麦肯锡——数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

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【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)麦肯锡在2011年5月发布了一个关于大数据方面的报告:《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》,虽然是6年前的报告,但是今天读来,还是非常用指导意义。

报告分为两个版本,一个是概要版20页,一个是完整版156页。

正好最近看了一遍概要版,觉得收益甚大。

所以试着翻译一下,仅供参考。

标题:Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity译文:大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿第二页是关于MGI(麦肯锡全球研究院)的介绍,就不翻译了。

略。

Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. 1 Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things. 2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital“exhaust data,”i.e., data that are created as a by-product of other activities. Social media sites, smartphones, and other consumer devices including PCs and laptops have allowed billions of individuals around the world to contribute to the amount of big data available. And the growing volume of multimedia content has played a major role in the exponential growth in the amount of big data (see Box 1, “What do we mean by ‘big data’?”). Each second of high-definition video, for example, generates more than 2,000 times as many bytes as required to store a single page of text. In a digitized world, consumers going about their day—communicating, browsing, buying, sharing, searching—create their own enormous trails of data.译文:数据已成为流入全球经济各个领域的激流。

大数据--下一个创新、竞争和生产力的前沿

大数据--下一个创新、竞争和生产力的前沿

低I类型(误报)和II
类型(假阴性)错误
的可能性。
从一组训练数据集推
断一个函数或关系的
分类和支持向量机。
机器学习技术。
用于找到未标记数据 中的隐形结构的机器 学习技术。
聚类分析属于无监督 式学习。
‐ 10 ‐
名称
定义
示例
备注
模拟
例如,蒙特卡罗模拟,
为复杂系统的行为建 估计不同措施在不确 是一类依赖重复随机
成一系列的趋势,季
系列的时间序列值来 预测未来的模型。
预测销售规模或传染 性病人就诊的数量。
节性和剩余组件,可 以用于识别数据的周
这些技术被经常描述 为监督式学习,因为
上,识别新的数据点 属于哪种类别的一组
测(例如购买决策、流 失率、消费率等),有 一个明确的假设或客
有一个训练集的存 在,他们与聚类分析
技术。
观的结果。
形成对比,聚类分析 是一类无监督学习。
数据聚类
划分对象的统计学方
法,将不同的集群划 分成有相似属性的小 群体,而这些相似属
(三)现有趋势将继续推动数据增长 在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步 伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消 费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的持续扩 张;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都 进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力 刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。
网 络与 不同的 地理 位 址或纬度/经度坐标。
置结合起来)。
统计技术经常用于判
断变量之间发生关系
的概率(“零假设”),
收集、组织和说明数 据的科学,包括设计
通过A/B测试判断哪种 类型的营销材料会最

论大数据时代人力资源管理创新思考

论大数据时代人力资源管理创新思考

298百家论坛论大数据时代人力资源管理创新思考闵桃无锡涉外资产评估鉴定事务所摘要:随着社会经济的快速发展,数据化发展逐渐成为当前社会发展的时代特征。

而企业人力资源管理作为企业管理的核心部分,在面对大数据时代环境下,如何积极转变理念,进一步优化工作方式,提高企业人力资源管理创新,成为当前企业人力资源管理工作者思考的重点。

本文针对大数据时代下人力资源管理创新进行研究,提出一些自己的建议和看法。

关键词:大数据时代;企业管理;社会环境;人力资源管理一、大数据时代背景分析国际数据公司(简称IDC)指出,大数据是一种全新的技术和架构体系,可以通过数据的采集与分析来发掘数据背后的经济价值。

大数据是伴随着信息技术的发展而产生的,确切来说,它的出现与互联网信息技术密切相关。

阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”,当时大数据还没有被人们如此津津乐道,而是作为一个专业术语隐藏在飞速发展的科技背后。

麦肯锡在2011年发布《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》标志着大数据时代的到来,目前其已渗透到各个行业,包括人力资源领域。

大数据的应用重点是对数据的实时分析,实时处理数据,表现在资源管理中就是针对现有的资源作出相应的优化调整。

综上所述,大数据就是可以在短时间内针对大规模数据信息进行分析和处理,以实现信息资源价值,帮助决策者更好地制订策略的信息技术。

二、大数据时代企业人力资源管理问题与挑战1、企业管理观念滞后在很多企业的人力资源管理工作中,企业人力资源管理者很难做到以人为本的理念,甚至也没有完全做到将管理人员作为工作主体来开展具体工作。

企业管理人员在管理中仍然坚持传统方式,观念较为落后。

在很大程度上制约了工作人员的主观能动性和创造力的发展,同时也严重地影响了管理工作质量和水平的提升,影响了企业人力资源管理工作理念的更新和完善。

2、管理工作缺乏针对性和灵活性长期以来,由于我国大多数企业在管理中对人力资源管理的关注度不够,导致很多企业的人力资源管理工作缺乏针对性和灵活性,并出现了与实际情况脱节的问题。

大数据资讯简编

大数据资讯简编

大数据时代(IT行业又称为巨量信息)转自/百度文科最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“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。

”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

进入21世纪,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它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。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。

”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。

A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

大数据开启公安情报工作新时代

大数据开启公安情报工作新时代

大数据开启公安情报工作新时代摘要当前,大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。

大数据应用于公安领域,将推动公安情报工作发展与变革。

公安情报工作以信息资源开发为核心,需要拥有数量足够庞大的信息资源,而大数据可以弥补公安机关信息资源的不足。

公安机关顺应大数据时代的发展要求,应更新观念,提高大数据获取、分析与应用能力,并做好数据安全和隐私保护工作。

关键词公安情报工作大数据信息资源一、大数据的概念关于“大数据”(BigData),目前仍未有统一的定义,通常是指“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。

①它是由不断增长的数据量和数据种类逐渐衍生出来的一种现象。

大数据之“大”并不是仅仅指数据量的大小,而是体现在它的规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

②关于大数据的特征,可归结为4V:海量的数据规模(Volume),快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity),不同结构、不同来源、不同形态的各种数据类型(Variety),更高的准确性(Veracity)③或巨大的数据价值(Value)。

大数据一词起源甚早。

二十世纪八十年代,美国就有人提出这一概念。

近年来,大数据一词日益流行,各国企业界、学术界不断对此进行探讨,现已成为国家和政府层面的发展战略。

2008年9月,英国《自然》杂志推出“大数据”专刊,阐述大数据所带来的技术挑战、现有解决技术以及未来发展方向。

同年12月,美国“计算社区联盟”发表白皮书《大数据计算:在商务、科学和社会领域创建革命性突破》,阐述在数据驱动的研究背景下,解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。

④2011年2月,美国《科学》杂志推出“数据处理”专刊,讨论数据迅速增长带来的种种问题与机遇,提出数据的搜集、维护和使用已成为科学研究的主要方面。

2011 年5月,著名咨询公司麦肯锡发布报告《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》,详细列举大数据的核心技术,深入分析大数据在不同行业的应用,明确提出政府和企业决策者应对大数据发展的策略。

探析大数据时代下,企业战略及人力资源管理部门的视角转变

探析大数据时代下,企业战略及人力资源管理部门的视角转变

和工具的创造与使用 ,一定程度上有效解决 了人工的社会 陛和低效性 , 更为理智和标准 。这就要求部 门员工恰当使用管理信息 系统和标准化工 具 ,转变人力资源管理工作方式 ,做到事倍功半 。 3 . 开发数据技术型人才 , 组建大数据时代下的专项团队。 大数据能够 转化为可操作商业机遇的前 提是具有大数据分析能力的人才。从原始数 据到竞争情报提炼 , 需要 r r 技术人员和行业专家共同合作 , 需要采取灵 活 的策略来建立大数据相关 的人力资源储备。 4 . 重视员工培训 。 随着大数据时代的到来 , 企业不仅要向员工普及大 数据时代知识 ,还应该持续不断地培养 和加强三种能力 :整合数据的能 力 ,探索数据价值和制定行动纲领的能力 ,精确快速行动 的能力。数据 技术型人才应掌握在大数据平 台上进行数据分析 ,提高金融和市场营销 等领域的业务技能,增强对未来业务 的洞察力 。 5 . 基于心理契约的员工激励 , 帮助员工 自我价值实现。 不断充斥的数 据洪流、不 断加快的社会发展 ,使组织不得不作出调整 :不断进行机构 重组 、 人员精简和变革等活动 ,员工工作安全感和稳定感下降[ 3 ] 。基 于 心理契约的员工激励提供重视和承诺 , 使最多数员工获得最大限度的工 作幸福感和 自我价值感 ,实现企业价值和员工价值的互动平衡。 6 . 关注社会伦理 , 重建企业文化 。 重视企业道德和社会责任 , 是长久 发展基础保障。
二 、大数 据时代 下 。企业的战略视角转变
大数据时代 , 数据将逐渐成为重要生产要素 ,企业 的决策行为 日 益 依赖于数据挖掘。同时,大数据时代带来 的快速化、数据膨胀和信息复 杂 ,给企业提出了新 的、更高要求 , 机遇与挑战并存 ,企业需要快速反 应 以应对大数据时代来袭 。 1 . 善于利用工具进行数据处理和挖掘 , 寻求数据价值和商业机遇 。 建 立 、健全企业 自身的信息管理系统和数据处理系统;借助优秀的技术 、 有效 的方式和平台 ; 及时收集 、处理、挖掘与企业发展相关度高 、 权威 性高的数据 ;从数据挖掘和处理结果中,寻找消费者 的消费行为导向和 行为消费需求 ,把握商业机遇和发展方向。 2 . 分析外部环境 , 快速反应 , 制定和调整企业战略。 企业应善于把握 数据 的存储 、分类 、挖掘 、快速调用和决策把握 ,将其作为企业的 日常 运营 、维护及战略转 型的依据 ,为企业可持续发展、维持竞争优势提供 重要途径 ;制定适应 大数据时代、有利于企业可持续发展 的战略 目 标, 并不断调整 、完善。 3 . 积极把握商业机遇 , 提高企业创新能力 , 建立个性化服务 。 企业根 据获得的大数据竞争情报 ,洞察竞争环境 、判断竞争的发展性动向 ; 努 力建立与竞争环境相适应 的,符合 自 身发展战略和 目 标 的,区别于其他 竞争对手的个 陛化竞争优势 ,从而获得较大的竞争优势。

麦肯锡《中国的数字化转型:互联网对生产力与增长的影响》

麦肯锡《中国的数字化转型:互联网对生产力与增长的影响》

2
内容摘要
麦肯锡全球研究院 中国的数字化转型
3
考虑到互联网的发展速度和各行业的运用程度, 预计2013年至2025年, 互联网将帮助中国提升GDP增长率0.3-1.0个百分点。 这就意味着, 在这十 几年中 , 互联网将有可能在中国GDP增长总量中贡献7%到22%。 到2025 年, 这相当于每年4万亿到14万亿元人民币的年GDP总量。 互联网不仅可以成为未来几年中国经济的新引擎之一, 更加重要的是, 它 还将改变经济增长的模式。 过去20年来, 中国依靠巨额资本投资和劳动力 扩张的增长方式在长期来看是不可持续的。 而互联网能够在生产力、 创新 和消费等各方面为GDP增长提供新的动力。 由于互联网加快了有效市场机 制的形成, 加强了竞争, 最具效率的企业得以更快地胜出。 同时, 互联网让 信息更为透明, 有助于优化投资决策, 让资本配置更为有效。 它还可以推 动劳动力技能提升、 提高劳动生产率; 通过降低价格、 让人们获取信息更 为便捷, 以及带来各种各样的便利创造消费者剩余。 上述转变会带来某些 风险和冲击, 但最终将有助于中国实现更为可持续的经济增长模式。
14
GDP, 2013
麦肯锡全球研究院
McKinsey Global Institute
China’ s digital transformation: The Internet’ s impact on productivity and growth
中国的数字化转型: 互联网对生产力与增长的 影响
2014年7月
麦肯锡全球研究院
1 中小型企业是非分支机构的独立企业。 在欧洲, 其员工数少 于250人, 在美国少于500人。 在中国, 中小型企业的定义通常 是少于1000名员工的企业。 小微企业员工少于250人, 相当于 其他国家的中小型企业。

2013-“大数据元年”?

2013-“大数据元年”?

2013:“大数据元年”?2012年以来,“大数据”(big data)一词越来越多地被人们提及,人们用它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。

有媒体预测,2013年将成为“大数据元年”。

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”。

不过,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。

美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

数据并非仅指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。

大数据到底有多大?大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

目前,几乎所有世界级的互联网企业,都将业务触角延伸至大数据产业;无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争,都有它的影子。

大数据,正由技术热词变成一股社会浪潮,影响社会生活的方方面面。

一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……目前,互联网的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级跃升至PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB (1024EB=1ZB)级别。

国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。

大数据在京东物流中的应用

大数据在京东物流中的应用

现代经济信息374大数据在京东物流中的应用刘宏宇 郑 煜(通讯作者) 长春建筑学院摘要:随着社会的发展,人们的进步,移动互联网,电子商务,互联网和云计算,音频,视频,图像,期刊和其他数据的崛起呈指数级增长,互联网的界限和应用也在不断扩大。

根据麦肯锡的预测,到2018年,全世界将有26个以上的新数据存储在硬盘上(1EB=10亿GB),到202在0年内,全球总数据将达到35ZB(1ZB=10亿TB)。

京东市多年的经营和创新实践,始终强调通过技术创新提高生产效率,积累了高质量的大数据资本。

大数据的应用为智能科技业务水平的实现提供了显示、支持评估,预测,可视化管理和决策支持。

结合京东物流技术的优势,建立了一套完整、开放、可应用于京东地区的仓储、配送、客户和售后供应链一体化服务。

商场以外的商业系统提供的服务。

关键词:大数据;京东物流中图分类号:TP391.44 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2019)007-0374-01一、引言随着社会的发展,经济的发展,人工智能和设备将更好的结合起来,未来的智能资源会取代人力资源,为了更好的节省人力物力,优化成本,提高工作效率,智能仓库的运用降越来越广泛,也越来越频繁,随着对物流的需求不断扩大,劳动力成本也在不断增加。

物流人员数量供应不足,导致仓库能力不足。

据预测,到2020年,中国的包裹平均每天将达到1.45亿,这不是一个可以通过扩大人口和仓库面积来解决的问题。

通过技术手段支持生产能力,降低成本和提高效率是当务之急。

二、大数据对京东物流的影响1.企业经营信息的信息对接与掌握在信息时代,越来越多人会选择在网上购物,网上购物的呈现了逐步增长的趋势,规模也会越来越大,越来越好,但是在发展的同时,网上购物也面临着很严重的问题,特别是“双十一”“双十二”这些节点,物流经常会出现供不应求的问题,劳动力远远不够物流的运行,每个链接都有大量数据。

传统的数据采集,分析和处理模式已经不能满足物流企业对每个节点的信息需求。

【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)麦肯锡在2011年5月发布了一个关于大数据方面的报告:《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》,虽然是6年前的报告,但是今天读来,还是非常用指导意义。

报告分为两个版本,一个是概要版20页,一个是完整版156页。

正好最近看了一遍概要版,觉得收益甚大。

所以试着翻译一下,仅供参考。

标题:Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity译文:大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿第二页是关于MGI(麦肯锡全球研究院)的介绍,就不翻译了。

略。

Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. 1 Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things. 2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital“exhaust data,”i.e., data that are created as a by-product of other activities. Social media sites, smartphones, and other consumer devices including PCs and laptops have allowed billions of individuals around the world to contribute to the amount of big data available. And the growing volume of multimedia content has played a major role in the exponential growth in the amount of big data (see Box 1, “What do we mean by ‘big data’?”). Each second of high-definition video, for example, generates more than 2,000 times as many bytes as required to store a single page of text. In a digitized world, consumers going about their day—communicating, browsing, buying, sharing, searching—create their own enormous trails of data.译文:数据已成为流入全球经济各个领域的激流。

大数据时代的供应链金融

大数据时代的供应链金融

大数据时代的供应链金融随着web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统以及传感器的大量分布,人类的社会文明进入到一个数据大爆炸的时代,“大数据”的概念应运而生。

“大数据”被誉为继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术改革。

什么是大数据?互联网文本和文件、搜索、微博、微信和电商每天都产生海量的数据。

美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年翻一番。

除互联网外,手机、传感器网络、天文学、大气科学、生物化学等等也是大数据的来源。

你见或不见,大数据就在我们身边。

“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。

——麦肯锡《“大数据”:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》供应链金融是运用供应链管理的理念和方法,为相互关联的企业提供金融服务的活动。

互联网和“大数据”打破了信息不对称和物理区域壁垒,使得中小型、区域型金融机构与大型、全国型金融机构站在同一层次竞争,迫使中小机构转型开展差异化竞争,否则难逃被这个时代淘汰的命运。

金融服务行业以数据为其核心,随着互联网技术的不断发展,谁挖掘、掌握了有价值的数据,谁就拥有更强的竞争力。

数据挖掘前端化,或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要的服务,终将催生各种各样个性化的金融服务。

业内经营决策者通过对行业数据进行整合、分析,可以更准确地了解行业动态及发展趋势,制定更适合中小微企业需求的金融产品与服务以及营销方案,才能实现新的利润增长模式。

“大数据”对供应链金融的影响1.“大数据”降低银行对供应链的信息不对称传统银行为了控制风险对于中小企业的贷款实行信贷配给,由于银企之间存在严重的信息不对称,银行为了获得有效的信息和实施贷后的监督,需要付出较高的信息搜集成本和监督代理成本,企业经营一旦亏损,为企业错误决策和经营买单的可能是银行。

货嘀嘀嘀平台采用大数据以O2O的模式打造供应链金融信息平台,实现可视化跟踪,解决因信息不对称造成的一系列问题,降低银行等金融机构的风险,增加中小企业的融资渠道。

大数据,巨大的力

大数据,巨大的力

大数据,巨大的力作者:蒲姜霖来源:《大学生》2013年第14期报告:《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》发布:麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)麦肯锡全球研究院(MGI)成立于1990年,是麦肯锡公司的业务和经济研究部。

该院的使命是帮助商界、公共部门以及社会各界的领导人更好地了解全球经济发展趋势,为在关键领域的管理和政策提供决策支持。

在2011年,麦肯锡全球研究所发布了报告《大数据:下一个创新,竞争和生产力前沿》(简称《大数据》),讨论了大数据给商业和经济发展带来的新的可能性,并预测到2018年,仅美国就存在14万~19万数据深入分析人才的缺口。

一个600美元的磁盘能存下全世界的音乐;2010年全球手机使用量达50亿部;“脸谱”网上每个月发帖量300亿;到2011年4月,美国国会图书馆已储存了235TB的数据;全球消费者每年通过使用个人定位数据,节约6000亿美元;零售商因利用大数据,经营利润可能提高60%;到2018年,全球仅美国就需要创建14万~19万个数据深入分析岗位,以及150万精通数据分析的管理人才;我们的世界正经历一场前所未有的数据大爆炸。

这对我们来说到底意味着什么?何谓“大数据”?“大数据”是当下炙手可热的名词,各行各业都在挖掘大数据的价值。

很多公司在利用大数据方面都取得了成功。

比如,乐购挖掘了消费者的大量数据,在此基础上进行消费者市场划分和针对性的促销活动;亚马逊利用消费者的购买信息,向消费者进行个性化商品推荐,每当消费者浏览某商品时,Amazon都会通过协同过滤(collaborative filtering)机制,显示“您可能还会喜欢……”“购买此商品的顾客也同时购买……”之类的信息;菲律宾移动运营商Smart通过分析其渗透力、零售商覆盖率,以及城镇用户的平均工资水平等数据,将公司的业务重点放在具有最大潜力的小众市场……那么,“大数据”到底是什么呢?“大数据”是指超过现有一般数据处理软件抓取、储存、处理和分析数据的能力的数据。

大数据下一个创新、竞争和生产力的前沿

大数据下一个创新、竞争和生产力的前沿

大数据下一个创新、竞争和生产力的前沿大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿2013-08-02 04:45 [编辑]:朱娟[作者]:天云大数据近年来,全球著名咨询公司麦肯锡陆续发布了多份有关“大数据”的研究报告,其中一份名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”一文认为只要给予适当的政策支持,“大数据”将促进生产力增长并推动创新。

这里我们将介绍部分重要内容。

该研究报告指出,分析“大数据”将成为竞争的关键。

如果再辅以正确的政策与有利条件,“大数据”将引发新一轮的生产力增长与创新。

麦肯锡研究了“大数据”中尚未开发的巨大价值。

例如,充分利用“大数据”的零售商将能够使营业利润率提高60%以上。

“大数据”在公共领域也有极大潜力可以挖掘。

如果美国医疗保健行业有效利用“大数据”,就能把成本降低8%左右,从而每年创造出3000多亿美元的产值。

在欧洲发达国家,如果政府利用“大数据”提高运作效率,那么将节省至少1000亿欧元(约1490亿美元)的成本。

而利用个人位置数据(personal location data) 提供的服务将可以创造6000亿美元的消费者剩余(consumer surplus)。

数据应用是ICT 带来的一项长期性影响,然而当前“大数据”所产生的影响的规模与范围正处于转折点。

企业产生的信息量在不断增长,再加上多媒体、社会化媒体和物联网的兴起,在可预见的未来,数据量将呈指数型增长。

目前“大数据”对各个经济领域都产生了影响。

“大数据”将创造新的增长机会,以及促进新型公司的诞生。

这些公司将获取并处理大量有关产品与服务、买家与供货商、消费者喜好与意图的信息。

麦肯锡对医疗保健、零售、公共领域、制造、个人位置数据这五大领域进行了重点分析,提出了可以利用“大数据”的五种方法:(1)以时效性更高的方式向用户提供“大数据”。

在公共领域,跨部门提供“大数据”能大幅减少检索与处理时间。

在制造业,集成来自研发、工程、制造单元的数据可以实现并行工程,缩短产品投放市场的时间。

西安交通大学大数据环境下高校如何开展数据分析和应用

西安交通大学大数据环境下高校如何开展数据分析和应用

西安交通大学大数据环境下高校如何开展数据分析和应用毛琦;刘俊;王齐【期刊名称】《中国教育网络》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】3页(P53-55)【作者】毛琦;刘俊;王齐【作者单位】西安交通大学数据与信息中心;西安交通大学数据与信息中心;西安交通大学数据与信息中心【正文语种】中文近年来,多领域数据的爆发式增长推动着信息技术和互联网的快速发展,针对大数据的研究已经成为国家基础性战略资产储备和衡量国家竞争力的重要标志。

加强信息化建设,加强数据的管理、掌握与加工,打造“数据中国”已成为“十三五”战略规划的重要组成。

信息化已从各个层面被提升至国家发展战略的高度。

高校信息系统一直是数据生产大户。

麦肯锡报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》中认为,大数据是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

统计显示,仅2009年,美国国家教育部某信息系统的数据库就膨胀至269 P 字节(1 个P 字节等于10亿个M 字节),庞大的信息程度入选当年全美10 大数据生产贡献量排名。

在我国,超万人的高校非常多,对于高校管理层来讲,学籍信息、选课、成绩单、图书借阅历史、上网时间分布、校内论坛交流、微博微信等互联网登录和吃饭刷卡消费等都会产生大量信息数据;对于任课教师来说,个人工龄及薪酬管理、上课课件和视频传输、项目管理及经费应用等教学科研也会产生大量信息数据;除此之外,还有高校教务及行政系统的设备管理、办公自动化建设和学校主页建设等信息数据。

这些高校现存的庞大信息系统经多年运营积累了很多基础原始数据,如何对这些原始数据开展深入的分析和应用,在统筹分析的基础上加强学校的科学化管理,为学校发展决策提供数据支撑,成为摆在我国高校面前的一个重要课题和开拓性机遇。

面对信息时代带来的各种机遇与挑战,为满足人才需求,美国政府率先行动实施了一系列促进计划,以鼓励研究型大学设立跨学科的研究生专业课程、培养新一代数据科学家和工程师人才。

麦肯锡全球研究院

麦肯锡全球研究院

麦肯锡全球研究院麦肯锡全球研究院(MGI),成立于1990年,是麦肯锡公司的业务和经济研究部门。

麦肯锡全球研究院的使命是帮助在商业,公共和社会各界的领导人对全球经济的发展有更深的了解,并提供一个事实基础,有助于对关键管理人员的决策和政策问题做决定。

麦肯锡的研究结合两个学科:经济学和管理学。

经济学家经常对高级管理人员的访问的实际问题存在限制,而高级管理人员往往缺乏时间和激励使自己的行业去超越解决全球经济的更大的问题。

通过整合这些观点,麦肯锡能够争取到关于长期的宏观经济走势的微观基础的见解,影响企业战略和决策的见解。

近二十年以来,麦肯锡将这个“微观到宏观”的方法利用到研究中,范围涵盖超过20多个国家和30多个行业。

麦肯锡目前的研究议程集中于三大领域:生产力,竞争力和增长;全球金融市场的演变;以及技术对经济的影响。

最近的研究通过加速的生产率的增长,审查了在欧洲和美国的以促进增长和更新的项目改革;非洲的经济潜力,债务和去杠杆化和廉价资本,跨国公司对美国经济的影响;技术支持业务的发展趋势;印度和中国的城市化;以及行业竞争力和产业政策。

麦肯锡由三个麦肯锡公司的董事领导:理查德·多布斯,詹姆斯·曼依卡,和查尔斯·罗克斯堡。

苏珊·伦德担任麦肯锡的研究董事。

麦肯锡项目小组由一群高级研究员领导,并包括一些来自世界各地麦肯锡公司办事处的顾问。

这些团队展现了麦肯锡公司的全球工业网络,管理专家和合作伙伴。

此外,在麦肯锡工作的还有一些著名经济学家,包括诺贝尔奖获得者作为麦肯锡项目顾问。

麦肯锡公司的合作伙伴成立了麦肯锡的研究基金,它不受任何企业,政府或其他机构的委托。

要想了解更多有关MGI和麦肯锡发表的报告的信息,请访问/ MGI。

大数据:下一个创新,竞争和生产力前沿领域序言我们所处的世界中的数据量一直呈爆炸性增长。

公司获取万亿种关于他们的客户,供应商和运营的信息,并掌握数百万网络传感器被嵌入现实世界的设备中,如移动电话,汽车,传感,创建,和通信数据。

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麦肯锡——数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)数据已成为流入全球经济各个领域的激流。

公司制造了数量庞大的交易数据,捕获了数万亿字节的有关其客户、供应商和公司运营的信息。

数百万的网络传感器被嵌入在诸如移动电话、智能电表、汽车和工业机器等实体设备中,它们在物联网时代感知、创建和传送着数据。

事实上,随着公司和组织开展他们的业务并与个人进行互动,他们正在产生大量的“排放数据”,即作为其他活动的副产品而产生的数据。

社交媒体、智能手机和其他消费设备,包括PC和笔记本电脑,使世界上数十亿的个人能够贡献大量数据。

而且越来越多的多媒体内容在大数据的指数增长中发挥了重要作用(见插文1,“大数据”是什么?)。

例如,每秒的高清视频生成的字节数量是存储单页文本所需的2000倍。

在数字世界中,消费者每天都在进行通信、浏览、购买、共享和搜索——创建自己巨大的数据流。

“大数据”是指数据量级超过传统数据库软件工具捕获、存储、管理和分析能力的数据集。

这个定义是主观的,并且包含了一个数据集量级的动态定义(超过这个大小才会被认为是大数据)——也就是说,我们没有定义一个确定的值(比如多少TB)。

我们认为随着技术的进步,被认定为“大数据”的数据集的大小数量级也将增加。

还要注意,这个数据集大小的定义会因行业而异,它取决于这些行业中普遍使用的软件工具不同以及通常的数据集的大小。

基于这些认知,今天许多行业的大数据的数据集大小范围将从几十TB到几PB(几千TB)。

数据量激增本身是一个全球现象,但它是意味着什么呢?全球范围内有许多人对这种信息收集持深深的怀疑态度,认为数据泛滥只不过是对他们隐私的侵犯。

但有证据表明,大数据不仅惠及商业,而且在国民经济及民生方面,都会发挥重要的经济价值。

我们的研究发现,数据可以为世界经济创造巨大的价值、提高公司和公共部门的生产力和竞争力,并为消费者创造显著的经济附加值。

例如,如果美国医疗保健行业能够创造性地、有效地使用大数据来提高效率和质量,我们估计,该行业从数据获取的潜在价值可能超过每年3000亿美元,其中三分之二将体现在减少了国民医疗保健约8%的支出。

在商业世界里,我们估计,例如,充分使用大数据的零售商有可以将其营业利润率增加60%以上。

在欧洲发达经济体,我们预计政府行政部门可以通过使用大数据,在运营效率提升上节省1000亿欧元以上(1 940亿美元)。

这个估计不包括大数据杠杆带来的收益,比如减少欺诈、错误和税收差距(即潜在税收和实际税收收入之间的差距)。

现在数字化数据无处不在——存在于每个行业、每个经济体以及每个使用数字技术的组织和用户中。

虽然大数据这个话题可能只有一些数据极客在提及,但大数据现在与每个领域的领导者都相关,而且消费者已经从其被应用的产品和服务中受益。

存储、聚合和组合数据,并将其结果进行深入分析的能力,经历着像摩尔定律在计算领域的趋势一样:数字存储介质、云计算持续地在降低成本和技术障碍。

不到600美元,你就可以购买一个磁盘用来存储世界上所有的音乐。

从数据中获取洞察的方法也得到显著提升,这得益于应用了复杂技术的软件和强大的计算能力在一起进步。

此外,由于现在通过网络连接的人、设备和传感器的数量的增加,生成、传播、共享和访问数据的能力得到了革命性的提升。

2010年,超过40亿人(占世界人口的60%)使用手机,其中约12%的人使用智能手机,其渗透率还在以每年超过20%的速度增长。

目前在交通、汽车、工业、公用事业和零售行业有超过3000万个网络传感器节点。

这些传感器的数量以每年超过30%的速度增长。

有很多方法可以使大数据在全球经济的各行业中创造价值。

事实上,我们的研究表明,我们正处在创新、生产效率和经济增长的巨大浪潮中,伴随着新的竞争和价值获取模式——完全由大数据驱动,这些大数据需要消费者、企业和各行业充分开发其潜力。

但为什么是现在这样呢?难道数据不是信息、通信技术影响的一部分?是的,但我们的研究表明,大数据所带来的变化的规模和范围处于一个拐点,随着一系列技术趋势的加速和趋同,它将大大扩展。

由于这种趋同,我们已经看到经济格局在明显变化。

许多先驱公司已经在使用大数据来创造价值,其它的需要探索他们需要如何做才能去竞争。

政府也面临一个重要的机会,在公共财政预算有限的情况下,提高他们的效率并给公民带来的价值,而且很可能由于世界许多国家的人口老龄化,财政预算一直持续吃紧。

我们的研究表明,公共事业领域可以通过有效利用大数据来显著提高其生产力。

然而,如果公司和其他组织和政策制定者要获取大数据的全部潜力,需要面对相当大的挑战。

能够充分利用大数据的分析和管理人才的短缺是一个重大而紧迫的挑战,公司和政策制定者可能很快就会遇到。

仅美国就面临14万至19万具备深厚的分析能力的人才缺口,更不用说还需要150万名管理人员和分析人员要分析数据并根据上述人的发现做出决策。

人才短缺只是开始。

我们在本报告中探讨的其他挑战包括:建立相应的基础设施;鼓励持续创新的激励和竞争机制;用户、组织和经济体对于经济效益的正确理解;保障措施到位以应对公众对大数据的顾虑。

本报告旨在了解大数据的现状,不同领域如何使用大数据来创造价值,对利益相关者的潜在价值,以及对私营公司和公共事业领域的领导人,也就是决策者的影响。

我们对大数据作为一个整体进行了分析,详细分析了五个领域(美国的卫生保健,欧洲的公共事业领域,美国的零售业,全球的制造和个人位置数据)。

这项研究绝不是大数据的盖棺定论,相反它仅仅是一个开始。

我们确信,随着使用大数据的技术和方法的发展,以及数据、数据应用、数据应用所带来的经济效益的增长(伴随着挑战和风险),这将是一个持续发展的故事。

就目前来说,我们的研究涵盖了以下七个核心观点:1. 数据已经渗透到每个行业和商业功能之中,是生产的重要因素。

已经有几个研究团队对世界范围内生成、存储和消费的数据总量进行研究。

尽管由于研究范围不同,所带来的结果各不相同,但都表明未来会呈指数级增长。

MGI估计,2010年,全球企业在磁盘驱动器中存储超过7 EB的新数据,与此同时,消费者在PC和笔记本电脑等设备上存储超过6 EB的新数据。

1 EB的数据相当于4000多倍于美国国会图书馆的存储信息。

事实上,我们今天所收集的海量数据,物理存储无法实现。

例如,医疗保健提供者会丢弃其90%的生成数据(例如,几乎所有在手术期间所创建的实时视频)。

大数据现已覆盖全球经济中的各个部门,一如有形资产和人力资本这样的重要生产要素,现代经济活动根本离不开大数据。

我们估计,到2009年,美国经济中几乎所有领域拥有1000名以上员工规模的企业,平均至少有200 TB的存储数据(这是1999年美国零售商沃尔玛数据仓库规模的两倍)。

在许多行业,每个公司的平均存储数据都超过1 PB。

总的来说,欧洲组织大约是整个美国存储容量的70%,接近11 EB,而美国在2010年超过16 EB。

鉴于欧洲各经济体发展阶段彼此类似,因此,我们认为,欧洲大多数行业的公司都有足够的能力来存储和操纵大数据。

其他地区的人均数据容量相较更低。

这表明,至少在短期内,通过大数据创造价值的最大潜在地区是在最发达经济体。

然而长远来看,只要条件成熟,发展中经济体也同样潜力巨大。

例如,目前亚洲已经是个人位置数据的领先地区,因为人口众多,移动电话普及。

2010年,手机使用率还会更高——仅仅在中国就预计有8亿台设备。

此外,发展中国家的个别公司,在使用大数据方面表现强劲。

还有的组织将充分利用远程存储和数据处理能力。

由于基础技术、平台和数据分析能力的创新,并且越来越多的用户行为在虚拟的数字世界展现出来,大数据的可能性将持续迅猛发展。

2. 大数据在众多领域创造价值我们发现了五种广泛适用的途径,通过利用大数据发现潜在的转型可能来创造价值,并对组织如何设计、运营和管理产生重要影响。

例如,在可以开展大规模试验的环境中,企业如何开展营销活动?企业流程如何调整,企业如何评估和利用他们的资产(特别是数据资产)?公司对数据的访问和分析能力能否具有高于品牌的价值?现有的商业模式会被什么取代?例如,基于信息不对称的行业——例如,各种类型的经纪人——在数据充分透明度的世界,将会有何改变?在原有商业模式和基础架构之上的现任人员,如何与新晋攻击者竞争,这些攻击者能够快速处理并利用详实的消费者数据,例如,他们在社交媒体中说了些什么,他们在使用哪种设备?当大量数据开始从供应商转移到消费者端,消费者可以自主的访问数据,比如对比各竞争对手间的价格和质量,那又会发生什么呢?创建透明度使利益相关者的及时访问更加便捷,仅凭这一点就可以创造巨大的价值。

例如,在公共部门,使那些独立部门获取数据更为容易,可以大大减少搜索和处理时间。

在制造过程中,整合来自研发、工程和制造单元的数据,以实现并行处理,可显著缩短产品推向市场的时间并提高其质量。

通过实验来发现需求,揭示可变性并提高性能当他们以电子形式创建和存储更多交易数据时,组织可以收集到更为准确和详细的绩效数据(实时或接近实时),从产品库存到员工病假情况。

IT信息技术使组织能够使生产过程仪表化,然后设置控制实验。

使用数据来分析性能的变化——可能是自然产生的,或通过受控实验产生——究其根因,可以提高领导者的绩效管理水平。

根据个性化行为,划分客户群大数据可以使组织进行更为具体的市场细分,精确地定制产品和服务以满足不同需求。

这种方法在营销和风险管理中广泛应用,在其他领域则是革命性的——例如,在公共部门,一视同仁则是通常做法。

在市场划分方面,即便是颇有渊源的消费品和服务公司,也开始部署更精密的大数据技术,例如对客户进行实时的微观层面的细分,以准确制定促销活动和广告。

用自动算法替代/辅助人类决策精密的分析能够大大改善决策,最大程度地降低风险,并发掘隐含价值。

这样的方式适用于税务机构、零售商等各类组织,税务机构可以通过自动风险引擎来识别候选者,以进一步检查,零售商可以通过算法优化决策过程,诸如存货的自动微调和根据商店和网上商店的实时定价调整。

有时候,决策不一定是自动化的,而是通过使用大数据技术,分析整个庞大的数据集,而非个人就能解读并处理的电子表格小样本。

决策可能各不相同;有的组织已经能够通过对客户、员工,甚至嵌入在产品中的传感器所获取的整个数据集来做出更好的决策。

创造新的模式、产品和服务大数据使公司能够创造新的产品和服务,改进现有的数据,并发明全新的商业模式。

制造商正通过从实际产品的使用表现中获取数据,以改善下一代产品,并提供富于创新的售后服务产品。

实时定位数据的出现,创造了一套全新的基于位置的服务,从导航到财产定价,以及基于何时何地驾驶汽车的伤亡保险赔付。

3. 对每个公司而言,大数据应用会成为核心竞争力和增长驱动力大数据应用正成为领先企业超越同行的关键手段。

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