⑴ Netflix颠覆式创新的完美案例
喜欢Netflix并不仅是因为这几年它们产出了像《纸牌屋》、《女子监狱》这样的精彩的美剧，还因为Netflix在短短20年的历史里。给商业世界留下了很多经典案例;
比如初期弱小的Netflx是如何起家的、它是如何在夹缝中生存，还打败了行业霸主百视通的、它后来遇到整个行业风向的变化，是如何自我颠覆完成转型的，以及它代表的内容行业是如何变迁的，等等。如果把Netflix这家公司研究透彻，就能掌握非常多的商业智慧甚至人生道理，
《创新者的窘境》这本书，这本书是哈佛商学院的教授克里斯坦森的一本经典的商业著作，里面最重要的内容就是阐释了这样一个问题;颠覆式的创新是怎么发生的?或者说，一个创新型的小企业是怎样打败大公司的?最后书里总结道，颠覆式创新的发生，最核心的三个步骤就是;
第一，利用颠覆性的新技术;
第二，提供差异化的产品体验;
第三，找到属于你的细分小众市场，把产品卖给他们。
现在回头来看，Netflix在创业初期正是完美地执行了这个理论，从而完成了小公司挑战行业霸主的奇迹。
Netflix的起家
Netflix对颠覆性新技术的利用。
Netflix成立于1997年，创始人是哈斯廷斯和伦道夫。不过伦道夫后来比较早地离开了公司，而哈斯廷斯担任Netflix的CEO二十年。1997年，有两个新技术正要改变世界，一个是大家非常熟悉的互联网，而另一个是：DVD终于开始进入民用市场了。
在当年的2月份，包括哥伦比亚、米高梅、华纳克弟、宝丽金等等的几大电影公司，宣布支持DVD格式标准；3月份DVD播放机开始在美国市场正式销售。哈斯廷斯和他的团队感觉这应该是一个机会，于是成立了在网上租赁DVD的公司，这就是Netflix。
我们都知道，颠覆性的技术一定会带来新的产品形式和用户体验。那Netflix是怎么利用这些新技术，提供差异化的产品体验的呢？
那个时候，统治家庭娱乐市场的霸主公司叫百视通，它的模式就是家庭录像带租赁。作为用户，你可以随时开着车到家旁边的百视通门店，选择首己爱看的电影和电视剧录像，租个几盘回家。百视通靠这个业务做到了多大呢？当时它有五千万的订户，峰时期线下有八千家实体的门店。而且百视通虽然最后被Netflix打到破产，但其实也有很多创新的地方。
比如它在前互联网时代就开始用数据分析周围居住群众的人口特征，然后根据数据来决定附近录像店的收藏电影和电视剧等等的种类，供大家租赁，放在今天看，这也是大数据的一种。
不过，当颠覆性的新技术出现之后，用今天商业界流行的词来说，Netflix对百视通进行了“降维打击”。在整个产品流程和用户体验上，Netflix做了三点变革：
第一，不开设实体店，只在网上运营。这省去了店面租金、服务人员工资等等的开销，让Netflix的运营成本大大降低。另外，哪怕百视通的客户分析做得再好，它也不可能有Netflix直接在互联网上收集的用户数据全面和好用。
第二，直接邮寄DVD给客户。因为DVD比录像带的体积小很多，所以邮寄起来就非常方便，看完之后客户还能很方便地部寄回来。这样不仅省事儿，选择也会更多，毕竟门店里的录像带再多，也不可能有网上的选择全面。
前两点都是技术带来的直接变革。最后一点，是哈斯廷斯的团队在真正的用户体验上做出的改变。那就是∶Netflx推出了没有到期日、没有滞纳金、免邮费的"三无"会员制。
当时他们的做法是，任何人每个月交19.95美金，每次可以最多租四张碟，想看多久就看多久。只要看完归还后，Netflx就会在你网上账户里收藏的"想看的片子"的列表里，选择四部再寄到你家，整个过程非常自动和简便。
而相比之下，如果你是百视通的用户，不但要亲自去店里挑选片子，还有归还的期限，一旦忘了归还，还得交非常贵的滞纳金。后来人们经常提到的一个版本的Netflix的创业故事是∶当年哈斯廷斯之所以创建Netflix，就是因为自己去还录像带的时候发现，自己之前一个没注意过期了。结果一盘录像带租金三四美金，但是滞纳金得交四十美金。于是一怒之下哈斯廷斯就创办了Netflix——我觉得这个故事多少有点后人演绎的成分，不过这也说明了当时的很多消费者对百视通的服务是有些不满的。
另外，Netflix还有一个杀手铜似的服务，那就是∶隔夜送达。Netflix发现人们通常耐心很差，一旦你能承诺今天下单，租赁的DVD明天就能到的时侯，不管是新用户的注册率，还是老用户的重复下单率都会大大增加。于是，Netflix对隔夜送达这项服务也进行了大举的推广
困难重重
你可能感觉这是一个完美的商业故事，小企业通过新的技术手段，先进的商业理念，友好的产品和服务体验开始了对大公司的颠覆。然而，如果分析就停在这里，我们就犯了之前说过的“简单归因”，以及没有站在历史的角度去看待商业的错误了。Netflix当然做对了很多事情，但那些更多是我们事后诸葛亮式的总结。
在当时，它其实面临着非常多的具体困难，甚至一度临破产，后来靠着自己的努力和很多运气才走到了今天。那当时是怎么回事呢？
首先，颠覆性的新技术当然很好。但是面临的问题也很简单，DVD这个技术刚出来的时候，用的人太少。而且这是一个“鸡和蛋”的问题：想买DVD播放机的家庭觉得可播放的DVD太少了，大娱乐公司想做DVD内容吧，又觉得有播放机的用户太少，不值得做。
说一个数字你就能有直观的感受：到1997年年底，市面上一共只有500部电影有DVD格式，大部分还都是老电影。这大概是百视通能提供内容的千分之一。
于是，Netflix在很长一段时间内，都在等DVD的爆发—当然现在我们知道它最后等来了这波风潮，但在当时，提供电影电视剧内容的新格式有很多，谁也不知道DVD这个格式是不是能突围。不过，Netflix也做了一些非常聪明的营销举动，比如它联合了一些DVD厂商，在DVD机的包装盒里放了Netflix的免费体验券，让大家在买到机器回家之后就能免费体验租赁DVD的服务，这也让它推广的速度有了很大的提高。
另外，Netflix在刚刚我们说的非常好的用户体验上，也有很具体的困难。比如，光是设计邮寄DVD的邮件封套，以及研究如何包装DVD盘才能在邮局系统里的分拣机不被损坏，Netflix就研究了几个月。还有，为了保证快递的及时性，以及如何选择自己的库存中心的地理位置，才能使中心最好地覆盖周边的用户，也是一门很大的学问。这些问题Netflix都是花了常人无法想象的努力，最终才解决得比较好的。
最后，市场对新技术的接受总是渐进式的。作为一家公司，找到自己最早期的那批忠实用户非常重要。商业史里很多公司都是因为产品和技术非常棒，但就是找不到使用场景，最后导致了失败。
还好Netflix在这方面有一些运气——他们在早期的时候发现，自己很多用户都是印度裔的学生和技术移民，因为他们在传统的录像店里很难找到自己家乡的电影，但是Netflix收录了很多小众和外国电影。
这些电影并不热门，所以Netflix收录起来成本也低。冷门内容也带来了第一批忠实客户，这应该是把自己的劣势变成了一种优势的又一个绝佳案例。最终，所有这些元素的叠加，使得Netflix在早期存活了下来，真正地开始在市场里占有一席之地。
你应该对Netflix的发家史有一个全面的了解了。正如《创新者的客境》里面的倾覆式创新理论，一个小企业要顺覆大公司，应该：善于利用颠覆性的新技术，提供差异化的产品体验，找到属于自己的细分市场，只有这样，才能在早期获得自己的立足之地。
⑵ 从大数据 1.0到大数据 2.0
从大数据 1.0到大数据 2.0
大数据蕴藏着各种可能性。但套用乔治·萧伯纳的上述名言，企业领导者 应如何主动采取行动而非被动反应呢?追求价值最大化的过程中，企业 应主动出击，未雨绸缪。在适当的时机，通过大数据能够及时洞察在小数据中难以发现的新兴趋势，使企业在制定战略时更具前瞻性。具体应该如何操作呢？九正建材网总结如下：
事实上，在竞争激烈的环境中，大数据可能会迫使企业采取行动，而非被迫 做出反应。然而，假设企业已对大数据应用的优势与相应成本做出审慎权衡，那 么在大数据带来的无数可能性中，哪一种最为有利?大数据将为企业的战略提升 带来三种可能性：
回答现有业务中的已知问题，专注于提升业绩和运营效率。
回答现有业务中的新问题，专注于业务增长机会。
回答新业务中的新问题，目标是改写竞争格局。
虽然企业对大数据应用的深度不同，但研究表明，目前大数据应用主要还停 留在第一个阶段，而关注第二阶段应用的时机已经成熟。最近针对全球多个行业 和地区 100多位首席信息官的调查发现，大数据(包括其在企业中的应用和知 识发现技术)将是 2013年最具颠覆性的三大技术之一，仅仅排在云计算部署 和移动支持之后。正如克莱顿·克里斯坦森 (Clayton Christensen)在其著作《创新 者的窘境》(TheInnovator’s Dilemma)中所定义的，一项颠覆性技术应创建一 个新市场，并最终超越现有市场。根据克里斯坦森的定义，目前大数据在企业中 的应用一般仅起维持作用，也就是仅用于改善现有产品，进而获得来自更高端客 户的更多利润。
从大数据 1.0到大数据 2.0
“生大材，不遇其时，其势定衰。生平庸，不化其势，其性定弱。”--老子
新的基础设施或数据来源可以通过解答现有业务问题来实现大数据的一些价值，尤其是在现有数据显著增多，导致通过数据创造商业价值的传统方式 难以维系的情况下。例如，Rackspace公司最初电子邮件托管服务的客户规模 非常有限。后来，其客户数量迅速增至 100万，每天各种格式的日志记录多达 150GB。这使Rackspace 公司运用原有数据系统处理故障排除要求的能力面临挑战。 过去花费几分钟完成的任务现在却要花上几个小时。结果，Rackspace公司不得不迁移至 Hadoop基于堆栈的大数据基础设施，才能继续实现其电子邮件托管服务的价值。
大数据可以更快、更好地回答问题。比如电信公司可以用来自社交网络的客 户交互新数据补充现有客户数据，从而提高客户流失分析的价值。
然而仔细观察发现，这些类型的大数据应用并没有为企业的基本战略和方 法带来变革。比如，企业了解客户流失的目的基本保持不变，仅仅是新增了社 交媒体数据的属性。这一相对保守的做法似乎代表了当今大数据应用的特点。 在《经济学家》杂志 2010年的一项调查中，在被问及 “大数据为贵公司带来什 么样的新机会 ”时， 大多数受访企业首先提及的是 “提高运营效率”(51%)。与此 形成鲜明对比的是，选择 “服务和产品创新 ”的企业数仅仅排名第四(24%)。鉴 于 2010年的经济形势，许多企业更侧重削减成本，因此选择 “提高运营效率 ”可能不足为奇。但是，随着经济好转，企业的侧重点亦由削减成本转向业务增长， 因此应该采取其他的大数据应用方法。
要进行颠覆式创新，企业必须采用新模式，寻找创造和刺激增长的新途径。 回想一下由内容制造驱动的 Web2.0技术如何颠覆基于内容消耗的 Web1.0时代， 为企业与客户的交互方式、产品和服务的创新方式、协作方式和营销方式带来了 巨大变化。同样，大数据 2.0战略将开启新的市场，使领先企业能够抓住稍纵 即逝的机会，抢在竞争对手之前从中获取巨大利益。
大数据业务战略演变——以出租车公司为例
大数据1.0 战略
可扩展性技术： 新加坡出租车运营公司ComfortDelGro 最初通过人工电话处理出租车预订服务。后来，随着客户数量猛增，人工电话服务难于满足需求，公司开始投资大数据技术，投入6000 万美元开发了由自动拨号系统和智能手机应用组成的出租车预订系统，后台的数据基础设施能够支持储存和处理数以十万计的行程。15000 辆出租车的运营数据以及数以亿计的实时GPS定位信息这一举措提升了公司的运营能力，每年能够处理2000万次的出租车预订服务。
大数据2.0 战略
重塑客户行为：ComfortDelGro 收集了多年的出租车每日运营数据和需求波动数据。随着新加坡人口和旅游业持续增长，为了应对每天或每周特定时段出租车预订数的持续增长，公司在特定时段和地区通过各种附加费对价格进行了调整，这一举措重塑了客户的预订模式，使公司能够始终如一地满足客户的需求。
创造新产品和服务： 实时了解客户与出租车的位置，结合历史预订记录，出租车公司能够从技术上预测在不同时段，比如，每天或周末的不同时段，避免拥堵的最佳行车路线，基于此公司可提供实时路线推荐的全新服务。这项服务不但能够帮助出租车司机预测业务量和交通状况，还能作为第三方增值服务销售给其他公司的出租车司机。
数据生态系统视野：可靠的交通路线自动预测服务是基于一个数据生态系统视野。该系统中的数据被出租车运营公司，交管部门和环保部门所共享，这些组织拥有互补的数据和利益，交管部门实时掌握全城交通运输的概况，而出租车运营公司则可以从其移动车辆掌握少量但却详细的交通运行轨迹。这些数据，再加上来自环保部门的实时天气和路况信息，能够更有效地预测交通拥堵，这一服务使三方同时获益，交管部门希望缓解城市拥堵，道路畅通对出租车公司来说意味着收入增加，而环保部门更关心的是二氧化碳减排问题。
颠覆性大数据的新商务战略
通过回顾相关研究以及业界领导者的讨论，我们得出颠覆式创新的三种大数据战略。
首先是客户战略，即利用客户交互数据重塑客户行为，而非简单的了解。 这类数据使企业可以预测和引导市场尚未出现的需求，进而创造新的利润。这 一战略可与产品战略相结合，开发新产品和新服务的新需求，使大数据实现创 收。同等重要的是，仅仅依靠这些战略并不能带来持续收益。我们还需要生态 战略，这是第三种战略，企业借此参与、甚至重塑一个以行业为导向的全新群 体，成员之间通过数据共享提高整体经营水平。
然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。
客户战略：重塑客户行为
福特汽车研究与创新中心的预测分析与数据挖掘技术领导人迈克尔 卡瓦拉塔 (Michael Cavaretta)认为“大数据的精髓理念是它能够让你见微知著并作出反应”。许多数据驱动型企业在与客户打交道时广泛采取这种被动型立场。直到最近，企业了解客户行为的主要方式是聘请市场调查公司，然后基于调查结果，应对客户需求。 如今，市场表达情绪的渠道已逐步转向社交媒体，但企业了解客户行为的主要方式 基本上仍然是被动型方法。
然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了 解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基 站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。这使企业可以借助最适 合的渠道在适当的时机向客户提供高度定制化的产品与服务。
Netflix 和亚马逊等企业利用这种数据确定各自客户的爱好与偏好，并利用这类信息为客户实时提供相关的有用服务，进而影响客户的购买行为。对 Netflix来讲， 推荐的服务不局限于新电影，还包括老电影，这样有助于降低授权成本。同样， 零售商也可以通过利用客户信誉卡和来自 Foursquare等的实时注册数据了解客户偏 好，然后通过移动应用发送促销信息，以影响顾客的购买行为。
最近，我们与一家金融机构合作，通过汇集多方面宏观经济指标数据，审慎评估其贷款和借款风险，所涉指标包括消费指数、房价指数以及国家贷款冲销(有多 少贷款因无法收回而注销)等。这种全方位的方法将压力测试的门槛提高到更为实际的水平，改变了金融机构对风险评估所持的态度。
然而，实施该战略面临特别的挑战。主要问题是个人隐私。与个人或敏感信息有关的问题应尽可能地审慎和透明处理，即便这些信息并非来自个人数据。从执行角度来讲，企业也需要预测对客户行为造成的变化。由于无法确定企业的推荐服务 最终会影响多少客户，这个问题不容忽视。在某些情况下，企业无法充分了解和控 制其供应链，通过实时服务满足客户的多变需求。结论是，企业必须持续关注客户， 以确定何种程度的 “影响 ”是适当的。
产品战略：开发新产品和服务
数据价值链上的许多企业都位于数据通信的 “忙区 ”，他们的战略定位使其可以从现有数据中获得经济利益。这些企业以来自通信、媒体和娱乐行业居多。这些企业通过数字渠道与客户广泛互动，正成为拥有大量宝贵客户数据的资源库。
许多企业借助这类数据获取洞见，支持日常业务，以服务于现有市场和客户。一直以来，银行通过客户资料、交易以及在线和手机银行业务全方位了解客户，进而改善客户满意度。比如，尽可能地减少ATM机缺款事故，以及改善产品和服务定价。然而，其他一些企业已经通过数据创造价值，瞄准新市场，创新和设计全新的业务模式。比如，通过智能手机客户端，电信公司可以实时获取关于其大规模客户群的详细信息，包括位置、使用情况、社交网络和其他特征。他们将这些数据信息加以利用，推出新的服务，如基于位置的市场营销。再比如，除了普通电话服务外，新加坡三家本地电信运营商M1、Starhub及Singtel与新加坡报业控股和其他零售商合作，为客户提供基于位置的广告短信息服务。短信息发送数量和可能的客户回复率最后转换成电信公司的额外收入。
因此，大数据可用于为客户实时提供生活资讯服务。这些战略可以帮助电信公司留住客户，同时带来更多收入。这一思路同样适用于其他领域。比如，保险公司推出新产品和服务，而不仅仅是销售标准化保单。将客户风险偏好、所采用的保单 和一段时期内的历史理赔数据整合输入新的监管报表，这比传统方式更具现实意义。
由于新产品或服务通常迎合未知市场，该产品战略不仅限于知名公司及其子公司，同样也为新进军市场的企业提供了巨大商机。例如，零售领域的实时价格对比服务，让澳大利亚的 GetPrice和英国的 PriceRunner在为客户提供更多价格信息的同时，亦为更具针对性的在线广告开设了新渠道。在医疗保健领域，成立于2008年的 Castlight Health 公司利用大数据为患者提供健康医疗成本信息，而这些信息一般是客户难以接触到的。社交网站 PatientsLikeMe搭建了一个自由论坛和友好交流环境， 在这里，患者可以找到其他有类似病情、服用类似药物，甚至实验室检测结果相似的患者。它通过向制药商出售数据获取收入，所有过程保持公开透明，用户对于其数据评级、评论和意见的使用情况了如指掌。
当然，通过大数据创新产品和服务亦面临诸多挑战。新进军市场的企业应注意数据使用在法律和道德方面的问题，尤其在涉及客户个人数据或以盈利为目的、从私人性质的大数据中提取信息的情况下。世界各国的政策制订者一直在审查与数据 相关的法律，多个辖区的判例法制度体系也正在完善。不久的将来，针对数据商业化和盈利机会的监管环境将会发生变化。
随着大数据的飞速发展，数据保护和隐私立法可能将跟上脚步，以涵盖所有可 能的应用。因此，对于利用大数据制定新的客户和产品战略的企业来讲，他们至少 有义务保证客户对自身数据使用的知情权，为其提供充分的信息，供其在知情的情 况下作出选择。这样才可能使双方获益。同时，操作透明有利于加强监管和道德自律， 提升企业声誉、客户忠诚度和企业品牌。
完全依赖产品和服务创新实现数据商业化也可能造成一定的长期风险。在没有建立完善的体系制度之前，新市场很可能被其他新的发展事物打乱。从数据的角度来讲，需要从生态系统的视野考察数据。在这个系统内部，数据提供商、受益人、 竞争对手以及监管机构能够健康发展，从数据共享中受益。
生态系统战略：数据生态系统视野
通常，一个企业无法全方位了解其客户，难以推出全新且极具吸引力的产品或服务。在这种情况下，企业可以从生态系统中的其他企业处获得补充数据，填补空白。这种生态系统以适当的合作战略为基础，以此使得从企业到消费者的所有相关方从中获利。该生态系统视野可以采取多种形式。一端是传统意义上互为竞争关系的企业之间的合作，而另一端则是各公共机构之间的全程协作，旨在更好地交付服务。除了相互合作产生短期效益外，该生态系统战略还有助于分散风险，使各方 长期受益。
保险领域已经出现了这类数据协作的案例。比如，识别和防止欺诈性汽车保险索赔不但有助于提高保险公司的盈利，还可以降低汽车保费。英国保险协会成员共享来自数百万客户的理赔数据，而后在英国保险协会设立的非营利机构保险欺诈局集中分析这些数据，以解决欺诈性保险索赔问题。这些来自数据库的信息被称为 “保 险欺诈记录 ”，大大降低了每年欺诈性索赔事件的数量。英国保险协会称 “这些保险 欺诈记录有助于保险公司识别用户欺诈行为，进而采取适当的应对措施。汽车保险产品的整个生命周期，无论是续保、理赔或是其他任何阶段，这些信息均可以派上 用场。”
几家音乐行业的组织，包括发行商、音乐服务供应商和作曲家协会，正致力于创 建一个 “全球曲目数据库 ”以打造音乐行业的数字化未来。这是独一无二的权威性歌 曲库，供所有地区用户使用。音乐发行价值链中的所有组织都可以使用该数据库，确保音乐作品的授权准确高效和后续的版税支付。音乐服务供应、消费和授权的在线商业模式迅速演变，而该数据库的建立则标志着该模式在变革之路上迈出了重要的一步。
虽然大数据应用的实证案例相对较少，但行业内部战略倾向于重点利用大数据解决共同关心的监管、商业或技术层面的特定风险问题，同时缔造一个公允的环境让企业之间以正常的方式争夺客户。这个方式可以最大限度地减少潜在冲突，否则将导致合作联盟分崩瓦解。同时也印证了埃文 罗森(Evan Rosen)的观点：这类联盟建立之初就有清晰的架构，为双方创造价值并公平一致地对待参与企业，唯有如此，竞争企业之间的合作才有意义。在跨行业方面，大数据为电信公司和金融机构展开合作并共同获取更多洞见提供可能性，尤其在零售支付和移动技术整合方面。 通过充分利用各自的客户数据，他们可以协同分析合并数据，然后创建一个真正与众不同的移动银行平台。
在该生态系统中，政府部门也应有所作为。许多企业可以从其他额外数据中受益， 比如实时天气和交通信息。这些信息通常由公共部门采集，而对任何一家公司来讲， 复制这些数据的成本极其昂贵。鼓励企业与政府机构合作，共同承担数据收集的投入成本，因为他们与该服务的下游影响利益息息相关。比如，在规划货物运输时， 企业可将其内部货运和订购数据与港口管理部门设置的传感器和雷达获取的外部实时港口数据相结合，进而从中受益。这也有利于港口管理部门保证人员和船舶的安全及物流效率，进而乐意为传感器设备进行投资。
企业领导者可以做什么?
本文关于大数据的三大战略将在适当的商业背景下为企业带来诸多机会。企业领导者可以问自己一些问题，以确定自己是否能够发掘这些战略所蕴藏的积极而具颠覆性的潜力。
消费者战略。大数据为企业提供更多的机会来重塑消费者行为，满足消费者自身可能尚未意识到的需求。要确定是否准备就绪，先行一步利用大数据，企业首先应回答几个问题： 消费者做出何种购买决策，以及购买决策涉及哪些流程?是否存在利用新数据影响消费者购买决策的机会?如果存在，这些必要数据从哪里来?是否具备必要的基础设施，能够低成本、高效并及时(如有必要，包括实时)地利用大数据?
产品战略。企业还应评估是否准备就绪，推出具有竞争优势的新产品和服务。这需要回答现有数据的价值和数量问题。他们是否拥有独特的资产?整合这些资产是否可以解决市场需求?新产品和服务将投入新市场还是现有市场?如果进军新市场，通过何种渠道?对新产品和服务的投资是否会对现有业务造成机会成本?
生态系统战略。企业应分析自身能否从孤立的战略变革中获得最大价值，还是更适合与其他企业协作，进行独特而又强大的数据分析。是否充分了解处在商业价值链上的所有其他企业?如果答案是肯定的，那么企业领导者应确定这些对手掌握的数据集或具备 的商业眼光是否与自己的企业形成互补?此外，企业领导者还应确定在不失去自身竞争优势的前提下共享数据的可能性。
并非所有的企业都已准备充分或具备必要能力同时实施上述三种战略，或者， 他们仅需要实施其中一种或两种战略，以提升目标业务的业绩。无论选择何种战略， 企业应能够及时洞察大数据蕴含的经济价值，合理开发大数据资源，从授权和管理所需人才，到适当投资技术基础设施以保证运营。同时，对于储存、分类和分析大量数据所需设施和技术的成本以及大数据的潜在收益，企业亦应充分权衡。
大数据带来的是数据革命吗?虽然业界对大数据的认识显著提升，而且相关工具越来越多，但对大多数企业而言，颠覆性变革还未到来。随着人们充分利用大数据的优势并结合大数据提出的全新业务战略，在不久的将来，新的企业将重磅出击并开拓新的市场，摒弃炒作而专注利用大数据发现并解决新的业务问题，满足不断变化的市场需求，保持可持续的竞争优势。
⑶ 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域
如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。
对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。
颠覆医疗保健领域的大数据
在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。
HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。
报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。
这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。
Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。
大数据和人工智能如何协作以改进决策
在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。
将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。
1.删除数据收集中的偏差
HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”
2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突
必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。
人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。
3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响
在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？
数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。
4.理解潜在的因果关系
在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。
这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。
⑷ 数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式
数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式
近年来，越来越多大型企业开始投资数据分析技术，希望借此证明“我可以做得更好”。而云计算的兴起，也使得规模有限的初创企业也可拥有将大数据技术与高级数据分析加以结合的能力。在今天的文章中，我们将共同探讨数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式。
2017年10月10日，腾讯宣布斥资11亿美元投资奥莱，这是匹马市场的头号玩家。但奥拉并不孤单挑战既定的商业模式。
看看优步，亚马逊，Airbnb，edX，Netflix，Society One和TripAdvisor的兴起。他们都看着自己的行业中的一个坚定的人，并说：“我可以做得更好。”
80%的公司预测他们的行业在未来三年将受到新技术的影响。
借助云计算，即使是最小的启动，也可以将大数据技术与高级数据分析结合在一起。每天，发现新的运营和市场见解以及未开发的客户群的能力都在增长。
超过90%的公司认为大数据和分析是战略重点，但贝恩说，只有19%的公司持续采集高质量数据!
大多数竞争对手可能没有利用数据技术，但是你呢?如果你懒惰，你可以保证有一个开始或创新的竞争对手把你的目光投向了你。
数据的力量
大数据已经成为一种强大的资源。如果盲目瞄准潜在客户，公司就无法取得成功。为了蓬勃发展，你需要确切地知道你要去哪里，为什么要去那里，以及你愿意投入到旅程中的努力。
大数据是你的指南。
但是，您需要有清晰的愿景，战略方法和用例来推进您的大数据发现。您需要参与使用分析，以便您拥有整体视图或业务。
要做到这一点，请重新定义如何处理数据并为数据的使用设置基准。
5种方法来挖掘变革性数据
1.战略分析
战略分析是详细的，数据驱动的整个系统分析，以帮助您确定推动客户和市场行为的因素。
战略分析的关键是按照正确的顺序进行：
第1步 - 竞争优势分析以确定您的能力，优势和劣势。
第2步 - 企业分析可在企业，业务单位和业务流程级别获取诊断信息。
第3步 - 人力资本分析在个人层面进行诊断，以获得可操作的见解。
数据应该回答如下关键问题：
什么是为我们带来最大价值的关键决策?
尚未开采的新数据有哪些?
尚未完全探索哪些新的分析技术?
2.平台分析
这有助于您将分析融入您的决策过程中，从而改进核心业务。它可以帮助您的公司利用数据的力量来发现新的机会。
要问的重要问题包括：
我们如何将分析整合到日常流程中?
哪些流程将受益于自动，可重复的实时分析?
我们的后端系统能否受益于大数据分析?
平台分析必须包含多种技术。由于它可以通过多种格式和渠道获得，因此可用于检查组织的脉搏。
它将帮助您将数据分析整合到所有部门的关键决策中，包括销售，市场营销，供应链，客户服务，客户体验和其他核心业务功能。
3.企业信息管理(EIM)
将近80%的重要商业信息存储在非托管存储库中。通过战略和平台分析，EIM可帮助您利用社交，移动，分析和云技术(SMAC)改进数据在公司内的管理和使用方式。
通过使用信息创建，捕获，分发和消费工具构建敏捷数据管理操作，EIM将帮助您：
简化您的业务实践。
加强协作努力。
提高员工在办公室内外的工作效率。
在定义您的EIM战略时，确定业务需求，关键问题以及启动EIM的机会。此外，确定潜在的项目和项目，其成功率将受益于EIM。
4.商业模式转型
采用大数据分析和并行转换业务模式的公司将为收入来源，客户，产品和服务创造新的机遇。
从预测需求和采购材料到会计，以及员工的招聘和培训，您的业务的每个方面都可以重新设计。
所需的更改包括：
拥有大数据战略和愿景，能够识别并利用新机会。
培养创新和实验数据的文化。
了解如何利用新技能和新技术，并管理他们对如何访问和维护信息的影响。
与持有重要数据的消费者建立信任关系。
在核心行业内外创建合作伙伴关系。
找到快速洞察和实施结果的方法。
5.建立以数据为中心的业务
您是否生成大量数据?这些数据是否会使您行业内外的其他组织受益?
以数据为中心的业务不仅仅是一种资产，而是货币。这是您核心竞争力的源泉，它的价值体现在黄金上。
主要有三类数据分析：
透视：包括挖掘，清理，群集和细分数据，以了解客户及其网络，影响力和产品洞察力
优化：分析业务功能，流程和模型。
创新：探索新的颠覆性商业模式，以促进客户群的发展和成长。
已建立的商业模式受到攻击
数据分析正在迅速推翻我们开展业务的方式。这五种数据分析的变革性应用将帮助您成为具有前瞻性思维的公司，并在市场中获得竞争优势。
没有哪个行业的数据分析不能从中受益。
⑸ 大数据的颠覆性 已渗入边缘行业
大数据的颠覆性 已渗入边缘行业
在银河帝国系列科幻小说中，数学家哈里·谢顿开创了“心理史学”，他能够运用数学公式准确预测人类的未来，作者艾萨克·阿西莫夫凭借其丰富的想象力被全球读者誉为“神一样的人”。如今，小说里预知未来的桥段在某种程度上已经实现，不过不是凭借“心理史学”，而是归功于“大数据”。
大数据是近几年的热词，但从根源上讲其方法论不过是传统的统计学。只是 在银河帝国系列科幻小说中，数学家哈里·谢顿开创了“心理史学”，他能够运用数学公式准确预测人类的未来，作者艾萨克·阿西莫夫凭借其丰富的想象力被全球读者誉为“神一样的人”。如今，小说里预知未来的桥段在某种程度上已经实现，不过不是凭借“心理史学”，而是归功于“大数据”。
大数据是近几年的热词，但从根源上讲其方法论不过是传统的统计学。只是随着人类的信息被数字化，数据越来越多，再加上存储与计算能力逐步提高，此时把统计学和庞大的数据融合在一起便对很多产业产生了颠覆效果。
中国社科院经济与政治研究所副所长何帆就是个大数据的推崇者，他相信大数据可以实现很多闻所未闻的事情。比如，社科院可以通过一个人的信用卡消费记录预测这个人在5年内的离婚概率。
不过，何帆并不认同阿西莫夫的观点，他认为未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。“计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。”
如今，大数据已经被应用在金融、科技和零售等热门领域，但据何帆介绍，其实很多看似被大数据边缘化的传统行业更早接受了大数据的挑战与变革。
品酒界：预测世纪最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大数据影响的行业之一。
传统的品酒是由专业的品酒大师完成，这些人通常天赋异禀，嗅觉与味觉超常，而且后天训练有素。但这一垄断局面后来被普林斯顿大学的一位英语学教授打破了。这位教授尝试用统计分析的方法替代传统的物理品酒法，他收集了降雨量、平均气温、土壤成分等影响葡萄酒品质的各类数据，并根据历年葡萄酒的品质挖掘其中的联系。凭此方法，他成功预测了世纪最佳葡萄酒。
“这就是大数据思维，现在传统的品酒师不敢轻易对葡萄酒的品质做判断了，都要先查看大数据的预测再下结论。”何帆说。
体育界：挑选潜在运动之星
不仅是选酒，选人的决策同样受到大数据的影响。
电影《点球成金》真实反映了大数据对固有的运动员挑选规则的挑战。在电影中，比利·比恩研究出一套“棒球统计学”，对球员的防御率、胜投数、打击率、长打率、全垒打数、打点数等几十类数据进行统计与分析，借此预测球员的潜能。与固有的根据经验对球员进行主观判断相比，数据统计的方式更加精确与可靠，从而打破常规发现了潜在棒球之星。
在现实的体育界，大数据已经应用在各项运动中。2013年年末，美国NBA开始在所有球场中安装体感追踪技术，记录并追踪篮球和球员的运动。这一系统将提供持续的数据流和全面的统计数据，包括速度、距离、球员之间间隔以及控球情况等，以实现目标性更强的分析。
在大数据面前，几乎每一个球员都面临优势与局限被暴露无遗的状况。比如，通过统计姚明在篮下接球、运球失误的次数比得知，姚明右手接球时通常能运球三次，左手接球则只能运球两次。这样的规律就告诉防守人，要想解除姚明对篮下的威胁，就要把他限制在远离篮筐的区域，让他必须运球三次以上才来到篮下，这样往往就会失误。
博彩业：远离顾客忍无可忍的输钱底线
在很多高级赌场，顾客进门时需要办理一张电子磁卡，在登记性别、年龄、民族、职业等基本信息时，他们便开始置于大数据的监测之下。根据顾客的数据信息，系统会立刻将其与数据库中的样本进行匹配，推断出顾客的最大消费能力、消费时间极限等行为特点。
“每个人无论多有钱，都有一个痛苦点，当输的钱超过一定数目，很可能再也不踏进这个赌场一步。而大数据带给传统赌场的是一个最好的选择——通过预测顾客的痛苦点，在那之前让他们住手。”
何帆举例说，如果一个35岁的中国男性土豪走进了赌场，大数据会预测到这个人的痛苦点大概是1万美金，通过CCTV和各桌的监控，当他输到9800美元的时候，便会有年轻貌美的公关经理主动上前攀谈，缓和他的情绪，引导其到餐饮、休闲等其他区域消费。而保留顾客的最后一点耐心和希望，也会促成他们的再次消费。
在何帆看来，消费者在享受精准服务时，自己已经在大数据的监控下了，大数据不仅可以帮助商家榨干消费者当下可以消费的最后一分钱，还能保留再次压榨他们的可能。
医学界：预防在疾病发生之前
医学领域很早就应用了大数据思维。在细菌被发现之前，一位医生意识到如果从停尸房回来后做接生手术，死亡率就会很高。他认定这之间存在某种联系，于是建议大家用肥皂洗手后再手术。尽管当时并没有人理解洗手与死亡率下降相关的原因，但人们还是通过信息发现了其中的联系。
“知其然，不知其所以然，这正是大数据的规律，”何帆说，“美剧《豪斯医生》的医学顾问就是一名行政医学的代表人物，相比于传统的病理学问诊方法，行政医学强调的是病症，而不是病因，这就是用大数据说话。”
在欧美医学界，大数据的思维被很好地延续了下来。创立于1863年的美国梅奥医院（Mayo Clinic）在为患者诊病时，除了凭借医生的技术和经验，还要依靠医院150年积累的临床统计与实践经验的大数据。
据介绍，如果把梅奥数据库中头疼这一单独症状可能引发的疾病以5号字打印出来，能铺满一个400多平米的房间，基本不会遗漏任何一种可能的疾病。这不仅可以帮助医生判断病人当下的健康状况，还可以预测潜在病痛的发生趋势，从而提出有针对性的保健方案。
影视圈：内容由观众决定
从导演想拍什么到观众想看什么，影视界在不断抬高观众的地位，以此获得较高的市场回报，而此时大数据成了判断观众兴趣的绝佳途径。以喜好最难琢磨的幼童观众为例，传统的沟通方式完全无法进行，制作方只能凭借经验与推测进行创作，但大数据的出现让幼童心理活动的获知成为可能。
“美国最早采用大数据制作的儿童节目是《芝麻街》，制作方每制作一个新的动画片段都会让大量的小朋友试看，同时在屏幕旁随机出现一些卡通图案。虽然无法与幼童沟通，但当小孩总是分神去看屏幕旁的卡通图案时，制作方就认为这段卡通式孩子没有看懂、或不吸引人的。制作方于是将这些数据统计起来，分析对比后对影片加以修改。”何帆表示，这就是最基本的大数据对影视制作的影响。
此外，这几年流行的《天线宝宝》也得益于大数据的应用。尽管在成人眼中，每句话、每个动作重复3遍是近乎弱智的表现形式，但就是这个卡通片让全世界的小孩子看得目不转睛。通过大数据的研究发现，在儿童的心理世界，重复是学习和娱乐的主要认知规律，而三遍恰到好处，《天线宝宝》正是大胆使用了这一结论，从而成功打造出一部打破常规的儿童卡通片。
还有更多的传统行业正在无形间被大数据颠覆，对于这些大数据应用的非主流领域，其带来的冲击或许更强烈，逼迫从业者进行产业变革与创新。当然，这也致使某些难以接受统计逻辑与思维的从业者面临失业的风险。
另一方面，何帆认为，行业在享受大数据变革的同时，消费者的隐私正变得无处可藏。大数据的源头正是普通的消费者，购物记录、乘车记录、投资记录、甚至是生理记录，每个人的生活都在被数据化，都在某些人的监测之中。
“被大数据改变的行业越多，人们要让渡的隐私越多，这正是大数据在未来要面对的其中一个危机。”何帆说。
中国社科院经济与政治研究所副所长何帆就是个大数据的推崇者，他相信大数据可以实现很多闻所未闻的事情。比如，社科院可以通过一个人的信用卡消费记录预测这个人在5年内的离婚概率。
不过，何帆并不认同阿西莫夫的观点，他认为未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。“计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。”
如今，大数据已经被应用在金融、科技和零售等热门领域，但据何帆介绍，其实很多看似被大数据边缘化的传统行业更早接受了大数据的挑战与变革。
品酒界：预测世纪最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大数据影响的行业之一。
传统的品酒是由专业的品酒大师完成，这些人通常天赋异禀，嗅觉与味觉超常，而且后天训练有素。但这一垄断局面后来被普林斯顿大学的一位英语学教授打破了。这位教授尝试用统计分析的方法替代传统的物理品酒法，他收集了降雨量、平均气温、土壤成分等影响葡萄酒品质的各类数据，并根据历年葡萄酒的品质挖掘其中的联系。凭此方法，他成功预测了世纪最佳葡萄酒。
“这就是大数据思维，现在传统的品酒师不敢轻易对葡萄酒的品质做判断了，都要先查看大数据的预测再下结论。”何帆说。
体育界：挑选潜在运动之星
不仅是选酒，选人的决策同样受到大数据的影响。
电影《点球成金》真实反映了大数据对固有的运动员挑选规则的挑战。在电影中，比利·比恩研究出一套“棒球统计学”，对球员的防御率、胜投数、打击率、长打率、全垒打数、打点数等几十类数据进行统计与分析，借此预测球员的潜能。与固有的根据经验对球员进行主观判断相比，数据统计的方式更加精确与可靠，从而打破常规发现了潜在棒球之星。
在现实的体育界，大数据已经应用在各项运动中。2013年年末，美国NBA开始在所有球场中安装体感追踪技术，记录并追踪篮球和球员的运动。这一系统将提供持续的数据流和全面的统计数据，包括速度、距离、球员之间间隔以及控球情况等，以实现目标性更强的分析。
在大数据面前，几乎每一个球员都面临优势与局限被暴露无遗的状况。比如，通过统计姚明在篮下接球、运球失误的次数比得知，姚明右手接球时通常能运球三次，左手接球则只能运球两次。这样的规律就告诉防守人，要想解除姚明对篮下的威胁，就要把他限制在远离篮筐的区域，让他必须运球三次以上才来到篮下，这样往往就会失误。
博彩业：远离顾客忍无可忍的输钱底线
在很多高级赌场，顾客进门时需要办理一张电子磁卡，在登记性别、年龄、民族、职业等基本信息时，他们便开始置于大数据的监测之下。根据顾客的数据信息，系统会立刻将其与数据库中的样本进行匹配，推断出顾客的最大消费能力、消费时间极限等行为特点。
“每个人无论多有钱，都有一个痛苦点，当输的钱超过一定数目，很可能再也不踏进这个赌场一步。而大数据带给传统赌场的是一个最好的选择——通过预测顾客的痛苦点，在那之前让他们住手。”
何帆举例说，如果一个35岁的中国男性土豪走进了赌场，大数据会预测到这个人的痛苦点大概是1万美金，通过CCTV和各桌的监控，当他输到9800美元的时候，便会有年轻貌美的公关经理主动上前攀谈，缓和他的情绪，引导其到餐饮、休闲等其他区域消费。而保留顾客的最后一点耐心和希望，也会促成他们的再次消费。
在何帆看来，消费者在享受精准服务时，自己已经在大数据的监控下了，大数据不仅可以帮助商家榨干消费者当下可以消费的最后一分钱，还能保留再次压榨他们的可能。
医学界：预防在疾病发生之前
医学领域很早就应用了大数据思维。在细菌被发现之前，一位医生意识到如果从停尸房回来后做接生手术，死亡率就会很高。他认定这之间存在某种联系，于是建议大家用肥皂洗手后再手术。尽管当时并没有人理解洗手与死亡率下降相关的原因，但人们还是通过信息发现了其中的联系。
“知其然，不知其所以然，这正是大数据的规律，”何帆说，“美剧《豪斯医生》的医学顾问就是一名行政医学的代表人物，相比于传统的病理学问诊方法，行政医学强调的是病症，而不是病因，这就是用大数据说话。”
在欧美医学界，大数据的思维被很好地延续了下来。创立于1863年的美国梅奥医院（Mayo Clinic）在为患者诊病时，除了凭借医生的技术和经验，还要依靠医院150年积累的临床统计与实践经验的大数据。
据介绍，如果把梅奥数据库中头疼这一单独症状可能引发的疾病以5号字打印出来，能铺满一个400多平米的房间，基本不会遗漏任何一种可能的疾病。这不仅可以帮助医生判断病人当下的健康状况，还可以预测潜在病痛的发生趋势，从而提出有针对性的保健方案。
影视圈：内容由观众决定
从导演想拍什么到观众想看什么，影视界在不断抬高观众的地位，以此获得较高的市场回报，而此时大数据成了判断观众兴趣的绝佳途径。以喜好最难琢磨的幼童观众为例，传统的沟通方式完全无法进行，制作方只能凭借经验与推测进行创作，但大数据的出现让幼童心理活动的获知成为可能。
“美国最早采用大数据制作的儿童节目是《芝麻街》，制作方每制作一个新的动画片段都会让大量的小朋友试看，同时在屏幕旁随机出现一些卡通图案。虽然无法与幼童沟通，但当小孩总是分神去看屏幕旁的卡通图案时，制作方就认为这段卡通式孩子没有看懂、或不吸引人的。制作方于是将这些数据统计起来，分析对比后对影片加以修改。”何帆表示，这就是最基本的大数据对影视制作的影响。
此外，这几年流行的《天线宝宝》也得益于大数据的应用。尽管在成人眼中，每句话、每个动作重复3遍是近乎弱智的表现形式，但就是这个卡通片让全世界的小孩子看得目不转睛。通过大数据的研究发现，在儿童的心理世界，重复是学习和娱乐的主要认知规律，而三遍恰到好处，《天线宝宝》正是大胆使用了这一结论，从而成功打造出一部打破常规的儿童卡通片。
还有更多的传统行业正在无形间被大数据颠覆，对于这些大数据应用的非主流领域，其带来的冲击或许更强烈，逼迫从业者进行产业变革与创新。当然，这也致使某些难以接受统计逻辑与思维的从业者面临失业的风险。
另一方面，何帆认为，行业在享受大数据变革的同时，消费者的隐私正变得无处可藏。大数据的源头正是普通的消费者，购物记录、乘车记录、投资记录、甚至是生理记录，每个人的生活都在被数据化，都在某些人的监测之中。
“被大数据改变的行业越多，人们要让渡的隐私越多，这正是大数据在未来要面对的其中一个危机。”何帆说。
⑹ 大数据的七大核心价值
大数据的七大核心价值
随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，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，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。
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⑺ 怎么看待银行行业数字化运营
零售银行数字化转型具有必然性，
是银行服务渠道和服务载体数字化迁移、“卖方市场”向“买方市场”快速转变以及商业银行应对同业、跨界激烈竞争的必然要求。商业银行要积极把握数字科技带来的机遇，以更便捷接触客户、更高效服务客户为切入点，推进零售业务的全面数字化转型，打造一流数字化银行，全面拥抱数字化零售金融新时代。
为此，要以APP、API、低代码、新型生态圈为抓手，引领零售银行数字化转型新时代；
要以账户、场景、客户三大思维转变为保障，顺应数字科技发展趋势 ；
要以平台、场景、产品、流量四个方面为支点，推进数字科技应用拓展。
一、前言：
虽然生物识别、互联网、二维码、云计算等数字金融科技未能改变零售银行的金融本质，但是却延伸了零售银行服务的时空维度，催生了零售银行产品和服务的深层次调整，颠覆了零售银行的经营理念，引领着商业银行进入数字化银行和数字化零售金融新时代，尤其是5G时代的加速到来更是激发了零售银行创新发展的动力。零售业务正在成为商业银行战略转型的主战场，大力发展零售业务成为我国银行业的基本共识，数字化成为影响零售银行战略转型最重要的因素之一。数字金融科技正在深入到核心金融领域，数字化营销成为商业银行促进零售银行业务发展的重要抓手，数字化转型对零售银行具有重要的战略意义。
但是，没有清晰的数字化蓝图是各商业银行零售业务创新发展存在的普遍性问题，如何权衡数字金融科技的高效率优势与满足客户随时随地使用银行服务的需求，是摆在各家商业银行面前的一道难题。如何建立依托银行业务发展高效积累数字资源、利用数字资源全面驱动银行业务发展的良性循环机制，是商业银行创新发展中面临的共同挑战。
本文对我国零售银行数字化转型实践进行分析，论述深化零售银行数字化转型升级是必然趋势，进而提出深化零售银行数字化转型的思路及对策建议，以期为数字金融科技背景下商业银行创新发展和转型升级提供参考。
二、零售银行数字化转型的现状和阶段性成效
近年来，在经济结构调整、消费转型升级、数字金融科技推广等因素共同影响和作用下，零售银行顺势而为、积极变革、创新发展，取得了一系列阶段性成效。
（一）数字金融科技成为零售银行创新发展的新抓手
随着数字金融科技的成熟和普及，商业银行积极利用数字金融科技推进转型发展，数字金融科技已快速成长为零售银行创新发展的有力抓手。
1、APP成为零售银行创新发展的新平台
一是商业银行加大移动端布局，推进手机银行 APP 和信用卡 APP 的发展、转型和升级，通过手机 APP 为客户提供转账、理财、账户管理、消费信贷、生活缴费、餐饮娱乐等各类金融 服 务 。 比 如：招商银行的“掌上生活”APP、交通银行的“买单吧”APP等。
二是通过一系列营销和拓展活动，吸引客户向移动端迁移，持续增强手机银行 APP、信用卡APP的获客和粘客能力。比如：招商银行在手机银行和“掌上生活”两个APP上推出“周三五折”优惠、光大银行在手机银行 APP 开展“11.11 缴费狂欢节”等活动。
三是基于手机银行和信用卡APP等平台，推出一系列零售银行应用服务。比如农业银行在新一代智能掌上银行推出农银智投、语音搜索、月度账单等智能服务；交通银行基于“买单吧”APP推出“手机信用卡”产品；浦发银行基于“浦大喜奔”APP推出人工智能动漫客服。
2、数字金融科技成为零售银行创新发展的新手段
一是NFC、二维码、生物识别等数字金融科技正在加速颠覆以磁条、芯片为载体和以密码、CVN2等为身份校验措施的传统业务模式，带来支付生态模式的深层次调整。比如：NFC支付、扫码支付正在快速替代甚至颠覆刷卡、插卡支付，已成为主流支付模式。
二是大数据、人工智能、虚拟现实、区块链、API 等数字金融科技，助力零售银行产品、服务、管理的数字化和智慧化水平全面提升，带来客户服务、市场营销、风险控制等方面的持续创新和快速演进。比如：招商银行运用人工智能等数字金融科技，将原来基于规则的模型升级为实时大数据反欺诈模型；农业银行利用人工智能技术上线智慧营销平台、智慧运营平台、智慧信贷平台和智慧风险控制平台，推动零售业务向智能化转型；交通银行利用大数据分析技术，推进“千人千面”财富管理服务创新。
（二）主动转变成为零售银行创新发展的新特征
近年来，商业银行以转变求发展、以转变寻动能，主动开展了一系列积极、有益的探索和尝试。
1、组织架构调整支撑业务创新发展
一是组建数字金融科技专责部门。中国银行于 2019 年 8 月组建个人数字金融部，承接原个人金融部零售金融业务、吸收原网络金融部个人业务线的团队和职能；光大银行于2018年4月宣布在总行层面成立云缴费事业中心，承担光大云缴费平台的品牌建设、平台建设、产品研发等职能，2019 年 6 月将原电子银行部更名为数字金融部，作为全行个人及企业数字金融业务的统筹管理部门。
二是实施大零售的组织架构调整。招商银行于 2018 年 9 月以原零售网络银行部为依托，吸收基础客户部和原零售金融总部，升级为新的零售金融总部，实施“大零售”组织架构调整；
浦发银行于 2018 年实行零售板块架构调整，将零售业务管理部、零售产品部合并为零售业务部；平安银行于2016年12月裁撤13个总行部门，将组织架构调整为大对公、大零售、大内控、大行政四大条线，强化零售支持、服务零售转型。
2、服务平台迭代推进业务创新发展
一是迭代推出手机银行和信用卡APP的升级版本。比如：招商银行于2018年9月同步迭代推出招商银行APP7.0和掌上生活APP7.0，作为全面探索数字化零售金融的首秀；工商银行于2018 年推出手机银行 4.0 版本，实现账户查询、云保管、信用贷款等八项功能升级。
二是对服务平台进行整合。比如：民生银行于2018年推出新版手机银行，统一流量入口，通过一个APP满足小微、个人、信用卡、直销银行等多种客群需求；平安银行于2017年8月整合原“口袋银行”、“平安信用卡”和“橙子银行”三个APP，推出全新的“口袋银行”APP。
三是打造无界开放平台。2018 年 6 月以来，浦发银行、建设银行和招商银行陆续建立各自的“开放银行”，推动银行服务平台由有形平台向无形平台的升级迭代。
（三）数字化转型已成为零售银行创新发展的新战略
基于数字金融科技对零售银行具有重要价值，近年来，商业银行纷纷将数字化确定为包括零售银行在内的整体业务发展的新战略目标。
1、部分银行制定了中长期战略规划，明确数字化转型方向
光大银行于2018年制定《中长期发展战略（2018-2027）》，明确提出以“综合化、特色化、轻型化、数字化”为转型方向；民生银行于2016年制定《中长期发展战略（2016-2025）》和《2017-2019年发展规划》，提出向数字化、轻型化、综合化转型的战略目标。
2、部分银行虽然未制定中长期战略规划，但是明确提出了数字化转型战略中国银行于 2018 年提出“1234”②战略架构，推进数字化转型发展；华夏银行于2017年提出“智慧金融，数字华夏”愿景，并确立了整体数字化转型与互联网银行平台创新双轮驱动策略；浦发银行于2017年提出“以客户为中心，科技引领，打造一流数字生态银行”的战略目标和愿景；招商银行于2016年提出并一直推行全面数字化、打造数字化招行的发展策略。
三、深化零售银行数字化转型是银行业创新发展的必然选择
在数字金融科技带来颠覆影响的趋势下，零售银行的服务渠道和服务载体正在发生深层调整、从“卖方市场”向“买方市场”的迁移效应持续显现，同业和跨界竞争越来越激烈。商业银行深化零售业务的数字化转型，是上述趋势变化之下的必然选择。
（一）服务渠道和服务载体的数字化迁移要求深化零售银行的数字化转型
长期以来，零售银行的服务渠道是营业网点，零售银行的服务载体主要是存折、存单和银行卡。随着互联网、云计算、智能手机等数字金融科技的快速发展、成熟和普及，人们日常购物、消费、理财、投资习惯快速从传统线下迁移到手机、PC 等终端，数字金融科技对零售银行服务渠道的影响越来越明显地显现出来。近年来，商业银行均认识到移动渠道的重要价值并且持续推行“移动优先”战略，重点在于提升移动端服务能力。同时，在数字金融科
技浪潮冲击之下，零售银行的服务载体正在朝着手机银行 APP、信用卡 APP、微信银行等数字化新载体迁移。虹膜、声纹、指纹等生物特征和智能腕表、智能眼镜等可穿戴设备正在发展成为零售银行新兴服务载体。工商银行于 2018 年 9 月推出刷脸支付并大规模推广运用，农业银行于 2017 年 9 月推出 ATM 刷脸取款并在全国推行，建设银行于 2017 年 6 月推出龙支付米动手环。
零售银行服务渠道和服务载体的快速数字化迁移趋势，要求商业银行进一步推动零售业务的数字化转型，以适应时代发展潮流。一方面，强化基于互联网、可穿戴设备、远程视频、虚拟现实等数字金融科技的零售银行创新应用，推进零售银行服务渠道的改良式甚至颠覆式创新。手机 APP 迭代升级、远程银行创新发展、智能腕表银行推广、虚拟现实银行研发等数字金融科技应用，将进一步推动零售银行服务渠道从营业网点向移动化、智能化方向快速迁移。
另一方面，推进基于生物特征识别技术、NFC、二维码、人机交互等数字金融科技的零售银行服务载体创新和产品服务升级。比如：研发和升级声纹支付产品，推广NFC手机虚拟银行卡产品，全面推进零售银行服务载体从存折、存单、银行卡向手机终端、可穿戴设备、生物特征等方向高效迁移。
（二）从“卖方市场”向“买方市场”的快速转变要求深化零售银行的数字化转型
过去，客户办理银行业务的唯一选择是去商业银行营业网点。当客户有零售银行服务需求时，除邻近的商业银行营业网点外，并无其他方式和渠道作为替代选项。在此背景下，银行营业网点开在哪儿、提供什么样的服务、销售什么样的产品，客户只能被动地选择和接受。以往的零售银行具有明显的“卖方市场”特征。近年来，随着互联网、人工智能等数字金融科技的发展和普及，零售银行越来越呈现出“买方市场”特征。
一方面，各家银行纷纷推出手机银行、网上银行、信用卡 APP、微信银行等创新平台，提供各项零售银行服务并推行版本持续迭代和升级。客户利用手机、电脑可方便、快捷地对多家银行的产品、服务进行比较，并可随时、随地、无障碍地在多家银行之间进行自由选择和切换，有效解决了过去面临的信息不对称、选择空间狭窄等诸多问题。另一方面，当某家商业银行推出具有较强市场竞争力的产品和服务时，其他商业银行也会快速地跟进并推出类似的产品和服务，甚至会推出升级版的产品和服务。单家商业银行很难形成产品和服务的竞争壁垒和垄断优势，这样在整个零售银行创新发展过程中客户就有了更大的自主选择空间。
零售银行从“卖方市场”向“买方市场”快速迁移的趋势，决定着商业银行必须更加敏捷、准确地挖掘和感知客户的需求，并及时根据客户需求进行产品和服务的优化升级。商业银行必须积极挖掘数字金融科技价值，充分利用数字金融科技促进零售业务的创新发展。一方面，充分挖掘大数据价值，持续完善分析逻辑、指标体系、模型规则并有效应用，提升识别客户需求的能力，形成商业银行在客户需求识别、预判方面的市场竞争优势。另一方面，充分发挥生物识别、人工智能、云计算等数字金融科技的价值，根据分析、识别、发现的客户需求及其变化，及时、高效地研发并推出契合客户需求的产品和服务，持续增强零售银行获客、粘客和活客的能力。
（三）激烈的同业和跨界竞争要求深化零售银行的数字化转型
相较于公司业务、同业业务等其他商业银行业务而言，零售业务具有产品差异小、创新速度快、获客门槛低、沉淀成本少、客户关系弱等特点。近年来，零售银行业务已经成为商业银行客户发展、产品创新、市场拓展的主要“竞技场”和重要发力点，越来越呈现出充分竞争甚至完全竞争的特征和属性。一方面，非银行支付机构（财付通、支付宝），从支付业务切入，迅速渗透到存（余额宝、微信理财通等）、贷（花呗、借呗、微粒贷等）、汇（支付宝转账、微信转账等）金融服务领域，对零售银行带来越来越明显的挤出效应，给商业银行零售业务带来直接的竞争压力。
另一方面，随着互联网的快速发展和全面普及，互联网公司（阿里巴巴、腾讯等）对流量和场景的垄断趋于显现，而商业银行则演化为互联网公司场景、流量之后的支付渠道和扣款通道，使得商业银行与客户之间的联系逐渐疏远，给商业银行带来了客户联系方面的直接竞争压力。
来自于激烈的同业和跨界市场竞争，要求商业银行必须寻求零售业务新的创新支撑点和转型发力点，才能持续保持自身的竞争优势，以至实现业务发展的弯道超车。数字金融科技的发展和成熟为商业银行重构竞争优势提供了支撑。一方面，互联网、人工智能等数字金融科技给各个行业所带来的实实在在的变化甚至颠覆，为沉闷已久的零售银行业务发展注入了新的动能，给商业银行零售业务获客渠道的拓展、服务渠道的延伸、产品和服务的升级、运营效率的提升提供了有力的支撑。另一方面，生物识别、智能风控、智能预测分析、智能语音交互在零售银行的应用，以及金融科技公司在存、贷、汇和场景建设、流量发展等方面的创新，也证明了数字金融科技对零售银行发展具有重要价值。
四、深化零售银行数字化转型的思路和对策建议
零售银行与数字金融科技具有天然的契合性。商业银行要积极把握数字金融科技创新和应用带来的机遇，以更便捷接触客户、更高效服务客户为切入点，推进零售业务的全面数字化转型，打造一流数字化银行，拥抱数字化零售金融新时代。
（一）以 APP、API、低代码、新型生态圈为抓手，引领零售银行数字化转型新时代
1、以 APP 为抓手打造闭环生态圈
以手机银行 APP 为平台和载体，着力打造商业银行金融服务的统一入口，整合商业银行内部网上银行、电话银行、微信银行、购物平台等各类型平台的金融服务应用，拓展理财、转账、贷款、账户管理、现金预约存取等零售金融场景，打造移动端闭环金融服务生态圈，在夯实商业银行金融服务基础的同时，积极扩展商业银行零售金融服务的内涵和外延。
以信用卡 APP 为平台和载体，基于支付和消费信贷服务，不断向外部生活场景延伸，整合商业银行内部的网上商城、生活缴费等各类型非金融应用，持续推进餐饮、出行、购物、娱乐等在内的强需求、高频率生活场景建设，打造以信用卡 APP 为载体的闭环生活服务生态圈，积极为数字金融科技背景下零售银行的创新发展和转型探路。通过手机银行和信用卡两个 APP 的差异化经营、优势互补、全面布局，改善零售银行生态圈的用户体验，提升零售银行竞争优势，助力零售银行转型。
2、以 API 为抓手打造开放生态圈
突破不同零售银行产品在银行内部不同部门分隔管理的藩篱，按照全行统一标准在后台IT层面推动零售银行产品的一体化、标准化改造，持续打造并着力提升零售银行产品的API接入能力，并通过API推行“走出去”，将零售银行产品和服务全面、垂直融入到衣、食、住、用、行、社交、娱乐、投资、理财、保险、工作等各类型场景之中，实现零售银行与各类型场景的全面融合和无缝衔接，将外部场景及平台流量转化为零售银行创新发展的比较优势，借助API 形成基于云端的开放生态圈。
3、以低代码推行应用建设平台化
随着金融企业数字化转型迈向纵深，“低代码”可以有效帮助其提升开发能力，实现数字化创新。根据《低代码开发平台助推金融企业数字化转型》白皮书显示，目前中国金融企业在实现数字化创新过程中面临的挑战主要来自多变复杂的应用需求、快速变化的市场环境、较长的软件应用开发周期以及高技术人才的匮乏。“低代码开发平台”的出现，恰好可以帮助金融企业解决如上挑战。
恰恰因为银行业在金融数字化领域处于一个较为特殊的地位，由于其数字化建设的长年积累远超一般企业的水平，业务复杂度也极具专业性，组织架构与IT系统的互动关系也更加错综复杂，因此不太适合简单将银行业从当作一般企业看待。而“织信Informat”企业级低代码开发平台却在一些银行的数字化建设实践中取得了“高分”。
多年以来，很多银行都在持续推行“应用建设平台化”科技战略，近两年在低代码开发平台建设过程中，部分银行秉持易用便捷的开发理念，注重金融行业的安全标准与规范，满足数据全生命周期的管理需求，沉淀了可复用的应用库与组件库，实现了业务创新与敏捷开发的相互结合。低代码开发平台为银行实施创新驱动发展战略提供了新生产力，其应用领域覆盖：业务经营、运营管理、风险管理、内控与合规、科技管理、协同办公等，有效加快银行业务转型和创新，推进数字化转型。
4、以新型生态圈建设为必要补充
在着力打造 APP 闭环生态圈和 API 开放生态圈的同时，拓展智能腕表、智能手环、智能眼镜等在内的各种可穿戴设备在金融领域的应用，充分发挥微信公众号、微信小程序、支付宝生活号等平台在金融领域的应用价值，大力发展基于科技创新及应用而形成的智能家居、智能汽车、智慧城市等新型生态圈平台。通过持续培育、发展新型生态圈，在创新、拓展服务渠道的基础上，增强银行获客、活客和粘客能力，形成对 APP 闭环生态圈和 API 开放生态圈的有益补充，并且探索面向未来的颠覆式金融创新的可能路径。
（二）以账户、场景、客户思维转变为保障，顺应数字金融科技发展趋势
1．由卡片经营向账户经营思维转变
随着近年来支付产业的深刻变革，单纯银行卡的重要性正在持续弱化，而搭载银行卡功能的账户则快速崛起。比如：支付宝账户、微信账户、手机银行账户等逐步取代甚至彻底颠覆银行卡，这是越来越明显的演进方向。商业银行要积极顺应并且高效利用由卡基到账基变化的趋势；要从卡基时代卡片经营的传统思维中走出来，快速进入账基时代APP、支付网关等账户经营的思维模式；要推行由AUM向MAU过渡，不仅考核发卡量，而且要考核平台获客量，进一步完善银行相关考核指标、升级核心系统、打造平台优势，围绕账户用户，聚焦账户应用，增强账户效用，激发账户活力，以此提升零售银行竞争力。
2．由业务经营向场景经营思维转变
支付宝依托淘宝（天猫）的电商场景，财付通依托微信的社交和生活场景，发展成为支付行业的巨头，而且延伸到转账汇款、消费信贷等零售金融服务领域。场景对零售银行的重要性由此可见一斑。如果没有场景，支付、信贷等零售银行产品犹如无源之水、无本之木。商业银行要彻底改变零售银行业务发展的思维模式，深入到零售银行业务背后的具体场景中，持续推进场景建设，丰富场景内容，通过场景经营来全面支撑起支付、消费信贷等零售业务的发展；要全面提升手机银行APP、信用卡APP、网上银行等各平台场景之间的交叉销售、一键跳转和个性推荐等功能，通过各平台场景的一体化发展，全面增强场景服务能力，进而支撑起零售银行业务的高质量发展。
3．由交易管理向客户经营思维转变
数字金融科技改变了零售业务的本源 ( 郭党怀，2018)，促使客户从消极被动接受服务到积极主动选择服务的转变，这就要求商业银行必须推进由交易管理向客户经营的思维转变，针对客户需求、瞄准客户痛点、结合客户特征，主动开展相关产品和服务的研发、创新和推广。商业银行要把客户分散在信用卡、手机银行、网点等各渠道的信息串联起来，把客户分散在各个系统、各个部门的数据整合起来，把客户整个生命周期的交易数据、行为特征和金融需求关联起来，形成对客户的动态、立体、全面认识，根据客户生命周期的各项需求早预测、早布局、早接触、早服务，提供“千人千面”的服务，以实现既要“流量”又要“留量”的目标，持续增强服务能力和客户粘性。
（三）以平台、场景、产品、流量四个方面为支点，推进数字金融科技应用拓展
1．应用数字金融科技助力平台升级
平台是支撑起零售银行服务的载体，这是零售银行存在、发展的基础。要持续迭代、优化 APP、API、可穿戴设备等在内的各类生态圈平台或载体，全面提升平台运行的稳定性、灵敏度和安全性，打造具有核心竞争力、引领行业发展的生态圈平台。要全面提升云端服务能力，为APP、API、可穿戴设备等在内的各类生态圈平台提供强大的后台存储、计算、风险控制支持，助力生态圈平台高效、全面发展。
2．应用数字金融科技推进场景建设
场景就是客户的需求、市场的需求，这是零售银行存在、发展的核心。发现场景、挖掘场景和拓展场景是金融机构创新的主要源泉。要将自建与合作相结合，将客户各方面的生活、工作、金融场景的需求，全面、高效融入到银行平台之中，持续增强零售银行生态圈对客户的场景吸引力，增强客户粘性。要在充分挖掘银行内部各方面数据的同时，积极引入外部数据，深入推进低代码、大数据、人工智能创新应用，根据客户个性化、特殊性需求，创建、拓展新的金融和生活场景，高效解决客户的个性化、特殊性场景需求“痛点”，全面加强商业银行场景能力建设。
3．应用数字金融科技驱动产品创新
产品就是解决相应场景需求的金融媒介，这是零售银行创新发展的抓手。要适应互联网环境下市场需求快速变化的趋势，运用人脸识别、远程视频、大数据分析等数字金融科技，大力推进虚拟信用卡、二三类账户应用拓展、消费信贷产品创新，加强银行自身生态圈的建设。要贯彻快捷、轻便的产品开发理念，研发并推广刷脸支付、指纹支付、声纹支付等新型产品，引领支付创新发展的潮流，增强获客、粘客和活客的能力。
4．应用数字金融科技促进流量转化
流量既是客户访问、接触平台和产品的频次，也是数字金融科技背景下零售银行获客和盈利的根本所在。要通过加强跨界合作，充分借助金融科技公司的流量，推进网络发卡、微信银行等业务发展，将金融科技公司流量转化为银行获客、活客和粘客的流量。要充分利用大数据、人工智能等数字金融科技，增强银行服务、运营的质量和效能，提升客户体验的舒适感和满意度，持续培养客户使用商业银行平台和产品的习惯，增加客户流量并将其转化为银行客户和盈利，为商业银行推进零售业务数字化转型打下坚实的基础。
⑻ 大数据时代,人类生活面临颠覆
大数据时代,人类生活面临颠覆
对于IT领域来说，最近有很多非常新的概念，比如云计算、物联网，当大家刚刚对这些概念开始有清晰的认知时，又一个全新概念出现了——大数据。什么是大数据？大数据概念究竟指向何方，大数据背后能怎样改变我们生活？会不会给我们的生活和工作带来困扰？
本报与第一财经头脑风暴节目合作探讨大数据时代下的问题。参与这次讨论的嘉宾有大数据概念的提出者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格，微软亚太研发集团、云计算操作系统首席架构师徐明强，上海市信息化专家、专业委员会专家、复旦大学计算机学院院长王晓阳，科尔尼管理咨询全球合伙人孙健，复旦大学现代哲学研究所所长俞吾金，启明创投合伙人童士豪，著名财经评论员石述思。
1 到底什么是大数据？
维克托：我认为它就是新黄金，我觉得是21世纪最主要的资源，这种资源对社会、企业、个人是否能成功，还是会受苦受难有着很重要的作用。解释一下，虽然此前我们都有数据，可把它们整理在一起然后分析是非常昂贵的，因此我们更多的注意力都放在了实体资源上，就是真正的黄金、金块，像劳动力这种资源。但只有最近我们才靠人的知识、创新来创造财富，更靠前一步，我们可以根据数据来进行，因为数据收集以及分析，成本上升的程度都已经改变了，然后我们的数据就可以达到一定规模。最后，大家所寻求的不管你是一个人、一个公司、一个组织，还是这个社会，无外乎就是这种所谓的新黄金。
为什么最近黄金的价值会跌得很厉害？因为老黄金不值钱了，没有新黄金有价值。
童士豪：我的观点有点类似，第一个是云，第二个是关系，第三个是未来。像刚才维克托先生提到的，因为云时代到了，储存的大量数据的成本非常低，所以能让大家去利用大数据做工作分析，最近由于很多事情的关系，有更多的关系被理解，所以能去预测未来状况。用自己的话说，就是在聆听上花很多时间，看了很多朋友，大家寻找工作机会也好或者是认识对工作有帮助的合作伙伴也好，在这么大的信息里，这么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40岁想当创意公司的CEO，你现在20岁，未来20年该怎么规划？这就是非常有意思的一件事。
最后可能有不同的可能性，最后会不会给你找到一个最好的方法，那是自己决定的。可能性放在面前，是机会率最高的，怎么选还是个人决定，所以大数据并没有抹杀个人的意识。
石述思：大数据首先改变的是我们看待世界的方法，它会对这个时代的很多的价值观产生剧烈冲击。举例来说，因为过去我们东方人特别喜欢一个词叫因果，我们认为善有善报、恶有恶报，其实根据交管部门调查的数据，在街头遭遇横祸的人其实跟道德无关，秦桧的寿命是岳飞的两倍半，很多贪官在发现之前，那过的确实是令人无限羡慕的生活。因此，通过大数据我们能用一种全新的观念来看待这个世界，这个世界是有关联来建构的一个新型的关系，只有科技发展到一定水平，才能达到这样的高度。
与此同时，在大数据时代，我们该恪守的底线还是要恪守，但它的确在告诉我们真相，因为科学就是在告诉我们真相。我有一个愿望，就是刚才讲的大数据是新的黄金，我希望它更多地用于社会公益事业，比如，去挽救地震局。这样能避免很多人道主义的灾难和财产的损失，结论是我们过去认为上帝是哲学家或者叫哲人，现在发现他老人家是个老顽童。
2 大数据究竟有没有对各领域的工作和生活产生影响？
王晓阳：大数据影响了智慧。怎么理解呢？大数据本身的概念是数据采集和处理，到了一定的程度使我们的社会也好，管理者也好，都能获益——从城市来讲，一个管理者可以聚集这些数据和处理方式，使得我们能用智慧来管理城市，可以从交通管理、公共卫生，还有其他各个方面来管理，这管理是需要数据，数据产生了智慧，然后反过头来能管理我们的模式。
比如，在公共卫生方面，采集数据到了目前为止其实已经进行了好多年，它的数据采集原来并不是为了大数据来做的，其实是为了一个方便——方便大家去看病。而且你的电子病例等，让你看病更人性化，或者对医生来讲能更快、更方便地去熟悉病情，但在这种情况下，这个数据一旦采集起来使得我们对整个城市的健康状况就能进一步了解，所以，刚才讲的看病的数据其实是原本的用意，大数据一来其实我们就能看见原来看不见的问题。比如一些比较大趋势方面的问题，流行病在哪个地方比较多，或者它怎样流传的，等等。这些事情我们原来是看不到的，这种情况就是大数据对我们的帮助。
徐明强：先举个例子，有一个球和一只蚂蚁，球跟蚂蚁说，做三维世界的事物太好了，你看这条线上有多少个蚂蚁我一眼就看见了，蚂蚁说我真的不信，我得按照这条线爬，爬到头计数器没有出故障我才知道有多少蚂蚁。这能看到三维和二维差了一维，就差了这么大，所以大数据首先它不是数据大，不是同样的数据多了就变成大数据，而是在原有的二维、原有的数据库基础上，再建立一维，给它一个全新的看点。举例说明，你如果在美国，你是欠了债的，除了债主对你感兴趣，还有人会对你感兴趣——如果你欠了债，突然你可以还债了，那么银行会对你感兴趣。在11年前，美国资本一号就发明了一种大数据的应用，它可以找到哪些人是欠了银行的钱、欠了信用卡的钱，然后它就会观察你的消费数据，当它发现你可以开始还的时候，他立刻把你再买过来，从此以后他就吃上了你的利息。资本一号这个公司在2001年时，每个季度的增长率是20%，就是因为它大数据的程序，它可以高命中率地发现这个，它是从哪里找来的数据呢？从沃尔玛、从各种各样的消费数据中找到的。从这个实例我们可以看出，大数据这个原有的数据分析商务智能上加了一层，商务智能不能告诉我们别人将要并且能做什么。
关于我们公司对奥斯卡颁奖的预测，除了对李安的预测没对，其他都对了。其实，我们的预测是把所有人员都做了一个概率，所以做了19个预测对的，是我们放在第一概率的获奖人，下面还有4个是第二概率，所以李安导演我们放在第二概率，我们把他放在后面。
这个预测跟大数据很有关系，首先做大数据需要有IQ，智商，就是说，这个模型要非常好。我们公司做IQ的人叫加戴维·罗斯查尔德，是我们研究部门的一个人。还有其他人，我要讲讲，他这个人的IQ有什么差别？他这个人的IQ用了一个非常简单聚合的模式，除了IQ还有什么呢？智商以后还要有勤商，勤奋的勤。勤商就是说，他非常勤奋地去找数据，要找多种数据，还要找非常实际的数据，所以他在网上、社交网上都有找。有一些找不到的数据，怎么办？他找人做调查，然后找人来做，所以他又有智商，又有勤商，够不够呢？还不够，五年前这种事情做不到，为什么？五年前他要做这样大量的数据的话，自己作为一个研究生的小预算是做不到的，但云计算的出现，他就可以做到了。可以延伸这些数据，用很多处理器来处理，现在他就是用了云做这样一个计算，最后成功了。
孙健：我写的是机会加危险，就是危机。我同意维克托的结论，说这是一个新的金矿，或者有说法叫新的机会，但不要忘记那同时会带来很多危险。如果我们不能很好地去处理大数据的话，特别是像在我们日常工作中接触到的很多中国企业，它们大多数甚至在最基础的数据分析方面还比较落后，这就意味着，我们该怎样很快地过渡到大数据时代去，去面对大数据挑战，如果准备不好，那我很担心，这会像以往很多新技术来了以后的情况，很容易造成很多企业邯郸学步——连走路都还没学会，就要学跳，一下子迈到大数据时代，企业不知道怎样真正地让大数据发挥作用。
在我们的行业里，因为大数据而做了很多产品创新。谈到大数据时代的破坏型创新，实际上也是谈了同样的问题，因为在创新的同时，事实上要推导、颠覆原来的很多东西，包括我们咨询行业的很多服务和产品都要做更新，也要跟上时代。比如，我们有一家很大的全球性零售企业，它每天要处理海量数据，那么在海量数据之前，虽然有了技术手段，它仍需找到一个很好的切入点，去解决大数据该怎样应用到业务中，改变业务模式，给业务创新带来价值。因为要把这个大数据加以更好地利用，再便宜还是投资，还是要改变，硬件、软件各方面要做配置，甚至对应的组织要做调整，一个企业要做进一步调整才能适应大数据时代的需求，才能让大数据发挥作用。所以我们做的工作就是帮助企业找到它的价值创造，建立业务模式，来证明在这方面做这样的投资，让大数据发挥作用是值得的。
俞吾金：我想提出不同看法，就是因为人类的思维有一个特点，他把觉悟的东西夸大为全球的。比如你看到三只天鹅是白的，但其实有一千只天鹅都是白的，可在澳大利亚发现了一只黑天鹅，就把一切天鹅都是白的这个原理给推翻了，我觉得大数据这个问题是重要的，但如何正确看待它，不能走极端。大数据反映了人们从数量关系去理解生活的一种思维方法，从古代开始就非常重视，当然古代没有使用大数据这个概念。
数字本身对生活的重要性越来越大。从哲学上看，它有实践性，比如数学中的π，圆周率，它等于3.1415926……它就把所有大数据都囊括进去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一种写法就是0.333333无限被延伸，所以黑客在逻辑学里就强调，这个无限包容在三分之一这个有限中，有限中包含着无限的一个展开，包含所有数据的展开，这就体现了实践精神。从这个实践角度看这个数据，我认为大数据在当代的变动中有重要地位，但看它要有眼光，不要夸大也不要缩小。
3 怎么理解三分之一就把一生所有数据都概括了？
维克托：我不同意俞老师的观点。数字的历史很悠久，但是，以前我们对这些数字的处理方式非常有限，光有技术是不够的，能对数据进行分析，比如像数字，它对你只是一个数字，这个意义不重要，你也可以用一个汉字或一个字母来表示，那从这个角度来看，大数据不过是一个很长很长的数字，你可以用心记住就可以。
但其实，大数据的价值在于，在整个数据的收集过程中，需要运用分析才可以了解。比如，如何进行预防性的维修，如何能够防止爆发等，我们不是把这个数字简单地记下来或背下来，而是要通过分析，通过数据统计的分析，通过把它进行整理了解之后分析，这不是你背下来一个数字就可以了，这是非常大的区别。
4 大数据时代究竟会给生活带来什么样的颠覆？
维克托：首先从商业来讲，我觉得有三个元素要记住：一个是在商业世界中决策将发生变化，会越来越清楚地证明，要靠数据说话。
在美国，最大的互联网公司大概是谷歌，每天都有30亿搜索请求。有一天他们屏幕上准备用蓝色，然后他们就选了一个特别的蓝色，但他是要测试41种不同的蓝色，来看到底哪一种最受欢迎。他本来想自己来决定：我是首席设计师啊，我就选了一种蓝色。但他的老板说：不行，我需要实证来告诉我们哪一种蓝色最受欢迎。但这个谷歌的首席设计师就辞职了，他说我是首席设计师啊,我是最清楚的。通过很多测试发现，有一种蓝色的蓝是裸眼看到和设计师选的蓝色不太区别得开，但另一种通过测试所产生的蓝色，更受欢迎，有更多点击量。通过实证做出来的决策更有效。类似例子有很多，都说我做这行已经几十年了，我说的肯定没错。这种传统的社会观念和思维方式会受到挑战，我们的决策必须要靠数据说话，这是第一点。
第二，就是在我们出去说话时，我们要注意不能误读数据，错误的数据是不行的。也就是如果原来的材料不对，原料是垃圾，出来的东西肯定也是垃圾，这个公司出这些数据的话都是比较容易理解的，但可能不是你应该熟悉的数据。
第三个是挑战。就是普通产业，尤其是计算机产业，数据会超越它们，这个可能是有一种挑战式的说法。如果没有足够的数据，你也赶不上一个大量数据的比较平庸的模型，也就是为什么说数据会超越那些产业。比如机器翻译这件事，在六七十年代，IBM花了很多钱想用机器翻译，它要弄一些语言的规则输入到机器中，但效果不太好，它就有了一个新想法，它不是把一种语言的语法规则输入机器，而是把加拿大议会中的英法双语的互译输进去，把成千上万的翻译资料输入进去，它就有了大量的累计组织上的数据库，这个效果就好得多。而谷歌又在这个领域有更多数据，一下子这个翻译就更成熟、效果更好。可以说，是这个数据使它超越了这个软件。因为今天这个大数据的力量，可以很容易地获得想要的资讯，但大概在十年前，需要五十万个服务器，大量的储存以及处理数据的模式，你才能开始一个新业务。今天如果要输入业务，用云计算来测试就可以了。比如有一个叫蒂塞德的公司，它有很多产品及价格，它收购一些数据来预测到底一个产品是上架还是下架，虽然他们拥有大量客户，可这个公司的员工只有13个人，因此它的服务器有很多，他们拥有大量的数据。可见，这个舞台不仅可以让大公司来做，而且创新的小公司也能以平等的地位来竞争。
王晓阳：其实讲到改变了我们整个思维方式，所谓的就是实验这个思维，比理论思维更重要，这一点我不是太懂。其实维克托先生刚才举的例子，是在很多情况下，是我们用数据去验证以前想要能够有的东西，有一些智慧确实是在数字里挖掘出来的，这个可能是一个语言来自不同的地方，怎么讲呢？基于在大数据的情况下，其实有一个所谓的循环概念，等于说你有了智慧以后去验证，验证数据里又产生了各种各样的智慧来做这样的理解，所以从这个角度来讲，我觉得是大数据的情况下面，没有颠覆，而是说一个改进，对我们认知世界的改进。就公共卫生这个话题来说，我们举的最多的一个例子就是在谷歌，有一个所谓的趋势预测，它就是用了网民们搜索的词来预测。
所谓的预测流感，怎么做？很简单，就是它去分析了以往的数据，说在流感发生的地域，地域的那个时间大家是用什么词去搜索，这样就可以做统计。做了统计以后，反过头来用这些搜索词来预测这个流感，这种情况下是什么意思？并不见得是说这种数据或大数据的情况就能使我们对这个流感突然有一个新的认识，其实不然，其实是谷歌的那些工程师们有一个想法，认为我们好像流行流感，这和大家有关，而每个人都会用搜索来获取一些跟流感有关的信息，就有了这样的关联。这个关联怎么去发现？这就要用数据去发现，用所谓的大数据的做法，去实现我们已有的一些概念的东西，把它实现了之后，就能做预测。所以从这样的角度讲，并不见得是有了大数据，我们就可以把所有的智慧都丢掉，我们不用IQ了，只要数据就好了，这肯定是不行的。一定是IQ加上数据，然后能让它有个正反的概念，这是大数据所应该干的事情。
童士豪：我有不同想法，我觉得刚才维克托先生讲的一点很有意思，就是对智慧的要求，大数据时代是不一样的。在大数据时代，对智慧的要求可以低一点，都能产生更好的结果，这是一个有意思的事情。他刚才提了一个例子，之前要做翻译是很难的，你的规则必须特别强、精简、完整，才能有60%、70%的准确率。但在大数据时代，我们不用想那些，不用花智慧讲那么复杂的规则和套路，干脆把几亿个已翻译好的文章交给电脑，用统计学的方式找到哪种情况下，翻译的字的另外一个意思是比较对的。这对于智慧的要求其实是降低了，但效果可能会更好。
孙健：可能我们对智慧的理解有歧义。我觉得维克托先生讲的我理解，因为他有另一本书叫《Delete》，里面专门讲了这个三重智慧，谈了取舍问题。因为随着存储技术、因特网的发展，他讲的更多的是知识，知识的要求可以低，但对智慧，我觉得理解不一样。我理解的智慧是，你判断一个事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你对一个事物的洞察能力还是需要有，不会因为大数据的存在而削弱或不需要了，而恰恰因为大数据的存在才更需要洞察力。
5 大数据时代到底真正来临了吗？
王晓阳：大数据时代来不来临要看你怎么度量、衡量。现在这个数据的量和种类，以及采集的方式、手段，处理的手段，绝对已经达到了“前无古人，后无来者”的感觉。这个情况下，我们从这个数据采集以及数据处理这个能力方面来讲，我们的大数据时代来临了，但我们使用数据利用数据这个才是刚刚开始，只是刚起步。
而大数据改变我们生活的时代，还没有完全到来，但为这个我们已经做了很多准备，这是城市的管理问题。我们为大数据时代做了很多准备，比如在数据采集方面已经做了很多准备，怎么样利用这个数据来做我们这个智慧城市，这是一个最大的问题。
徐明强：从商业角度来看，我从运用上说，个人认为是来临了。举个例子，墨客这样一个药材公司，他可以根据天气性质，比如如果今天冬天特别冷，很多过敏性动物就会冬眠，四五月份突然转热时，花粉也开始多了，今年有很多人会过敏，等等，它就通过市场进行营销，把比如克敏能这种药材发布出去。
维克托·迈尔·舍恩伯格：美国总统奥巴马曾说，尽管政府也尝试，但他总是落后于企业，落后于社会的其他一些群体。所以说搞这种活动能充分激发数据，提供给大众，而且公司也可以拿这些数据，让公司能利用这些数据有更多创新。这是一个想法，也许有一些做法，比如商业方法，我认为能通过发挥企业的智慧，发挥像微软这样的一些聪明企业的智慧，还是有帮助的，包括和政府的合作来管好社会。
石述思：我有一个感受，当商业巨头面对屌丝谈大数据时，我们都有一种不寒而栗的感觉，因为尽管大数据时代我们每个人都是公平的，我们可以说小公司可以获得公平竞争待遇，但其实掌握大数据的都是一些巨头，他们有得天独厚的优势来抢我们钱包里的钱，我们很难，因为公司的定义就是在法律允许的范畴中唯利是图。但我们倒是渴望政府部门能利用大数据为我们提供普惠性的服务，可就像一些智慧城市没法真正做到智慧管理的案例一样，所以我对大数据来到中国的前途深表忧虑。还有，即使优秀的公司利用大数据，它也要面对一个现实，比如我们像电视台做广告的一样，为什么现在人依然很多，因为中国贫富差距特别大，如果你掌握了所有消费者的数据，而大多数在今天是无效数据，所以你还是有一个有选择的大数据的过程，叫有购买力的大数据，所以各种各样的问题就会出现在我们面前，就是社会本来是我们需要，但它存在很多幕后看不清楚的东西。我们担心被商业巨头利用，来完成对消费者进一步的盘剥。
孙健：我觉得从企业角度来看也是同样的问题。我前面想表达的意思就是，第一我们今天中国很多企业实际上并没有准备好迎接这个大数据，因为我们现在还停留在比较初级的基础数据分析时代，我们很多的基础数据今天都没有被运用，不要说大数据，就是小数据今天也没有很好的利用。还有很多假的数据，是因为对这些数据的输入管理非常不成熟，我自己在工作中接触很多企业，企业今天做的几件事大家都在做，有ERP系统，有数据库，有了数据就往里面存，但我发觉，有很多中国企业兑现的数据管理没有规范化的感觉，更没有很好的利用。这就存在这样的担心：最后大数据时代来了以后，我们本来中国企业在这个数据分析的利用上就不擅长，今天有了大数据以后差距会变得更大，以后国际巨头有一个成熟的数据分析方法，很多健全的商业模式，它会把这个差距变得越来越大。
6 在大数据时代，下一个预言会是什么，下一个判断会是什么？
维克托：接下来怎么能让生活比现在更高效，就是要让城市变得更加智能，这是可行的，为什么？我强调的是，我们有可能改善我们的公共卫生，改善教育，我们有能力收集数据，公共交通的通化能真正满足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也会得到更好的检测、预测和管理，这样我们的城市就会更加智能，让城市的生活更加好。在150年前，曾有预测如果是在城市生活，寿命会更短；在农村生活则寿命长。而150年之后的今天，寿命更加长了，有了大数据我们会更加美好，可是有一个条件，就是那些决策者，他们一定要使用这些数字才可以。
下一步是专家怎么来做。其实这涉及到在数据时代，数据点是有限的，那么我们收集的数据，只要我们收集足够的数据来解决问题就可以了。因为非常复杂、数据点非常少，所以我们的数据点收集起来必须是要高质量的，现在不是这样的，现在的是更加的多、更加的乱。解释一下什么叫更多更乱，更多就是有数据点，关于我们想要研究的一个现象，我们可以更多的进行数据统计，比如在美国，你有DNA基因图谱，那么只要2000美金就可以知道你的整个基因图谱当中的30亿这个东西是怎么组成的，这样你就可以知道那些30亿个精对，现在如果说有一个基因组成可能会导致什么样的癌症，就可以查基因图谱，说我是不容易生这个病的，这是为什么可以预测是否患癌症的原因。那么有更多的数据便会存在一定的不准确性，所以，我说更多且更乱，所以这里允许一点点的不准确，或者可以乱一点，这个所谓的乱就是指，不是说每一个数据点都要达到最高的准确度，这个结果就是，不是百分之一百完美，但在大数据这样一种方向，或者说，我们在正确的数据点上要知道一个方向。知道方向比晚一点知道完美的数据更有效。比如交通预测，也许当下看到的交通预测比实际运用中要晚了20分钟，可能看起来太晚了，但如果这是预测一个星期的信息，就够了。
王晓阳：大数据时代对我们这个城市更加理解，所谓的理解就是你知道这个城市里发生了什么，这非常重要。在以前，这个城市的管理都是一拍脑袋，有的时候拍脑袋拍出很好的来，拍脑袋也能拍出非常棒的一个城市来，但是有的时候呢？拍脑袋可能太离谱，这种情况下在大数据时代我们怎么样利用好，就是我们所讲的。而为了政绩也可以用大数据来考虑，说这个数字到底对它的政绩有没有好处？就是名义是一个很大的方面，大数据方面不光是理解我们这个城市发生了什么，而且还能了解我们城市里的民众在想什么？这点对城市管理来说非常重要，城市不光是一个硬件设施，不光是地铁和高楼，人在里面非常重要。
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⑼ 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火