大数据时代，得数据者得天下
随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮，且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来，无论是经济上、还是政治文化上，大数据都对此产生了深刻的影响。大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
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大数据可以做什么？
大数据的影响范围越来越广 （一）真正实时的了解您的客户在过去，我们总是倾向于通过采用小组和调查问卷的方式找出我们的客户在哪里。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了。而利用大数据，这种状况将不再发生。大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的DNA。充分了解客户是有效的与客户达成生意合作的关键。当然```【详细】 （二）企业共同创建、实时改进和创新产品大数据分析可以帮助企业更好地了解客户所想要的产品。通过从社会媒体和博客上收集人们如何评价某款产品，能够为企业提供比传统的问卷调查更多的信息。特别是当这些信息是实时收集到的，企业可以立即有针对性的对可能存在的问题做出改进。这样不仅可以很好的评估您```【详细】 （三）确定您的企业面临的风险有多大确定您的企业所面临的风险是今天企业业务的一个重要方面。为了确定一个潜在的客户或者供应商的风险，您需要对客户或供应商进行特定的归类，每位客户或供应商都有自己的风险水平。更多的时候，如果您的客户或供应商被归类到一个错误的类别，无疑将导致错误的风险。```【详细】 （四）个性化您的网站、并针对个人客户提供实时的定价企业曾经采用劈裂试验(split-test)和A/B测试以确定客户的最佳布局。利用大数据，将永远改变这一过程。网络数据可以实时地分析。这将使企业有一个流体系统的外观，感觉和布局变化，反映多种影响因素。可以收集每位客人所希望的网站需求，进而为其专门定制一个网站。客```【详细】 （五）改善服务支持客户利用大数据，可以远程监控机器，查看机器的运行情况。使用远程信息处理，能够对机器的各个不同部分进行实时监测。数据将被发送给制造商，进行实时的存储分析。每个振动、噪声或错误均会自动检测，当算法检测到正常运行的偏差，服务支持将发出警告。机器甚至可以安排```【详细】 （六）通过利用数据寻找新的市场和新的商业机会企业可以使用大数据发现顾客尚未提出的需求。通过分析您企业已经掌握的数据模式和/或回归分析，您会发现您的客户尚不知道他们自己的需求和愿望。大数据也可以帮助企业发现在哪个市场推出首款产品，或哪里放置产品。丹麦的一家能源公司维斯塔斯风力系统使用大数据和分```【详细】 （七）更好地了解您的竞争对手所谓知己知彼，百战不殆。充分了解您的竞争对手，分析竞争对手当下的状况，将帮助您提供一个有价值的开端。使用大数据分析算法能够找出您的竞争对手产品价格的变化，从而自动改变您的价格以及保持竞争力。您也可以监测竞争对手的其他行为：如自动跟踪对手的新产品或促```【详细】 （八）更有效地组织您的企业以节省资金通过分析您企业所掌握的所有的数据，您会发现您可以更好地组织企业各个部门。特别是使用新的大数据源，可以使供应链中的物流业可以变得更高效。卡车内的电子车载录像机可以告诉我们他们在哪里、如何快速驱动传感器和射频标签等，拖车和分销的帮助负载的卡车更有效地结```【详细】 中国环境对大数据的接纳程度
大数据在中国已经开始逐渐得到重视 大数据在中国已经开始逐渐得到重视全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。 “大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在2011年12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。 应用：车联网大数据运营 助力4S店业务增值
车联网已经意识到大数据的重要性 车联网已经意识到大数据的重要性2013年，宏观经济恢复缓慢，消费需求增长乏力，车市犹如陷入泥潭，迈不开前进的脚步。而车市的不景气，也让汽车经销商们陷入了库存压力大，拼杀促销的恶性循环。面对新车微利，增产不增收的局面，众多经销商都眉头紧锁，压力山大，“开源节流”成了4S店经营的主旋律。 开源，即增收现有业务，开拓新增长点，节流则是IT化节约运营成本。那么汽车经销商要怎样寻求转变，才能破局瓶颈，实现开源节流最终逆袭呢？作为国内车联网服务运营第一品牌，广联赛讯通过车联网大数据运营，为汽车经销商提供汽车全生命周期一体化的服务。依托嘀嘀虎车联网系统，广联赛讯不仅助力4S店实现差异化卖车，避开了价格战，更是通过对用户数据精准计算分析，建立细化的客户模型，进行保养预约、客户挽回等针对性的互动营销，最终实现售后业务增值，收益提升。这正是汽车经销商开源节流的最好注释。在新车销售利润薄弱的今天，售后业务```【详细】 应用：物流企业如何做到多快好省？
卡车企业集体行动 卡车企业集体行动在未来，物流信息化一定会成为物流行业的发展趋势，马云提出的菜鸟网，对大多数物流企业来说，是机遇，但更重要的却是挑战和思考。菜鸟网提出的一系列信息化的创立和改进，包括包裹的智能化分拣、运输的最优路线、快递公司的最优抉择，这些都带给快递物流公司巨大的压力。由马云组建的菜鸟网络未来将搭建一张满足日均300亿网络零售额的智能物流骨干网络，达到全国任何一个地区做到24小时内送货必达的效果。 这张数据化"天网"的创立首先会让物流企业面对运营成本的直接PK，使物流公司的角逐变得更加惨烈，与此同时，消费者在"天网"的数据支持下只会选择最优资源，而不选择单独的某一家快递公司，这将使物流品牌的优势显得不再明显。那么，如何让物流企业提高自身的竞争力，在这场大浪淘沙的时代变革中获得一席之地，形成对"地网"的绝对控制和优化，是物流企业···【详细】
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大数据时代  大数据应用成功案例 TXUEnergy——智能电表： 有了智能电表，供电公司能每隔15分钟就读一次用电数据，而不是过去的一月一次。这不仅仅节省了抄表的人工费用，而且由于能高频率快速采集分析用电数据（产生大数据），供电公司能根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价，TXUEnergy就利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度。例如，TXUEnergy打出了这样的宣传口号：亲，晚上再洗衣服洗碗吧，晚上用电不要钱。实际上，智能电表和大数据应用让分时动态定价成为可能，而且这对于TXUEnergy和用户来说是一个双赢变化。 T-Mobile 移动运营商T-Mobile在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析，T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了一半！ USXpress USXpress部署了一系列的运输大数据应用，采集上千种数据类型，从油耗、胎压、卡车引擎运行状况到GPS信息等，USXpress甚至从司机们抱怨该系统的博客中收集数据，并通过分析这些数据来优化车队管理、提高生产力、降低油耗，每年节省了数百万美元的运营成本。 麦克拉伦一级方程式车队(Mclaren’sF1racingteam) 麦克拉伦车队通过汽车传感器在赛前的场地测试中实时采集数据，结合历史数据，通过预测型分析发现赛车问题，并预先采取正确的赛车调校措施，降低事故几率并提高比赛胜率。 其他成功案例 洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。 google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。 统计学家内特银(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。 麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。 关于大数据的思考
思考1：大数据将会引领我们走向何方？ 现在我们可以通过电子产品安排我们的工作生活的行程，我们可以通过电子产品去促进我们的学习进步，我们可以通过电子产品去督促我们健身运动，我们可以通过电子产品去为我们合理安排膳食甚至为我们看病，当“可以”变成“习惯”变成“必须”的时候，电子产品已经开始掌控我们了，而更进一步，当这些智能电子产品将自我完善至拥有自我意识时，它们将开始直接掌控世界……当然，事情还远未发展到如此地步，但不得不说，大数据的迅猛发展为这一切提供了基础，以上提到的场景都是以“大数据”为基础的，没有大数据，一切都无从说起。就目前而言，大数据对于一个自然人来说意味着什么？意味着关于人性的一切弱点，正在被消费社会利用和营销：你的弱点被营销、需求被开发、欲望被满足。 大数据于我而言是个矛盾结合体，从自然属性而言，我抗拒我的生活中存在过多的科技元素，而从社会属性而言，我了解大数据的正面价值。在正反交织下，所以也回到了这个思考，大数据将会引领我们走向何方？ 思考2：大数据赖以生存和发展的基础是什么？ 大数据是一种有着真正未来的趋势，其论据是三点，“能否产生价值”“是否具有生命力”“是否不容易被替代”，以上论据都是从“外在”出发进行论述的，而下面我们要论述的是从“内在”的角度出发，去思考大数据赖以生存和发展的基础是什么。 大数据的特点在于数据是“大”，是“多元”的，而其价值也正体现于此，从商业应用的角度来看，“多元的数据”包括了客户的个人属性信息，通过对这些信息进行分析从而洞察客户的需求和意向，企业在开展业务上将大有裨益。但客户却不愿意自己的信息“被存储”“被分析”“被营销”。因为大部分客户都觉得这里面存在风险，这种状况持续下去必然会遭遇反弹，如减少提供个人信息，或者提供虚假伪造信息等，这样会造成大数据中冗余数据过多的情况，阻碍大数据的健康发展。因此，这其中就涉及到一个公众对大数据信赖基础的问题。这不是针对某个企业或者某个社交网站的问题，更多的是一个社会性的问题，这需要政府在其中发挥重要的作用。 所谓“大数据的信赖基础”指的是社会、行业应该形成严谨处理、利用个人信息数据的氛围，甚至是形成行业规范，使得公众敢于放心提供个人真实信息，形成公众对大数据的社会信任感，这是大数据发展的基础。至于如何打造这种大数据的信赖基础，就必须充分结合政府，企业，社会组织的力量，从规范制定到规范贯彻实行，从宣传层面到从技术层面共同努力，这不仅是关系到大数据的发展，更是关系到整个社会的信息安全。 思考3：存储一切数据，留待后续分析？ 虽然大数据的概念早已甚嚣尘上，但从具体应用上来看，大数据还没有真正发挥其价值，企业现在热衷于做的不是从大数据中提炼出价值，而更多的是存储一切能够收集到的数据，留待以后从中挖掘价值。诚然，就目前而言，大数据尚未成熟，尤其是在从IT手段转化为经营效益的过程中，可以说大数据尚未真正找到“数据变现”的法门，在这种背景下，企业没有聚焦在大数据价值挖掘上似乎无可厚非，但企业寄希望于先存储后挖掘的思路又是否明智呢？ 根据最近StanfordUniversity的一份关于存储成本的研究报告显示，过去30年间，数据存储的成本基本遵循摩尔定律按照指数规律下降，每年大概能够降低40%的价格，然而近几年，存储成本并没有遵循“摩尔定律”的规律下降，数据存储的成本上升比人们预计的要快，原因可能就在于移动设备的高速发展，各种传感器数据，“GPS、服务器、车联网、物联网”等产生了巨大的数据量。现在，企业所面临的是单位存储成本并没有如期下降，而存储量剧烈增加，导致整体数据存储成本快速上升的局面，“先存储一切，后挖掘价值”的大数据思路似乎有点不合时宜了，未来应该怎么做？前文也已经略略提到，未来大数据将会遵循消费化模式，企业需要做的是在大数据面前，制定合理的业务目标，在恰当的时候存储有需要的数据，并使之在短期内产生价值。 思考4：“大数据”未来还是大数据吗？ 今天我们动辄称呼“大数据”为一个时代，其实更多的只是想要提醒尚未重视大数据发展趋势的企业或者组织，而事实上，大数据并非如此之大。也许我们不应该过分迷信大数据，大数据只是一个相对的概念，大数据之大是相对于传统数据以及传统的数据处理技术而言的。但事实上，传统数据应用在刚刚兴起的时候也曾很“大”，传统的数据处理技术，如数据库、数据仓库、数据集市等，也曾很大程度上解决了大规模数据的问题。今天，数据变得多元而复杂，传统技术、模型已经不再使用，新的数据建构方法变成宠儿，而总有一天，新的数据建构方法将发展成一个标准化的需求，驱使旧的实行方法和技术进入早期的汰旧期。到了那一天，今天所说的大数据将褪去“大”的外衣成为“单纯数据”，而未来也有比今天的大数据更大的数据。
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