5月9日，受騰訊研究院與清華大學(xué)公共管理學(xué)院邀請，清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授、清華大學(xué)中國經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)研究中心主任、國家統(tǒng)計局原副局長許憲春，為大家分享了大數(shù)據(jù)在不同類型企業(yè)中的應(yīng)用場景和作用，并分析了大數(shù)據(jù)在企業(yè)應(yīng)用中面臨的困難和挑戰(zhàn)，提出促進大數(shù)據(jù)應(yīng)用的相關(guān)政策建議。
隨著信息通信技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)收集、存儲、加工處理和開發(fā)應(yīng)用能力不斷提升，大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模迅速擴大，種類不斷增多，在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、交通出行、零售餐飲、運輸物流、房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)、旅游服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、金融服務(wù)等企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程中產(chǎn)生了多樣化的應(yīng)用場景。大數(shù)據(jù)不僅助力企業(yè)提質(zhì)增效、降本增收，還在優(yōu)化資源配置和實現(xiàn)社會多方收益共贏等方面發(fā)揮了重要的作用。
然而目前大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的應(yīng)用存在著數(shù)據(jù)來源不一、互通受阻、人才短缺、欠缺安全保障、大數(shù)據(jù)“存不下”等問題，且不同類型的企業(yè)處于不同的技術(shù)發(fā)展層次和階段，面臨的困難和挑戰(zhàn)各不相同。
為更好地釋放大數(shù)據(jù)價值，應(yīng)加強大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，加快推進大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有序推進政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享，加快培育復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才，完善網(wǎng)絡(luò)及大數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)。
文 | 許憲春
清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授
清華大學(xué)中國經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)研究中心主任
國家統(tǒng)計局原副局長
01
大數(shù)據(jù)在不同類型企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的應(yīng)用
制造業(yè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在定制化生產(chǎn)、智能化工業(yè)生產(chǎn)線、智能化售后服務(wù)等方面。
例如，通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)測性維護以及對生產(chǎn)流程的動態(tài)排產(chǎn)等方式，提高企業(yè)生產(chǎn)效率;同時，制造業(yè)企業(yè)基于研發(fā)知識庫的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品模塊化分析，能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品的個性化設(shè)計;企業(yè)還能借助工業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的互聯(lián)工廠，實現(xiàn)柔性化、低成本、高效率生產(chǎn)制造。
交通出行類企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在實現(xiàn)精細(xì)化調(diào)度與管理等方面。
例如，通過大數(shù)據(jù)的匹配與分析智能派單，提前調(diào)度司機，提高需求密集地區(qū)的供給數(shù)量，降低用戶、司機的時間成本。此外，智能信號燈的應(yīng)用能夠基于區(qū)域內(nèi)交通流量合理調(diào)控道路資源和通行速度，優(yōu)化城市道路使用狀況，提高出行效率。智能信號燈還能實時監(jiān)測交通路況，為司機提供交通引導(dǎo)，減輕交通擁堵。
零售餐飲類企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在實現(xiàn)精準(zhǔn)選址、精準(zhǔn)營銷、即時配送等方面。
在選址環(huán)節(jié)，通過對目標(biāo)區(qū)域的客流量、人群流向軌跡等進行實時監(jiān)控，采集位置信息、輿情信息、人物行為信息等，通過大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)為商業(yè)選址提供更為科學(xué)的決策依據(jù)。在營銷環(huán)節(jié)，商家基于用戶畫像，采用電子郵件、手機短信、APP消息推送等廣告形式進行產(chǎn)品推廣，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。在即時配送環(huán)節(jié)，智能調(diào)度是核心，平臺依托海量歷史訂單、騎士定位、精準(zhǔn)的商戶特征數(shù)據(jù)，針對騎士實時情景，對訂單進行智能匹配，快速響應(yīng)客戶需求，提升企業(yè)盈利能力。
醫(yī)療機構(gòu)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在臨床決策支持系統(tǒng)和在線問診等方面。
醫(yī)療機構(gòu)可以借助本身積累的和大數(shù)據(jù)平臺收集的不同病例和治療方案，以及病人的基本特征，建立醫(yī)療臨床決策支持系統(tǒng)。醫(yī)護人員可以在系統(tǒng)支持下開展臨床活動，包括疾病的早期診斷、個性化診療、不良事件預(yù)警(如感染等)、醫(yī)學(xué)影像智能識別等。病患可以通過借助大數(shù)據(jù)技術(shù)建立的在線醫(yī)療問診平臺，獲取自診自查、遠程看病等服務(wù)，獲得更便捷、完善的醫(yī)療服務(wù)。
金融企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在信貸風(fēng)險評估、騙保識別、智能投顧等方面，應(yīng)用大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為金融行業(yè)熱點趨勢。
銀行通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為客戶建立畫像，在此基礎(chǔ)上建立企業(yè)及個人風(fēng)險名單庫，過濾高風(fēng)險客戶。借助大數(shù)據(jù)手段，保險企業(yè)可以通過建立保險欺詐識別模型，提高騙保識別的能力。智能投顧業(yè)務(wù)即提供線上投資顧問服務(wù)，基于客戶的風(fēng)險偏好、交易行為等個性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
大數(shù)據(jù)在其他類型企業(yè)中的應(yīng)用詳見附錄。
02
大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營應(yīng)用中面臨的困難和挑戰(zhàn)
一是系統(tǒng)間數(shù)據(jù)無法互通。
因大數(shù)據(jù)來源分散龐雜、標(biāo)準(zhǔn)不一，不同來源的數(shù)據(jù)以不同數(shù)據(jù)格式分散在不同的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，由于各系統(tǒng)存在應(yīng)用模型不統(tǒng)一、接口難對接等問題，導(dǎo)致系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)無法完全打通。企業(yè)和企業(yè)之間、企業(yè)內(nèi)部各部門之間、甚至生產(chǎn)線上各個設(shè)備之間信息系統(tǒng)相互獨立，數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)千差萬別，導(dǎo)致在現(xiàn)階段實現(xiàn)信息的集成貫通比較困難，數(shù)據(jù)壁壘較為明顯。
二是人才短缺。
大數(shù)據(jù)人才是企業(yè)有效利用大數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)經(jīng)營的重要保障。如今大數(shù)據(jù)人才短缺，無論在“量”上還是在“質(zhì)”上都無法滿足龐大的、飛速更新迭代的市場需求，既懂生產(chǎn)工藝流程又懂大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才更是嚴(yán)重緊缺，制約著企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展。
三是信息安全保障欠缺。
當(dāng)前大數(shù)據(jù)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)仍處于探索期，各行業(yè)大數(shù)據(jù)的安全規(guī)范還存在較多空白，并且分布式存儲方式對于數(shù)據(jù)的保護相對簡陋，使不法分子能夠較為輕易地利用相關(guān)漏洞實施非法操作，導(dǎo)致用戶隱私等信息的安全無法得到有效保障，阻礙數(shù)據(jù)共享流通。
四是數(shù)據(jù)存不下、流不動、用不好。
飛速發(fā)展的信息通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及新型應(yīng)用需求的產(chǎn)生帶來了數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，海量數(shù)據(jù)在帶來更多機遇的同時，也給傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，由于存儲系統(tǒng)仍為傳統(tǒng)架構(gòu)以及存儲成本高昂等原因，數(shù)據(jù)存不下、流不動、用不好的問題日益嚴(yán)重，制約著數(shù)據(jù)積累。
五是數(shù)據(jù)采集不全面、數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用不足。
盡管大數(shù)據(jù)對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營已經(jīng)起到了顯著的提質(zhì)增效作用，但不同類型企業(yè)處于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同階段，面臨不同層次的困難和挑戰(zhàn)，相比于服務(wù)業(yè)，農(nóng)業(yè)和制造業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用上尚處在發(fā)展初期。制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中所采集的工業(yè)大數(shù)據(jù)在來源、結(jié)構(gòu)上更為復(fù)雜，面臨著數(shù)據(jù)采集不全面、數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用不足等問題，同時出于對數(shù)據(jù)安全問題的考慮，部分企業(yè)不愿共享數(shù)據(jù)，阻礙了數(shù)據(jù)的共享流通。
03
促進大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中應(yīng)用的政策建議
為更好地釋放大數(shù)據(jù)價值，促進大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中應(yīng)用，可以在以下幾個方面采取措施：
一是加強大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，破除數(shù)據(jù)壁壘。
探索數(shù)據(jù)流通規(guī)則制度，建立規(guī)范化的傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，統(tǒng)籌考慮各領(lǐng)域大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化需求，在現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)體系的基礎(chǔ)上迭代更新，保障大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對大數(shù)據(jù)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的持續(xù)推動作用。例如，引導(dǎo)企業(yè)通過梳理分析核心業(yè)務(wù)與輔助業(yè)務(wù)，將總公司與子公司間、公司部門之間、公司崗位之間的輸入、輸出關(guān)系嚴(yán)謹(jǐn)表達，確定數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)分類，形成數(shù)據(jù)接口清單，助力企業(yè)打破“信息孤島”的阻礙。
二是加快推進大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為推動大數(shù)據(jù)技術(shù)穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
充分發(fā)揮工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)采集方面的優(yōu)勢，推進重點領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)部署，提升實體經(jīng)濟數(shù)據(jù)采集的范圍與質(zhì)量。加快推進5G等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以網(wǎng)絡(luò)通信能力的持續(xù)優(yōu)化促進數(shù)據(jù)傳輸速度的穩(wěn)步提升;推進云存儲的創(chuàng)新發(fā)展與應(yīng)用，為各行業(yè)各領(lǐng)域存儲大數(shù)據(jù)提供空間支撐;推進大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，為實體經(jīng)濟各領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的分析利用提供堅實支撐。
三是有序推進數(shù)據(jù)開放共享。
充分發(fā)揮地方大數(shù)據(jù)管理局連接政府和企業(yè)數(shù)據(jù)共享流通的紐帶作用;以大數(shù)據(jù)管理局為依托打造政府?dāng)?shù)據(jù)共享交換平臺，建立健全政府?dāng)?shù)據(jù)的分類分級制度，制定企業(yè)對政府?dāng)?shù)據(jù)共享需求清單，明確政企雙方的權(quán)利與責(zé)任等，逐步加大政府?dāng)?shù)據(jù)向企業(yè)共享和開放的力度。
四是加快培育復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才。
推進學(xué)歷教育機構(gòu)、職業(yè)教育機構(gòu)、企業(yè)及社會培訓(xùn)機構(gòu)等對復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)。采取跨校、跨院系、跨專業(yè)交叉培養(yǎng)等方式，培育數(shù)據(jù)工程師等專業(yè)人才和多學(xué)科背景的復(fù)合型人才。同時，組織在職人員進行大數(shù)據(jù)知識普及和應(yīng)用技能培訓(xùn)，提升在職人員融合應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的能力，為企業(yè)有效利用大數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)經(jīng)營提供重要保障。
五是完善網(wǎng)絡(luò)及大數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)，保障大數(shù)據(jù)市場的健康、有序發(fā)展。
一方面應(yīng)健全網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全防護體系。加強互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)的應(yīng)用，強化網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，完善網(wǎng)絡(luò)空間日常巡檢和風(fēng)險預(yù)警機制，從而全面增強網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知、預(yù)警和應(yīng)急處置能力;另一方面需強化大數(shù)據(jù)安全保障體系建設(shè)。首先，完善安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制定，協(xié)同制定基于不同行業(yè)特色的大數(shù)據(jù)交易規(guī)范及數(shù)據(jù)安全使用標(biāo)準(zhǔn)，建立有效的投訴機制和懲罰機制，實施全程全網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全使用管控與源頭追溯;其次，提升安全保障技術(shù)水平。推動數(shù)據(jù)防泄漏(DLP)技術(shù)、云平臺數(shù)據(jù)安全等數(shù)據(jù)安全防護專用技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，為數(shù)據(jù)共享流通提供保障。
附錄
一、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)類企業(yè)中的應(yīng)用
農(nóng)業(yè)類企業(yè)的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要為精準(zhǔn)化農(nóng)作物生產(chǎn)管理、精細(xì)化畜禽/水產(chǎn)養(yǎng)殖、智能化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)備等方面。在養(yǎng)殖過程中，企業(yè)利用耳標(biāo)、可穿戴設(shè)備以及攝像頭等采集信息，運用深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進行分析，判斷產(chǎn)品健康狀況、位置信息以及發(fā)情期預(yù)測等，對其進行精準(zhǔn)管理。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過程中，通過將新型技術(shù)搭載到傳統(tǒng)生產(chǎn)工具和材料上的方式，按照設(shè)定的程序標(biāo)準(zhǔn)，指揮生產(chǎn)、加工，使生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、便捷化，提高產(chǎn)量和質(zhì)量。
二、大數(shù)據(jù)在運輸物流類企業(yè)中的應(yīng)用
運輸物流類企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在貨源與運力精準(zhǔn)匹配、智慧物流、貨運行業(yè)信用體系建設(shè)等方面。企業(yè)通過大數(shù)據(jù)整合貨車與貨源信息，提高車貨匹配效率，使車主的車輛得到更加有效的利用，進而減少貨車空駛率;物流公司通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能車輛路徑規(guī)劃，實現(xiàn)物流運輸路徑最優(yōu)化;此外，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展的保險和信用保障服務(wù)，在有效轉(zhuǎn)移風(fēng)險的同時保證了整個行業(yè)的信用水平。
三、大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)類企業(yè)中的應(yīng)用
房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)類企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要為在線看房、經(jīng)紀(jì)人服務(wù)優(yōu)化、客戶畫像等方面。VR看房、AI講房相結(jié)合的功能，一方面幫助消費者提前深度了解房源，減少不必要線下看房數(shù)量;另一方面，可節(jié)約經(jīng)紀(jì)人的時間、提升服務(wù)效率。智能門鎖、在線簽約與線上貸款等功能模塊，大幅節(jié)約了購房者、業(yè)主、經(jīng)紀(jì)人以及銀行等多方的時間成本。簽約后環(huán)節(jié)，流程自動化機器人可以實現(xiàn)政府網(wǎng)簽備案、銀行貸款信息錄入自動化操作，提高了交易專員的作業(yè)效率。
四、大數(shù)據(jù)在旅游服務(wù)類企業(yè)中的應(yīng)用
旅游服務(wù)類企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括旅游產(chǎn)品的個性化推薦、景區(qū)服務(wù)體系優(yōu)化以及景區(qū)智能管理三個方面。旅游服務(wù)類企業(yè)根據(jù)用戶對相關(guān)旅游線路搜索關(guān)注的情況進行資源整合，為游客推薦個性化的旅游景點、餐飲服務(wù)、旅游活動等旅游產(chǎn)品。企業(yè)能夠以互動體驗為核心，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，營造旅游景區(qū)個性化、人性化的服務(wù)體系。
例如利用GPS定位游客的行走體驗，重新設(shè)計景區(qū)的旅游線路;利用VR實現(xiàn)景區(qū)景點的在線虛擬旅游等。通過對各地交通狀況、旅游資源利用的相關(guān)數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對社會旅游資源利用率的預(yù)測及擁擠度預(yù)警，對公眾出行進行有效引導(dǎo)。此外，由用戶生產(chǎn)的口碑?dāng)?shù)據(jù)體系，通過用戶投訴機制的不斷完善，能夠多管齊下引導(dǎo)企業(yè)提高服務(wù)品質(zhì)。
（轉(zhuǎn)載）
