大数据时代的服务价值重塑
论大数据的重要性
论大数据的重要性在当今这个数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源，而大数据更是其中的关键。
大数据不仅仅是大量的数据集合，更是一种能够改变我们生活、工作和决策方式的强大力量。
大数据对商业领域的影响是显而易见且深远的。
以电商平台为例，通过对用户的浏览历史、购买记录、搜索偏好等大量数据的分析，企业能够精准地了解消费者的需求和喜好。
这使得企业能够更有针对性地推荐商品，提高销售转化率。
不仅如此，大数据还能帮助企业优化供应链管理。
通过分析销售数据、库存数据以及物流数据，企业可以准确预测市场需求，合理安排生产和库存，降低成本，提高运营效率。
在金融领域，大数据的重要性同样不可小觑。
银行和金融机构可以利用大数据来评估客户的信用风险。
传统的信用评估方法往往基于有限的信息，而大数据能够整合客户的各种交易数据、社交网络数据等，从而更全面、准确地评估客户的信用状况。
这有助于降低金融风险，提高贷款决策的准确性。
此外，大数据还能帮助金融机构发现欺诈行为。
通过分析异常的交易模式和数据特征，金融机构能够及时识别潜在的欺诈活动，保障客户的资金安全和金融系统的稳定。
医疗行业也是大数据的重要应用领域之一。
医疗机构可以收集和分析患者的病历数据、治疗记录、基因信息等，为疾病的诊断和治疗提供更精准的方案。
例如，通过对大量癌症患者的基因数据进行分析，研究人员可以发现特定的基因突变与癌症的关系，从而开发出更有效的靶向治疗药物。
另外，大数据还能用于医疗资源的优化配置。
通过分析不同地区的疾病发病率、医疗资源分布等数据，政府和医疗机构可以合理规划医疗设施的建设和医疗人员的调配，提高医疗服务的可及性和质量。
大数据对于城市管理和公共服务的改善也发挥着重要作用。
城市管理者可以通过收集和分析交通流量数据、环境监测数据、能源使用数据等，来优化城市的交通规划、环境保护和能源管理。
例如，根据交通流量数据实时调整信号灯的时间，可以减少交通拥堵；通过分析环境监测数据制定更有效的污染治理措施，可以改善城市的环境质量。
大数据赋智数字能力,大连接创造数字价值
数据业务
感知指标
81000
51300
63.33%
感知指标
81000
65497
80.86%
+MR+投诉
语音业务
感知指标
81000
50500
62.35%
感知指标
81000
66048
81.54%
+MR+投诉
02 用户画像 专家经验
根据专家经验，选取小区语音业务、数据业务和无线质量共13项指标进行单项指标评价；采用用户感知评价中单项感知指标的AI赋权结果，计算小区感知综合得分。 语音业务单项感知评分：VoLTE始呼网络接通率得分 =（ VoLTE始呼网络接通率-90)/(99-90)*100，… 数据业务单项感知评分：视频卡顿率得分 = (视频卡顿率-73)/(0-73)*100，…… 无线质量单项感知评分： MR覆盖率得分 =1- | (MR覆盖率-95%) | /(95%-60%)*100，……综合得分 = VoLTE始呼网络接通率得分 *f%+……+视频卡顿率得分 *a%+……+ MR覆盖率得分 *j% 全量识别质差小区：基于xDR感知指标和无线质量的小区感知评估模型可全量识别质差小区。分等分级派单管控：由小区汇聚到网格、场景、地市进行感知评估，结合质差用户占比、小区业务量分优先级对接工单系统进行派单，感知修复驱动闭环管控。
01 项目简介 创新点
02
主要做法
数据处理用户画像多维图谱应用
02 数据处理 大数据关联分析
采集XDR、TRACE 、MR、KPI等PB级海量数据，运用大数据技术关联分析，实现数据变现
数据加工处理
数据整合
感知数据
让大数据创造大价值
让大数据创造大价值作者：徐宗本张宏云来源：《人民周刊》2018年第15期习近平同志在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习时指出，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
这一重要讲话精神，为推动实施国家大数据战略指明了方向和任务。
我国大数据发展具有独特优势综观世界，我国大数据发展具有独特优势。
虽然很多国家把经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面进行前瞻性布局，一些发达国家还相继出台了大数据发展规划，但没有一个国家能像中国这样将发展大数据上升为国家战略，并持续深入推动。
但也要看到，我国大数据发展整体上仍处于起步阶段。
虽然快速发展的格局基本形成，但在数据开放共享、核心技术突破、以大数据驱动发展等方面都面临重重挑战。
在推动实施国家大数据战略中，实践路径仍不够清晰，对需求的认知还比较模糊；数据开放共享滞后，数据资源红利尚未得到充分释放；企业赢利模式不稳定，产业链坚韧性和完整性不足；核心技术尚未取得重大突破，应用仍处于较低水平；安全管理与隐私保护存在漏洞，制度体系仍不够完善；市场活跃程度不够，人才供给严重不足。
这些突出问题是制约我国大数据发展的主要因素。
目前，大数据发展正进入从概念推广到应用落地的关键时期，科学认识大数据、增强对大数据发展规律的把握能力十分重要和必要。
准确把握大数据价值产生的规律从根本上说，制约我国大数据发展的问题在很大程度上源于认识和思维层面，即源于对大数据的内涵、大数据价值产生的机理和规律认识不清。
大数据价值产生有其内在规律，只有深刻认识并掌握这些规律，才能提高科学运用大数据的能力。
数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造机理研究基于企业与消费者协同演化视角
数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造机理研究基于企业与消费者协同演化视角一、概述在数字经济迅猛发展的时代背景下，数字化赋能已经成为先进制造企业提升竞争力、实现价值创造的重要途径。
本文旨在从企业与消费者协同演化的视角，深入探究数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造的机理。
我们需要明确数字经济对制造业的深远影响。
随着信息技术的不断革新和互联网的普及，数字经济正在重塑制造业的产业链、价值链和创新链。
数字化技术如大数据、云计算、人工智能等，为制造企业提供了更高效、更精准的生产和管理手段，同时也为消费者带来了更便捷、更个性化的消费体验。
数字化赋能先进制造企业价值创造的过程是一个复杂而系统的过程。
这不仅涉及到企业内部生产流程的优化、管理模式的创新，还涉及到企业与消费者之间的深度互动和协同演化。
在这个过程中，企业需要充分利用数字化技术，提升生产效率、降低成本、优化产品质量，同时还需要关注消费者的需求和反馈，及时调整产品策略和市场策略，实现与消费者的共同进化和价值共创。
本文将从理论与实证相结合的角度，对数字化赋能先进制造企业价值创造的机理进行深入剖析。
我们将通过构建理论模型、分析案例数据等方式，揭示数字化赋能对制造企业价值创造的具体作用路径和影响因素，为企业制定数字化转型战略提供理论支持和实践指导。
本文的研究具有重要的理论意义和实践价值，有助于深化对数字经济背景下制造企业数字化转型和价值创造的理解，为推动制造业高质量发展提供有益的参考和借鉴。
1. 数字经济背景及发展趋势随着信息技术的迅猛发展，数字经济已成为全球经济发展的重要引擎。
它以大数据、云计算、物联网、人工智能等关键技术为支撑，正深刻改变着传统制造业的生产方式和商业模式。
在数字经济背景下，先进制造企业面临着前所未有的发展机遇与挑战，数字化赋能成为企业提升竞争力、实现价值创造的关键路径。
从发展趋势来看，数字经济呈现出以下几个显著特点。
数据资源成为数字经济时代的核心资产，其价值在不断提升。
2023公需课 《“十四五”智能制造发展规划》解读 参考答案
公需课2023 《“十四五”智能制造发展规划》解读参考答案单选题（共7题，每题5分）1、“大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段”是从（D）视角看大数据的价值体现。
A、资源B、技术C、经济人D、社会2、为推动大数据产业高质量发展，《“十四五”大数据产业发展规划》提出了以释放数据要素价值为导向、做大做强产业本身为（B）、以强化产业支撑为保障的路径设计。
A、标准B、核心C、路线D、内容3、截至2021年4月，我国已经有（B）个省级和地市级数据开放平台。
A、164B、174C、184D、1944、预计2023年大数据产业规模就将达到（B）。
A、1.5万亿B、2.5万亿C、3.5万亿D、2万亿5、截至（A）年年底，我国数据中心市场规模为1958亿元。
A、2020B、2019C、2021D、20186、关于大数据中心服务的主要特征，以下表述错误的是（D）。
A、大型化B、虚拟化C、综合化D、资源化7、我国已建设（D）个国家大数据综合试验区。
A、5B、6C、7D、8多选题（共6题，每题5分）1、大数据产品和服务体系涵盖哪些方面？（ABCDE）A、数据资源B、基础硬件C、通用软件D、行业应用E、安全保障2、“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制约因素，具体表现在（ACDE）。
A、社会认识不到位B、法律规范不完善C、技术支撑不够强D、市场体系不健全E、安全机制不完善3、大数据产业是以数据的（ABCDE）等为主的一个战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，也是经济社会高质量发展，实现质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。
A、生成B、采集C、存储D、加工E、分析4、数据中心囊括四大主要业务范畴，具体包括（ABCD）。
A、电信业务B、云服务C、房地产出租D、互联网接入服务E、资产分配5、如何发挥大数据特性优势？（ABCDE）A、加快数据“大体量”汇聚B、强化数据“多样性”处理C、推动数据“时效性”流动D、加强数据“高质量”治理E、促进数据“高价值”转化6、大数据中心的发展趋势有（ABCDE）。
大数据驱动的商业模式变革
标题：大数据驱动的商业模式变革随着科技的飞速发展，大数据已经成为了商业领域中一股不可忽视的力量。
大数据不仅改变了我们获取、处理和利用信息的方式，更在推动着商业模式的变革。
本文将探讨大数据如何驱动商业模式变革，以及这种变革对商业环境的影响。
一、大数据重塑商业决策在传统商业模式中，企业往往依赖有限的数据和有限的分析工具来做出决策。
然而，大数据的出现改变了这一现状。
大数据技术能够处理海量的数据，包括结构化和非结构化数据，为企业提供了前所未有的洞察力。
通过大数据分析，企业可以更准确地了解市场需求、消费者行为和竞争态势，从而制定出更有效的商业策略。
二、个性化服务与精准营销大数据驱动的商业模式变革体现在个性化服务和精准营销上。
通过分析消费者行为和购买习惯，企业可以提供更加个性化的产品和服务，满足不同消费者的需求。
此外，大数据还可以帮助企业实现精准营销，提高广告投放的效率和效果，从而增加销售额。
三、供应链优化与智能物流大数据在供应链管理和智能物流方面也发挥了重要作用。
通过分析供应链数据，企业可以优化物流过程，降低成本，提高效率。
此外，智能物流系统可以利用大数据技术实现实时跟踪和预测分析，提高物流的可靠性和响应速度。
这些变化不仅提高了供应链的效率，还降低了运营风险。
四、跨界合作与创新生态圈在大数据驱动的商业模式变革中，跨界合作与创新生态圈成为了一个重要的趋势。
企业可以利用大数据技术与其他行业的企业进行合作，共同开发新的商业模式和产品。
这种跨界合作不仅可以提高企业的创新能力，还可以拓展市场份额，实现互利共赢。
此外，大数据还可以帮助企业构建一个开放的创新生态圈，吸引更多的合作伙伴和资源，推动整个行业的创新和发展。
五、结论总的来说，大数据驱动的商业模式变革对商业环境产生了深远的影响。
它改变了企业做出决策的方式，提供了个性化服务和精准营销的可能性，优化了供应链管理和智能物流，促进了跨界合作与创新生态圈的形成。
这些变化不仅提高了企业的竞争力和效率，还推动了整个行业的进步和发展。
会计人员如何应对新技术带来的挑战
会计人员如何应对新技术带来的挑战在当今这个快速发展的时代，新技术如雨后春笋般涌现，给各个行业都带来了深刻的变革，会计领域也不例外。
云计算、大数据、区块链等技术的应用，正在重塑会计行业的工作模式和业务流程。
面对这些新技术带来的挑战，会计人员需要积极应对，不断提升自己的能力和素质，以适应行业的发展趋势。
新技术给会计工作带来了诸多变化。
首先，自动化和智能化的财务软件逐渐普及，使得一些基础的会计核算工作可以由计算机快速、准确地完成。
这在提高工作效率的同时，也减少了对人工操作的需求。
例如，传统的记账、算账等重复性工作，现在可以通过财务软件自动生成，大大节省了时间和精力。
其次，大数据技术让企业能够获取海量的财务和非财务数据，并进行深入的分析和挖掘。
会计人员不再仅仅局限于处理和报告历史数据，而是要能够运用数据分析工具，为企业提供有价值的决策支持。
通过对大数据的分析，会计人员可以发现潜在的风险和机会，为企业的战略规划提供有力依据。
再者，区块链技术的出现，为会计信息的真实性和安全性提供了新的保障。
区块链的分布式账本和不可篡改的特性，能够有效防止财务数据的造假和篡改，提高了会计信息的可信度。
面对这些变化和挑战，会计人员应当从以下几个方面入手，提升自己的能力和素质。
其一，要不断学习和掌握新的技术知识。
会计人员不能满足于现有的会计理论和方法，要积极关注新技术的发展动态，学习相关的技术原理和应用方法。
可以通过参加培训课程、阅读专业书籍和文献、在线学习等途径，不断充实自己的知识储备。
其二，培养数据分析能力。
在大数据时代，数据的价值日益凸显。
会计人员要学会运用数据分析工具，如 Excel、Python 等，对财务数据和非财务数据进行整合、分析和可视化展示。
通过数据分析，发现数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。
其三，提升沟通和协作能力。
随着新技术的应用，会计工作不再是孤立的，而是需要与其他部门密切合作。
会计人员要能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，了解他们的需求，提供准确的财务信息和分析报告。
人工智能教育变革的三重境界：赋能、创新、重塑
⼈⼯智能教育变⾰的三重境界：赋能、创新、重塑⼈⽆远虑，必有近忧⼈⼯智能时代的教育形势研判1.⼈⼯智能给教育带来的挑战教育是⼈⼯智能冲击最⼤的⾏业，它不是⼀个学科、⼀个环节的调整，⽽是全新的、全⽅位的挑战。
⼀是⼈才培养⽬标的挑战。
⼈⼯智能正在触发⼀场剧烈的社会分⼯调整，传统教育培养出来的“标准化⼈才”反倒不如机器更有竞争⼒，要“把⼈的社会性和情感教育置于应对新⼯业⾰命的⾼度”（WEF，2016）。
⼆是教育⽅式的挑战。
⽬前，智能机器⼈已经可以在⾼考中取得不错成绩。
这从⼀个侧⾯折射出，传统以死记硬背、被动接受为主的教学⽅式正在遭遇⼀场重⼤危机。
三是教育内容的挑战。
新⼀代⼈⼯智能的兴起得益于多学科多领域的交叉融合。
今天的教育过于强调学科本位，很容易就把知识变成了“知识点”，导致学⽣“只见树⽊、不见森林”。
四是教师⾓⾊的挑战。
随着“⼈机共教”成为⼀种教育常态，教师⾓⾊将会发⽣巨⼤改变。
知识性教学⼤多由⼈⼯智能承担，教师更多是学习的设计、督促、激励、陪伴以及与学⽣的情感交流（余胜泉等，2019）。
未来，⼈⼯智能将会以“教书”为主，⽽教师则以“育⼈”为重。
2.教育是⼈⼯智能时代赢得国际竞争的关键2007年，哈佛⼤学两位经济学家研究发现，教育和技术之间存在⼀场持续不懈的竞赛，经济增长与收⼊差距就是这场竞赛带来的结果（Claudia Goldin & Lawrence，2015）。
当教育发展领先于技术发展时，就能提供充⾜的⾼素质劳动⼒，适应技术变⾰带来的职业结构调整，推动经济社会快速发展。
反之，则会导致两极分化：⼀部分⼈接受着过时的教育，技能适应性不强，毕业后不得不从事⾼度流程化、低认知度的⼯作，深陷社会底层；另⼀部分⼈受过良好教育，毕业后从事着⾼创造性、⾼认知度的⼯作，稳居社会上层。
总之，“⼈⼯智能+教育”不等于智能技术在教育中的简单应⽤，要把⼈⼯智能作为教育整体变⾰的内⽣变量，推动“⼯业化教育”向“智能型教育”转变（曹培杰，2016），促进教学⽅式创新、管理流程再造和评价体系重构，构建富有选择、更有个性、更加精准的教育服务体系，努⼒满⾜每⼀个学⽣发展的需要。
云计算与大数据处理技术
云计算与大数据处理技术在当今数字化的时代，云计算和大数据处理技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
这两项技术的融合，为企业和社会带来了巨大的价值和机遇，同时也带来了一系列的挑战。
首先，让我们来理解一下云计算。
简单来说，云计算就是将计算资源（如服务器、存储、网络等）通过互联网提供给用户，用户可以根据自己的需求随时获取和使用这些资源，就像使用水电一样按需付费。
这种模式大大降低了企业的硬件成本和维护成本，提高了资源的利用率。
云计算具有几个显著的特点。
一是弹性扩展，当业务需求增加时，可以迅速增加计算资源；反之，当需求减少时，也可以灵活地缩减资源，避免了资源的浪费。
二是高可用性，通过冗余和备份机制，确保服务的连续性，减少了因故障导致的业务中断。
三是便捷性，用户无需关注底层的硬件设施和维护工作，只需专注于自身的业务应用。
大数据处理技术则是应对当今海量数据的产生和处理需求而发展起来的。
随着互联网、物联网、社交媒体等的普及，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
大数据具有体量大、种类多、速度快、价值密度低等特点。
在大数据处理中，数据的采集是第一步。
这包括从各种数据源（如传感器、网站、移动应用等）收集数据。
接下来是数据的存储，由于数据量巨大，通常需要使用分布式存储系统，如 Hadoop 的 HDFS 等。
数据处理环节则涉及到数据的清洗、转换和分析。
数据清洗用于去除噪声和错误数据，确保数据的质量。
数据转换将数据转换为适合分析的格式。
分析阶段则运用各种技术和算法，挖掘数据中的潜在价值。
云计算在大数据处理中发挥着至关重要的作用。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得处理海量数据成为可能。
通过云平台，企业可以快速部署大数据处理框架，无需自行搭建复杂的硬件环境。
例如，在电商领域，每天都会产生大量的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、评价等。
通过大数据处理技术和云计算的支持，可以分析用户的兴趣偏好、消费习惯，从而为用户提供个性化的推荐服务，提高用户的购物体验和企业的销售额。
大数据时代与经济发展
大数据时代与经济发展在当今社会，我们正处于一个被数据所包围的时代。
大数据如同一场汹涌的浪潮，席卷了各个领域，对经济发展产生了深远的影响。
大数据究竟是什么呢？简单来说，它是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术难以应对的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、企业业务系统等等。
它们不仅数量巨大，而且类型多样，涵盖了文本、图像、音频、视频等多种形式。
大数据时代的到来，为经济发展带来了诸多机遇。
首先，它促进了企业的创新和优化。
通过对海量数据的分析，企业能够更精准地了解消费者的需求和行为，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。
比如，电商平台可以根据用户的浏览和购买历史，为其推荐个性化的商品；餐饮企业可以通过分析顾客的评价数据，改进菜品和服务质量。
其次，大数据推动了产业的升级和转型。
在制造业中，基于大数据的智能制造模式能够实现生产过程的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量。
农业领域也受益于大数据，通过对土壤、气候、作物生长等数据的收集和分析，实现精准农业，提高农业产量和资源利用效率。
再者，大数据催生了新的商业模式和经济增长点。
共享经济就是一个典型的例子，如共享单车、共享汽车等，它们依靠大数据技术实现了资源的高效配置和利用。
此外，数据交易市场逐渐兴起，数据成为了一种有价值的商品，为企业创造了新的收入来源。
然而，大数据时代也给经济发展带来了一些挑战。
数据安全和隐私保护问题日益突出。
大量的个人和企业数据被收集和存储，如果这些数据遭到泄露或滥用，将给个人权益和企业利益带来严重损害。
因此，加强数据安全管理和隐私保护法规的制定迫在眉睫。
另外，数据的质量和可信度也是一个关键问题。
由于数据来源广泛且复杂，其中可能存在错误、重复或不完整的数据。
如果基于这些低质量的数据进行分析和决策，可能会导致错误的结果。
为了充分发挥大数据在经济发展中的作用，我们需要采取一系列措施。
政府应加强大数据基础设施建设，提供良好的政策环境和数据共享平台，促进数据的流通和应用。
信息化时代大学生主流价值观的实践重塑
信息化时代大学生主流价值观的实践重塑信息化时代下，电视、互联网等大众媒体已经渗入到社会生活的各个领域，并在潜移默化中影响着大学生的主流价值观。
目前大学生主流价值观普遍存在精致利己主义风行、内耗心理严重、享乐主义占据上风的现象。
为扭转这种不利局面，本文将用信息化技术聚焦教育对象，通过创建新的信息工作模式、重构价值教育方案与创新引导途径三个维度，对大学生主流价值观进行实践重塑，帮助大学生实现主流价值观从内在的心理认可外化为实践行动。
一、大学生主流价值观存在的异化现象当代大学生是“握着鼠标降生的一代”，在海量化的信息潮中，其主流价值观不可避免地面临多重挑战，面临着从解构到重构的巨变，主要面临的困境包括利己主义盛行、内耗心理严重、享乐主义占据上风等现象。
（一）利己主义盛行，极端个人主义抬头我国正处于社会主义初级阶段的转型时期，集体主义作为社会主义道德的基本原则之一，一直占据着社会主流价值观的主体地位。
在当今时代，随着经济全球化和信息网络化的不断发展，与集体主义背道而驰的个人主义正在蔓延，尤其是极端个人主义。
他们主张以自我为中心，认为个人利益高于集体和社会，将个人利益凌驾于集体利益之上，自我表现的欲望强烈，却又不愿意进行团队合作。
利己主义带来了极端个人主义的兴起，极大地削弱了社会倡导的主流价值观的有效性。
[1]（二）内耗心理严重，恶行竞争初露苗头我国高校的教育模式目前仍处于改革阶段，教育评价体系和教育资源无法公平地分配给每一位学生。
在优质资源有限的情况下，学生间展开了激烈的内部竞争，内耗心理日渐严重，具体表现为“内卷”现象。
“内卷”是一个网络流行词，形容某个领域的恶行竞争导致人们进入互相倾轧，内耗的状态。
从表面上看，“内卷”一词似乎是大学生们对自己所处境遇的一种戏谑和讥讽。
[2]实际上，在深入分析后不难发现内卷化的实质：恶性竞争初露苗头，正在以迅雷不及掩耳之势蚕食大学生的正向主流价值观，使大学生无法在信息化时代下有效地甄别适合自己的信息，只是盲目地抢夺自己所接触到的资源，造成主流价值观逐渐偏离。
大数据时代的产业发展
大数据时代的产业发展在当今这个数字化的时代，大数据已经成为了推动产业发展的重要力量。
它就像一股无形的洪流，冲击着各个行业，重塑着产业的形态和模式。
大数据是什么？简单来说，大数据就是大量的数据。
但它又不仅仅是数据的简单堆积，而是包含了对这些海量数据的收集、存储、分析和应用的一整套流程和技术。
这些数据来源广泛，可能来自互联网上的用户行为、社交媒体的交流、企业的运营数据、传感器收集的信息等等。
在制造业中，大数据正在引发一场深刻的变革。
通过对生产线上的各种数据进行实时监测和分析，企业能够及时发现潜在的问题，提前进行设备维护，避免生产中断，从而提高生产效率，降低成本。
同时，利用大数据对市场需求进行精准预测，企业可以更加灵活地调整生产计划，减少库存积压，满足消费者的个性化需求。
例如，汽车制造商可以根据消费者的喜好和需求，定制化生产汽车的配置和颜色，提高客户满意度。
零售业也因大数据而发生了巨大的变化。
电商平台通过分析用户的浏览记录、购买行为等数据，能够为用户精准推荐商品，提高销售转化率。
线下零售商则可以利用大数据来优化店铺布局、商品陈列和库存管理。
此外，大数据还能帮助零售商更好地把握市场趋势，及时调整商品种类和价格策略。
比如，在疫情期间，通过大数据分析，零售商能够快速了解到消费者对某些生活必需品的需求增加，从而及时补货，保障供应。
金融行业同样离不开大数据。
银行和金融机构利用大数据进行风险评估，能够更准确地判断借款人的信用状况，降低信贷风险。
在投资领域，通过对大量的金融数据进行分析，投资者可以发现潜在的投资机会，制定更合理的投资策略。
而且，大数据还在反欺诈方面发挥着重要作用，能够及时识别异常的交易行为，保障金融市场的安全稳定。
医疗行业更是因为大数据而迎来了新的发展机遇。
医疗机构可以通过对患者的病历数据、诊疗记录等进行分析，为疾病的诊断和治疗提供更准确的依据。
同时，利用大数据进行医疗资源的优化配置，能够提高医疗服务的效率和质量。
《数字战略大未来：释放数据和数字生态系统的能量》随笔
《数字战略大未来：释放数据和数字生态系统的能量》阅读札记1. 数字化时代的到来随着科技的飞速发展，我们已经步入了一个全新的数字化时代。
在这个时代里，数据和信息成为了最重要的资源，而数字生态系统则成为了推动社会发展的关键力量。
从互联网的普及到大数据、人工智能等技术的兴起，数字化时代为我们带来了前所未有的机遇和挑战。
在过去的几十年里，互联网的发展极大地改变了人们的生活方式和工作方式。
通过互联网，人们可以随时随地获取信息、交流思想、进行商业活动等。
这使得整个社会的生产效率得到了极大的提高，同时也为创新和创业提供了广阔的空间。
随着互联网的普及，我们也面临着越来越多的网络安全问题，如网络攻击、隐私泄露等。
如何在保障信息安全的前提下，充分发挥互联网的优势，成为了亟待解决的问题。
随着大数据、人工智能等技术的发展，我们开始关注如何从海量的数据中提取有价值的信息，以便为企业和社会提供更好的服务。
这些技术的应用不仅能够提高生产效率，还能够帮助我们更好地理解复杂的现象，从而为决策提供有力的支持。
通过对消费者行为的分析，企业可以更准确地把握市场需求，制定出更有针对性的产品策略；同时，政府也可以利用大数据分析来优化公共服务，提高治理效率。
数字化时代的到来为我们带来了前所未有的机遇和挑战，在这个时代里，我们需要不断地学习新知识、掌握新技能，以便更好地适应这个快速变化的世界。
我们也需要关注数字化带来的各种问题，如网络安全、隐私保护等，以确保我们在享受数字化带来的便利的同时，不会付出过高的代价。
我们才能在这个充满变革的时代中立于不败之地。
1.1 互联网的普及和发展起源于XXXX年，最初仅为军事和学术研究所使用。
随着时间的推移，逐渐发展成为了全球最大、最具影响力的数字化信息网络。
随着互联网技术的不断创新和普及，越来越多的人接触并使用互联网，从而改变了传统的生活方式和工作模式。
互联网的普及率在全球范围内迅猛增长，无论是发达国家还是发展中国家，人们都能感受到互联网带来的便利和影响力。
大数据在金融行业的应用前景
大数据在金融行业的应用前景在当今数字化时代，大数据已成为推动各个行业变革和发展的重要力量，金融行业也不例外。
随着金融业务的日益复杂和客户需求的不断多样化，大数据技术的应用为金融机构提供了前所未有的机遇，有望重塑金融行业的竞争格局和业务模式。
金融行业一直以来都是数据密集型领域，每天都会产生海量的交易数据、客户信息、市场行情等。
然而，在过去，这些数据大多没有得到充分的利用，或者只是在有限的范围内进行简单的分析和处理。
如今，随着大数据技术的不断发展和成熟，金融机构能够更加有效地收集、存储、处理和分析这些数据，从中挖掘出有价值的信息和洞察，为业务决策提供支持。
大数据在风险管理方面的应用具有重要意义。
风险评估是金融机构的核心工作之一，准确评估风险对于保障金融机构的稳健运营至关重要。
通过对大量的客户数据进行分析，包括信用记录、交易行为、社交媒体信息等，金融机构可以建立更加精确的风险评估模型，预测客户违约的可能性。
例如，某银行发现一位客户近期频繁在不同的信用卡上进行大额消费，且还款记录不稳定，结合其社交媒体上的消费言论，就可以判断该客户的信用风险有所上升，从而及时采取措施，如降低信用额度或加强催收。
在市场营销领域，大数据也发挥着巨大的作用。
金融机构可以利用大数据分析客户的消费习惯、投资偏好、风险承受能力等，实现精准营销。
比如，一家证券公司通过分析客户的交易数据，发现某类客户对特定类型的股票投资产品有较高的兴趣和需求，便可以向这些客户推送相关的产品信息和投资建议，提高营销的针对性和成功率。
此外，大数据还可以帮助金融机构优化客户体验，根据客户的反馈和行为数据，不断改进产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
在投资决策方面，大数据为金融机构提供了更全面、更及时的市场信息。
传统的投资分析往往依赖于有限的历史数据和分析师的经验判断，而大数据技术可以整合来自多个渠道的信息，包括社交媒体、新闻报道、行业研究报告等，帮助投资者更准确地把握市场趋势和投资机会。
数据清洗与整理中的数据重构与重塑技术介绍(三)
数据清洗与整理中的数据重构与重塑技术介绍在大数据时代，数据的价值越来越受到重视。
然而，原始数据经常包含噪声、缺失值和冗余等问题，这就需要进行数据清洗与整理，以使数据更加准确和有用。
本文将介绍数据清洗与整理中的数据重构与重塑技术。
一、数据清洗与整理的背景数据清洗与整理是数据分析中至关重要的一环，它涉及到对原始数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
原始数据往往受到诸多因素的干扰，包括输入错误、格式不一致、无效数据、缺失值等。
这些问题会影响后续数据分析的结果，并导致决策的偏差。
因此，数据清洗与整理是为了消除这些问题，提供高质量的数据给后续分析使用。
二、数据重构技术1. 数据规范化数据规范化是将不同来源或格式的数据转化为一致的形式，使其具有相同的单位、范围和格式。
这可以减少数据的不一致性，方便进行后续的数据整合与比较分析。
数据规范化可以包括数据类型转换、单位转换、日期格式化等。
2. 数据合并在数据分析中，经常需要从多个来源获得数据，而这些数据可能具有相同的属性或键。
数据合并就是将这些数据集合并成一个数据集，以便进行更综合的分析。
常见的数据合并方式包括按列合并和按行合并两种，它们可以通过列名或行索引来确定合并的规则。
三、数据重塑技术1. 数据透视表数据透视表是一种将原始数据重组为多维度分析表的技术。
通过透视表，可以将原始数据按照不同的维度进行汇总，例如以某一列为行索引，以另一列为列索引，然后以第三列的值进行汇总。
透视表可以将庞大的数据压缩为更易处理的摘要信息，方便进行数据分析与报告。
2. 数据旋转数据旋转是将原始数据从一种形式转换为另一种形式的过程。
常见的数据旋转操作包括行列转换、转置和旋转等。
数据旋转可以调整数据的布局和格式，以适应不同的分析需求。
例如，将一个包含多个时间序列的数据集按照时间为行索引，不同序列为列索引进行旋转，可以更直观地分析序列之间的变化趋势。
四、结语数据清洗与整理是数据分析的关键步骤，它们涉及到对原始数据的预处理、重构和重塑等技术。
全球大数据发展分析报告
全球大数据发展分析报告在当今数字化的时代，数据已成为一种关键的资源，就如同工业时代的石油一样重要。
大数据的兴起和发展正在重塑我们的生活、工作和社会的各个方面。
本报告将对全球大数据的发展进行全面的分析。
一、大数据的定义与特点大数据并非仅仅是大量的数据，它具有“4V”的特点，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模巨大，往往以 PB 甚至 EB 为单位；高速指数据的产生和处理速度极快；多样表示数据的类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等；价值则体现在从海量数据中挖掘出有意义的信息和知识，为决策提供支持。
二、全球大数据的发展现状1、数据量的爆发式增长随着互联网的普及、物联网的发展以及各种数字化设备的广泛应用，全球数据量呈现出爆发式增长的态势。
从社交媒体的信息交流到智能设备的传感器数据，从企业的业务运营数据到科研领域的实验数据，数据的来源和类型日益丰富。
2、技术创新不断推动发展在存储方面，云存储技术的成熟使得大规模数据的存储变得更加便捷和经济。
在处理方面，分布式计算框架如 Hadoop 和 Spark 等的出现，提高了数据处理的效率和能力。
同时，人工智能和机器学习技术的应用，为大数据的分析和挖掘提供了更强大的工具。
3、行业应用广泛深入大数据在各个行业都得到了广泛的应用。
在金融领域，通过对客户数据的分析进行风险评估和精准营销；在医疗行业，利用患者数据进行疾病预测和医疗资源优化；在零售领域，基于消费数据实现个性化推荐和供应链管理优化。
三、全球大数据发展的驱动因素1、数字化转型的需求企业为了提高竞争力，纷纷进行数字化转型，将业务流程数字化，从而产生了大量的数据，并希望通过对这些数据的分析来优化业务决策、提高运营效率和创新商业模式。
2、政策支持许多国家和地区都制定了相关政策，鼓励大数据的发展和应用。
新质生产力对传统行业的挑战与重塑
新质生产力对传统行业的挑战与重塑在当今快速发展的数字化时代，新质生产力不断崛起，对传统行业带来了前所未有的挑战与改变。
这种新兴生产力，通过技术创新、商业模式变革以及消费需求升级，加速了传统行业的转型升级，同时也给企业带来了更多的发展机遇和挑战。
在这样的背景下，传统行业需要进行重塑，以适应新的经济环境和市场需求。
一、新质生产力的定义与特点新质生产力是指在数字化、网络化条件下不断整合和优化资源配置的能力。
它具有创新性、智能化、信息化、绿色化等特点，能够提高生产效率、优化产品质量、满足个性化需求，使企业更具竞争力。
二、传统行业面临的挑战随着新质生产力的崛起，传统行业面临着来自市场竞争、技术进步、消费升级等多方面的挑战。
传统行业的生产模式、营销方式、管理体制、企业文化等方面都需要进行调整和改进，以适应新的市场环境。
三、新质生产力对传统行业的影响新质生产力对传统行业的影响是全方位的，它不仅改变了传统行业的生产方式和商业模式，还影响了企业的组织结构、文化氛围、人才培养等方面。
传统行业如果不能及时调整，将面临被淘汰的危险。
四、传统行业的重塑方向面对新质生产力带来的挑战，传统行业需要变革自身经营模式，提高技术创新能力，拓展市场份额，加强品牌建设，培养具有创新精神和团队合作意识的人才，实现从传统向现代的转型。
五、新质生产力的应用案例以互联网、人工智能、大数据分析等新技术为代表的新质生产力，已经在许多传统行业中得到了应用。
例如，制造业通过智能制造、物联网技术提升生产效率；零售业通过电商平台、移动支付满足消费者个性化需求。
六、传统行业的转型之路传统行业要实现转型升级，必须加大科技研发投入，提升产品质量和服务水平，强化品牌建设和营销推广，不断提高员工的技术水平和创新意识，实现企业的可持续发展。
七、新质生产力的挑战与机遇新质生产力带来了巨大的挑战，但也为传统行业带来了更多的机遇。
传统行业要善于抓住机遇，加强与新技术企业的合作，拓展市场空间，不断提升自身竞争力。
人工智能时代的数字经济新兴产业
人工智能时代的数字经济新兴产业随着科技的迅猛发展和人工智能的崛起，数字经济成为了全球经济的新引擎。
在这个人工智能时代，各种数字技术的涌现，重塑了传统产业的格局，并催生了一批新的数字经济新兴产业。
本文将探讨人工智能时代的数字经济新兴产业的特点、发展趋势以及对经济社会的影响。
一、数字经济新兴产业的特点数字经济新兴产业是以大数据、云计算、物联网、人工智能等为核心技术的产业，具有以下几个特点：1. 基于技术创新：数字经济新兴产业以技术创新为驱动力，通过应用先进的数字技术来提高效率和创造价值。
例如，人工智能技术的快速发展，推动了语音识别、图像识别、自然语言处理等应用的普及，同时也带动了相关产业的蓬勃发展。
2. 强调数据价值：数字经济新兴产业以数据为核心资源，通过挖掘和分析海量数据，实现精准推送、个性化服务等，在经济活动中创造巨大价值。
数据的高质量和高效率利用成为数字经济新兴产业发展的关键。
3. 产业融合发展：数字经济新兴产业是多个产业的融合与升级，涵盖了传统行业的数字化转型和创新，如智能制造、智慧城市等。
传统行业与数字技术的结合，催生了更多新的商业模式和商机。
二、数字经济新兴产业的发展趋势1. 人工智能产业：人工智能是数字经济新兴产业的核心驱动力之一，其在医疗、金融、交通、教育等领域的广泛应用，将进一步推动产业的快速发展。
人工智能技术还有待进一步研究和创新，以提高算法准确性、降低成本，并解决相应的道德、安全和隐私问题等。
2. 云计算产业：云计算已经成为数字经济发展的重要基础设施和支撑平台，在存储、计算和资源调度等方面发挥着重要作用。
未来，云计算产业将更加注重数据安全和隐私保护，同时推动边缘计算、混合云等新技术的发展。
3. 物联网产业：物联网是实现数字经济的关键技术之一，将各种物理设备通过传感器、网络等连接起来，形成庞大的信息网络。
随着物联网技术的成熟和应用场景的拓展，物联网产业有望催生更多新的商业模式和增长点。
大数据技术与数字化转型
大数据技术与数字化转型随着数字化时代的到来，大数据技术成为了数字化转型的关键驱动力。
大数据技术带来的新机遇与挑战，正在重塑企业和整个经济体系，推动数字化转型迈向更高阶段。
一、大数据技术的优势1. 数据处理能力：大数据技术可以有效地处理和管理大量和复杂的数据，使得数据具有更高价值和创新应用。
2. 数据挖掘和分析：通过大数据技术可以挖掘并提取数据中潜在的价值信息，为企业提供重要决策依据，帮助企业更好地识别客户需求、市场趋势等方面的挖掘。
3. 提高效率：大数据技术可以自动化整个数据处理过程，使企业从繁琐的任务中获得解脱，更好地聚焦在核心业务上。
4. 实现个性化服务：通过大数据技术，企业可以更好地了解顾客喜好，并为顾客提供更加个性化的服务，吸引和留住更多的客户。
二、大数据技术的挑战1. 数据安全问题：随着大数据技术的发展，企业和用户的数据存储和管理面临着越来越大的安全威胁，威胁到用户隐私，企业需要加强安全防范和管控。
2. 专业人才瓶颈：大数据技术应用需要专业人才进行深度开发、优化和运维，这样的人才市场短缺，企业如何培养和吸引人才接受新技术将是一个关键的挑战。
3. 数据集成功率的问题：大数据技术需要合理而全面的数据集合，这将是数据集成功率应对的挑战。
三、大数据技术对数字化转型的促进1. 加速数字化转型：大数据技术作为数字化转型的重要驱动力，为企业提供更多信息帮助，为企业实现数字化转型提供技术保障。
2. 创造新商业模式：大数据技术特点和创新能力，可以深度挖掘数据和市场需求，让企业实现数据资产化，开辟新的商业模式和业务模式。
3. 优化用户体验：大数据技术可以帮助企业了解顾客需求，更加有效的定制商品和服务，提供个性化的服务体验。
总结：大数据技术是数字化转型的关键驱动力。
在未来，大数据技术的优势、挑战将是获得成功的关键，它将帮助企业在数字化转型中实现新的变革，并为未来带来更多新的机遇。
因此，企业需要在实践中体会并发挥大数据技术的潜力，以创造更大的业绩和发展，更好地适应数字化转型。
数字经济赋能制造业转型从价值重塑到价值创造
成协调㊁配合乃至相互渗透㊁相互融合的相得益彰关系ꎮ财政支持 稳投资 的一个十分重要的要领ꎬ是应紧紧抓住投融资机制的创新ꎮ中国财政已明显地进入 过紧日子 的历史阶段ꎬ预算内可用于项目投资的财力ꎬ与全局客观需要相比ꎬ是极为有限㊁力不从心的ꎮ 四两拨千斤 地推行财政资金产生乘数放大效应的政策性融资机制ꎬ以及政府与社会资本合作(ＰＰＰ)机制创新ꎬ至关重要㊁势在必行ꎮ２０１４年后ꎬ我国ＰＰＰ和政府产业引导基金等机制创新的发展ꎬ固然还涉及不少不同观点的争议ꎬ并具有挑战性的开拓发展问题ꎬ但可以肯定ꎬ ＰＰＰ会被叫停 之说ꎬ完全是一种误解和方向迷失之见ꎮ正确的大思路ꎬ仍然是在支持 稳投资 中以深化改革㊁创新发展的精神积极促进ＰＰＰ㊁产业引导基金等规范发展ꎮ在法治化㊁阳光化㊁规范化的制度规则建设中ꎬ使财政的有限资金ꎬ通过 可行性缺口补贴 母基金引导带动子基金 等创新机制ꎬ发挥 四两拨千斤 的可观潜力ꎬ促使全社会固定资产投资在结构优化㊁绩效提高的轨道上稳定并更为合意地发展ꎬ体现其应有的正面效应ꎮ本文原载于«地方财政研究»２０２０年第６期ꎬ转载过程中有删节ꎮ数字经济赋能制造业转型:从价值重塑到价值创造∗焦㊀勇∗∗制造业行稳致远是经济高质量发展的重要压舱石ꎬ尤其在全球贸易保护主义抬头㊁外部环境不确定加剧的背景下ꎬ制造业对国内经济健康有序发展㊁社会就业大局稳定起到了重要支撑作用ꎮ但是近年来中国制造业转型面临 两端挤压 的发展困境:一方面ꎬ随着劳动力成本上升ꎬ原本被 锁定 在全球价值链低端位置和低附加值环节的中低端制造业面临越南㊁菲律宾等国家日益激烈的低劳动力成本竞争ꎬ愈发出现了 低端锁不定 的新局面ꎻ另一方面ꎬ发达国家积极部署高端引领的 再工业化 战略ꎬ依托创新驱动中国制造高端发展之路遭到发达国家的多重堵截ꎬ形式多样的非关税壁垒为中国制造业向高技术密集转型筑起高墙ꎬ高端制造的竞争优势仍处于不断孕育形成的发展阶段ꎮ除了 两端挤压 的发展困境之外ꎬ制造业自身的恶性竞争㊁低利润率水平等问题进一步降低了民间投资热情ꎬ在叠加国际㊁国内㊁产业等多种因素之后ꎬ制造业转型面临重重危机ꎮ数字经济的深入发展正在深刻变革制造业的基础理念ꎬ成为推动中国经济高质量发展的强大动能ꎮ依托开放共享与高效利用的数据资源ꎬ有效实现多样化产品供给和异质性用户需求的精准匹配ꎬ推动制造业从规模化生产向个性化定制的转型ꎬ实现制造服务精准化和制造过程数字化ꎮ∗∗∗基金项目:全国统计科学研究项目 协同演化视角下我国数字经济的多维评价与多重溢出效应研究 (２０１９ＬＹ９６)ꎮ作者简介:焦勇ꎬ山东科技大学副教授ꎮ一是制造服务精准化ꎮ运用数字化优势和互联网优势基础ꎬ推动制造业模块与下游服务业模块相融合ꎬ提供更加个性化和精准化的产品和服务ꎮ海尔集团打造以实现顾客需求和顾客价值导向的物联网生态平台和系统ꎬ以 互联网＋ 和智慧化实现产业升级与产品更迭ꎮ二是制造过程数字化ꎮ通过将制造过程与互联网㊁大数据技术相融合ꎬ实现由传统制造向智能制造㊁数字制造的转型ꎮ青岛红领集团从制造端积极拥抱互联网ꎬ打造互通互联的智能数据共享系统ꎬ方便快速廉价地采集消费者的个性化体征数据ꎬ及时传递到服装定制的各道工序ꎮ个性化数据成为支撑人机合一㊁生产个性化高效廉价运转的灵魂ꎮ依托累积形成的大数据优势ꎬ服装版型设计从原本昂贵耗时的设计师创作转变成为大数据自动匹配的过程ꎮ发生在中国制造业变革领域中的众多故事充分表明ꎬ数字经济成为赋能制造业转型的关键ꎮ从制造业产业链看ꎬ数字经济在制造业中的运用程度存在 Ｕ型 曲线关系ꎮ制造业研发设计端和销售端的数字化程度较高ꎬ制造环节的数字化水平不足ꎮ同时ꎬ即使是数字化应用程度较高的制造业两端ꎬ依然面临严重的外部依赖特征ꎬ这里存在两项重要证据:一是芯片高度依赖进口ꎬ２０１８年中国进口芯片达到４１７５ ７亿件ꎬ进口金额达到３１２０ ６亿美元ꎻ二是构成工业互联网㊁人工智能㊁大数据内核与基石的工业软件长期处于高度依赖进口的局面ꎬ计算机辅助设计㊁计算机辅助仿真等工业软件开发水平严重滞后于发达国家ꎮ总之ꎬ数字经济在制造环节和制造工序中的运用程度和创新水平仍显不足ꎮ一、数字经济赋能制造业转型的维度数字经济赋能制造业转型包含 投入 产出 企业 产业 四个维度ꎬ分别为 从要素驱动到数据驱动㊁从产品导向到用户体验㊁从产业关联到企业群落㊁从竞争合作到互利共生 的四个转变ꎬ构成制造业新模式㊁新业态和新理念的重要支撑ꎮ(一)从要素驱动到数据驱动制造业演变的历史长河中ꎬ最为重要的生产要素无非是资本和劳动ꎬ在此基础之上资本逐步拓展成为机器设备㊁厂房㊁原材料等ꎬ而劳动力则不仅包含熟练的产业工人ꎬ还包含富有管理技能的管理人员㊁富有创造力的企业家ꎮ建立在经典的生产模式之中ꎬ通过 流水线 将分工效率发挥到极致ꎬ以大规模生产降低制造业的固定成本ꎬ同步实现制造业物美和价廉两个维度的诉求ꎮ数据并没有成为制造业发展的要素ꎬ数字化也一直成为辅助原材料采购以及制造业产品销售的渠道而加以利用ꎬ成为辅助制造业发展的一项便利因素ꎬ并没有深度参与制造过程与制造环节ꎮ数字经济赋能制造业转型的第一个维度体现在从要素驱动向数据驱动的转变ꎮ随着数字化的深度发展ꎬ数据正在充分渗透到制造的各个环节ꎬ成为变革制造理念的关键变量ꎬ推动制造业企业生产投入实现了从要素驱动到数据驱动的转变ꎮ数据资源同劳动㊁资本㊁能源一样ꎬ已经成为必需的资源ꎬ并且成为赋能型企业构建的重要基础ꎬ是提升制造业企业效率的关键ꎮ随着经济社会持续演进ꎬ逐步形成的海量数据因缺乏整合而没有获得充分挖掘与利用ꎬ企业为了获得有效数据资源所需要付出的成本极为高昂ꎮ所以在充分保障安全的前提下ꎬ以各级政府数据公开共享为引导ꎬ逐步推动行业㊁企业与消费者数据的合理公开ꎬ推动数据资源的合理流动ꎬ为多样化的人工智能应用情境提供基础支撑ꎮ从创新资源整合集聚看ꎬ以数字化推动创新元素的充分集聚ꎬ建立健全制造业数字化创新投入㊁创新产出与创新应用体系ꎮ同时ꎬ数据还需要同其他各种要素之间达到协同发展的状态ꎬ协同推进服务于制造业转型大局ꎮ(二)从产品导向到用户体验在传统制造业的发展理念之中ꎬ产品导向极为重要ꎬ这是因为在追求规模经济与追求差异化产品两者之间ꎬ规模经济成为企业考虑的首要因素ꎮ在汽车制造业利用福特制大幅度降低汽车生产成本时ꎬ顾客对产品的个性化需求交给了制造的最终环节 喷漆ꎮ追求极致的制造过程并生产大批量的产品ꎬ从而占领市场份额成为重点ꎬ顾客的个性化需求往往被抑制ꎮ数字经济赋能制造业转型的第二个维度体现在从产品导向向用户体验的转变ꎮ制造业的发展逐步破除以生产过程㊁最终产品为核心ꎬ转而以满足用户需求㊁用户体验为原动力ꎮ所以ꎬ判断制造业转型的如何㊁升级的好坏ꎬ最重要的是能够让消费者在使用产品或享受服务中得到满足ꎮ 用户体验 是在不骚扰㊁不产生厌烦情绪的基础上满足用户需求ꎬ并令其在消费过程中感受到高兴㊁愉悦ꎬ甚至惊喜ꎮ成功的用户体验应该使产品设计更契合用户需求ꎬ通过信息与数据的黏合ꎬ考虑产品构造㊁功能质量和用户情感ꎬ实现从增加供给数量到提高供给质量的转变ꎮ当然ꎬ基于制造业接续转换的实际要求ꎬ制造业既要考虑到消费者的个性化需求ꎬ又要兼顾规模生产的成本优势ꎬ并且拥有庞大的人口规模与用户基数ꎬ推动制造业 适度规模定制 将成为制造业转型的未来方向ꎮ为此需要以消费者需求的多维数据为支撑ꎬ通过将多维数据进行跨层次整合ꎬ利用多变用户共生依赖和互补创新ꎬ实现提升用户价值的目标ꎮ(三)从产业关联到企业群落制造业关注于产业的关联性以及产业的区域集聚发展特征ꎬ企业的连接方式主要有两种ꎬ分别是产业维度的产业关联和地理维度的产业集聚ꎮ这种发展模式的确会促进生产技术效率的提升ꎬ但是也会面临路径依赖㊁环境污染等一系列问题ꎻ更为重要的是ꎬ企业之间的连接存在较大的不确定性与刚性双重特征ꎬ企业存续暴露出较多的外部风险ꎮ数字经济赋能制造业转型的第三个维度体现在从产业关联向企业群落的转变ꎮ制造业内部企业之间的关系不再是简单的竞争或者合作的关系ꎬ而是形成以平台为主导的企业群落ꎬ企业之间从 产业关联 地理集聚 等传统连接关系走向 产业生态 虚拟集聚 的新型连接关系ꎮ平台本身即为重要的数据㊁技术的集散中心ꎬ具有开放特性ꎬ各要素捆绑所形成的经济利益激励着企业群落内部打破 信息孤岛 的藩篱ꎮ基于数字经济发展㊁信息技术突飞猛进的现实ꎬ企业群落成为制造生态丰富与发展的具体表现ꎬ形成依附于平台型核心企业的众多中小企业ꎮ从功能看ꎬ企业群落主要有两种类型ꎬ分别是上游支撑企业群落和下游应用性企业群落ꎬ并且两种类型企业群落的数量较多ꎬ共同形成 哑铃型 结构ꎮ制造业企业的逐步发展不单纯依据企业的投资意愿㊁企业的经营利润ꎬ更多地需要根据制造业生态演化并融入特定生态位ꎬ形成抱团取暖的企业群落ꎮ(四)从竞争合作到互利共生在传统制造业的发展过程中ꎬ推动产业规模提升㊁产业集群发展㊁产业链延伸成为重要手段ꎮ这些手段主要是通过利用规模经济㊁降低交易成本㊁范围经济等形式ꎬ带来制造业生产效率的提升和生产成本的降低ꎬ但是它们均没有逃脱已有的发展模式桎梏ꎬ制造业发展的本质特征和基本逻辑并没有改变ꎮ在一定的条件下ꎬ通过这些手段可以达到特定的发展目标ꎬ但是可以挖掘的发展潜力也愈来愈小ꎮ已有发展模式中ꎬ竞争与合作构成两种重要力量ꎬ若是将制造业比喻成为生态系统ꎬ那么处于相同位置上的制造业企业则面临竞争关系ꎬ而具有互补特征的企业 例如制造业互补商则处于合作关系ꎮ数字经济赋能制造业转型的第四个维度体现在制造业生态领域ꎬ实现从竞争合作向互利共生的转变ꎮ第一ꎬ随着数据资源逐步成为推动生态系统演化的关键资源ꎬ在系统中起到支配作用的企业充当平台的作用ꎬ呈现出平台内 共生 与平台间 竞争 的关系ꎮ平台内部企业之间处于共生关系ꎬ虽然企业处于系统的不同位置ꎬ但是用户体验是它们所追求的共同目标ꎮ不同平台企业之间处于激烈的竞争关系ꎬ例如Ｂ２Ｃ市场中的天猫㊁京东和拼多多三家电商平台ꎬ处于激烈的竞争状态ꎮ第二ꎬ数字经济赋能制造业走向互利共生的复杂关系具有内在稳定性ꎬ形成价值共创的有机整体ꎮ不同平台型核心企业和上下游企业群落之间具备稳定的共生关系ꎬ平台内的参与主体的共同目标是提供满足消费者需求的产品与服务ꎮ不同平台型核心企业之间则存在稳定的竞争关系ꎬ并且这种竞争关系不仅是平台型核心企业的竞争ꎬ更是标准㊁规范㊁系统之间的竞争ꎬ竞争落后的代价不仅是平台型核心企业的衰落ꎬ更是以平台型核心企业所提供的技术标准㊁框架结构㊁生态系统的整体衰落ꎮ二、数字经济赋能制造业转型的路径数字经济赋能制造业转型的根本方式在于融合ꎬ推动数字经济与制造业的多维融合发展ꎮ所以应坚持数据驱动㊁创新驱动㊁需求驱动和供给驱动四轮驱动战略ꎬ引导制造业与互联网㊁研发端㊁服务业㊁新技术深度融合ꎬ为制造业转型提供强劲动能ꎮ(一)数据驱动制造业与互联网深度融合制造业的本质遵循福特制ꎬ流水线生产是实现规模经济的重要手段ꎮ面对互联网高速发展的世界经济潮流ꎬ制造业需要充分对接 互联网＋ ㊁大数据㊁云计算ꎬ大力推动工业互联网的创新发展ꎬ以互联网思维促进精准服务和定制化服务成为主流形态ꎮ制造业与互联网融合ꎬ第一要义是充分利用互联网的外部性ꎬ降低信息不对称ꎬ推动制造业销售和采购渠道互联网化ꎮ第二要义是发挥互联网所提供的大数据资源优势和云计算算法优势ꎬ促进制造业发挥 １＋１>２ 的协同效应ꎬ推动产品生产更加契合需求类型和需求层次ꎬ营造智能生产和智慧制造蓬勃发展的局面ꎮ第三要义是充分发挥互联网㊁大数据在制造中的主观能动性ꎬ变 冰冷 机械化 的制造过程为充满创新㊁充满创造㊁充满期待的智慧过程①ꎮ(二)创新驱动制造业与研发端深度融合依靠数字经济推动全域视角下研发力量的整合ꎬ促进技术创新㊁模式创新㊁业态创新和制度创新焕发制造业蓬勃生机ꎮ制造业的创新发展绝不是短时间的政策供给和资金投入就能够获得重①依托互联网进行深度学习ꎬ初始阶段互联网凭借人类经验进行学习ꎬ在较短时间内获得人类所掌握的知识ꎬ进而辅助制造业更好更快地发展ꎬ但是这种模式仍然需要凭借人类的主观能动性ꎬ在既有的认识框架下辅助设计与制造产品ꎮ高级阶段互联网通过程序设计在设定情景中自主学习ꎬ从而突破已有认知框架的限制ꎬ在穷尽多种可能之后ꎬ创造出令人惊喜的思路㊁方案㊁设计和产品ꎬ这也是制造业与互联网深度融合的未来方向ꎮ大突破的ꎬ技术诀窍的掌握是从０到１再到２不断爬坡过坎的过程ꎬ不可能一蹴而就ꎬ更不能急于求成揠苗助长ꎮ１９世纪的 德国制造 还是区别于 英国制造 而被嘲笑的低端品牌ꎬ在细分得极为狭小的领域内经过长达百年的历史传承与发扬ꎬ德国制造才逐步成为高端制造的代表ꎬ众多隐形冠军企业也仅仅是在单一制造产品中获得绝对优势地位ꎮ所以制造业转型需要做好长期 卧薪尝胆 的思想准备ꎬ沉下心来修炼内功ꎮ要以更加积极的姿态继续推动 大众创业㊁万众创新 工作ꎬ推动制造业独角兽企业发扬工匠精神ꎬ精细培育懂技术㊁爱钻研的专业人才队伍ꎬ塑造精细制造和品质制造的涓涓细流ꎬ最终汇聚成为制造业高端发展的生命之洋ꎮ同时还需要培育全社会推崇企业家精神的氛围ꎮ制造业的发展不是一朝一夕的瞬移ꎬ需要长时间潜心钻研与传承ꎬ需要脚踏实地㊁真抓实干㊁勇毅笃行的企业家ꎬ不为热点领域所动ꎬ不为一时快钱吸引ꎬ不为资本市场裹挟ꎬ让制造业发展回归制造㊁回归产品㊁回归服务ꎮ(三)需求驱动制造业与服务业深度融合加快制造业服务化并不是 去制造业 ꎬ而是充分依托数据资源ꎬ推动制造业与服务业深度融合ꎬ更好地利用数据要素完成制造过程与需求满足过程的有效对接与无缝衔接ꎮ所以制造业转型既需要 上档次 ꎬ着重依托创新驱动和数据驱动ꎻ也需要 接地气 ꎬ加深以消费者需求为导向的制造业与服务业融合发展ꎮ制造业服务化的第一要义是投入服务化ꎬ制造业的投入要素从资本㊁劳动不断向技术㊁服务要素转移ꎬ加快制造环节与研发设计㊁市场调研㊁物流㊁管理咨询等与之相匹配的生产性服务业融合发展ꎮ制造业服务化的第二要义是产出服务化ꎬ直接面对消费者需求的生活资料生产的行业中ꎬ提供有形产品仅仅是完成其中的一个环节ꎬ而消费者需求的满足包含大量与之配套的相关服务业ꎮ加快提升制造业产出服务化水平与层次ꎬ高度重视制造与售后服务㊁维修保养㊁金融租赁等服务的融合ꎬ使制造企业的重心从产品生产向关注消费者需求转变ꎬ向综合性解决方案提供商转变ꎬ形成差异化竞争优势ꎮ(四)供给驱动制造业与新技术深度融合数字经济赋能制造业转型还有一个很重要的延伸方面也是大有作为的领域ꎬ就是推动制造业与新技术的融合发展ꎮ例如ꎬ数字经济变革制造业 减材制造 模式ꎬ实现以 ３Ｄ打印 技术为基础促进 增材制造 手段蓬勃发展ꎬ推动３Ｄ打印技术在生物医疗㊁工业设计等领域的运用ꎬ尤其是以树脂㊁塑料以及生物材料为主ꎬ生产具有高精度㊁复杂化结构的工业模型等产品ꎮ又如ꎬ洛克汽车公司(ＬｏｃａｌＭｏｔｏｒｓ)的汽车外观是由３Ｄ打印技术完成ꎬ从而高效廉价地满足消费者的个性化需求ꎮ智能化生产等新技术将会促进制造业的变革与融合ꎬ制造业的发展不仅需要埋头苦干ꎬ专注于行业内的技术创新ꎬ还需要会干巧干ꎬ抬头看路ꎬ以积极与变革的心态拥抱新技术ꎬ抓住新机遇ꎬ引领新发展ꎮ三、结论与建议(一)研究结论第一ꎬ数字经济的影响逐步从弥合信息不对称转向信息创造ꎬ数据也逐步演化成为一种赋能制造业转型的关键生产要素ꎬ走向直接参与制造环节与制造工序ꎮ基于数字经济的新特征和新趋势ꎬ数字经济逐步从带来既定社会福利的重新配置转向促进社会福利的提升ꎬ实现发展初期导致价值重塑㊁长期影响带来价值创造的作用机理ꎬ从而构建了数字经济赋能制造业转型的理论基础ꎮ第二ꎬ数字经济赋能制造业转型的基本模式主要包含四个维度ꎬ分别为:从要素驱动到数据驱动㊁从产品导向到用户体验㊁从产业关联到企业群落㊁从竞争合作到互利共生ꎮ依托数字经济实现以用户体验为内核的制造业发展目标ꎬ推动形成以适度规模定制化的未来制造模式ꎬ制造业企业之间不再是产业层面和地理层面的连接ꎬ而是形成了以制造业生态系统为基础的企业群落ꎬ制造业生态不再是简单的竞争合作关系ꎬ而是走向了更加复杂的互利共生关系ꎮ第三ꎬ数字经济赋能制造业转型的四条路径ꎮ一是坚持数据驱动制造业与互联网深度融合ꎬ以互联网思维促进精准服务和定制化服务成为主流形态ꎬ发挥互联网所提供的大数据资源优势和云计算算法优势ꎬ使得 冰冷 机械化 的制造过程成为充满创新㊁充满创造性㊁充满期待的智慧过程ꎮ二是坚持创新驱动制造业与研发端深度融合ꎬ依靠数字经济整合研发力量ꎬ促进技术创新㊁模式创新㊁业态创新和制度创新并焕发制造业转型蓬勃生机ꎮ三是坚持需求驱动制造业与服务业深度融合ꎬ加快制造业服务化并不是 去制造业 ꎬ而是充分依托数据资源ꎬ推动制造业与服务业深度融合ꎬ更好地利用数据实现制造过程与需求满足过程的 有效对接 和 无缝衔接 ꎮ四是坚持供给驱动制造业与新技术深度融合ꎬ制造业转型不仅需要专注行业内的技术创新ꎬ同时还需要以积极与变革的心态拥抱新技术ꎮ(二)政策建议第一ꎬ提升制造环节与工序的数字化水平ꎮ制造业数字化不仅体现在采购与销售等两端环节ꎬ更应该聚焦于制造环节与制造工序ꎮ切实将大数据㊁互联网的优势运用到制造过程中ꎬ打通制造业不同设备㊁系统㊁数据和网络的内在关联ꎬ推动信息技术在制造业中的普及程度和融合创新程度ꎬ形成依托于信息互联互通的制造业综合集成系统ꎬ实现对客户需求的实时感知与快速响应ꎮ推动信息技术与技术工艺㊁智能装备㊁经营管理的深度融合水平ꎬ实现制造业全流程信息共享㊁实时交互和业务协同ꎮ充分发挥信息技术整合优化各类要素的优势ꎬ实现跨企业㊁跨产业㊁跨区域的网络协同ꎬ构建开放式组织体系ꎮ第二ꎬ探索数字经济赋能的制造业新模式ꎮ大数据海洋成为未来制造业最为重要的关键生产要素ꎬ而后通过云计算对海量数据的优化处理能力ꎬ实现数据化制造㊁智慧化制造模式ꎮ运用数字经济突破产业链与价值链的垂直分布态势ꎬ重组制造业内部各种要素ꎬ实现制造业要素横向高效组合ꎬ进而形成制造业独具竞争力的商业运行模式ꎮ数字经济赋能制造业转型倾向于多产业的创新融合ꎬ推动数据资源和多种要素的共生共享ꎬ创建新产业生态系统ꎬ形成制造业全新的发展模式ꎮ第三ꎬ培育数字经济赋能的制造业生态ꎮ充分利用数字经济赋能的强劲动能ꎬ推动制造业深度融合大数据㊁云计算㊁人工智能等新技术ꎬ实现制造业的衍生升级ꎮ依托于制造业与互联网㊁服务业的跨界融合ꎬ以精准的数字化服务提升制造业个性化水平ꎬ大力培育发展数字经济赋能的制造业新业态ꎬ实现跨时空的制造业服务化转型ꎮ准确把握科技发展前沿趋势和经济发展脉络ꎬ聚焦人工智能㊁物联网㊁车联网㊁虚拟现实㊁高端软件㊁集成电路㊁量子技术等领域ꎬ推进数字技术㊁信息技术异军突起ꎬ加速集成系统的创新性技术体系ꎬ为制造业领域新产业的发展提供技术基础ꎮ本文原载于«经济学家»２０２０年第６期ꎬ转载过程中有删节ꎮ。
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大数据时代的服务价值重塑
作者：侯沁
来源：《中国信息化周报》2014年第42期
作为一年一度中国IT服务行业高规格、深具影响力的重要活动，由赛迪顾问股份有限公司主办、中国信息化推进联盟协办的“2014中国IT服务年会”近日在北京举行。
来自于政府官员、业界专家、投资机构、企业领袖、行业用户和媒体等四百余名代表与会。
会上，联想、世纪互联微软云事业部、用友、富士通、云海创想信息技术有限公司、中钢集团、中材国际、中关村大数据产业联盟等企业领导和专家分别做了精彩发言，对中国IT服务市场的发展趋势和热点进行了深度的分析与探讨，与大会代表分享了他们对政策环境、行业走势、技术融合、协作发展、业务创新等要素的专业分析与权威观点，为国内外IT企业制定发展策略提供可资借鉴的思想。
IT服务市场呈现高速增长
在“四化同步”发展的新形势下，信息技术产业的战略性、基础性、先导性作用日趋突出，城镇化、工业化和农业现代化都亟需信息化的有效支撑。
在此背景下，IT服务产业规模平稳增长、产业结构继续优化，技术创新催生新业务、新服务不断涌现。
当前人们生活中的几乎所有服务都越来越与IT相关联。
根据赛迪的研究，预计今年IT服务业增速将超过20%，未来几年仍将保持这一快速增长势头。
纵观2014年IT服务市场，服务业从产业规模来讲，整个产业仍然呈现出高速增长的态势，IT服务产业规模增长速度比硬件和软件增长速度要快，印证我们IT服务化的大趋势。
从产业结构来说系统集成原来在整个IT服务里面占比最大，信息技术咨询、数字内容服务的增长开始提速，增长速度慢慢高于系统集成的速度。
包括信息消费，智慧城市的政策对推动信息产业发展都是极大的利好，互联网、物联网、大数据、云计算都开始商业化，这对未来推进IT服务产业发展都将起到非常大的推动作用。
移动互联网快速发展推动数字内容服务加速增长，云服务受到行业用户普遍认可，大数据应用相关服务迅速扩展，IT服务业进入崭新和创新的关键时期。
在云服务，大数据、移动互联网业态不断融合下，IT软硬件产品服务化趋势日趋显著，用户对购买服务的认识度提升，IT 服务向更多级别的服务形态和商业模式升级，IT设备商向IT服务商转型。
用户对购买服务的认知度与接受度大幅提升。
与此同时，服务IT化的趋势也同样显著，一方面IT服务自身越来越多的采用新兴IT技术提升服务效率与质量，另一方面传统行业与传统服务不断涌现出依存于新兴IT技术的创新服务模式。
重塑IT服务的价值概念
未来很多IT的产品都将以服务的形式交付，会以服务的方式展现在用户面前。
如今在我们的生产生活当中，所有的服务都已经开始和IT发生越来越紧密的联系。
而且IT正在开始慢慢的改变这些行业，比如说我们传统的金融服务，这个是我们日常生活当中大家都需要用到的金融服务，现在我们出现金融服务和互联网和IT技术融合，有了这样互联网金融有了这样移动支付，这样跟IT相融合的产品。
在零售行业我们有电子商务，医疗行业我们有医疗云，在交通行业我们有智慧交通，有面向终端的打车软件有导航的服务，教育我们有远程的教育，媒体我们有微博微信和IT技术紧密相关的产品。
所以未来的发展趋势将是IT服务化和服务IT 化进一步的融合。
IT服务化、服务IT化深层次互动将引发各层面的创新，对整个业界创新起到推动作用，创新表现在以下三个方面：
新业态和新产品出现传统行业和IT行业融合会产生新业态，产生新业态就会有很多新产品涌现出来。
模式创新空间扩大主要体现在三个方面，制造业服务化，传统服务的网络化以及信息服务的专业化。
产品间的融合创新产品之间融合不断的出现，体现在各种高科技的技术上。
跨行业的技术开始和日常生活中的产品和服务融合，融合最主要的力量便是IT技术，例如一些材料技术、生物技术都通过IT很好地融合到我们现在日常生活当中各种各样的产品当中，这是一个跨界的融合。
此外还有产业间的融合、产业内部的重组和融合。
这使得在互联网环境下，产业链、上下游之间供给各方面在融合之下不再那么清晰。
探索服务IT的创新模式
过去我们讨论的主要是IT技术，IT产业如何交付自身的服务，如何实现自身的进化、转型和发展。
主要指得是IT服务化。
今天我们更为关注是各个传统行业如何在席卷一切的互联网大潮中更好的利用IT交付服务，实现向互联网化转型，也就是服务IT化。
以往传统行业里的企业业主IT技术和手段以信息系统和行业解决方案来支撑业务，工业化、信息化发挥的是助力效应，带来价值是效益提升与成本的降低。
但是并没有从业务模式上产生颠覆，互联网化浪潮从业务本质重新构建业务形态，传统模式和手段将被取而代之。
中国信息化推进联盟秘书长刘献军表示，整个经济社会进行一场新生产力的提升和新一轮的洗牌，传统企业淘汰传统企业会是未来几年内一个常态，先行者将开始重新设计和规划产品，积极主动地实现服务IT化。
赛迪顾问总裁李树翀特别指出IT服务化、服务IT化将对产品生产和交付方式、用户体验以及主体产生颠覆性的变化。
互联网开始向各行业融合，行业之间界限变得愈加模糊，产品间差异化变小，未来竞争将集中到服务方面和用户体验方面，这方面互联网企业有先天优势，反过来互联网企业具备的优势不是传统企业所能复制和模仿的。
整个生态将发生大的变化，这要求我们所有行业，包括传统企业都需要互联网思维，重新考虑自身的模式和定位。
IT服务行业的发展也离不开辛勤企业的耕耘，来自各大企业的领导和专家对如何利用IT 技术实现企业的转型，如何用IT技术武装提升企业竞争力提出了自己的见解。
联想集团MS售前支持及业务拓展总监吴越认为，云对于今天的企业客户来讲已经成为一个必须要考虑的问题。
IT技术发展过程当中经历了很多过程，每一次过程都带来巨大的机会，顺应这个机会的企业和其IT部门可以有效驱动业务发展，没有抓住机会有可能影响企业业务的发展。
联想定义到了企业级市场，针对中国企业客户提供了完整的解决方案，为客户提供基础架构的管理，可以管理到私有云平台，也可以管理到公有云的生态系统和资源，在资源虚拟化包括运营和调度，通过这样一套体系可以快速的帮助用户搭建属于他自己的云服务，满足政府的政府云、教育云、医疗云、企业云等等。
世纪互联微软云事业部总裁柯文达也表示希望让云服务生态进入中国，把先进、成熟的云方案和产品引入中国。
同时他们也在跟国内合作伙伴探讨如何把传统的服务方案或产品方案放在云计算这样一个领域推出来，如何把中国的信息产业更进一步的推进从而让其繁荣发展。
本届年会中，与会嘉宾围绕着“IT服务化、服务IT化——大数据时代的服务价值重塑”这一主题，研判了IT市场的走向，探索中国IT市场的创新共赢之路，让我们相信日后在同行同仁的共同努力下，定将开创出中国IT服务新的辉煌。