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循证医学，简之就是“遵循证据的医学”，又被称为实证医学。循证医学重视医生的临床经验，即传统意义上的经验医学，同时又强调诊断、治疗等决策应在临床证据最为符合病症的基础上作出[1]。在循证医学的创立、发展与传播方面，英国的科克伦(ArchiebaldL.Cochrane)、美国的费恩斯坦（AlvanR.Feinstein）以及萨克特（DavidL.Sackett）做出了重大贡献，成为循证医学的奠基人。科克伦强调大规模随机临床试验的重要性。他认为只有在大规模临床试验中使用随机分组策略，才能避免因样本分组而产生的选择性偏差，保持对照组和试验组样本的背景因素平衡，从而才能做出最终正确的比较与评价。他建议及时将切实医学证据传播给使用者，接受专家评估并对可信度进行适当分级，以使医学证据能被及时整理、归纳与更新。费恩斯坦奠定了现代流行病学的数理统计与逻辑基础。从1970年到1981年，他在美国《临床药理学与治疗学》杂志（ClinicalPharmacologyandTherapeutics）上，以“临床生物统计学”（ClinicalBiostatistics）为题连续发表了57篇论文，将数理统计学和逻辑学导入到临床流行病学，科学系统地建立了临床流行病学的有关理论体系。萨科特则为循证医学的传播与发展做出了巨大贡献。他发起并主编了与循证医学有关的两本著名杂志：《美国内科医师学会杂志俱乐部》和《循证医学》。
1997年，他还主编出版了《循证医学》一书，该书被译为多种文字并在世界上广为传播。正是在《美国内科医师学会杂志俱乐部》上，加拿大盖亚特(rdonH.Guyatt)于1991年首次提出了循证医学一词[3]。从循证医学与数理统计和逻辑学的渊源，便可以看出循证医学注重证据的内涵。它是一门非常强调证据制作的学科，同时又非常重视医学证据的传播和评估，这正是它区别于以往医学的特点。通过评估产生可信证据，通过传播发挥证据价值。医生在诊断与治疗过程中，不仅基于经验直观判断，而且结合证据科学决策，更加客观地进行诊断与治疗。短短十多年的时间，在世界各国医学研究与临床实践中，循证医学得到了广泛深入的应用。科克伦最初创建的世界循证医学协作网已经包括约50个专业协作小组，所收集的医疗证据几乎覆盖所有临床医学领域。1996年，我国华西医科大学建立了中国循证医学中心，并于1999年正式加入世界循证医学协作网；2001年，中国循证医学中心创办了《循证医学》杂志，发表在各类杂志的循证研究论文达45842篇。但是，循证医学也有其面临的问题，如对证据进行科学评价等问题。临床证据目前还没有完整、科学的定义，证据评价标准及推荐级别尚未完全统一，不同国家不同疾病的证据质量分级不尽相同。而且，随着人类对疾病认识的加深以及诊疗手段的革新，评价标准还会随这些因素的变化而变化。
循证医学的基础是数理统计学，要求RCT的实验样本及环境一致，以便排除个体差异及环境干扰，但这在现有条件下近乎不可能实现。号称大规模随机对照实验的样本偏少，对照组和试验组难有条件一致的个体，环境随时间空间变化造成实验对照控制困难。目前，大规模的医学样本采集困难，几百个样本已经算是比较大的样本了；而根据统计理论如要达到90%的敏感度，至少需要约1300个的数据样本。为了克服RCT样本不足的问题，Meta分析方法得到了广泛应用：通过综合已有研究多个样本集的结果，可以推得大规模样本集的综合结果。Meta分析取得了很多有价值的研究成果，但是，Meta分析的基础也是数理统计学，其运用的前提是样本及实验环境一致，正是在这一点上它备受质疑。首先，不同样本集的权重控制难于完全公正，因为其实验环境难于恰当评价和把控，实验结果难免有过度包装和偏颇之嫌。Meta分析存在的另一个问题是：它所依赖的数据往往不是最新的即时案例，制作的证据可能因环境与气候的变化而失去应用价值。总之，循证医学所面临的问题包括：证据的稀缺性、偏倚性、可靠性、及时性、公正性，以及环境的一致性等方面的问题。由于证据的一致性和及时性存在问题，基于历史数据进行Meta分析备受质疑。2014年，《英国医学杂志》在名为《循证医学濒临破产》的文章中指出[5]：循证医学的证据属于间接证据，基础建立在已经发表的研究文献上，利益冲突容易影响证据的公正性，证据环境与临床决策环境存在距离；循证医学助长了过度诊断、过度治疗，并可能存在沦落为利益集团代言人的危险。
2大数据对循证医学的影响
大数据（Bigdata）又称巨量或海量数据，是指数据规模巨大以至在合理时间内，无法通过当前主流软件工具，获取、处理、分析以便决策的结构复杂的数据[6]。大数据如下具有4V特点：Volume（巨量）、Velocity（瞬速）、Variety（多样）、Value（价值）。巨量是指已经不能再用GB（即1024MB）和TB（即1024GB）为单位，来衡量大数据的存储容量或规模，而要以PB（即1024TB）、EB（即1024PB）乃至ZB（即1024EB）为单位来计量数据容量。在巨量的医疗大数据中，各种条件的样本都会存在，因此，证据的稀缺已经不是问题。瞬速是指兼具方向的快速变化，即数据随时间和空间快速变化。大数据中的样本通常是全空间的、多维度的、全时间的及瞬时变化的。由于大数据地域环境广，数据样本量巨大、正反样本齐全，证据的“制作”已不再必要，而是随时随地客观地存在。瞬速性通过可佩戴健康监测设备体现，这为及时获取病患信息提供了极大便利。多样是指数据的种类繁多、结构复杂、因果并存、甚至同一数据表现出不同形式。数据的多样性对数据的理解和分析是一个巨大挑战，但同时也为样本分析结果的验证带来便利。因此，在医疗大数据环境下，不仅随时可以采集样本进行分析处理，还能对分析得到的结果马上进行验证，从而能够保证医学证据的可靠与可信。
价值是指相比小规模、历史数据而言，大数据具有更高的研究和使用价值。由于任意时刻任意地点都有大量样本，样本的稀缺性和及时性已经不是问题，这为医学研究扫清了采样障碍；同时由于样本丰富冗余多样，也为研究结果的验证提供了便利；大数据除具有巨量历史数据外，还有不同地域环境的巨量即时数据，这使循证决策更具应用价值和时效性。大数据将首先改变医学数据的采集方式。大数据的形成往往依靠自动采集技术，随着可佩戴监测设备如iWatch等的出现，医学数据的采集及积累速度将出现爆炸性的增长。以往的数据同大数据相比，如同沧海之一粟。且以往的数据往往靠手工采集完成，普遍存在稀缺、偏倚、可靠、及时、公正等问题，这样采集的证据必然会影响医学研究的结论。基于手工证据进行决策，其结论未必准确及时公正可靠。医疗大数据不间断地在不同地点同时采集，不仅包含历史数据以及即时数据，甚至还可能包含未来需求信息，例如，ogle就是通过人们对感冒药品的搜索来预测流感的。大数据的出现将改变医学数据的管理方式。在网络数字化高度发达的今天，尽管已经出现了电子病历，但纸张病历在数据管理中仍然重要。然而，纸张病历有其固有缺陷，如容易破损或丢失、整理归档的周期过长、借阅的时间成本极高、研究采样的工作量巨大等等。伴随大数据出现的数据融合技术能将不同医院的电子病历整合在一起，并同可佩戴健康监测设备的数据及时集成，大大减少了电子病历的整理、借阅和数据采集时间，这不仅对病人的疾病诊断和预警监控更加有利，同时也对医生的临床及医学研究更有帮助。通过语音和可视眼镜等现代化的数据浏览设备，医生在查房间隙就能获知下一病人既往病情，从而能大大减少医生的劳动强度，使医生有更多时间治疗病人，有更多的时间进行医学研究。
大数据的出现将改变医学数据的分析方式。以往在收集样本数据以后，通常使用SAS或SPSS等软件，对采集的数据进行统计分析，发现相关病因或建立决策模型。这些软件受计算能力及内存容量的限制，只能处理样本量不大的数据，并且处理的数据维数有限，例如，SPSS不能超过40维，而医疗大数据的维数成千上万。通过手工或统计软件的计算方法，将无法满足医疗大数据的分析需要。
当维数超过30个致病因素时，可能要考虑230种因素组合，普通统计软件已无法计算和处理，必须依靠内存及速度“无限”的云计算。必须研究与开发基于大数据和云计算的分析与挖掘技术如深度学习技术，使其能够自动完成高维病因数据的分析与主要病因的提取。总之，医疗大数据的采集、整合、分析、处理、研究完全靠人工完成已极其困难，没有利用云计算的统计分析软件也难于完成医疗大数据的分析和处理。在大数据时代，必须借助深度学习等技术完成医疗大数据的分析和挖掘。虽然医疗大数据能够弥补数据样本的不足和不公，但只有借助更为先进的分析工具和软件，才能为循证医学带来进一步的变革和发展。
3大数据对循证医学的变革
证据制作是循证医学的核心，证据能为医生的诊治提供参照，因此，循证医学得到了快速发展。但是，矛盾、偏颇、过时的证据也使循证医学备受质疑。首先是证据及其结论存在大量的矛盾，使人们对循证医治的结果产生怀疑；其次是证据偏颇使其成为利益代言人的工具；其三是证据时过境迁使医治达不到预期效果。而医疗大数据的出现恰好能够弥补以往证据采集与制作的不足。首先，医疗大数据使证据的稀缺问题得到解决；其次，随大数据广泛汇集的医生及病人评价，可有效避免证据成为利益代言人的工具；其三，可穿戴等自动采集设备可保证证据的时效性。这将有助于循证医学同中医的结合。中医的治疗过程通常比西医长，其证据采集及疗效评估存在很大问题，而随着可穿戴健康监测设备等技术的发展，长期持续采集治疗证据及疗效将不再困难，从而有助于循证医学在中医等领域发展壮大。此外，随大数据兴起的先进数据分析与挖掘技术，将对循证医学起到巨大的推进作用。临床决策分析评价是确定循证治疗方案的关键步骤，现有的决策分析评价模型包括决策树、Markov过程等一系列模型，这些模型在面临高维大数据时力不从心，难于继续提供较高的决策精度，使医生对医治方案是否有效失去信心。随着大数据深度学习技术的出现，病因的分析和提取已完全自动化，且大大降低了建立决策分析模型的工作量，提高了治疗方案的决策精度。对于任何疾病诊治方案，考虑的疾病致病因素越多，即证据或特征维数越多，得到的参考信息就越多，诊治的准确性就会相应提高。但是，医生在遇到大量高维的证据数据时，往往面临从中选择少数有效证据的难题。例如，假定要考虑30个致病因素或检验指标，建立决策模型就要考虑230种因素组合，从中筛选一个最优因素组合作为模型输入的工作量是巨大的。因此，要得到由若干最优证据构建的最佳决策分析模型，医生们所投入的研究精力可想而知。
筛选最优因素组合是医生们最费精力的工作，目前这项工作可以被深度学习自动完成了。深度学习最早由Hinton等人在2006年提出，它是一种无监督的特征学习和提取技术，它通过低层特征的组合构建更加抽象的高层特征。2012年，Lecun等人利用卷积神经网络真正实现了高效的多层深度学习。传统的神经网络学习只有单向认知过程，通常只包含一个隐含层，因层数较少而被称为浅层学习。深度学习则包含认知和生成两个过程，并且每个过程都包含多个隐含层，其模型的总体框架如图1的虚框部分所示。如图1所示，深度学习的“输入层”可以理解为各种致病因素以及各种检查化验结果，例如遗传环境因素以及肝功全套指标等；自底向上的箭头表示认知过程，自顶向下的箭头表示生成过程，即深度学习由两个互逆的过程构成；认知权重向量WnT和生成权重向量Wn表示深度模型的知识。原始“输入层”经“隐含层H0”认知得到输出，输出又经“隐含层h0”生成得到新“输入层”，如果原始“输入层”和生成的“输入层”完全一致，则说明认知产生的输出是完全正确的。根据信息论的有关理论，学是会产生损失，新旧输入不可能完全一致。因此，只要两者近乎一致就可以了。认知和生成权重同隐含层的每个输出相关联，wake-sleep深度学习算法用于双向调节权重：(1)利用下层输入和认知权重向量WiT产生输出表示，然后使用梯度下降法调节生成权重向量Wi；（2）利用输出表示和生成权重向量Wi产生输入表示，然后使用梯度下降法调节认知权重向量WiT。通过逐层学习最终得到顶层的认知和生成权重向量WnT、Wn。在深度学习完成后，如果要建立决策分析模型，只需将顶层输出即自动提取的特征，作为分类模型如支持向量机的输入，并用类别标记如肝硬化分级训练支持向量机，就可以得到用于决策分析的精确分类模型，分类模型如图1的虚框外部所示。2014年，香港中文大学汤晓鸥教授领导计算机视觉研究组(mmlab.ie.cuhk.edu.hk)，开发了一个名为DeepID的深度学习模型，在LFW数据库上识别5749个人脸的准确率已达99.15%，其精细和准确程度已经超过了人眼和大脑。医疗大数据及深度学习必将为循证医学带来一场新的革命。不仅数据缺失、偏颇以及过时等问题会被迎刃而解，而且证据收集、制作以及诊治方案的决策都将会自动化，这将扩大循证医学在所有领域包括中医等领域的应用范围，大大降低医生在证据制作、治疗方案决策与疗效评估等方面所付出的精力，推动循证医学向更深更广更加现代化的方向发展。
4总结
医疗大数据带来的变革将是全方位的，它不仅为医学研究和证据制作带来便利，同时也将促进中医等替代和补充医学的发展。作为大数据采集的一项关键技术——便携式/可佩戴健康数据自动采集技术，将大大提高医疗数据采集以及证据制作的效率，解决中医等疗效数据需要长期采集观测的难题，弥补循证医学存在的证据偏颇、不公、过时等缺陷，促进循证医学更加客观、公正、可靠地在临床治疗中应用。在循证医学的证据评估以及利用方面，伴随大数据出现的云计算能够提高证据分析与处理的效率，大大节省医生临床应用和医学研究所需要花费的时间；面向大数据的深度学习能够从浩瀚的高维医疗数据中，自动完成疾病致病因素及环境因素等的筛选与提取工作，并能建立精度远远超过人脑的决策分析模型，从而大大提升医生建立和应用循证治疗方案的信心，有助于循证医学被各科医生更加广泛地接受和应用。尽管深度模型包含更多的隐含层，其学习时间要远远长于浅层学习，但两种模型的决策时间相差不大，因此，这并不妨害深度模型的有效应用。特别值得一提的是，深度学习将证据提取与决策分析两个过程合二为一，大大降低了医生在临床及医学研究中应用循证医学的劳动强度。基于大数据、云计算和深度学习的循证医学，由于能够降低劳动强度、提升工作效率、提高决策精度，因而将具有更加广阔的应用前景和发展方向。
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利用各种数据信息的交叉检索，有助于楼盘项目寻找目标客户，并精准化信息。传统精准传播方式包括短信和DM直邮，但在大数据时代下，利用微信和网站等各种自媒体渠道工具，可以发送更多直观互动的信息。尤其在企业已实现酒店、百货、地产、消费品零售等跨行业规模化运作的时候，数据的综合利用显得尤为重要。通过将企业各业务模块的数据进行搜集和综合处理，可以确保客户资源的共享，更有利于企业品牌的传递，使客户在未到访楼盘项目售楼处之前，就已经对企业的实力建立信心。
(二)大数据有助于客户筛选
跟进传统的楼盘项目客户登记方式为纸质的上门客户登记本，大部分项目均未实现上门客户信息的电子化。借助明源软件、金鹏软件等销售软件及身份证识别器工具，可以推动客户信息电子化的录入，并提升客户信息的准确度。对客户的来源、性别、职业、置业需求等各类基础数据的汇总和交叉分析，能提升客户的精准跟踪，并结合客户的销售抗性进行有针对性的沟通，促进项目销售。
(三)利用数据化工具维护
成交业主满意度大部分楼盘项目在客户成交后，缺乏有效维护。在房地产行业圈层口碑效应不可忽视的背景下，客户成交往往意味着新的生意的起点。利用数据化的工具对成交客户进行跟踪维护，有利于持续跟进客户对楼盘项目的各种反馈，促进老带新的口碑传播、推荐以及重复购买，亦可持续提升客户的满意度。
(四)利用大数据进行业主需求
维护随着建筑科技与智能化的不断发展，居住环境也在不断升级。以往的开发商客户关系维护，仅到业主入伙截止。事实上，业主入伙居住后，对业主居住需求的跟踪和维护也是非常重要的。物业公司可以配合开发商，通过组织各类业主活动，获知客户的需求，例如：搬迁至另一个城市工作——产生异地置业的需求；对目前的居住环境产生升级换代的需求——产生新的高档次项目的购买需求等；这些种种需求，都是客户购买同一品牌楼盘项目的机会，通过对客户关系的维系，产生客户品牌忠诚，对于规模化开发的大企业尤为重要。
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（二）云会计使存货控制系统更精确
为提高企业整体运作效率，很多企业对存货管理采用了ABC控制系统或即时制库存控制系统（JIT）。在ABC控制系统中，如何准确区分ABC三类存货并进行分类控制是企业需要解决的重要问题。JIT管理强调只在使用存货之前才要求供应商送货，从而将存货数量减到最小，实现物资供应、生产、销售连续同步运动。这种方式在提高生产效率、减少储存成本的同时需要考虑到与供应商协同接洽的问题。大数据、云会计技术的应用，能够提高企业ABC控制系统或即时制控制系统的运行效果。在企业的云会计平台上，通过对自身以往所有各种类型存货数据的大数据分析，以及参考同行业、相关行业的历史数据，可以对ABC三类存货进行更为科学合理的区分，使ABC控制系统更加精确。面对JIT即时制更加严格的要求，企业需要考虑到存货的计划需求、与供应商关系、准备成本、电子数据等方面，一旦存货预警就会产生生产线、销售线告急的情况，将为企业带来巨大损失。物联网与大数据技术的发展为解决JIT控制面临的问题提供了解决方案。由供应商提供的存货都带有唯一的产品电子代码（EPC），企业和供应商可以通过物联网同时获得存货的使用情况，在数据显示该批存货需要补充时，物联网得到传感信息的反馈及时提醒企业补给，通知供应商做好供货准备，并给出下一订货批量的预计时间及数量要求。这样就加强了企业与供应商的信息沟通与交流，使JIT控制系统得到更好的实施。
（三）云会计使库存管理更智能
由于各个地区消费者的需求偏好往往存在差异，使得企业在全国布局的仓库库存往往在商品的类型、数量等方面不尽相同。基于云会计平台，通过前端的物联网，企业可以获取各个区域仓库的存货情况。针对库存调拨，通过后端的数据中心进行大数据分析，可以选择在最优的仓库之间进行商品的调配，并根据对调拨结果的分析就以后的商品库存分配进行优化。消费者在网上购买商品时，云会计平台会自动选择就近且有货的库存点进行智能化发货。在存货的运输与存储过程中会涉及到安全问题，尤其是对于高价值的存货，其一旦损失将会对企业造成严重影响。云会计平台下物联网技术的运用，可以做到存货信息流和物流的统一、对存货流向形成监控，具有极强的监测功能。存货信息能够实时反映在云会计平台上，即便出现货物丢失情况，企业也能够即时采取措施应对，确保企业存货的安全性。
二、大数据时代基于云会计的库存管理
框架模型构建库存管理及时准确地反映各种物资的仓储、流向情况，可以为企业的生产管理和成本控制提供依据。通过对货物的各种信息进行即时的采集、分析、处理，可以使企业实时动态的库存管理成为现实。在云会计平台上，前端的物联网技术能够实时采集数据，后端的大数据分析中心对数据进行分析与处理，为企业的库存管理决策提供支持。在分析大数据时代云会计对企业库存管理在成本、控制、管理水平等方面影响的基础上，结合大数据、云会计和物联网的技术特征，考虑企业当前主要的库存管理需求，本文建立了由云会计平台、大数据分析中心、库存管理等核心模块组成的大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型。企业库存管理决策所需的库房信息，如仓库信息、货位信息、物料信息、出入库信息等，可以通过物联网技术借助云会计平台进行实时搜集；决策所需的其他大数据源，可以通过互联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介，借助云会计平台从企业内部、交易所、事务所、外部市场、银行等获取。同时，经由大数据处理技术和方法（Hadoop、Storm、PentahoBI等）规范所获取数据，并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据分析技术提取企业进行库存管理决策所需的财务与非财务数据。大数据分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析，以此来支撑库存管理模块，为采购入库、库房调拨、销售出库阶段实时、准确的决策提供了依据。
（一）采购入库在采购入库阶段
由大数据分析中心结合企业生产情况、外部环境等因素对采购计划、采购数量、采购时间、物流过程等相关采购流程的影响，就公司所接订单、产品或服务的生产周期以及交货的时间等进行分析，并针对企业历史数据的分析以及对供应商信用程度、产品质量、产品价格等的综合分析，制定出《合格供应商名册》向企业推荐最优供应商。采购部门则根据分析结果按照企业需求制定出科学的采购计划与选择适合并满意的供应商。完成供应商选择之后要进行签订采购合同、发出订购单，供应商确认订购单、根据订单交货等步骤，这一过程需注意明确合同内容，明晰产品信息与双方责任。在最后一个部分即进料检验及入库阶段，由射频识别技术（RFID）识别出产品的品牌、规格、型号以及供应商的检验合格标识（在物联网技术下，产品都带有唯一电子标签）之后方可入库，若有检验不合格者，根据标签自带的生产信息退回至供应商处，并根据采购合同的条款或退换货物或进行赔付，退换后的货物同样要进行这一系列的检验过程，直到合格后入库。
（二）库房调拨在库房调拨阶段
模型采用完全共享策略，即某仓库库存水平一旦无法满足当前订单，而采用调拨方式可满足时，可从其他点调拨，要求调拨点的当前库存能满足需求点的订单需求量。由于云会计前端的物联网可以得到企业各仓库的库存信息，这样在任何仓库发生存货预警时，都可以向后端的大数据分析中心实时反馈请求调拨信息。对请求调拨信息进行分析之后，按照最小费用策略确定存货的调拨点与调拨量，并向该仓库调拨信息，以此在各仓库间完成存货的相互补给。在各仓库不能满足库存需要或者调拨成本过高时，库存信息将直接向总部反馈，由总部完成存货的分配。最后将调拨结果经由大数据分析中心向仓储管理部门进行汇报。基于云会计的库存调拨模块将企业的分布式库存连成了一个有机整体，不再是单独的仓库管理，可满足大中型企业库存实时性的问题，便于整体优化及一体化管理。大数据分析中心为各仓库的信息共享提供了技术支撑，物联网技术的运用为掌握各仓库的实时信息提供了有力保障，可为企业节省时间与成本。
（三）销售出库针对企业的销售出库
销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令，当指定仓库接收到发货指令之后带有RFID的货物将发往指定地点，同时，货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈，以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后，将会再次向大数据分析中心反馈信息，并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息，从而完成整个出库过程。
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1.2速度快（Velocity）。大数据往往表现为高速实时数据流，时效性非常高。因此对处理工具的要求很苛刻，软件工程、人工智能、机器学习等都应引入。这是区别于传统数据最显著的特征。
1.3多样化（Variety）。数据种类繁多，形式多样。包括各种信息及其网页、图片、音频、视频、图像与位置等存在方式。
1.4价值高（Value）。大数据数量越庞大，价值越高，真实性、可靠性越强。但同时无效信息也越多，需要通过强大的机器算法对数据迅速地“去粗取精”，否则也只能望洋兴叹。
2大数据对科技咨询业发展的影响
2.1拓展业务空间大数据信息对应的是高速实时数据流。这些数据流往往能产生难以想象的作用，其能量也将被层层放大，还有可能在另一个看起来毫不相关的领域得到应用。大数据环境下的科技咨询就将具有全球性、战略性意义，业务范围和服务空间都将得到迅速拓展。科技咨询各相关要素，如科技资源、科技人才、创新需求、创新环境、创新成果等的疆界，将受到大数据浪潮的冲击。同时，落后地区和难以涉猎领域的业务也将在其带动下快速提升。
2.2规范咨询决策大数据将改变科技咨询决策方式，使其进入“数据驱动型”决策模式。因为面对大数据的潜在价值，决策者不仅要使用新的技术，还要改变目前的决策过程，政府也将更有效率、更加开放、更加负责。因为引导政府决策的是基于实证的事实，而不是意识形态，也不是利益集团在政府决策过程中施加的影响。
3大数据环境下科技咨询业发展道路
从上面的分析不难看出，大数据将给科技咨询业带来无限的生机和活力。科技咨询业应抢抓机遇，跨越发展，走规模化、信息化、科学化、现代化的可持续发展道路。
3.1挖掘大数据，促进规模化发展我国科技咨询业规模较小，究其原因，一是咨询市场还没有完全放开，市场主导地位没有显现，资本缺乏信心。二是科技咨询价值没有得到广泛认同，潜在需求得不到释放。三是现有机构没有形成专业分工和自主品牌，无法带来规模效应。然而，在大数据时代，最重要的生产资料———数据将自由地流动起来，推动知识经济和网络经济的发展，传统经济体制机制对科技咨询业的束缚将大大减轻，“得数据者得天下”将成为共识，市场将发挥主导作用，吸引大量资本进入，促使机构快速升级。同时，随着竞争的加剧，咨询质量、咨询价值必将得到提高和认同，潜在的需求必将迸发。
3.2利用大数据，加快信息化进程目前我国科技咨询信息化建设大致经历了计算机初步应用、管理信息系统应用和互联网技术应用三个阶段。随着时代的发展，大数据将掀起新一轮信息化革命。科技咨询业必须充分利用大数据技术，在政府引导下，进一步完善信息化工程，建立基于大数据的科技咨询信息平台，实现在虚拟空间中不同信息资源的快速整合与对接，提高咨询要素使用效率和运行主体工作效率。
3.3凭借大数据，提高科学化水平大数据的客观实在性和真实可靠性并存。对大数据进行深度挖掘，可以提高科技咨询科学化水平。首先，基于大数据，科技咨询信息的真实性有了更大的保障。其次，依据大数据特征，可帮助制定更为科学的咨询战略、方案和计划，同时降低过时咨询、无效咨询的风险。再次，基于大数据，科技咨询具有更强的针对性。咨询师可以深度分析、挖掘最高管理者的知识结构、创业经历、行为习惯等信息，准确把握其管理理念。最后，通过对大数据的分析、挖掘与利用，可最大程度地减少因数据不全而带来的负面作用。
3.4依托大数据，实现现代化转型随着时代的发展，传统的咨询工具、内容、形式、速度、效率等越来越不能满足现代社会发展的需求。依托大数据，可以实现科技咨询向现代化转型。首先，大数据环境促使科技咨询必须运用现代化咨询工具。如，大数据的超大量级迫切要求科技咨询设备现代化、信息数字化。其次，大数据促使科技咨询内容、形式现代化。现代社会工作、生活节奏很快，简洁实用、形式新颖是对科技咨询工作的新要求。形式多样的大数据正好为科技咨询提供了便利。再次，快速、高效是现代化的重要特征，而高速实时的大数据则要求科技咨询处理工具快速演进、高效运行。最后，大数据的基本特征决定了科技咨询必须进行全方位的改革创新，紧跟现代化发展步伐。大、多、真、快、稍纵即逝的大数据要求科技咨询必须借助移动互联、云计算、软件工程、人工智能、机器学习等手段，优化资源配置，建立高智能科技咨询协作平台，向科技咨询现代化迈进。
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2.大数据时代第三方物流企业CRM面临的挑战
在了解了大数据的特征之后，我们便对大数据有了一个清晰的认识。那么在这个以数据为中心的大时代背景下，对第三方物流企业，对现在逐步将客户升级为企业核心竞争力、强调以客户为中心的第三方物流企业CRM带来了什么样的机遇与挑战，值得我们深思。CRM既是一种管理理念，也是一种应用软件，更是一种管理模式。客户一直都是企业非常重视的资源，而且对客户的重视早已从交易进行中扩展为注重潜在客户（即交易尚未发生时）、重视售后管理（即交易发生后），即在整个过程中都强调客户的地位和重要性。当今充满信息的时代，人们更加重视客户的管理，由此可以看出，客户的概念已经发生很大的变化。客户概念的泛化，无疑使客户需求变得具有多样性、多重性和差异性。在这个数据高速增长、信息高度发达的年代，无疑数据是驱动物流企业发展的动力。那么面对海量数据，低密度的价值数据，物流企业的数据“短板”，与客户信息、客户需求之间的矛盾与差距，使得物流企业在大数据时代进行客户关系管理时面临严峻的挑战，主要体现在以下几个方面：（1）数据不足与客户流失控制与预测不足之间的矛盾。客户流失一直以来就是企业面临的重大考验，而如何能够有效的控制与预测客户的流失也一直是长期讨论的热点。针对客户流失的控制与预测，传统的方法是建立在收集客户信息、资料的基础上，对客户的满意度进行分析。而往往这些数据是非常具有局限性的，仅仅是来自第三方物流企业自身积累的客户服务信息，而且在分析时并没有突出分析客户的忠诚度。而现如今客户的需求多种多样，且时时变化，客户的很多信息大多体现在社交网站或商务网站，而且信息的价值密度又比较低，造成物流企业不能很好的去收集、分析客户的信息，去有针对性的满足客户需要，去提高客户的忠诚度。因此，只能用相对少且相对固定的数据制定客户流失控制策略，或进行客户需求预测及市场预测，这些做法往往效果不理想。（2）数据更新不足与客户聚类以及个性化服务不足的矛盾。对客户数据进行聚类分析，是第三方物流企业进行客户关系管理很重要的一个应用方面。第三方物流企业的市场管理、销售服务等都与客户关系管理密切相关，都是强调以客户为中心。而根据数据对不同的客户群体进行聚类分析能够做到有针对性的进行管理，在降低客户关系管理成本的同时，也能够有效的制定实施营销策略。而对于物流行业这样一个数据驱动型的物流企业，数据的更新可以说是至关重要，要求及时将新的信息反馈给管理部门。而普遍的结构化数据，或已有的数据库数据信息相对陈旧，脱离客户不断变化的需求，这必然导致据此制定的各项CRM策略缺少有效性，甚至是营销策略的失误。（3）数据类型单一与关联性分析不足的矛盾。大量单一的客户结构化数据对已有客户的需求分析具有一定作用，然后对潜在客户或提高客户忠诚度上的作用不是很大。当前信息时代，除了传统的结构化数据，可以通过各项技术获得更多的半结构化的如网页、文本等数据，及一些非机构化数据，这些数据往往和客户的已有信息相关联，这些数据的收集与分析，能够为发展潜在客户提供基础。当前第三方物流企业大部分依旧依赖于结构化数据，数据类型比较单一，不能及时了解客户的进一步需求或与当前需求相关的产品或服务，造成对潜在市场的忽略。（4）客户需求变化与CRM模式滞后之间的矛盾。许多第三方物流企业对CRM的认识还停留在传统的与客户互动及管理方式上，虽然认识到了客户的重要性，但是在具体客户关系实施管理上，还存在很多问题，与信息时代的要求严重脱节。同时，在海量数据到来之时，又显得力不从心，无法挖掘出有效的价值信息。这种“迟钝”导致客户需求得不到最大满足，对第三方物流企业而言，面对残酷的市场竞争，时刻把握客户的需求，更好地为客户服务显得尤为重要。反之，则会导致被潜在客户所忽视，被老客户所抛弃，被客户抛弃意味着企业被市场淘汰。
二、大数据在第三方物流企业CRM中的应用
1.大数据下第三方物流企业CRM框架设计
在将大数据技术应用在第三方物流企业CRM的过程中，在整个CRM框架设计中都要明确体现出整个CRM的工作都是围绕客户进行的。各种商业目标定义的来源是客户，数据挖掘与分析的数据来源也是客户，最后具体的商业应用也是作用于客户。同时，数据的正确获取，数据的有效预处理，数据的合理存储，采用优秀的数据处理技术进行数据处理，以及优秀数据挖掘方法和技术的选择与应用，这些工作都离不开信息技术。包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、互联网技术、分布式文件系统和可扩展的存储系统等。该模型以客户信息为主线，将第三方物流企业的客户关系管理分为三个层次：客户信息收集层、客户信息分析层、信息输出———客户服务与支持层，在整个过程中都离不开网络技术、数据挖掘等技术层面的支持。具体说，在将大数据应用于第三方物流企业CRM中时，第一步需要通过大数据获取技术得到足够多的各种类型的数据，主要包括从客户和市场等企业的外部环境，以及公司销售记录等内部渠道，收集各种客户信息和市场信息，形成大数据集；第二步需要应用包括数据仓库、数据挖掘和商业智能等技术手段对获取的大数据集进行计算、汇总，通过“聚类分析”、“关联分析”、“数据融合”，实现对客户的个性化分析、竞争情报分析、市场需要变动和产品扩展分析及共性分析，得到应用型数据，这样做的目的主要解决传统CRM中个性化服务不足、市场拓展、市场趋势预测不足的问题；第三步针对第二步的客户分析，围绕这个“中心”，把这些信息输出给客户或企业内部用来制定各种决策及提供服务支持，形成可行性报告，应用于服务管理、市场管理、销售管理及物流企业管理。通过整个CRM系统，不仅成功的对客户信息进行收集、分析、输出，同时将客户各种背景数据和动态数据收集整合在一起，同时将运营数据和外来市场数据经过整合、变换载进数据仓库。不仅重视怎样从技术上实现对大数据应用的过程，并且着重强调的是解决传统CRM的弊端，将大数据时代物流企业CRM所面临的问题在整个流程中进行解决。
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2.1信息采集、加工方面
计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。
2.2存储方面
计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。
2.3信息安全方面
大数据时代的到来，让人们感受技术带来的便捷的同时，也让人们意识到数据信息安全对人们的重要性。因此，为了能够提高数据信息的安全、可靠性，可以通过以下几个方面进行：首先，建立计算机信息安全体系，加大专业技术人才的培养力度，投入资金，为构建计算机安全体系奠定坚实的基础；其次，加大研究力度，开发信息安全技术产品。传统信息安全技已经无法满足大数据时代数据安全需求，为了能够尽快改善数据安全问题，应加大研究力度，寻求更好的解决方案，有效避免数据信息受到威胁；最后，重视对重要数据的检测，大数据时代的突出特点是数据量大，无法实现对每一个数据的检测。因此，为了提高数据安全系数，应加强对重点数据信息的检测，从而确保数据信息安全。
2.4信息处理技术的发展
计算机硬件具有一定局限性，在一定程度上阻碍了计算机网络的发展，而云计算网络能够突破这一弊端。因此，推广和应用云计算机网络成为未来大数据时代计算机信息处理的主要发展趋势。传统计算机网络是将硬件与网络有机结合，抑制了计算机信息处理技术的发展，将二者分离开，促使云计算主筋形成云计算网络，从而构建大数据信息网络系统，推动我国社会不断发展。
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互联网打造了全新的社会形态和生活方式，人们的工作、生活已离不开网络，通过网络消费者可实现交友，衣、食、住、行各种所需。谢文认为，未来通过网络有望实现三方面创新，个人数据集成、公共服务数据集成及物质生产集成。如收集消费者在网络上的言谈举止和生活中所有活动产生的数据，建立“数据人”模型，为线下的制造业提供人的需求数据；集成线上的公共服务数据为国家、政府和组织提供服务支持；集成物质生产数据实现制造业的数据化生存。对工业设计而言，网络连接消费者、社会和物质产品组成的三维空间，融合各种大数据，可支持制造业的转型与社会进步。这正是新形势下工业设计的发展方向，即通过设计具体的服务产品，为消费者创造感性价值，实现消费者情感上对个性、品位和身份的追求。这些服务化产品在提供高品质服务的同时，以技术推动组织和社会创新，实现人、组织、社会和环境的可持续发展。此时的工业设计从“提供功能，方便使用”的问题解决方案，转向“讲述故事，创造意义”的“造意”阶段，“造意”正成为当下产品设计新的关注点。借助网络获取用户数据，让产品满足基本功能的同时，更多地向消费者讲述故事，引起消费者的回忆和联想，成为当下产品设计成功的关键。
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要提高优质教育资源共享的效率，促进我国高中教育的不断发展，就必须重视优质教育资源共享的运行系统建设，要使共享的优质教育资源能够满足我国高中教育教学的需要，从而使优质教育资源的利用效率得到提高。
1.优质教育资源共享的建设系统
优质教育资源共享运行系统的第一个环节就是建设系统，进行优质教育资源的汇集和开发工作。建设系统要将教育资源分为非数字化教育资源和数字化教育资源两种，对于数字化教育资源主要是直接汇集和开发，对于非数字化教育资源还要进行数字化加工和制作，使其符合媒体文件的载体和格式。建设系统还要将已有的教育资源进行汇集和整合，使其汇聚起来，能够进行推广、评估和归类。
2.优质教育资源的传送系统
传送系统主要负责传输和配送优质的教育资料。例如，可以向特定的目标区域进行优质教育资源的配送，包括少数民族地区、贫困地区等等。也可以通过对口帮扶的形式，使优质教育资源的供需双方结成对子。在大数据时代，要充分利用先进的社会计算、4G技术、三网融合、宽带网络等技术，提升优质教育资源的投入产出比。
3.优质教育资源的使用系统
使用系统要具备相应的硬件设备条件，使资源需方能够顺利获取教育资源。使用系统还应该具备指导、培训、高级检索等功能模块，使资源需方能够按照自己的具体需求获取和检索优质教育资源。需方也可以对优质教育资源进行再加工，例如，高中学校可以对先进的教育教学理念进行二次加工，使之能够与自身的教材版本、学情相符合。
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会计信息化是我国“十二五”期间会计改革与发展的重要内容之一，也是很多企业提高会计系统效率的有效途径.会计信息化是信息社会的产物，是将计算机、网络通讯等先进的信息技术引入会计学科，促进企业会计系统网络化发展的过程.大数据的兴起、云计算的增速和以云计算为基础的云会计的应用为会计信息化的发展提供了技术支持和平台.企业会计信息化的深度发展对于大数据的需要与日俱增.
2.1企业会计信息化的现状
1、会计信息披露具有偏向性，导致信息不对称.传统的会计信息系统会诱使企业选择特定的会计方法而造成企业管理人员利用自身是信息提供者这一优势，不断地美化会计报表，这对于外部使用者而言是非常不公平的.2、内部自我约束能力弱，导致数据不真实.在传统会计信息系统下，一些企业为了眼前经济指标的提升或者任务的完成，常常通过人为调整会计报表来应付各机构的检查，自我约束能力弱，数据失真.还有很多企业对现有的政策法规钻空子、打球的现象屡禁不止.聘请的第三方审计机构也本着“企业利益最大化”的审计目标，对企业不真实的数据进行舞弊，以点盖面.3、核算量大，导致信息披露不完全.传统的会计信息系统下，会计的信息系统发展越来越不能适应高速发展的经济业务，很容易造成信息披露不完全.信息经济时代下，应该更多的提供企业未来价值的知识资源，而不是沉浸在企业过去的财务数据中.4、企业信息数据单一，导致信息缺少指导性.传统的会计信息系统主要是对企业财务信息的反映，往往忽视了非财务信息.企业自身变化的社会经济形势要求我们不能只依靠过去的财务数据对未来发展做出预测.对企业未来的发展预测用某些非财务信息可能会更加合理.如企业的环境成本、社会责任等信息都需要非财务信息的提供.5、信息传递滞后，导致会计信息缺乏时效性.传统的会计信息系统采用先发生交易事项后进行记录的程序，无法满足当代企业对信息时效性的要求.企业以及社会各机构、投资者越来越需要了解随时发生的财务信息，对其进行更好的决策，这就要求企业不定期的提供会计信息，对于会计期间的定义也不再以年为单位了.因此，现有的会计信息滞后的时效性严重影响使用者的需求和投资者的决策.综上可知，传统的会计信息系统逐渐出现了不适应当今经济发展的事态，高效、全面的信息化系统变得越来越重要.在大数据时代下会计信息的不断创新，快速发展势在必行.
2.2大数据对企业会计信息化的促进作用
大数据时代下，对会计信息化的促进作用主要表现在：信息结构更加客观，既强调了会计信息的精准性，又不失相关性；财务会计信息管理的程序化；会计人员工作转向宏观信息管理；多元化的计量单位.在大数据时代下非结构化数据成为主导，在会计信息中可以更好的融合结构化和非结构化数据，更好的提高数据的相关性，并且不会人为的进行舞弊.程序化的会计信息管理也将出现，财务部门逐渐将不再作为一个部门，而是作为一个类似于“企业”的独立个体，数据的获取可以不通过部门的上报来实现，而是通过财务部门设定的独立软件获取，这也提升了财务本身的独立性，同时也可以为其他部门提供共享服务；财务部门不需要对数据进行处理，而是转变成为数据的使用和管理者.在大数据时代下，多元化的计量单位将会出现，会计计量单位会出现相关的时间、数量单位等.
2.3大数据时代下会计信息化面临的挑战
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1.3保密性网络信息安全和保密技术的保密性是指网络信息不被非授权用户使用、修改等操作，保密性是防止信息资源泄露给非授权用户，保证信息资源只能为授权用户使用。
2网络信息安全和保密层次结构
2.1物理安全网络信息安全和保密的物理安全是指在物理介质层上对网络信息进行安全保护，物理安全是网络信息安全的基本保护层，是整个网络信息安全和保密系统必不可少的组成部分。
2.2安全服务安全服务是指应用程序层对信息资源进行分析，从而保证信息资源的完整性和真实性，然后对信息资源进行保密，防止各种攻击手段和安全威胁，为用户提供安全可靠的信息资源。安全服务的内容有安全连接、安全协议、安全机制等。
2.3安全控制安全控制是指对网络信息系统的信息传输、储存等操作进行管理控制，确保在传输、储存过程中，信息资源不被删除、更改，安全控制的重点是在网络信息处理过程中，对信息进行安全保护。
3网络信息安全和保密的威胁来源
3.1恶意攻击恶意攻击是指人为恶意的攻击网络信息系统，造成信息丢失、篡改等现象，恶意攻击可以分为主动攻击和被动攻击两种情况，主动攻击是指利用各种手段有选择性的修改、删除、添加、伪造信息；被动攻击是指在保证网络信息系统正常运行的情况下，窃取、、破译、截获信息资源。人为恶意攻击的危害性非常大，对网络信息系统的运行有很大的影响。
3.2安全缺陷网络信息系统是由多个技术领域组成的，有计算机系统和通信线路中存在安全缺陷，从而为网络信息系统的安全留下一定的隐患。由于计算机的硬件很容易受到人为破坏，而软件资源很容易受到病毒的干扰和破坏，而通信线路容易受到攻击，因此，网络信息系统具有一定的安全缺陷。
3.3软件漏洞网络信息系统由软件和硬件组成，由于软件程序的编程方式多种多样，导致网络信息系统的软件很容易留下一些安全漏洞，如操作系统的安全漏洞、数据库的安全漏洞、IP协议的安全漏洞、网络软件和网络服务的漏洞、口令设置漏洞等，这些安全漏洞对网络信息的安全状态有很大的影响。
4提高网络信息安全和保密的措施
4.1采用安全性高的系统和数据加密技术网络信息系统的安全等级从高到低可以分为A级、B3级、B2级、B1级、C2级、C1级、D1级等，常用的网络信息系统为C2级操作系统，对于极端重要的系统可以选择B级操作系统，对于保密要求高的信息，要将传统的信息加密技术和新型的信息隐藏技术结合起来，从而保证信息在传输、储存过程的安全，利用隐藏技术、数据嵌入、数字水印、指纹等手段，能将机密的信息隐藏在普通的文件中，然后利用网路进行传递，确保信息保密的可靠性，从而保证信息资源的安全。
4.2安装防病毒软件和防火墙要在主机上安装防病毒软件，对病毒进行定时检测，主动截杀病毒，对系统进行检测，这样不但能有效的减少病毒对网络信息系统的危害，还能有效的对文件、邮件等进行监控。防火墙是由软件和硬件组成而成的，它能在内部网和外部网中间建立一个安全网管，对数据包进行过滤，控制网络信息的流向，隐藏内部IP地址，防火墙还能对系统进行网络安全隔离，对外网用户的非法访问进行控制，有效的防治外部的拒绝服务攻击。防火墙不但能防止外部的恶意攻击，还能屏蔽网络内部的不良行为，防止其将保密信息泄露出去。
4.3安装入侵检测系统和网络诱骗系统入侵检测系统是保证网络信息系统防御体系的重要组成部分，入侵检测系统由软件和硬件共同组成，完善的入侵检测系统能对内部攻击和外部攻击进行防护，有效的弥补防火墙静态防御不足的问题，入侵检测系统能在网络信息系统受到危害前，进行拦截和报警，能及时的消除系统存在的安全隐患。网络诱骗系统是指构建一个和真实网络信息系统相同的系统，诱骗入侵者进行攻击，从而检测出入侵者攻击的重点，然后对其进行重点保护，同时收集入侵者的相关信息，分析入侵者的目的及入侵手段，为入侵者的恶意破坏行为提供有效的证据。
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2.新媒体思维模式
信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。
二、大数据时代对高校服装设计教育的启示
1.教学方式的变革
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。
2.课程知识点的设置
“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。
3.侧重对学习过程的评价
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。
三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求
1.获取有效信息数据的能力
互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。
2.分析数据的能力
要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。
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流量是当今数字世界运转的基础。“客观属性”是对“流量”这一认识客体固有属性的客观描述，不因经营主体和经营方式而异。流量属性包括以下方面：1)流量的规模性，指流量可用同一量纲进行规模比较，比如联通单用户流量规模要高于移动，百度流量规模要高于google中国，基于中国移动网络发生的流量规模要高于基于百度服务发生的流量规模；2)流量的层次性，指流量与用户真实行为(主体)的接近程度。流量蕴含着反映主体行为的信息，但程度有所不同。比如淘宝网所承载的流量直接反应用户的网购行为，而电信网所承载的流量只是经过IP协议封装的比特流，前者显然更接近用户真实行为因而被称为表层流量，后者则被称为底层流量；3)流量的异质性，指流量对用户消费目的(客体)的涵盖范围。流量蕴含着反映客观世界的信息，但范围有所不同。比如文本、话音、图片、音乐、视频等不同类型之间，垂直应用与平台式应用等不同类型之间，社交类、娱乐类与生产类应用等不同业务类型之间，其流量映射客观世界的能力就各有差异和侧重；4)流量的不可分性，虽然底层流量和表层流量在概念上区分了，但在实体上是紧密依赖的，是同一事物在不同经营层面上的不同投影。比如，淘宝的表层流量离不开运营商底层流量的依托，运营商底层流量也离不开淘宝等表层流量的呈现，同时，淘宝可推知用户使用了多少底层流量，运营商也可部分解析出用户的购物行为。
可见，流量是一个充满想象空间的市场，而电信运营商似乎占据有利地位。综合流量的层次性和异质性，流量被赋予了主体行为和客体存在在信息层面上统一投影的属性，是信息社会不断流动的血液，具备极大的社会价值和经济价值。从流量的不可分割性来看，上层服务提供商与基础运营商之间的相互依赖、相互制约将是长期的基本格局。从流量的规模性来看，至少在本地市场，由于基础设施市场集中度高，电信运营商很容易就可获得超过任何单一玩家(如apple和facebook)的规模优势。
但现实情况中，流量规模的暴涨对电信运营商是一把双刃剑，情况不容乐观。流量在呈现客观属性的同时，在特定的经营主体及经营方式下，还会表现出影响甚至决定经营绩效的经营特征。本文认为，固然客观属性有利于电信运营商开展新一轮价值创造，但在当前经营模式下，流量应有的价值并未得到充分挖掘，无法支撑电信运营商的可持续发展。
当前的流量经营模式是，通过提供同质化的、以M为价值衡量单位的流量产品来满足用户的接入需求，然后通过向用户收取按照使用量计算的费用来补偿网络成本、运维成本和营销成本。在这种模式体现出三大属性：一是面向手段性需求。用户向运营商购买流量不是为了流量本身，而是为了流量所承载的个性化互联网应用。流量仅仅是服务于互联网消费的手段，因此，与面向目的性需求的互联网服务提供商争夺用户界面时，电信运营商天然地处于劣势；二是无直接网络效应，电信运营商无法将网络效应内化从而无法实现业务的边际效应递增。流量用户之间并未像话音用户之间和短信用户之间那样构成彼此连接的网络，用户之间的网络是通过业务构成的，而业务网却控制在OTT手中。换言之，网络效应主要存在于OTT业务层，而非管道层。因此，随着使用OTT业务的用户越来越多，以及用户使用OTT的业务次数越来越多，OTT业务的边际效用递增，但电信运营商流量的边际效用基本持平；三是边际成本下降有限，面对指数级增长的流量需求，运营商不断追加投资扩容、升级只能勉强跟上。上期投资刚进入边际成本下降阶段新的投资又追加进来，下降趋势被中止。在投资压力下，设备商又勾画了美妙的技术前景，许诺平均成本将极大地降低，勾引运营商全面投资新技术。这样多次循环和叠加，在相当长一段时间内，运营商都处于初始成本投资阶段，流量边际成本下降的周期被压缩到很短。反观OTT，一旦业务上线，在运营成本增长与业务量增长相比可忽略不计的前提下，业务边际成本很快就会下降到接近于0。某种程度上，信息产品边际成本为0规则的成立，是建立在电信运营商的牺牲之上的。
图OTT业务与电信运营商流量业务的边际效用/成本对比
电信业本是新经济的鼻祖，网络效应理论就是70年代从对话音网络的研究中发展起来的。然而，在当前经营模式下，运营商的流量业务失去了网络效应、边际成本趋于0、边际效用递增等信息产品的新经济特征，用工业经济时代的经营模式去与新经济时代的经营模式争夺价值，注定是落于新型竞争对手的。这是仅在流量规模上做文章，没有深入挖掘流量价值形成的后果，运营商由此陷入流量价值困境。
(三)大数据经营破解价值困境
大数据的定义众说纷纭，从技术特征上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征，麦肯锡将大数据定义为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据概念具有深刻的IT烙印，正如“流量”概念具有深刻的电信烙印。通信与计算是信息的不同处理环节，在ICT端到端融合的背景下，流量和大数据完全可以统一在“信息”概念下，是信息全生命周期不同阶段的称谓。流量有表层底层之分，数据也有信息、知识、智慧之谓，流量经营和大数据经营均可理解为信息经营。
然而，仅仅揭示大数据本身的属性是远远不够的，如果脱离了正确的经营模式，一切价值都是虚妄。在这方面，电子科技大学周涛教授的观点很有价值。他认为，大数据1.0是利用内部数据解决内部问题，大数据2.0是利用内部数据去解决外部问题，或利用外部数据解决内部问题，大数据3.0意味着大数据进入了一个以共享交易为特征的时代，出现了大数据公共平台运营商(以下简称大数据运营商)。从1.0到3.0，大数据的工具属性逐步减弱，目的属性逐步增强，直至“大数据”像货币一样在全社会范围被收集、交换、处理、传输和应用，使得大数据可以真正成为时代的标签。在这个意义上，大数据之“大”，就是不断增强数据的透明性、不断扩大数据的共享范围、不断提升数据的流动性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。否则，无论数据多丰富，技术多先进，都较过去无本质突破，大数据之“大”盛名难副。这个过程，是大数据经营环境不断完善和经营模式不断演进的过程。
大数据经营模式严格来说是指大数据运营商的经营模式。大数据运营商采取双边平台模式，一方面向消费者提供普遍服务，另一方面向企业客户提供以大数据为中心的服务。可以形象地将这种经营模式比喻为“数据银行”。1)大数据运营商自身掌握独特而雄厚的数据资产，这往往是一个通过提供消费者服务集腋成裘的过程，正如银行通过吸纳个人存款掌握雄厚的现金等资产；2)这些数据的使用权和支配权归大数据运营商但所有权属于消费者，正如银行可以自行决定吸纳的存款如何使用，但储户拥有随时要求提现的权力；3)大数据运营商以免费或部分免费提供服务为代价，换取消费者在使用该服务时产生大数据的支配权，正如银行承诺利息收益换取现金存入或委托理财，并默认获得资金支配权；4)这些大数据被用到千百万家企业的生产服务流程中，为大数据运营商的企业客户创造价值，为大数据运营商赚取收益，正如银行吸纳的存款被贷给各行各业的企业，融入经济生活的角角落落。为了进一步理解该模式，下面描述一些细节：
细节一：场景举例。风险控制是保险公司商业模式的核心环节，如果能够更准确地获知投保客户的风险系数，保险公司就可能设计更有竞争力的保险险种和更丰厚的收益。比如车险，如果能对某潜在客户的出行和驾驶行为数据如车速、车程、违规记录等进行分析，保险公司就能更精确地推知该用户在投保期内出现安全事故的概率，从而制定更为有利的保费和理赔政策，比如避免对高危客户(通过各种指标定义)保费过低或保额过高，而对“安全系数”较高的客户则可以在常规保费基础上打折以提升产品的吸引力。同样，对于疾病险，如果能够对潜在客户每天身体健康指标如血压、心跳、卡路里消耗、睡眠时间等，保险公司就能识别优质客户并针对性地设计相关疾病险种。在这个简单的例子里，大数据产生于用户使用的车联网、移动健康等服务，大数据运营商需要向用户提供这些服务，并承诺他们的个人数据不会被滥用。对于保险公司或其他中小型企业客户，大数据运营商提供的核心产品是数据，但更可提供大数据基础设施租用、承担大数据分析任务甚至基于分析结果的营销执行等附加服务。
细节二：如何规避隐私争议。个人数据的隐私问题是大数据商业价值受到质疑的主因。实际上，这个问题可以从理念上和模式上给予回答。理念上，隐私问题自人类社会形成之初就存在，用户心中总是存在一架权衡隐私顾虑和业务价值的天平。当前的隐私争议不在于隐私被使用了，而在于被滥用了，没为用户带来便利/效率/等正面价值甚至反而带来负面价值。因隐私顾虑而扼杀业务创新只会在竞争中被淘汰，将注意力集中到利用个人数据创造更智能的业务，使用户心中的天平偏向业务价值，这才是解决之道。模式上，大数据运营商扮演的是银行角色，受消费者委托管理数据，基于数据所有者与数据使用者之间的契约关系执行数据开放动作，具体由双边平台的双方自愿谈判商定。比如，保险公司若需要使用个人数据可向个人提供保费折扣，达成协议后大数据运营商则执行这一契约，按照协议开放指定数据，并全程监督数据使用。上述过程并不涉及隐私侵犯。对于那些无需识别个人身份的大数据应用，交易成本可以更低，正如银行没有必要向每个储户说明他/她的存款被用于哪一笔放贷或投资，而只需履行利息承诺即可。
细节三：如何获得网络效应。在上述经营模式下，大数据运营商将获得网络效应，这种效应源于该平台上各行各业的企业。与话音业务类似，企业使用该平台提供的数据的同时，也在为该平台增加更多的数据资产。比如，“用户A在facebook上的Like行为记录”这一数据，若被WSJ网站使用，除了为WSJ产生“内容精准推荐”的价值外，用户A对该内容的浏览行为和评论(如果有)也会被平台记录，从而提升原数据质量(如置信度评价)、丰富了关于用户A的数据，其他企业将可从该平台获取更多价值。这样，企业围绕平台构成了大数据共享网络。大数据平台成为网络效应的受益者。于此同时，企业客户在使用大数据产品时也具有边际效用递增的特征，数据用得越多，数据的价值就越大。可见，大数据经营完全符合新经济规则。数据不因使用而损耗，且随着使用次数增多价值反而变大，边际成本趋于0，边际效用递增，大数据的价值与数据节点及数据使用者节点的平方成正比。
细节四：如何将流量转化为大数据资产。针对流量业务，一方面优化现有面向消费客户的经营模式，另一方面从流量中提取大数据资产，作为构建面向企业客户大数据经营模式的基础，两者交叉补贴，平摊成本。用户在消耗流量的同时，也在为大数据经营添砖加瓦。一个基础设施，两个经营模式，这是成本收益困境的基本解题思路。对流量经营而言，智能管道存在的价值是调控和配置管道资源，但智能调控和配置的前提是对调控对象的深度识别和解析，而这正好就是从流量提取大数据的过程。因此，智能管道将成为电信运营商获取大数据的重要来源。大数据的另外两个重要来源是BSS和各种信息类业务的后台数据。不同域数据之间的混搭会取得1+1》2的效果。
(四)大数据平台运营商的演化
在未来实体世界与数字世界无缝整合的世界，高速流动的信息将充当不可或缺的纽带。谁能掌控两个世界相互耦合的界面，谁就将成为下一轮破坏性创新周期中最大的赢家，而大数据平台就是这样的关键环节。当前虽然总体上处于大数据1.0阶段，但基于数据重要性被不断认知、传统企业拥抱数字化商业模式热情高涨等事实，大数据领域正孕育着一个前景广阔、异彩纷呈的大市场。
未来的大数据运营商绝不仅仅包括现在的电信运营商，互联网巨头如facebook、google和阿里巴巴等也将沿着这一方向演进。阿里巴巴提出的“电商、金融、数据”三步战略就是明证。阿里巴巴和新浪微博、高德地图等之间的资本联姻，也是走在数据布局的路上。平台会扩张，生态会成长，当时代被烙上大数据的印记，围绕大数据公共平台运营商成长起来的大生态注定会成为信息文明的基石。从平台演进的角度，本文认为大数据经营的成熟将经历消费平台、垂直平台和公用平台三个阶段，简要描述如下：
第一阶段，竞争者们借助消费平台海量用户数据的原始积累取得了大数据平台之争的入场券。比如阿里巴巴的淘宝、腾讯的微信、facebook以及电信运营商的流量，都是典型的消费平台。各类消费平台有层次和领域的区别，渗透争夺十分激烈，但就数据储备而言都具备了进阶的资格。同时，OTT玩家普遍发育了后向广告模式，与电信运营商的流量前向收费模式相比，收入规模小但利润率高。
第二阶段，基于用户积累向垂直行业扩张或者某个特定的环节延展。这个阶段，消费平台依然非常重要，但随着数字世界与实体世界的整合，固守数字世界很快遇到增长极限，因而越来越多的资源将投入面向线下传统行业的拓展。垂直行业方面，包括金融业(互联网金融、移动支付等)、健康业(移动健康、移动医疗等)、汽车业(智能汽车、车联网等)。特定环节方面，包括营销(广告)，CRM(如微信公众账号、淘宝卖家服务、FacebookConnect等)、产品设计(如天猫和华为定制手机合作等)。毫不意外，扩张的行业B2C特征较明显，延展的环节则以营销环节为出发点，而电信运营商通常以行业扩张为主，OTT以环节延展为主。总体而言，这些面向各垂直行业和特定环节的服务都以相对独立的小平台形式存在，每个垂直平台的经营模式各不相同，大数据资产进一步积累，但以信息为中心的经营模式仍未确立。从进阶第三阶段的角度考虑，衡量第二阶段经营成败的标准有两个：其一是是否与政府和传统企业建立了全面的信任关系；其二是是否掌握了大部分行业都需要的20%的关键信息。
第三阶段，面向全体社会成员的大数据公共平台出现。大数据在企业生产和消费者生活各环节的价值被充分认识，垂直行业内部的信息链在第二阶段被打通之后，进入跨行业信息共享阶段，大数据时代来临。在前文提到车联网信息、个人健康信息和保险公司的共享是这一阶段的典型案例，而车联网、移动健康领域的数据布局和与保险公司信任合作关系的建立，则已在第二阶段完成。值得强调的是，消费者的作用非常重要，因为各行业间打破信息隔阂唯一动力就来自于它们具有共同的用户。这一阶段，数据透明/共享/流动的范围、网络效应的范围、创造价值的范围达到了新的高峰。
上述三个阶段所描述的经营模式是叠加而非替代关系。从大数据的角度看，第一阶段着眼于积累原始资本，第二阶段注重数据的垂直投资布局和精耕细作，第三阶段注重跨行业数据的共享运营。但从经营视角来看，最终大数据运营商将具有三种核心业务、三种盈利来源，比如阿里巴巴的三步走战略，并不是金融代替了电商，数据代替了金融，而是按照这个路径最终形成三足鼎立的多元共生业务组合。
(五)对电信运营商的建议
既不甘于管道的低利润率，又无法适应OTT基于速度和创意的竞争规则，电信运营商一直在寻找位于管道业务和OTT业务之间的黄金地带。本文给出的答案就是大数据经营。大数据经营与传统通信经营在业务属性和经营模式上具有内在延续性。传统通信业务通过将个人连成通信网络解决个人与个人之间的信息不对称，大数据经营通过将企业连成大数据网络解决行业与行业之间的信息不对称，这个方向符合信息社会的演进脉络。通过选择正确的模式，大数据经营完全可以和传统通信业务一样具备网络效应等新经济特征，从而带领运营商走出当前流量经营模式的价值困境。
对电信运营商而言，大数据的战略地位应从内部运营工具提升到“新大陆”，移动互联网业务则从“新大陆”降低到撬动新大陆的“杠杆”。如果目标和OTT一样都是大数据，而获取大数据的手段并非仅自身运营OTT业务一途，电信运营商何必一定要吊死在这棵树上呢？调整心态后再参与OTT竞争，也许更从容不迫。因此，电信运营商无需过于纠结为何不具备互联网基因，而应立即与那些OTT站在同一起跑线上一道发力培养大数据基因，构建大数据经营模式。大数据目前还处于非常早期的阶段，大数据竞争最终将是资源密集型的，电信运营商在这个战场上的位势要比在OTT战场上好得多，至少暂时如此。比如，腾讯有微信和QQ，阿里有淘宝和支付宝，电信运营商有流量。关于下一步的布局，有如下几点建议：
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既然大数据时代已经到来，而且其功能作用对部队档案管理工作有着较为深远的影响，运用得当，大数据将给我军档案管理工作带来前所未有的成功，那么如何将大数据的理念较好地运用到档案管理工作中来呢？
2.1建立档案资源管理中心
大数据技术支持庞大数据的存储和处理，使档案资源的统一管理成为可能。为了维护档案的安全及对档案资源的综合掌控，档案需要备份，目前档案馆采用的是档案的电子备份，档案部门是否可以在全军范围内建立一个区域或者档案备份中心，并且各部队档案部门能够做到资源共享呢？只要通过严密验证和科学规划，这一措施是完全可行的。若全军的档案数据资源能集中起来，那么利用大数据进行档案资源的管理、开发和利用将指日可待。
2.2培养大数据分析的专业人才
外界企业通过寻求和专门的大数据开发公司合作，较好的运用了大数据技术。而档案管理牵扯到部队保密工作，若想引入大数据，又要有效防止信息数据的泄露，就必须加紧健全信息化档案管理人才队伍，花大力气培养大数据分析的部队专业技术人才，方能有效避免拥有大量数据却不懂数据分析的尴尬。
2.3开发大数据分析工具
部队档案管理区别于地方，存在特殊性和敏感性。这就要求我们必须结合部队实际及档案建设的特点，开发出一套符合我们自己的大数据分析工具。
