大數據：技術，產業與管理見就報告
一、四次產業革命概況
1.第一次產業革命
第一次工業革命革命是以工作機的誕生開始的，以蒸汽機作為動力機被廣泛使用為標志的。這一次技術革命和與之相關的社會關系的變革，被稱為第一次工業革命或者產業革命。
第一次工業革命使工廠制代替了手工工場，用機器代替了手工勞動;從社會關系來說，工業革命使依附于落后生產方式的自耕農階級消失了，工業資產階級和工業無產階級形成和壯大起來。
2.第二次產業革命
第二次工業革命(Second Industrial Revolution）起于19世紀七十年代，主要標志：電力的廣泛應用（即電氣時代) 1870年以后，科學技術的發展突飛猛進，各種新技術、新發明層出不窮，并被迅速應用于工業生產，大大促進了經濟的發展。這就是第二次工業革命。當時，科學技術的突出發展主要表現在四個方面，即電力的廣泛應用、內燃機和新交通工具的創制、新通訊手段的發明和化學工業的建立。控制論創始人維納提出的概念是第二次工業革命典型特征為自動化。
3.第三次產業革命
第三次科技革命是人類文明史上繼蒸汽技術革命和電力技術革命之后科技領域里的又一次重大飛躍。[1]第三次科技革命以原子能、電子計算機、空間技術和生物工程的發明和應用為主要標志，涉及信息技術、新能源技術、新材料技術、生物技術、空間技術和海洋技術等諸多領域的一場信息控制技術革命。[1]第三次科技革命不僅極大地推動了人類社會經濟、政治、文化領域的變革，而且也影響了人類生活方式和思維方式，隨著科技的不斷進步，人類的衣、食、住、行、用等日常生活的各個方面也在發生了重大的變革。[2]第三次科技革命它加劇了資本主義各國發展的不平衡，使資本主義各國的國際地位發生了新變化；使社會主義國家在與西方資本主義國家抗衡的斗爭中，貧富差距逐漸拉大，促進了世界范圍內社會生產關系的變化。
4.第四次產業革命
大數據，人工智能，3D打印，虛擬現實等高科技正在加速推動第四次產業革命，這就是第四次產業革命，主要還是互聯網的進一步發展。
5.數據技術所處地位
從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。隨著信息技術的高速發展，人們積累的數據量急劇增長，動輒以TB計，如何從海量的數據中提取有用的知識成為當務之急。數據挖掘就是為順應這種需要應運而生發展起來的數據處理技術，是知識發現(knowledge discovery in database)的關鍵步驟。
Big Data作為一個專有名詞成為熱點，主要應歸功于近年來互聯網、云計算、移動和物聯網的迅猛發展。無所不在的移動設備、RFID、無線傳感器每分每秒都在產生數據，數以億計用戶的互聯網服務時時刻刻在產生巨量的交互……要處理的數據量實在是太大、增長太快了，而業務需求和競爭壓力對數據處理的實時性、有效性又提出了更高要求，傳統的常規技術手段根本無法應付。
在這種情況下，技術人員紛紛研發和采用了一批新技術，主要包括分布式緩存、基于MPP的分布式數據庫、分布式文件系統、各種NoSQL分布式存儲方案等。
數據技術技術地位是很重要的。在現代科技社會之中數據處理技術已經深入到生活之中。
二、技術發展趨勢
根據美國的權威科技雜志綜合分析認為現代高科技包括以下方面的六種技術：即1、信息技術；2、交通運輸技術；3、能源利用技術；4、新材料的開發與利用；5、生物工程技術；6、環境科學技術。
按我國原國家科委的分類，現代高新技術主要是指：
1、微電子科學和電子信息技術；
2、空間科學和航天技術；
3、光電子科學和光電子一體化技術；
4、生命科學和生物工程技術；
5、材料科學和新材料技術；
6、能源科學和新能源、高效節能技術；
7、生態科學和環境保護技術；
8、地球科學和海洋工程技術；
9、基本物質科學和輻射技術；
10、醫藥科學和新醫藥技術；
11、其他在傳統產業上應用的新工藝、新技術。
聯合國的分類是國際上權威的一種，聯合國認為，高科技主要有信息技術、生命科學技術、新能源與可再生能源科學技術、有益于環境的高新技術和管理科學技術、新材料科學技術、海洋科學技術。
就具體來說，人工智能技術、3D打印、VR技術等應用得比較多。個人在2016年凱文?凱利出版的《必然》一書中，“屏讀”一詞得到很好的詮釋，也例舉出了許多身邊的情況分析。
三、產業前景（2016年）
綜合2015年的行業職業薪酬報告、國家政策走向以及市場趨勢，最后我們再來談一談2016年具有較大發展前景的行業：
1、互聯網/電子商務：以往的數據、國家的支持、市場的信心都是利好，必將使這個行業前景更加火爆。在這方面，國內尤其要看BAT這三家領軍公司。最近，百度基于人工智能技術的發展，目前正在搜索方面積極實行智能化，正在開發百度無人車。阿里巴巴在今年的雙十一又一次大獲豐收，最近，馬云更是提出電子商務也即將過時，在綜合分析后，提出“新零售”時代，新零售的四大趨勢：“消費即娛樂”、買賣全球一體化、線上線下全面融合、大數據構建高度個性化消費場景。騰訊在繼微信、QQ兩大支柱產品外，在電子競技、生活娛樂等各個領域都在涉足。
2、提供專業服務的(IT技術外包/培訓/咨詢/財會)的行業因為這個行業的專業技能壁壘較高，依然會有較大市場，行業前景依然樂觀。比如專業考研培訓、專門的咨詢公司、考證公司等。
3、金融類行業：隨著互聯網+上升到國家層次，金融類行業大規模的改制也隨之而來，這個行業的前景將會更加被看好。比如在會計學方面，電子登賬、記賬等逐漸推廣。
4、機器人/3D打印等IT技術類行業：這類行業由于專業人才有限，市場需求旺盛，并且發展速度非常快，相信在2016年會非常有發展前景。2016年上半年紅于網絡的阿爾法狗大戰李世石，在網上掀起一股討論和飯后的熱潮，究竟人和機器，哪個會贏？等等，在高校等事業單位，自助打印機慢慢普及開來。隨著VR技術的逐步推廣，虛擬辦公、生活離我們越來越近。。
5、房產家居類行業：行業雖然是傳統行業，但是只要模式一變更并不是夕陽行業了。房產O2O，智能家居行業現在正發展得如火如荼，2016年的發展前景也是非常不錯的。記得在2015年，四川家具產業協會就與阿里巴巴簽署了合作協議，共同促進傳統行業在新時代下的再發展。
就成都而言，隨著建設國家中心城市和一帶一路戰略的推進，未來成都在汽車制造、航空航天、生物制藥、人工智能、軌道交通等五大領域會有重大突破。目前正在建的大型倉庫、快速通道、環城區地鐵等都是很好的體現。
四、管理領域的動態
主要體現為理念和管理形式的變化，“人本”思想得到普遍認同，運用網絡進行會議、討論等公司的一系列活動也越來越多。人才作為一種流動的高附加值資產越來越受到重視。
（一）企業管理的變革
大數據所蘊藏的巨大價值勢必將掀起一場商業模式和管理決策上的深刻變革，其影響力將滲入企業的每個細節，企業管理者應轉變思維，變革企業管理模式。大數據時代下的企業不僅要掌握更多更優質的數據，還要有足夠的領導力，先進的管理體系，才能在競爭中游刃有余。大數據對企業管理的變革將體現在以下方面：
1、清晰定義數據需求
有人認為大數據時代下，管理者的經驗、直覺和視野所起到的決定作用將日益減小，但恰恰相反的是，大數據時代所需要的商業領袖是那些能夠發現商機、開拓市場、有敏銳創新思維并說服員工投入其全新想法的領導者，能針對企業的眾多管理決策做出變革。
2、廣泛的實時用戶定制
大數據實現了用戶定制的質的飛躍，使得實時個性化成為可能。在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土，如基于交叉融合后的可流轉性數據、全息可見的消費者個體行為與偏好數據等等，未來的商業可以通過研究分析這些數據精準挖掘每一位消費者不同的興趣與偏好，從而為他們提供專屬的個性化產品和服務。
3、據技術人員的管理
大數據時代下，數據技術人員的價值將極為凸顯，其中最重要的莫過于能夠處理大數據的“數據科學家”。對于數據科學家來說，統計技術是必不可少的，但比統計技術更重要的是清理和組織大型數據的能力，因為大數據時代的數據格式往往是非結構化的。最好的數據科學家要能夠懂得“商業語言”，幫助管理者從數據的角度理解企業所面臨的挑戰。
4、數據跨職能跨部門的流動
高效的企業需要把信息和決策分配給不同的部門。大數據時代，企業應具有一個靈活的組織架構，最大化企業跨職能的合作。管理者需要為各部門的決策人員提供合適的數據和懂得相關技術的專家。同時，IT規劃與運維應得到管理者的足夠重視，健全的企業IT架構有助于解決孤島問題。
5、基于數據的運營與決策
大數據將催生由信息驅動的的商業模式，在企業的價值鏈中發揮中間作用，通過商業交易創建極具價值的“排出數據”；數據驅動的決策制定，利用可控實驗，企業能夠驗證假設、分析結果以指導投資決策及運作改變；利用大數據進一步提高算法和機器分析的作用，避免成本高昂的人工干預，節約成本，提高效益。除此之外，大數據還會對企業的營銷、績效、人力等方面有深刻地影響。企業要抓住大數據時代的機遇，除了注重技術與人才的培養，還必須敢于變革，采用更為先進的管理模式，才能在信息時代蓬勃地發展。
（二）大數據時代的管理變革
當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理準則上重新定位。然而，不同于印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任。
·對于一些危險性較大的項目，管理者必須設立規章，規定數據使用者應如何評估風險、如何規避或者減輕潛在傷害。例如，數據化個人坐姿信息，如預測駕駛員的注意力狀況（如昏昏欲睡、醉駕以及暴怒等），向周圍其他駕駛員發出警報以防止發生交通事故。根據目前的隱私規范，需要新一輪的告知與許可。
·從個人許可到讓數據使用者承擔責任，因為將責任從民眾轉移到數據使用者很有意義，因為數據使用者比其他人更能明白他們想怎么樣使用數據，也因為他們是最大利益獲得者：監管機制可以決定不同種類的個人數據必須刪除的時間。
·“差別隱私”：信息模糊。
管理變革2：個人動因VS預測分析
·依據大數據預測做出的決策，特定的防護措施必須到位：
公開原則，包括數據和算法
公正原則，第三方專家公證的可靠、有效的算法系統
可反駁原則，明確提出個人可以對其預測進行反駁的具體方式
確保個人動因能防范“數據獨裁”的危害
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據算法師的崛起
·計算機科學、數學和統計學領域的專家
·保證公正和保密
·外部算法師：公證的審計員角色
·內部算法師：監督機構內部大數據活動
管理變革4：反數據壟斷大亨
為了確保給大數據提供一個與早期技術領域情況相當的活躍的市場環境，我們應該事先數據交易，比如通過授權和協同合作的方式。
五、總結
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
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