大数据颠覆传统 变革商业模式

1. 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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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. 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。

4. 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。

5. 传统商业模式和数字时代商业模式有什么不同？

6. 大数据时代带来时代大变革

大数据时代带来时代大变革_数据分析师考试
“贵州贵阳确实非常适合发展大数据，人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地”；
“在大数据时代，每一种数据都是一种财富，如何挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题”；
“21世纪通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导”；
……
7月28日，欧美同学会·中国留学人员联谊会第四届年会暨海归创新创业贵阳峰会分论坛之一，贵州大数据产业发展论坛在贵阳国际生态会议中心举行，国内外专家学者、“千人计划”专家、海归博士等创新创业人才汇聚一堂，围绕“大数据与人工智能”、“数据安全”、“大数据+农业”等问题分享经验、交流观点。
中国电信北京研究院总工程师毕奇：
人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地
“大数据时代的到来，带来了很多变革。”国家“千人计划”特聘专家、中国电信北京研究院总工程师、美国贝尔实验室院士、美国电气与电子工程师学会院士（IEEE Fellow）毕奇认为，大数据要有开阔观察数据的思维和完善处理数据的手段，找到经济价值的应用，得到挖掘数据的价值。
怎样得到大数据产生的价值呢？毕奇认为，利用大数据的技术从应用中获取，而服务是获得经济收入的最直接的来源。
“现代服务行业呈计算机化，互联网是现代服务业计算机化的一场革命，而用户界面是这场革命的制高点。”毕奇说，互联网商通过控制用户界面，将大数据服务推向纵深，获得了更大的经济价值。
他分析说，信息行业的服务趋势是从第一代以新浪为代表的门户网站，首页有大量信息供用户自己选择，第二代是谷歌、百度为代表，大数据在后台，通过关键字搜索获取大量信息，第三代是用智能方法获取信息服务。
“目前正处在第二代向第三代发展的阶段，是投资进入开辟新方向的最好时机，而人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地。”毕奇说，从海量数据中挖掘价值才是大数据应用成功的关键，但海量无结构的数据的挖掘对获取数据的价值造成巨大的压力，人工智能便是建立数据结构、发掘数据价值的捷径之一。
人工智能需要庞大的数据库来训练数据模型，隐藏的数据结构可以由人工智能来寻找和建立，人工智能与人才是大数据成功的关键因素，他还举了“智慧教育”和“机器人服务”两个大数据与人工智能的应用案例。
“目前的人工智能技术不仅能理解语义，根据上下文理解多义单词和多句，实时产生答案，有逻辑推理功能，还有机器自我学习功能，能学习和发现数据的内在结构。”他认为，大数据应用是未来服务的关键技术，人工智能系统是大数据应用的人机界面，能有效地推动大数据的发展，大数据与人工智能的结合可以在很多领域有着较好的商业前景。
第一次来贵州贵阳的毕奇，山清水秀给他留下深刻印象。“这里确实非常适合发展大数据，贵州、贵阳政府抓住发展大数据的时代机遇，为时代的变革迈出了稳健的步伐。”毕奇说，大数据有着广阔的领域，在各行各业都有着发展空间，“大数据有着大价值，能提供大机遇，可能导致大变革，有潜力带来大效益。”
上海弘视智能有限公司创始人、董事长潘今一：
挖掘大数据时代下的视频数据“金矿”
“目前，全球共有数十亿个监控摄像机，记录着城市的第一次心跳和呼吸，这些海量的视频数据中蕴含着大量的政治、商业和生活信息，如何在大数时代的背景下，挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题。”上海弘视智能有限公司创始人、董事长，中组部“千人计划”国家特聘专家潘今一博士提出了自己的想法。
潘今一介绍，大数据视频监控天网不仅具有高清视频监控系统的完整功能，包括高清监控、大屏显示、录像回放和查询等，还包括图像识别和抓拍功能，即对经过的目标自动识别、抓拍（人、车、特征），识别后统一集中到公安内部的云计算中心。
基于大数据视频监控天网，潘今一创办的弘视智能有限公司开发的“基于相似度干预迭代视频数据搜索”系统（RIIS）更加强调对人、车、物体特征的对比，从而找到身份信息，以及通过关联搜索，对同一目标的行动轨迹、出现概率、团伙关联、团伙延伸等进行分析，从而实现对重点人群的报警联动。
目前，该系统已经在遵义、毕节和都匀获得良好的实际效果，针对目前贵阳市如火如荼开展的“两严一降”、禁毒人民战争和大数据产业，潘今一希望在这里也找到合作的空间。
值得期待的是，今天五月份，公司已经与贵大合作，着力打造大数据视频监控天网“样板”，除了原系统中的所有功能，还将实现视频识别精准性的“升级”，进而提高系统的应用价值，希望有机会可以为贵阳打造“平安城市”贡献力量。
“但是，大数据天网监控可不只是有维稳和治安等政治功能，其商业价值才是以后重要的发展方向。”潘今一强调说，在保护市民个人隐私的前提下，视频数据中所传递的商业信息极富商业价值。
他举例说，视频信息中收集到的服装款式、色彩，以及顾客光顾商店的类别、消费习惯、活动轨迹等都是商家需要的重要信息，这对于制定合理的市场营销策略至关重要。
潘今一表示，在大数据时代，每一种数据都是一种财富。而视频数据这座“金矿”的富饶程度也远超公众的想象，他非常期待看到这座“金矿”能够给产业发展带来的源源动力。
韩国釜山大学超级计算机中心主任金哲民： 
通过大数据解决医学临床问题成为时代潮流和主导
“在韩国保健福祉部看来，韩国现在最大的焦点问题就是人口老龄化，韩国从2000进入老龄化社会，2018年进入高龄社会，预计2026年进入超高龄社会，韩国高龄化速度在全球是最快的。”韩国釜山大学超级计算机中心主任、韩国抗衰老事业团团长、釜山大学医科大学研究院副院长金哲民说，面对老龄化的问题，医疗保健系统也必须与时俱进、有所变化。
金哲民认为，现在医疗中心的保健医疗是以治疗、预防和老人病的管理以及康复为主体来设置，为了更精度的医疗管理，现有的医疗形态就需要重新树立，因此用国民健康信息大数据分析技术来进行精度分析便成为重要课题。
最近，金哲民的团队开发了保健医疗大数据开放系统，开放了健康保险审查评价院从2009年到2013年所持有的公共数据、内存数据、公开的API等所有公共数据，能在国民和保健医疗产业部门和医疗研究机构等用互联网进行疾病、药品等医疗大数据分析。
“还有一个国民健康保险团体公团，从2014年开始分析提供保健医疗大数据。”金哲民说，保健医疗大数据的精髓是基因组信息和临床信息链接配对医疗，目前正在做以未来配对医学遗存体的信息为基础的大数据分析的基础设施建设。
10年前韩国保健福祉部就开始对基因组进行研究，研究数据已从2014年5月开始对全世界的相关研究者进行公开使用。国立保健研究院在2014年3月设立了国立医科学知识中心集中管理和运营所有的知识信息，主要把临床研究信息和遗传体的临床研究信息收集、加工变成有意义的医学信息进行临床使用。
“韩国人口问题已成为事关国家存亡的重要问题，医学模式已渐渐向治疗预防转变，因此大数据的管理和使用越来越重要。”金哲民说，21世纪疾病治疗要秉持“以预防为主”的主导思想，通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导。
贵州大学博士李晖：  
FAST大数据服务 让“高大上”科学“接足地气”
“前不久，被誉为地球‘大表哥’的开普勒－452b行星被天文学家通过开普勒太空望远镜发现，这使得一直显得有些冷门的天文学再次走进大众视野。”贵州大学博士李晖的这番话引起观众的注意。
李晖介绍，其实天文学并不冷门，它不仅跟我们的日常生活密切相关，而且和贵阳现在大力发展的大数据产业也有着千丝万缕的联系。
目前，贵州省大数据产业发展应用研究院、贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室和贵州大学计算机科学与技术学院正在合作研究FAST大数据服务项目，是天文学应用于大数据的示范。 
李晖介绍，FAST大数据服务的意义在于海量天文数据整合分析、天体分析和挖掘以及天方大数据的可视化，即提供数据的多维可视化分析，把海量天文数据转化为形象可视的易懂演示图像资料，让公众也能直接享受深奥科学的结果。
银河系中存在10亿个类地球行星，宇宙中类地球行星的数量是地球上沙子数量的100倍，而开普勒望远镜观测到的数据中，仅计算出约15000颗行星，初步鉴别4000余颗，相比于浩瀚宇宙，目前人类的技术能力还属有限。此时，FAST天文大数据服务则应运而生，推动天文科学研究和探索由假设驱动向数据驱动转变。科学研究由过去的“应该设计什么样的实验来验证这个假设？”转变为现在的“从这些数据中能分析出来什么？如果把其他数据融合，能够发现什么？”数据密集型科学研究对数据管理与分析技术提出了巨大的挑战。
眼下，李晖团队已经初步建立云计算基础平台、数据服务平台，未来第三方应用服务、可视化分析服务、数据分析云服务和科普应用服务等将成为研究的主攻方向。
届时，利用FAST大数据服务，繁杂的数据将会变成一项项可视图像，甚至可以交互查看细节、自动化天体识别并勾勒天体轮廓，“高大上”的科学将走下高台“接足地气”。
江苏加德绿色能源有限公司总经理周楚新：
让农民得到“大数据深度学习”的红利
“如果整个农业不联网的话，物联网就是一句空话，而如果物联网不成的话，互联网就是一句空话。”江苏加德绿色能源有限公司总经理、南京绿色科技研究院院长、加德绿色能源研发有限公司总裁、国家“千人计划”特聘专家周楚新说。
他认为，作为人类赖以生存的根本，农业发展离不开信息化，大数据技术从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，为现代农业信息化建设提供了强劲的动力。
“如何让农民得到‘大数据深度学习’的红利是我们需要重点研究的问题。”周楚新说，“大数据深度学习”意味着更快速地从数据中获得更多、也更精准的信息，但农民不喜欢空洞的概念，如何用最简单最直接的信息，让教育水平偏低的农民也能明白是我们最重要的课题。  
过去，传统的农业生产中的许多决策往往是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，而用农业大数据来指导，将为农业的生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。全国每一位农民都可以提供来自第一线的信息，同时信息的共享，使得农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息，并通过农业大数据平台得到精确的生产指导。
周楚新表示，农业现代化是实现我国四化同步发展的重要组成部分，互联网+农业、大数据+农业是一个万亿级大市场。包括联想、阿里等国内互联网及电子商务巨头已经纷纷开始抢占市场，同时传统农业生产资料企业也在抓紧布局农业农村信息化市场及农业农村电子商务市场。
周楚新认为，农业信息化是一种新型生产力，是我们发展的必然选择、核心要素和制高点，支撑和引领农业现代化发展、转型和升级的方向。以农业信息化促进乃至带动农业现代化，对促进国民经济和社会持续协调发展具有重要意义。
中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯：
信息化为后发地区提供“弯道超车”的可能
“现在我国百分之百的省级城市，百分之九十的地级城市，超过百分之六十以上的县级城市都提出要建设或者正要建设智慧城市，可以看出，智慧城市已经成为我国城市发展的主流。”中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯说。
“建设智慧城市离不开我们正面临的城镇化进程的背景，大量的劳动力从农村向城市转移，各个城市都面临着大量的问题，公共服务跟不上、社会治理难及产业转型难等。”唐斯斯认为，这些都倒逼我们进行体制改革和创新，而信息化则有着巨大的潜力并发挥了关键的作用。从信息化的发展趋势来看，新一代的信息技术已经跟我们的经济社会深度融合，融合才能创新，原有传统发展模式的颠覆也为很多后发的地区提供了一个“弯道超车”的可能。
唐斯斯表示，目前我们正面临着经济新常态的局面，经济发展由原来的高速发展转为中高速发展，经济结构发生质的变化，经济增长动力从原来的要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。在这个过程中间，国家非常重视信息化的手段，希望在经济新常态下用这样一个新的方式来解决传统方式难以解决的问题。
唐斯斯认为，网络安全是我们在建设智慧城市过程中不得不面对的问题，信息安全已经纳入到我们国家安全的层面，然而原有的信息保障已不足以应对我们所面临的问题。所有的云计算是集约化的建设，如果一旦信息安全保障没有到位，意味着我们将面临更大的风险，这是我们需要特别注意的。
“移动互联网已经进入了一个全面爆发的时代，民众需求的变化，对政府提出了更高的要求，对我们原有的服务模式也提出了更高的要求。”唐斯斯说，为此，国家在信息化的战略方面密集地颁布了一系列的政策，希望信息化成为促进我国经济社会发展的强大动力和支撑。同时，信息惠民政策的密集出台，意味着信息化从为政府服务，向更多的为民众服务转变。
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7. 互联网时代 实体商业该如何应用大数据

互联网时代 实体商业该如何应用大数据 
实体商业在中国的发展是“0到1”的过程，即从匮乏到丰富， 全、大是其优势。但是，区别于海外商业地产的发展，国内实体商业在羽翼尚未丰满的过程中，就已直面互联网的挑战。在此背景下，实体商业的转型应关注三个关键词： 
第一，迭代：“泛90后”成为消费人流主体之后，其消费理念的巨变对于商业的影响需要重点关注。 
第二，去交易化：在“互联网+”时代，各类渠道都在争抢实体商业的客流，实体商业渠道的意义在减弱。 
第三，强主题：主题要求的背后是人群对于实体商业情感以及价值观认同的需求。 
2014年年底，全球移动通信系统协会提供的数据显示，世界上移动设备的数量首次超过人口总数。这是否意味着实体商业没有发展空间了?实际上，互联网技术改变了原有生态系统的进化周期，同时，也会推动传统行业进行变革，它们之间并非替代的关系。网店冲击实体商业，攻占了便利交易的渠道；移动终端的开发，降低了衣食住行的外向机会，但它们各有所长，互有补充。如何互补，就需要掌握两者的特性，做好大数据的应用。 
 
对于商业地产的大数据应用，我们需要注意，大数据不等于有效数据。比如，大家都有类似的经验，即某一个文件自己确信存储过，但是需要的时候却无论如何也找不到。也就是说，目前各类PC端、移动端可带来海量数据，但是，数据众多且分散在各种载体、渠道中，分布稀疏分散，呈现海量的碎片化形态，没有按需收集，且也没有按照模型整理，并不是有效的数据。那么，如何得到有效的数据呢? 
我们认为，中国的实体商业发展历史与国外是不同的，原有的发展多是“下游思维”，也就是无限向往地向海外学习经验。但是在当下，国内快速迭代的项目已经提供了丰富的比照和前沿的探索，让大家可以从“上游思维”切入。相比产品、技术等层面，从“人”的层面分析更有效，这就需要分析消费者属性、行为轨迹、特定人群分布、消费偏好以及发展趋势。 
目前，研究产业互联网有两种思维模式，将互联网技术作为核心则为“互联网+”，而将产业作为价值核心延伸则是“N+互联网”。对于商业而言，实体商业拥抱互联网技术的核心优势是基于场所、产品、服务的运营管理。 
无论实体商业还是虚拟商业，目标只有一个，就是争抢消费者的时间，为此需要做的事情均为提升平台效率。辨明线上线下的相似与不同，需要从互补、极尽各长的角度，提升导流、汇聚、交易、维护的价值，创造闭环方式进行运作，方能有效提升实体商业的平台效率及价值。 
这就需要我们把数据变成“有效数据”，有目的性采集再去应用，而人在生活场景中产生的数据才是真实数据。大家可以想一下，在百度里输入任何一个词的时候，你的记录就会被留下，会被标签化，在当当买什么书都会有标签。交叉分析后再筛选推荐，所以你买过这本书后，他们还会推荐其他类似的书。 
但是互联网数据解决不了“去标签”，这很关键。购物中心应该满足社交人群的商务社交，还是生活状态的亲子社交，需要考虑。但我们不用透过大数据，而是透过人口的采集，通过标准化工具就可以完成。比如，北京的华润五彩城，有18万平方米的体量，定位为情感商业。原因在何?因为北京北五环、中关村东面每天都有6万到7万的人流量，这些人不看重自己标签，他们更看重孩子的培养教育。 
在这种情况下，大数据能帮我们做三到五公里的客观人流量，人流到访频次，行为轨迹的习惯，消费者在电商平台的购物偏好等。我们通过加标签和去标签的过程，用大数据让商业回归本质，让消费者为交易和服务付费。 
强调一点，做实体商业不要总想着一步到位，很多购物中心一上来就是开发APP，却没有想到在没有会员量的时候，要花费多大的成本去吸引会员。其实现在不缺技术，但是实体商业自身没有意识到去积累会员资源，也没有把会员服务好。运营会员数据的能力是稀缺的。 
以上是小编为大家分享的关于互联网时代 实体商业该如何应用大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

8. 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。