Ⅰ 數字經濟時代，面對新技術變革，企業信息化該如何應對
整體環境來看目前雲計算、大數據、AI已經逐步走向人們的生活，小到個人的信息大到企業的核心數據的安全、價值越來越被重視，而在數字經濟2.0下，數據信息、數據應用、數據資產已成為企業競爭力的核心，結合新一代的技術通過數據挖掘、存儲、計算、分析、智能、可視化等實現企業自身數據資產化，構建企業自身的數據集市、數據中心、數據工廠，最大程度的將數據價值外顯，為企業的經營決策提供堅實的助手、依據。
傳統構建數據中心過程中更多是將企業內部沉澱的數據進行統一存儲後直接分析展現，往往忽視了數據治理的過程，更多的在數據抽取、分析過程上，由於各業務系統、口徑、管理維度不統一、不一致而造成的最終的分析結果不準確，不能有效的支撐企業的經營決策，因此數據標准化治理是數據資產化的基石，建立企業內部數據管理標准、維護標准、對接標准，實現無序到有序，網狀至通道，零散至統一，冗餘至標準的數據全方位治理與管控。
綜上所述，在數字經濟時代的浪潮中固化企業數據資產、沉澱企業數據信息必要的一環是數據治理、數據標准化，保證各業務環節、管理口徑是統一標準的，消除內部冗餘數據、治理數據臟、亂、差的環境，為企業經營決策分析、深度的應用集成奠定堅實的基礎，沉澱有價值、有意義的企業數據資產、數據價值。
企業建立全面內部網路、外網、互聯網，注意停電故障的偶然性以及外網的安全性。
企業內部的采購、技術、生產、運行、訂單、物流、資金使用情況、各車間、各分公司、員工的工作匯報、各數據匯總跟進、開會研究、想法意見等都是可以在網上操作，如每天的工作使用電子郵件（ E-mail ）匯報。實現信息有效的流通，實現資源和知識共享，提高工作效率，實現有效管理，明確工作崗位與工作職責，增強人員的責任感，減少工作中的推託、扯皮等現象，大大減少辦公開支，降低管理成本。
總之傳統企業組織結構臃腫、人員冗雜，信息閉塞，管理決策者與員工之間缺少溝通交流，弊端多多，數學課信息化企業能更有效促進、快速成長發展，更好的與世界接軌，是現代 社會 必不可缺少的。
麥肯錫全球研究院（MGI）報告《數字時代的中國：打造具有全球競爭力的新經濟》指出，隨著數字化進程的推進，各行各業正在不斷拓寬數字技術的應用范圍，新一波數字化浪潮已經到來。數字化的三股推動力——去中介化、分散化和非物質化，到2030年或可轉變並創造10%到45%的行業總收入，提升效率、生產力以及中國企業的全球競爭力。全球22%的GDP源自數字經濟，中國數字經濟規模達22.58億元，佔GDP比重達30.3%，居全球第二。貝恩（Bain& Company）預測，至2020年，全球數字經濟將達90萬億美元，是世界經濟信息網預測2020年世界三大經濟體（美中日）GDP綜合的兩倍多。
數字經濟2.0下，數字技術和數據應用將成為未來商業的核心基礎。藉助數據挖掘、分析建模、數據集市、計算處理、智能與可視化等技術，通過「數據智能 交易場景 未來商業」，從數字宇宙視角重新看待和思考未來商業範式和業務經營，並重新定義資產、基礎設施和生產要素。
目前，通過「數字孿生」技術，將產品、設備、整條生產線和工廠基礎設施以數字化的方式呈現，已經成為可能。領先企業正採用一系列先進的技術實現生產乃至整條供應鏈的數字化。這些技術包括大數據分析解決方案、端至端的實時規劃和互聯、製造執行系統（MES）、自控系統、協作機器人、數字孿生或增強現實等。憑借這些技術，企業運營效率得以提升，從而能夠批量生產高度定製化的產品。然而，企業要實現智慧工廠，還需要與供應鏈生態系統和用戶進行實時互聯，以及通過預測性數據分析和機器學習等手段，做出更智能的決策。
數據是數字化工廠的核心，數據分析和系統互聯整合成為關鍵。通過感測器，未來的數字化工廠能夠產生海量的數據。隨著數據整合和內存方面的技術能力不斷完善，數字化工廠與供應鏈生態體系的實時整合成為可能。許多企業都已經採用了聯網技術，通過MES等技術，以感測器讀取頻設識別晶元上的數據並傳輸到數據平台，將零部件、機器、生產管理、運輸車輛、工人甚至產品相互連接。例如博世力士樂在洪堡（Homburg）工廠開展了頻射識別跟蹤技術的全球試點。在未來，數字化工廠將能夠在客戶需求不足的生產期間規劃各類維護和停工檢修安排，實現利潤率的最優化；實現工廠和整個企業生態體系內部的全面互聯，以及對信息的智能化使用，將成為企業保持競爭力不可或缺的選項。人工智慧和數據分析是數字化工廠的推動力，智慧工廠企業已經採用了智能化演算法來做出更合理的運營決策。
企業信息化，尤其是中小企業的信息化特值得關注！
大企業尤其是央企，軍企，民企大企業無論是大數據，雲計算，A1，攬夠了無數搞信息應用，硬體，軟體製造，信息安全的人才，也有足夠的資金維護，發展信息化在企業產品開發應用。使得大數據……等高 科技 信息應用得到了普遍發展！實現了信息應用大跨躍。
中，小企業只是在企業管理，機械，機床的數控化，產品銷售信息化略有進展，互聯網十也有開展，只是初級AⅠ的應用，又留不住人才，廠內信息化與 社會 聯網，操作性差，網路安全，等問題和困難！
因此迫切需要信息化專家的指導，以及信息化人才的引進！這些在機械製造業的中小企業表現比較突出！
願中小企業在數字化，信息化的發展中有所進步，有所飛躍！
「互聯網+」時代是機遇與挑戰並存的時代，企業信息化架構更加開放多元化，傳統企業轉型，需要強大的Pass平台進行復雜業務的支撐。浪潮GSP+企業互聯網開放平檯面向企業信息中心、ISV、合作夥伴，可幫助企業實現業務的敏捷性、全面的互聯、應用的智能化，加速企業數字化轉型進程，構建豐富的企業應用生態。
那該如何以數字力量驅動產業升級呢？首先得明確數字化轉型的方向。
以裝備行業為例，數字化轉型涵蓋四個方向：
01核心業務數字化管理
鼎捷軟體核心業務數字化管理貫穿銷售、計劃、供應鏈、生產、安裝調試到售後服務等各個關節，聚焦經營目標，建構因果關系，快速定位異常；同時以指標樹支持企業的管理升級，針對經營管理的數字化管理需求，打造經營管理戰情中心，做到 「上線有數、管理有據」 ；整合議題管理機制，洞察管理數據以提升經營績效，形成企業 全流程、全價值鏈、全生命周期的數字化管理 ，讓數據形成流動，解決經營管理中的不確定性問題。
02 打造IT與OT融合的數字工廠
IT與OT的深度融合已是大勢所趨，鼎捷軟體邁出 數字工廠IT與OT創新融合的應用實踐 步伐，為企業提供數字化、智能化的行業應用方案，結合5G、IOT、雲計算等新技術，為企業數字工廠賦能。通過智能物流提高倉儲物流效率、以議題來展開構築車間層指標樹，一舉解決廠內生產進度難掌握、准時完工率低、工藝變更頻繁、質量管理與成本核算難等發展瓶頸，讓 生產過程透明化、實時掌控 ，實現全面數字化運營。
03 服務化轉型
當前企業服務化轉型主要面臨三大方向：其一，服務提供的利潤遠超銷售產品和配件帶來的利潤；其二，客戶需要企業提供更多個性化的增值服務；其三，企業需要通過服務化擺脫低價競爭，提升核心競爭力。
04 從智能設備到智能柔性設備
隨著大規模定製化，消費者和終端市場需求靈活多變，設備必然 向智能柔性化發展 。在此過程中，鼎捷軟體打造工業機理應用場景，打通設備及工廠各個關鍵部件，真實落地裝備智能化與產線柔性化，實現 軟硬體融合 。
2021中國「智造」數字化轉型峰會
直播短視頻信息服務
①.工廠建立直播短視頻平台，包含產品展示，企業介紹，文件管理，產品銷售，企業招商。
②.工廠與市場開發商建立技術服務平台，包含知識產權認證，產品安裝，產品售後維修，物聯網信息方案。
有益效果
各種知識產權得到保護，知識產權應用（包含音樂，電影，產品圖像物聯網共享），產品安裝，售後維修服務更加容易。
與時俱進、同頻同步發展。把企業信息化放在前導的位置，前瞻性引領技術革新、各項創新的發展方向。
以數據生產力作為主導的時代，可謂數字經濟時代。
數字經濟時代下的勞動者，由原本的產業工人，變為了智力勞動者，越來越多的人成為了知識創造者。勞動工具則是智能化的工具，也就是指具有對信息採集、傳輸、處理、執行能力的工具。
4月8日，浪潮全球發布全新M6伺服器，支持英特爾第三代 至強 可擴展處理器。浪潮全新M6伺服器針對智慧時代需求設計，包括面向雲計算、大數據、人工智慧等應用場景的16款產品，提供業界最為豐富的場景產品陣列，為全球用戶的數字化轉型提供更加強大的算力支撐。
目前，浪潮M6伺服器完成了和VMware最新vSphere版本的適配，能更好地幫助用戶從傳統應用過渡到現代容器雲以及AI場景，無縫遷移至混合雲，實現數字化轉型。浪潮作為全球領先的算力基礎設施提供商，多年來始終堅持智慧計算戰略，在數據中心基礎架構領域具有30多年的經驗和技術積累。隨著M6新一代伺服器發布，浪潮將進一步加速企業智慧化轉型，推動智慧計算的發展。
數字化經濟時代，新技術與新模式層出不窮，未來會怎麼發展？基於最近比較熱門的話題，以下是我對數字化經濟發展的一些思考。
隨著新技術的不斷成熟，AR、VR、人工智慧等逐漸被應用到各類行業當中，所有行業都受到了數字化的沖擊，區別只在於影響的時間和程度。
但是面對時代浪潮不可逆的挑戰，企業想要走的更長遠，我們必須對數字化、對自身的未來發展去做思考。
一、數字化經濟的新趨勢
1、產業跨界業務
跨界業務早已經不是新鮮事了，從碧桂園的機器人、網易養豬、農夫山泉種橙子、阿里巴巴想改造製造業、拼多多想改造農業等等......，各行業巨頭紛紛布局多元化業務，尋求新引擎。
從互聯網公司養豬、房地產研發機器人，這些企業不斷打破邊界觸達其他領域，究其原因，就在於我們不能以一家純互聯網公司的視角去看他們。
2、平台高度壟斷+品牌跨界合作
數字經濟的蓬勃發展，讓已經崛起的流量平台成為應用最廣、影響最大的經濟形態。超級平台崛起的過程中，不僅只是在一些領域獲得「一枝獨秀」的市場地位，壟斷也逐漸變成了常態。
借著互聯網的強勁勢頭和私家車主的力量，滴滴成功殺出一條血路，滴滴的線上預約模式撼動了全中國的計程車行業，成為中國 科技 行業的超級獨角獸公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月國內月活用戶突破4億，且在持續增長中。
行業壟斷走向平台壟斷，小區域壟斷走向大區域壟斷的趨勢，導致平台競爭越來越白熱化、用戶分層越來越精細化之後，單個用戶的獲取成本和服務成本也變得更高。所以為了節約流量成本，品牌之間就開始「搞事情」，於是越來越多品牌開始跨界合作。
比如周大福與娃哈哈、 《人民日報》與李寧等等。最初都只是品牌和IP之間的經典聯名。後來變成了不相干品牌之間的跨界聯名。其實企業做這些最終都只是希望能夠拓寬品牌曝光渠道，吸引消費者注意。藉助聯名推出各類活動，進一步將產品信息露出在其他圈層人群中，提高品牌受關注度，為產品銷售引流。
如今數字化經濟的浪潮已經襲向各個行業，這股浪潮推動著每個人、企業甚至是政府都在前進。
3、產品進化+廣告進化
薇婭2019年，雙十一期間引導成交額超20億。單天直播引導成交額最高超10億。這是什麼概念？ 中國公司上市有個財務要求：發行前3年，累計凈經營性現金流超過5000萬或累計營業收入超過3億元。 而薇婭一天的帶貨記錄以及超過了一家上市公司。僅2019年全年薇婭帶貨成交額合計300億。
KOL直播為傳統品牌與供應鏈企業打造營銷新模式，進一步驅動了商業生態的升級，將銷售環節朝著不同的方向延伸，此時決定某些產品歸途的是KOL，而不再是企業。
廣告的進化，更多的是利用內容營銷製造爆點。與傳統的廣告投放方式相比，互聯網平台的廣告完全是另一種態勢。
4、創始人的改變
企業創始人的個人標簽也越來越重要，現在很多新品牌絕大部分都是與個人IP、人設掛鉤的。可以說創始人的個性標簽重要性不會比現在的明星標簽要低。
二、消費者變懶
1、不做飯的吃貨
90、00後逐漸成為消費主力，能看出幾個明顯的消費特徵：
①、越來越宅
②、越來越懶
③、忙於工作沒有時間
比如做飯，不是不會做飯，就是不想做飯，或者是太忙了壓根沒時間。所以最好的辦法則是叫外賣，最方便快捷。
最能看到一個明顯的地方就是微信支付比支付寶更晚推出支付功能。但是微信支付僅用一到兩年的時間就打敗了支付寶。因為人們懶，大部分時間我們都在使用微信，但是如果用支付寶支付的話，需要更換界面，多幾個步驟，但是就是幾秒的時間，你都懶得不想做。
2、不去菜市場的大媽
疫情的出現，讓原本一個「小小的」社區團購變成了現在的巨頭大戰。為什麼？因為生鮮蔬菜是家庭最多頻次快消品的東西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。
社區團購可以當日下單之後，次日便能迅速送到客戶手裡。這種便利，更加方便了這些「懶人」。
加之今年的疫情，更加加劇了這一模式的快速發展，一時間，美團、滴滴、拼多多、京東…大小互聯網巨頭親自下場廝殺，上演全明星版本社區團購大亂斗。不止互聯網大佬們滿血參戰，資本也跟著瘋狂。短短數月，已經有近百億資金進來分食這個萬億市場。
來個總結：
1、不破不立
一家企業想要獲得進步，就必須有不破不立的思維，要有勇氣打破舊制度和體系，才能引進新的思維和方式。
企業的發展與勇於改變、顛覆思維，有著密不可分的關系。勇於打破才能贏得機遇擁有更多的機遇。
不能原地踏步，如今的時代，變化才是發展的主流，順應時代和市場的發展浪潮，擁抱變化，接受變化，學習變化。
2、即刻行動
怎樣在競爭充分和劇烈的市場迅速做大？現在是一個互聯網精細化運營時代。要去做一個細分的市場，做一個品類的開創者是很重要的。基本上很多行業，我們記住的往往都是該行業的NO.1。但是這些都是這個品類的先行者甚至是開創者。
互聯網時代，傳播成本變低，做一個先行者的優勢就非常大。從大處著眼、從小處著手，瞄準一個品類動手去做。一定要做差異化內容，突破傳統的思維和方法，敢於嘗試新方法。
Ⅱ 如何應對大數據時代的變革機遇挑戰
大數據泛指巨量的數據集，因可從中挖掘出有價值的信息而受到重視。《華爾街日報》將大數據時代、智能化生產和無線網路革命稱為引領未來繁榮的三大技術變革。麥肯錫公司的報告指出數據是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。世界經濟論壇的報告認定大數據為新財富，價值堪比石油。因此，發達國家紛紛將開發利用大數據作為奪取新一輪競爭制高點的重要抓手。
大數據時代的來臨
互聯網特別是移動互聯網的發展，加快了信息化向社會經濟各方面、大眾日常生活的滲透。有資料顯示，1998年全球網民平均每月使用流量是1MB（兆位元組），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等於1024MB），2014年將是10GB。全網流量累計達到1EB（即10億GB或1000PB）的時間在2001年是一年，在2004年是一個月，在2007年是一周，而2013年僅需一天，即一天產生的信息量可刻滿1.88億張DVD光碟。我國網民數居世界之首，每天產生的數據量也位於世界前列。淘寶網站每天有超過數千萬筆交易，單日數據產生量超過50TB（1TB等於1000GB），存儲量40PB(1PB等於1000TB)。網路公司目前數據總量接近1000PB，存儲網頁數量接近1萬億頁，每天大約要處理60億次搜索請求，幾十PB數據。一個8Mbps（兆比特每秒）的攝像頭一小時能產生3.6GB數據，一個城市若安裝幾十萬個交通和安防攝像頭，每月產生的數據量將達幾十PB。醫院也是數據產生集中的地方。現在，一個病人的CT影像數據量達幾十GB，而全國每年門診人數以數十億計，並且他們的信息需要長時間保存。總之，大數據存在於各行各業，一個大數據時代正在到來。
信息爆炸不自今日起，但近年來人們更加感受到大數據的來勢迅猛。一方面，網民數量不斷增加，另一方面，以物聯網和家電為代表的聯網設備數量增長更快。2007年全球有5億個設備聯網，人均0.1個；2013年全球將有500億個設備聯網，人均70個。隨著寬頻化的發展，人均網路接入帶寬和流量也迅速提升。全球新產生數據年增40%，即信息總量每兩年就可以翻番，這一趨勢還將持續。目前，單一數據集容量超過幾十TB甚至數PB已不罕見，其規模大到無法在容許的時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理。
數據規模越大，處理的難度也越大，但對其進行挖掘可能得到的價值更大，這就是大數據熱的原因。首先，大數據反映輿情和民意。網民在網上產生的海量數據，記錄著他們的思想、行為乃至情感，這是信息時代現實社會與網路空間深度融合的產物，蘊含著豐富的內涵和很多規律性信息。根據中國互聯網路信息中心統計，2012年底我國網民數為5.64億，手機網民為4.2億，通過分析相關數據，可以了解大眾需求、訴求和意見。其次，企業和政府的信息系統每天源源不斷產生大量數據。根據賽門鐵克公司的調研報告，全球企業的信息存儲總量已達2.2ZB（1ZB等於1000EB），年增67％。醫院、學校和銀行等也都會收集和存儲大量信息。政府可以部署感測器等感知單元，收集環境和社會管理所需的信息。2011年，英國《自然》雜志曾出版專刊指出，倘若能夠更有效地組織和使用大數據，人類將得到更多的機會發揮科學技術對社會發展的巨大推動作用。
大數據應用的領域
大數據技術可運用到各行各業。宏觀經濟方面，IBM日本公司建立經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算采購經理人指數的預測值。印第安納大學利用谷歌公司提供的心情分析工具，從近千萬條網民留言中歸納出六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，准確率達到87%。製造業方面，華爾街對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；一些企業利用大數據分析實現對采購和合理庫存量的管理，通過分析網上數據了解客戶需求、掌握市場動向。有資料顯示，全球零售商因盲目進貨導致的銷售損失每年達1000億美元，這方面的數據分析大有作為。
在農業領域，矽谷有個氣候公司，從美國氣象局等資料庫中獲得幾十年的天氣數據，將各地降雨、氣溫、土壤狀況與歷年農作物產量的相關度做成精密圖表，預測農場來年產量，向農戶出售個性化保險。在商業領域，沃爾瑪公司通過分析銷售數據，了解顧客購物習慣，得出適合搭配在一起出售的商品，還可從中細分顧客群體，提供個性化服務。在金融領域，華爾街「德溫特資本市場」公司分析3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，依據人們高興時買股票、焦慮時拋售股票的規律，決定公司股票的買入或賣出。阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和講究誠信的企業，對他們發放無需擔保的貸款。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%。
在醫療保健領域，「谷歌流感趨勢」項目依據網民搜索內容分析全球范圍內流感等病疫傳播狀況，與美國疾病控制和預防中心提供的報告對比，追蹤疾病的精確率達到97%。社交網路為許多慢性病患者提供臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得在醫院通常得不到的臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。在社會安全管理領域，通過對手機數據的挖掘，可以分析實時動態的流動人口來源、出行，實時交通客流信息及擁堵情況。利用簡訊、微博、微信和搜索引擎，可以收集熱點事件，挖掘輿情，還可以追蹤造謠信息的源頭。美國麻省理工學院通過對十萬多人手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規律性，進行犯罪預測。在科學研究領域，基於密集數據分析的科學發現成為繼實驗科學、理論科學和計算科學之後的第四個範例，基於大數據分析的材料基因組學和合成生物學等正在興起。
麥肯錫公司2011年報告推測，如果把大數據用於美國的醫療保健，一年產生潛在價值3000億美元，用於歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元；服務提供商利用個人位置數據可獲得潛在的消費者年度盈餘6000億美元；利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，製造業設備裝配成本會減少50%。
大數據技術的挑戰和啟示
目前，大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。要對來自網路包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便於洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘演算法在不同行業中難以通用。
大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網路技術廣泛運用，是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。
為了開發大數據這一金礦，我們要做的工作還很多。首先，大數據分析需要有大數據的技術與產品支持。發達國家一些信息技術（IT）企業已提前發力，通過加大開發力度和兼並等多種手段，努力向成為大數據解決方案提供商轉型。國外一些企業打出免費承接大數據分析的招牌，既是為了練兵，也是為了獲取情報。過分依賴國外的大數據分析技術與平台，難以迴避信息泄密風險。有些日常生活信息看似無關緊要，其實從中也可摸到國家經濟和社會脈搏。因此，我們需要有自主可控的大數據技術與產品。美國政府2012年3月發布《大數據研究與發展倡議》，這是繼1993年宣布「信息高速公路」之後又一重大科技部署，聯邦政府和一些部委已安排資金用於大數據開發。我們與發達國家有不少差距，更需要國家政策支持。
中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，但我們對數據保存不夠重視，對存儲數據的利用率也不高。此外，我國一些部門和機構擁有大量數據卻不願與其他部門共享，導致信息不完整或重復投資。政府應通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，應注重公開信息，應重視數據挖掘。美國聯邦政府建立統一數據開放門戶網站，為社會提供信息服務並鼓勵挖掘與利用。例如，提供各地天氣與航班延誤的關系，推動航空公司提升正點率。
大數據的挖掘與利用應當有法可依。去年底全國人大通過的加強網路信息保護的決定是一個好的開始，當前要盡快制定「信息公開法」以適應大數據時代的到來。現在很多機構和企業擁有大量客戶信息。應當既鼓勵面向群體、服務社會的數據挖掘，又要防止侵犯個體隱私；既提倡數據共享，又要防止數據被濫用。此外，還需要界定數據挖掘、利用的許可權和范圍。大數據系統本身的安全性也是值得特別關注的，要注意技術安全性和管理制度安全性並重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息安全。
大數據時代呼喚創新型人才。蓋特納咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。麥肯錫公司預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口14萬—19萬人；需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬，這方面的人才缺口更大。中國是人才大國，但能理解與應用大數據的創新人才更是稀缺資源。
大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，是具有無窮潛力的新興產業領域；目前，其標准和產業格局尚未形成，這是我國實現跨越式發展的寶貴機會。我們要從戰略上重視大數據的開發利用，將它作為轉變經濟增長方式的有效抓手，但要注意科學規劃，切忌一哄而上。
（作者：中國工程院院士）
Ⅲ 面對現代技術的發展,企業組織如何變革
（1）積極慎重的方針。即要作好調查，做好宣傳，積極推行。
（2）綜合治理的方針。即組織變革工作要和其它工作配合進行，這主要是指組織的任務變革、組織的技術變革、組織的人員變革。