大数据
大数据
j9九游会从行业与社会运行中理解数据的价值，从数据与数据的融合，数据与规则的融合，数据与伦理的融合，到数据与商业模式的融合，以超越技术的创新思维，挖掘数据价值，以数据要素驱动信息技术与业务的融合。
全生命周期数据价值萃取流程
大数据驱动商业创新
客户特征与精准营销
大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。
情感分析与舆情分析
通过对BBS、博客、微博中内容的分析、政府、企业和个人可以了解当前舆论情况，公众对待某一事物的看法。
社会化分析
分析在社交网络上谈论的情况以及分享的购物情况，来发现失业率变化情况和经济发展状况。
社会网络分析
电信行业、传媒业借助社交网络分析，对客户的通话数据、微博连接进行分析，识别部分“影响者”，包括传播影响分析、圈子识别、关键成员分析等。
核心技术能力
专业人才能力
业务专家团队
负责梳理业务场景，确定数据资产与业务场景的对应关系；确定业务场景的优先级，为数据中台的建设提供业务依据和指导。
数据工程团队
负责建设和运营数据中台，包括数据采集、ETL和共享以及数据中台性能和稳定性保证，利用中台的工具采集、存储、加工和处理数据。
数据治理团队
负责梳理数据标准、构件数据安全和隐私规范，利用数据治理工具，围绕业务场景解决数据质量和安全问题。
数据分析团队
负责分析数据价值、探索业务场景，生产更多具体的、高价值的数据服务，关注组织的数据资产目录建设与迭代。
智能算法团队
负责为数据分析、应用设计、业务探索提供智能和算法工具。主要以技术能力输出为主。
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