本。5.向外扩展的NAS传统规模的NAS模型在中小型企业中所占的市场份额越来越小。它正被向外扩展的方式所替代。并开始逐步添加企业在集群方式下提高容量和性能的能力。同时构建一个全局命名空间，并在其中工作。这样可有效简化存储配置，还可大幅降低总成本。6.性能层的设备设备较少的关注基于NAS管理容量的能力。设备更多的关注存储的数据如何以最高的效率移动数据。NAS的优化是使IOPS返回到NAS之中，设备可以不承担所有繁重计算，这些任务全都由NAS负责。其带来的结果是提高性能并减少资本和运营开支。7.FCoEFCoE（以太网光纤通道）可帮助企业在以太网基础设备中扩展光纤通道。这可有效节省基础设施的开销。包括电缆和电源管理方面。而现今大多数人还不太了解FCoE。而且也没有iSCSI和FCoE竞争的消息。但是这并不意味着FCoE不会成为未来的重要技术。基于文件的存储的增长率已超过了数据块的存储。所以光纤通道和FCoE将会存在下去。做出新的选择并不会为你的当前的基础结构或数据中心带来风险。

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