? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?大數據：技術、產業與管理 研究報告

全是瘦子小組分工情況

何晴 ? 負責理解本次研究內容，做出本次報告的框架內容、將報告整理并檢查報告的框架是否正確和最終提交報告

張洛 ? 負責本次報告制作過程中報告是否沿著基本框架進行，若有偏離及時和槳手溝通并糾正

羅瑤 ? ?負責本次研究報告一、二部分的部分

張琳 ? ?負責本次報告三、四部分內容

潘雪 ? ? 負責找出本次報告中的一些語句錯誤等問題

? ? ? ?第一次工業革命和蒸汽機的發明相聯系，始于18世紀晚期英國紡織業的機械化。第二次工業革命帶來了大規模的生產——發力于19世紀晚期20世紀初期的美國，伴隨著大量的創新發明，包括電、內燃機、化學工業和一系列具有歷史意義的發明，電報、電話、收音機、錄音機和照相機。當前的革命，應該追溯到二戰結束，其標志性的發明——計算機。第四次工業革命的進程中，軟件技術驅動的數字互聯將會徹底改變整個社會的一些傳統模式，其影響范圍之廣、變革速度之快。我們認為以下技術引發了第四次工業革命：

一、引發第四次工業革命的技術

1、可植入技術

? ? ? ?人們越來越依賴電子設備，而這些設備與人體的聯系也愈加緊密。設備不再僅僅是可穿戴的，還能夠被植入體內，發揮通信、定位、行為監控及健康管理等功能。起搏器及人工耳蝸的發明只是一個開始，越來越多的健康設備將會涌現出來。這些設備將能感知疾病參數，提醒用戶采取措施，發送數據至監測中心，甚至有可能自動投放藥物進行治療。智能文身以及其他獨特的芯片將有助于進行身份識別及定位。有了植入式設備，原本需用口頭表達的想法可以借助“嵌入式”的智能手機來完成，而一些隱含的想法和情緒也有望通過讀取腦電波及其他信號的方式來傳達。

2、數字化身份

? ? ? ?10年前，進入數字時代還只意味著有一個手機號碼、一個郵箱地址，或許再加上一個Myspace（聚友網）的個人主頁。現在，人們在數字世界中的存在則包括進行數碼互動，以及他們在各種線上平臺和媒體上留下的痕跡。很多人擁有不止一個數字身份，如facebook、Twitter（推特）、linkedin（領英）、Tumblr（湯博樂）以及instagram等多個賬號，通常還不止這些。 在互聯程度越來越高的世界中，網絡上的虛擬生活漸漸變得與現實生活密不可分。在未來，建立并維護好自己的網絡形象會如同我們在現實生活中通過打扮、言語及行為來展示自己一樣稀松平常。在網絡世界中，人們能夠依靠他們在網絡上的虛擬形象，搜索并共享信息，自由發表言論，與他人邂逅，并能在世界上任何地方發展并維護與他人的關系。

3、視覺成為新的交互界面

? ? ? ?眼鏡式、頭戴式及眼球追蹤設備都會變得越來越智能，谷歌眼鏡只是第一個成功嘗試。在未來，人眼與視覺也將成為連接互聯網及數字設備的新媒介。通過視覺與互聯網中各種應用與數據直接連接，個人的感官體驗經過調節后被加強，從而更具身臨其境之感。而隨著眼球追蹤技術的興起，智能設備可以向視覺界面輸入信息，并通過眼球與之進行互動，對信息進行反饋。通過提供指令、信息可視化及交互作用，可使視覺成為一個即時、直接的交互界面，改變人們的學習、導航、指引和反饋方式，從而有助于人們更充分地與世界互動。

4、普適計算

? ? ? ?數字化服務無處不在，人們可以隨時隨地獲得所需服務，無論是通過能聯網的電腦，還是具備3G（第三代移動通信技術）、4G（第四代移動通信技術）或云服務的智能手機，均可實現。當前全球有43%的人能連接到互聯網。僅2014年一年，就賣出12億臺智能手機。2015年，平板電腦的銷量預計將超過個人電腦，而智能手機的總銷量將達到電腦的6倍。81互聯網的發展速度已經遠超其他所有媒體渠道。據估測，過不了幾年，全球3/4的人都能經常使用互聯網。 在將來，經常使用互聯網和信息服務將不再是發達國家的福利，而會成為像飲用清潔飲用水一樣的基本生活服務。由于無線技術所需的基礎設施少于其他許多公共服務（如電力、道路與水），它的普及速度很有可能要遠超過后者。因此，任何國家的任何人都將可以與地球上任一角落的人進行交流與互動。信息的產生和傳播會比以往更加便利。

5、萬物互聯

? ? ? ?由于運算能力不斷上升，硬件價格持續下降，幾乎將任何東西連接上互聯網都十分劃算可行。智能傳感器的價格也已相當合理。所有物品都會智能化并形成物聯網，從而促進更廣泛的交流和數據驅動的新型服務，而這些都是基于日益增強的分析能力。近期有一項關于如何利用傳感器監測動物健康與行為的研究。它演示了安裝在家畜身上的傳感器之間如何通過移動電話網絡進行溝通，并可隨時隨地的傳輸有關家畜狀況的實時數據。專業人士認為，未來世界的每一樣（實體）產品都可以與無處不在的通信基礎設施相連，同時無處不在的傳感器也能使人們充分感知周圍環境

6、數字化家庭

? ? ? ? ?在20世紀，家庭使用的能源大部分直接用于個人消耗（如照明）。未來，這種能源需求會被更復雜設備的能源需求所超越，這些設備包括烤箱、洗碗機、電視和空調等。網絡流量的消耗方式也與之類似：當前家庭的流量消耗主要集中在個人消費上，如通信與娛樂。隨著家庭自動化快速發展，人們可以通過互聯網控制照明、百葉窗、通風設備、空調、音視頻播放設備、安防系統和家用電器。可提供各種服務的聯網機器人也可以幫上忙，如進行真空吸塵等。

7、智慧城市

? ? ? ?許多城市服務、公共設施以及道路接入互聯網。這些智慧城市將能夠對能源、物料流、物流運輸及交通等領域進行管控。目前率先踐行這一理念的地區，如新加坡和巴塞羅那，已經開始實施許多數據驅動的新服務，例如智能停車方案、智能垃圾回收以及智能照明等。智慧城市正不斷拓展其傳感技術網絡，致力于打造出能夠連接不同技術項目的核心數據庫平臺，在此基礎上依靠數據分析和預測模型拓展出新的服務。

8、運營大數據制定決策

? ? ? ? 當今的公共數據資源比以往任何時期都要多，而理解與管理這些數據的能力也在不斷提升。政府漸漸意識到，以往采集數據的方式已經過時，他們轉而依靠大數據技術實現當下項目的自動化，為公民和消費者提供與時俱進的創新型服務。大數據的運用能夠讓諸多行業及應用領域的決策過程變得更快更好。自動化決策為公眾提供了便利，讓政府和企業能夠提供全方位的實時服務和支持，從與顧客的互動到稅務的自動申報與繳納，無所不包。利用大數據進行決策也是一把雙刃劍，既帶來了機遇，也潛伏著風險。建立起對決策數據及算法的信任至關重要。要解決公眾對隱私問題的擔憂并在商業和法律框架內建立問責制度，就必須轉變思維方式，設立明確的條文，以防止“臉譜化”（profiling）解讀，防范意想不到的后果。用大數據取代目前的人工手段雖然會淘汰一些職業，但同時也會創造當前市場上所沒有的新型職業和新機遇。

9、人工智能與決策

? ? ? 人工智能還能從以往的情境中獲取經驗，提供建議，自動完成一些復雜的決策過程，從而能夠基于數據資料和以往經驗更簡單快捷地制訂出具體方案。人工智能擅長模式匹配及自動化處理，使其可擔任大型組織中的很多工作。可以預見，人工智能將在未來取代很多目前需要人工完成的工作。

10、3D打印與制造業

? ? ? ? 3D打印，又稱“增材制造”，是一種根據3D數字圖紙或模型逐層打印，從而創造出實物的技術。想象一下一片片地制作出一條面包的情形就更容易理解了。3D打印有望實現用簡易的設備來制造復雜的產品。最終，許多材料都將成為3D打印的原料，例如塑料、鋁、不銹鋼、陶瓷，甚至是高性能合金等，而3D打印機也將有能力完成原本需要集全工廠之力才能完成的任務。3D打印技術目前已經得到廣泛應用，不管是在風力渦輪機制造還是玩具生產過程中，你都能見到這項技術的身影。

二、數據在第四次工業革命中的地位

? ? ? ?第四次工業革命以人類所產生的的知識與智慧，通過網絡計算形成的知識和數據來指揮、控制工業產業與管理，這是一個融入網絡知識與智慧的規模化生產、工業化生產的時代。大數據是人類使用現代高科技技術工業化的方式處理數據、知識，進行產生智慧。使用規模化的智慧管理世界、控制世界，為人類提供了更大的方便。第四次工業革命讓人類進入了智慧時代，而智慧就是人類從大量的數據中進行篩選、邏輯推理，做出的一種判斷與選擇。數據知識與智慧構建的人類的一種可以廣泛傳遞的智慧空間，在這個空間里，所有的智慧都體現在大數據。

三、大數據對產業發展的影響分析

? ? ? ?作為一種重要的戰略資產,已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門,其深度應用不僅有助于企業經營活動,還有利于推動國民經濟發展。隨著大數據技術作為生產力在眾多行業廣泛應用,信息產業在國民經濟中的產業影響力系數及產業感應度系數被進一步提升,信息產業在國民經濟中的重要地位愈加突出。

1、推動新一代信息技術產業高速發展

? ? ? ?大數據因其巨大的商業價值和市場需求正成為推動信息產業持續高速增長的新引擎。隨著行業用戶對大數據價值的認可程度增加,市場需求將出現井噴,面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現,大數據將為信息產業打開一個高增長的新市場。在軟件與服務領域,因為大數據中蘊含的巨大價值,將引發數據挖掘、商業智能市場的空前繁榮。對于對于復雜數據處理的需求,將促進對非結構化數據的分析技術創新;對于大數據處理的速度和廣度的需求,將促進大數據解決方案廠商加大對數據的快速、實時處理分析技術的研發創新。大數據成為新一代信息技術融合應用新焦點。物聯網、移動互聯網的迅速發展,使數據產生速度加快、規模加大,迫切需要運用大數據手段進行分析處理,提煉其中的有效信息。大數據應用也給云計算帶來落地的途徑,使得基于云計算的業務創新和服務創新成為現實。

2、促進企業提升核心競爭力

? ? ? ? 大數據的有效利用將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵因素。企業的決策正在從“業務驅動”轉向“數據驅動”。在未來3-5年,真正理解大數據并能利用大數據進行價值挖掘的企業將具備強勁有力的競爭優勢,從而成為行業的領導者。

3、催生發展智能政務

? ? ? ?大數據時代,政府掌握著大量的、關鍵的數據,是數據時代的財富擁有者,但目前政府掌握的數據很多都處于休眠狀態,收集、管理和分析這些數據,讓看起來不相關的數據真正地關聯起來,讓休眠的數據活起來,是大數據時代政府面臨的關鍵問題。大數據技術背景下,數據在網上可以自動進行整合和跳轉。網絡外部性使得政府數據隨著受眾群體的增加,成本越來越低,倍增效應越來越大,當政府意識到數據開放的收益遠大于其成本時,將會主動推送數據。

4、改變社會管理模式

? ? ? ?大數據技術作為一種重要的信息技術,對于提高安全保障能力、應急能力、優化公共事業服務、提高社會管理水平的作用正在日益凸顯。增強安全保障能力。在國防、反恐、安全等領域應用大數據技術,能夠對來自于多種渠道的信息快速進行自動分類、整理、分析和反饋,有效解決情報、監視和偵察系統不足等問題,提高國家安全保障能力。例如,美國計劃實施多尺度異常檢測項目,目的就是對大到國家、中到恐怖組織,小到恐怖分子個人等不同層級的異常行為進行分析監測,提高對各類安全威脅的檢測速度和準確性。

三、數據技術對組織結構和管理模式的影響

? ? ? ?隨著云計算技術的快速普及，加之物聯網、移動互聯網應用的大規模爆發，人類進入了大數據時代。大數據的數據集遠遠超出了目前典型數據庫管理系統獲取、存儲、管理和分析的能力。IBM將大數據定義為4個V即大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)及產生的價值(Value)。

? ? ? ? 針對大數據的特征挖掘其價值并作出決策，成為企業在大數據環境下進行決策的重要依據。大數據應用領域包括客戶關系管理、市場營銷、金融投資、人力資源管理、供應鏈管理和衛生保健、教育、國家安全、食品等各個行業，已成為影響國家、社會和企業發展的重要因素。在互聯網時代，基于數據判斷、決策成為國家、企業和個人的基本技能。大數據的出現改變了企業決策環境，并將對企業的傳統決策方式產生巨大影響。

1、大數據對組織結構數據的影響

? ? ? ?大數據下決策的技術含量、知識含量大幅提高，對大數據的有效利用成為企業決策的關鍵，因此管理大量的數據是個挑戰，如果不能找到數據，企業就可能不會收集數據，這些數據就會被丟失掉。大數據時代不僅要求企業具有搜集分析數據的能力，更需要企業具有處理、利用這些數據的能力。

1.1 大數據下的數據管理

? ? ? ?大數據環境下，數據的特點首先是規模大、類型多、結構多樣，包含結構化的數據表和半結構化、非結構化的文本、圖片、視頻等。數據使用之前需對多源數據進行清洗、抽取和集成，保證數據的質量和可靠性，再采用統一結構來存儲這些數據。傳統的數據庫管理系統和數據分析手段已無法適用，Google、Amazon、微軟等企業都推出了大數據解決方案，它要求企業更新技術，以適應大數據處理的需要；其次是數據產生速度快，應用場景從離線(offline)轉向在線(online)，并出現實時處理需求。實時數據處理是大數據分析的一個核心需求，許多企業發現了實時數據的作用，開始專注于實時數據流，對實時數據的及時處理和利用也是企業面臨的一大挑戰；第三是大數據與其它數據的關系。大數據的價值來自于數據碎片間關聯所產生的信息。大數據時代最大的轉變是用相關關系取代因果關系，即只需知道“是什么”，而不需知道“為什么”。通過探索數據之間的關聯模式，挖掘大數據中的信息，是大數據的價值所在。但這些數據之間交互廣、價值密度低且呈碎片化，從大數據中提取有用信息，為管理決策提供支持，成為企業的迫切需求。

1.2 大數據下的知識管理

? ? ? ? 從知識管理角度來看，數據蘊含著知識，知識是影響決策的重要因素。隨著“基于資源的企業理論”的發展，人們對企業內部資源中無形知識重要性的認識越來越清晰，“基于知識”的企業能力理論逐步成為“基于資源”的企業能力理論的核心。在大數據時代，對數據進行深度挖掘可以獲得更加豐富的知識，企業可以從中極大受益。潘羅斯認為，企業規模取決于管理者擁有的知識和管理能力。在大數據下企業可以對商務了解得更徹底，使用知識改進決策和績效。收集分析海量數據，并快速獲取影響未來信息的能力，是大數據技術的魅力。在管理決策過程中，數據所起的所用是無法取代的，但需要將數據的客觀決策和人的主觀決策相結合。Bolloju指出，決策者在決策時承受著更復雜任務帶來的壓力，單純依靠人主觀決策無法應對復雜的環境，但單純依靠數據決策也會偏離實際。美國政府發布的枟大數據研發倡議枠要求，在新方法下利用大數據，并集合決策者的感覺、洞察力和決策支持，將數據和人的主觀能動性結合起來，以避免“唯數據論”。

2、大數據對管理決策參與者的影響

2.1 大數據下的決策參與者角色變異

? ? ? ?決策參與者在大數據時代仍然是最重要的決策因素。大數據改變了長期以來依靠經驗、理論和思想的管理決策方式，直覺判斷讓位于精準的數據分析，大數據下決策參與者的角色發生了改變。首先對于企業高層管理者，傳統的決策因為數據稀缺，重要的決策依賴企業領導者的經驗，而大數據可以保證從問題出發而不用擔心數據缺失或者數據獲取困難，決策重心回到問題本身，而領導者的任務是發現和提出正確的問題。其次對于企業一般管理者和員工，可以很方便地獲得決策所需的信息，決策能力大大增強，決策傾向于依靠企業一線員工。大數據時代最大的挑戰之一就是領導者們必須與一線員工并肩工作，提高企業決策水平。再次，由于媒體不斷宣傳和數據獲取便利，普通民眾開始認識并利用大數據，每個人都能進入大數據世界，成為數據分析家，進而參與決策。另一方面終結了戰略論，社會化媒體和大數據動搖了由張建設提出的傳統戰略論的決策基礎，決策主體正從商業精英轉向社會公眾。互聯網經濟時代，科技正促進領域間融合，產業界限正在模糊，社會化決策正在崛起。因此，多元決策在大數據環境下更加突出，決策者來源更廣泛、關系更復雜，全員參與成為大數據下企業決策的重要特點。

2.2 大數據下的數據分析師

? ? ? ?數據分析師在企業決策參與中起到日益重要的作用。數據分析師是運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從大量數據中提取出對業務有意義的信息，以易懂的形式傳達給決策者，并創造出新數據運用服務型人才。塔塔咨詢服務公司(TCS)的調查顯示，IT行業人才缺乏，經驗豐厚的大數據分析人員較少，是許多企業在尋求打造與部署大數據系統所面臨的五大困難之一。目前大數據從業人員面臨巨大缺口，麥肯錫預測在未來６年內，美國可能缺少14萬——19萬擁有深度分析技術的人才(deep?analytical?positions)，缺少150萬懂得使用相應工具分析大數據作出合理決策的管理和分析人員，而這類人才很難培養，需經過多年的培訓。

3、大數據對管理決策組織的影響

3.1大數據下的企業管理

? ? ? ? 決策組織使用大數據全員參與使得企業決策參與者角色發生了改變，決策權的重新分配，必然影響企業決策組織結構和決策文化，企業決策組織結構重要的兩項因素就是集中決策、分散決策的選擇和決策權分配問題。從集中決策和分散決策角度看，組織理論認為可預測的環境對企業的組織過程施加的影響較小，有利于形成集中分層的決策結構，而在不可預知的環境和企業面對非常規的情況下，分散式決策更為有效。在動態變化環境下，分散決策結構可能更加重要，而IT技術通常被作為一種手段來提升企業在動態改變環境中的數據處理能力。另外，企業組織結構還受知識分布、知識轉移成本與權利傳遞成本所影響，如果知識高層領導集中分布，則對應采用集中決策結構；如果知識分散分布，則對應采用分散決策結構。大數據下的決策環境更復雜，決策時效性更強，而決策知識分布更廣泛，分散式決策成為大數據下決策的主要形式。從決策權分配來看，企業決策效率低下的原因之一是沒有將決策權限分配給合適的角色。員工掌握和控制的信息量越多，理論上決策權應越大，知識與權力的匹配程度越高則組織的各項指標越好。信息技術、網絡技術的發展，以“金字塔”型為代表的傳統組織結構被企業管理網絡化、權力分散化和體現人本管理的扁平化組織結構所替代。大數據時代，普通員工也擁有了決策權利，扁平化組織結構的趨勢將更明顯，決策權分配應順應這種變化。分析大數據環境對企業管理決策組織結構的新要求，基于數據的有效利用和知識的創造、吸收，研究大數據下組織結構建設措施，是大數據下企業組織創新的重要內容。

3.2 大數據下的企業管理決策文化

? ? ? ? 大數據對企業管理決策文化的影響巨大，大數據時代不是“我們想的是什么，而是我們知道些什么”。企業用大數據進行決策，首先要轉變思維模式，遇到重大決策時，先進行數據收集、分析，再進行決策，企業管理者的思維變化也會提高企業員工利用大數據進行決策的執行力。企業管理者要真正用數據來驅動決策，基于規模龐大的數據量作出合理決策，需要很長的分析過程，企業員工用來自一線的大數據分析結果，推翻高層管理者的直覺判斷，將是企業管理決策文化的最大變革。其次是基于決策任務的決策知識的收集、創造、共享、傳遞和激勵制度，建立學習型企業文化，提高大數據下全員參與決策的能力和水平，培養基于數據進行決策的企業文化和制度，是大數據下決策的客觀要求。

4、大數據對管理決策技術的影響

4.1 基于云計算的數據處理和分析技術

? ? ? ?數據分析是大數據應用需要解決的核心問題，傳統的數據分析技術受限于能力，因不能充分利用所有數據而無法獲得答案，因此尋求低成本、高度可擴展的分析平臺將是企業決策過程中的重要任務。云計算是一個管理和處理大數據的有效工具，為數據處理、管理和分析等提供支撐，大數據應用在這個由云計算提供的基礎架構平臺上。云計算主要解決兩個大數據問題，一是將大量異構和本質不同數據源結構化；二是對這些數據進行管理、處理和轉換，為商業智能(BI)和企業決策服務。通過云計算加快決策資源的發現、組織和優化協調與評價，企業可利用基于云端的服務來滿足數據分析需求，提升在復雜大數據環境下的信息服務質量，加快決策問題求解。對于決策來說，數據結果的展示和解釋也非常重要，可以通過引入可視化技術對結果進行分析，用形象的方式向用戶展示使其更易理解和接受。

4.2 大數據下的知識發現技術

? ? ? ?大數據類型多樣、價值密度低，且可能是基于全樣本數據等特征，找出隱匿于大數據中的有用知識對于提升用戶決策質量具有重要意義。大數據環境下的管理決策對知識發現提出了新要求。大數據的海量性、多樣性、動態性和價值稀疏性，使傳統的結果最優化與算法準確率已不適應大數據下知識發現方法優劣的度量標準，亦不適用于傳統的基于抽樣學習的數據挖掘方法，基于全數據的知識發現方法已經成為大數據知識發現的新途徑；大數據通常表現為數據流或特征流等形態，數據的價值隨著時間的流逝不斷減少，面向流數據的動態知識發現方法是大數據下知識發現的重要內容；大數據的價值來自數據碎片間的關聯信息，數據規模的擴大形成了復雜的數據或知識的內聯關系，需要挖掘大數據中隱含的復雜關聯信息。建立面向半結構化和非結構化存儲數據的知識發現方法、面向流數據的知識發現方法，以及多源海量信息的知識發現和知識融合技術，是大數據下知識發現技術的新挑戰。

4.3 大數據下的決策支持系統

? ? ? ?大數據環境下的決策問題異常復雜，決策參與者需要恰當的決策支持系統來協助決策，以靈活應對環境變化帶來的改變。傳統的決策支持系統更強調應用，但它的應用和發展受限于少量的人群使用、不支持集成來自其它渠道的數據信息、不能利用分布于別處的系統資源等。大數據下人人都是決策者，分布于網絡中的專家系統、管理系統等都是決策系統的一部分，因此須對傳統的決策支持系統進行變革，建立適應大數據環境下全員參與的決策方法，建立開放的大群體決策體系結構和協同工作模型，建立促進群體成員之間信息溝通、共享和促進群體決策過程交互的平臺，建立基于決策目標的群體分散決策一致性分析和評估機制，設計合理的決策沖突消解和聚集方法。在此基礎上，結合現有云計算環境下的云服務平臺，構建大數據下的數據資源池、知識資源池、模型資源池、方法資源池；構建基于服務的、集成智能分析、快速決策分析和具備自主決策功能的大數據決策支持系統接口，針對不同決策層次的決策服務推送機制，是建立大數據下決策支持系統的要求。

在實踐和操作中可以利用大數據對新產業進行組織形式的更進

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1、數據整合

1)統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一;

2)統一數據標準：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標準化與統一存儲;

3)統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2、數據質量管控

1)數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和準確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和準確性;

2)數據質量管控：通過建立企業數據的質量標準、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3、數據共享

1)消除網狀接口，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低接口復雜度，提高系統間接口效率與質量;

2)以實時或準實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4、數據應用

1)查詢應用：平臺實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能;

2)固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等;

3)動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

1、第四次產業革命的內在邏輯

? ? ? ?在利用云計算、大數據推動商業模式創新方面，很多政府都帶頭示范，進行了卓有成效的探索嘗試。山東省政府聯合46家單位信用數據，建設省級公共信用信息系統，目前已采集近1000萬條數據，向政府部門、第三方信用服務機構提供開放服務，并與信用中國進行數據對接。但是像這樣公共數據開放的正面事例還不算常態。在很多情況下，我國發展大數據產業都要面臨著“信息孤島”的挑戰。跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低，基本處于死鎖狀態，無法順暢流動。通過向社會開放數據、加強與社會企業和組織的數據合作、向社會購買服務等方式，推動環保、醫療、教育、交通等關鍵領域的大數據整合與集成應用，提高政務和公共服務效率。

? ? ? ?引起“信息孤島”的另一個原因是大數據產業標準的不統一，無形之中增加了企業使用數據的成本。魏凱介紹，可以從三個方面評判一款大數據產品。安全性，主要是數據加密、權限管理、數據安全保護；易用性，企業運維的成本非常高，要很簡易地部署；穩定性，產品不容易受到攻擊。評價這些性能需要一把尺子，數據中心聯盟就在做這把“尺子”，制定了一些標準。此外，當前不少人對大數據產業發展規律認識不足。全社會尚未形成對大數據產業發展規律的客觀、科學的認識，一些地方誤將數據中心建設視為大數據產業發展重點，盲目追逐硬件設施投資，輕視了數據資源匯聚、積累、處理與應用能力建設，未能主動推進大數據產業發展與應用需求間的對接。

? ? ? ?另外，我國技術創新與支撐能力也不足。大數據需要從底層芯片到基礎軟件再到應用分析軟件等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平臺、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，難以滿足各行各業大數據應用需求。最后是，信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標準規范缺乏，技術安全防范和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系，制約了大數據發展。

2、預測下一次革命

? ? ? ?在第四次產業革命之后會出現下一次的革命，大數據產業鏈模式也相繼雛形，隨之而來的極有可能就是智能革命。人們克服了技術的難關后，將世界連接起來呈現一個扁平化的世界，通過物聯網和互聯網之間的連接讓生活更加便利。