⑴ 什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用
什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用
什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用，在數字化時代，數據分析逐步成為從業人員的必備技能之一。所以我們應該注重做好數據分析。那麼什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用？
大數據時代對采購和供應鏈帶來的挑戰和機遇
1、大數據時代及其特徵
大數據(Big Data)是指所涉及的規模巨大的數據。隨著時代的不斷進步以及科技的飛速發展，互聯網、物聯網、移動通訊、管理信息化、電子商務等技術不斷相互滲透，並作用到國家、企業和民生的方方面面，今天，人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，以及在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助人們處理事務和決策等更積極目的的資訊與知識。
美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。從這些數據每天增加的數量來看，世界目前已進入大數據時代。
大數據時代凸顯了數據資源的重要意義。2012年奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業的發展，將「大數據戰略」上升為國家戰略，將大數據定義為「未來的新石油」，把對數據的佔有和控制視為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。2013年，法國政府發布了其《數字化路線圖》，列出了將會大力支持的5項戰略性高新技術，「大數據」就是其中一項。
2012年，日本總務省發布2013年行動計劃，明確提出「通過大數據和開放數據開創新市場」。聯合國在2012年發布的大數據政務白皮書中指出，大數據對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇。我國也將大數據產業看作為戰略性產業，成立了「大數據專家委員會」。
在「大數據」2014年十大趨勢預測中，包括了數據商品化與數據共享聯盟化，大數據生態環境逐步發展等內容。同時，大數據專家委員會預測，2014年大數據在互聯網和電子商務、金融(股市預測、金融分析)、健康醫療(流行病監控和預測等)、生物信息、制葯等方面將會有令人矚目的應用。
大數據時代是大數據價值充分發揮的時代。據賽門鐵克公司的調研報告，全球企業的信息存儲總量已達2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分鍾產生1700TB 的數據，但是吸引我們的不僅僅是這個龐大的數字本身，而是我們如何利用這些數據做些什麼。
大數據可以運用到各行各業，在宏觀經濟方面，IBM日本公司建立經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算采購經理人指數的預測值；印第安納大學利用谷歌公司提供的心情分析工具，從近千萬條網民留言中歸納出六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，准確率達到87%；
在製造業方面，華爾街對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；一些企業利用大數據分析實現對采購和合理庫存量的管理，通過分析網上數據了解客戶需求、掌握市場動向，等等。
據麥肯錫公司測算：大數據將給美國醫療服務業帶來3000億美元的價值，使美國零售業凈利潤增長達到60%，使製造業產品開發、組裝成本下降50%，而大數據所帶來的新需求，將推動整個信息產業的創新發展；根據經濟與商業研究中心的最新研究，大數據將為英國經濟增加2160億英鎊（約合3467億美元）以上的潛在收益。
2、大數據時代對采購和供應鏈帶來的挑戰和機遇
首先，商務環境和商務模式變得越來越復雜，且更加動盪、多樣和個性化。其二，電子商務業務模式的飛速發展打破了國家疆界，使得跨境業務速增、商業活動頻繁，同時伴隨著數據量的劇增。。其三，大數據應用處理成為企業和社會競爭發展的重要焦點。其四，有效挖掘大數據成為時代面臨的重要課題。最後，許多企業對大數據的重要性認識不足，沒有充分了解其價值。
供應鏈管理中，及時和准確的數據，為什麼如此重要？
1 、供應鏈中數據的類型
數據有許多類型，其中有一種分類方法是把它分為靜態和動態數據，前者包括了公司基本信息、產品型號、采購價格、BOM等等相對固定的信息。
後者主要是一些交易性的信息，比如生產線每日的產量、客戶訂單數量、倉庫實際收貨數量、運輸所在位置等等變動的信息。
靜態數據做到准確即可，沒有實時性的要求，比如公司的名稱一般不會發生變動，只需要確保公司地址、法人和開戶銀行等信息是正確的。
動態數據的要求就很高了，不僅要准確，還要能反映出每時每刻的實際情況。
大家都有網購的經驗，在商品出庫以後，快遞公司會每隔一段時間刷新包裹所在位置，這是通過車載GPS定位實現的，然後根據卡車配送計劃，大致上能給出派送的時間。通過一台卡車上的GPS，可以跟蹤整車的貨物，這是1對N的關系，因此實現動態數據的成本並不高。
離散型製造業的情況就復雜多了，一件商品需要從原材料供應商開始追溯，進入工廠以後，需要經過若干個不同生產加工中心，然後完成組裝、檢驗，最終才能入庫，配送給下游的經銷商或零售商。
我們很少會在原材料上放置追蹤】定位裝置，除非這批貨物價值很高，或是有這方面的強制監管要求，比如葯品。
如果想要跟蹤生產進度，就需要使用工業4、0的技術，在每台設備上裝感測器，完成加工後，系統自動上傳數據。如果要在每台生產和內部搬運設備上都安裝感測器，對於一家工廠來說負擔太大，性價比不高，除了少數的行業標桿企業以外，對於大多數工廠來說，想要做實時數據的想法並不強烈。
2、 為什麼供應鏈需要及時和准確的數據？
話雖如此，供應鏈對於數據及時和准確性是有很強的需求的，因為我們要在所有的生產、分銷、采購和售後服務之間建立數據的無縫鏈接。除此之外，還有兩個關鍵因素使得我們必須獲得及時和准確性。
2、1增強供應鏈可視性
對於供應鏈上的玩家來說，關鍵的可視性問題包括了貨物的預計生產出貨時間，比如供應商承諾了30天交貨，但是實際上他需要45天，因為一些原材料漲價了，供應商需要更多的時間在市場上找到貨源，他不願意買更貴的原料，因為這會增加成本，除非客戶願意接受供應商的調價請求。
原料和零部件庫存的所處位置也屬於可視性，客戶需要根據這些信息，來安排後續的生產和銷售計劃，並且非常依賴於信息的准確性。當供應商承諾貨物將會在某日送到客戶工廠後，供應鏈就把這個信息輸入系統，並以此為依據來制定生產計劃，銷售根據生產完成日期來通知客戶，環環相扣。
一旦供應商的信息有誤，貨物晚於承諾時間到達，就會影響到供應鏈下游的安排，所謂的「計劃趕不上變化」就發生了。
追蹤交貨期和庫存位置僅是可視性的初階水平，更深層次的要求是可以預警供應鏈中斷風險。根據現有的信息，我們需要判斷何時何地會出現缺貨，以及對生產和銷售的影響是什麼。
比如，生產線缺少某種零部件，所以會停線4個小時。如果每小時產量是100套產品，每套售價是200元，那麼造成的損失就等於4*100*200=80000元。
當然在現實世界中計算的方式更加復雜，某種原料的短缺會牽涉到N多產品和N多客戶。如果我們能增強可視性，就能夠預見到未來的潛在供應短缺，並能夠在第一時間里作出反應。
要實現這點，就必須讓數據及時和准確地在供應鏈上下游之間自動傳輸，盡量減少人為的干預的環節。
2、2提高計劃的'有效性
預測計劃的重要輸入是歷史銷售記錄，以數據為基礎，結合預測模型，制定出中長期的預測。
對於製造企業來說，財務需要供應鏈提供的輸入，來制定未來的商業計劃和各類預算，比如庫存、采購金額、運費等等。
底層數據的准確性非常重要，所有的計劃都是在這些數據的基礎上，配以數據模型，然後「加工」出來的。供應鏈會花費一定的時間在數據維護上，就是要確保基礎數據的准確性。
我們知道預測有一個定律，近期的准確性高於遠期的，就像是預測天氣一樣，天氣預報上關於明天的天氣是最準的，越往後准確性越低。
供應鏈為了增強預測准確性，就需要拿到最新的數據，這樣做出來的計劃准確性就越高。現在的需求波動越來越頻繁，可能一天一個樣，想要做出最准確的判斷，必須用最新的數據。
3、 獲取及時和准確的數據的關鍵事項
考慮到以上的兩點動因，供應鏈一直在努力獲得最及時和准確的數據。這里有幾個需要特別留意的點值得大家關注。
3、1自動化數據採集
如有可能的話，應該盡量在實時情況下收集、傳輸數據。數據存儲在供應鏈內部和外部的各個節點上，為了提升數據可靠性和及時性，最好的辦法就是自動化採集。
在內部實施這點相對容易，只需要投資數字化工具，實施IT項目就可以實現。
在外部夥伴實施起來難度就高了，其中的最大阻力是害怕共享數據後的商業機密泄露。
供應商擔心客戶知道了他的上游供應商的信息，可能會跳過中間商，不讓他繼續賺差價。因此在做系統對接的時候，要確保只分享可以分享的數據，比如包裝規格之類的。
3、2控制對相關數據的訪問
根據使用者在公司中的職能，給予特定的數據訪問許可權，比如采購訂單只能由采購計劃員進行創建和修改，公司里的其他人只有查看的許可權。
對於外部夥伴也是一樣，客戶可以查看供應商的庫存商品數量信息，但他絕對不能訪問商品的成本分析等商業機密。
3、3努力提升、維護數據的准確性
我們需要不斷提升數據的准確性，其中關鍵在於數據採集和輸入。我們要定期維護數據，比如系統中庫存或是倒沖過賬出現了負數，說明某些地方的數據存在問題，流程可能有漏洞，需要我們找到問題點並且盡快處理掉。
數據是供應鏈的根基，為我們制定各類計劃提供了基礎。實現准確和及時的數據雖然有點小貴，但是在供應鏈大中斷時期（the Great Supply Chain Disruption），投資必然能帶來相應的回報。
大數據成為供應鏈利器
在中國供應鏈大數據份額中，零售業、製造業、服務業(非金融)、醫療業佔比最多，約佔83%市場份額，而能源僅佔1%。而據易觀智庫預測，2016年中國供應鏈大數據市場將達到60億左右(不含供應鏈金融部分)。
該報告把供應鏈大數據分為結構數據、非結構數據、感測器數據及新類型數據四種，涵蓋了交易數據、時間段數據、庫存數據、客戶服務數據、位置數據等各個方面。報告顯示，目前，大數據已經被廣泛應用於包括物流、服務和金融等供應鏈環節。
有效推進物流模式變革
在供應鏈中，大數據的作用首先體現在物流中。2014年12月26日，中國物流信息中心公布的數據顯示，1-11月，全國社會物流總額196.9萬億元，按可比價格計算，增長8.3%，較上年同期回落1.3個百分點。而從近五年的情況來看，物流企業資產規模增速逐步放緩，物流企業經營效益偏弱。
在這種情況下，物流企業需要從價值延伸的角度提供超過客戶預期的服務，以高效物流+增值服務的思路發展，而大數據是物流企業提供增值服務的基礎要素。另外，隨著眾多專業化物流模式的興起，降低供應鏈成本的核心將是數據資產的運用，大數據能夠有效地推進高效率的`物流模式變革，是降低物流成本費用的有效手段。
利用大數據，企業可以與中國氣象服務中心合作，收集高速公路信息，提供全國高速公路的天氣預報和道路實況服務，可以優化行車路線，並對車輛和貨物狀態進行實時監控、評估和預警，對產品的運輸進行智能追溯。
企業通過大數據，依據物流的時間、成本、服務、物流數據、客戶需要等決策因素，可以對風險進行有效預測和評估，制定出合理、准確和科學的決策。利用物流數據，企業可以進行詳細的區域和網店預測，幫助電商平台和快遞公司迅速做出決策。
例如，亞馬遜已經申請專利的「預測性物流」就是個利用大數據洞察用戶需求的典範。「預測性物流」會檢測用戶的滑鼠在商品上的停留時間，再綜合考慮用戶的購買歷史、搜索記錄、願望清單等。
從而根據這些海量數據預判用戶的購買行為，提前將這些商品運出倉庫，放到托運中心寄存，等到用戶真的下單了，就可以立即開始運送商品。通過利用大數據，亞馬遜大幅縮減了商品的送貨時間。
構建預測模式提高協同效應
根據大數據的分析，物流企業可以構建預測模式，實現對產品銷量的精準預測，進而實現對未來庫存量的精準計算，使工廠、區域市場、本地市場的庫存配置更加合理，從而提高協同效應。企業可以通過充分掌握供應鏈物流過程中的所有基礎數據，結合企業自身的資源、能力狀況，對整個供應鏈進行必要的控制和監督。
例如，神州租車的車輛租用率曾經在達到一定程度後出現了瓶頸，一部分車輛出現空置狀態。通過使用SAP推出的資料庫平台SAPHana，神州租車優化了流程，將車輛使用率再次提高了15%。
提供精準金融服務
通過大數據技術進行行業分析和價格波動分析，能夠盡早提出預警，規避信貸風險，可以對目標客戶進行資信評估、審批短期小額貸款，以及精準金融和物流服務貸款。
例如，為了實現銀行和中小外貿企業之間的對接、打破信息不對等的狀態，阿里巴巴旗下一達通公司運用自身的系統處理能力，將監管、申請、投放、還款、放貸等相關融資工作納入一個統一的信息化網路處理平台，通過全程掌控交易流程。
獲取交易環節的詳細數據和信息，以第三方服務平台的角色驗證企業貿易真實性，實現各方信息交互、業務協同、交易透明，從而為解決中小企業融資難問題找到可行的方案。
在供應鏈金融中，大數據還可以提供諸多的增值服務。利用大數據，從源頭獲取用戶需求信息，洞察潛在需求，為供應鏈提供信息咨詢;可以對供應鏈金融上下遊客戶進行全方位信用管理，形成互動的監管和控制機制，降低交易成本和風險;對供應鏈績效進行分析與預測，指導供應鏈管理，尤其是供應鏈協同數據的運營。
⑵ 大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略
大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略
在信息社會，隨著社交網站、微博、微信等互聯網應用不斷加快，海量數據正在行政管理、生產經營、商務活動等眾多領域不斷產生、積累、變化和發展，大數據由此也從概念走向實踐。數據資源正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進經濟增長的基本要素。
大數據引領新經濟革命浪潮大數據即將帶來一場顛覆性的革命，它將推動社會生產取得全面進步，助推醫療、零售業、製造業、金融、能源等各行各業產生根本性變革。大數據在臨床診斷、研發、付款和定價、新運營模式等方面發揮了顯著效果；零售行業中，在市場分析、銷售規劃、運營以及供應鏈等方面利用大數據進行分析優化；製造業中，大數據可以有助於了解客戶的需求，全面提升產品設計、研發和銷售等；金融行業(行情 股吧 買賣點)中，大數據發揮處理海量數據時快速、准確的優勢，在較短的時間內構建准確的、實時的、貼切市場需求的模型；能源行業(行情 股吧 買賣點)中，隨著感測器的廣泛引入，大數據對感測器創造的海量數據進行快速、及時地分析。中國發展大數據的現實意義1.大數據有助於破解中國社會轉型中的難題。中國經濟已進入轉型期，社會進入矛盾凸顯期，改革進入攻堅期，增長進入換檔期。宏觀經濟形勢錯綜復雜、各種社會改革盤根錯節、群體性事件頻發等突出問題，僅僅依靠現有的管理手段與方法已明顯落後。大數據能高效處理瞬息萬變的海量信息，能有效破解轉型中的社會難題。比如，2008年馬雲利用淘寶網的海量數據早半年成功地預測到了金融危機，大數據可以提高宏觀經濟預測的准確性。大數據同樣能及時處理和分析海量交通信息，及時轉化成出行指南，緩解交通擁堵。大數據更能及時處理瞬息萬變的空氣質量變化情況，准確判斷污染源。例如位於亞特蘭大的通用電氣(GE)能源監測和診斷中心，每周7x24小時實時收集全球50多個國家約1550台燃氣輪機的數據。2.大數據催生新產業，帶來經濟增長新空間。隨著大數據在商業企業、政府公共事業、國防軍事等領域應用，大數據日益形成一個新產業。大數據是一個事關國家社會發展全局的產業。《「十二五」國家戰略性新興產業發展規劃》提出支持海量數據存儲、處理技術的研發與產業化。圍繞產業鏈上下游，大數據必將帶動智能終端的普及應用、物聯網、雲計算等產業的蓬勃發展，高性能伺服器產業的發展和信息技術服務業等產業的發展。3.大數據能有效減少社會運行成本，提高經濟與社會運行效率。醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量。麥肯錫報告估計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%。公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。4.大數據帶來精準營銷，改變傳統商業模式。大數據能有效改善企業的數據資源利用能力，提高從數據到信息的轉化率，讓企業的決策更為准確，從而提高整體運營效率。網路通過大數據實現精準營銷。阿里巴巴通過對淘寶網客戶交易記錄進行分析，能夠以極低的成本准確評定每個商戶的信用等級，阿里巴巴2010年開展的淘寶網中小企業無抵押貸款，至今累計壞賬率也僅有1.94%，而且盈利可觀。5.大數據推動政府開放，提高公共決策的預見性和響應性。為了響應大數據戰略，政府開展逐步公開已有數據，如美國推出了政府數據在線網站(data.gov)，英國推出了政府數據公開網站(data.gov.uk)，數據開放推動政府不斷開放。發達國家已上升為國家戰略全球發達國家已經充分認識到大數據時代的發展趨勢，紛紛將大數據上升為國家戰略。哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用，這都需要立法界定五項建議我們已經進入大數據時代，面對大數據革命浪潮，中國應著力做好以下幾方面的工作：1.將發展大數據上升為國家戰略。政府應順應信息技術發展趨勢，抓住大數據帶來的生產效率提升和經濟社會運行成本降低的戰略機遇，研究大數據發展趨勢，評估大數據對中國政府、經濟與社會運行所帶來革命性影響，制定未來五年或更長時間發展主要目標、重點任務、行動計劃和保障措施，將大數據戰略上升為國家戰略，通過體制機制創新，盤活政府及社會的數據資源，將數據資源轉化為生產力。2.加快政務數據資源開放。隨著中國電子政務的深入發展，信息系統基本覆蓋了中國政府的核心業務。政務在日常行政審批和為民提供公共服務時產生了大量業務數據。包括個人的戶籍、衛生醫療保障、教育、就業等方面的數據，企業的工商、稅務和基本法人信息，自然資源的氣象、地震、土地、礦產資源、環境資源、海洋等部門的信息，還包括知識產權、進出口、出入境等相關政務數據。在這些數據中，有很多屬於非敏感信息，政務應根據中國信息公開法，主動開放政府掌握的非敏感信息，提高信息資源的社會開放度，積極迎接大數據革命浪潮。3.營造大數據產業發展的市場環境。大數據是一個前景十分廣闊的新興產業，但當前仍然存在很多制約產業發展的因素。加快制定大數據標准和指南，鼓勵重要領域關鍵技術研發。政府應充分發揮市場機制的作用，鼓勵企業創新，保護知識產權，防止出現數據資源壟斷，營造大數據產業發展的市場環境。出台鼓勵大數據產業發展的財稅政策，重點支持大數據的核心技術和推廣應用。政府部門在氣象、統計、醫療衛生等領域實施大數據重大應用示範工程，積極探索大數據在政府部門中的應用，在全社會形成推廣示範效應。4.加快數據安全立法。大數據時代的安全與傳統安全相比更為復雜。一方面大量的數據匯總，涉及到企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的詳細記錄，對數據的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面，中國關於信息產權不清晰，缺乏對信息的所有權、使用權和收益權的規定，這就導致了無法形成一個健全的信息資源市場，無法真正發揮市場在信息資源方面的優化配置作用，這就需要通過法律手段，對信息資源產權進行界定，以便公眾理解哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用。
5.加快大數據專業人才引進與培養。掣肘全球大數據產業發展的瓶頸之一就是人才短缺。政府可以採取培養和引進人才相結合策略。一方面加快高水平大數據人才的引進，另一方面重點培育數據挖掘、機器學習等方面的專業人才。政府應該出台激勵措施並對企業管理者進行數據分析技術培訓，提高大型企業管理人員的數據分析能力
⑶ 大數據時代下，經濟預測與決策的方法可能發生哪些變化
大數據情況下，經濟預測和決策會變得更加的精準。
除此以外，我們要充分利用高科技和大數據的作用。
⑷ 大數據管理與應用學什麼
大數據管理與應用學微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學、數據挖掘等。
⑸ 中國宏觀經濟統計邁向大數據2.0時代
中國宏觀經濟統計邁向大數據2.0時代
大數據並不是單純的海量數據，它更蘊含著一種計算和思維方式的轉變。我們要通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來新的發現。
大數據比傳統抽樣調查的優勢就在於，大數據是採集每個可以採集的數據點，用全面數據代替了抽樣、片面、局部的數據。分析數據，就是為了從數字中尋找可能的規律。一個真實過硬的數據體系，更有益於科學決策，造福於社會。歷史學家黃仁宇在《萬曆十五年》中有過一個著名論斷：中國人不善於用數目字管理，對古幣存世量的討論，大多含糊其辭。
我國現行的《統計法》歷經1996年和2009年兩次修訂。社會各方越來越重視分析比較各類數據。不過，現實表明，我們的宏觀經濟數據的統計工作仍有大力提升的空間。2013年全國31省區市的國內生產總值(GDP)之和約為63萬億，這個數據超出了全國GDP總量逾6.1萬億。事實上，像這樣巨大的統計「誤差」絕非個例。出現這類統計誤差，原因不外乎兩個，一是統計標准不一，比如未能有效釐清對特殊企業特殊行業的統計內容；二是統計中摻有政績「水分」，這也是導致統計誤差的重要原因。
在抽樣分析時數據測量能力有限，而大數據能獲得更加全面真實的數據，並且對宏觀趨勢給出快速預測。在大數據時代，數據已經能夠自己說話，傳統的科學統計模型已經過時，理論也可能被終結。
大數據的能量往往也超出我們的想像。在房地產價格統計上，銀行的貸款信息及住建部門的網簽數據能讓房地產價格數據更真實可靠；在就業領域，搜索引擎大數據可以幫助監測預警失業率和勞動力市場供求狀況；通過鋼鐵、有色金屬、能源、水泥的貿易數據判斷供需走勢等等。這些不是異想天開，它們一旦落地，將大大提高宏觀經濟數據的精細化，提高決策的科學性。
正如國家統計局局長馬建堂所說，「誰擁有了大數據，誰就佔有了制高點。就政府而言，大數據必將成為宏觀調控、國家治理、社會管理的信息基礎」。他的話可謂高屋建瓴。今年全國兩會就有人大代表提出，可以通過分析春節期間移動用戶漫遊情況，掌握人口的流動規模與遷徙規律，為交通管理、鐵路運輸、公共安全管理等提供決策參考。這是挖掘大數據價值的現實建議。
與不少發達國家已把大數據的開發應用提高到國家戰略高度相比，我國的大數據管理還處萌芽狀態。重定性、輕定量，重觀點、輕數據的思維慣性，使得我們在數據收集、使用和管理上不太靈敏。
目前，雖然各方都為挖掘大數據開發了很多工具，但大數據的成熟應用還有很長一段時間。首先，數據雜亂，價值密度低，如何有效地收集數據信息仍沒有成熟的方案。同時，數據的規模並不能決定一切，不論是哪種數據分析方式，都可能存在統計上的缺陷，不能說數據更大、更新、更快就沒有問題。
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⑹ 可視化宏觀經濟分析的結論是什麼
可視化宏觀經濟分析的結論是什麼？答：可視化宏觀經濟分析的結論是大數據可視化分析，通過經濟指標分析對比，計量經濟模型，概率預測它實質是是根據過去和現在推測未來。
⑺ 運用經濟生活知識分析政府應該如何發展大數據壯大數字經濟
中青在線北京3月6日電 （中國青年報·中青在線 中國青年網記者 李翀 ）5G、大數據、物聯網、人工智慧、新一代信息技術、傳統行業互聯網轉型升級……這一串話題的背後是近年來全國兩會對數字經濟發展的聚焦。2017年，數字經濟首次寫入全國兩會政府工作報告，明確提出「促進數字經濟加快成長」；2019年，全國兩會政府報告再對數字經濟著墨，稱「壯大數字經濟」。
數字經濟為何如此受重視？
此前上海社科院發布的一項報告指出，數字經濟正在席捲全球，全球經濟向數字經濟遷移已經勢在必然，數字經濟已成為國家的核心競爭力。而世界經濟論壇則給出過一個研究數據：數字化程度每提高10%，人均GDP增長0.5%至0.26%。
全國人大代表、蘇寧控股集團董事長張近東直言：「數字經濟給全球的社會和經濟發展都帶來了巨大動力，各國也高度重視數字經濟發展，紛紛擬定數字經濟計劃。」在他看來，所謂數字經濟，可認為是由互聯網產業高速發展帶來的新經濟模式，為國民經濟的增長提供了全新動能，促使社會變革邁入里程碑式的一步。
如今，數字經濟是各國博弈瞄準的新舞台，沒有任何一個國家願意錯過數字經濟的紅利，中國也不例外。
工信部旗下中國信息通信研究院就做過初步測算，2018年上半年中國數字經濟規模為16萬億元(人民幣，下同)，佔GDP比重達到38.2%。
《2018中國數字經濟指數白皮書》指出，隨著居民消費升級以及信息通信技術與傳統產業的加速融合，我國數字經濟未來整體上仍然會呈現加速增長態勢。預計2020年我國數字經濟規模將達到6.4萬億美元，同比增速達到19.4%。
「今年政府工作報告中提到，深化大數據、人工智慧等研發應用，壯大數字經濟，再次明確數字經濟的信心。」全國人大代表、浪潮集團董事長孫丕恕說，如今，雲計算、大數據、人工智慧等為代表的新經濟正茁壯成長，其與傳統產業融合創新，將對舊有經濟模式進行顛覆和重塑，為實體經濟插上「翅膀」，帶動數字經濟快速發展，讓整個數字經濟完整的形成起來。
數字經濟應在哪些領域發力？
全國政協委員、網路董事長李彥宏連續五年將人工智慧相關提案帶上兩會，今年他最新的提案內容涵蓋構建車路協同的智能交通、完善電子病歷管理制度及加強人工智慧倫理研究三個方面。
以智能交通為例，李彥宏表示，緩解交通擁堵通常以擴大交通基礎設施建設為主要手段，但因物理空間有限，傳統方式已無法有效緩解擁堵；利用人工智慧等新技術，構建智能交通解決方案，可以實現對交通的「全面感知、全局決策、實時控制」，能有效緩解交通擁堵、減少交通事故。
全國人大代表、小米集團董事長雷軍把目光投向了5G應用和物聯網發展。
「5G是數字經濟新引擎，產業應用不限於智能手機、基站建設等領域，更會推動物聯網、區塊鏈、視頻社交、人工智慧產品與應用的發展。」雷軍說，目前受制於5G基礎建設尚未完成，相關標准尚未明確，5G的服務與應用資源也不夠豐富等因素，5G的產業發展仍存在困難與挑戰。
但考慮到5G是各國未來一段時間主要信息基礎設施和技術競爭關鍵領域，對社會經濟發展具有較強的拉動作用，由此，雷軍建議提前布局5G產業應用，推動5G與物聯網的創新融合發展。
數字經濟之路應該怎麼走？
數字經濟之路該怎麼走？這是一個涉及到如何化封閉為共享、使發展與穩定能平衡、讓創新和監管「共舞」的問題。
孫丕恕說，人工智慧的發展依賴於計算力、演算法、數據資源三大支撐，其中數據是基礎。然而在我國，海量數據中，20%是互聯網數據，80%是組織數據，組織數據中的80%由政府掌握。目前政府數據共享程度不夠、政府數據開放程度不夠、政府掌握社會數據不全面的現象依然存在，很大程度制約了數據的高價值釋放。要讓「死數據」變成「活水之源」，需推動政府數據資源的共享、開放。
「阻礙中國數字經濟發展的重要因素正是部分對數據的開發和利用沒有在合法合規的前提下展開，損害了公眾的合法權利，也不利於大數據產業和數字經濟的長久健康發展。」張近東表示，相關立法滯後造成敏感信息的安全性無法得到有效保障，合法合規前提下的數據管理和共享缺少統一的規范和標准，跨境數據的保護和合法共享缺少有效的國際溝通交流機制是造成上述現象的主因。
張近東認為，應該從法規制定、政府引導、資金扶持、大眾支持、國際合作等角度，強化數據安全保護，發展高質量數字經濟。
在數據安全方面，老百姓最為關注無疑是個人隱私保護。孫丕恕說，在數字經濟時代，數據是越來越重要的「生產資料」，任何數字產業的發展，智能應用的升級都需要數據發揮作用。而保護數據隱私與合法、合規使用數據，發展數據產業並不矛盾。
他以浪潮集團推動政府數據開放運營的過程為例介紹說，從數據的匯集、治理，保護到今天的授權運營，浪潮探索出了合法、合規使用數據的經驗與方式，且在技術層面做到了數據「可用而不可見」，保護數據隱私的同時，還能服務於民生與社會發展。
（原標題：政府工作報告再提「數字經濟」：從「促進」到「壯大」 該怎麼走？）
⑻ 宏觀經濟分析的基本方法及資料搜集是怎樣的
我分析宏觀經濟是從下面幾個方面(個人角度)
宏觀經濟:
分析以下一個因版素
1資源，物質資權源
2勞動力人口， 年齡，就業率，技能水平等。
3財富擁有量。(總量和人均財富量)。
4負債率。
5製造生產能力(包括軟硬兩方面)。
6市場流動速度(信息，物流，資金)。
7財富地域及人的勢差。
8主要財富項(就是人們有什麼，財富擁有量是多少)。
9人的收入來源，支出，可支配收入。
主要是結合大數據，進行具體分析。
⑼ 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府：推動大數據應用的最關鍵力量
（一）政府掌握大量最具應用價值的核心數據，是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出， 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下，政府利用大數據難度最低而潛力最大。
大數據
另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨：
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作，後台積累了大量的數據，而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據，採集這些數據的經費來自於公共財政，因而這些數據是公共產品，歸全社會所有，應取之於民，用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用，推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎，如果政府不開放這一部分數據，很多創新應用沒有數據作為支持，數據開發者能利用政府開放的數據，提供更好的服務，創造更多的價值， 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長，從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升，這是一個良 性循環，更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
（二） 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後，這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後，在美洲、歐洲、亞洲等地，開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台，成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
大數據
在我國， 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk，稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後，北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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（三）、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值，無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升，大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
大數據大數據
（四）、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代，對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈，制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權，大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業，相繼推出大數據相關政策，大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例，美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業，尤其在開放政府數據方面非常積極，通過 Data.gov開放 37 萬個數據集，並開放網站的 API 和源代碼，提供上千個數據應用。我們認為，大數據未來將 引發新一輪大國競爭，大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢，因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升，大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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（五）、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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（六）. 各部委行動時間表已經確，我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是，近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表，很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施，近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。
表 3： 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台，實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息，緊密結合企業需求，利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術，改進經濟運行監測預測和風險預警，並及時向社會發布相關信息，合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制，匯總整合和關聯分析有關數據，構建大數據監管模型，提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開，並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點， 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統，通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府，各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制，將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節，作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門，各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度，加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理，利用物聯網、射頻識別等信息技術，建立產品質量追溯體系，形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理，加強電子商務信息採集和分析，指導開展電子商務網站可信認證服務，推廣應用網站可信標識，推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外，將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門，各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統，依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示，並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門，各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站，歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息，實現信用信息一站式查詢，方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接，並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門，地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節，進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路，加快推進國家政務信息化工程建設，統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫，加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施， 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄，形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體，按照有關規定列入「黑名單」，並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求，大力加強信用服務產品創新，進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策，推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務，監管信息跨境流動，保護國家經濟安全、信息安全，以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度，加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）24推動出台相關法規，對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定，為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）25建立大數據標准體系，研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程，在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程，實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。
⑽ 大數據的七大核心價值
大數據的七大核心價值
隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
大數據，可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。
近期有不少文章暢談大數據的價值，以及其價值主要凸顯在哪些方面，這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總，希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。
核心價值究其用戶到底是誰？
談及價值，首先必須要弄清楚其用戶到底是誰？有針對企業數據市場的，還有針對終端消費者的，還有針對政府公共服務的；其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。
商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，對於企業用戶，更關心的還是決策需求，其實早在BI時代這就被推上了日程，經過十餘年的探索，如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域，來加強對決策者的影響，達到決策支持的效果。還有企業營銷需求，從本質上來說，主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。
對於消費者用戶，他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索，並能提供友好、可信的信息推薦，其次是提供高階服務，例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。
還有，大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中，並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革，到不動產登記制度改革，再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求，而此時的資料庫更是以大數據為基礎的，可見，大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。
數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧！當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。
《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：「第一，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，而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三，不再熱衷於尋找因果關系，而是事物之間的相關關系。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。
隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。
一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。
一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場
大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意，關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式，剖析消費者的生活密碼，才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題，如果你了解了消費者的密碼，就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。
在數字革命的背景下，對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求；從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式，到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求，同時在產品和消費者的買賣關系以外，建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。
大數據進行高密度分析，能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平。因此，大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會；有利於企業將各種資源合理利用到目標市場；有利於制定精準的經銷策略；有利於調整市場的營銷策略，大大降低企業經營的風險。
企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」，為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求，甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如：一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是收入能力）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。
二、大數據提高決策能力
當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。
大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。
這種基於大數據決策的特點是：一是量變到質變，由於數據被廣泛挖掘，決策所依據的信息完整性越來越高，有信息的理性決策在迅速擴大，拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現，人類沒有被海量數據所淹沒，能夠高效率駕御海量數據，生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用，無法通過技術和簡單樣本驗證，需要幾十年海量病歷數據分析得出結果；做宏觀經濟計量模型，需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據，才能得出減稅政策最佳方案；反腐倡廉，人類幾千年歷史都沒解決，最近通過微博和人肉搜索，貪官在大數據的海洋中無處可藏，人們看到根治的希望等等。
如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策；而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。
三、大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力
當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？
我們試著想想，當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代，創新已經成為企業的生命之源，我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則，強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎？當個體的人都可以通過佩戴各種感測器，搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態，那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統，來實時判斷其健康狀態的變化情況。
今天信息時代機器的性能，更多決定於晶元，大腦的存儲和處理能力，程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合，到注重人，或者腦力的運用，信息流程和創造性，以及職工個性滿足、創造力的激發。
在企業管理的核心因素中，大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。
大數據時代，數據在各行各業滲透著，並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本：比如庫存或物流，改善產品和決策流程，尋找到並更好的維護客戶，還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據，發現流程中的瓶頸因素，找到改善流程效率，降低成本的關鍵點，從而優化流程，提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享，還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。
四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新
在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。
大數據讓企業能夠創造新產品和服務，改善現有產品和服務，以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史，似乎每一輪IT概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。
縱觀國內，以金融業務模式為例，阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網路數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，變革了傳統的商業模式，對傳統銀行業帶來了挑戰。
還有，大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息，構建系統化的數據體系，從而完善企業自身的結構和管理機制；同時，伴隨消費者個性化需求的增長，大數據在各個領域的應用開始逐步顯現，已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑，推動製造業企業的升級改造；依託大數據技術可以建立現代物流體系，其效率遠超傳統物流企業；利用大數據技術可多維度評價企業信用，提高金融業資金使用率，改變傳統金融企業的運營模式等。
過去，小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場，最終才能到達用戶手中，而現在，通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中，交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例，每天有數以萬計的交易在淘寶上進行，與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄，更重要的是，這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據，淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦；商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計，經營活動成本和收益實現了可視化，大大降低了風險，賺取更多的錢；而與此同時，更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。
維克托曾預言2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。
五、大數據讓每個人更加有個性
對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如，我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我們都可以通過手機得到警示，接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。
過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。
還有，在傳統的教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。
如一個學生考了90分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和90分聯系在一起，這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現：如他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。當然，這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的情況，師生或同學的互動情景……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。
在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。
此外，維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫，如為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就得益於公共的大數據。
六、智慧驅動下的和諧社會
美國作為全球大數據領域的先行者，在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。
近年來，在國內，「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底，我國的國家智慧城市試點已達193個，而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用，而這些都要依託於大數據，可以說大數據是「智慧」的源泉。
在治安領域，大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測，北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析，打擊犯罪。
在交通領域，大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集，分析預測出行交通規律，指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度，進行車流指揮控制，及時做到梳理擁堵，合理緩解城市交通負擔。
在醫療領域，部分省市正在實施病歷檔案的數字化，配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析，可以用於遠程診療、醫療研發，甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。
伴隨著智慧城市建設的火熱進行，政府大數據應用已進入實質性的建設階段，有效拉動了大數據的市場需求，帶動了當地大數據產業的發展，大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。
七、大數據如何預言未來？
著名的瑪雅預言，盡管背後有著一定的天文知識基礎，但除催生了一部很火的電影《2012》外，其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量，以及大氣受污染、冰川融化的程度，我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式，人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋，基於精準預測，發現現有模式是死路一條後，人類就可以進行一些改變，這其實就是一種系統優化。
這種結合之前情景研究，不斷進行系統優化的過程，將賦予系統生命力，而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘，我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的，同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作，甚至長遠的維護和優化。從這個角度講，基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞，因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來，而不像以前那麼死板。基於大數據，個體之間相互連接有了基礎，相互的交互過程得到了簡化，各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務，機構內部的管理也更為細致，有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。
結語
透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景，不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
當下，正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行准備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。
可見，大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值，觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢？就是所謂的大數據綜合服務提供商，從實踐情況看，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。
未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則，將引發社會發展的深刻變革，同時也是未來最重要的國家戰略之一。
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