数据资产转化受阻。基于数据的可复制性、可共享性、非竞争性等特点，数据在资产化的过程中存在诸多障碍。第一，数据产权和属性模糊。因为数据是可以复制的，所以在如今的互联网时代存在着“谁收藏谁拥有”的潜规则。所以侵犯隐私、数据泄露等问题比较常见。第二，数据隐私和安全问题。数据产权模糊的问题导致数据的隐私安全问题，需要从社会和行业、企业、管理、技术等方面加以解决。
5、有哪些商业智能 数据分析方法?Hello，数据商业智能中的分析主要是通过OLAP来实现的。原理是根据业务需求建立人员分析数据的维度，如年、月、日等。分析师需要掌握的是数据分析的思路。比如我们需要用常用的FineBI做一个简单的分析，先建立哪些分析指标，需要哪些表格，然后拿出来。OLAP会自动建立表与表之间的关系，只需要构建一个图表结构就可以实现数据查询分析结构的展示，这恰恰是商业智能的“智能”。
6、pm2.5 数据 商业化,现在有无前景?在行业对Big 数据的热情持续升温的同时，资本也敏锐地发现了这一趋势，开始关注数据矿业和服务类公司。基于此，《第一财经日报》记者采访了在该领域颇有研究的资深人才。中国经营报:现在Da 数据被提到的越来越多。你认为数据挖矿在商业模式上的新趋势是什么？答:大数据表示实时数据处理和实时结果导向。越来越多数据挖掘是前端的，或者直接为消费者提供他们需要的服务，通常以各种个性化推荐服务的形式出现。
答:数据的前提是数据的快速增加和数据流动性的增加。前者是由于用户在手机和电脑上的行为越来越多，门槛越来越低；还有一个因素是各种平台的开放导致流动性增加，以上两个因素的诞生可以催生更多直接服务于消费者的大数据公司。以北京百分信息技术有限公司(以下简称“百分”)为例，这家公司的方向、应用、诞生时间恰好顺应了这一趋势。
7、商业 数据分析师一般分析哪些 数据?【简介】业务数据分析师，连接数据世界与商业世界的桥梁，需要了解业务需求数据，并将想法和意见传递给业务，以实现更好的-0。那么，作为数据的分析师，你一般分析什么数据呢？今天就让我们和边肖一起来看看吧！在分析用户的特点和需求时，一般会将用户分为新老用户进行分析，然后利用FRM模型识别优质客户，最后需要将人货场串联起来进行分析，为CRM系统提供依据。
物流地图对于当前用户的配送和物流成本的考虑。ABC分类监控是货物的默认分类方法。ABC管理就是把商品分为三类，比如把占总数10%左右的高价值商品定位为A类；价格低的物品，约占总数的70%，列为C类；介于A和C之间的20%是B级..在库存管理中，各种商品要区别对待。A类商品在不短缺的情况下尽量减少，小批量试订，每月统计。C类可能自定义安全库存水平，进行一般管理，大量订购，年底盘点；B类介于两者之间，每半年算一次。
8、你认为 数据的产业化、 商业化和市场化,哪个更重要,为什么?我觉得数据的市场化更重要。因为重视数据市场化，才能更合理地挖掘数据资源，提高数据利用效率。目前，我国数据要素市场化发展仍面临诸多问题和挑战。数据的资产地位尚未在法律层面确立，数据没有合法的资产地位，制约了数据保理市场的发展。由于不能视为合法资产，因此数据的资产价值不能在会计报表中反映。
9、运营商发展大 数据的核心价值在于 商业化运营商发展数据的核心价值在于商业化近年来，电信运营商利润率增速放缓甚至下滑，传统语音业务收入增长乏力，日益边缘化和管道化；数据业务占比快速提升，但体量与收入的剪刀差持续扩大，导致投资回报减少。在运营商转型的道路上，大数据技术的深入应用和商业模式的开拓大有可为，可以说是运营商避免同质化竞争，构建智能化数据管道，寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。
“Big 数据”的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源和前向计费，转变为基于网络资源、按照海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式，这是一种新的商业模式。国内运营商应用受限数据国内电信运营商在大数据的应用中主要受限于以下几个方面，一是数据的采集分散、深度不够:电信运营商拥有大量数据的来源，但采集渠道分散，通常是分类、分区域、分系统，整体规划不足。数据的标准化程度低，难以收敛，无法形成有效的/。
