① 大數據時代下,傳統商業模式該如何變革
大數據時代下,傳統商業模式該如何變革
最近一段時期，大數據這個詞風靡全球，作為雲計算、物聯網之後信息社會又一次革命性技術的突破，正在將信息社會發展引入一個新的階段，以大數據為代表的IT技術將催生生命科學、新材料、新能源等技術的融合，從而促發人類巨大的革命。
大數據可以使這些技術融合在一起，更快地發展嗎？是的，因為我們的生物技術已經能夠破解我們的RND，我們能對裡面每一個基因，包括裡面分子構成核苷酸進行分析，但這需要超大量的數據計算，如果我們有超大量的計算，能把這些遺傳基因逐步排列，並且用最新的方法來改造他們，那麼人類很多的疑難雜症就可以解決。
總裁培訓大數據興盛以來，給我們帶來了巨大的價值，大數據將來像資源，像人力資源、自然資源一樣，會成為一個國家十分重要的稟賦，並且對我們的生產生活、行政管理產生非常深遠的價值。
第一個是商業價值，可以實施精準的營銷，不斷發現商機，根據典型的案例分析，在充分利用大數據的條件下，零售商可以實現利潤將近60%的增長，製造商可以降低50%的成本。比如說亞馬遜的推薦法非常有名，他們能夠根據消費記錄，推測每個記錄的消費偏好和潛在的需求。
世界第二大零售商樂購從用戶的購買記錄中解析了每一個用戶的類別，進行品種的推送和精準營銷。還有專家根據大數據的網友情緒變化來做股市預測，預測的成功率很高，我看報告，預測率高於87%，但是我想我們沒做這件事，因為我們的股市從6000點到2000點，很難預測精準的投向。
第二是經濟價值，會催生新產業和促進產業的升級。現在從事數據掌控、數據分析、數據交換的企業正在雨後春筍一般生長，已經衍生出很多的數據設計、數據製造、數據營銷的新產品。
幾年來，全國大數據技術與服務業的市場增速遠遠高於IT產業增速，規模從2010年的32億，估計到2016年238億美元，中國大數據產業的發展更是令人期待。2012年中國技術與服務市場只有4.5億，而到2015年達到46億，2016年可以突破百億。
第三，大數據還有社會價值，廣泛應用和提高管理效能，大家知道越來越多的政府利用大數據進行醫療健康、食品衛生、道路交通、地質災害、社會輿情、國防安全等服務，大數據也對行政效能的提高大有裨益。
麥肯錫證明歐洲部門應用大數據以後，行政管理費用降低2,500億美元。當然現在食品行業的問題，醫患矛盾的問題還是很突出，我相信解決這些問題不僅要加強管理，還要充分運用我們的大數據。
第四，在思維價值方面，大數據可以拓展思維形式，可以讓科研人員直接從數據中挖掘智慧。我們過去搞數量經濟的同志們都知道，我們做每一個科研數據的分析都要建立在概率學的基礎上，這個可能性是大概率還是小概率，當概率在50%左右的時候我們是非常難下決心的，而大概率要大量的樣本數，需要非常高的成本。
現在大數據幾乎含著信息數據的全部，所以在這種時候，概率的分析往往就會相形見絀，我們可以直接從大數據中得到最精準的分析，所以圖靈獎得主大數據的科學可能是科學繼試驗科學、理論科學、計算科學之後的第四種科學。
第五，大數據還有一個被認為是未來新能源一樣的戰略，就是戰略價值，而且要列入國家戰略。美歐日都在加快實施大數據戰略，特別是美國2012年啟動大數據研發計劃，是美國又一次重大的科研戰略部署。歐盟地平線2020計劃，日本新ICT戰略研究計劃都將大數據作為研究重點。
凡事皆有利弊，人類因為數據泛濫的難題面臨著新的困惑，面臨著大數據下全球治理的缺失和標准規則的如何融合統一問題。
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我想面對數據的真偽，關鍵人類自身要有法可依，要有鑒別、加工、集成和運用數據的能力，信息技術泛濫，我們如何來管理，如何去偽存真？
博商觀點：在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土。電子商務是嶄新的模式，也是現代服務業的重要組成部分，由於大數據的支撐，電商正在成為世界經濟中一個嶄新的亮點，並將深刻改變人們的消費、流通和生產。現在種種勢頭表明，電子商務有利推動了全球化。
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② 大數據時代的商業變革是是怎樣的
隨著大數據時代的到來，它和商業一定是相輔相成、相互促進的關系。
③ 大數據如何推動金融業的商業變革
大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。
④ 大數據時代商業智能的發展趨勢_大數據時代的商業變革
大數據時代商業智能的發展趨勢
信息技術的高速發展帶來了企業利用信息技術提高自身競爭力的巨大空間，人們愈發重視通過更加高級的分析來解答更加深入的問題，以及為管控自助商業智能而生的全新方法便是這些趨勢之一。創新的潛能遠未耗竭。那麼商業智能將會朝著什麼發向發展呢？
數據挖掘將成為基本的應用程序功能
數據挖掘融入到現代商務智能應用程序的方法將會更智慧，並提供巨大的價值。
數據容量和種類持汪行續增長
大數據時代的到來，由於獲取數據更加便利，收集的數據種類也更加復雜。大部分數據都很鬆散，復雜，需要創新的方式實現存儲、集成、分析和讓中報告。
便捷人類生活
商務智能的發展勢必給人類生活帶來極大的便利：商務智能監測交通，運用於臨床醫學，智能可穿戴設備等等。商務智能已經開始進去我們的生活並影響我們的決定。
人人都能數據分析
隨著數據的不斷更新，膨脹。傳統的報表工具等分析已經不能滿足日常企業、用戶的需求，他們希望獲得更深入有效多樣化的恩熙體驗。
可視化分析成為通用語言
隨著移動互聯網的發展日趨成熟，人們交流方式無不因數據而改變。人們通過將數據可視化來探討問題、揭示困滑嘩洞見，隨著數據使用量的增長，可視化已是大勢所趨。
經過多年的發展，綜合了數據倉庫、聯機分析處理工具和數據挖掘等技術的商業智能系統，已經成為影響企業發展的重要工具，在不遠的將來，勢必顛覆我們的生活。
⑤ 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。
⑥ 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。
以上是小編為大家分享的關於大數據顛覆傳統 變革商業模式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑦ 《大數據時代》：別把參考答案當做最終答案
因為周邊總是充斥著「大數據」、「雲計算」的字眼，望著說著術語的人們眼裡野心勃勃的光芒，我不禁有些急躁的想弄明白什麼是大數據，到底我們可以從大數據里挖掘到什麼樣的財富。不得不說，我選了一本好書，全篇脈絡分明，邏輯縝密，穿插著數量繁復的案例，讓人在興致盎然之際就能通俗理解。
第一部分 大數據時代的思維變革
大數據時代的來臨，最先要顛覆的是我們的思維模式：1、不是隨機樣本，而是全體數據；2、不是精確性，而是混雜性；3、不是因果關系，而是相關關系。
坦率的說，這個部分給我的感悟很深，相信很多工作涉及到做數據報告的人，都會從中獲益不少。淺顯的說，大數據時代是讓我們把思維聚焦引向發散的變革。傳統意義上，甚至人們日常生活的慣性里，都本能的需求一種因果關系。例如發生了一件事情，人們會立刻尋找一個簡單的原因去說服自己。也就是「因為……所以……」這種邏輯思維是根深蒂固的。
在大數據時代，在擁有幾乎完整的數據時，我們不再刻意追求數據中彼此之間的目的性，從相關性出發，我們無法說清楚為什麼，但我們總知道就是這樣。相關性的概念將會引申更多的創意思維，相信未來的工種也會因此更加細分，甚至會出現更多的新興行業。
第二部分 大數據時代的商業變革
這是每個人都深有體會的：1、一切皆可量化；2、取之不盡，用之不竭的數據創新；3、數據、技術與思維的三足鼎立。
全書最核心或者說我本人最想了解的答案就在這里了。搜索引擎，導航工具，微博，微信記錄著我們一切的行為記錄，我們的情緒起伏都能被量化。這對商界是筆巨大的財富，他們可以根據這些數據定製獨一無二的消費計劃，也可以從中的相關關系中避免許多不必要的損失。
於是數據時代的價值鏈誕生：
1、基於數據本身的公司。 這類公司擁有大量的數據或者可以收集到大量數據。他們以出售數據盈利。當然大數據時代的後期，他們也開始逐漸轉型，收購分析團隊，將數據更大限度的價值化，以獲取更高的盈利。
2、基於技能的公司。 咨詢公司就是此類公司的典型代表，天睿，尼爾森這些都是數據分析的佼佼者，甚至四大現在也在積極開拓咨詢業務。
3、基於思維的公司。 創新思維應該屬於大數據時代最寶貴的財富。FlightCaster、Facebook、滴滴等等這些都是創新思維的典範。
我們要想從大數據時代挖掘金礦也可以順著這條價值鏈下手。本人更傾向於第三種思維的風暴。有趣的是，這類公司的發起人甚至這些被我們趨之若鶩的應用都是創始人無聊逗樂的作品。顯然，熱愛生活，為生活提供更多便利和快樂，彷彿都是創新思維創造需求所必須的。
第三部分 大數據時代的管理變革
風險： 除開我們平常喜歡網購，消費習慣被搜索引擎記錄在外，導航系統記錄著我們的行動軌跡，甚至是我們的心情，通過微信朋友圈和微博，也都一一被監控中。我們彷彿生活在一雙看不見的眼睛裡，想想都覺得不寒而慄。
更可怕的是，當人們過於依賴大數據去做決策的時候，我們的社會終將有一天會演變為預測行為更替事實行為的悲劇。最簡單的例子：警察可能從大數據監控的一系列行為中分析得到結論某人會謀殺他的妻子，而這個人也許什麼都沒做，而警察卻名正言順的將此人逮捕。因為大數據預測分析他一定會做，而警察的行為只是阻止了的悲劇的發生。完全磨滅了他可能真的不會犯罪的可能性。
掌控： 讓數據的使用者承擔責任，是相對保護個人隱私的有效方式。避免了個人信息數據被過度曝光，又給與了數據分析者極大的開發使用空間。另外大數據時代更要避免數據獨裁時代。谷歌曾要求員工測試41種藍色的陰影效果中，哪種被人們使用最頻繁，從而決定網頁工具欄的顏色。這種數據獨裁曾在谷歌一度到達頂峰，同時也激起了強烈反抗。
數據的盲目崇拜總讓人會遺忘數據總有固有的局限性，數據導向的答案是參考答案不是最終答案。不為數據而數據，才是大數據時代最好的態度，才能將大數據的功能最大化。