❶ 大数据应用的创新路径
大数据应用的创新路径
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，海量数据正在生成。2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。大数据正从概念向实际应用转移，越来越多的成功案例相继在不同领域涌现。
IBM日本公司的经济指标预测系统，从互联网的新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI(采购经理指数)预测值。而IBM根据网上的新闻分析出的这个PMI预测值，准确度相当高;美国印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，以用户970万条留言，提前2-6天预测道琼斯工业指数，准确率达到87%。在中国，“淘宝CPI(居民消费价格指数)”这一指数通过采集、编制淘宝网上成交额比重达57.4%的390个类目的热门商品价格走势，反映网络购物市场整体状况以及城市主流人群的消费状况;阿里公司根据淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无须担保来放贷。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行;此外，利用对手机用户身份和位置的检测可实时动态掌握流动人口的来源及分布情况，也可实时掌握交通流量情况，可了解突发性事件的聚集情况等。在各个领域，掌握庞大的数据信息，并对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据就有了不同寻常的商业价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。当下，大数据的价值已在许多行业被挖掘出来。对此，中国工程院院士邬贺铨指出，大数据本身服务业的属性大于大数据软硬件的制造业;大数据对其他产业的影响大于对信息产业的影响;大数据的社会效应大于直接经济效益。因此，大数据的影响之大以及受到的广泛重视溢出效益明显。目前来看，大部分企业是把大数据分析用于客户分析，然后是运营分析、诚信分析;此外还应用与新产品和业务的创新，企业数据仓库优化。大数据支出最大的产业，一是离散制造，二是银行，三是流程制造。今年3月份通过的“十三五”规划中，专门有一章提到促进大数据产业健康发展，并提出要深化大数据在各行业的创新应用，探索和传统行业协同发展的新业态、新模式，加快完善大数据的产业链。
“我们需要加强研究，加大投入，综合运用各方面的技术掌握数据资源，加强大数据的挖掘分析，实现在各个行业的创新应用，挖掘大数据的深层价值。
❷ 深度分析大数据的八大趋势与创新
深度分析大数据的八大趋势与创新
伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
1. 数据驱动创新
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
2. 富媒体数据分析呼唤先进技术
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
3. 预测分析必不可少
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
4. 混合部署是未来趋势
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择；
数据传输与整合要求混合云环境；
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；
构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。
5. 认知计算打开新世界
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
6. 大数据创造更多利润与价值
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
7. 物联网推动实时分析发展
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
8. 复合型数据分析人才之争
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。
❸ 大数据创新的五大重要趋势
混合数据云
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
移动性推动大数据投资
移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
大数据可以围绕和增强现有的应用程序
StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西
美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
大创新来到数据频谱的前端
沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
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❹ 大数据时代下商业趋势与科技创新
大数据时代下商业趋势与科技创新
大量生动的案例和详实的数据分享了数字化时代的十个商业趋势，这包括从碎片化数据到大数据、从单边市场到平台双边市场、从PC互联到移动互联、从离线计算到云计算、从软件定义硬件到Software Define Entity、从小而全大而全到外包众包、从供应驱动消费到需求驱动消费、从规模经济到长尾市场、从传统金融到数字化与互联网金融、从纯线下到O2O模式。
这十大趋势应该如何理解？朱晓明院长在峰会中给出了答案。“从第一个趋势到第四个趋势大数据、云服务、平台化、移动互联网是数字化时代科技创新导致的基础设施的变化。第五个趋势就是预测，数字化年代软件将成为人类最强生产力之一的趋势。第六个趋势是揭示了服务业、研发等领域是可以用数字化手段来改变生产组织方式的。第七个趋势揭示了供应驱动消费与需求推动消费在互联网年代有可能是交替变化的，各显其能的趋势。第八个趋势是描述了创新型企业利用数字化手段。第九个趋势是互联网金融。第十个趋势是表明了LBS为基础的O2O模式，为众多企业商业模式的最佳模式。”
此外，朱晓明院长还提醒说，在大众创新的时代要谨防四种陷阱：一是过早采用新技术、二是过快放弃新技术、三是过晚地采用新技术、四是拖延太久采用新技术。
在谈到O2O的发展空间时，朱晓明院长表示“近六成的用户用过移动O2O，移动互联网的用户在中国有10.6个亿，可是移动O2O只有6.1个亿。中国的房地产占GDP的比重是百分之六，但O2O应用的比例只有百分之三点九，这就表明它的空间有很大。其中，在O2O环节里， LBS和电子支付非常重要。”
“企业要实现O2O的转型，应以定制化预约、设立导航服务、智能会员识别、LBS、大数据、广告精准推送和客户营销为目标。”
“在数字化年代数据可以挖掘，资源可以共享，因此信息可以对称，成本得以降低。降低了交易成本，商家才能在竞争的市场当中获得新生。”
在演讲的最后，朱院长预测说：“数字化大数据时代来临的时候O2O也许将是最具创新特色的商业趋势。而O2O商业世界的未来是产品不分高低、数可逢生，未来无数而不生;行业不分贵贱，网可助胜，未来无网而不胜;服务不分你我，云可众成，未来无云而不成;需求不分远近，移可求深，未来无移而不深。“
好屋中国介绍：
好屋中国是国内首家基于移动互联网的O2O房产全民众销平台，2012年创立于苏州现运营总部位于上海。
好屋中国成立三年时间，布局4大海外中心，48个中国一二线城市，为135个开发商提供服务，合作楼盘达562个，累积平台交易额已突破2942亿元。
2015年，好屋中国正式展开房地产全产业链战略布局，推出考拉社区——一款有情感、有温度、有智慧的社区懒人应用，搭建人与邻里，人与物业，人与商业之间的关系平台;抢钱宝——全民营销利器，用娱乐互动抢红包的方式实现社会化营销;抢客宝——客户案场直通车，客户信息快速直达置业顾问实现快速销售;助理宝——客户成交管理助手，实现从线上到线下无缝链接;全媒体——大数据时代的全网导客系统，实现线上全封锁、潜在客户精准全覆盖;客倍多——效果管理移动驾驶舱，让开发商随时随地了解效果和成交情况，使营销过程透明化，营销策略可控化;房拍惠——金融聚客产品，以金融众筹模式实现楼盘高效传播和短期快速聚客;数钱宝——一款会生钱的锁客神器，帮助开发商提前实现合法精准锁客蓄客的金融产品;好屋贷——房产首付金融产品，降低购房门槛，促进快速成交等11款全产业链新产品。建构了从售前信息整合，到售中服务体系，直至售后社区平台的全息、全系营销服务链，打造好屋“真”“金”电商平台。
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❺ 大型企业大数据创新的五大重要趋势
大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
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❻ 如何在大数据互联时代展开商业创新
举例说一下大数据时代用CRM场景营销进行商业创新的方式，在大数据快速发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够更好地管理客户，规划营销，尤其是规划基于移动互联网时代兴起的场景营销，来创造大量的新机遇，加快企业在现代社会的发展。
基于了解客户需求的场景营销
在大数据时代的背景下，可以说引入一款专业的客户关系管理软件CRM，绝对是不二的选择。引入CRM的好处之一就在于，CRM能够海量存储客户的各种信息，包括姓名、电话、年龄、性别、购买需求、个性化偏好，等等。在海量信息的基础上，利用大数据技术，可以将具有相同属性的客户进行分类，再根据具体的场景，进行适宜的场景营销，为企业成交订单打下良好的基础。
场景营销带来商业创新机遇
大数据时代，企业要想发展，就要充分利用大数据所带来的各种信息、各种便利以及各种技术。基于场景的营销，能够为企业带来各种各样的客户及订单之余，企业也要利用场景营销突破创新，寻找新机遇。引进CRM利用大数据技术深入分析并掌握客户的需求，就掌握了核心资源。此时的创新，可以做免费平台，盈利模式就是“流量变现”，即首先在平台上蓄积海量流量，然后对接各种各样的场景服务。
❼ 中国在互联网技术中有哪些重要技术创新
说说最近的互联网创新，有网络的语音识别技术，网络的无人车，天猫的大并发访问和云技术都是中国互联网比较进步的地方
❽ 如何用大数据做高效社会创新
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数则做据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经歼茄济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大孙改衡大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。