战略支持

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。

当前国内智能矿山尚处于初步建设阶段，各煤矿系统多样性导致标准化问题突出，无法充分利用大数据潜力。大部分矿井缺乏三维实景综合信息平台，难以有效预警和应对灾害。应重点推进综采工作面智能感知、统一通信平台、三维实景管理系统以及数据挖掘与利用，特别以山西王坡煤矿为例，展示智能矿山建设成效与未来发展方向。

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。

中国邮政集团认识到数据战略对其运营和未来发展至关重要。物流与速递行业以邮务为本质，数据为核心，平台为载体，客户体验为关键，发展趋势是互联网与邮政深度融合。 为提升大数据贡献度，中国邮政需深化互联网思维，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术，应对挑战，实现传统金融与互联网金融融合发展。 通过专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理海量异构数据，深度挖掘数据价值，探索邮政业务创新，实现数据资源综合应用、深度应用，是提升企业核心竞争力，实现信息化可持续发展的关键途径。 以大数据项目建设为契机，中国邮政将凝聚优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源开发利用，将数据决策化贯穿经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。

Kohonen神经网络(KNN)是T．Kohonen于1981年提出的一种模拟人脑特征的神经网络模型。当人脑接收外部刺激时，神经元的响应呈现特定的排列，与外部信息特征密切相关。Kohonen神经网络通过构建双层自组织网络模拟人脑的特征，也称为自组织特征映射神经网络(SOM网络)。它的竞争层采用二维点阵结构，通过学习与调整权重向量空间，能将任意维度的输入模式映射成二维图形，保持拓扑结构不变。网络内部神经元之间的交互作用形似墨西哥帽，近邻神经元相互激励，远邻神经元则相互抑制，这种竞争机制有助于网络学习与模式识别。