战略领域

大数据研究是未来科技和经济社会发展的重要战略领域，其现状和科学思考备受关注。

对于管理界而言，麦肯锡就如同珠宝界的Cartier一般，既是名牌又是传奇。这家咨询公司以其独特的战略思想培养了许多全球顶尖的管理思想家和商界领袖，如汤姆·彼得斯、肯尼奇·奥玛和乔恩·凯任巴齐。他们在麦肯锡学到的逻辑和敏锐性，被成功地应用于IBM的卢·戈斯特纳和美国运通的哈韦·葛鲁伯等世界级企业。《麦肯锡方法》一书揭示了麦肯锡守护的管理技巧，是一套能让任何人像顶级顾问思考的强大工具。

农业大数据的最新进展及应用，展示了大数据技术在农业领域的潜力。

课程总结了优化Oracle数据库SQL语句的关键策略，通过经验总结，不断丰富优化方案，指导应用系统的数据库性能提升。包括建表时优化参数设置、大数据表操作建议使用truncate table等有效方案。合理使用索引，控制索引数量和类型，定期重建以减少失效和碎片。

HBase的独特之处 HBase作为一个开源数据库，在Hadoop生态系统中扮演着重要角色，特别适用于海量非结构化和半结构化数据的存储和管理。它与传统关系型数据库有着明显的区别： 面向列存储: 不同于按行存储数据的传统数据库，HBase采用面向列的存储方式，更适合处理稀疏数据，提高查询效率。 可扩展性: HBase通过简单的节点增加实现线性扩展，轻松应对海量数据增长。 非结构化数据友好: HBase擅长处理非结构化或半结构化数据，弥补了传统关系型数据库的不足。 HBase适用场景 HBase并非关系型数据库的替代品，而是针对特定需求而生的利器。以下场景中，HBase能够发挥其优势： 海量数据存储: 当数据量达到TB甚至PB级别时，HBase的扩展性优势使其成为理想选择。 快速数据写入: HBase擅长处理高速写入的场景，例如物联网设备数据收集。 稀疏数据处理: 对于包含大量空值的数据，HBase的面向列存储能够有效节省存储空间并提升查询性能。 实时数据查询: HBase支持通过主键或主键范围进行快速检索，满足实时查询需求。 HBase的局限性 HBase在功能上存在一些局限性： 不支持复杂查询: 仅支持基于主键的简单查询，无法进行复杂的多条件或联表查询。 事务支持有限: 仅支持单行事务，无法满足复杂事务需求。 总结 HBase在特定场景下能够展现其强大的数据处理能力，尤其适用于海量、稀疏数据的存储和管理。

SVM 在文本分类、图像分类、生物数据挖掘、手写识别等领域广泛应用。 SVM 潜力巨大，可成功应用于更多未知领域。

随着各国政府共同提出实现智慧旅游的战略目标，智慧旅游正成为全球旅游产业发展的关键驱动力。中国国家旅游局规划在未来十年内初步实现智慧旅游目标，这将使中国在全球旅游竞争中处于领先地位，并引领行业新发展。旅游企业正在积极探索管理创新，推动景区智能化服务的全面提升，以提升游客的旅游体验和满意度，进而增强行业竞争力。

景瑞物业作为集团的专业服务机构，通过以下方式有效支持集团战略发展： 满足业主物业管理需求：加强客服管理，打造活跃社区文化。 房地产项目开发支持：介入项目招标，推动销售，配合整体开发流程。 品牌塑造和建设：通过社区活动和业主需求满足提升品牌口碑。 目标顾客需求分析：获取业主信息，分析影响因素和需求特征。

甲骨文大数据战略是针对大数据时代的挑战和机遇提出的综合商业策略。甲骨文认识到大数据不仅仅是数据量增加，还包括多样性和高速度，即所谓的“三V”特性：速率、容量和种类。他们致力于帮助企业更好地管理和利用海量数据，以实现更优异的业务成果。预计大数据市场未来五年将以53.4%的年复合增长率迅速扩展。甲骨文强调数据管理不仅是技术挑战，更是商业机遇，提高数据理解和分析能力，支持组织做出更明智的决策和行动。他们的解决方案涵盖速度、容量和种类三个关键领域，满足不同行业需求，例如快速处理和分析数据的系统。通过集成系统，甲骨文还能加速大数据项目的落地，确保数据集成和企业级性能。

商业智能（BI）通过软件和服务将数据转化为可操作的情报，支持组织的战略和战术业务决策。BI工具访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图形、图表和地图中呈现分析结果，为用户提供详细的业务状态信息。商业智能是企业决策支持的重要组成部分，通过数据转换和分析，提供深入洞察力，助力战略和战术决策。BI系统利用各种软件和服务，将大量数据转化为易于理解的报告、摘要、仪表板、图表和地图，揭示业务运行状况。商业智能工具分为传统BI和现代BI两大类。传统BI由IT部门操作，依赖内部交易数据生成详尽报告，适用于监管和财务报告等场景，要求高数据准确性。现代BI强调用户友好界面和敏捷分析，允许业务用户快速响应市场变化，例如用于营销活动分析。随着技术发展，BI工具变得更用户友好，非IT专业人员也能利用进行数据分析，扩展了BI在各业务领域的应用。BI提升决策效率，帮助企业发现潜在趋势和模式，但数据质量、数据治理及恰当使用仍是实施有效BI策略的挑战。BI市场增长受数据分析和云BI采纳推动，全球BI市场预计到2020年复合年增长率达10%以上。尽管大数据、AI和ML在预测方面作用日益重要，BI依然是验证高级分析结果的基础，提供清晰历史及当前业务状态理解。未来BI将结合ML技术增强分析，自动引导用户深入数据探索，支持更精准决策。软件供应商发展多功能单一应用，提供高层次洞见，进一步提高决策效率和准确性。商业智能是从海量数据中提取价值的关键工具，推动企业数据驱动决策进程，未来将智能化和综合化发展。