企業(yè)需要向這些機構取得跟自己企業(yè)相關的數(shù)據(jù)。在實踐中，對于兩種數(shù)據(jù)來源的方式我們簡單分析下：①對于第一種數(shù)據(jù)來源方式，由于企業(yè)自動生成并保管數(shù)據(jù)是很有可能會篡改數(shù)據(jù)甚至是虛構數(shù)據(jù)的，在審計中，那就需要對企業(yè)數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)保管、數(shù)據(jù)轉移、數(shù)據(jù)修改等企業(yè)的IT環(huán)境和內(nèi)部控制措施進行核查，目的就是要保證數(shù)據(jù)從生成到審計的整個過程中是否存在可能導致數(shù)據(jù)被修改的因素或者隱患。②對于第二種數(shù)據(jù)來源方式，我們可以假定統(tǒng)一大平臺的數(shù)據(jù)生成和管理措施是完善的，同時假定企業(yè)從大平臺取得數(shù)據(jù)的過程和方式是值得信賴的，那么我們可以初步認定發(fā)行人的數(shù)據(jù)來源值得信任。當然，數(shù)據(jù)是否存在合理性，是否準確，是否有虛假的成分，那么就需要對數(shù)據(jù)進行進一步的分析。同時我們也需要通過一些核查程序對數(shù)據(jù)情況進行一個基本判斷。（1）內(nèi)控核查。如果一個企業(yè)的IT內(nèi)控缺失，那么會增加數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)被篡改的風險；（2）應用控制核查。主要關注算法邏輯和接口，例如取數(shù)邏輯、統(tǒng)計算法、接口調用等都會影響到數(shù)據(jù)完整性，應用控制核查需根據(jù)企業(yè)實際的系統(tǒng)情況和數(shù)據(jù)情況制定具體審計策略。數(shù)據(jù)源的清晰和質量的保證對數(shù)據(jù)建模的影響巨大。徐州提供聯(lián)通大數(shù)據(jù)的前景！六合區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)特價

在消費者進入平臺、認知品牌、產(chǎn)生興趣、完成購買、成為忠誠用戶5個階段中對其進行全生命周期運營，完成評估渠道拉新質與量、洞察用戶喜好、刺激用戶轉化、促進復購、完成裂變等運營目標?！稊?shù)據(jù)銀行：較大的浪，較大的坑，較大的未來》大連銀行網(wǎng)絡金融部王豐輝在銀行業(yè)數(shù)據(jù)化的推進過程中，“數(shù)據(jù)合規(guī)”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)應用”方面存在較多“坑”。較大三“坑”之一是歸屬與話語權，要做到機構內(nèi)部數(shù)據(jù)確權，剔除內(nèi)部交易成本，同時尋找機構之間數(shù)據(jù)共贏的方案，知識聯(lián)邦；較大三“坑”之二是兩條腿走路，數(shù)據(jù)質量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉型對“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間存在矛盾。因此數(shù)據(jù)治理（質量）與數(shù)據(jù)應用（分析、挖掘）同步推動，要建立充分授權、行動敏捷、橫跨“全數(shù)據(jù)鏈條”的小型團隊，同時人員外包與自有數(shù)據(jù)人員要并行培養(yǎng)。較大三“坑”之三是廠商，王豐輝指出六大問題，并針對行業(yè)指引、客戶成功、產(chǎn)品矩陣、服務、咨詢&培訓等方面提出建議。咸陽聯(lián)通大數(shù)據(jù)前景廣西信息化聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢！

pos機行業(yè)獲客之道——大數(shù)據(jù)精細獲客

說到pos機推廣獲客的問題，想必很多pos機企業(yè)都很頭疼。從開始的地推掃街、發(fā)傳單，再到后來的互聯(lián)網(wǎng)推廣，競價廣告、信息流廣告、dsp廣告等等，這些方法的效果越來越差，獲客成本越來越高，少則七八十多則上百元的獲客成本，以至于到了pos機企業(yè)自身無法承受的地步，難道除了這些傳統(tǒng)的營銷手段，pos機企業(yè)只能望洋興嘆，甚至放棄這個市場？答案是否定的！化繁為簡，回歸本源，**簡單的方法，其實就是高效的方法。大數(shù)據(jù)精細獲客，借助合法合規(guī)的脫數(shù)據(jù)線索，實現(xiàn)需求方和供給方的直接接洽溝通，精細直接高效，賦能pos機企業(yè)業(yè)務發(fā)展。

    大數(shù)據(jù)成為一種新趨勢將可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)的發(fā)展一直在保持增長，以數(shù)據(jù)化經(jīng)濟為主題的話題不斷被談起，數(shù)據(jù)化帶領著很多企業(yè)及行業(yè)的發(fā)展。很多人在問數(shù)據(jù)的未來是什么？無論怎么看待它，都只有兩種可能的情景出現(xiàn)：（一）能設備、移動設備、可穿戴設備和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長，而數(shù)據(jù)的增加需要新技術不斷圍繞它發(fā)展。（二）成為上一個趨勢，因為總有一種新趨勢出現(xiàn)。幾乎所有人都認同我們會一直不斷地生成大量的數(shù)據(jù)。各式各樣的設備不斷迭代，大數(shù)據(jù)將會增長到前所未有的水平。隨著數(shù)據(jù)的增長，數(shù)據(jù)分析的方式也會增長和改善。Spark，SQL和許許多多更先進的分析工具將會出現(xiàn)并得到改進。機器學習，云計算和智能家電正在推動下一波大數(shù)據(jù)浪潮?！按髷?shù)據(jù)”的下一步是在認知計算和數(shù)據(jù)分析之間建立聯(lián)系。更重要的是，就像目前的企業(yè)接受大數(shù)據(jù)和分析之間的深層聯(lián)系一樣。如果想在大數(shù)據(jù)市場中取得傲人成績，學會使用數(shù)據(jù)并實時做出決策是勢在必行的。歐盟新的隱私法規(guī)迫使公司解決其隱私控制和程序問題，商業(yè)道德違規(guī)行為將與數(shù)據(jù)相關。只有時間可以分辨出哪些預測將會實現(xiàn)，哪些預測會變得模糊不清，無論如何分析，結論終究是大數(shù)據(jù)只會變大。更重要的是。聯(lián)通大數(shù)據(jù)的未來前景！

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從大數(shù)據(jù)技術的四個環(huán)節(jié)來把控數(shù)據(jù)質量，提高數(shù)據(jù)利用度大數(shù)據(jù)技術可以分為四個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、指標。聯(lián)通大數(shù)據(jù)外呼

想要真正做好數(shù)據(jù)分析，首先要把數(shù)據(jù)基礎建好，要點就是“全”和“細”。比如不要只收集局部環(huán)境的數(shù)據(jù)比如幾家門店的客流量來分析它對店面營業(yè)的影響。比如搜集數(shù)據(jù)時不能只通過APP或客戶端收集數(shù)據(jù)，服務器的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)都要同時收集打通，收集全量數(shù)據(jù)，而非抽樣數(shù)據(jù)，同時還要記錄相關維度，否則分析業(yè)務時可能會發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)不夠，所以不要在意數(shù)據(jù)量過大，磁盤存儲的成本相比數(shù)據(jù)積累的價值，非常廉價。同時，為了確保海量數(shù)據(jù)的真實性和準確性，數(shù)據(jù)的取得來源、取得方式、取得的環(huán)境等信息就顯得異常的重要了。

海量數(shù)據(jù)來源，一般情況下主要有兩個路徑：①一種是在企業(yè)自有的服務器或者租賃的服務器里存儲，企業(yè)自己的業(yè)務會自動生成業(yè)務數(shù)據(jù)存儲在服務器，企業(yè)都自己的數(shù)據(jù)負責，這種主要是游戲、軟件等互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)。②另外一種就是企業(yè)的數(shù)據(jù)與其他公司一樣統(tǒng)一存儲在大的一個統(tǒng)一的平臺上，比如電商企業(yè)，可能有無數(shù)家企業(yè)的數(shù)據(jù)都會存儲在阿里巴巴或者京東的服務器上。 六合區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)特價

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