传统行业如何利用大数据？

1. 传统行业如何利用大数据？

从2013年大数据元年始，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫座，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题：
1
 大数据技术端和市场应用端的信息不对称
2
计算性能不足（数据分析能力不足）
3
数据应用者缺乏耐心和战略远见
落地痛点1：
大数据技术端和市场应用端的信息不对称
 
大数据技术端可能存储着海量的数据，可能掌握着先进的计算和分析挖掘技术，但是并不了解市场的需求点。而市场应用端的专业人士则因为对大数据的工作原理和蕴含的高价值缺乏了解而空守金山不自知。

解决途径：
一是从两端入手，大数据行业内人士必须深入到传统行业的业务流程中去学习、经历或体验；而传统行业的业内人士则要开放心态，主动学习和拥抱新事物。二是从中间入手，招聘寻找兼具一定大数据知识和传统企业行业知识的人才，作为沟通桥梁弥合两端的裂隙。
落地痛点2：
计算性能不足（数据分析能力不足）
 
当前的大数据源虽然貌似纷繁多样，包括金融数据、医疗数据、电信数据、房产车辆数据、WiFi数据、企业内部数据、网购数据、互联网数据等等，但这些数据只有通过计算分析才能获得价值，分析处理数据的过程才是让数据产生价值的最直接方式。而面对海量数据，工程师们常有抱怨，现有的数据平台架构明显感觉后劲不足，主要表现在对于数据处理，往往不能迅速反应，无法支撑完成数据计算分析的过程。尤其是当对海量历史数据进行查询与分析时，迟迟出不来结果，IT人员要经常面对业务部门的质询，苦不堪言。
解决途径：
公司要做数据分析，首先要考虑数据的准备，也就是数据平台的建设，博易智软作为全国首家在大数据、商业智能领域挂牌的新三板企业，致力于为客户提供先进的软件产品和全面的数据解决方案，探索数据背后价值的问题，然后采用大数据平台的建设以及一站式大数据解决方案来解决数据源企业的数据价值变现问题。
企业建设大数据平台的难点：
从业务上的视角来看：
1.业务系统过多，彼此的数据没有打通。这种情况下，涉及到数据分析就麻烦了，可能需要分析人员从多个系统中提取数据，再进行数据整合，之后才能分析。一次两次可以忍，天天干这个能忍吗？人为整合出错率高怎么控制？分析不及时效率低要不要处理？
从系统的视角来看：
2.业务系统压力大，不巧的是，数据分析又是一项比较费资源的任务。那么自然会想到的，通过将数据抽取出来，独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力。
3.性能问题，公司可以越做越大，同样的数据也会越来越大。可能是历史数据的积累，也可能是新数据内容的加入，当原始数据平台不能承受更大数据量的处理时，或者是效率已经十分低下时，重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。
上面三种情况他们并非独立的，往往是其中两种甚至三种情况同时出现。一个数据平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以对业务数据进行整合，也会不同程度的提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。
以建设博易统一自助数据分析平台为例


下图为平台总体架构。

统一自助数据分析平台建设优点：
方案成熟。基于数据仓库平台，提供各个业务分析主题数据，或根据业务数据需求，基于数据仓库平台，构建新的数据模型，提供分析主题所需的数据。元数据库提供数据仓库的元数据，由数据快查功能提供数据分析模型结构的查询和了解。
实施简单。数据分析人员或业务人员通过数据管理层的功能模块，通过拖拽、点击等自助操作，完成自主业务主题的数据分析。技术人员也极大限度的从之前繁琐的手工取数需求中解放了出来，能够更多得去关注仓库数据结构的优化，使仓库数据能够更好的契合业务人员的分析需求，从而实现人人都是数据分析师的系统建设目标。
灵活性强。通过Tableau友好、易用的操作界面，依据当前取数数据模型，业务人员可以通过B/S模式，进行自主的数据交叉分析，使业务人员的数据需求实现周期尽大程度的缩减，极大的提高了仓库数据的利用率和业务人员的数据敏感性，为业务人员进行精确化客户营销和行内产品优化、人员考核，提供生动、翔实、准确的数据依据。
落地痛点3：
数据应用者缺乏耐心和战略远见
 
一个企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的，战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考，还要有敢于付出试错成本的决断力。同时，大数据项目投入的周期相对较长，前期繁复枯燥地整合内部数据孤岛、联合外部数据源的工作耗时费力而又障碍重重，如同万丈高楼的地基，虽然极为重要且时间金钱的代价不菲，却在表面上难以有显著成效可以彰显。另外，即便最终具备应用能力的大数据软件开发完成，往往也会因为受到数据源、分析技术，甚至是使用人员素质的限制使得短期内不能让企业领导者看到有亮点的投资回报率。
解决途径：
对于一个新兴产业来说，企业领导者应该充分认识到这是必要的学习成本，自己乃至整个企业经由这样的学习曲线获得了大数据领域的实操经验和能力。此外，要利用产业起步期不断夯实自己的技术实力，真正地去挖掘市场需求，用户痛点，接地气地创造应用。最后，企业要积累必要的足够的“弹药”（资本），度过这样一个相对漫长的技术和市场都逐渐成熟的蛰伏期。

2. 大数据时代，传统企业如何发力大数据

传统企业应该如何行动才能享受大数据带来的红利呢?
第一，一切生产经营流程都需要流程化
这是企业能够通过深入数据分析，实现自身优化的基础，要有计划的将企业生产经营中的数据保存下来，即便是目前看起来没有用的数据，未来也可能产生巨大的价值，成为大数据企业的第一步，企业必须实现数据化。
第二，大家大数据平台
对于很多企业，做大数据并不意味着要自己去搭建数据中心，但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处理架构。值得注意的是，企业不仅仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合。做企业的大数据管理应用平台，一定要从企业的业务出发，不能盲目跟风。
第三，培养数据挖掘和分析团队
大数据的分析与传统数据分析有很大的区别，传统企业现有的数据分析主要基于数据报表等一些结构化的数据，很难分析出企业的经营全景。大数据的进入就需要分析人员具有更高的素质，既要有扎实的业务基础又要有很强的数据挖掘能力。利用大数据平台和大数据分析将零散的市场数据化，客户数据化接着将迅速的形成决策数据，这样才能使企业及时把握市场环境的变化，从而做出快速的应对。
第四，建立开放性的数据共享制度
未来的大数据企业，一定要有共享的精神。一个企业的数据往往是有限的，往往需要有人共享来丰富自己的数据形态。这就需要企业不仅要有开放的心态，也需要企业具备数据交换和共享的能力。
第五，战略性的数据资源储备
数据就像石油，而且是放在聚宝盆中取之不尽用之不竭的石油，如果它被存储下来。具有战略眼光的企业，能够判断数据在未来的价值，愿意花成本存储一些潜藏巨大价值的数据。阿里巴巴投资高德，投资新浪这就说明了数据的重要性，胡水生认为所有这一切的本质还是想让数据流动起来做更大的事情。

3. 如何更好地利用行业大数据

目前，很多中小型企业都习惯领导直接做决策的方式。领导的决定对企业决策会造成极大影响，这种现象非常普遍。中小企业面对的这种问题，需要进行思维观念的转变，培养企业领导及员工的大数据思维。企业决策时要能够充分使用企业数据，合理理性的面对数据及其分析结果，真正做到能够让真实的数据说话。
在很多情况下，大数据都非常适合企业使用。但是如果你的公司无法灵活地采取行动，即使再高明的见解也变得毫无价值。
正如分析服务供应商Teradata数据科学主管邓肯·罗斯（Duncan Ross）去年接受BBC采访时所说：“大数据代表着许多企业机遇，但是你必须准备好支点，并关注哪些数据能为你带来利益。“
但这也是一柄双刃剑：若太过依赖大数据，我们也许会忽略强大（而且通常十分准确）的直觉。利用大数据，不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
大数据固然不错，但在为品牌做决策时，我们不能唯大数据马首是瞻。肯定有一种综合的解决方案，能将大数据和“直觉判断”有效结合起来。我得以在数据的指引下，为品牌吸引到新的客户，但我和读者联络、互动的方式是由我自己裁量的，不会受制于大数据的摆布。
人孰无过，但数据有时也能误人。这种现实主义融入了我所有的决策之中。这样一来，我在对数据负责的同时，也能对数据的真正含义保持适当的怀疑态度。——曼佩里·辛格（Manpreet Singh），TalkLocal
如何利用好大数据
让大数据充当向导,而非指挥官
大数据固然不错,但在为品牌做决策时,我们不能唯大数据马首是瞻.肯定有一种综合的解决方案,能将大数据和觉判断有效结合起来.我得以在数据的指引下,为品牌吸引到新的客户,但我和读者联络、互动的方式是由我自己裁量的,不会受制于大数据的摆布.
目标明确
就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。不过，有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够通过分析大量的数据来得到最终的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。
要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。
一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，最好询问数据小组的意见。

4. 大数据行业发展如何？

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等
1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

2、中国大数据细分产业结构
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。

3、中国大数据行业应用领域分布情况
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

4、中国大数据行业区域集中度
根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。

注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。
5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价
从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

6、中国大数据行业竞争状态总结
从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。
大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。
此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。
总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

5. 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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6. 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。

7. 大数据时代 哪些行业最容易被颠覆

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

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) 做小而美模式的中长尾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。

8. 大数据时代 大数据有助于传统企业的发展

大数据时代：大数据有助于传统企业的发展
1、大数据有助于企业了解用户 大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。 通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2、大数据有助于企业规划生产 大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。 过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。 3、大数据有助于企业锁定资源 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 4、大数据有助于企业开展服务 通过大数据处理对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。 5、大数据有助于企业做好运营 通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。
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