『壹』 創新社會治理樹立大數據思維
創新社會治理樹立大數據思維
「加強和創新社會治理，推進社會治理精細化，構建全民共建共享的社會治理格局。」社會治理精細化以科學、理性、精準為基本特徵，主要是指在績效目標引導下，通過科學設置機構部門、優化管理流程，推動社會治理思維和方式轉變，實現社會治理的標准化、具體化、人性化。提高社會治理精細化水平，對於推進國家治理體系和治理能力現代化具有重要意義。
解決社會問題是推進社會治理精細化的主要目標，堅持問題導向是推進社會治理精細化的基本方法。推進社會治理精細化，關鍵是要轉變粗放式、經驗式的管理思維，充分考慮各地區和不同社會群體的特點，根據實際採取個性化、精細化的社會治理措施。
應樹立大數據思維、互聯網思維，依託互聯網、物聯網、大數據等信息技術，搭建多元社會治理和公共服務平台，提供精準扶貧、精準交通、精準醫療、精準教育、精準養老等精準社會服務。各級政府應在深化信息公開的基礎上，加強數據信息系統建設，深化與相關企業的溝通合作，構建線上與線下深度融合的治理體系。與此同時，應以改善民生為導向，針對社會治理不同區域、領域和環節建立科學的考核評價機制，委託第三方對治理主體的治理能力、服務效果等進行綜合測評，將群眾滿意度作為主要評價標准，切實發揮績效評估的糾偏功能，促進社會治理在高效化、實效化中實現精細化，不斷提升人民群眾的幸福感和滿意度。
『貳』 什麼是大數據思維和大數據創新的精髓
首先，這是一個概念，並不是說一定要超過某個量tb，zb等才能算。其次，大數據內一般是很多很不對容稱的數據構成，可能非常微小和瑣碎，但組合起來後缺非常有價值。最後，通過專業技術分析，可以得出很多超預測的判斷，這才是價值所在啊。望有幫助。
『叄』 互聯網時代,大數據思維造就「最後贏家」
互聯網時代,大數據思維造就「最後贏家」
在信息時代，數據已經變成了一種資源。它和黃金、能源一樣寶貴，卻又能實現反復的利用，不斷刺激經濟的發展。
透過一組數據可以看到，大數據產業強勁的發展勢頭：目前，全球IT行業正以5.5%速度不斷增長;可是，大數據產業卻以40%的增幅快速成長。通過對比，我們能夠認定，大數據產業可以成為全球經濟發展的驅動力，可以成為經濟發展的革新者。
在全球龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成為了企業提高自身競爭力的重要手段。僅憑直觀感受，任何人都能感覺到大數據時代已經來了。
大數據時代的思維變換
維克托 邁爾 舍恩伯格在《大數據時代》中提到，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
可以說，這本書的價值體現在三個方面：第一，關於大數據的思維變換，重在大數據變革時代的價值與觀念變化;第二，關於大數據影響商業變革的三個要素：即數據、技術與創新思維之間的互動;第三，是關於大數據泛化下的治理與隱私。
與中國企業相比，美國企業知道大數據價值並且能挖掘大數據的隱藏價值，從而獲得最大利益，可以說他們已經建立了大數據思維，從而促使他們不斷創新挖掘更好的數據。美國收集的數據要比中國多得多，他們不光搜集可以理解的數據，同時也收集「不能理解」的數據，並且會花大量資源來存儲，讓數據一直有價值。而反觀國內，大多數企業還把大數據作為一種在市場營銷手段，但是大數據還可以幫助人們改變商業模式以及盈利模式，這才是大數據最大的價值所在。美國與中國相比，最不同一點就在於他們有大數據思維，懂得如何利用大數據的價值，但這並不代表中國無法逾越美國，中國的優勢在於掌握數據量比較大，而在大數據時代「大」也非常重要。
城市的發展需要大數據，沒有數據的輔佐城市就不會得到最優化的發展方案，大數據能幫助政府領導者進行更好的決策，尤其是公共政策的決策。城市需要知道如何建立基礎設施來收集數據，同時要利用大數據開拓思路，讓數據來說話，並且藉助多方力量，即便是大數據方面的專家，但是並不一定有最正確的決定或最有效的方法來利用大數據，所以政府在這方面需要多聽取私人企業或機構的意見，大數據時代合作、溝通、廣泛吸納意見是非常重要的。
大數據時代的「最後贏家」
大數據所面臨困境並不在技術方面，而是在數據流動方面。大數據時代，一個人的智慧不能幫助我們更好的利用大數據價值，所以要讓數據流動起來，讓不同的部門和不同的公司都參與進來，進而優化數據。
一方面，人們要信任大數據，不要害怕大數據暴露隱私，需要建立完善的大數據保護。不信任就導致人們不願意讓其他機構知道數據，如果不能使用這些數據就更談不上大數據的價值。另一方面，一定要接受大數據使用限制問題，不要賦予大數據過多的意義。
那麼，在大數據時代究竟誰會是最後的「贏家」？至少在筆者看來，贏家不會是那些已經掌握大量數據的大企業，而應該是一些默默無聞的企業因為大數據而發生飛躍性的變化。所以數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，企業需要做的是了解並挖掘這些「金山」，成為大數據的贏家。
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。
『肆』 透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新
透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新
大數據正在逐漸成為我們茶餘飯後談論的熱點問題，不單是在工作當中，在生活上的很多大數據應用也帶給我們很大的啟發和改變，我們可以舉一些很簡單的例子，在以前我們到醫院就醫的時候護士一天會跑好幾趟來收集患者的各項身體數據，比如體溫、血壓、血糖等等，但是在當今的大數據時代下，大數據在醫療行業的廣泛應用使得醫療機構每天所能收集到的用戶數據點能夠高達1200個左右，這樣一來就非常有助於醫生對於治療方案的及時修改和制定。
在大數據時代，一定程度的不精確性是可以被接受的，這跟以往的小數據時代是非常不同的。在小數據時代，我們擁有的數據量非常少，很少的數據點讓我們陷於數據飢荒中，我們生活在信息匱乏中，因此我們要求每個數據點都是精確的，也必須極精確地、高質量地來處理以及呈現它們。而如果我們擁有足夠的數據，我們就不需要那麼做了，我們可以更寬容地對待它們，用不那麼精確的態度來對待它們。
數據提供給我們分析能力
數據量在一天天的增長，用戶對於數據的分析能力也在不斷的提升，據了解，對於數據分析的歷史已經有幾個世紀那麼久遠，人們通過對數據的探索來改變自身的行為模式在現在看來已經不再是什麼新鮮事，亞馬遜利用用戶過去的點擊記錄和購物信息來預測顧客未來可能會想買什麼。這樣一來，亞馬遜就能向我們推薦我們可能會買的書籍、光碟及其他東西。亞馬遜在這項服務上做得非常出色，以至於其收入的三分之一都來自於這個推薦服務。這是一個極其簡單而又極其有效的技術。
大數據的未來，通過相關關系收集更多數據點，接受不精確性，我們可以更好地預測未來，更好地理解和洞察社會、世界和生活。這使我們不僅比現在做得更好，還讓我們可以去做那些我們認為永遠不可能做到的事，這就是大數據的發展前景。
數據已經變成商品
對於現在的企業用戶而言，除了原有的一些物理資源之外，對於數據資源的重視程度和把控程度也在逐漸提升，大數據賦予了企業全新的洞察力和發展效率，數據本身也變成了可以被販賣的商品，放眼未來來看，數據將會成為非常重要的資源，就像金錢和勞動力一樣寶貴的資源。
在小數據時代，也就是在過去，我們只為了單一、直接的目的來使用數據，比如賬單數據是為了付款，市場數據是為了推銷新產品，生產數據是為了提高生產力。一旦這些直接目的達成了，這些數據就會被棄掉。但在大數據時代，這將會非常非常的不同，因為在大數據時代，數據的價值並不體現在達成直接目的，而是體現在間接目的上，體現在那些我們甚至在收集數據時都沒想到、而在後來才想出的無與倫比的用途上。
行業概覽
我們前文說了，對於現在的醫療衛生行業來說，在大數據的應用當中能夠使得醫生對每一位患者的實時數據進行收集和分析，從而幫助醫生制定和隨時調整醫療方案，從而保證了治療的效果，這樣的定製化方案在沒有應用大數據技術之前是不敢想像的。
在教育行業當中，我們此前也進行過報道，像國外很多學校那樣，學生上學已經都背上了「雲書包」，也就是說，教育的電子化和信息化已經被廣泛應用在了實際當中，學校利用大數據收集學生們讀書、理解程度的信息，將結果反饋給老師，而教學效果也將因此而得到提升，學習效果會得到提升，知識將得到更好的傳播。
對於傳統的商業領域以及電子商務行業來說，大數據更是提供給商家更加全面的用戶信息，這使得商家能夠准確地把握住用戶需求，從而對商品種類以及營銷模式等等方面進行及時的調整，同時對於購買者而言，在選擇商家進行購物的時候也變得更加方便和高效
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『伍』 什麼是大數據時代的思維
什麼是大數據時代的思維
一百多年前，汽車行業是第一個真正引入大規模生產概念的行業。那些以前買不起車的美國工薪階層，突然承擔得起汽車這個富人的專屬玩具了。福特T型車讓成千上萬美國家庭擁有汽車。但大規模製造也有其局限性，福特先生說過，你可以買到各種色彩的車，但紅色、綠色都不可能，只能是黑色。大規模生產讓數以百計的人買得起商品，但商品本身卻是一模一樣的。
我們面臨這樣一個矛盾：手工製作的產品漂亮無比卻非常昂貴；與此同時，量產化的商品價格低廉，但無法完全滿足消費者的需求。
我認為下一波的改革是大規模定製，為大量客戶定製產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至於像手工製作那般讓人無法承擔。
因此，在廠家可以負擔得起大規模定製帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的了解，這背後就需要依靠大數據技術。
數據能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些區別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增加，以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬。這張照片每一分鍾，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鍾一張到1秒鍾1張，突然到1秒鍾10張後，就產生了電影。當數量的增長實現質變時，就一張照片變成了一部電影。
讓我來告訴大家，美國有一家創新企業Decide.com。它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什麼時候買什麼產品，什麼時候買最便宜。預測產品的價格趨勢。這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上搜集數以十億計的數據，然後幫助數以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，提高生產率，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。
在這類模式下，盡管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡，讓購物變得更理性。這是依靠大數據催生出的一項全新產業。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被ebay以高價收購。
再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在該平台上的每一筆交易都可以進行大數據的分析。他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。比如，該公司現在為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據服務。
大數據有三大特點: 更多，更亂，但內部有關系可循。
如果拍一張照片，我需要對著某一個人，好比說拍陳部長的照片，如果焦點只對准他，那其他的人物在照片里就會模糊掉。我會得到陳部長的所有信息，但是其他觀眾的信息就過濾掉了。我們採集信息的時候也要做決策，到底要回答什麼問題，採集什麼數據，因為一旦數據採集完畢，就無法重新問另外的問題。
但今天我們已經擁有全新的照相技術了，一張照片里可以把對角所有事物，包括所有的數據、光線都會被拍攝進去。這樣，我任意點一個地方，它都能變得清晰。
為什麼要這么做呢？方便決策。
我可以在照片生成之後再決定我究竟要什麼，因為這些數據包含所有的答案。不要把自己限制於眼前的問題，要為有前瞻性，把其他有可能出現的問題也給囊括進去。這是一個非常創新的辦法，同時很清晰地告訴我們大數據能夠做什麼。我可以跟大家分享一個秘密，如果你把照相機拿出來仔細看，可以看到這是中國製造。
在擁有如此多的數據以後，接下來我們面對的數據質量問題。
為了避免混亂，我們需要找到數據之間的關聯性。
舉個實際生活中的例子，大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。
這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。
同時，大數據也重構了傳統零售業，是未來零售業變革的催化劑。比如使用谷歌眼鏡，消費者不需要屏幕了，因為下一代的眼鏡會更好地理解消費者看到什麼，知道如何更好地抓住人們的視線。對於零售商而言，消費者眼中看到的信息是極具價值的資產。賣家就可以了解大家在看什麼樣的廣告，什麼樣的產品，在路過櫥窗時究竟看了一些什麼。
數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用。
大數據的一大優點就是數據可以被重復使用。比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，
但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。
這里還有更大的秘密，Inrix可以重復使用數據。比如它了解到周末堵車時，哪裡有堵車哪裡有更好的銷售，他們就可以把這樣的數據提供給投資公司，投資公司根據這些數據對零售業再投資，這樣的服務以前是從來不存在的。
那麼，大數據可以如何為創新企業所用？
你覺得之前成立新公司需要大筆資金，但事實並非如此。Inrix一開始並沒有錢，如果你想在大數據時代獲得成功，你已經不需要大的生產基地，大的倉庫了。你只需數據，只要擁有數據，對其進行分析就可以了。有雲存儲的話，這個成本就更低。Inrix在成立之初根本沒有伺服器和電腦，他們只是租用了雲服務，也不需要很多的啟動資金，他們只是有這樣一個產品想法。
大數據時代的思維方式是：每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。
大數據的思維方式也可以幫助政府為大家提供更好更有效的服務，好比說我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。
Target是一家非常大的美國零售公司，他們已有大數據的分析。
有一天，一個電話打進來，是一位非常生氣的客戶，這個客戶說公司送給他17歲的女兒一個折扣券，這個產品是尿布或者是避孕葯，這位客戶說：「我17歲的女孩子根本不需要，我需要你來道歉。」幾天以後，客戶自己跑來道歉，他說你說的很准，我的女兒真的懷孕了。因為懷孕的女性會有不同的生活習慣，會買不同的東西，我們自己有時候都不知道他們已經懷孕了，而Target反而知道了。
這家公司就用這些信息為客戶推薦產品，然後給折扣券。為什麼要講這個例子呢？因為美國很多客戶感到緊張，Target有這樣的能力來了解他們的生活中究竟發生了一些什麼。
這意味著大數據的另一個關鍵點，要提高客戶對你的信任。
舉個例子，大數據時代美國運通有這樣一個功能，你給他們打電話的話，他們會知道你是誰，好比說你的電話號碼跟你的姓名相關。如果在電話里說：你好嗎？維克托先生，我能為你做什麼，這會嚇著客戶，因為他不知道為什麼你知道他的名字。營造信任很重要。我相信你的過程中，也希望你們相信我，所以我們做大數據分析的時候，客戶需要能夠信任服務供應商，而服務供應商也需要表現出來為什麼他是值得信任的。
這樣一個信任也不應該被打碎，企業應該要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客戶的信任將是最珍貴的資產。
什麼樣的服務行業會從大數據中獲益？
其實所有的服務行業都可能從中獲益，即便是你覺得和大數據沒有關系的也可以從中獲益，好比說醫療服務、教育、學習。
我正在寫一本新的書，明年的上半年會出版，還是大數據以及相關的服務業。明年你就知道了，這本書裡面會提到大數據對服務業很重要，因為服務業將會面對巨大的改變，這不僅僅是效率，大數據會為各行各業帶來效率，而大數據對於服務業來說不僅僅是效率，我們更多看到將是創新。我們會有越來越多的創新想法，來提供新的產品和服務，這樣的話可以讓經濟更好地發展，我們以前是從來沒有看到過的。
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『陸』 大數據驅動創新思維
大數據驅動創新思維
大數據時代的變革重要的並不是升級現有邏輯，而是需要創造一種新的邏輯。正如外軍研究所強調，大數據時代所需要創造的邏輯，關鍵是需要人們在通常狀態下開動左腦的同時，來充分喚醒沉睡的右腦，激發創新思維。
作為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性新技術革命，大數據不但越來越多地被人們提及和廣泛運用，而且成為影響當今世界科技創新、國家安全戰略以及新軍事變革極為重要的知識增長點。據外媒披露，截至2012年底，全球互聯網總數據存儲量已達160億TB以上，並且正以59%以上年增長率在高速增長。外電有評論指出，現在每日遍布世界各個角落的感測器、移動設備、在線交易等生成的海量數據昭示世人：人類已加速步入「大數據時代」。
在軍事領域，大數據更是獨具「翻江倒海」之能。因為無處不在的海量數據是一座寶庫，打開這座寶庫從中可以找到許多有價值的數據，通過分析發現規律，就能夠獲取高價值的信息，從而作出重要決策，把握變幻風雲，這也正是大數據的軍事價值。擊斃本？拉登讓美國的「海豹」突擊隊著實吸引了世人目光，然而外軍深入研究後才知道，發現本？拉登靠得則是數千名數據分析員長達10年對海量信息的分析，所以國際上也有「數據抓住了本？拉登」之說。
無獨有偶。前不久，在美俄達成有關敘利亞化武換和平協議之時，美情報機構詳細列出了敘數十項化武生產、儲藏地點清單，而能夠發現和鎖定這些目標，大都是基於美衛星數據情報和分析員的解析。專家告誡，駕馭未來戰爭，決不可忽視沒有硝煙的大數據戰場。
現代科學研究表明，人腦構造主要由左右兩個半腦組成，它們各有明確的分工，左腦主要完成語言、邏輯等認知與行為，而右腦則具有藝術創作、發明創造以及整體性思維的能力，蘊藏著發散思維、逆向思維、關聯思維等非常規的思維潛質，正是這里迸發著無窮的創造活力。
歷史上，善於激發右腦潛能的成功典範俯拾即是。著名科學家愛因斯坦曾經說：「我思考問題時，不是用語言進行思考，而是用活動的跳躍的形象進行思考。當這種思考完成以後，我要花很大力氣把它們轉換成語言。」另一位科學家笛卡爾更是強調：「沒有圖形就沒有思考。」1940年，善用右腦功能的丘吉爾下令撤出在法英軍，成就了二戰經典——代號「發電機計劃」的敦刻爾克大撤退。福特善於發揮右腦深度潛能，在重大經營項目上時常作出創造性決策，終成享譽世界的「汽車大王」；喬布斯從不追捧市場，強調產品內外極致追求的他，成就了「蘋果」的輝煌。所以，在當今的信息網路時代、在智慧地球的創新時代，我們切莫喪失了右腦思維的跳躍性、形象性和創造性。
外軍研究表明，開發右腦功能，可以在設計感、故事感、娛樂感以及交響能力、輿情能力、探尋能力等6種能力方面作出新探索。最新研究昭示我們，面對大數據時代的挑戰，必須善於全面把握信息化戰場聯合作戰多源目標感知的特殊性，不斷增強實時動態的數據處理能力，充分發掘右腦蘊藏的創造性能量，把大數據轉化為可供決策的創造力，讓能打仗、打勝仗的設計圖景與打贏信息化戰爭的實戰圖景實現完美的結合。
『柒』 什麼叫大數據思維大數據思維解釋
大數據思維是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據與「小數據」的根本區別在於大數據採用全樣思維方式，小數據強調抽樣。抽樣是數據採集、數據存儲、數據分析、數據呈現技術達不到實際要求，或成本遠超過預期的情況下的權宜之計。隨著技術的發展，在過去不可能獲取全樣數據，不可能存儲和分析全樣數據的情況都將一去不復返。大數據年代是全樣的年代，抽樣的場景將有利於小，最終消失在歷史長河中。
『捌』 什麼是大數據思維
大數據思維能使我們在決策中超越原有思維的局限，每個人根據自己對事物的認識和判斷而不是事物本身作出行動決策的，第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策(不行動也是一種決策)。行動決策會受到決策者價值取向的影響。
利用大數據進行決策，人為的經驗還是不可或缺的，權值的設定，參數的調整，初值的設定等這些都是經驗得來的，但是即使是這些經驗，也不能太過依賴，因為數據在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤。總的來說，數據與人為經驗相結合，互為促進，至於之間的尺度，估計只能在接觸到該行業多年後才會有所想法吧，現在還是太年輕……
隨著科技的發展。智能設備越來越普及，數據也無處不在，谷歌等都差異數據共享，建立人人都可以利用的資料庫，然而，一些惡意黑客當然也會因此入侵，獲取用戶數據，對人們生活帶來很多干擾及安全隱患。
關於什麼是大數據思維，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
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『玖』 什麼是跨界思維，裂變思維，杠桿思維，創新思維，大數據思維，分享經濟思維，逍遙思維，互助共生經濟思維
跨界思維舉例：原來移動電信和聯通收取簡訊費用，結果騰訊推出微信，人們很少使用簡訊， 互聯網企業跨界與運營商競爭。原來中國銀行的競爭對手常規思維是建設銀行， 結果支付寶推出余額寶吸納資金，與銀行產生競爭。言簡意賅，打破舊的行業限制，利用原有行業優勢跨界競爭。
裂變思維：裂變首先是需要以一個(或幾個)點為基礎，成功的突破了一個(或幾個)點後，再進入嚴格的復制，由一個成功的點復制出另一個點，兩個點再裂變為四個……以此類推，先慢後快，逐步推進，從而最終步步為營，快速高效的全面啟動整個區域市場。你可以理解為強效驅動復制。
杠桿思維：假設你手上有1萬現金，但是發現了一個可以讓你盈利100%的機會，這個時候正常情況下你會全部投入進去，資產從1萬變成2萬，但是如果加入杠桿思維，你會想方設法去借錢，只要這個利息低於100%。假設你借到10萬，利息成本10%，全部投入。你的資產變成1×（1+100%）+10×（100%-10%）=11萬
創新思維：不再贅述，是技術經驗，制度結構，文化意識，哲學神學美學方方面面，只要和原來不一樣，無論什麼層面改進，大家又喜歡，你就能掙錢。
大數據思維：源於統計學，一個人的選擇是偶然的，足夠基數的抽樣的選擇就會形成規律性傾向，但不是必然，而是一種傾向，所以我們不追求抽樣，而追求全樣。當全部數據都加入分析的時候，由於只要有一個反例，因果關系就不成立，因此在大數據時代，因果關系變得幾乎不可能。而另一種關系就進入大數據專家的眼裡：相關關系。很多男人去超市買了啤酒後會順便買紙尿褲，但不是買啤酒就一定買紙尿褲。因此，啤酒喝紙尿褲的關系不能算因果關系，而只能是一種相關關系。
分享經濟思維：現在的共享單車，玩具租賃，共享充電寶，我們不需要擁有所有權，只需要一段時間內的使用權，因為從上帝的視角，我們的生命也是租來的100年。
共生經濟是指獨立的經濟組織之間以同類資源共享或異類資源互補為目的會形成共生體，這種共生體的形成所導致的經濟組織內部或外部的直接或間接的資源配置效率的改進。比如加油站附近洗車，屬於互補性共生；路邊賣雨傘和賣太陽帽，屬於競爭性共生，如果老闆是一個人，在雨天和晴天都能獲利。
逍遙思維目前還沒聽說，其實這些思維方式做了解就好，沒必要深究，它們都需要你做出最初的20%才會有資源向你靠攏。基本手敲，分給我。歡迎質疑Q：848042085
『拾』 大數據時代的變革思維
大數據時代的變革思維
信息時代，數據深刻影響著銀行的未來發展。在全球龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成為了企業提高自身競爭力的重要手段。僅憑直觀感受，任何人都能感覺到大數據時代已經來了。
維克托 邁爾舍恩伯格——《大數據時代》一書作者，牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，英國新聞周刊《經濟學人》曾經將維克托邁爾-舍恩伯格定義為大數據領域最受人尊敬的權威發言人之一。2010年，維克托 邁爾舍恩伯格就已經開始對該領域進行了系統而深入的研究，並在《經濟學人》上和數據編輯肯尼思庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據時代的思維變換
維克托 邁爾舍恩伯格在《大數據時代》中最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
這本書的價值體現在三個方面：第一，關於大數據的思維變換，重在大數據變革時代的價值與觀念變化;第二，關於大數據影響商業變革的三個要素：即數據、技術與創新思維之間的互動;第三，是關於大數據泛化下的治理與隱私。
與中國企業相比，美國企業知道大數據價值並且能挖掘大數據的隱藏價值，從而獲得最大利益，可以說他們已經建立了大數據思維，從而促使他們不斷創新挖掘更好的數據。「美國收集的數據要比我們多得多，他們不光搜集可以理解的數據，他們也收集不能理解的數據，並且會花大量資源來存儲這些數據，讓數據一直有價值。」在維克托邁爾舍恩伯格看來，大多數企業還把大數據作為一種在市場營銷手段，但是大數據還可以幫助人們改變商業模式以及盈利模式，這才是大數據最大的價值所在。「美國與中國相比，最不同一點就在於他們有大數據思維，懂得如何利用大數據的價值，但這並不代表中國無法逾越美國，中國的優勢在於掌握數據量比較大，而在大數據時代『大』也是非常重要的。」
城市的發展需要大數據，沒有數據的輔佐城市就不會得到最優化的發展方案，大數據能幫助政府領導者進行更好的決策，尤其是公共政策的決策。城市需要知道如何建立基礎設施來收集數據，同時要利用大數據開拓思路，讓數據來說話，並且藉助多方力量，即便是大數據方面的專家，但是並不一定有最正確的決定或最有效的方法來利用大數據，所以政府在這方面需要多聽取私人企業或機構的意見，大數據時代合作、溝通、廣泛吸納意見是非常重要的。
維克托 邁爾舍恩伯格以倫敦為例談道：「倫敦政府其實是從一家私人企業買了關於人們交通模式的數據，讓政府驚訝的是人們的行動路線跟他們想像的完全不一樣，所以在這一方面的幫助他們更好的優化交通，包括高速公路、停車場，以減少城市擁堵。」
誰是大數據「贏家」？
大數據所面臨困境並不在技術方面，而是在數據流動方面。大數據時代，一個人的智慧不能幫助我們更好的利用大數據價值，所以要讓數據流動起來，讓不同的部門和不同的公司都參與進來，進而優化數據。
「更多的人會認為大數據只是用在企業營銷方面，但是如果讓他們知道大數據可以幫助孩子更好的學習、更好的生活居住條件，以及能夠解決城市交通、居住等問題，他們慢慢發現大數據的好處，他們就會關心大數據。」維克托邁爾舍恩伯格談道，「一方面，人們要信任大數據，不要害怕大數據暴露隱私，需要建立完善的大數據保護。不信任就導致人們不願意讓其他機構知道數據，如果不能使用這些數據就更談不上大數據的價值。所以只有讓他們信任數據，才能挖掘大數據價值。另一方面，一定要接受大數據使用限制問題，不要賦予大數據過多的意義。」
維克托 邁爾舍恩伯格理解的大數據贏家，並不是指本來就已經很成功而且在大數據時代同樣成功的的公司，「我認為大數據的最大贏家應該是一些默默無聞的公司，因為大數據而發生飛躍性的變化，所以大數據時代最大贏家不可能是那些已經掌握大量數據的大公司，而是新興創業、年輕人來工作的小公司，幫助他們在大數據時代成為非常有競爭力的企業。所以數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，我們需要做的是了解並挖掘這些『金子』，成為大數據的贏家。」維克托邁爾 舍恩伯格如是說。
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。