大数据时代的服务价值重愬

⑴ 读书 | 大数据时代资本主义的重塑（No.22）

听书笔记

《大数据时代资本主义的重塑》的作者是维克托·舍恩伯格和托马斯·拉姆什。第一作者维克托·舍恩伯格是大数据领域的重量级人物。他在2012年出版的一本书《大数据时代》至今依然畅销，也是国内外研究大数据的人的必读书目。《大数据时代资本主义的重塑》是2018年2月刚出的一本新书，它从一个很独特的角度，为我们揭示了大数据会给人类社会带来怎样颠覆性的变化，甚至将彻底终结我们今天使用的金钱。

一、市场转向——从一个以价格为核心的市场转变为以数据为中心的市场

价格的三大作用

价格给市场提供了一套标准语言。

价格可以传递信息。

价格可以记录某个商品价值的波动情况。

以价格为核心的市场存在巨大缺陷

信息的损耗：信息压缩在价格这个唯一标尺里，造成信息传递的不全面。

“唯价格论”价值观：一切都向钱看，产品的质量性能反而退居第二位。

以数据为中心的市场是未来社会不可逆的转向。

但是，这个以数据为核心的市场交易需要一套完备的数据分析方法，我们概括为三个关键词就是：分类、偏好、配对。

分类：我们需要有一套分析、比较个人偏好的标准化的分类语言。

偏好：我们现在需要一种能有效地抓取、收集、记录人们的偏好数据。

配对：我们需要有更优化的、更精准的配对能力，以便让我们精确地找到合适的合作伙伴/卖家/买家。

二、资本转向——金融资本将被数据资本所取代

数据——大数据时代的黄金石油

在大数据的时代，资本、财富将不再以金钱为主要形式，而是体现为数据。此外，相比于自然资源，数据资源可以反复利用，取之不尽，用之不竭。

未来数据的关注点：应从收集层转向使用层。如何使用数据？

数据将发挥今天金钱才有的支付功能

用数据交税

当前数据资本的现状：被少数公司垄断

危害：

会有听命于商业老大哥的独裁统治的风险

容易造成系统性风险：一旦有居心不良的人在其中动手脚，整个数据市场都会陷入瘫痪

对策：

数据双向分享机制

数据税

目的：

让政府可以据此提供更好的公共服务

打破少数公司对数据市场的垄断，不至于出现一家独大的局面

三、公司、企业面临转型

公司、企业的定义及特点

公司、企业是拥有共同目标的一群人聚合起来的一个实体，是一个控制严密、权利集中、垂直整合的组织，特点是中心化。

在大数据时代，公司如何利用数据等手段来辅助自己做出更好的决策？

方式一，建立决策辅助机制——“机器+公司”模式

对于公司的未来，一种转型思路是“机器+公司”模式，让机器辅助公司进行决策。

当前，人们被期待拥有的技能，舍恩伯格教授称之为“T”形技能（T-shaped skill）。未来机器在公司内部普及后，“T”的一竖也就是某个专业领域的技能已经可以被机器完全取代，而人自己只需做“T”的一横上的事。

“T”形技能定义：

“T”的一横是和其他多个部门沟通、交流、协作的能力，这是一种宏观层面上的能力；

“T”的一竖是对某个领域深入的、专业的知识，属于比较微观的能力。

让机器辅助公司进行决策结果：

大程度地削弱人在做决策时的偏见。

“T”形技能也许会向“一”型技能转变。也就是说，大数据时代更看中人的沟通、交流能力。

方式二，建立高效的人才市场——“公司+市场”模式

运作方式：人才共享

管理者们不再持有人才，人才成了这个市场上的商品。人才不再是某个公司静态的附属品，可以自由在各个公司流通。

这是一种公司与市场相结合的运作模式，“公司+市场”是未来公司发展的前景之一。

作者的创见性预测：

随着机器能干的事情越来越多，再往后，许多大型的公司会变成只是法律名义上的法人实体，但不再大量雇佣员工，活生生变成一个空壳。

四、人的因素

在大数据时代这一去金钱化的资本主义社会中的人：

工作岗位的锐减，失业率的上升

人的智慧、想象力，以及沟通能力是机械化的事物无法取代。

⑵ 大数据的价值主要体现在哪些方面

数据要素的鲜明特点包括可共享可复制，无限增长。数据资源具有可复制、可共享、无限增长和和供给的秉性，打破了自然资源有限供给对增长的制约。

数据要素是推动经济增长的新引擎：数据要素作为数字经济最核心的资源，具有可共享、可复制、可无限供给等特点，这些特点打破土地、资本等传统生产要素有限供给对经济增长推动作用哗弊的制约。与土地、资本等传统生产要素相比，数据要素对推动经济增长具有倍增效应

统计显示，2019年我国数字经济总体规模达到35万亿元，占GDP比重超过三分之一。特别是新冠肺炎疫情暴发后，数字平台在降低疫情冲击方面体现出独特优势，在物资流转、复工复产、稳定就业等方面发挥了重要作用

以在线办公、医疗、教育、餐饮等为代表的数字经济增长迅猛。比如，以互联网医疗为代表的无接触式医疗呈现爆发式增长，疫情期间京东健康的日均在线问诊量达到10万人次，阿里健康每小时的咨询量近3000人次。

⑶ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

⑷ 大数据时代呼唤公共服务创新

大数据时代呼唤公共服务创新_数据分析师考试

最近，上海有个政府网站比较火。这个网站不发布新闻，但这个网站的开通本身就是新闻。这个网站只提供数据信息，它的名字叫“上海政府数据服务网”。

由上海市政府办公厅和上海市经济信息化委牵头，市公安局、市工商局、市交通委等9家试点单位参与，建设了国内首个政府数据服务网，启动了政府数据资源向社会开放试点工作。市民可以通过该网站下载212项数据产品、30项数据应用。在试点的基础上，上海要求当地所有政府部门都要在年内向公众提供数据产品浏览、查询和下载等服务。

上海市把全市政府资源数据集中存储和统一管理，并向社会公开，这种做法看似简单实则复杂，需要莫大的智慧和足够的勇气，无疑是公共服务拥抱大数据时代的有益探索，其经验可复制、可推广。

当我们还在被云计算弄得云里雾里、想象物联网的美好生活时，一个大规模生产、分享和利用大数据的时代已经降临。正如哈佛大学社会学教授加里金所言：“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。”

大数据不仅是一种海量的数据状态及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，一场由技术变革推动的社会变革，而这种社会变革又伴随并呼唤着公共服务创新。大数据时代给公共服务提出了新挑战，倒逼公共服务的理念和实践创新。

公共服务部门要适应大数据时代，首先就得对大数据的认识、理解和应用要有一个正确的态度。公共服务部门每天都要处理大量数据，或许觉得枯燥无味，但这些数据对于公众或公司而言却是非常有价值的信息。像上海政府数据服务网公布的房地产开发企业信息就有助于公众购房决策，医院床位、候诊人数等信息方便公众就医。比如，某导航公司将上海公开的2万多条地理位置信息用于地图编制与更新，在服务社会之时收获了商业利益。

其次，要有“大数据思维”。“大数据思维”至少有“海量、开放、共享、实时”这么几个重要特征。这就要求公共服务部门改变传统思维模式，激活那些束之高阁的沉睡数据，打破各个部门数据分割状态，打造数据资源聚合平台，尽可能多、尽可能快地通过互联网、手机APP等多种方式向公众公开各类数据资源。

思想的“总闸门”一旦打开，行动的落脚点就得提升。公共服务部门应用“大数据”，说到底是为了方便决策、解决问题，进而更好地服务“大民生”。公共服务部门要善于运用大数据技术从大量个体的行动轨迹之中挖掘共性规律、实时发现问题。如美国西雅图市运用大数据实时监控华盛顿、纽约、芝加哥等多个城市的停车位，有效缓解了上班高峰的停车难题。今年春运期间，网络研发的关于人口迁徙的大数据可视化应用受到广泛关注。该应用为公共服务部门科学决策和合理调配资源提供了可靠依据，为利用大数据进行公共服务和社会管理找到了新的实践方向。

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⑸ 大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段是从什么视角看大数据的价值体现

大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段是从政府、民众、企业视角看大数据的价值体现。

在各类公共服务之中，政府公共服务部门亟须搭建快速、精准、高效的数字化办公流程和政务服务模式，为政府、民众和企业提供快捷、精准、高效、方便的公共服务，实现政府从粗放式管理向精细化管理转变、从单兵式管理向协作式管理转变、从线下实体化管理向线上网络化管理转变。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

⑹ 大数据的七大核心价值

移动互联时代 大数据的应用价值

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闷告闹，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、产品和蚂罩服务上的创新力，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友梁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。

⑺ 大数据时代

预测——大数据的核心

量变导致质变

要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要精确

万事万物数据化、数据交叉复用的巨大价值

大数据变革公共卫生——它是建立在大数据的基础上的。这是当今社会所独有的一种新型能力:以一种前所未有的方式，通过对海量信息进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场，组织结构，以及政府与公民关系的方法。

大数据价值链的3大构成:数据本身、技能、思维

大数据的精髓——分析信息时的三个转变

1.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

2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

3.我们不再热衷于寻找因果关系

小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息

大数据时代的思维变革

1.更多:不是随机采样而是全体数据

2.更杂:不是精确性，而是混杂性

3.更好:不是因果关系而是相关关系

大数据时代的商业变革

4:数据化:一切皆可“量化”

5."取之不尽，用之不竭"的数据创新

数据的再利用

重组数据

可扩展数据

数据的折旧值

数据废气

开放数据

6.数据、技术、思维的三足鼎立

大数据时代的管理变革

7.风险:让数据主宰一切的隐忧

8.掌控:责任与自由并举的信息管理

⑻ 大数据时代的挑战、价值与应对策略

大数据时代的挑战、价值与应对策略
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1大数据时代的基本特征
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（VelocityFast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2大数据时代面临的挑战
（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。
（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
（3）海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁）。
（4）大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。
（5）大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。
（6）大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3大数据带来的价值
（1）利用大数据特征，借助云计算等有效工具，深度挖掘流量与数据价值，可帮助运营商实施好流量经营，减轻管道化风险，发扬“云－管－端”的智能管道的威力。
（2）多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要，可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好，以实施精准营销及网络优化，掌控数据增值的“金钥匙”。
（3）掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑，并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中，成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
（4）充分利用对大数据的分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁，助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
（5）通过对公共大数据的分析、挖掘与利用，可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等，帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4大数据时代的应对策略
（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
（2）电信运营商转型中流量经营已成共识，即以智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向，并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
（3）针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。
（4）将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等，建立智能平台，优化配置城市资源，向真正的智慧城市迈进。
（5）借助大数据创新处理技术应对APT安全攻击。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定；同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏，攻击时间上具有持续性。目前，全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力，并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起，是一种较完整的解决方案。