第三节 大数据的管理与应用概述

一、数据生产要素

经济学理论中讲的生产要素是社会在进行生产活动时所需要的种种社会资源。所以要将大数据界定为资源，首先要界定其为一种生产要素。界定某种事物为生产要素，要看其在已有的经营决策下是否参与价值创造，益于降低成本，提高收益率。在这个充满信息数据的时代，大数据一方面有助于人们科学决策，另一方面会导致具体的项目活动成本以及收益的变动，可以说大数据促进了价值创造。所以，大数据可以被界定为一种新的生产要素，即大数据就是资源。

随着大数据技术与各领域的融合，社会对其认识也日益加深，大数据作为一种资产、资源已成共识。“21世纪的石油”“21世纪的钻石矿”“数字经济的燃料”“基础性资源”“第四次工业革命的战略资源”等成为人们描绘大数据重要性的典型词汇。许多国家或国际组织也将大数据视作战略资源，例如，2011年，麦肯锡在报告中称“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”；2012年世界经济论坛的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样；2013年召开的第462次香山科学会议则给出一个非技术型定义：“大数据是数字化生存时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。”中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据确认为第七种生产要素。生产要素从第一次工业革命的土地、劳动、资本，扩展到第二次工业革命的技术、管理，再到第三次工业革命的知识要素，逐步形成了清晰的生产要素大纲，同时也反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用日益凸现，成为最具时代特征的新生产要素。

二、大数据管理

随着大数据时代的悄然来临，大数据的价值得到广泛认可。有效管理大数据，沉淀成数据资产，对内可实现数据资产增值，对外可实现数据共享变现，是企业的通用诉求。大数据管理以“互联网+”和大数据时代为背景，依靠大数据分析理论和方法，通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到实际应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。基于管理的视角，当大数据被看作一类“资源”时，为了有效地开发、管理和利用这种资源，就不可忽视其获取问题、安全性问题、所有权问题、产业链发展问题、共享与应用问题等相关问题。

（一）大数据资源的获取问题

正如自然资源开发和利用之前需要探测，大数据资源开发和应用的前提也是有效地获取。大数据的获取能力一定意义上反映了企业对大数据的开发和利用能力，大数据的获取是大数据研究面临的首要管理问题。制定大数据获取的发展战略、建立大数据获取的管理机制、业务模式和服务框架等是企业在这一方向中需要研究的重要管理问题。美国谷歌、苹果和Facebook等大型信息技术企业已经收集并存储了大量数据，掌握了较为成熟的大数据技术和管理机制，并建立了比较完善的大数据技术体系和服务框架。中国的相关企业和组织也已经意识到大数据资源的重要价值，如中国的百度、阿里巴巴、腾讯等信息技术企业已经将大数据相关业务作为重要的发展战略之一，尝试推出了相关服务。

（二）大数据资源的安全性问题

丰富的原始数据可能涉及个人隐私和企业隐私，因此政府需要制定相应的法律法规来保证原始数据开采的安全性，企业和个人也应利用安全防护技术来保障自身数据的安全。许多大型公司的关键数据都是对外保密的，如阿里巴巴、百度、腾讯等。现如今，世界上许多国家已经建立了较完善的法律法规和行业指导规范，如德国，在2005年就开放数据接口，发布数据开放标准，并且早在1977年就已经颁布了德国联邦数据保护法律。在大数据概念出现之前，西方国家就已经有了很好的数据资源开发与利用模式，而且大多数是由政府主导的。

出于对网络安全、泄密风险等原因的担忧，数据拥有方会对开放各种数据有所疑虑，如何实现风险可控、权限可控的数据共享成为目前实行大数据治理与共享应用亟待解决的痛点问题。

（三）大数据资源的所有权问题

大数据在哪里？谁拥有大数据资源？这是大数据发展过程中必须回答的问题。目前大部分大数据资源掌握在大型企业或组织的手里：①互联网公司，如新浪微博、Facebook和Twitter等；②电子商务企业，如阿里巴巴、亚马逊和eBay等；③搜索引擎公司，如百度和谷歌等；④软硬件服务商，如IBM、苹果和微软等；⑤大型企业或公共部门，如沃尔玛、国家电网等。

目前，大数据主要掌握在大型企业或组织手中，而个人拥有的数据则相对较少。这就为个人利用大数据开展研究和应用带来了挑战。然而，这些企业或组织拥有的“大数据”是由大量“小数据”组成的，而“小数据”是由一个个用户产生的，如社交媒体上用户发布或交互的信息，用户网上购物的消费记录，使用搜索引擎的搜索记录和用户消费数据等。产品和服务提供商垄断所有用户产生的这些数据，对用户来说是不公平、不合理的，对于无法利用这些数据开展研究的研究人员来说也是不公平的。因此，通过有效的管理机制来界定大数据资源的所有权和使用权是至关重要的管理问题，解决大数据资源的所有权问题需要回答以下几方面的问题：谁应该享有大数据资源的所有权或使用权？哪些大数据资源应该由社会公众共享？如何有效管理共享的大数据资源，以实现在保障安全和隐私的同时，提高使用效率？

大数据背景下的数据所有权界定要比传统数据库环境下的产权界定问题复杂得多。对大数据进行分类是界定其所有权和使用权的重要方式之一。基于云计算中对不同类型“云”的划分思想，可以将大数据划分为私有大数据（Private Big Data）、公有大数据（Public Big Data）和混合大数据（Hybrid Big Data），各类大数据资源的简要描述如表1-2所示。

（四）大数据资源的产业链发展问题

大数据资源的完整产业链包括数据的采集、存储、挖掘、管理、交易、应用和服务等。大数据资源产业链的发展会促进原有相关产业的发展，如大数据对传统数据采集、存储和管理的软硬件设备要求更高，会促进数据采集、存储和管理的软硬件相关产业的进一步发展。

大数据资源产业链的发展还会催生新的产业，如大数据资源的交易会促使以大数据资源经营为主营业务的大数据资源中间商和供应商的出现。此外，还有可能出现以提供基于大数据的信息服务为主要经营业务的大数据信息服务提供商。如基于服务的云决策支持系统（DSS in cloud）将分析和大数据放到云端，这种决策支持系统服务会促进大数据与云计算交叉产业的形成和发展。

对大数据产业发展问题的研究是实现大数据潜在商业价值的重要环节，而大数据产业发展中面临着一系列比传统商业环境下更复杂的优化问题、决策问题、预测问题和评估问题，这些都是大数据产业发展中需要研究的重要管理问题。

三、大数据应用

随着大数据技术以及其他新一代信息技术的飞速发展，大数据应用已经融入制造、商务、医疗、能源和政府管理等行业，并对各个行业的运作模式产生了颠覆性的影响。

（一）大数据在制造领域的应用

随着大数据及其相关技术的不断发展，互联互通的理念改变了企业的运作模式和规则，使从事制造行业的企业边界日益模糊。大数据是制造业智能制造的基础，在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等。大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求，还可以跟踪库存和销售价格，节约大量的成本。

（二）大数据在商务领域的应用

近年来，大数据被广泛地应用于商务领域，尤其是在电子商务领域的蓬勃发展，已经成为社会发展的一种重要标志。借助大数据高效率的数据采集处理分析能力，电子商务的价值将被推向新的高峰。在大数据时代的电子商务，其经营模式由传统的管理化的运营模式变为以信息为主体的数据化运营模式，通过收集分析企业和消费者消费过程中的各项数据，利用大数据分析相关技术，挖掘潜在的商业价值，实现精准营销。在过去被认为是无用的数据资料将被重新赋予巨大价值。各电子商务企业利用数据信息，开发数据分析业务，提供数据可视化服务以及数据资源共享等，可扩展电子商务经营渠道，为企业增加效益。

（三）大数据在金融领域的应用

随着大数据、人工智能等新兴技术的快速发展，金融行业出现了大量新兴技术与传统金融行业深度融合的新金融模式，这在一定程度上激发了金融创新活力。大数据技术在金融行业的广泛应用，较好地支撑了我国金融行业的转型升级，促进了金融更好地服务实体经济，保障了金融市场的持续稳定发展。“金融云”的建设落地为大数据在金融行业的应用提供了良好的基础，金融交易数据与其他跨行业、跨领域数据的融合在不断增强，金融行业内外数据的融合、共享和开放正在成为商务数据分析发展的新趋势。大数据时代的商务数据分析在信用评价、风控管理、客户画像和精准营销等方面的成功应用，为金融行业的发展带来了新的机遇。

（四）大数据在医疗领域的应用

大数据对各个行业的发展产生了巨大影响，医疗业也不例外。健康医疗大数据是随着近几年数字化浪潮和信息现代化而出现的新名词，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的健康数据的集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产。通过对医疗大数据的分析，能够发现许多有价值的医疗信息，不仅可以实现对流行疾病的爆发趋势的预测，也能够为患者提供更加便利的服务。医疗大数据将在临床辅助决策、疾病预测模型、个性化治疗等医疗服务领域发挥巨大作用。医疗大数据既有科研价值，也有产业价值，但应用这类数据的前提是确保病患隐私和信息安全。

（五）大数据在能源领域的应用

大数据在能源行业应用的前景也越来越广阔。能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着能源行业科技化和信息化程度的加深，以及各种监测设备和智能传感器的普及，大量能源数据信息得以被收集并存储下来，这对构建实时且高效的综合能源管理系统至关重要，进而使得能源大数据能够发挥重要作用。另外，能源行业基础设施的建设和运营涉及大量工程和多个环节的海量信息，而大数据技术能够对海量信息进行分析，帮助提高能源设施利用效率，降低经济和环境成本。最终在实时监控能源动态的基础上，利用大数据预测模型，可以解决能源消费不合理的问题，促进传统能源管理模式变革，合理配置能源，提升能源预测能力等，将会为社会带来更多的价值。

（六）大数据在政府管理领域的应用

随着互联网的发展，不同组织、不同部门之间的联系愈加紧密，国家和社会之间的相互依赖性变得越来越强，传统政务向电子政务加速转型，实际上就是提高政府的工作效率，让有限的政务资源尽可能多地获得应有的政府管理效用。电子政务建立在信息化基础之上，也就意味着一个政府信息化程度越高，其电子政务就会越发达，转型的一个直接效果就是政府公共服务的效率提高，政府向民众提供的服务更加优质、更加高效。此外，大数据可以帮助政府与民众的沟通建立在科学的数据分析之上，优化公共服务流程，简化公共服务步骤，提升公共服务质量，发展国家经济，让百姓的生活更幸福。