大数据背景下的智库发展模式

⑴ 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

⑵ 大数据时代的产生背景

一、大数据时代城市管理的机遇：
首先,有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策,在大数据时代到来的背景下,数字化城市建设就呼之欲出。
其次,有利于电子政务建设。长期以来,我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式,纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来,电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展,电子政务的形式也不断得到更新。
最后,有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见,大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设,为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
二、大数据时代城市管理的挑战 ：
大数据时代,机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战,数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。
首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体,信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中,政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则,不公开为例外”的原则,我国也有类似规定,但是真实执行情况令人堪忧。
其次，数据共享不足。就目前来看,谁掌握了大量真实可靠的信息,谁就掌握了主动权,信息在一定程度上就是权威的象征,权力和利益的象征。再者,政府各部门大部分存在利己倾向, 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性,最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中,每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中,各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据,数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等,每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。

⑶ 大数据时代 将会发生哪些变化

太多了 ，未来大数据与云计算二者结合 会对我们的生活产生巨大影响，渗透到各个行业里，

⑷ 大数据未来将现三大发展趋势

大数据未来将现三大发展趋势

随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。

大数据转变企业商业模式

来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图；线上大数据市场(互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。

大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显。数据采集环节，综合型大数据源市场处于结构化整合阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段；数据存储和数据挖掘环节市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越；数据应用环节是国内企业的机会，但技术仍不成熟。

各环节产业链正在影响企业商业模式的转变。模式一：利用存储能力进行运营，满足企业和个人面临海量信息存储的需求；模式二：对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；模式三：直接进行信息租售或提供信息租售平台；模式四：IT服务提供商提供大数据空间出租模式，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台；模式五：针对企业需求，为运营某一环节或某一业务问题提供解决方案，实施单点技术，例如向零售商提供大数据分析技术，获得营销点子；模式六：针对企业系统需求，提供整体解决方案；模式七：BDaaS (Big data as a service)，数据应用即服务的模式，通过云服务提供在线大数据技术或者解决方案。

根据易观智库2014年中国大数据市场行业投资结构数据显示，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以云端大数据集聚为前提条件，以行业云服务为平台，共享企业间核心竞争力。

大数据市场三大趋势渐显

大数据市场未来将呈现以下发展趋势：

其一，数据生态系统复合化程度加强。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

其二，数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

其三，产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。数据生态体系中的核心环节是产业的核心要素，例如电商的支付、物流、信息(信用)。掌握产业核心要素环节的企业若顺势而为，把握大数据时代的机遇，将企业自身的核心竞争力优势进一步释放，运用互联网思维，通过产业核心要素的大数据掌控数据生态的主要生态链，从而最终实现在数字经济时代的再一次腾飞。

大数据应用推动各行业发展

进一步通过数据驱动经营和营销，各零售企业会以会员为核心进行管理优化，通过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式，各类零售企业会积极尝试新机会，如微店等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源，在企业自身线下数据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外部数据源合作将快速提升营销的精准度，包括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。

旅游大数据的应用，是尽快建立数据统一化标准，建立统一数据交换标准，区域旅游数据一体化，全国旅游数据一体化。实现大数据的三屏统一(旅游监管大屏、景区公告大屏、游客手机屏)。

通过利用医疗服务的EHRs数据、医院与医保的结算与费用数据、医学研究的学术、社会、政府数据、医疗厂商的医药、医械、临床实验数据、居民的行为与健康管理数据、政府的人口与公共卫生数据、公共社会经济生活中网络产生的数据等方面，为医疗行业的药品研发、疾病治疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析提供精准数据支撑。

在传统金融运作模式下，金融机构评估消费者的信用状况、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分金融领域产品服务定价过高，部分领域成为剩余市场，这与实际的金融要求还存在一定差距。大数据将有助于推动金融和银行产业中的数据聚合，基于产业整体数据挖掘价值，推动产业的发展，推动业务模式的创新。金融业大数据目前应用的主要价值在于金融风险管理、消费智能、智能运营等。

电信企业从传统数据时代走向大数据时代。由于电信企业生产运营所需，自身生产管理系统已经具备海量以客户为中心组织的统一的视图数据资源。大数据可为电信业提升网络服务质量，增强管道智能化；更加精准的洞察客户需求，增强市场竞争力；升级行业信息化解决方案，提升客户价值；提供数据安全服务，在大数据市场建立差异化竞争优势。

大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施，一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器，更将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。其应用价值是：加强统筹规划，优化大数据形成机制；加强数据收集和信息感知，提高智慧城市感知水平；推进大数据应用，提高经济社会智慧化水平。

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⑸ 进地方智库的发展应该如何推进

据报道，智库是国家软实力的重要组成部分，智库建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，建设高质量中国特色新型智库是时代的迫切要求。

需要多领域创新促进地方智库发展，智库可以借助大数据手段发现经济发展变化过程中的新变量，挖掘出更多的因果解释机制，为决策者提供新方案、新视角、新思路，智库建设应统筹协调，加强对数据库建设的整体部署，使各智库共享数据资源，建立大数据的信息管理系统集成。

⑹ 大数据产业迎来大发展时代

大数据产业迎来大发展时代

日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局；2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。

业内专家分析认为，此次发布的《纲要》与7月初国务院发布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，构成规范发展中国互联网新经济发展和社会转型升级的“姊妹篇”，其发布和实施对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响。

上升至国家战略高度

从《纲要》内容分析，大数据建设已经被上升到了“推动经济转型发展的新动力”高度。从政策落实的角度看，此次《纲要》既给出了时间表，又给出了路线图。其明确提出“2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局”，“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”，这些都让开放的政府大数据变得触手可及。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿是《促进大数据发展行动纲要》的起草人之一。在他看来，《纲要》的作用是要激活中国大数据的资产价值，未来我国大数据的市场规模将达到上万亿元。

北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理、合伙人赵刚认为，《纲要》的发布标志着大数据发展上升到了强国战略的高度。《纲要》明确提出，数据已成为国家基础性战略资源，中国将致力于建设数据强国，网络空间数据主权保护是国家安全的重要组成部分。“这个高度的提法是首次提出，彰显和强化了大数据发展和应用在国家战略中的地位。”

易观智库分析师任伟巍也表示：“《纲要》的发布标志着国家从顶层开始重视大数据的建设与应用，对大数据的发展方向起到了非常明确的引导作用，否则完全凭市场需求逆向推动，进程会比较缓慢。”不过他同时也提出建议，那就是应避免口号化，要注重最终能否对各行业产生天然吸引力，并充分为各行业所用，避免建的人多、用的人少。

行业分析人士姜伟超认为，近年来，业界一直在提倡大数据，此次《纲要》的发布将会使大数据在更大的领域内开放共享，将在多个方面产生重大影响。

“《纲要》的发布，一是有助于提高整个社会的效率，为政府决策、经济发展提供重要、科学的参考依据。二是从宏观经济层面对优化产业结构起到推动作用。三是在当前提倡大众创业、万众创新的环境下，有利于推动大数据产业向前发展，增加更多的创新机会。四是在全球化的大环境下，我国以更大的力度、更高的视角推动大数据建设，对我国未来在全球化竞争中抢占先机有着重要意义。”姜伟超说。

企业抓住机遇谋求发展

《纲要》提出，促进大数据发展应以企业为主体，深化大数据在各行业的创新应用。对此，DCCI互联网研究院院长刘兴亮认为，《纲要》强调企业在大数据发展中的主体地位，一方面是因为大数据的相关技术大多掌握在企业手中，而且企业掌握着更庞大的数据库；另一方面是因为促进大数据发展能够推动产业和企业的创新发展，提供客观且科学的决策参考。

阿里巴巴研究院高级专家孟晔认为，大数据的发展更重要的价值在于将数据资源向中小企业开放。“如果能让中小企业和大企业站在同一个起跑线上，就能够更大地发挥它们的创新能力，以后也将会形成‘大数据平台+中小企业/个人’的创新模式。”但他也提醒，大数据最大的效力体现在各行各业的交叉、融合中，并且需要相互共享和开放。“不光是政府数据的共享和开放，企业和企业之间、行业和行业之间的数据也需要共享和开放”。

尽管《纲要》的发布对行业和企业发展有不小的推动作用，但任伟巍建议，要给企业发展创造足够宽松的竞争环境。现在的大数据厂商都不是靠政策优势做起来的，仅凭政策不能打造优秀的厂商，一定要靠竞争、靠技术研发。

姜伟超认为，《纲要》的发布再一次明确彰显了政府对于推动大数据建设的决心和目标，这对相关企业来说也是一个很好的机会。

大数据建设实际上涉及诸多相关领域。企业一方面需要借助大数据提升自身的竞争力，另一方面要积极寻找新的机会，参与大数据建设。“未来可能会有更多的领域，以及之前企业所难触碰到的领域向社会开放，这也从侧面展示了政府继续深化市场经济的决心，对企业来说也预示着更多的机会。”姜伟超表示，《纲要》将对我国未来经济发展产生重要影响，作为企业也应该及早适应这种变化。

十大工程引领行业发展

《纲要》规划了十大重点工程，包括政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、公共服务大数据工程、万众创新大数据工程以及网络和大数据安全保障工程等。

赵刚认为，《纲要》提出十大工程，是推进大数据发展的抓手。围绕工程的推进，将建立起政府数据统一共享交换平台、政府数据统一开放平台、国家大数据平台、数据中心等一系列国家和地方大数据平台，并在经济社会各个领域推进大数据应用示范和试点，这将兴起大数据建设的热潮，政府和社会将投入大量资金发展大数据，并以大投资来带动大数据市场的繁荣。

姜伟超表示，《纲要》提出的十大工程涉及诸多领域，同时又是系统化的，体现了政府在我国大数据建设方面的力度和决心。十大工程有助于对我国整体的产业结构进行升级，有助于全面提升我国的信息化水平，有助于挖掘新的经济增长点。十大工程既关系宏观战略，又深入民生领域，无论是对国家政府，对行业发展，还是对普通民众都具有一定的积极意义。“未来社会必将是一个更加信息化的，同时又密切联系在一起的社会。大数据的共享与科学有效应用将起到重要作用。”他说。

此外，《纲要》还提出，立足我国国情和现实需要，推动大数据发展和应用在未来5年至10年内逐步实现以下目标：打造精准治理、多方协作的社会治理新模式；建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制；构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系；开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局；培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

任伟巍认为：“这些发展目标在细分行业是能实现的，比如金融、旅游等，毕竟还有至少5年时间。而现在的细分领域大数据厂商活跃起来都还没有5年，时间还是有的。”

赵刚认为，《促进大数据发展行动纲要》将引领我国进入大数据的大发展时代。

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⑺ 大数据应用六大模式

大数据应用六大模式
捧着金饭碗，第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢？
“数据挖掘公司的规模不同，影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示，目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式：第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据；第二种则是为不同的企业或企业不同的需求，对数据进行分析，提供针对性的信息，以此获利，如天相投顾就是此类公司之一。
中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示，数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考：第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式，它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产，也是竞争对手难以逾越的门槛；第二种则是以彭博为代表的租售信息模式，它们聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条；第三种则是数字媒体模式，在电视、纸媒衰落的背景下，新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集数据开展精准营销业务；第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些业务就难以开展；第五种则是数据空间运营模式，比如近期势头强劲的网盘，如果从大数据角度来看，便是因为各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源；第六种则是大数据技术提供商，比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。
数据提供商：服务对象的“首席执行客户”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
从目前的行情来看，大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩，从中获得盈利。
在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来，大数据可掘金的行业几乎无处不在，企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示，数据挖掘公司要做好大数据，“应该比他服务的公司更了解其客户，才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘，就应该调查常来这家影院的消费者，每一个时间段对应什么样的消费者，他们对电影的偏好，以及相关消费的偏好等，数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。
“以前的数据挖掘，只在乎解决企业的技术问题，大数据时代的数据挖掘，则应该是帮助业务部门开拓市场，扩大客户群体，提供的不只是技术，还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说，除了市场广阔，具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。
“数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致，其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球，而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作，要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。

⑻ 在大数据时代，数据拥有者的商业模式有哪些

在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。

大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。

B2B大数据交易所

国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。

2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。

咨询研究报告

国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。

各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。

数据挖掘云计算软件

云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。

业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。

大数据咨询分析服务

机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。

政府决策咨询智库

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。

近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。

研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。

自有平台大数据分析

随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。

在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。

大数据投资工具

证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。

定向采购线上交易平台

数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。

非营利性数据征信评价机构

在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。

虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。

除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。

结语：

大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。

⑼ 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的

大数据时代：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

(9)大数据背景下的智库发展模式扩展阅读

大数据影响

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。

科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);

B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

⑽ 大数据时代下,传统商业模式该如何变革

大数据时代下,传统商业模式该如何变革

最近一段时期，大数据这个词风靡全球，作为云计算、物联网之后信息社会又一次革命性技术的突破，正在将信息社会发展引入一个新的阶段，以大数据为代表的IT技术将催生生命科学、新材料、新能源等技术的融合，从而促发人类巨大的革命。
大数据可以使这些技术融合在一起，更快地发展吗？是的，因为我们的生物技术已经能够破解我们的RND，我们能对里面每一个基因，包括里面分子构成核苷酸进行分析，但这需要超大量的数据计算，如果我们有超大量的计算，能把这些遗传基因逐步排列，并且用最新的方法来改造他们，那么人类很多的疑难杂症就可以解决。
总裁培训大数据兴盛以来，给我们带来了巨大的价值，大数据将来像资源，像人力资源、自然资源一样，会成为一个国家十分重要的禀赋，并且对我们的生产生活、行政管理产生非常深远的价值。
第一个是商业价值，可以实施精准的营销，不断发现商机，根据典型的案例分析，在充分利用大数据的条件下，零售商可以实现利润将近60%的增长，制造商可以降低50%的成本。比如说亚马逊的推荐法非常有名，他们能够根据消费记录，推测每个记录的消费偏好和潜在的需求。
世界第二大零售商乐购从用户的购买记录中解析了每一个用户的类别，进行品种的推送和精准营销。还有专家根据大数据的网友情绪变化来做股市预测，预测的成功率很高，我看报告，预测率高于87%，但是我想我们没做这件事，因为我们的股市从6000点到2000点，很难预测精准的投向。
第二是经济价值，会催生新产业和促进产业的升级。现在从事数据掌控、数据分析、数据交换的企业正在雨后春笋一般生长，已经衍生出很多的数据设计、数据制造、数据营销的新产品。
几年来，全国大数据技术与服务业的市场增速远远高于IT产业增速，规模从2010年的32亿，估计到2016年238亿美元，中国大数据产业的发展更是令人期待。2012年中国技术与服务市场只有4.5亿，而到2015年达到46亿，2016年可以突破百亿。
第三，大数据还有社会价值，广泛应用和提高管理效能，大家知道越来越多的政府利用大数据进行医疗健康、食品卫生、道路交通、地质灾害、社会舆情、国防安全等服务，大数据也对行政效能的提高大有裨益。
麦肯锡证明欧洲部门应用大数据以后，行政管理费用降低2,500亿美元。当然现在食品行业的问题，医患矛盾的问题还是很突出，我相信解决这些问题不仅要加强管理，还要充分运用我们的大数据。
第四，在思维价值方面，大数据可以拓展思维形式，可以让科研人员直接从数据中挖掘智慧。我们过去搞数量经济的同志们都知道，我们做每一个科研数据的分析都要建立在概率学的基础上，这个可能性是大概率还是小概率，当概率在50%左右的时候我们是非常难下决心的，而大概率要大量的样本数，需要非常高的成本。
现在大数据几乎含着信息数据的全部，所以在这种时候，概率的分析往往就会相形见绌，我们可以直接从大数据中得到最精准的分析，所以图灵奖得主大数据的科学可能是科学继试验科学、理论科学、计算科学之后的第四种科学。
第五，大数据还有一个被认为是未来新能源一样的战略，就是战略价值，而且要列入国家战略。美欧日都在加快实施大数据战略，特别是美国2012年启动大数据研发计划，是美国又一次重大的科研战略部署。欧盟地平线2020计划，日本新ICT战略研究计划都将大数据作为研究重点。
凡事皆有利弊，人类因为数据泛滥的难题面临着新的困惑，面临着大数据下全球治理的缺失和标准规则的如何融合统一问题。
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我想面对数据的真伪，关键人类自身要有法可依，要有鉴别、加工、集成和运用数据的能力，信息技术泛滥，我们如何来管理，如何去伪存真？
博商观点：在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。电子商务是崭新的模式，也是现代服务业的重要组成部分，由于大数据的支撑，电商正在成为世界经济中一个崭新的亮点，并将深刻改变人们的消费、流通和生产。现在种种势头表明，电子商务有利推动了全球化。

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