总结不仅仅是总结成绩，更重要的是为了研究经验，发现做好工作的规律，也可以找出工作失误的教训。这些经验教训是非常宝贵的，对工作有很好的借鉴与指导作用，在今后工作中可以改进提高，趋利避害，避免失误。怎样写总结才更能起到其作用呢？总结应该怎么写呢？以下是小编为大家收集的总结范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

大数据的总结大数据总结文章篇一

为期5天的“云计算与大数据技术及其应用高级研修班”已经结束。作为一名学员，我在这5天时间里聆听了王家耀院士、郭殿升教授、郑宇研究员等人的研究报告，对云计算、大数据和互联网+相关概念、技术有了更深的认识，对它们在各个领域的应用有了更进一步的了解，拓宽了思路，对我们接下来在科研和教学工作中研究云计算和大数据、讲授云计算和大数据、使用云计算和大数据都有很大的促进作用。下面我将对自己对云计算和大数据的认识以及如何使用相关技术服务于工作的设想做一个简单介绍。

1．云计算

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，它还没有一个一个统一的概念。美国国家标准与技术研究院（national institute of standards and technology，nist）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算（cloud computing）是分布式计算（distributed computing）、并行计算（parallel computing）、效用计算（utility computing）、网络存储（network storage technologies）、虚拟化（virtualization）、负载均衡（load balance）、热备份冗余（high available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

2006年8月9日，google首席执行官埃里克·施密特（eric schmidt）在搜索引擎大会（ses san jose 2006）首次提出“云计算”（cloud computing）的概念。它一出现就吸引了各方的关注：2007年10月，google与ibm开始在美国大学校园，推广云计算的计划；2008年2月1日，ibm（nyse: ibm）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（cloud computing center）；2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算；2010年7月，美国国家航空航天局和包括rackspace、amd、intel、戴尔等支持厂商共同宣布“openstack”开放源代码计划。云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望it技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉，截至到2014年，云计算在需求方面已经有了一定的规模、在技术方面也已经基本成熟了。当前已经出现的云计算研究和应用主要体现在：云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算等。

云计算包括基础设施即服务（infrastructure-as-a- service ，iaas）、平台即服务（platform-as-a- service，paas）和软件即服务（software-as-a- service ，saas）三个层次的服务，涉及编程模式、海量数据分布存储、海量数

据管理、虚拟化、云计算平台管理等热门技术，是当前最热门的科技词汇。当然云计算也存在一些问题，如数据隐私问、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准等。

2．大数据

简单的说，大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，其关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据具有容量大、种类多、速度快、可变性强以及真实、复杂等特征，其价值价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（mpp）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

为了加快大数据产业的发展，国务院于2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》，要求大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化；发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链；健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。以此为基础，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

4．高校的云计算和大数据

在当前时代，云计算和大数据已经成为时代需求，在这种潮流中，作为直接培养人才的高校应该走在研究大数据和使用大数据的前列。

（1）针对性教学。大数据应用于课堂教学，最大的影响可能就是我们将有能力去关注每一个学生的微观表现。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在

课堂中的表现和行为，还可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现、情绪态度等进行全方位分析，从而得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。

（2）开放式教育。近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

（3）大数据考试。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答案努力的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答对或答错了?哪些问题的线索让学生获益了?通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向他们提供个性化的学习模式。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，成为教学改革的重要力量。“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故?利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的现实问题。

教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术：预测——觉知预料中的事实的可能性。聚类——发现自然集中起来的数据点。相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。

大数据的总结大数据总结文章篇二

20xx年以来，x县政务服务和大数据管理局在县委、县政府正确领导下，全局上下认真学习并贯彻落实深化“放管服”和优化营商环境的决策部署，提高政治站位，强化责任担当，创新工作举措，加大工作力度，全力做好优化营商环境相关的各项工作，为x县打造“审批事项最少、办理速度最快、办事流程最优、申请材料最简、群众感受最好”的一流营商环境贡献力量，助力全县经济社会高质量发展。

一、聚焦主责凝聚合力，全力提升工作质效。

20xx年初，根据省市政务服务规范化、标准化、便利化工作部署，以及省政务办事项精简试点县相关要求，县政数局紧紧围绕“高效办成一件事”，结合x县实际，坚持对标对表、对照先进地区经验做法，本着补短板、强弱项、高标准推进的原则，先后以县政府名义制发了《x县优化政务服务环境实施方案》《x县县级依申请政务服务事项精简试点工作实施方案》；以县职转办名义印发《x县推进政务服务“一窗通办”实施方案》等文件。明确了目标任务和相应时间节点，明确了各地各部门责任，强化了组织领导和督导责任。在部门内部，把方案中所有工作分解到分管负责人和股室，一直以来高位推进。

（一）聚焦“事项最少”，全力推进县级依申请政务服务事项精简试点工作。x县作为全省县级依申请政务服务事项精简试点县之一，各项工作稳步推进。成立了县长挂帅的领导小组，印发《x县依申请政务服务事项精简试点实施方案》，多次召开专题会议进行安排部署。聚焦“全省审批事项最少”目标，以《湖北省省市县乡村五级依申请及公共服务事项清单（目录）》为规范标准，对标国内先进地区目录清单进行全面梳理。截止目前全县共精简事项252项，保留事项523项，其中直接取消192项，委托下放12项，合并事项19项，改备案29项，精简比例在32。5%。直接取消事项204项纳入日常监管，其它精简类型事项34项纳入日常指导，最大程度放权减权。现已完成系统内事项回退工作，全省多数县市区复制了该项工作成果，省职转办和“放管服”办公室将x县精简试点工作作为典型经验在全省进行推广（政府职能转变和“放管服”改革简报第20期《x县以试点为牵引不断优化政务环境》），推广应用后将产生巨大的社会效益。

在“减事项”的同时，同步开展“减跑动、减材料、减时限、减环节”工作。截止到11月底，在原有压减时限的基础上，将办件承诺时限进一步压减，实际办理时限对比法定时限压减占比达90。5%。在充分尊重法律法规的前提下，全县即办程度达到80%，最大程度的为办事群众减跑动环节。以51本证照“免提交”（身份证、户口本、营业执照等51类电子证照类申请材料可在线共享调用，不用再线下提交）为前提，免提交比例达到100%。同时巩固提升“一事联办”事项，目前x县已上线12个主题事项，办件30余件。

（二）聚焦“高效办成一件事”，持续推进政府部门业务流程再造和系统重构。

2、“一窗通办”高效运转。政务服务中心全面推行“大综窗+小综窗”工作模式。一楼开设综合受理窗口，复用统一受理平台，提供咨询收件，资料初审和帮教办，及时推送、及时办理，反馈办理结果。将“一事联办”关联事项的单位物理集中，形成了“企业开办、不动产登记、工业项目开办、投资联审、户籍办事”五个专区，高效运转“前台一窗受理、后台分类审批、统一出件区出件”审批办事模式。

3、“一事联办”协同推进。围绕“高效办成一件事”工作要求，x县在复用去年省定标的8个主题事项基础上，今年新增“我要开蛋糕店、我要开面馆、我要开水产店、我要开鞋店”等4项试点主题事项，目前四个主题事项均已上线，并产生30余件办件量。

（三）聚焦“标准化引领规范化”，打造县乡村三级政务服务体系。

1、积极完善县级政务服务场所建设。一是县政府斥资1000万元启动x县政务服务和大数据一体化平台建设项目，改扩建后县级政务服务中心一至三层全部投入使用，窗口增至99个，全县行政审批单位实现“应进尽进”；二是斥资300万以政府购买服务的方式将县政务大厅前台受理等岗位整体外包，大厅形成县政数局全面负责大厅整体运行、服务态度和服务效率的监管；各入驻部门专心业务审批，负责业务指导和业务督导；第三方外包服务机构执行公共岗位服务活动的“1+1+1”的管理模式；三是斥资200万元在县政务服务中心门前建一高标准停车场，11月完工；四是安排资金近百万元用于“一事联办”软件编写和24小时不打烊自助服务终端进社区，现已完成政府采购程序。县级政务服务大厅的改造升级将极大提升企业和群众的体验感。

2、持续推进基层政务服务能力建设。采取以点带面模式即示范点促进基层政务服务能力建设，推进基层政务服务工作标准化。确定洪山镇、厉山镇、安居镇3个乡镇作为镇级基层政务服务示范点，新城居委会等39个村（社区）作为村级基层政务服务示范点。分别在厉山镇、安居镇、洪山镇建设三个“24小时不打烊”自助服务区，其中县级“24小时不打烊”自助服务区与税务部门合并建设，现已完成场地装修改造和自助设备进场等工作。在全市第一、第二批基层政务服务场所评估验收中，x县获评7个基层政务服务示范点。全县20个镇级政务服务大厅，384个村级便民服务中心均按工作要求设立综合受理窗口，事项进驻比例明显提升，硬件设施基本配备到位。

大数据的总结大数据总结文章篇三

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势

的数据科学家之一。

2、关于大数据

1）大数据是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：v olume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。

4）大数据未来

fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代

1)思维变革

?更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。

?更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。

?更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。

2)商业变革

?数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。

?价值：发现、利用数据的价值。

?角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。

3)管理变革

?责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。

?自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结……，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）

大数据的总结大数据总结文章篇四

结合区委、区政府总体部署，全力争取政策性资金支持，推动《硚口区智慧城市建设总体方案》项目化落地。同时做好相关区级智慧城市项目的建设实施工作。

2.

配合区行政审批局，根据各个窗口单位要求和实际，优化预约叫号业务系统，提升业务办理效率。积极倾听群众办事需求，采纳群众建议，预约叫号系统优化调整更加符合群众使用习惯，方便群众操作。能够更加便捷、高效、准确的为群众提供办事服务，增加群众办事满意度和获得感。

4.

以消除信息孤岛为目标，以政务数据平台为抓手，以规章制度为准绳，全面推进全区政务数据共享利用工作。一是做好大数据综合应用平台（一期）项目的技术支撑工作，以保障项目按照实施方案稳步推进；二是持续配合做好与市级数据交换平台的对接工作，以保障市、区两级数据的共享利用；三是配合区政数局完善各部门数据共享责任清单。

大数据的总结大数据总结文章篇五

“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得

一、大数据基本概念

1、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法

通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据不但

包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户

评论类似大众点评等非结构化数据。

2、大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是

什么”。比如每年度淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老

婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物”

等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结

果就是这样”。

3、数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金

融资产。2012年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，

将大数据比喻为美国的新石油。

与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转

型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。

另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;(二)拥有处理传统数据的经验;(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。

二、大数据的特性

1、大数据包含的数据分类：

(一)基本数据：包含姓名、电话、住址、单位、学历、家庭信息、

财产信息等；

(二)账户数据：包含存款时点数、日均数、资产结构、产品持有率

等；

(三)交易数据：交易时间、交易地点、渠道等；

(四)交互数据：客户爱好习惯、习惯接受方式、投资偏好等；

(五)评论数据：反映问题、投诉建议等。

目前国内银行应用范围主要在前两项，例如建行客户在建行柜面办理业务，刷卡后直接显示该客户在建行已持有产品情况，还可向其推荐的产品种类，甚至推销的口头用语直接显示在屏幕上。交易数据国内一部分银行已经在使用。交互数据目前主要是国外银行有应用，例如花旗银行，该类型数据非常有利于银行客户的平稳过渡和交接。国内维护客户主要靠专人的客户经理，一旦客户经理调整岗位或者离

职，该客户即面临无人接管、难以接管的局面，对客户经理个人的依赖性比较强，如果能够注意搜集交互数据，将有助于改善这种局面。评论数据限于数据量较少，目前实际应用较少。

2、大数据的4v特征：

(一)volume（大量）指海量数据

(二)variety（多样）指大数据的异构和多样性，很多不同形式、

无模式或者模式不明显、不连贯的语法和定义。

(三)velocity（高速）指如何通过强大的机器算法更迅速地完成数

据的价值“提纯”。

(四)value（价值密度低）指数据中存在大量看起来不相关的数据，

但通过大量分析运算才能够得到价值。

3、大数据的应用特征：

(一)允许数据存在不精确；

(二)数据在收集的时候可能未找到用途，但是在发现中找到创新性

的用途；

(三)离钱最近的信息最有商业价值；

4、大数据时代营销的特点是“个性化”。现代目标客户拥有以下四

个特点：

(一)手机等移动设备占据了所有的碎片时间，刷微信、看新闻、聊

天、朋友圈等等，用户对信息的渴望、饥饿感与日俱增。

(二)客户对于自己不关心、不喜欢的内容的容忍能力与日剧减。

(三)客户对于兴趣数据的渴求程度与日俱增。

(四)客户对于信息的甄别能力与日剧减。如果能够不用自己刻意寻

找感兴趣的信息，而能够通过某种方式主动提供，才是当前客户最想要的。

三、大数据的应用创新

(一)创建个性化的金融咨询展示平台。目前国内各电商平台甚至新

浪网等通过搜集客户的浏览数据，能够分析判断出感兴趣的兴趣点，有针对性的推送内容。但目前国内银行的门户网站内容很少能够做到个性化展示，例如通过搜集过往浏览记录，发现客户对理财产品的收益率比较感兴趣，在发行新的理财产品的时候可以把相应信息主动弹出，或者置顶。

(二)做到个性化理财产品营销。如果一个客户在我们的网站上浏览

了黄金信息，可以推送给他其他诸如重金属或者基金产品等信息，做到交叉销售。

(三)做到个性化触发式营销。如果一个客户在网站上在按揭贷款类

产品说明页面停留超过10秒钟，那么很有可能这个客户存在贷款需求，可以对其针对性的营销。

(四)做到客户潜在终身价值的识别和挖掘。比方说，一个客户虽然

在我行只有一个卡，余额也不多，只有100元，但是只要有他的身份证信息，就能够判断这个人是男是女，年龄是30多岁，应该处于事业的上升期，住址是本市的一个高档住宅小区，那么可以判断其家庭收入应该不错，通过这样的分析，就能够得出结论，这个客户就是一个潜在的有价值的客户，通过定向的

营销和专业的服务，这个客户可能给我行创造远超100元存款

的价值。

四、大数据时代银行发展趋势

大数据时代，尤其互联网金融发展如火如荼的今天，银行必须从初始的仅提供标准产品和服务的数字银行，发展为先进的智慧银行。但需要注意的是，智慧银行指的并不是靠大量高大上的高科技设备罗列堆砌在一起的物理网点，而是通过强大后台，依托大数据，能够想客户之所想，急客户之所急，提供个性化的服务，主动提供给客户最想要的服务或产品的智慧银行。

要想实现智慧银行的目标，银行需要做到六个方面：上网、下沉、内转、外跨、两精、服务。

上网就是指金融互联网，在当今的年代，有一句话叫银行不触网，注定会消亡。

下沉就是服务客户群体的下沉。按照传统的28原则，银行服务的重点客户一般是能够给他带来重大利润贡献的那20%优质客户，为了从竞争对手手中争取这一部分客户，甚至可以不惜代价，忽视了剩下的那80%的客户的需求，更无视银行眼中传统的次级客户（无抵押质押的信用贷款客户）,忽视了这部分客户积少成多，聚沙成塔后的巨大能量。而当前互联网金融中被称为“屌丝理财”的各种宝宝们，仅仅付出市场利率水平的利息，就把大量的存款聚集起来；目前多达2000多家的p2p小额贷款公司，能够提供信用贷款，仅仅是需要你的销售进货流水或者你的收入工资单。

内转包含三个方面：经营模式从以产品为中心，向以客户为中心转型；营销模式从粗放营销向精准化营销转型；服务模式从标准化服务向个性化服务转型。

外跨包含两个意思：一个是内部跨部门，目前以职能划分的部门结构不适合新业务的发展；二是跨界，银行要勇于创新，互联网企业的特性是激进，一般做法就是做了再说，金融行业的特性是稳健，服从监管，如何在两者之间找到一个平衡点是当前的一个难点。例如前段时间被人行叫停的虚拟信用卡，是支付宝与中信银行合作推出的新兴支付方式，但该产品未经主管部门充分认可，结果惨被叫停。

两精指的是精细化管理和精准化营销，提倡不再把客户看到一片森林，而需要进一步关注到森林中的某一棵树。

服务指的是服务模式进化的三个阶段，第一阶段不把客户当人看，有可能是业务太多，服务跟不上，态度生硬；第二阶段把客户当上帝看，面对投诉战战兢兢，委曲求全，使银行面对客户时处于弱势地位，也不利于业务发展；第三种模式就是把客户当做伙伴或者是朋友，实现双赢和共同发展。

五、大数据分析建设过程中面临的难题

一是数据搜集困难，我们需要的数据散步在各个系统、各个渠道、各个已知的甚至未知的角落，可能还包括涉及客户隐私的数据。数据搜集和后续的加工处理是一个规模巨大的系统性工程，而非仅仅是一个信息系统。幸好我们是银行，相对互联网企业，我们拥有它们没有的一种天然的公信力。

二是大数据利用率偏低。国外对于大数据有过统计：在每天收集的1 quintillion(百万3次方)字节的数据中，有99%的数据完全未被利用。文章中提到“见解就是金钱：我们愿意承担花销唯一理由就是数据中的见解可以释放价值。遗憾的是，我们失去了已收集数据中大部分的价值。虽然收集数据的成本可能会很高，但是无效分析带来的成本显然更高。当下并不存在什么工具可以直接从数据中提取见解，我们依赖着非常聪明的人去提出假设，然后使用我们的工具去证实(或者是否定)这些臆测。因为依赖的是臆测，这个途径存在着天生的缺陷。”所以即使数据搜集上来，这些数据怎么应用，怎么才能最大化的实现其价值，是大数据建设过程中无可避免的难题。

大数据的总结大数据总结文章篇六

（一）加强部署调度，各项工作全面推进落实。制发了全市大数据工作要点、“数聚赋能”专项行动方案等文件。建立了工作台账，加强工作督查调度，定期下发通报，确保了各项任务全面落实。疫情期间，分管副市长召开全市视频会议，调度疫情防控形势下大数据工作，并进行全面安排部署。11月，市委常委、副市长召开工作推进会议，对全市大数据工作提出明确要求，进一步强化了推进力度。

（三）强化试点创建，智慧城市建设扎实推进。一是积极争创全省新型智慧城市试点。开展了新型智慧城市建设第三方评估，为试点申报提供了依据。指导利津县和其他县区（开发区）做好新型智慧城市试点建设和申报工作。今年10月，我市入选全省四星级新型智慧城市建设试点。二是加强项目归口管理。引入专业第三方统一实施项目评估。今年来，评审项目54个，总申报值1。78亿元，审减3200多万元，审减率17。95%，促进了智慧环保、智慧交通、市域社会治理等21个重点项目高质量建设。三是组织开展了大数据项目优秀案例评选。开展两批大数据优秀案例评选，征集“惠民服务”“善政应用”“兴业发展”“疫情防控”四大类300多个案例，经专家评审，遴选了100个优秀案例，编制了《xx市大数据100佳优秀案例》，有效扩大了社会影响力。

（四）加快融合发展，数字产业发展迈出新步伐。一是搭建政企合作平台。成立市大数据产业协会，39家企业入会，与10家产业园区签订《战略合作协议》，与7家科研机构签订《专家入驻协议》，与中国软协开展软件企业、软件产品“双评估”合作。组织了惠企政策宣讲（大数据专场）等系列活动，帮助7家大数据企业入选《xx市2020年上市挂牌后备企业名单》。二是推进产业园区建设。加快xx软件园、利津智联农创工厂数字经济园区试点建设。今年市现代农业示范区等3个园区入选省级数字经济园区。三是加快产业数字化升级。积极推进数字化融合发展，立足石油化工等传统产业，打造了天弘化学“数字孪生工厂”、海科“危品汇”等一批数字化转型成功案例。

（五）加强队伍建设，大数据工作不断规范。一是强化教育培训。坚持党建引领，打造了“e心为民”服务品牌。积极参与疫情防控，被评为“山东省抗击新冠肺炎疫情先进集体”。积极参与“灯塔在线”大数据专题培训，参与度居全省前列。今年10月，在浙江大学举办了全市大数据能力提升培训班，全市大数据系统64人参加，取得良好效果。二是积极开展调查研究。将《应用大数据提升xx市社会治理能力研究》列入“全市2020年度首批社会科学规划课题”。深入开展调查研究，形成了高质量调研报告，顺利通过专家评审，获得分管市领导签批肯定。三是完善制度机制。将数字政府建设纳入全市综合考核。制定了《政务云平台管理实施细则》《政务信息资源归集技术规范》等5项标准规范，将提交省局专家审查，纳入行业标准规范。

二、工作中存在的问题和2021年重点工作打算

今年来，我市大数据工作虽然取得了一定成绩，但与上级要求和先进地市相比，还有一定差距。主要是：数据资源“易用、好用”需要进一步提升；数据治理、绩效评价、应用场景打造等需要进一步突破；智慧城市建设运营模式需要进一步创新。2021年，我市将全面贯彻十九届五中全会精神，深入推进“数字山东”战略，以新型智慧城市试点建设为统领，以大数据应用为支撑，重点在以下三个方面实现突破。

（一）着力做好公共数据资源开发利用试点。坚持需求、问题和目标导向，开展全面试点，强化公共数据资源有效供给，打造一批具有xx特色的创新性数据产品、数据服务、数据标准和数据规范，形成公共数据资源开发利用的“xx经验”。

（二）着力打造新型智慧城市试点示范。抓住入选全省新型智慧城市建设试点的机遇，科学谋划，实施“135n”工程，即：打造1个智慧城市运行指挥中心，完善3大支撑体系（数据资源共享应用、安全及标准规范、智慧城市运营），实现5项突破（基础设施、政务服务、便民应用、城市治理、产业升级），推动实施n项重点任务，努力将我市建成“数字山东”领先城市、国内中小城市新型智慧城市建设标杆。

大数据的总结大数据总结文章篇七

大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得

信息学院计算机技术2015级14班xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。

该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。

大数据（bigdata）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。

大数据的基本特征海量化（v olume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和价值化（value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。

大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，我国已成为全球it巨头布局大数据战略的重要集聚地。随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据的能力将进一步提升，大数据正在成为推动信息产业变革的新引擎。

大数据的挖掘及分析给企业科学决策，政府节约开支、提高公共服务能力，文化教育创新以及金融服务业发展提供重要帮助。大数据的快速发展使得常规技术已难以应对大规模数据量的处理需求，存储技术问题、管理成本问题和安全隐私问题是极大的挑战。构建大数据创新体系，建设产业基础平台；推动重大项目建设，加大资源整合力度；合理利用政务信息资源，探索产业发展模式；加强龙头企业招商力度，提升产业服务技术能力；是发展大数据较为关键的考虑因素。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。

在如此快速到来的大数据信息革命时代，大数据在当今信息技术发展的前沿和热点领域，物联网、互联网以及移动通信网络的占着举足轻重的位置。我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。

大数据的总结大数据总结文章篇八

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势

的数据科学家之一。

2、关于大数据

1）大数据是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：v olume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。

4）大数据未来

fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代

1)思维变革

更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。

更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。

更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。

2)商业变革

数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。

价值：发现、利用数据的价值。

角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。

3)管理变革

责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。

自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结……，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）