大數據如何變成反腐利器

1. 大數據「掃黃」來了，什麼是「大數據掃黃」你還敢去「賣淫嫖娼」嗎

很多人認為，食色性也。在古代，有些機構專門培養像杜十娘、李師師這樣的人，但是，在當下，這種事情是不允許的。為了防止這種情況出現，相關部門採用了大數據來鑒別。在這種情況下，還是不要去做這種無意義的事情了。

要是兜里的錢多了，那就多孝敬一下父母，讓他們的生活，越來越好。要是沒有錢，那就跟王寶強那樣，使勁拼搏，讓自己的生活，有了質的改觀，這也算是對得起自己，對得起父母。大家對此，是怎麼看的？

2. 大數據的七大核心價值

大數據的七大核心價值

隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。

大數據，可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。

近期有不少文章暢談大數據的價值，以及其價值主要凸顯在哪些方面，這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總，希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。

核心價值究其用戶到底是誰？

談及價值，首先必須要弄清楚其用戶到底是誰？有針對企業數據市場的，還有針對終端消費者的，還有針對政府公共服務的；其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。

商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，對於企業用戶，更關心的還是決策需求，其實早在BI時代這就被推上了日程，經過十餘年的探索，如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域，來加強對決策者的影響，達到決策支持的效果。還有企業營銷需求，從本質上來說，主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。

對於消費者用戶，他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索，並能提供友好、可信的信息推薦，其次是提供高階服務，例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。

還有，大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中，並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革，到不動產登記制度改革，再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求，而此時的資料庫更是以大數據為基礎的，可見，大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。

數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧！當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。

《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：「第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三，不再熱衷於尋找因果關系，而是事物之間的相關關系。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。

隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。

一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。

一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場

大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意，關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式，剖析消費者的生活密碼，才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題，如果你了解了消費者的密碼，就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。

在數字革命的背景下，對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求；從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式，到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求，同時在產品和消費者的買賣關系以外，建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。

大數據進行高密度分析，能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平。因此，大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會；有利於企業將各種資源合理利用到目標市場；有利於制定精準的經銷策略；有利於調整市場的營銷策略，大大降低企業經營的風險。

企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」，為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求，甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如：一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是收入能力）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。

二、大數據提高決策能力

當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。

大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。

這種基於大數據決策的特點是：一是量變到質變，由於數據被廣泛挖掘，決策所依據的信息完整性越來越高，有信息的理性決策在迅速擴大，拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現，人類沒有被海量數據所淹沒，能夠高效率駕御海量數據，生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用，無法通過技術和簡單樣本驗證，需要幾十年海量病歷數據分析得出結果；做宏觀經濟計量模型，需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據，才能得出減稅政策最佳方案；反腐倡廉，人類幾千年歷史都沒解決，最近通過微博和人肉搜索，貪官在大數據的海洋中無處可藏，人們看到根治的希望等等。

如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。

在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策；而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。

三、大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力

當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？

我們試著想想，當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代，創新已經成為企業的生命之源，我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則，強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎？當個體的人都可以通過佩戴各種感測器，搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態，那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統，來實時判斷其健康狀態的變化情況。

今天信息時代機器的性能，更多決定於晶元，大腦的存儲和處理能力，程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合，到注重人，或者腦力的運用，信息流程和創造性，以及職工個性滿足、創造力的激發。

在企業管理的核心因素中，大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。

大數據時代，數據在各行各業滲透著，並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本：比如庫存或物流，改善產品和決策流程，尋找到並更好的維護客戶，還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據，發現流程中的瓶頸因素，找到改善流程效率，降低成本的關鍵點，從而優化流程，提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享，還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。

四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新

在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。

大數據讓企業能夠創造新產品和服務，改善現有產品和服務，以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史，似乎每一輪IT概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。

縱觀國內，以金融業務模式為例，阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網路數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，變革了傳統的商業模式，對傳統銀行業帶來了挑戰。

還有，大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息，構建系統化的數據體系，從而完善企業自身的結構和管理機制；同時，伴隨消費者個性化需求的增長，大數據在各個領域的應用開始逐步顯現，已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑，推動製造業企業的升級改造；依託大數據技術可以建立現代物流體系，其效率遠超傳統物流企業；利用大數據技術可多維度評價企業信用，提高金融業資金使用率，改變傳統金融企業的運營模式等。

過去，小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場，最終才能到達用戶手中，而現在，通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中，交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例，每天有數以萬計的交易在淘寶上進行，與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄，更重要的是，這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據，淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦；商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計，經營活動成本和收益實現了可視化，大大降低了風險，賺取更多的錢；而與此同時，更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。

維克托曾預言2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。

五、大數據讓每個人更加有個性

對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如，我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我們都可以通過手機得到警示，接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。

過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。

還有，在傳統的教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。

如一個學生考了90分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和90分聯系在一起，這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現：如他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。當然，這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的情況，師生或同學的互動情景……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。

在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。

此外，維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫，如為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就得益於公共的大數據。

六、智慧驅動下的和諧社會

美國作為全球大數據領域的先行者，在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。

近年來，在國內，「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底，我國的國家智慧城市試點已達193個，而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用，而這些都要依託於大數據，可以說大數據是「智慧」的源泉。

在治安領域，大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測，北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析，打擊犯罪。

在交通領域，大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集，分析預測出行交通規律，指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度，進行車流指揮控制，及時做到梳理擁堵，合理緩解城市交通負擔。

在醫療領域，部分省市正在實施病歷檔案的數字化，配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析，可以用於遠程診療、醫療研發，甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。

伴隨著智慧城市建設的火熱進行，政府大數據應用已進入實質性的建設階段，有效拉動了大數據的市場需求，帶動了當地大數據產業的發展，大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。

七、大數據如何預言未來？

著名的瑪雅預言，盡管背後有著一定的天文知識基礎，但除催生了一部很火的電影《2012》外，其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量，以及大氣受污染、冰川融化的程度，我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式，人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋，基於精準預測，發現現有模式是死路一條後，人類就可以進行一些改變，這其實就是一種系統優化。

這種結合之前情景研究，不斷進行系統優化的過程，將賦予系統生命力，而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘，我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的，同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作，甚至長遠的維護和優化。從這個角度講，基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞，因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來，而不像以前那麼死板。基於大數據，個體之間相互連接有了基礎，相互的交互過程得到了簡化，各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務，機構內部的管理也更為細致，有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。

結語

透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景，不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

當下，正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行准備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。

可見，大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值，觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢？就是所謂的大數據綜合服務提供商，從實踐情況看，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。

未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則，將引發社會發展的深刻變革，同時也是未來最重要的國家戰略之一。

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3. 如何才能讓大數據變現

討論一個問題。我們都知道數據是當下所有企業的戰略資產，而每個企業中都積累，並不斷在產生大量的數據，但為何依然很多企業並不認為數據為其帶來了價值，原因可能有很多，但都可以歸結到沒有用好數據，或者數據不是好數據。

1、 什麼樣的數據才能產生價值?

阿里巴巴曾鳴認為，所有商業都在快速智能化，而數據是智能商業時代最重要的資產，但只有活數據才能創造價值。第一，數據是活的，也就是說數據是在線的，可以隨時被使用;第二，數據必須是被活用的，也就是說數據在不斷地被處理，產生智能商業決策，同時又產生更多的數據，形成數據迴流。只有在線才能真正讓數據成為活數據，進而以數據驅動企業運營。

SCRM的定位是面向行業領導者的用戶生態數字化運營平台，行業領導者意味著其客戶群體為行業第一層級的企業，用戶生態數字化運營平台則有兩層含義，一是企業全渠道連接用戶、持續互動的連接器，二是連接數據，實現數據變現的平台。

2、SCRM是讓消費者交互變縱為橫

一是對於SCRM的理解。

一直以來，SCRM有諸多解讀，對其中「S」所代表的social同樣說法不少。車傳利認為，SCRM的重點有兩層，第一是以結合社交工具、社交手段，而更為重要的是「企業和品牌不能再遠離用戶，與用戶做朋友」。後一層含義被很多廠商、很多產品所忽略，但事實卻是當下消費者的消費習慣會不斷變化，但企業要直接與用戶產生關系的趨勢不變的。

對消費者的需求，作為工具的SCRM產品如何幫助企業觸達從企業端來看，過去很難連接消費者，了解不到客戶的需求，在層層渠道、經銷商中需求傳遞缺失。這種過去的企業與消費者的關系，可以形象的歸結為縱向傳遞，消費者-渠道商-渠道商-……-企業。即便在現在，大量的第三方線上平台出現並聚集消費者，然而用戶的真實需求也多被這些三方平台所截流，企業依然觸達不到。

SCRM的一個重點特點便是能夠打破中間環節，這也為變縱為橫提供了可能，讓企業能夠打破與消費者之間的層層架構，實現企業與渠道商、門店以及最終消費者的直接連接，從而把握真實客戶需求，真正做到客戶運營。

3、在線讓數據活起來

在數據收集方面，企業面臨兩大問題，一是線上被第三方平台所截流，線下被渠道截流，很難收集到真正的數據;二是，即便收集到，很多數據不是實時的，消費者可能已經過了相應的周期，數據就變成了廢數據。

而數據變現最基礎的便是依託互動數據識別用戶特性，並基於數據進行進一步互動，下一層次的消費挖掘，比如大量消費者留下的客服數據，這是可以深度挖掘的數據，一方面反應產品存在的問題，一方面亦能發掘新需求。

因此，企業要真正挖掘數據財富的前提，便是能真正獲取到數據、能獲取到真正數據。發源地的產品通過兩方面建立這條通路，一是全渠道連接，二是將線下多端上線，讓數據可連接，實現數據變現。

全渠道連接整合企業經營相關的所有與消費者交互的渠道。主要包括門店、線下活動等線下渠道，官網、微信微博、APP等自營媒體平台，天貓、京東等電商平台，經銷商、服務商等合作夥伴以及廣告等6類渠道，實現全渠道連接客戶接觸點。整合渠道後，依託平台與消費者持續互動，不斷匯集實時的消費者數據，進而通過數據挖掘，實現數據應用。

同時，連接數據的重點在於讓線下的鏈條在線化，包括線下渠道、線下商品、員工以及消費者的上線。

客戶在線，以消費者幾乎必備的微信作為入口，通過線上活動、支付等手段連接門店、連接消費者，將相關消費信息記錄下來，回傳到系統;

員工在線，門店的店員在線，將與消費者的互動實現線上記錄，實現精細化運營;

產品在線，讓每一個員工都知道每一個貨品的銷售情況，判斷消費者喜好及貨品市場接受度;

渠道在線，實現賣貨情況、銷售情況等實時掌握，判斷門店經營情況。

4、做定製化的SaaS

與很多SaaS服務商不同，發源地服務直接定位在一體化解決方案，而不是產品+服務。或者說SaaS多是主通用產品，結合行業方案或者定製方案，而發源地則是直接瞄準定製方案。

發源地的服務過程主要分為四步：業務流程梳理與戰略咨詢、發源地SCRM SaaS解決方案、定製化解決方案實施、運營與維護支持。這與SaaS的服務方式普遍不同。

其原因一是因為發源地主要服務集團型、連鎖品牌，如vivo、聯合利華等，這類大型企業存在太多差異化需求，取決於客戶群體的行業特性，發源地定下這種服務理念。

二是發源地認為，一套完整的方案，不是一個通用產品+簡單服務便能完成，如果不涉及咨詢層面，不與客戶一同梳理出企業的流程、脈絡，只是客戶要一個服務便加一個服務，帶給客戶的只能是遷就的方案，而不是順暢、一體化的方案。

當然，並不是說發源地提供的就是純粹的定製服務，而是依託支持靈活業務拓展的PaaS開放平台，通過功能模塊化、可插拔的方式實現。

4. 大數據時代的治理轉型

大數據時代的治理轉型

大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理中運用
國務院通過的《關於促進大數據發展的行動綱要》為未來中國的大數據發展指明了方向。然而，與全球主要發達國家相比，中國仍處於大數據發展的初級階段。如何構築大數據時代的國家競爭發展優勢將具有深遠的戰略意義。
大數據時代的國際競爭格局
當前，大數據正煥發出變革的力量，並正在改變各國綜合國力增速，重塑未來國際戰略格局，主要表現在以下方面。
首先，大數據成為經濟社會發展新的驅動力。隨著物聯網、雲計算、移動互聯網等網路新技術的應用和發展，社會信息化進程進入數據時代，海量數據的產生與流轉成為常態。未來20年，全球50億人將實現聯網，這將使全球數據量呈幾何式快速增長。預計到2020年，全球數據使用量將達到約40ZB（1ZB=10億TB），將成為新的重要驅動力。
其次，大數據將成為重要的戰略資源和核心資產。世界各國對數據的依賴快速上升，國家競爭焦點已經從資本、土地、人口、資源的爭奪轉向了對大數據的爭奪，制信（數）權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權。大數據使得數據強國與數據弱國的區分不再以經濟規模和經濟實力論英雄，而是決定於一國大數據能力的優劣。
第三，大數據將改變國家治理的架構和模式。大數據不僅是一場技術和經濟革命，更是一場國家治理的變革。大數據可以通過對海量、動態、高增長、多元化、多樣化數據的高速處理，快速獲得有價值信息，提高公共決策能力。另外，數據主權的提出也使政府、企業和個人的角色發生轉變，使國家治理結構逐步實現從國家獨大的治理結構轉向多元共治，從封閉性治理結構轉向開放性結構，從政府配置資源模式轉向市場配置資源模式的轉變，作為基礎設施的大數據和作為基礎性制度的大數據同時存在。
最後，大數據安全已經成為國家最重要的戰略安全之一。藉助大數據革命，美國等發達國家全球數據監控能力升級，確保自身在網路空間和數據空間的主導地位。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網絡系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標，大數據安全已經上升成為國家安全極為關鍵的組成部分。
主要國家大數據戰略在行動
當前，世界各國紛紛利用大數據提升國家競爭能力和戰略能力。
1.美國大數據戰略的全球領導力。美國政府最先對大數據技術革命做出戰略反應，利用大數據提升國家治理水平和國家競爭優勢。迄今為止，美國政府在大數據方面實施了三輪政策行動。
第一輪是2012年3月，白宮發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，該計劃有兩個目標：一是用大數據技術系統改造傳統國家治理手段和治理體系；二是形成新的經濟增長業態和板塊。
第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」(Data to Knowledge to Action)計劃，進一步細化了利用大數據改造國家治理、促進前沿創新、提振經濟增長的路徑。這是美國向數字治國、數字經濟、數字城市、數字國防轉型的重要舉措。
第三輪是2014年5月，美國總統辦公室提交《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，強調政府部門和私人部門緊密合作，利用大數據最大限度地促進增長和利益，減少風險。
2.歐盟「數據驅動經濟戰略」框架初顯。歐盟在2014年發布了《數據驅動經濟戰略》，有望近期內成為歐盟經濟單列行業，為歐盟恢復經濟增長和擴大就業，做出巨大貢獻。歐盟在大數據方面的活動主要涉及兩方面內容：（1）研究數據價值鏈戰略計劃；（2）資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動。數據價值鏈戰略計劃包括開放數據、雲計算、高性能計算和科學知識開放獲取四大戰略。主要原則是：高質量數據的廣泛獲得性，包括公共資助數據的免費獲得；作為數字化單一市場的一部分，歐盟內的數據自由流動；尋求個人潛在隱私問題與其數據再利用潛力之間的適當平衡，同時賦予公民以其希望形式使用自己數據的權利。
3.亞太地區國家紛紛搶佔大數據戰略制高點。亞洲一些國家在大數據發展中緊追其後。日本積極謀劃利用大數據改造國家治理體系，對沖經濟下行風險。2013年6月，安倍內閣正式公布新IT戰略《創建最尖端IT國家宣言》，以開放大數據為核心的IT國家戰略，把大數據和雲計算衍生出的新興產業群視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。
韓國科學技術政策研究院2011年正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。同時，韓國社會專職部門制定應對大數據時代計劃。2012年，韓國國家科學技術委員會就大數據未來發展環境發布重要戰略規劃。2013年，在朴槿惠總統「創意經濟」的新國家發展戰略指引下，韓國未來創造科學部提出「培養大數據、雲計算系統相關企業1000個」的國家級大數據發展計劃以及《第五次國家信息化基本計劃（2013-2017）》等多項大數據發展戰略。
總體來看，國外政府大數據政策措施體現出如下明顯特徵：一是頒布戰略規劃進行整體布局，搶佔大數據先機；二是注重構建配套政策，包括人才培養、產業扶持、資金保障、數據開放共享等，為本國大數據發展構築良好的生態環境。
中國准備好了嗎
大數據對於中國的戰略意義毋庸置疑。2013年，中國大數據產業市場規模為34.3億元，同比增長率超100%。然而，與國外先進國家相比，中國大數據發展卻面臨非常嚴峻的風險與挑戰。
1.大數據戰略儲備能力不足，尚缺乏國家頂層設計。從主要發達國家的大數據發展經驗看，美國等國持續強化國家戰略的頂層設計，重點關注大數據對創新能力、國家安全能力、產業競爭力等國家競爭優勢的重構，持續推出大數據國家戰略規劃。目前，中國明確大數據發展戰略的中央部門和政府部門較少，更多是產業界和學術界的探討，大數據戰略的國家頂層設計尚未進入議事日程。此外，大數據治理不是技術問題，而是具有系統性、全局性的戰略問題，需要有全面推動大數據戰略實施的權力部門和核心決策機構。而這些機制設計，中國都明顯缺失和缺位。
2.條塊分割體制壁壘和「信息孤島」，阻礙數據開放和共享。據統計，中國政府掌握著80%以上的數據，政府作為政務信息的採集者、管理者和佔有者，具有其他社會組織不可比擬的信息優勢。但由於信息技術、條塊分割的體制等限制，各級政府部門之間的信息網路往往自成體系、相互割裂，相互之間的數據難以實現互通共享，導致目前政府掌握的數據大都處於割裂和休眠狀態。同時，由於政府部門業務管理信息系統開發和建設的「部門化」，政府信息系統出現「系統林立」和分裂狀態，政府公共信息資源重復採集現象嚴重，信息摩擦和治理成本偏高。總體而言，政府開放數據的程度遠遠落後於世界領先國家。
3.傳統治理思維和治理體制在大數據時代出現明顯的不適應，並引發新的難題。大數據正在重構政府、市場、社會三者之間關系模式，然而，現有國家治理思維和治理體制已經明顯不適應這種大數據時代新趨勢的變化。特別是如果經濟體制、行政體制和社會管理體制改革不能有效跟進，既得利益主體很可能將大數據技術帶來的國家治理契機轉化為既得利益的手段和工具，可能引發新的「權力尋租」、新的「數字鴻溝」等問題。
4.法治建設滯後，維護「數據主權」的法律法規標准及配套政策嚴重缺失。目前，中國大數據法治建設明顯滯後，用於規范、界定「數據主權」的相關法律缺失，缺乏有效的大數據法律框架。
一是對於政府、商業組織和社會機構的數據開放、信息公開的相關法律法規尚待進一步完善，尤其缺乏企業和應用程序中關於搜集、存儲、分析、應用數據的相關法規。
二是沒有對保護本國數據、限制數據跨境流通等做出明確規定。金融、證券、保險等重要行業在華開展業務的外國企業將大量敏感數據傳輸、存儲至其國外的數據中心，存在不可控風險。
三是大數據技術應用與產業發展剛剛起步，缺乏與之相配套的法律法規及政策。
將大數據發展規劃上升為全面的國家戰略
大數據引發的經濟社會革命才剛剛開始，需要全面提升大數據在國家經濟發展和治理方面的重要戰略地位。
1.完善大數據發展的國家頂層設計。要在「行動綱要」基礎上，加快形成大數據國家戰略，包括中長期路線圖與實施重點、目標、路徑。統籌布局，加快大數據發展核心技術研發；推進大數據開放、共享以及安全方面的相關立法與標准制定；搶抓全球科技革命和產業革命戰略機遇，重構國家綜合競爭優勢。
一是把數據主權納入國家核心利益的戰略范疇，加快大數據立法、法律法規和標準的制定。
二是規劃重點領域的大數據研究計劃，布局關鍵技術研發方向，強化大數據基礎設施建設和人才培養，加強對大數據產業的扶持，做好體制機制、資金、法規標准等方面的保障，為後期專項政策制定、項目規劃等提供依據。
三是借鑒國外政府大數據戰略經驗，制定符合中國國情的大數據配套政策路線圖，注重從戰略技術能力儲備和戰略應用實施兩個角度，釋放大數據發展的潛能。
2.構建國家大數據倉庫。應加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）的大數據開放與共享，盤活大數據資產。
一是加強大數據基礎設施建設。全面推進實施「寬頻中國」戰略，持續支持下一代互聯網、第四代移動通信、公共無線網路、電子政務網、行業專網和物聯網等網路基礎設施建設，建立政府「雲平台」，統籌監測數據管理平台、公眾民情採集與服務數據管理平台、公共安全與應急管理數據管理平台、政府管理績效考評數據管理平台、資源統籌與經濟預警監測數據管理平台。
二是加強基礎數據整合。一方面，整合來自於政府職能部門及業務部門的數據信息資源，推動和規范誠信機構建設，提供完整、准確、及時的企業和個人誠信信息，推進大數據徵信體系建設；另一方面，推動國家基礎數據開放共享進程，打造透明、智慧政府，推動國家、省、市、縣四級大數據交換共享，打通信息橫向和縱向的共享渠道，推進跨地區、跨部門信息資源共享和業務協同，並在此基礎上最終建成國家大數據倉庫。
3.運用大數據，全面提升公共服務水平。從全球領先國家經驗看，社會治理體系和公共服務體系是運用大數據進行改造提升的最有潛力領域。
一是將大數據更廣泛實踐於污染防治、城市規劃、交通、醫療健康、教育、國家安全、社會輿情、軍事等重要領域，在智能交通、智慧醫療、智慧教育、智慧軍工、國防等方面實現重大模式創新。
二是利用大數據加快政府自身革命，制定政府大數據開發與利用的負面清單、權力清單和責任清單。
三是利用大數據實施監管和反腐。大數據給網路問政、網路監督和技術反腐提供了強大的技術支撐，可以利用大數據建立國民滿意度指數、腐敗指數以及清廉指數等。
4.利用大數據創新政府決策方案。大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理方面中運用。以通信網、互聯網、移動互聯網、物聯網四張網為支撐，可以提出大數據智慧城市解決方案、大數據新農村建設解決方案、大數據金融解決方案、大數據智能終端解決方案、大數據位置服務解決方案、大數據教育解決方案、大數據文化創意解決方案、大數據環境解決方案、大數據製造解決方案、大數據生物健康解決方案、大數據中小企業數據中心解決方案、大數據服務平台解決方案、大數據信息安全解決方案等，為大數據戰略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘釋放大數據變革、創新經濟的潛能。首先，通過大數據實現製造業數字化、智能化及下一代信息技術的深度融合。要做好大數據與工業寬頻建設的對接，率先將工業寬頻的傳輸、工業大數據採集、數據中心的計算應用等環節整合起來，建立完善的工業互聯網體系和中國的工業4.0體系。
其次，鑒於目前中國的人口要素紅利在「退潮」，土地、資源、環境等生產要素日益緊張，要將大數據作為新的戰略性生產要素釋放出來，建立多元參與的協同創新聯盟，增強產學研合作集成研發能力，激勵基於大數據資源的創新創業，推動經濟實現高質量增長。
再次，利用大數據研判，預測宏觀經濟形勢，開發「經濟增長形勢判斷預測系統」、「物價變化高頻判斷系統」、「金融市場信心判斷系統」、「房地產景氣判斷系統」等，增強對經濟形勢判斷的科學性、精準性。
6.開展全球大數據交流合作。全球主要國家都已提出本國大數據國家戰略，特別是美國、日本等國的數據量非常龐大。中國可通過大數據外交，與之展開國際合作，特別是在應對氣候變化、糧食安全、疾病災害、恐怖主義等領域，以及在「一帶一路」戰略推進過程中，豐富公共外交領域的大數據建設。
此外，可利用大數據技術掌握全球性數據情報和全球焦點事件發展態勢。建議實施中國版「全球脈動」（Global Pusle）項目。聯合國於2009年推出「全球脈動」項目，提出大數據是納米技術和量子計算之後的一個顛覆性變化，用這個技術對Twitter和Facebook等互聯網數據和文本信息開展實時分析監測，使用語言解密軟體對互聯網世界進行「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。中國可以實施類似的大數據全球情報智能監測項目，對全球重大趨勢進行早期預警，切實維護和保障國家安全。

5. 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數吵廳據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

6. 大數據給國家治理方式帶來哪些變革

一、「四個結合」助力國家大數據戰略
實施國家大數據戰略部署和頂層設計，需要我們做到「四個結合」：把政府數據開放和市場基於數據的創新結合起來。政府擁有80%的數據資源，如果不開放，大數據戰略就會成為無源之水，市場主體如果不積極利用數據資源進行商業創新，數據開放的價值就無從釋放；把大數據與國家治理創新結合起來。國務院的部署明確提出，「將大數據作為提升政府治理能力的重要手段」「提高社會治理的精準性和有效性」，用大數據「助力簡政放權，支持從事前審批向事中事後監管轉變」「藉助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系」，並具體部署了四大重大工程：政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、政府治理大數據工程、公共服務大數據工程；把大數據與現代產業體系結合起來。這里涉及農業大數據、工業大數據、新興產業大數據等，我國的產業結構優化升級迎來難得的歷史機遇；把大數據與大眾創業、萬眾創新結合起來。國務院專門安排了「萬眾創新大數據工程」，數據將成為大眾創業、萬眾創新的肥沃土壤，數據密集型產業將成為發展最快的產業，擁有數據優勢的公司將迅速崛起。
此外，我國作為世界製造業第一大國，需要高度關注一個現實——大數據重新定義了製造業創新升級的目標和路徑。無論是德國提出的工業4.0戰略，還是美國通用公司提出的工業互聯網理念，本質正是先進製造業和大數據技術的統一體。大數據革命驟然改變了製造業演進的軌道，加速了傳統製造體系的產品、設備、流程貶值淘汰的進程。數字工廠或稱智能工廠，是未來製造業轉型升級的必然方向。我國面臨著從「製造大國」走向「製造強國」的歷史重任，在新的技術條件下如何適應變化、如何生存發展、如何參與競爭，是非常現實的挑戰。
二、推動大數據在國家治理上的應用
在大數據條件下，數據驅動的「精準治理體系」「智慧決策體系」「陽光權力平台」將逐漸成為現實。大數據已成為全球治理的新工具，聯合國「全球脈動計劃」就是用大數據對全球范圍內的推特（Twitter）和臉譜（Facebook）數據和文本信息進行實時分析監測和「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。在國家治理現代化進程中推動大數據應用，是我們繁重而緊迫的任務。
在政府治理方面，政府可以藉助大數據實現智慧治理、數據決策、風險預警、智慧城市、智慧公安、輿情監測等。大數據將通過全息的數據呈現，使政府從「主觀主義」「經驗主義」的模糊治理方式，邁向「實事求是」「數據驅動」的精準治理方式。
經濟治理領域也是大數據創新應用的沃土，大數據是提高經濟治理質量的有效手段。互聯網系統記錄著每一位生產者、消費者所產生的數據，可以為每個市場主體進行「精確畫像」，從而為經濟治理模式帶來突破。判斷經濟形勢好壞不再僅僅依賴統計樣本得來的數據，而是可以通過把海量微觀主體的行為加總，推導出宏觀大趨勢；銀行發放貸款不再受制於信息不對稱，通過貸款對象的大數據特徵可以很好地預測其違約的可能性；打擊假冒偽劣、建設「信用中國」也不再需要消耗大量人力、物力，大數據將使危害市場秩序的行為無處遁形。
在公共服務領域，基於大數據的智能服務系統，將會極大地提升人們的生活體驗，智慧醫療、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社區、智慧家居等等，人們享受的一切公共服務將在數字空間中以新的模式重新構建。
三、加強大數據動態的跟蹤研究
我國要從「數據大國」成為「數據強國」，藉助大數據革命促進國家治理現代化，還有幾個關鍵問題需要深入研究。
切實建設數據政策體系、數據立法體系、數據標准體系。以數據立法體系為例，一定要在數據開放和隱私保護之間權衡利弊，找到平衡點。
重視對「數據主權」問題的研究。藉助大數據技術，美國政府和互聯網、大數據領軍公司緊密結合，形成「數據情報聯合體」，對全球數據空間進行掌控，形成新的「數據霸權」。思科、IBM、谷歌、英特爾、蘋果、甲骨文、微軟、高通等公司產品幾乎滲透到世界各國的政府、海關、郵政、金融、鐵路、民航系統。在這種情況下，我國數據主權極易遭到侵蝕。對於我國來說，在伺服器、軟體、晶元、操作系統、移動終端、搜索引擎等關鍵領域實現本土產品替代進口產品，具有極高的戰略意義，也是維護數據主權的必要條件。
「數據驅動發展」或將成為對沖當前經濟下行壓力的新動力。大數據是促進生產力變革的基礎性力量，這包括數據成為生產要素，數據重構生產過程，數據驅動發展等。數據作為生產要素其邊際成本為零，不僅不會越消耗越少，反而保持「摩爾定律」所說的指數型增長速度。這就可能給我國經濟轉型升級帶來新動力，對沖經濟下行壓力。
需要建設一個高質量的「大數據與國家治理實踐案例庫」。國家行政學院一直重視案例庫的建設，在中央的重視和支持下，就大數據促進國家治理這一主題，各部門、各地方涌現出大量創新性的實踐案例，亟須進行系統梳理和總結，形成一個權威的「大數據與國家治理實踐案例庫」，以方便全國領導幹部進行借鑒和推廣。
在大數據時代，個人如何生存、企業如何競爭、政府如何提供服務、國家如何創新治理體系，都需要重新進行審視和考量。我們不能墨守成規，抱殘守缺，而是要善於學習，勇於創新，按照黨中央、國務院的戰略部署，政府和市場兩個輪子一起轉，把我國建設成「數據強國」。