商务大数据基础

**章 商务大数据概论 学习目标 随着数字化商业的迅速发展，大数据在商务领域的应用日益广泛。大数据对企业商业模式产生了重要影响，主要是转变了企业发展面临的内外部环境、加大了企业的竞争压力、为商业模式创新创造了新的契机。通过本章的学习，需要了解西方发达国家大数据发展战略的异同，重点掌握大数据技术对商业模式产生的影响、基于大数据的典型商业模式，理解推进商务大数据发展的主要保障措施。 **节 数字经济与大数据国家战略 一、数据科学与数字经济 （一）数据科学 随着信息技术的发展，世界变得越来越智能化。基于数据的智能分析已应用于许多领域，通过模型分析可以解释经济社会行为与活动。为此，许多科学方法在实践中都涉猎了数据科学领域。数据科学是数据推理和算法设计的多学科融合，以分析的方式解决复杂的问题。“分析科学”在技术上被称为“分析学”，换句话说，它是对信息进行及时分析，并提出有价值的决策。一个组织如果打算通过数据驱动来扩展和增强业务，那么数据科学就是一个秘密武器。将数字商业和数据科学的分析原理与商业实践和大数据相结合，为工程与技术和企业管理等主要学科之间提供了一个接口。 数据科学可以简单定义为从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。数据科学涉及三个不同领域的交叉与融合：数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域（特定领域的知识，如医疗、金融、工业等）；编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）。这些领域相互融合共同构成了数据科学定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等。数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。什么是“有用的知识”？就是具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。数据科学也可以定义为：研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。 （二）数字经济 当今世界，科技革命和产业变革日新月异，数字经济蓬勃发展，深刻改变着人类生产生活方式，对各国经济社会发展、全球治理体系、人类文明进程产生了深远影响。“数字科技”作为新时代大数据和现代科技结合的新技术、新思维，在实践中支撑了数字经济的发展，而数字经济正在成为引领经济增长和经济结构优化的新动能，推动中国经济迈向高质量发展的新时代。相比工业经济，数字经济以信息网络作为基础设施，以平台应用作为生产工具，以数据作为基本生产要素，其发展对地理、资源、环境依赖度更小，更加符合新发展理念的要求。但从数字经济自身发展而言，随着信息技术不断创新、监管治理能力提升，数字经济发展也是一个提档升级、不断向高质量发展迈进的过程。 随着产业数字化进程提速，数字经济与传统产业加速融合。“十三五”时期，我国数字经济实现跨越式发展，数字经济总量跃上新台阶，数字产业化基础更加坚实。2020年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入5907亿元，同比增长14.1%。截至2020年6月，我国电商直播、短视频及网络购物用户规模较3月增长均超过5%，电商直播用户规模达3.09亿，较3月增长4430万，规模增速达16.7%，成为上半年增长*快的个人互联网应用，为促进传统产业转型提供了积极助力。网络零售用户规模达7.49亿，占网民整体的79.7%。 二、数字中国的起源与发展 （一）数字中国的建设与展望 2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，纲要系统地部署大数据发展工作。信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。 全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。大数据推动社会与经济的进步，主要体现在以下三个方面：大数据成为推动经济转型发展的新动力；大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；大数据成为提升政府治理能力的新途径。 《促进大数据发展行动纲要》中提出三方面主要任务。**，加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。其中包括若干重大工程：政府数据资源共享开放工程；国家大数据资源统筹发展工程；政府治理大数据工程；公共服务大数据工程。第二，推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。其中包括若干重大工程：工业和新兴产业大数据工程；现代农业大数据工程；万众创新大数据工程；大数据关键技术及产品研发与产业化工程；大数据产业支撑能力提升工程。第三，强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。采取的措施包括：健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。其中包括若干重大工程：网络和大数据安全保障工程。 （二）大数据发展行动确定的主要任务 1. 加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力 （1）大力推动政府部门数据共享。加强顶层设计和统筹规划，明确各部门数据共享的范围边界和使用方式，厘清各部门数据管理及共享的义务和权利，依托政府数据统一共享交换平台，大力推进国家基础数据资源，以及国家信息系统跨部门、跨区域共享。 （2）稳步推动公共数据资源开放。在依法加强安全保障和隐私保护的前提下，稳步推动公共数据资源开放。推动建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源清单，按照“增量先行”的方式，加强对政府部门数据的国家统筹管理，加快建设国家政府数据统一开放平台。 （3）统筹规划大数据基础设施建设。结合国家政务信息化工程建设规划，统筹政务数据资源和社会数据资源，布局国家大数据平台、数据中心等基础设施。 （4）支持宏观调控科学化。建立国家宏观调控数据体系，及时发布有关统计指标和数据，强化互联网数据资源利用和信息服务，加强与政务数据资源的关联分析和融合利用，为政府开展各行业领域运行动态监测、产业安全预测预警以及转变发展方式分析决策提供信息支持，提高宏观调控的科学性、预见性和有效性。 （5）推动政府治理精准化。在企业监管、质量安全、节能降耗、环境保护、食品安全、安全生产、信用体系建设、旅游服务等领域，推动有关政府部门和企事业单位将市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、销售物流、投诉举报、消费维权等数据进行汇聚整合和关联分析，统一公示企业信用信息，预警企业不正当行为，提升政府决策和风险防范能力，支持加强事中事后监管和服务，提高监管和服务的针对性、有效性。推动改进政府管理和公共治理方式，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系，促进政府简政放权、依法行政。 （6）推进商事服务便捷化。加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度，依托全国统一的信用信息共享交换平台，建设企业信用信息公示系统和“信用中国”网站。在全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”“一照一码”登记制度改革中，积极运用大数据手段，简化办理程序。建立项目并联审批平台，形成网上行政办公系统。鼓励政府部门高效采集、有效整合并充分运用政府数据和社会数据，掌握企业需求，为完善相关政策提供支持。 （7）促进安全保障高效化。加强有关执法部门间的数据流通，在法律许可和确保安全的前提下，加强对社会治理相关领域数据的归集、发掘及关联分析，强化对妥善应对和处理重大突发公共事件的数据支持，提高公共安全保障能力，推动构建智能防控、综合治理的公共安全体系，维护国家安全和社会安定。 2. 推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型 （1）发展工业大数据。推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和三维（three dimensional，3D）打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。 （2）发展新兴产业大数据。大力培育互联网金融、数据服务、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态，提升相关产业大数据资源的采集获取和分析利用能力，充分发掘数据资源支撑创新的潜力，带动技术研发体系创新、管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构，推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新，促进战略性新兴产业发展、服务业创新发展和信息消费扩大，探索形成协同发展的新业态、新模式，培育新的经济增长点。 （3）发展农业农村大数据。构建面向农业农村的综合信息服务体系，为农民生产生活提供综合、高效、便捷的信息服务，缩小城乡数字鸿沟，促进城乡发展一体化。 （4）发展万众创新大数据。适应国家创新驱动发展战略，实施大数据创新行动计划，鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源、激发创新创业活力、促进创新链和产业链深度融合、推动大数据发展与科研创新有机结合，形成大数据驱动型的科研创新模式，打通科技创新和经济社会发展之间的通道，推动万众创新、开放创新和联动创新。 （5）推进基础研究和核心技术攻关。围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论、大数据驱动的颠覆性应用模型探索等重大基础研究进行前瞻布局，开展数据科学研究，引导和鼓励在大数据理论、方法及关键应用技术等方面展开探索。 （6）形成大数据产品体系。围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节，支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展，带动芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展，打造较为健全的大数据产品体系。大力发展与重点行业领域业务流程及数据应用需求深度融合的大数据解决方案。 （7）完善大数据产业链。支持企业开展基于大数据的第三方数据分析发掘服务、技术外包服务和知识流程外包服务。鼓励企业根据数据资源基础和业务特色，积极发展互联网金融和移动金融等新业态。推动大数据与移动互联网、物联网、云计算的深度融合，深化大数据在各行业的创新应用，积极探索创新协作共赢的应用模式和商业模式。 3. 强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展 （1）健全大数据安全保障体系。加强大数据环境下的网络安全问题研究和基于大数据的网络安全技术研究，落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度，建立健全大数据安全保障体系。建立大数据安全评估体系。切实加强关键信息基础设施安全防护，做好大数据平台及服务商的可靠性及安全性评测、应用安全评测、监测预警和风险评估。妥善处理发展创新与保障安全的关系，审慎监管，保护创新，探索完善安全保密管理规范措施，切实保障数据安全。 （2）强化安全支撑。采用安全可信产品和服务，提升基础设施关键设备安全可靠水平。建设国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台，促进网络安全相关数据融合和资源合理分配，提升重大网络安全事件应急处理能力；深化网络安全防护体系和态势感知能力建设，增强网络空间安全防护和安全事件识别能力。开展安全监测和预警通报工作，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置能力建设。 三、西方发达国家的大数据发展战略 当前，大数据所蕴含的战略价值已经引起多数发达国家政府重视，相继出台大数据战略规划和配套法规以促进大数据应用与发展。在政府大数据战略部署和政策推动下，发达国家的政府部门、企业、高校及研究机构都开始积极探索大数据应用。为抢占先机，取得大数据领域的国际竞争优势，各国都制订了大数据战略规划，将大数据应用上升为国家战略。 （一）美国大数据战略规划 2011