大数据驱动企业业务转型实践

Advanced Data Analytics for Automotive OEMs How Data drives Business Success

--- Handout for Delegates ---

Ingo Fenslau Director Automotive Teradata Germany

Classic Automotive Supply Chain German OEMs in the 70s (simplified)

Customer Manufacturing

Logistics

Product

(Car)

R&D

Suppliers

Logistics Dealer Service

Automotive OEMs Today

Internal and External Challenges

Customer

Manufacturing Logistics

Product (Car)

R&D

Suppliers

Logistics

Dealer

Service

Growing product portfolio

Growing product complexity

Global supply & production

Digititalization & faster cycles

Changing customer expectations Changing competitive landscape Legal environment (e.g. for

self-driving car)

Financial pressure

Organizational transformation

The Disruptive Challengers!

?

Turn Way to Success...

… is the Data Driven Enterprise

Old model Competitive advantage comes from physical engineering capabilities

New model Competitive advantage shifts towards data and software, combined with engineering

Typical Big Data Scenarios ?Marketing/Sales

?CRM

?Customer Segmentation

?Connected Car

?After-Sales/Car Diagnostics ?Industry 4.0 (IoT in Production)

?R&D (loop back engineering,

test data,...)

Typical Characteristics of Projects ?Big Data projects in most cases

in lab or pilot approach

?Very few holistic approaches

(i.e. cross business units)

?Long cycles to identify the right

use-cases. Missing acceptance

for discovery approach.

Things have changed

? 2014 Teradata

Relational Data

(The …classics “: Data that is in

tables …)

Polystructured Data

(Data that cannot be put into tables …)

1980

Today

…everything was structured!

20% ERP Data 80% Non ERP Data

That ′s the real challenge!

20% Non ERP Data 80% ERP Data

Data Management – Paradigm Shift

IT delivers a platform

for storing, refining, and

analyzing all data sources

Multi-structured & Iterative Analysis Big Data Analytics

Business explores data for

questions worth answering Business determines

what questions to ask Structured & Repeatable Analysis Classic BI

IT structures the data to answer those questions

“Without data

you’re just another person with an opinion”

W. Edwards Deming

“Let My Dataset Change Your Mindset”

Hans Rosling

Medical Professor, Karolinska Institute

Strong Data Culture…

Big Data Use Case Examples for Automotive OEMs

1.Quality

2.Predictive-/Condition Based Maintenance

3.Logistics

Outlook

Solution Architecture

Solution Architecture

Business Value

Big Data Use Case Examples for Automotive OEMs

1.Quality

2.Predictive-/Condition Based Maintenance

3.Logistics

Outlook

The Use of Telematic Data opens new Opportunities

Pass Car

Business

Truck Business

?Predictive Maintenance

?Fleet Management

?Loop-back to R&D

- Vehicle optimization

- Telediagnostics, etc

?Financial Services

?Driver behavior

?Social networks

?Digital Life

?Maintenance Mngt …Always-On“

Driver

…Always-On“

Vehicle

Focus areas

Big Data Use Case Examples for Automotive OEMs

1.Quality

2.Predictive-/Condition Based Maintenance

3.Logistics

Outlook

Use Case 3: Logistics

Global Supply Chain Visibility

Parts Supply Overseas Plants (illustrated )

Information for Planning & Steering Plant Overseas

Supplier

Packing Station

Logistics- Provider

Log-Provider (Overseas)

ERP Material flow

Log Provider (Overseas)

Informational flow

Log-Provider

(Overseas)

Example: Global Supply Chain with several overseas plants, suppliers and logistic providers

>1000 suppliers

3 Packing Stations 8 Logistic Providers

4 Overseas Plants

Big Data Use Case Examples for Automotive OEMs

1.Quality

2.Predictive-/Condition Based Maintenance

3.Logistics

Outlook

大数据驱动管理变革

大数据驱动管理变革 大数据驱动管理变革 随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速 生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来 越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着 前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。 不可忽视的大数据 据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能充分 利用的企业和其他企业之间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势， 从而成为行业的领导者。 在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并 迅速做出反应。由于零售行业同类产品的差异小，可替代性强，销 售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的 商品流转率，需要实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用 各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、 人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提 升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心 的能耗降低了约80%。 在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市 场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准 确性。随着制造业信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩

移动互联网加速运营商如何变革_孙宇

人民邮电/2014年/1月/28日/第006版 行业与监管 移动互联网加速运营商如何变革 ——对2014年行业发展的一些思考 孙宇 从“宽带中国”战略出台到促进信息消费扩大内需政策发布，从手机实名制推行到移动转售业务试点，从4G牌照发放到中国移动引入苹果，从互联网并购纷争抢夺入口到其创新电商模式和进入金融领域……2013年，以移动互联网、大数据、云计算等为代表的技术、产品、终端、应用继续引领信息通信业飞速发展。 移动互联网给全社会 带来深刻变革 移动互联网是革命性的科技进步，不但因为它创造和改变了人与人之间的沟通方式，更重要的是颠覆和改写了很多产业和商业模式。相比世界其他国家，移动互联网对中国的影响和改变更加超前与独创，比如经济方面淘宝的持续繁荣，文化方面丝的呐喊自嘲，政治方面公民的意识觉醒等。移动改变中国是一个长久的话题，目前中国的移动浪潮仍处于快速发展的早期，移动互联网的覆盖、移动互联网用户比例、移动数据流量占比都还处于较低的水平，提升空间和发展潜力巨大。然而移动浪潮之于中国的改变却又深刻而复杂，其不仅仅是技术的进步、业务的创新，更是新的商业模式、新的文化媒介、新的社会诉求，移动互联网逼迫行业演进，其创新和颠覆带来更多的竞争和效率的提升。 我国目前的网络基础设施仍然相对落后，处于全球中下游水平；国民素质和征信体系仍处于较低水平，严重制约着商业和消费的进一步转型与推广；金融、教育、医疗，乃至相关国有和公用服务行业壁垒严重，移动互联网的应用推广障碍重重；网络和信息安全问题日益凸显，对网上交易及至国家安全造成了严重威胁。在新的改革蓝图中，移动互联网必将凭借其强大威力，继续影响和改变着中国的经济、社会、文化，乃至政治领域，成为带动新经济发展的引擎，成为推动社会进步的重要力量，也必将承载国人的中国梦不断前行。 2013年，我国移动电话用户数新增继续超过1亿，移动用户总数达到12.3亿，由此可以预见，到今年年底全国移动用户总数将突破13亿，与我国人口总数相当，我们将迎来手机普及率100%的历史时刻，这对提高我国的信息化发展水平和拉动移动互联网的发展与应用意义重大。过去的一年，电信业务转型和替代效应明显，截至去年2月，非话业务收入在全行业收入中占比就已超过50%，预示着话音时代正走向不可逆转的终结。受中国移动TD发展强力推动，全行业2G 用户向3G加快转化，点对点短信、彩信更是被微信等OTT业务加速替代，移动数据流量和业务收入增幅高达70%和55%，成为带动全行业增长的领头羊。 移动互联网+智能终端给全社会带来深刻变革，围绕行为习惯、媒介传播、商业模式、产业结构甚至是民主法治方面的改变也许刚刚开始，现实社会快速被虚拟社会所复制，并不断创新和扩展。首先受到影响的三大电信运营商不得不加快转型步伐，中国电信以改革为基调，不断重新定义“新三者”战略，高举去电信化的大旗，从思想观念、组织架构、网络平台、业务开发等方面探索变革路径；中国联通以稳定为基调，努力消除改革重组带来的负面影响，坚持以WCDMA 为核心的移动宽带领先与一体化战略，更加注重科学发展和效益优先，增加网络覆盖，降低终端补贴，力图摆脱高额补贴对盈利的侵蚀（实现去苹果化）；中国移动以转型为基调，致力于存量转化和流量提升，特别是纠结于是否要去语音化，试图改变移动语音业务占收比过高、盈利过度

大数据分析驱动企业商业模式的创新研究

2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1，2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 （东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁 大连116025） ［摘 要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。 ［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49 ［文献标识码］A ［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05 ［收稿日期］2013－11－10 ［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及， 在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院 （MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标） 的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将 会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—

5G商业应用解析

《5G商业应用解析》 主讲：韩迎娣 【课程背景】 当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，5G、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术不断涌现，深刻的改变人类的生产和生活方式，成为了经济增长的新动能。而5G以更快的传输速度、超低的时延、更低功耗及海量连接开启万物互联新时代，催生和推动各行各业的数字化发展；在交通、能源、制造、教育、医疗、消费、休闲娱乐等行业带来新的参与者，促进传统商业模式演进、甚至是颠覆性的重塑，实现巨大的经济价值。 课程将以5G商业应用为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知5G的发展历程，价值体现是什么？5G时代对电信运营商的角色带来哪些变化？5G应用场景、商业应用创新在哪里？企业如何客观的认识5G并以此来推动商业发展？如何通过5G及数字化技术集成实现智能+商业创新？使学员学之解惑，学之能用。 【课程收益】 ?5G在数字化发展进程中的影响、变革 ?5G的应用场景，5G的技术驱动重构行业新生态 ?5G影响下的行业应用变革及应用场景、案例分析 ?物联网成为5G非常重要的应用场景，以及相互协同 ?基于5G的智能变革及未来趋势 【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩 【课程对象】企业管理人员、运营商 【课程时间】6小时

【课程大纲】 一、5G发展现状与优势推动数字变革 1、数字社会化的转型与变革 2、数字技术，改变生产、生活和工作方式 3、产业互联网发展历程 4、产业互联网催生5G网络需求 5、5G 移动通信技术的发展 6、5G技术优势推动万物互联 7、5G时代，电信运营商的角色变化 8、资本参与，提升市场活力 9、5G 推动创建全链条数字孪生世界 10、“5G＋云计算＋AI”成为数字经济发展重要引擎案例： 二、5G重塑行业应用及场景解析 1、行业应用驱动5G部署网络 2、5G三大应用场景 3、5G 使能新技术，孵化和重构行业新生态 4、5G重塑行业应用及应用场景 ?智慧城市 ?智慧能源 ?智能交通

互联网背景下中国移动公司战略变革

互联网背景下中国移动公司战略变革第3章互联网背景下中国移动公司战略变革影响分析 3.1中国移动公司概况 中国移动通信集团公司(以下简称中国移动公司)于2000年4月成立后，新一届公司领导高度重视公司业务集团化运作、科学化管理，在引入新的管理模式并经过十余年的快速发展后，相对于国内中国联通、中国电信等通信企业而言，中国移动公司在网络建设、客户资源、文化建设、竞争能力等方面，具有很强的优势和发展前景，以迅猛的发展态势、更加人性化的服务、不断攀升的品牌形象，迅速抢占了移动通信市场。尤其是成功服务奥运会、亚运会、世博会后，以其出色的表现和优秀的服务，更是提升了中国移动公司在人们群众心中的印象地位。 中国移动公司有较强的盈利能力，2011年营业利润超过千亿，数据业务实现两位数增长;有较高的品牌价值和行业地位，在全球500强企业中位居前列，品牌价值不断攀升，尤其中国移动推出“神州行”等卡品，其品牌效应在广大消费者心中已根深蒂固，成为人们使用移动通讯卡品的首选;有较完善的网络结构和覆盖能力，在全国和香港各个省区都设有分公司，网络技术比较成熟，网络遍布人们生活的各个角落，为社会经济发展和人们的生产生活提供保障。 中国移动公司面对重组后实力渐强的中国联通、中国电信两家移动通信企业，欲保持长久的竞争优势，并一直位居中国移动公司通信行业之首，就需要中国移动公司深入研究分析，开展战略变革活动，以长久保持较强的竞争能力，实现公司快速健康发展。 3.2互联网的现状、特点和趋势 3.2.1现状和特点 据瑞典互联网市场研究公司Royal Pingdom发布的2011年全球互联网产业发展状况报告显示，2011年世界互联网发展异军突起(如表3-1)。

心得体会：大数据与数据驱动的智慧

心得体会：大数据与数据驱动的智慧 随着物联网、云计算、移动互联网等网络技术的应用、发展与普及，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》等文件提出实施国家大数据战略；2017年12月，中共中央政治局在十九大后第二次集体学习聚焦大数据战略。大数据正成为现代化信息技术的新热点、产业发展的新方向。这里，我结合多年对大数据的研究，谈谈自己的理解和体会。 从“信息时代新阶段”的高度认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。所谓大数据，是信息化到一定阶段之后必然出现的一个现象，主要是由于信息技术的不断廉价化，以及互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用。大数据有四个驱动力，即摩尔定律所驱动的指数增长模式，技术低成本化驱动的万物数字化，宽带移动泛在互联驱动的人机物广联连接和云计算模式驱动的数据大规模的汇聚。

大数据不仅是量大，重要的是多元。从技术能力的视角来说，大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集，同时并不是超过某个特定数量级的数据集。从数据内涵的视角来说，大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实现高度的存储、处理和分析。与过去信息化不一样的，大数据的很多东西不是过去那种主动采集产生的，而是信息系统通过各种各样的交互自然产生的。 当前，大数据开启了信息化的第三波浪潮。如果我们回顾来看，大体上能够看到两个明显的阶段划分：一个是从PC机进入市场带来的信息化的第一波浪潮，这个浪潮差不多到上世纪90年代中期，这个时候的主要特征是单机应用为特征的数字化；另一个是从上世纪90年代中期到现在，互联网推动了软件从单机向网络计算环境的延伸，带来了信息化的第二波浪潮，其基本特征是以联网应用为特征的网络化。现在我们正在进入新的阶段，即以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智慧化。 大数据研究面临诸多挑战

数据驱动经验分享：从方法到实践

目录 1.数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 2.数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈 3.数据驱动各环节方法与实践 一、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 数据驱动能做什么？ 我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。 图1 数据驱动价值 驱动决策包括运营监控、产品迭代、营销分析、商业决策。 其中涉及的每一个场景在今年数据驱动大会都会有专门的讲师来介绍。 驱动产品智能，现在基本上已成为所有的电商类、资讯类产品的标配，如“产品推荐”、“猜你喜欢”等。企业要么组建团队实现智能化的应用场景，要么应用外部工具来解决问题，因为在流量红利逐渐消失的今天，千篇一律的内容会让你的“留存”数字非常难看。 我们曾为某一家很知名资讯类企业做Feed 流的改版，神策来提供具体的推荐策略。通常，个性化推荐的评价指标是CTR——展现了一千种内容，有多少人点击？ 在2018 年，我们认为再评价一个算法的好坏，用CTR 非常不合适。神策从关注指标CTR 转为衡量“命中了策略的人”跟“命中热门随机内容”的两大用户群体，观察他们在平均访问深度、7 日留存、停留时长等更深层指标上的差异。

二、数据驱动闭环 数据采集——数据建模——数据分析——数据反馈，这是一个完整的数据驱动闭环。我们在很多场合提到此，这里不再赘述。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践 图2 数据驱动闭环 有很多企业来找我做关于数据采集方面的分享，我用这张图描述了典型的数据分析平台，一个为数据驱动而构建的数据分析平台，各位可以参考。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践

数据驱动运营

数据驱动运营 数据驱动运营即是挖掘数据并进行合理的数据分析，找到数据背后的真实关系，进一步找到真实原因，以此给出对应的具体措施并指导实际的网站运营工作。 （在这里，网站数据类型、对应概念和意义，及其如何挖掘和获取将过掉，请大家查询相关书籍。） 这里要讲的是电商网站的数据需求类型、数据分析的方式方法，以及如何驱动实际运营工作。主要是结合本人的学习、实际工作和心得所写，欢迎更为专业的人士加入讨论。 第一，先说说网站运营数据分析的类型及其包含的内容。 1、总体运营指标 包含如下，见图： 这显然是给上司看的，网站总体运营指标。 这里需要说明几点： 1、关于指标本身 1）不需要一个时点的该项指标，而需要的是趋势图，一段时间的，即自己纵向对比；如果有主要竞争对手的对应指标，一并给出，进行横向比较那是最为完善的。 2）给出指标趋势好与坏的简短评价，并给出造成的可能原因。 2、关于指标类别 1）网站流量：网站流量非常重要，但不是最为核心的。

2）销售指标：销售金额、毛利和毛利率三项指标才是最为核心的；网站到底运营得如何？关键看现金流的多与少。 而订单金额、订单数量和客单价可以大致了解出网站的销售情况。这三项指标可以去解释网站运营的现金流状况。比如之前卖书的亚马逊中国与卖家电的京东，从这几项指标进行分析比较就可以很好的解释其运营的现金流状况。 3）运营指标：转换率无疑是非常关键非常核心的运营指标。 它刻画出了全站整体的运营状态。包括了流量质量、网站IA架构及交互质量、商品吸引力（性价比）及相关商品信息展示的用户体验、在线营销、配送和售后等等整个电商网站的用户全购物体验的直接衡量指标。 一般来讲，电商网站的转换率在1-5%之间。 经敏感性分析研究得出，一般来讲，转换率提高1%，全站销售额将会提高40%以上（基于我之前负责的团购网站）；大家也可以对自己负责的电商网站做敏感性分析看看结果如何。 4）营销指标：CPS最为直接真实的反应出电商的营销销售成本。 由于过多的电商在非理性的强调和追逐用户和销售规模的增长率，而使得CPS节节攀升；今年团购网站竞争最激烈，我们平均下来的CPS也达到了15-20元之间，而单件毛利只有 8-12元；亏损是肯定的。其他类型的电商CPS也好不到哪去，特别是自建电商。 2、用户行为指标 见下图：

(完整版)大数据产业发展规划(2016-2020年)

大数据产业发展规划（2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，

应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。

(精)工作心得：互联网时代的数据驱动型政府创新(最新)

（精）工作心得：互联网时代的数据驱动型政府创新（最新） “最多跑一次”改革是我国近年来最引人瞩目的地方政府创新举措，它起源于X，发展于X，也最先完成于X。基于X经验，江苏、上海、广西等地已经发起同类型改革。2018年初，李克强总理把“最多跑一次”写入《政府工作报告》，标志着此类改革开始进入全国推广阶段。对于这一兴起不足两年的政府创新实践，其最核心内容是什么?展示了怎样的实践特征和理论品格?如何进一步提升改革质量? 目前，有关“最多跑一次”改革的研究多以一般性描述和总体式分析为主，这种研究方式难以有效解答改革过程的具体表现与细节特征，也难以指出此类改革的最新进展和推进方向。[2]有鉴于此，本文选择通过个案分析法开展探索式研究:(1)改革案例所在城市，选择“最多跑一次”改革的前沿地区——X省X市;(2)改革案例所在领域，选择与公众生活密切相关且量大面光的民生服务——不动产

登记;(3)数据获取方式，主要通过与有关部门负责人和办事公众的深度访谈、体验式观察、浏览官方网站和APP、问卷调查等方式搜集有关信息。 一、X新速度:外显变革与内在提升 2017年年初，X全省“最多跑一次”改革任务下达后，X市国土局、房管局、地税局等部门多次召开专题会议，讨论并制定了可操作性较强的改革实施方案。2 017年4月5日，X市不动产登记“最多跑一次”正式对外服务，媒体现场调查证实:“跑”出了不动产登记全流程60分钟领证的全国最快速度，并誉之为“X 新速度”。 (一)外显变革:一窗受理与集成服务 对于办理不动产登记业务的普通市民而言，能够切实感知到的是改革前后由“跑部门”到“找政府”的转变。此类外显变革的主要内容可以概括为“一窗受理、集成服务”。

数据驱动式营销：挑战与机遇

数据驱动式营销，本质上仍然是基于企业客户数据的营销，是企业通过收集、整理、分析客户数据并进行持续营销以至循环往复并不断优化的营销过程。而数据库营销，其理念非常诱人，方法论也看似缜密，可惜“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，在这片百业兴起却又急功近利、政出多门却又法令不足的土地上，在全行业各界（包括企业、个人、营销者以及一切白色的、灰色和黑色的市场）的共同利益驱使下，正在体验它无法回避的未老先衰之命运。在此，我们姑且采用“数据驱动式营销”这个名字，以代表我们心目中那种依然光辉夺目的营销理念，并探讨它在新形势下所面临的机遇和挑战…… 迟早出台的个人信息保护法会是分水岭 新年伊始，广东首例侵犯公民个人信息安全案在珠海市一审判决，被告人周建平因向他人非法出售个人信息资料，被法院以非法获取公民个人信息罪判处有期徒刑一年六个月，并处罚金2000元。此案件是最高人民法院、最高人民检察院2009年10月16日针对《刑法修正案(七)》而公布施行《罪名补充规定(四)》后，广东省内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一案件，而周建平也成为国内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一人。 消息一出，众皆哗然，国内对于个人信息保护的行政和司法干预和管理力度，似乎到达了一个新的高度。其实未必尽然，细究此案，我们不难看出，大批量买卖个人信息的行为在市场上已普遍存在，固然有技术、取证和法律认定等诸多困哪，为何单单“周建平”如此幸运得以脱颖而出？其原因恐怕还是在于法院认定的“犯罪团伙利用周非法出售的个人数据，诈骗并敛财83万元”的犯罪事实，也就是说，此案主要是因为周建平非法出售部分政府领导的个人信息并由此产生了严重的财务诈骗后果，才得以跃入相关机构的“视线”，而周健平的行为，也属于“被牵连入内”的范畴。单独对于非法买卖个人信息行为的管理，国内尚处于“司法萌芽期”。 纵观中国的个人信息保护相关法规，在《中华人民共和国宪法》、《中华人民共和国民法通则》、《中华人民共和国刑法修正案（七）》、《中华人民共和国妇女权益保障法》、《中华人民共和国未成年人保护法》、《中华人民共和国邮政法》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》、《互联网电子邮件服务管理办法》、《医务人员医德规范及实施办法》、《中华人民共和国传染病防治法》、《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国身份证书法》、《中华人民共和国母子保健法》、《中华人民共和国统计法》、《商业银行法》、《个人存款账户实名制规定》、《互联网电子公告服务管理规定》等诸多法律法规中，均有对个人信息和隐私保护的规定。但独缺一部《个人信息保护法》，以独立地、系统地、全面地阐述国家对于个人信息和隐私保护的最高宗旨。 在发达国家甚至某些发展中国家，对于个人信息保护的法律体系已经相当完备，甚至相关的行业组织和协会也会依据法律的宗旨，制定自己业务范围内具体准则（如欧洲市场调查协会针对市场调查和数据库营销业务必须分离经营的规定）。那么为何个人信息保护法在中国就如此难产呢？这一方面是因为我国的社会结构和法律体系建设远远落后于高速发展的市场经济，另外一个方面是就是缺乏相关的法律主体，即相关的政府执法主体，而其他的因素如司法取证、跨部门利益等也是阻碍个人信息保护法出台的原因。即使个人信息保护法得以出台，相关的司法解释、具体的实施细则以及相关的法律体系建设，仍然会有一个长远的建设周期。但不论如何，我国的《个人信息保护法》已经进入立法计划，一朝出台，将会是一道分水岭，必将为相关的行业（尤其是庞大的但又相对松散的数据营销行业）带来深刻的变革。 行业生态的变革 由于个人信息的获取成本极低，大量的灰色乃至黑色市场得以大量存在，个人信息被海量地、重复地买卖，企业也可以以极低的成本获取个人信息并进行数据库营销。据我们推算，在现有的数据获取成本基础上，企业进行数据库营销（电话、直邮、电子邮件等营销执行方式成本相对固定）的投资回报率约为大众营销方式（如广播、电视、报纸广告）的一倍甚至更多。例如，一个房地产商如希望在首都某早报上投放一个整版的广告，那么它只能覆盖十万量级的人群；而在相同的预算内如果采用垃圾短信的方式，它至少可以覆盖到首都十分之一以上的人群。看似大海捞针，但由于基数的巨大，最终可以获取的客户绝对数量也是相当可观的。数据

华为技术商业的变革之路

华为：技术商业的变革之路 华为投身企业业务市场，前途如何？ 拥有20年的运营商市场经验，在全球市场上叱咤风云，却在两年前开始投身成熟的企业业务市场，一个陌生而竞争激烈的市场。对华为而言，这是最好的时机还是最坏的时机？

华为企业业务中国区总裁马悦的回应是，这是一个非常好的时机，因为“华为各方面积累达到最好的状态，是业界最完善的ICT解决方案供应商，同时政企市场将信息化作为企业核心竞争力，市场空间广阔”。 华为内部将企业业务的转变称为“二次创业”。

原来从事运营商业务的2000名员工投身企业业务。在2013年初华为确定组建的三大业务组团中，包括面向电信运营商的运营商网络业务、面向终端消费者的消费终端业务和面向政企行业市场的企 业业务，其中企业业务是华为未来的战略发展方向和重点投入增长点。 在企业业务市场上，华为坚持集成的战略不动

摇，积极与各行业的大集成商合作，向市场提供整合企业网络、企业无线等在内的5条产品线和移动办公等解决方案。 “今年上半年，华为企业业务中国区销售收入同比增长超过40%，在政府及公共事业、金融、能源各领域均取得快速增长，增长势头良好，国内政企市场会迎来信息化建设高潮。”马悦表示。

Orange迎击全球网络市场挑战 最近两年，进入海外市场的中国企业在企业网络部署正面临新的挑战。 Orange Business Services副总裁、中国区首席执行官李旭东表示，Orange获得的信息表明，网络

正在成为企业IT基础架构平台中的基础；而企业网络传递的信息不仅仅是数据，还呈现视频等多媒体的大流量趋势；BYOD开始兴起，对企业网络的移动和安全性产生重大挑战；此外，云计算正在影响企业IT服务交付的方式。 面对以上应用趋势，李旭东表示，Orange提供应用性能监控、应用性能分析、性能优化等整套完

大数据平台构思方案计划

大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

未来管理变革的五大

未来管理变革的五大“幕后”推手 增长方式变革，技术变革，社会化责任变革，管理对象变革和风险管理变革，这五种变革驱动力量，将决定未来管理实践的形貌。 在一轮轮新理念的轰炸中，到底我们该听谁的？这些缤纷复杂的新管理理念与实践背后，是否有一个贯穿其中的大商业与管理时代的趋势？展望未来，展望未来，决定管理实践的“幕后”推手究竟是什么？ 改革开放三十多年来，伴随着经济的腾飞，各种商业模式与管理理念接踵而至，在战略、并购、平衡积分卡、轻资产、互联网云平台、外包、全球化、领导力、企业社会化责任等一轮轮新理念的轰炸中，到底我们该听谁的? 在这些纷繁复杂的新理念与实践背后，是否可看到一个未来管理发展的大趋势? 展望未来，展望未来，决定管理实践的“幕后”推手究竟是什么？ 推手之一：增长方式变革对管理实践的重新定义 很多中国企业骄傲于业绩的持续增长，但却不知道自己是“虚胖”还是“成长”，中国企业的增长方式所面临的挑战是以往任何时代都无法比拟的，其特点在于：增长的多样性和不确定性并存，全球化的机遇与组织的能力短板并存，内涵的成长速度与外延的增长边际矛盾并存，家族型管理与职业经理人理念并存，个体企业的野蛮生长与生态链的共生繁荣并存。如何解决上述发展过程中必然经历的阵痛，从而走向成熟达到脱胎换骨？在这种背景下所形成的增长方式以及驾驭增长的能力，将会是对传统企业既有增长模式的摧毁和根本性颠覆，而这也必然会影响管理实践的变迁与转型。 深入分析后，我们归纳出了四种有助于企业发展的主流增长方式转型：由单一企业的增长向产业生态链共生开发的增长转型，由单纯追求业绩增长向兼顾能力均衡化增长转型，由国内资源整合向全球资源跨界整合化增长转型，以及流程效率优化向商业模式重构化增长转型。这其中，腾讯与华为的管理实践堪为典型。 腾讯宣布向开放性平台战略转型，目标在于：从单一企业业务的增长向互联网产业生态链开放共生转型，从简单向客户收费的商业模式向开放的互联网共生生态链合作伙伴分成收费的商业模式重构转型。腾讯的高粘性且海量流量的客户资源平台，正如永不枯竭的大江大海，需要与万千大小适配的管道流向支流、流向用户、流向价值，而这些管道就是互联网生

数据驱动的智能制造方案

数据驱动的智能制造-18 号智能工厂三一“智造”工业革命

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，以数字化、网络化、智能化为特点的智能制造已成为未来发展趋势。“中国制造2025”、“德国工业4.0”、“美国工业互联网”等制造业国家战略，均旨在构建自身的智能制造体系，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，改变全球制造业的发展格局。 自“中国制造2025”国家制造强国战略发布后，国家又连续出台“互联网+”、绿色制造、工业强基、智能制造、服务性制造、智能硬件等相关产业政策，为产业发展、制造企业转型升级提供了明确的路径指导，宽松的环境和优厚的政策支持。 三一集团始创于1989 年，是中国 领先、全球第五的工程机械制造企业， 年销售600 亿元，产品销往全球100 多个国家和地区。 作为重工领域的标杆，三一集团 以其18 号厂房成为智能制造应用基 础的示范。这间总面积约十万平方米 的车间，成为了行业内亚洲最大最先 进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工

具、大型生产设备的智慧体。 一、“三一式”智能制造平台 1.高度离散制造企业的困局 三一是一个高度离散型制造企业，这种制造模式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造。随着人工成本的提高，工程机械行业的深度发展，这种制造模式显然不能满足企业高质量的发展需求。为破解这一困局，三一积极借助信息化时代的优势，导入智能制造模式，优化运行系统，提升设备生产制造能力，积极应对工程机械企业多品种、高效率、高质量、低成本方面的压力与挑战。 本项目建设实体18 号厂房建筑面积10 万平方米，是亚洲最大的单体生产厂房，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间，年产能300 亿元，生产的混凝土机械 全球第一，港口机械中国第一。 2.科技驱动生产模式变革 针对离散制造行业多品种、小批 量的特点，针对零部件多且加工过程 复杂导致的生产过程管理难题，及客 户对产品个性化定制日益强烈的需 求，三一以工程机械产品为样板， 以18 号厂房为应用基础，依托数字化 车 间、新一代信息技术打造“产品混装＋流水模式”的智能制造试点示范，驱动集团生产模式变革。 “所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”——三一新生产模式的朴素愿景。 3.打造“三一式“智能制造平台 打造从订单到制造的过程自动化管理，符合工业 4.0 纵向集成模型的样板工

金融科技驱动商业银行业务场景创新

金融科技驱动商业银行业务场景创新 新冠疫情爆发以来，在“零接触”服务方式推广之下，金融科技得到了更加广泛的重视和应用，推动整个金融行业数字化转型呈加速化趋势。在金融科技的推动下，商业银行纷纷创新服务场景。在聚焦细分市场的过程中，商业银行致力于打造融合化、特色化的业务场景，不断将金融服务融入到具体场景的需求之中，对提升客户黏性、构建业务壁垒起到了积极作用。这一点从商业银行之间在金融科技品牌、产品、模式等方面日趋激烈的竞争中可见一斑。由于金融科技本身的丰富性和多元化，以及底层技术的开放性、共享性，商业银行在目前阶段布局大而全的场景平台不具备优势，而是应在更加聚焦自身业务和重点战略领域的基础上，专注于构建差异化、特色化的新业务场景。 金融科技与业务深度融合 近年来，大数据、人工智能、区块链、物联网、云计算、5G等技术的迅猛发展，为商业银行转型发展提供了充足的动能。商业银行逐步从被动接受向主动拥抱转变，积极推动金融科技与业务的融合创新，不断催生新模式、新业态。 大数据深刻变革商业银行线上运营逻辑。大数据、人工智能等技术快速发展的同时，在商业银行线上运营中的应用创新持续深化，主要体现在以下三个方面： 一是进行客户画像，通过采集手机银行、网上银行客户线上行为数据，以及开放银行获得的外部场景数据，精准刻画客户特征； 二是数据驱动智慧决策，持续根据决策的反馈效果进行优化； 三是基于大数据应用开展“千人千面”的智能推荐，提升客户体验。

大数据在充分发挥其核心价值的同时，也给商业银行的数据驾驭能力、大数据应用能力以及数据隐私和数据安全带来了诸多挑战。 目前，多数商业银行直面挑战，明确了智慧运营的发展目标，强化“数据治行”理念、打造“大数据平台”、推动技术应用落地，加快形成数据分析、决策、行动、反馈的数据应用闭环。 目前，人工智能在银行业的应用刚刚起步。工商银行、农业银行、中信银行依靠自身力量搭建了基于开源框架的人工智能平台。商业银行通过布局智能设备、机器人等多种方式取代人工，推动智能网点建设；推进营销环节的数字化转型以及智能风控；深化智能投顾应用实践；上线智能客服，向消费者提供业务咨询、信息查询、业务办理等服务，多方位推进人工智能应用场景的落地。 随着区块链在金融多方合作的场景中发挥作用，有力促进了跨机构信息共享、信用传递、自动化协作，金融机构的跨机构服务响应能力和金融风险防范化解能力将得到提升，金融服务范围也将进一步扩大。 近年来，区块链技术的数据处理效率不断提高，很大程度上满足了基础设施的需求。金融领域是我国区块链技术应用最为活跃的领域，近年来，主要商业银行在数字货币、跨境支付、资产管理、供应链金融等方面已经形成了一批能够开展实际业务的新产品，市场应用正逐步展开。 物联网作为新一代互联网技术，让物理世界和数字世界日益深度融合，也推进物联网与金融行业的融合发展。针对企业客户，物联网技术通过物与物、人与物的信息、资金、实物交互，实现了智能识别感知、定位、跟踪、监控以及管理，可实时掌握企业的销售情况、运营情况、抵质押货物状况等，

大数据时代下的经济增长(DOC)

大数据时代下的经济增长 姓名： 专业： 学号

大数据时代下的经济增长 摘要：大数据时代。与传统小数据时代相比,现在这个时代的数据在体量上已经呈现出指数化的增长,数字化技术以及信息化和智能化已经成为促进经济增长的主要动力。在大数据的发展趋势下,传统的经济增长方式已经不再适应现代社会的要求。因此,本文从大数据的背景出发,探讨大数据时代中国新常态经济增长面临的挑战和机遇,并从新常态中国经济增长的实际出发,研究面向大数据时代中国新常态经济增长的路径与政策转型的取向。 关键词：大数据；经济增长；转型路径 一、大数据的介绍 （一）大数据的概念 大数据是指所涉及的数据量巨大，无法在合理的时间内用常规软件工具处理与管理的数据资源。大数据的特点有数据量大、处理时效快、多元与多样性强、价值潜力大等特点，目前主要包括政务数据、各行各业数据、社会数据（包括网络）三类。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。由于海量信息资源的获取技术、互联网传输技术、数据存储与处理技术等的跨越式发展，“大数据”成为流行词。据估计，目前互联网上的数据每年增长40%—50%。2012年和2013年全世界新产生的数据量，等于历史上所产生数据量的总和。 大数据来源包括：一是网络用户生成数据；二是搜索引擎、运营商、电子商务服务、金融服务等所产生数据；三是政府经济社会管理、生态环境监测治理存储的数据；四是科教文卫所产生的各类海量数据；五是各类文本、音视频、图片等数据。这些数据通过网络传输与应用，并由此衍生出更多数据。大数据已经渗透到各级政府、各行各业、千家万户，成为政府治理企业生产和民众生活的基础元素。大数据挖掘和利用已经成为新的经济增长点和质量效益的源泉。如何盘活数据资产，为国家经济、社会、生态、文化和民生发展服务，是大数据的核心与潜在价值，也是云计算的内涵与活力所在。从数据层到信息层到知识层到智慧决策层的渐进升级过程，形成了数据的科技和价值升华，其中数据层是基础，通过数据挖掘技术使基础数据升级为信息层；再通过信息分析集成与提取技术升级成知识层，最后通过专家系统决策支撑技术和验证形成智慧决策层。 （二）大数据引发的新一轮产业革命 2013年3月，奥巴马政府宣布推动大数据相关产业发展，并将数据定义为“未来的新石油”。未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家战略优势和核心资产。IBM公司认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，成为人类至关重要的自然资源”。它已抛弃了PC （person computer），转向了发展软件和服务，将更专注于大数据分析带来的业务增长点。德国经济部认为目前已进入了新一轮产业革命时期。第一次产业革命由蒸汽机引领，第二次由电气化引领，第三次由信息技术引领，第四次将由虚