文献类型：期刊文章

作　　者：刘业政[1] 孙见山[1] 姜元春[1] 陈夏雨[1] 刘春丽[1]

Liu Yezheng

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室

出　　处：《管理世界》

基　　金：国家自然科学基金重大项目“大数据环境下的商务管理”(基金号:71490720)课题五“面向大数据的商务分析与计算方法以及支撑平台”(基金号:71490725)的资助

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：129-138

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着新一代信息技术的应用,大量的数据在开放多源的渠道中产生,逐渐汇聚成一个巨大的、精准映射并持续记录物质世界和精神世界运动状态和状态变化的"大数据"空间。大数据中蕴含着巨大的商业价值和支持科学决策的价值。然而,如何面向多源异构的数据特征,满足实时高效的计算需求,增强模型方法的解释能力,构建数据分析的统一框架成为当前大数据价值开发和利用的重要挑战。本文从数据间的协同、计算间的协同、分析间的协同和人机间的协同等方面提出一种4C模型,建立面向商业价值发现的大数据分析理论研究范式,详细论述4C模型的结构、关键问题和解决方案,给出4C模型在汽车品牌管理场景下的具体应用,以期推动大数据相关研究与实践的发展。

关 键 词：大数据 价值发现  4C模型  

分 类 号：F49]