大數據和新經濟

Ⅰ 大數據正在改變經濟意義

大數據正在改變經濟意義

微軟CEO比爾·蓋茨說過：「信息流是企業的命脈，數字神經系統會使你以思考的速度經營商務，這是在21世紀成功的關鍵。」確如其言，21世紀的企業發展越來越凸顯信息的重要性。如今的情形，並非是沒有信息或者信息不夠，而是經常表現為「到處是水卻沒有一滴水可以喝」。柯勒律治這句詩歌，正好用來形容如同宇宙大爆炸般飛速擴張的「數字世界」。建立在雲計算基礎上的大數據分析，成為了企業競爭和決策行為的焦點。

根據一項估計，人類歷史上90%的數據都在過去兩年中產生。2014年，國際數據公司預測，數據世界已增至4.4億萬億位元組。如果將如此龐大的信息量存儲在蘋果平板電腦ipad中，疊加起來的ipad的厚度可達到地球至月球距離的2/3。這預示著我們已經進入了大數據時代。

當傳統的葡萄酒業遇上大數據，嘉露酒庄和IBM實現了雙贏互惠。IBM有好幾個智慧地球項目與水資源保護、城市超本地化天氣預報有關，這些先進技術被運用到了農業經濟學中，研究人員根據葡萄園在地溫、種植方式、土壤類型等方面的差異實施積極有效的個性化管理，試點項目取得了令人鼓舞的效果。嘉露-IBM實驗的成功，為數據收集與分析提供了靈感，並轉化為行動，帶來了可觀的效益。大數據主義時代已經來臨。

美國《紐約時報》資深撰稿人，媒體記者史蒂夫·洛爾，在其新著《大數據主義》中選擇IBM作為書的主角之一，重點介紹該公司在大數據領域的發展歷程。IBM通過推廣「智慧的地球」實現了企業轉型，在商業與技術的交匯處找到用武之地。IBM的成功表明，人們真的在利用數據引導決策活動，大數據正在改變經濟的意義。在作者看來，大數據不僅是技術革新，而且將引發管理革命，大數據不再執著於因果關系，而是強調「萬物皆有關聯」。從數據中尋找相關關系，通過這種關系對未來做出預測，是大數據方法論的核心思想。大數據無疑為人類認識世界、解決問題提供了比傳統更全面、更周密的視角，可以幫助人們更容易看清事物的復雜性，並通過分析採取更高效的行動。

作者提出，煤、鐵和石油是推動工業革命進程的三大生產性資產，而信息經濟時代的主要原材料則是大數據。《大數據主義》有見地的解釋了大數據技術如何引發一場新的革命，並促進新一輪經濟效率的提高和創新。互聯網規模的海量數據集將被用於幾乎各個領域、行業和企業，探索、預測和提高效益。作者還進一步探討了新技術革命如何改變人類決策方式——人們更加依賴於數據和分析，而不是直覺和經驗；同樣，大數據還將改變領導力和管理的本質。

史蒂夫·洛爾的日常工作包括負責撰寫《紐約時報》的科技博客Bits，因此他的文風通俗平易，十分適合大眾閱讀。他圍繞自己長年任職編輯、記者期間采訪的代表性人物和知名公司，通過突出典型、以點帶面的樣本分析方式，清楚地傳達了「大數據主義」理念。該書主角除了IBM，還有一位年輕人——傑夫·哈梅巴赫。《大數據主義》既像一部大數據代表人物傑夫？哈梅巴赫的成長史，又像一本關於大數據進軍不同領域的評論著作。作為大數據主義思想的典型代表，通過哈梅巴赫在臉譜網、Cloudera等公司以及醫療領域職業生涯的變遷，不難看出數據技術與方法不斷發展的步伐。哈梅巴赫率領的團隊，幫助企業使用Hadoop分析龐大的數據，並宣稱「把數據給我們，我們來管理」。史蒂夫·洛爾通過IBM和哈梅巴赫兩個典型案例以及書中涉及的微軟、喬布斯、谷歌等企業情況，運用流暢的語言生動揭示了大數據對於企業發展的特殊意義。

本書的更大亮點是，強調了大數據的主題是決策行為。信息資源的價值在於充分利用，而如何利用又取決於人的決定。這個觀點將本書作者從「唯技術論」中解脫出來。作者提醒了計量方法可能存在的局限性。聲音過於嘈雜，容易讓人致聾。那麼，到底哪些數據是有意義的？計量必要性與計量短視性間會產生沖突和矛盾。作者並不諱言數據分析可能導致的失敗。例如，金融領域採用數學模型的危險性在次貸危機中已經暴露無遺。作者認為，雖然決策活動對數據與分析的倚重與日俱增是大勢所趨，但同時，我們還要讓常識發揮應有的作用，經驗與直覺仍然在決策中佔有一席之地，而好的直覺又往往建立在大量數據的綜合基礎之上。此外，還必須時刻警惕，雲系統並非多數人想像得那麼可靠，一旦其脆弱和不穩定性導致事故，就可能像病毒迅速擴散，難以挽救。而且，企業收集信息過程中，對個人隱私的侵犯以及道德倫理上的各種爭論，仍然是大數據經常被詬病支出。奇虎360公司董事長周鴻禕提醒道，「大數據時代帶來一個非常重要的挑戰，就是安全的挑戰。平衡好大數據應用與用戶隱私之間的關系，應該成為企業關注的焦點。本書在向我們展示大數據的商業前景和經濟潛力的同時，也提醒我們警惕伴隨大數據而產生的隱私"黑洞"」。

思路決定出路，眼光影響成敗。如何應對迎面而來的大數據時代，企業需要考慮很多問題：數據採集的渠道夠廣嗎？數據關聯能不能找到規律？決策方向是不是正確？企業行為有沒有到達公眾容忍邊界？企業能不能在實現個體利益的同時做到普惠大眾？在可預計的未來，這些都將很快成為普遍的企業生存法則。

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Ⅱ 你是如何認識數字經濟的

數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網路作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。我們該如何成長為「數字化人才」：1、改變老派的思維模式與工作方式數字化領導力需要一整套全面而復雜的技能，包括人際關系、分析和技術能力。工作場所必須轉變成為一種學習場所。HR 的角色必須轉變得更靈活，以數據為基礎、精通技術，並與業務需求緊密聯系。
2、以數據為工作抓手未來，企業將利用大數據進行高效的人員分析，制定有針對性的人才戰略。擅用數據，基於數據做規劃將成為TD未來發展的重要抓手。
3.滿足現代學習者的需求為了響應「數字原生代」的需求，TD必須思考如何適當地將以技術為中心的學習方法與高觸感的學習方法（正式培訓、輔導）結合起來，以及如何將所學應用到工作領域等。

Ⅲ 大數據正掀起一場商業變革

大數據正掀起一場商業變革
時下，一場以大數據為核心的商業變革正在興起。從搜索引擎、社交網路、電子商務平台等IT企業，到電信運營商、航空公司、物流企業，再到醫院、超市、飲料製造等傳統企業，由大數據引發的商業變革如火如荼。眾多的企業實踐和研究案例表明，數據分析在廣度和深度上的拓展能夠幫助企業增強競爭力，提升盈利能力。不過大數據對經濟的影響絕不僅僅停留在微觀企業層面和商業領域，它在經濟信息統計和指導經濟政策制定等方面也將發揮重要作用。
大數據讓信息統計更快、更准、更廣、更細
隨著計算機和互聯網的普及和電子商務的發展，越來越多的經濟行為被記錄下來。傳統意義上，經濟統計一般只細分到產品、行業層面，通常以月為頻率；條形碼出現後，記錄可以具體到每一次交易行為；而對於淘寶、亞馬遜等網上購物平台，能被記錄的則不僅僅是交易行為，還包括消費者從搜索、對比、選擇、購買、一直到售後評價等一系列操作都會被記錄。事實上，電信、醫療、物流等其他行業，都在實現更詳盡的記錄。
傳統的經濟統計工作在未來將大數據化——以往生產統計更多地停留在行業層面（或局限於規模以上企業），而未來可能是針對所有企業；傳統的消費統計主要基於抽樣調查，而未來可能具體到每個家庭或個人；傳統的價格統計（比如通常所說的「CPI指數」）中僅包含千種商品、涉及幾萬個調查銷售網點，而今後可能是幾萬種商品、所有的在線銷售商和大部分線下銷售網點。隨著大數據技術的成熟，「樣本即總體」將成為趨勢，抽樣變得越來越不重要。
相對於傳統經濟統計來說，大數據引發的變革主要在四個方面：時效性提高，記錄更加准確，覆蓋的經濟行為面更廣，對單次經濟行為的記錄更加精細。簡單地講就是：更快、更准、更廣、更細。
麻省理工大學斯隆管理學院的兩位教授正在主持一項名為「百萬價格工程」的研究計劃。他們通過搜集互聯網上不同國家各種零售商品的價格數據，編制了各國的「在線價格指數」。
谷歌和網路先後推出了基於互聯網搜索頻率的「谷歌指數」、「網路指數」，將互聯網用戶對特定關鍵詞的搜索量通過統計學方法編織成指數，用來反映大眾對於該關鍵詞關注度的變化趨勢。
阿里巴巴推出了基於淘寶電商平台的「iSPI」系列指數，這些指數以網路交易的實時數據為基礎，能夠反映食品、煙酒及其用品、衣著等十個商品和服務類別的網路零售價格和交易量的變化趨勢；可以輔助洞悉通貨膨脹、經濟增長、居民消費等宏觀經濟指標。
大數據能指導經濟政策制定
傳統經濟統計數據有兩個缺陷：一是存在滯後性，二是低頻率。而大數據可以在這些方面作出改進。例如：各國消費者物價指數（CPI）的發布一般都存在滯後期，以我國為例，通常要等到下個月的9號左右才發布上月CPI數據；而「在線價格指數」是對市場價格的實時跟蹤和匯總，不存在滯後性，從而能為貨幣政策提供更為及時的信息。
同時，在線價格指數可以做到以天為頻率、甚至更高頻率，從而能用來更細致地分析通貨膨脹規律和定價行為。還有研究發現，該指數與資本市場走勢具有相關關系。
另外，傳統經濟統計的思想是以樣本表徵總體，可能出現偏差。而大數據時代的經濟信息統計包含的樣本量大，甚至可以覆蓋全部總體，從而包含更多的信息量。例如，通過對比在線價格指數和官方CPI可以發現：美國的在線價格指數與官方發布的CPI契合地很好；而對於阿根廷，在線價格指數系統性地大幅高出官方發布的通貨膨脹率。
在行業層面，大數據也能發揮作用。筆者曾在一篇學術論文中證實：互聯網搜索引擎頻率數據對中國汽車市場的需求量具有很強的預測力；筆者構建的基於互聯網搜索量的「中國汽車需求先導景氣指數」不僅能夠提高銷量預測的精度，還能夠增強預測的時效性。
另外，隨著大數據相關技術的成熟，公共部門和私人企業過去積累的大量「垃圾」數據有可能重新煥發光彩。比如用微觀居民和企業用電量數據指導智能電網建設、用交通事故和犯罪數據指導警力布局、用消費和稅收數據指導收入分配、用客流量數據指導鐵路和民航調配、用互聯網關鍵詞傳播數據進行流行病預防等等。
補充而非替代
需要指出的是，大數據之於傳統經濟統計，是補充，而非替代。基於抽樣、調查、匯總等程序獲得的數據仍將在經濟分析和政策制定中發揮重要的作用。橫向來看，傳統統計方法在經濟增長、稅收、貿易、收入分配等領域的統計上具有主導優勢，而大數據在物價、通貨膨脹、失業率、消費等方面的統計上更具有優勢。

Ⅳ 大數據時代的到來對經濟學有什麼影響

在互聯網日益發展壯大後，隨即迎來是大數據時代，本人認為，大數據時代對經濟學有著雙重影響。首先了解一下什麼是大數據時代。

最早提出"大數據"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱:"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。" "大數據"在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

所以在大數據來臨時代，我們應該積極適應，作為企業來說應該重視大數據技術 、培訓企業的員工 。所以我認為，大數據時代對經濟學只有積極影響，我們應該緊跟時代步伐，積極配合大數據時代，隨著大數據時代對經濟學的影響，我們應該更加重視經濟學，努力學習經濟學。