導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇大數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)分析；電子商務(wù)發(fā)展；策略研究

一、引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代的全面來(lái)臨，憑借大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)功能，為電子商務(wù)發(fā)展創(chuàng)造了良好契機(jī)。依托大數(shù)據(jù)分析，商品推薦產(chǎn)生了個(gè)性化、精準(zhǔn)化的商業(yè)模式，電商企業(yè)運(yùn)營(yíng)方式不斷推陳出新[1]。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代電商企業(yè)同樣面臨著掌握大數(shù)據(jù)、駕馭大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全防護(hù)等方面的挑戰(zhàn)。由此可見(jiàn)，對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的電子商務(wù)發(fā)展策略開(kāi)展研究，有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)

全球權(quán)威科學(xué)期刊《自然》于 2008 年推出將大數(shù)據(jù)作為封面的專(zhuān)刊，著重關(guān)注數(shù)據(jù)給各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)的影響。2012 年，聯(lián)合國(guó)大數(shù)據(jù)政務(wù)白皮書(shū)《大數(shù)據(jù)下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》，提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代已全面到來(lái)，大數(shù)據(jù)對(duì)于各國(guó)而言既帶來(lái)了機(jī)遇也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。2014 年，我國(guó)政府工作報(bào)告中首次提到了大數(shù)據(jù)一詞，并將大數(shù)據(jù)界定為一種基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，可為預(yù)防、調(diào)查、決策等事務(wù)提供有力依據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，依托可靠的大數(shù)據(jù)采集、分析，可進(jìn)一步推動(dòng)電子商務(wù)價(jià)值創(chuàng)造朝精準(zhǔn)化方向發(fā)展。不管是電商平臺(tái)、移動(dòng)終端還是相關(guān)第三方服務(wù)平臺(tái)，只要期間電商企業(yè)與消費(fèi)者產(chǎn)生了交集，便會(huì)形成一系列電子商務(wù)數(shù)據(jù)，而這些龐大的信息數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)處理分析手段所難以有效處理利用的[2]。同時(shí)，電子商務(wù)數(shù)據(jù)還具備高度多樣化的特征，其中不僅包含了消費(fèi)者的個(gè)人信息，還包括了消費(fèi)者的評(píng)論、反饋意見(jiàn)等等，數(shù)不勝數(shù)。以電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)為例，消費(fèi)者消費(fèi)行為意向收入大數(shù)據(jù)，當(dāng)電商企業(yè)對(duì)采集的大數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，并獲取消費(fèi)者消費(fèi)行為意見(jiàn)相關(guān)影響因素時(shí)，電商企業(yè)便可進(jìn)一步為消費(fèi)者提供有針對(duì)性的服務(wù)，使消費(fèi)者選擇電商企業(yè)的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)時(shí)代，過(guò)去被認(rèn)為是無(wú)過(guò)多價(jià)值的信息數(shù)據(jù)極可能經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析，為電商企業(yè)提供尤為準(zhǔn)確、及時(shí)的消費(fèi)者信息，進(jìn)一步為電商企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)開(kāi)展提供有力支撐。

三、大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

(一)大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇

1.大數(shù)據(jù)使商品推薦趨向于個(gè)性化、精準(zhǔn)化，進(jìn)一步推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)龐大的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，研究個(gè)性化、精準(zhǔn)化地開(kāi)展廣告推送、推廣服務(wù)，建立相較于當(dāng)前廣告、產(chǎn)品推廣形式性?xún)r(jià)比更突出的新型商業(yè)模式，向消費(fèi)者推薦他們切實(shí)需求的產(chǎn)品，進(jìn)一步有效提升電商企業(yè)銷(xiāo)售量。

2.大數(shù)據(jù)為電商企業(yè)整合優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品信息。以淘寶、天貓電子商務(wù)平臺(tái)為例，基于對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)信息的整合，結(jié)合商品購(gòu)買(mǎi)情況及瀏覽數(shù)據(jù)篩選出時(shí)下熱門(mén)或優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，形成有力的電商企業(yè)與消費(fèi)者的產(chǎn)業(yè)鏈信息，形成強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)處理能力，為消費(fèi)者產(chǎn)品檢索提供有效便利。

3.大數(shù)據(jù)為電商企業(yè)提供細(xì)化服務(wù)。電商企業(yè)通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)開(kāi)展采集、分析，推進(jìn)供應(yīng)鏈上下游有效協(xié)調(diào)，以達(dá)成信息資源的優(yōu)化共享，進(jìn)一步促進(jìn)電商企業(yè)在市場(chǎng)管理、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)、技術(shù)研發(fā)等全面環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，打造全新的覆蓋面廣的營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)，以吸引更多的消費(fèi)者，增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

(二)大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)

1.電商企業(yè)面臨掌握大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，電商企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展，離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的有力支持。對(duì)于電商企業(yè)來(lái)說(shuō)，很大程度上誰(shuí)先掌握了大數(shù)據(jù)便意味著誰(shuí)先擁有了核心競(jìng)爭(zhēng)力的有力武器，便意味著誰(shuí)先擁有了致勝的法寶。

2.電商企業(yè)面臨駕馭大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。電商企業(yè)要對(duì)各式各樣大數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，不可僅憑直接開(kāi)展經(jīng)營(yíng)決策制定，應(yīng)盡可能對(duì)所有與消費(fèi)者關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)展分析，以達(dá)成對(duì)消費(fèi)群體的有效維護(hù)，并吸引他們買(mǎi)入更多產(chǎn)品，如此以來(lái)，很大程度為電商企業(yè)開(kāi)展全新信息化投資、建設(shè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

3.電商企業(yè)面臨數(shù)據(jù)安全防護(hù)的挑戰(zhàn)。各式各樣數(shù)據(jù)的匯集，包含電商企業(yè)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，消費(fèi)者個(gè)人信息等等，這些數(shù)據(jù)均被電商企業(yè)收集于企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，由此對(duì)電子商務(wù)如何開(kāi)展好對(duì)該部分?jǐn)?shù)據(jù)的安全防護(hù)工作帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)發(fā)展策略

(一)利用大數(shù)據(jù)，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)逐步深入背景下，電商企業(yè)要想在日趨白熱化的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，利用好大數(shù)據(jù)至關(guān)重要。近年來(lái)，各式各樣應(yīng)用軟件推陳出新，很大程度上推進(jìn)了移動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄了更多更精準(zhǔn)的用戶(hù)信息、用戶(hù)定位。電商企業(yè)通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的科學(xué)合理利用，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)，旨在增強(qiáng)電商企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的適應(yīng)性。鑒于此，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化對(duì)云計(jì)算技術(shù)的引入，并于短時(shí)間內(nèi)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息開(kāi)展實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)篩選、分析、處理，從而將數(shù)據(jù)信息切實(shí)轉(zhuǎn)化成企業(yè)自身有效資產(chǎn)。與此同時(shí)，電商企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)的分析、整合，達(dá)成對(duì)大數(shù)據(jù)的有效利用，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)行為習(xí)慣偏好的有效掌握，進(jìn)一步為電商企業(yè)制定運(yùn)營(yíng)策略、確立目標(biāo)消費(fèi)群體、提升市場(chǎng)占有率、改善經(jīng)濟(jì)收益等提供有力支撐[3]。

(二)利用大數(shù)據(jù)，推動(dòng)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)指的是電商企業(yè)對(duì)消費(fèi)者個(gè)性化需求予以滿(mǎn)足，借助網(wǎng)站推薦系統(tǒng)自動(dòng)向消費(fèi)者推薦商品，同時(shí)開(kāi)展個(gè)性化商品篩選的過(guò)程?；诰珳?zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)支撐，可為消費(fèi)者提供更便捷、更人性化的消費(fèi)體驗(yàn)?，F(xiàn)階段，大部分電商企業(yè)還尚未構(gòu)建有企業(yè)自身個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，抑或企業(yè)采用的推薦系統(tǒng)尚不十分成熟，更未與大數(shù)據(jù)開(kāi)展有效結(jié)合。如此一來(lái)，最終使推薦效率、推薦精準(zhǔn)度均不盡如人意。以電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)廣告為例，大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)廣告在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中可起到至關(guān)重要的作用?，F(xiàn)如今，電商企業(yè)面對(duì)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)不斷增多，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)基于現(xiàn)有營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立更為科學(xué)完備的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，推進(jìn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)廣告受眾開(kāi)展分析，依托大數(shù)據(jù)分析，充分結(jié)合消費(fèi)者個(gè)性興趣偏好制作廣告開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，為消費(fèi)者提供更高質(zhì)量的服務(wù)，與消費(fèi)者構(gòu)建和諧融洽的關(guān)系，增強(qiáng)消費(fèi)者忠誠(chéng)度。于此方面，阿里巴巴、淘寶、天貓中的“找相似”、“找同款”、“看了又看”等廣告營(yíng)銷(xiāo)便為廣大電商企業(yè)提供了很好的示范。

(三)利用大數(shù)據(jù)，推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新

伴隨互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)領(lǐng)域的廣泛推廣及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，商業(yè)模式不斷推陳出新，較具代表性的商業(yè)模式有O2O、O2P 等。其中，O2O(Online To Offline)，指的是將線下機(jī)會(huì)與線上電子商務(wù)進(jìn)行結(jié)合，使線上電子商務(wù)轉(zhuǎn)變成線下交易平臺(tái)的一種商業(yè)模式。O2P(Online To Partners)指的是借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，達(dá)到具備本地化、社交化特征的線上線下互動(dòng)電商平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)渠道朝社區(qū)化、鄉(xiāng)鎮(zhèn)網(wǎng)點(diǎn)全覆蓋，不同品牌類(lèi)型的同時(shí)運(yùn)作。通過(guò)建立多方參與多方共贏的格局，構(gòu)筑具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈，轉(zhuǎn)變成相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)定義者與游戲規(guī)則制定者。不管是哪一種新型商業(yè)模式，均應(yīng)當(dāng)緊緊圍繞消費(fèi)者，并對(duì)一系列端口數(shù)據(jù)開(kāi)展優(yōu)化整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)推送。

(四)開(kāi)展好數(shù)據(jù)處理工作，確保數(shù)據(jù)隱私的安全

近年來(lái)個(gè)人隱私遭受竊取、重要信息被不法篡改等現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮。倘若數(shù)據(jù)信息難以得到切實(shí)安全防護(hù)，大數(shù)據(jù)便會(huì)轉(zhuǎn)變成廣大消費(fèi)者的惡夢(mèng)，對(duì)消費(fèi)者日常生活造成極大的負(fù)面影響。鑒于此，電商企業(yè)應(yīng)當(dāng)提高對(duì)數(shù)據(jù)安全防護(hù)的重視度，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)安全狀況開(kāi)展實(shí)時(shí)監(jiān)控，結(jié)合各種風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際情況有針對(duì)性的采取科學(xué)的安全防護(hù)及精準(zhǔn)化的預(yù)防措施，一方面要防范數(shù)據(jù)信息泄漏給電商企業(yè)帶來(lái)的法律上不利影響，另一方面要防止過(guò)度開(kāi)發(fā)或者越界營(yíng)銷(xiāo)可能引發(fā)的侵犯消費(fèi)者隱私的一系列糾紛。此外，電商企業(yè)還應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化對(duì)大數(shù)據(jù)中涉及的消費(fèi)者個(gè)人隱私的安全防護(hù)，防止出現(xiàn)信息泄漏、信息倒賣(mài)等情況；最后，要及時(shí)了解國(guó)家關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)的法律、政策規(guī)定，迅速開(kāi)展經(jīng)營(yíng)策略?xún)?yōu)化調(diào)整[4]。

五、結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)分析并非偶然形成的，而是當(dāng)今世界信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展的產(chǎn)物，對(duì)不同行業(yè)領(lǐng)域可起到至關(guān)重要的影響，電子商務(wù)亦不例外。鑒于此，相關(guān)人員務(wù)必要不斷鉆研研究、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，清楚認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)以及電子商務(wù)的特征內(nèi)涵，全面分析大數(shù)據(jù)為電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，結(jié)合電子商務(wù)發(fā)展實(shí)際情況，“利用大數(shù)據(jù)，打造電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)”、“利用大數(shù)據(jù)，推動(dòng)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)”、“利用大數(shù)據(jù)，推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新”、“開(kāi)展好數(shù)據(jù)處理工作，確保數(shù)據(jù)隱私的安全”等，積極促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)有序健康發(fā)展。

[參考文獻(xiàn)]

[1]飛，張攀.大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)與快遞業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展策略研究[J].物流科技，2014，37(6)：25- 28.

[2]魏斐翡.ECLHadoop：基于 Hadoop 的有效電子商務(wù)物流大數(shù)據(jù)處理策略 [J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2013，35(10)：65- 71.

[3]鄭旸，于立.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子商務(wù)發(fā)展的 PESTEL模型分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2016，27(8)：131- 132.

篇2

移動(dòng)化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和全球化，正改變著企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理決策方式。由于數(shù)據(jù)處理分析和管理等相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，企業(yè)內(nèi)部的管理運(yùn)作數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運(yùn)作數(shù)據(jù)，企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系及互動(dòng)數(shù)據(jù)，客戶(hù)或潛在客戶(hù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)之外的生活方式、活動(dòng)、情感、社交等大數(shù)據(jù)，正為企業(yè)所采集和分析。

二、大數(shù)據(jù)分析的必要性

數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)有句行話：巧婦難為無(wú)米之炊，可見(jiàn)數(shù)據(jù)原材料的豐富多樣性和質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中所發(fā)揮的價(jià)值起到關(guān)鍵的制約作用。對(duì)于電信企業(yè)來(lái)說(shuō)，可拓展的大數(shù)據(jù)源有哪些，可拓展大數(shù)據(jù)源與企業(yè)原有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源之間存在什么差別和聯(lián)系，下文將詳細(xì)介紹。

（一）目前電信企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的可拓展方向

（1）社交網(wǎng)絡(luò)分析模型。大數(shù)據(jù)伴隨社交網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)行而發(fā)展。對(duì)于電信企業(yè)來(lái)說(shuō)，客戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）即一個(gè)重要的大數(shù)據(jù)分析方向。

（2）客戶(hù)體驗(yàn)分析（CEA）模型。近年，電信企業(yè)一直倡導(dǎo)客戶(hù)體驗(yàn)管理?？蛻?hù)體驗(yàn)管理以提高客戶(hù)整體體驗(yàn)為出發(fā)點(diǎn)。

（3）客戶(hù)價(jià)值分析（CVA）模型?？蛻?hù)管理的基本原則是：企業(yè)根據(jù)客戶(hù)的不同價(jià)值，提供不同營(yíng)銷(xiāo)方案及銷(xiāo)售和服務(wù)等級(jí)，所以客戶(hù)管理的核心依據(jù)在于客戶(hù)價(jià)值的測(cè)算。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，電信企業(yè)一般先計(jì)算出客戶(hù)使用電信產(chǎn)品的消費(fèi)額，再?gòu)闹袦p去有關(guān)網(wǎng)絡(luò)、營(yíng)銷(xiāo)、結(jié)算等成本，測(cè)算客戶(hù)帶給企業(yè)的利潤(rùn)，依此判斷客戶(hù)價(jià)值。

（二）目前電信企業(yè)可拓展的大數(shù)據(jù)源

前文提到，電信企業(yè)從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代走向大數(shù)據(jù)時(shí)代需遵循的原則為：圍繞分析需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)可獲得的條件，規(guī)劃所需大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析各階段的運(yùn)營(yíng)管理步驟，是拓展大數(shù)據(jù)源較以往傳統(tǒng)數(shù)據(jù)尤需謹(jǐn)慎的問(wèn)題。因此，圍繞大數(shù)據(jù)時(shí)代目前電信企業(yè)可拓展的社交網(wǎng)絡(luò)分析、客戶(hù)體驗(yàn)分析和客戶(hù)價(jià)值模型完善等分析方向。

（1）CDR、RFID、Wi-Fi等社交網(wǎng)絡(luò)信息。以往電信企業(yè)采集的CDR、RFID和Wi-Fi數(shù)據(jù)通常用作業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)和用戶(hù)行為分析，隨著社交網(wǎng)絡(luò)分析模型的逐漸成熟，以移動(dòng)用戶(hù)為對(duì)象，以發(fā)展和完善電信客戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)分析。

（2）地理位置信息和移動(dòng)終端上的各項(xiàng)應(yīng)用信息。智能移動(dòng)終端正在改變著人們的生活。移動(dòng)終端已經(jīng)成為指導(dǎo)人們生活并記錄人們生活軌跡及人際關(guān)系的大數(shù)據(jù)庫(kù)，電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)若想洞察客戶(hù)，當(dāng)然不能忽略移動(dòng)終端這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中詳實(shí)且非常細(xì)致的數(shù)據(jù)。

（3）各類(lèi)企業(yè)網(wǎng)站（尤其是社交網(wǎng)站）數(shù)據(jù)。作為企業(yè)新的銷(xiāo)售和服務(wù)渠道，企業(yè)自身網(wǎng)站，如網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳之類(lèi)的各類(lèi)電子渠道、企業(yè)微博之類(lèi)的社交網(wǎng)站頁(yè)面，甚至實(shí)時(shí)為用戶(hù)推薦個(gè)性化產(chǎn)品或信息瀏覽服務(wù)。

三、企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的必要性

第一，實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析支撐的營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用。第二，客戶(hù)體驗(yàn)管理應(yīng)用的真正落實(shí)。第三，大數(shù)據(jù)分析促進(jìn)智能管道運(yùn)營(yíng)應(yīng)用的落實(shí)。

四、大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)IT系統(tǒng)支撐的更高要求

大數(shù)據(jù)時(shí)代是企業(yè)IT系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理完善和優(yōu)化的時(shí)代，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涉及的所有技術(shù)幾乎都屬于IT范疇，技術(shù)的進(jìn)步和業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)IT系統(tǒng)支撐的更高要求，必然推動(dòng)企業(yè)相關(guān)運(yùn)營(yíng)管理的進(jìn)步。

（一）對(duì)IT系統(tǒng)支撐提出的更高需求

（1）大數(shù)據(jù)采集范圍更廣。前面講述的大數(shù)據(jù)，采集范圍不再限于以往B域業(yè)務(wù)系統(tǒng)的客戶(hù)訂購(gòu)、行為、服務(wù)銷(xiāo)售互動(dòng)以及賬務(wù)、競(jìng)爭(zhēng)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采集到社交網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)以及手機(jī)應(yīng)用等文字、圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（2）大數(shù)據(jù)采集處理分析時(shí)限要求更高甚至實(shí)時(shí)。前面講到的3個(gè)應(yīng)用方向――實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析支撐的營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用、客戶(hù)體驗(yàn)管理應(yīng)用的真正落實(shí)和大數(shù)據(jù)分析促進(jìn)的智能管道運(yùn)營(yíng)應(yīng)用。

（二）IT系統(tǒng)對(duì)大數(shù)據(jù)支撐的體系規(guī)劃和趨勢(shì)

（1）梳理并整合業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求，立足分析需求，做好大數(shù)據(jù)IT體系架構(gòu)的3步規(guī)劃。大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)條件的成熟、大數(shù)據(jù)分析能力以及分析應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累等多方面因素，都是制約企業(yè)建設(shè)大數(shù)據(jù)IT系統(tǒng)的條件，要充分抓住大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)會(huì)并避免“心急吃不得熱豆腐，反被熱豆腐傷害”的問(wèn)題。

（2）以職能部門(mén)提供整體IT支撐方式向嵌入業(yè)務(wù)流程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分散能力支撐方式轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變趨勢(shì)又稱(chēng)IT支撐“消費(fèi)化”趨勢(shì)。所以，大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)要真正改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理決策方式，使企業(yè)上下形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)文化為標(biāo)志性特征，每個(gè)人都要做好與數(shù)據(jù)打交道的能力和心理準(zhǔn)備，而IT系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理部門(mén)也將不得不面臨大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)、處理到分析、提供和管理的過(guò)程，在各業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理流程、各部門(mén)、各類(lèi)用戶(hù)間如何高效運(yùn)行、高效交互、高效支撐的更復(fù)雜的IT系統(tǒng)支撐問(wèn)題。

五、結(jié)論

篇3

技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字設(shè)備的普及，使得大量的數(shù)據(jù)從各種各樣的數(shù)據(jù)源頭通過(guò)不同渠道定期產(chǎn)生，海量數(shù)據(jù)增長(zhǎng)逐步衍生出一個(gè)新概念——大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不僅強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)巨量，更強(qiáng)調(diào)從海量數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息和知識(shí)的能力。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值已經(jīng)引起多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家政府重視，相繼出臺(tái)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃和配套法規(guī)促進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與發(fā)展。在政府大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略部署和政策推動(dòng)下，發(fā)達(dá)國(guó)家的政府部門(mén)、企業(yè)、高校及研究機(jī)構(gòu)都開(kāi)始積極探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用。據(jù)悉，美國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略后，12個(gè)聯(lián)邦部門(mén)啟動(dòng)開(kāi)展了82個(gè)大數(shù)據(jù)相關(guān)項(xiàng)目[1]，涵蓋了國(guó)防、能源、醫(yī)療衛(wèi)生、人文社會(huì)科學(xué)等眾多領(lǐng)域。企業(yè)借助于大數(shù)據(jù)政策的東風(fēng)，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新應(yīng)用。Gartner公司的調(diào)查結(jié)果表明，全球64%的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始向大數(shù)據(jù)項(xiàng)目注資，或者打算在2015年6月之前將計(jì)劃付諸實(shí)踐。[2]

完善的政策是當(dāng)前大數(shù)據(jù)先行國(guó)家推廣應(yīng)用大數(shù)據(jù)的重要保障，目前，我國(guó)國(guó)家層面還沒(méi)有專(zhuān)門(mén)針對(duì)大數(shù)據(jù)出臺(tái)相關(guān)政策。研究國(guó)外大數(shù)據(jù)相關(guān)政策，對(duì)我國(guó)制訂大數(shù)據(jù)政策具有十分重要的意義。

一、政府大數(shù)據(jù)政策比較研究框架

為更好研究大數(shù)據(jù)政策，建立如下政策比較框架，從戰(zhàn)略規(guī)劃、技術(shù)能力提升、應(yīng)用與管理三個(gè)方面比較分析各國(guó)政策著力點(diǎn)(見(jiàn)圖1)。

“戰(zhàn)略規(guī)劃”層旨在通過(guò)分析國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略或規(guī)劃，探析西方國(guó)家發(fā)展大數(shù)據(jù)的目標(biāo)定位、主要內(nèi)容、重點(diǎn)發(fā)展的大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，以及相應(yīng)的管理體制等，總結(jié)各國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃特色及要點(diǎn)。戰(zhàn)略規(guī)劃的制定為大數(shù)據(jù)技術(shù)能力儲(chǔ)備、大數(shù)據(jù)推廣應(yīng)用與項(xiàng)目實(shí)施提供宏觀指導(dǎo)與執(zhí)行依據(jù)。

“技術(shù)能力提升”層探討各國(guó)政府在大數(shù)據(jù)技術(shù)儲(chǔ)備方面的相關(guān)政策措施，包括基礎(chǔ)研究部署、核心技術(shù)研發(fā)、為相關(guān)產(chǎn)業(yè)和研究機(jī)構(gòu)提供的技術(shù)創(chuàng)新扶持、人才培養(yǎng)以及技術(shù)研發(fā)資金保障等。技術(shù)能力提升為戰(zhàn)略規(guī)劃的落地提供技術(shù)方面的支撐。

“應(yīng)用與管理”層從推進(jìn)政策和項(xiàng)目實(shí)施兩個(gè)角度，研究為確保大數(shù)據(jù)推廣應(yīng)用與項(xiàng)目實(shí)施而制定的各項(xiàng)政策，包括數(shù)據(jù)開(kāi)放政策、數(shù)據(jù)共享政策、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)政策，以及政府和商業(yè)領(lǐng)域的試點(diǎn)項(xiàng)目規(guī)劃等。應(yīng)用與管理為戰(zhàn)略規(guī)劃的落地提供制度支撐和實(shí)施保障。

二、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃比較分析

(一)美國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃

2011年總統(tǒng)科技顧問(wèn)委員會(huì)提出建議，認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有重要戰(zhàn)略意義，但聯(lián)邦政府在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)方面的投入不足。作為回應(yīng)，美國(guó)白宮科學(xué)和技術(shù)政策辦公室(OSTP)建立了大數(shù)據(jù)高級(jí)監(jiān)督組以協(xié)調(diào)和擴(kuò)大政府對(duì)該領(lǐng)域的投資，并牽頭編制了《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計(jì)劃》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《計(jì)劃》)。2012年3月29日，《計(jì)劃》正式對(duì)外，標(biāo)志著美國(guó)率先將大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。

《計(jì)劃》旨在大力提升美國(guó)從海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合中獲取知識(shí)和洞見(jiàn)的能力。具體實(shí)現(xiàn)三個(gè)目標(biāo)[3]：(1)開(kāi)發(fā)能對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、維護(hù)、管理、分析和共享的最先進(jìn)的核心技術(shù);(2)利用這些技術(shù)加快科學(xué)和工程學(xué)領(lǐng)域探索發(fā)現(xiàn)的步伐，加強(qiáng)國(guó)家安全，轉(zhuǎn)變現(xiàn)有的教學(xué)方式;(3)擴(kuò)大從事大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的人員數(shù)量。

第一波納入《計(jì)劃》的聯(lián)邦政府部門(mén)主要有：國(guó)家科學(xué)基金會(huì)、國(guó)家衛(wèi)生研究院、能源部、國(guó)防部、國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局、地質(zhì)勘探局等，投資兩億多美元，推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)。大數(shù)據(jù)發(fā)展不能僅靠政府，因此《計(jì)劃》還鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)、大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)、非盈利機(jī)構(gòu)與政府一起努力，共享大數(shù)據(jù)提供的機(jī)遇。

(二)澳大利亞大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃

2012年10月，澳大利亞政府《澳大利亞公共服務(wù)信息與通信技術(shù)戰(zhàn)略2012-2015》，強(qiáng)調(diào)應(yīng)增強(qiáng)政府機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析能力從而實(shí)現(xiàn)更好的服務(wù)傳遞和更科學(xué)的決策，并將制定一份大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為戰(zhàn)略執(zhí)行計(jì)劃之一。2013年2月，澳大利亞政府信息管理辦公室(AGIMO)成立了跨部門(mén)工作組——“大數(shù)據(jù)工作組”，啟動(dòng)了《公共服務(wù)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《戰(zhàn)略》)制定工作，并于2013年8月正式對(duì)外。

《戰(zhàn)略》以六條“大數(shù)據(jù)原則”為指導(dǎo)，旨在推動(dòng)公共部門(mén)利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行服務(wù)改革，制定更好的公共政策，保護(hù)公民隱私。這六條大數(shù)據(jù)原則分別為：數(shù)據(jù)是一種國(guó)家資產(chǎn)，應(yīng)被用于人民福祉;數(shù)據(jù)共享和大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中嚴(yán)保用戶(hù)隱私;數(shù)據(jù)完整和過(guò)程透明;政府部門(mén)間以及政府與產(chǎn)業(yè)間應(yīng)共享技術(shù)、資源和能力;與產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界廣泛合作;加強(qiáng)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放?！稇?zhàn)略》還決定成立數(shù)據(jù)分析卓越中心(DACOE)，該中心將通過(guò)構(gòu)建一個(gè)通用的能力框架幫助政府部門(mén)獲得數(shù)據(jù)分析能力，并促成政府與第三方機(jī)構(gòu)合作以培養(yǎng)分析技術(shù)專(zhuān)家。《戰(zhàn)略》列舉了2014年7月前需完成的6項(xiàng)大數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃，分別為：制定信息資產(chǎn)登記簿;跟蹤大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)發(fā)展;制定大數(shù)據(jù)最佳實(shí)踐指南;總結(jié)明確大數(shù)據(jù)分析面臨的各種障礙;強(qiáng)化大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn);制定數(shù)據(jù)分析指南。具體工作由大數(shù)據(jù)工作組與數(shù)據(jù)分析卓越中心協(xié)作完成。

(三)英國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

2013年10月31日，英國(guó)《把握數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇：英國(guó)數(shù)據(jù)能力戰(zhàn)略》。[4]該戰(zhàn)略由英國(guó)商業(yè)、創(chuàng)新與技術(shù)部牽頭編制。戰(zhàn)略旨在促進(jìn)英國(guó)在數(shù)據(jù)挖掘和價(jià)值萃取中的世界領(lǐng)先地位，為英國(guó)公民、企業(yè)、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和公共部門(mén)在信息經(jīng)濟(jì)條件下創(chuàng)造更多收益。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，該戰(zhàn)略從提升數(shù)據(jù)分析技術(shù)、加強(qiáng)國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動(dòng)研究與產(chǎn)業(yè)合作、確保數(shù)據(jù)被安全存取和共享等幾個(gè)方面做出了部署，并作出11項(xiàng)行動(dòng)承諾，確保戰(zhàn)略目標(biāo)得以落地。

(四)法國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

為抓住大數(shù)據(jù)發(fā)展機(jī)遇，促進(jìn)本國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，以便在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中占據(jù)主動(dòng)權(quán)，2013年2月，法國(guó)政府了《數(shù)字化路線圖》[5]，宣布將投入1.5億歐元大力支持5項(xiàng)戰(zhàn)略性高新技術(shù)，而“大數(shù)據(jù)”就是其中一項(xiàng)。2013年7月，法國(guó)中小企業(yè)、創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)部了《法國(guó)政府大數(shù)據(jù)五項(xiàng)支持計(jì)劃》，包括引進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)家教育項(xiàng)目;設(shè)立一個(gè)技術(shù)中心給予新興企業(yè)各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)文檔存取權(quán);通過(guò)為大數(shù)據(jù)設(shè)立原始扶持資金，促進(jìn)創(chuàng)新;在交通、醫(yī)療衛(wèi)生等縱向行業(yè)領(lǐng)域設(shè)立大數(shù)據(jù)旗艦項(xiàng)目;為大數(shù)據(jù)應(yīng)用建立良好的生態(tài)環(huán)境，如在法國(guó)和歐盟層面建立用于交流的各類(lèi)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等。[6]

(五)各國(guó)戰(zhàn)略規(guī)劃比較

按照政府大數(shù)據(jù)政策比較研究框架，從戰(zhàn)略規(guī)劃層面，主要從戰(zhàn)略目標(biāo)、戰(zhàn)略?xún)?nèi)容、發(fā)展領(lǐng)域和管理體制四個(gè)方面對(duì)各國(guó)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃進(jìn)行比較分析(如表1)，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)它們之間既有共同點(diǎn)又存在明顯差異。

1.共同點(diǎn)

一是戰(zhàn)略目標(biāo)基本相同，均旨在通過(guò)國(guó)家性戰(zhàn)略規(guī)劃推動(dòng)本國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和相關(guān)行業(yè)的推廣應(yīng)用，確保領(lǐng)先地位。

二是戰(zhàn)略規(guī)劃均具有明確的行動(dòng)計(jì)劃和重點(diǎn)扶持項(xiàng)目。例如，美國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略明確闡明了政府?dāng)M重點(diǎn)發(fā)展和扶持的領(lǐng)域和相關(guān)項(xiàng)目。法國(guó)為本國(guó)的大數(shù)據(jù)發(fā)展制定了五步驟的支持項(xiàng)目。澳大利亞列舉了一年內(nèi)的大數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃和具體時(shí)間節(jié)點(diǎn)。英國(guó)規(guī)定了11項(xiàng)政府將采取的行動(dòng)承諾。

三是戰(zhàn)略規(guī)劃指定了管理機(jī)構(gòu)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)。美國(guó)由白宮科學(xué)和技術(shù)政策辦公室牽頭建立了大數(shù)據(jù)高級(jí)監(jiān)督組，通過(guò)協(xié)調(diào)和擴(kuò)大政府對(duì)大數(shù)據(jù)的投資，提供合作機(jī)遇，促進(jìn)核心技術(shù)研發(fā)和勞動(dòng)力發(fā)展等工作促進(jìn)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。澳大利亞設(shè)立跨部門(mén)大數(shù)據(jù)工作組負(fù)責(zé)戰(zhàn)略落地，同時(shí)配備專(zhuān)門(mén)的支撐機(jī)構(gòu)從技術(shù)、研究等角度確保對(duì)大數(shù)據(jù)工作組支撐。英國(guó)戰(zhàn)略分別針對(duì)技術(shù)能力、基礎(chǔ)設(shè)施和軟硬件建設(shè)、推進(jìn)合作、數(shù)據(jù)開(kāi)放與共享等指定具體的負(fù)責(zé)機(jī)構(gòu)，同時(shí)，由信息經(jīng)濟(jì)委員會(huì)負(fù)責(zé)根據(jù)戰(zhàn)略進(jìn)一步制定具體戰(zhàn)略實(shí)施路徑。

2.差異點(diǎn)

一是戰(zhàn)略規(guī)劃的推動(dòng)路徑略有差異。美國(guó)重在“以點(diǎn)帶面”，通過(guò)公布重要部門(mén)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目規(guī)劃，扶持重要領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，帶動(dòng)其他部門(mén)和社會(huì)各界對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)投入和推廣應(yīng)用。澳大利亞重在“方法指導(dǎo)”，通過(guò)設(shè)定大數(shù)據(jù)原則指導(dǎo)各部門(mén)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，同時(shí)注重技術(shù)跟蹤、指南制定。英國(guó)和法國(guó)強(qiáng)調(diào)政府“鋪路打基礎(chǔ)”的作用，闡明政府在人才培養(yǎng)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資金扶持、項(xiàng)目規(guī)劃、合作環(huán)境搭建中的基礎(chǔ)保障作用。

二是戰(zhàn)略制定機(jī)構(gòu)不同。戰(zhàn)略規(guī)劃推動(dòng)路徑的差異與政策制定機(jī)構(gòu)有關(guān)。美國(guó)、澳大利亞的戰(zhàn)略制定機(jī)構(gòu)主要是科學(xué)技術(shù)相關(guān)部門(mén)。美國(guó)白宮科學(xué)和技術(shù)政策辦公室是美國(guó)的高級(jí)科技咨詢(xún)機(jī)構(gòu)，該辦公室主任被任命為總統(tǒng)科技顧問(wèn)。澳大利亞政府信息管理辦公室職責(zé)是就信息與通信技術(shù)(ICT)投資管理、工程實(shí)施、ICT政策執(zhí)行為澳洲政府及其機(jī)構(gòu)提供建議，指導(dǎo)政府應(yīng)用信息技術(shù)為公眾提供更好服務(wù)、提升自身運(yùn)作效率。而英國(guó)和法國(guó)的戰(zhàn)略制定機(jī)構(gòu)則是與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的部門(mén)，制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略旨在充分挖掘大數(shù)據(jù)對(duì)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)能力提升政策比較分析

(一)基礎(chǔ)研究與關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)需求牽引下，數(shù)據(jù)科學(xué)研究顯得越發(fā)重要。美國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略確立了國(guó)家科學(xué)基金會(huì)在基礎(chǔ)研究中的核心地位。為促進(jìn)基礎(chǔ)研究，國(guó)家科學(xué)基金會(huì)采取相關(guān)政策措施包括：將向美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校資助一千萬(wàn)美元，幫助他們研究如何整合機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、眾包(crowd sourcing)三大技術(shù)用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?提供對(duì)地球研究、生物研究等基礎(chǔ)性研究項(xiàng)目的撥款等。在關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)方面，聯(lián)邦部門(mén)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目列表[1]詳細(xì)部署了國(guó)防、民生、社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域的核心關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。英國(guó)大數(shù)據(jù)研究扶持與技術(shù)研發(fā)政策包含在《英國(guó)數(shù)據(jù)能力戰(zhàn)略》中，重在體現(xiàn)對(duì)高校、研究機(jī)構(gòu)的資金扶持和合作平臺(tái)搭建。

(二)人才培養(yǎng)

人才培養(yǎng)已被各國(guó)政府納入推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要議程中。Gartner預(yù)測(cè)，到2015年，全球大數(shù)據(jù)人才需求將達(dá)到440萬(wàn)人，屆時(shí)僅有三分之一的需求能夠得到滿(mǎn)足。[7]美國(guó)《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計(jì)劃》的一個(gè)重要目標(biāo)是“擴(kuò)大從事大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的人員數(shù)量”。通過(guò)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)，鼓勵(lì)研究性大學(xué)設(shè)立跨學(xué)科的學(xué)位項(xiàng)目，為培養(yǎng)下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師做準(zhǔn)備，并設(shè)立培訓(xùn)基金支持對(duì)大學(xué)生進(jìn)行相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)，召集各個(gè)學(xué)科的研究人員共同探討大數(shù)據(jù)如何改變教育和學(xué)習(xí)等。英國(guó)《英國(guó)數(shù)據(jù)能力戰(zhàn)略》對(duì)人才的培養(yǎng)做出專(zhuān)項(xiàng)部署，包括在初、中等教育中加強(qiáng)數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)課程學(xué)習(xí);全面評(píng)估當(dāng)前大學(xué)各學(xué)科所教授的數(shù)據(jù)分析技能是否需要進(jìn)一步完善并實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科交流;通過(guò)獎(jiǎng)學(xué)金、項(xiàng)目資助的形式支持高校培養(yǎng)滿(mǎn)足當(dāng)前和未來(lái)數(shù)據(jù)分析需求的人才;政府與相關(guān)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)一起強(qiáng)化數(shù)據(jù)科學(xué)這門(mén)學(xué)科，勾畫(huà)數(shù)據(jù)分析行業(yè)不同的發(fā)展道路。澳大利亞《公共服務(wù)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》強(qiáng)化政府部門(mén)與大專(zhuān)院校合作培養(yǎng)分析技術(shù)專(zhuān)家，同時(shí)計(jì)劃將各類(lèi)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)納入現(xiàn)行教育課程中，強(qiáng)化人才儲(chǔ)備。法國(guó)《政府大數(shù)據(jù)五項(xiàng)支持計(jì)劃》中第一步計(jì)劃便是引進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)家(datascientist)教育項(xiàng)目。

(三)產(chǎn)業(yè)扶持

大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)真正做出價(jià)值貢獻(xiàn)，離不開(kāi)對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的扶持。在產(chǎn)業(yè)扶持方面，《英國(guó)數(shù)據(jù)能力戰(zhàn)略》指出英國(guó)政府將通過(guò)多種途徑為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提供扶持，在資金支持方面，英國(guó)政府將為本國(guó)公司及有關(guān)組織提供更多機(jī)遇和便利，以獲取歐盟研究與創(chuàng)新資金——展望2020(Horizon 2020)展望2020是即將于2014至2020年推出的歐盟研究與創(chuàng)新計(jì)劃，擁有超過(guò)700億預(yù)算，旨在提升歐洲科學(xué)水平。的資金支持，同時(shí)將各類(lèi)大數(shù)據(jù)分析中心納入“英國(guó)資本投資戰(zhàn)略框架”中，促進(jìn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。在產(chǎn)學(xué)研結(jié)合方面，英國(guó)還通過(guò)建立研究成果展現(xiàn)門(mén)戶(hù)、搭建多種合作交流平臺(tái)等方式，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)與各類(lèi)研究、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)之間的合作和成果轉(zhuǎn)化。

(四)資金保障

明確具體資金保障是國(guó)外大數(shù)據(jù)政策的一大亮點(diǎn)。繼美國(guó)宣布投資兩億多美元促進(jìn)大數(shù)據(jù)研發(fā)后，英國(guó)、法國(guó)也相繼宣布政府對(duì)大數(shù)據(jù)的投資。2013年1月，英國(guó)財(cái)政部明確將投入1.89億英鎊用于大數(shù)據(jù)和節(jié)能計(jì)算技術(shù)的研發(fā)，旨在提升地球觀測(cè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集分析能力。同年4月，英國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)研究委員會(huì)又宣布將新增6400萬(wàn)英鎊用于大數(shù)據(jù)研發(fā)，其中3400萬(wàn)英鎊將用來(lái)建立“行政數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)”，用于匯聚政府部門(mén)和機(jī)構(gòu)所收集的行政數(shù)據(jù)，促進(jìn)發(fā)揮政府?dāng)?shù)據(jù)對(duì)科學(xué)研究、政策制定和執(zhí)行的作用。法國(guó)政府宣布將在2013年投入1150萬(wàn)歐元，用于7個(gè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)研發(fā)項(xiàng)目，旨在通過(guò)試點(diǎn)探索，促進(jìn)法國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展。這些國(guó)家對(duì)大數(shù)據(jù)的投資，體現(xiàn)出一定的共性特征：一是投資領(lǐng)域均是關(guān)乎國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力和全民生活福祉的重要領(lǐng)域，這些領(lǐng)域僅憑市場(chǎng)資本無(wú)法推動(dòng);二是強(qiáng)化投資的核心目的是提高關(guān)鍵領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)能力，它是市場(chǎng)化應(yīng)用的前提。

(五)各國(guó)技術(shù)能力儲(chǔ)備政策比較

在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力儲(chǔ)備方面，各國(guó)的政策和計(jì)劃均有側(cè)重點(diǎn)。如下表2所示。

從縱向政策要點(diǎn)來(lái)看，注重人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)扶持、資金保障是多數(shù)國(guó)家的共識(shí)，這三方面正是政府為產(chǎn)業(yè)發(fā)展構(gòu)建良性生態(tài)環(huán)境的政策落腳點(diǎn)。從橫向國(guó)家來(lái)看，美國(guó)、英國(guó)國(guó)家層面配套技術(shù)能力儲(chǔ)備政策較為完善，這也是兩國(guó)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)前沿的主要原因之一。法國(guó)和澳大利亞的配套政策還有待進(jìn)一步完善。

四、大數(shù)據(jù)應(yīng)用與管理政策比較分析

促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展，除了搭建技術(shù)能力儲(chǔ)備政策外，還從應(yīng)用實(shí)施的角度，制定配套推進(jìn)政策、規(guī)劃試點(diǎn)示范項(xiàng)目，推動(dòng)戰(zhàn)略規(guī)劃的具體實(shí)施。

(一)應(yīng)用推進(jìn)政策比較

1.數(shù)據(jù)開(kāi)放與共享

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)足量全面。為加強(qiáng)各部門(mén)所掌握的海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)開(kāi)放與共享，促進(jìn)社會(huì)應(yīng)用創(chuàng)新，美、英、澳、法等國(guó)政府均制定政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放共享政策。具體統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表中所述國(guó)家在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放政策上具備兩個(gè)共性特征：一是數(shù)據(jù)開(kāi)放政策均建立在開(kāi)放政府行動(dòng)之下，使得數(shù)據(jù)開(kāi)放有了更高的戰(zhàn)略支撐;二是建立數(shù)據(jù)開(kāi)放門(mén)戶(hù)成為普遍趨勢(shì)，有力保證政策得以落地。

美國(guó)是政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放與共享的領(lǐng)頭者。從其政策制定脈絡(luò)來(lái)看，數(shù)據(jù)開(kāi)放共享分為兩大維度：一是對(duì)公眾和社會(huì)，大力推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放，制定一系列確保公眾平等獲取數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)利用數(shù)據(jù)的政策法規(guī)，二是對(duì)政府自身業(yè)務(wù)管理，積極制定信息共享戰(zhàn)略法規(guī)，特別是在國(guó)家安全等方面，要確保在正確的時(shí)間將正確的信息分享給正確的人。英國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放強(qiáng)調(diào)政策的執(zhí)行力度。《開(kāi)放政府白皮書(shū)》明確要求各政府部門(mén)每隔2-3年就要制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)開(kāi)放策略，闡述他們將要對(duì)外開(kāi)放的數(shù)據(jù)內(nèi)容、首次開(kāi)放時(shí)間、數(shù)據(jù)更新頻率，以及促進(jìn)市場(chǎng)使用這些數(shù)據(jù)的政策、原則，并定期進(jìn)行數(shù)據(jù)開(kāi)放總結(jié)匯報(bào)。

2.隱私與數(shù)據(jù)安全保護(hù)

大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的一個(gè)全新挑戰(zhàn)就是對(duì)個(gè)人隱私與數(shù)據(jù)安全的威脅。因此，需要通過(guò)法規(guī)政策強(qiáng)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中對(duì)個(gè)人隱私與數(shù)據(jù)安全的保障。當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用所適用的隱私與數(shù)據(jù)安全保護(hù)法規(guī)政策大多沿用多年前的法規(guī)文件。個(gè)別國(guó)家已經(jīng)開(kāi)始針對(duì)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)制定專(zhuān)門(mén)的隱私與數(shù)據(jù)安全政策。在個(gè)人隱私保護(hù)方面，英國(guó)《開(kāi)放數(shù)據(jù)白皮書(shū)》明確將在公共部門(mén)透明度委員會(huì)(監(jiān)督各部門(mén)數(shù)據(jù)開(kāi)放的核心機(jī)構(gòu))中設(shè)立一名隱私保護(hù)專(zhuān)家，確保數(shù)據(jù)開(kāi)放過(guò)程中及時(shí)掌握和普及最新的隱私保護(hù)措施，同時(shí)還將為各個(gè)部門(mén)配備隱私專(zhuān)家;二是內(nèi)閣辦公室強(qiáng)制要求所有政府部門(mén)在處理涉及到個(gè)人數(shù)據(jù)時(shí)都要執(zhí)行個(gè)人隱私影響評(píng)估工作(Privacy Impact Assessments)，為此還專(zhuān)門(mén)制定了非常詳細(xì)的《個(gè)人隱私影響評(píng)估手冊(cè)》，三是各政府部門(mén)開(kāi)放數(shù)據(jù)策略中均明確將開(kāi)放數(shù)據(jù)劃分為大數(shù)據(jù)(big data)和個(gè)人數(shù)據(jù)(my data)，大數(shù)據(jù)是政府日常業(yè)務(wù)過(guò)程中收集到的數(shù)據(jù)，可以對(duì)所有人開(kāi)放，而個(gè)人數(shù)據(jù)僅僅對(duì)某條數(shù)據(jù)所涉及到的個(gè)人自己開(kāi)放。在數(shù)據(jù)安全方面，澳大利亞政府于2012年7月了《信息安全管理指導(dǎo)方針：整合性信息的管理》為海量數(shù)據(jù)整合中所涉及到的安全風(fēng)險(xiǎn)提供了最佳管理實(shí)踐指導(dǎo)。

(二)項(xiàng)目實(shí)施規(guī)劃比較

試點(diǎn)示范項(xiàng)目的規(guī)劃是推動(dòng)應(yīng)用實(shí)施的重要政策手段之一，通過(guò)規(guī)劃政府領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目，有效帶動(dòng)政府社會(huì)管理和公共服務(wù)中的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用;通過(guò)規(guī)劃商業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目，充分鼓勵(lì)應(yīng)用模式創(chuàng)新，促進(jìn)技術(shù)研發(fā)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

在國(guó)外政府大數(shù)據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目規(guī)劃方面，美國(guó)政府最為明確，其特色主要是“聚焦政府領(lǐng)域應(yīng)用，落實(shí)具體部門(mén)”。美國(guó)《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計(jì)劃》以及與計(jì)劃同時(shí)的更為詳細(xì)的聯(lián)邦部門(mén)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目列表，均是涉及國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展、不便市場(chǎng)化的核心領(lǐng)域大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，這些項(xiàng)目落實(shí)到具體部門(mén)和機(jī)構(gòu)來(lái)實(shí)施。美國(guó)商業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)廣泛開(kāi)展，因此政策引導(dǎo)重在推動(dòng)政府領(lǐng)域的項(xiàng)目實(shí)施。

五、結(jié)語(yǔ)

總體來(lái)看，國(guó)外政府大數(shù)據(jù)政策措施體現(xiàn)出如下明顯特征：一是頒布戰(zhàn)略規(guī)劃進(jìn)行整體布局。為搶占大數(shù)據(jù)先機(jī)，增強(qiáng)國(guó)家在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的國(guó)際領(lǐng)先地位，大數(shù)據(jù)先行國(guó)家均將發(fā)展大數(shù)據(jù)提升為國(guó)家戰(zhàn)略予以支持;二是注重構(gòu)建配套政策，包括人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)扶持、資金保障、數(shù)據(jù)開(kāi)放共享等，為本國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展構(gòu)筑良好的生態(tài)環(huán)境。

隨著數(shù)據(jù)的與日俱增及其背后所蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值，大數(shù)據(jù)正在成為信息時(shí)展的新潮流，謀劃制訂大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃及相關(guān)政策就顯得非常必要。由于各國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)、市場(chǎng)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)文化氛圍不同，各國(guó)的政策側(cè)重點(diǎn)存在一定差異。對(duì)我國(guó)而言，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)剛剛起步，配套規(guī)劃與政策還存在較多缺口，為加快推進(jìn)我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在政策環(huán)境構(gòu)建方面：一是要加快研究制定大數(shù)據(jù)發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略。戰(zhàn)略應(yīng)進(jìn)一步闡明大數(shù)據(jù)的有利發(fā)展機(jī)遇，規(guī)劃重點(diǎn)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)研究計(jì)劃，布局關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)方向，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才培養(yǎng)，加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的扶持，做好體制機(jī)制、資金、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)等方面的保障等，真正將促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展提升為一種國(guó)家行動(dòng)，為后期專(zhuān)項(xiàng)政策制定、項(xiàng)目規(guī)劃等提供依據(jù)。二是借鑒國(guó)外政府大數(shù)據(jù)政策，勾畫(huà)符合我國(guó)實(shí)際的大數(shù)據(jù)配套政策制定路線圖，注重從戰(zhàn)略技術(shù)能力儲(chǔ)備和戰(zhàn)略應(yīng)用實(shí)施兩個(gè)角度，落實(shí)相關(guān)部門(mén)職責(zé)，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)孵化、技術(shù)研發(fā)、推廣應(yīng)用營(yíng)造完善的政策環(huán)境。（文/張勇進(jìn) 國(guó)家信息中心信息化研究部電子政務(wù)研究室副處 編選：中國(guó)電子商務(wù)研究中心）

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篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)；市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略；展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)

基金項(xiàng)目：本文系2014年重慶文理學(xué)院學(xué)生科研項(xiàng)目資助（項(xiàng)目號(hào)：XSKY2014098）

一、問(wèn)題提出

隨著展覽業(yè)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略決策方式已或多或少露出一些弊端。如在營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略選擇上盲目跟風(fēng)，見(jiàn)利就上，導(dǎo)致某一地區(qū)或某一產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域超負(fù)荷舉辦同類(lèi)展覽項(xiàng)目?；虿挥?jì)成本，不明目標(biāo)地在某一營(yíng)銷(xiāo)手段上狂轟濫炸。如何高效運(yùn)用營(yíng)銷(xiāo)資源，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的展覽市場(chǎng)獨(dú)樹(shù)一幟，成為展覽業(yè)規(guī)范化潮流中的中流砥柱，已經(jīng)成為亟需解決的問(wèn)題。

二、大數(shù)據(jù)在展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策中的意義

（一）明確展覽營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象

大數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)展覽相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸和分類(lèi)推測(cè)等高級(jí)分析理論與方法的處理，精準(zhǔn)鎖定展覽營(yíng)銷(xiāo)的地理區(qū)位，明確目標(biāo)客戶(hù)定位及分類(lèi)。依據(jù)展覽組織者自身定位，劃分出適合自己的市場(chǎng)范圍、目標(biāo)客戶(hù)類(lèi)型及分布。為營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略的制定，設(shè)立起清晰的標(biāo)靶。

（二）提升展覽營(yíng)銷(xiāo)效果

在有明確營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象的前提下，展覽組織者可以將各個(gè)營(yíng)銷(xiāo)渠道、營(yíng)銷(xiāo)方式的反饋信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，選擇出最直接、最有效的渠道、方式或渠道組合、方式組合，使得品牌信息、產(chǎn)品信息等傳達(dá)到特定目標(biāo)客戶(hù)的手中，提升營(yíng)銷(xiāo)效果。

（三）樹(shù)立展覽業(yè)高端、專(zhuān)業(yè)新形象

通過(guò)社交網(wǎng)站、行業(yè)協(xié)會(huì)、電信信息以及其他盈利、非盈利信息轉(zhuǎn)手機(jī)構(gòu)獲得相關(guān)數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過(guò)回歸和分類(lèi)預(yù)測(cè)，鎖定本展會(huì)的專(zhuān)業(yè)觀眾及意愿參展商。如此，既可以避免對(duì)公眾媒體狂轟濫炸而造成的資源浪費(fèi)，也可以使展覽會(huì)的社會(huì)形象變得更高端、更專(zhuān)業(yè)。

三、大數(shù)據(jù)在展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略決策中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策中的應(yīng)用，主要包括三個(gè)方面的內(nèi)容，即目標(biāo)市場(chǎng)戰(zhàn)略、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略、市場(chǎng)推廣戰(zhàn)略。

（一）目標(biāo)市場(chǎng)戰(zhàn)略

1.市場(chǎng)細(xì)分

對(duì)展覽市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，消費(fèi)者和企業(yè)是兩個(gè)重要組成部分。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以得出本展覽消費(fèi)群和產(chǎn)業(yè)群的區(qū)位分布。如，本展覽是珠寶、汽車(chē)等消費(fèi)展，組展商可以收集全國(guó)各大城市近幾年人均GDP、恩格爾系數(shù)、基尼系數(shù)、CPI系數(shù)等數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)高等分析中的聚類(lèi)分析，得出本展會(huì)在各大城市的市場(chǎng)消費(fèi)總額、群體分布結(jié)構(gòu)以及消費(fèi)欲望值。

如此種種，便可將全國(guó)相關(guān)市場(chǎng)分為若干部分，并能在數(shù)據(jù)可視化后，將這些部分評(píng)為A、B、C......等若干等級(jí)。各等級(jí)市場(chǎng)需配有相應(yīng)的市場(chǎng)戰(zhàn)略。主要戰(zhàn)略可根據(jù)市場(chǎng)發(fā)展矩陣分為：市場(chǎng)滲透戰(zhàn)略、市場(chǎng)開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、多元化發(fā)展戰(zhàn)略。至此，市場(chǎng)細(xì)分也就完成了。

2.目標(biāo)市場(chǎng)選擇

經(jīng)過(guò)市場(chǎng)細(xì)分，確定意向市場(chǎng)，下一步就是結(jié)合企業(yè)本身的資金、資源、最大限度的承接能力等選擇目標(biāo)市場(chǎng)。如何使現(xiàn)有的資源得到有效整合，自然離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)來(lái)源既可以是歷史數(shù)據(jù)，如：歷屆同類(lèi)型展會(huì)的盈虧平衡分析，也可以是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)建模，得出估計(jì)數(shù)值及邊際回報(bào)率。由此得出各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)盈利空間，選擇最佳目標(biāo)市場(chǎng)。

再者，大數(shù)據(jù)并不僅僅包含數(shù)值數(shù)據(jù)。政府對(duì)某一方面的某種支持也是數(shù)據(jù)的一種。如上海自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)的掛牌運(yùn)營(yíng)對(duì)金融、航運(yùn)、會(huì)議、展覽等行業(yè)都有相當(dāng)大的支持力度。明確自身不足，有效利用外部資源也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的目標(biāo)市場(chǎng)選擇戰(zhàn)略的方式之一。

3.市場(chǎng)定位

目標(biāo)市場(chǎng)鎖定后，就要對(duì)參展商、專(zhuān)業(yè)觀眾、贊助商的目標(biāo)定位。

①參展商定位。對(duì)參展商而言，其目的主要有：了解市場(chǎng)行情、鞏固現(xiàn)有市場(chǎng)、開(kāi)拓新市場(chǎng)、與同行進(jìn)行交流等。組展商可以通過(guò)：跟展，信息購(gòu)買(mǎi)，行業(yè)協(xié)會(huì)，電信，郵局，網(wǎng)絡(luò)、展會(huì)APP數(shù)據(jù)反饋等，其中尤以網(wǎng)絡(luò)途徑為佳。美國(guó)西雅圖的專(zhuān)業(yè)搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)公司Global Strategies Inc （GSI）在網(wǎng)絡(luò)定為客戶(hù)方面做得相當(dāng)出眾。

②專(zhuān)業(yè)觀眾/消費(fèi)者定位。對(duì)于消費(fèi)型的展會(huì)，消費(fèi)者的定位卻需要系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析。需要商場(chǎng)的消費(fèi)記錄、內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、外部數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)和參展商定位所提及的途徑等提供數(shù)據(jù)。得到數(shù)據(jù)之后，針對(duì)其購(gòu)物習(xí)慣及喜好，選擇其最常接觸到的媒介傳播展會(huì)信息。

③贊助商定位。展會(huì)贊助商，一般選擇與自己企業(yè)產(chǎn)品有聯(lián)系的展會(huì)進(jìn)行贊助，有了參展商的信息，贊助商不難找到，但要考慮到贊助商企業(yè)的財(cái)務(wù)計(jì)劃及預(yù)算，自然也需要經(jīng)行數(shù)據(jù)分析。

（二）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略

當(dāng)今展覽市場(chǎng)并非一家獨(dú)大的壟斷市場(chǎng)，而是群雄逐鹿的完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。大數(shù)據(jù)在展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略決策中的應(yīng)用，競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略分析是相當(dāng)重要的。

1.競(jìng)爭(zhēng)者分析

企業(yè)需要估計(jì)目標(biāo)市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)者的優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)，了解競(jìng)爭(zhēng)者執(zhí)行各種既定戰(zhàn)略的情報(bào)，以及其是否達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。為此，企業(yè)需要搜集近幾年有關(guān)競(jìng)爭(zhēng)者的相關(guān)數(shù)據(jù)，如展位價(jià)格、市場(chǎng)占有率、利潤(rùn)率、現(xiàn)金流量、發(fā)展戰(zhàn)略等。得到這些數(shù)據(jù)并非易事，主要是間接方式，如第二手資料、別人的介紹和對(duì)服務(wù)供應(yīng)商、參展商及其他相關(guān)利益者進(jìn)行調(diào)查。問(wèn)卷調(diào)查在數(shù)據(jù)分析中是個(gè)不錯(cuò)的選擇，可以讓上述群體對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者的某些方面進(jìn)行打分。然后運(yùn)用關(guān)聯(lián)原則，倒推出想了解的信息，并把競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)行分類(lèi)，分成市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者、市場(chǎng)挑戰(zhàn)者、市場(chǎng)跟隨者等級(jí)別以便后面的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略決策。

2.基本競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略

市場(chǎng)占有率與投資收益率是成正比的，所以組展者要不斷提高自身的市場(chǎng)占有率，但首先要對(duì)其他競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)行試探性的攻擊。同時(shí)，要把競(jìng)爭(zhēng)者的反應(yīng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)地記錄下來(lái)，包括反應(yīng)的時(shí)間、反應(yīng)的規(guī)模、反應(yīng)的激烈程度。將數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)一步分類(lèi)：從容不迫型競(jìng)爭(zhēng)者、選擇型競(jìng)爭(zhēng)者、強(qiáng)勁型競(jìng)爭(zhēng)者、隨機(jī)型競(jìng)爭(zhēng)者。組展商可以自己跟各類(lèi)競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)行基本數(shù)據(jù)比較，找到自己的市場(chǎng)地位，結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)者反應(yīng)程度選擇競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。

3.優(yōu)化競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略

利用大數(shù)據(jù)提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力，優(yōu)勝劣汰，優(yōu)化競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。作為大數(shù)據(jù)在展會(huì)中的具象――展覽通，該服務(wù)系統(tǒng)具備三個(gè)條件：第一是云計(jì)算，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)擴(kuò)張的需要；第二是運(yùn)用互動(dòng)二維碼技術(shù)，強(qiáng)化展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的互動(dòng)性；第三就是移動(dòng)通信。展覽通作為升級(jí)版，可以為每一個(gè)觀眾提供一個(gè)電子檔案，記錄其在展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的訪問(wèn)路徑；參展商可以拿到觀眾的信息清單，并可以直接下載到手機(jī)目錄；還可為展會(huì)組織方提供一個(gè)詳細(xì)的展后報(bào)告。根據(jù)展后報(bào)告，展會(huì)組織方可以清楚看到現(xiàn)場(chǎng)參展商按被關(guān)注程度而行成的排名。這將為組織方提供可參考的數(shù)據(jù)，如攤位設(shè)計(jì)、布局情況，以方便下一屆展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的規(guī)劃。

（三）市場(chǎng)推廣戰(zhàn)略

目標(biāo)市場(chǎng)已經(jīng)找到，競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略已經(jīng)制定，如何運(yùn)用媒介將展會(huì)信息及時(shí)傳到展會(huì)所需的參展商、專(zhuān)業(yè)觀眾/消費(fèi)者、贊助商，大數(shù)據(jù)分析仍是最有效的方法。

1.展會(huì)前期推廣

展會(huì)前期推廣的形式主要有：開(kāi)展推介活動(dòng)、廣告、舉辦新聞會(huì)、海外推廣、網(wǎng)站推廣、項(xiàng)目招展、項(xiàng)目招商、專(zhuān)業(yè)觀眾組織、貴賓邀請(qǐng)、贈(zèng)票計(jì)劃、配套服務(wù)等。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略中相關(guān)利益者推廣基本遵循差異化、精確化，如同參展商與專(zhuān)業(yè)觀眾定位，不必多說(shuō)。在此重點(diǎn)闡述媒體推廣的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

現(xiàn)今社會(huì)通行的媒體主要有：電視、廣播、網(wǎng)絡(luò)、報(bào)刊、郵件、電話短信、各種流動(dòng)媒體、各種街頭媒體和新興的自媒體等。各有所長(zhǎng)，各有所短。數(shù)據(jù)分析所需的資料有：投放收益率、信息失真率、媒體信息接收率等。結(jié)合本展會(huì)信息的具體受眾，采用最有效的媒體營(yíng)銷(xiāo)組合。經(jīng)濟(jì)學(xué)中有“2/8定律”，在考慮資金有限的情況下，可以選擇少數(shù)幾個(gè)最有效和效益一般的媒體，果斷放棄其余效益最差的媒體。

2.展會(huì)當(dāng)期推廣

展會(huì)當(dāng)期推廣強(qiáng)調(diào)及時(shí)性、準(zhǔn)確性。包括展會(huì)APP信息傳播推廣、現(xiàn)場(chǎng)接待和服務(wù)和資料分送。

展會(huì)APP是展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)推廣的重要方式之一。其簡(jiǎn)單、快捷，可以實(shí)現(xiàn)智能手機(jī)全覆蓋。此外利用APP還可以收集使用APP客戶(hù)的信息，便于以后組展商建立數(shù)據(jù)庫(kù)及進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。如會(huì)展通、展會(huì)通兩款A(yù)PP就是兩個(gè)很好的例子。

現(xiàn)場(chǎng)接待和服務(wù)。現(xiàn)場(chǎng)是展覽會(huì)營(yíng)銷(xiāo)的重要窗口，組展商除了要有真摯的服務(wù)態(tài)度外，還要有精確地?cái)?shù)據(jù)化管理。如安排辦卡、報(bào)到、入場(chǎng)、金融、郵政、翻譯、安保、保潔、快餐、茶點(diǎn)等，都可以借助數(shù)據(jù)化進(jìn)行管理。

資料分送。要把下一屆展會(huì)宣傳資料同時(shí)送出，還要防止濫竽充數(shù)的參觀者隨意領(lǐng)取又隨手丟棄。這就需要根據(jù)參觀者的參展記錄來(lái)區(qū)分，因前期已經(jīng)做了充足的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，此問(wèn)題不難解決。

3.展會(huì)后期推廣

一是展后宣傳。 展后宣傳是將展會(huì)的全部新聞稿提供給合作媒體，新聞稿包括的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有：參觀人數(shù)、平均參觀時(shí)間、展位布局、成交額、展商和觀眾的反饋意見(jiàn)、下屆展會(huì)信息等。將這些信息數(shù)據(jù)可視化后，直觀的呈現(xiàn)在公眾面前。

二是展后關(guān)系維系和發(fā)展。 因前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，組展商可以清晰地了解每個(gè)參展商及專(zhuān)業(yè)觀眾的參展信息，有能力對(duì)其進(jìn)行世上獨(dú)一份的致謝，并把這些信息入庫(kù)，更新客戶(hù)信息，為下屆展會(huì)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

四、結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)在展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略決策中的應(yīng)用前景廣闊，作用巨大。但因多種因素的限制及不完善，導(dǎo)致展覽市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略決策時(shí)仍缺乏大數(shù)據(jù)分析能力，運(yùn)用不夠成熟，同時(shí)也有一些忌憚，如個(gè)人隱私問(wèn)題?，F(xiàn)今，整個(gè)數(shù)據(jù)分析行業(yè)已達(dá)成一致的共識(shí)：盡可能確保收集到的數(shù)據(jù)是安全的。隱私安全問(wèn)題解決后，更充分地、更具創(chuàng)造性地將數(shù)據(jù)分析運(yùn)用到展會(huì)營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)戰(zhàn)略決策中，提高戰(zhàn)略決策科學(xué)性，迎來(lái)展覽行業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代！

參考文獻(xiàn)：

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[2]郭國(guó)慶.市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)通論[M]. 北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2009

篇5

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)分析；市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)；影響

現(xiàn)階段信息技術(shù)已經(jīng)和我們的生活生產(chǎn)密切相關(guān)，能夠進(jìn)一步改善我們的生活質(zhì)量，還能夠滿(mǎn)足我們對(duì)于物質(zhì)的實(shí)際需求。在互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展過(guò)程中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為信息主要載體，在大數(shù)據(jù)分析時(shí)代，過(guò)去的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模式受到了不小挑戰(zhàn)，企業(yè)發(fā)展面臨重重阻礙，如何通過(guò)良好的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)讓企業(yè)具備更高的綜合實(shí)力，這也是相關(guān)工作人員需要解決的問(wèn)題。

1大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的定義與特點(diǎn)

1.1大數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)指的就是海量數(shù)據(jù)的集合，不能通過(guò)一般數(shù)據(jù)處理軟件在特定的時(shí)間和空間范圍內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存儲(chǔ)和管理，只有通過(guò)更為先進(jìn)的處理方式才可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)階段在應(yīng)用和理解大數(shù)據(jù)時(shí)往往徘徊于概念層面，并沒(méi)有提出更能滿(mǎn)足實(shí)際需求的應(yīng)用方案。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)多且繁雜，而且需要靠特殊手段去甄別信息，在海量的信息中還包括大量垃圾信息，在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，一般是通過(guò)這些手段去篩選海量信息中的有用信息，剔除垃圾信息，這樣才能使數(shù)據(jù)全部結(jié)合，并通過(guò)數(shù)據(jù)信息表象得到定論，才能為之后的工作制定重要戰(zhàn)略基礎(chǔ)。

1.2市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的定義與特點(diǎn)

市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)指的就是企業(yè)在進(jìn)行與生產(chǎn)、銷(xiāo)售相關(guān)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，而且分析數(shù)據(jù)、市場(chǎng)調(diào)查以及設(shè)計(jì)產(chǎn)品等也包括在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)范圍內(nèi)，前期工作和后期工作都是幫市場(chǎng)做事，目的就是讓企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品能夠滿(mǎn)足市場(chǎng)需求，讓企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略能夠與時(shí)展相適應(yīng)，為消費(fèi)者帶來(lái)更加滿(mǎn)意的產(chǎn)品。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)包括可調(diào)性、指導(dǎo)性、全局性、整體性等，需要考慮微觀層面和宏觀層面，還要按照時(shí)間的推移讓企業(yè)能夠適當(dāng)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略，滿(mǎn)足市場(chǎng)發(fā)展需求，通過(guò)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)能夠讓企業(yè)在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)明確分工，并幫助企業(yè)和市場(chǎng)以及社會(huì)接軌。

2大數(shù)據(jù)分析時(shí)代下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方式的轉(zhuǎn)變

2.1精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)

在大數(shù)據(jù)分析，時(shí)代企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理人員能夠借助瀏覽消費(fèi)者的網(wǎng)頁(yè)記錄，以及對(duì)于不同種類(lèi)產(chǎn)品搜索以及購(gòu)買(mǎi)頻率能夠?qū)οM(fèi)者實(shí)際消費(fèi)水平進(jìn)行科學(xué)分析，這樣能夠真正明確消費(fèi)者的實(shí)際消費(fèi)習(xí)慣，可以充分掌握他們的消費(fèi)喜好，并在此基礎(chǔ)上對(duì)現(xiàn)有的營(yíng)銷(xiāo)方案進(jìn)行完善，能夠制定更有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃。不僅如此數(shù)據(jù)分析人員能夠在精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)中采集到更多商機(jī)，并且為消費(fèi)者制定更有針對(duì)性的服務(wù)，可以滿(mǎn)足消費(fèi)者多方面需求，使顧客對(duì)企業(yè)產(chǎn)品服務(wù)更加滿(mǎn)意，讓企業(yè)在社會(huì)上樹(shù)立良好形象。

2.2預(yù)測(cè)消費(fèi)行為

在應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的過(guò)程中，能夠讓企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理人員對(duì)消費(fèi)者可能做出的消費(fèi)行為進(jìn)行分析，并且在內(nèi)部系統(tǒng)與外部系統(tǒng)中可以對(duì)消費(fèi)者可能轉(zhuǎn)變的消費(fèi)方向進(jìn)行預(yù)測(cè)。在內(nèi)部系統(tǒng)中記錄著消費(fèi)者的交易信息，而外部系統(tǒng)則是網(wǎng)頁(yè)搜索平臺(tái)，要想讓市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)開(kāi)展的更加順利，就離不開(kāi)內(nèi)部、外部系統(tǒng)的支持。

2.3產(chǎn)品交叉銷(xiāo)售

現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了大范圍應(yīng)用，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)整合，并且可以找到消費(fèi)者最經(jīng)常購(gòu)買(mǎi)的商品，按照消費(fèi)者特點(diǎn)為他們制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略，可以對(duì)現(xiàn)有的商品營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行調(diào)整，與促銷(xiāo)方式進(jìn)行結(jié)合，通過(guò)交叉銷(xiāo)售能夠讓企業(yè)在市場(chǎng)中獲得更多收益。

2.4處理客戶(hù)關(guān)系

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在多種客戶(hù)關(guān)系中找到核心客戶(hù)，并且對(duì)客戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，這樣能夠?yàn)槟切┚哂袃r(jià)值的客戶(hù)帶來(lái)更為滿(mǎn)意的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，可以讓客戶(hù)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)方式更加認(rèn)可，能夠幫助企業(yè)在市場(chǎng)中拓寬商品營(yíng)銷(xiāo)范圍，讓顧客對(duì)商品以及企業(yè)有更高的忠誠(chéng)度和信任度。

3大數(shù)據(jù)分析時(shí)代對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的影響研究

3.1產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)策略

不同的消費(fèi)者對(duì)于消費(fèi)需求也有所區(qū)別，因此企業(yè)在營(yíng)銷(xiāo)方式方面也要做出一定調(diào)整。在大數(shù)據(jù)分析時(shí)代，消費(fèi)者會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)瀏覽產(chǎn)品信息來(lái)實(shí)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)行為，對(duì)于那些更加青睞的信息會(huì)以數(shù)據(jù)形式展示給企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理人員，這些工作人員可以對(duì)消費(fèi)者的瀏覽信息進(jìn)行深入研究，并且按照消費(fèi)者日常消費(fèi)傾向可以為他們提供更能滿(mǎn)足實(shí)際需求的產(chǎn)品，這種產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)方式才是最精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)，能夠真正實(shí)現(xiàn)個(gè)性化銷(xiāo)售。

3.2價(jià)格調(diào)整策略

在不同階段、不同時(shí)期，企業(yè)在進(jìn)行產(chǎn)品定價(jià)時(shí)也會(huì)有所差異，而且成本會(huì)對(duì)產(chǎn)品定價(jià)產(chǎn)生直接影響，更與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方向息息相關(guān)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以讓消費(fèi)者對(duì)企業(yè)產(chǎn)品有更為全面、深入的了解，可以將消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)信息進(jìn)行收集，并且通過(guò)調(diào)整價(jià)格來(lái)讓消費(fèi)者對(duì)現(xiàn)有的價(jià)格更加滿(mǎn)意，能夠?qū)οM(fèi)者理想價(jià)格進(jìn)行預(yù)估，并制定最佳定價(jià)方案，不但能夠讓企業(yè)在產(chǎn)品投資回報(bào)率上有所提高，還能夠防止由于不合理定價(jià)導(dǎo)致客戶(hù)流失。

3.3模式更新策略

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，給市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模式帶來(lái)更多可能。之前的B2B、C2C模式已經(jīng)不能滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)于未來(lái)發(fā)展的全部需求，因此在這樣的的背景下急需020消費(fèi)模式來(lái)取代之前的內(nèi)容，這樣能夠使企業(yè)實(shí)現(xiàn)雙線營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。在大數(shù)據(jù)分析時(shí)代中，根據(jù)雙線營(yíng)銷(xiāo)模式來(lái)明確企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)扇平化發(fā)展，對(duì)顧客進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，這樣才能規(guī)避營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)。

篇6

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；供應(yīng)鏈管理；研究展望

一、 引言

隨著新興信息技術(shù)以及應(yīng)用模式的涌現(xiàn)，全球的數(shù)據(jù)量也呈爆發(fā)增長(zhǎng)趨勢(shì)。在數(shù)據(jù)管理中，存在三個(gè)維度的挑戰(zhàn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多（Variety）以及數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快（Velocity）。另一些學(xué)者在3V的基礎(chǔ)上發(fā)展了4V，但對(duì)第4個(gè)V卻有不同的理解。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation，IDC，2011）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)應(yīng)該具有價(jià)值性（Value），即指數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，這也就意味著如果數(shù)據(jù)增長(zhǎng)但隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用價(jià)值卻沒(méi)有呈比例增長(zhǎng)，就會(huì)增加我們挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的難度。IBM則認(rèn)為大數(shù)據(jù)還具有真實(shí)性（Veracity），也就意味著數(shù)據(jù)分析應(yīng)建立在準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)之上，避免人為篡改或在傳輸中失真。雖然大數(shù)據(jù)成了近年來(lái)實(shí)踐和理論研究的熱點(diǎn)話題，但以往對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究和預(yù)測(cè)性分析功能大多聚焦在對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析、偏好預(yù)測(cè)分析等，而“大數(shù)據(jù)”在供應(yīng)鏈中應(yīng)用的研究卻相對(duì)缺乏。如今供應(yīng)鏈變得越來(lái)越復(fù)雜，企業(yè)要想保持自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，必須重視對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，工業(yè)研究咨詢(xún)機(jī)構(gòu)（Industry ARC）進(jìn)行的研究指出，2018年全球供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)市場(chǎng)將從2012年的大約4.3億美元增長(zhǎng)到37億美元左右，2013年～2018年的年度復(fù)合增長(zhǎng)率約為31.4%。Waller和Fawcett（2013）也指出，數(shù)據(jù)科學(xué)、預(yù)測(cè)性分析和大數(shù)據(jù)將會(huì)改變供應(yīng)鏈的設(shè)計(jì)和管理方式，從不同的數(shù)據(jù)庫(kù)獲取信息來(lái)對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行分析能夠幫助供應(yīng)鏈管理經(jīng)理提高供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)績(jī)效，并且大數(shù)據(jù)還能促進(jìn)企業(yè)間的信息協(xié)同，是企業(yè)的一種戰(zhàn)略性資源。

二、 大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈運(yùn)用中的影響因素

要在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)和決策中有效的運(yùn)用大數(shù)據(jù)，首先需要建立良好的大數(shù)據(jù)庫(kù)，具備分析、整合大數(shù)據(jù)的能力。從研究的主要維度看，有關(guān)的研究和探索的問(wèn)題主要圍繞大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)質(zhì)量、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析的人力資源等幾個(gè)方面展開(kāi)。

1. 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型。數(shù)據(jù)類(lèi)型涉及到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)形態(tài)和獲取的途徑和方法，供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)主要包括以下四種類(lèi)型：（1）結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；（2）非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；（3）傳感器數(shù)據(jù)；（4）新類(lèi)型數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)指那些在電子表格或是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)，這一類(lèi)型的數(shù)據(jù)只占數(shù)據(jù)總量的5%左右（Cukier，2010），主要包括交易數(shù)據(jù)和時(shí)間段數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析大多以這一類(lèi)數(shù)據(jù)為主，其中重要的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括ERP數(shù)據(jù)，因?yàn)镋RP系統(tǒng)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)多年的系統(tǒng)積累的大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策和預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)意義非常重大。

非Y構(gòu)數(shù)據(jù)主要包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、社會(huì)化數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)以及客戶(hù)服務(wù)數(shù)據(jù)。盡管現(xiàn)在有大量的研究和報(bào)告在探討數(shù)據(jù)和分析能力對(duì)供應(yīng)鏈管理的重要性，但對(duì)于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，例如社會(huì)化數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈的影響和作用的研究卻相對(duì)缺乏。Natoli在2013年進(jìn)行的行業(yè)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，盡管物流供應(yīng)商、生產(chǎn)者以及零售商們都在借力于傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行供應(yīng)鏈的管理，但是參與調(diào)查的企業(yè)中，只有1%的企業(yè)參考了社交媒體數(shù)據(jù)。然而，社會(huì)媒體數(shù)據(jù)對(duì)于供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒體數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈活動(dòng)的規(guī)劃（包括新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)、利益相關(guān)者的參與、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理以及市場(chǎng)探查等）以及社交媒體數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效產(chǎn)生影響的具體機(jī)制是我們下一步需要深入探討的。而要想從內(nèi)容豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘出商業(yè)智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、內(nèi)容分析以及網(wǎng)絡(luò)分析等。

除了上述兩種主要的大數(shù)據(jù)類(lèi)型外，還有傳感器數(shù)據(jù)和新類(lèi)型數(shù)據(jù)。傳感數(shù)據(jù)主要包括RFID數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、QR碼以及位置數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)很快，并能為供應(yīng)鏈金融帶來(lái)巨大商機(jī)；新類(lèi)型數(shù)據(jù)主要有地圖數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)以及聲音數(shù)據(jù)等，這類(lèi)數(shù)據(jù)多用于可視化領(lǐng)域，并能夠幫助提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性更強(qiáng)、提高了數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)度。

2. 供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。Dey和Kumar（2010）指出企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)不僅會(huì)影響企業(yè)的決策，甚至還可能導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生損失。事實(shí)上，數(shù)據(jù)的有用性取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量，隨著大數(shù)據(jù)重要性的躍升，對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求也增加了。

雖然現(xiàn)在對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)還沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但是大家一致贊同數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)包含多個(gè)維度指標(biāo)。Lee等（2002）指出數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)應(yīng)包括數(shù)據(jù)內(nèi)在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。內(nèi)在要求指數(shù)據(jù)本身所具有的客觀屬性，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、及時(shí)性、一致性和完整性。情境指數(shù)據(jù)的質(zhì)量依賴(lài)于數(shù)據(jù)被觀察和使用的情境，包括關(guān)聯(lián)性（Relevancy）、價(jià)值增值性（Value-added）、總量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、數(shù)據(jù)聲譽(yù)（Reputation of the Data）。

3. 供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

（1）分析學(xué)。分析學(xué)是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，它能幫助企業(yè)更好的基于事實(shí)做出決策，Davenport和Harris（2007）就指出，定量技術(shù)、預(yù)測(cè)模型等能提高企業(yè)的盈利能力。另外，大數(shù)據(jù)分析不僅能幫助我們獲得新的見(jiàn)解，還有助于提高我們預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，但上述益處都是建立在數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上。甚至可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)如果沒(méi)有分析學(xué)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，數(shù)據(jù)也就僅是一堆“數(shù)據(jù)”，毫無(wú)價(jià)值。大數(shù)據(jù)需要分析學(xué)，但是要想讓分析學(xué)嶄露頭角，擁有數(shù)據(jù)卻是不夠的，還得借助于分析工具。當(dāng)然，分析學(xué)如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，其也只是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的工具和應(yīng)用方法罷了，無(wú)法發(fā)揮其對(duì)于企業(yè)的價(jià)值。

對(duì)于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的管理，主要包括事前、事中以及事后的管理，而大數(shù)據(jù)在這三方面都能發(fā)揮巨大作用。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)能使事前風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判結(jié)果更加準(zhǔn)確，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)來(lái)源不僅包括企業(yè)本身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或是移動(dòng)平臺(tái)獲取的各種外部數(shù)據(jù)，而不同數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行綜合分析，結(jié)果更加可靠。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)能使企業(yè)的事中控制更加動(dòng)態(tài)高效，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析對(duì)于各類(lèi)數(shù)據(jù)的整合有助于企業(yè)更好地掌握自身的行為模式，還便于其發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的變化規(guī)律，從而按照規(guī)律設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)事中風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理。另一方面，大數(shù)據(jù)分析還能幫助企業(yè)識(shí)別異常情況，因?yàn)閷?duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反復(fù)的迭代分析能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)的模式產(chǎn)生一定的預(yù)期，而一旦某些數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，就能很快識(shí)別并采取一定應(yīng)對(duì)措施。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)能為事后風(fēng)險(xiǎn)處置決策提供更好的支持，即使單個(gè)事件的發(fā)生具有偶然性，大數(shù)據(jù)有助于企業(yè)找出偶然性背后的必然性，由此企業(yè)便掌握了主動(dòng)權(quán)，能夠制定更加客觀的風(fēng)險(xiǎn)處置決策。

四、 結(jié)論

本文對(duì)供應(yīng)鏈管理中大數(shù)據(jù)的運(yùn)用進(jìn)行了梳理，認(rèn)為如今學(xué)術(shù)界對(duì)于大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用研究相對(duì)稀少，落后于實(shí)踐的發(fā)展，對(duì)于大數(shù)據(jù)對(duì)于供應(yīng)鏈管理影響的具體機(jī)制以及大數(shù)據(jù)于供應(yīng)鏈能力之間的交互作用缺乏深入理解。另外，目前的研究大多是描述性的，并且缺乏理論的支撐。本文認(rèn)為未來(lái)對(duì)于大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈的研究應(yīng)該沿著大數(shù)據(jù)運(yùn)用的影響因素、大數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)以及發(fā)展的影響這一研究路徑繼續(xù)。另外，實(shí)踐問(wèn)題應(yīng)該和管理理論進(jìn)行結(jié)合以深度挖掘問(wèn)題中存在的本質(zhì)，因此，未來(lái)的研究也需要強(qiáng)調(diào)與管理理論結(jié)合進(jìn)行分析，將資源基礎(chǔ)觀、交易成本管、系統(tǒng)論等理論引入對(duì)大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的分析中，這定能橢加深對(duì)大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的價(jià)值的理解。

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篇7

家電企業(yè)聚焦大數(shù)據(jù)

作為李白出生地、中國(guó)科技城的綿陽(yáng)，是四川省第二大城市及經(jīng)濟(jì)高地，擁有西南科技、商貿(mào)、教育、交通之優(yōu)勢(shì)，是全國(guó)“智慧城市”試點(diǎn)、國(guó)家“數(shù)字家庭應(yīng)用示范基地”之一?！毒d陽(yáng)市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012-2015）》前瞻性的提出，將“新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)”等7大產(chǎn)業(yè)列為綿陽(yáng)發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并將“智慧綿陽(yáng)”等列為綿陽(yáng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)工程。

綿陽(yáng)市人民政府副市長(zhǎng)鄭蕾表示，綿陽(yáng)的智慧城市建設(shè)目標(biāo)是把綿陽(yáng)建設(shè)成為一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施先進(jìn)、信息網(wǎng)絡(luò)通暢、科技應(yīng)用普及、生產(chǎn)生活便捷、城市管理高效、公共服務(wù)完備、生態(tài)環(huán)境優(yōu)美、惠及全體市民的智慧城市。在實(shí)施智慧綿陽(yáng)工程中，綿陽(yáng)將加快寬帶光纖接入網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，推進(jìn)第三代（3G）移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)、中國(guó)地面廣播（CTTB）、中國(guó)移動(dòng)多媒體廣播（CMMB）全面覆蓋，開(kāi)展第四代（4G）移動(dòng)通信技術(shù)（TD—LTE）規(guī)模商用示范；全面實(shí)施廣電有線電視網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化、雙向化升級(jí)改造，深度推進(jìn)“三網(wǎng)融合”試點(diǎn)工作；實(shí)施以平安家庭、健康家庭為代表的“智慧家庭”端到端系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)；組織新型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、智能終端的研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，打造“三網(wǎng)融合”產(chǎn)業(yè)鏈核心產(chǎn)業(yè)單元；培育云計(jì)算服務(wù)、電子商務(wù)服務(wù)等新興服務(wù)業(yè)態(tài)，促進(jìn)信息系統(tǒng)集成服務(wù)向產(chǎn)業(yè)鏈前后端延伸。

在規(guī)劃基礎(chǔ)之上，數(shù)字家庭、智能交通、城市一卡通、智能停車(chē)場(chǎng)、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)等一批具體項(xiàng)目的實(shí)施，都將對(duì)綿陽(yáng)市大數(shù)據(jù)分析能力提出更高要求。

同時(shí)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及三網(wǎng)融合的迅猛發(fā)展，“終端+平臺(tái)+內(nèi)容+服務(wù)”商業(yè)模式創(chuàng)新孕育著巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。尤其是布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，已成為包括制造業(yè)在內(nèi)的諸多行業(yè)智能生態(tài)環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)制勝的重要一環(huán)。

作為最具影響的消費(fèi)電子企業(yè)之一，總部位于綿陽(yáng)市的長(zhǎng)虹集團(tuán)多年來(lái)一直十分關(guān)注大數(shù)據(jù)行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展，期望借助建設(shè)大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)挖掘自身大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)智能戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，并利用政府的優(yōu)勢(shì)資源和政策支持，規(guī)避行業(yè)壁壘，進(jìn)一步對(duì)外拓展大數(shù)據(jù)行業(yè)市場(chǎng)。而圍繞大數(shù)據(jù)商業(yè)模式創(chuàng)新，長(zhǎng)虹已積極展開(kāi)多項(xiàng)相關(guān)技術(shù)合作開(kāi)發(fā)，包括與中科院軟件所進(jìn)行大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目合作，與中科大進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、圖像識(shí)別、算法、云服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)等方面的合作，與西安交大共同研發(fā)人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等技術(shù)。

因此，綿陽(yáng)市政府、長(zhǎng)虹集團(tuán)攜手IBM公司和文思海輝共同建立了“綿陽(yáng)大數(shù)據(jù)分析競(jìng)爭(zhēng)力中心”。該中心一方面將對(duì)“智慧綿陽(yáng)”各個(gè)主題的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和利用，助力綿陽(yáng)市進(jìn)行智慧城市的頂層設(shè)計(jì)；另一方面，該中心將以大數(shù)據(jù)分析和科學(xué)管理推動(dòng)長(zhǎng)虹集團(tuán)智能戰(zhàn)略實(shí)施和自身轉(zhuǎn)型發(fā)展，從而有效實(shí)踐數(shù)字家庭、智慧社區(qū)，幫助實(shí)現(xiàn)綿陽(yáng)智慧城市的落地。

從數(shù)據(jù)挖掘到智慧城市

智慧城市建設(shè)離不開(kāi)政府的支持與決策，近年來(lái)我國(guó)各個(gè)城市都在集中發(fā)力智慧城市建設(shè)，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為市民提供便利的同時(shí)也帶來(lái)了大量的數(shù)據(jù)，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，如何用、怎么用成為智慧城市建設(shè)的新問(wèn)題。

而在綿陽(yáng)市，長(zhǎng)虹集團(tuán)在家電業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，正在利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)做技術(shù)牽引進(jìn)行轉(zhuǎn)型，以找到更好的商業(yè)模式和商業(yè)機(jī)會(huì)。通過(guò)“綿陽(yáng)大數(shù)據(jù)分析競(jìng)爭(zhēng)力中心”提供的核心解決方案，長(zhǎng)虹集團(tuán)一方面將實(shí)現(xiàn)海量用戶(hù)數(shù)據(jù)分析，形成決策數(shù)據(jù)用于改進(jìn)生產(chǎn)工藝、提高用戶(hù)體驗(yàn)；另一方面可以對(duì)內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)節(jié)、管理環(huán)節(jié)、銷(xiāo)售環(huán)節(jié)及產(chǎn)品效益數(shù)據(jù)進(jìn)行分析形成價(jià)值信息，用以指導(dǎo)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)境改善、管理流程變革，成功實(shí)現(xiàn)公司戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，并以此促進(jìn)綿陽(yáng)市產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型及升級(jí)，以切實(shí)行動(dòng)推進(jìn)智慧綿陽(yáng)的深層次發(fā)展。

四川長(zhǎng)虹電器股份有限公司總經(jīng)理助理、四川長(zhǎng)虹電子集團(tuán)有限公司服務(wù)產(chǎn)業(yè)集團(tuán)董事長(zhǎng)莫文偉表示：“長(zhǎng)虹集團(tuán)作為我國(guó)消費(fèi)電子領(lǐng)頭羊，將深化智能戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型發(fā)展，已將數(shù)字家庭、智慧社區(qū)、智慧城市為代表的系統(tǒng)解決方案列為重點(diǎn)發(fā)展的業(yè)務(wù)，計(jì)劃通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以綿陽(yáng)為建設(shè)起點(diǎn)，以智慧家庭數(shù)字家庭、智慧教育、智慧社區(qū)為突破口，并利用長(zhǎng)虹傳統(tǒng)行業(yè)影響力積極向周邊擴(kuò)展智慧公交站、一卡通等相關(guān)業(yè)務(wù)，向系統(tǒng)解決方案提供商轉(zhuǎn)型”。

由于長(zhǎng)虹擁有行業(yè)內(nèi)非常全面的黑、白智能家電產(chǎn)業(yè)線，不僅帶來(lái)了長(zhǎng)虹商業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)的可能，而且也將推動(dòng)長(zhǎng)虹加快建立統(tǒng)一黑、白電云服務(wù)和大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的步伐。

篇8

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù) 大學(xué)生 個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)

[作者簡(jiǎn)介]張家明（1976- ），男，湖北武漢人，武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院，副教授，碩士，研究方向?yàn)楦呓坦芾砗痛髮W(xué)生思想政治教育。（湖北 武漢 430070）

[中圖分類(lèi)號(hào)]G647 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1004-3985（2014）24-0098-02

20世紀(jì)60年代初，美國(guó)麻省理工學(xué)院的氣象學(xué)家愛(ài)德華?洛侖茲在研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)系統(tǒng)產(chǎn)生隨機(jī)行為時(shí)，系統(tǒng)的初始條件取值稍有變化，所求的結(jié)果隨時(shí)間的推移，前后兩者就會(huì)相差越來(lái)越大，即產(chǎn)生隨機(jī)行為的系統(tǒng)具有對(duì)系統(tǒng)初始條件的敏感依賴(lài)性。這就是“西雙版納的蝴蝶扇扇翅膀，日本就可能刮起颶風(fēng)”。

西雙版納與日本相距萬(wàn)里，但僅僅是蝴蝶展翅這樣微小的動(dòng)作，也能夠造成日本颶風(fēng)這樣巨大的影響。它所表達(dá)的理念是，耗散結(jié)構(gòu)的運(yùn)作，對(duì)于起始狀態(tài)極為敏感，絕不能等閑視之。這就是“蝴蝶效應(yīng)”，即初始條件的細(xì)微變化導(dǎo)致系統(tǒng)未來(lái)長(zhǎng)期行為巨大差異的系統(tǒng)特征。因此，沒(méi)有任何東西能夠比蝴蝶效應(yīng)更完美地表達(dá)出信息時(shí)代的“大數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的高校教育管理戰(zhàn)略思想，所有重大的變化，都只不過(guò)是一系列數(shù)據(jù)積累的結(jié)果，而這一系列數(shù)據(jù)最原始的出發(fā)點(diǎn)，就是蝴蝶效應(yīng)中蝴蝶擺動(dòng)的那幾次小小的動(dòng)作。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)的重要性

隨著因特網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦等數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)承載方式的飛速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，2013年也被稱(chēng)為中國(guó)的大數(shù)據(jù)元年。高等學(xué)校作為人才最密集、思維最活躍、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)知識(shí)運(yùn)用廣泛的前沿陣地，高校的教育、管理和服務(wù)模式以及師生的思維方式、行為觀念、學(xué)習(xí)習(xí)慣等必將受到大數(shù)據(jù)浪潮的深刻影響。

據(jù)統(tǒng)計(jì)2013年高校畢業(yè)生總數(shù)達(dá)699萬(wàn)人，目前國(guó)內(nèi)整體就業(yè)形勢(shì)仍然不容樂(lè)觀。如何做到查明畢業(yè)生情況、了解就業(yè)市場(chǎng)趨勢(shì)，是高校開(kāi)展大學(xué)生就業(yè)服務(wù)工作的難點(diǎn)之一。本文以大數(shù)據(jù)時(shí)代為背景，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新高校大學(xué)生就業(yè)工作，實(shí)現(xiàn)就業(yè)指導(dǎo)從共到個(gè)性化服務(wù)，從粗放服務(wù)到精準(zhǔn)服務(wù)的轉(zhuǎn)變。

當(dāng)前，學(xué)校就業(yè)管理部門(mén)通過(guò)歷年就業(yè)白皮書(shū)掌握畢業(yè)生資源基本信息、用人單位與招聘需求信息、畢業(yè)生流向、畢業(yè)生求職意向和擇業(yè)行為調(diào)查、畢業(yè)生對(duì)就業(yè)工作意見(jiàn)等海量數(shù)據(jù)；另外，高校學(xué)工部、教務(wù)處、校園一卡通中心、相關(guān)學(xué)院部門(mén)等具有完備的學(xué)生基本信息、成績(jī)、校園卡消費(fèi)、圖書(shū)館借閱以及學(xué)生日常表現(xiàn)、性格特點(diǎn)、興趣愛(ài)好、獎(jiǎng)懲情況、與家長(zhǎng)溝通等個(gè)性信息。此外，互聯(lián)網(wǎng)上的微博、微信、QQ空間、QQ群、人人網(wǎng)、飛信以及校內(nèi)外各類(lèi)BBS貼吧和搜索引擎也蘊(yùn)含著學(xué)生大量的思想狀況、情緒波動(dòng)、交友擇業(yè)等動(dòng)態(tài)信息。本文在分析上述大學(xué)生海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，完善針對(duì)大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)模型及相應(yīng)分析算法，為大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)提供更加客觀、科學(xué)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)、算法和模型支撐。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)學(xué)生的就業(yè)行為趨勢(shì)，對(duì)其提供更有針對(duì)性的就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)。

二、高校大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)大數(shù)據(jù)分析

1.多樣數(shù)據(jù)的定義和獲取。多樣數(shù)據(jù)應(yīng)首先包含傳統(tǒng)就業(yè)數(shù)據(jù)，即就業(yè)形勢(shì)分析、就業(yè)政策、求職技巧、就業(yè)推薦信息、就業(yè)講座信息、招聘單位、招聘會(huì)信息等；其次，個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)是根據(jù)學(xué)生的個(gè)性化信息進(jìn)行“靶向”指導(dǎo)，需要了解學(xué)生的基本信息，包括主修專(zhuān)業(yè)、學(xué)習(xí)成績(jī)、興趣愛(ài)好、培訓(xùn)經(jīng)歷、就業(yè)意向等盡可能全面的個(gè)人信息；再次，多樣數(shù)據(jù)應(yīng)包括已畢業(yè)、就業(yè)學(xué)生的個(gè)人基本信息、就業(yè)去向、當(dāng)前發(fā)展以及就業(yè)行業(yè)、崗位數(shù)據(jù)，囊括崗位性質(zhì)、基本要求、素質(zhì)要求、發(fā)展前景、成長(zhǎng)路徑等信息；最后，多樣數(shù)據(jù)應(yīng)包含獲取的網(wǎng)絡(luò)海量，此類(lèi)信息將作為數(shù)據(jù)分析參照，為學(xué)生個(gè)性化就業(yè)提供相關(guān)性參考。

大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是海量信息數(shù)據(jù)，要進(jìn)一步拓展多樣數(shù)據(jù)的采集途徑，并且使采集來(lái)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)易于提取，能夠被按照一定的條件搜索出來(lái)。另外整合學(xué)校不同部門(mén)的資源信息，同時(shí)將收集網(wǎng)絡(luò)海量信息以期達(dá)到最大效果。

2.面向大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)模型及分析方法。獲取大量個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)多樣數(shù)據(jù)后，便可以開(kāi)始進(jìn)行就業(yè)指導(dǎo)“大數(shù)據(jù)”分析操作，即建立分析模型、構(gòu)造數(shù)據(jù)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。面向就業(yè)指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)分析模型應(yīng)具有全面性，盡可能掌握限定范圍內(nèi)的“全樣”而非“抽樣”；分析模型更加注重效率，注重分析結(jié)果的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)變化而非精確性；對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)更注重相關(guān)性而非確定指向性或因果性。

3.大數(shù)據(jù)分析原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。通過(guò)原型系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，指出當(dāng)前大學(xué)生的就業(yè)需求和趨向，分析學(xué)生就業(yè)單位的普遍水準(zhǔn)和質(zhì)量，為就業(yè)管理部門(mén)協(xié)調(diào)組織用人單位來(lái)校招聘提供重要參考；同時(shí)對(duì)學(xué)生個(gè)性化信息的分析，可以幫助就業(yè)指導(dǎo)人員實(shí)施個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)，增強(qiáng)就業(yè)指導(dǎo)的針對(duì)性和有效性。原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)和測(cè)試初期以電子信息類(lèi)大學(xué)生為例，“全樣”采集電子信息類(lèi)在校學(xué)生和畢業(yè)兩年內(nèi)學(xué)生的基本信息，收集學(xué)生的個(gè)性信息及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，整理歷年來(lái)電子信息類(lèi)用人單位信息，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析實(shí)測(cè)。

4.加強(qiáng)就業(yè)指導(dǎo)中的思想政治教育工作。當(dāng)前就業(yè)單位對(duì)大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)能力和職業(yè)素養(yǎng)要求越來(lái)越高，大學(xué)生思想觀念不斷變化，大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)工作已由單純的就業(yè)指導(dǎo)轉(zhuǎn)為世界觀、價(jià)值觀、人生觀和職業(yè)道德的思想政治教育。個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)首先是對(duì)學(xué)生擇業(yè)觀念的教育引導(dǎo)，幫助大學(xué)生樹(shù)立正確就業(yè)觀念，避免盲目跟風(fēng)、隨波逐流、人云亦云的就業(yè)思想，同時(shí)提高對(duì)數(shù)據(jù)信息的敏感性，主動(dòng)收集、整理并認(rèn)真分析。

三、大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)注意的問(wèn)題及建議

1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)防止“三脫鉤”問(wèn)題。首先，防止大數(shù)據(jù)與大學(xué)生個(gè)體脫鉤。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，誰(shuí)掌握了大數(shù)據(jù)分析，誰(shuí)就掌握了主動(dòng)權(quán)，將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)，就是掌握了信息化時(shí)代對(duì)大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)的主動(dòng)權(quán)，實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確、更個(gè)性的就業(yè)指導(dǎo)。但是，面對(duì)大數(shù)據(jù)的浪潮，我們應(yīng)該保持冷靜，大數(shù)據(jù)的載體是大學(xué)生，不能只見(jiàn)數(shù)據(jù)而不見(jiàn)人，防止變大數(shù)據(jù)分析這一手段為目的，本末倒置。明確認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的背后是大學(xué)生的思想行為，涉及的是大學(xué)生的思維方式、行為習(xí)慣。大數(shù)據(jù)分析的最終目的不是數(shù)據(jù)的積累和模型的建立，核心價(jià)值在于引導(dǎo)大學(xué)生樹(shù)立正確的世界觀、人生觀和價(jià)值觀，促進(jìn)大學(xué)生健康成長(zhǎng)、成才。

其次，防止大數(shù)據(jù)與真實(shí)性脫鉤。大數(shù)據(jù)時(shí)代，大學(xué)生獲取信息量大、速度快，但是信息的價(jià)值密度低，大學(xué)生自身的價(jià)值體系并沒(méi)完全成熟，無(wú)法準(zhǔn)確理性判斷信息的真?zhèn)?，這直接影響大學(xué)生在互聯(lián)網(wǎng)上各種平臺(tái)如微博、QQ、人人網(wǎng)等即興發(fā)表的言論的真實(shí)性。海量信息必然影響信息的質(zhì)量，當(dāng)我們將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于大學(xué)生個(gè)性化服務(wù)和指導(dǎo)時(shí)，也應(yīng)注意分析搜集到的大學(xué)生信息的準(zhǔn)確性，如果大數(shù)據(jù)本身存在偏差，必然使大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值效應(yīng)大大降低。

最后，防止大數(shù)據(jù)分析與社會(huì)實(shí)際脫鉤。大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值在于現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，即通過(guò)大學(xué)生全方位信息的掌握，全面認(rèn)識(shí)大學(xué)生個(gè)體的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，了解社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)及就業(yè)市場(chǎng)人才需求，更加科學(xué)地指導(dǎo)大學(xué)生實(shí)現(xiàn)適合自身特點(diǎn)的和諧性就業(yè)，實(shí)現(xiàn)學(xué)生、學(xué)校和社會(huì)的多方共贏。我們應(yīng)該注意，大數(shù)據(jù)分析不能脫離社會(huì)實(shí)際，尤其是高校的大數(shù)據(jù)分析不能忽視學(xué)生個(gè)體的特殊性和本校、本地以及就業(yè)市場(chǎng)的現(xiàn)實(shí)條件，在避免抹殺大學(xué)生個(gè)性的同時(shí)，要更加注重防止大學(xué)生的成長(zhǎng)成才與社會(huì)需求脫鉤。

2.大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)分析要努力增強(qiáng)科學(xué)性。高校中的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用無(wú)疑能引發(fā)高校的“蝴蝶效應(yīng)”，產(chǎn)生一系列翻天覆地的變革，變革意味著創(chuàng)新，而在創(chuàng)新過(guò)程中，由于新事物自身還不完善，對(duì)新事物的了解不透徹，容易迷失在信息的海洋，出現(xiàn)如上所述各種問(wèn)題。鑒于此，大數(shù)據(jù)分析在大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用如下：

首先，應(yīng)該增強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析的針對(duì)性。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)針對(duì)性，就是要將大數(shù)據(jù)分析及各種系統(tǒng)與模型的建立與大學(xué)生的需要結(jié)合起來(lái)。大數(shù)據(jù)分析是將高校的大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)與大學(xué)生需求緊密聯(lián)系起來(lái)的橋梁，是為大學(xué)生成長(zhǎng)成才服務(wù)的，我們不能一味追求大數(shù)據(jù)的“大”，而應(yīng)該根據(jù)大數(shù)據(jù)分析和模型，了解大學(xué)生的現(xiàn)狀，滿(mǎn)足大學(xué)生的需求，實(shí)現(xiàn)學(xué)校與大學(xué)生的良性互動(dòng)，指導(dǎo)大學(xué)生樹(shù)立正確的就業(yè)觀和成才觀，從而使大學(xué)生走出校門(mén)后，能與社會(huì)所需人才崗位無(wú)縫對(duì)接，并在工作中體現(xiàn)自身的人生價(jià)值。

其次，要增強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。信息化時(shí)代，大學(xué)生思想活躍，對(duì)大學(xué)生的指導(dǎo)和教育難度必然加大，應(yīng)組織各類(lèi)別專(zhuān)業(yè)力量找準(zhǔn)入口，拓寬渠道，搜集、甄選數(shù)據(jù)。充分利用輔導(dǎo)員長(zhǎng)期在一線獲得的大量實(shí)際信息以及學(xué)工部、教務(wù)處等記錄的學(xué)生信息，通過(guò)與網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)比結(jié)合，準(zhǔn)確提煉，分析加工各種信息，篩選出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，提高大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和客觀性。此外，還需要培養(yǎng)一支專(zhuān)業(yè)隊(duì)伍，為大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)提供專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析和智力支持。

最后，要增強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)性。當(dāng)前大學(xué)生就業(yè)難成為社會(huì)一大難題，這一問(wèn)題使得高校就業(yè)指導(dǎo)必須進(jìn)行調(diào)整，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用無(wú)疑為就業(yè)指導(dǎo)提供了新的技術(shù)和方法。但大數(shù)據(jù)分析尚處于初步發(fā)展階段，我們應(yīng)該建立一套有序、動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)的運(yùn)行管理機(jī)制，隨時(shí)根據(jù)大學(xué)生和外界的變化，對(duì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行合理調(diào)整。大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用還要設(shè)立一套嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，這樣才能保證大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用不脫離客觀現(xiàn)實(shí)，提高大數(shù)據(jù)分析對(duì)大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)的科學(xué)化水平。數(shù)據(jù)分析模型建立后，還要注意與社會(huì)各類(lèi)系統(tǒng)的信息共享，建立完善反饋機(jī)制，不斷為數(shù)據(jù)分析模型增添新鮮血液，保持?jǐn)?shù)據(jù)分析模型的持續(xù)生命力。

四、結(jié)束語(yǔ)

“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)?！贝髷?shù)據(jù)的主要功能就是通過(guò)數(shù)據(jù)算法分析海量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出事情發(fā)生的可能性，但目前大數(shù)據(jù)應(yīng)用于大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)方面還存在一些問(wèn)題，筆者下一步加強(qiáng)和改進(jìn)的計(jì)劃包括：拓展多樣數(shù)據(jù)采集途徑和完善大數(shù)據(jù)分析模型及算法，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)建立主動(dòng)學(xué)習(xí)的“就業(yè)云課堂”，為大學(xué)生個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)提供更加客觀、科學(xué)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)、算法和模型支撐，最終預(yù)測(cè)學(xué)生就業(yè)行為趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)大學(xué)生的個(gè)性化服務(wù)就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)。

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篇9

電子商務(wù)的本質(zhì)是運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行的一種社會(huì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)形態(tài)。其根本目的是提高企業(yè)生產(chǎn)效率、降低經(jīng)營(yíng)成本、優(yōu)化資源配置，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)財(cái)富的最大化。電子商務(wù)要求的是整個(gè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式價(jià)值鏈的改變，是利用信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的創(chuàng)新與變革。作為電子商務(wù)企業(yè)，其與生俱來(lái)的特點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)，而信息時(shí)代最大的財(cái)富也正是海量數(shù)據(jù)，因此電子商務(wù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)也顯得尤為迫切和必要。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的核心是“以企業(yè)級(jí)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析挖掘應(yīng)用為核心支持的，企業(yè)全員參與的，以精準(zhǔn)、細(xì)分和精細(xì)化為特點(diǎn)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)制度和戰(zhàn)略。”數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是在諸多先進(jìn)技術(shù)的直接推動(dòng)下快速發(fā)展起來(lái)的，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)等。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及其分析挖掘，從而推動(dòng)了現(xiàn)代企業(yè)，特別是電子商務(wù)企業(yè)，對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析、挖掘、提煉和運(yùn)用，并將其運(yùn)用于整個(gè)流程當(dāng)中，給予電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)以充分發(fā)揮的平臺(tái)。電子商務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略將大數(shù)據(jù)作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的戰(zhàn)略資源予以運(yùn)作，以信息為經(jīng)濟(jì)要素，構(gòu)建數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，以數(shù)據(jù)資源帶動(dòng)其他資源的使用效率的提高。在電子商務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中，管理會(huì)計(jì)應(yīng)該充分發(fā)揮會(huì)計(jì)的信息效應(yīng)。

二、管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的支持作用

在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，新興信息技術(shù)與應(yīng)用模式不斷地涌現(xiàn)，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出前所未有的爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越復(fù)雜、數(shù)據(jù)變化頻率越來(lái)越快，但是數(shù)據(jù)的價(jià)值密度卻相對(duì)較低。如何沙里淘金，有效地利用這些大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，如何將其作為企業(yè)的戰(zhàn)略性資源予以運(yùn)營(yíng)，一部分先知先覺(jué)的企業(yè)已經(jīng)行動(dòng)起來(lái)。對(duì)于電子商務(wù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)作為一種戰(zhàn)略性經(jīng)營(yíng)模式，是促進(jìn)企業(yè)從粗放化經(jīng)營(yíng)向精細(xì)化經(jīng)營(yíng)發(fā)展的必然選擇。成功的企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)必須有四個(gè)方面的基本保證，即企業(yè)級(jí)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需求、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支持以及企業(yè)各層次、各崗位的員工的參與。電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中，管理會(huì)計(jì)日常反映的不只是實(shí)際發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，更主要的是配合數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，系統(tǒng)反映企業(yè)所具備的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)的動(dòng)態(tài)變化，以及企業(yè)外部隨時(shí)可能出現(xiàn)的機(jī)會(huì)與威脅，從而對(duì)電子商務(wù)企業(yè)正在或即將進(jìn)行的各種活動(dòng)發(fā)出警示、進(jìn)行指導(dǎo)。管理會(huì)計(jì)的信息服務(wù)對(duì)象側(cè)重，不僅重視結(jié)果更注重過(guò)程的觀念取向，以及滿(mǎn)足企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策與業(yè)績(jī)管理的業(yè)務(wù)處理基準(zhǔn)，都決定了其在企業(yè)數(shù)據(jù)資源價(jià)值創(chuàng)造中的關(guān)鍵性作用。管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資源價(jià)值創(chuàng)造的主導(dǎo)的發(fā)揮，決定了管理會(huì)計(jì)在電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵支持作用。電子商務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略將大數(shù)據(jù)作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的戰(zhàn)略資源予以運(yùn)作，以信息為經(jīng)濟(jì)要素，構(gòu)建數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，以數(shù)據(jù)資源帶動(dòng)其他資源的使用效益的提高。在企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中，管理會(huì)計(jì)應(yīng)該充分發(fā)揮會(huì)計(jì)的信息效應(yīng)。管理會(huì)計(jì)的實(shí)踐不僅要通過(guò)提供信息來(lái)影響管理者的判斷和決策，而且要通過(guò)影響具有大數(shù)據(jù)特征的信息的搜尋和處理，通過(guò)影響組織和環(huán)境的描述和判斷，支持?jǐn)?shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的全員參與和配合，而這正是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)保持核心競(jìng)爭(zhēng)力的必要手段。

三、支持電子商務(wù)企業(yè)的管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)方式

數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是一種“開(kāi)發(fā)合作式”的運(yùn)營(yíng)，要更好地發(fā)揮管理會(huì)計(jì)在電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的功能，首先應(yīng)該要數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的整體性與合作性特征，打破業(yè)務(wù)界限以及業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)部門(mén)之間的數(shù)據(jù)區(qū)隔，形成虛擬管理會(huì)計(jì)團(tuán)隊(duì)。進(jìn)一步要將管理會(huì)計(jì)重點(diǎn)完全轉(zhuǎn)移到戰(zhàn)略管理軌道上，將戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)以“價(jià)值創(chuàng)造”為核心的理念，以“競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)形成”為目標(biāo)的思想有機(jī)地融入數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的實(shí)務(wù)。利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)，利用虛擬組織或團(tuán)隊(duì)的靈活、快速反應(yīng)，通過(guò)以戰(zhàn)略為導(dǎo)向的管理會(huì)計(jì)工具的組合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的整合及管理會(huì)計(jì)范式的創(chuàng)新。作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理工具的管理會(huì)計(jì)，其基本職責(zé)就是提供信息數(shù)據(jù)，以支持企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策、控制與評(píng)價(jià)，支持企業(yè)的戰(zhàn)略管理。要發(fā)揮管理會(huì)計(jì)在電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的主導(dǎo)作用，就要利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、挖掘等技術(shù)改造管理會(huì)計(jì)的信息處理與提供方式，建立支持電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)施的平衡計(jì)分卡，集成性應(yīng)用管理會(huì)計(jì)方法，從戰(zhàn)略視角促進(jìn)管理會(huì)計(jì)功能的有效實(shí)施。

1.變革信息處理方式

電子商務(wù)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的結(jié)果是企業(yè)獲得了更先進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、更充分的數(shù)據(jù)資源和更快的數(shù)據(jù)處理速度，但這并不是企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的真正需求，能夠讓信息在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中創(chuàng)造價(jià)值才是企業(yè)的真正需求。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何從會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息是管理會(huì)計(jì)所要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。為適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)資源價(jià)值增值的需要，管理會(huì)計(jì)的信息處理手段必須進(jìn)行相應(yīng)的變革。適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的需要，從時(shí)間上管理會(huì)計(jì)信息處理要從事后的定時(shí)分批的數(shù)據(jù)收集、處理，轉(zhuǎn)向事中實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)收集、處理；從空間上管理會(huì)計(jì)信息處理要從部門(mén)集中的數(shù)據(jù)收集、處理轉(zhuǎn)向異地分布式的數(shù)據(jù)收集、處理。管理會(huì)計(jì)的信息處理應(yīng)從以貨幣為主的計(jì)量手段向多種計(jì)量手段綜合運(yùn)用，定量與定性并用的數(shù)據(jù)處理方式過(guò)渡。借助新型的信息技術(shù)，擴(kuò)展管理會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的范圍，保證其信息處理的及時(shí)性，甚至是實(shí)時(shí)性。同時(shí)管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)處理又必須確保會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量，保證會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性、可信性和可解釋性等。

2.整合管理會(huì)計(jì)工具

在企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中管理會(huì)計(jì)要體現(xiàn)其核心地位，要發(fā)揮數(shù)據(jù)資源運(yùn)營(yíng)的主導(dǎo)功能，就必須突破原有的實(shí)踐體系，創(chuàng)新原有的功能性方法及其運(yùn)用方式，通過(guò)管理會(huì)計(jì)工具的整合運(yùn)用，集成性地發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的功能，從而提升企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的效益。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的管理需求，將管理會(huì)計(jì)工具分別整合成為面向運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略分析與規(guī)劃的工具包，面向運(yùn)營(yíng)過(guò)程成本計(jì)量與控制的工具包，以及面向員工激勵(lì)、由可供員工在數(shù)據(jù)分析中使用的方法的工具包。基于戰(zhàn)略的視角，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)變革的管理會(huì)計(jì)信息處理方式，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息等多種類(lèi)型數(shù)據(jù)的融合，通過(guò)管理會(huì)計(jì)工具的組合，描述、分析、評(píng)判企業(yè)的經(jīng)營(yíng)態(tài)勢(shì)，確定企業(yè)經(jīng)營(yíng)成功的關(guān)鍵因素，發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造信息資源價(jià)值，實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)功能。

3.建立數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略平衡計(jì)分卡

平衡計(jì)分卡是將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的目標(biāo)與措施體系，是戰(zhàn)略績(jī)效評(píng)價(jià)的重要工具。電子商務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略的實(shí)施也同樣需要建立平衡計(jì)分卡體系，需要將數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)與措施分別納入平衡計(jì)分卡的財(cái)務(wù)、客戶(hù)、內(nèi)部經(jīng)營(yíng)流程及學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)維度，從當(dāng)前與長(zhǎng)遠(yuǎn)、內(nèi)部與外部、財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)、過(guò)程與結(jié)果多角度地進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的對(duì)策設(shè)計(jì)和過(guò)程控制。平衡計(jì)分卡的財(cái)務(wù)維度反映數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的直接與間接財(cái)務(wù)成果；客戶(hù)維度則需要反映數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中滿(mǎn)足企業(yè)外部客戶(hù)的產(chǎn)品與服務(wù)需求方式與程度，以及滿(mǎn)足企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘需求的方式與程度；內(nèi)部經(jīng)營(yíng)流程維度要體現(xiàn)管理會(huì)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程各環(huán)節(jié)的成本與風(fēng)險(xiǎn)的度量與分析，幫助實(shí)現(xiàn)進(jìn)行整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程的反饋控制；學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)維度要對(duì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化管理制度、員工的數(shù)據(jù)意識(shí)培養(yǎng)以及企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的能力等予以規(guī)劃與體現(xiàn)。

四、結(jié)論

篇10

關(guān)鍵詞：節(jié)能潛力；大數(shù)據(jù)分析；Hadoop

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）03-0016-03

Design and Implementation of Energy Saving Potential Data Analysis System for Iron and Steel Enterprises Based on Hadoop

WANG Cheng-hui， WANG Jian， DAI Yi-ru

（CIMS Research Center，Tongji University， Shanghai 201804， China）

Abstract： In order to improve the level of energy consumption of iron and steel enterprises， put forward a kind of energy saving potential of big data analysis based on Hadoop system construction method， and application of the system， an example proves that the method analysis in the energy saving potential of the iron and steel enterprise， has the characteristics of convenient operation and easy popularization.

Key words： energy saving potential； big data analysis； Hadoop

我國(guó)做為能耗大國(guó)，能源消耗量十分巨大，然而，能源利用率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家，這個(gè)問(wèn)題嚴(yán)重制約了國(guó)家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的落實(shí)。鋼鐵企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，提高鋼鐵企業(yè)的能耗水平，對(duì)我國(guó)建設(shè)“資源節(jié)約型”國(guó)家戰(zhàn)略部署具有重大意義。然而，我國(guó)鋼鐵企業(yè)的能耗水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，仍然存在著十分巨大的差距。面向我國(guó)鋼鐵工業(yè)節(jié)能減排發(fā)展目標(biāo)，針對(duì)其生產(chǎn)過(guò)程中的高能耗、高排放的運(yùn)行特點(diǎn)，不斷挖掘自身的節(jié)能潛力，在保證鋼鐵生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量的前提下減少能源的消耗量，提高企I的能耗水平。加熱爐是鋼鐵企業(yè)重點(diǎn)能耗設(shè)備，是軋鋼生產(chǎn)的主要耗能設(shè)備，其能耗占軋鋼工序能耗的60%―70%，因此，提高加熱爐的能耗水平對(duì)鋼鐵企業(yè)節(jié)能起到至關(guān)重要的作用。本文通過(guò)分析鋼鐵企業(yè)加熱爐生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生的海量能耗數(shù)據(jù)，利用本體建模技術(shù)構(gòu)建鋼鐵企業(yè)加熱爐本體模型，并將本體模型與加熱爐能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)映射，利用比較流行的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建加熱爐生產(chǎn)能耗模型，從中挖掘出加熱爐能耗規(guī)律，進(jìn)而分析出加熱爐的節(jié)能潛力所在，并給出加熱爐生產(chǎn)過(guò)程中的最佳工況參數(shù)去填補(bǔ)這部分的節(jié)能潛力。

1 系統(tǒng)構(gòu)建

系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路可以概括為：首先進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，然后將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，接著對(duì)處理后的高品質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后挖掘出數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值找出節(jié)能潛力所在，并找出最佳工況參數(shù)彌補(bǔ)這部分節(jié)能潛力所在。具體由以下六部分組成。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)采集負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集到大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集工作本身不在Hadoop分析平臺(tái)中，但是在整個(gè)分析系統(tǒng)中起著重要的作用，起著橋梁作用，連接業(yè)務(wù)系統(tǒng)和分析系統(tǒng)，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)與分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了解耦。企業(yè)由于生產(chǎn)管理的需要對(duì)于有些數(shù)據(jù)甚至只有紙質(zhì)記錄，因此第一步需要將這些生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，將這些紙質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行電子化。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是為分析系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊。

1.2 分布式存儲(chǔ)

分布式文件系統(tǒng)（The Hadoop Distributed File System，HDFS）是一個(gè)運(yùn)行在普通的組件集群上的分布式文件系統(tǒng)，它是HADOOP框架主要的存儲(chǔ)系統(tǒng)。由于HADOOP具有高數(shù)據(jù)吞吐量、高度容錯(cuò)的特性，因此使得其具有很高的效能。HDFS還為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供了包括API以及各種操作命令等多種訪問(wèn)接口。使用HDFS，我們可以為海量的原始數(shù)據(jù)集提供存儲(chǔ)空間，對(duì)臨時(shí)文件進(jìn)行存儲(chǔ)，為數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析提供輸入數(shù)據(jù)，同時(shí)也可以將分析輸出的數(shù)據(jù)存入到HDFS中。HDFS采用master/slave架構(gòu)。通常情況下，一個(gè)名稱(chēng)節(jié)點(diǎn)NameNodes和若干個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNodes便可構(gòu)成一個(gè)HDFS數(shù)據(jù)集群。Namenode是一個(gè)中心服務(wù)器，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的名字空間（namespace）以及客戶(hù)端對(duì)文件的訪問(wèn)。在HDFS集群中，每一個(gè)文件都會(huì)被劃分為一個(gè)或幾個(gè)數(shù)據(jù)塊（blocks）分別保存在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNode中。集群中的Datanode主要負(fù)責(zé)管理它所在節(jié)點(diǎn)上的存儲(chǔ)。HDFS將文件系統(tǒng)的名字空間暴露給用戶(hù)，用戶(hù)可以以文件的形式在上面存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)分析本身就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，分析出隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和價(jià)值。因此，需要對(duì)這些有噪聲的、不一致的數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是為分析系統(tǒng)提供高品質(zhì)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抽取主要是從原始數(shù)據(jù)中選出與分析目標(biāo)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源。如果不能排除無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)屬性，既會(huì)增加數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度，也會(huì)提高數(shù)據(jù)分析的時(shí)間，同時(shí)會(huì)降低數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗主要是解決數(shù)據(jù)的空缺值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、孤立數(shù)據(jù)點(diǎn)、數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題。其中對(duì)數(shù)據(jù)空缺值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)是進(jìn)行處理是數(shù)據(jù)清洗的重點(diǎn)，而后兩者因?yàn)橛锌赡茉谄渲邪l(fā)現(xiàn)某些特殊的數(shù)據(jù)規(guī)律，因此可以暫時(shí)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

1.4 本體模型構(gòu)建

本體是概念化的明確的規(guī)范說(shuō)明。能夠描述類(lèi)、實(shí)例以及它們的屬性是如何定義、描述和關(guān)聯(lián)的，是對(duì)領(lǐng)域中的概念及概念之間聯(lián)系的顯式描述。詳細(xì)來(lái)說(shuō)，就是要描述一個(gè)領(lǐng)域需要哪些概念，概念由哪些屬性標(biāo)識(shí)，屬性又具有什么約束，概念對(duì)應(yīng)于哪些實(shí)例。并將本體模型與具體數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行映射，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源。

1.5 分布式計(jì)算框架

分布式計(jì)算框架是大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的核心功能，分布式計(jì)算可以使用多臺(tái)服務(wù)器同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，可以很大程度提高數(shù)據(jù)分析的效率?；贖adoop的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)主要采用的是MapReduce分布式編程模型。該模型簡(jiǎn)單易用，對(duì)于程序員來(lái)說(shuō)在沒(méi)有了解其底層實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的情況下仍能夠?qū)懗鎏幚砗Ａ繑?shù)據(jù)的程序。MapReduce首先通過(guò)Map程序?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)分割成多個(gè)小區(qū)塊，將其分配給大量服務(wù)器進(jìn)行處理；然后將處理結(jié)果交給Reduce，最后Reduce將處理結(jié)果匯總后輸出到客戶(hù)端。

1.6 分析結(jié)果展示

分析結(jié)果可視化，主要是給用戶(hù)提供一個(gè)友好的、直觀的方式查看分析系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析以后得到的分析結(jié)果。

2 系統(tǒng)應(yīng)用

加熱爐是鋼鐵企業(yè)重點(diǎn)能耗設(shè)備，是軋鋼生產(chǎn)的主要耗能設(shè)備，因此提高加熱爐的能耗水平對(duì)鋼鐵行業(yè)節(jié)能具有重要意義?，F(xiàn)以某大型鋼鐵企業(yè)步進(jìn)式加熱爐為例進(jìn)行系統(tǒng)構(gòu)建應(yīng)用。在軋鋼生產(chǎn)中，必須將鋼坯加熱到一定的溫度，才能對(duì)鋼坯進(jìn)行軋制。對(duì)鋼坯進(jìn)行加熱的設(shè)備就是加熱爐。步進(jìn)式加熱爐是依靠步進(jìn)梁的順序、往復(fù)運(yùn)動(dòng)使得加熱爐鋼坯從爐尾移動(dòng)到出料口，中間經(jīng)過(guò)預(yù)熱段、加熱段、均熱段。最終使得鋼坯達(dá)到規(guī)定的溫度后出爐。加熱爐在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，利用HDFS實(shí)現(xiàn)海量的能耗數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，通過(guò)本體建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)加熱爐本體模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)屬性映射，為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源；系統(tǒng)的分析主要是通過(guò)在MapReduce分布式分析模型上運(yùn)用線性回歸、遺傳算法等對(duì)Hadoop平臺(tái)篩選出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而挖掘海量數(shù)據(jù)背后隱藏的能耗模型，挖掘加熱爐的節(jié)能潛力，分析加熱爐的最佳工況運(yùn)行參數(shù)，提高加熱爐的能耗水平，構(gòu)建加熱爐大數(shù)據(jù)節(jié)能潛力分析系統(tǒng)。系統(tǒng)主要模塊如下：

1）大數(shù)據(jù)管理：本體模型、大數(shù)據(jù)管理；

2）工藝參數(shù)模型：工藝參數(shù)模型；

3）工藝參數(shù)模型管理：工藝參數(shù)模型管理；

4）工藝優(yōu)化：工藝模型⑹配置、工藝優(yōu)化。

2.1 大數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)管理主要實(shí)現(xiàn)對(duì)加熱爐生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的接入接口，并對(duì)加熱爐實(shí)現(xiàn)本體建模與數(shù)據(jù)映射，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源。

2.2 工藝參數(shù)模型

工藝參數(shù)模型主要是運(yùn)用大數(shù)據(jù)管理模塊提供的一致性的多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理的智能分析能力，通過(guò)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，提取出數(shù)據(jù)背后潛在的工藝能耗模型，為面向節(jié)能減排的工藝分析與參數(shù)優(yōu)化提供能耗模型。

2.3 工藝參數(shù)模型管理

工藝參數(shù)模型管理主要是對(duì)已經(jīng)構(gòu)建完成的模型實(shí)現(xiàn)直觀的管理與展示工作。用戶(hù)可以根據(jù)需要對(duì)已經(jīng)存在的模型進(jìn)行在線編輯，而且模型編輯完成進(jìn)行保存導(dǎo)數(shù)據(jù)庫(kù)以后可以為工藝參數(shù)優(yōu)化提供優(yōu)化模型。

2.4 工藝優(yōu)化

實(shí)現(xiàn)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行配置，利用工藝模型參數(shù)配置的參數(shù)范圍與工藝能耗模型模塊構(gòu)建的模型最為輸入，通過(guò)使用遺傳算法對(duì)加熱爐運(yùn)行工況參數(shù)進(jìn)行模型尋優(yōu)，從而找出加熱爐面向節(jié)能減排的最佳工況運(yùn)行參數(shù)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本系統(tǒng)在Hadoop平臺(tái)下可以方便地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)、管理和查看，為企業(yè)歷史生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)的管理和分析提供方便，利用MapReduce分布式計(jì)算模型，運(yùn)用線性回歸、遺傳算法通過(guò)對(duì)生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、優(yōu)化，從而找出數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值與節(jié)能潛力所在，輸出最佳工況參數(shù)，彌補(bǔ)這部分節(jié)能潛力。因此，所述方法對(duì)于挖掘鋼鐵行業(yè)節(jié)能潛力并實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值，具有方便操作、易于推廣的特點(diǎn)。

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