Ⅰ 大數據時代對傳統銷售行業有什麼影響
我覺得大數據時代對傳統銷售行業有非常大的影響，因為傳統銷售過多過少的都沒有什麼網路的聯系，所以對自己的發展是非常不利的
Ⅱ 大數據傳統的企業管理存在著哪些問題
大數據時代傳統企業管理遇到的問題：
隨著信息化程度不斷提高，互聯網、物聯網、雲計算和智能手機終端等技術的不斷發展，數據的產生、存儲、傳播和分析等，不論從數量、方式方法上都較以往有了天壤之別，大數據時代給各行各業帶來了巨大的沖擊，給傳統的企業管理帶來一系列挑戰。
1、企業決策過程
傳統企業的經營決策往往更多地依靠企業的管理者，依靠管理者的經驗、直覺和魄力，這樣的企業在以前可能會發展壯大，但是缺乏對決策管理過程的監控，缺乏對數據的搜集、提取和分析，沒有明確數據與決策結果的關聯關系。另外，傳統企業的數據分散在各個部門，數據的集中度不高，人們對其關注程度也不高。隨著大數據時代的到來，傳統企業的組織結構和決策過程必將面臨前所未有的考驗。
2、智能化、信息化程度不夠
大數據的「4V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面較以往均有本質變化。數據量幾何倍數的增長，對存儲技術提出了挑戰，需要高速信息傳輸能力支持，對非結構化的數據、低密度有價值數據的快速分析和處理能力提出更高要求。據統計，企業中85%的數據都屬於非結構化、低密度的數據，大多數企業現有的數據處理方法和系統無法將大量的非結構化數據進行處理。另外，隨著數據量的快速增長，對數據的存儲、傳輸能力也提出更高的要求，這都將成為企業在大數據時代遇到的難題。
3、信息安全問題
隨著大數據的發展，企業的海量數據中不僅包括業務數據、客戶數據、公司內部數據，也不乏大量個人信息，數據本身的安全及個人隱私面臨著泄露的挑戰。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，嚴重的將導致企業的商業機密及個人隱私泄露。如何保證商業秘密、個人隱私秘密等安全問題，對企業是一道難題。
4、人力資源匱乏
大數據改變了企業的傳統管理思維，大數據時代的到來企業的管理者和員工都需要重新認識數據的重要性，提高相應的素質才能勝任原有的職位。在大數據時代，對數據的處理和分析已經超出了信息化的范疇，超出了市場營銷的范疇，超出了運營管理的范疇，需要具有綜合能力的人才，需要有相應新的部門來整合數據資源。對大數據的處理需求，必須有專業的數據分析人才運用這些大數據，才能將其轉化為經濟價值，數據人才必須能夠深入了解企業業務與組織，具有統計應用知識、熟悉大數據數據分析工具的運用等，這就要求數據分析人員必須有整合運用3項基本技能的要求，而傳統企業這方面人才非常稀少。
Ⅲ 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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Ⅳ 大數據技術的出現對傳統決策邏輯與決策文化帶來了哪些挑戰
第一，進入大數據時代以來，企業決策不再一味依賴企業中的少數人，要求企業全體人員都需參與企業決策。所以企業必須及時更新決策組織與企業決策文化，一般情況下，企業內部決策組織包括集中與分散二種。集中則強調擁有穩定的環境，分散則可以應用於不穩定的環境中，其本身可以適應各種環境，在引入大數據技術以後，分散式決策組織有著更強的信息處理與加工能力，其有效影響著正確決策的制訂。再有，基於大數據技術的決策環境也處於不斷發展變化當中，表現為明顯的分散性，所以高層領導與此相對應也不會集中，由此分散式決策結構得以普遍應用。第二，企業決策權受企業決策文化的影響。進入大數據時代以來，企業當中已經逐步形成了新型文化觀點，企業決策文化得以不斷豐富與發展。（1）企業決策邏輯發生了改變，收集信息與應用信息在決策中的作用日益重要，企業逐步認識到全體員工決策的重要性，高度重視廣大員工提出的意見；（2）企業將培養數據分析專業人才放在重要地位，利用各種優惠措施支持企業內部員工提高自己的數據應用能力，由此推動了企業決策文化的順利發展。
Ⅳ 大數據互聯網時代下傳統行業如何生存與轉型
針對互聯網大趨勢下的需求，傳統企業的轉型之路可以從以下幾個方向著手：
1、轉思維：傳統企業互聯網轉型，首先是理念思維的轉型。實際上互聯網思維其實就是陪碼改用互聯網的運營方式去解決產蘆判品的銷售、推廣、運營的思路。移動互聯網思維帶來的是一場變革，一種顛覆市場的思考，傳統行業應該做好擁抱這場新的變革，一起顛覆，一起成長的准備，樹立轉型變革緊迫感模脊，為轉型推動進行鋪墊。
2、創模式：通過對企業現狀能力或資源調研分析，行業趨勢及產業鏈利益相關方價值發現，互聯網轉型案例商業模式剖析，互聯網技術驅動商業模式創新等領域的深入探討，幫助企業明晰互聯網轉型定位與方向，對企業進行商業模式創新設計，為企業設計獨特、高價值的發展之路。
3、改機制：互聯網下新型商業模式的實現必須和組織管理機制相適應。幫助企業建立和商業模式相匹配的組織管理機制，從而最大化的激發組織創新活力。
4、建平台：互聯網下新型運作模式的實現必須有相應的互聯網平台作為支撐才能得以落地實現。幫助企業進行快速的規劃設計，開發並不斷的迭代優化，實現和業務運作的無縫對接。
Ⅵ 大數據如何據顛覆傳統電視行業
大數據如何據顛覆傳統電視行業
在媒體業界，大數據主要在以社交媒體為代表的新媒體領域的蓬勃發展當中大行其道。傳統媒體也不甘落後。2013年出現的許多成功案例表明，大數據已經成為傳統媒體實現業態升級的重要驅動力。
《紐約時報》、《衛報》等老牌報紙利用大數據挖掘技術，推動新聞向「利基化」、「縱深化」發展。在社交媒體當道的今天，面對新聞日趨「碎片化」、「扁平化」的嚴峻態勢，傳統媒體可以藉助於大數據技術繼續保持其在新聞品質和專業水準上的領先地位。
與報業相比，電視業對大數據的運用相對遲緩和謹慎。
然而，星星之火亦能看出燎原之勢，隨著電視從傳統的「一對多」式的「廣播」型媒介升級為「多對多」式的、以移動化、互聯化、多屏化為其核心競爭力的「窄播」、「互播」型全媒體平台，網路運營商、廣電運營商、服務提供商等產業鏈主體能夠以各類數據為「杠桿」，挖掘和撬動各類不同層次受眾的需求，提供更加個性化、更具互動性、更有深度的媒介體驗。
具體來說，大數據技術的廣泛運用在收視測量、節目策劃與改進、觀眾互動參與、廣告精準投放等各個環節上產生了顛覆性的影響，推動了電視業的全方位變革與重構。本文擬從電視業運營的幾個關鍵環節入手探討大數據技術所產生的顛覆與變革，供我國從業者借鑒和參考。
收視測量變革：從「抽樣」到「全采樣」
大數據技術對電視業最為直接也是最見成效的影響體現在收視測量的變革上。大數據的核心思想是用規模劇增來改變現狀。
正如維克托?邁爾－舍恩伯格、肯尼思?庫克耶所指出的，大數據時代最為顯著的特徵就是「全數據」或「全樣本」成為統計的依據，而不再依賴於傳統的隨機抽樣。
抽樣分析是信息相對匱乏、流通受到限制的模擬數據時代的產物。它的信度和效度依賴於抽樣的絕對隨機性，但是在實際操作中幾乎無法實現。此外，隨機抽樣也不適合考察子類別的情況，當人們想了解更深層次的細分領域的情況時就無法採用這種方法。
換言之，隨機抽樣模式所依據的是「扁平化」的數據模式。
在全樣本模式下，數據處理技術發生了顛覆性的變革。專業機構可以收集到與某個特定變數相關的所有數據並進行處理，樣本可以等於總體。
對於電視業而言，這一變化直接體現在收視率調查上。對於電視媒體而言，基於隨機抽樣的收視率調查有望被基於海量樣本——甚至全樣本——的收視測量所取代，從而為電視業界的內容生產提供更為精準的數據支撐。
縱觀收視測量發展的歷史，經歷了由第一代電話調查、第二代日記卡固定樣組測量、第三代測量儀器記錄到目前第四代數字電視測量技術的發展。
前三代的測量方法均建立在抽樣調查的基礎上，樣本量有限，且有測量誤差較大、需要樣本戶配合的程度較高等缺點。伴隨數字電視的發展，頻道數量激增，業界對目標市場進行精準收視調查的需求愈來愈迫切。增加第三代收視測量儀的樣本數量可以在一定程度上滿足這一需求，但是樣本量的增加必然會受到成本控制的限制。
建立在大數據基礎上的第四代收視測量顛覆了以往的抽樣調查方法，通過對機頂盒的升級，能夠對觀眾開關機頂盒、轉換頻道、使用增值業務等操作行為進行精確到秒的准確記錄，不但最大限度保證了數據採集和傳輸的安全性，而且可以實現「全樣本」測量。
目前，世界上影響最大的收視率調查公司——尼爾森公司採用大數據挖掘技術，可以將收視率測量的樣本數量提升為過去的十倍或更高，甚至可以提供前一天的全樣本觀眾收視率數據。
社交網路對電視觀眾的影響受到業界重視。近期發布的相關研究結果表明，電視節目在社交網路上的關注度與傳統的收視率同等重要，即「我推故我看」。
因此，社交網路的關注度成為衡量電視節目影響力的新的有效標准。更加重要的是，大數據能為我們提供實時、動態、高效的數據分析，與以往的靜態收視率分析相比，是一次質的飛躍。2012年末，尼爾森公司收購了以分析電視內容中的社交數據為核心業務的新興調查機構「社會指南」（Social Guide）公司，後來又與社交媒體巨頭「推特」（Twitter）公司合作，推出基於微博內容的電視收視率報告。
統計顯示，在晚間黃金時段，在微博上傳播40%的帖子均與電視節目相關。尼爾森公司通過對140家無線和有線電視公司的調查，證實了基於微博內容的電視收視率報告對於傳統的收視率測量是一個很好的補充。
內容生產變革：從「制播分離」到「制播同步」
如果說大數據在電視業的直接運用體現在收視率測量上，那麼它所產生的更有意義的變革則體現在對節目生產模式和流程的重構上。
過去，電視節目的內容框架一般在播出前就確定了，在播出過程中進行調整和改變並不常見。在大數據時代，由於實時收視數據——特別是對節目內容的實時反饋的獲取和分析——越來越容易實現，節目的製作流程發生了新的變化。
「制播分離」的傳統模式被徹底顛覆，內容生產由「靜態」變成了「動態」，在播出過程中編導隨時根據數據分析報告對節目內容作出「微調」甚至「轉向」的決定。以內容生產、調整與播出、反饋融為一體的「制播同步」模式將成為大數據時代電視內容生產的常態。
在這方面，一些國外媒體已經做了一些積極的探索。
英國廣播公司（BBC）長期追蹤大數據技術的發展動向，把實時的、以觀眾為基礎的數據分析應用到電視運營的各個環節——包括內容生產、財務管理、市場推廣等。
在一些「真人秀」、訪談類的直播節目中，大數據技術已經得到了廣泛應用。BBC對從社交媒體得到的數據進行實時分析，在節目現場直播中根據觀眾在社交媒體上的評論決定接下來的推進方向。如果觀眾喜歡看節目的某一部分，比如某一特定主題的訪談或討論，就延長這部分的播出時間；反之，如果觀眾不喜歡，就進行相應的調整。
除了娛樂節目等市場化程度較高的品類，大數據技術也進入了新聞節目的生產流程當中。
在印度，一檔旨在揭露社會問題真相的新聞訪談節目《真相戰勝一切》（Satyamev Jayate）播出第一季就吸引了4億本土觀眾，通過視頻網站、Facebook、Twitter、YouTube和移動終端收看該節目的全球受眾超過了12億，成為2013年全球最引人注目的電視節目之一。
分析這檔節目成功背後的原因，除了討論的議題本身關注度較高以及主持人的明星效應外，大數據技術發揮的作用功不可沒。
「真相戰勝一切」是鐫刻在印度國徽上的格言。與人們最為熟悉的印度寶萊塢式輕歌曼舞的風格迥然不同，這檔新聞訪談節目的宗旨是「關注社會、貼近民眾、深層次揭露社會問題」。
2013年播出的第一季共十三集，主題分別為：被迫墮胎與殘害女嬰、兒童性騷擾、巨額嫁妝、醫患關系、殘障人士、家庭暴力、濫用農葯、酗酒、種姓制度、老年人權益、水資源保護、印度夢，等等。
節目主持人是寶萊塢電影巨星阿米爾?汗（Aamir Khan），他通過大量實地采訪，講述了不同階層印度人的真實故事，大膽曝光印度社會的種種弊病，力圖以「殘酷的真相」喚醒大眾，引發公共討論，進而推動社會變革。
值得一提的是，這檔節目運用了大數據手段來策劃選題、推動節目進程，甚至影響到國家政策、法律的制定或修改。
編導通過社交網站收集、分析了數以百萬計的熱點議題及其討論帖子，進行了大數據挖掘。他們不僅以這些數據為基礎進行節目策劃，還積極使用這些數據推動政治變革。
觀眾積極參與節目互動，表達對重要議題的觀點。在節目播出的進程中，製作方及時向觀眾提供來自各級政府官員、議員和意見領袖的思想和行動的數據反饋，從而形成政府、媒體和公眾三方議程的有效互動，促成公共政策的調整和完善。
比較典型的例子是，印度國會曾經在其中探討兒童性騷擾的一期節目播出後，迅速通過了一項兒童保護法案，主持人阿米爾也獲邀到國會聽證。
媒介功能重構：從「看電視」到「用電視」
隨著電視互動性的增強，觀眾的參與度大幅提升，原本被動收視的「沙發土豆」們開始更多地動腦、動嘴、動手，有目的地「使用」電視或網路視頻、可視化信息圖表等，「看電視」逐漸過渡到「用電視」階段，電視的功能及其「工具理性」得以進一步發掘和拓展。
在實現「看電視」到「用電視」的轉變當中，新興的「數據新聞」（datajournalism）發揮了至關重要的作用。
簡言之，數據新聞就是通過反復抓取、篩選和重組等手段來深度挖掘數據，聚焦專門信息以過濾數據，運用可視化的手段來呈現數據並合成新聞故事和具有較強工具性的應用軟體（如APP）。
在電視機構中，英國廣播公司（BBC）在數據新聞的開發上獨領風騷。BBC新聞網數據團隊由20餘位記者、設計師和研發人員組成。除了數據項目和視覺效果的製作外，團隊還負責設計新聞網站上的所有信息圖表，研發互動多媒體功能和移動應用軟體（APP），為電視業在數據新聞領域的拓展率先垂範。
BBC新聞網推出的「死亡之路：1999-2013年英國每條道路上每例死亡」即為一個成功的案例。
在信息個性化方面，用戶可以輸入郵政編碼查詢自己居住地區過去十年裡每條道路上發生的車禍致死的數字和個案。
在多媒體形態方面，編輯將警方提供的相關事實和數據視覺化、動態化、人性化，同時與「倫敦急救協會」、BBC駐英國各地的分支機構進行合作，即時追蹤主要城鎮及其周邊地區發生的每場車禍並進行在線直播，還通過Twitter推送相關報道，冠以「#cash24」的標簽，同時會在地圖上標出車禍發生的具體地點。
數據新聞的廣泛使用把「看電視」變成了「用電視」。這方面工具性更強的是BBC網站上推出的「財政預算計算器」網頁及其APP。
用戶藉助於這一工具可以預見國家財政預算一旦生效後，對個人生活可能產生的正面或負面的影響，並且可以在社交媒體平台上分享計算結果。
BBC與全球四大會計師事務所之一的畢馬威建立了合作關系，後者根據英國政府公布的年度財政預算進行大數據挖掘，BBC負責編創吸引受眾的界面，便於他們的使用參與。
另一個有趣的「數據新聞工具」是專題《70億人口的世界：你是第幾個出生的人？》，它的發布日期與世界人口達70億的官方日期一致，用戶只要輸入自己的出生年月日，就可以立即計算出自己是全球第幾個出生的人，並通過Twitter和Facebook分享自己在全球的出生排名。
這一專題使用了聯合國人口發展基金提供的數據，非常受歡迎，成為英國2011年Facebook上人氣最旺的分享鏈接。
傳播模式重構：由「機械化」到「智能化」
大數據時代，內容生產和受眾信息發掘技術的進步使媒介的傳播模式由「機械化」轉向「智能化」，電視業也不例外。
「機械化」的傳播方式意味著電視台充當了節目與內容的「傳送帶」和受眾的「供應商」，而「智能化」的傳播方式則把電視台轉變成為受眾的「服務商」。
隨著電視節目的傳播走向「多屏幕化」和「多平台化」，智能電視機、平板電腦和手機等會更為精準化地記錄觀眾的收視行為和偏好，藉助於大數據技術進行挖掘與分析，從而使電視台在最合適的時間、最合適的屏幕或平台上傳播最合適的媒體內容，為用戶提供更高質量的服務。
美國一些付費電視運營商已經開始利用與客戶和服務相關的數據迅速作出決策，以全方位提升用戶的收視體驗，包括畫面、聲音、內容的質量等。
IBM、惠普等大型IT企業擁有大數據中心和長期積累的數據分析產品系列，他們與Mariner公司、IneoQuest公司、Agama Technologies公司等傳統的付費電視運營商已經在頻繁接觸，為合作做准備。
值得關注的是，大數據技術的應用已經由「小眾化」的付費電視轉向了更為廣泛的業界領域。
2013年媒體業界的一個標志性事件是世界最大的社交媒體「推特」（Twitter）在紐交所上市後即選擇與美國最大的有線電視運營商「康姆卡斯特」（Comcast）公司建立合作夥伴關系。
這預示著大數據技術也會成為傳統媒體與新媒體實現深層次「競合」的結合點。就目前而言，兩者最直接的合作體現在收視測量上，可以預見，在此基礎上我們還會看到電視業與社交媒體在內容生產、用戶參與等層面上更為廣泛而深入的合作。
在傳播目標市場的戰略選擇與具體部署上，數據也能起到關鍵性的作用。
2013年，美聯社發布了兩份在線視頻新聞消費報告，一份是針對歐洲市場的，一份是針對亞洲市場的。美聯社通過在線和實地調查兩種方式了解受眾對視頻新聞內容的需求，並確定視頻資源集中的關鍵區域，以保證這些地區視頻業務的增長。
例如，美聯社對亞洲市場的調查顯示，在線訪問新聞的中國消費者中，有10%每天訪問新聞視頻剪輯，70%至少每周一次觀看在線新聞視頻；年齡在25至44歲的消費者最傾向於經常觀看視頻，其中超過60%的人至少每周觀看2-3次；平板電腦用戶更傾向於訪問在線新聞視頻，使用平板電腦訪問在線新聞的觀眾中有75%會每周觀看至少2-3次視頻新聞，而智能手機用戶和台式電腦用戶的這一比例分別為60%和57%。
這些數據有助於美聯社制定目標視頻市場的營銷推廣策略，從而實現更為精準的傳播。
大數據技術在電視業的運用才剛剛起步，除了前文中提到一些數據新聞的成功案例和在國內已經獲得廣泛關注的網路定製劇《紙牌屋》（House of Cards）之外，相關的實踐和探索還有待進一步深化。
但越來越多的成功案例已經並將繼續證明，在傳統電視機構積極探索產業升級和業態轉型的大背景下，大數據技術的廣泛運用無疑是一把開啟電視業未來的「金鑰匙」。
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Ⅶ 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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Ⅷ 大數據是如何顛覆傳統行業的
因為現在線上模式很火