❶ 大數據應用的創新路徑
大數據應用的創新路徑
隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，海量數據正在生成。2015年，中國大數據市場規模達到115.9億元人民幣，增速達38%，預計2016至2018年中國大數據市場規模將維持40%左右的高速增長。大數據正從概念向實際應用轉移，越來越多的成功案例相繼在不同領域涌現。
IBM日本公司的經濟指標預測系統，從互聯網的新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI(采購經理指數)預測值。而IBM根據網上的新聞分析出的這個PMI預測值，准確度相當高;美國印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，以用戶970萬條留言，提前2-6天預測道瓊斯工業指數，准確率達到87%。在中國，「淘寶CPI(居民消費價格指數)」這一指數通過採集、編制淘寶網上成交額比重達57.4%的390個類目的熱門商品價格走勢，反映網路購物市場整體狀況以及城市主流人群的消費狀況;阿里公司根據淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無須擔保來放貸。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%，大大低於商業銀行;此外，利用對手機用戶身份和位置的檢測可實時動態掌握流動人口的來源及分布情況，也可實時掌握交通流量情況，可了解突發性事件的聚集情況等。在各個領域，掌握龐大的數據信息，並對這些含有意義的數據進行專業化處理，大數據就有了不同尋常的商業價值。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，就在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。當下，大數據的價值已在許多行業被挖掘出來。對此，中國工程院院士鄔賀銓指出，大數據本身服務業的屬性大於大數據軟硬體的製造業;大數據對其他產業的影響大於對信息產業的影響;大數據的社會效應大於直接經濟效益。因此，大數據的影響之大以及受到的廣泛重視溢出效益明顯。目前來看，大部分企業是把大數據分析用於客戶分析，然後是運營分析、誠信分析;此外還應用與新產品和業務的創新，企業數據倉庫優化。大數據支出最大的產業，一是離散製造，二是銀行，三是流程製造。今年3月份通過的「十三五」規劃中，專門有一章提到促進大數據產業健康發展，並提出要深化大數據在各行業的創新應用，探索和傳統行業協同發展的新業態、新模式，加快完善大數據的產業鏈。
「我們需要加強研究，加大投入，綜合運用各方面的技術掌握數據資源，加強大數據的挖掘分析，實現在各個行業的創新應用，挖掘大數據的深層價值。
❷ 深度分析大數據的八大趨勢與創新
深度分析大數據的八大趨勢與創新
伴隨著大數據技術與數據分析的發展趨勢，擁有豐富數據的分析驅動型企業應運而生。下面我們來具體看下大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創新。文中，也用了一些IBM在幫助客戶找到創新型大數據解決方案的應用案例。
1. 數據驅動創新
如今，數據已成為企業競爭優勢的基石。利用數據和復雜數據分析的企業將目光投向了「創新」，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，並在多個前沿領域超越其競爭對手。
2. 富媒體數據分析呼喚先進技術
如果沒有合理分析，大部分數據毫無用處。而大數據和數據分析又會帶來哪些機遇呢？國際數據公司（IDC）預測，2015年，富媒體（視頻、音頻和圖像）分析將至少擴大兩倍，並成為大數據以及分析技術投資的關鍵驅動力。富媒體數據分析需要先進的分析工具，這為企業提供了重大的市場機遇。以針對電商數據進行圖像搜索為例。對圖像搜索結果的分析要准確，且無需人工介入，這就需要強大的智能分析。未來，隨著智能分析水平的不斷提升，企業將獲得更多機遇。
3. 預測分析必不可少
當前，具有預測功能的應用程序發展迅速。預測分析通過提高效率、評測應用程序本身、放大數據科學家的價值以及維持動態適應性基礎架構來提升整體價值。因此，預測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。
4. 混合部署是未來趨勢
IDC預測，未來5年，在基於雲的大數據解決方案上的花費將是本地部署解決方案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業級元數據存儲庫將被用來關聯雲內數據和雲外數據。企業應評估公共雲服務商提供的產品，這有助於其克服大數據管理方面的困難：
安全和隱私政策及法規影響部署選擇；
數據傳輸與整合要求混合雲環境；
為避免出現難以應付的數據量，需構建業務術語表並管理映射數據；
構建雲端元數據存儲庫（包含業務術語、IT資產、數據定義和邏輯數據模型）。
5. 認知計算打開新世界
認知計算是一種改變游戲規則的技術，利用自然語言處理和機器學習幫助實現自然人機交互，從而擴展人類知識。未來，採用認知計算技術的個性化應用可幫助消費者購買衣服，挑選酒，甚至創建新菜譜。IBM最新的電腦系統Watson率先利用了認知計算。
6. 大數據創造更多利潤與價值
越來越多的企業通過直接銷售其數據或提供增值內容來獲利。IDC調查表明，目前70%的大公司已開始購買外部數據。到2019年，這一數字將達到100%。因此，企業必須了解其潛在客戶重視的內容，必須精通包裝數據和增值內容產品，並嘗試開發「恰當」的數據組合，將內容分析與結構化數據結合起來，幫助需要數據分析服務的客戶創造價值。
7. 物聯網推動實時分析發展
預計物聯網未來5年的復合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網引發的數據大爆炸將促進實時分析和流分析的發展，要求數據科學家和主題專家篩選數據，尋找可開發成事件處理模型的可重復性模式。然後，事件處理模型可處理傳入事件，將其與相關模型關聯，並監測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以要求響應時間盡可能接近於實際時間。事件處理因此成為大數據系統和應用程序中不可或缺的模塊。
8. 復合型數據分析人才之爭
很多企業都希望將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到復合型數據分析人才。特別是大企業對此感觸頗深。隨著企業不斷在內部加強技術的使用，對復合技能的需求變得越來越明顯。業務知識和分析技能的結合對速度驅動型企業非常重要，這有助於企業深入理解業務驅動力以及相關數據，從而更快地將商業洞見轉化為行動。
❸ 大數據創新的五大重要趨勢
混合數據雲
混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
移動性推動大數據投資
移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
大數據可以圍繞和增強現有的應用程序
StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西
美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
大創新來到數據頻譜的前端
沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
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❹ 大數據時代下商業趨勢與科技創新
大數據時代下商業趨勢與科技創新
大量生動的案例和詳實的數據分享了數字化時代的十個商業趨勢，這包括從碎片化數據到大數據、從單邊市場到平台雙邊市場、從PC互聯到移動互聯、從離線計算到雲計算、從軟體定義硬體到Software Define Entity、從小而全大而全到外包眾包、從供應驅動消費到需求驅動消費、從規模經濟到長尾市場、從傳統金融到數字化與互聯網金融、從純線下到O2O模式。
這十大趨勢應該如何理解？朱曉明院長在峰會中給出了答案。「從第一個趨勢到第四個趨勢大數據、雲服務、平台化、移動互聯網是數字化時代科技創新導致的基礎設施的變化。第五個趨勢就是預測，數字化年代軟體將成為人類最強生產力之一的趨勢。第六個趨勢是揭示了服務業、研發等領域是可以用數字化手段來改變生產組織方式的。第七個趨勢揭示了供應驅動消費與需求推動消費在互聯網年代有可能是交替變化的，各顯其能的趨勢。第八個趨勢是描述了創新型企業利用數字化手段。第九個趨勢是互聯網金融。第十個趨勢是表明了LBS為基礎的O2O模式，為眾多企業商業模式的最佳模式。」
此外，朱曉明院長還提醒說，在大眾創新的時代要謹防四種陷阱：一是過早採用新技術、二是過快放棄新技術、三是過晚地採用新技術、四是拖延太久採用新技術。
在談到O2O的發展空間時，朱曉明院長表示「近六成的用戶用過移動O2O，移動互聯網的用戶在中國有10.6個億，可是移動O2O只有6.1個億。中國的房地產佔GDP的比重是百分之六，但O2O應用的比例只有百分之三點九，這就表明它的空間有很大。其中，在O2O環節里， LBS和電子支付非常重要。」
「企業要實現O2O的轉型，應以定製化預約、設立導航服務、智能會員識別、LBS、大數據、廣告精準推送和客戶營銷為目標。」
「在數字化年代數據可以挖掘，資源可以共享，因此信息可以對稱，成本得以降低。降低了交易成本，商家才能在競爭的市場當中獲得新生。」
在演講的最後，朱院長預測說：「數字化大數據時代來臨的時候O2O也許將是最具創新特色的商業趨勢。而O2O商業世界的未來是產品不分高低、數可逢生，未來無數而不生;行業不分貴賤，網可助勝，未來無網而不勝;服務不分你我，雲可眾成，未來無雲而不成;需求不分遠近，移可求深，未來無移而不深。「
好屋中國介紹：
好屋中國是國內首家基於移動互聯網的O2O房產全民眾銷平台，2012年創立於蘇州現運營總部位於上海。
好屋中國成立三年時間，布局4大海外中心，48個中國一二線城市，為135個開發商提供服務，合作樓盤達562個，累積平台交易額已突破2942億元。
2015年，好屋中國正式展開房地產全產業鏈戰略布局，推出考拉社區——一款有情感、有溫度、有智慧的社區懶人應用，搭建人與鄰里，人與物業，人與商業之間的關系平台;搶錢寶——全民營銷利器，用娛樂互動搶紅包的方式實現社會化營銷;搶客寶——客戶案場直通車，客戶信息快速直達置業顧問實現快速銷售;助理寶——客戶成交管理助手，實現從線上到線下無縫鏈接;全媒體——大數據時代的全網導客系統，實現線上全封鎖、潛在客戶精準全覆蓋;客倍多——效果管理移動駕駛艙，讓開發商隨時隨地了解效果和成交情況，使營銷過程透明化，營銷策略可控化;房拍惠——金融聚客產品，以金融眾籌模式實現樓盤高效傳播和短期快速聚客;數錢寶——一款會生錢的鎖客神器，幫助開發商提前實現合法精準鎖客蓄客的金融產品;好屋貸——房產首付金融產品，降低購房門檻，促進快速成交等11款全產業鏈新產品。建構了從售前信息整合，到售中服務體系，直至售後社區平台的全息、全系營銷服務鏈，打造好屋「真」「金」電商平台。
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❺ 大型企業大數據創新的五大重要趨勢
大型企業大數據創新的五大重要趨勢_數據分析師考試
「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。
從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。
但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。
目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。
1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。
2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。
3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。
5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」
大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。
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❻ 如何在大數據互聯時代展開商業創新
舉例說一下大數據時代用CRM場景營銷進行商業創新的方式，在大數據快速發展的時代，企業引進一款CRM系統，能夠更好地管理客戶，規劃營銷，尤其是規劃基於移動互聯網時代興起的場景營銷，來創造大量的新機遇，加快企業在現代社會的發展。
基於了解客戶需求的場景營銷
在大數據時代的背景下，可以說引入一款專業的客戶關系管理軟體CRM，絕對是不二的選擇。引入CRM的好處之一就在於，CRM能夠海量存儲客戶的各種信息，包括姓名、電話、年齡、性別、購買需求、個性化偏好，等等。在海量信息的基礎上，利用大數據技術，可以將具有相同屬性的客戶進行分類，再根據具體的場景，進行適宜的場景營銷，為企業成交訂單打下良好的基礎。
場景營銷帶來商業創新機遇
大數據時代，企業要想發展，就要充分利用大數據所帶來的各種信息、各種便利以及各種技術。基於場景的營銷，能夠為企業帶來各種各樣的客戶及訂單之餘，企業也要利用場景營銷突破創新，尋找新機遇。引進CRM利用大數據技術深入分析並掌握客戶的需求，就掌握了核心資源。此時的創新，可以做免費平台，盈利模式就是「流量變現」，即首先在平台上蓄積海量流量，然後對接各種各樣的場景服務。
❼ 中國在互聯網技術中有哪些重要技術創新
說說最近的互聯網創新，有網路的語音識別技術，網路的無人車，天貓的大並發訪問和雲技術都是中國互聯網比較進步的地方
❽ 如何用大數據做高效社會創新
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數則做據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經殲茄濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大孫改衡大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。