档案数字化案例

其实这些都不是重点，重点的是你要建数字档案的话。直接找IT咨询，一般好点的用oracle的数据库，就是贵点。这个要按照实际情况，现在工信部对采购国外的数据库服务器有所限制。系统必须用正版的，不然被查了你麻烦就大了，记得最重要的是工作做好的前提下保护自己，要免责。用的又不是你的钱。

档案管理的数字化管理系统有哪些

档案管理的数字化管理
档案的收集、整理、保管、鉴定、统计和提供利用的活动。包括：档案收集、档案整理、档案价值鉴定、档案保管、档案编目和档案检索、档案统计、档案编辑和研究(见档案文献编纂)、档案提供利用。

这8项工作的划分只是相对稳定而不是绝对的，也有分为 6个环节的，也有分为基础工作和利用工作两大部分的。由于现代档案管理工作已成为复杂的系统，故也有按多层次进行划分的方法。其第一层次分档案实体管理和档案信息开发两个子系统，各子系统又下分若干层次小系统。
档案实体管理分收集、整理、鉴定、保管、统计等工作环节；档案信息开发又分信息加工和信息输出两部分，信息加工由编制目录、编辑文献汇编和编写参考资料构成，信息输出由提供阅览、复制、咨询、函调、外借以及出版、展览等多项服务活动构成。

档案数字化加工需要什么资质

问这个问题我们首先要考虑档案数字化加工会涉及到的硬件及软件以及档案数字化加工所要做的相关流程都有哪些？
1、硬件支持：电脑服务器、电脑客户端
2、档案管理系统：据我所知，量子伟业的PDE系列的档案管理系统都是非常棒的。
3、通俗的说，所谓的档案数字化加工就是把纸质的文书、合同、工程、基建等等一些档案类型能过档案整理分类、扫描修正、数据著录、信息核对、数据挂接等加工流程将扫描完处理后的电子版图像文件挂接到档案管理系统中去供档案管理员和员工查询利用可以达到快捷高效工作的目的这么一种工作。
也就是说只有同时具备硬件、系统、档案业务咨询、标准的数字化加工流程这几种资质才可以做好数字化加工工作。

数字化转型有哪些“坑”要绕过？

数字化转型指的是什么？先弄一下看看：

这是为了让机器来处理而做的一种准备工作，是把日常各种事务用机器能识别的“数字”来描述和标识；

举例说明：所有的人都有号（数字），身份证号、工号、学号、代号；货有货号、放的位置都有代码；财物的价值本身已经数字化了，只是有不同的单位，换算对机器来说有公式就不是难事；再有就是各种过程的单据都编上号，订单号、运单号、车号、航班号；

回到问题来看，坑指的是什么？就是经验学问不到位会遇到的bug吧，胡乱不根据事务特性乱编号，不同单位量纲混编 ，编号之间的逻辑分层关系乱套；

其实，数字化并不改变事务特性及其运行机制，要描述的是其背后的“物理”变化，是用机器来模拟和加快日常的过程，从而提高我们的工作效率，或者说，任何没有提高效率的数字化转型就是坑了。

顺便说一下，化学变化，那是改变事务特性不可逆的过程，在商业竞争中，可以类比各种具有颠覆性的跨界降维冲击，是组合某些元素后产生的新商业模式，比如，传统商业结合信息技术产生了不可逆转的全渠道无界零售方式；当然，可控的化学变化才会是有用的，也不是所有的化学产品都会有价值，新的商业物种也是这样，要做不少试验，才会发现找到有用的模式。而不成功的实验就可以说遇到“坑”了。最后，大家知道，无坑bug其实是不现实的，遇到坑多了，就不太会被坑了，离顺畅就不远了，成功是在排除了失败以后才会有的

数字化转型，是跨领域、跨部门，甚至有时候是跨企业的系列工程，实施成功的数字化转型，需要依据合理的规划方法，制定有效可行的蓝图路标。

而目前业界普遍的现状是：

1）缺少整体系统性框架设计

数字化转型的方向已经得到普遍认可，组织或者企业的单个部门开始实施转型，结果是价值链的单个环节迈的步伐大，但其他环节没有加入，最终导致达不到最终转型效果。

案例一：某制造型企业，生产现场设施的管理由自动化部门负责，协作沟通由信息化部门负责。信息化部门由于对数字化转型的方向比较认可，因此构建了企业云计算、大数据、人工智能等数字化平台。但是由于生产现场的系统都不在信息化部门，并且由于信息化部门对工艺流程、现场装备等业务系统专业知识的匮乏，导致也无法利用先进的数字化技术，对企业的现场进行有效的建议反馈，从而提升企业的生产效率、降低产品成本，因此没有达到数字化转型的期望。

案例二：解决方案供应商，一般侧重于某个领域发展，由于自身能力和眼界的限制，给到客户企业的相关解决方案建议，往往是“盲人摸象”式的单环节方案，因此达不到企业整体数字化转型的成果期望。

2）有数字化转型的需求，不知道如何实施。

有明确的数字化转型需求，意识到自身和业界发展方向上的差距，可不知如何入手，无法准确设计落地实施可能的方案组合，从而评估风险和收益后，选择适合自身的工程组合，并细化出未来几年内的实施路标计划。

案例：某组织领导层，认识到以数据为核心的数字化转型的重要性，从组织战略层制定了数字化转型的蓝图要求，并大力推动实施。由于缺少科学有效的方案落地架构的设计，采用了简单粗暴式的云数据中心设计，导致的现状是组织内各部门的数据孤岛，由原先的分散式，变成了物理集中的数据孤岛，并且由于基础设施的集中，带来的运维、使用等系列问题，导致直接用户的使用体验下降，因此组织内部抗拒意见较大。

这些分析说明，数字化转型是一个持续改进的系统工程，需要：

高瞻远瞩的顶层框架设计，做到有的放矢，达成有效的业务成效；

切实可行的执行架构设计，做到清晰的实施路标；

数字化转型（DX）可能是时下 科技 行业里热炒及用烂了的术语之一。

数字化转型一般是指利用 科技 将组织的数据和流程数字化及达到提高效率的目的。话虽如此，但数字化转型并不仅仅是以数字形式全面复制现有的流程。数字化转型做的是利用数字技术改进流程和改变业务。

效率肯定是个重要的好处，但效率并不是最重要的。数字化转型还可以提高产品上市速度、增强客户体验、增加协作和创新等等。这些都取决于组织的心态以及组织里的人。因此，数字化转型涉及一个组织的文化变革。

数字化转型是一项大业务

现在不管在哪里，大家都在为解决各种问题投入越来越多的技术解决方案，都是希望这样做能够带来更多的收入和利润。

IDC做了以下的预测，“到2020年，30%的全球2000强将将至少拨出相当于收入10%的资本预算用于推动的数字战略。”这是一笔很大的钱。事实上，根据IDC的数据，到2022年，全球在数字化转型上的支出预计将攀升到2万亿美元。

小企业该怎么做？

1、不要惊慌

没错，这些要花掉数万亿美元，但这些钱可能被浪费了，可能只是在没有商业价值的大规模投资。

PointSource最近做的一项调查显示，超过一半的受访（53%）表示，觉得还没有准备好使用曾经计划获取的新技术，例如人工智能（AI）或面部识别等等。

小型企业的资源比较少，因此明智地使用资源非常重要。但另一方面， 小企业的贡献在 2014 年里却占美国 GDP 的 43.5 ％ 。每个技术供应商可能都会希望能接轨这一庞大的客户群，因此通常也会产生越来越经济实惠的解决方案。

2、了解紧迫感，上层身先士

媒体炒作机器人及人工智能容易走两个极端，一个极端是炒机器人及人工智能会大幅削减工作岗位，另一个极端则是憧憬一个人工智能乌托邦。

现实自然可能会更加微妙一些。在商业世界里，在日常的基本操作里也能找到黄金，日常基本操作指员工日常做的事情。无论具体情况如何，都不能因为是一家小企业而无所事事。技术不会就此消失，因此每个小企业都应该明白数字化转型的重要性。

由于数字业务转型涉及到文化的改变，因此业务领导者的参与尤为重要。成功的数字化转型计划要从高层开始。小企业领导者应该走出自己的舒适区，要花时间做前瞻性思考，在风险承担方面要开明一些，要认识到自己作为领导者不能唱独角戏。

3、制定策略

要根据长期目标制定策略，例如客户服务和人才获取等长期目标。要花时间将策略付诸文字。这样做可以帮助领导者避免陷入炒作的诱惑，避免为了获取最前沿的技术而浪费金钱。

根据PricewaterhouseCooper的数据，73％的受访者表示“正面客户体验是购买决策的重要因素之一” 。事实上，消费者愿意为具有正面客户体验的产品和服务多付高达16％的费用。

数字化转型为小型企业提供了大量与客户互动的机会，例如，通过电子邮件和SEO做数字营销、通过社交媒体建立客户关系以及部署聊天机器人改善客户服务。另外还可以进行流程自动化，小型企业也可以随时随地为客户提供稳定一致的体验。

4、迅速迈出第一步

显然，策略的实现不会在一夜之间发生。但小企业仍可以立即着手做很多的事情。

例如，营销自动化软件已进入实用阶段，众多基于云的供应商可以提供这方面的服务。许多提供商还提供适合所有业务规模的各种层次上的计划。小型企业可以通过使用这些产品分析客户行为、偏好和用户统计数据，并进而开始构建客户档案及提供个性化的客户体验。

关键的一点是：不要拖延。务必从小处着手，先选择一项相对简单的、重复性较高的及较为频繁的日常活动，力图尽快令自己快速取得胜利。

5、期待变化

要清晰地看到和认识到数字技术能够转化为积极的业务成果目前还不是件容易的事，属于罕见的技能。而且，笔者相信业务变化的速度还在不断加剧。

所以，如果事情出现变数时也不要感到惊讶。我们能做的就是做好准备，在组织内建立一种接受变化的文化，令员工可以接受改变和拒绝接受现状。

在组织里要杜绝那种“呃，我们以前一直这样做”的思维方式。

毫无疑问，员工需要时间和资源针对新的数字策略重新定位自己。务必要在组织内有必要时升级员工的技能。

结论

数字化转型已成定局。尽管小企业的资源比大型企业少一些，但聪明的小企业仍可以获得巨大的利益。小企业务必要专注于客户体验，小企业的上层领导务必要走在前面，小企业务必要要做好应对各种变数的准备。

不管怎么做，不要低估快速行动的重要性，不要低估或等待太久的危险。

您好！

我们是大象云 科技 ，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！

数字化是目前我国政策、经济的重要发展发现，也是未来碳零排放、大循环经济、元宇宙孪生世界的重要组成部分，诚如任何事物的发展都有一个过程，其中充满了不确定性，体现于路径的误判、技术的 探索 、可行性的完善等方面。

从我们大象云业务出发，我们认为目前数字化于国内正处于部分认知统一、部分方案 探索 、整体过渡成熟中的阶段，其中可能存在三个方面的谬误，分享如下希望对您有所参考。

首先，由于传统行业思维犹存，对新兴 科技 信息 科技 未充分了解，整体市场中仍有相当群体认为“ 科技 风”便是数字化转型，而这一类 科技 风以炫酷的动画、渲染逼真的三维效果为代表，其上可能简单搭载标签，从而挂接视频等数据流予以点击呈现。诚然， 科技 风是能够较好抓住眼球的手段，并且 科技 风能够让现在与过往有明显的区分，让人们得到时代变迁的心理震撼，但由于这类系统多建构于 游戏 引擎等强调效果、但数据支持能力不足的引擎技术路径上，因此对于数字化的核心“数据”应用功能及数据价值挖掘有限，难以充分反映世界，深入了解其中逻辑，从中找寻提升生产力的更有效方式。

其次，如上提及的 科技 风系统，其存在的最初驱动力或许来自于政策导向的概念炒作，抑或体制内部转型初期的业绩达标，但随着时间的推移，更多人便会提出好看之外，系统如何用于生产力的提升。我们大象云认为，“如何用”的问题不应该从系统出发，而是应该回到企业部门的核心业务，找寻业务的流程并标准化，并试看其中哪些环节的信息不对称，存在通过数字化系统打通信息沟通渠道、让信息无边界流通的可能。

在检查了企业的核心业务、标准流程、找寻信息盲点之后，才可以从数字化的角度思考，通过什么的具体路径来进行相应手段的配合。例如，对于过往的大型工程运维系统，往往标准流程是人工团队定期定检，但通过现行的数字化系统，在超大体量的完整BIM模型数据的支持下，结合现场终端传感器采集的测斜、风速等数据，并可以模拟在当前气象环境中大桥是否出现结构的影响，从而联动来予以检修、管制等多部门联合行动。又例如，在目前建筑工程的算量造价环节中，由于行业逻辑复杂以及计算主观性的影响，尚无法完全通过软件来取代人工核算，因此此核心业务便只能部分数字化参与辅助，更多依赖于人工造价团队的工作方式。

最后，在其上了解了眼球之外更需要应用，并且对企业的核心业务及其中信息通畅点予以研判之后，在具体数字化实施过程中，便需要了解平台的基础算力、组件算法是否能够支撑平台应用功能。例如，在石油化工场景中，中央政策提出项目应该从“卷册”为中心的二维交付，转向以“三维模型”为中心的数字化交付，但由于石油化工特殊的场景，其管道、异面结构众多，导致可能三维模型原文件体量只有数百M，但转化之后其三角面片数可能于1.5-2亿面片，这就需要适配云计算的三维数据引擎予以支持，并要去引擎有足够多API接口予以调用，从而支撑上层应用功能的开发。

因此，在具体的实施过程中，基于需要承载数据体量、业务逻辑功能目标等因素，需要对硬件服务器、PAAS云计算三维数据引擎、应用层开发集成团队经验等方面予以鉴别，从而在最初进行正确的选择和采购，实现最终事半功倍的成效。

希望我们的回答对您有所帮助！

【大象云，数据还原世界本质，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！】

1.没搞清楚啥是数字化就上马。数字化是个筐，啥萝卜都敢往里装。不少企业甚至要从纯手工的原始作坊直接进入智能决策的未来工厂，不说别的，只问：老板，你的管理水平达标了吗？

2.指望数字化转型是个救命仙丹。不少企业因为经营不善、甚至基础管理缺失而濒临死亡线，却寄希望于通过企业数字化转型来满血复活。要知道，数字化转型只是管理的放大器，它可以让你活的更好但是无法让你起死回生。

3.数字化转型就是上套系统，只是个技术活。要知道数字化转型首先是管理转型，配套的商业模式、运营操作模式、市场营销模式等都可能会发生变化，没有这些配套基础设施作为支撑，你只是买了一个好看的摆件。

4.所托非人，以为大机构的服务就是好。要知道项目真正的成败取决于项目的真正实施人员，不考察项目实施团队，那只能将命运交给上帝，望天吃饭。

大数据的七大核心应用价值

大数据的七大核心应用价值

随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。

核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。