第一篇：软通动力运营商大数据
软通动力-智慧城市解决方案
智慧城市解决方案 智慧园区
智慧城市的重要组成部分和试验区，也是发展和提升产业经济的重要方式。智慧园区的建设将依靠政府主导，通过智慧设施、智慧服务和智慧管理，配合招商引资的方式形成完善的投资环境来吸引企业投资，形成产业规划聚集，促进产业经济发展。
城市运营指挥中心
城市运营指挥中心建设目标是为城市管理者提供实时及历史视图，以便优化城市层面的各种操作，方便快捷地将城市作为单一系统来查看和管理。
智慧电子政务
从政府机构处理日常事务的SOA 系统和构建公共财政财务系统的角度出发，以通用化的政府工作事务流程和相关法规制度为依据，通过高度抽象和概括的方式构建出电子政务信息化工作平台的软件体系和应用模型，促使政府顺应时代发展需求，转变自身职能，向服务性、透明性、高效性方面发展。
智慧旅游
以创建最佳游客互动体验为中心，以物联网、云计算、移动通信、高性能信息处理、数据挖掘等技术为基础，开展在旅游体验、产业发展、行政管理等方面的应用，使旅游资源得到高度系统化整合和深度开发激活
数字出版
软通动力持续整合产业优质资源、创新 IT 技术，与软硬件厂商帮助数字出版基地和出版企业搭建全媒体数字出版集成运营平台，提供从策划、出版、制作加工、版权管理、发行、交易、支付结算、智慧终端阅读的全产业链服务。
食品溯源
实现食品生命周期的全程跟踪，从产业链中的生产商、经销商到零售商、商场，到最终的消费者，融合条形码、二维码、IC 卡、RFID 技术的应用，使食品安全达到更好的可控制、可跟踪、可追溯。
云数据中心
基于云计算基础架构，提出了一套全新的云数据中心解决方案，助力于提升整个城市管理和公共服务水平，创造一个更加和谐的城市环境。
智慧城市体验展示中心
通过集中展示城市外在形象，内在人文气质，城市地域特点、不同历史阶段城市化进程，提升城市文化品位，加强规划公示工作，强化公众参与，营造全社会遵守规则、支持规则的良好氛围，是推行“智慧城市”前导。
智慧社区 以物联网、云计算、三网融合等技术为基础，由专业服务商为不同的用户群体量身定制的智能信息系统，为居民提供了“更安全、更舒适、更便捷、更节能”的生活环境。
智慧楼宇解决方案
通过各系统的协同工作和信息整合，实现楼宇全局能耗的监测与管理、楼宇局部按需节能精确控制、以及实际能耗分析及管理的虚拟化仿真等功能。
第二篇：软通动力-北京万人服务外包企业
软通动力-北京大型服务外包企业纽交所上市
前10月本市离岸服务外包总额增长1.5倍
美国东部时间2010年12月14日上午，软通动力控股有限公司正式在纽约证券交易所挂牌，成为本市第二家登陆纽交所的服务外包企业。随着开市钟敲响，软通动力股票市值也一路爬升，最终收盘价上涨28%，以16.62美元顺利“开局”。
成立于2001年的软通动力目前已发展为国内领先的业务咨询、IT外包及BPO服务提供商。短短几年中，企业年销售收入由不足2000万元飙升至去年的10亿元，一举跃居全国服务外包业十大领军企业之列。
服务外包正成为本市经济发展中又一只强力增长引擎。根据商务部统计数据，2010年1至10月份，北京共签订离岸服务外包出口合同4135份，离岸服务外包执行总额11.43亿美元，达到153.6%的高速增长。
而和传统劳动密集型行业相比，服务外包尤其是软件类服务外包堪称“智力密集型”行业。“中国服务外包行业要想在国际市场上立足，企业的员工规模首先要达到竞争水平。”北京服务外包企业协会理事长曲玲年表示。
软通动力和另一家北京企业文思创新便是全国率先迈入“万人规模”的软件服务外包企业。在集中了多家国内软件业领军企业的中关村软件园，软通动力中国总部与印度最大的软件公司TCS比邻而居。尽管目前软通动力与这家员工总数高达17万人的全球软件服务外包巨头尚有距离，但软通动力年均50%的成长速度已经令竞争伙伴不可小觑。
“北京的高等院校、科研院所数量在全国首屈一指，高端人才供给优势显而易见。”曲玲年表示，这正是北京服务外包产业得以健康快速发展的“沃土”。另一方面，北京除可以承接离岸服务外包业务之外，还拥有来自大型国有企业、民营总部、政府部门等庞大的本土服务需求。
市商务委相关负责人则表示，在现阶段进一步扩大本市服务外包发展规模是首要目标，而在量的扩张基础上，制胜的核心还在于质的提升。“未来服务外包企业业务范围应从编码业务等低附加值领域逐渐向高附加值环节扩展，同时努力向发包方"靠近"，减少中间环节。”(记者沈衍琪)
第三篇：软通动力2013年第一季度财务报告
截至3月31日的2013财年第一季度财报。净营收为9590万美元，与上年同期的8630万美元相比增长11%。净利润为300万美元，与上年同期的330万美元相比下滑9.9%。
第一财季业绩摘要：
净营收为9590万美元，与上年同期的8630万美元相比增长11%。 毛利润为3090万美元，与上年同期的2780万美元相比增长11.1%。
净利润为300万美元，与上年同期的330万美元相比下滑9.9%。 基于非美国通用会计准则(Non-GAAP)，净利润为560万美元，与上年同期的730万美元相比下滑23.8%。
每股美国存托股摊薄收益0.05美元，而上年同期每股摊薄收益0.06美元。每股美国存托股相当于10股普通股。
基于非美国通用会计准则，每股美国存托股摊薄收益0.10美元，而上年同期为0.12美元。
截至2013年3月31日，软通动力员工总数为14599，而截至2012年2月31日时为12661。
第一财季业绩分析：
净营收为9590万美元，与上年同期的8630万美元相比增长11%。 来自IT服务的净营收为5750万美元，与上年同期的5790万美元相比下滑0.6%。来自咨询服务的净营收为3360万美元，与上年同期的2560万美元相比增长31.5%。来自商业流程外包(BPO)服务的净
营收为470万美元，与上年同期的290万美元相比增长61.8%。
按地区划分，来自大中华区的净营收为6580万美元，与上年同期的5140万美元相比增长27.8%。来自美国客户的净营收为1930万美元，与上年同期的2220万美元相比下滑13.2%。来自欧洲客户的净营收为520万美元，与上年同期的580万美元相比下滑9.5%。来自日本客户的净营收下滑了150万美元，同比下滑23.8%。
营收成本为6500万美元，与上年同期的5860万美元相比增长11%。
毛利润为3090万美元，与上年同期的2780万美元相比增长11.1%。毛利率为32.2%，同比持平。
运营开支为2640万美元，与上年同期的2340万美元相比增长12.7%。
运营利润为440万美元，与上年同期的410万美元相比增长8.1%。 基于非美国通用会计准则，运营利润为700万美元，与上年同期的810万美元相比下滑13.4%。
利息费用为120万美元，而上年同期为30万美元。
所得税开支为30万美元，而上年同期为70万美元。
净利润为300万美元，与上年同期的330万美元相比下滑9.9%。 基于非美国通用会计准则，净利润为560万美元，与上年同期的730万美元相比下滑23.8%。
业绩预期
第二财季：
净营收将至少达到1.08亿美元。
净利润将至少达到480万美元。
基于非美国通用会计准则，净利润至少将达到800万美元。 基于非美国通用会计准则，每股美国存托股摊薄收益将至少达到0.14美元。
2013财年全年：
净营收将至少达到4.67亿美元。
净利润将至少达到2800万美元。
基于非美国通用会计准则，净利润至少将达到4100万美元。 基于非美国通用会计准则，每股美国存托股摊薄收益将至少达到0.68美元。
第四篇：大数据，数据库创新的驱动力
计算机科学与技术的发展使得大规模信息处理基础设施产生重要改变。在过去的30年中，经典的数据库管理系统(DBMS)在处理大规模数据方面与时俱进，在企业数据处理等方面得到广泛应用。数据库研究和技术进展主要集中在数据建模、描述性查询语言、事务处理和数据库可靠性等。在这个过程中，相关的数据仓库和数据挖掘分析技术也成为一个热点研究方向;人们认识到数据处理过程中的信息可以被有效整理和分析来支持以数据为中心的决策支持。
数据库管理系统在目前的互联网时代继续占据了重要地位。在一个典型的互联网服务系统架构中，数据库管理系统和Web服务器及应用服务共同作用，为互联网用户提供各类信息和服务。在这个系统架构中，人们期望系统能支持无限次和高速的互联网用户访问，这个时候数据库层由于在硬件可扩展性上面的不足可能成为系统性能瓶颈。这个挑战我们称为大数据问题(big data problem)。大数据系统期望能对大规模异构复杂数据建模，进行实时分析;传统的商用数据库系统很难提供良好的解决方案。另一个大数据相关的挑战是服务器端数据中心的数据维护及安全隐私问题。近年来云计算技术已经成为大数据中心的一种可靠解决方案，Google, Yahoo and Microsoft等公司也纷纷开发自己的云计算系统。尽管云计算在互联网应用中已经体现出很多优越性，其在系统成熟性、可用性等方面还有很大提高空间。
显而易见，大数据领域的大规模数据管理和复杂数据分析已经成为新的研究前沿。目前的各类大数据应用正是大数据研究的驱动力，比如社会网络、移动计算、科学应用等等。这些应用产生的大数据往往具有海量、时序动态性、多样等特性，给数据库领域的各项技术带来巨大挑战，涵盖包括数据获取、组织管理、分析处理和应用呈现等整个数据管理生命周期。针对数据管理和分析不同系统应用，各类大数据处理技术在也不断发展。MapReduce作为一种分布式的数据处理框架由于其灵活性、可扩展性、高效和容错等特性其近年来得到了广泛应用。此外，也有多类其他分布式数据处理系统用来解决MapReduce不擅长的问题，比如交互式分析、图计算和分析、实时和流处理、通用数据处理等等。大数据不但给数据库研究领域，同时也给体系结构、存储系统、系统软件和软件工程等计算机多个学科带来了很多机会和挑战。大数据正是目前很多计算机科学问题的根本，并驱动众多新科技的发展。
第五篇：网站运营数据分析体会
悍蒙电商学院网站运营数据分析体会总结
摘要
网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据有所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整;中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划;市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户;编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢;采购部门了解哪些产品用户经常购买等，有了这些数据更合理的安排工作。 第1章 前 言
很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用
网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢?其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1)及时掌握网站推广的效果，减少盲目性; 2)分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据; 3)通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等;
4)了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持; 1.1.1网站站内分析的一种认识
网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称
所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应;
2.分析自己的网站关键词
很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应; 3.分析自己网站的描述
之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻;
4.分析自己站内的链接
网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降; 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志
可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。 第2章
如何进行网站的数据分析 网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。 2.1关键数据
每个网站的定位和客户群都不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。
1)独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站(UV和IP并不等同);
2)积极访问者比率：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升;
3)忠实访问者比率：每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间;
4)客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率;转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果;
5)客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额; 6)客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数;
7)用户回访率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站;
8)投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。 2.2收集数据
网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。
网站后台的数据：网站的注册用户数据(包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等)、网站客户访问页面数据(UV量，相关产品页访问量、访问时间、平均停留时间)、订单数据(包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等)、反馈数据(客户评价、退货换货、客户投诉等);
搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量(site)，网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重(google有PR值，sogou有SR)等等。
统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，
访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等; 2.3量化分析
分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：
趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法;具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较;而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较; 对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调;在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论;
关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测;它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系;
因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题;因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来; 2.4提出方案
评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点;
编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述;运用散点图和折线图表现数据间的因果关系;
提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施;
2.5优化改进
根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现;持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。
总结
对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。