导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关成都转化率高的电信大数据多少钱的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、大数据培训一般费用是多少?2、数字化运营管控是如何提升管理透明及效率的！3、大数据培训大概要多少钱4、2021年中国大数据市场规模达到多少？5、从大数据 1.0到大数据 2.06、目前市面上电信受众率最高的宽带套餐是哪一款呢？大数据培训一般费用是多少?
现在大数据培训班正常的线下面授班的收费一般都是在25000左右，学习时间是在6个月左右的时间。具体是收费要根据实际的情况去进行分析，不同的机构，城市，不同的授课模式，一般情况下收费也都是不相同的。
1、通常情况下，一线城市大数据培训班的收费相对来说要比二三线同类型的要贵一点，但是相对教学资源更加丰富；
2、正规的有名气的机构要比那些没有名气的小机构收费多一些，实际差多少还要根据相关咨询进行了解；
3、不同的模式收费不同，现在主要是线上和线下两种大的类型，一般线下的要比线上的价格高一些，但是相关的服务也更好，学习效率也更高。
不管是大家想要选择什么样的大数据培训班，具体的收费是受到很多因素影响的，实际收费具体是多少还需要大家根据实际咨询进行了解才能够知道。
数字化运营管控是如何提升管理透明及效率的！
全文摘自《数字蝶变：企业数字化转型之道》电子工业出版社出版/赵兴峰著
运营是国内企业发明的词汇，也是国内互联网企业为了推广而创造的一种模式。笔者虽然没有在国外互联网企业工作的经历，但咨询过国外互联网企业，包括谷歌、微软、Facebook、Twitter和爱彼迎，这些企业都没有运营（Operation）部门。而国内的阿里巴巴、百度、京东、腾讯都有运营岗位，这里的运营更多强调的是联通营销和销售，实现线下或者实际转化的环节。在一定意义上运营连接了产品和技术，实现了互联网网站或者App的用户经营。
传统企业组织中可能没有运营岗位，此时，运营是指整个企业的团队管理和组织管理，包括组织的绩效管控、团队的绩效管理，以及整个企业管理活动效率的提升。除对营销和销售环节重点管控外，也需要对整个组织的效率进行有效监控，所以必须建立一套指标体系进行跟踪管理。
运营管理效率是一家企业执行力的体现，是将战略目标在组织层面进行分解，然后逐步落实并实现的过程。国内的企业经过一轮执行力和领导力的洗礼，多数企业比较强调结果的重要性，随着“请给我结果”“以结果为导向”“用结果说话”等各种执行力培训和执行力文化的熏陶，越来越多的企业强调结果的重要性，忽略了过程管理的重要性，把过程中的管理和控制交给团队完成，发挥团队或者个人的创造力，确保结果达成。
不能评价说强调结果是错的，但是过程管理也是非常重要的。同样，不同的团队实现的过程不同，其耗费的企业资源和花费的时间不同，这是过程差异造成的。如果效率不高，方法不当，为了达成目标，越努力的员工对企业造成的损害就越大。很多人会反对这种观点，认为这种观点太绝对，毕竟很多企业还是需要努力工作的员工，而不是需要非常聪明的员工。有些执行力“专家”也强调“认真第一，聪明第二”或者说“速度第一，完美第二”。这些不是不对，而是在数字智能时代，企业应该用更多数字化的分析提升理性决策，而不是让员工凭借一腔热血拼命努力。
在笔者服务的一家企业中，有几个新人非常努力，每天通过打电话接触200个以上客户，但是因为沟通技巧很差，销售能力弱，成交转化率不高。但是，他们非常勤奋，非常努力。这些客户电话都是企业通过百度推广后转化到企业网站上并留下的联系方式。每一个留下电话都是有兴趣的客户，这些客户成交转化率对企业来讲尤其重要。因为百度推广需要花费企业的营销费用，一个留下电话的客户线索的平均营销获客成本都在500元以上，如果销售团队不能有效转化，就会浪费前期的营销推广费用。
这几个新人每天接触200个以上的客户，每个客户的线索成本为500元，每天这几个销售人员接触的200个客户都花费了近10万元的营销推广费用，如果不能有效转化，就会浪费企业的资源。企业的平均转化率为15%左右，而这几个新人的平均转化率不足5%。如果平均获客成本是3000元，那么这几个新人的获客成本则达到1.5万元。他们越努力，给企业造成的损失就越大。精细化运营强调的不是越努力越好，而是需要更加有效地努力，这就要求企业加强过程管理，把握每一个运营环节。
企业数据化管理的升级路线如图4-5所示。
图4-5 企业数据化管理的升级路线
行政部门的工作也都是可以量化的，但需要采集数据并建立指标体系，对运营的各个环节进行数据化和指标化，让所有运营活动都用数据表征，这样企业就能够精细化运营管理的各个环节，提升过程管控的力度和粒度，提高管理的精细化程度。
每一项运营管理活动都是企业投入的成本和费用。站在老板的角度，员工的每一项活动都是企业的费用，所以必须量化企业的投入，然后用指标表征每个活动的投入产出效率。在梳理运营管理活动指标时，从企业经营绩效的角度考虑，一般包括五大类指标，即规模指标（数量）、速度指标（增长）、效率指标、效益指标和风险控制指标（见图4-6）。
图4-6 经营和管理中的数据指标
规模指标是对数量的统计，在运营管理中必须量化员工的行为，每天做多少事情，接触多少客户，发送多少封邮件，给多少个客户回复电话，每天实际工作多长时间等，这些都是量化的指标，可定义为规模指标。运营活动首先必须保证有足够的量，这样才能有足够的产出。
速度指标也是成长性指标，除了保证规模、数量，还需要在这些数量上不断增长。增长是一家企业管理效率的核心指标。没有一家企业不存在管理问题，当企业的规模不增长时，很多管理问题就会暴露出来。增长是解决几乎所有管理问题的良药。一家企业要想持续发展，必须有足够快的增长速度指标，如果企业连续3年不增长，则基本就会倒闭。
效率指标是指投入与产出之间的比值。投入都是为了产出，如果企业投入100万元做广告，带来1000万元的销售额，那么广告的投入产出效率就是1∶10，营销费用率就是10%。如果投入10个人，带来1000万元的产值，那么人均产值就是100万元，如果人均工资是10万元，那么投入工资的产出效率就是投入1元产出10元，人工成本率也是10%。这些都是效率指标，效率决定企业是否能够以更低的成本产生更高的产出。在同一个市场上，企业间的竞争就是比效率，效率高的企业会战胜效率低的企业。
效益指标是指企业经营管理活动的净产出。投入100元，产出110元，净利润就是10元。效益是产出和投入之间的差。效益高低决定了企业是否有足够的收益，也决定企业是否有足够的资源再次投入。
风险控制指标经常被管理者忽略。风险控制包括经营风险、管理风险、组织风险、法律风险、市场风险、技术风险等。如果一家企业的资产负债率过高，则有较高的经营风险，一旦盈利性差，就不能支付利息导致亏损。如果管理团队不稳定，则会有管理风险。如果组织有被竞争对手猎取或者被投资者收买的风险，则组织的稳定性就变差。企业经营的业务受法律法规的约束，有违规行为会带来法律风险；市场风险包括竞争对手、潜在进入者及替代产品的风险。如果替代产品的生产成本大幅度降低，则企业的市场风险就会加剧。技术风险则比较容易理解，产品的更新换代及技术创新应用都有可能导致本企业产品失去竞争力，或者失去市场。
通过指标监控企业所有的运营管理活动，一旦出现较大变动则要具体分析相关情况，随时管控运营过程，确保企业稳健和持续发展。
目前，外部环境的变化越来越快，消费者的消费习惯正在发生剧烈变化，B2B的业务也在发生巨大变化，客户的采购行为和采购方式也是日新月异，数字化的趋势正在渗透到每一个行业。如果企业无法快速适应这个变化，就会面临各种危机，企业组织必须敏捷应对。
上文提到“感知—响应”模型。在“感知—响应”模型中提到了一个“感知—响应”周期的概念。通过一个周期的感知响应，能够掌握一次知识的迭代，企业对外部环境的认知就能够迭代升级一次。一家企业每天重复各种经营和管理活动，如果在每次经营管理活动决策过程中都进行迭代，不断升级认知，不断提高经营和管理决策的精准性，并且随着外部环境的变化随时调整自己的方法和方案，企业就是敏捷组织。如果在这个过程中不能迭代，或者迭代太慢，那么这个组织对外部环境变化的响应就是迟钝的。
在运营管控流程中引入敏捷管理的概念，就是希望所有的企业管理者在做管理决策的过程中用数据说话，而不是用经验说话。不是经验不对，而是经验仅仅是过去数据的积累，在自己大脑中形成的知识，随着外部环境发生巨大变化，这些知识就会过时，就需要运用现在的数据和信息重新思考决策，从而使企业经营管理活动中的决策能够随时应对新的场景和变化。
数字智能时代要求企业组织响应外部环境变化的频次越来越高，所以每个月一次的月度经营分析会议已经无法适应新环境的要求。在大数据时代，企业必须要建立一套数据感知响应系统，通过即时的数据采集、数据分析及决策，实现即时响应，并在快速迭代中形成应对外部环境的最佳策略。
为了适应这个需求，领先的企业都在尝试新的组织变革，包括阿里巴巴等互联网企业、华为等研发制造型企业，以及其他传统的零售和连锁服务型企业。它们通过信息系统打通各个环节，建立一个数据中台，为前端提供即时的数据分析和决策支持，为后端服务提供数据上的服务。
企业通过建立数据中台，将信息系统中的数据进行汇集、清洗和加工，为业务部门提供数据服务。数据中台所发挥的作用是数据治理、数据管理、数据汇集、数据开发、数据分发及数据应用服务。数据治理包括数据的清洗加工，建立数据标准，形成高质量数据资产目录，为数据开发提供集中的数据仓库。而数据管理功能则包括数据监管、数据动态存储和处理，数据安全，数据资产使用的集中管控，以及数据共享机制的建立。数据汇集则包括数据的提取，一般采用ETL（Extract，Transfer，Load）的方式从信息系统中提取数据，并以一种具有关联关系的中间表建立数据之间的业务逻辑，从而保证数据不是孤立的，而是具有各种“血缘关系”的数据集。数据开发是为了满足数据应用将数据开发成数据报表、数据图表或者数据模型，这些成为数据中台上的数据产品，类似于阿里巴巴平台上的生意参谋或者店铺管家一样的数据服务。数据分发则是在其他信息系统需要调用数据时提供加工清洗过的高质量的数据，并按照一定的规则为其他信息系统提供数据集，包括主数据的管理与分发、数据表的管理与分发等。而数据应用则是在业务部门的业务需求基础上提供的服务，如果销售部门希望能够对客户进行画像处理，那么数据应用就针对客户信息和客户行为相关的数据进行处理，提供一个具有标签的客户信息表给业务部门使用。数据应用服务还包括数据接口，通过API的方式为其他应用提供数据，通过基于字段和数据表的授权使用。
企业在数据资产管理上建立数据中台之后，在组织中就可以设立业务中台，从而为前台的营销和销售部门提供基于数据的决策支持服务。强大的中台能够大幅度提升前台响应客户需求的敏捷性。
“三台组织”的概念示意图如图4-7所示。
图4-7 “三台组织”的概念示意图
不同企业的业务形态不同，“三台组织”的设计也会有所不同。例如，采购，如果企业采购的是标准化的物料、原料或者配件，没有太多个性化的产品或者定制化的原材料和配件，基本都是标准件、标准化的产品，如钢材、水泥、石油、标准化工原料，其市场供应充足，是完全市场化的采购行为，此时采购响应度不是影响组织响应度的关键，在这种情况下采购部门可以被放到后台。但是，如果前端的采购有特殊性，采购的物料需要定制化，有一定的采购周期，甚至有一定的垄断性，与供应商的合作有一定战略合作性，必须结成伙伴才能有更好的采购响应度，此时的采购就需要被纳入前台管理，利用数据中台服务，为采购部门提供更加精准、及时和高效的服务，确保在整个供应链管理上不会拖后腿，保证整个供应链的敏捷性。
企业利益和个人利益不一致是正常现象，这必然会导致个人在处理企业问题的过程中或多或少都会因为考虑个人私利而出现与企业利益不一致的现象。首先，必须承认这是正常现象。如果没有这种现象，那么企业基本不需要管理，企业里每一个人都像老板那样处理事情，企业一定有更高效的产出。所以，企业中一定会有大量的“灰色地带”需要监控，即使是没有任何权利的一线员工也有偷懒的时候。
数据是企业经营和管理活动的记录。如果数据记录无所不包，企业就能够精细化地监控所有的行为和活动，能够精准地分析各种活动的效率，能够知道哪个环节出现问题导致流程不畅、效率不高、效果不好。这是一种理想情况，企业管理越精细，员工就越能将自己的行为与企业的利益绑定到一起。
笔者第一份工作在宝洁，进入之后就是两个月的新员工入职培训。在这两个月的培训中，笔者感触最深的就是“在宝洁，没有记录下来的事情就没有发生过”。后来在其他外资企业工作时，笔者也看到过这种类似的要求，所有的经营管理活动，只要可能都要在系统中记录，而且这些记录都可以拿出来进行数据分析，以便有效地优化管理。这种习惯在国内企业中是比较少见的，国内的企业比较强调个人能力，喜欢空降高层管理者，更看重高层管理者曾经在某一个行业成功运作过一个产品、一个品牌或者一个项目，希望他过去的成功能够在本企业继续成功运作。而多数的外资企业则不同，它们更强调系统的强大、组织的强大，而不是依赖个人的强大。组织的强大和系统的强大来自系统自身的优化，而这种优化需要在不同代的管理者之间进行传承，这种传承能造就一个强大的组织。其实很多知识的沉淀是从数据中总结规律的积累，因为企业会投放很多次广告，不断监控广告的效果，所以应该更加清楚地知道如何投放广告才能有更好的效果。如果不能把数据记录在系统中，则只会是在这个岗位的人掌握这个规律，他离开了，新来的人就不知道如何投放广告才会有更好的效果，还需要重新摸索一遍。这些知识源自数据分析，沉淀在企业系统中，要形成可传承的经营管理诀窍，这样的组织才会在发展中越来越强大。
如果没有数据记录和数据分析所形成的知识沉淀，就容易存在浑水摸鱼的现象。笔者听过这样一个故事，李××是企业的销售经理，在最初做销售时，一次给客户报价，企业要求的底价是95元/件，李××给客户报价96元/件，而对方的采购经理还价98元/件。李××当时懵了，因为他第一次见到还价还有提高价格的，还以为对方听错了价格，再次确认，对方还价还是98元/件。后来有人告诉李××，中间差价是这个采购经理的回扣。李××可以向企业报以95元/件的价格成交，中间每件商品3元的差价他拿1元，采购经理拿2元，这样李××既可以完成销售任务还有回扣，采购经理能够采购到商品还有回扣，企业也能够按照底价卖出，看似四方都得利了，其实这就是很多企业在经营管理中的“灰色地带”，或者称为监管不到的地带。这种问题如果经常出现，就会让公司的整个管理机制变得非常混乱。同时，因为这些事情让双方的利益绑定在一起，他们的关系非常紧密，其他的业务员就无法切入。很多企业的采购经理到了另外一家企业之后，会继续沿用原来的供应商，而把之前的供应商取消；很多销售经理换了工作，也会把客户带走，这背后的逻辑就是利益的绑定。
没有数据记录，没有即时的数据采集，没有线上报价和线下监督机制，就无法暴露这些问题。现在多数交易是通过线上完成的，减少了中间人的参与。没有了人为的参与，这些利益截留就没有了空间，这样很多企业的管理就会正规化，交易成本就会下降，而且更加容易维护客户关系，不会因为销售经理的更换而流失客户，也不会因为采购经理的离岗而流失优质供应商。
当然，变革是痛苦的，因为这种新的模式必然损害一些人的利益，受到一些人的阻挠，因为数据化管理必然带来“阳光化”的治理。企业老板在推动变革时也可以看到，谁在阻挠，谁可能就是既得利益者，他们担心因为数据化管理之后的“阳光化”，导致个人利益受到损害，他们会找各种各样的借口阻挠数据化的应用。
“阳光是最好的防腐剂，而路灯是最好的警察”。如果一家企业想整治不正之风，让数据化管理发挥作用即可。
随着数据技术的应用，企业管理的沟通方式也在发生变化。过去在科层制组织下，员工既不能越级汇报，也不能越级管理，从而确保每个层级都发挥自己的决策和管理作用。但是随着社交媒体在企业组织管理中的应用，原有的组织形态正在逐步被打破。
在科层制组织下，组织的分工是按照专业和能力进行的，不同的专业领域被分配在不同的科或者部门，财务负责财务方面的工作，人力资源负责人力资源的工作，生产负责生产的工作等，不同部门是按照专业分工的。而层级则是按照能力分工的，能力强大的做高层，能力中等的是中层，能力差的在基层。这种科层制在最初的组织设计上发挥了专业和能力，使每个人都能够找到自己的位置，最大限度地发挥员工的专业和能力。但是，这种组织形态也牺牲了组织决策的效率性。在传统工业时代，重视专业能力而忽视决策效率这种组织形态没有太大的问题，因为所有的企业都是稳步管理的，是一个稳态的市场，在几十年内行业甚至都不会发生太大的变化。
但是到了互联网时代，这种组织形态制约了决策的及时性，禁锢了组织的敏捷性。所以，以谷歌为代表的互联网企业提出了围绕产品和服务的蜂巢式组织，就是基于一个产品或者服务，建立产品经理专门负责该产品或者该互联网服务，然后在这个产品或者互联网服务上配置对应的专业需求的人才，包括财务、人力资源、前端开发、后端运维、营销和销售职能，所有这些职能都由产品经理负责，所以建立了财务BP、人力BP、技术BP等。这种模式在互联网企业中非常普及，国内的腾讯、阿里巴巴、百度等前期也都采用这种模式提高决策的效率。在这种模式下，企业“短、平、快”地决策，考评机制也做了对应的调整，从原来基于业绩指标的KPI（KeyPerformanceIndicator，关键业绩指标）的考评评价体系转变为基于短期目标的OKR（ObjectiveandKeyResults）考评体系。稳态组织的KPI逐步被敏态的基于目标达成的考评机制所取代。
数据技术驱动的组织形态变革可参考图2-11。
图2-11 数据技术驱动的“跨界打劫”现象
随着互联网创新应用和数据技术的崛起，外部环境变化越来越快，这就要求企业更加敏捷地响应外部环境变化。为了响应客户的一个需求或者一个投诉，为了一个客户的招/投标、一个工程项目的方案，组织内部直接拉起一个“群”（可以使用QQ、微信、钉钉，也可以使用企业内部的聊天工具），这个群里有高层管理者，也有基层员工，群里的汇报关系不再是层级汇报，而是跨部门、跨层级，甚至跨越了企业组织的边界，把合作伙伴拉到群里一起沟通。这样企业就有了一个临时响应客户诉求的新的临时组织，组织成员在这个群里进行沟通和汇报，研讨方案，及时响应，及时决策。当这个客户的诉求消失时，或者项目结束时，这个群就会被“解散”。我们将这种临时组织称为临时的“军团”，这个“军团”的成立仅仅是为了一场小小的“战役”，这场“战役”结束，“军团”解散，重组成另外的“军团”，从而应对其他“军团”战斗。
“军团制”体系对组织的弹性要求更高。这与稳定的劳动关系形成了落差：为了保证团队的稳定性，企业与员工必须有符合劳动法的劳动关系，必须是雇佣制下的稳态关系，这与敏态的“军团”组织形成对立。一场“战役”结束，有可能下一场“战役”还没有到来，人员又恢复到稳态的科层制组织关系中，而没有战斗时，人员闲置，组织承担了太多的人工成本。当组织战役大小不一，任务、项目或者工程所需要的人力不同时，更是一个巨大的挑战。所以，未来的组织将趋向敏态的、松散的组织关系，有更多的人可以以战略合作伙伴的形式参与企业的“战役”中，当“战役”结束时，组织解散，没有劳动关系的制约，企业可以以更低的成本，个人也可以参与另外一个组织的“战斗”中。所以，员工社会化的组织更像是这种“军团制”的模式。企业组织形态发生变化，企业的组织模式也会发生变化，组织与人的关系也将发生变化，越来越多的人成为自由职业人。
滴滴专车司机是独立的个人，与滴滴没有直接的雇佣关系。当一个消费者的出行订单在平台上生成时，滴滴派遣最近的司机接单，并完成这个订单。这个订单结束，滴滴与司机的合作关系也暂时结束，滴滴司机继续在平台上等待接单，完成下一个“任务”。这种基于任务模式的组织是未来组织的主要形态。
敏态化的组织不仅要打破层级结构，还要打破组织的边界，开始跨越组织边界进行用工，这就需要更多的战略合作伙伴参与整个组织的“任务”中。虽然这对一些相对较为复杂、技术含量要求较高的工种的可实现性具有挑战，但随着组织形态日趋敏态化，企业组织逐步成为一个生态，越来越多的人成为生态中的一员。
从组织建设的视角看待这个问题，企业的人力资源部除了有稳定的企业员工，还要建设一个人才生态圈，能够在企业有临时重大需求时获得临时的“雇佣兵”参与作战，同时可以用生态组织的方式扩大企业的“作战能力”。宝洁在研发上一直领先于竞争对手，其战略合作模式就是将企业的产品创新交给一个平台，这个平台上有大学教授，也有技术人员，还有在校的研究生。宝洁将技术难题放到平台上，平台上的专家、学生和技术人员就可以“接单”，攻破难题后根据知识产权采购的模式，宝洁回购这些技术专利或者知识产权。在研发创新不成功的情况下，宝洁不需要支付费用，同时宝洁会提供一定的费用作为研究支出，平台上的专家和技术人员都可以自主申请。通过这个平台，宝洁打破了企业原有的组织形态，用生态伙伴的方式吸引更多人为自己提供技术创新。现在宝洁每年的技术创新几乎有三分之一都来自这种方式。
大数据培训大概要多少钱
学习大数据正常的培训机构费用在1万到2万之间。
大数据为企业做的一件重要事情就是告诉企业有关客户或客户的信息。使用客户关系管理等工具，大数据集可以显示客户是谁，客户的行为方式以及客户与业务的互动方式。通常，复杂的客户关系管理（CRM）系统在易于使用的可视化界面中提供来自大数据集的精心挖掘的数据，以支持销售或推动其他工作。
大数据通常也会控制企业供应链。
大数据集可用于管理库存，处理原材料采购，推动产品出货策略或处理复杂供应链的任何部分。通过使用特定的大数据结果，管理人员可以实施即时库存等策略，从而为企业节省大量资金和资源。企业还可以使用大数据集来识别性能标准，或者帮助进行劳动力管理。大数据集可以向企业展示更多有关性能趋势以及特定业务位置或成本中心发生的情况。大数据集可以帮助实现业务流程的自动化，实现远程工作和其他新形式的业务运营。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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2021年中国大数据市场规模达到多少？
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
从大数据 1.0到大数据 2.0
从大数据 1.0到大数据 2.0
大数据蕴藏着各种可能性。但套用乔治·萧伯纳的上述名言，企业领导者 应如何主动采取行动而非被动反应呢?追求价值最大化的过程中，企业 应主动出击，未雨绸缪。在适当的时机，通过大数据能够及时洞察在小数据中难以发现的新兴趋势，使企业在制定战略时更具前瞻性。具体应该如何操作呢？九正建材网总结如下：
事实上，在竞争激烈的环境中，大数据可能会迫使企业采取行动，而非被迫 做出反应。然而，假设企业已对大数据应用的优势与相应成本做出审慎权衡，那 么在大数据带来的无数可能性中，哪一种最为有利?大数据将为企业的战略提升 带来三种可能性：
回答现有业务中的已知问题，专注于提升业绩和运营效率。
回答现有业务中的新问题，专注于业务增长机会。
回答新业务中的新问题，目标是改写竞争格局。
虽然企业对大数据应用的深度不同，但研究表明，目前大数据应用主要还停 留在第一个阶段，而关注第二阶段应用的时机已经成熟。最近针对全球多个行业 和地区 100多位首席信息官的调查发现，大数据(包括其在企业中的应用和知 识发现技术)将是 2013年最具颠覆性的三大技术之一，仅仅排在云计算部署 和移动支持之后。正如克莱顿·克里斯坦森 (Clayton Christensen)在其著作《创新 者的窘境》(TheInnovator’s Dilemma)中所定义的，一项颠覆性技术应创建一 个新市场，并最终超越现有市场。根据克里斯坦森的定义，目前大数据在企业中 的应用一般仅起维持作用，也就是仅用于改善现有产品，进而获得来自更高端客 户的更多利润。
从大数据 1.0到大数据 2.0
“生大材，不遇其时，其势定衰。生平庸，不化其势，其性定弱。”--老子
新的基础设施或数据来源可以通过解答现有业务问题来实现大数据的一些价值，尤其是在现有数据显著增多，导致通过数据创造商业价值的传统方式 难以维系的情况下。例如，Rackspace公司最初电子邮件托管服务的客户规模 非常有限。后来，其客户数量迅速增至 100万，每天各种格式的日志记录多达 150GB。这使Rackspace 公司运用原有数据系统处理故障排除要求的能力面临挑战。 过去花费几分钟完成的任务现在却要花上几个小时。结果，Rackspace公司不得不迁移至 Hadoop基于堆栈的大数据基础设施，才能继续实现其电子邮件托管服务的价值。
大数据可以更快、更好地回答问题。比如电信公司可以用来自社交网络的客 户交互新数据补充现有客户数据，从而提高客户流失分析的价值。
然而仔细观察发现，这些类型的大数据应用并没有为企业的基本战略和方 法带来变革。比如，企业了解客户流失的目的基本保持不变，仅仅是新增了社 交媒体数据的属性。这一相对保守的做法似乎代表了当今大数据应用的特点。 在《经济学家》杂志 2010年的一项调查中，在被问及 “大数据为贵公司带来什 么样的新机会 ”时， 大多数受访企业首先提及的是 “提高运营效率”(51%)。与此 形成鲜明对比的是，选择 “服务和产品创新 ”的企业数仅仅排名第四(24%)。鉴 于 2010年的经济形势，许多企业更侧重削减成本，因此选择 “提高运营效率 ”可能不足为奇。但是，随着经济好转，企业的侧重点亦由削减成本转向业务增长， 因此应该采取其他的大数据应用方法。
要进行颠覆式创新，企业必须采用新模式，寻找创造和刺激增长的新途径。 回想一下由内容制造驱动的 Web2.0技术如何颠覆基于内容消耗的 Web1.0时代， 为企业与客户的交互方式、产品和服务的创新方式、协作方式和营销方式带来了 巨大变化。同样，大数据 2.0战略将开启新的市场，使领先企业能够抓住稍纵 即逝的机会，抢在竞争对手之前从中获取巨大利益。
大数据业务战略演变——以出租车公司为例
大数据1.0 战略
可扩展性技术： 新加坡出租车运营公司ComfortDelGro 最初通过人工电话处理出租车预订服务。后来，随着客户数量猛增，人工电话服务难于满足需求，公司开始投资大数据技术，投入6000 万美元开发了由自动拨号系统和智能手机应用组成的出租车预订系统，后台的数据基础设施能够支持储存和处理数以十万计的行程。15000 辆出租车的运营数据以及数以亿计的实时GPS定位信息这一举措提升了公司的运营能力，每年能够处理2000万次的出租车预订服务。
大数据2.0 战略
重塑客户行为：ComfortDelGro 收集了多年的出租车每日运营数据和需求波动数据。随着新加坡人口和旅游业持续增长，为了应对每天或每周特定时段出租车预订数的持续增长，公司在特定时段和地区通过各种附加费对价格进行了调整，这一举措重塑了客户的预订模式，使公司能够始终如一地满足客户的需求。
创造新产品和服务： 实时了解客户与出租车的位置，结合历史预订记录，出租车公司能够从技术上预测在不同时段，比如，每天或周末的不同时段，避免拥堵的最佳行车路线，基于此公司可提供实时路线推荐的全新服务。这项服务不但能够帮助出租车司机预测业务量和交通状况，还能作为第三方增值服务销售给其他公司的出租车司机。
数据生态系统视野：可靠的交通路线自动预测服务是基于一个数据生态系统视野。该系统中的数据被出租车运营公司，交管部门和环保部门所共享，这些组织拥有互补的数据和利益，交管部门实时掌握全城交通运输的概况，而出租车运营公司则可以从其移动车辆掌握少量但却详细的交通运行轨迹。这些数据，再加上来自环保部门的实时天气和路况信息，能够更有效地预测交通拥堵，这一服务使三方同时获益，交管部门希望缓解城市拥堵，道路畅通对出租车公司来说意味着收入增加，而环保部门更关心的是二氧化碳减排问题。
颠覆性大数据的新商务战略
通过回顾相关研究以及业界领导者的讨论，我们得出颠覆式创新的三种大数据战略。
首先是客户战略，即利用客户交互数据重塑客户行为，而非简单的了解。 这类数据使企业可以预测和引导市场尚未出现的需求，进而创造新的利润。这 一战略可与产品战略相结合，开发新产品和新服务的新需求，使大数据实现创 收。同等重要的是，仅仅依靠这些战略并不能带来持续收益。我们还需要生态 战略，这是第三种战略，企业借此参与、甚至重塑一个以行业为导向的全新群 体，成员之间通过数据共享提高整体经营水平。
然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。
客户战略：重塑客户行为
福特汽车研究与创新中心的预测分析与数据挖掘技术领导人迈克尔 卡瓦拉塔 (Michael Cavaretta)认为“大数据的精髓理念是它能够让你见微知著并作出反应”。许多数据驱动型企业在与客户打交道时广泛采取这种被动型立场。直到最近，企业了解客户行为的主要方式是聘请市场调查公司，然后基于调查结果，应对客户需求。 如今，市场表达情绪的渠道已逐步转向社交媒体，但企业了解客户行为的主要方式 基本上仍然是被动型方法。
然而，在某些领域，一些企业已经开始积极重塑客户行为，而非仅仅满足于了 解客户行为。这涉及全面了解客户，包括他们的行为、偏好和竞争行为，以及对基 站或无线热点信号进行三角测量而得出的实时定位数据等。这使企业可以借助最适 合的渠道在适当的时机向客户提供高度定制化的产品与服务。
Netflix 和亚马逊等企业利用这种数据确定各自客户的爱好与偏好，并利用这类信息为客户实时提供相关的有用服务，进而影响客户的购买行为。对 Netflix来讲， 推荐的服务不局限于新电影，还包括老电影，这样有助于降低授权成本。同样， 零售商也可以通过利用客户信誉卡和来自 Foursquare等的实时注册数据了解客户偏 好，然后通过移动应用发送促销信息，以影响顾客的购买行为。
最近，我们与一家金融机构合作，通过汇集多方面宏观经济指标数据，审慎评估其贷款和借款风险，所涉指标包括消费指数、房价指数以及国家贷款冲销(有多 少贷款因无法收回而注销)等。这种全方位的方法将压力测试的门槛提高到更为实际的水平，改变了金融机构对风险评估所持的态度。
然而，实施该战略面临特别的挑战。主要问题是个人隐私。与个人或敏感信息有关的问题应尽可能地审慎和透明处理，即便这些信息并非来自个人数据。从执行角度来讲，企业也需要预测对客户行为造成的变化。由于无法确定企业的推荐服务 最终会影响多少客户，这个问题不容忽视。在某些情况下，企业无法充分了解和控 制其供应链，通过实时服务满足客户的多变需求。结论是，企业必须持续关注客户， 以确定何种程度的 “影响 ”是适当的。
产品战略：开发新产品和服务
数据价值链上的许多企业都位于数据通信的 “忙区 ”，他们的战略定位使其可以从现有数据中获得经济利益。这些企业以来自通信、媒体和娱乐行业居多。这些企业通过数字渠道与客户广泛互动，正成为拥有大量宝贵客户数据的资源库。
许多企业借助这类数据获取洞见，支持日常业务，以服务于现有市场和客户。一直以来，银行通过客户资料、交易以及在线和手机银行业务全方位了解客户，进而改善客户满意度。比如，尽可能地减少ATM机缺款事故，以及改善产品和服务定价。然而，其他一些企业已经通过数据创造价值，瞄准新市场，创新和设计全新的业务模式。比如，通过智能手机客户端，电信公司可以实时获取关于其大规模客户群的详细信息，包括位置、使用情况、社交网络和其他特征。他们将这些数据信息加以利用，推出新的服务，如基于位置的市场营销。再比如，除了普通电话服务外，新加坡三家本地电信运营商M1、Starhub及Singtel与新加坡报业控股和其他零售商合作，为客户提供基于位置的广告短信息服务。短信息发送数量和可能的客户回复率最后转换成电信公司的额外收入。
因此，大数据可用于为客户实时提供生活资讯服务。这些战略可以帮助电信公司留住客户，同时带来更多收入。这一思路同样适用于其他领域。比如，保险公司推出新产品和服务，而不仅仅是销售标准化保单。将客户风险偏好、所采用的保单 和一段时期内的历史理赔数据整合输入新的监管报表，这比传统方式更具现实意义。
由于新产品或服务通常迎合未知市场，该产品战略不仅限于知名公司及其子公司，同样也为新进军市场的企业提供了巨大商机。例如，零售领域的实时价格对比服务，让澳大利亚的 GetPrice和英国的 PriceRunner在为客户提供更多价格信息的同时，亦为更具针对性的在线广告开设了新渠道。在医疗保健领域，成立于2008年的 Castlight Health 公司利用大数据为患者提供健康医疗成本信息，而这些信息一般是客户难以接触到的。社交网站 PatientsLikeMe搭建了一个自由论坛和友好交流环境， 在这里，患者可以找到其他有类似病情、服用类似药物，甚至实验室检测结果相似的患者。它通过向制药商出售数据获取收入，所有过程保持公开透明，用户对于其数据评级、评论和意见的使用情况了如指掌。
当然，通过大数据创新产品和服务亦面临诸多挑战。新进军市场的企业应注意数据使用在法律和道德方面的问题，尤其在涉及客户个人数据或以盈利为目的、从私人性质的大数据中提取信息的情况下。世界各国的政策制订者一直在审查与数据 相关的法律，多个辖区的判例法制度体系也正在完善。不久的将来，针对数据商业化和盈利机会的监管环境将会发生变化。
随着大数据的飞速发展，数据保护和隐私立法可能将跟上脚步，以涵盖所有可 能的应用。因此，对于利用大数据制定新的客户和产品战略的企业来讲，他们至少 有义务保证客户对自身数据使用的知情权，为其提供充分的信息，供其在知情的情 况下作出选择。这样才可能使双方获益。同时，操作透明有利于加强监管和道德自律， 提升企业声誉、客户忠诚度和企业品牌。
完全依赖产品和服务创新实现数据商业化也可能造成一定的长期风险。在没有建立完善的体系制度之前，新市场很可能被其他新的发展事物打乱。从数据的角度来讲，需要从生态系统的视野考察数据。在这个系统内部，数据提供商、受益人、 竞争对手以及监管机构能够健康发展，从数据共享中受益。
生态系统战略：数据生态系统视野
通常，一个企业无法全方位了解其客户，难以推出全新且极具吸引力的产品或服务。在这种情况下，企业可以从生态系统中的其他企业处获得补充数据，填补空白。这种生态系统以适当的合作战略为基础，以此使得从企业到消费者的所有相关方从中获利。该生态系统视野可以采取多种形式。一端是传统意义上互为竞争关系的企业之间的合作，而另一端则是各公共机构之间的全程协作，旨在更好地交付服务。除了相互合作产生短期效益外，该生态系统战略还有助于分散风险，使各方 长期受益。
保险领域已经出现了这类数据协作的案例。比如，识别和防止欺诈性汽车保险索赔不但有助于提高保险公司的盈利，还可以降低汽车保费。英国保险协会成员共享来自数百万客户的理赔数据，而后在英国保险协会设立的非营利机构保险欺诈局集中分析这些数据，以解决欺诈性保险索赔问题。这些来自数据库的信息被称为 “保 险欺诈记录 ”，大大降低了每年欺诈性索赔事件的数量。英国保险协会称 “这些保险 欺诈记录有助于保险公司识别用户欺诈行为，进而采取适当的应对措施。汽车保险产品的整个生命周期，无论是续保、理赔或是其他任何阶段，这些信息均可以派上 用场。”
几家音乐行业的组织，包括发行商、音乐服务供应商和作曲家协会，正致力于创 建一个 “全球曲目数据库 ”以打造音乐行业的数字化未来。这是独一无二的权威性歌 曲库，供所有地区用户使用。音乐发行价值链中的所有组织都可以使用该数据库，确保音乐作品的授权准确高效和后续的版税支付。音乐服务供应、消费和授权的在线商业模式迅速演变，而该数据库的建立则标志着该模式在变革之路上迈出了重要的一步。
虽然大数据应用的实证案例相对较少，但行业内部战略倾向于重点利用大数据解决共同关心的监管、商业或技术层面的特定风险问题，同时缔造一个公允的环境让企业之间以正常的方式争夺客户。这个方式可以最大限度地减少潜在冲突，否则将导致合作联盟分崩瓦解。同时也印证了埃文 罗森(Evan Rosen)的观点：这类联盟建立之初就有清晰的架构，为双方创造价值并公平一致地对待参与企业，唯有如此，竞争企业之间的合作才有意义。在跨行业方面，大数据为电信公司和金融机构展开合作并共同获取更多洞见提供可能性，尤其在零售支付和移动技术整合方面。 通过充分利用各自的客户数据，他们可以协同分析合并数据，然后创建一个真正与众不同的移动银行平台。
在该生态系统中，政府部门也应有所作为。许多企业可以从其他额外数据中受益， 比如实时天气和交通信息。这些信息通常由公共部门采集，而对任何一家公司来讲， 复制这些数据的成本极其昂贵。鼓励企业与政府机构合作，共同承担数据收集的投入成本，因为他们与该服务的下游影响利益息息相关。比如，在规划货物运输时， 企业可将其内部货运和订购数据与港口管理部门设置的传感器和雷达获取的外部实时港口数据相结合，进而从中受益。这也有利于港口管理部门保证人员和船舶的安全及物流效率，进而乐意为传感器设备进行投资。
企业领导者可以做什么?
本文关于大数据的三大战略将在适当的商业背景下为企业带来诸多机会。企业领导者可以问自己一些问题，以确定自己是否能够发掘这些战略所蕴藏的积极而具颠覆性的潜力。
消费者战略。大数据为企业提供更多的机会来重塑消费者行为，满足消费者自身可能尚未意识到的需求。要确定是否准备就绪，先行一步利用大数据，企业首先应回答几个问题： 消费者做出何种购买决策，以及购买决策涉及哪些流程?是否存在利用新数据影响消费者购买决策的机会?如果存在，这些必要数据从哪里来?是否具备必要的基础设施，能够低成本、高效并及时(如有必要，包括实时)地利用大数据?
产品战略。企业还应评估是否准备就绪，推出具有竞争优势的新产品和服务。这需要回答现有数据的价值和数量问题。他们是否拥有独特的资产?整合这些资产是否可以解决市场需求?新产品和服务将投入新市场还是现有市场?如果进军新市场，通过何种渠道?对新产品和服务的投资是否会对现有业务造成机会成本?
生态系统战略。企业应分析自身能否从孤立的战略变革中获得最大价值，还是更适合与其他企业协作，进行独特而又强大的数据分析。是否充分了解处在商业价值链上的所有其他企业?如果答案是肯定的，那么企业领导者应确定这些对手掌握的数据集或具备 的商业眼光是否与自己的企业形成互补?此外，企业领导者还应确定在不失去自身竞争优势的前提下共享数据的可能性。
并非所有的企业都已准备充分或具备必要能力同时实施上述三种战略，或者， 他们仅需要实施其中一种或两种战略，以提升目标业务的业绩。无论选择何种战略， 企业应能够及时洞察大数据蕴含的经济价值，合理开发大数据资源，从授权和管理所需人才，到适当投资技术基础设施以保证运营。同时，对于储存、分类和分析大量数据所需设施和技术的成本以及大数据的潜在收益，企业亦应充分权衡。
大数据带来的是数据革命吗?虽然业界对大数据的认识显著提升，而且相关工具越来越多，但对大多数企业而言，颠覆性变革还未到来。随着人们充分利用大数据的优势并结合大数据提出的全新业务战略，在不久的将来，新的企业将重磅出击并开拓新的市场，摒弃炒作而专注利用大数据发现并解决新的业务问题，满足不断变化的市场需求，保持可持续的竞争优势。
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