對大數據時代的看法范文

導語：如何才能寫好一篇對大數據時代的看法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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IT時代信息化是核心，信息就是權力。而在DT時代，大數據是核心，數據即是資產和一切商業行為的行動方針指南。中國真正進入網絡時代不過十幾年，很多人還沒搞明白互聯網怎么回事兒，移動互聯網便成裹挾之勢強勁來襲。對移動互聯網還沒搞明白，大數據又悄悄地滲透到我們的生活和商業之中。不是我們不明白，全因這世界變化太快。

大數據使內容生產更能投其所好

以往傳統的電視劇制作一般依賴于導演和編劇的經驗判斷，將整部電視劇的劇情全部拍出，完全不顧觀眾是否喜歡觀看。這直接導致很多電視劇根本無法播放，或收視率極低無人關注。部分導演或許會根據時下觀眾喜愛的話題進行電視劇的拍攝，但往往拍攝出來之后時過境遷，觀眾對當時的那個話題早已不感興趣。無論是哪種情況生產出的電視劇內容都無法準確滿足觀眾的觀看需求，只能被動地接受，造成社會資源的浪費。

在韓國，電視劇采用邊拍邊播的方式。比如在《來自星星的你》播出后，萬千少女為“都教授”瘋狂，并對劇中人物設定、劇情進展實時互動，表達自己的觀點和看法，為劇情推進提供各種版本。其中有幾集“都教授”換上了高領毛衣，大多數粉絲對此并不買賬，紛紛吐槽高領毛衣不夠好看得體。于是沒過幾集，“都教授”就將服裝換回去了。這其實就是基于消費者洞察的大數據運用，實時對消費者的觀看數據和反饋的數字信息進行收集整理，從而根據結果對劇情進行調整，以滿足大部分粉絲的心理需求。果然此劇一經播出，便吸引眾多網友極力追捧。

無獨有偶，美劇《紙牌屋》的成功同樣少不了大數據的推動?！都埮莆荨返臄祿熘邪嗣绹?700萬的訂閱用戶、400萬個評分、300萬次搜索請求。用戶的每一個暫停，回放或者快進等行為都被收錄其中。通過用戶的觀看數據分析出用戶的喜好，再根據用戶的喜好去決定內容的生產。這就是基于大數據的消費者洞察在內容生產上的典型應用。

大數據讓傳播更精準友好

在基于傳播過程中的分類解析，大數據能夠根據幫助企業精準地找到消費者。微信將經常關注財經新聞的人判斷為高凈值人群，進而在朋友圈推送寶馬車的廣告;經常關注娛樂八卦的人群則被推送可口可樂廣告。在傳統的傳播活動中，企業無法精確地找到目標客戶，只能進行大規模的投放，浪費了大量廣告費。然而，在大數據時代，企業能夠通過大數據篩選與分析，將目標受眾精準定位到每一個消費者，實現廣告的精準投放。

大數據還能夠讓廣告的投放更加友好。在傳統購物場景中，消費者到店里選購商品，一旦消費者對某件商品表達出了興趣，店員便會上前解說這款產品。同時通過交流，店員會對消費者進行一個大致的判斷，進而為消費者進行商品推銷。這樣的商品推銷往往是低效的，并且大多數時候這樣的推銷是被消費者反感的。而在互聯網消費場景中，消費行為模式發生了改變，只有當消費者對商品感興趣時才會進行搜索瀏覽。消費者瀏覽的商品本身是消費者感興趣的，大數據根據消費者的瀏覽記錄，便會預測出消費者感興趣的商品。這時為消費者推送商品，更容易讓消費者接受。

大數據讓企業更加聰明高效

基于消費者行為的大數據分析，能夠幫助企業更好地了解消費者的習慣。在企業的生產和銷售過程中，大數據還能充當監管者的角色，實時了解消費者的使用體驗，幫助企業不斷改進產品和服務。

互聯網食品公司“三只松鼠”有一套基于大數據的追溯系統。用大數據記錄跟蹤種植基地、供應商、分裝工廠及物流等所有環節，并讓消費者知曉產品和服務的全過程。食品生產銷售的全過程有了監管讓人更加放心。在傳統時代，想要全程跟蹤記錄生產銷售的全過程幾乎無法做到。

不僅僅是在生產流通環節，在銷售環節中大數據一樣能夠扮演監管者的角色?！叭凰墒蟆钡拇髷祿到y每天將顧客評價的關鍵詞篩選出來，利用相關性分析得出結論。顧客進行了口味差、物流慢等的評價，“三只松鼠”就會根據大數據分析的結果對產品和服務進行改進，以此來提升顧客的滿意度。而傳統的顧客滿意度就只能根據問卷調查等這種效率比較低的方式去詢問消費者。

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（陜西天元通信規劃設計咨詢有限公司陜西西安710000）

【摘要】進入2012年以來，大數據（BigData）一詞越來越多地被提及與使用，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數，它已經出現過在《紐約時報》、《華爾街時報》的專欄封面，進入美國白宮網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國君證劵、國泰君安、銀河證劵等寫進了投資推薦報告，大數據時代來臨。

關鍵詞 大數據；云計算；海量；發展；影響

BigDataeracreeping

MaChao

(ShaanxiTianyuanCommunicationPlanningandDesignConsultingCo.,LtdXi´anShaanxi710000)

【Abstract】Sinceenteringin2012,bigdata(BigData)ismentionedmoreandmorewiththeuseoftheterm,themassivenumberofpeopleuseittodescribeanddefinetheeraofinformationexplosiongenerated,ithasappearedinthe"NewYorkTimes","WallStreetJournal"columncover,intotheUnitedStatesWhiteHousenetworknews,comingoutofsomedomesticInternettopicsinthelecturesalon,andeventhesenseofsmellmonarchsecurities,GuotaiJunanSecurities,Galaxysecuritiesandotherinvestmentrecommendationwrittenreport,bigDataera.

【Keywords】Bigdata;Cloudcomputing;Mass;Development;Impact

1.什么是大數據？

大數據（BigData）是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。而當今的各種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用云服務時間了。對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。

1.1大數據四個特性。

（1）海量性：目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。

（2）多樣性：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。

（3）高速性：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。

（4）易變性：大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟件進行分析。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟件識別。目前，企業面臨的挑戰是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。

1.2大數據三個特征。

除了有四個特性之外，大數據時代的數據還呈現出其他三個特征。

（1）第一個特征是數據類型繁多。

（2）第二個特征是數據價值密度相對較低。

（3）第三個特征是處理速度快，時效性要求高。

2.大數據時代對生活、工作的影響

（1）大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

（2）“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。

（3）大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

3.企業應如何應對大數據時代

近些年，大數據已經和云計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎么產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？企業如何應對？一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手準備，為企業的后期的數據收集和分析做好準備，企業可以從下面五個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面五點。

3.1以企業的數據為目標。

幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網絡還是車間傳感器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什么數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。

3.2以業務需求為準則。

雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什么數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。

3.3重新評估企業基礎設施。

大數據需要在服務器和存儲設施中進行收集，并且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要準備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大。

3.4重視大數據技術。

大數據是最近幾年才興起的詞語，而并不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技術都是近年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。

3.5培訓企業的員工。

（1）大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的采集收集分析方面的人才，對于一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。

（2）“大數據”時代的到來，充滿了機遇與挑戰，誰能夠最快地習慣這種新形式下的數據模式，熟悉和掌握處理這種數據處理方法，誰就會在之后的信息戰中占得先機，取得主動權

參考文獻

［1］李建義.數據庫原理及開發.北京：中國水利水電出版社，2005.

［2］維克托·邁爾·舍恩伯格大數據時代浙江：浙江人民出版社2012.

［3］艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西爆發北京：中國人民大學出版社2012.

［4］朱志軍，閆蕾.轉型時代叢書：大數據·大價值、大機遇、大變革［M］.北京:電子工業出版社2012.

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【關鍵詞】“大數據” 計算機信息處理 云技術

由于網絡的普及，計算機用戶群體呈現對數增長，因此而產生的數據量十分驚人。新形勢下對計算機的處理技術能力的要求在更新換代，計算機技術也隨之跟進，兩者是互為依托。因此，我們必須變換新的觀念、新的技術來滿足日益增長的數據處理需求。

1 “大數據”概念，以及它而產生的影響

現實社會中，每天都會運行著大量的計算機，由此而產生的信息數據量是我們不可想象的，這些信息包含了豐富多彩內容，而數據之間又互相關聯著，被量化了的這種數據群集，我們稱之為大數據。

隨著數據量的增長，承載數據的載體，運算處理這些數據信息的計算機等等都在更近，并且它們之間密切關聯著，牽一發而動全身，以前的計算機的硬件存儲設備僅有幾兆大小，如磁盤，軟盤等，而現在，數據存儲設備比如移動硬盤已經步入了我們生活當中，作為承載數據的設備，它的儲存量也在不斷增長，由原來的MB變為現在的GB、TB，這正是由于人們對數據存儲的需求的增長而產生的直接結果。

當具備了可以存儲的信息數據的載體之后，還需要有能夠分析解讀這些信息數據的專業設備，所以電腦的需求量就呈現對數式的增長，在我國，九十年代以前電腦對于普通人來說還屬于高端產品，21世紀初期才開始在中國大量普及，而現在剛剛過去僅僅十幾年的時間，我國購買電腦的人數已經突破了億這個單位，這是多么驚人的發展速度。從這里可以看到，“大數據”時代下，促進的行業發展異常猛烈。

與此同時，對計算機處理技術應用軟件的開發，也加速了計算機數據處理能力的提高。軟件與生俱來的操作便捷性，對數據處理的高效準確性，從而使其被使用程度和數量都非常高。

2 在“大數據”的普及之下，計算機處理技術的發展與前進方向

2.1 計算機“云技術”的誕生和發展

“大數據”時代的到來，不但要求相對應的硬件設備數量增長，而且相關的軟件支持也是很必要的。在此情形之下，計算機軟件技術與硬件設備應用互相滲透從而成為了一個新興的學科，現在各個高校都有專門的人才去研究這個課題，與此同時一些工程師、專家根據實際情況，開發計算機軟件，來滿足越來越多的信息數據的處理要求，因為數據本身極其龐大，計算機硬件的發展到達了一個臨界，新技術此時呼之欲出?！霸萍夹g”可以對海量的信息進行存儲運行，同時由于其龐大的服務器設備完成了對信息數據的運算處理，如果僅僅靠計算機去處理的話，速度慢、效率低，而它完美的解決了這個問題，同時把計算完成的數據結果回饋給使用者，使用者尤其是一些企業對這種計算的高效性極其的喜愛

2.2 大數據時代計算機信息處理技術面臨的挑戰與機遇

在大數據的時代背景下，出現了許多新的問題，這給計算機信息處理技術的發展產生了極大的障礙，而且因為數據處理要求的不斷提高促使了人們加快對新技術的研發，因此計算機信息處理技術迎來了新的發展機遇。由于大數據在數據容量及內部結構上面的變化，若依靠當前的計算機信息處理技術來管理大數據，還存在著較大的問題，一方面，計算機軟件在運行時，依然會遭受到來自互聯網的病毒惡意攻擊的問題，并且大數據的數據結構非常復雜，當進行存儲和使用的時，由于經歷的操作環節很多，很容易泄露數據，另一方面，通過使用大數據這種技術手段黑客很容易就侵入了用戶的計算機。隨著大數據的不斷發展，人們對計算機信息處理技術的要求也在不斷提高，為了提升對大數據的處理性能同時加強對大數據的安全保證，需要根據不同的需求對新的計算機信息處理技術進行研發和創新，使計算機在處理信息的過程中，可以對當前互聯網環境進行全方位的的監控和判斷，以實現對大數據的全面監控并達到對來自網絡的惡意攻擊的防御，保證大數據的安全。

2.3 未來計算機處理技術的方向

網絡環境其實是一個開放性的平臺，每個人都能夠隨時隨地的從中得到想要的信息，而這就給了不法人員，尤其是黑客提供了犯罪的平臺，在其中，僅需對這些海量的數據稍加分析，就可以找出用戶在運用技術期間的漏洞，導致商業機密或者個人用戶信息的泄密或者被盜用、惡意篡改等等。這也就對“大數據”時代下，計算機處理技術提出了安全要求，安全性是計算機處理技術未來發展的最主要的方向。所以在今后的一段時期內，對于計算機安全體系的建立和防護也必將提上日程，培養專業人才，是想要實現安全性的重要保障。目前一些高校已經開展了相關的課程，目的在于培養出適應當前情況的人才來處理專業問題，解決現階段和今后階段所需要面臨的問題。與此同時新的信息數據安全技術的開發過程也會進一步的縮短。之前的安全軟件在不斷發展的技術，海量的信息數據面前已經越發的力不從心，根本無法滿足“大數據”時代背景下的不斷提高的用戶需求，因此，開發新的技術軟件顯得尤為迫切，用來取代那些已經相對落后的軟件，達到數據接收與處理同步，處理與存儲同步，這將是計算機處理技術未來要發展的方向之一。

3 總結

隨著“大數據”時代的不斷前進，計算機運算處理技術將會有更高的提升，同時其應用也將會越來越廣泛，因此作為一個現代高科技的產業，信息技術處理能夠創造的商業潛在價值是不可限量的，必將更加深入未來社會的變革。所以計算機運算處理技術將來的發展前景，我們要保持樂觀的態度。

參考文獻

[1]趙春雷，喬治?納漢."大數據"時代的計算機信息處理技術[J].世界科學，2012，02：30-31.

[2]耿冬旭.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術分析[J].網絡安全技術與應用，2014，01：19-21.

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關鍵詞：大數據時代；金融統計；創新

一、大數據技術概述

什么是大數據？關于這個問題，不同的人心中，恐怕自有一番看法。但我們至少可以找到兩個特征：其一為海量的數據，其二為綜合汲取考量。一般來說，利用廣泛的數據統計，得出特定人群的特定趨向，這就是大數據技術所傾向于解決的問題。事實上，通過特定的統計方法和優秀的軟件計算，人們可以從雜亂無章的海量數據中找到某些規律，這些規律往往在單純的人力研究下隱而不彰，而在顯現出來后，就能夠為人們的決策等方面帶來意想不到的便利。在大數據這個時代中，信息有著無窮的潛力。而金融行業，一向掌握著巨大數據便利。凡舉線上線下各種轉賬支付，資金流通背后的社會本質和表面的經濟現象……可以說，金融行業天生就與大數據技術有著密切的關系。

二、大數據對金融統計模式的影響

1.大數據時代對金融統計思維方面的影響

傳統金融統計模式的統計思維建立在統計數據的嚴格性、匹配性、結構性和確定性之上。這種思維假定數據彼此間具有嚴密的關聯性，能夠以確定的數學公式加以描述，用成熟的數據模型加以預測，而忽略了數據本身具有的雜亂無章的特性，難以從更高層面上觀察經濟金融現象，數據模型雖然漂亮，與實際情況并無太大關聯。

大數據時代下的思維，首先著眼的是更廣泛地收集數據，而不嚴格要求其匹配性；往往強調數據的獲取程度和更好的包容性，而不要求結構化和標準化；關注于為使用者提供參考，而并非做出決定。這樣做的結果，大數據技術的關聯程度更廣，涉及面更多，穿透力更強，真實性也更佳。

2.大數據時代對金融統計數據準確性方面的影響

傳統金融統計對數據的準確性要求的嚴格程度、繁重手續和復雜環節，必然影響到數據的及時傳達。可能因此錯過了數據的及時分析而對金融行業造成巨大損失。因此，及時準確地傳遞數據與信息，減少不必要的匯總審查環節對數據的滯后效果，是大數據技術和時代對金融統計數據的準確性方面的主要影響。由于簡化了匯總環節，統計成本得到了減小，工作效率得到了提升，因此也使得經濟效益得到了新的保證。

3.大數據時代對經濟分析方式的影響

在對數據的分析方面，大數據技術摒棄了傳統統計方法中過于簡單的匯總分析，因為這種分析首先假定了數據的關聯性。大數據采用分層分析的方法，融合了多種先進的科學思想和技術，對數據的分析更加準確和深入，能夠更好地分析內容，反映出事件的本質情況，使得數據分析能夠更好地為決策提供重要的參考。

4.大數據時代對金融監管方面的影響

此外，由于大數據對信息數據的挖掘越來越廣泛，采集工作變成越來越完善，反映金融狀況的數據被越來越完整、全面地呈現在金融監管部門的眼前。利用大數據技術，他們可以方便、快捷地分析數據呈現出的金融運動，找出趨勢，使得金融監管工作變得更為便捷，針對程度也更高，工作效率也更好。

三、在大數據時代下金融統計模式的創新

1.轉變傳統金融統計思維

要想真正運用大數據技術，融入大數據時代，就要從金融統計思維上加以改變。首先，大數據技術是現代統計學的趨勢，集合了現代統計學的思想和研究成果。其次，要認識到傳統金融統計思維的局限性，認識到必須通過轉變思維方式，打破思維的局限性造成的劣勢。需要認識到，任何的主體定義都是與大數據思維的內容背道而馳的?，F實的實時數據，不存在一個明確的主體、某種可套用的公式、某些規范性的規則。重要的不是預先假定的規律，不是漂亮優美的模型，而是數據的全面性和完整性。在對不確定的主體有一個正確的認識之后，也就是認識到金融數據的來源、量化標準和個體識別等數據主體的特征并不存在之后，再在對不固定的數據來源進行合適的處理。

2.注重微小數據的采集

大數據時代對數據的要求是更加細致的，它不僅要求通常的宏觀數據，還要求金融機構的細粒度數據也能夠被納入到大數據技術的觀察之中，受到分析的數據越多越好、越細越好。所謂全面而詳細，也就只有在大數據技術強大的分析能力面前，各種瑣碎的、看似毫無關聯毫無結構性甚至毫無用處的數據才能夠得到應用和分析。面對復雜多變的市場，傳統的宏觀數據分析難以把握的動向，由于大數據技術朝微小數據方面的反復不斷和深入的挖掘，市場的動向往往能夠更加準確地被展現出來。從而發現問題、解決問題，能夠更好地采取有力有效的措施來保護市場。事實上，由于金融數據采集方式的改變，統計工作在大數據技術的幫助下變得較為簡單，這使得金融檢測工作也得到了發展，并在一定程度上保證檢測結果的準確性。

3.建立通用數據標準體系

傳統金融統計在數據上的誤差往往因為其缺乏一個通用的數據標準。金融統計工作標準化的缺乏，是金融統計數據難以達到準確性、可靠性和一致性的重要障礙。因此推進金融統計的標準化，建立通用數據標準體系勢在必行。這種規范化和標準化，通常表現于三個方面，即金融機構信息的規范化，金融工具的規范化和金融計值的規范化。一旦達成這三方面的規范化，金融機構在搜集數據時就能極大地得到便利，從而有效避免數據結果不一致的現象發生。

4.建造綜合金融統計體系

在大數據環境下，金融統計更應當全方面地記錄信息，使得各方面使用者都能在數據的綜合方面獲得益處，能夠對風險具有全面的把握，從而便利于資金的調配。這就要求建立綜合性的金融數據統計體系，實現數據與信息的共享，在統計數據更加透明的基礎上保障其真實性和效用性，進而不斷推動金融統計模式的良好創新和發展。

四、大數據金融統計實例分析

在大數據時代下進行的金融統計，與傳統的統計方式有著較大的不同。傳統金融統計不會涉及的領域，大數據的金融統計卻可用來進行分析。

比如，社交媒體上的大量信息，就可以為金融統計提供信用評分。像德國的Kreditech貸款評分公司、美國的Movenbank移動銀行、香港的Lenddo網絡貸款公司，以及諸如trustCloud、Connect.Me、Briiefly和Reputate等新型的中介機構，就能利用申請者提交的社交網絡，對其活動記錄進行算法分析，通過分析好友的信用狀況來做出信用評分，從而達到統計信用資料的目的。通過社交網絡的資料進行客戶信用評分，這在傳統的金融統計模式內是不可想象的。

再比如采集社交網絡重點各類內容，就可以利用大數據技術進行市場情緒分析。通過微博以及各種朋友圈里每日數億數十億的消息進行大數據分析，就可以從中提取有用的市場情緒信息，以此決定資金交易策略。舉例來說，美國MarketPsy Capital對沖基金，就是通過對社交網絡，各種博客、聊天室、網站評論、微博的大數據分析，得到了有關市場情緒的關鍵信息，從而在2008年至2010年通過調整交易策略，達到40%的回報率。大數據技術對金融統計的影響不可小覷。

結語

大數據技術是互聯網蓬勃發展之后帶來的創新，以這種技術和思維為中心形成的大數據時代無疑極大地改變了金融統計的面貌。要想不落后于時代，就要不斷提高金融數據采集的全面性，令信息的真實和準確程度得到保證，從而不斷推進金融行業朝著良好的方向發展。

參考文獻：

[1]張曦.我國貨幣與金融統計的現狀分析[J].時代金融，2012（18）

[2]李璇.淺談中國的金融統計國際化[J].經營管理者，2011（18）

[3]張小明.互聯網金融的運作模式與發展策略研究[D].太原：山西財經大學，2015.

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3月1日，北京陽光明媚，對于已橙色預警、持續一周霧霾天氣的首都而言，空氣格外清新。

“不知道是貴州趙書記、陳省長讓貴州的天氣把‘云’帶過來，凈化了北京的空氣；還是北京市云計算的結果把北京的空氣變得可控可穩？”當日下午，在位于海淀公園旁邊的中關村科技創新展示中心，一場“貴州?北京大數據產業發展推介會”正吸引著IT界以及全國各地媒體的目光。發言席上，富士康科技集團總裁郭臺銘一語雙關的幽默，贏得了會場千余聽眾的熱烈掌聲。

這場以“大數據”為主題，貴州、北京深入合作的推介會，受到全國媒體的關注，一方面是因為在這次會上，郭臺銘，馬云，中國移動、電信、聯通三大“掌門人”等IT大佬“云”集；另一方面，大數據產業方興未艾，在這塊極具開發潛力的領域，貴州意欲何為？在攜手中關村形成戰略合作之后，貴州、北京在大數據方面將如何進一步摩擦火花？引爆了媒體的興奮點。

一場IT盛宴

會議下午3點開始，上午11時許就已經有媒體記者開始了會前的熱身報道，在會議開始前一個小時，媒體席上已無空座，晚到的記者，只能“委屈”地擠在兩旁和中間的過道上。

20余架攝影機把會場來了個大包圍，“長槍短炮”混搭著各式智能終端，以圖文直播、微信微博等各種方式向外界傳送著會議的信息，形成對整個會場的全方位立體覆蓋。

這是一個以“大數據”為主題的推介會，也是一個產生大量數據、體現大數據時代傳媒特色的會議。

也正是在這個移動互聯網大行其道的時代，大數據的魅力才格外耀眼。在互聯網這個快速變革行業打拼的人，往往思想敏銳、充滿活力。

雖然已年近50，馬云仍然“身手敏捷”，當主持人有請“阿里巴巴董事局主席馬云”的話音剛落，他便一個箭步走上了演講臺，簡單的開場白，隨即拋出觀點、直奔主題，“今天這個日子不僅僅是對貴州，對這個行業的騰飛也具有重要的意義”。

“大數據，不管別人信不信，反正我信?！瘪R云的每一次公開發言，幾乎都會成為媒體公眾關注的一個熱點，這不僅是因為他總有入木三分的分析和精辟獨到的言論，更是因為在中國互聯網浪潮中，他是名副其實的領軍人物之一。從電子商務的功成名就到互聯網金融的出手不凡，馬云和阿里巴巴在風險與收益的博弈中實現了企業的一再突破。而互聯網金融的根基就在于“大數據”，沒有強大的數據資源和云計算能力，互聯網金融的風險將輕易葬送一切奇思妙想。

中國科學院院士、北京大學校長王恩哥，中國工程院院士鄔賀銓，中國電信、中國移動、中國聯通、富士康、微軟、華為、百度……眾多國內外IT企業的負責人或行業專家，也從各自的理論研究或是商業實踐角度，暢談大數據“云”、“管”、“端”的未來發展。

無疑，此次推介會成為了一次共謀大數據未來的IT盛宴。

發言嘉賓要么是大數據領域的權威專家，要么是在大數據產業中叱咤風云的大腕，或是抓緊布局的互聯網后起之秀。

雖然沒有開放式的討論，沒有直接的觀點交鋒，但演講的話題均是有關當前大數據產業如何更好更快發展的焦點：有對大數據概念的重新定義，也有對IT行業發展的理性思考；有對大數據產業未來5到10年的預判，也有對時下大數據應用的具體分析，談機遇規劃者有之，談挑戰應對者亦有之。

“大數據服務業的屬性大于制造業，對其他產業的影響，大于對IT產業的影響。社會效益大于經濟效益?！?/p>

“要在這個轉型發展當中取得成功，可能對我們人人都有機遇，但也難言人人都能成功?！?/p>

“誰能夠高瞻遠矚，能夠領先一步地抓住這個契機，對于促進當地的經濟社會的發展，尤其是革命性的發展，具有重要的意義?！?/p>

……

精彩觀點紛呈、精辟分析不斷，聽眾席不時響起熱烈掌聲。原定于下午5點結束的推介會，在不知不覺中延續到了6點半。

為貴州點贊

在推介會會前會后，一個“為貴州點贊”的活動正由當代先鋒網策劃執行，與會的各界代表拿著“我為貴州點贊”的小牌子，對著鏡頭，三言兩語講述對貴州的看法，然后開心地說道：“我為貴州點贊！”

毫無做作、由衷的稱贊是企業界對貴州這幾年發展勢頭、發展環境的認可。

除了直接的點贊，在會場的發言中，貴州也贏得了各方的稱贊。

“貴州的整個營商環境大大改善，我們這個項目是去年4月份簽定協議的，到今年的11月能夠開通使用。如果沒有政府的高效率，非常強的服務意識，是不可能在這么短的時間實現開通的?！敝袊娦偶瘓F公司董事長王曉初在談到貴州發展大數據具備的政策優勢、生態優勢、能源優勢、產業優勢之后，對貴州目前的發展軟環境更是稱贊有加。

“貴州這次的戰略定位，我個人覺得是一個世界級的戰略，這是跨越式的發展和思考?！瘪R云早就說過，如果30年前錯過廣東、浙江的投資機遇，今天一定不能錯過貴州。這一次，他更坦言自己是“貴州的忠實粉絲和熱愛者”。

在與阿里巴巴首席技術官王堅的交談中，記者了解到，馬云和他的團隊之所以對貴州“情有獨鐘”，是因為看好貴州在移動互聯網時代的發展潛力。他們認為，貴州的落后，只是傳統工業時代，貴州公路鐵路不發達造成的，而在互聯網時代，物理空間將在很大程度上被虛擬空間所取代，由于少受傳統工業方式的影響，貴州更能在移動互聯網時代、大數據時代做到快人一步、搶占先機。

事實上，搶抓大數據機遇，貴州已經“在路上”。

篇6

早在上世紀80年代，美國人就提出了“大數據”的概念。隨著信息技術的進步與普及，各領域的數據量都在迅猛增長，人類社會數據積累從量變到質變，“大數據時代”也就降臨了。大數據成為未來人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉，并推動經濟、社會與政府轉型，整個世界日益朝著被割裂為大數據時代、小數據時代和無數據時代的方向發展。

以美國為首的西方發達國家有以數據治國的傳統，奧巴馬上臺后先后多個推動美國聯邦政府的信息公開與數據開放的文件，新近又提出與20年前的“信息高速公路”計劃一脈相承的“大數據研究與發展計劃”，英國、法國、澳大利亞等國也相繼出臺與大數據相關的戰略。2013年是“中國大數據元年”，廣東省最先試水大數據戰略，上海市、重慶市、陜西省等地也紛紛出臺大數據相關產業規劃?，F代歷史上的歷次技術革命，中國均是學習者。唯有此番大數據變革，中國與世界的距離最小。

如何把握住時代賦予的機遇，引領大數據時代的潮流，打造一個基于新技術、新規則、新理念的公共服務型政府，筆者以為，需從以下三個方面著力。

夯實大數據時代的網絡基礎

大數據時代的基礎是移動互聯網、云計算、物聯網等新技術，政府要主導信息化基礎設施建設。

一是聯網化。從某種意義上說，大數據若不聯網，就會成為信息孤島，無法發揮作用。新的網絡技術降低數據聯網的成本，推動了大數據的云端集聚，為更進一步的分析與應用提供了便利。因此，我們要升級移動互聯網等相關信息基礎設施與環境建設，助推數據的互通與集聚。一方面，政府要加快完成4G網絡試點工作，為下一輪全國移動互聯網提速升級摸索路徑。另一方面，也是更重要的是，加快已有的3G網絡應用的普及化，根據工信部統計數據，截至2013年3月底，我國共有11.46億移動通信服務用戶，其中3G用戶2.77億，僅占全部用戶的24.2%。這就意味著，對現有技術的應用普及，即可改善七成以上網絡用戶的體驗，為數據采集與集聚提供更廣泛的數據源與更快捷的通道。

二是移動化?；ヂ摼W帶動大家進入“超連接”（hyperconnected）時代，如果說過去的臺式電腦是固體，筆記本電腦是液體的話，那么現在的移動智能設備就是氣體，兼顧通話與上網功能的手機就是氧氣。未來人人都是“手機人”，我們不能讓任何一個公民缺氧。2013年3月底，我國共有8.1739億用戶接入移動互聯網，分別占總人口比例的60.6%。也就是說，還有將近40%的人口沒有接入移動互聯網，沒有享受到互聯網帶來的紅利。為此，政府必須推行“數據救濟”，設計研發廉價智能手機，免費發放給低收入人群與弱勢群體，實現全民手機化和移動互聯網覆蓋，徹底消除“數據鴻溝”。由于手機是未來大數據最重要的來源之一，手機上網基本等同于在公開時空坐標下的實名上網，因而此舉也是數據采集點全覆蓋的一大手段。

三是免費化。認知心理學研究表明，人在尋找信息的時候采用的策略和動物覓食的策略是一致的，就是捕食時所消耗的能量不超過食物所能供給的能量。因此，要鼓勵人們分享數據，就必須先降低其獲取數據的成本，提供免費的網絡或許是最直接的方法。根據2012年聯合國的報告，目前已有24個國家通過免費的WIFI站點提供網絡公共服務，新近英國倫敦又在卡姆登區試點全城免費網絡服務，我國寧波也在試點4G網絡時提出了限時免費，我們完全可以在這些經驗做法的基礎上，與網絡服務供應商協商并設計出一套普適于全國的免費網絡服務方案。此舉若得踐行，則必然會推動大數據的井噴。在大數據時代里，免費網絡服務必將成為公民的基本權利與政府的基本公共服務。在這方面，中國應有所作為，引領天下潮流。信息哲學家凱文?凱利（Kevin Kelly）曾把中國稱作“版權自由貿易區”，我們完全可以更進一步，打造一個“網絡數據免費區”。

搭建大數據時代的應用平臺

大數據的應用需要政府強勢推進，從自身做起，帶動大數據平臺發展。

一是信息化。從某種意義上說，當前各類社會矛盾背后的一個重要原因是基于工業時代舊秩序的政府與基于信息時代新規則的社會之間存在“失同步”。大數據時代為我們提供了一個很好的契機，按照全新的標準去推動對政府組織的系統性升級。第一，要做好政府掌握的海量舊數據的挖掘工作。我們可能要放棄傳統的樹狀結構數據系統，打破原來的物理空間的局限性，以標簽元數據替代目錄信息，從而建立起網狀結構的數據系統，建立起《新數字秩序的革命》一書中所提出的具備多元無序性特點的“第三層秩序”。這項技術工作需要大數據科學家的參與，我們可以順應2012年7月聯合國大數據時代白皮書的倡議，設立“脈搏實驗室”，致力于大數據挖掘方面的研究，形成標準與規劃，加速現有數據的信息化。廣東省已經明確提出了規劃，全國層面也要盡快出臺總體戰略。第二，要加快現有政府機構的信息化改造。我們要從服務型政府創建的高度，轉政府本位導向為公眾服務導向，系統性梳理各機構職能定位，引入新的信息技術手段，對原有工作流程進行再造，對原有機構進行再設計，對原有工作人員進行再培訓和再分配。復旦大學信息化與公共績效研究中心和國內多個地方政府有過該方面的合作實踐，在基層已經取得了一定成效，完全可以逐步推廣到各地各級政府。第三，要建立起有效的組織保障機制。我們要調整現有的信息化工作領導機制，學習國外先進經驗，在政府中設置專門的首席信息官（CIO，Chief information officer，全球已有60多個國家設置了該職務），由其主導以信息化、大數據為導向的透明、開放、法治政府建設，推動一次技術主導的政府改革。首席信息官要有專人專職，且高配，以協調不同部門，強勢推進改革，比如說，在地市一級政府里，要專門配備一名懂技術的副市長，專職做信息化與大數據，不要監管工業經濟，否則容易分時分心，其排位還要靠前，且最好是進入常委班子。同時，在執行機構設置上，信息化和大數據戰略要有專門的部門操辦，建議將其從工信部中劃出來，單獨設置，并整合黨委宣傳部門現有的網絡相關工作，打造一個大部制化的強力部門。試想，若是馬云或馬化騰擔任CIO，在大數據的支撐下，領導這樣一個強力班子來推動改革，會是怎樣的高效。

二是服務化。政府大數據挖掘與集聚的目的應該是為了分析與應用，其出發點應該是為人民服務。在大數據時代，信息和數據是最重要的資源，一旦信息自由、數據開放，就意味著信息和每一個公民之間都是等距離的，而且中間沒有層級的過濾。政府可以通過打造一個能夠提供一站式、定制化服務的“整體政府”， 樹立政府權威，贏得公眾信任，努力成為大數據時代里的核心網絡節點，為公眾提供均等化的公共服務。為此，必須加緊研發各種提供數據服務的手機應用軟件，將政府還原為一種隨身攜帶的公共服務。2012年全球有25個國家設立了專門的手機網站，19個開發了手機軟件的應用，美國政府更是要求各部門都從自身實際出發開發相應的手機應用。通過手機應用公開與數據不光是為了加強社會監督，更是為了吸引社會參與和社會協作，并在這個過程中采集來自公眾的數據。近日杭州市物價局推出一款名為“超市大贏家”的手機應用，通過物價信息的大數據挖掘與分析，為公眾提供杭州31家超市150余萬個商品價格信息的查詢與比價服務。類似的做法完全可以移植到其它與公眾生活密切相關的公共服務部門。

三是共享化。大數據時代是人人時代，政府要用好信息工具，因勢利導用好市場與社會的力量，采取公私合作的方式，將自己打造成一個大數據的公共平臺。政府要帶頭共享數據，開放各種接口，使得任何一個組織或個人都可以發揮智慧，在公共數據的基礎上有針對性的開發各類便民的公共服務應用。同時，這個公共平臺還要與其它企業與社會組織運營的平臺數據打通，比如說微博、微信、阿里巴巴平臺等，政府還要通過政策與法律手段，推動其它平臺也開放接口與數據。由此，政府成為匯聚與對接不同大數據平臺與通道的大數據中樞。5月9日，奧巴馬簽署了《政府信息開放令》，開放了醫療、教育、能源、公共安全等方面的數千數據資源，將開放政府信息并讓機器可讀確立為基本國策。中國政府也應跟進，以目標任務倒逼政府改革，在連接政府內部的信息孤島的基礎上，打破政府、企業與社會組織間的信息壁壘，實現大數據的大一統格局。

培養大數據時代的文化精神

新事物需要新精神來指引，否則就會偏離軌道。政府必須先知先覺，引領時代精神的培育。

一是批判精神。大數據應該是為人服務的工具，而不是目的。作為一個工具，我們必須清醒地認識到它的局限性。大數據科學家所推崇的大數據的三大特質――全體大于抽樣，效率大于精確，相關大于因果――既帶來優勢，也帶來問題。第一，在用大數據分析全局問題時，容易無視個體差異，忽視沉默的大多數，根據國外的研究數據，目前互聯網用戶由90%的沉默者，10%的評論者，1%的有價值內容制造者組成，如果僅僅依賴于互聯網上的信息來做大數據挖掘與分析，則必將被喧嘩的少數人所誤導。第二，分析個體問題時，仍無法避免刻板印象與錯誤偏見，大數據終究不是全數據，而且這個問題將長期存在。第三，用大數據形成集體決策的時候，更要當心?，F代決策理論與社會網絡科學的研究證明，群體智慧僅在有效組織的條件下存在，而在無組織的狀態下，多數原則只適用于解決有標準答案的簡單問題，一遇到沒有標準答案的復雜問題就會錯得離譜，出現集體智慧不如個體智慧的現象，因此在某些場合必須慎用大數據。英國大數據思想家維克托?邁爾?舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）也在其名作《大數據時代》中承認：“大數據提供的不是最終答案，只是參考答案?！彼?，哪怕是用大數據武裝到牙齒的政府，也不能迷信數字。在一段時間里，大數據還只能作為我們傳統治理模式的補全，而不能作為替代。我們還是要始終對大數據留有一份懷疑與批判，并對客觀事實與個體差異留有一份關注與尊重。

二是契約精神。根據現代神經科學與社會網絡科學的觀點，受制于人類腦容量的限制，人類智力所允許擁有穩定社會網絡的人數是148人，即“鄧巴數”。在這一人數之內，群體內成員彼此認識，可以通過熟人關系來解決問題；超過這一人數，就會出現陌生人，就需要第三方機構來調解一些問題，政府作為一個服務機構由此應運而生。古往今來，公眾與政府之間一直存在著一種有形與無形的契約關系。而在大數據時代，這一契約可以表述為“以隱私換服務”，公眾在政府面前放棄部分隱私，政府對這些信息進行大數據挖掘與分析，從而為公眾提供更好的公共服務，企業與公眾之間的契約關系也是如此。這一契約必須有底線，才能給人們安全感。于是乎，新時期的政府又肩負起一項全新的使命，即遵循并捍衛新的契約精神。第一，政府必須通過推動互聯網立法的方式，劃清政府、企業、個人權利的邊界，防止21世紀大數據“老大哥”的崛起，保護個人隱私，確保每個人都有免受干擾的自由，即政治學家柏林說的“消極的自由”。第二，政府還要以身作則，并使用強制手段要求其它機構也遵循一個原則，即限時銷毀自己所獲取的個人隱私信息。谷歌等國際數據巨頭都有相關的限時銷毀的承諾，中國政府可以參照經驗，建立并健全國內大數據的“退出”機制。

三是寬容精神。個人悲觀地認為，即使政府全力捍衛個人隱私，大數據時代仍可能給我們帶來一個無從隱匿與無法遺忘的未來。不久的將來，一個陌生人經過你家門口時，用手機隨手掃描下你的房子，就能知道你穿的內褲是什么時間、什么地方、什么價格、什么牌子，并輕松地一鍵發送到社交媒體網站上，與其他人分享。更可怕的是，當這一信息與大數據平臺上的其它數據互通時，人們還能推斷出當時你是和誰一起去買的東西，這個人是你的第幾次感情，那天你們還去了哪里，做了什么，怎么做的，有什么人在場，在場的那些人又做了什么……簡而言之，當信息化工具將大數據采集與挖掘的成本降低到一定程度時，我們將無法阻止此類侵權行為，社會將變得完全透明，每個人的所有數據都會變成信息公開的對象，個人隱私將完全披露在大眾面前。顯然，我們難以改變事實，只能改變對事實的看法。為了大數據時代的未來不異化成“一九八四”或“美麗新世界”，我想我們最好是從現在開始培養一種寬容的精神，去包容他人的不完美，給自己留有一份余地。

篇7

這一趨勢無疑為市場營銷界帶來了巨大機遇：那些無孔不入的廣告不再出自大牌4A廣告公司藝術總監或創意師之手，而是來自于自動生成的智能系統。

全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里·韋伯直言不諱地指出，目前已經到了收集數據的黃金時期，而如何整合這些數據成為品牌營銷未來的關鍵任務。

數據挖掘與消費者喜好

先來看看這個夏天營銷圈最受追捧的可口可樂“昵稱瓶”案例。首先在創意層面，我們都知道可口可樂本次傳播活動的主題是分享，這與社交媒體的分享屬性不謀而合。它的成功離不開那些個性十足，同時又廣受年輕消費者追捧的流行語。那么，這些流行語是如何選擇的？“利用AdMaster社會化媒體聆聽系統，我們對網絡社交平臺上過億熱詞大數據進行抓取捕捉，把網民使用頻度最高熱詞抽取出來，然后通過3重標準，即討論量、互動性以及相關性的刪選，最終確認300個積極向上切符合可口可樂品牌象形的特色關鍵詞?！边@一案例的“操刀者”，Admaster的社交營銷副總裁陳繼豐告訴《廣告主》，在傳播層面，可口可樂將自己經營較為成熟的微博作為主陣地，利用名人大號積極擴散。在購買層面，則與快書包進行合作，消費者只需在新浪微博@快書包就能順利實現購買。從效果上看，今年6月，在碳酸飲料市場并不景氣的情況下，昵稱裝可口可樂在中國的銷量較去年同期出現了兩位數的增長。

不僅如此，鋪天蓋地的廣告轟炸似乎不再是所有品牌市場營銷的第一戰略選擇。在社交媒體領域，智能廣告不再是“廣告”，而會變身為“故事”或者“游戲”。Nike就曾在微信上發起了這樣的經典活動：用戶上傳一張自己喜歡的鞋子樣式的圖片，Nike就會根據圖片幫用戶生成相關圖樣，如果用戶喜歡就可以直接支付，完成購買。這是真正的定制化。在日本，Nike Free Run+跑鞋的用戶只要打開電腦攝像頭，模仿鞋子的造型做個鬼臉就能參加一個獎勵計劃，造型最夸張、最神似的作品會脫穎而出，獲得Nike購物券。

在陳繼豐看來，社交大數據正在對企業，甚至于一些行業帶來深刻的變革。首先，與傳統的營銷方式相比，利用大數據營銷，從前期的曝光，中期的轉化，到后期的購買行為都是可監測的。效果可評估是大數據帶來的最實質性影響；其次，在社交環節，越來越多消費者通過社交媒體反饋自己對企業產品、品牌形象的看法，這個過程會產生許多有價值信息，甚至包括一些潛在的市場需求。對一個企業來說，這些信息不僅可能使他們調整原有產品，甚至催生新的商業模式。消費者洞察，是大數據的核心價值；第三，大數據對某些行業來講，意義更加不同。比如電影行業，金融行業，大數據能夠起到預估性、前瞻性作用，企業可以據此建立一些模型對消費者行為進行分析?！熬瓦B美國總統奧巴馬也是大數據的忠實擁躉。美國大選期間，他的團隊利用來自社交媒體的數據有效進行民意監測，對他的連任發揮巨大作用?！标惱^豐說。

事實上，大數據正在改變整個市場營銷行業的工作方式：理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，提供跨平臺的個性化營銷解決方案。對于大數據能為企業做些什么，隨視傳媒CEO薛雯漪指出，“利用大數據的關鍵點不單是數據的采集，而是對數據的分析與洞察，也就是使這些數據為人所用?；ヂ摼W時代我們通過進行消費者行為的采樣，借助計算機的強大的處理能力，能夠在樣本中找出適合每個企業的營銷模式。大數據分析能夠洞察目標消費者的消費行為和心理，從而提升市場營銷效率?！?/p>

社交大數據促使營銷更加精準

大多數市場營銷人士都在張開雙臂擁抱“大數據時代”的來臨，在他們看來，手中握有數據的公司就像站在金礦上，基于數據挖掘會誕生更多富有創造性的營銷模式。

一直專注于為企業提供數據營銷優化解決方案的隨視傳媒在微信上的營銷思路就顯得非常“別致”，他們不僅摒棄了簡單推送廣告的模式，對騰訊不支持利用微信營銷的態度亦表示贊賞。在薛雯漪看來，越離身體越近的終端，消費者就越容易感到被冒犯。微信是一種非常便攜、及時的終端，企業應該最大化減少干擾性，把它作為自己的服務中心，讓消費者感到你的服務就在他的手心里。當他需要的時候，能及時、便捷地找到你。做到這一點，你的銷售機會就會大大提升。“隨視傳媒基于這一思路對服務進行了模塊化處理，客戶可以根據自己的需要搭建解決方案，和搭積木差不多。我們的方案主要是圍繞客戶收集、維護、互動進行的，那種強硬的逼迫型、綁架型服務我們不做。因為傷害了消費者，最終也會被他們拋棄。社交網絡營銷也失去了意義。”薛雯漪說。

社交大數據也促使廣告主營銷更加精準化。陳繼豐表示，使用大數據實現精準營銷主要體現在兩個層面，第一個層面就是基于人的定向投放的RTB廣告。社會化媒體上的數據可以幫忙佐證COOKIE定向是否準確，或者完善它所承載的信息，這是大數據對精準營銷的一個重要支撐。第二個層面，越來越多的企業開始重視與消費者的互動，這個過程一般要經歷確認需求，進行評估，完成購買，口碑傳播4個步驟。大數據對精準營銷的作用主要體現在對消費者進行評估這個環節上。有調查顯示，75%的消費者不相信廣告主傳播，80%的消費者傾向于接受其它人的建議，有50%的人會基于社交圈的推薦完成購買。比如消費者在正處于不知道買什么的模棱兩可階段，可能會發微信征求朋友的意見，這時如果企業能夠及時、精準的提供一些有價值意見，將會在很大程度上影響購買決策。

來自于社交媒體的信息量很大，如何有效運用這些數據也是企業面臨的問題之一。陳繼豐認為，對社會化媒體上的數據可以分為幾個步驟加以利用，一是進行收集，根據數據的類型施加不同的用途，有些可能用于評估效果，了解市場，監測競爭對手情報。還有一些會進行自然語言處理，包括分類、聚類，以快速掌握消費者對產品和行業的及時看法，方便企業快速做出調整。舉個簡單的例子，電視廣告很貴，媒體投放成本比較高。那么，一個企業的廣告可能有15秒、30秒兩個版本，但誰也不確定消費者對哪個版本有偏好。這時，你就可以把視頻放到互聯網上，通過社交媒體進行傳播。而Admaster可以把消費者看到廣告后的評價迅速收集回來進行系統分析，看看哪些元素有助于傳播，哪些元素引起了消費者反感，做快速前測，這樣會為廣告主節省許多成本。

種種跡像表明，企業與用戶間的溝通方式正在發生變化，社交媒體的重要性正在不斷凸顯。2012年9月，調研機構在對美國市場營銷人員的一次訪談中，近2/3的受訪者表示，推進他們在廣告營銷領域運用數據管理平臺的動力來自于挖掘大數據的需求。

運用社交大數據營銷的難題

篇8

關鍵詞：要素資本 大數據資本 企業價值

一、要素資本理論

認識要素資本理論首先要厘清資源、生產要素和資本三者之間的關系。

（一）資源。資源的存在是客觀的：石油、天然氣、土壤等。這些資源的發現和利用，是由社會生產力決定的。人類在認識的基礎上加強學習、開發知識、不斷實踐，就會將更多的資源轉變成生產要素。一定時期的社會實踐中使用的生產要素，取決于人類的認識和社會實踐能力。從范圍上來講，資源的概念包括生產要素。

（二）生產要素。生產要素是經濟學中的一個基本范疇，又稱生產因素。生產要素的形成和確認是財務學上要素資本范疇產生、形成的基礎和條件。過去學者定義企業的生產要素由勞動力、土地、資本、企業家才能構成，這種認識是由當時的社會實踐水平所決定的。隨著企業經濟實踐活動的不斷進行和發展，這種認識顯示出局限性。目前，對生產要素內容的認識已日益豐富，不斷有新的資源納入到企業的生產要素構成中，例如現代科學、技術、管理、信息等，這些生產要素在現代化大生產中發揮著各自的重大作用。隨著生產方式的轉變和生產力的發展，生產要素的結構方式也在發生變化。實踐發現，生產力越發達，新興生產要素發揮的作用就越大。

（三）資本。馬克思指出，資本家投入到生產過程中的資本，從自然形式上看，總是由一定數量的生產資料和勞動力構成。資本的抽象定義是：資本是可以帶來剩余價值的價值。剩余價值是由被雇傭的工人的剩余勞動力所創造。在資本主義社會，資本總是通過各種物品表現出來，但資本的本質不是物，而是一定的歷史社會形態下的生產關系。羅福凱提出，財務學上的資本就是上一階段生產的節省。資本的本質是以往的生產過程的結果，它的任何積累都是以縮減以前各期的消費為代價。

一定時期生產要素的形成，取決于人類知識的增長。具體的資源轉變為具體的生產要素，需要人們增加具體的“知識”，并需要經過生產過程的檢驗。人與人之間進行交換的目的是進行資本積累和投資。在有貨幣的情況下，生產要素經過交易過程轉變為資本。而在大數據時代，資本的本質意義就是以往市場交易過程的結果。即使是貨幣，也只有在交易過程中才能成為資本。

（四）要素資本。生產要素在經過特定的程序之后才能變成企業的要素資本。生產要素成為要素資本的必要條件是生產要素需要進入市場交易過程，由財務資本擁有者投資控制擁有這些生產要素；當生產要素完成買賣程序、完成產權轉移，交易的生產要素或資源就轉變為要素資本了。這些不同作用和特定功能的要素資本，統一以未來凈現金流量折現值的形式，進入企業財務系統。此時，異質的資本品和同質的資本金統一使用會計計量單位――貨幣，并且在財務學的邏輯基礎上直接進行加總。財務資本與實物資本、技術資本、人力資本、信息資本等，共同形成企業的要素資本。建立要素資本的概念，可以有效地反映和解釋人力資本、技術資本和信息資本的客觀存在。

生產力的發展，使整個經濟社會的新興要素更加活躍，世界進入大數據時代，各種生產要素在社會經濟中都發揮著舉足輕重的作用。由于資本的增值性、變動性特別強，資本與其他生產要素相結合就孵化出無數的新興資本，如人力資本、技術資本、信息資本、知識資本等，因此，新興的要素資本開始出現。

二、大數據資本

（一）大數據時代。“大數據”在互聯網行業是指這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。經過多年的積累，社會的數據量、數據處理技術和能力都有了很大的飛躍，在此背景下，大數據時代已經來臨。哈佛大學社會學教授加里?金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！?/p>

（二）大數據資本。按照要素資本理論，資本與大數據這一生產要素相結合，能孵化出的要素資本就是大數據資本?！皵祿切碌氖?。”亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend如此評價大數據的價值。以至于其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現都是這個世界可挖掘的“寶庫”。政府、企業等各行各業開始意識到，大數據正在成為企業組織最重要的資本，大數據資本正在成為各行各業的核心競爭力。

（三）大稻葑時鏡募壑蕩叢臁＞濟活動中對大數據的實踐活動可以體現在眾多新興的中小企業中，大型企業也開始了對大數據的逐漸嘗試。如具有代表性的美國，其對大數據更加重視。2013年3月，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業，將“大數據戰略”提升到國家層面。奧巴馬政府承認大數據將是“未來的新石油”：一個國家擁有大數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為一個國家國力的重要層面。將來國家擁有的數據量和控制權甚至會是陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。

21世紀是大數據的時代，誰掌握大數據，誰就可能創造價值。甚至可以說，誰擁有更多的大數據資本，誰就有話語權。所以，隨著要素資本從企業財務資本的影子里走出來，走向企業舞臺的大數據資本的價值也逐漸地被認識和準確定位。純粹財務資本的重要性下降，以價值為基礎的新興要素資本共同創造價值的經濟制度正在構成。用要素資本理論來分析企業價值更具有現實意義。

三、要素資本理論下的大數據時代的企業價值

（一）企業價值。企業是什么？不同的學者有不同的看法。根據要素資本理論，企業是投入到企業當中的不同要素資本進行資本增值的一個開放的系統，增值的目的是增加企業的價值，反過來，企業價值的衡量也應該由投入其中的要素資本來進行評估。企業的價值實際是企業各種要素資本的價值及其增值。企業財務管理的價值發現和價值創造功能，實際上是企業各要素資本的跨時間配置、一定時間內各要素資本的數量安排和結構優化，從而增強財務資本的時間價值和增值能力。

（二）要素資本理論下的企業價值。有些要素本身可以創造價值，有些要素本身就是價值。要素資本投入量與財務效率之乘積等于企業價值。

本文根據要素價值理論進行企業價值研究。根據企業的生產要素價值進行企業價值的研究，有助于更加客觀和準確地對大數據時代企業的價值進行評估。根據要素資本學者提出的要素資本平衡表來進行企業價值評估，傳統的價值分析方法有一種是對企業中的形成企業物質形態的廠房、機械、工具、原材料和產品進行價值評估，但事實是這些有形的物質形態本身不會與企業外部發生吸納和輸出的過程，企業能夠進行增值的動力是技術信息和知識的作用，這一部分也是企業價值的構成。

由于當代財務活動的多樣性和復雜性，企業資本的種類和形態發生了重大變化，科學技術和信息知識等生產要素在企業中的投入越來越大，尤其是數據資本在企業中的比重和作用越來越重要（其價值在整個企業價值中的比例越來越大）。新興產業不斷涌現，如果在企業價值評估時沒有考慮到這些越來越重要的要素資本的價值，在企業進行項目投資、在投資機構選擇投資項目時就難以正確客觀地對該類型的企業進行評估。那么那些新型產業難以全面迅速的成長發展。

（三）大數據時代對企業價值的認識。數據成為資產凝結著技術知識和信息：首先數據是獨立的，可以擁有所有權，對數據的利用技術是可以交易的，使得數據成為要素資本。大數據一方面是企業價值評估要納入的因素之一，另一方面又是財務管理活動的出發點――財務管理環境的巨大變化。數據是生產要素，故數據也是企業價值創造的資本，是進行企業價值評估的關鍵因素。財務學上的價值就是微觀主體的資本占用量在市場上的價格（實現價值），那么在評估微觀主體的價值時就應該綜合考慮這些生產要素在市場上的價格（實現價值）。

四、理論研究意義

財務管理的目標是實現企業價值最大化，正確地衡量一個企業的價值是財務管理的終極目標，同樣，企業戰略在實施過程中的目標也是實現企業的持續經營和價值最大化，財務投資戰略服從服務于企業的戰略，當財務的投Y戰略實施之后就需要對企業價值有一個更客觀的認識，只有實踐和認識相協調才能促進實踐的更好發展。所以，對數據資產、數據資本的正確、客觀的認識，給予其正確的實踐地位具有重大的實踐意義。

大數據時代是經濟發展的又一個重要時代。在大數據時代的發展開端，誰能把握住發展的機遇，誰就能在接下來的幾十年的經濟發展周期內快速發展。理論來自實踐，同時又高于實踐，先進的認識能夠更好地指導實踐的發展。為此，應該將大數據這一新時代的生產要素以合適的位置進入到經濟實踐活動當中。本文以要素資本理論為基礎，分析大數據資本。在當今大眾創業、萬眾創新的浪潮下，正確理性地看待新型企業的價值，有助于企業吸引投資，也給財務資本界以新的投資視角，給經濟發展注入活力。S

參考文獻：

[1]羅福凱.要素資本平衡表：一種新的內部資產負債表[J].中國工業經濟，2010，（02）.

[2]羅福凱.論要素資本――由一則故事引發的思考[J].財經理論與實踐，2009，（01）.

[3]羅福凱.財務理論的內在邏輯與價值創造[J].會計研究，2003，（03）.

篇9

/ 企業未來三年主要關注的領域 /

調查結果顯示，有80%的受訪ICT企業將在未來三年內關注云計算領域，74%的企業關注移動互聯網領域，61%的企業關注大數據領域?？梢姡朴嬎?、移動互聯網和大數據是目前以及未來三年內業界最火熱的三大領域。與去年相比，企業對大數據的重視程度有大幅增加，大數據時代已經來臨。在用戶為王的年代，不管是大數據，還是云模式，都能夠幫助企業更好地接近用戶，挖掘用戶需求，從而最大程度地提升產品的用戶體驗，最終為用戶帶來最貼近其需求的產品，為企業樹立良好的品牌形象，帶來經濟利益。

/ 移動互聯網的到來對企業的影響 /

從調查結果可以看出，移動互聯網的出現確實影響了企業的方方面面，幾乎所有的企業都反饋，移動互聯網影響到了他們的辦公方式。此外，借助移動互聯網完善銷售流程、進行營銷推廣、構建新的運營模式等也是IT業界的新趨勢。不管是傳統的IT廠商，還是軟件廠商，都通過成立專門的移動互聯網部門、收購移動互聯網企業等方式來進軍移動互聯網領域。可以說，移動互聯網的誕生深度影響了企業的發展戰略，改變了企業的運作方式，提升了企業的運轉效率。

/ 云計算落地存在的障礙 /

調查結果顯示，雖然目前云計算在中國的發展狀況不錯，但依然存在諸多障礙。存在安全問題、用戶對服務的認知度不高、沒有統一標準以及概念混亂是阻礙云計算發展的主要原因。目前，由于對云計算的認知不夠，很多用戶都稱云計算為“暈”計算，這就需要涉足云計算的廠商與技術開發者做好溝通，以云計算為手段，設計出貼近用戶的產品，才能逐漸使用戶對云計算有更明確的認知，這對廠商來說可謂任重而道遠。在互聯網時代，安全是永恒的問題，云計算的出現會為網絡安全帶來隱患，用戶會有顧慮而不會輕易使用云服務。此外，制定云計算的統一標準和明確云計算概念也是政府和行業亟待聯合解決的問題。

/ 企業使用社交商務服務的領域 /

近年來，社交網絡進入了我們生活。特別是最近幾年，發展十分迅猛。根據調查結果，有79%的企業會借助社交網絡進行產品和服務的市場推廣，63%的企業會借助社交網絡進行客戶關系的維護與發展。社交網絡為企業提供了大規模的用戶資源，還為企業提供了更寬廣的宣傳和推廣平臺。社交網絡還為企業的客戶關系管理帶來了新的變化。過去，客戶信息保存在企業自己的數據庫中，企業知道客戶真實的信息。但今后，除了企業自身擁有的數據，社交網絡也為企業提供大批客戶數據。此外，微招聘、產品的研發溝通也是社交網絡為企業帶來的不可忽視的變革。社交網絡對企業發展的價值已經顯現，但若想被深度利用，就需要企業清晰明確地認識到社交網絡的價值，然后將其逐步應用到日常辦公當中。

/ 企業為迎接大數據帶來的挑戰將做出的改變 /

作為IT領域的關鍵詞，“大數據”被不斷地被大書特書。當前，得益于互聯網尤其是社交網絡的快速發展，承載著用戶信息的數據量飛速增長，大數據時代已經來臨。企業關注大數據，是因為海量數據有巨大的商業價值，能夠為企業帶來豐厚的利益。目前，很多企業都為迎接大數據時代的到來做了充分準備，67%的企業表示會優化存儲架構，有效存儲、利用、分析非結構化數據，獲取商業價值。這說明，為了充分挖掘海量數據的價值，企業必須做好數據存儲的優化工作，還要注重數據分析階段，加大BI投入。從調查結果看，超過半數的企業注意到了這幾點，這說明他們的大數據之路走得越來越成熟。

英特爾

在這個融合創新的時代，移動終端與計算設備的發展，與其說符合“物競天擇”的進化論，不如說是融合創新的演進過程。當下，融合正成為移動互聯產業發展的新動力、新方向，而最顯著的特征，就是從上到下各種設備都將具備觸控功能，將消費者帶向一個“全觸控”體驗新時代。此外，融合不但體現在移動終端和應用，在終端和云之間也有所體現。

Informatica公司

Informatica公司大中國區總經理王晨杰認為，社交計算和移動計算的采用，意味著數據采集的量大大增加。企業越來越強大的云計算應用部署同樣產生了大量的云端數據。他說：“這些龐大的新型數據能夠帶來前所未有的商機，企業能夠通過掌控大數據提高運營效率，降低 IT 基礎架構和數據管理成本，并更好地管理品牌和客戶關系。”

長虹佳華

云計算時代的到來提供了機遇和挑戰。長虹佳華一直站在IT發展的前沿，多年前就敏銳地感覺到，云技術會成為未來IT發展的重要方向之一，并為此做了大量準備和技術積累。長虹佳華云體驗中心不僅能為特定的行業用戶提供定制的云技術解決方案，而且還能為下游渠道和客戶提供基于云架構的數據全流程解決方案和增值服務。

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關鍵詞：大數據 收視率 建構

隨著互聯網數字化及媒介融合進程的加快，中國電視行業已不可避免地進入了大數據時代。媒體機構、廣告商、收視率調查機構意識到僅憑單純的收視率數據難以全面、深入地把握和分析受眾，“亟須引入新的監控視角和衡量標準來進行評估，綜合考量觀眾對電視節目的真實關注情況和態度傾向，了解觀眾的個性化需求，以求深入、全面評估電視節目的影響力。”①

“大數據”概念、數據挖掘技術進入傳統收視率調查系統，促使收視率調查方法、技術不斷進步與革新，依托對大數據監測與整理，全面、客觀、準確地呈現了全媒體環境下受眾的收視行為。

傳統收視率調查面臨的挑戰與質疑

收視率調查開始于20世紀30年代，經過幾十年發展，在技術和數據處理上已較為成熟，被廣泛運用于電視節目評估。但是，隨著大數據時代的到來，傳統的收視率及其調查方法，已不能反映受眾真實、全面的收視行為，進而不能反映和評估出節目的真實價值，亟需創新和變革。

一、測量指標少，無法全面反映收視效果。收視率調查除了收視率一項指標外，還有開機率、占有率、達到率等指標，測量指標表面上很全面和多樣，但是受眾收視效果分為認知、心理、行為三個層面，收視率測量指標反映了第一個層面的效果，即多少人看了某節目、看了多長時間。受眾收視心理效果或之后的行為效果，對視頻的喜好態度和滿意程度，收視率卻反映不了。由此可見，傳統的收視調查在指標樣本設置上具有局限性，不能反映受眾的態度和心理，無法準確評價節目的好壞優劣，影響收視率評價的科學性和合理性。

造成收視率測量指標較少的原因是多方面的，首先是收視率調查公司面臨數據采集技術難題，數據收集和分析非常耗時耗力；其次，存儲技術也限制了海量數據的收集；更深層次的原因是人們過于依賴小樣本時代的隨機抽樣，對統計學的認識局限和思維誤區，認為小數據時代的隨機采取和相關指標能夠代替大的樣本獲得信息，忽略大數據時代的來臨和數據挖掘技術的巨大進步，錯失一些原始數據背后的重要價值。

二、樣本量較少，可信度低，易受污染。傳統的收視率調查采用隨機抽樣來代替普查，我們不能否認其科學性和可行性，但是依賴絕對隨機性，在現實環境下非常難以實現，國內收視率調查公司的調查點多分布在大中城市，偏遠地區很少設有調查點，樣本數量少。在地域遼闊、人口密集、城鄉差異巨大的中國，這樣的抽樣方式不能反映全部受眾的收視情況，不具備樣本的代表性和可比性。傳統收視率調查的日記法要求受眾認真準確填寫收視日記，但是有些受眾在收看過程中沒有按時、如實填寫，而是事后追記甚至是一周一記錄，導致日記法可信度較低。

在傳統收視測量中，由于采集到的數據樣本少，一旦有少量樣本戶受到干擾，就將直接影響整體的真實性和準確性。②有媒體曝光一些利益集團采用不正當手段，尋找和接近樣本對象，以賄賂、收買等方式影響樣本對象的收視行為，讓其鎖定收看某節目導致收視率數據虛假失實，影響收視率作為“行業貨幣”的信譽度和權威性。據索福瑞公司的總經理王蘭柱介紹，索福瑞在每個大中城市會有300戶的樣本戶，如果有人想通過非常手段來影響收視率，只需要影響6戶樣本戶就有可能將收視率提高一個百分點，“而這一個點的改變，能給電視臺、欄目帶來近百萬的經濟收益?！雹?/p>

三、播出終端多樣化，無法開展跨平臺測量。進入全媒體時代，受眾的時間正被越來越多的媒介、頻道、平臺瓜分，受眾群體因此變得越來越碎片化。受眾擁有更多自主性和能動性，會根據自己的時間和喜好編輯個性化的收視節目單，徹底改變了按照電視臺的節目時間表來收視的習慣。受眾還可以先把喜歡的節目錄下來，等方便的時候再收看，這種新技術還提供任意快轉、停止、跳過不想看的部分等功能；通過平板電腦、手機等其他終端隨時隨地收看自己喜歡的電視節目的跨平臺收視行為也逐漸成為一種普遍現象。網絡的互動性讓受眾通過博客、微博、貼吧等網絡自組織平臺個人各種關于影視作品的信息、表達意見與看法。

在全媒體環境下，受眾接觸媒介行為更加復雜和多樣，產生了海量數據，傳統收視率調查技術如何對海量數據進行挖掘和分析，如何獲取更加全面、精準的收視數據，這是新媒體環境下收視率調查系統面臨的嚴峻壓力與挑戰。

大數據基礎上收視率調查系統構建的可能

大數據帶來的不僅是數據量幾何級增長還有對分析數據方式、思維與意識的轉變，《大數據時代》作者維克托提出了大數據時代處理數據時思維變革方式，即“不是隨機樣本而是全體數據；不是精確性而是混雜性；不是因果關系而是相關關系”，這些轉變為我們認識和理解世界打開了一扇新的大門，賦予了傳統收視率調查系統新的力量與可能。

一、測量指標的構建：多樣性與標準性。在媒介融合大背景下，收視率調查系統將測量范圍由傳統的電視媒體擴展到互聯網、手機等新媒體平臺，通過大數據技術對受眾觀看視頻行為、態度的統計與量化，以彌補傳統收視率調查評估的不足。大數據不僅測量監測和分析受眾觀看視頻的行為習慣，而且還將態度和情緒轉變為一種可分析的形式，并構建起新的測量指標。

在大數據技術支持下，收視率調查公司可以多維度、綜合性地測量網絡用戶收視行為，各種測量指標、內容則不斷出現，試圖重新構建一套適合在新媒體環境中電視節目評價標準體系。比如電視劇網絡輿情反饋指數構建知名度、關注度、收視度、推薦度、滿意度和集中度等六項指標，反映了電視劇在網絡上被傳統媒體報道數量、網民的評論數量、視頻點擊量和下載量，更試圖測量觀眾深層次的情感層面。電視節目網絡人氣評估，建立在傳統評估體系注重數量統計的基礎上，展開全面的關注意見數據收集，進行更精確的指數計算，采取多維的交叉視角，涉及細化的、多維度的指標，并運用內容分析法和文本分析法等方法，對受眾反饋進行深層次分析，通過對網絡討論的內容分析，實現對網民態度和觀點的甄別分析。

任何一項指標都要滿足客觀性、全面性、科學性和可操作性。隨著收視率調查公司和數據公司聯手對用戶收視數據不斷挖掘和應用，一些測評數據指標讓我們有更多機會全面認識受眾的收視行為，但是大量的測評指標出現并沒有經過市場和時間的科學檢驗，技術的不完善也會導致指標出現誤差，有些調查公司為了私利也會出現數據和測量指明造假問題。如何在眾多測量指標中，選擇一些科學、實用被廣泛認可與接受的測量指標，還需要市場和管理部門進一步發展、完善和規范。

二、調查市場的構建：一家獨大與自由競爭。優勢公司壟斷調查市場現象普遍，但壟斷并不能完全消除競爭，少數調查公司“一家獨大”的局面正在遭到業界的“集體”抵制。隨著大數據廣泛運用以及巨大的潛力，互聯網公司、影視制作公司與視頻相關行業憑借著資源、資金、技術、人才的軟硬件優勢加入收視率調查行業，紛紛成立大數據研究中心和部門，搶占收視率調查市場。傳統的數據服務公司也迅速轉型和升級服務能力，成為互聯網、數字電視領域的綜合數據服務商，它們迅速掌握實時、海量數據的監測技術，借助以往數據分析模型構建的能力提升構建海量數據挖掘模型的能力，強化自身對海量數據的分析能力，生產和分發多種數據產品，服務業界。更有基于新的社交電視媒體的出現而專門從事社交電視評論信息采集、分析的數據服務公司。④

傳統的收視率調查市場被壟斷的局面將被打破，每個參與調查的公司與主體，都無法靠一己之力完成對受眾認知、心理、行為等多種信息的收集、處理，各調查主體需要通力合作，發揮所長，在合作中競爭，在競爭中合作，共同提升收視率調查體系科學性和可靠性。例如，歌華有線公司與中國傳媒大學、央視?索福瑞、尼爾森、秒針系統、新生代全景、中傳瑞智等單位均開展了深度技術合作。

在大數據時代，數據作為一個資本與門檻，讓越來越多主體參與到收視率調查體系中來，出現了數據存儲公司、數據分析公司、數據咨詢與服務公司，國內央視-索福瑞公司建立的“一個市場、一種貨幣”的收視率調查市場體系有望被打破，無論是原有的獨家壟斷和即將到來的自由競爭的收視率調查體系，都將面臨數據報告客觀、公正和透明的問題，這需要收視率調查市場建立有效的監督機制，維護良好的市場秩序。

三、測量技術的革新：自動化和人工操作。從收視率調查歷史看，收視率測量技術隨著時代的需求和科學的發展在不斷演進。從早期的電話訪問法、日記法、問卷調查法，再到后來的電子儀器法，每種測量方法都各有所長，測量技術的發展總體趨勢是自動化和智能化程度越來越高，盡可能減少人為誤差，對人工的依賴越來越來越少。

大數據專家預測，在海量數據面前，將來作出決策的將是機器而不是人類自己，單純依靠人類判斷力的時代將被計算機系統所改變甚至取代。收視率調查機構可充分運用計算機數據處理系統，計算和統計出各類視頻節目收視率數據。數據挖掘一般要經歷業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型等多個步驟。與一般的數據處理技術不同，大數據挖掘針對的是零散的信息――非結構化信息，如網絡言論、圖片和視頻。同時，數據挖掘繼承了傳統定量研究方法的優勢，共同監測受眾在新媒體收視行為。例如，北京大學視聽傳播研究中心采用網絡信息抓取加語義分析新技術，實現了節目調查范圍的全域化和樣本的海量化以及主觀分析的軟件化、數據化、自動化；以網民和微博用戶的意見和評論為中心，實現了節目評估的客觀化和市場化。⑤

在我們以大數據技術為收視率調查帶來進步的同時，不要盲目陷入技術崇拜和技術依賴癥，而忽略人的主觀能動性對收視率評估的作用。目前，數據挖掘主要采用的方法如關聯算法、聚類算法、機器學習算法等，能否將它們利用在新媒體收視體系的構建中，學界和業界需要開展更深入的研究。我國幅員遼闊、受眾成分復雜，傳統的以人工操作為主的日記法仍然具有一定的優勢和作用，首先日記法費用低廉，無需裝設儀器，所需費用較少；其次，許多傳統電視受眾為非網絡用戶，無法采集受眾收視行為，只能靠日記法作為收視率調查體系必要補充。所以，在收視率調查體系中，為了適應市場變化、滿足不同用戶需求，調查機構需要采用多種技術測量手段，發揮其各種優勢，取長補短，共同完成測量工作。

四、測量服務內容的構建：原有業務與增值服務。在傳統收視率調查市場，收視率主要是用于視頻節目的評估和廣告商投放廣告的參考。電視制作機構需要收視率了解受眾需求和競爭對手情況，以此作為銷售產品的重要依據；廣告商需要根據收視率，對電視節目收視情況作出評價，選擇性投放廣告。

在大數據時代，海量數據催生了收視率調查體系全新的業務范疇，可以提供更多增值和個性化服務，為收視率調查市場構建了新的盈利模式。大數據分析的精確性讓電視節目制作方實時、準確了解受眾對節目的喜好，深入挖掘受眾收視行為，可以隨時調整節目策劃、節目制作、節目設置與播出計劃，提升節目品質和產品的核心競爭力。例如《中國好聲音》根據網民互動信息制作了姐妹篇《酷我聲音》；視頻播出機構也可根據受眾在觀看過程中留下的播放痕跡和數據創造新價值，愛奇藝公司就推出“綠鏡”視頻編輯功能，綜合分析用戶海量視頻觀看數據，自動判斷用戶喜好，生成受眾關注程度最高的“精華版”視頻。

互聯網視頻公司也會依托大數據，采集和分析用戶觀看視頻偏好，為用戶提供智能與個性的視頻觀看服務指南。優酷土豆每月都將《中國網絡視頻指數》，根據海量的數據和專業分析，洞察用戶行為，解讀行業趨勢。

目前，在營銷廣告服務領域，研究機構已推出“購買者收視行為研究”“目標消費者收視分析”等產品，深度分析視頻受眾消費信息、消費行為，建立完整的視頻受眾消費行為數據庫，為廣告評估提供多維分析工具，投放廣告更為精準有效，避免了廣告重復投放，為商品市場營銷提供詳細的策略。例如，央視-索福瑞媒介研究有限公司首次聯手新浪微博以大數據為橋梁，推出微博收視指數為電視媒體從社會化傳播的維度開展節目評估、營銷傳播，提供標準化分析工具。[本文系國家社科基金項目《基于風險社會視角下中國電視傳播的響應機制與應對策略研究》（項目編號：14CXW01）；重慶大學教學改革研究項目《基于大數據背景下新聞傳播學專業碩士培養模式創新與實踐改革研究》（項目編號：2014Y10）的階段性成果]

（作者單位：重慶大學）

欄目責編：陳道生

注釋：

①張樹庭：《視網融合時代的電視節目評估》[M]，北京：中國廣播電視出版社，2012.17。

②何 蔚，呂 沁：《基于大數據理念的電視節目編排管理策略探索》，《電視研究》， 2014（6）。

③小老伍：《收視率造假涉巨大經濟利益 霸主央視索福瑞受質疑》，《華夏時報》，2010-07-23。