1. 從戰略到成果的七大行動
天津市三年科技興農戰略成果顯著 增收7千萬 １月3日，記者從市農委獲悉，本市實施科技興農戰略取得顯著成效：經過三年實施，農業有關部門共引進農作物新品種（系） 152個，推廣新品種及配套栽培技術 60．577萬畝，新增總產量 5296．77萬公斤，新增純收益 7675．44萬元，產投比為 13： 1，在加快全市農業良種化進程方面取得顯著經濟和社會效益。
本市有關農業部門在較短時間內，除引進農作物新品種外，本市還審定或認定新品種 18個，提供生產用種 215．3萬公斤，創種業效益 613．8萬元。據了解，有關部門利用有限的資金，引進了一大批糧經作物優良品種，建立了新品種引進、試驗、良種繁育基地，組裝了新品種配套栽培技術，加快了新品種本地化的進程。同時探索了多品種同時引進和推廣應用的工作機制，對加快農業良種化進程具有一定的指導意義。三年來本市通過大范圍引種，解決了生產上對優良品種的急需，豐富了種質資源，對天津市農作物種子更換作出了重要貢獻，對保障本市提高糧食生產能力和深化種植業結構調整、增加農業效益和農民收入起到了積極的作用，取得的社會效益突出。
2. 企業怎樣運用大數據制定營銷戰略，促進其快速發展
信息化時代市場競爭進一步加劇，企業的運作越來越復雜，充滿了各種風險和不確定性，企業核心能力的主要差異越來越體現在各個細節之中。企業應該積極在精準營銷、風險識別、產品個性化定價等方面開展數據分析，形成相應的核心競爭力，用數據為經營管理提供幫助。
同時隨著數據應用帶來價值的提升，各企業擴大數據收集范圍和應用數據分析的意識普遍提高，可以考慮藉助其他平台程序，迅速產生實際成果，讓大家快速看到數據應用帶來的成效，還要考慮如何讓這些數據產生更大的價值。
3. 分析一家企業為什麼成功，通過數據顯示描述個層次戰略及戰略管理
雅高酒店集團成功的戰略目標管理經驗：一、選擇具有規模發展效益前景的連鎖酒店業；二、制訂長遠發展的戰略目標---10年內擁有100家以上的連鎖酒店；三、從建設第一家連鎖酒店堅定不移地朝著不斷完善戰略管理的方向發展；下面是企業發展的數據：雅高集團總部設在巴黎，成立於1967年，是歐洲最大的酒店集團。截至2004年底，法國雅高集團擁有15.8萬個員工，飯店業務涉及140個國家，是歐洲飯店、餐飲行業的領導企業，也是世界最大的飯店和服務集團之一。雅高在世界范圍內約有4000家飯店，從經濟型到豪華飯店，雅高提供了全系列不同檔次的飯店服務，滿足了不同需求層次顧客的需要。
1、雅高的起源
1960年，保羅·杜布呂接受其老師，經濟學家貝爾納·圖季約的建議，開始研究美國holiday inn（假日飯店）成功的原因，分析其起居設備和傢具的功用、合理的價格、旅館在城市的地址等。1963年8月，保羅產生了在法國建設一個類似holiday inn（假日飯店）的飯店，與holiday inn聯系建立法國分店，遭到拒絕。
1964年，保羅·杜布呂和傑拉德·貝里松見面，決定合作建設法國的連鎖飯店。兩人確立了主要原則：一定要建成連鎖酒店，只許成功，不許失敗。酒店名稱確定為「NOVOTEL（諾富特）」，是NOV「新」和（H）TEL「酒店」組成的合成詞。
1966年7月，在獲得保羅·杜布呂父親的資金支持和法國飯店業信貸署扶持下，第1家諾富特誕生了。在第一家飯店還在建設中，第二家飯店開始動工、第三家飯店已經開始談判。如此，雅高走上了快速發展的道路。
在1974年，雅高創造了宜必思這個經濟型飯店品牌。1975年，收購美居（MERCURE），定位中低檔，開始在歐洲和非洲法國前殖民地拓展。雅高集團形成了偏向於經濟型、中檔和中高檔酒店的大型連鎖集團，形成了一個具有不同檔次的飯店群落，實現了對歐洲的飯店行業的絕對領導。
2、雅高的成就
法國雅高集團從一個只有62個客房的諾富特酒店開始起步，在短短數年內，成為法國乃至歐洲中檔和經濟型等領域酒店業的領導企業。自1967年雅高公司創立以來，成立了第一家諾富特飯店以來，在雅高創立後的10年內，雅高實現了從1家酒店到146家酒店的飛躍；雅高飯店數超過200家，只用了13年。到2005年2月底，雅高集團已經擁有了3986家飯店。
3、雅高的借鑒
（1）雅高創業期正是法國酒店業發展的高速成長期，這個有利的外部環境使雅高具備了能快速成長的外部環境。同樣，法國為了推動飯店業發展，在50年代所成立的飯店業信貸署，成為雅高快速發展的金融動力。
（2）雅高創業時的諾富特是個三星級酒店，相對四星及更高檔酒店市場而言，具有更大的市場容量，也是成長市場中屬於品味、檔次較高的細分市場，這使雅高快速成長具備了市場空間。
（3）連鎖發展是雅高企業創業前就制定了戰略目標。雅高學習的標桿企業是假日飯店，雅高吸取了假日飯店成功的精髓——飯店產業化、標准化，通過標准化實施飯店的特許經營和連鎖發展（產業化）。
（4）雅高飯店建設時，從選址到飯店容量設計，建築成本的控制和運營管理都有一套標准化體系，具有強大的可復制能力，這是推動雅高酒店業務的快速發展內在動力。
（5）雅高適時推出了宜必思、一級方程式等飯店品牌，形成了一個從低檔到高檔飯店的品牌系列，並在地域上組成了一個不同檔次飯店群落，成為區域飯店業務的的壟斷者，具備了很強的競爭優勢。
4、雅高的成功總結
雅高集團的成功給其他國際酒店管理集團的沖擊和影響較為深遠，雅高的成功的速度「太快了」；正因為其速度非常快，引得世人驚訝。
（1）抓住一個戰略機遇。從一個區域地區的某個行業發展的角度來看，任何一個行業都會出現一個高速增長期，如何在這個增長期獲得快速的成長，不同的投資者具有不同的看法和認識。
由於市場容量快速擴張，容易滿足顧客的需求，諾富特通過100%的浴室設置，就能獲得一定市場的成功。而當隨著市場容量的逐漸飽和，在競爭中的獲得成功的難度，要遠遠大於市場快速擴張期。飯店業的空白市場，缺乏有效的競爭，是雅高發展的戰略機遇期。
（2）學習一個標桿企業。假日飯店在美國市場的成功，使得雅高有了一個學習的標桿企業，成功地通過復制假日飯店的擴張模式，在法國獲得了成功。假日飯店也就失去了在歐洲發展類似連鎖飯店的最佳機會。同樣，當雅高在國際化拓展過程中，在巴西創立的「巴帝農（PARTTHENON）」品牌，出租公寓並提供與飯店服務類似的服務。該創意一經推出，在2年內推出了近50家PARTTHENON公寓。但是，該創意被競爭對手提前復制，並應用到了歐洲市場，從此雅高也失去了將該公寓擴張到歐洲的機會。一個標桿企業的成功模式，將影響後續者的成功模式。
（3）建造一個連鎖飯店
雅高的發展戰略的獨特之處在於「品牌連鎖」的最終目標，在確定了以諾富特品牌，在3星級市場進行擴張戰略後，實施了在法國、乃至歐洲的地域拓展，實現規模上的拓展，並不是採取進入高端市場的方式。雅高在發展過程中，始終堅定地執行了「規模致勝」的競爭原則，迅速擴大規模，佔領行業性戰略資源（地段和客源），以壓迫競爭者的生存空間。
（4）構建一個競爭優勢
雅高通過獲得飯店行業的戰略性資源，如地段和客源，構建了一個競爭優勢。地段與交通、客源、景點等資源密切聯系。雅高在發展過程中，選擇了一些具有發展潛力的地段，隨著法國城市化進程的發展，許多地段成為交通便利的地點。另外，在選址上，選擇高速公路出口一側，也帶來了很多便利。在獲得一定知名度後，即可以較廉價的方法，既獲得了新的較佳地段，還獲得了稅收等方面的優惠。
如果用一句話來總結雅高的成長過程；就是雅高抓住了行業興旺的成長機會，利用借貸、連鎖、合同管理等多種方式，擴大酒店規模，利用規模優勢，提升企業競爭力。
4. 企業如何運用大數據戰略快速發展
今天,大數據已經成為經濟發展的「水電煤」,成為賦能經濟發展的新引擎,因此,在數字經濟環境下,實現數據資產化是各領域行業搶占市場先機最重要的著力點。
企業大數據戰略——數字化轉型
全球知名調研機構IDC此前曾對2000位跨國企業CEO做過一項調查，結果顯示到2018年，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都將把數字化轉型作為企業的戰略核心。對於傳統企業尤其是傳統的中小企業而言，數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題
。
第一步：數據集成——為您構建單一數據源
採集來自網路爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入五個數據源的數據，為客戶提供定製化數據採集。目的是根據客戶的需求，定製數據採集，構建單一數據源。
第二步：數據管理——建立一個強大的數據湖
探碼科技通過web（網頁）數據採集、和工廠設備數據採集通過這兩種數據採集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最後快速輸出數據構建數據湖。
第三步：數據應用——發揮數據價值
將數據湖中通過清洗整合的數據，根據客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的SaaS系統、可視化系統、工業APP，實現數據實體化、應用化，將數據應用到客戶的商業運營中，助力客戶實現信息化管理。
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5. 信息化戰略規劃的規劃成果包括哪些要素
所謂戰略規劃，主要是解決戰略目標和戰略措施的確定。從某種意義上采講，現代物流就是傳統物流的信息化，就是採用信息技術對傳統物流業務進行整合、優化，達到降低成本、提高服務水平的目的。從長遠來看，還要解決諸如物流與生態環境、物流與國家安全等戰略問題。這些問題的解決要依賴量化的分析，因此物流信息系統應支持這些戰略目標的需求。所以也可以認為信息化就是發展現代物流的核心技術，物流信息化的戰略發展規劃就是從科技角度發展現代物流的戰略規劃。一個好的物流戰略信息規劃要具備這樣幾個特點：
1、全局性：盡管不能滿足從總經理到操作員所有的需求，但要從中找到重點。
2、前瞻性：能比今天遠一步、再遠一步，如何看得更遠，依賴於公司的戰略。
3、可操作性：就是規劃如何落地，這是最難的。一方面是要結合企業的實際情況，一方面是顆粒度不能太大
4、全面性：就是I A T O幾部分都要全。
5、統一性：物流信息系統是一個整體，牽一發而動全身，要保證系統的統一性，一致性，關鍵是要統一大家的思路，領導大家朝著一個方向走。
6. 如何將數據進行數據可視化展現
當前，許多企業已建立了自己的人力資源管理系統，也累積了相當的人力資源業務數據。然而，正如業內的那句老話「rich data, poor information」，以前累積的數據，並沒有很好的得到利用。原因是這些數據來源太廣，格式不統一，並且其中極少量的數據記錄格式不正確；同時，累計的數據量相當龐大，但許多細節對高層管理人員來說並不重要，他們需要快速、全面的掌握企業的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領導們關注的對象。
面對龐大復雜的員工管理數據，企業高管人員需要通過數據來了解他們的員工會做什麼？應該僱傭誰？應該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？
在數據分析方面，藉助於DataViz自助式數據分析和可視化展現功能，深度挖掘人力資源數據，通過可視化動態交互探索數據規律。輔助企業高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數據背後的知識與智慧。
7. 如何用大數據分析創造商業價值
可以利用大數據對「人」進行畫像
通過人的數據對於人的需求或者潛在需求做出判斷，從而及時精準地為人提供產品/服務，獲得商業利益。
2. 「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。
瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
3. 模擬實境
運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。
4. 數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。
5. 管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。
6. 個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
7. 數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。
8. 如何進行數據分析
收集數據
數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。
2. 數據清洗
數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。
3. 數據可視化
是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。
4. 數據方向建設和規劃
不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。
5. 數據報告展示
數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。
9. 如何體現大數據的核心價值
大數據作為重要的基礎性戰略資源，核心價值在於應用，在於其賦值和賦能作用，在於對大量數據的分析和挖掘後所帶來的決策支撐，能夠為我們的生產生活、經營管理、社會治理、民生服務等各方面帶來高效、便捷、精準的服務。
從這些特點我們可以看出，如果說大數據的價值就在於如何分析這些繁復的數據得出預測性結論並最終利用它來實現某種職能、產生某種作用，那麼對於這些數據的分析和處理則是商業社會中企業的競爭力所在。
如果從企業決策的角度來看，在任何行業，任何領域，通過推動數據化或大數據演算提升企業決策和企業戰略實施的，仍然是人的大腦。
唯一的區別是，從前依靠豐富的企業經驗和信息整合能力來決策的領導層，如今依靠的是高性能並行的計算機處理技術來處理海量的數據集，分布式的演算出最終的戰略決策。利用這樣的科技，就可以大大提升領導決策的精準度和效率。
而其實大數據的作用已經不僅僅是為各類決策提供幫助，它甚至能夠用海量的數據塑造個體，用戶分析將不再適用，因為大數據甚至可以塑造用戶。
從商業角度來看，從繁雜龐大的數據中挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，研發出更符合用戶偏好的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化產品，以優化用戶體驗，最終獲得商業利益，就是大數據在商業社會的價值。
拋開商業，利用大數據預測可能的災難，利用大數據分析癌症可能的引發原因並找出治療方法，都是未來能夠惠及人類的事業。
在大數據時代，不再依賴於采樣的人們可以獲得並分析更多的數據，更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息，隨著計算機處理能力的日益強大，人工智慧機器學習系統的不斷升級，龐大的數據給人們帶來的價值成倍攀升。實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類不斷發現各種規律，從而能夠預測未來。
如果說理論是認知大數據的必經途徑，那麼技術則是大數據價值體現的手段和前進的基石，而大數據的最終價值體現則要靠實踐。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，雖然人們的出行模式有很大不同，但我們大多數人同樣是可以預測的。這意味著我們能夠根據個體之前的行為軌跡預測他或者她未來行蹤的可能性，也就是說93%的人類行為可預測。
可預測代表著可控，可控代表著失誤的不斷減少。
隨著計算機的處理能力的日益強大，你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。最終，我們都將從大數據分析中獲益。
10. 大數據戰略的整體戰略
中國領先的雲計算方案和服務供應商浪潮集團在京發布基於全新技術架構的大數據處理平台——雲海大數據一體機,同期面向產業界正式發布大數據整體戰略。雲海大數據一體機是面向大數據存儲、處理、展現全環節、軟硬一體化的方案型產品。數據處理領域正處於平台架構的更替期，雲海大數據一體機的面市，解決了原有架構的擴展瓶頸和新技術條件下的客戶應用門檻，進一步推進了大數據技術在我國各行業的應用。浪潮雲海大數據一體機集成了計算單元、存儲單元、通訊單元、管理單元等核心模塊，能夠覆蓋數據的存儲、處理、展現等所有技術環節。浪潮集團系統軟體總監、雲計算產品部總經理張東介紹，新興的大數據技術是傳統數據處理技術的全面革新，大數據產業面臨技術流派眾多、缺乏協調的局面，整合性產品較少，導致用戶在部署、業務開發和運維等環節存在許多問題，這些問題限制了大數據的應用，成為制約產業發展的瓶頸。