大數據時代的服務價值重愬

⑴ 讀書 | 大數據時代資本主義的重塑（No.22）

聽書筆記

《大數據時代資本主義的重塑》的作者是維克托·舍恩伯格和托馬斯·拉姆什。第一作者維克托·舍恩伯格是大數據領域的重量級人物。他在2012年出版的一本書《大數據時代》至今依然暢銷，也是國內外研究大數據的人的必讀書目。《大數據時代資本主義的重塑》是2018年2月剛出的一本新書，它從一個很獨特的角度，為我們揭示了大數據會給人類社會帶來怎樣顛覆性的變化，甚至將徹底終結我們今天使用的金錢。

一、市場轉向——從一個以價格為核心的市場轉變為以數據為中心的市場

價格的三大作用

價格給市場提供了一套標准語言。

價格可以傳遞信息。

價格可以記錄某個商品價值的波動情況。

以價格為核心的市場存在巨大缺陷

信息的損耗：信息壓縮在價格這個唯一標尺里，造成信息傳遞的不全面。

「唯價格論」價值觀：一切都向錢看，產品的質量性能反而退居第二位。

以數據為中心的市場是未來社會不可逆的轉向。

但是，這個以數據為核心的市場交易需要一套完備的數據分析方法，我們概括為三個關鍵詞就是：分類、偏好、配對。

分類：我們需要有一套分析、比較個人偏好的標准化的分類語言。

偏好：我們現在需要一種能有效地抓取、收集、記錄人們的偏好數據。

配對：我們需要有更優化的、更精準的配對能力，以便讓我們精確地找到合適的合作夥伴/賣家/買家。

二、資本轉向——金融資本將被數據資本所取代

數據——大數據時代的黃金石油

在大數據的時代，資本、財富將不再以金錢為主要形式，而是體現為數據。此外，相比於自然資源，數據資源可以反復利用，取之不盡，用之不竭。

未來數據的關注點：應從收集層轉向使用層。如何使用數據？

數據將發揮今天金錢才有的支付功能

用數據交稅

當前數據資本的現狀：被少數公司壟斷

危害：

會有聽命於商業老大哥的獨裁統治的風險

容易造成系統性風險：一旦有居心不良的人在其中動手腳，整個數據市場都會陷入癱瘓

對策：

數據雙向分享機制

數據稅

目的：

讓政府可以據此提供更好的公共服務

打破少數公司對數據市場的壟斷，不至於出現一家獨大的局面

三、公司、企業面臨轉型

公司、企業的定義及特點

公司、企業是擁有共同目標的一群人聚合起來的一個實體，是一個控制嚴密、權利集中、垂直整合的組織，特點是中心化。

在大數據時代，公司如何利用數據等手段來輔助自己做出更好的決策？

方式一，建立決策輔助機制——「機器+公司」模式

對於公司的未來，一種轉型思路是「機器+公司」模式，讓機器輔助公司進行決策。

當前，人們被期待擁有的技能，舍恩伯格教授稱之為「T」形技能（T-shaped skill）。未來機器在公司內部普及後，「T」的一豎也就是某個專業領域的技能已經可以被機器完全取代，而人自己只需做「T」的一橫上的事。

「T」形技能定義：

「T」的一橫是和其他多個部門溝通、交流、協作的能力，這是一種宏觀層面上的能力；

「T」的一豎是對某個領域深入的、專業的知識，屬於比較微觀的能力。

讓機器輔助公司進行決策結果：

大程度地削弱人在做決策時的偏見。

「T」形技能也許會向「一」型技能轉變。也就是說，大數據時代更看中人的溝通、交流能力。

方式二，建立高效的人才市場——「公司+市場」模式

運作方式：人才共享

管理者們不再持有人才，人才成了這個市場上的商品。人才不再是某個公司靜態的附屬品，可以自由在各個公司流通。

這是一種公司與市場相結合的運作模式，「公司+市場」是未來公司發展的前景之一。

作者的創見性預測：

隨著機器能乾的事情越來越多，再往後，許多大型的公司會變成只是法律名義上的法人實體，但不再大量僱傭員工，活生生變成一個空殼。

四、人的因素

在大數據時代這一去金錢化的資本主義社會中的人：

工作崗位的銳減，失業率的上升

人的智慧、想像力，以及溝通能力是機械化的事物無法取代。

⑵ 大數據的價值主要體現在哪些方面

數據要素的鮮明特點包括可共享可復制，無限增長。數據資源具有可復制、可共享、無限增長和和供給的秉性，打破了自然資源有限供給對增長的制約。

數據要素是推動經濟增長的新引擎：數據要素作為數字經濟最核心的資源，具有可共享、可復制、可無限供給等特點，這些特點打破土地、資本等傳統生產要素有限供給對經濟增長推動作用嘩弊的制約。與土地、資本等傳統生產要素相比，數據要素對推動經濟增長具有倍增效應

統計顯示，2019年我國數字經濟總體規模達到35萬億元，佔GDP比重超過三分之一。特別是新冠肺炎疫情暴發後，數字平台在降低疫情沖擊方面體現出獨特優勢，在物資流轉、復工復產、穩定就業等方面發揮了重要作用

以在線辦公、醫療、教育、餐飲等為代表的數字經濟增長迅猛。比如，以互聯網醫療為代表的無接觸式醫療呈現爆發式增長，疫情期間京東健康的日均在線問診量達到10萬人次，阿里健康每小時的咨詢量近3000人次。

⑶ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

⑷ 大數據時代呼喚公共服務創新

大數據時代呼喚公共服務創新_數據分析師考試

最近，上海有個政府網站比較火。這個網站不發布新聞，但這個網站的開通本身就是新聞。這個網站只提供數據信息，它的名字叫「上海政府數據服務網」。

由上海市政府辦公廳和上海市經濟信息化委牽頭，市公安局、市工商局、市交通委等9家試點單位參與，建設了國內首個政府數據服務網，啟動了政府數據資源向社會開放試點工作。市民可以通過該網站下載212項數據產品、30項數據應用。在試點的基礎上，上海要求當地所有政府部門都要在年內向公眾提供數據產品瀏覽、查詢和下載等服務。

上海市把全市政府資源數據集中存儲和統一管理，並向社會公開，這種做法看似簡單實則復雜，需要莫大的智慧和足夠的勇氣，無疑是公共服務擁抱大數據時代的有益探索，其經驗可復制、可推廣。

當我們還在被雲計算弄得雲里霧里、想像物聯網的美好生活時，一個大規模生產、分享和利用大數據的時代已經降臨。正如哈佛大學社會學教授加里金所言：「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。」

大數據不僅是一種海量的數據狀態及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，一場由技術變革推動的社會變革，而這種社會變革又伴隨並呼喚著公共服務創新。大數據時代給公共服務提出了新挑戰，倒逼公共服務的理念和實踐創新。

公共服務部門要適應大數據時代，首先就得對大數據的認識、理解和應用要有一個正確的態度。公共服務部門每天都要處理大量數據，或許覺得枯燥無味，但這些數據對於公眾或公司而言卻是非常有價值的信息。像上海政府數據服務網公布的房地產開發企業信息就有助於公眾購房決策，醫院床位、候診人數等信息方便公眾就醫。比如，某導航公司將上海公開的2萬多條地理位置信息用於地圖編制與更新，在服務社會之時收獲了商業利益。

其次，要有「大數據思維」。「大數據思維」至少有「海量、開放、共享、實時」這么幾個重要特徵。這就要求公共服務部門改變傳統思維模式，激活那些束之高閣的沉睡數據，打破各個部門數據分割狀態，打造數據資源聚合平台，盡可能多、盡可能快地通過互聯網、手機APP等多種方式向公眾公開各類數據資源。

思想的「總閘門」一旦打開，行動的落腳點就得提升。公共服務部門應用「大數據」，說到底是為了方便決策、解決問題，進而更好地服務「大民生」。公共服務部門要善於運用大數據技術從大量個體的行動軌跡之中挖掘共性規律、實時發現問題。如美國西雅圖市運用大數據實時監控華盛頓、紐約、芝加哥等多個城市的停車位，有效緩解了上班高峰的停車難題。今年春運期間，網路研發的關於人口遷徙的大數據可視化應用受到廣泛關注。該應用為公共服務部門科學決策和合理調配資源提供了可靠依據，為利用大數據進行公共服務和社會管理找到了新的實踐方向。

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⑸ 大數據成為提升公共服務質量和效率的重要手段是從什麼視角看大數據的價值體現

大數據成為提升公共服務質量和效率的重要手段是從政府、民眾、企業視角看大數據的價值體現。

在各類公共服務之中，政府公共服務部門亟須搭建快速、精準、高效的數字化辦公流程和政務服務模式，為政府、民眾和企業提供快捷、精準、高效、方便的公共服務，實現政府從粗放式管理向精細化管理轉變、從單兵式管理向協作式管理轉變、從線下實體化管理向線上網路化管理轉變。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑹ 大數據的七大核心價值

移動互聯時代 大數據的應用價值

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悶告鬧，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、產品和螞罩服務上的創新力，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友梁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。

⑺ 大數據時代

預測——大數據的核心

量變導致質變

要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要精確

萬事萬物數據化、數據交叉復用的巨大價值

大數據變革公共衛生——它是建立在大數據的基礎上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力:以一種前所未有的方式，通過對海量信息進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場，組織結構，以及政府與公民關系的方法。

大數據價值鏈的3大構成:數據本身、技能、思維

大數據的精髓——分析信息時的三個轉變

1.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

2.研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

3.我們不再熱衷於尋找因果關系

小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息

大數據時代的思維變革

1.更多:不是隨機采樣而是全體數據

2.更雜:不是精確性，而是混雜性

3.更好:不是因果關系而是相關關系

大數據時代的商業變革

4:數據化:一切皆可「量化」

5."取之不盡，用之不竭"的數據創新

數據的再利用

重組數據

可擴展數據

數據的折舊值

數據廢氣

開放數據

6.數據、技術、思維的三足鼎立

大數據時代的管理變革

7.風險:讓數據主宰一切的隱憂

8.掌控:責任與自由並舉的信息管理

⑻ 大數據時代的挑戰、價值與應對策略

大數據時代的挑戰、價值與應對策略
隨著移動互聯網、物聯網、雲計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。在此背景下，電信運營商在其網路無休止擴容的同時，卻面臨「增量不增收」的困境；而一些採用「數據驅動型決策」模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1大數據時代的基本特徵
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵，稱為「四V」特徵：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（VelocityFast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2大數據時代面臨的挑戰
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道化壓力化解及「雲－管－端」的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的「四V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特徵及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3大數據帶來的價值
（1）利用大數據特徵，藉助雲計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚「雲－管－端」的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網路優化，掌控數據增值的「金鑰匙」。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，並應用於企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
（4）將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
（5）藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。