大數(shù)據(jù)的價(jià)值和社會(huì)治理

大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征和價(jià)值分析

呂本富2014年2月中國科學(xué)院大學(xué)管理學(xué)院

題綱導(dǎo)言大數(shù)據(jù)是什么？大數(shù)據(jù)改變生產(chǎn)力發(fā)展

大數(shù)據(jù)引導(dǎo)的商業(yè)模式大數(shù)據(jù)引導(dǎo)的公共管理

基于大數(shù)據(jù)的社會(huì)治理

導(dǎo)言：中關(guān)村科技園的常委會(huì)學(xué)習(xí)會(huì)2013年9月30日，新一屆領(lǐng)導(dǎo)集體走出中南海在中關(guān)村集體學(xué)習(xí)。

百度公司CEO李彥宏做了10分鐘有關(guān)《占領(lǐng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的制高點(diǎn)》的演講：大數(shù)據(jù)當(dāng)前最重要的價(jià)值，促進(jìn)信息消費(fèi)和關(guān)注社會(huì)民生。對(duì)于社會(huì)管理中的“熱點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警”，旅游熱點(diǎn)可以提前預(yù)測(cè)，還比如公共事件監(jiān)測(cè)等。

如何實(shí)時(shí)掌握艾滋病流行情況通過學(xué)習(xí)會(huì)上領(lǐng)導(dǎo)講話和問答，可以發(fā)現(xiàn)：

對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融等創(chuàng)新問題非常關(guān)注。

實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，不再是藍(lán)圖階段，而是要尋找路線圖，信息化是重要路徑。

需要形成工業(yè)化、信息化、城市化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化“新四化”深度融合，形成產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局

當(dāng)前，工業(yè)化、信息化和城市化的匯接的制高點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)。麥肯錫總結(jié)的未來12項(xiàng)

破壞性科技

（disruptivetechnologies）

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)工作自動(dòng)化物聯(lián)網(wǎng)；云計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)自動(dòng)或半自動(dòng)導(dǎo)航與駕駛的交通工具新一代基因組學(xué)3D打印、更強(qiáng)韌和更有傳導(dǎo)性的先進(jìn)材料能源儲(chǔ)存、、頁巖氣、再生能源。

大數(shù)據(jù)成為基石大數(shù)據(jù)（BigData）在報(bào)告中并未列為獨(dú)立技術(shù)，麥肯錫解釋稱，大數(shù)據(jù)是這12項(xiàng)科技中許多技術(shù)的基石。

數(shù)據(jù)常常與采集它們的工具、平臺(tái)、分析系統(tǒng)一起被稱為“大數(shù)據(jù)”(BigData)。大數(shù)據(jù)bigdata來源于機(jī)器數(shù)據(jù)（傳感器）、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（視頻監(jiān)控等）、探測(cè)數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨2013年每天全球產(chǎn)生25PB數(shù)據(jù),相當(dāng)于1500個(gè)國家圖書館信息量的總和

二、大數(shù)據(jù)是什么？大數(shù)據(jù)的發(fā)展動(dòng)力？大數(shù)據(jù)從哪里來？人與人（P2P）交易和溝通產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。移動(dòng)通訊的規(guī)模成十倍增長；社交網(wǎng)絡(luò)大量地產(chǎn)生數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)的商業(yè)領(lǐng)域和金融交易的商業(yè)數(shù)據(jù)。在美國15個(gè)行業(yè)中，每一家公司當(dāng)年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大過美國國會(huì)圖書館所有存有的數(shù)據(jù)。機(jī)器和機(jī)器（M2M）和智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間的增長，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)更多?；ヂ?lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)（I2M）之間互動(dòng)也產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)。智能電網(wǎng)、智能交通、智慧城市也會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。各種各樣的測(cè)量儀器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是非常巨大。大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的區(qū)別小數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大部分是文字記錄。大數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，來自于服務(wù)器、日志，來自不同的機(jī)器，數(shù)據(jù)的來源也包括網(wǎng)站、文件流等等，例

如，有的人去醫(yī)院看病，醫(yī)療數(shù)據(jù)就是提煉過的關(guān)系型的數(shù)據(jù)，病歷上心臟病只是一條記錄。如果你在測(cè)心臟的時(shí)候可能有一個(gè)24小時(shí)心臟儀器測(cè)試出來的數(shù)據(jù)，如果把24小時(shí)心臟脈搏數(shù)據(jù)緩步存在下來的話，這就是最簡單的大數(shù)據(jù)，

不管是哪一類數(shù)據(jù)，如果要變成大數(shù)據(jù)，都要指向同樣一個(gè)事件或同一個(gè)人。

大數(shù)據(jù)的特征大數(shù)據(jù)的特性之一是數(shù)據(jù)的完整性和綜合性?，F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都是簡化，扭曲，片面地對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的濃縮和裁剪，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是零亂的，破碎的，局部的，其中所含有的含金量是極其有限的。大數(shù)據(jù)的特性之二是數(shù)據(jù)的開放性和公共性。正是因?yàn)橥暾木C合的大數(shù)據(jù)難以由一家公司，機(jī)構(gòu)或政府部門所獲得，所以大數(shù)據(jù)必然產(chǎn)生于一個(gè)開放的，公共的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之中。大數(shù)據(jù)的特性之三是數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性和及時(shí)性。大數(shù)據(jù)是基于互聯(lián)網(wǎng)的及時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，不是歷史的或嚴(yán)格控制環(huán)境下產(chǎn)生的東西。決策產(chǎn)生價(jià)值不同的學(xué)派和實(shí)踐者對(duì)于“管理”的本質(zhì)可能有著完全迥異的理解，都認(rèn)可：決策是管理的本質(zhì)，而

管理最核心的要素就是信息的收集與傳遞。哈佛大學(xué)計(jì)量社會(huì)科學(xué)學(xué)院院長GaryKing認(rèn)為，大數(shù)據(jù)將掀起一場(chǎng)管理革命，無論是企業(yè)界、學(xué)術(shù)界、還是政策界都將受到重大影響。

決策產(chǎn)生價(jià)值，決策的精確性來自信息對(duì)稱程度，信息的對(duì)稱程度來自數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)梳理。決策的主要領(lǐng)域大數(shù)據(jù)映射用戶現(xiàn)實(shí)生活中的行為，可以發(fā)掘經(jīng)濟(jì)生活中趨勢(shì)和規(guī)律。

流感的預(yù)測(cè)；艾滋病發(fā)病率的預(yù)測(cè)等；宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究通貨膨脹預(yù)期的預(yù)測(cè)；投資者情緒預(yù)測(cè)；高價(jià)值商品的購買研究房屋購買的預(yù)測(cè)；汽車購買的預(yù)測(cè)。也有專家正在網(wǎng)上瀏覽和交互的規(guī)律，比如，twitter的用戶心態(tài)和股票市場(chǎng)的關(guān)系；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、搜索引擎、在線社區(qū)、電子商務(wù)網(wǎng)站、社交網(wǎng)站等大型的聯(lián)機(jī)系統(tǒng)提供了大規(guī)模社會(huì)行為的真實(shí)、詳細(xì)的記錄，使得人們第一次全面系統(tǒng)地了解了大規(guī)模社會(huì)行為背后的規(guī)律，并且有機(jī)會(huì)把這些規(guī)律運(yùn)用到新一輪網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的實(shí)踐中。網(wǎng)絡(luò)瀏覽、網(wǎng)絡(luò)搜索、網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)交易等都產(chǎn)生了大量適時(shí)數(shù)據(jù)，依據(jù)大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)，可以探索經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中新規(guī)律。案例：梅西百貨的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。有團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)使用來自手機(jī)的位置數(shù)據(jù)推測(cè)，美國圣誕節(jié)購物季開始那一天有多少人在梅西百貨公司（Mact's）的停車場(chǎng)停車，這遠(yuǎn)早于梅西百貨自己統(tǒng)計(jì)出的銷售記錄。無論是華爾街的分析師或者傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的高管，都會(huì)因這種敏銳的洞察力獲得極大的競爭優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)改變競爭規(guī)則

美國信息經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域著名教授托馬斯·達(dá)文波特認(rèn)為:隨著全球競爭的不斷深化，地理優(yōu)勢(shì)也將淡化;各種國家和地區(qū)性的保護(hù)措施也將逐步取消;創(chuàng)新也很快會(huì)被模仿、復(fù)制、推廣，不能長久?！暗统杀?、高效率”運(yùn)營機(jī)制是一個(gè)國家、企業(yè)長期的競爭力。大數(shù)據(jù)制定流線型的商業(yè)過程，各個(gè)過程之間必須無縫隙、無摩擦地對(duì)接，并保證每一個(gè)商業(yè)決策明智、正確，在競爭的過程中不犯錯(cuò)誤。三、大數(shù)據(jù)改變生產(chǎn)力發(fā)展信息化與工業(yè)化融合是生產(chǎn)力發(fā)展主要?jiǎng)恿Υ髷?shù)據(jù)決定了信息化發(fā)展路徑

。大數(shù)據(jù)改變了信息化與工業(yè)化融合深度

大數(shù)據(jù)通過智慧城市建設(shè)，決定了未來的生活方式大數(shù)據(jù)重新塑造了金融行業(yè)

穿戴式互聯(lián)網(wǎng)谷歌眼鏡（GoogleProjectGlass）是谷歌公司開發(fā)的一款智能眼鏡，該產(chǎn)品具有智能手機(jī)所能提供的各類服務(wù)。谷歌眼鏡的外觀類似一個(gè)環(huán)繞式眼鏡，其中一個(gè)鏡片具有微型顯示屏的功能。眼鏡可將信息傳送至鏡片，并且允許穿戴用戶通過聲音控制收發(fā)信息。

數(shù)字化制造業(yè)——3D打印技術(shù)著名脫衣舞女郎蒂塔·萬提斯近日試穿全球第一件3D打印禮服。這條禮服是設(shè)計(jì)師邁克爾·施密特在ipad上設(shè)計(jì)的。他介紹說，這件裙子的骨架會(huì)完全根據(jù)身材的比例模擬，在印刷公司Shapeways用粉狀尼龍3D打印出來，再仔細(xì)地涂滿黑漆，最后鑲嵌上約13000顆黑色施華洛世奇水晶，耗時(shí)三個(gè)月才制作完成。特斯拉汽車正在興起的

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)GE公司2012年提出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，預(yù)計(jì)可以提升各行業(yè)1%的效率。僅一個(gè)能源行業(yè)，15年內(nèi)節(jié)省1%的燃料，相當(dāng)于節(jié)約660億美元。Google公司正在研制自動(dòng)駕駛汽車（破壞性創(chuàng)新的典型案例），成為汽車產(chǎn)業(yè)最大的投資方。它們認(rèn)為未來的汽車產(chǎn)業(yè)就是軟件產(chǎn)業(yè)，確切地說，就是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，能解決交通阻塞、酒駕、能源節(jié)約等問題，其目的就是再次奪回汽車工業(yè)的優(yōu)勢(shì)。

大數(shù)據(jù)下兩化融合深度價(jià)值鏈整合創(chuàng)新、品牌策劃、全球協(xié)同研發(fā)、電子商務(wù)、物流體系、農(nóng)產(chǎn)品交易供應(yīng)鏈集成創(chuàng)新等，集中體現(xiàn)在從某個(gè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的局部匹配轉(zhuǎn)變?yōu)榭缃M織、跨行業(yè)、跨地區(qū)的全社會(huì)協(xié)同工業(yè)化和信息化的深度融合成為一個(gè)國家或地區(qū)競爭力的來源。信息化帶來的成本節(jié)約生產(chǎn)制造供應(yīng)鏈和服務(wù)運(yùn)營供應(yīng)鏈統(tǒng)稱為價(jià)值鏈。以生產(chǎn)制造為例，采購成本一般占我國工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的60%—80%，如果以2011年我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值130716.04億美元計(jì)算，供應(yīng)鏈信息系統(tǒng)與采購流程深度融合每降低采購成本1%，將使我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總成本下降約784億至1046億美元。在部分深度融合的制造企業(yè)中，供應(yīng)鏈信息系統(tǒng)使采購成本下降約10%，這意味著只要20%的我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈深度融合，簡單平均加總后就相當(dāng)于創(chuàng)造出約1569億至2091億美元的經(jīng)濟(jì)效益。智慧城市-----塑造生活方式互聯(lián)網(wǎng)及通訊技術(shù)——尤其是社交及移動(dòng)——將強(qiáng)化人際之間的互動(dòng)。智慧城市其實(shí)是個(gè)大的傳感器網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在某一個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)只局限于某一個(gè)領(lǐng)域用。將來發(fā)展趨勢(shì)來看，這些數(shù)據(jù)本身綜合起來，產(chǎn)生溢出效應(yīng)，形成基于大數(shù)據(jù)的城市發(fā)展模式。在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，有效的數(shù)據(jù)信息挖掘出我們需要的新的信息，產(chǎn)生一些新的決策。

智慧城市智慧城市的內(nèi)涵智慧的交通智慧的醫(yī)療智慧的教育與科技智慧的公共事業(yè)智慧的市民服務(wù)智慧的公共安全全面感知充分整合激勵(lì)創(chuàng)新協(xié)同運(yùn)作自動(dòng)收費(fèi)票務(wù)管理運(yùn)輸信息管理電子病歷家庭健康服務(wù)醫(yī)療費(fèi)用管理犯罪信息倉庫突發(fā)事件響應(yīng)數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)高速寬帶網(wǎng)路智慧的電力建筑能耗評(píng)估監(jiān)測(cè)水處理/水資源管理開放式學(xué)習(xí)先進(jìn)教室智慧的科技園區(qū)失業(yè)保險(xiǎn)金管理就業(yè)服務(wù)家庭服務(wù)住宅信息管理互聯(lián)網(wǎng)金融

從商業(yè)模式創(chuàng)新角度，可分為六類，稱為“六脈神劍”：第三方支付（微信支付，支付寶錢包）P2P（人人貸，金融脫媒化，）供應(yīng)鏈金融（阿里小貸，信息流和資金流整合）基金銷售（余額寶，渠道創(chuàng)新）眾籌（資本的多元化）互聯(lián)網(wǎng)貨幣（比特幣，取得央行的功能）。微信紅包

今年有比看春晚還熱鬧的一件事，就是搶紅包。騰訊數(shù)據(jù)顯示：從除夕開始，至大年初一16時(shí)，參與搶微信紅包的用戶超過500萬，總計(jì)搶紅包7500萬次以上。領(lǐng)取到的紅包總計(jì)超過2000萬個(gè)，平均每分鐘領(lǐng)取的紅包達(dá)到9412個(gè)。據(jù)說，一個(gè)人最多搶了876個(gè)紅包。業(yè)界估計(jì)，為了搶紅包，有2億人開通了微信支付帳號(hào)，被稱為“春節(jié)珍珠港”。微信紅包的意義在哪里？就是成為主流支付手段，取代各類銀行卡。

余額寶的快速擴(kuò)張余額寶已經(jīng)超過6000億的體量，5000萬用戶。余額寶的年化收益率可以達(dá)到6%，同時(shí)又可以隨時(shí)變現(xiàn)。余額寶是否有風(fēng)險(xiǎn)？余額寶依托的天弘基金是貨幣基金。貨幣基金資產(chǎn)主要投資于短期貨幣工具（一般期限在一年以內(nèi)，平均期限120天），如國債、央行票據(jù)、商業(yè)票據(jù)、銀行定期存單、政府短期債券、企業(yè)債券（信用等級(jí)較高）、同業(yè)存款等短期有價(jià)證券。上述這些貨幣市場(chǎng)基金投資的范圍都是一些高安全系數(shù)和穩(wěn)定收益的品種。

五、大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)承載太多的信息和信號(hào)：大眾的情緒、消費(fèi)者的喜好、市場(chǎng)的潮流、不同人群的關(guān)注點(diǎn)等等。當(dāng)代企業(yè)競爭主要是價(jià)值鏈和品牌的競爭，支撐價(jià)值鏈和品牌競爭的主要是研發(fā)和市場(chǎng)體系。從的商業(yè)模式的角度看，有三類主要模式1、圈定用戶和針對(duì)營銷2、用戶的關(guān)聯(lián)性分析3、完全個(gè)性化的定制

商業(yè)模式才是真正的推動(dòng)力智能商業(yè)：實(shí)現(xiàn)“制造”向“智造”轉(zhuǎn)型精準(zhǔn)營銷商品消費(fèi)和評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)線上虛擬體驗(yàn)大數(shù)據(jù)消費(fèi)者行為傳感大數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)精確定位國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)廣告投放正從傳統(tǒng)的面向群體的營銷轉(zhuǎn)向個(gè)性化營銷，從流量購買轉(zhuǎn)向人群購買。大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要趨勢(shì)就是數(shù)據(jù)服務(wù)變革，針對(duì)群體，把人分成很多群體，每個(gè)都給予不同的服務(wù)。以電子商務(wù)為例，傳統(tǒng)電商推薦，多是使用協(xié)同算法，挖掘不同產(chǎn)品間的關(guān)聯(lián)度。信息分類從基礎(chǔ)服務(wù)形式，下沉到推薦引擎框架底層，不直接推薦結(jié)果。

大數(shù)據(jù)帶來的精準(zhǔn)營銷有這樣一個(gè)真實(shí)案例

。美國一名男子闖入他家附近的Target店鋪(一家美國零售連鎖超市)進(jìn)行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券。”店鋪經(jīng)理立刻向來者致歉，其實(shí)經(jīng)理并不知道這是公司運(yùn)行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的結(jié)果。一個(gè)月后，這位父親來道歉，他的女兒的確懷孕了。Target店如何“猜出”哪些是孕婦？通過分析所有女性客戶購買記錄，其發(fā)現(xiàn)女性客戶會(huì)在懷孕四個(gè)月左右，大量購買無香味乳液。由此挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預(yù)測(cè)”指數(shù)。推算出預(yù)產(chǎn)期后，就能搶先一步，將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。這就是一個(gè)利用大數(shù)據(jù)營銷的典型案例。這種分析技術(shù)稱為“數(shù)據(jù)挖掘”。他們?cè)诮酉聛淼膸啄曛袝?huì)根據(jù)嬰兒的生長周期定期給這些顧客推送相關(guān)產(chǎn)品，使這些客戶形成長期的忠誠度。上述故事就是基于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷的結(jié)果。過分析用戶在網(wǎng)絡(luò)上的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，幫助電商企業(yè)實(shí)現(xiàn)“千人千面”精準(zhǔn)營銷。大數(shù)據(jù)時(shí)代，營銷將會(huì)更多地依賴數(shù)據(jù)，從而更精準(zhǔn)地找到用戶。根據(jù)來自不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘和分析，找到這些數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的人群，再將這些群體進(jìn)行個(gè)性化的對(duì)比，并以此展開個(gè)性化的營銷服務(wù)。例如發(fā)送EDM，或者流量對(duì)接，或者跟傳統(tǒng)搜索結(jié)合。深度描述消費(fèi)者如何評(píng)價(jià)信息，和信息本身的描述深度有關(guān)，或者成數(shù)據(jù)深度，這是目前平臺(tái)商的最大競爭力消費(fèi)者對(duì)信息的評(píng)價(jià)存在兩個(gè)極端：即簡單明了，又要微觀細(xì)節(jié)。這就是大數(shù)據(jù)的縮?。▽ふ覕?shù)據(jù)的源頭），小數(shù)據(jù)的放大問題（3D化，動(dòng)態(tài)化）。Zara的快時(shí)尚模式“潮流就是模仿已有的范例并滿足社會(huì)需求的變化……一種商品越追隨潮流的飛速變化，對(duì)這類商品中的低價(jià)品的需求就越旺盛?！盳ara：你永遠(yuǎn)也不會(huì)跟別人穿的一樣，“斷貨、追隨潮流、不做廣告”連鎖時(shí)裝巨頭Zara拋棄零售業(yè)常規(guī)，化解全球化風(fēng)險(xiǎn)、快速、時(shí)尚，從西班牙西北部一個(gè)偏遠(yuǎn)的角落橫空出世后就稱霸世界———物美價(jià)廉的連鎖時(shí)裝店Zara的母公司Inditex，在過去的五年中已經(jīng)蛻變?yōu)闅W洲領(lǐng)先的時(shí)裝零售商，如今正致力于在亞洲和美國的加速發(fā)展。

ZARA的時(shí)尚情報(bào)信息主要來自于三條線索：第一條線索是自己設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)中的那些時(shí)裝設(shè)計(jì)師，他們可謂空中飛人，經(jīng)常出沒于米蘭、巴黎舉辦的各種時(shí)裝發(fā)布會(huì)之間，或者出入各種時(shí)尚場(chǎng)所，觀察和歸納最新的設(shè)計(jì)理念和時(shí)尚動(dòng)向；第二條線索來自于他們特聘的一些時(shí)尚買手和情報(bào)搜集專員，他們憑借靈敏的嗅覺，將所買下時(shí)裝的款式或所看到的青年領(lǐng)袖的服飾特征，匯報(bào)給位于拉科魯尼亞的設(shè)計(jì)總部；第三條線索來自于ZARA自己的門店，ZARA門店每天匯報(bào)總部的數(shù)據(jù)不但包括如訂單和銷售走勢(shì)等硬數(shù)據(jù)，也包括如顧客反應(yīng)和流行等軟數(shù)據(jù)，當(dāng)然這種軟數(shù)據(jù)要細(xì)化到風(fēng)格、顏色、材質(zhì)以及可能的價(jià)格等等。通過數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，使得ZARA的設(shè)計(jì)師們可以相對(duì)輕松地，在掌握數(shù)以千計(jì)的布料、各種規(guī)格的裝飾品、設(shè)計(jì)清單和庫存商品信息的同時(shí)，完成任意一款服裝的設(shè)計(jì)。對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理從而疏通流程，在當(dāng)今大小企業(yè)中已經(jīng)屢見不鮮。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的重要性也已經(jīng)得到了共識(shí)。但是，如果說ZARA在生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通過一定的努力還可以模仿的話，ZARA對(duì)服裝的美學(xué)信息、時(shí)尚信息、款式的信息是如何進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)而促進(jìn)設(shè)計(jì)的，這對(duì)業(yè)界人事來說至今仍然是個(gè)迷。跳槽前的競爭

Entelo公司能替企業(yè)家們推薦那些才剛剛萌發(fā)跳槽動(dòng)機(jī)的高級(jí)技術(shù)人才，以便先下手為強(qiáng)。Entelo的數(shù)據(jù)庫里目前有3億份簡歷。判斷高級(jí)人才的跳槽傾向，Entelo有一套正在申請(qǐng)專利的算法。這套算法有70多個(gè)指標(biāo)用于判定跳槽傾向。某公司的股價(jià)下跌、高層大換血、剛被另一大公司收購，這些都會(huì)被Entelo看作是導(dǎo)致該公司人才跳槽的可能性因素。Entelo就會(huì)立刻把該公司里的高級(jí)人才的信息推送給訂閱了自己服務(wù)的企業(yè)家們。企業(yè)家們收到的簡歷跟一般的簡歷還不一樣。Entelo抓取了這些人才在各大社交網(wǎng)絡(luò)的信息。這樣企業(yè)家們可以了解該人提交過哪些代碼，在網(wǎng)上都回答了些什么樣的問題，在Twitter上都發(fā)表的是些什么樣的信息?？傊?，這些準(zhǔn)備“挖角”的企業(yè)家能夠看到一個(gè)活生生的目標(biāo)人才站在面前。迪斯尼的數(shù)據(jù)運(yùn)營迪斯尼公司利用它對(duì)店面、主題公園和網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究消費(fèi)習(xí)慣的相關(guān)性。有兩個(gè)案例可以說明這一點(diǎn)。在迪斯尼樂園里有100多個(gè)景點(diǎn)，意味著有100多條排隊(duì)的隊(duì)伍。怎么減少顧客排隊(duì)的時(shí)間？迪斯尼利用十多年的歷史數(shù)據(jù)、結(jié)合天氣數(shù)據(jù)、旅游數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)每一條隊(duì)伍每一天、每一小時(shí)所需要的排隊(duì)等候時(shí)間，為游客計(jì)算最佳的園內(nèi)景點(diǎn)游覽次序。同時(shí)實(shí)時(shí)收集Twitter的數(shù)據(jù)，處理突發(fā)情況，更新每一條隊(duì)伍的排隊(duì)等待時(shí)間，使用這些數(shù)據(jù)的游客平均每人節(jié)省了4個(gè)小時(shí)。社交平臺(tái)的情緒預(yù)測(cè)社交媒體監(jiān)測(cè)平臺(tái)DataSift監(jiān)測(cè)了Facebook（臉譜）IPO當(dāng)天Twitter上的情感傾向與Facebook股價(jià)波動(dòng)的關(guān)聯(lián)。在Facebook開盤前Twitter上的情感逐漸轉(zhuǎn)向負(fù)面，25分鐘之后Facebook的股價(jià)便開始下跌。而當(dāng)Twitter上的情感轉(zhuǎn)向正面時(shí)，F(xiàn)acebook股價(jià)在8分鐘之后也開始了回彈。最終當(dāng)股市接近收盤、Twitter上的情感轉(zhuǎn)向負(fù)面時(shí)，10分鐘后Facebook的股價(jià)又開始下跌。最終的結(jié)論是：Twitter上每一次情感傾向的轉(zhuǎn)向都會(huì)影響Facebook股價(jià)的波動(dòng)。基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)公司8月30日《紐約時(shí)報(bào)》的報(bào)道：一家名為氣候公司(ClimateCorporation)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)每天都會(huì)對(duì)美國境內(nèi)超過一百萬個(gè)地點(diǎn)，未來兩年的天氣情況進(jìn)行超過1萬次模擬。隨后，該公司將根系結(jié)構(gòu)和土壤孔隙度的相關(guān)數(shù)據(jù)，與模擬結(jié)果相結(jié)合，為成千上萬的農(nóng)民提供農(nóng)作物保險(xiǎn)。

通過遙感獲取土壤數(shù)據(jù)，這和我們過去所熟悉的通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)獲取用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)不是一回事，數(shù)據(jù)的概念得以極大的擴(kuò)充。每天對(duì)百萬以上地點(diǎn)進(jìn)行成萬次的模擬，其數(shù)據(jù)量龐大，動(dòng)態(tài)，及時(shí)。要想對(duì)每塊田地提供精準(zhǔn)的保險(xiǎn)服務(wù)，肯定還需要與土地?cái)?shù)據(jù)相配套的農(nóng)產(chǎn)品期貨數(shù)據(jù)，氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，國際貿(mào)易數(shù)據(jù)，國際政治和軍事安全數(shù)據(jù)，國民經(jīng)濟(jì)各方面的數(shù)據(jù)，產(chǎn)業(yè)競爭數(shù)據(jù)，等等。在如此龐雜的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上推出的商業(yè)模式，是創(chuàng)新的，同現(xiàn)有農(nóng)作物保險(xiǎn)方式相比是具備極大競爭力的，是可持續(xù)和規(guī)?；?。更妙的是，這家公司基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營，完全沒有進(jìn)行高額的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施投資，只是租用了亞馬遜的公共云服務(wù)，一個(gè)月幾萬美元而已?！都埮莆荨泛统霭鏄I(yè)《紙牌屋》為什么票房第一？因?yàn)樗鞘撞看髷?shù)據(jù)電影。雖然如果不討論出版業(yè)的載體問題，但是內(nèi)容生產(chǎn)形式如何變化？Amazon的移動(dòng)應(yīng)用讓用戶有一個(gè)流暢的無處不在的體驗(yàn)的同時(shí)，也通過收集手機(jī)上的數(shù)據(jù)深入的了解了每個(gè)用戶的喜好信息；更值得一提的是KindleFire，內(nèi)嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數(shù)據(jù)一一記錄下來，對(duì)于亞馬遜這樣的商家來說，大數(shù)據(jù)意味著大銷售量。Hiptype的用戶采集電子書以其便捷、廉價(jià)、跨平臺(tái)的特性，正越來越受到各方青睞。目前，幾乎所有的收費(fèi)電子書都會(huì)提供部分章節(jié)讓讀者試讀，然后決定是否購買。這樣一來，出版商需要弄清楚人們讀到了哪里，讀完后有沒有購買，以及其他各種體驗(yàn)，才能賣出更多電子書。美國創(chuàng)業(yè)公司Hiptype開發(fā)了一套電子書閱讀分析工具，試圖解決這一難題。Hiptype自稱“面向電子書的GoogleAnalytics”，能夠提供與電子書有關(guān)的豐富數(shù)據(jù)。它不僅能統(tǒng)計(jì)電子書的試讀和購買次數(shù)，還能繪制出“讀者圖譜”，包括用戶的年齡、收入和地理位置等。此外，它還能告訴出版商讀者在看完免費(fèi)章節(jié)后是否進(jìn)行了購買，有多少讀者看完了整本書，以及讀者平均看了多少頁，讀者最喜歡從哪個(gè)章節(jié)開始看，又在哪個(gè)章節(jié)半途而廢，等等。

它的兩位創(chuàng)始人，CEO詹姆斯·列維(JamesLevy)和CTO蘇海爾·帕拉薩德(SohailPrasad)表示，傳統(tǒng)的電子書商店只能提供銷量等最基本的數(shù)據(jù)，出版商如果想要了解更多信息，只能選擇那些提供分析服務(wù)的特定商店。相比之下，Hiptype能夠與電子書整合在一起，出版商無論選擇哪種渠道，總是能夠獲得用戶數(shù)據(jù)。Hiptype收集的所有數(shù)據(jù)都是匿名的。用戶在下載了內(nèi)置Hiptype服務(wù)的電子書時(shí)，會(huì)得到一個(gè)提示，可以選擇將其屏蔽。電子書出版商需要向熱門網(wǎng)站學(xué)習(xí)，利用大數(shù)據(jù)變得更加靈巧。例如，出版商可以先把電子書發(fā)放給一小群讀者，收集他們的閱讀數(shù)據(jù)，據(jù)此調(diào)整出版策略。這些數(shù)據(jù)還可以被用于精準(zhǔn)廣告營銷，就像Facebook所做的那樣。Hiptype已經(jīng)在與大型出版商、作家以及一家“杰出的自助出版服務(wù)”合作。他說：“我們相信，數(shù)據(jù)將拯救書籍出版業(yè)”。

六、大數(shù)據(jù)引導(dǎo)的公共管理Web瀏覽記錄物聯(lián)網(wǎng)的傳感器信號(hào)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的GPS跟蹤社交網(wǎng)絡(luò)信息

數(shù)據(jù)能夠衡量和監(jiān)控人類的行為

通過計(jì)算機(jī)算法，可以預(yù)測(cè)出人類的許多事情，如購物、約會(huì)或投票等

從公共管理的角度看，有三類主要模式：情緒探測(cè)、精準(zhǔn)服務(wù)、施政方向選擇公共管理中的價(jià)值人口聚集勢(shì)必給交通、醫(yī)療和建筑帶來壓力，因此需要更為合理的資源調(diào)配和布局。智慧城市正是城市治理的重要轉(zhuǎn)型。智慧安防、智能交通、智慧醫(yī)療、智慧城管（自管理）是當(dāng)前應(yīng)用的重點(diǎn)。

智慧醫(yī)療

醫(yī)保對(duì)任何國家都是重大負(fù)擔(dān)。智能手機(jī)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)全天24小時(shí)如影隨形，變成無時(shí)不在、無處不在的“醫(yī)生”。未來更進(jìn)一步的就醫(yī)場(chǎng)景或許是：一個(gè)小小的外接設(shè)備能實(shí)時(shí)監(jiān)控身體的各項(xiàng)指標(biāo)，一旦出現(xiàn)異常，就會(huì)發(fā)出信號(hào)；它還能自動(dòng)連接最近的醫(yī)院，幫你安排一輛救護(hù)車；在你到達(dá)醫(yī)院之前，既往的病史、心電圖、血壓等多項(xiàng)數(shù)據(jù)已加入到醫(yī)生的病例庫中。

政府的流行病控制賓夕法尼亞州政府，分析全州感冒藥品的銷量、對(duì)比系統(tǒng)保存的歷史數(shù)據(jù)，以確定可能發(fā)生的大面積流感。分析兒童的就癥率，對(duì)比歷史數(shù)據(jù)，以確定可能發(fā)生的大面積流感。對(duì)Twitter進(jìn)行文本分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控各個(gè)地區(qū)的流感爆發(fā)、傳播、分布情況。我們可以看到，精確的數(shù)據(jù)一旦與社交媒體數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)未來的預(yù)測(cè)會(huì)非常準(zhǔn)。大數(shù)據(jù)-醫(yī)療健康病情檢測(cè)醫(yī)學(xué)研究控制疫情過敏防止56大數(shù)據(jù)-空氣質(zhì)量空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)交通流量數(shù)據(jù)；道路結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)（樓房、餐館、旅館、公園）；河流采樣數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)……。監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)57科學(xué)規(guī)劃道路交通；合理安排公共交通線路；優(yōu)化出行結(jié)構(gòu)；提供實(shí)時(shí)交通引導(dǎo)。大數(shù)據(jù)-交通58我國社會(huì)治理模式未來走向從應(yīng)急式管理到預(yù)警式管理從感性管理到量化管理大數(shù)據(jù)時(shí)代的社會(huì)治理先發(fā)國家經(jīng)驗(yàn)社會(huì)治理打破傳統(tǒng)的管制管理，朝著更靈活、更公平、更高效和可持續(xù)的方向發(fā)展;社會(huì)治理緊密把握時(shí)代脈搏，與現(xiàn)代化和信息化相融合，實(shí)現(xiàn)了政府職能市場(chǎng)化管理和政府政務(wù)電子化管理。59大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例-交通案例一：簡化公交交通愛爾蘭首都都柏林與IBM合作，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來簡化公交交通。都柏林的交通控制站能夠利用數(shù)據(jù)定位巴士的實(shí)時(shí)位置。管理人員得以快速將公交網(wǎng)絡(luò)中潛在的問題可視化。例如，管理人員可以確定擁堵區(qū)域，并在擁堵蔓延到其他交通干線之前找出問題的根源。這對(duì)交通管制員和運(yùn)輸提供商來說，龐大的網(wǎng)絡(luò)的管理不在話下。大數(shù)據(jù)在交通管理上的應(yīng)用大大優(yōu)化了交通狀況，而且節(jié)約了行政資源。案例二：降低道路安全交通事故1966年，美國交通死亡人數(shù)首次突破了5萬，成為全美輿論的焦點(diǎn)。當(dāng)時(shí)，專家估計(jì)，如果不采取措施來遏制這個(gè)增長勢(shì)頭，死亡人數(shù)將在1975年達(dá)到10萬。然而1972年后近40年，死亡人數(shù)呈不斷下降的趨勢(shì)。2009年，死亡人數(shù)為33808人，創(chuàng)下了自1954年以來的最低水平。美國交通安全管理局將他們的經(jīng)驗(yàn)概括為：循“數(shù)”管理，從1966年開始建立的“交通事故死亡分析報(bào)告系統(tǒng)”，也已經(jīng)演變?yōu)橐粋€(gè)在線分析系統(tǒng)，任何人都可以上網(wǎng)查詢事故的原因和分析。案例三：減少擁堵IBM為里昂開發(fā)的系統(tǒng)名為“決策支持系統(tǒng)優(yōu)化器”（DecisionSupportSystemOptimizer），基于實(shí)時(shí)交通報(bào)告來偵測(cè)和預(yù)測(cè)擁堵。當(dāng)交管人員發(fā)現(xiàn)某地即將發(fā)生交通擁堵，可以及時(shí)調(diào)整信號(hào)燈讓車流以最高效率運(yùn)行。60奧巴馬的大數(shù)據(jù)競選美國一位政治學(xué)教授通過對(duì)微博或博客上網(wǎng)民言論的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析，成功預(yù)測(cè)了議員和總統(tǒng)選舉的結(jié)果。而且他得出結(jié)論，如果競選團(tuán)隊(duì)足夠聰明和有心，還可能借助他的方法通過更巧妙、更有效的競選宣傳以影響選民的態(tài)度。事實(shí)上，奧巴馬的競選團(tuán)隊(duì)中有大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)，在競選經(jīng)費(fèi)的募集、競選計(jì)劃的安排，以及演說的地點(diǎn)的安排全部按照數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行。非法改建和火災(zāi)預(yù)防

在2011年春天和夏天，紐約有兩棟非法改建的建筑物發(fā)生火災(zāi)，一些消防員受重傷，還有一些人死亡。非法改建的建筑物，原本只能容納六個(gè)人的建筑物居住了60個(gè)人。更容易發(fā)生火災(zāi)，因?yàn)檫@些建筑物的逃生出口往往被阻塞。識(shí)別可能存在非法改建的建筑物的大數(shù)據(jù)：--這個(gè)建筑物是否位于“高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)”，即低收入市民更可能居住的危險(xiǎn)的地區(qū)?--這是1938年以前的建筑物嗎?1938規(guī)范改變后的建筑往往更加安全。--建筑物是否已經(jīng)喪失抵押品贖回權(quán)或者稅收留置權(quán)?--是否有過投訴?如果此前有過投訴，六個(gè)月后又有投訴，那么這個(gè)建筑物很有可能會(huì)發(fā)生火災(zāi)。

檢察員現(xiàn)在識(shí)別出70%的有危險(xiǎn)建筑物。

。六、基于大數(shù)據(jù)的治理

大數(shù)據(jù)能夠改善政府治理的績效大數(shù)據(jù)是政府治理的手段

數(shù)據(jù)公開能夠監(jiān)督政府的工作?！锻粞笳劥髷?shù)據(jù)》《長江商業(yè)評(píng)論》2013-12-13讀書體會(huì)休息這幾天，我看了兩本書，其中有一本是廣西師范大學(xué)出版社出版的，一個(gè)美籍的華人涂子沛寫的《大數(shù)據(jù)》，看以后非常有啟發(fā)。我推薦你們?nèi)珡d（廣東財(cái)政廳）干部都看一下這本書，研究一下大數(shù)據(jù)時(shí)代。他這書里邊講，數(shù)據(jù)是對(duì)信息數(shù)字進(jìn)行解釋，賦予意義。進(jìn)入信息時(shí)代后，人們趨向把所有存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)上的信息，無論是數(shù)字還是音樂、視頻，都統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)。2010年，美國總統(tǒng)科學(xué)技術(shù)委員會(huì)給總統(tǒng)和國會(huì)的報(bào)告寫了這么幾句話：數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長，聯(lián)邦政府的每個(gè)機(jī)構(gòu)和部門，都需要制定一個(gè)應(yīng)對(duì)“大數(shù)據(jù)”的戰(zhàn)略?，F(xiàn)在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略被認(rèn)為是世界下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力提高的前沿，是爭奪全世界的下一個(gè)前沿。政府的三類數(shù)據(jù)政府?dāng)?shù)據(jù)有哪些來源和收集方式。他說了有三種來源，當(dāng)然有不同的收集方式。第一種來源，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。包括你們要做的，就是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。來源是下級(jí)部門和社會(huì)組織，是以基層上報(bào)、被動(dòng)接受為主。第二種數(shù)據(jù)是民意數(shù)據(jù)，是單個(gè)公民或組織需要投入人力，財(cái)力去主動(dòng)收集，這樣的數(shù)據(jù)收集也是將來財(cái)政要?jiǎng)?chuàng)造環(huán)境的，要支付的。第三類數(shù)據(jù)是環(huán)境數(shù)據(jù)。這個(gè)環(huán)境不僅僅是我們說的大氣這些東西，他包括自然環(huán)境、動(dòng)植物以及物體，以傳感器自動(dòng)釆集為主。物體包括汽車，包括運(yùn)輸物、動(dòng)植物。如何收集、保存、維護(hù)、管理、分析、共享正在成指數(shù)級(jí)增長的數(shù)據(jù)，是我們必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。用數(shù)據(jù)說話，用事實(shí)決策將來引導(dǎo)我們政府前進(jìn)的是基于實(shí)證的事實(shí)，不是意識(shí)形態(tài)，也不是利益集團(tuán)在政府決策過程中施加的影響。我們基于這些數(shù)據(jù)說話，將使政府更有效率、更加開放、更加透明。用數(shù)據(jù)打假美國人現(xiàn)在開始在數(shù)據(jù)上打假。美國人的福利比較好，所以把所有的數(shù)據(jù)都輸進(jìn)去，然后通過計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)軟件，一旦發(fā)現(xiàn)，馬上就去查福利濫用的情況。社會(huì)治安也是利用數(shù)據(jù)去分析，包括911之后的情況?，F(xiàn)在美國已在有專門的機(jī)構(gòu)，來負(fù)責(zé)收集、研究、使用數(shù)據(jù)，商業(yè)也好，政府也好，來研究這個(gè)數(shù)據(jù)的發(fā)展。通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整行業(yè)利益政府掌握數(shù)據(jù)往往關(guān)系到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，比如單位牛奶中的蛋白質(zhì)含量，菌落群數(shù)應(yīng)該是多少，飲用水里面能混雜多少含量的微量元素，新鮮蔬菜能帶多少指標(biāo)的殺蟲劑殘留，每個(gè)指標(biāo)的變化，即使只有零點(diǎn)幾，都會(huì)影響到一個(gè)行業(yè)的競爭，改變一個(gè)產(chǎn)業(yè)。這個(gè)數(shù)據(jù)非常重要。而這個(gè)數(shù)據(jù)最后實(shí)際上都涉及到利益，所以你政府掌握不掌握這些數(shù)據(jù)，在制定政策的時(shí)候，特別是個(gè)各個(gè)行業(yè)、企業(yè)利益博弈的時(shí)候，你可能就會(huì)陷入被動(dòng)。政府不掌握這些數(shù)據(jù)，就有可能被掌握這些數(shù)據(jù)的行業(yè)集團(tuán)所影響操控，政府的決策就不可能科學(xué)，特別像財(cái)政，更是如此。數(shù)據(jù)公開政府的數(shù)據(jù)是要公開的，當(dāng)然公開也是一種博弈。剛才我已經(jīng)講過，我們掌握的一些數(shù)據(jù)，比