發(fā)布時(shí)間：2022-04-06 06:01:27
序言：寫作是分享個(gè)人見(jiàn)解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
2016年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展風(fēng)起云涌、波瀾壯闊。人工智能技術(shù)引發(fā)新革命，席卷全球并改造著各行各業(yè)，中國(guó)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的角色日益重要；《國(guó)家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略》，建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)成為國(guó)家戰(zhàn)略；大數(shù)據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略加速落地，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如火如荼。尤其是工信部近日印發(fā)了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，特別提出加快推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力，到2020年，大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)業(yè)務(wù)收入突破1萬(wàn)億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率保持30%左右。
顯然，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力建設(shè)不容忽視。
截至目前，國(guó)雙已在商業(yè)、運(yùn)營(yíng)商、政府、新媒體、司法等五條業(yè)務(wù)線方向取得了優(yōu)勢(shì)和突破。
數(shù)據(jù)洞察
2017年2月28日下午，“關(guān)鍵洞察――國(guó)雙2017年數(shù)據(jù)報(bào)告會(huì)”于在北京召開(kāi)。
會(huì)上，國(guó)雙除了重磅《2016中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》外，還展示了基于用戶的電商購(gòu)買、品牌搜索和自媒體評(píng)論等行為數(shù)據(jù)分析提煉而成的定制化報(bào)告《數(shù)往知來(lái)――用戶競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析報(bào)告》。另外，還推出了其全新的CMP汽車營(yíng)銷解決方案。
2013年和2016年，國(guó)雙先后兩次被國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局評(píng)為“北京（中關(guān)村）審查員實(shí)踐基地”；2014年和2015年，連續(xù)兩年發(fā)明專利申請(qǐng)量位居中關(guān)村前十，并連續(xù)入選中關(guān)村知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)軍企業(yè)，2016年入選國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢(shì)企業(yè)。
國(guó)雙聯(lián)席總裁李峰表示：“國(guó)雙數(shù)據(jù)中心自2013年成立以來(lái)，每年都會(huì)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告，揭示中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為發(fā)展態(tài)勢(shì)和趨勢(shì)。迄今為止，國(guó)雙已經(jīng)連續(xù)五年這一主題報(bào)告?！币恢币詠?lái)，國(guó)雙“專注數(shù)據(jù)，創(chuàng)造價(jià)值”，在數(shù)往知來(lái)的趨勢(shì)中，洞察關(guān)鍵動(dòng)向。他們協(xié)助企業(yè)主從海量數(shù)據(jù)中，找到關(guān)鍵數(shù)據(jù)，形成決策依據(jù)。
國(guó)雙數(shù)據(jù)中心基于獨(dú)有的交互式數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，全方位采集Web端、移動(dòng)端等源頭的海量數(shù)據(jù)，運(yùn)用多維度數(shù)據(jù)剖析方法，打造了《2016中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》），從全網(wǎng)概況、訪問(wèn)特征、渠道分析、行業(yè)視角等四個(gè)方面，以女裝、IP影視劇植入、汽車、美妝等四個(gè)行業(yè)領(lǐng)域?yàn)榈湫桶咐?，多維透視解讀了2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展大勢(shì)。
會(huì)上，國(guó)雙數(shù)據(jù)中心總監(jiān)徐瑛對(duì)《報(bào)告》進(jìn)行了解讀，指出2014年以來(lái)手機(jī)端訪問(wèn)量增長(zhǎng)率呈逐年上升的趨勢(shì)。2016年手機(jī)端訪問(wèn)量較去年再創(chuàng)新高，全年增長(zhǎng)率由7.4%上升至20.4%；與此同時(shí)，PC端訪問(wèn)量增長(zhǎng)率逐年下降，由-7.9%跌至-19.2%。而訪問(wèn)終端方面，來(lái)自于國(guó)產(chǎn)手機(jī)品牌華為的訪問(wèn)量超越三星位居第二位，與蘋果的差距進(jìn)一步縮小。
網(wǎng)民每日上網(wǎng)時(shí)間分布方面的統(tǒng)計(jì)顯示，在PC端，人們的活躍時(shí)間依然呈現(xiàn)出雙峰“馬鞍”狀的分布，即最高峰出現(xiàn)在早10時(shí)，下午15時(shí)；但是在移動(dòng)端，訪問(wèn)的高峰期出現(xiàn)在夜間的21時(shí)左右，對(duì)于新媒體內(nèi)容營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)者來(lái)說(shuō)，要掌握消費(fèi)者上線訪問(wèn)的時(shí)間點(diǎn)，非常關(guān)鍵。
在IP影視劇的植入方面，2016年飲料、食品、美妝等行業(yè)較多品牌選擇IP影視劇植入，其次是手機(jī)、零售、汽車等。就單一品牌來(lái)看，OPPO、三只松鼠等植入更多IP影視劇?？祹煾导鞍俣鹊貓D因分別植入《青云志》及《從你的全世界路過(guò)》等IP電視劇獲得較高關(guān)注，收獲了很好的品牌效益。
而在汽車行業(yè)方面，2016年人們對(duì)汽車行業(yè)的關(guān)注度呈上升趨勢(shì)。緊湊型車關(guān)注度占比45.9%，位居第一位；SUV關(guān)注度占比達(dá)19.2%，超越中型車，成為本年熱議的細(xì)分市場(chǎng)。緊湊型車在經(jīng)歷4月、10月的兩個(gè)關(guān)注高峰后，均出現(xiàn)平緩回落趨勢(shì)，SUV關(guān)注度則成波動(dòng)式爬升，表明近年來(lái)興起的SUV熱還在持續(xù)燃燒。
數(shù)據(jù)解讀
本次會(huì)上，國(guó)雙產(chǎn)品市場(chǎng)總監(jiān)張桐介紹了國(guó)雙為客戶推出的系列定制化報(bào)告《數(shù)往知來(lái)――用戶競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)報(bào)告》）?！陡?jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)報(bào)告》基于用戶的電商購(gòu)買行為數(shù)據(jù)、品牌搜索行為數(shù)據(jù)和自媒體評(píng)論行為數(shù)據(jù)，去量化分析品牌搜索競(jìng)爭(zhēng)格局、品牌電商競(jìng)爭(zhēng)格局和品牌口碑競(jìng)爭(zhēng)格局，幫助品牌主實(shí)現(xiàn)清晰化運(yùn)營(yíng)、優(yōu)化營(yíng)銷內(nèi)容和指導(dǎo)媒介投放。
在市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變的今天，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，時(shí)刻關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手變得尤為重要，而大數(shù)據(jù)帶來(lái)了更大范圍的競(jìng)品監(jiān)測(cè)，更高效率的情報(bào)反饋，更有效的橫向?qū)Ρ?。?guó)雙“數(shù)往知來(lái)”系列報(bào)告是以競(jìng)品情報(bào)為核心的報(bào)告體系，通過(guò)追蹤每個(gè)用戶的搜索行為，購(gòu)買行為和評(píng)論行為，深度刻畫用戶競(jìng)爭(zhēng)格局，找出用戶的品牌篩選因素、購(gòu)買決策因素和二次傳播因素，從而幫助品牌實(shí)現(xiàn)清晰化運(yùn)營(yíng)，量化指導(dǎo)營(yíng)銷內(nèi)容決策和投放媒體的選擇。會(huì)上所展示的用戶競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析報(bào)告，通過(guò)動(dòng)態(tài)可視化的數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)，讓企業(yè)主可以很直觀捕捉數(shù)據(jù)分析結(jié)果，快速調(diào)整營(yíng)銷策略。
數(shù)據(jù)支撐
近年來(lái)，中國(guó)汽車銷量增速放緩，市場(chǎng)趨于飽和，競(jìng)爭(zhēng)加劇。數(shù)據(jù)顯示，77%的購(gòu)車者從萌生購(gòu)車想法到成交提車只花了不足90天時(shí)間，購(gòu)買決策窗口期更短。而在比較篩選階段，高達(dá)61%的消費(fèi)者改變了他們?cè)械能囆推?，消費(fèi)者更加善變。這些都為汽車企業(yè)帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，預(yù)示著車企需要在研發(fā)、制造、營(yíng)銷、售后等從上下游產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，隨時(shí)掌握消費(fèi)者需求變化，靈活應(yīng)變調(diào)整，才能在競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)步發(fā)展，立于不敗之地。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代；管理會(huì)計(jì)；必要性；現(xiàn)狀；發(fā)展
一、互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代下進(jìn)行管理會(huì)計(jì)發(fā)展研究的必要性
隨著互聯(lián)網(wǎng)+的不斷發(fā)展，現(xiàn)代管理會(huì)計(jì)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也在進(jìn)行著不斷的融合與發(fā)展，在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)在逐步引入現(xiàn)代化信息手段的同時(shí)已經(jīng)得到了逐步的發(fā)展。與此同時(shí)，伴隨著現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在處理海量的數(shù)據(jù)信息時(shí)，傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)模式顯然已經(jīng)不能很好的滿足其所需的技術(shù)需求，因此對(duì)先進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引用，使用互聯(lián)網(wǎng)處理技術(shù)必然會(huì)在未來(lái)的管理會(huì)計(jì)發(fā)展中得到很大的應(yīng)用與發(fā)展空間。除此之外，通過(guò)對(duì)有關(guān)文件數(shù)據(jù)資料的查詢我們也可以發(fā)現(xiàn)，西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)+背景下的管理會(huì)計(jì)學(xué)定義已經(jīng)給出了其基本定義，即通過(guò)將管理會(huì)計(jì)學(xué)與現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)有機(jī)融合在一起的方式，通過(guò)利用互聯(lián)網(wǎng)所具備的高效的數(shù)據(jù)處理、傳輸能力，實(shí)現(xiàn)高效促進(jìn)管理會(huì)計(jì)效率提升的目的。因此，通過(guò)其基本定義我們也可以看出在互聯(lián)網(wǎng)+背景下發(fā)展管理會(huì)計(jì)研究的重要性與必要性。
二、互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)研究現(xiàn)狀
首先，在將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用到管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域過(guò)程中，融合的管理會(huì)計(jì)手段仍需要與企業(yè)的財(cái)務(wù)管理情況進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)一設(shè)計(jì)。換句話說(shuō)，面對(duì)瞬息萬(wàn)變的社會(huì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，在進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)+背景的管理會(huì)計(jì)研究進(jìn)程中，所運(yùn)用的管理會(huì)計(jì)方法也要相應(yīng)的變換，在設(shè)計(jì)上要實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)性。另外，在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下開(kāi)展管理會(huì)計(jì)研究時(shí)還要對(duì)管理會(huì)計(jì)過(guò)程中涉及到的信息真實(shí)性加以辨別與核實(shí)。
其次，在進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)研究的過(guò)程中，由于大量先進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引進(jìn)，使得管理會(huì)計(jì)中原本簡(jiǎn)單化的操作變得比傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)模式還要復(fù)雜和繁瑣。而且，還要對(duì)應(yīng)用這種高端復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的科學(xué)性進(jìn)行有效的分析與研究。在這種情況下，怎樣去提升互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段使用的普適性也自然成為了管理會(huì)計(jì)研究所要考慮的重要問(wèn)題。
最后，在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)所獲取的數(shù)據(jù)信息的有效性有待進(jìn)一步考證。換句話說(shuō)，將復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到管理會(huì)計(jì)過(guò)程中，很可能會(huì)使互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用存在一定的缺陷。同時(shí)，由于目前為止，有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)相關(guān)書籍的編撰還過(guò)少，不完善，這也成為了將來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下發(fā)展管理會(huì)計(jì)所要解決的重要問(wèn)題。
三、互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)進(jìn)一步發(fā)展方向的研究
1.大數(shù)據(jù)和云服務(wù)為管理會(huì)計(jì)發(fā)展注入新的活力與內(nèi)涵
作為價(jià)值創(chuàng)造和精細(xì)管理的重要工具，管理會(huì)計(jì)的重要意義已經(jīng)得到人們的普遍認(rèn)同。而基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的全過(guò)程的全面預(yù)算、以流動(dòng)性管理為核心要素的營(yíng)運(yùn)資金管理、價(jià)值創(chuàng)造型的財(cái)務(wù)共享服務(wù)模式、支撐績(jī)效評(píng)價(jià)的責(zé)任中心會(huì)計(jì)、面向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的人力資本會(huì)計(jì)、基于大數(shù)據(jù)的內(nèi)部報(bào)告與分析決策等，這些都構(gòu)成企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)。
其中大數(shù)據(jù)的引入也給管理會(huì)計(jì)的發(fā)展帶來(lái)了一些新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。例如，傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)的模式多是基于結(jié)果而進(jìn)行的分析，而當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下的大數(shù)據(jù)時(shí)代則要求管理會(huì)計(jì)不僅要對(duì)已有的結(jié)果進(jìn)行分析，同時(shí)也要求對(duì)過(guò)程進(jìn)行分析，因?yàn)樵谶^(guò)程中產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)才是造成最后結(jié)果的根本和關(guān)鍵原因。此外，在當(dāng)前的社會(huì)環(huán)境下，數(shù)據(jù)信息的瞬息萬(wàn)變與大量生產(chǎn)也要求管理會(huì)計(jì)必須不斷縮短必要的分析周期，從月度報(bào)告轉(zhuǎn)變?yōu)槊恐艿姆治鰣?bào)告，甚至每天的分析報(bào)告，而且有些變化較快的行業(yè)在很多時(shí)候需要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)對(duì)急速變化的內(nèi)外部環(huán)境。需要注意的是，管理會(huì)計(jì)不只局限于一般的數(shù)據(jù)分析，對(duì)那些非結(jié)構(gòu)性的重要數(shù)據(jù)分析也是其著重關(guān)注的一個(gè)部分。
如同大數(shù)據(jù)的發(fā)展為管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的巨大變化一樣，云計(jì)算的發(fā)展同樣也為有關(guān)管理會(huì)計(jì)工具的使用帶來(lái)了新的面貌，為其提供了更新更多的應(yīng)用方案。比如，在大型集團(tuán)公司中應(yīng)用云計(jì)算，在通過(guò)后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理和整合程序之后，能夠很好的處理和完善與之相關(guān)的投資的集分權(quán)化，使消費(fèi)基金得到很好的開(kāi)放與控制以及在資金的上繳下?lián)苌弦材馨l(fā)揮出強(qiáng)有力的作用。此外，云計(jì)算技術(shù)的使用還能夠使得公司通過(guò)建立預(yù)算溝通平臺(tái)增強(qiáng)全面預(yù)算系統(tǒng)的實(shí)用性、目的性與時(shí)效性。云平臺(tái)是通過(guò)現(xiàn)代的云技術(shù)為人們提供便利服務(wù)的重要平臺(tái)之一，而且也越來(lái)越被人們所認(rèn)可和熟知，并得到使用與認(rèn)可，而自然也會(huì)得到企業(yè)的認(rèn)同并將之搭建在自己的會(huì)計(jì)管理系統(tǒng)之中，促進(jìn)管理會(huì)計(jì)的發(fā)展。
2.企業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代背景下管理會(huì)計(jì)應(yīng)用出現(xiàn)新熱點(diǎn)
會(huì)計(jì)行業(yè)從“+互聯(lián)網(wǎng)”到“互聯(lián)網(wǎng)+”的轉(zhuǎn)變過(guò)程，實(shí)際上不只是技術(shù)的轉(zhuǎn)型，同時(shí)也是會(huì)計(jì)從業(yè)人員從理念、思維、組織結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)模式等多方面的同步轉(zhuǎn)型。企業(yè)的“互聯(lián)網(wǎng)+”化促進(jìn)了業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的深度融合，并在融合過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了對(duì)流動(dòng)性管理與內(nèi)部控制的強(qiáng)化作用。根據(jù)責(zé)任中心會(huì)計(jì)，企業(yè)內(nèi)部集聚的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與各種小數(shù)據(jù)以及內(nèi)部管理的報(bào)告內(nèi)涵等都將會(huì)得到進(jìn)一步的提升與豐富，盡可能的實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)價(jià)值的最大化目的。
產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的方向是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，在企業(yè)成本結(jié)構(gòu)中人力資源的成本所占的比重較大，并且隨著人力資源成本的不斷上升，企業(yè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)也逐步由傳統(tǒng)的雇傭方式轉(zhuǎn)變?yōu)椤肮蛡?自雇”、“分包+自包”等模式。另外，借助“互聯(lián)網(wǎng)+”的云招聘模式，不僅能夠參考人才價(jià)格行情數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)招聘提供對(duì)標(biāo)參考，降低人力資源成本，而且還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)個(gè)人的生活軌跡、社交言行等網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確識(shí)別興趣、性格及能力狀況，幫助企業(yè)迅速找到適合崗位的員工，增強(qiáng)“人崗匹配度”。
3.管理會(huì)計(jì)提升數(shù)據(jù)價(jià)值，大數(shù)據(jù)為管理和內(nèi)部報(bào)告提供數(shù)據(jù)支撐
實(shí)際上，所謂的管理跨級(jí)又被稱為“內(nèi)部會(huì)計(jì)”，而內(nèi)部會(huì)計(jì)的關(guān)鍵職能之一就是通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息為企業(yè)預(yù)測(cè)發(fā)展前景并幫助企業(yè)管理者做出決策，制定合理的措施。例如，在全面預(yù)算方面，傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)模式會(huì)因?yàn)槿菀资艿椒治龉ぞ?、記錄與存儲(chǔ)等限制因素的影響，使得企業(yè)的全面預(yù)算所使用的數(shù)據(jù)局限在企業(yè)內(nèi)部與歷史中，而且有些數(shù)據(jù)甚至是還需要進(jìn)一步處理的碎片化數(shù)據(jù)，這不僅在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與數(shù)理方面限制了企業(yè)的發(fā)展，而且也不利于與本行業(yè)其他企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，而使得全面博弈成為了企業(yè)每年一次的上上下下的簡(jiǎn)單博弈流程。根據(jù)杜邦模型，企業(yè)內(nèi)部的各種管理報(bào)告、比率計(jì)算、定額的設(shè)置以及由財(cái)務(wù)部門所做的相關(guān)費(fèi)用結(jié)構(gòu)分析等都將計(jì)算變得更為容易，不過(guò)也還仍然由于缺少會(huì)計(jì)責(zé)任的支撐以及區(qū)域數(shù)據(jù)及內(nèi)外行業(yè)對(duì)比的分析等而很難斷定其合理性與否。而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引進(jìn)，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算等在管理會(huì)計(jì)中得到運(yùn)用，通過(guò)數(shù)據(jù)說(shuō)話，在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)由“三次博弈”到“多次博弈”的轉(zhuǎn)變，全過(guò)程全員參與的全面大預(yù)算才有可能得到真正的實(shí)現(xiàn)。
愛(ài)點(diǎn)擊互動(dòng)（北京）廣告有限公司創(chuàng)辦人
曾擔(dān)任雅虎大客戶部銷售總監(jiān)，成功為多個(gè)跨國(guó)公司提供ROI驅(qū)動(dòng)的在線營(yíng)銷解決方案。2009年他與現(xiàn)任CEO薛永康先生一起在香港創(chuàng)立iClick愛(ài)點(diǎn)擊，并于2010年全力投入發(fā)展中國(guó)業(yè)務(wù)。
2012年廣告主對(duì)市場(chǎng)更為謹(jǐn)慎，我們預(yù)見(jiàn)廣告主將會(huì)更加倚重技術(shù)去提升營(yíng)銷ROI，越來(lái)越多的同業(yè)將會(huì)加入競(jìng)爭(zhēng)。
隨著科技的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，我們的生活已經(jīng)發(fā)生了根本性的變化。過(guò)去要出門購(gòu)物，現(xiàn)在網(wǎng)購(gòu)就能購(gòu)買心儀商品，并且商品種類讓消費(fèi)者眼花繚亂。80后、90后等網(wǎng)絡(luò)主流人群逐漸踏入社會(huì)，消費(fèi)能力提高，網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)規(guī)模將繼續(xù)高速增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)的監(jiān)測(cè)報(bào)告數(shù)據(jù)獲知，截至2011年12月底，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模已突破5億，全年新增網(wǎng)民5,580萬(wàn)。
在此背景下，傳統(tǒng)企業(yè)不可能對(duì)之視而不見(jiàn)，2012年將會(huì)是傳統(tǒng)企業(yè)電商化的爆發(fā)期。接下來(lái)的問(wèn)題將是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷商如何在這片兵家必逐之地吸引最多的客戶流量，并同時(shí)維持一個(gè)合理的ROI。iClick（以下簡(jiǎn)稱愛(ài)點(diǎn)擊）則是兵家之一。
2012年是愛(ài)點(diǎn)擊進(jìn)入大陸的第三個(gè)年頭，憑借著自主研發(fā)的跨媒介廣告優(yōu)化技術(shù)XMO(Cross-marketplaceOptimization Platform)在行業(yè)立足，服務(wù)于眾多電商品牌，像卓越亞馬遜、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、凡客與麥考林。目前，愛(ài)點(diǎn)擊的團(tuán)隊(duì)正在不斷深挖精耕XMO技術(shù)的數(shù)據(jù)收集與追蹤、效果預(yù)測(cè)、投放組合優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析報(bào)告四大功能。
綜合2011年超過(guò)200個(gè)企業(yè)帳戶的表現(xiàn)，XMO的自動(dòng)優(yōu)化系統(tǒng)平均能夠在一個(gè)星期以內(nèi)提升轉(zhuǎn)化量30%。以一個(gè)龍頭電商為例，其在關(guān)鍵字搜尋的轉(zhuǎn)化量在使用XMO自動(dòng)優(yōu)化系統(tǒng)后，提升了27%，營(yíng)業(yè)額提升了13%。XMO技術(shù)的下一步發(fā)展計(jì)劃將延伸至SNS社交媒體。
社交媒體最令廣告主頭痛之處在于難以評(píng)估其實(shí)際價(jià)值，XMO的傳播率分析(Amplification Analysis)功能能夠評(píng)估每一個(gè)社交信息所能接觸到的線上用戶，更能為多渠道投放的廣告主解構(gòu)搜索廣告、展示廣告及社交媒體之間的協(xié)同效應(yīng)，找出社交媒體在整個(gè)營(yíng)銷計(jì)劃中發(fā)揮的功能。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)說(shuō)，XMO將能夠把社交類信息加入客戶關(guān)系管理(CRM)的概念，并把該媒體所取得的數(shù)據(jù)用以擴(kuò)大客戶廣告的覆蓋層面。
愛(ài)點(diǎn)擊進(jìn)入大陸后，將團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品進(jìn)行本土化調(diào)整。產(chǎn)品方面，2011年11月愛(ài)點(diǎn)擊完成技術(shù)本土化，XMO能夠通過(guò)人工智能技術(shù)，為廣告主提供媒體購(gòu)買、自動(dòng)優(yōu)化、預(yù)算調(diào)整及數(shù)據(jù)分析等一站式服務(wù)，能夠簡(jiǎn)化廣告主繁復(fù)的工作流程，優(yōu)化廣告投放效果，幫助廣告主突破預(yù)算瓶頸，大幅擴(kuò)展業(yè)務(wù)；團(tuán)隊(duì)方面，我們聘請(qǐng)了一些傳統(tǒng)廣告公司和網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷公司的精英加入，并將我們的行銷理念灌輸于團(tuán)隊(duì)。
在新的一年里，愛(ài)點(diǎn)擊的主要方向就是把XMO技術(shù)做精做專，做到跨平臺(tái)優(yōu)化，堅(jiān)持“數(shù)據(jù)深耕是數(shù)字時(shí)代的惟一出路”的理念。
Q：2012年，您所處的領(lǐng)域?qū)?huì)呈現(xiàn)哪些營(yíng)銷新趨勢(shì)？未來(lái)營(yíng)銷工作重點(diǎn)是？
A：最突出的趨勢(shì)就是廣告優(yōu)化技術(shù)能夠做到從以往的按媒介購(gòu)買到按受眾購(gòu)買的跨越。愛(ài)點(diǎn)擊公司未來(lái)營(yíng)銷工作重點(diǎn)是收集與分析大量的廣告數(shù)據(jù)，并迅速作出策略調(diào)整。
BAT、小米及華為都有哪些互聯(lián)網(wǎng)秘籍？華為又從他們身上學(xué)到了什么？
來(lái)自BAT、小米、華為的互聯(lián)網(wǎng)秘籍
百度CEO李彥宏——要轉(zhuǎn)型，該犧牲的收益要犧牲，一定要有這個(gè)決心，未來(lái)的日子才會(huì)慢慢好過(guò)起來(lái)。當(dāng)你真的信了你要鼓勵(lì)的東西，執(zhí)行起來(lái)并不難。很多時(shí)候搖擺并不是舍不得短期利益，關(guān)鍵在于你信不信。
騰訊CEO馬化騰——用戶是悶騷的，他們不會(huì)向你訴說(shuō)自己的欲望，所以問(wèn)卷調(diào)查沒(méi)什么用，但當(dāng)你把直抵他們內(nèi)心秘境的產(chǎn)品放到面前，他們就會(huì)兩眼放光，大叫“就是它!移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)才是真正的互聯(lián)網(wǎng)，可以把小區(qū)所有樓宇、物業(yè)都用網(wǎng)絡(luò)連接在一起，解決在小區(qū)的一切問(wèn)題，建造真正的智慧小區(qū)。
小米CEO雷軍——小米模式是什么呢?就是在互聯(lián)網(wǎng)上動(dòng)員一大幫人跟它一起做手機(jī)，然后在每一個(gè)細(xì)節(jié)下非常大的工夫做好，用接近成本的價(jià)格，用互聯(lián)網(wǎng)直銷的模式，然后降低所有的成本，幾乎沒(méi)有市場(chǎng)費(fèi)用，幾乎沒(méi)有渠道成本，然后把所有的東西做的非常好，形成正循環(huán)，用戶口口相傳，然后整個(gè)邏輯就轉(zhuǎn)起來(lái)了。
房多多CEO段毅——移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將給房地產(chǎn)營(yíng)銷方式帶來(lái)四個(gè)變化：大數(shù)據(jù)、工具、通道、服務(wù)。雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大，它一天才占用2.8個(gè)小時(shí)，我們?cè)诩彝サ臅r(shí)間更長(zhǎng)?；诜孔拥闹悄芗揖訒?huì)是下一個(gè)入口，房子將是一個(gè)更大的硬件。
海爾CEO張瑞敏——沒(méi)有成功的企業(yè)，只有時(shí)代的企業(yè)。所有企業(yè)都難逃一死，不會(huì)死的是生態(tài)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的科層體制已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的需求，要打破科層體制的官僚習(xí)氣，放手發(fā)動(dòng)群眾，使得人人都成為“創(chuàng)客”。
阿里巴巴執(zhí)行副總裁曾鳴——理解未來(lái)的關(guān)鍵是要去想象世界所有東西在任何時(shí)候都連在一起。當(dāng)世界都連在一起的時(shí)候，自然而然會(huì)產(chǎn)生無(wú)限大的一個(gè)數(shù)據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)，廣告跟服務(wù)將變得越來(lái)越精準(zhǔn)，越來(lái)越個(gè)性化。一個(gè)企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的影響力是由連接的廣度、深度、厚度決定的，連接越廣，影響力就越大。越開(kāi)放才能有更多的連接。數(shù)據(jù)的互動(dòng)、人的互動(dòng)、物的互動(dòng)也是非常關(guān)鍵的。
獲得秘籍的萬(wàn)科在今年做了些什么?
在獲得互聯(lián)網(wǎng)秘籍之后，萬(wàn)科在今年也進(jìn)行了多種互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型嘗試。之前拜訪學(xué)習(xí)的百度、騰訊、阿里等公司，也搖身一變，從老師變成了合作者。
對(duì)于萬(wàn)科的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，萬(wàn)科總裁郁亮表示，內(nèi)部要扁平化、去金字塔，去精英化。外部要學(xué)習(xí)騰訊，建立生態(tài)系統(tǒng)，自己革自己的命。
一、萬(wàn)科+淘寶+微信：淘寶消費(fèi)抵購(gòu)房款，微支付搶房帶理財(cái)
8月，萬(wàn)科與淘寶網(wǎng)聯(lián)合宣布，淘寶用戶全年花了多少錢，就可在萬(wàn)科全國(guó)12個(gè)城市23個(gè)樓盤直接沖抵購(gòu)房款，最高可抵扣200萬(wàn)元將讓淘寶用戶的購(gòu)房成本最多節(jié)省10%。
8月底，萬(wàn)科、騰訊聯(lián)手推出基于微信平臺(tái)的房地產(chǎn)金融產(chǎn)品。購(gòu)房者通過(guò)關(guān)注“廣州萬(wàn)科”微信號(hào)，以微支付的方式鎖定房源;微支付的資金，將通過(guò)微信理財(cái)通凍結(jié)，用戶可享受理財(cái)?shù)脑鲋凳找?。如果買家最終購(gòu)房，微支付的金額將轉(zhuǎn)為房款，不購(gòu)房則如數(shù)退還。
二、萬(wàn)科+百度：商業(yè)地產(chǎn)引入大數(shù)據(jù)
9月，萬(wàn)科、百度正式其首個(gè)跨界合作成果—V-in，將在萬(wàn)科首個(gè)購(gòu)物中心金隅萬(wàn)科廣場(chǎng)上線試用。根據(jù)協(xié)議，百度基于大數(shù)據(jù)分析及云計(jì)算技術(shù)，為萬(wàn)科商業(yè)地產(chǎn)提供“定位引擎、大數(shù)據(jù)、營(yíng)銷工具”三類核心技術(shù)，未來(lái)還將應(yīng)用于萬(wàn)科陸續(xù)進(jìn)入運(yùn)營(yíng)期的多個(gè)新項(xiàng)目。
V-in系統(tǒng)將通過(guò)云端大數(shù)據(jù)分析，為消費(fèi)者設(shè)定個(gè)性推送“菜單”，消費(fèi)者可以通過(guò)移動(dòng)終端搜索功能獲取萬(wàn)科旗下購(gòu)物中心內(nèi)的商戶信息、信譽(yù)評(píng)價(jià)、活動(dòng)信息及優(yōu)惠信息。同時(shí)，萬(wàn)科商業(yè)運(yùn)營(yíng)管理團(tuán)隊(duì)根據(jù)V-in系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為商戶的經(jīng)營(yíng)方式、促銷手段等提供參考依據(jù)。
三、萬(wàn)科+搜房：房產(chǎn)眾籌
9月，萬(wàn)科蘇州公司推出房產(chǎn)眾籌項(xiàng)目，稱只要投資1000元，就可以獲得不低于40%的預(yù)期年化收益率。萬(wàn)科會(huì)在搜房網(wǎng)上對(duì)這套房進(jìn)行拍賣，起拍價(jià)為54萬(wàn)，拍賣時(shí)間為兩小時(shí)。所有認(rèn)籌的投資者都可以競(jìng)買，最終只有一位投資者買下這套房產(chǎn)，成交金額超出54萬(wàn)的部分，將作為投資收益，分給未能拍得房屋的其他人。
四：萬(wàn)科+阿里云：智能化未來(lái)小區(qū)
9月，阿里云與萬(wàn)科宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將通過(guò)應(yīng)用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，打造國(guó)內(nèi)首批聯(lián)網(wǎng)的小區(qū)。“未來(lái)小區(qū)”的人、物、智能設(shè)備將實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通和聯(lián)動(dòng)控制。
按照萬(wàn)科對(duì)“未來(lái)小區(qū)”的規(guī)劃，傳感器、監(jiān)視器等物業(yè)設(shè)備將全部聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至云端。通過(guò)阿里云計(jì)算平臺(tái)的支持，萬(wàn)科也將開(kāi)發(fā)出更多創(chuàng)新的、符合社區(qū)居民需求的產(chǎn)品。
五、萬(wàn)科+鏈家：房地產(chǎn)閉環(huán)生態(tài)圈
9月，北京萬(wàn)科與鏈家地產(chǎn)達(dá)成戰(zhàn)略合作。根據(jù)萬(wàn)科與鏈家合作推出的“OC閉環(huán)”商業(yè)模式，雙方將從尋訪、定制、服務(wù)三個(gè)方面入手，打造線上房源查詢平臺(tái)，成立線下簽約中心。另外，萬(wàn)科還專門為此建立了全新商業(yè)模式的技術(shù)支持系統(tǒng)“鏈萬(wàn)家”，稱此系統(tǒng)能夠提供海量信息迅速查詢，打通產(chǎn)業(yè)鏈。
六、萬(wàn)科+途家：分享改變度假物業(yè)
誰(shuí)說(shuō)創(chuàng)業(yè)難，難于上青天？聯(lián)想的柳傳志、阿里巴巴的馬云、新東方的俞敏洪不都過(guò)來(lái)了嗎？誰(shuí)說(shuō)就業(yè)看學(xué)校，創(chuàng)業(yè)拼爹娘？一大批創(chuàng)業(yè)族不是正在借錢湊錢、租地?cái)€人“自立門戶”嗎？而且他們中的一些人已經(jīng)“大器”早成。
“好險(xiǎn)啊” 網(wǎng)上搜保險(xiǎn)
如果你想買保險(xiǎn)，但不知道什么樣的保險(xiǎn)更適合自己，那就千萬(wàn)別聽(tīng)人忽悠，來(lái)“好險(xiǎn)啊”網(wǎng)站看看吧。
“好險(xiǎn)啊”網(wǎng)站是一個(gè)為保險(xiǎn)產(chǎn)品提供互聯(lián)網(wǎng)垂直搜索的平臺(tái)。該網(wǎng)站由一個(gè)名叫鄭鑫的在校研究生于2012年7月創(chuàng)立，同年11月上線。上線以來(lái)，“好險(xiǎn)啊”網(wǎng)站發(fā)展迅速，已經(jīng)和10多家保險(xiǎn)公司談成了合作協(xié)議，每天訪問(wèn)量超過(guò)1000人次，累計(jì)跟蹤到了數(shù)千筆網(wǎng)站交易。
鄭鑫最初的創(chuàng)業(yè)想法，源于他在北京大學(xué)讀書期間的導(dǎo)師。上課時(shí)，導(dǎo)師說(shuō)“去哪兒”網(wǎng)站的模式放到金融領(lǐng)域也很不錯(cuò)，可以嘗試一下保險(xiǎn)產(chǎn)品搜索這個(gè)創(chuàng)業(yè)方向。對(duì)于導(dǎo)師的話，大部分學(xué)生都沒(méi)有在意，但鄭鑫牢記在心，并萌生了創(chuàng)業(yè)的想法。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的研究，鄭鑫突破了保險(xiǎn)產(chǎn)品排序的技術(shù)難題，設(shè)立了網(wǎng)站。其間導(dǎo)師和導(dǎo)師的幾位朋友為網(wǎng)站共同出資100萬(wàn)元。
曾經(jīng)有人向馬云提問(wèn)，“大公司掌握了互聯(lián)網(wǎng)的所有方向，哪里還有創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)？”馬云答道：“哪里有抱怨，哪里就有創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)。”
鄭鑫告訴《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》：“日常生活中，我們經(jīng)常接到電話和敲門的保險(xiǎn)推銷，可能每個(gè)人對(duì)此都很反感?，F(xiàn)在的保險(xiǎn)行業(yè)做得很差，可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)加以改善，這就是我們的機(jī)會(huì)?！?/p>
2013年2月，馬云、馬化騰、馬明哲共同出資，要在互聯(lián)網(wǎng)打造一個(gè)保險(xiǎn)領(lǐng)域的電商。鄭鑫表示，“三馬同槽”至少說(shuō)明了互聯(lián)網(wǎng)和保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)的“大?！币彩钦J(rèn)可這個(gè)創(chuàng)業(yè)方向的。那么，“三馬”打造的保險(xiǎn)電商，是否會(huì)對(duì)“好險(xiǎn)啊”構(gòu)成威脅？對(duì)此，鄭鑫告訴《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》，“好險(xiǎn)啊”和電商不是真正的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而是上下游合作關(guān)系。“好險(xiǎn)啊”提供的是保險(xiǎn)產(chǎn)品的搜索平臺(tái)，而不是直接銷售保險(xiǎn)。這正是“好險(xiǎn)啊”模式的優(yōu)勢(shì)。
秒針系統(tǒng) 讓廣告分析結(jié)緣大數(shù)據(jù)
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，一批成功的創(chuàng)業(yè)者也應(yīng)運(yùn)而生。秒針系統(tǒng)就是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司之一。
秒針系統(tǒng)是吳明輝在2006年底創(chuàng)立的，而吳明輝的創(chuàng)業(yè)之路可以追溯到2003年。2003年，還在大學(xué)本科三年級(jí)讀書的吳明輝和六七個(gè)同學(xué)成立了一個(gè)小工作室，從事軟件外包服務(wù)的工作。幾年間，雖然掙到了一些錢，但吳明輝覺(jué)得團(tuán)隊(duì)如果只給別人做軟件開(kāi)發(fā)是對(duì)資源的巨大浪費(fèi)，應(yīng)該做自己的產(chǎn)品。在2006年底，吳明輝團(tuán)隊(duì)決定停止軟件外包業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)做在線媒體數(shù)據(jù)分析。
2007年底，吳明輝遇見(jiàn)了時(shí)任上海廣告公司總經(jīng)理的祝偉（現(xiàn)秒針系統(tǒng)的CEO），聊天中，他們發(fā)現(xiàn)廣告主特別需要廣告數(shù)據(jù)分析方面的服務(wù)，他們需要了解廣告投放的投資回報(bào)率。于是，吳明輝團(tuán)隊(duì)在2008年初開(kāi)始推出中國(guó)第一個(gè)針對(duì)廣告主的互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，即站在廣告主的角度評(píng)估廣告投放的效果，給廣告主提供數(shù)據(jù)分析。
產(chǎn)品一經(jīng)推出，便廣受歡迎，從2008年4月份開(kāi)始，幾個(gè)廣告主紛紛上門要求合作。2009年，秒針系統(tǒng)與全球最大的廣告主寶潔公司達(dá)成合作，并一直服務(wù)至今。
目前，秒針系統(tǒng)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，在互聯(lián)網(wǎng)廣告數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，市場(chǎng)份額超過(guò)70%，而秒針系統(tǒng)的營(yíng)業(yè)收入每年也保持50%以上的增長(zhǎng)速度，預(yù)測(cè)今年將超過(guò)1億元。
如今，吳明輝已是秒針系統(tǒng)的首席技術(shù)官。他告訴《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》，“現(xiàn)在的增長(zhǎng)速度，秒針至少還可以保持5年。從財(cái)務(wù)指標(biāo)上看，上市對(duì)秒針并不難?！?/p>
回憶自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，吳明輝感慨萬(wàn)分。在學(xué)校時(shí)，吳明輝是個(gè)并不“安分”的學(xué)生，通過(guò)數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽保送進(jìn)入北京大學(xué)的他，在2003年開(kāi)辦了一個(gè)奧數(shù)班，通過(guò)奧數(shù)班，吳明輝攢到了第一桶金，一共幾十萬(wàn)，這成為他創(chuàng)業(yè)的啟動(dòng)資金。
采訪中，吳明輝半開(kāi)玩笑地說(shuō)，“如果我沒(méi)有被朋友拉去做軟件外包，說(shuō)不定我現(xiàn)在已經(jīng)是一家?jiàn)W數(shù)培訓(xùn)學(xué)校的校長(zhǎng)了。”
親子圖書館 播撒閱讀的種子
獨(dú)生子女時(shí)代，每個(gè)孩子集萬(wàn)千寵愛(ài)于一身，家長(zhǎng)對(duì)孩子的教育投資毫不吝惜。在讀研究生的汪偉玲看到了這個(gè)商機(jī)，開(kāi)了一家親子圖書館。在這里，手繪本圖書、音樂(lè)書、觸摸書、立體書……各種各樣的親子圖書琳瑯滿目，前來(lái)看書的家長(zhǎng)和孩子絡(luò)繹不絕。
2012年11月，汪偉玲在北京的哥哥家中發(fā)現(xiàn)小侄子有很多手繪本親子圖書，并了解到了悠貝親子圖書館的運(yùn)作模式。悠貝親子圖書館主要經(jīng)營(yíng)0～12歲兒童圖書的租賃活動(dòng)，采取辦理會(huì)員卡，免費(fèi)出租的方式。精美的親子圖書讓汪偉玲非常興奮。
2013年2月，汪偉玲放寒假回到赤峰家中，拿著詳細(xì)的商業(yè)計(jì)劃書和盈虧分析報(bào)告去說(shuō)服家長(zhǎng)和朋友投資，很快，汪偉玲得到了家長(zhǎng)和兩個(gè)朋友的贊同，也籌到了十六七萬(wàn)元錢。
4月28日汪偉玲的親子圖書館開(kāi)始試營(yíng)業(yè)，5月1日正式營(yíng)業(yè)。汪偉玲表示“試營(yíng)業(yè)時(shí)心情非常復(fù)雜，既欣喜又忐忑，欣喜的是忙了兩個(gè)多月終于建成了自己心愛(ài)的親子圖書館，忐忑的是第一次創(chuàng)業(yè)，第一筆投資，不知道是否會(huì)成功。”然而，剛剛試營(yíng)業(yè)兩天，汪偉玲忐忑的心就放下了，兩天內(nèi)，她的親子圖書館就辦理了十幾張會(huì)員卡，得到了很多家長(zhǎng)的好評(píng)。
隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，“大數(shù)據(jù)”一詞受到了越來(lái)越多的關(guān)注，很多領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能應(yīng)用于數(shù)字出版中，在傳統(tǒng)的紙質(zhì)出版中也有應(yīng)用前景。本文擬以醫(yī)學(xué)出版為例，探討大數(shù)據(jù)時(shí)代下，醫(yī)學(xué)出版選題策劃的思路轉(zhuǎn)變，以及面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代素描
“大數(shù)據(jù)”是人們給信息爆炸所產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)起的一個(gè)簡(jiǎn)單的名字。一方面，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的潛在價(jià)值，人們迫切需要更先進(jìn)的技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)處理；另一方面，技術(shù)的進(jìn)步，包括云計(jì)算、分布式計(jì)算等方法的應(yīng)用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數(shù)據(jù)分析成為可能。
很多人認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”就是指數(shù)據(jù)量大，這是一個(gè)誤區(qū)。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是發(fā)現(xiàn)和理解了信息與信息之間的關(guān)系，是思維的變革，而這種變革主要表現(xiàn)在以下三方面。首先，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)“全體數(shù)據(jù)”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業(yè)相關(guān)的各類數(shù)據(jù)和信息。其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不再一味追求精確，而是承認(rèn)混雜性。因此，人們需要對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給予更多的關(guān)注。也就是說(shuō)，我們不僅要關(guān)注圖書銷量、讀者群構(gòu)成、直接反饋；也要關(guān)注鼠標(biāo)點(diǎn)擊、駐留在一本書的時(shí)間，后續(xù)購(gòu)買、關(guān)聯(lián)購(gòu)買情況，購(gòu)買地點(diǎn)等。這些看似雜亂的信息，可能蘊(yùn)藏著巨大的商機(jī)和價(jià)值。再次，大數(shù)據(jù)不再追求因果關(guān)系，而是關(guān)注事物之間的相關(guān)性。例如，沃爾瑪通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在颶風(fēng)來(lái)臨的季節(jié)，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風(fēng)季節(jié)來(lái)臨時(shí)，將庫(kù)存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫(yī)學(xué)出版中，我們也可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找出與讀者的購(gòu)買行為或閱讀需求相關(guān)的要素。
二、大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)出版選題策劃中的應(yīng)用前景
1. 教材出版
各個(gè)出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調(diào)研都是啟動(dòng)編寫的基礎(chǔ)。教材調(diào)研，需要先搜集開(kāi)設(shè)本專業(yè)學(xué)校的名單，逐個(gè)寄出調(diào)研函。學(xué)校的名單主要來(lái)源于相關(guān)學(xué)會(huì)、教職委、行職委提供的資料，但需結(jié)合前一版教材或相關(guān)書籍發(fā)貨的省市分布數(shù)據(jù)，有些時(shí)候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒(méi)有學(xué)校招生，但出版社前三年的發(fā)貨資料中，河南省每年的教材發(fā)貨數(shù)很大。另外調(diào)研函發(fā)出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因?yàn)閷W(xué)校的名單很難搜集齊全，調(diào)研函也不能全部回收，這種傳統(tǒng)方式上的調(diào)研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調(diào)查，很難涵蓋整個(gè)行業(yè)的樣本量和全部信息。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切都可以被數(shù)據(jù)化，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是抽樣樣本，而是全體數(shù)據(jù)，因此將數(shù)據(jù)分析引入教材調(diào)研，可以對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上有關(guān)專業(yè)的開(kāi)設(shè)省份、招生學(xué)校、招生人數(shù)等信息進(jìn)行分析，得出更全面的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。在教材修訂、搜集反饋意見(jiàn)時(shí)，也可以通過(guò)搜集論壇、網(wǎng)購(gòu)機(jī)構(gòu)的銷售記錄、讀者評(píng)論等，分析需要增加、刪減及修改的內(nèi)容。在遴選主編、副主編及編者時(shí)，編輯同樣可以通過(guò)分析網(wǎng)站上的會(huì)議情況、會(huì)議日程、發(fā)言頻率和題目、各領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)特長(zhǎng)，確定其學(xué)術(shù)影響，以及在教材中適合擔(dān)任的角色，并將這些信息形成分析報(bào)告，供決策者參考。
2. 學(xué)術(shù)專著
在傳統(tǒng)出版模式下，學(xué)術(shù)專著的選題方式屬于經(jīng)驗(yàn)型，由策劃編輯提出選題，報(bào)出版社選題會(huì)討論。選題委員會(huì)由社領(lǐng)導(dǎo)、經(jīng)驗(yàn)豐富的老編審、生產(chǎn)及銷售部門負(fù)責(zé)人等組成。選題會(huì)上討論的依據(jù)主要是以往選題的銷售情況及市場(chǎng)反饋，當(dāng)前市場(chǎng)同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數(shù)據(jù)，只是整個(gè)出版市場(chǎng)數(shù)據(jù)的一部分。而利用大數(shù)據(jù)，人們可以獲得整個(gè)醫(yī)學(xué)圖書市場(chǎng)的書目信息、銷售情況，并進(jìn)行分析。通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出的報(bào)告，可以形象地理解成一批有無(wú)限經(jīng)驗(yàn)的策劃編輯、生產(chǎn)人員和銷售人員討論后得出的結(jié)論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說(shuō)服力。
現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、數(shù)據(jù)庫(kù)的資源已經(jīng)十分豐富，通過(guò)對(duì)諸如丁香園醫(yī)學(xué)論壇、中國(guó)期刊網(wǎng)（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對(duì)亞馬遜、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的專業(yè)圖書購(gòu)買記錄的分析，可以篩選出各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并對(duì)相關(guān)用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進(jìn)行分析，準(zhǔn)確定位讀者人群，并預(yù)測(cè)市場(chǎng)容量，為圖書選題提供參考。
3. 應(yīng)急出版
應(yīng)急出版對(duì)于醫(yī)學(xué)出版社來(lái)說(shuō)是一個(gè)很重要的部分，在遇到較大的公共衛(wèi)生事件或異常天氣時(shí)，公眾很需要專業(yè)出版社出版的相關(guān)預(yù)防書籍普及防范知識(shí)，醫(yī)師也需要專業(yè)書籍補(bǔ)充相關(guān)知識(shí)，專業(yè)出版社有義務(wù)為他們提供高質(zhì)量的出版物。例如人民衛(wèi)生出版社在2003年“非典”暴發(fā)時(shí)緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實(shí)面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經(jīng)暴發(fā)再組織編寫，出版時(shí)間容易滯后。
大數(shù)據(jù)分析在應(yīng)急出版方面將會(huì)有明顯的優(yōu)勢(shì)。例如，谷歌公司通過(guò)對(duì)檢索詞條的分析，提前幾周時(shí)間預(yù)測(cè)甲型H1N1流感爆發(fā)。這個(gè)案例對(duì)于應(yīng)急出版是一個(gè)很好的啟示。編輯可以通過(guò)類似的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方式，如在流感暴發(fā)前，即組織編寫流感預(yù)防及治療相關(guān)的書籍。再如，如果能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺(tái)等單位合作，共享數(shù)據(jù)庫(kù)，提前預(yù)測(cè)會(huì)有嚴(yán)重霧霾天氣出現(xiàn)，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時(shí)間。同時(shí)，可以通過(guò)搜索頻率預(yù)測(cè)印刷冊(cè)數(shù)，避免過(guò)多的庫(kù)存。
三、醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的策略
1. 醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)做好基礎(chǔ)工作
一是立足自身，做好醫(yī)學(xué)編輯出版的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)工程建設(shè)。例如進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、電子化和標(biāo)準(zhǔn)化，為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用打好基礎(chǔ)。只有將出版物網(wǎng)絡(luò)化、電子化，才能使與出版相關(guān)的信息和數(shù)據(jù)成為可以搜集的資源；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分析雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可以為數(shù)據(jù)分析提供更多便利。
二是學(xué)習(xí)借鑒，建立基于云計(jì)算等先進(jìn)信息技術(shù)的新型工作模式。例如民生銀行開(kāi)發(fā)的小微金融數(shù)字地圖平臺(tái)，通過(guò)這種地圖將數(shù)據(jù)可視化，由此提供相應(yīng)的信息分析、營(yíng)銷實(shí)務(wù)等服務(wù)。出版社如果建立類似的平臺(tái)，將銷售數(shù)據(jù)可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務(wù)。
三是尋求協(xié)作，引接信息產(chǎn)業(yè)界力量。例如一些新興的提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)服務(wù)的公司，同它們積極合作開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析研究工作，推動(dòng)研發(fā)基于大數(shù)據(jù)的智能選題策劃系統(tǒng)。
引言
目前人類每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級(jí)別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級(jí)別，隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。
隨著計(jì)算機(jī)處理技術(shù)和云計(jì)算的迅速發(fā)展，人們處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力日益增強(qiáng)，從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的能力日益提高。經(jīng)營(yíng)管理、工業(yè)生產(chǎn)等數(shù)據(jù)都可以直接從互聯(lián)網(wǎng)中提取并存儲(chǔ)到服務(wù)器中，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，對(duì)于提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平，進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程控制，提高生產(chǎn)效率發(fā)揮著巨大的作用。
數(shù)據(jù)是德國(guó)工業(yè)4.0五大特色之一。數(shù)據(jù)是信息化時(shí)代重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)生產(chǎn)信息，信息改善決策，進(jìn)而提高生產(chǎn)力。可以預(yù)測(cè)，未來(lái)數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的能力將是決定企業(yè)價(jià)值的最主要因素，是評(píng)價(jià)企業(yè)價(jià)值的核心。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析
1.大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是維克托?邁爾-舍恩伯格在2008年的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出的概念。維基百科給出的定義是，大數(shù)據(jù)指所涉及的資料規(guī)模巨大，無(wú)法通過(guò)目前常規(guī)軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、整理成為有用信息的數(shù)據(jù)集合。
大數(shù)據(jù)的主要特征為大量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價(jià)值性（Value）。
（1）大量性。是指大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人電腦、手機(jī)、平板電腦等網(wǎng)絡(luò)工具的使用和高度發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)資料的來(lái)源范圍在不斷拓展，數(shù)據(jù)的計(jì)量單位從PB到EB到ZB，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)發(fā)生了質(zhì)的飛躍。
（2）多樣性。是指數(shù)據(jù)類型繁多。大數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的以文本資料為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括信息化時(shí)代所有的文本、圖片、音頻、視頻等半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且以半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。
（3）高速性。指大數(shù)據(jù)處理時(shí)效性高。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，有價(jià)值信息存在時(shí)間短，時(shí)效性強(qiáng)，在海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率關(guān)乎數(shù)據(jù)是否有使用價(jià)值，因此，能迅速有效的提取大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息顯得非常重要。
（4）價(jià)值性。指大數(shù)據(jù)價(jià)值巨大，但價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)中存在反映人們生產(chǎn)、生活、商業(yè)等各方面極具價(jià)值的信息，但由于大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)刻刻都在更新變化，這些有價(jià)值的信息可能轉(zhuǎn)瞬即逝。因此，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法迅速高效地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為大數(shù)據(jù)時(shí)代亟需解決的難題。
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代
大數(shù)據(jù)時(shí)代是指在大量數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上所形成的新型信息時(shí)代，是建立在通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)渠道廣泛大量數(shù)據(jù)資源收集基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、價(jià)值提煉、智能處理和展示，促進(jìn)數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的信息時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析過(guò)程中數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用效率得到提高，人們幾乎能夠從任何數(shù)據(jù)中獲得可轉(zhuǎn)換為推動(dòng)人們生活方式變化的有價(jià)值的知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展會(huì)促進(jìn)眾多領(lǐng)域和行業(yè)進(jìn)行變革，會(huì)對(duì)人們未來(lái)生活產(chǎn)生深刻的影響。
3.數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指用合適的統(tǒng)計(jì)方法及與分析對(duì)象有關(guān)的知識(shí)，定量與定性相結(jié)合，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程，是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)背后的信息挖掘和提煉出來(lái)，進(jìn)而總結(jié)出研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。
數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中具有重要意義。企業(yè)通過(guò)統(tǒng)計(jì)調(diào)查、整理獲得的統(tǒng)計(jì)資料能夠?qū)陀^對(duì)象的數(shù)據(jù)特征取得一定的認(rèn)識(shí)，但只是停留在表面的初步認(rèn)識(shí)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的信息，總結(jié)隱藏在其中的內(nèi)在規(guī)律，掌握事物的本質(zhì)及內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律，將其應(yīng)用到實(shí)際的經(jīng)營(yíng)管理中，可以幫助管理者進(jìn)行合理的決策管理，并且及時(shí)調(diào)整企業(yè)的運(yùn)營(yíng)發(fā)展策略，使企業(yè)的各項(xiàng)管理工作不斷改善和提高。
目前常用的數(shù)據(jù)分析方法有：
老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計(jì)劃評(píng)審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖。
4.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析
從大數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的有價(jià)值信息的關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心。大數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生于分析過(guò)程，從規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息所進(jìn)行的分析過(guò)程就是大數(shù)據(jù)分析。
大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析最重要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)及大數(shù)據(jù)的特征，決定了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢以及分析的難度增加，對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的要求迅速提高。大數(shù)據(jù)分析建立在海量原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不需要預(yù)先設(shè)定研究目的和方法，而要從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系并建立模型，尋找導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)情況的根源因素，甚至形成理論和新的認(rèn)知，在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)社會(huì)運(yùn)行中各個(gè)領(lǐng)域的持續(xù)改善與創(chuàng)新。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析是“向后分析”，分析的是已經(jīng)發(fā)生的情況。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析是“向前分析”，具有預(yù)測(cè)性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具備一整套行之有效且?V泛使用的分析體系：利用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行分析。對(duì)于從大數(shù)據(jù)中提煉更深層次更有價(jià)值的信息的需要促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生，并發(fā)明了聚類、關(guān)聯(lián)分析、分類、回歸分析、估計(jì)、預(yù)測(cè)、描述和可視化等一系列行之有效的方法。同時(shí)大數(shù)據(jù)的到來(lái)使得在線數(shù)據(jù)分析成為可能，如Web頁(yè)挖掘、OLAP等。數(shù)據(jù)挖掘是在沒(méi)有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)，用于指導(dǎo)以后的行動(dòng)。
二、大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的意義
在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵且核心的因素，在關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)的數(shù)據(jù)分析，對(duì)于提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理能力具有十分重要的意義與作用。
首先，對(duì)企業(yè)情況進(jìn)行完整客觀的反映。在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治?，形成科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的信息，便于理解、閱讀和利用，為企業(yè)發(fā)展決策提供參考。
其次，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行有效監(jiān)督。監(jiān)督是數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的一項(xiàng)十分重要的功能。對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督具有十分重要的作用。在對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進(jìn)行收集整理的過(guò)程中，能夠相對(duì)較為全面、如實(shí)地知曉行業(yè)動(dòng)態(tài)及本企業(yè)運(yùn)行發(fā)展?fàn)顩r，能夠?qū)ζ髽I(yè)的相關(guān)活動(dòng)產(chǎn)生的效果進(jìn)行了解，比如企業(yè)方針政策實(shí)行與否、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃落實(shí)情況、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)完成情況等，從而進(jìn)行行業(yè)對(duì)比和橫向、縱向?qū)Ρ确治?，以幫助企業(yè)良性發(fā)展。
第三，參與科學(xué)化決策。對(duì)收集整理到的數(shù)據(jù)資料有針對(duì)性的進(jìn)行深層次地研究、分析，挖掘出數(shù)據(jù)資料潛在的實(shí)質(zhì)涵義，促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更為完整客觀地了解企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展方向，從而能夠更有針對(duì)性地進(jìn)行企業(yè)決策，計(jì)劃制定，起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的參與科學(xué)化決策的作用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策是大數(shù)據(jù)時(shí)代決策的特點(diǎn)：盡可能全面、完整綜合地收集數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上使用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行建模和分析，挖掘出數(shù)據(jù)背后的關(guān)系，預(yù)測(cè)事件發(fā)生的概率。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策時(shí)，首先要提高對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度，轉(zhuǎn)變思維模式，在遇到重大決策時(shí)，先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分析，再進(jìn)行決策。其次，要重視普通員工日常積累的數(shù)據(jù)。員工在完成日常工作的同時(shí)，積累了大量最基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料，企業(yè)將所有日常的數(shù)據(jù)加以整合分析，可以在決策時(shí)起到關(guān)鍵重要的作用。再次是建立數(shù)據(jù)輔助決策的流程和模板，建立基于決策任務(wù)的決策知識(shí)的收集、創(chuàng)造、共享、傳遞和激勵(lì)機(jī)制。
三、大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用探討
隨著信息化的推進(jìn)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的資源。未來(lái)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析將在工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程中進(jìn)行應(yīng)用，將大力提升企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理效率，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，同?r提升制造過(guò)程中的智能化。
信息技術(shù)隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，已經(jīng)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，ERP、MES等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線高速運(yùn)轉(zhuǎn)，工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，工業(yè)領(lǐng)域所擁有的數(shù)據(jù)日益豐富?；诖髷?shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、輔助決策，充分釋放和利用海量數(shù)據(jù)資源中蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值，優(yōu)化公司運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)，精準(zhǔn)決策，降低成本，提高效率。
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用將給工業(yè)企業(yè)帶來(lái)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。信息化和工業(yè)化的深入融合，給工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)深刻的變革，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等帶來(lái)的低成本感知、高速移動(dòng)鏈接、分布式計(jì)算和高級(jí)分析，給工業(yè)發(fā)展帶來(lái)了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量管理、生產(chǎn)計(jì)劃制定、產(chǎn)品定價(jià)、產(chǎn)品生命周期管理、庫(kù)存管理、供應(yīng)商管理等各個(gè)方面。
1.產(chǎn)品創(chuàng)新。客戶與工業(yè)企業(yè)之間的交易產(chǎn)生大量的行為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)產(chǎn)品的使用情況跟蹤記錄，產(chǎn)生產(chǎn)品使用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，將分析結(jié)果使用到產(chǎn)品改進(jìn)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新等活動(dòng)中，相當(dāng)于讓客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)中，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新具有不可估量的貢獻(xiàn)。
2.生產(chǎn)流程優(yōu)化?，F(xiàn)代化的工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，在生產(chǎn)的全過(guò)程中可以探測(cè)溫度、壓力、振動(dòng)和噪聲等。整個(gè)生產(chǎn)流程將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)從不同角度進(jìn)行挖掘分析、比如設(shè)備診斷、能耗分析、工藝分析等。在此基礎(chǔ)上，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化改進(jìn)生產(chǎn)流程，提高設(shè)備使用率、降低能耗、減少質(zhì)量事故發(fā)生幾率，優(yōu)化工藝等，從而提高生產(chǎn)效率。
3.進(jìn)行質(zhì)量分析，提高質(zhì)量管理水平。高度自動(dòng)化的設(shè)備在加工產(chǎn)品的同時(shí)記錄了龐大的檢測(cè)結(jié)果。利用檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量分析，可以提高質(zhì)量管理水平。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)等的各個(gè)過(guò)程中適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，可以提高質(zhì)量管理的有效性。例如QC工具在工業(yè)企業(yè)的應(yīng)用。QC指質(zhì)量控制。針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程特定的工作失誤或品質(zhì)不良運(yùn)用QC工具展開(kāi)分析討論，并將結(jié)果可視化顯示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次發(fā)生同樣的問(wèn)題，同時(shí)誰(shuí)有新的建議可以隨時(shí)提出，大家一起討論修訂。
六西格瑪也是目前企業(yè)質(zhì)量管理中運(yùn)用比較廣泛的工具，它是一種用于改善企業(yè)質(zhì)量流程管理的技術(shù)，它以“零缺陷”的完美追求，帶動(dòng)質(zhì)量成本的大幅度降低。質(zhì)量分析工具在廣泛使用，可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)成本的降低，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的突破。
4.產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)。無(wú)處不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的利用，使得產(chǎn)品故障診斷實(shí)時(shí)進(jìn)行，提高了產(chǎn)品故障診斷的及時(shí)性。利用數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，對(duì)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與仿真，可以對(duì)產(chǎn)品故障實(shí)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。
5.生產(chǎn)計(jì)劃的科學(xué)制定。生產(chǎn)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)具有很大的利用價(jià)值，對(duì)其進(jìn)行挖掘與分析，對(duì)計(jì)劃制定具有指導(dǎo)意義。通過(guò)對(duì)計(jì)劃與完成的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)計(jì)劃與實(shí)際完成的偏差，在考慮產(chǎn)能約束、人員技能、物料供應(yīng)、工裝模具等生產(chǎn)資源的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能的優(yōu)化算法，建立計(jì)劃制定模型，從而制定更加科學(xué)合理的生產(chǎn)計(jì)劃。
6.進(jìn)行科學(xué)合理的產(chǎn)品定價(jià)。產(chǎn)品定價(jià)的合理性需要有詳細(xì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為支撐。一方面能夠獲取更加詳細(xì)的微觀數(shù)據(jù)信息，使產(chǎn)品成品的分析更加科學(xué)精確。另一方面可以研究客戶對(duì)產(chǎn)品定價(jià)的敏感度。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，為產(chǎn)品定價(jià)提供決策參考。
7.實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期管理。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標(biāo)示產(chǎn)品，傳感器、可穿戴設(shè)備、智能感知、視頻采集、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)能將產(chǎn)品生命周期的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)跟蹤產(chǎn)品，收集產(chǎn)品使用信息，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的管理。這些數(shù)據(jù)還可以用于售后服務(wù)，提高售后服務(wù)質(zhì)量，從而提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。
8.庫(kù)存管理。信息化高度發(fā)達(dá)，可以獲取工業(yè)企業(yè)各方面的信息。庫(kù)存信息將完全展現(xiàn)在管理者面前，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以準(zhǔn)確知道產(chǎn)品原材料和產(chǎn)成品庫(kù)存量。根據(jù)原材料庫(kù)存量和生產(chǎn)計(jì)劃確定原材料需求量，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行采購(gòu)，可以保證產(chǎn)品生產(chǎn)需求，有最大限度地減少了資源浪費(fèi)。
9.完善供應(yīng)商管理，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)時(shí)化采購(gòu)。在對(duì)原材料大量數(shù)據(jù)挖掘和分析的基礎(chǔ)上，可以選擇最合適的供應(yīng)商，保證原材料質(zhì)量和準(zhǔn)時(shí)供應(yīng)，產(chǎn)品質(zhì)量得到有效控制，同時(shí)降低庫(kù)存成本，增加了制造的敏捷性與柔性。
【關(guān)鍵詞】智慧油田 大數(shù)據(jù) 應(yīng)用
“十三五”時(shí)期，國(guó)家實(shí)施大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源向社會(huì)開(kāi)放，增強(qiáng)政府公信力，服務(wù)公眾企業(yè)。綜合交通運(yùn)輸發(fā)展，要求智慧交通作為“四個(gè)交通”發(fā)展的關(guān)鍵，在交通運(yùn)輸管理創(chuàng)新、服務(wù)水平提升、轉(zhuǎn)型發(fā)展、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展先導(dǎo)性作用方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。而交通數(shù)據(jù)資源作為智慧交通的基礎(chǔ)，需要通過(guò)生態(tài)運(yùn)營(yíng)的方式，破解當(dāng)前存在的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力薄弱、資源共享難、互聯(lián)互通難、協(xié)同應(yīng)用難等問(wèn)題，形成信息化規(guī)模效應(yīng)，推進(jìn)智慧交通發(fā)展。
1 交通大數(shù)據(jù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用
交通大數(shù)據(jù)的活化應(yīng)用對(duì)交通的發(fā)展將帶來(lái)巨大的變化，這主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)時(shí)性、分布性、高效性及預(yù)測(cè)性方面。
1.1 實(shí)時(shí)性
傳統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)模糊查詢和統(tǒng)計(jì)分析無(wú)法達(dá)到交通實(shí)時(shí)性的需求，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)交通大數(shù)據(jù)分析、處理，提供秒級(jí)響應(yīng)，幫助人們?cè)诤Ａ康慕煌〝?shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)交通異常，并定位癥結(jié)，方便交通管理，使交通運(yùn)行得更加合理。
1.2 分布性
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用多為單表挖掘分析，一旦涉及到跨表關(guān)聯(lián)就會(huì)因效率問(wèn)題而無(wú)能為力，大數(shù)據(jù)的分布式并行處理擅長(zhǎng)復(fù)雜的塊表關(guān)聯(lián)分析，推動(dòng)數(shù)據(jù)串并關(guān)聯(lián)，提高數(shù)據(jù)處理能力，支撐高并發(fā)多用戶訪問(wèn)，協(xié)同人們?cè)诮煌ňo急事件中多方協(xié)作、快速處置。
1.3 高效性
高效的交通大數(shù)據(jù)挖掘能力，能夠快速發(fā)現(xiàn)海量交通數(shù)據(jù)中的內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律，進(jìn)而提高交通運(yùn)營(yíng)效率以及路網(wǎng)的通行能力.倫敦市利用大數(shù)據(jù)減少了交通擁堵時(shí)間，提高了交通運(yùn)轉(zhuǎn)效率。
1.4 預(yù)測(cè)性
大數(shù)據(jù)技術(shù)較高的預(yù)測(cè)能力可降低交通狀態(tài)誤報(bào)和漏報(bào)的概率，通過(guò)建立區(qū)域交通狀態(tài)的監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)模型，共享交通運(yùn)行與路況環(huán)境數(shù)據(jù)，S時(shí)對(duì)交通的動(dòng)態(tài)性進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，幫助駕駛者及用戶預(yù)先了解交通擁堵?tīng)顩r，避開(kāi)擁堵路段。
大數(shù)據(jù)對(duì)交通的巨大影響除了以上幾個(gè)方面外，對(duì)交通環(huán)境的安全性也有巨大影響。大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可預(yù)測(cè)性以及綜合的決策模型有助于提高交通安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。大數(shù)據(jù)快速整合各個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合車輛運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)，綜合分析車輛行駛安全性，為應(yīng)急決策提供輔助，提高應(yīng)急救援能力，有效降低交通事故的發(fā)生。由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)及應(yīng)用能夠有效地解決智能交通面臨的好多難題，為了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入挖掘交通數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，需要一個(gè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)來(lái)處理各種類型和規(guī)模的數(shù)據(jù)。
2 生態(tài)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)需求定位
推進(jìn)交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)工作，為數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新提供營(yíng)造數(shù)據(jù)創(chuàng)新環(huán)境，最直接有效的方式是通過(guò)建設(shè)數(shù)據(jù)生態(tài)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，解決數(shù)據(jù)能從哪里來(lái)、怎么來(lái)，以及能往哪兒去、怎么去的問(wèn)題，打通數(shù)據(jù)輸出和服務(wù)的渠道，建立了數(shù)據(jù)服務(wù)的動(dòng)力機(jī)制，打造促進(jìn)交通數(shù)據(jù)生長(zhǎng)發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)和環(huán)境，深化數(shù)據(jù)跨界對(duì)接和創(chuàng)新應(yīng)用。平臺(tái)基于定位需求：
2.1 匯聚
以數(shù)據(jù)向外服務(wù)轉(zhuǎn)換成價(jià)值為目的，提供數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用的統(tǒng)一平臺(tái)，方便有數(shù)據(jù)供需者在一個(gè)平臺(tái)上找到多方服務(wù)，為既有平臺(tái)和系統(tǒng)增加數(shù)據(jù)對(duì)外服務(wù)的渠道。
2.2 簡(jiǎn)便
提供可視化、靈活、便捷的數(shù)據(jù)分析操作功能，降低數(shù)據(jù)分析使用的門檻，讓業(yè)務(wù)人員不再因?yàn)榧夹g(shù)門檻而被拒于數(shù)據(jù)分析的門外。
2.3 安全
對(duì)數(shù)據(jù)流通環(huán)節(jié)進(jìn)行安全認(rèn)證，確保數(shù)據(jù)服務(wù)的可信性、權(quán)威性。為敏感數(shù)據(jù)提供在線數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用的試驗(yàn)。
3 平臺(tái)功能
平臺(tái)基于數(shù)據(jù)融合和綜合利用的需要，基于交通行業(yè)數(shù)據(jù)資源為基礎(chǔ)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的交付輸出服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的注冊(cè)、可視化展示、試用分析、流通等功能。平臺(tái)具體主要分為數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)流通三個(gè)業(yè)務(wù)功能模塊。
3.1 數(shù)據(jù)展示
提供數(shù)據(jù)可視化展示，結(jié)合地理信息系統(tǒng)及可視化BI工具，能夠結(jié)合地展示專題數(shù)據(jù)，也能夠進(jìn)行統(tǒng)計(jì)圖表展現(xiàn)或綜合分析報(bào)告等，便于數(shù)據(jù)提供者更直觀的向需求者展示自身數(shù)據(jù)。
3.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用
平臺(tái)具備線上試數(shù)據(jù)、線下分析數(shù)據(jù)和線上流通數(shù)據(jù)一整套數(shù)據(jù)應(yīng)用及流通能力。
3.2.1 線上試數(shù)據(jù)
結(jié)合平臺(tái)提供數(shù)據(jù)，利用平臺(tái)內(nèi)置數(shù)據(jù)整理、可視化等分析工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的研究試驗(yàn)，初步供用戶決策數(shù)據(jù)是否滿足需求。
3.2.2 線下分析數(shù)據(jù)
基于試數(shù)據(jù)的結(jié)果，明確所訂購(gòu)數(shù)據(jù)為需要數(shù)據(jù)，結(jié)合線下數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)分析設(shè)備和工具，進(jìn)一步就數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、加工、直至完成數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)工作。在數(shù)據(jù)管理方面，嚴(yán)格控制原始數(shù)據(jù)的流出，保證數(shù)據(jù)的安全可控。
3.2.3 線上流通數(shù)據(jù)
當(dāng)所需數(shù)據(jù)類型、字段等內(nèi)容需求明確后，平合數(shù)據(jù)相關(guān)方完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)，最終向用戶提供數(shù)據(jù)應(yīng)用流通服務(wù)。
3.3 數(shù)據(jù)流通
平臺(tái)能夠以多種形式提供數(shù)據(jù)的流通服務(wù)。
3.3.1 數(shù)據(jù)API接口
以面向服務(wù)的架構(gòu)，在系統(tǒng)上注冊(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)的API，數(shù)據(jù)使用者通過(guò)服務(wù)目錄查找到相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)，按照約定的通訊協(xié)議進(jìn)行遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用，傳遞數(shù)據(jù)。
3.3.2 數(shù)據(jù)包下載
將相關(guān)數(shù)據(jù)壓縮打包，數(shù)據(jù)使用者通過(guò)下載服務(wù)直接獲得數(shù)據(jù)，自主組織應(yīng)用的模式，是一種離線的數(shù)據(jù)使用模式。
3.3.3 數(shù)據(jù)訂閱
采取數(shù)據(jù)推送的方式，數(shù)據(jù)使用者（即訂閱者）可以通過(guò)訂閱功能對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行訂閱，數(shù)據(jù)提供方則根據(jù)訂閱者名單，周期性的批量向訂閱群體推送每期更新數(shù)據(jù)內(nèi)容。
3.3.4 數(shù)據(jù)定制
為滿足數(shù)據(jù)使用者一些個(gè)性化需求而提供的服務(wù)方式。數(shù)據(jù)使用者通過(guò)任務(wù)的形式，提出數(shù)據(jù)的個(gè)性化需求，數(shù)據(jù)提供方根據(jù)自身能力選擇是否承接定制任務(wù)。
4 結(jié)束語(yǔ)
隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在交通領(lǐng)域的不斷滲透，已形成越來(lái)越多海量的交通數(shù)據(jù)，通過(guò)生態(tài)運(yùn)營(yíng)模式，讓權(quán)威、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)在平臺(tái)得到充分利用和流轉(zhuǎn)，滿足政府的管求、公眾的出行和企業(yè)的技術(shù)服務(wù)不同數(shù)據(jù)主體的需求，實(shí)現(xiàn)物盡其用，營(yíng)造了交通數(shù)據(jù)良性循環(huán)生態(tài)圈。
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