大数据变革商业|大数据时代的商业变革是是怎样的

Ⅰ 大数据如何推动金融业的商业变革

大数据如何推动金融业的商业变革商业无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年的发展与积累，目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上。而且，非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业，这一发展激起了巨大的想象空间。然而，要抓住这一机遇并非易事。 我们系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案，旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据，并在大数据迅速渗入金融业务各个层面的当下抓住发展机遇。大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言，更重要的是第四个V，即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括：数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显着的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括：团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。大数据是什么?在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。海量的数据为银行的发展提升了价值另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。大数据运作如何推动金融业变革?多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。大数据延长了金融机构的生命周期大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

Ⅱ 大数据改变商业模式体现在那几个方面

从价值和成熟度两个方面来看，目前大数据发展得比较好并且潜在价值较大的几个行业包括互联网、金融、交通物流、公共管理、批发与零售等。目前市场上的大数据公司大体分为两类：一类专注于细分领域，做大数据的垂直应用，比如金融大数据、营销大数据、政务大数据、互联网营销大数据、影视大数据等；另一类则倾向于做覆盖各行各业的全域大数据。在金融领域大数据主要用于提升其运营效率并进行风险管控；互联网领域大数据主要用于精准营销；制造业大数据主要用于提高生产效率，降低生产成本；公共管理领域大数据主要用于提升管理效率，并为管理者提供决策支持；交通与物流领域主要用于提升运营效率。

Ⅲ 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”。 谷歌和网络先后推出了基于互联网搜索频率的“谷歌指数”、“网络指数”，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。

Ⅳ 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、网络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。

Ⅳ 大数据时代的商业变革是是怎样的

随着大数据时代的到来，它和商业一定是相辅相成、相互促进的关系。

Ⅵ 大数据对企业经营管理带来哪些变革

大数据对企业经营管理带来哪些变革

大数据和经营之间的关系，肯定是创造价值，创造过程中有个特点，第一是它的准确性，通过这些数据分析能够准确的识别目标，包括谁是你的客户，客户的属性，是男的还是女的，今天买什么，明天可能买什么，过去消费习惯等，为你很快、很准确的掌握客户十分重要。大数据不是大，是有意义的意思，当你获得更多有意义的数据、大的数据，这是判断基础。第二个基础，当这些数据来自于跨越了某一个行业的界限的时候，使得这个数据的价值更加大，一个人天天到酒吧的信息和到医院彩超做了肝的扫描的信息结合在一起，是可以判定出他肝的问题是喝酒造成的还是别的问题造成的。这个关联性，现在很多数据都是孤岛，当这些数据关联越来越联系起来的时候，这个问题就使得我们的判断更加准确。

还有一个特点，每个人主动的贡献数据的时代。这个事很多人不认同，我对数据不是主动的控制，肯定是别人给我收集的，你就不用信用卡，不拿手机，不用导航，不跟人家打电话，不在网上发微博，把所有东西都关了，你就不是贡献者，只要你开了，一定是贡献者。在社会平台上，个人主动暴露信息的行为，已经变成了一种交易。如果行业之间的数据界限被打破，就可以精准到人的性别、年龄、消费行为，过去和未来，通过大数据能算准客户的消费行为。

如果能做一家公司，它对数据敏感了，对它的创造价值的大数据机会掌握了，就应该把大数据当做销售的手段。低成本，就是节省钱的手段，是你能够用最短的时间，快速的收取客户群体的手段，这些如果能掌握清楚，对企业有极大的好处。

忽略了数据，就忽略了成本，忽略了速度，忽略了精准，当然你也就没戏了。

王均豪（均瑶集团总裁）：未来，大数据可以让企业从战略角度更准确的预见未来，或者从市场营销阶段，更精准的营销客服，这是大数据对我们整个企业之间息息相关的很重要的数据。拿到大数据之后，还要分析，我相信未来大数据的分析师这个职业会很火。

1990年包飞机的时候，那时什么数据也没有，我跟我哥（王均瑶）在房间里按计算器按了一个通宵，大概算一算温州有多少人在湖南，也是用的大数据，当然准确率有偏差，但是通过各方面的努力还是做起来。后来有市场调研公司出来，当然通过电话访问也好，入门访问也好，采集了很多行业需要的数据，准确率也没有那么精准。

现在这些大数据，无形当中自己的行为习惯是真实流露的，今天买什么东西是真实的，这些数据绝对是准确的，最重要的就是企业如何把它精准使用。如果真的要准确，应该把行业数据或者把政府的数据纳入进来，一起去思考。我们下面有家公司做个人征信系统，把政府各个部门所有的公民信息集合起来，然后做一个征信系统，改变中国以后诚信社会的问题，以后不诚信，这个数据马上就体现出来了。有些中小企业可能用不上，但是要把公共数据如何赶紧对接进去，这是必须要做的，打个比方，上海已经开始做征信系统，在上海的企业，如何把上海的消费者用征信系统，这是必须对接的。蒋锡培（远东控股集团董事局主席）：不管信不信大数据，它已经到了我们身边。作为企业的人来讲，必须去面对它，接受它，让所有的人理解，这是不可改变的趋势；第二，怎样用它？因为做企业，信息就是财富，现在叫数据就是财富。远东有志于成为一家全球能效管理专家的企业，也有志于成为全球投资管理专家的企业，这两个定位毫无疑问，需要有数据的支撑。我投什么样的企业，要了解这个行业、这个企业相关的经营成果，未来空间，客户群体等。远东要跟电子商务融合，现在的平台有大量的交易数据，有材料交易的，有产品交易的，少不了。还有我感觉现在想到了，但有些还要做到，特别是政府要做到的。宜兴是全国经济最发达的城市之一，每年在数据方面的投资有好几个亿，这是政府要投的，不包括企业，怎样做一个智慧城市？当了解到宜兴在这方面已经很超前的时候，他们感觉尽管如此，后面要做的事情很多，但是有一点，卫生部门做卫生部门的事情，公安做公安的事情，教育做教育的事情，所有的数据并没有做到一卡通，那个时候我想为什么不能有一个部门来扎口呢？为什么还有这么多壁垒呢？

真正要让每一个企业，每一个地方能够打通，要精准用它的时候，还是要做一些研究的，这样使得我们的成本更省，无论是交流成本、机会成本还是其他方面。像远东这样的企业，毫无疑问，必须面对这样的时刻，而且要领先，至少在从事的这个行业领先，要用好大数据。另外，关键还是要有这方面的优秀人才，我们原本将近一万人的公司，通过制度优化、流程优化，再通过信息化的战略，省了差不多三分之一，造氧效率还要比原来提高20%，数据提供了太多的支持，我相信如果把它用好的话，我们未来会更加领先，而且效益会更好。

冯军（爱国者数码董事长）：做实体经济的特别关心到底大数据跟我们是什么关系，其实大家更关心的是究竟跟企业能有什么直接关联。

一年前我也挺懵的，联想国际大厦楼上楼下全是大数据，全在这个圈里混着，我的理解，通俗一点讲，就像BAT怎么做大，三个企业都是针对它的目标客户群，用大数据去提供服务，做的精致，做的好。网络专心服务网民，网民想从数据里搜谁查谁。阿里巴巴帮助了网商，而且支付宝做了重大贡献，原来互相不信任，马云为这个事情做了重大贡献。

马化腾更厉害，满足了网友，成了沟通平台，直接抢了中国移动、中国联通的生意，大家不花钱免费打电话，一下又创造了价值，这里的数据库量太大了，很多人都招架不住。马化腾对于网友之间的沟通降低成本，对于整个中国的沟通效率提高，特别对于企业家上手机做出了重大贡献，因为在没有微信之前，企业家其实不上网，我调查的绝大部分企业家电脑摆在那儿是样子，员工天天在上网，但是企业家平常忙活，都在开会或者奔波，所以没有时间上网，但是现在手机有了微信之后，大家天天在微信上泡着，不管坐高铁还是等飞机，甚至上洗手间。

总之，（大数据对于企业）意义重大，因为有了网友的介入之后，沟通架高了。实话实说，一个是支付宝，一个是微信，这两个是中国现在率先走向世界的两个品牌，其它的都在仿国外，而这两个是咱们领先于世界的。

不管是中小企业还是实体经济，现在应很清晰自己该干吗。先别管别人，这三个老大在打架，他们提供了很多免费的服务，甚至现在是倒贴服务，这个时候从这个地方为自己行业的用户赶紧想好怎么利用好这个平台，把你的客户服务好就行了，这一点小米雷军做的非常好，跟周鸿祎打的一塌糊涂，免费软件，结果彻底转行，做手机。

老大在打架，他们提供的大数据不但免费，甚至有倒贴行为，这些大数据为你所用，做餐馆，服务好周边的客户，用互联网，基本上不用花钱，大家都争着抢着，只要用好这个东西，不懂不要紧，重用一个30岁以下的年轻人，让他给你汇报，让他盯着，你经验、资源丰富，两个组合，你当萨马兰奇，鼓励员工，好好干，将来没准当马云。你只要抓住两个字就行了，诚信，消费者特别简单，只要把诚信搞定，消费者就会跟你交往，不管是实体经济，餐馆还是美容院，只要把诚信问题解决，利用大数据为你所用就可以了，把事情越简单越好。

阎紫电（联动天意董事长）：我从另外一个角度看大数据，其实大数据一点不奇怪，一点不神秘，但是随时随地都在现实中，因为网络的发展，包括光纤的发展，变得很快，变得对称了，立即、即时，所以成为大数据了。

我有一个观点，腾讯，现在的大数据或者现在中国这些巨大的互联网巨头取得成功，是因为它抄了近道，大数据不是它的，是谁的呢？举个例子，最大的大数据拥有者是中国移动和中国电信，只不过它们不会用。

假设原来的设备制造商，比如IBM和华为是种茶叶的，中国移动是开茶馆的，把茶叶泡点水，说是龙井、春茶，一杯一百块，老百姓交一百块没什么，中国移动赚了很多钱，IBM和爱立信也赚了很多钱，这是原来的商业模式，大家很开心，特别是很多世界五百强的公司。突然来了一个马化腾，他把茶叶拿来之后，说我送给你，不要钱，水还用中国移动的水，中国移动很憋屈，原来一百块钱的水现在只能收二十块钱，但是说不出来什么东西，因为水还是用你的。

腾讯的微信部门有多少人？原来我以为它有上千人，我没去之前，因为都是我们的小兄弟，现在只有几百人，我不公布准确人数了。我很奇怪，有六个亿的用户，用了三年的时间，有几百人的团队。从技术角度来讲，如果服务六百万的用户，也需要几千人，最简单，有计费系统，打电话的钱得计下来，它只有几百人。

第二个问题，微信现在盈利了吗？我先不说答案，大家慢慢想。我觉得微信盈利非常非常容易，大量的用户，随便做点什么都能盈利。我认为现在的大数据是打劫者，它抄了近道，大数据一直都在，这是我的一个观点。

另外一个观点，我说两个不好的问题，大数据再往下发展，要解决两个最致命的问题：

一个是安全性，其实大家不知道，你们的身份，如果想知道，所有人的身份都会知道，你所做的事情都要小心点。像王总这种名人要小心点，其实它是不安全的，但是我们现在的维权意识和技术手段都不够，要解决未来大数据，所谓大数据再进一步发展的问题，安全问题要解决，怎么解决呢？我觉得不仅仅是技术手段，要立法，比如文章同志在香港喝杯茶，要立法，不能随便发照片，我觉得要立法。您的任何一个信息，如果有人关心，是都可以知道的，所以这件事情要立法。破坏国家法律了，给FBI送信息，这个事没问题。如果是个人问题，要合法。

第二是不平等，为什么？第一个，你的数据是你的财富，别人都拿走了，我说一点王坚博士可能不一定喜欢听，现在的数据不是大数据，现在是孤岛数据，都是信息的孤岛，是不公平的，为什么？本来我去阿里买东西，我买一个尿布，得把我的名字、电话全填进去，他知道了，但是我没有任何收益，特别多的尿布信息卖了，特别不公平。第二，对大企业和小企业不公平，大企业有大量的数据，但它是孤岛，我希望有的时候没有办法拿过来，巨大的流量，巨大的负流量费用拿过来了。

再提另外一个建议，有一天要做一个所谓大数据的交易规则，大数据应该可以交易的，可以交换的，有法律前提可以交换，如果这样能实现的话，大数据的未来是非常非常巨大、了不起的事情。

王文京：大数据是一个变革，是一个新浪潮，对企业的经营和管理会带来巨大的改变和影响，会使你的商业模式、管理方式、战略决策都会发生巨大的变化和创新，请每位嘉宾讲一讲，给企业家提一些建议，参加完这个会以后，企业回去怎么推进，怎么实施这个企业用大数据进行业务的创新，进行管理的变革？

刘积仁：首先，对数据这件事情的认识要有敏感性，或者说学习它。数据能够产生价值是少数人的行为，和今天做商业是一样的，但是我相信所有的人都不会这么认为。创业能够成功，是少数人成功，但是每个人都相信那少数人就是我自己，我认为不要被大数据迷茫了，大部分的数据意义是有限的，要抓住关键数据。第二，数据越关联越有意义，而关联数据本身就需要你的能力。第三，数据分析和计算的背后，是一个复杂的科学问题，大量数据的算法达到精准，是因为计算，而计算的方法学本身有的时候需要或者比数据获取的时间要多的多的时间。

未来，大数据的方法学和计算工具，就是一个云服务的东西，并不是每个人都要花时间来研究这些方法，中小企业真没有这个钱做这件事，包括客户行为的分析，有专门的产品，专门的工具，数据的获取，在哪拿到客户的数据？我十分清楚信用卡的数据很重要，客户买我的东西数据很重要，但这些数据并不在你手里，现在有方法拿到数据吗？这是数据应用的第一个问题。如果今天比较火，我希望大家能够客观的看待大数据本身事实上是一个十分复杂的应用，是在一般应用基础上的一种升华，是基于某些大量样本计算之后才有效的一些方法学，所产生的服务于目标的结果。

王均豪：如何融入大数据？从中小企业来讲，一个是行业积累，但是如何利用公共数据这块要赶紧做，打个比方，智慧城市的数据，征信系统的数据，包括有些公共数据怎样自己用，这是很重要的一点。

第二个，不管懂不懂，必须要去了解，因为它是我们生活的一部分，有两本书，田溯宁写的《大数据时代》，一般人都看过的，这是大数据时代大的宏观分析。我今天早上在机场看到一本书，大概是说“大数据的应用”，整个一套体系，这本书讲的比较清晰，这本书可以给大家比较系统的解决包括架构，包括各方面的应用，有些方法，逻辑思维，理论跟实践，这本书的名字我想不起来，大概意思是大数据的应用，大家看一下，对自己未来的发展很有应用。

蒋锡培：作为企业的决策人来讲，毫无疑问，一定要了解它的趋势，无论是经济还是社会的，把握好趋势，发挥你的优势，可能才能做成一些事情。因此，作为远东来讲，希望能够赶上甚至引领我们从事的行业去发展。

我们现在做的很多事情都是要由各个方面的资源集成的，包括像阿里巴巴，包括IBM，能够提供给我们哪些服务，有些事情不用自己去做，好好的精准分析，精准营销，精准管理等。另外，我觉得确实要打破这些信息孤岛，怎样使得我们花的时间成本更小，投入更小？有些事情可能是政府层面做的，无论是企业的征信也好，个人的征信也好，现在还是各自为战，没有从整个社会的情况来考量，花的确实太多了。最后，个人的需求，其实这门生意也很多，也可以做研究，无论是健康的还是其它爱好的等等，包括旅游等，都可以做。

总之一句话，做企业，包括经营人生，都离不开把握好方向，离不开建立一个很好的法制环境，确实是没有秘密可言，倒不是有多少秘密，但是真的有秘密的话，还要有这样的法规予以保护，否则确实企业没有知识产权，没有什么商业秘密了，最终也没有人去创新了，最后社会也无法可持续发展了。

远东现在的电缆网，一网两平台，是全球的门户网站，也是全球电缆交易平台，特别是电缆材料交易所，成为全球独一无二的交易品种的交易平台而成倍的增长，现代制造业，传统制造业，就是运用大数据，就是看上了马云、马化腾这样的企业快速发展带给我们很多的启示。我相信未来很多企业留的不会太多，尽管现在有无数中小企业，每个行业都有几千家，甚至几万家，一定在未来五年、十年里，90%的再也没有了，这是肯定的。

王均豪：90年代没有计算机的时代，我只能用计算器拍拍脑袋，现在肯定不行。现在小众的，黑天鹅事件，小众的会出来，数据跟大数据对接是相同的。

王文京：其实人类自从有了商业之后，就有了数据，数据不是今天才有的，三千年前就有会计系统，就有数据了。但是，今天各位嘉宾基本的观点，大数据是新时代，一个新的商业时代的开始，这个标志表明我们之前的商业时代，是一个小数据的商业时代，新的商业时代是大数据的商业时代。这个转变可以用王坚博士的观点来验证，原来人加小数据就可以做很好的商业决策，但是新的大数据时代是数据加机器，会超过原来的人加机器，这就是改变，这就是新时代的转折。

今天，成功的互联网公司，电子商务公司，无论是全球的还是中国的，都是利用数据，也就是利用大数据成功进行商业创新的先锋，他们是走在最前面的，是先成功的一批，但是更大的机会在于其它各行各业的企业，所有其它各行各业的企业都可以成为数据驱动的企业，都可以利用大数据促进我们自己企业的成功。

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Ⅶ 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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Ⅷ 大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式

大数据和人工智能正在改变商业世界八大方式如果你像许多其他人一样，想知道大数据和人工智能对商业的好处到底是什么，那么你就是在正确的地方。01.改进商业智能由于商业智能，分析业务变得更容易，更有效。使商业智能成为可能的数据工具集是大数据。在引入大数据之前，商业智能有限。但是，现在，商业智能被认为是合法的职业。事实上，许多公司和企业通过聘请商业情报专家来利用这一新的信息涌入。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。2.了解，定位和服务客户在大数据应用方面，这是最知名的领域之一。主要关注点是使用大数据来了解客户，以及他们的偏好和行为。通过实施大数据（以及雇用大数据专家），公司现在可以通过文本分析，浏览器日志和社交媒体数据扩展其传统数据集，从而更全面地了解其客户。这里的主要目标是创建预测模型。3.改变社交媒体的使用方式AI影响商业世界的主要方式之一是通过社交媒体。在未来几个月和几年中，毫无疑问，实时定位的个性化内容将会增加。所有这些都是增加销售机会的最终目标。这是可能的，因为AI可以使用有效的行为定位方法。AI的能力就是一个例子。由于启用了营销堆栈，AI可以有效且准确地确定任何平台上的某人何时开始搜索新的客户关系管理（CRM）软件。有了这些信息，企业可以自动响应，提供更好的购买体验。4.客户响应产品的介绍大数据不仅可以通过积极主动地改善客户服务，而且还允许公司制作客户响应产品。现在，产品设计专注于以前所未有的方式满足客户的需求。而不是依靠客户告诉企业他们想要从产品中得到什么，数据分析可以用来预测产品的需求。由于大数据，公司可以通过购买习惯，调查甚至客户的案例场景来收集信息，从而确定未来产品应该做什么和看起来像什么。5.提高欺诈预防能力那些已成为专业“欺诈者”的人已经在现代数字世界中提升了他们的游戏。虽然这是事实，但由AI提供支持的欺诈检测工具的功能可以帮助企业抵御这些复杂的欺诈计划。这要归功于利用视频识别，自然语言处理，语音识别，机器学习引擎和自动化的企业。6.效率的提高工业工程师是可以使流程更高效的专业人员。他们明白，没有大数据，效率的提高几乎是不可能的。如今，大数据提供了有关每个流程和产品的丰富信息。那些知道如何使用它的人理解丰富的数据正在讲述一个故事，而智能企业正在倾听。工程师们还使用大数据来寻找使流程更有效运行的方法。对大数据的分析也适用于约束理论。对于大数据，现在更容易识别约束。一旦被识别，就可以快速确定约束是否具有约束力以及如何约束。通过发现和删除约束，业务可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大数据有助于找到所有这些答案。7.启用持续客户支持现在，聊天机器人很常见且能够提供全天候客户支持，企业可以利用其CRM系统中收集的数据。这使他们能够获得更有价值的客户见解。当充分发挥其潜力时，数据可以帮助优化多个接触点，包括聊天机器人交互性，以及创建充满客户数据的反馈循环。这意味着AI可帮助企业创造最终的客户体验。这一切都归功于收集，分析和使用的必不可少的客户数据。8.降低成本利用大数据，企业可以使用可用信息来降低成本。怎么样？通过发现趋势和预测行业内的未来事件。了解何时可能发生某些事情有助于改进规划和预测。负责规划的人现在知道何时生产和生产多少。他们可以预测在给定时间需要多少库存，确保客户满意度而不会产生过多的成本。毕竟，维护库存非常昂贵。企业不仅要承担运输成本，还要将资金用于不必要的库存。通过大数据分析，可以预测销售何时发生以及何时需要生产。更深入的分析甚至可以显示企业何时购买库存的理想时间以及需要保留多少库存。大数据和人工智能：商业的未来如果您想帮助您的企业实现更多目标，那么拥抱大数据和AI是必须的。事实上，不久之后，那些未能接受这项新技术的企业将被抛在后面。

Ⅸ 大数据颠覆传统 变革商业模式

大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试

“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。

大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。

在大数据时代，企业面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和飞跃契机。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。

云计算的核心是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

企业内部的经营交易信息，物联网世界中商品、物流信息，互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等是大数据的三个主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益，必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。

目前，云计算在国内方兴未艾。在云计算的三层架构(SaaS，PaaS，laaS)当中，PaaS是技术最复杂、最难实现的一层。企业自己搭建PaaS平台几乎是不可能完成的任务。

采用PaaS的好处就是，用户只需要关心应用和数据，其他的事情、组件全部由PaaS和IaaS进行自动化运维管理

全球有超过十亿的智能手机用户，90%用户全天机不离身，各大企业都竞相推出有吸引力的移动应用体验，挖掘移动设备上的海量数据带来的商机。

大数据和云计算的技术几乎密不可分，无论是云计算、大数据都是构建在这些基础平台之上的。对于传统行业/企业而言，云计算、大数据的应用刚刚开始，但对互联网企业而言，云计算、大数据已经是商业服务有机组成部分，因此，互联网在云计算、大数据方面保持领先。

传统行业/企业缺乏互联网企业的基因，其很多业务多采用外包方式，软件开发人员规模有限，更难得心应手地驾驭各种开源技术。此外，传统行业/企业有很多历史的包袱，烟筒式的应用系统林立，数据之间缺乏共享，信息应用水平受到很多限制。如何才能够让传统行业/企业像互联网企业一样轻松驾驭信息化系统，显然传统行业/企业需要一个高度自动化的基础平台。

目前，中国不仅是一个真正意义上的大数据国家，而且在大数据实践这个新的历史关头，并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外，中国还拥有很多与众不同的消费模式，除去传统的电信金融互联网之外，没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流，还有向互联网时代转型的制造业、教育、医疗，科研，零售，交通，这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。

在美国，无论企业还是其他机构，对于大数据的认识和应用都比较成熟，也愿意尝试不同的新产品。而在中国内地、中国香港、中国台湾、日本和韩国，李凯翔说，我看到的现象是，要么(企业)非常保守，只要有数据库就可以了；要么就是非常领先，已经在尝试开始下载诸如开源这样的软件尝试了。

随着大数据时代的深入发展，大数据带来的改变是全方面的，尤其是在商业领域，大数据蕴含巨大商业截止，从目前来看，大数据正改变传统商业模式，在这个过程中，中国的市场潜力是巨大的。

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