大數據背景下的智庫發展模式

⑴ 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑵ 大數據時代的產生背景

一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。

⑶ 大數據時代 將會發生哪些變化

太多了 ，未來大數據與雲計算二者結合 會對我們的生活產生巨大影響，滲透到各個行業里，

⑷ 大數據未來將現三大發展趨勢

大數據未來將現三大發展趨勢

隨著移動互聯網、物聯網等的迅速發展，新數據源不斷出現，而中國數據總量的不斷增長，使大數據成為一種重要資源，有利於推動零售、旅遊、醫療、金融、電信、政府公共服務各個領域的業務創新。

大數據轉變企業商業模式

來自於線下大數據市場(IT企業的大數據應用及大數據平台業務市場)中IT巨頭和單一大數據業務的廠商開始行動，優化產品和服務路線圖；線上大數據市場(互聯網用戶數據市場，以及以互聯網金融為主的線上金融市場)的成熟度逐漸提高，以金融和零售為核心的線上大數據應用走向成熟，市場體量進一步擴大。企業著力培育數據資產，積極探討數據變現，行業大數據多集聚、少融合。

大數據產業鏈整體布局完整，但局部環節競爭程度差異化明顯。數據採集環節，綜合型大數據源市場處於結構化整合階段，垂直型大數據源市場處於布局階段；數據存儲和數據挖掘環節市場結構穩定，國際巨頭壟斷，寡頭格局已經形成，國內企業短期內很難超越；數據應用環節是國內企業的機會，但技術仍不成熟。

各環節產業鏈正在影響企業商業模式的轉變。模式一：利用存儲能力進行運營，滿足企業和個人面臨海量信息存儲的需求；模式二：對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；模式三：直接進行信息租售或提供信息租售平台；模式四：IT服務提供商提供大數據空間出租模式，通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台；模式五：針對企業需求，為運營某一環節或某一業務問題提供解決方案，實施單點技術，例如向零售商提供大數據分析技術，獲得營銷點子；模式六：針對企業系統需求，提供整體解決方案；模式七：BDaaS (Big data as a service)，數據應用即服務的模式，通過雲服務提供在線大數據技術或者解決方案。

根據易觀智庫2014年中國大數據市場行業投資結構數據顯示，金融、通信、零售為前三大行業，投資佔比分別為16.0%、15.6%和13.9%。政府、醫療、旅遊投資比例分別為12.7%、9.0%和4.1%。六大行業累計佔比71.3%。其他行業包括教育、製造、能源、媒體、互聯網等，累計佔比28.7%。大數據產業集群逐漸形成，即針對企業而言，以雲端大數據集聚為前提條件，以行業雲服務為平台，共享企業間核心競爭力。

大數據市場三大趨勢漸顯

大數據市場未來將呈現以下發展趨勢：

其一，數據生態系統復合化程度加強。大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分；系統機制的調整，也就是商業模式的創新；系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

其二，數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關；此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

其三，產業核心要素的掌控者主導數據生態體系。數據生態體系中的核心環節是產業的核心要素，例如電商的支付、物流、信息(信用)。掌握產業核心要素環節的企業若順勢而為，把握大數據時代的機遇，將企業自身的核心競爭力優勢進一步釋放，運用互聯網思維，通過產業核心要素的大數據掌控數據生態的主要生態鏈，從而最終實現在數字經濟時代的再一次騰飛。

大數據應用推動各行業發展

進一步通過數據驅動經營和營銷，各零售企業會以會員為核心進行管理優化，通過以人為中心的數據驅動，實現決策優化及精準營銷。行業會探索越來越多的大數據營銷新模式，各類零售企業會積極嘗試新機會，如微店等，尋找消費者偏好的新潮流。不斷豐富外部數據源，在企業自身線下數據採集能力不斷提高的同時，與更豐富的外部數據源合作將快速提升營銷的精準度，包括權威市場研究機構、領先互聯網巨頭等。

旅遊大數據的應用，是盡快建立數據統一化標准，建立統一數據交換標准，區域旅遊數據一體化，全國旅遊數據一體化。實現大數據的三屏統一(旅遊監管大屏、景區公告大屏、遊客手機屏)。

通過利用醫療服務的EHRs數據、醫院與醫保的結算與費用數據、醫學研究的學術、社會、政府數據、醫療廠商的醫葯、醫械、臨床實驗數據、居民的行為與健康管理數據、政府的人口與公共衛生數據、公共社會經濟生活中網路產生的數據等方面，為醫療行業的葯品研發、疾病治療、公共衛生管理、居民健康管理、健康危險因素分析提供精準數據支撐。

在傳統金融運作模式下，金融機構評估消費者的信用狀況、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分金融領域產品服務定價過高，部分領域成為剩餘市場，這與實際的金融要求還存在一定差距。大數據將有助於推動金融和銀行產業中的數據聚合，基於產業整體數據挖掘價值，推動產業的發展，推動業務模式的創新。金融業大數據目前應用的主要價值在於金融風險管理、消費智能、智能運營等。

電信企業從傳統數據時代走向大數據時代。由於電信企業生產運營所需，自身生產管理系統已經具備海量以客戶為中心組織的統一的視圖數據資源。大數據可為電信業提升網路服務質量，增強管道智能化；更加精準的洞察客戶需求，增強市場競爭力；升級行業信息化解決方案，提升客戶價值；提供數據安全服務，在大數據市場建立差異化競爭優勢。

大數據不僅是一種海量的數據狀態及其相應的數據處理技術，更是一種思維方式，一項重要的基礎設施，一個影響整個國家和社會運行的基礎性社會制度。它是治理交通擁堵、霧霾、看病難、食品安全等「城市病」的利器，更將為政府打開了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服務導向的政府、開放的政府，即智慧政府。其應用價值是：加強統籌規劃，優化大數據形成機制；加強數據收集和信息感知，提高智慧城市感知水平；推進大數據應用，提高經濟社會智慧化水平。

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⑸ 進地方智庫的發展應該如何推進

據報道，智庫是國家軟實力的重要組成部分，智庫建設是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要內容，建設高質量中國特色新型智庫是時代的迫切要求。

需要多領域創新促進地方智庫發展，智庫可以藉助大數據手段發現經濟發展變化過程中的新變數，挖掘出更多的因果解釋機制，為決策者提供新方案、新視角、新思路，智庫建設應統籌協調，加強對資料庫建設的整體部署，使各智庫共享數據資源，建立大數據的信息管理系統集成。

⑹ 大數據產業迎來大發展時代

大數據產業迎來大發展時代

日前，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），提出將全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，2017年底前形成跨部門數據資源共享共用格局；2018年底前建成國家政府數據統一開放平台。

業內專家分析認為，此次發布的《綱要》與7月初國務院發布的《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》，構成規范發展中國互聯網新經濟發展和社會轉型升級的「姊妹篇」，其發布和實施對於促進中國大數據產業和互聯網新經濟的持續健康發展將產生深遠的影響。

上升至國家戰略高度

從《綱要》內容分析，大數據建設已經被上升到了「推動經濟轉型發展的新動力」高度。從政策落實的角度看，此次《綱要》既給出了時間表，又給出了路線圖。其明確提出「2017年底前形成跨部門數據資源共享共用格局」，「2018年底前建成國家政府數據統一開放平台」，這些都讓開放的政府大數據變得觸手可及。

貴陽大數據交易所總裁王叄壽是《促進大數據發展行動綱要》的起草人之一。在他看來，《綱要》的作用是要激活中國大數據的資產價值，未來我國大數據的市場規模將達到上萬億元。

北京賽智時代信息技術咨詢有限公司總經理、合夥人趙剛認為，《綱要》的發布標志著大數據發展上升到了強國戰略的高度。《綱要》明確提出，數據已成為國家基礎性戰略資源，中國將致力於建設數據強國，網路空間數據主權保護是國家安全的重要組成部分。「這個高度的提法是首次提出，彰顯和強化了大數據發展和應用在國家戰略中的地位。」

易觀智庫分析師任偉巍也表示：「《綱要》的發布標志著國家從頂層開始重視大數據的建設與應用，對大數據的發展方向起到了非常明確的引導作用，否則完全憑市場需求逆向推動，進程會比較緩慢。」不過他同時也提出建議，那就是應避免口號化，要注重最終能否對各行業產生天然吸引力，並充分為各行業所用，避免建的人多、用的人少。

行業分析人士姜偉超認為，近年來，業界一直在提倡大數據，此次《綱要》的發布將會使大數據在更大的領域內開放共享，將在多個方面產生重大影響。

「《綱要》的發布，一是有助於提高整個社會的效率，為政府決策、經濟發展提供重要、科學的參考依據。二是從宏觀經濟層面對優化產業結構起到推動作用。三是在當前提倡大眾創業、萬眾創新的環境下，有利於推動大數據產業向前發展，增加更多的創新機會。四是在全球化的大環境下，我國以更大的力度、更高的視角推動大數據建設，對我國未來在全球化競爭中搶佔先機有著重要意義。」姜偉超說。

企業抓住機遇謀求發展

《綱要》提出，促進大數據發展應以企業為主體，深化大數據在各行業的創新應用。對此，DCCI互聯網研究院院長劉興亮認為，《綱要》強調企業在大數據發展中的主體地位，一方面是因為大數據的相關技術大多掌握在企業手中，而且企業掌握著更龐大的資料庫；另一方面是因為促進大數據發展能夠推動產業和企業的創新發展，提供客觀且科學的決策參考。

阿里巴巴研究院高級專家孟曄認為，大數據的發展更重要的價值在於將數據資源向中小企業開放。「如果能讓中小企業和大企業站在同一個起跑線上，就能夠更大地發揮它們的創新能力，以後也將會形成『大數據平台+中小企業/個人』的創新模式。」但他也提醒，大數據最大的效力體現在各行各業的交叉、融合中，並且需要相互共享和開放。「不光是政府數據的共享和開放，企業和企業之間、行業和行業之間的數據也需要共享和開放」。

盡管《綱要》的發布對行業和企業發展有不小的推動作用，但任偉巍建議，要給企業發展創造足夠寬松的競爭環境。現在的大數據廠商都不是靠政策優勢做起來的，僅憑政策不能打造優秀的廠商，一定要靠競爭、靠技術研發。

姜偉超認為，《綱要》的發布再一次明確彰顯了政府對於推動大數據建設的決心和目標，這對相關企業來說也是一個很好的機會。

大數據建設實際上涉及諸多相關領域。企業一方面需要藉助大數據提升自身的競爭力，另一方面要積極尋找新的機會，參與大數據建設。「未來可能會有更多的領域，以及之前企業所難觸碰到的領域向社會開放，這也從側面展示了政府繼續深化市場經濟的決心，對企業來說也預示著更多的機會。」姜偉超表示，《綱要》將對我國未來經濟發展產生重要影響，作為企業也應該及早適應這種變化。

十大工程引領行業發展

《綱要》規劃了十大重點工程，包括政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、公共服務大數據工程、萬眾創新大數據工程以及網路和大數據安全保障工程等。

趙剛認為，《綱要》提出十大工程，是推進大數據發展的抓手。圍繞工程的推進，將建立起政府數據統一共享交換平台、政府數據統一開放平台、國家大數據平台、數據中心等一系列國家和地方大數據平台，並在經濟社會各個領域推進大數據應用示範和試點，這將興起大數據建設的熱潮，政府和社會將投入大量資金發展大數據，並以大投資來帶動大數據市場的繁榮。

姜偉超表示，《綱要》提出的十大工程涉及諸多領域，同時又是系統化的，體現了政府在我國大數據建設方面的力度和決心。十大工程有助於對我國整體的產業結構進行升級，有助於全面提升我國的信息化水平，有助於挖掘新的經濟增長點。十大工程既關系宏觀戰略，又深入民生領域，無論是對國家政府，對行業發展，還是對普通民眾都具有一定的積極意義。「未來社會必將是一個更加信息化的，同時又密切聯系在一起的社會。大數據的共享與科學有效應用將起到重要作用。」他說。

此外，《綱要》還提出，立足我國國情和現實需要，推動大數據發展和應用在未來5年至10年內逐步實現以下目標：打造精準治理、多方協作的社會治理新模式；建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制；構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系；開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局；培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

任偉巍認為：「這些發展目標在細分行業是能實現的，比如金融、旅遊等，畢竟還有至少5年時間。而現在的細分領域大數據廠商活躍起來都還沒有5年，時間還是有的。」

趙剛認為，《促進大數據發展行動綱要》將引領我國進入大數據的大發展時代。

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⑺ 大數據應用六大模式

大數據應用六大模式
捧著金飯碗，第三方大數據公司是如何在數據堆中覓得「金塊」的呢？
「數據挖掘公司的規模不同，影響力不同導致數據挖掘公司的商業模式也有所不同。」南開大學商學院致力於數據挖掘研究的安利平教授在接受商報記者采訪時表示，目前比較盛行的數據挖掘公司多為兩大運營模式：第一種是直接為企業用戶提供其所需求的數據；第二種則是為不同的企業或企業不同的需求，對數據進行分析，提供針對性的信息，以此獲利，如天相投顧就是此類公司之一。
中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟表示，數據挖掘公司一般有六種商業模式值得參考：第一種是以廣聯達等公司為代表的租售數據模式，它們通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。而龐大的「資料庫」則是它們的資產，也是競爭對手難以逾越的門檻；第二種則是以彭博為代表的租售信息模式，它們聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據採集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條；第三種則是數字媒體模式，在電視、紙媒衰落的背景下，新型的數字媒體公司充分發揮大數據技術的優勢，廣泛搜集數據開展精準營銷業務；第四種則是數據使能模式。譬如阿里金融為代表的小額信貸和電影的票房預測等業務，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些業務就難以開展；第五種則是數據空間運營模式，比如近期勢頭強勁的網盤，如果從大數據角度來看，便是因為各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源；第六種則是大數據技術提供商，比如開發語音、視頻等數據處理技術的企業。
數據提供商：服務對象的「首席執行客戶」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，數據挖掘公司應該做的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
從目前的行情來看，大多數數據挖掘公司都主要服務於銀行業、保險業。因為這些行業需求大量客戶數據以此來發展業績，從中獲得盈利。
在中國計算機學會會員、宏源證券研究所計算機行業高級專家趙國棟看來，大數據可掘金的行業幾乎無處不在，企業對數據的需求已經像毛細血管一樣滲透到各個領域。趙國棟表示，數據挖掘公司要做好大數據，「應該比他服務的公司更了解其客戶，才能深入分析客戶的需求」。如要給一家影院做數據挖掘，就應該調查常來這家影院的消費者，每一個時間段對應什麼樣的消費者，他們對電影的偏好，以及相關消費的偏好等，數據挖掘公司要做的就是深入到消費者中去。
「以前的數據挖掘，只在乎解決企業的技術問題，大數據時代的數據挖掘，則應該是幫助業務部門開拓市場，擴大客戶群體，提供的不只是技術，還包括運營、經營方案等。」趙國棟介紹說，除了市場廣闊，具備數據挖掘能力的公司也是資本的寵兒。
「數據的商機就在於媒體策略與選擇的更加有效性、媒體可利用的效率提高、傳播信息的效率提高等。做到極致，其實數字媒體能夠賣的不僅僅是受眾的眼球，而是其通路的價值。隨視傳媒與多家大型流量媒體夥伴合作，要把『數據』商機和在線銷售通路畫上等號。」沈雁介紹說。

⑻ 在大數據時代，數據擁有者的商業模式有哪些

在大數據成為趨勢，成為國家戰略的今天，如何最大限度發揮大數據的價值成為人們思考的問題。無論是對於互聯網企業、電信運營商還是數量眾多的初創企業而言，大數據的變現顯得尤為重要。誰最先一步找到密碼，誰就能夠搶占市場，贏得發展。在探索大數據商業模式的同時，大數據正加速在各行各業的應用，大數據不僅為人們的購物、出行、交友提供了幫助，甚至還在高考這樣重要的事件中發揮作用。

大數據產業具有無污染、生態友好、低投入高附加值特點，對於我國轉變過去資源因素型經濟增長方式、推進「互聯網+」行動計劃、實現國家製造業30年發展目標有戰略意義。前幾年，國內大數據產業討論較多、落地較少，商業模式處於初探期，行業處於兩種極端：一種是過熱的浮躁帶來了一定的泡沫和產業風險；一種是懷疑大數據只是炒作，依然堅持傳統管理理念、經營模式。但是進入2015年之後，大數據產業告別了泡沫，進入更務實的發展階段，從產業萌芽期進入了成長期。當前，如何將大數據變現成為業界探索的重要方向。

B2B大數據交易所

國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。

2014年2月20日，國內首個面向數據交易的產業組織—中關村大數據交易產業聯盟成立，同日，中關村數海大數據交易平台啟動，定位大數據的交易服務平台。2015年4月15日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營並完成首批大數據交易。貴陽大數據交易所完成的首批數據交易賣方為深圳市騰訊計算機系統有限公司、廣東省數字廣東研究院，買方為京東雲平台、中金數據系統有限公司。2015年5月26日，在2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會上，貴陽大數據交易所推出《2015年中國大數據交易白皮書》和《貴陽大數據交易所702公約》，為大數據交易所的性質、目的、交易標的、信息隱私保護等指明了方向，奠定了大數據金礦變現的產業基礎。

咨詢研究報告

國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，常見於「市場調研分析及發展咨詢報告」，如「2015～2020年中國通信設備行業市場調研分析及發展咨詢報告」、「2015～2020年中國手機行業銷售狀況分析及發展策略」、「2015年光纖市場分析報告」等，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。

各行各業的分析報告為行業內的大量企業提供了智力成果、企業運營和市場營銷的數據參考，有利於市場優化供應鏈，避免產能過剩，維持市場穩定。這些都是以統計部門的結構化數據和非結構化數據為基礎的專業研究，這就是傳統的一對多的行業大數據商業模式。

數據挖掘雲計算軟體

雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。

業內曾有專家指出，大數據=海量數據+分析軟體+挖掘過程，通過強大的各有千秋的分析軟體來提供多樣性的數據挖掘服務就是其盈利模式。國內已經有大數據公司開發了這些架構在雲端的大數據分析軟體：它集統計分析、數據挖掘和商務智能於一體，用戶只需要將數據導入該平台，就可以利用該平台提供的豐富演算法和模型，進行數據處理、基礎統計、高級統計、數據挖掘、數據制圖和結果輸出等。數據由系統統一進行管理，能夠區分私有和公有數據，可以保證私有數據只供持有者使用，同時支持多樣數據源接入，適合分析各行各業的數據，易學好用、操作界面簡易直觀，普通用戶稍做了解即可使用，同時也適合高端用戶自己建模進行二次開發。

大數據咨詢分析服務

機構及企業規模越大其擁有的數據量就越大，但是很少有企業像大型互聯網公司那樣有自己的大數據分析團隊，因此必然存在一些專業型的大數據咨詢公司，這些公司提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等，有了大數據作為依據，咨詢公司的結論和咨詢成果更加有說服力，這也是傳統咨詢公司的轉型方向。比如某國外大型IT研究與顧問咨詢公司的副總裁在公開場合曾表示，大數據能使貴州農業節省60%的投入，同時增加80%的產出。該公司能做出這樣的論斷當然是基於其對貴州農業、天氣、土壤等數據的日積月累以及其建模分析能力。

政府決策咨詢智庫

黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》明確提出，加強中國特色新型智庫建設，建立健全決策咨詢制度。這是中共中央文件首次提出「智庫」概念。

近幾年，一批以建設現代化智庫為導向、以服務國家發展戰略為目標的智庫迅速成立，中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。大數據是智庫的核心，沒有了數據，智庫的預測和分析將為無源之水。在海量信息甚至泛濫的情況下，智庫要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大數據分析。

研究認為，93%的行為是可以預測的，如果將事件數字化、公式化、模型化，其實多麼復雜的事件都是有其可以預知的規律可循，事態的發展走向是極易被預測的。可見，大數據的應用將不斷提高政府的決策效率和決策科學性。

自有平台大數據分析

隨著大數據的價值被各行各業逐漸認可，擁有廣大客戶群的大中型企業也開始開發、建設自有平台來分析大數據，並嵌入到企業內部的ERP系統信息流，由數據來引導企業內部決策、運營、現金流管理、市場開拓等，起到了企業內部價值鏈增值的作用。

在分析1.0時代，數據倉庫被視作分析的基礎。2.0時代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL資料庫。3.0時代的新型「敏捷」分析方法和機器學習技術正在以更快的速度來提供分析結果。更多的企業將在其戰略部門設置首席分析官，組織跨部門、跨學科、知識結構豐富、營銷經驗豐富的人員進行各種類型數據的混合分析。

大數據投資工具

證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。2002年諾貝爾經濟學獎授予了行為經濟學家卡尼曼和實驗經濟學家史密斯，行為經濟學開始被主流經濟學所接受，行為金融理論將心理學尤其是行為科學理論融入金融中。現實生活中擁有大量用戶數據的互聯網公司將其論壇、博客、新聞報道、文章、網民用戶情緒、投資行為與股票行情對接，研究的是互聯網的行為數據，關注熱點及市場情緒，動態調整投資組合，開發出大數據投資工具，比如大數據類基金等。這些投資工具直接將大數據轉化為投資理財產品。

定向采購線上交易平台

數據分析結果很多時候是其他行業的業務基礎，國內目前對實體經濟的電子商務化已經做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越來越流行，但是對於數據這種虛擬商品而言，目前還沒有具體的線上交易平台。比如服裝製造企業針對某個省份的市場，需要該市場客戶的身高、體重的中位數和平均數數據，那麼醫院體檢部門、專業體檢機構就是這些數據的供給方。通過獲取這些數據，服裝企業將可以開展精細化生產，以更低的成本生產出貼合市場需求的服裝。假想一下，如果有這樣一個「大數據定向采購平台」，就像淘寶購物一樣，可以發起買方需求，也可以推出賣方產品，通過這樣的模式，外加第三方支付平台，「數據分析結論」這種商品就會悄然而生，這種商品不佔用物流資源、不污染環境、快速響應，但是卻有「供」和「需」雙方巨大的市場。而且通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。

非營利性數據徵信評價機構

在國家將公民信息保護納入刑法范圍之前，公民個人信息經常被明碼標價公開出售,並且形成了一個「灰色產業」。為此，2009年2月28日通過的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民個人信息罪，非法獲取公民個人信息罪。該法條中特指國家機關或者金融、電信、交通、教育、醫療等單位的工作人員，不得將公民個人信息出售或非法提供給他人。而公民的信息在各種考試中介機構、房產中介、釣魚網站、網站論壇依然在出售，詐騙電話、騷擾電話、推銷電話在增加運營商話務量的同時也在破壞整個社會的信用體系和公民的安全感。

雖然數據交易之前是交易所規定的經過數據清洗的數據，但是交易所員工從本質上是無法監控全國海量的數據的。數據清洗只是對不符合格式要求的數據進行清洗，主要有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。因此，建立非營利性數據徵信評價機構是非常有必要的，將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為。

除了徵信評價機構之外，未來國家公共安全部門也許會成立數據安全局，納入網路警察范疇，重點打擊將侵犯企業商業秘密、公民隱私的基礎數據進行數據販賣的行為。

結語：

大數據已經從論壇串場、浮躁的觀點逐步走向國家治理體系建設、營銷管理、生產管理、證券市場等方面，其商業模式也多種多樣。市場經驗表明，存在買賣就存在商品經濟，具體哪種商業模式佔主流將由市場決定。而最終的事實將證明，大數據交易商品經濟必然成為「互聯網+」的重要組成部分。

⑼ 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據時代：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

(9)大數據背景下的智庫發展模式擴展閱讀

大數據影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

⑽ 大數據時代下,傳統商業模式該如何變革

大數據時代下,傳統商業模式該如何變革

最近一段時期，大數據這個詞風靡全球，作為雲計算、物聯網之後信息社會又一次革命性技術的突破，正在將信息社會發展引入一個新的階段，以大數據為代表的IT技術將催生生命科學、新材料、新能源等技術的融合，從而促發人類巨大的革命。
大數據可以使這些技術融合在一起，更快地發展嗎？是的，因為我們的生物技術已經能夠破解我們的RND，我們能對裡面每一個基因，包括裡面分子構成核苷酸進行分析，但這需要超大量的數據計算，如果我們有超大量的計算，能把這些遺傳基因逐步排列，並且用最新的方法來改造他們，那麼人類很多的疑難雜症就可以解決。
總裁培訓大數據興盛以來，給我們帶來了巨大的價值，大數據將來像資源，像人力資源、自然資源一樣，會成為一個國家十分重要的稟賦，並且對我們的生產生活、行政管理產生非常深遠的價值。
第一個是商業價值，可以實施精準的營銷，不斷發現商機，根據典型的案例分析，在充分利用大數據的條件下，零售商可以實現利潤將近60%的增長，製造商可以降低50%的成本。比如說亞馬遜的推薦法非常有名，他們能夠根據消費記錄，推測每個記錄的消費偏好和潛在的需求。
世界第二大零售商樂購從用戶的購買記錄中解析了每一個用戶的類別，進行品種的推送和精準營銷。還有專家根據大數據的網友情緒變化來做股市預測，預測的成功率很高，我看報告，預測率高於87%，但是我想我們沒做這件事，因為我們的股市從6000點到2000點，很難預測精準的投向。
第二是經濟價值，會催生新產業和促進產業的升級。現在從事數據掌控、數據分析、數據交換的企業正在雨後春筍一般生長，已經衍生出很多的數據設計、數據製造、數據營銷的新產品。
幾年來，全國大數據技術與服務業的市場增速遠遠高於IT產業增速，規模從2010年的32億，估計到2016年238億美元，中國大數據產業的發展更是令人期待。2012年中國技術與服務市場只有4.5億，而到2015年達到46億，2016年可以突破百億。
第三，大數據還有社會價值，廣泛應用和提高管理效能，大家知道越來越多的政府利用大數據進行醫療健康、食品衛生、道路交通、地質災害、社會輿情、國防安全等服務，大數據也對行政效能的提高大有裨益。
麥肯錫證明歐洲部門應用大數據以後，行政管理費用降低2,500億美元。當然現在食品行業的問題，醫患矛盾的問題還是很突出，我相信解決這些問題不僅要加強管理，還要充分運用我們的大數據。
第四，在思維價值方面，大數據可以拓展思維形式，可以讓科研人員直接從數據中挖掘智慧。我們過去搞數量經濟的同志們都知道，我們做每一個科研數據的分析都要建立在概率學的基礎上，這個可能性是大概率還是小概率，當概率在50%左右的時候我們是非常難下決心的，而大概率要大量的樣本數，需要非常高的成本。
現在大數據幾乎含著信息數據的全部，所以在這種時候，概率的分析往往就會相形見絀，我們可以直接從大數據中得到最精準的分析，所以圖靈獎得主大數據的科學可能是科學繼試驗科學、理論科學、計算科學之後的第四種科學。
第五，大數據還有一個被認為是未來新能源一樣的戰略，就是戰略價值，而且要列入國家戰略。美歐日都在加快實施大數據戰略，特別是美國2012年啟動大數據研發計劃，是美國又一次重大的科研戰略部署。歐盟地平線2020計劃，日本新ICT戰略研究計劃都將大數據作為研究重點。
凡事皆有利弊，人類因為數據泛濫的難題面臨著新的困惑，面臨著大數據下全球治理的缺失和標准規則的如何融合統一問題。
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我想面對數據的真偽，關鍵人類自身要有法可依，要有鑒別、加工、集成和運用數據的能力，信息技術泛濫，我們如何來管理，如何去偽存真？
博商觀點：在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土。電子商務是嶄新的模式，也是現代服務業的重要組成部分，由於大數據的支撐，電商正在成為世界經濟中一個嶄新的亮點，並將深刻改變人們的消費、流通和生產。現在種種勢頭表明，電子商務有利推動了全球化。

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