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大數據對企業決策的影響

大數據對企業決策的影響

企業對大數據的應用主要可分成三個階段。在2010年到2012年之間的第一階段，大數據應用關注數據和機器的關系，局限于傳統的IT思維，只不過在很多小數據應用上貼上了大數據標簽；從2013年開始的第二階段關注數據與人的關系，可視化和預測應用成為了市場的寵兒；2014年之后，大數據應用的重點已經轉向分析數據和數據之間的關系，這要求對企業大數據應用進行開放式的創新：從數據的開放、共享和交易，到基礎處理和分析平臺的開放，再到價值提取能力的開放。
從三個維度解釋什么是大數據開放

從三個維度解釋什么是大數據開放

大數據的價值評估，需要從社會效益、企業效益、個人效益和產品效益來綜合評價。比如，金融數據和電商數據碰撞到一起，就產生了像小額貸款那樣的互聯網金融；電信數據和政府數據相遇，可以產生人口統計學方面的價值，幫助城市規劃人們居住、工作、娛樂的場所；金融數據和醫學數據在一起，可以發現騙保；物流數據和電商數據在一起，可以了解各個經濟子域的運行情況等。
數據倉庫之數據模型

數據倉庫之數據模型

數據倉庫數據模型是指使用實體、屬性及其關系對企業運營和邏輯規則進行統一的定義、編碼和命名；是業務人員和開發人員之間溝通的一套語言。
如何快速的搭建一個大數據平臺

如何快速的搭建一個大數據平臺

數據接入是將數據寫入數據存儲中，也就是我們常說的數據整合。因為在企業中，數據分為外部數據和內部數據，外部數據通常是企業使用第三方系統產生的數據和一些公開的數據，內部數據是企業內部的IT系統產生的數據。這些數據一般都是獨立分布的，并沒有什么關聯，是沒有任何意義的。數據接入就是將這些內外部的數據整合到一起。
房地產+大數據的新鮮玩法：勤智地產大數據業務介紹

房地產+大數據的新鮮玩法：勤智地產大數據業務介紹

跨界"是個近兩年很火的詞匯，關于跨界的營銷案例、娛樂節目層出不窮。其實，做大數據應用，就是跨界的過程，將大數據技術應用于不同行業、不同領域，以挖掘出巨大的數據價值。今天，就為大家介紹下勤智數碼的“跨界”合作——地產大數據業務。
大數據應用中數據收集法律風險的控制措施

大數據應用中數據收集法律風險的控制措施

大數據應用者不僅應當關注數據的抓取行為，同時應當注意數據使用的合規性，避免使用任何未經授權的個人信息、商業秘密或著作權作品。對于來源于網絡平臺的普通數據，企業在使用時也應當注意自身對數據的使用方式和范圍，避免違反誠實信用的原則和公認的商業道德，構成不正當競爭行為。
基于Docker的OCR識別系統的誕生

基于Docker的OCR識別系統的誕生

勤智數碼的人工智能應用——法官智能助力系統一經上市，就獲得了廣泛的關注和好評，同時間段內法院結案率提升超40%，效果顯著。而它的好用性，離不開OCR識別系統的支持，才能迅速完成法院判案中證明材料、裁判文書等字符提取任務。今天，勤智數碼的AI工程師景亮就來跟大家聊聊勤智的OCR識別系統。
大數據應用中數據收集不正當競爭分析

大數據應用中數據收集不正當競爭分析

如果相關數據是平臺或應用運營者在運營過程中產生的數據，包括訪問量、注冊用戶數量、用戶瀏覽記錄等一般用戶無法獲取的經營數據，相關運營者同時采取了保密措施（如設置防火墻、加密），則此類數據應當屬于商業秘密的范疇，相關運營者應當視為商業秘密的權利人。未經商業秘密權利人同意，任何第三方不得以不正當手段獲取、使用其商業秘密，否則將承擔相應的民事責任或行政責任，構成犯罪的，依法追究刑事責任。
大數據應用中個人信息保護性分析

大數據應用中個人信息保護性分析

是否具有“身份可識別性”是判斷信息是否屬于個人信息范疇的核心要件。隨著大數據技術的發展，“身份可識別性”的界限越發難以判斷，并且必然會隨著技術的發展而有所變化。目前我國并沒有形成統一或具體的判斷標準，因此實踐中應當根據數據所屬行業、具體的識別方法和手段合理性等因素綜合判斷。
針對大數據技術的選擇

針對大數據技術的選擇

組織機構在評估采用哪種大數據技術?時，應當考慮使用數據的目的。對于希望構建支持實時操作用途的應用程序的組織機構來說，它們需要像 MongoDB 這樣的操作型數據存儲。而對于需要離線執行長時間分析的組織機構來說，像 Hadoop 這樣的離線解決方案可能是有效的工具。

成功案例

案例丨政務智能化——不動產登記智能審批系統

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案例解讀丨城市管理用數據說話

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勤智大數據，助力實現巴中市政務大數據中心的“freestyle”

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大數據產品

大數據基礎支撐平臺DeepOne

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區塊鏈支撐平臺

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大數據人工智能服務平臺

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