商业智能化大数据技术（商务智能大数据）

数字化经营是什么意思?

是指利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为，实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法。

数字化经营是一种线上线下的相互融合的经营方式，通过数字化手段帮助线下实体商家建立自有的线上平台，统一管理支付、商品、会员和营销，搭建私域流量阵地，进而提高商家的经营效率，提升营业额。具体的数字化方式可以从人、货、场三个角度入手。

数字化经营是指企业或组织利用数字技术和工具对业务和运营进行改造和优化，以提高效率、降低成本、增加竞争力的经营方式。数字化经营涉及各个方面，包括但不限于以下几个方面： 业务流程数字化：将传统的业务流程、操作和记录转化为数字化形式，实现自动化、高效化的处理。

数字化经营是指企业或组织利用数字技术和信息系统来管理和运营业务。这包括数字化的数据收集、存储和分析，以及利用互联网、云计算、人工智能等技术实现业务流程的自动化和优化。数字化经营可以提高效率、降低成本、改善决策，也能够提供更好的客户体验和创新的商业模式。

数智化是什么意思

数智化的意思是：“数字智慧化”，相当于云计算的“算法”，即在大数据中加入人的智慧，使数据增值增进，提高大数据的效用。“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升，把人从繁杂的劳动中解脱出来。

“数智化”是数字智慧化与智慧数字化的合成。有三层含义：一是“数字智慧化”，相当于云计算的“算法”，即在大数据中加入人的智慧，提高大数据的效用；二是“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升，把人从繁杂的劳动中解脱出来。

“数智化”，简单理解就是数字化和智能化两个过程或两个层面的有机融合。如前所述，数字化汇聚了大量数据，形成了物理世界到虚拟世界的映射，智能化基于大量数据的智能分析，提供面向问题解决和决策支持的智慧应用服务。

数智化，简单可以理解为是数字化+智能化。金光APP这家领头纸企前几年就开始部署数智化转型了，是帮助企业更有应对如疫情这类事件的韧性能力，也助力实现碳中和的重要路径之一。

数智化是数字化和智能化的合称，主要是指：在数字与智能技术（大数据、AI、云计算、区块链、物联网、5G等）手段的支持下，建立决策机制的自优化模型，实现智能化的分析与管理，帮助企业优化现有业务价值链和管理价值链。

而数智化是融合了数字化、智能化，是伴随智能传感和人工智能技术进步的更高级阶段。“数字化”与“数智化”是两个完全不同的概念，“数字化”是技术概念，而“数智化”属于数字技术的应用，两者虽有联系，但层面相去甚远。

大数据定义、思维方式及架构模式

大数据的定义 –大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是指那些超出常规数据处理软件能力范围的数据集合，这些数据集合具有如此庞大的规模、高速的增长率和多样的格式，以至于需要全新的处理模式来提取其决策洞察和流程改进方面的价值。在《大数据时代》一书中，大数据被定义为不仅仅是通过抽样调查的随机分析法来处理的所有数据。

大数据技术主要学什么

1、我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。

2、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

3、大数据技术专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块。课程有C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。

4、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

5、互联网电商方向 作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。

6、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。