大数据时代下,传统商业模式该如何变革

1. 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。　　相关课程推荐：企业管理培训　　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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2. 大数据时代下商业模式的创新

大数据时代下商业模式的创新
近年来，无论商界还是政界，对大数据的高度关注与价值利用表现得越来越热切。大数据概念火热的背后，折射出在市场竞争相对饱和的新时期，企业获取新客户比维护老客户的成本要高，逼迫企业从以前“跑马圈地”式竞争转向精细化运营。而从现有的客户当中挖掘最有价值的客户，就是大数据对商业影响最重要的一方面。 　　大数据热潮的兴起，与技术的进步使数据利用变得更加便捷、便宜直接相关。随着与数据相关的计算技术、储存技术、传输技术的发达，一方面使消费者能随时随地创造数据，另一方面使企业有技术、有能力获取用户数据、分析数据，这是大数据应用的基础与前提。大数据与传统数据更多是理念上的差别，大数据是用更大视野、更多纬度看问题，拿数据说话，用大数据引领商业创新。 　　大数据最大的价值在哪？企业如何利用大数据？关键是经营理念转变。中国市场经济20多年来经过了三个阶段的变化，第一个阶段是生产导向，第二个阶段是销售导向，第三个阶段就是现在的市场导向，其核心是从经营产品向经营用户转变，不是为产品找到合适的用户，而是为用户找到合适的产品，这是大数据商业创新的一个前提，就是以用户为中心，以市场为导向的经营。 　　汽车行业对大数据的利用，贯穿了从研发到服务的全产业链。品牌的定位必须满足消费者的核心价值需求，产品的研发、生产与营销、战略决策，以及客户服务等，都必须做到以客户为中心，大数据给我们提供了便利。 　　广西糖网商业模式的成功，是大数据价值变现的成功典范。广西糖网食糖批发市场有限公司董事长胡诗科表示，糖网基于行业大数据支撑下的垂直电商模式，对不同客户需求进行数据分析，销售前置、远程配送，极大降低交易成本和物流成本。客户只需要一部电脑或者一部手机就能解决谈判采购等问题。 　　数据是企业未来核心资产，数据就是价值。对企业而言，如果光生产产品而没有数据，很快就会被淘汰，这个核心资产最重要的是要懂得如何管理，实现价值变现。他表示，企业必须具备三个能力，即数据占领能力、数据分析能力、数据价值变现能力，这是大数据的三个关键环节。 　　不管是阿里巴巴的跨界融合，还是广西糖网的价值链整合，都体现了企业角色的根本性转变，即从企业创造价值、用户消费价值逐渐向用户创造价值、企业消费价值转变。这种新的价值创造最主要的机制之一，就是通过大数据的技术分析利用，让用户、企业、合作伙伴等实现价值共创，这可能是大数据时代商业模式产生变革的根本性趋势。
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3. 大数据正掀起一场商业变革

大数据正掀起一场商业变革
时下，一场以大数据为核心的商业变革正在兴起。从搜索引擎、社交网络、电子商务平台等IT企业，到电信运营商、航空公司、物流企业，再到医院、超市、饮料制造等传统企业，由大数据引发的商业变革如火如荼。众多的企业实践和研究案例表明，数据分析在广度和深度上的拓展能够帮助企业增强竞争力，提升盈利能力。不过大数据对经济的影响绝不仅仅停留在微观企业层面和商业领域，它在经济信息统计和指导经济政策制定等方面也将发挥重要作用。
   大数据让信息统计更快、更准、更广、更细
    随着计算机和互联网的普及和电子商务的发展，越来越多的经济行为被记录下来。传统意义上，经济统计一般只细分到产品、行业层面，通常以月为频率；条形码出现后，记录可以具体到每一次交易行为；而对于淘宝、亚马逊等网上购物平台，能被记录的则不仅仅是交易行为，还包括消费者从搜索、对比、选择、购买、一直到售后评价等一系列操作都会被记录。事实上，电信、医疗、物流等其他行业，都在实现更详尽的记录。
    传统的经济统计工作在未来将大数据化——以往生产统计更多地停留在行业层面（或局限于规模以上企业），而未来可能是针对所有企业；传统的消费统计主要基于抽样调查，而未来可能具体到每个家庭或个人；传统的价格统计（比如通常所说的“CPI指数”）中仅包含千种商品、涉及几万个调查销售网点，而今后可能是几万种商品、所有的在线销售商和大部分线下销售网点。随着大数据技术的成熟，“样本即总体”将成为趋势，抽样变得越来越不重要。
    相对于传统经济统计来说，大数据引发的变革主要在四个方面：时效性提高，记录更加准确，覆盖的经济行为面更广，对单次经济行为的记录更加精细。简单地讲就是：更快、更准、更广、更细。
    麻省理工大学斯隆管理学院的两位教授正在主持一项名为“百万价格工程”的研究计划。他们通过搜集互联网上不同国家各种零售商品的价格数据，编制了各国的“在线价格指数”。
    谷歌和百度先后推出了基于互联网搜索频率的“谷歌指数”、“百度指数”，将互联网用户对特定关键词的搜索量通过统计学方法编织成指数，用来反映大众对于该关键词关注度的变化趋势。
    阿里巴巴推出了基于淘宝电商平台的“iSPI”系列指数，这些指数以网络交易的实时数据为基础，能够反映食品、烟酒及其用品、衣着等十个商品和服务类别的网络零售价格和交易量的变化趋势；可以辅助洞悉通货膨胀、经济增长、居民消费等宏观经济指标。
   大数据能指导经济政策制定
    传统经济统计数据有两个缺陷：一是存在滞后性，二是低频率。而大数据可以在这些方面作出改进。例如：各国消费者物价指数（CPI）的发布一般都存在滞后期，以我国为例，通常要等到下个月的9号左右才发布上月CPI数据；而“在线价格指数”是对市场价格的实时跟踪和汇总，不存在滞后性，从而能为货币政策提供更为及时的信息。
    同时，在线价格指数可以做到以天为频率、甚至更高频率，从而能用来更细致地分析通货膨胀规律和定价行为。还有研究发现，该指数与资本市场走势具有相关关系。
    另外，传统经济统计的思想是以样本表征总体，可能出现偏差。而大数据时代的经济信息统计包含的样本量大，甚至可以覆盖全部总体，从而包含更多的信息量。例如，通过对比在线价格指数和官方CPI可以发现：美国的在线价格指数与官方发布的CPI契合地很好；而对于阿根廷，在线价格指数系统性地大幅高出官方发布的通货膨胀率。
    在行业层面，大数据也能发挥作用。笔者曾在一篇学术论文中证实：互联网搜索引擎频率数据对中国汽车市场的需求量具有很强的预测力；笔者构建的基于互联网搜索量的“中国汽车需求先导景气指数”不仅能够提高销量预测的精度，还能够增强预测的时效性。
    另外，随着大数据相关技术的成熟，公共部门和私人企业过去积累的大量“垃圾”数据有可能重新焕发光彩。比如用微观居民和企业用电量数据指导智能电网建设、用交通事故和犯罪数据指导警力布局、用消费和税收数据指导收入分配、用客流量数据指导铁路和民航调配、用互联网关键词传播数据进行流行病预防等等。
    补充而非替代
    需要指出的是，大数据之于传统经济统计，是补充，而非替代。基于抽样、调查、汇总等程序获得的数据仍将在经济分析和政策制定中发挥重要的作用。横向来看，传统统计方法在经济增长、税收、贸易、收入分配等领域的统计上具有主导优势，而大数据在物价、通货膨胀、失业率、消费等方面的统计上更具有优势。

4. 大数据的商业革命

大数据的商业革命
大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征。特别是，最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”量上的进步，还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的变化，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。你用QQ和MSN聊天，在电子商务网站的浏览和购物，用信用卡支付，发微博……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。不论是产生的信息量，可以获取的信息量，还是流通交换的信息量，都一直呈指数增长。
数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时，数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。我们认为，这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。
对于真正的大数据，其价值的增长应该正比于规模的增长，甚至快于规模的增长。
前两个特征主要针对单一数据，下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。我们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。
个性化
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。随着消费者个体行为数据的爆发性增长，新的商业理论与商业模式不断涌现，无论是精准社会化营销还是基于用户偏好的市场细分，其所指向的趋势是一致的，即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
在信息量指数性增长的同时，消费者获取、过滤、筛选、分析信息的能力却没有相应提高，这必然导致消费者获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。另外，随着时代的变迁，消费者异质性也在不断增大，这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同。
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，基于交叉融合后的可流转性数据,以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据，未来的商业可以精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
在以互联网和移动互联网为代表的信息产业，由于用户个体行为数据的可追踪性以及实施个性化的边际成本相对较低，基于个性化的商业应用首先破茧而出。在电商领域，亚马逊率先通过个性化技术为用户进行智能导购，大幅提升用户体验与销售业绩。在不远的未来，个性化技术与应用将全面扩展到人们生活的每一个领域。
随着Google、苹果、腾讯、百度这些互联网巨头企业以及一些第三方数据平台型企业加快数据整合与开放的速度，一定会涌现出以大数据为基础的新商业模式。
2D模式
面向数据的商业模式，简称2D模式，是一种以数据为唯一输入，以向特定受众公开的数据产品为唯一输出的一种商业模式。该模式的核心是数据平台商，它从数据供应商那里搜集数据，提供基本的存储、索引和计算能力，并自行研究开发一系列57数据产品。每一个数据产品在该平台上都以开放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的数据可以开发一个产品，每次引用该产品，可以看到一个指定账户一个月内互动最频繁的十个账户。如果有了一些种子用户，一个互动游戏开发团队可以利用这个产品找到和已有游戏者互动比较强的用户群，并针对他们推广游戏。平台商还可以同时利用多家数据开发产品，有了这些数据，电子商务公司可以自行开发个性化搜索和推荐服务。
与此同时，应用开发团队可以利用这些API接口优化产品或辅助推广，数据产品开发团队可以引用比较粗糙的数据产品，优化推出更好的数据产品并回馈给数据平台。在这个模式中，部分API的访问会产生一定的费用，这个费用会在平台商、数据提供商和数据产品开发人员之间进行分配。政府和行业扮演规范流程和监管数据的作用。
这个模型通过已有数据产品的开放，应用开发人员和数据产品开发人员可以创造出更有价值的应用和数据产品——前者可以为我们带来数据，后者可以为我们带来收入。
而这个数据平台得以产生巨大价值的前提，又是保证数据的全息可见，也就是随时听从各种需求细节，开发出各种各样满足各样各业的API产品。
综上所述，大数据将带领我们进入一个商业智能高度发达的时代，个性化应用将发挥出数据巨大的商业价值，同时2D商业模式将成为大数据的重要发展方向。未来，基于大数据的信息世界将以你为中心。

5. 大数据的价值及商业模式探寻

大数据的价值及商业模式探寻
大数据的价值谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。 大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。 以往大数据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，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。 未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。 
大数据的商业模式
国内网络广告投放正从传统的面向群体的营销转向个性化营销，从流量购买转向人群购买。虽然市场大环境不好，但是具备数据挖掘能力的公司却倍受资本青睐。 大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。 移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。 社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的情绪，通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 实际上，将用户群精准细分，直接找到要找的用户正是社交内容背后数据挖掘所带来的结果。而通过各种算法实现的数据信息交易，正是张文浩为自己的社交数据挖掘公司设计的盈利模式。目前，这家仅仅五六个人的小公司拿到了天使投资。未来的市场将更多地以人为中心，主动迎合用户需求，前提就是要找到这部分人群。 在移动互联网领域，公司从开发者角度找到数据挖掘的方向，通过提供免费的技术服务，帮助开发者了解应用状况。

6. 大数据是如何颠覆传统行业的

大数据产业发展展望分析 呈现多元化发展势头明显2017年我国大数据产业发展回顾
2017年是我国大数据产业快速发展的一年，随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。
从产业的角度看，企业级大数据市场经过两年的酝酿已初具规模，中国企业级大数据进入快速发展时期，产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善，行业应用持续升温，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践，同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。
我国大数据产业发展现状分析
1、市场总体规模。近年来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将超过2600亿元，与2016年相比，增长了49%。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，未来2-3年市场规模的增长率将保持在50%左右。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，预计未来中国将成为全球数据中心。
2011-2017年我国大数据产业市场规模统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理
2、产业区域分布
我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。
除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。
3、大数据发展四大成效分析
截止到2017年1月份已经公开发布的37份地方的大数据规划，涵盖16个省21个市。第一类是以北深广浙为代表的引领性的规划，与产业现状结合最为紧密;第二类是以苏州、南宁为代表的落实性规划，对接国家和省相关战略制定可操作的具体落实措施;第三类是追赶型规划，以相对欠发达地区制定的弯道超车型的发展规划为主。通过各地规划目标和阶段性实施成果的分析可总结出我国目前大数据发展的四大成效：
第一，区域特色创新发展促进大数据产业快速聚集。总的来说目前我们国家已经形成中西部地区、环渤海地区、珠三角地区、长三角地区、东北地区五大产业区，配合国家大数据综合实验区的建设，整个产业布局将进一步规划。
第二，行业应用逐步深入。以共享开放推进在政府中的应用，发展工业大数据促进产业转型升级，积极开展金融大数据的应用创新，推动在公共卫生医疗保健中的应用是各地规划中要见成效的领域。
第三，政府试点促进数据中心建设迅速提升。通过大数据战略倒逼基础设施配合国家宽带中国普遍服务、全面小康一系列战略的推进，现在宽带网络和互联网数据中心都取得了快速的发展。
第四，数据资源整合加快，共享开放的意识增强。截止到现在，80%以上省市提出要开展数据共享开放平台的建设，强调政府数据的统筹协调管理。同时建设多个数据交易场所加快政府数据的开放共享，这个模式的大规模推广，将数据的价值不断挖掘出来，使产业特征或市场服务以及用户体验等带来新的价值提升空间。
4、发展机遇与挑战并存
1)、发展机遇。数据资源大量积累为大数据产业发展提供了良好条件。信息技术的广泛深入应用，引发了数据量的爆发式增长，我国在信息产业不断发展、信息化不断推进的过程中，积累了大量的数据资源，为大数据产业发展提供了源泉。
经济社会持续增长的应用需求为大数据产业发展提供了市场空间。大数据技术产品创新正逐渐从技术驱动转向应用驱动，旺盛的应用需求和巨大的市场空间是我国大数据产业创新的强大内生动力。
政府重视和服务体系建设为大数据产业发展创造了优良环境。十八届三中、四中、五中全会提出要利用大数据推动政府治理能力的提升，加快公共数据开放共享，推动大数据在科学决策、政府管理和公共服务等领域的应用，助推简政放权和万众创新。良好的政策环境为大数据产业发展创造了难得的政策机遇。
产业体系雏形初具为大数据产业发展提供了基础。2015年，我国规模以上电子信息产业总规模超过15.5万亿元，比“十一五”期末翻了一番。大型数据中心向绿色化、集约化发展，云计算服务逐渐成熟，国内龙头企业面向大数据新需求，积极推出新产品和新服务，一批新兴的专业化大数据企业崛起。
2)、存在挑战。虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、数据开放程度较低、安全风险日益突出、技术应用创新滞后等四大挑战。
行业发展良莠不齐。我国大数据仍处于起步发展阶段，行业标准和管理机制尚未成熟，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，存在很多企业借大数据概念热潮投机倒把，行业发展良莠不齐;
数据开放程度较低。数据开放共享是促进大数据产业发展的重要举措，我国政府部门掌握着全体社会80%的信息资源，但这些信息资源由于部门或区域利益分别被不同的部门控制，且不同部门的数据标准不一致，导致信息流的上游环节处于封闭状态，不能有效地释放和共享，数据源的欠缺直接影响大数据分析和处理的需求，导致大数据应用缺乏价值;
安全风险日益突出。随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，数据及其应用皆呈指数级增长态势，当企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也可以利用大数据分析向企业发起攻击，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用等等，这都给数据安全带来了巨大的挑战;
技术应用创新滞后。我国大数据产业虽然与国际大数据发展几近步伐相同，但是仍然存在技术及应用滞后的差距，在大数据相关的数据库及数据挖掘等技术领域，处于支配地位的领军企业均为国外企业。市场上，由于国内大数据企业技术上的不足，用户更加青睐IBM、甲骨文、EMC、SAP等国外IT企业，国内企业市场占有率仅5%左右。
我国大数据产业发展展望分析
1、大数据政策体系持续完善。从2014年至今我国涉及到大数据发展与应用的国家政策规定已多达63个，其中国家大数据发展顶层设计1个，国家层面顶层规划4个，重点行业领域发展应用31个，重点工作推进25个，重点区域发展2个。大数据战略已上升为国家战略高度，各部委从战略规划、技术能力提升、应用与管理三个层面积极落实推进大数据发展政策。
2、大数据产业生态正在形成。大量的异质性企业，借助大数据互相依存，形成了共生、再生、乃至互生的价值循环体系。不同的行业，形成业务交叉、数据通联、运营协同的产业融合机制。不同的经济主体，借助大数据，形成跨地域、跨行业、跨系统的社会协同平台。
具备新型的“价值循环体系”、“产业融合机制”、“社会协同平台”属性的业态，称之为产业生态。产业生态在数字经济中，是一个基础的经济单元。无数个经济单元叠加、化合，构成数字经济。
大数据驱动的产业生态，与以往不同，离散的“生产单元”之间的数据融合，成为产业生态的核心，是和过去以“消费”为主导的互联网经济发展模式，形成鲜明的对比。这是数字重组产业的开端。
3、大数据技术体系多元发展。大数据产业是一个典型的技术密集型产业，随着数据资源量的不断增加，大数据技术也呈现着多元发展的势头。但是大数据带来的技术方面的挑战，远远不止于处理工具，事实上对传统的网络结构、计算模型、安全体系，提出了全方位的课题。
主要包括以下几个方面：一是数据处理能力不断提升，网络承载能力要满足“数据摩尔定律”的需要(数据摩尔定律，指数据在未来18个月内，数据量将增加一倍)。二是安全可控体系不断完善，需要建立自主可控的安全防护体系、身份识别体系。必须在网络空间实现4W的机制，在网络空间中，安全能力必须能够对任何一个单体，掌握“在任何时间、任何地点的状态”的数据。三是跨领域的建模技术发展迅速，需要参考仿生学、脑科学，建立起“社会计算”的模型，构建“智能大脑”，应对日益增长的海量数据和多方面、多层次应用需求。
4、创新型的大数据公司茁壮成长。在政策、技术和产业生态等多方面利好的推动下，近几年来，大数据创业公司不断涌现，得到不少风投机构的追逐。2010年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入爆发期，环比上升193.55%，2015年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到400多家。2017年大数据产业资本依旧疯狂，经过前瞻产业研究院初步统计，2017年前三个月便有150多家企业获得融资，大数据领域持续获得资本市场的高度青睐，其中数据挖掘与分析、行业化应用(如医疗、金融、旅游等)和垂直化应用(如智能营销、业务管理、移动开发服务等)三个方向最受资本关注。大数据领域的创新、创业欣欣向荣，给国家大数据战略顺利实施，奠定了人才基础、技术基础。

7. 大数据 一场骗局还是一次新的商业变革

大数据：一场骗局还是一次新的商业变革_数据分析师考试
大数据会是一场概念的骗局么？近期这样的讨论在网上随着大数据的话题而不断涌现出来。其实大数据并不是一项全新的技术，它的本质表现在数据的形态更为复杂，增长的速度更快和交互的频率更高。
如何对具备这样特征的数据集群进行管理和使用，是区别于传统数据应用的主要特点。更为重要的一点是：当前的技术将大数据应用的成本降低到了中小型企业也可以使用的阶段，在有关大数据的话题讨论中，这一点也是备受关注和认可的。 伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，商业决策已经越来越依赖于数据。然而，传统的商业智能系统中用于分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。
事实上，这些数据只占到了企业所能获取的数据中很小的一部分，还有更加广泛的数据是存在于Social、Mobile、电子商务等应用中的非结构化数据。 企业用以分析的数据越全面，结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将它与已知业务的各个细节相融合。
微软亚太研发集团服务器与开发工具事业部，中国云计算创新中心商务战略总监殷皓在接受51CTO记者专访时特别谈到了一个很有意思的案例：“某汽车销售机构希望了解历年油价的波动对汽车销售带来的影响，这时他们不需要重新采集关于油价的数据，而是通过Windows Azure上的一个数据集市服务，获得了准确而专业的数据信息，很快的完成了这项分析，充分体现了数据服务带来的价值。”殷皓认为数据不能停留数据存储的阶段，而是要转换成为有价值的信息服务，创造新的商业机会。 大数据将改变谁的命运 DBA是在传统数据库应用领域中极为重要的人群，也许大数据会带给他们理念上的转变。“DBA曾经是IT行业中的金饭碗，因为核心的数据库技术发展相对来说变化的较少，所以有些DBA会慢慢变懒”，殷皓谈到：“但是，变化少不代表不变。如果DBA的工作定位偏向底层运维型的话，那么他们的职能会变得越来越小，甚至会被自动化的服务来取代，未来DBA对基础设施的管理会越来越少，更多的向上层业务扩展。” 我们关注到发展中的DBA分工，其中的一种可能会涉及到企业核心安全保障，成为企业里数据的守门人之一。
另一种角色是研发DBA，它和业务应用结合的非常紧密。包括数据定义、数据建模，从逻辑建模到物理建模，以及后端存储的设计等，未来更多的是成为企业数据模型的管理者。“这实际上也是一个职业发展的过程“，殷皓认为：“运维DBA需要确保7*24的业务连续性，研发DBA更多的负责物理建模，完成开发人员写的存储过程。
而我们看到的数据架构师层面，就是需要从业务需求出发来实现逻辑建模。因为对业务的理解是自动化工具所不能取代的，这也是在大数据的趋势下，DBA所要面临的转变。” SQL Server与大数据的对接 Hadoop是大数据的一个分布式系统架构。5月与微软SQL Server 2012同时发布的还有将Hadoop和SQL Server连在一起的连通器，他们通过标准的ODBC模式，把Hadoop和PDW微软并行数据仓库连在一起，实现多核并发的并行数据仓库。
“用户无需对应用做出很大的改动，只是连接到SQL Server、数据仓库，或者是一个对象。通过这个对象可以把我的连接通过连接键引申出去，然后把所有的数据整合在一起”，殷皓兴奋的分享到：“在这种场景下，我可以把结构化数据和非结构化数据、甚至是数据仓库在模型中的数据整合在一起，做更加深入的数据分析。” SQL Server 2012版本中，微软亚太研发集团服务器与开发工具事业部参与了两个大的功能研发：数据的迁移工具SSIS，数据库升级的服务。
微软针对Hadoop在Windows Server Kernel上做出性能的优化、安全认证的整合，形成企业级的AD整合，并实现了和BI工具的整合。“微软在NoSQL上加一个SQL的索引层，比如eBay的底层用了MangoDB，但所有的交易数据都按照SQL来存储到结点中”，殷浩认为：“NoSQL提供了一个很好的存储机制，但要提高数据利用的效率，最好回到SQL的场景。NoSQL将会是数据库发展过程中的一个中间阶段，会逐渐体现为数据服务中的一部分，而非数据平台的主流。” 
关于大数据的话题还将继续争论下去，但可以看到的是，在企业商业智能的发展基础上，数据分析将作为一种服务提供给用户。IT技术提供商们开始实践的大数据，不仅是把数据用于企业内部的业务分析和决策支持，而是以提供数据分析模型的方式优化企业决策。这不仅仅是技术的更新，而是IT消费模式的变革。
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8. 大数据如何改变大商业

大数据如何改变大商业
彼得兰卡教授在以下的问答中，探讨了在公司策略的制定和实施、公司文化的建立和营销等环节如何应用大数据。
问：您在协助制定企业战略领域拥有丰富的专业经验。可以谈谈在该领域是如何利用大数据的吗？
企业战略包括确定公司发展方向、确保整个组织向此方向前进，以及制定相应的目标。数据的作用是可以帮助确保实际的工作确实能够发挥作用。公司内部可以提供很多数据，但现在对这些数据的利用并不充分。如果询问企业，什么是成功——具体地说，哪些指标可以表明公司取得成功，如何衡量每一个方面——那么许多公司都无法回答这个问题。实施战略，跟踪落实情况，对五年计划进行逐年调查，了解进度是否符合需要，必要时进行修正——上述各项都需要用到数据。
要有效地实施策略，首先需要知道员工是否拥有必要的实施工具。虽然长期以来，人力资源一直是一个定性性质更强的领域，但现在，我们有能力定量地回答这些类型的问题。例如，我们可以确定培训方案是否确实有效，是否某些类型的员工对这些方案响应更强烈，以及我们需要的日常变化是否正在进行。无论是在运营、人力资源，还是市场分析，我们都看到一个巨大的潜力，即进行数据分析，帮助组织机构以前所未有的方式进行战略制定和协调。从许多方面来说，战略是最有潜力以变革性的方式利用数据的领域。
问：战略是大方向，那么从实施层面上看呢？
为了帮助我们深刻理解企业的运作方式，大家可以了解一下法医取证的过程，这个过程从头至尾都是分析。取证的过程要求从微观入手，确保战略不会遭到任何破坏。分析的方法大致分为两种：过程分析和欺诈检测。
过程分析会深入了解过程应该具有的内容，包括如何进行精确衡量，从而确定风险敞口的位置和改善过程的方式。要处于这个领域的前沿，就需要将对人类行为的理解和对实际情况的定量理解结合起来，与认为会发生的情况相比较。能够通过公司的运营数据了解到更深层次的模式，即可获得这种定量洞察力。
至于欺诈，基本上是一场猫和老鼠的游戏。财务报表欺诈会使利益相关者损失惨重。拥有深刻的定量理解，才能够理清报告的内容，并与公司内部实际发生的情况相比较。除此之外，我们正在做到可以利用整家公司的数据来识别组织内各个层面上存在的欺诈。例如，我们现在可以访问的数据包括人们登录到公司网络的时间以及他们呼叫的对象。如果看到对某个供应商进行了大量电话呼叫，而且呼叫持续时间或时机似乎不合常理，就需要警惕了。利用大数据识别欺诈最令人激动的方面之一是情况总是在变化。一旦弄清楚如何分辨一种形式的欺诈，就会有新的欺诈形式出现。
问：您是说，大数据还可以用来建立公司文化？
正是如此。你要衡量的是正在做的事情。这可以像跟踪通过公司网络使用Facebook的时间那样简单。信息本身就可以开始把员工推往不同的方向。你还可以了解公司内部是否存在种族主义或性别歧视问题，以及公司内是否建立起包容文化。你可以找出有效的干预措施，以你希望的方式让员工变得更好。大多数这些事情都是可以衡量的。我们开始看到公司通过数据，更具体地获悉所面临的关键文化挑战。
问：金融业利用数据来跟踪各项投资由来已久。那么，这个行业存在哪些分析挑战呢？
至少目前来说，金融业独有的一个特征是海量的可用数据。在该领域工作，意味着要知道如何处理如此之多的数据。如果不知道实际上可以利用数据来处理哪些事情，也不知道可以利用哪些算法， 那么很快就会变得不知所措。金融业正在面临的挑战是寻找掌握最新技术的人。
问：营销领域面临的挑战似乎是寻找可用数据的最佳使用方法。
数字营销和分析的前景尚未完全实现。大多数人都知道这些技术，例如根据人们的搜索内容提供专门的推荐。但拥有数据与真正思考数据的含义及确定如何使数据变得可操作之间存在着差距。企业正在把一切数据都塞入到自身拥有的工具里，但又很少考虑可以如何利用数据来实际运营业务。在一些情况下，分析将大有裨益；而在另一些情况下，分析则徒劳无益。
而人们发现，连如何判断分析数据是否有用这个基本的问题，目前可能都无从解答。
问：这是否意味着当数据实际上提供的信息不完整时，公司只是因为拥有这些数据而据其做出决策，是有风险的？
并不是数据越多就越好。数据本身是没有意义的。我们已经看到在某些领域，数据规模过度庞大。公司希望利用分析，但需要知道为何要利用分析。关键是要确保从数据中获得的发现是可以操作的。如果你无法直接利用数据，那么数据毫无用处，因为你需要花费金钱获取数据，雇用人员分析数据。不仅如此，如果人们获得对他们而言不重要的数据，那么当终于有好的数据出现时，人们会忽略它。我们经常发现数据分析师们可以进行数据科学研究，但他们并不知道要回答的那些问题是什么。你希望的是由企业中了解数据用处，并且了解所需回答的问题的人来推进数据分析。这就是变革开始显现的时候。