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文章目录：

• 1、大数据可以应用在哪些方面
• 2、大数据不仅仅是“大” 应用价值不可估量
• 3、大数据都体现在哪些方面？
• 4、什么是大数据时代
• 5、大数据娱乐2为什么登录不上了总是537？
• 6、从大数据 1.0到大数据 2.0

大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、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。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、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。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

大数据不仅仅是“大” 应用价值不可估量

大数据不仅仅是“大” 应用价值不可估量

自从大数据诞生并正在进行爆发式的发展，现在即使是非从事IT行业的人员对这个词也已经耳熟能详。大数据已经遍及科学研究、社会管理、医疗保健、商务智能等众多领域，有人已经提出大数据引发了第二次数据革命，它不仅改变着科学研究范式，实现社会科学研究的定量化，也将促使各种社会领域产生巨大变革。    大数据分析可能成为旅游移动个性化关键。Amadeus去年秋季发布的一份报告显示，通过提高决策、驱动产品和服务创新以及提升顾客关系，大数据可以帮助旅游企业更好地满足顾客的需求。

    许多企业现在正在探索数据库这个宝藏，希望开发出旅客心目中必备的新一代移动功能和服务。旅游企业Expedia、Orbitz和其他公司正在积极利用大数据来打造新一代的移动体验，以期从智能手机和平台电脑用户中获得更多的订单。

    大数据可以应用在诸多娱乐领域，例如将社交与音乐结合。Twitter近日宣布和美国一家新创科技公司“三百娱乐”（300Entertainment）合作，将深度分析音乐有关的内容数据。据报道，“三百娱乐”公司将和Twitter合作开发专门软件，分析Twitter海量的有关音乐的数据，其中包括网民对于各种音乐作品、歌手的评论，Twitter还将提供包括用户发帖地理位置在内的非公开信息。数据分析的结果将会提供给音乐艺人、音乐公司等行业，此外也可以帮助网民发现新的歌手和作品。

    影视业甚至利用大数据打造出热播美剧：通过海量数据库调研分析，预测了观众的喜好口味，搭配出来剧情、导演、演员班底，制作出《纸牌屋》，并一炮走红。

    当然，除了商业、娱乐，政府方面利用大数据也可以减少很多安全隐患。纽约当地消防部门于日前对数据库中的数据进行了分析并罗列出了60种可能引发火灾的因素，然后再排列出检查的先后顺序。通过这样方式将有效提高消防员的工作效率，改变以往消防员只重点关注学校、图书馆等地的火灾隐患状况。

    像任何一种新兴事物一样，大数据也有利有弊。在相关法律还未完善的情况下，用户隐私、安全性成了问题。并且虽然大数据优势明显，其广泛应用和巨大收益似乎触手可及，是企业在使用大数据的过程中仍需要针对实际情况加以分辨。因为大数据毕竟是由商业机构率先提出并加以推进的概念，为了在软硬件产品和信息服务方面获得更多收益，跨国信息技术企业在推广大数据概念的过程中也难免包含炒作的成分。若不加分辨盲目跟随，很可能会造成经济损失。

    有人把大数据形容为未来世界的石油，更有人宣称掌握了大数据的人可以像上帝一样来俯瞰整个世界，包括美国政府已经把对大数据的研究上升为国家战略。可以毫不夸张的说，不仅是在国家层面上，与我们息息相关的每一个角落，其实大数据正在进入我们的生活当中。大数据未来的价值不可估量，它已经变成了一种资源，将重构我们的社会、应用和管理。如何去利用大数据，恐怕没有做不到，只有你想不到。

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大数据都体现在哪些方面？

1、大数据正在改善我们的生活

大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。比如说一个比较基础的点，就是我们可以利用穿戴的装备（如智能手表或者智能手环）生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。

2、业务流程优化

大数据还会更多的帮助业务流程的优化。我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报等等去挖掘出大量的有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。从这两个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。

3、理解客户、满足客户服务需求

大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。

4、提高医疗和研发

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

5、金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易（HFT）是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

6、改善我们的城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

7、改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

什么是大数据时代

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?　

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是

指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。　

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail

Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化

数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya

Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”

转变“数据驱动”。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应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

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从大数据 1.0到大数据 2.0

从大数据 1.0到大数据 2.0

大数据蕴藏着各种可能性。但套用乔治·萧伯纳的上述名言，企业领导者 应如何主动采取行动而非被动反应呢?追求价值最大化的过程中，企业 应主动出击，未雨绸缪。在适当的时机，通过大数据能够及时洞察在小数据中难以发现的新兴趋势，使企业在制定战略时更具前瞻性。具体应该如何操作呢？九正建材网总结如下：

事实上，在竞争激烈的环境中，大数据可能会迫使企业采取行动，而非被迫 做出反应。然而，假设企业已对大数据应用的优势与相应成本做出审慎权衡，那 么在大数据带来的无数可能性中，哪一种最为有利?大数据将为企业的战略提升 带来三种可能性：

回答现有业务中的已知问题，专注于提升业绩和运营效率。

回答现有业务中的新问题，专注于业务增长机会。

回答新业务中的新问题，目标是改写竞争格局。

虽然企业对大数据应用的深度不同，但研究表明，目前大数据应用主要还停 留在第一个阶段，而关注第二阶段应用的时机已经成熟。最近针对全球多个行业 和地区 100多位首席信息官的调查发现，大数据(包括其在企业中的应用和知 识发现技术)将是 2013年最具颠覆性的三大技术之一，仅仅排在云计算部署 和移动支持之后。正如克莱顿·克里斯坦森 (Clayton Christensen)在其著作《创新 者的窘境》(TheInnovator’s Dilemma)中所定义的，一项颠覆性技术应创建一 个新市场，并最终超越现有市场。根据克里斯坦森的定义，目前大数据在企业中 的应用一般仅起维持作用，也就是仅用于改善现有产品，进而获得来自更高端客 户的更多利润。

从大数据 1.0到大数据 2.0

“生大材，不遇其时，其势定衰。生平庸，不化其势，其性定弱。”--老子

新的基础设施或数据来源可以通过解答现有业务问题来实现大数据的一些价值，尤其是在现有数据显著增多，导致通过数据创造商业价值的传统方式 难以维系的情况下。例如，Rackspace公司最初电子邮件托管服务的客户规模 非常有限。后来，其客户数量迅速增至 100万，每天各种格式的日志记录多达 150GB。这使Rackspace 公司运用原有数据系统处理故障排除要求的能力面临挑战。 过去花费几分钟完成的任务现在却要花上几个小时。结果，Rackspace公司不得不迁移至 Hadoop基于堆栈的大数据基础设施，才能继续实现其电子邮件托管服务的价值。

大数据可以更快、更好地回答问题。比如电信公司可以用来自社交网络的客 户交互新数据补充现有客户数据，从而提高客户流失分析的价值。

然而仔细观察发现，这些类型的大数据应用并没有为企业的基本战略和方 法带来变革。比如，企业了解客户流失的目的基本保持不变，仅仅是新增了社 交媒体数据的属性。这一相对保守的做法似乎代表了当今大数据应用的特点。 在《经济学家》杂志 2010年的一项调查中，在被问及 “大数据为贵公司带来什 么样的新机会 ”时， 大多数受访企业首先提及的是 “提高运营效率”(51%)。与此 形成鲜明对比的是，选择 “服务和产品创新 ”的企业数仅仅排名第四(24%)。鉴 于 2010年的经济形势，许多企业更侧重削减成本，因此选择 “提高运营效率 ”可能不足为奇。但是，随着经济好转，企业的侧重点亦由削减成本转向业务增长， 因此应该采取其他的大数据应用方法。

要进行颠覆式创新，企业必须采用新模式，寻找创造和刺激增长的新途径。 回想一下由内容制造驱动的 Web2.0技术如何颠覆基于内容消耗的 Web1.0时代， 为企业与客户的交互方式、产品和服务的创新方式、协作方式和营销方式带来了 巨大变化。同样，大数据 2.0战略将开启新的市场，使领先企业能够抓住稍纵 即逝的机会，抢在竞争对手之前从中获取巨大利益。

大数据业务战略演变——以出租车公司为例

大数据1.0 战略

可扩展性技术： 新加坡出租车运营公司ComfortDelGro 最初通过人工电话处理出租车预订服务。后来，随着客户数量猛增，人工电话服务难于满足需求，公司开始投资大数据技术，投入6000 万美元开发了由自动拨号系统和智能手机应用组成的出租车预订系统，后台的数据基础设施能够支持储存和处理数以十万计的行程。15000 辆出租车的运营数据以及数以亿计的实时GPS定位信息这一举措提升了公司的运营能力，每年能够处理2000万次的出租车预订服务。

大数据2.0 战略

重塑客户行为：ComfortDelGro 收集了多年的出租车每日运营数据和需求波动数据。随着新加坡人口和旅游业持续增长，为了应对每天或每周特定时段出租车预订数的持续增长，公司在特定时段和地区通过各种附加费对价格进行了调整，这一举措重塑了客户的预订模式，使公司能够始终如一地满足客户的需求。

创造新产品和服务： 实时了解客户与出租车的位置，结合历史预订记录，出租车公司能够从技术上预测在不同时段，比如，每天或周末的不同时段，避免拥堵的最佳行车路线，基于此公司可提供实时路线推荐的全新服务。这项服务不但能够帮助出租车司机预测业务量和交通状况，还能作为第三方增值服务销售给其他公司的出租车司机。

数据生态系统视野：可靠的交通路线自动预测服务是基于一个数据生态系统视野。该系统中的数据被出租车运营公司，交管部门和环保部门所共享，这些组织拥有互补的数据和利益，交管部门实时掌握全城交通运输的概况，而出租车运营公司则可以从其移动车辆掌握少量但却详细的交通运行轨迹。这些数据，再加上来自环保部门的实时天气和路况信息，能够更有效地预测交通拥堵，这一服务使三方同时获益，交管部门希望缓解城市拥堵，道路畅通对出租车公司来说意味着收入增加，而环保部门更关心的是二氧化碳减排问题。

颠覆性大数据的新商务战略

通过回顾相关研究以及业界领导者的讨论，我们得出颠覆式创新的三种大数据战略。

首先是客户战略，即利用客户交互数据重塑客户行为，而非简单的了解。 这类数据使企业可以预测和引导市场尚未出现的需求，进而创造新的利润。这 一战略可与产品战略相结合，开发新产品和新服务的新需求，使大数据实现创 收。同等重要的是，仅仅依靠这些战略并不能带来持续收益。我们还需要生态 战略，这是第三种战略，企业借此参与、甚至重塑一个以行业为导向的全新群 体，成员之间通过数据共享提高整体经营水平。

然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。

客户战略：重塑客户行为

福特汽车研究与创新中心的预测分析与数据挖掘技术领导人迈克尔 卡瓦拉塔 (Michael Cavaretta)认为“大数据的精髓理念是它能够让你见微知著并作出反应”。许多数据驱动型企业在与客户打交道时广泛采取这种被动型立场。直到最近，企业了解客户行为的主要方式是聘请市场调查公司，然后基于调查结果，应对客户需求。 如今，市场表达情绪的渠道已逐步转向社交媒体，但企业了解客户行为的主要方式 基本上仍然是被动型方法。

然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了 解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基 站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。这使企业可以借助最适 合的渠道在适当的时机向客户提供高度定制化的产品与服务。

Netflix 和亚马逊等企业利用这种数据确定各自客户的爱好与偏好，并利用这类信息为客户实时提供相关的有用服务，进而影响客户的购买行为。对 Netflix来讲， 推荐的服务不局限于新电影，还包括老电影，这样有助于降低授权成本。同样， 零售商也可以通过利用客户信誉卡和来自 Foursquare等的实时注册数据了解客户偏 好，然后通过移动应用发送促销信息，以影响顾客的购买行为。

最近，我们与一家金融机构合作，通过汇集多方面宏观经济指标数据，审慎评估其贷款和借款风险，所涉指标包括消费指数、房价指数以及国家贷款冲销(有多 少贷款因无法收回而注销)等。这种全方位的方法将压力测试的门槛提高到更为实际的水平，改变了金融机构对风险评估所持的态度。

然而，实施该战略面临特别的挑战。主要问题是个人隐私。与个人或敏感信息有关的问题应尽可能地审慎和透明处理，即便这些信息并非来自个人数据。从执行角度来讲，企业也需要预测对客户行为造成的变化。由于无法确定企业的推荐服务 最终会影响多少客户，这个问题不容忽视。在某些情况下，企业无法充分了解和控 制其供应链，通过实时服务满足客户的多变需求。结论是，企业必须持续关注客户， 以确定何种程度的 “影响 ”是适当的。

产品战略：开发新产品和服务

数据价值链上的许多企业都位于数据通信的 “忙区 ”，他们的战略定位使其可以从现有数据中获得经济利益。这些企业以来自通信、媒体和娱乐行业居多。这些企业通过数字渠道与客户广泛互动，正成为拥有大量宝贵客户数据的资源库。

许多企业借助这类数据获取洞见，支持日常业务，以服务于现有市场和客户。一直以来，银行通过客户资料、交易以及在线和手机银行业务全方位了解客户，进而改善客户满意度。比如，尽可能地减少ATM机缺款事故，以及改善产品和服务定价。然而，其他一些企业已经通过数据创造价值，瞄准新市场，创新和设计全新的业务模式。比如，通过智能手机客户端，电信公司可以实时获取关于其大规模客户群的详细信息，包括位置、使用情况、社交网络和其他特征。他们将这些数据信息加以利用，推出新的服务，如基于位置的市场营销。再比如，除了普通电话服务外，新加坡三家本地电信运营商M1、Starhub及Singtel与新加坡报业控股和其他零售商合作，为客户提供基于位置的广告短信息服务。短信息发送数量和可能的客户回复率最后转换成电信公司的额外收入。

因此，大数据可用于为客户实时提供生活资讯服务。这些战略可以帮助电信公司留住客户，同时带来更多收入。这一思路同样适用于其他领域。比如，保险公司推出新产品和服务，而不仅仅是销售标准化保单。将客户风险偏好、所采用的保单 和一段时期内的历史理赔数据整合输入新的监管报表，这比传统方式更具现实意义。

由于新产品或服务通常迎合未知市场，该产品战略不仅限于知名公司及其子公司，同样也为新进军市场的企业提供了巨大商机。例如，零售领域的实时价格对比服务，让澳大利亚的 GetPrice和英国的 PriceRunner在为客户提供更多价格信息的同时，亦为更具针对性的在线广告开设了新渠道。在医疗保健领域，成立于2008年的 Castlight Health 公司利用大数据为患者提供健康医疗成本信息，而这些信息一般是客户难以接触到的。社交网站 PatientsLikeMe搭建了一个自由论坛和友好交流环境， 在这里，患者可以找到其他有类似病情、服用类似药物，甚至实验室检测结果相似的患者。它通过向制药商出售数据获取收入，所有过程保持公开透明，用户对于其数据评级、评论和意见的使用情况了如指掌。

当然，通过大数据创新产品和服务亦面临诸多挑战。新进军市场的企业应注意数据使用在法律和道德方面的问题，尤其在涉及客户个人数据或以盈利为目的、从私人性质的大数据中提取信息的情况下。世界各国的政策制订者一直在审查与数据 相关的法律，多个辖区的判例法制度体系也正在完善。不久的将来，针对数据商业化和盈利机会的监管环境将会发生变化。

随着大数据的飞速发展，数据保护和隐私立法可能将跟上脚步，以涵盖所有可 能的应用。因此，对于利用大数据制定新的客户和产品战略的企业来讲，他们至少 有义务保证客户对自身数据使用的知情权，为其提供充分的信息，供其在知情的情 况下作出选择。这样才可能使双方获益。同时，操作透明有利于加强监管和道德自律， 提升企业声誉、客户忠诚度和企业品牌。

完全依赖产品和服务创新实现数据商业化也可能造成一定的长期风险。在没有建立完善的体系制度之前，新市场很可能被其他新的发展事物打乱。从数据的角度来讲，需要从生态系统的视野考察数据。在这个系统内部，数据提供商、受益人、 竞争对手以及监管机构能够健康发展，从数据共享中受益。

生态系统战略：数据生态系统视野

通常，一个企业无法全方位了解其客户，难以推出全新且极具吸引力的产品或服务。在这种情况下，企业可以从生态系统中的其他企业处获得补充数据，填补空白。这种生态系统以适当的合作战略为基础，以此使得从企业到消费者的所有相关方从中获利。该生态系统视野可以采取多种形式。一端是传统意义上互为竞争关系的企业之间的合作，而另一端则是各公共机构之间的全程协作，旨在更好地交付服务。除了相互合作产生短期效益外，该生态系统战略还有助于分散风险，使各方 长期受益。

保险领域已经出现了这类数据协作的案例。比如，识别和防止欺诈性汽车保险索赔不但有助于提高保险公司的盈利，还可以降低汽车保费。英国保险协会成员共享来自数百万客户的理赔数据，而后在英国保险协会设立的非营利机构保险欺诈局集中分析这些数据，以解决欺诈性保险索赔问题。这些来自数据库的信息被称为 “保 险欺诈记录 ”，大大降低了每年欺诈性索赔事件的数量。英国保险协会称 “这些保险 欺诈记录有助于保险公司识别用户欺诈行为，进而采取适当的应对措施。汽车保险产品的整个生命周期，无论是续保、理赔或是其他任何阶段，这些信息均可以派上 用场。”

几家音乐行业的组织，包括发行商、音乐服务供应商和作曲家协会，正致力于创 建一个 “全球曲目数据库 ”以打造音乐行业的数字化未来。这是独一无二的权威性歌 曲库，供所有地区用户使用。音乐发行价值链中的所有组织都可以使用该数据库，确保音乐作品的授权准确高效和后续的版税支付。音乐服务供应、消费和授权的在线商业模式迅速演变，而该数据库的建立则标志着该模式在变革之路上迈出了重要的一步。

虽然大数据应用的实证案例相对较少，但行业内部战略倾向于重点利用大数据解决共同关心的监管、商业或技术层面的特定风险问题，同时缔造一个公允的环境让企业之间以正常的方式争夺客户。这个方式可以最大限度地减少潜在冲突，否则将导致合作联盟分崩瓦解。同时也印证了埃文 罗森(Evan Rosen)的观点：这类联盟建立之初就有清晰的架构，为双方创造价值并公平一致地对待参与企业，唯有如此，竞争企业之间的合作才有意义。在跨行业方面，大数据为电信公司和金融机构展开合作并共同获取更多洞见提供可能性，尤其在零售支付和移动技术整合方面。 通过充分利用各自的客户数据，他们可以协同分析合并数据，然后创建一个真正与众不同的移动银行平台。

在该生态系统中，政府部门也应有所作为。许多企业可以从其他额外数据中受益， 比如实时天气和交通信息。这些信息通常由公共部门采集，而对任何一家公司来讲， 复制这些数据的成本极其昂贵。鼓励企业与政府机构合作，共同承担数据收集的投入成本，因为他们与该服务的下游影响利益息息相关。比如，在规划货物运输时， 企业可将其内部货运和订购数据与港口管理部门设置的传感器和雷达获取的外部实时港口数据相结合，进而从中受益。这也有利于港口管理部门保证人员和船舶的安全及物流效率，进而乐意为传感器设备进行投资。

企业领导者可以做什么?

本文关于大数据的三大战略将在适当的商业背景下为企业带来诸多机会。企业领导者可以问自己一些问题，以确定自己是否能够发掘这些战略所蕴藏的积极而具颠覆性的潜力。

消费者战略。大数据为企业提供更多的机会来重塑消费者行为，满足消费者自身可能尚未意识到的需求。要确定是否准备就绪，先行一步利用大数据，企业首先应回答几个问题： 消费者做出何种购买决策，以及购买决策涉及哪些流程?是否存在利用新数据影响消费者购买决策的机会?如果存在，这些必要数据从哪里来?是否具备必要的基础设施，能够低成本、高效并及时(如有必要，包括实时)地利用大数据?

产品战略。企业还应评估是否准备就绪，推出具有竞争优势的新产品和服务。这需要回答现有数据的价值和数量问题。他们是否拥有独特的资产?整合这些资产是否可以解决市场需求?新产品和服务将投入新市场还是现有市场?如果进军新市场，通过何种渠道?对新产品和服务的投资是否会对现有业务造成机会成本?

生态系统战略。企业应分析自身能否从孤立的战略变革中获得最大价值，还是更适合与其他企业协作，进行独特而又强大的数据分析。是否充分了解处在商业价值链上的所有其他企业?如果答案是肯定的，那么企业领导者应确定这些对手掌握的数据集或具备 的商业眼光是否与自己的企业形成互补?此外，企业领导者还应确定在不失去自身竞争优势的前提下共享数据的可能性。

并非所有的企业都已准备充分或具备必要能力同时实施上述三种战略，或者， 他们仅需要实施其中一种或两种战略，以提升目标业务的业绩。无论选择何种战略， 企业应能够及时洞察大数据蕴含的经济价值，合理开发大数据资源，从授权和管理所需人才，到适当投资技术基础设施以保证运营。同时，对于储存、分类和分析大量数据所需设施和技术的成本以及大数据的潜在收益，企业亦应充分权衡。

大数据带来的是数据革命吗?虽然业界对大数据的认识显著提升，而且相关工具越来越多，但对大多数企业而言，颠覆性变革还未到来。随着人们充分利用大数据的优势并结合大数据提出的全新业务战略，在不久的将来，新的企业将重磅出击并开拓新的市场，摒弃炒作而专注利用大数据发现并解决新的业务问题，满足不断变化的市场需求，保持可持续的竞争优势。