大数据：技术、产业与管理研究报告

随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。

大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。  随着社会的不断发展，大数据对IT技术架构的挑战，大数据的生态环境问题，大数据的应用及产业链将日益突出。大数据、人工智能、区块链、3D打印、虚拟现实等高新科技正加速推动着第四次产业革命。

众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。显然，所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式等所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

但是屡见不鲜的是，很多公司仍然只是将信息简单堆在一起，仅将其当作为满足公司治理规则而必须要保存的信息加以处理，而不是将它们作为战略转变的工具。毕竟，数据和人员是业务部门仅有的两笔无法被竞争对手复制的财富。在善用的人手中，好的数据是所有管理决策的基础，带来的是对客户的深入了解和竞争优势。数据是业务部门的生命线，必须让数据在决策和行动时无缝且安全地流到人们手中。所以，数据应该随时为决策提供依据。这些数据来源为一些私营公司提供了巨大的价值，这些公司能够善用这些数据，创造满足潜在需求的新产品和服务。

企业需要向创造和取得数据方面的投入索取回报。有效管理来自新旧来源的数据以及获取能够破解庞大数据集含义的工具只是等式的一部分，但是这种挑战不容低估。产生的数据在数量上持续膨胀；音频、视频和图像等富媒体需要新的方法来发现；电子邮件、社交网络等合作和交流系统以非结构化文本的形式保存数据，必须用一种智能的方式来解读。但是，应该将这种复杂性看成是一种机会而不是问题。处理方法正确时，产生的数据越多，结果就会越成熟可靠。传感器、GPS系统和社交数据的新世界将带来转变运营的惊人新视角和机会。

第三次科技革命

20世纪四五十年代，第三次技术革命在原子能、电子计算机、徽电子技术、航天技术、分子生物学和遗传工程等领域取得的重大突破，在第三次科技革命中最有划时代意义的是电子计算机的迅速发展和广泛应用，而电子计算机是现代信息技术的核心。

第三次科技革命极大地提高劳动生产率,促进生产的迅速发展,产生一大批新型工业,使第三产业迅速发展起来,推动了社会生活的现代化,改变着人们的生活,学习,交往和思维方式。给各国经济的发展带来了机遇,同时也带了竞争和挑战,世界各国都在大力发展高科技,以求在国际竞争中取胜。第三次技术革命更加证明科学技术是生产力发展最重要的推动力,科学技术是第一生产力，同时也是知识经济时代到来的根本原因和基础。

第四次工业革命

从广义上来说“绿色工业革命“是人类历史上的第四次工业革命，狭义的说就是是新能源、新材料、新环境、新生物科技革命。

在社会生产力以跳跃的方式呈积数增长的同时，生态环境的恶化、自然资源和能源的过度消耗以及核灾难的威胁，这些问题难以控制的恶性发展，使人类的处境受到越来越严重的困扰，成为举世关注的全球问题。实质上，从第一次工业革命开始到现在,人类所消耗的地球资源,已经是远远超过了在此之前的上下五千年人类所消耗的地球资源的总和。目前,各主要经济体大力实施的绿色‘新政',是以新能源技术革命为核心的新一轮工业革命,一方面力图借此摆脱目前的经济衰退,另一方面是谋求确立一种长期稳定增长与资源消耗、环境保护’绿色‘关系的新经济发展模式。”当前,以绿色经济为核心的“经济革命”正席卷全球。

在第四次产业革命中大数据对企业的组织结构和管理模式的影响

（一）、对企业组织结构的影响。

1、大数据对管理决策环境的影响

①大数据下数据驱动的决策方式

基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。

②大数据下决策方式应用现状

大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63%的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47%的受访者称当前应用处于早期规划阶段，28%的受访者正在开发试点项目或已经实施了两项甚至多项“大数据”解决方案。利用大数据将成为公司的一个关键竞争和增长基础。从这个角度看，所有公司都需要利用大数据提升企业竞争力。大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的业务模式和决策方式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。

2、大数据对管理决策数据的影响

大数据下决策的技术含量、知识含量大幅提高，对大数据的有效利用成为企业决策的关键，因此管理大量的数据是个挑战，如果不能找到数据，企业就可能不会收集数据，这些数据就会被丢失掉。大数据时代不仅要求企业具有搜集分析数据的能力，更需要企业具有处理、利用这些数据的能力。

①大数据下的数据管理

大数据环境下，数据的特点首先是规模大、类型多、结构多样，包含结构化的数据表和半结构化、非结构化的文本、图片、视频等。数据使用之前需对多源数据进行清洗、抽取和集成，保证数据的质量和可靠性，再采用统一结构来存储这些数据。传统的数据库管理系统和数据分析手段已无法适用，微软等企业都推出了大数据解决方案，它要求企业更新技术，以适应大数据处理的需要；其次是数据产生速度快，应用场景从离线转向在线，并出现实时处理需求。实时数据处理是大数据分析的一个核心需求，许多企业发现了实时数据的作用，开始专注于实时数据流，对实时数据的及时处理和利用也是企业面临的一大挑战；第三是大数据与其它数据的关系。大数据的价值来自于数据碎片间关联所产生的信息。大数据时代最大的转变是用相关关系取代因果关系，即只需知道“是什么”，而不需知道“为什么”。通过探索数据之间的关联模式，挖掘大数据中的信息，是大数据的价值所在。但这些数据之间交互广、价值密度低且呈碎片化，从大数据中提取有用信息，为管理决策提供支持，成为企业的迫切需求。

②大数据下的知识管理

从知识管理角度来看，数据蕴含着知识，知识是影响决策的重要因素。随着“基于资源的企业理论”的发展，人们对企业内部资源中无形知识重要性的认识越来越清晰，“基于知识”的企业能力理论逐步成为“基于资源”的企业能力理论的核心。在大数据时代，对数据进行深度挖掘可以获得更加丰富的知识，企业可以从中极大受益。潘罗斯认为，企业规模取决于管理者拥有的知识和管理能力。在大数据下企业可以对商务了解得更彻底，使用知识改进决策和绩效。收集分析海量数据，并快速获取影响未来信息的能力，是大数据技术的魅力。在管理决策过程中，数据所起的所用是无法取代的，但需要将数据的客观决策和人的主观决策相结合。

3、大数据对管理决策组织的影响

①大数据下的企业管理决策组织

大数据下全员参与使得企业决策参与者角色发生了改变，决策权的重新分配，必然影响企业决策组织结构和决策文化，企业决策组织结构重要的两项因素就是集中决策、分散决策的选择和决策权分配问题。从集中决策和分散决策角度看，组织理论认为可预测的环境对企业的组织过程施加的影响较小，有利于形成集中分层的决策结构，而在不可预知的环境和企业面对非常规的情况下，分散式决策更为有效。在动态变化环境下，分散决策结构可能更加重要，而IT技术通常被作为一种手段来提升企业在动态改变环境中的数据处理能力。另外，企业组织结构还受知识分布、知识转移成本与权利传递成本所影响，如果知识高层领导集中分布，则对应采用集中决策结构；如果知识分散分布，则对应采用分散决策结构。大数据下的决策环境更复杂，决策时效性更强，而决策知识分布更广泛，分散式决策成为大数据下决策的主要形式。从决策权分配来看，企业决策效率低下的原因之一是没有将决策权限分配给合适的角色。员工掌握和控制的信息量越多，理论上决策权应越大，知识与权力的匹配程度越高则组织的各项指标越好。信息技术、网络技术的发展，以“金字塔”型为代表的传统组织结构被企业管理网络化、权力分散化和体现人本管理的扁平化组织结构所替代。大数据时代，普通员工也拥有了决策权利，扁平化组织结构的趋势将更明显，决策权分配应顺应这种变化。分析大数据环境对企业管理决策组织结构的新要求，基于数据的有效利用和知识的创造、吸收，研究大数据下组织结构建设措施，是大数据下企业组织创新的重要内容。

②大数据下的企业管理决策文化

大数据对企业管理决策文化的影响巨大，大数据时代不是“我们想的是什么，而是我们知道些什么”。企业用大数据进行决策，首先要转变思维模式，遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策，企业管理者的思维变化也会提高企业员工利用大数据进行决策的执行力。企业管理者要真正用数据来驱动决策，基于规模庞大的数据量作出合理决策，需要很长的分析过程，企业员工用来自一线的大数据分析结果，推翻高层管理者的直觉判断，将是企业管理决策文化的最大变革。其次是基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励制度，建立学习型企业文化，提高大数据下全员参与决策的能力和水平，培养基于数据进行决策的企业文化和制度，是大数据下决策的客观要求。

4、大数据对管理决策技术的影响

大数据环境下的决策问题异常复杂，决策参与者需要恰当的决策支持系统来协助决策，以灵活应对环境变化带来的改变。传统的决策支持系统更强调应用，但它的应用和发展受限于少量的人群使用、不支持集成来自其它渠道的数据信息、不能利用分布于别处的系统资源等。大数据下人人都是决策者，分布于网络中的专家系统、管理系统等都是决策系统的一部分，因此须对传统的决策支持系统进行变革，建立适应大数据环境下全员参与的决策方法，建立开放的大群体决策体系结构和协同工作模型，建立促进群体成员之间信息沟通、共享和促进群体决策过程交互的平台，建立基于决策目标的群体分散决策一致性分析和评估机制，设计合理的决策冲突消解和聚集方法。在此基础上，结合现有云计算环境下的云服务平台，构建大数据下的数据资源池、知识资源池、模型资源池、方法资源池；构建基于服务的、集成智能分析、快速决策分析和具备自主决策功能的大数据决策支持系统接口，针对不同决策层次的决策服务推送机制，是建立大数据下决策支持系统的要求。

（二）、对企业管理模式的影响。

在新经济时代（传统产业与知识经济、虚拟经济和网络经济的全面结合），商业模式创新成为企业提升竞争力、持续获取超额利润的必然选择。一种全新商业模式的出现，往往是以技术创新为起点的。相应地，商业模式也是企业实现技术创新市场价值的先决条件。互联网、信息技术不断发展，带来了一场以“大数据”为焦点的技术革命，也使得“大数据”成为商业模式创新的基本时代背景。2012年瑞士达沃斯世界经济论坛的与会者宣称：大数据带来的不仅是技术革命，更是一种社会革命，将对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程、个人生活方式产生巨大的影响。本文拟从“大数据”概念特征入手，探讨“大数据”对商业模式创新的驱动作用。

1、大数据与商业模式的结合

一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在到来。商业模式的创新离不开大量经营生产的数据作为基础，大数据以及利用信息技术对其进行知识管理成为现代企业需要认真研究的一个问题。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

①电力大数据现状

电力大数据产生于电力生产和使用过程中，其来源包括发电侧、输变电侧、用电侧等多个环节，从调控监控信号到生产报修数据，从电能计量到设备检修、巡视记录，从PMS生产管理系统到GIS地理信息系统。如在用电侧，伴随着大量智能电表及终端的安装部署，电力公司和用户之间的交互迅速增长，电力公司每隔一段时间获取用户的用电信息，从而收集了海量电力消费数据

目前，电力大数据一般分为三类：一是电网运行和设备检（监）测数据；二是电力营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是公司管理数据。这些数据可进一步分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，大量的半结构化和非结构化数据无法直接使用传统的关系型数据库管理和存储[3]，而这些数据较结构化数据而言其增长更迅速，每年以几何级数速度增长，这导致需要有专业化的解决方案应对大数据带来的挑战。

②电力大数据特性

电力大数据的特性包含以下五个方面：一是体量大，二是类型多，三是处理速度快，四是价值大，五是准确性高。

2、大数据环境下的电力企业商业模式创新探讨

“大数据”正以各种方式影响着电力企业的商业生态，已经成为电力企业商业模式创新的基本时代背景。大数据环境下，电力企业的生产经营与管理决策拥有前所未有的挑战和机遇，这种情况下电力企业商业模式创新则更聚焦于商业活动和管理模式的作用与影响。

①大数据环境下电力企业商业模式创新

大数据环境下，电力行业不仅要收集和存储数据，更要围绕数据采用相关数据挖掘和分析技术，获取更加有价值的信息，重塑电力核心价值和转变电力发展方式。因此，在企业现有主导商业模式的基础上，通过挖掘市场个性化需求和企业自身良性发展，驱动企业经营战略逐渐从“以电力生产为中心”向“以客户服务为中心”转变；通过对电力系统生产运行方式的优化，以及对全社会节能减排观念的引导，推动电力行业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效挖掘与应用还能面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。

⑴营销方式灵活化

电力企业一方面，通过对庞大的历史销售数据的挖掘与分析，进行用户用电行为分析和用户市场细分，使管理者能有针对性地优化营销方式，改善服务模式；另一方面，通过与外界数据的交换，挖掘用户用电与电价、天气、交通等因素所隐藏的关联关系，预测用户的用电习惯，进而为管理者提供多维、直观、深入的决策依据，帮助决策者掌握市场动态。

⑵电网控制智能化

大数据技术将加速电力企业智能化控制的步伐，促进智能电网的快速发展。例如，通过为电力设备布置多个传感器，动态监控设备实时运行状态，并基于大数据挖掘、分析和在线可视化技术，设计在线监控与可视化调度管理系统，集成在线监测、视频监控、应急指挥、检修查询等多项功能，从而有效改变传统的运维方式，实现运维智能化。

⑶运营管理精细化

通过对电力企业生产、经营和管理的数据进行整合，实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据集成与共享，以用电需求预测为驱动优化资源配置的动力，协调电力生产、运维、销售的管理，提升电力生产效率和资源利用率。此外，电力企业各部门数据的集成将优化内部信息沟通，有助于企业实行精细化经营管理，提高企业管控水平。

⑷增值服务丰富化

利用电力行业大数据给用户提供丰富的增值服务。例如，通过给用户提供其各月份的明细用电视图，让其了解自身用电习惯并能根据需要进行调整，同时也使得电力收费过程透明化。此外，随着无线M2M传感器和大数据挖掘与分析的普及，智能恒温控制器等新型工具进入楼宇成为可能，这些技术的应用将给用电用户带来很大的节能空间。

3、大数据环境下的商业模式创新建议

大数据时代的到来，为电力企业发展带来了新的机遇和挑战。通过良好的大数据挖掘、分析与管理，可切实提高电力生产、营销及管理等方面的水平。

①融入电力企业的数据整体方案

电力企业将来自不同数据源的数据经过清洗、转换与集成，形成企业级统一的数据视图，将会产生新的业务洞察力。例如，电力企业将用电家庭成员的住宅类型、平均年龄、学历水平、生活习惯等信息与电量消耗的数据融合分析，这会使得从智能电表上读取的数据更有价值、更有意义。因此，需要将大数据融入企业的数据整体方案中，这样才能让数据产生最大的价值。

②切实做好数据聚合和管理工作

数据质量是有效分析和利用大数据的前提，是大数据产生价值的保障。如果数据有错误、不及时或不全面，对其挖掘与分析的结果必定不正确；而如果数据冗余、不一致，则会增加获取数据有效信息的难度，并使数据处理效率低下。目前电力企业数据正以前所未有的速度激增，数据类型多样，数据来源于不同的环节，有效管理企业的数据资产，并从大规模的数据中挖掘有价值的数据，成为企业管理者在大数据时代分析决策的基础。

③具备足够的大数据相关技术能力

在获得优质的数据后，企业还需要具备一定的数据存储、处理和分析能力，才能有效应用大数据。电力企业必须了解并研究适合自身发展的大数据解决方案，提高海量数据存储、分布式计算、高性能数据挖掘、数据可视化等技术水平，实现各个系统的数据交换与共享，为企业各种智能应用提供统一的数据视图，以满足大数据战略的需求。