蔡勤东，著名实战网络营销专家纵横电商服务平台创始人纵横电商研究院院长科刨纵横集团董事长互联网快速盈利系统创始人国内自己经营电商平台，根据经营成果向企业家传经送宝的实战电商导师。
　　曾担任协成集团常务副总，任职期间优化了产品结构，主创协成联合营销系统。
　　作为法邦网高级战略顾问，如今法邦网已成为国内*专业的法律服务平台，并计划上市。
　　作为北京纵横网商科技有限公司的创始人和操盘手，纵横网商已成为国内领先电商服务公司。
　　作为纵横电商创始人，纵横电商今天拥有北京、上海、深圳、济南、长沙、郑州、西安、石家庄等16家分公司，1000多人的电商服务团队，为5000余家企业提供专业的第三方电商服务，具备丰富的实战经验，全力帮助传统企业开启全网营销模式，进行线上多维度立体推广。
　　曾被多家知名培训公司，清华大学、北京大学等院校聘请为电子商务专家和网络营销高级讲师。
　　在过去的10年里，蔡勤东一直致力于企业营销与管理，尤其在传统企业网络转型升级方面进行了大量实践和研究。*近5年，他从事网络品牌定位与传播，网络整合营销策略与发展，网络创新营销等主题研究，把传统营销理念和互联网完美结合，培训和服务过酒仙网、蓝天集团、金吉列集团、哎呀呀饰品、巨人学校、碧生源、日上工贸、业之峰装饰、康佳集团公司、北京瑶医医院、集美家居、北京欧人地板等众多企业。

　　大数据时代是以“消费者为中心”的集中体现，“PROSUMER”是这个时代的新名词，即为“产销合一”。企业必须将原有的采购、生产、销售的流程转化为客户、采购、生产过程，完全颠覆了原有的管理和生产流程，这是一场对传统工业体系的颠覆，是一场巨大的革命！从消费者需求提炼出来的数据将是一个企业的核心资产！大数据对企业挑战表现在多个方面，企业文化、公司战略甚至组织架构都将面临重新洗牌！目前，金融业、零售业、电信业都受到大数据影响而产生颠覆式变革，未来“一切行业都将数据化”“没有数据化的企业都将灭亡”——这是“电子商务大帝”孙正义在公司年会上的定论，而孙正义是阿里巴巴的股东，一个能看到未来300年的投资家！

　　《大数据时代：企业借助互联网成功转型升级》：
　　3.并行数据库
　　并行数据库系统是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统。
　　并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机的研究，研究的内容主要集中在关系代数操作的并行化和实现关系操作的专用硬件设计上，希望通过硬件实现关系数据库操作的某些功能，该研究以失败而告终。80年代后期，并行数据库技术的研究方向逐步转到了通用并行机方面，研究的重点是并行数据库的物理组织、操作算法、优化和调度策略。从90年代至今，随着处理器、存储、网络等相关基础技术的发展，并行数据库技术的研究上升到一个新的水平，研究的重点也转移到数据操作的时间并行性和空间并行性上。
　　并行数据库系统的目标是高性能和高可用性，通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性。
　　性能指标关注的是并行数据库系统的处理能力，具体的表现可以统一总结为数据库系统处理事务的响应时间。并行数据库系统的高性能可以从两方面理解，一个是速度提升，一个是范围提升。速度提升，是指通过并行处理，可以使用更少的时间完成更多样的数据库事务。范围提升，是指通过并行处理，在相同的处理时间内，可以完成更多的数据库事务。并行数据库系统基于多处理节点的物理结构，将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，来实现系统的高性能。
　　可用性指标关注的是并行数据库系统的健壮性，也就是当并行处理节点中的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力。高可用性可以同时在硬件和软件两方面提供保障。在硬件方面，通过冗余的处理节点、存储设备、网络链路等硬件措施，可以保证当系统中某节点部分或完全失效时，其他的硬件设备可以接手其处理，对外提供持续服务；在软件方面，通过状态监控与跟踪、互相备份、日志等技术手段，可以保证当前系统中某节点部分或完全失效时，由它所进行的处理或由它所掌控的资源可以无损失或基本无损失地转移到其他节点，并由其他节点继续对外提供服务。
　　为了实现和保证高性能和高可用性，可扩充性也成为并行数据库系统的一个重要指标。可扩充性，是指并行数据库系统通过增加处理节点或者硬件资源（处理器、内存等），使其可以平滑地或线性地扩展其整体处理能力的特性。
　　随着对并行计算技术研究的深入和SMP（又称多处理系统）、MPP（大规模并行处理机）等处理机技术的发展，并行数据库的研究也进入了一个新的领域，集群已经成为并行数据库系统中最受关注的热点。目前，并行数据库领域主要还有下列问题需要进一步研究和解决。
　　（1）并行体系结构及其应用，这是并行数据库系统的基础问题。为了达到并行处理的目的，参与并行处理的各个处理节点之间是否要共享资源、共享哪些资源、需要多大程度的共享，这些就需要研究并行处理的体系结构及有关实现技术。
　　（2）并行数据库的物理设计，主要是在并行处理的环境下，数据分布的算法的研究，数据库设计工具与管理工具的研究。
　　（3）并行处理节点间通信机制的研究。为了实现并行数据库的高性能，并行处理节点要最大程度地协同处理数据库事务，因此，节点间必不可少地存在通信问题，如何支持大量节点之间消息和数据的高效通信，也成为了并行数据库系统中一个重要的研究课题。
　　（4）并行操作算法。为提高并行处理的效率，需要在数据分布算法研究的基础上，深入研究链接、聚集、统计、排序等具体的数据操作在多节点上的并行操作算法。
　　（5）并行操作的优化和同步。为获得高性能，如何将一个数据库处理事务合理地分解成相对独立的并行操作步骤，如何将这些步骤以最优的方式在多个处理节点间进行分配，如何在多个处理节点的同一个步骤和不同步骤之间进行消息和数据的同步，这些问题都值得深入研究。
　　（6）并行数据库中数据的加载和再组织技术。为了保证高性能和高可用性，并行数据库系统中的处理节点可能需要进行扩充（或者调整），这就需要考虑如何对原有数据进行卸载、加载，以及如何合理地在各个节点重新组织数据。
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第一章 认识大数据
一、大数据的概念
1．大数据的应用
2．大数据的战略意义
3．大数据的作用
4．大数据与传统数据库
5．大数据与Web（互联网）
二、大数据的理解与实践
1．理解大数据
2．实践大数据
三、大数据的发展趋势
1．大数据对社会发展的影响
2．云平台数据更加完善
四、大数据的挑战、现状与展望
1．概述
2．期望特性
3．并行数据库
4．MapReduce
5．并行数据库和MapReduce的混合架构
6．研究现状
7．MapReduce与关系数据库技术的融合
8．展望与研究
五、大数据行业应用及未来热点
1．大数据市场分析
2．大数据的应用与需求

第二章 大数据引发企业变革
一、大数据改变企业内部的价值链
1．传统价值链和现代价值链
2．为业务和商业模式提供了创新的机遇
3．以客户的需求为标准来重塑价值链
4．价值链向智能化和柔性化发展
二、大数据改变了组织的外部边界
1．推动资源聚合与延伸企业边界
2．搭建好一个平台
3．大数据把企业连接到一起
三、企业内部组织管理的革新
1．分工走向合工
2．重新塑造组织的垂直边界
3．企业内部融合组织的水平边界
4．以小团队运营为基础
5．企业授权变得更加科学有序
四、企业领导要与时俱进，做好变革的准备
1．引导员工从传统观念中走出来
2．企业运用大数据发展注入新鲜血液
3．决策者相信未来一定很美好
4．向着目标努力迈进
五、大数据逐渐取代传统观念，服务营销正在转型
1．“黄金时段”不再重要
2．服务营销稳步登上舞台
六、传统营销已经落伍，必须进行颠覆性变革

第三章 大数据时代的商业模式
一、什么是大数据时代的商业模式
二、大数据分析及相关的生态圈
1．大数据分析
2．大数据生态圈
三、大数据时代，企业的创新模式
1．行业选择和战略定位
2．盈利模式
3．资源整合
4．资本运作
5．组织能力
……

第四章 大数据时代管理者的基本素质
第五章 选定数据分析师
第六章 数据分析师对团队能力的培养
第七章 数据化运营过程中的协调与合作
第八章 数据挖掘
第九章 数据挖掘演示案例
第十章 数据聚类分析
第十一章 数据量化分析
第十二章 企业战略分析
第十三章 数量化的人员管理
第十四章 CRM是大数据营销的好帮手
第十五章 用CRM开启企业的大好“钱途
第十六章 想得到新客户，先了解相关信息
第十七章 先了解相关信息，再启动新的销售
第十八章 巧妙利用顾客数据，实现自我盈利
第十九章 客户保持，要建立良性的关系

蔡勤东经典语录
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