企业大数据解决方案v1.02,大数据存在的问题及解决方案

sql存在，而数据太大。如果要全部备份，会很麻烦。这不是数据 library的问题。最好是重建数据 library的结构，一次只备份一小部分，其他的不做改动不备份。一般在app_date文件夹中，可以通过连接sql字符串得到数据的库名，然后打开SqlServer2000找到数据的库名。右键单击属性以找到它。在微软的big数据solution方案，数据 management是最底层最基础的环节。

数据 management主要包括三个产品:SQLServer、SQL server Parallel数据Warehouse和HadooponWindows。针对不同类型的数据，微软提供了不同的解决方案方案。具体来说，对于结构化的数据，SQLServer和SQLServer可以并行使用数据 warehouse处理。非结构化数据可以在WindowsAzure和WindowsServer上进行基于Hadoop的分发处理；流数据可以由SQLServerStreamInsight管理，并提供接近实时的分析。

利用云计算、人工智能等技术可以实现企业 数据的收集、分析和挖掘，从而为决策提供智能支持。企业可以考虑以下几个方面。对数据建立高效的收集整合机制，通过各种方式获取各类数据并对数据进行清洗整合存储。2)?利用云计算技术提供灵活的计算资源和存储空间，实现数据的安全保护和随时访问。3)?用人工智能技术分析挖掘数据提取有价值的信息，用机器学习和深度学习的方法预测优化数据。

利用可视化技术将分析结果呈现给决策者，提供智能建议和方案。对于以上解决方案方案，使用用友YonSuite可以帮助企业解决问题。YonSuite基于YonBIP cloud原生架构，为成长企业提供集“营销、制造、采购、财务、供应链、税务、人力、办公、平台”于一体的云服务包，支持企业全球化运营和社会化业务。可以为企业数据Solution方案提供全面、灵活、安全的解决方案。

提高客户满意度和粘度。物流是数据，也就是数据，信息等。涉及运输、仓储、搬运、包装、配送加工等物流环节。通过big 数据分析，可以提高运输配送效率，降低物流成本，更有效地满足客户服务需求。物流公司数据将所有流通的货物数据、物流快递公司、供需双方有效的结合起来，形成一个巨大的即时信息平台，实现快速、高效、经济的物流。信息平台并不是简单的为企业客户的物流活动提供管理服务，而是在对企业客户的供应链的整个体系或者行业物流的整个体系进行详细分析后，提出具有中等指导意义的解决方案方案。

物流大学的交易模式数据采用利益交换的模式，以服务换取管理，即各利益主体通过交换将信息的管理权交给对方，对方整合信息形成对一方的服务，以消费者、商家、物流企业 as 数据。为商家和快递企业提供预警和预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前调配和整合物流资源。

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