Ⅰ O2O時代下的大數據生意 顛覆了誰
O2O時代下的大數據生意：顛覆了誰？
近兩年，伴隨著移動互聯網興盛，幾乎所有互聯網人都意識到一個變革的時代即將來臨。人類在面對變革的來臨，既興奮又恐懼，這份恐懼源自其對未來的陌生，對自身控制力的懷疑。於是當下市場催生出了各種新概念來描繪未來場景。但浩子認為這些新概念大多也只是基於原有PC場景的總結升級，不具有顛覆性的意義。因為既然是變革，雖然未來如何不可預測，然其邏輯應該是重構和全新的。這些概念會是什麼浩子不知道，而如果說未來的概念預測有一個支點，那就是基於技術基礎的邏輯推理，原有的各種成型場景都應該被清零。
首先來談談基礎性的概念：O2O和大數據。O2O是將線上數據與線下行為打通實現交流的概念。大數據則是建立在大量互聯網基礎上的數據收集，挖掘，從而為各項決策，服務，功能提供支持。也就是在移動互聯時代，通過O2O這個手段實現真正的數據交互，從而形成以大數據為基礎的各項產品和服務。之所以是「大」數據，是因為不再用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法 ;數據類型將更多的以用戶為基礎形成的各項數據模塊。
正如KK所言(浩子不是KK的信徒，只是偶然瞄到他的一句話而已)，移動互聯時代將進入一個「數據生意」的時代。所有的互聯網盈利模式也都將圍繞著大數據展開，這將有別與PC時代的流量為核心。如果說安卓或微信是做生態層面的產品，那大數據就是這些生態里的基礎產品。猶如現實生態里的農作物，礦產。大數據礦藏不是通過幾千年的物理進化形成，而是通過對線下各種行為的數據化收集生成。而移動互聯時代更多創業者們要做的產品就是播種機、收割機、挖掘機、廚房，來料加工等等各產業鏈上的業務。
基於以上數據生意的基礎，我們來簡單談談幾個將會被顛覆的互聯網基礎概念。
平台：移動互聯時代將擺脫以引流為目的的平台概念，取而代之的是基於數據集成的平台，也就是以數據為核心形成的產業鏈模式。比如大慶發現了油田，在大慶周邊即會形成以石油為核心的產業平台。有石油機械產業，石油加工產業，還有以滿足石油工人生活的超市，餐廳。
產品的客戶體驗：O2O是進入移動互聯時代的必經之路，所以移動互聯時代的客戶體驗不僅僅是一個APP或公眾號的手機操作界面，流程等概念，線下操作是否友善，是否夠2(即與線上系統的對接)將成為客戶體驗的重點。
流量為王：這個在PC時代創造出來的核心概念將被完全顛覆，取而代之的將會是大數據。一個平台的數據收集能力，處理能力成為勝敗的關鍵。一個平台的數據將會具有磁場效應，數據越大其吸引力就越強。當然引流功能也將長期存在，只是其所處的核心地位將會被大數據取代。
估值：PC時代基於點擊率，流量的產品估值方式將會隨著流量的核心地位被顛覆而改變。產品的數據收集沉澱能力，數據挖掘能力會成為產品估值的主要依據。
盈利模式：大數據的交易形式將會趨於多樣化，不是簡單的出賣泄露隱私數據，而是基於平台的數據資源的各種應用挖掘開發。平台將各種類型數據進行分類管理，製作各種管道輸出介面，根據下游開發商需求給予各種類型介面。如果平台的數據資源是一個礦藏，就會有各種類型的挖掘機和加工企業為取得自己所需數據付費，而加工企業也會將其數據產品賣給要求更加精細的企業。從而形成龐大的產業鏈。基於以上設想，層級越高的企業所獲得的利潤也越高。
既然是顛覆，將會是系統性的，這里只是選用幾個比較基礎的概念進行闡述。當然以上理解只是浩子基於對現有技術及個人實踐，通過邏輯推理得出的預測設想，移動互聯技術日新月異，千變萬化，特別是線下人的接受改造程度存在太多變數，也可能以上闡述只是扯淡，僅供讀者參考。
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Ⅱ 大數據是如何顛覆傳統行業的
因為現在線上模式很火
Ⅲ 大數據顛覆傳統 變革商業模式
大數據顛覆傳統 變革商業模式_數據分析師考試
「大數據」是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革。對國家治理模式、企業決策和業務流程、個人生活方式都將產生巨大的影響。
大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，並將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。
在大數據時代，企業面臨文化、戰略、組織、流程、信息化、公共關系、人才培養方方面面的挑戰，同時也迎來重大的轉型機遇和飛躍契機。如果不能利用大數據更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平台級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉的。
雲計算的核心是業務模式，本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
企業內部的經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人交互信息、位置信息等等是大數據的三個主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求則大大超越現有的計算能力。如果計劃在大數據時代獲益，必將引發新一輪的信息化投資和建設熱潮。
目前，雲計算在國內方興未艾。在雲計算的三層架構(SaaS，PaaS，laaS)當中，PaaS是技術最復雜、最難實現的一層。企業自己搭建PaaS平台幾乎是不可能完成的任務。
採用PaaS的好處就是，用戶只需要關心應用和數據，其他的事情、組件全部由PaaS和IaaS進行自動化運維管理
全球有超過十億的智能手機用戶，90%用戶全天機不離身，各大企業都競相推出有吸引力的移動應用體驗，挖掘移動設備上的海量數據帶來的商機。
大數據和雲計算的技術幾乎密不可分，無論是雲計算、大數據都是構建在這些基礎平台之上的。對於傳統行業/企業而言，雲計算、大數據的應用剛剛開始，但對互聯網企業而言，雲計算、大數據已經是商業服務有機組成部分，因此，互聯網在雲計算、大數據方面保持領先。
傳統行業/企業缺乏互聯網企業的基因，其很多業務多採用外包方式，軟體開發人員規模有限，更難得心應手地駕馭各種開源技術。此外，傳統行業/企業有很多歷史的包袱，煙筒式的應用系統林立，數據之間缺乏共享，信息應用水平受到很多限制。如何才能夠讓傳統行業/企業像互聯網企業一樣輕松駕馭信息化系統，顯然傳統行業/企業需要一個高度自動化的基礎平台。
目前，中國不僅是一個真正意義上的大數據國家，而且在大數據實踐這個新的歷史關頭，並沒有落後於美國。除了龐大的人口總數之外，中國還擁有很多與眾不同的消費模式，除去傳統的電信金融互聯網之外，沒有哪個國家擁有中國這樣火爆的電商、發達的物流，還有向互聯網時代轉型的製造業、教育、醫療，科研，零售，交通，這些行業中孕育著大數據基礎和今天我們還無法完整預測的發展前景。
在美國，無論企業還是其他機構，對於大數據的認識和應用都比較成熟，也願意嘗試不同的新產品。而在中國內地、中國香港、中國台灣、日本和韓國，李凱翔說，我看到的現象是，要麼(企業)非常保守，只要有資料庫就可以了；要麼就是非常領先，已經在嘗試開始下載諸如開源這樣的軟體嘗試了。
隨著大數據時代的深入發展，大數據帶來的改變是全方面的，尤其是在商業領域，大數據蘊含巨大商業截止，從目前來看，大數據正改變傳統商業模式，在這個過程中，中國的市場潛力是巨大的。
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Ⅳ 大數據的顛覆性 已滲入邊緣行業
大數據的顛覆性 已滲入邊緣行業
在銀河帝國系列科幻小說中，數學家哈里·謝頓開創了「心理史學」，他能夠運用數學公式准確預測人類的未來，作者艾薩克·阿西莫夫憑借其豐富的想像力被全球讀者譽為「神一樣的人」。如今，小說里預知未來的橋段在某種程度上已經實現，不過不是憑借「心理史學」，而是歸功於「大數據」。
大數據是近幾年的熱詞，但從根源上講其方法論不過是傳統的統計學。只是 在銀河帝國系列科幻小說中，數學家哈里·謝頓開創了「心理史學」，他能夠運用數學公式准確預測人類的未來，作者艾薩克·阿西莫夫憑借其豐富的想像力被全球讀者譽為「神一樣的人」。如今，小說里預知未來的橋段在某種程度上已經實現，不過不是憑借「心理史學」，而是歸功於「大數據」。
大數據是近幾年的熱詞，但從根源上講其方法論不過是傳統的統計學。只是隨著人類的信息被數字化，數據越來越多，再加上存儲與計算能力逐步提高，此時把統計學和龐大的數據融合在一起便對很多產業產生了顛覆效果。
中國社科院經濟與政治研究所副所長何帆就是個大數據的推崇者，他相信大數據可以實現很多聞所未聞的事情。比如，社科院可以通過一個人的信用卡消費記錄預測這個人在5年內的離婚概率。
不過，何帆並不認同阿西莫夫的觀點，他認為未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。「計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。」
如今，大數據已經被應用在金融、科技和零售等熱門領域，但據何帆介紹，其實很多看似被大數據邊緣化的傳統行業更早接受了大數據的挑戰與變革。
品酒界：預測世紀最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大數據影響的行業之一。
傳統的品酒是由專業的品酒大師完成，這些人通常天賦異稟，嗅覺與味覺超常，而且後天訓練有素。但這一壟斷局面後來被普林斯頓大學的一位英語學教授打破了。這位教授嘗試用統計分析的方法替代傳統的物理品酒法，他收集了降雨量、平均氣溫、土壤成分等影響葡萄酒品質的各類數據，並根據歷年葡萄酒的品質挖掘其中的聯系。憑此方法，他成功預測了世紀最佳葡萄酒。
「這就是大數據思維，現在傳統的品酒師不敢輕易對葡萄酒的品質做判斷了，都要先查看大數據的預測再下結論。」何帆說。
體育界：挑選潛在運動之星
不僅是選酒，選人的決策同樣受到大數據的影響。
電影《點球成金》真實反映了大數據對固有的運動員挑選規則的挑戰。在電影中，比利·比恩研究出一套「棒球統計學」，對球員的防禦率、勝投數、打擊率、長打率、全壘打數、打點數等幾十類數據進行統計與分析，藉此預測球員的潛能。與固有的根據經驗對球員進行主觀判斷相比，數據統計的方式更加精確與可靠，從而打破常規發現了潛在棒球之星。
在現實的體育界，大數據已經應用在各項運動中。2013年年末，美國NBA開始在所有球場中安裝體感追蹤技術，記錄並追蹤籃球和球員的運動。這一系統將提供持續的數據流和全面的統計數據，包括速度、距離、球員之間間隔以及控球情況等，以實現目標性更強的分析。
在大數據面前，幾乎每一個球員都面臨優勢與局限被暴露無遺的狀況。比如，通過統計姚明在籃下接球、運球失誤的次數比得知，姚明右手接球時通常能運球三次，左手接球則只能運球兩次。這樣的規律就告訴防守人，要想解除姚明對籃下的威脅，就要把他限制在遠離籃筐的區域，讓他必須運球三次以上才來到籃下，這樣往往就會失誤。
博彩業：遠離顧客忍無可忍的輸錢底線
在很多高級賭場，顧客進門時需要辦理一張電子磁卡，在登記性別、年齡、民族、職業等基本信息時，他們便開始置於大數據的監測之下。根據顧客的數據信息，系統會立刻將其與資料庫中的樣本進行匹配，推斷出顧客的最大消費能力、消費時間極限等行為特點。
「每個人無論多有錢，都有一個痛苦點，當輸的錢超過一定數目，很可能再也不踏進這個賭場一步。而大數據帶給傳統賭場的是一個最好的選擇——通過預測顧客的痛苦點，在那之前讓他們住手。」
何帆舉例說，如果一個35歲的中國男性土豪走進了賭場，大數據會預測到這個人的痛苦點大概是1萬美金，通過CCTV和各桌的監控，當他輸到9800美元的時候，便會有年輕貌美的公關經理主動上前攀談，緩和他的情緒，引導其到餐飲、休閑等其他區域消費。而保留顧客的最後一點耐心和希望，也會促成他們的再次消費。
在何帆看來，消費者在享受精準服務時，自己已經在大數據的監控下了，大數據不僅可以幫助商家榨乾消費者當下可以消費的最後一分錢，還能保留再次壓榨他們的可能。
醫學界：預防在疾病發生之前
醫學領域很早就應用了大數據思維。在細菌被發現之前，一位醫生意識到如果從停屍房回來後做接生手術，死亡率就會很高。他認定這之間存在某種聯系，於是建議大家用肥皂洗手後再手術。盡管當時並沒有人理解洗手與死亡率下降相關的原因，但人們還是通過信息發現了其中的聯系。
「知其然，不知其所以然，這正是大數據的規律，」何帆說，「美劇《豪斯醫生》的醫學顧問就是一名行政醫學的代表人物，相比於傳統的病理學問診方法，行政醫學強調的是病症，而不是病因，這就是用大數據說話。」
在歐美醫學界，大數據的思維被很好地延續了下來。創立於1863年的美國梅奧醫院（Mayo Clinic）在為患者診病時，除了憑借醫生的技術和經驗，還要依靠醫院150年積累的臨床統計與實踐經驗的大數據。
據介紹，如果把梅奧資料庫中頭疼這一單獨症狀可能引發的疾病以5號字列印出來，能鋪滿一個400多平米的房間，基本不會遺漏任何一種可能的疾病。這不僅可以幫助醫生判斷病人當下的健康狀況，還可以預測潛在病痛的發生趨勢，從而提出有針對性的保健方案。
影視圈：內容由觀眾決定
從導演想拍什麼到觀眾想看什麼，影視界在不斷抬高觀眾的地位，以此獲得較高的市場回報，而此時大數據成了判斷觀眾興趣的絕佳途徑。以喜好最難琢磨的幼童觀眾為例，傳統的溝通方式完全無法進行，製作方只能憑借經驗與推測進行創作，但大數據的出現讓幼童心理活動的獲知成為可能。
「美國最早採用大數據製作的兒童節目是《芝麻街》，製作方每製作一個新的動畫片段都會讓大量的小朋友試看，同時在屏幕旁隨機出現一些卡通圖案。雖然無法與幼童溝通，但當小孩總是分神去看屏幕旁的卡通圖案時，製作方就認為這段卡通式孩子沒有看懂、或不吸引人的。製作方於是將這些數據統計起來，分析對比後對影片加以修改。」何帆表示，這就是最基本的大數據對影視製作的影響。
此外，這幾年流行的《天線寶寶》也得益於大數據的應用。盡管在成人眼中，每句話、每個動作重復3遍是近乎弱智的表現形式，但就是這個卡通片讓全世界的小孩子看得目不轉睛。通過大數據的研究發現，在兒童的心理世界，重復是學習和娛樂的主要認知規律，而三遍恰到好處，《天線寶寶》正是大膽使用了這一結論，從而成功打造出一部打破常規的兒童卡通片。
還有更多的傳統行業正在無形間被大數據顛覆，對於這些大數據應用的非主流領域，其帶來的沖擊或許更強烈，逼迫從業者進行產業變革與創新。當然，這也致使某些難以接受統計邏輯與思維的從業者面臨失業的風險。
另一方面，何帆認為，行業在享受大數據變革的同時，消費者的隱私正變得無處可藏。大數據的源頭正是普通的消費者，購物記錄、乘車記錄、投資記錄、甚至是生理記錄，每個人的生活都在被數據化，都在某些人的監測之中。
「被大數據改變的行業越多，人們要讓渡的隱私越多，這正是大數據在未來要面對的其中一個危機。」何帆說。
中國社科院經濟與政治研究所副所長何帆就是個大數據的推崇者，他相信大數據可以實現很多聞所未聞的事情。比如，社科院可以通過一個人的信用卡消費記錄預測這個人在5年內的離婚概率。
不過，何帆並不認同阿西莫夫的觀點，他認為未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。「計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。」
如今，大數據已經被應用在金融、科技和零售等熱門領域，但據何帆介紹，其實很多看似被大數據邊緣化的傳統行業更早接受了大數據的挑戰與變革。
品酒界：預測世紀最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大數據影響的行業之一。
傳統的品酒是由專業的品酒大師完成，這些人通常天賦異稟，嗅覺與味覺超常，而且後天訓練有素。但這一壟斷局面後來被普林斯頓大學的一位英語學教授打破了。這位教授嘗試用統計分析的方法替代傳統的物理品酒法，他收集了降雨量、平均氣溫、土壤成分等影響葡萄酒品質的各類數據，並根據歷年葡萄酒的品質挖掘其中的聯系。憑此方法，他成功預測了世紀最佳葡萄酒。
「這就是大數據思維，現在傳統的品酒師不敢輕易對葡萄酒的品質做判斷了，都要先查看大數據的預測再下結論。」何帆說。
體育界：挑選潛在運動之星
不僅是選酒，選人的決策同樣受到大數據的影響。
電影《點球成金》真實反映了大數據對固有的運動員挑選規則的挑戰。在電影中，比利·比恩研究出一套「棒球統計學」，對球員的防禦率、勝投數、打擊率、長打率、全壘打數、打點數等幾十類數據進行統計與分析，藉此預測球員的潛能。與固有的根據經驗對球員進行主觀判斷相比，數據統計的方式更加精確與可靠，從而打破常規發現了潛在棒球之星。
在現實的體育界，大數據已經應用在各項運動中。2013年年末，美國NBA開始在所有球場中安裝體感追蹤技術，記錄並追蹤籃球和球員的運動。這一系統將提供持續的數據流和全面的統計數據，包括速度、距離、球員之間間隔以及控球情況等，以實現目標性更強的分析。
在大數據面前，幾乎每一個球員都面臨優勢與局限被暴露無遺的狀況。比如，通過統計姚明在籃下接球、運球失誤的次數比得知，姚明右手接球時通常能運球三次，左手接球則只能運球兩次。這樣的規律就告訴防守人，要想解除姚明對籃下的威脅，就要把他限制在遠離籃筐的區域，讓他必須運球三次以上才來到籃下，這樣往往就會失誤。
博彩業：遠離顧客忍無可忍的輸錢底線
在很多高級賭場，顧客進門時需要辦理一張電子磁卡，在登記性別、年齡、民族、職業等基本信息時，他們便開始置於大數據的監測之下。根據顧客的數據信息，系統會立刻將其與資料庫中的樣本進行匹配，推斷出顧客的最大消費能力、消費時間極限等行為特點。
「每個人無論多有錢，都有一個痛苦點，當輸的錢超過一定數目，很可能再也不踏進這個賭場一步。而大數據帶給傳統賭場的是一個最好的選擇——通過預測顧客的痛苦點，在那之前讓他們住手。」
何帆舉例說，如果一個35歲的中國男性土豪走進了賭場，大數據會預測到這個人的痛苦點大概是1萬美金，通過CCTV和各桌的監控，當他輸到9800美元的時候，便會有年輕貌美的公關經理主動上前攀談，緩和他的情緒，引導其到餐飲、休閑等其他區域消費。而保留顧客的最後一點耐心和希望，也會促成他們的再次消費。
在何帆看來，消費者在享受精準服務時，自己已經在大數據的監控下了，大數據不僅可以幫助商家榨乾消費者當下可以消費的最後一分錢，還能保留再次壓榨他們的可能。
醫學界：預防在疾病發生之前
醫學領域很早就應用了大數據思維。在細菌被發現之前，一位醫生意識到如果從停屍房回來後做接生手術，死亡率就會很高。他認定這之間存在某種聯系，於是建議大家用肥皂洗手後再手術。盡管當時並沒有人理解洗手與死亡率下降相關的原因，但人們還是通過信息發現了其中的聯系。
「知其然，不知其所以然，這正是大數據的規律，」何帆說，「美劇《豪斯醫生》的醫學顧問就是一名行政醫學的代表人物，相比於傳統的病理學問診方法，行政醫學強調的是病症，而不是病因，這就是用大數據說話。」
在歐美醫學界，大數據的思維被很好地延續了下來。創立於1863年的美國梅奧醫院（Mayo Clinic）在為患者診病時，除了憑借醫生的技術和經驗，還要依靠醫院150年積累的臨床統計與實踐經驗的大數據。
據介紹，如果把梅奧資料庫中頭疼這一單獨症狀可能引發的疾病以5號字列印出來，能鋪滿一個400多平米的房間，基本不會遺漏任何一種可能的疾病。這不僅可以幫助醫生判斷病人當下的健康狀況，還可以預測潛在病痛的發生趨勢，從而提出有針對性的保健方案。
影視圈：內容由觀眾決定
從導演想拍什麼到觀眾想看什麼，影視界在不斷抬高觀眾的地位，以此獲得較高的市場回報，而此時大數據成了判斷觀眾興趣的絕佳途徑。以喜好最難琢磨的幼童觀眾為例，傳統的溝通方式完全無法進行，製作方只能憑借經驗與推測進行創作，但大數據的出現讓幼童心理活動的獲知成為可能。
「美國最早採用大數據製作的兒童節目是《芝麻街》，製作方每製作一個新的動畫片段都會讓大量的小朋友試看，同時在屏幕旁隨機出現一些卡通圖案。雖然無法與幼童溝通，但當小孩總是分神去看屏幕旁的卡通圖案時，製作方就認為這段卡通式孩子沒有看懂、或不吸引人的。製作方於是將這些數據統計起來，分析對比後對影片加以修改。」何帆表示，這就是最基本的大數據對影視製作的影響。
此外，這幾年流行的《天線寶寶》也得益於大數據的應用。盡管在成人眼中，每句話、每個動作重復3遍是近乎弱智的表現形式，但就是這個卡通片讓全世界的小孩子看得目不轉睛。通過大數據的研究發現，在兒童的心理世界，重復是學習和娛樂的主要認知規律，而三遍恰到好處，《天線寶寶》正是大膽使用了這一結論，從而成功打造出一部打破常規的兒童卡通片。
還有更多的傳統行業正在無形間被大數據顛覆，對於這些大數據應用的非主流領域，其帶來的沖擊或許更強烈，逼迫從業者進行產業變革與創新。當然，這也致使某些難以接受統計邏輯與思維的從業者面臨失業的風險。
另一方面，何帆認為，行業在享受大數據變革的同時，消費者的隱私正變得無處可藏。大數據的源頭正是普通的消費者，購物記錄、乘車記錄、投資記錄、甚至是生理記錄，每個人的生活都在被數據化，都在某些人的監測之中。
「被大數據改變的行業越多，人們要讓渡的隱私越多，這正是大數據在未來要面對的其中一個危機。」何帆說。
Ⅳ 大數據顛覆你的家庭教育常識
1.大數據在中小學教育怎樣應用
當然可以。
現在世界各國普遍實行的教育是依據常識和教育經驗來進行決策，基於證據的教學（evidence-based teaching）正是未來教育的理想形態。
題主的想法是極好的，通過往期成績和考試的表現對學生的學習情況進行預測自然是可行的。只是通過標准化的測試（統一布置的作業或考試）來檢驗學生對課程的理解程度，這樣得到的反饋其實是非常單一且狹隘。
所以，盡管考試成績很重要，但是在大數據層面來講，我們需要更多維度的數據結合在一起進行分析才能得到更具體更准確的結果。如果單有學生的成績變化，能生成的只會有一份作為教師工作業績考核的報表，而並不能產生題主希望得到的教學質量的提升。
像現在各種在線課堂發展迅速，這讓學生在教學中產生的細小反饋也能及時被收集。家校溝通的渠道增多，學生在家中的表現，系統也能通過家長來了解。將多類別的數據納入分析的范疇，並通過大數據手段分析這些數據，我們能重塑學生的整個學習過程，除了結果，我們還能得到精確到每個學生的學習細節和狀態。這可以說是非常便利了。
2.什麼是大數據,大數據為人類的生活帶來怎樣的便利與機遇
無人駕駛的汽車，提供符合學生個性化的教學輔導材料，計算機來編輯新聞……日前，在北京召開的「首屆大數據時代創新與媒介變革研討會」上，專家們提出，大數據將給我們生活帶來顛覆性的影響。
從「無人駕駛」到「移動辦公」 近日，一輛自動駕駛汽車剛剛完成橫跨美國之旅。這輛藍色的汽車從舊金山出發，花了9天時間，途經15個州，駛過3400英里，最終順利抵達紐約。
一路上，99%的駕駛都是由汽車自己完成，只有在城區道路上，才有人工干預。保時捷汽車控股集團大眾品牌總經理張久鵬對此並不感到驚訝。
他在大數據時代研討會上透露，保時捷在去年就成功實現了長距離的無人駕駛。現在汽車里裝載了電腦、各種通訊設備，與聯通合作，從「無人駕駛」到試驗「移動辦公」。
「未來辦公不再局限於一地，而是移動一族了。」張久鵬說，從家出發到公司可能會堵車1小時或更久，很多司機因此非常煩躁。
現在可設置預期目的地，然後讓車無人駕駛。車裡面放置各種可折疊的辦公用品，人們就能在車里完成視頻會議、文件審閱和會簽等在辦公室里做的事。
張久鵬表示，除「無人駕駛」和「移動辦公」外，大數據還給汽車用戶帶來了其他便利。如給汽車做保養維修，需要把車開到4S店或維修場所，現在該方式已發生了質的改變。
人們可在家裡通過手機APP或電話，找人上門來給車做保養；還可通過APP，查看愛車行駛軌跡，包括駕駛員的相貌特徵、車內使用環境以及汽車行駛過程中的耗時、油耗、功率、行駛時間、里程等相關數據。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？從用戶數據匹配到精準營銷 「大數據正在成為未來媒體的最核心、最有價值的內容本身，它能幫助用戶實現私人定製。」
北京郵電大學教授王立新說，通過IT技術進步，使供需雙方信息實現成本接近於零的精準智能化匹配，從而把人類帶入「自經濟」時代。王立新舉例說，「一台冰箱生產成本約1200元人民幣，最後利潤僅38元。
如果用大數據賺錢，我的口號是『冰箱不要錢白送』。然後在冰箱里加兩個功能。
一是增加信息掃描系統，二是把路由器裝在冰箱里，將所有消費數據都發送到企業雲資料庫里。」消費者買東西不用去商場，直接給企業打電話，有人給消費者送貨上門，而且其商品價錢會更便宜。
關於冰箱里食品的保質期，還能提供免費預報。「比如你在這里開會，手機響了，信息提示『主人，別講了，我是你家冰箱里第四號酸奶，再過兩小時你不喝掉就過保質期了。
』」王立新說，通過採集到的大數據，家裡買了什麼食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然後可根據這個需求來通知飲料、乳品等生產企業，並通過協商來降低從這些企業進貨的價格。「這樣的話，假設一個家庭一個月放在冰箱里的食品等花費兩千元，通過大數據只賺其10%就是200元，6個月就可收回冰箱的製造成本。
你想賺賣冰箱的38元純利潤，還是在未來十年賺到一到兩萬元的純利潤呢？關鍵就是採集數據、精準匹配、拼公司、平台化反向收費，永遠代表用戶的利益，讓他們免費！」王立新說。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？個性化教學、「機器人新聞」等 中文在線副總經理李林認為，大數據有利於個性化的教學支持。
「通過數據分析、積累、挖掘，有利於教學和學習個性化、精準化。另外，可根據學生學習過程中出現的問題，隨時診斷反饋，給學生提供符合其個性的教學輔導材料。」
中國青年政治學院新聞傳播學院執行院長羅自文提出了「機器人新聞」，即隨著大數據的普及，新聞產業已變成由機器來完成大部分工作，機器甚至可擔任編輯工作。「數據新聞和傳統新聞生產方式不一樣。
傳統新聞生產通過記者、編輯進行報道整合。而現在我們很多新聞線索的獲取、數據的挖掘、整合都是由計算機來做。
有的計算機里有記者寫好的模板，只要放進相應關鍵字詞，就能產生不同的新聞。」 大數據還可幫助預測電影票房，以此為據來挑選劇本、演員等。
清華大學媒介調查實驗室研究員李兆鵬說，「去年年終我們成立了一個新媒體事業部，主要針對即將上映或正在上映電影進行票房預測，幫助片方進行電影口碑和觀眾心理的細分。我們通過搜集數據進行分析對比，對電影製片方、發行方提供數據支持。」
小馬奔騰董事、君舍文化總裁鍾麗芳說，以前選一個電影題材的方式「特別簡單粗暴」，就是導演、製片公司老闆喜歡什麼就拍什麼。現在隨著大數據時代的到來，更多是根據受眾的偏好和需求，再結合創作者擅長，找出一平衡點來選出題材。
「以前在組合影視作品時，包括創意團隊、演員，是憑經驗來判斷選擇，所有影視公司搶的都是幾個一線大腕。但真正搶到的不一定是市場效果最好的，只有對觀眾偏好更清楚才行。
通過大數據分析，我們現在演員搭配會比以前更科學。」 這是一篇關於大數據帶來便利的文章，樓主需要了解大數據相關信息可以去數據圈論壇。
3.基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼
因此，行業中的玩家們誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，誰就將掌握市場和競爭的主動權。讓我們先來看看基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼。
社會生活會發生變化和轉型 IT產業不像石油等產業能給人類社會帶來新的增值產品。相似地，大數據的智能分析也不會直接帶來全新的具體產品。
這是由於信息要被使用以後，才能真正產生社會價值，所以大數據分析作為信息技術，是中間產業。 人類社會生活的根本是衣食住行，技術最終還是要服務於這些傳統需求的，只是形式不同而已。
新技術有的時候會改變傳統產業的服務模式，就如互聯網廣告之於傳統傳媒廣告，當互聯網服務興起時，廣告逐步從傳統行業變成了新的互聯網廣告行業，並由此造就了幾乎99%的互聯網玩家。 新技術有時候也會改變服務的效率和效果，例如微博現在多被用來作為監督的工具。
對比傳統媒體，這種服務模式改變了信息傳播的效率和信息受眾的范圍，而且由於媒體的集中控制力較弱，這個看似弱點的特性反而變成了當前社會環境下的優勢。 回歸到基於大數據的智能分析，其本質是數字化社會的服務效率和效果問題，其實現的重要前提是數字化。
隨著信息技術的發展，人們衣食住行的服務系統會紛紛數字化，包括零售、物流、 *** 部門、餐飲系統等等，虛擬世界和物理世界擬合在一起，虛擬世界承載了大量的服務交付過程，人不再需要到現場就可以享受服務。而這個大的產業背景一旦形成，效率和效果問題會變成整個產業服務的最關鍵競爭力。
換句話說，服務最後的成本競爭就是在單位成本下誰的效率最高和效果最好，誰就會成為王者。特別是在物理時空的約束日益減弱的情況下，產業鏈中的每個玩家都可能面臨全球性的競爭。
而在更廣泛的競爭環境下，大數據會改變企業的運作模式，增強企業的適應力、判斷力和效率。因此，大數據的大價值更多的是體現在促進產業變化和轉型上，而非創造新產品。
有望解決人工智慧的難題 熱炒大數據並不是純粹跟風，其重點是要解決人工智慧的擴展性和成長問題。傳統人工智慧走過了漫漫幾十年路程，近三十年的變化尤其緩慢。
這是因為雖然對任何給定的確定問題和場景，傳統人工智慧都可以解決，但尷尬的是，人們不可能預先窮舉出所有例子和參數，因此人工智慧已有的模型和演算法很難跨系統復制。 眾多學者、產業精英賦予了基於大數據的智能分析以美好的願景，即數字化社會一旦形成，生活中的一切都可以基於數據來描述。
這些描述出來的信息將成為智慧成長和決策判斷的依據。如果計算機能夠找出其背後的學習規律和方法，人類智慧的跨領域擴展性就能在計算機的虛擬世界中得到體現，並能做出模糊判斷。
更重要的是，這樣的分析系統將具備人工智慧前所未有的基礎能力——學習能力，還可以根據環境（數據）變化而不斷地增長其智能性，甚至具備推而廣之的擴展性。 從理論上說，一旦機器具有學習能力，計算機系統就將具備人的典型特質——創造力。
如果沿著這個思路擴展，基於大數據的智能分析，將進一步替代傳統服務體系中必須由人來完成的工作，特別是最高成本的部分。例如有一個西班牙語學習軟體「domingo」，可以針對學員的情況和能力，因材施教。
而在過去，這通常必須由人腦才能實現。 不過，大數據的智能分析是否真的能夠達到夢想的高度，還存在很大的不確定性，而且全數字化社會的形成也還需要時間。
用戶刻畫能力塑造競爭優勢 在我們身處的IT產業中，隨著時間的推移，技術會趨同、產品形態會趨同、基礎的服務方式也會趨同，因此成本也必然隨之趨同。如此一來，行業玩家們的價格戰是很難長期維系的，必然會逼著產業鏈頂端的服務商將差異化主要體現在「服務」上。
服務的本質是「能否真正及時、准確地判斷用戶的需求」，這個判斷的依據就是「用戶刻畫能力」。當IT後台系統可以准確地判斷出何時、何地、何人、在做什麼、會做什麼的時候，所有的服務將有的放矢，不僅僅實現成本最低，而且能實現效果最佳。
對此，大數據的智能分析最有可能顛覆的是面向用戶的產品和服務市場，無論服務的是衣食住行的哪個方面，無論是賣東西還是做廣告，只要服務的對象是「人」，大數據的智能分析就能提供最佳的推薦，從而提升服務的品質。 然而從目前的研究來看，產品和服務的技術競爭卻回到了原點，數據本身變成了競爭力的本源。
這個狀況終將發生改變。實際上，分析、建模和交互密不可分，只有帶反饋並能不斷學習的系統才有可能實現對用戶的刻畫。
如果我們將產品或服務比喻成一輛車，大數據分析可以看成是發動機，而數據就像發動機引擎中必不可少的汽油。因此，對數據的掌控和對用戶的刻畫，將必然成為產業鏈中為最終用戶提供服務的玩家的必然戰略和技術布局策略，數據資產的運營也可能成為新的潮流和趨勢。
機器替代人力密集型服務 由於經濟條件的約束，人力成本在各個區域、各個行業中相差很大，這也直接導致了各個地區服務的差異性。但從長期來看，能夠被機器完。
4.十條帶有數據的科普知識
1、人耳有10萬個聽覺神經細胞
2、人鼻里約有1000萬個嗅覺細胞
3、人腦有10000000000個神經細胞
4、人體每日產生1000000000新的紅血球
5、每隻眼睛約含1.2億個視桿細胞
6、金熔點較高，達1063度
7、每300噸地殼的石頭里平均才有1克金
8、我國土地面積達9600000平方千米.
9、月亮與地球之間的平均距離是384400千米
10、月核的溫度約為1000度
11、月球直徑約3476公里
5.大數據對未來教育的影響包括哪些
作為社會子系統重要的組成部分，教育也深受大數據來臨的深刻影響。
國外高校教學管理中，教育數據的挖掘也成為提高教學管理水平和教學質量的重要方式。美國的學校能夠通過對學生數據的分析，以85%的精確度預測學生的升學率。
[4]中國教育在當前社會轉型影響下存在不少問題，通過正在形成的大數據技術，教育政策的制定、學習方案與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。 1.滲透到教育的核心環節 教育和社會之間是哲學上的辯證關系，一方面，通過教育培養出能改變世界、創造世界的人才；另一方面，教育又深受當前社會氛圍、國家體制、經濟狀況、文化傳統等的影響。
從當前來看，教育深受工業社會的影響。從18世紀中葉開始，整個世界開始受到工業革命的影響，市場的擴大和勞動時經驗與技術的要求，對勞動力的素質提出了新的要求，實際的動手能力代替了過去注重個體層面的文化修養學習，能不能解決問題，成為衡量人才的標志。
這種人才觀對教育的影響是巨大的，這從美國實用主義哲學家杜威教育思想的流行可見一斑。 大數據時代的來臨將會革新這種延續了近三個世紀的教育理念。
美國著名的未來學家，當今最具影響力的社會思想家之一的阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未來的沖擊》中提出逗未來的教育地，他預測未來的教育要面對服務、面對創新，因此在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失將成為趨勢。[5]解決實際問題的能力作為大數據時代人才的能力之一，將漸漸淡出教育的邏輯起點位置，發掘知識、尋找聯系、總結規律將成為大數據時代人才的重要要求。
大數據時代教師將集中在挖掘學生與學習有關的表現，最適宜學生學習的方法，而不是依賴於定期的能力測試。教師分析學生知道什麼，什麼是最有效的學習路徑。
通過對在線學習工具等的分析，可以評估學生在線學習行為的長度，以及學生們如何獲得電子資源，如何迅速地掌握概念。[6] 從我國實際情況來看，教育政策的制定與執行都是自上而下的，這種情況有利於政策的權威性與執行的效率，但是忽視教學與學生實際的弊端也客觀存在。
大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，從而為學生制定出更符合實際的教育策略。 2.重新構建教學評價方式 長期以來，教學評價活動主要是學校以及上級主管部門在聽課和學生考試成績的基礎上對任課教師進行評價，或者教師根據學生考試成績和作業成績以及課堂表現等對學生進行評價。
[7]教學評價活動促進了教師的教學和學生的學習，但是在細節方面還有待提高，比如教師在教學活動中，哪些教學方式是最為擅長也最容易為學生接受看學生在學習過程中，個體的學習習慣是什麼，什麼樣的學習方式最容易掌握知識看這些細節可能需要大量的實踐經驗總結出來，短期的教學評價是難以實現的。 大數據技術通過對教師與學生長期行為進行分析，得出具有個性化的教學行為、習慣、方式。
逗不得不承認，對於學生，我們知道的太少地。同樣，我們也可能對教師知道的太少。
大數據的到來，可以通過技術層面來評價、分析並進而提升教學活動。首先，教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的逗歸納地，找出教學活動的規律。
比如新一代的在線學習平台，就多出了行為和學習誘導的部分。通過記錄學習者滑鼠的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。
[8]對於學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。其次，可以對學生進行多元評價，而不僅僅是知識掌握的單一維度。
對學生的評價應該是多元的，特別是通過數據分析，可以發現學生思想、心態與行為的變化情況。比如，同一寢室，互相刪除了聯系方式，或者兩者之間沒有任何數據產生，同學之間的關系肯定出現了問題，通過數據分析，就應在學生心理與行為方面進行關照。
如果通過文本分析、信息抓取分析出學生的近期情緒狀態，很多悲劇可能就能避免。即使是掌握知識的單一維度，其因素也是多方面的，有的是記憶好，有的則是邏輯思維能力強，通過大數據技術，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。
第三，教學評價跳出了結果評價的圈子，實現過程性評價。傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果。
而大數據時代可以通過技術手段，記錄教育的過程。現在一些學校實行了電子課本，如果能記錄下作業情況，課堂言行，師生互動，同學交往，並將這些數據匯集起來，不僅可以發現學生的特點，更不用為如何寫期末評價費力了。
3.革新教育者教學思維 傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習與自己的總結，認為某些因素對教學活動很重要，從而一而再、再而三地強調。但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。
比如蘋果公司就發現，筆記本電腦銷售額的提升，常識認為的。
6.大數據在教育行業是如何運用的
1、重心變化
在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。
2、精準滿足需求
這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。
3、精準進行廣告投放
在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。
除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。
大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。
可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。
Ⅵ 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域
如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。
對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。
顛覆醫療保健領域的大數據
在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。
HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。
報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。
這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。
Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。
大數據和人工智慧如何協作以改進決策
在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。
將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。
1.刪除數據收集中的偏差
HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」
2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突
必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。
人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。
3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響
在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？
數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。
4.理解潛在的因果關系
在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。
這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。
Ⅶ 大數據時代,人類生活面臨顛覆
大數據時代,人類生活面臨顛覆
對於IT領域來說，最近有很多非常新的概念，比如雲計算、物聯網，當大家剛剛對這些概念開始有清晰的認知時，又一個全新概念出現了——大數據。什麼是大數據？大數據概念究竟指向何方，大數據背後能怎樣改變我們生活？會不會給我們的生活和工作帶來困擾？
本報與第一財經頭腦風暴節目合作探討大數據時代下的問題。參與這次討論的嘉賓有大數據概念的提出者、牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格，微軟亞太研發集團、雲計算操作系統首席架構師徐明強，上海市信息化專家、專業委員會專家、復旦大學計算機學院院長王曉陽，科爾尼管理咨詢全球合夥人孫健，復旦大學現代哲學研究所所長俞吾金，啟明創投合夥人童士豪，著名財經評論員石述思。
1 到底什麼是大數據？
維克托：我認為它就是新黃金，我覺得是21世紀最主要的資源，這種資源對社會、企業、個人是否能成功，還是會受苦受難有著很重要的作用。解釋一下，雖然此前我們都有數據，可把它們整理在一起然後分析是非常昂貴的，因此我們更多的注意力都放在了實體資源上，就是真正的黃金、金塊，像勞動力這種資源。但只有最近我們才靠人的知識、創新來創造財富，更靠前一步，我們可以根據數據來進行，因為數據收集以及分析，成本上升的程度都已經改變了，然後我們的數據就可以達到一定規模。最後，大家所尋求的不管你是一個人、一個公司、一個組織，還是這個社會，無外乎就是這種所謂的新黃金。
為什麼最近黃金的價值會跌得很厲害？因為老黃金不值錢了，沒有新黃金有價值。
童士豪：我的觀點有點類似，第一個是雲，第二個是關系，第三個是未來。像剛才維克托先生提到的，因為雲時代到了，儲存的大量數據的成本非常低，所以能讓大家去利用大數據做工作分析，最近由於很多事情的關系，有更多的關系被理解，所以能去預測未來狀況。用自己的話說，就是在聆聽上花很多時間，看了很多朋友，大家尋找工作機會也好或者是認識對工作有幫助的合作夥伴也好，在這么大的信息里，這么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40歲想當創意公司的CEO，你現在20歲，未來20年該怎麼規劃？這就是非常有意思的一件事。
最後可能有不同的可能性，最後會不會給你找到一個最好的方法，那是自己決定的。可能性放在面前，是機會率最高的，怎麼選還是個人決定，所以大數據並沒有抹殺個人的意識。
石述思：大數據首先改變的是我們看待世界的方法，它會對這個時代的很多的價值觀產生劇烈沖擊。舉例來說，因為過去我們東方人特別喜歡一個詞叫因果，我們認為善有善報、惡有惡報，其實根據交管部門調查的數據，在街頭遭遇橫禍的人其實跟道德無關，秦檜的壽命是岳飛的兩倍半，很多貪官在發現之前，那過的確實是令人無限羨慕的生活。因此，通過大數據我們能用一種全新的觀念來看待這個世界，這個世界是有關聯來建構的一個新型的關系，只有科技發展到一定水平，才能達到這樣的高度。
與此同時，在大數據時代，我們該恪守的底線還是要恪守，但它的確在告訴我們真相，因為科學就是在告訴我們真相。我有一個願望，就是剛才講的大數據是新的黃金，我希望它更多地用於社會公益事業，比如，去挽救地震局。這樣能避免很多人道主義的災難和財產的損失，結論是我們過去認為上帝是哲學家或者叫哲人，現在發現他老人家是個老頑童。
2 大數據究竟有沒有對各領域的工作和生活產生影響？
王曉陽：大數據影響了智慧。怎麼理解呢？大數據本身的概念是數據採集和處理，到了一定的程度使我們的社會也好，管理者也好，都能獲益——從城市來講，一個管理者可以聚集這些數據和處理方式，使得我們能用智慧來管理城市，可以從交通管理、公共衛生，還有其他各個方面來管理，這管理是需要數據，數據產生了智慧，然後反過頭來能管理我們的模式。
比如，在公共衛生方面，採集數據到了目前為止其實已經進行了好多年，它的數據採集原來並不是為了大數據來做的，其實是為了一個方便——方便大家去看病。而且你的電子病例等，讓你看病更人性化，或者對醫生來講能更快、更方便地去熟悉病情，但在這種情況下，這個數據一旦採集起來使得我們對整個城市的健康狀況就能進一步了解，所以，剛才講的看病的數據其實是原本的用意，大數據一來其實我們就能看見原來看不見的問題。比如一些比較大趨勢方面的問題，流行病在哪個地方比較多，或者它怎樣流傳的，等等。這些事情我們原來是看不到的，這種情況就是大數據對我們的幫助。
徐明強：先舉個例子，有一個球和一隻螞蟻，球跟螞蟻說，做三維世界的事物太好了，你看這條線上有多少個螞蟻我一眼就看見了，螞蟻說我真的不信，我得按照這條線爬，爬到頭計數器沒有出故障我才知道有多少螞蟻。這能看到三維和二維差了一維，就差了這么大，所以大數據首先它不是數據大，不是同樣的數據多了就變成大數據，而是在原有的二維、原有的資料庫基礎上，再建立一維，給它一個全新的看點。舉例說明，你如果在美國，你是欠了債的，除了債主對你感興趣，還有人會對你感興趣——如果你欠了債，突然你可以還債了，那麼銀行會對你感興趣。在11年前，美國資本一號就發明了一種大數據的應用，它可以找到哪些人是欠了銀行的錢、欠了信用卡的錢，然後它就會觀察你的消費數據，當它發現你可以開始還的時候，他立刻把你再買過來，從此以後他就吃上了你的利息。資本一號這個公司在2001年時，每個季度的增長率是20%，就是因為它大數據的程序，它可以高命中率地發現這個，它是從哪裡找來的數據呢？從沃爾瑪、從各種各樣的消費數據中找到的。從這個實例我們可以看出，大數據這個原有的數據分析商務智能上加了一層，商務智能不能告訴我們別人將要並且能做什麼。
關於我們公司對奧斯卡頒獎的預測，除了對李安的預測沒對，其他都對了。其實，我們的預測是把所有人員都做了一個概率，所以做了19個預測對的，是我們放在第一概率的獲獎人，下面還有4個是第二概率，所以李安導演我們放在第二概率，我們把他放在後面。
這個預測跟大數據很有關系，首先做大數據需要有IQ，智商，就是說，這個模型要非常好。我們公司做IQ的人叫加戴維·羅斯查爾德，是我們研究部門的一個人。還有其他人，我要講講，他這個人的IQ有什麼差別？他這個人的IQ用了一個非常簡單聚合的模式，除了IQ還有什麼呢？智商以後還要有勤商，勤奮的勤。勤商就是說，他非常勤奮地去找數據，要找多種數據，還要找非常實際的數據，所以他在網上、社交網上都有找。有一些找不到的數據，怎麼辦？他找人做調查，然後找人來做，所以他又有智商，又有勤商，夠不夠呢？還不夠，五年前這種事情做不到，為什麼？五年前他要做這樣大量的數據的話，自己作為一個研究生的小預算是做不到的，但雲計算的出現，他就可以做到了。可以延伸這些數據，用很多處理器來處理，現在他就是用了雲做這樣一個計算，最後成功了。
孫健：我寫的是機會加危險，就是危機。我同意維克托的結論，說這是一個新的金礦，或者有說法叫新的機會，但不要忘記那同時會帶來很多危險。如果我們不能很好地去處理大數據的話，特別是像在我們日常工作中接觸到的很多中國企業，它們大多數甚至在最基礎的數據分析方面還比較落後，這就意味著，我們該怎樣很快地過渡到大數據時代去，去面對大數據挑戰，如果准備不好，那我很擔心，這會像以往很多新技術來了以後的情況，很容易造成很多企業邯鄲學步——連走路都還沒學會，就要學跳，一下子邁到大數據時代，企業不知道怎樣真正地讓大數據發揮作用。
在我們的行業里，因為大數據而做了很多產品創新。談到大數據時代的破壞型創新，實際上也是談了同樣的問題，因為在創新的同時，事實上要推導、顛覆原來的很多東西，包括我們咨詢行業的很多服務和產品都要做更新，也要跟上時代。比如，我們有一家很大的全球性零售企業，它每天要處理海量數據，那麼在海量數據之前，雖然有了技術手段，它仍需找到一個很好的切入點，去解決大數據該怎樣應用到業務中，改變業務模式，給業務創新帶來價值。因為要把這個大數據加以更好地利用，再便宜還是投資，還是要改變，硬體、軟體各方面要做配置，甚至對應的組織要做調整，一個企業要做進一步調整才能適應大數據時代的需求，才能讓大數據發揮作用。所以我們做的工作就是幫助企業找到它的價值創造，建立業務模式，來證明在這方面做這樣的投資，讓大數據發揮作用是值得的。
俞吾金：我想提出不同看法，就是因為人類的思維有一個特點，他把覺悟的東西誇大為全球的。比如你看到三隻天鵝是白的，但其實有一千隻天鵝都是白的，可在澳大利亞發現了一隻黑天鵝，就把一切天鵝都是白的這個原理給推翻了，我覺得大數據這個問題是重要的，但如何正確看待它，不能走極端。大數據反映了人們從數量關系去理解生活的一種思維方法，從古代開始就非常重視，當然古代沒有使用大數據這個概念。
數字本身對生活的重要性越來越大。從哲學上看，它有實踐性，比如數學中的π，圓周率，它等於3.1415926……它就把所有大數據都囊括進去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一種寫法就是0.333333無限被延伸，所以黑客在邏輯學里就強調，這個無限包容在三分之一這個有限中，有限中包含著無限的一個展開，包含所有數據的展開，這就體現了實踐精神。從這個實踐角度看這個數據，我認為大數據在當代的變動中有重要地位，但看它要有眼光，不要誇大也不要縮小。
3 怎麼理解三分之一就把一生所有數據都概括了？
維克托：我不同意俞老師的觀點。數字的歷史很悠久，但是，以前我們對這些數字的處理方式非常有限，光有技術是不夠的，能對數據進行分析，比如像數字，它對你只是一個數字，這個意義不重要，你也可以用一個漢字或一個字母來表示，那從這個角度來看，大數據不過是一個很長很長的數字，你可以用心記住就可以。
但其實，大數據的價值在於，在整個數據的收集過程中，需要運用分析才可以了解。比如，如何進行預防性的維修，如何能夠防止爆發等，我們不是把這個數字簡單地記下來或背下來，而是要通過分析，通過數據統計的分析，通過把它進行整理了解之後分析，這不是你背下來一個數字就可以了，這是非常大的區別。
4 大數據時代究竟會給生活帶來什麼樣的顛覆？
維克托：首先從商業來講，我覺得有三個元素要記住：一個是在商業世界中決策將發生變化，會越來越清楚地證明，要靠數據說話。
在美國，最大的互聯網公司大概是谷歌，每天都有30億搜索請求。有一天他們屏幕上准備用藍色，然後他們就選了一個特別的藍色，但他是要測試41種不同的藍色，來看到底哪一種最受歡迎。他本來想自己來決定：我是首席設計師啊，我就選了一種藍色。但他的老闆說：不行，我需要實證來告訴我們哪一種藍色最受歡迎。但這個谷歌的首席設計師就辭職了，他說我是首席設計師啊,我是最清楚的。通過很多測試發現，有一種藍色的藍是裸眼看到和設計師選的藍色不太區別得開，但另一種通過測試所產生的藍色，更受歡迎，有更多點擊量。通過實證做出來的決策更有效。類似例子有很多，都說我做這行已經幾十年了，我說的肯定沒錯。這種傳統的社會觀念和思維方式會受到挑戰，我們的決策必須要靠數據說話，這是第一點。
第二，就是在我們出去說話時，我們要注意不能誤讀數據，錯誤的數據是不行的。也就是如果原來的材料不對，原料是垃圾，出來的東西肯定也是垃圾，這個公司出這些數據的話都是比較容易理解的，但可能不是你應該熟悉的數據。
第三個是挑戰。就是普通產業，尤其是計算機產業，數據會超越它們，這個可能是有一種挑戰式的說法。如果沒有足夠的數據，你也趕不上一個大量數據的比較平庸的模型，也就是為什麼說數據會超越那些產業。比如機器翻譯這件事，在六七十年代，IBM花了很多錢想用機器翻譯，它要弄一些語言的規則輸入到機器中，但效果不太好，它就有了一個新想法，它不是把一種語言的語法規則輸入機器，而是把加拿大議會中的英法雙語的互譯輸進去，把成千上萬的翻譯資料輸入進去，它就有了大量的累計組織上的資料庫，這個效果就好得多。而谷歌又在這個領域有更多數據，一下子這個翻譯就更成熟、效果更好。可以說，是這個數據使它超越了這個軟體。因為今天這個大數據的力量，可以很容易地獲得想要的資訊，但大概在十年前，需要五十萬個伺服器，大量的儲存以及處理數據的模式，你才能開始一個新業務。今天如果要輸入業務，用雲計算來測試就可以了。比如有一個叫蒂塞德的公司，它有很多產品及價格，它收購一些數據來預測到底一個產品是上架還是下架，雖然他們擁有大量客戶，可這個公司的員工只有13個人，因此它的伺服器有很多，他們擁有大量的數據。可見，這個舞台不僅可以讓大公司來做，而且創新的小公司也能以平等的地位來競爭。
王曉陽：其實講到改變了我們整個思維方式，所謂的就是實驗這個思維，比理論思維更重要，這一點我不是太懂。其實維克托先生剛才舉的例子，是在很多情況下，是我們用數據去驗證以前想要能夠有的東西，有一些智慧確實是在數字里挖掘出來的，這個可能是一個語言來自不同的地方，怎麼講呢？基於在大數據的情況下，其實有一個所謂的循環概念，等於說你有了智慧以後去驗證，驗證數據里又產生了各種各樣的智慧來做這樣的理解，所以從這個角度來講，我覺得是大數據的情況下面，沒有顛覆，而是說一個改進，對我們認知世界的改進。就公共衛生這個話題來說，我們舉的最多的一個例子就是在谷歌，有一個所謂的趨勢預測，它就是用了網民們搜索的詞來預測。
所謂的預測流感，怎麼做？很簡單，就是它去分析了以往的數據，說在流感發生的地域，地域的那個時間大家是用什麼詞去搜索，這樣就可以做統計。做了統計以後，反過頭來用這些搜索詞來預測這個流感，這種情況下是什麼意思？並不見得是說這種數據或大數據的情況就能使我們對這個流感突然有一個新的認識，其實不然，其實是谷歌的那些工程師們有一個想法，認為我們好像流行流感，這和大家有關，而每個人都會用搜索來獲取一些跟流感有關的信息，就有了這樣的關聯。這個關聯怎麼去發現？這就要用數據去發現，用所謂的大數據的做法，去實現我們已有的一些概念的東西，把它實現了之後，就能做預測。所以從這樣的角度講，並不見得是有了大數據，我們就可以把所有的智慧都丟掉，我們不用IQ了，只要數據就好了，這肯定是不行的。一定是IQ加上數據，然後能讓它有個正反的概念，這是大數據所應該乾的事情。
童士豪：我有不同想法，我覺得剛才維克托先生講的一點很有意思，就是對智慧的要求，大數據時代是不一樣的。在大數據時代，對智慧的要求可以低一點，都能產生更好的結果，這是一個有意思的事情。他剛才提了一個例子，之前要做翻譯是很難的，你的規則必須特別強、精簡、完整，才能有60%、70%的准確率。但在大數據時代，我們不用想那些，不用花智慧講那麼復雜的規則和套路，乾脆把幾億個已翻譯好的文章交給電腦，用統計學的方式找到哪種情況下，翻譯的字的另外一個意思是比較對的。這對於智慧的要求其實是降低了，但效果可能會更好。
孫健：可能我們對智慧的理解有歧義。我覺得維克托先生講的我理解，因為他有另一本書叫《Delete》，裡面專門講了這個三重智慧，談了取捨問題。因為隨著存儲技術、網際網路的發展，他講的更多的是知識，知識的要求可以低，但對智慧，我覺得理解不一樣。我理解的智慧是，你判斷一個事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你對一個事物的洞察能力還是需要有，不會因為大數據的存在而削弱或不需要了，而恰恰因為大數據的存在才更需要洞察力。
5 大數據時代到底真正來臨了嗎？
王曉陽：大數據時代來不來臨要看你怎麼度量、衡量。現在這個數據的量和種類，以及採集的方式、手段，處理的手段，絕對已經達到了「前無古人，後無來者」的感覺。這個情況下，我們從這個數據採集以及數據處理這個能力方面來講，我們的大數據時代來臨了，但我們使用數據利用數據這個才是剛剛開始，只是剛起步。
而大數據改變我們生活的時代，還沒有完全到來，但為這個我們已經做了很多准備，這是城市的管理問題。我們為大數據時代做了很多准備，比如在數據採集方面已經做了很多准備，怎麼樣利用這個數據來做我們這個智慧城市，這是一個最大的問題。
徐明強：從商業角度來看，我從運用上說，個人認為是來臨了。舉個例子，墨客這樣一個葯材公司，他可以根據天氣性質，比如如果今天冬天特別冷，很多過敏性動物就會冬眠，四五月份突然轉熱時，花粉也開始多了，今年有很多人會過敏，等等，它就通過市場進行營銷，把比如克敏能這種葯材發布出去。
維克托·邁爾·舍恩伯格：美國總統奧巴馬曾說，盡管政府也嘗試，但他總是落後於企業，落後於社會的其他一些群體。所以說搞這種活動能充分激發數據，提供給大眾，而且公司也可以拿這些數據，讓公司能利用這些數據有更多創新。這是一個想法，也許有一些做法，比如商業方法，我認為能通過發揮企業的智慧，發揮像微軟這樣的一些聰明企業的智慧，還是有幫助的，包括和政府的合作來管好社會。
石述思：我有一個感受，當商業巨頭面對屌絲談大數據時，我們都有一種不寒而慄的感覺，因為盡管大數據時代我們每個人都是公平的，我們可以說小公司可以獲得公平競爭待遇，但其實掌握大數據的都是一些巨頭，他們有得天獨厚的優勢來搶我們錢包里的錢，我們很難，因為公司的定義就是在法律允許的范疇中唯利是圖。但我們倒是渴望政府部門能利用大數據為我們提供普惠性的服務，可就像一些智慧城市沒法真正做到智慧管理的案例一樣，所以我對大數據來到中國的前途深表憂慮。還有，即使優秀的公司利用大數據，它也要面對一個現實，比如我們像電視台做廣告的一樣，為什麼現在人依然很多，因為中國貧富差距特別大，如果你掌握了所有消費者的數據，而大多數在今天是無效數據，所以你還是有一個有選擇的大數據的過程，叫有購買力的大數據，所以各種各樣的問題就會出現在我們面前，就是社會本來是我們需要，但它存在很多幕後看不清楚的東西。我們擔心被商業巨頭利用，來完成對消費者進一步的盤剝。
孫健：我覺得從企業角度來看也是同樣的問題。我前面想表達的意思就是，第一我們今天中國很多企業實際上並沒有準備好迎接這個大數據，因為我們現在還停留在比較初級的基礎數據分析時代，我們很多的基礎數據今天都沒有被運用，不要說大數據，就是小數據今天也沒有很好的利用。還有很多假的數據，是因為對這些數據的輸入管理非常不成熟，我自己在工作中接觸很多企業，企業今天做的幾件事大家都在做，有ERP系統，有資料庫，有了數據就往裡面存，但我發覺，有很多中國企業兌現的數據管理沒有規范化的感覺，更沒有很好的利用。這就存在這樣的擔心：最後大數據時代來了以後，我們本來中國企業在這個數據分析的利用上就不擅長，今天有了大數據以後差距會變得更大，以後國際巨頭有一個成熟的數據分析方法，很多健全的商業模式，它會把這個差距變得越來越大。
6 在大數據時代，下一個預言會是什麼，下一個判斷會是什麼？
維克托：接下來怎麼能讓生活比現在更高效，就是要讓城市變得更加智能，這是可行的，為什麼？我強調的是，我們有可能改善我們的公共衛生，改善教育，我們有能力收集數據，公共交通的通化能真正滿足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也會得到更好的檢測、預測和管理，這樣我們的城市就會更加智能，讓城市的生活更加好。在150年前，曾有預測如果是在城市生活，壽命會更短；在農村生活則壽命長。而150年之後的今天，壽命更加長了，有了大數據我們會更加美好，可是有一個條件，就是那些決策者，他們一定要使用這些數字才可以。
下一步是專家怎麼來做。其實這涉及到在數據時代，數據點是有限的，那麼我們收集的數據，只要我們收集足夠的數據來解決問題就可以了。因為非常復雜、數據點非常少，所以我們的數據點收集起來必須是要高質量的，現在不是這樣的，現在的是更加的多、更加的亂。解釋一下什麼叫更多更亂，更多就是有數據點，關於我們想要研究的一個現象，我們可以更多的進行數據統計，比如在美國，你有DNA基因圖譜，那麼只要2000美金就可以知道你的整個基因圖譜當中的30億這個東西是怎麼組成的，這樣你就可以知道那些30億個精對，現在如果說有一個基因組成可能會導致什麼樣的癌症，就可以查基因圖譜，說我是不容易生這個病的，這是為什麼可以預測是否患癌症的原因。那麼有更多的數據便會存在一定的不準確性，所以，我說更多且更亂，所以這里允許一點點的不準確，或者可以亂一點，這個所謂的亂就是指，不是說每一個數據點都要達到最高的准確度，這個結果就是，不是百分之一百完美，但在大數據這樣一種方向，或者說，我們在正確的數據點上要知道一個方向。知道方向比晚一點知道完美的數據更有效。比如交通預測，也許當下看到的交通預測比實際運用中要晚了20分鍾，可能看起來太晚了，但如果這是預測一個星期的信息，就夠了。
王曉陽：大數據時代對我們這個城市更加理解，所謂的理解就是你知道這個城市裡發生了什麼，這非常重要。在以前，這個城市的管理都是一拍腦袋，有的時候拍腦袋拍出很好的來，拍腦袋也能拍出非常棒的一個城市來，但是有的時候呢？拍腦袋可能太離譜，這種情況下在大數據時代我們怎麼樣利用好，就是我們所講的。而為了政績也可以用大數據來考慮，說這個數字到底對它的政績有沒有好處？就是名義是一個很大的方面，大數據方面不光是理解我們這個城市發生了什麼，而且還能了解我們城市裡的民眾在想什麼？這點對城市管理來說非常重要，城市不光是一個硬體設施，不光是地鐵和高樓，人在裡面非常重要。
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Ⅷ 大數據如何顛覆製造業
大數據如何顛覆製造業_數據分析師考試
通過尋找決定過程效益的核心因素，大數據與在其上進行的高級分析如何釐清製造中的價值鏈，然後幫助管理人員採取行動，以便對製造過程進行持續改進。下面是關於大數據如何顛覆製造過程的10條途徑：
一、在生物制葯行業的生產過程中，進一步提高精確度、質量和產量。在生物制葯的生產流程中，製造商通常需要對超過200種以上的變數進行監視，以便確保原料成分的純凈度，同時確保生產出的葯品符合標准。讓生物制葯生產過程充滿挑戰的因素之一是：產量會在50%至100%之間變化，而且還無法馬上辨別出原因。而使用高級分析，製造商能夠對9個最能夠影響產量變化的變數進行追蹤。通過上述手段的幫助，他們將疫苗的產量提高了50%，每年在單一疫苗品種上節省的費用就達到500萬至1000萬美元。
二、加快IT、製造與營運的整合，讓工業4.0的願景更快成為現實。工業4.0是由德國政府提出，旨在通過發展智能工廠，促進製造行業自動化。根據供應商、客戶、有效產能以及費用的相關約束，大數據已經被用在優化生產進度方面。那些存在高度管制的行業里的製造業價值鏈上的廠商得益於德國供應商和製造商的幫助，正在大踏步邁向工業4.0。同時，以此為契機，這些廠商的各個部門能夠充分發揮各自功能，而大數據和高級分析對於取得成功來說至關重要。
三、大數據幫助提高製造績效的3個主要方面分別是：更好的預測產品需求並調整產能（46%），跨多重指標理解工廠績效（45%）以及更快地為消費者提供服務與支持（39%）。上述數據是根據「LNS研究與MESA國際」的近期調查得出的。
四、在六西格瑪DMAIC（定義、測量、分析、改進及控制）框架中整合高級分析，以便持續改進對一個由DMAIC驅動的改進計劃的工作過程取得更加深入的理解，同時就該計劃如何對製造績效的所有其他領域造成的影響進行深入領會。與以往相比，這一領域的發展有望促使生產流程轉向更加面向消費者驅動的方向。
五、與以往相比，能夠更加細致地從供應商質量層面進行審視，同時能夠更加精確地預測供應商的績效通過對大數據和高級分析的應用，製造商能夠實時查看產品質量和配送准確度，對如何依據時間緊迫性在不同供應商之間分配訂單生產任務進行權衡。對產品品質的管控優先於發貨進度。
六、對產品合規性進行監測並且追溯到具體生產設備成為可能通過在生產中心的所有設備上配備感測器，運營經理能夠立即了解每一台設備的狀況。通過高級分析，每台設備及其操作者的工況、績效以及技能差異能夠得以體現。對於改進生產中心的工作流程來說，這些數據非常重要。
七、只銷售利潤率最大的定製產品型號，或者以以銷定產方式生產對產能影響最小的產品型號對於擁有許多復雜產品型號的製造商來說，定製產品或者以銷定產的產品能夠帶來更高的毛利率，但是在生產過程沒有被合理規劃的情形下，同樣可能導致生產費用的急劇上升。運用高級分析，製造商能夠計算出合理的生產計劃，以便在生產上述定製或以銷定產的產品時，對目前的生產計劃產生最小程度的影響，進而將規劃分析具體到設備運行計劃、人員以及店面級別。
八、將質量管理和合規體系綜合考慮並給予兩者企業層面優先順序對於製造商來說，是時候針對產品質量和合規性給予更具戰略性的眼光了。麥肯錫的文章給出了數個應用大數據和分析的製造商的例子，指出如何通過大數據以及分析手段，針對那些與產品質量管理和合規性最相關的參數進行分析，以便幫助管理人員獲得更加深刻的理解。這些參數中的大部分是企業層面的，而不僅僅存在於產品質量管理或者合規部門。
九、量化每日產能對企業財務狀況的影響並具體到生產設備層面通過大數據和高級分析，製造商的財務狀況和每日生產活動能夠直接聯系起來。通過對每台生產設備進行追蹤，管理者能夠了解工廠的運轉效率，生產規劃負責人和高級管理人員能夠更好地調整生產規模。
十、通過對產品進行監測，製造商能夠主動為客戶提供預防性維護建議，以便提供更好的服務製造商開始生產更加復雜的產品，需要在產品中配備板上感測器並通過操作系統加以管理。這些感測器能夠收集產品運行情況的數據，並且根據情況發出預防性維護的通知。通過大數據和高級分析，這些維護建議能夠在第一時間發出，消費者也就能夠從中獲得更多的價值。目前，通用電氣在它的引擎和鑽井平台上使用了類似的手法。
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Ⅸ 基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼
因題干條件不完整，缺已知條件，不能正常作答