大數(shù)據(jù)環(huán)境下的管理理論與方法

生活、工作與思維的大變革L(fēng)iving,workingandthinkingbigchanges東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院Email:scmseu@126.com第一部分：大數(shù)據(jù)的基本介紹第二部分：大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革第三部分：大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革第四部分：大數(shù)據(jù)與電子商務(wù)第五部分：促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要第五部分：大數(shù)據(jù)的局限、誤區(qū)與真相目錄一場(chǎng)生活、工作與思維的大變革大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。就想望遠(yuǎn)鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀(guān)測(cè)微生物一樣，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢(shì)待發(fā)……馬云說(shuō)：互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)搞清楚的時(shí)候，移動(dòng)互聯(lián)就來(lái)了，移動(dòng)互聯(lián)還沒(méi)搞清楚的時(shí)候，大數(shù)據(jù)就來(lái)了。大數(shù)據(jù)，變革公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)，變革商業(yè)大數(shù)據(jù)，變革思維大數(shù)據(jù)，開(kāi)啟重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)的核心大數(shù)據(jù)，大挑戰(zhàn)引言啤酒+尿布（神方案）全球零售業(yè)巨頭沃爾瑪在對(duì)消費(fèi)者購(gòu)物行為分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，男性顧客在購(gòu)買(mǎi)嬰兒尿片時(shí)，常常會(huì)順便搭配幾瓶啤酒來(lái)犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷(xiāo)手段。沒(méi)想到這個(gè)舉措居然使尿布和啤酒的銷(xiāo)量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的數(shù)據(jù)分析成果早已成了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)典案例，被人津津樂(lè)道。大數(shù)據(jù)的神奇?zhèn)髡f(shuō)1Google數(shù)字模型預(yù)測(cè)流感谷歌二〇〇八年研發(fā)出一組分析算法，對(duì)流感檢索關(guān)鍵詞，發(fā)生頻率、地域和時(shí)間分布等展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析。僅用一天時(shí)間，就拿出了流感爆發(fā)預(yù)測(cè)，提前幾周成功預(yù)測(cè)了2009年在美國(guó)爆發(fā)的甲型H1N1流感，發(fā)表在《自然》雜志，聲稱(chēng)準(zhǔn)確率高達(dá)97％超市預(yù)知高中生顧客懷孕明尼蘇達(dá)州一家塔吉特門(mén)店曾被客戶(hù)投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產(chǎn)品優(yōu)惠券寄給他的女兒——一個(gè)高中生。但沒(méi)多久他卻來(lái)電道歉，因?yàn)榕畠航?jīng)他逼問(wèn)后坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶(hù)所有的購(gòu)物數(shù)據(jù)，然后通過(guò)相關(guān)關(guān)系分析得出事情的真實(shí)狀況。大數(shù)據(jù)的神奇?zhèn)髡f(shuō)2數(shù)據(jù)新聞讓英國(guó)撤出伊拉克2010年10月23日《衛(wèi)報(bào)》利用維基解密的數(shù)據(jù)做了一篇“數(shù)據(jù)新聞”。將伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中所有的人員傷亡情況均標(biāo)注于地圖之上。地圖上一個(gè)紅點(diǎn)便代表一次死傷事件，鼠標(biāo)點(diǎn)擊紅點(diǎn)后彈出的窗口則有詳細(xì)的說(shuō)明：傷亡人數(shù)、時(shí)間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點(diǎn)多達(dá)39萬(wàn)，顯得格外觸目驚心。一經(jīng)刊出立即引起朝野震動(dòng)，推動(dòng)英國(guó)最終做出撤出駐伊拉克軍隊(duì)的決定。數(shù)據(jù)文檔幫喬布斯延長(zhǎng)生命喬布斯是世界上第一個(gè)對(duì)自身所有DNA和腫瘤DNA進(jìn)行排序的人。為此，他支付了高達(dá)幾十萬(wàn)美元的費(fèi)用。他得到的不是樣本，而是包括整個(gè)基因的數(shù)據(jù)文檔。醫(yī)生按照所有基因按需下藥，最終這種方式幫助喬布斯延長(zhǎng)了好幾年的生命。大數(shù)據(jù)的神奇?zhèn)髡f(shuō)3大數(shù)據(jù)成功預(yù)測(cè)21項(xiàng)大獎(jiǎng)2013年，微軟紐約研究院的經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)?羅斯柴爾德（DavidRothschild）利用大數(shù)據(jù)成功預(yù)測(cè)24個(gè)奧斯卡獎(jiǎng)項(xiàng)中的19個(gè)，成為人們津津樂(lè)道的話(huà)題。今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預(yù)測(cè)第86屆奧斯卡金像獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮24個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)中的21個(gè)，繼續(xù)向人們展示現(xiàn)代科技的神奇魔力。大數(shù)據(jù)讓奧巴馬連任成功2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實(shí)也被歸功于大數(shù)據(jù)，因?yàn)樗母?jìng)選團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大規(guī)模與深入的數(shù)據(jù)挖掘。時(shí)代雜志更是斷言，依靠直覺(jué)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策的優(yōu)勢(shì)急劇下降，在政治領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)；各色媒體、論壇、專(zhuān)家鋪天蓋地的宣傳讓人們對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨興奮不已，無(wú)數(shù)公司和創(chuàng)業(yè)者都紛紛跳進(jìn)了這個(gè)狂歡隊(duì)伍。美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金委（NSF）的定義大數(shù)據(jù)是指由科學(xué)儀器、傳感器、網(wǎng)上交易、電子郵件、視頻、點(diǎn)擊流和/或所有其他現(xiàn)在或?qū)?lái)可用的數(shù)字源產(chǎn)生的大規(guī)模、多樣的、復(fù)雜的、縱向的/或分布式的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)的定義IBM公司的定義大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（真實(shí)性），這些特征相結(jié)合，定義了IBM所稱(chēng)的“大數(shù)據(jù)”。麥肯錫公司（McKinsey&Company）的定義大數(shù)據(jù)是一個(gè)大的數(shù)據(jù)池，其中的數(shù)據(jù)可以被采集、傳遞、聚集、存儲(chǔ)和分析。目前，大數(shù)據(jù)是全球經(jīng)濟(jì)每個(gè)部門(mén)和功能的一部分。與固定資產(chǎn)和人力資本等其他重要的生產(chǎn)要素類(lèi)似，沒(méi)有數(shù)據(jù)，很多現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、創(chuàng)新和增長(zhǎng)都不會(huì)發(fā)生，這正成為越來(lái)越普遍的現(xiàn)象。維基百科（Wikipedia）的定義大數(shù)據(jù)是指規(guī)模龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，很難用常規(guī)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用對(duì)其進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)（data）是記錄下來(lái)的、存儲(chǔ)在某一種媒體上能夠識(shí)別（鑒別）的符號(hào)。這些符號(hào)不僅指數(shù)字，而且包括字符、文字、圖形和影像等等。數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)知識(shí)知識(shí)是一種用符號(hào)表示的信息，其中信息是知識(shí)的內(nèi)涵與實(shí)體，而數(shù)據(jù)是信息的外延與形式。信息信息（information）是經(jīng)過(guò)加工處理對(duì)客觀(guān)實(shí)體產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是承載信息的載體。數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)的關(guān)系對(duì)象數(shù)據(jù)信息知識(shí)識(shí)別、檢測(cè)、表達(dá)轉(zhuǎn)變、處理獲取、創(chuàng)造管理就是決策決策科學(xué)先驅(qū)者西蒙（H.A.Simon）教授認(rèn)為，管理就是決策。不同的決策其問(wèn)題不同、期望不同、復(fù)雜度不同、可控性不同、可形式化程度不同等，利用大數(shù)據(jù)可為企業(yè)的決策者或管理者進(jìn)行決策提供幫助，或輔助決策，以提高決策的科學(xué)性、可預(yù)見(jiàn)性。決策決策問(wèn)題的分類(lèi)從決策科學(xué)的角度來(lái)看，按照決策問(wèn)題可形式化的程度，企業(yè)的決策問(wèn)題可分為結(jié)構(gòu)化決策、非結(jié)構(gòu)化決策和半結(jié)構(gòu)化決策。結(jié)構(gòu)化決策通常指確定型的管理決策問(wèn)題，即問(wèn)題的相關(guān)要素、以及要素之間的關(guān)系和制約關(guān)系是可知、可描述的、確定的。例如，應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)方法等求解資源優(yōu)化問(wèn)題。如：飼料配方、生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度等。決策問(wèn)題的分類(lèi)非結(jié)構(gòu)化決策非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題很難用確定的決策模型來(lái)描述，大多數(shù)情況下它發(fā)生在企業(yè)的戰(zhàn)略層，是必須由決策者給出問(wèn)題的定義、判斷和評(píng)價(jià)的一類(lèi)決策問(wèn)題。往往是決策者根據(jù)掌握的情況和數(shù)據(jù)臨時(shí)做出決定。如：聘用人員，為雜志選封面。半結(jié)構(gòu)化決策半結(jié)構(gòu)化決策介于結(jié)構(gòu)化決策、非結(jié)構(gòu)化決策之間，一般只有部分給定的處理過(guò)程和清晰結(jié)果，很多情況下發(fā)生在知識(shí)管理層和戰(zhàn)術(shù)管理層。這樣的決策問(wèn)題一般可適當(dāng)建立模型，但無(wú)法確定最優(yōu)方案。如：開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，經(jīng)費(fèi)預(yù)算。不同層次決策的信息特征“更多”——不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)當(dāng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)生翻天覆地的變化時(shí)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行抽樣分析就像在汽車(chē)時(shí)代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數(shù)據(jù)，“樣本＝總體”。讓數(shù)據(jù)“發(fā)聲”——IBM的資深“大數(shù)據(jù)”專(zhuān)家杰夫-喬納斯（JeffJonas）小數(shù)據(jù)時(shí)代的隨機(jī)采樣，最少的數(shù)據(jù)獲得最多的信息全數(shù)據(jù)模式，樣本＝總體“更雜”——不是精確性，而是混雜性執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物。據(jù)估計(jì)只有5%的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)結(jié)構(gòu)化的，能適用于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無(wú)法被利用，通過(guò)接受不精確性，可以打開(kāi)從未涉足的世界的窗戶(hù)。允許不精確大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效紛繁的數(shù)據(jù)越多越好混雜性，不是竭力避免，而是標(biāo)準(zhǔn)途徑新的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的誕生“更好”——不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系知道“是什么”就夠了，沒(méi)必要知道“為什么”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”。關(guān)聯(lián)物，預(yù)測(cè)的關(guān)鍵“是什么”，而不是“為什么”改變，從操作方式開(kāi)始大數(shù)據(jù)，改變?nèi)祟?lèi)探索世界的方法“數(shù)據(jù)化”——一切皆可“量化”大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心動(dòng)力來(lái)源于人類(lèi)測(cè)量、記錄和分析世界的渴望。信息技術(shù)變革隨處可見(jiàn)，但是如今信息技術(shù)變革的重點(diǎn)在“T”（技術(shù)）上，而不是在“I”(信息）上。現(xiàn)在，我們是時(shí)候把聚光燈打向“I”，開(kāi)始關(guān)注信息本身了。數(shù)據(jù)，從最不可能的地方提取出來(lái)數(shù)據(jù)化，不是數(shù)字化量化一切，數(shù)據(jù)化的核心當(dāng)文字變成數(shù)據(jù)當(dāng)方位變成數(shù)據(jù)當(dāng)溝通成為數(shù)據(jù)一切事物的數(shù)據(jù)化“價(jià)值”——“取之不盡，用之不竭”的數(shù)據(jù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)就像一個(gè)神奇的鉆石礦，當(dāng)它的首要價(jià)值被發(fā)掘后仍能不斷給予。它的真實(shí)價(jià)值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。穿戴式健康電子產(chǎn)品現(xiàn)在有可穿戴的數(shù)據(jù)設(shè)備，可以追蹤監(jiān)測(cè)很大的人群，而且可以對(duì)這些人群進(jìn)行監(jiān)測(cè)，抽取非常豐富的數(shù)據(jù)，而且可以對(duì)小群體進(jìn)行監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)在我們還有能力可以監(jiān)測(cè)每個(gè)個(gè)人，比如說(shuō)監(jiān)測(cè)個(gè)人的血壓、血糖等等指數(shù)，時(shí)間長(zhǎng)了就可以預(yù)測(cè)患這些疾病的風(fēng)險(xiǎn)?！敖巧ㄎ弧薄獢?shù)據(jù)、技術(shù)與思維的三足鼎立微軟以1.1億美元的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)了大數(shù)據(jù)公司Farecast，而兩年后谷歌則以7億美元的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)了給Farecast提供數(shù)據(jù)的ITASoftware公司。如今，我們正處在大數(shù)據(jù)時(shí)代的早期，思維和技術(shù)是最有價(jià)值的，但是最終大部分價(jià)值還是必須從數(shù)據(jù)本身來(lái)挖掘。大數(shù)據(jù)價(jià)值的3大構(gòu)成大數(shù)據(jù)掌控公司大數(shù)據(jù)技術(shù)公司大數(shù)據(jù)思維公司和個(gè)人全新的數(shù)據(jù)中間商專(zhuān)家的消亡與數(shù)據(jù)科學(xué)家的崛起大數(shù)據(jù)，決定企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力截止2014年12月底中國(guó)網(wǎng)購(gòu)用戶(hù)規(guī)模達(dá)3.8億人,而2013年為3.12億,同比增長(zhǎng)21.8%。2012年淘寶天貓雙十一191億，2013年雙十一350億，2014年雙十一571億，那2015年的淘寶天貓雙11究竟能夠突破多少億交易額呢？根據(jù)數(shù)據(jù)試著用三種方法進(jìn)行推到演算。預(yù)測(cè)2015年的淘寶天貓雙11銷(xiāo)售額是844億—860.5億。同時(shí)，根據(jù)Alexa統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)估算，淘寶網(wǎng)的日均頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)量達(dá)到了3.53億，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是高達(dá)60TB1號(hào)店通過(guò)手機(jī)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析，給顧主發(fā)送個(gè)性化EDM，進(jìn)行精準(zhǔn)的電子郵件營(yíng)銷(xiāo)。若顧客曾經(jīng)在1號(hào)店網(wǎng)站上查看過(guò)一個(gè)商品卻未購(gòu)買(mǎi)，一號(hào)店會(huì)根據(jù)可能的情況：缺貨，價(jià)格不合適，商品不合適等經(jīng)行分析，分別在到貨、降價(jià)或引入類(lèi)似商品時(shí)以電郵方式告知客戶(hù)。同時(shí)，通過(guò)挖掘客戶(hù)的周期性購(gòu)買(mǎi)習(xí)性或附近類(lèi)似客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)周期習(xí)性，適時(shí)提醒客戶(hù)。淘寶在2012年推出了“淘寶時(shí)光機(jī)”項(xiàng)目，該項(xiàng)目通過(guò)分析用戶(hù)自注冊(cè)為用戶(hù)以來(lái)的行動(dòng)，用幽默生動(dòng)的談話(huà)模式，告知顧主淘寶的成長(zhǎng)歷史以及該用戶(hù)在淘寶購(gòu)物的軌跡。通過(guò)收集與該用戶(hù)有相類(lèi)似喜好的其他用戶(hù)的行動(dòng)并經(jīng)過(guò)分析后，可以對(duì)特定用戶(hù)的偏好和行動(dòng)軌跡進(jìn)行猜測(cè)，已達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的目的；并可以用特定用戶(hù)喜好的方式和個(gè)性化的數(shù)據(jù)、拉近了與顧客的距離。Google的Adsense對(duì)顧客的搜索過(guò)程和其對(duì)各網(wǎng)站的關(guān)注度履行數(shù)據(jù)經(jīng)行發(fā)掘，并在聯(lián)盟內(nèi)網(wǎng)站上追蹤用戶(hù)的去處，將數(shù)據(jù)整合后經(jīng)行分析，在其聯(lián)盟網(wǎng)站上推出了和顧客潛在興趣相匹配的廣告，達(dá)到精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)。阿里巴巴則通過(guò)在淘寶、天貓等網(wǎng)站積累的數(shù)據(jù)資料，通過(guò)對(duì)用戶(hù)的銷(xiāo)售終端、資金使用等數(shù)據(jù)進(jìn)行追蹤和收集，以了解中小企業(yè)的交易狀況。從中可篩選出財(cái)務(wù)健康、講究誠(chéng)信的企業(yè)，為他們發(fā)放無(wú)擔(dān)保貸款，解決其貸款難的問(wèn)題，不僅新增了盈利模式又可以防范風(fēng)險(xiǎn)。目前，阿里巴巴已收貸300多億元，壞賬率僅為0.3%，遠(yuǎn)低于銀行貸款壞賬率。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、亞馬遜等電商企業(yè)之前通過(guò)協(xié)同算法來(lái)找到商品之間的聯(lián)系，即：當(dāng)購(gòu)買(mǎi)某件商品時(shí)，會(huì)展現(xiàn)相關(guān)商品的推薦信息。這能夠?yàn)橛脩?hù)查找相關(guān)商品提供方便，提升客戶(hù)體驗(yàn)；更是利用了商品之間的互補(bǔ)性與相關(guān)性，增加了銷(xiāo)量。并且，通過(guò)對(duì)平臺(tái)用戶(hù)的瀏覽痕跡進(jìn)行記錄分析，正對(duì)不同層次類(lèi)型的用戶(hù)會(huì)提供特定的商品推薦信息。通過(guò)對(duì)客戶(hù)歷史數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)一步了解客戶(hù)的購(gòu)物習(xí)慣、興趣愛(ài)好和購(gòu)買(mǎi)意愿，并可以對(duì)客戶(hù)群體進(jìn)行細(xì)分，通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像了解用戶(hù)，猜測(cè)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求或者潛在需求，精細(xì)化的定位人群特征，挖掘潛在的用戶(hù)群體，為媒體網(wǎng)站、廣告主、企業(yè)及廣告公司充分認(rèn)知群體用戶(hù)的差異化特征，根據(jù)族群的差異化特征，幫助客戶(hù)找到營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)、運(yùn)營(yíng)方向，全面提高客戶(hù)的核心影響力。精準(zhǔn)的廣告電子商務(wù)企業(yè)同歸對(duì)這次寫(xiě)海量數(shù)據(jù)的收集、分析和整合，挖掘出對(duì)自己有用的信息，分析不同用戶(hù)群體的特征，根據(jù)用戶(hù)需求和興趣在正確的時(shí)間，給正確用戶(hù)投放讓其感興趣的廣告，從而保證營(yíng)銷(xiāo)的有效性和精準(zhǔn)性。消息的及時(shí)推送實(shí)現(xiàn)消息額及時(shí)推送囊括的范圍很廣泛，包括在用戶(hù)需要時(shí)提供信息，或者電商企業(yè)推送性吸引導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)等。很多電商企業(yè)利用大數(shù)據(jù)挖掘客戶(hù)的周期性購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，在臨近客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)周期時(shí)適時(shí)的提醒客戶(hù)消費(fèi)。消息的個(gè)性化展示利用大數(shù)據(jù)，對(duì)用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和整合，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而改變頁(yè)面內(nèi)容，在信息海洋中為用戶(hù)提供有用及時(shí)信息，對(duì)產(chǎn)品與服務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整與優(yōu)化，為消費(fèi)者提供個(gè)性化和精準(zhǔn)的服務(wù)。將供應(yīng)鏈領(lǐng)域的銷(xiāo)售網(wǎng)點(diǎn)體系、條形碼掃描設(shè)備、射頻識(shí)別閱讀儀、用于車(chē)輛和手提電話(huà)的全球定位系統(tǒng)以及用于管理交通、庫(kù)房和其他運(yùn)作的軟件體系等數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，并從多種渠道獲取大量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，進(jìn)行研究，提升物流速度和針對(duì)性。如，要避免庫(kù)存不足或者由于惡劣天氣導(dǎo)致的延遲送貨等現(xiàn)象的發(fā)生，就進(jìn)行實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)能夠通過(guò)海量數(shù)據(jù)研究客戶(hù)需求，避免產(chǎn)品市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和存貨風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)研究客戶(hù)需求在一定程度上降低因市場(chǎng)變化、產(chǎn)品滯銷(xiāo)等原因?qū)е碌鴥r(jià)或不能及時(shí)賣(mài)出自己的產(chǎn)品的影響。及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)疲軟、產(chǎn)品產(chǎn)銷(xiāo)不對(duì)路;商品更新?lián)Q代，客戶(hù)偏好變化等影響銷(xiāo)售的因素，從而很好地控制風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，通過(guò)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)的結(jié)合研究，企業(yè)能夠更好地控制生產(chǎn)投入、控制采購(gòu)、按時(shí)產(chǎn)出，加強(qiáng)保管。政府大數(shù)據(jù)建設(shè)，首先要實(shí)現(xiàn)所有部門(mén)的數(shù)據(jù)“共享”。在8月19日的常務(wù)會(huì)議討論研究《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要》時(shí)，李克強(qiáng)重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)：各部門(mén)的數(shù)據(jù)首先要實(shí)現(xiàn)“共享”?！笆裁唇小肮蚕怼保科鸫a要有個(gè)連接，打開(kāi)你的就能把其他的打開(kāi)。共享過(guò)程中如果出現(xiàn)重疊，那就要進(jìn)行銜接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合?！庇幸恍┮龑?dǎo)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)，不涉及國(guó)家秘密的，都應(yīng)該向公眾開(kāi)放，以方便大家使用。從另一方面講，相關(guān)數(shù)據(jù)的開(kāi)放，也會(huì)倒逼政府?dāng)?shù)據(jù)發(fā)布的真實(shí)性和規(guī)范性?！艾F(xiàn)在一些地方、部門(mén)發(fā)布的數(shù)據(jù)，有時(shí)候會(huì)相互‘打架’，老百姓都搞不清楚究竟哪些數(shù)據(jù)是真實(shí)的?！崩羁藦?qiáng)說(shuō)，“這怎么提高社會(huì)治理能力，怎么建設(shè)現(xiàn)代政府呢？”他要求，政府大數(shù)據(jù)建設(shè)不能僅僅“劃一個(gè)概念”：“首先要把政府大數(shù)據(jù)的建設(shè)事情辦好，給社會(huì)一個(gè)好的示范?！贝髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的潮流不可阻擋，我們要順勢(shì)而為。今年2月，總理在貴州考察期間，專(zhuān)程來(lái)到北京·貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心，詳細(xì)了解貴陽(yáng)利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)監(jiān)督執(zhí)法權(quán)力的情況，明確提出要把執(zhí)法權(quán)力關(guān)進(jìn)“數(shù)據(jù)鐵籠”，實(shí)現(xiàn)“人在干、云在看”。而在8月19日的常務(wù)會(huì)議上，李克強(qiáng)強(qiáng)調(diào)的第三個(gè)關(guān)鍵詞就是“安全”。他說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)已經(jīng)在不斷創(chuàng)新、發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)?！耙虼?，政府既要‘扶持’，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造一個(gè)健康發(fā)展的環(huán)境，又要‘引導(dǎo)’、‘規(guī)范’，保障信息安全?！笨偫砻鞔_，要完善產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系，依法依規(guī)打擊數(shù)據(jù)濫用、侵犯隱私等行為，讓各類(lèi)市場(chǎng)主體公平分享大數(shù)據(jù)帶來(lái)的技術(shù)、制度和創(chuàng)新活力。2015年9月6日經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批，國(guó)務(wù)院日前印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《綱要》），系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。《綱要》提出，要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，大力推動(dòng)政府信息系統(tǒng)和公共數(shù)據(jù)互聯(lián)開(kāi)放共享，加快政府信息平臺(tái)整合，消除信息孤島，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源向社會(huì)開(kāi)放，增強(qiáng)政府公信力，引導(dǎo)社會(huì)發(fā)展，服務(wù)公眾企業(yè)；以企業(yè)為主體，營(yíng)造寬松公平環(huán)境，加大大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)力度，著力推進(jìn)數(shù)