苏萌：大数据商业革命

百分点推荐引擎：信息暗海的领航员随着互联网的出现，我们可以获取的信息总量一直以指数的形式爆炸式的增长：目前已知的网页超过5000亿，而仅仅淘宝上就有接近10亿件商品。

遗憾的是，我们分辨甄选信息的能力并没有相应的飞速增长，如同隐匿在宇宙深处的暗物质一样，绝大多数信息对于普通用户来说就是暗信息——我们有可能对这些信息很有兴趣，遗憾的是没有领航员的帮助，我们无法看到这些信息。

这个在很多学术文献中被称为“信息过载”的问题，正是目前互联网发展中遭遇到的最棘手最重要的问题！推荐引擎被认为最有希望解决信息过载的问题。

推荐引擎的本质是通过分析用户历史的活动记录，包括音乐下载、视频观看、图书购买、网络约会、朋友互动、论坛评论等等，分析用户的个性化喜好，主动向用户推荐他们感兴趣的信息。

推荐引擎的精髓是个性化——通过分析群体的数据，得到每一位用户的个性化喜好，并据此进行个性化的推荐。

事实上，北京大学光华管理学院苏萌教授在其最近出版的专著《个性化：商业的未来》一书中明确指出，个性化是商业，尤其是信息服务业的未来。

很多互联网用户最早接触推荐引擎都是通过Amazon的推荐服务，因此也形成了一些刻板的印象，譬如推荐引擎服务的都是电子商务公司，推荐引擎采用的都是相似性的挖掘方法（例如关联规则和协同过滤），推荐引擎给出的“看过还看过，买过还买过”这类的推荐通过简单的数据库查询就可以完成。

本文作者代表了部分业界和学术界从事个性化推荐开发应用和理论研究的声音。

我们正在经历个性化推荐技术构筑未来商业模式的历史的一幕，与此同时，我们注意到了很多读者对于个性化推荐的憧憬和误解。

本文将以国内领先的推荐引擎提供商为实例，通过对其架构和算法的介绍，以及展示基于个性化推荐技术的广泛丰富的由应用场景和产品，呈现给读者较完整的有关个性化推荐的轮廓。

架构做为一个商用的推荐引擎，良好的架构设计是服务稳定可靠和扩展的基础。

下面我们以百分点推荐引擎为例，介绍推荐引擎应有的组件。

商业模式底层逻辑范文（精选5篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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大数据时代的商业革命作者：周涛来源：《营销界·化妆品观察》2013年第08期大数据时代甚至可以与以蒸汽機的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。

大数据如果只是一个技术或者概念，各位可以不必关注它，因为化妆品这个行业可能离这方面还很远。

但如果大数据真的是个新时代，它可能会推翻我们传统的营销手段和品牌价值，重塑整个商业模式，我们就不得不思考并认识大数据。

今天我给大家简单介绍一下什么是大数据，大数据新的商业模式是什么，以及我们作为一个品牌商，怎么成为一个大数据的企业。

大数据的战略地位“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。

数据化最核心的理念是：“一切都被记录，一切都被数字化”。

所谓“山雨欲来风满楼”，在大数据时代来临之前，第一个大的趋势是数据量的爆炸性剧增，最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和。

数据量的疯狂增长，不仅带来了各种计算处理数据的要求，也带来了互联网时代一个很大的难题，就是怎么样解决信息过载的问题，怎么样去抓住消费者非常有限的注意力。

二是数据来源的极大丰富，形成了大量非结构化的数据形态。

以前绝大部分数据都是结构化数据，你是什么年龄，叫什么名字，来自哪个地方，做什么工作。

通过这些结构化的数据和一些简单的分析方式，比如关联规则等，可以得到很多结论。

这是传统的处理数据的办法。

但是现在很多的数据不再是结构化的数据，而是一些非结构化的，譬如文本、语音、视频、图像等。

怎么从这些数据中获得有用的信息，把它呈现出来，这是第二个趋势带来的要求。

第三个趋势才是大数据的精髓，就是数据开始变得跨领域。

举例来说，我们这里每个人都会发微信、发短信，也会打电话，会在微博上留言，会有自己的社交关系，也会买社保、医保，会去看病等，这一系列数据现在可以围绕同一个人流动起来。

又如移动手機定位的移动轨迹、车载GPS的移动数据、街旁上的签到数据、快递的数据、智慧城市中的文本描述等数据可以通过同一个地点关联起来。

大数据时代：解析数据背后的故事引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为一种无所不在的资源。

它涵盖了各个领域，从商业到科学，从政府到医疗，无处不在地改变我们的生活。

然而，数据本身并没有什么价值，只有当我们能够揭示数据背后的故事时，数据才能转化为有用的信息。

在这篇文章中，我们将探讨大数据时代背后的故事，揭示数据背后的洞察力和价值。

数据的背后：洞察力与价值数据无处不在，我们每天都在产生相当数量的数据，无论是通过社交媒体、电子邮件、在线购物还是移动应用程序。

然而，这些海量的数据在其表面上可能显得毫无意义。

正如互联网之父Vint Cerf所说：“数据没有价值，唯有信息才有。

”因此，我们需要通过适当的分析和解释，揭示数据中隐藏的洞察力与价值。

概念：什么是大数据？在我们深入探讨大数据背后的故事之前，让我们先了解一下什么是大数据。

大数据是指规模、复杂性和多样性远远超过传统数据处理工具能够处理的数据集合。

大数据通常以四个"V"来概括：数据的体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。

这四个特征标志着大数据时代的来临，也为我们揭示数据背后的故事提供了更多的机会。

体量（Volume）大数据时代，数据的体量是巨大的。

以每分钟生成的数据量为例，仅仅在过去的一分钟里，全球就产生了多达数百万个Facebook帖子、数十万个Twitter 推文、数十万个YouTube视频观看以及数十万个Instagram图片上传。

这个惊人的数字表明了大数据时代的到来。

速度（Velocity）大数据时代，数据的速度也是令人难以置信的。

如今，我们生活在一个实时连接的世界中，我们的行为几乎瞬间传播到全球。

例如，当一场重大的新闻事件发生时，社交媒体上涌现的讨论和评论几乎是即时的。

这种快速的数据产生速度要求我们能够及时地捕捉和分析数据背后的故事。

多样性（Variety）大数据时代，数据的多样性也是相当丰富的。

数据改变我们的生活最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

”Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。

看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的，有很多年轻夫妇女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布，通常会顺带着买些啤酒。

1、帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；2、帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；杭州的智慧交通出行系统就是一个很好的例范3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；自淘宝创立以来，大众的消费方式越发多元化，O2O、B2B等方式越来越丰富人们的日常生活。

大数据以及地图的基础应用，已经对人们的生活产生了很大的影响。

现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关，作为其代表之一，大众点评正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。

4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。

人们的生活以及消费方式发生了惊天的转变。

世界正变得越来越数字化，大数据正在以这种或那种方式影响着每个人的生活。

数字媒体Digital Media从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式，它需要新的思维方式与多种能力的支撑。

本文结合2012年美国总统大选报道，着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。

还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用，以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。

□ 文/文卫华 李 冰在当前技术高速发展的信息化时代，信息（数据）规模的爆炸性增长是显著特征之一。

从近年发展情况看，“大数据”主要被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

“大数据”具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见等特征。

①当前对于“大数据”的关注与运用主要集中在IT业、市场营销、公共健康等领域，但事实上大数据的影响也波及到传媒业，数据新闻（D a t a Journalism）就是在大数据时代兴起的一种新的新闻生产方式。

数据新闻的报道流程有关数据新闻的报道流程，不同的媒体与从业者进行了不同的概括、归纳。

2010年8月，著名记者、数据驱动型新闻（data-driven journalism）项目负责人米尔科·洛伦兹提出了进行此类新闻报道的四个步骤，即挖掘数据—过滤数据—数据可视化—新闻报道制作完成。

与此类似的是《卫报》的数据新闻编辑、数据博客D a t a b l o g负责人西蒙·罗格斯在《数据新闻分解步骤：在你见到的数据背后我们都做了什么》一文中的介绍。

但他所展现的是一个多线程、全方位的报道流程：一方面处理数据，另一方面不断检验、质询数据的信度与价值，最后通过多种手段与渠道发布完成的报道。

而伯明翰城市大学教授保罗·布拉德肖在《数据新闻的倒金字塔结构》中提出了如图所示的“双金字塔模型”（见图一），更全面地揭示了整个报道过程中，数据在质量以及传播上的变化。

②布拉德肖以倒金字塔来表示数据处理的过程，包括数据汇编、数据整理、了解数据和数据整合等四个部分。

《大数据时代》商业之变观后感英文回答：The advent of the big data era has brought about significant transformations in the business landscape. As organizations strive to harness the power of vast amounts of data, they are encountering both opportunities and challenges. In this essay, we will explore the key changes that have taken place in the business world as a result of big data and discuss the implications for businesses moving forward.One of the most notable impacts of big data has been the shift towards data-driven decision-making. In the past, businesses often relied on intuition and experience to make critical decisions. However, big data analytics now provides businesses with the ability to analyze vast amounts of data and gain valuable insights into customer behavior, market trends, and operational efficiency. This has led to a greater emphasis on evidence-based decision-making and has enabled businesses to make more informed and strategic choices.Another major change brought about by big data is the emergence of new business models. Traditional business models, which often relied on physical products and services, are being increasingly challenged by data-driven businesses. These businesses leverage big data to create value by providing personalized experiences, offering tailored recommendations, and developing innovative products and services. For example, companies like Netflix and Amazon have successfully implemented data-driven models to enhance customer engagement and drive revenue growth.Furthermore, big data is transforming the way businesses interact with their customers. With the ability to collect, analyze, and interpret customer data, businesses can gain a deep understanding of their customers' needs, preferences, and behaviors. This has led to a shift towards personalized marketing and customer service, where businesses tailor their offerings and interactions to meet the specific needs of each customer.By leveraging big data, businesses can create highly targeted campaigns, offer personalized recommendations, and provide real-time support, resulting in improved customer satisfaction and loyalty.However, it is important to note that big data also brings with it certain challenges. One challenge is the need for robust data governance and management practices. As businesses collect and store increasingly large amounts of data, they need to ensure that it is accurate, secure, and accessible. This requires the implementation of effective data governance policies, robust data security measures, and efficient data management systems.Another challenge associated with big data is the shortage of skilled professionals. As big data becomes more pervasive, businesses are in need of individuals with the technical skills and knowledge to analyze, interpret, and derive insights from large datasets. This has led to a high demand for data scientists, data engineers, and other specialists in the field of big data analytics. To address this challenge, businesses need to invest in training anddevelopment programs to equip their employees with the necessary skills and expertise.In conclusion, the big data era has brought about significant changes in the business world, creating both opportunities and challenges for organizations. By leveraging big data analytics, businesses can gain valuable insights into their customers, make data-driven decisions, and develop innovative business models. However, it is crucial for businesses to address the challenges associated with big data, such as data governance and the shortage of skilled professionals, to fully harness its potential and succeed in the digital age.中文回答：大数据时代下的商业变革观后感。

大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道1. 引言1.1 概述在当今快速发展的数字时代，数据已成为商业运营和决策的重要资源。

随着技术的进步和互联网的普及，大量数据被持续地产生、积累和储存。

这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求以及优化运营管理等方面。

然而，如何将海量复杂的数据转化为有价值的商业智能，成为了企业面临的一项关键挑战。

本文将深入探讨大数据时代中商业智能背后的秘密：数据变现的成功之道。

通过分析商业智能与大数据之间的关系，探讨数据对商业运营的影响以及进行有效数据变现所面临的意义和挑战。

同时，本文还将通过案例分析来揭示成功实践，并提供一些解密数据变现成功之道的技巧、方法和策略经验分享。

1.2 背景随着科技和信息技术的迅猛发展，我们正处于一个日益数字化和信息化程度不断提升的时代。

数字化革命所带来的海量数据正在改变着商业运营的方式和效率。

企业通过收集、整理和分析这些数据，可以更加准确地识别市场机会、优化生产流程、改进产品和服务等，从而在竞争激烈的市场中取得竞争优势。

然而，随着数据量的快速增长和复杂度的提高，仅仅依靠传统的商业智能工具已不再足以满足企业对数据价值挖掘的需求。

因此，如何将大数据转化为有用的商业智能，并实现对其进行有效变现成为了企业迫切需要解决的问题。

1.3 目的本文旨在深入剖析商业智能与大数据之间的关系，并探讨数据变现在商业运营中所扮演的重要角色。

通过分析成功案例，揭示有效利用大数据实现商业智能和盈利增长的策略和方法。

同时，在总结关键要点后，本文还将展望未来发展趋势，并给出一些结论和启示供读者参考。

通过阅读本文，读者将更好地了解到大数据时代下商业智能的核心理念与应用价值，把握成功变现数据所需具备的技巧、方法和策略，从而为企业的决策与管理提供有力支持，进一步推动商业领域的创新和发展。

2. 商业智能与大数据:2.1 商业智能概念:商业智能（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、分析和应用，从而帮助企业做出更明智的决策以提高业务绩效和竞争力的过程。

标题：大数据时代的经济学变革随着科技的飞速发展，我们正迈入一个全新的时代——大数据时代。

在这个时代，数据的规模、速度、种类和价值都发生了翻天覆地的变化，这无疑对经济学产生了深远的影响，并带来了许多新的挑战和机遇。

一、数据驱动的决策制定在大数据时代，经济学的研究对象已经从抽象的个体和现象转变为庞大的数据集合。

这些数据不仅数量庞大，而且来源广泛，包括社交媒体、电商交易、传感器数据、医疗记录等。

这些数据提供了前所未有的机会，使我们能够更准确地理解经济现象，预测市场趋势，制定更有效的政策。

例如，通过分析社交媒体上的舆情数据，我们可以更准确地把握公众对某一政策的看法和态度；通过分析电商交易数据，我们可以更精确地预测商品的需求和价格；通过分析传感器数据，我们可以更全面地了解城市交通状况，优化公共交通系统。

二、市场预测的精确化大数据的应用也使得市场预测变得更加精确。

在传统经济学中，市场预测通常基于样本数据和经验推断，而这在大样本数据面前显得苍白无力。

现在，我们可以利用大数据技术对市场进行深度挖掘和分析，揭示出许多以前难以察觉的模式和关系，从而更好地理解市场动态，预测市场趋势。

此外，大数据还为我们提供了更多的定价策略选择。

在传统的定价模型中，价格往往基于成本和市场调查，而现在我们可以根据大数据分析，更加精确地了解消费者行为和需求，从而制定更具有针对性的定价策略。

三、政策制定的新视角大数据对政策制定的影响也日益显著。

传统的政策制定往往基于有限的样本数据和专家意见，这可能无法全面反映公众的需求和意愿。

而在大数据时代，政策制定者可以获取到更广泛的数据，了解更多公众的意见和需求，从而制定出更加符合公众利益的政策。

此外，大数据还可以帮助政策制定者更好地评估政策的实施效果。

通过分析大数据，我们可以更准确地了解政策实施后的社会反响，从而调整和优化政策措施。

四、挑战与机遇并存然而，大数据的发展也带来了一些挑战。

首先，大数据的处理和分析需要强大的技术和人才支持，这对许多国家和地区来说都是一个不小的挑战。

引言概述：
随着大数据技术的快速发展，我们正逐渐进入一个被称为“大数据时代”的全新时代。

在这个时代里，海量的数据被广泛收集、存储和分析，给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。

大数据时代不仅仅意味着技术的进步，更是需要我们进行思维的变革。

本文将就大数据时代的三大思维变革进行探讨，分别是全面思维、实时思维和智能思维。

正文内容：
一、全面思维
1.尽快接纳并善用大数据技术
2.积极拥抱多样性的数据来源
3.跨学科合作，实现全面的数据分析
4.考虑数据的完整性和可靠性
5.采用多维度分析，帮助决策的精准性和深度
二、实时思维
1.运用实时数据分析，提高决策的准确性
2.开展实时数据监测，及时发现问题
3.引入实时反馈机制，加速迭代优化
4.预测和应对实时变化的市场需求
5.加快数据处理速度，提升实时决策能力
三、智能思维
1.利用技术进行智能分析
2.引入机器学习，提高数据分析效率
3.发展深度学习算法，实现自动化决策
4.结合大数据与智能硬件，实现智能化运营
5.提升智能算法的准确度和鲁棒性
总结：
大数据时代给我们带来了前所未有的机遇和挑战，但同时也要求我们进行思维的变革。

全面思维要求我们积极接纳和善用大数据技术，采用多维度分析，确保决策的精准性和深度；实时思维要求我们运用实时数据分析，加快数据处理速度，提升实时决策能力；智能思维要求我们结合技术进行智能分析，利用机器学习和深度学习算法实现自动化决策。

只有通过这三大思维变革，我们才能更好地应对大数据时代所带来的挑战，抓住机遇，实现更高效的决策和创新。

80％的企业须重做战略地图
穆胜
【期刊名称】《中外管理》
【年(卷),期】2016(0)7
【摘要】战略会上，我们首先为企业梳理出商业模式；而后又在商业模式的基础
上解码出战略体系，确定关键战略领域；最后，我们在关键战略领域中再进行筛选，选择战略的堵点，并制定关键战略（KeyStrategy）。

这意味着，有的关键战略领域已经被剔除掉了。

【总页数】4页(P64-67)
【作者】穆胜
【作者单位】北京大学光华管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F832.33
【相关文献】
1.当前完善国有企业职工持股制应注重做好的几项工作 [J], 林子华
2.加快企业发展应注重做好战略权衡 [J], 吕振君;刘君梅
3.构建制造企业战略地图与区块链的应用体系——以家电制造企业为例 [J], 王梦
绮
4.企业管理中应着重做好的几项工作 [J], 尹志芳
5.环保部：铁路项目重大变动须重做环评文件 [J],
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用“数商”驾驭大数据作者：来源：《中国计算机报》2014年第30期五年前，北京百分点信息科技有限公司（以下简称百分点）董事长苏萌和百分点CEO柏林森一起在中关村的一间80平方米的小公寓里创立了百分点公司，他们从大数据最主要的应用——推荐引擎的技术与产品开发做起。

五年后，百分点已成为一家知名的推荐引擎技术服务提供商。

去年，百分点推荐引擎为客户带来了超过50亿元的销售额。

今天，百分点推荐引擎云平台正在为超过千家企业服务，服务终端用户超过5亿个，并拥有近千台服务器，这些服务器时刻进行着海量的数据吞吐和毫秒级的计算，每天能为个性化商品和信息提供数亿次的推荐机会。

在2014百分点大数据产品暨C轮融资发布会上，百分点的首席模型科学家陈宇新教授则提出了一个叫做“数商”的概念。

陈宇新解释称，“数商”中的“商”不是商人的“商”，而是“智商”的“商”。

过去的一年里，大数据浪潮风起云涌，基于开源软件与系统的全球大数据生态链格局已基本形成，同时也开启了大数据面向企业客户服务的新篇章。

百分点的“数商”在判断未来大数据发展趋势和制定相应战略中又是如何体现的呢？发展战略四步走苏萌介绍称，百分点的创新体现在大数据技术、产品和应用这些层面。

在技术层面，百分点正专注于四个领域。

首先是大数据基础架构，百分点搭建了多种多样的数据存储服务，并在此之上构建了实时处理、离线处理和数据查询三位一体的数据处理基础架构；其次是百分点特别重视多源异构数据的采集，开发出了大数据桥接、实时抓取、多源数据探头和大数据总线等系统，能有效地采集企业内部与外部数据；再次是百分点针对大数据的特点和应用场景设计了很多的算法和模型，包括多源异构数据整合、多重用户ID识别和打通、品牌/品类识别算法、自动分类算法、针对长尾分布的挖掘算法、用户价值模型等；最后是百分点大数据平台通过开放设置，可实现为客户提供一整套数据开发和应用工具，包括Big Data CEP（大数据复杂事件处理系统，是支持实时数据处理和建模的工具集）、Big Data Modeling Studio（大数据建模工作室，是支持离线数据处理和建模的工具集）、Data Visualization Studio（数据可视化工作室，支持数据可视化组件和报表开发）。

苏萌大数据打通信息孤岛作者：暂无来源：《投资与理财》 2013年第23期天猫淘宝“双11”全天交易额突破350亿元，不断跃升的数据让大屏幕前的人瞠目结舌。

在合理时间内，达到撷取、管理、处理并整理成帮助企业经营决策更积极目的的资讯，这就是大数据的力量。

当有人高呼大数据时代来临的时候，许多人可能还不知道什么是大数据，就像10年前互联网时代来临一样。

“大数据”是模糊、抽象、无法定义的概念。

“双11”，天猫交易额6分钟突破10亿元，3 8分钟突破50亿元，50分钟突破6 0亿元，63分钟突破70亿元，8 5分钟突破80亿元，128分钟突破90亿元。

天猫淘宝全天交易额突破350亿元。

不断跃升的数据让大屏幕前的人瞠目结舌。

在合理时间内，达到撷取、管理、处理并整理成帮助企业经营决策更积极目的的资讯，这就是大数据的力量。

“大数据”是时下最火热的I T行业的词汇，随之而来的对数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值的利用，也逐渐成为业内人士争相追捧的利润焦点。

而苏萌正是在为利润焦点服务着的人。

苏萌是北京百分点信息科技有限公司的创始人，专长于营销模型、数据挖掘、推荐系统、商业智能、个性化营销。

苏萌进入大数据领域已有十几年的时间，1997年他在美国康奈尔大学约翰逊管理学院攻读市场营销学博士，期间主要研究领域包括客户终生价值模型。

从那时起，苏萌已经与大数据结下不解之缘。

在美国求学期间，他一直专注于对消费者行为的预测和建模，2006年回国后。

国内营销数据的逐渐强大，互联网广告的兴起，使得大量广告行为数据蜂拥而至，良好的环境致使苏萌决定创业，“百分点”的创立是他为了实现自己多年研究价值而迈出的第一步。

早在1980年，著名未来学家阿尔文?托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

但是，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。

那么，大数据到底是什么？它到底能为我们做什么？“数据是新的石油。

中华工商时报/2013年/7月/29日/第005版金融大数据进入管理应用时代“百分点”为企业打造“数据供应链”本报记者董潇日前，国内领先的大数据技术公司百分点发布全新大数据战略，从提供大数据技术进入到大数据管理与应用领域，并宣布获得东方星空创投和IDG资本联合投资的1000万美元B轮融资。

百分点创始人苏萌称：“百分点大数据战略致力于帮助企业打造‘数据供应链’，并成为企业经营决策的‘外脑’。

”在大数据商业应用中，电子商务行业首当其冲，亚马逊、eBay、1号店等电子商务企业通过对顾客的行为进行分析，了解顾客的偏好，并将其运用到内部运营和外部广告投放与促销等市场运营中，从而提高运营效率，降低营销成本，提升销售额。

百分点从大数据技术进入大数据管理与应用，表明百分点正逐步完善其在大数据领域的布局。

百分点CEO柏林森强调：“百分点过去4年在大数据技术方面有了深厚的积累。

现在我们将更进一步，从源头上和过程中帮助企业管理和应用大数据，成为企业运营决策的‘外脑’。

”具体来讲，就是能帮助企业在供应链的每一个环节打造企业决策所需的数据供应链。

目前，越来越多的企业意识到数据在运营管理中的重要性，并希望将其运用到管理决策中。

从零售业到汽车行业，再到金融保险业，都在思考如何利用数据提升企业竞争力以及如何管理好并持续积累自己的数据战略资产。

苏萌指出：“电子商务行业应用大数据有天然的优势，而传统企业想要应用大数据则必须具备完善的大数据管理机制，同时重视外部数据的积累。

”传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统所产生的标准化和结构化的运营数据，只占到企业可利用数据的不到15%，另外85%的非结构化和半结构化数据则广泛存在于社交网络、移动互联网和电子商务等媒介之中。

IDC在一份报告中提及，领军企业与其他企业之间最大的差别在于新数据类型的引入。

这无疑是对数据商业价值的充分肯定。

企业如果能将这些新的数据与业务融合，决策的依据会更全面和准确。

百分点苏萌：“营销管家”助力破解精准营销难题
星航
【期刊名称】《广告主》
【年(卷),期】2015(0)12
【摘要】随着大数据时代的来临，互联网逐渐进入个性化时代。

互联网营销也已从一对多的广播式，经历了以媒体属性定义用户特征的阶段，进入到以用户特征设定目标受众的阶段。

在大数据背景下，企业营销正面临着变革，而大数据技术和应用成为这一变革的最大推动力，在这种背景下，国内领先的大数据公司百分点集团发布了面向企业客户和广告代理商的大数据营销平台产品“百分点营销管家”（BMM），该产品旨在突破国内市场精准营销的瓶颈，实现基于大数据背景下的营销管理，打造全数据生命周期的营销管理平台和服务.
【总页数】1页(P68-68)
【关键词】精准营销;互联网营销;用户特征;国内市场;广告代理商;目标受众;企业营销;营销平台
【作者】星航
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】F713.5
【相关文献】
1.百分点发布“营销管家”——破解特准营销难题 [J], ;
2.大数据时代下企业精准营销发展难题及破解 [J], 陈然
3.森林食品营销联盟破解精准扶贫难题 [J], 张志国
4.大数据时代下企业精准营销发展难题及破解 [J], 刘庆宗[1]
5.百分点发布“营销管家”破解精准营销难题 [J],
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大数据时代企业数据的财产权保护与制度构建随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经全面来临。

在这个信息爆炸的时代，企业数据被认为是一种宝贵的资源，可以为企业创造巨大的商业价值。

然而，大数据的广泛应用也带来了企业数据财产权保护的问题。

本文将针对大数据时代企业数据的财产权保护与制度构建进行探讨。

一、大数据时代企业数据的价值与挑战在大数据时代，企业数据成为了企业发展和竞争的核心要素。

企业通过分析海量的数据可以获得市场趋势、消费者需求等宝贵信息，从而改善产品和服务，提高市场竞争力。

同时，企业数据也可以用于创新业务模式、优化运营流程等方面，进一步推动企业转型升级。

然而，大数据的应用也带来了诸多挑战。

首先，数据的安全性与隐私保护成为了关注的焦点。

大数据涉及的信息量庞大，其中可能包含了企业的核心商业机密和客户隐私等敏感信息，一旦泄露将会造成严重的后果。

其次，大数据的采集、存储和处理需要消耗大量的资源和技术能力，对企业来说是一个巨大的投入。

此外，数据的质量和准确性也是一个问题，如果数据存在错误或者失真，对企业的决策和运营都会带来严重的负面影响。

二、大数据时代企业数据财产权的概念与保护企业数据财产权是指企业对其数据所享有的权利和利益。

在大数据时代，如何保护企业数据的财产权成为一个重要的问题。

首先，需要明确法律对数据财产权的保护原则。

现行法律体系通常将数据视为无形财产，受到知识产权保护。

其次，企业需要制定完善的数据管理制度，包括数据采集、存储、处理、共享等环节，并建立相应的技术和管理措施。

此外，企业还应加强对员工和合作伙伴的数据安全意识和保护意识培养，提高整体数据安全水平。

三、大数据时代企业数据财产权保护的可行措施为了更好地保护企业数据的财产权，以下是一些可行的措施：1. 法律与政策支持：政府应加强对大数据产业的监管，制定和完善相关法律法规，提高对企业数据财产权的保护力度。

2. 技术手段的应用：企业应采用先进的数据加密、权限控制和安全存储技术，确保数据的安全和隐私。

2023还剩三分之二2023还剩三分之二第一章：市场经济的背景市场经济是一种以市场为基础的经济体系，是当前世界主流的经济体系之一。

随着经济全球化的加速，市场经济在全球范围内的传播速度也在不断提高，越来越多的国家开始采用市场经济政策。

在这种背景下，全球市场竞争愈加激烈。

那么，面对未来，市场经济背景下的企业该如何开展自身的业务？第二章：数字经济的重要性数字经济已成为未来经济改革的重要课题。

数字经济是指利用数字技术和互联网技术创造经济价值，促进产业结构升级和经济转型的一种新型经济形式。

数字经济不仅可以提高企业效率和降低成本，而且还可以改变行业的商业模式和机制。

因此，数字经济的深入发展将成为未来市场经济的重要趋势之一，企业也需要加大数字化转型的力度。

第三章：创新的推动力创新是企业生存和发展的重要推动力。

随着市场经济的发展，竞争已经从单纯的产品竞争转向了技术竞争、服务竞争、品牌竞争等多重层次的竞争。

在这种情况下，企业需要以创新为核心，积极研发和推广新产品、新技术和新服务，打造具有竞争力的品牌，提高市场份额。

第四章：全球化的挑战全球化是市场经济的重要特征，也是企业发展的重要机遇和挑战。

在全球化的大背景下，企业需要面对市场的全球化竞争。

一方面，企业可以通过开展跨国合作、建立海外分支机构等方式扩大市场份额；另一方面，企业也需要面对全球化竞争带来的本地化需求，加强对本地市场的认识和适应，打造更贴近本土市场的产品和服务。

第五章：人才的战略布局人才是企业发展的重要支柱。

在市场经济发展的背景下，企业需要从员工的角度出发，实现人才的战略布局。

包括招聘更多的优秀人才、进行全员培训和发展、树立优秀员工标杆、建立科学有效的绩效考核机制等方式。

实施人才战略布局将有助于企业增强竞争力和市场占有率，提高产品质量和服务水平。

结语：随着时间的流逝，2023年已经来临。

在未来的三分之二时间里，市场经济的发展趋势将更为明显，企业需要加强数字化转型、创新、全球化竞争等方面的工作，并将人才战略布局作为企业的重要工作内容。

大数据时期的商业变革苏萌关于众多企业治理者来讲，“大数据”是一个熟悉又陌生的概念。

在互联网行业蒸蒸日上的时期，传统企业和互联网企业的治理者对海量的数据规模和其爆炸性的增速毫不陌生，但却对不同来源数据交叉形成的“大数据”具有庞大的潜在价值这一事实半信半疑。

事实上，大数据所积蓄的附加价值不仅超乎企业治理者的想象，更将掀起一场在商业模式和决策上的治理变革。

什么是大数据数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的转变，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。

QQ/MSN谈天、网络购物、信誉卡支付、发微博等一切人们日常生活中的这些行为都将转化为数据存储活着界的各个角落。

不论是产生的信息量，能够获取的信息量，仍是流通互换的信息量，都一直呈指数增加。

数据规模庞大且持续维持高速增加是大数据的第一个特点。

但是，在数据规模爆炸性增加的同时，数据产生的附加价值却似乎没有与之同步增加。

咱们以为，这种滞后情形的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效算法和技术人员。

关于真正的大数据，其价值的增加应该正比于规模的增加，乃至快于规模的增加。

咱们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据能够用于估量衡宇空置率，淘宝销售数据能够用来判定经济走势……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生庞大价值的最可行的途径之一。

综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的庞大价值。

大数据时期营销变革在大数据时期，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为以后商业进展的终极方向和新驱动力。

大数据为个性化商业应用提供了充沛的养分和可持续进展的沃土，如基于交叉融合后的可流转性数据、全息可见的消费者个体行为与偏好数据等等，以后的商业能够通过研究分析这些数据精准挖掘每一名消费者不同的爱好与偏好，从而为他们提供专属的个性化产品和效劳。