導語：如何才能寫好一篇電商數據分析方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：零售商 會員制 數據庫營銷

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2014）10-284-02

一、零售商會員制數據庫營銷的界定及其內容

1.零售商會員制的概念。會員制是由組織者發起的與客戶之間進行溝通的媒介組織，目的就是從他們身上得到自己追求的利益。消費者一旦取得會員資格，便享受一定的價格優惠或折扣。消費者成為零售商會員即可享受零售商促銷活動中的優惠政策。對于零售企業來講，零售商實施會員制的目的在于穩定消費者，保持老顧客。在零售商市場應用會員制既可以使零售商擁有穩定的消費者群體，又可以通過數據庫營銷培養消費者的忠誠度，使消費者產生強烈的歸屬感。

2.零售商數據庫營銷定義。數據庫營銷即是應用者在擁有消費者信息的情況下，通過一系列的方法與手段分析，對今后消費者的購買行為做出分析與預測，使自己的營銷方式能夠達到精準營銷的效果。零售商數據庫營銷是零售商通過搜集關于客戶以及消費者的大量相關信息，經過數據挖掘等一系列的數據分析方法處理之后，使得零售商能夠更準確的了解消費者需求，時刻以滿足消費者需求為出發點，從而制定合理化、差異化的精準營銷策略。可見，數據庫營銷的基礎是企業利用各種方法收集的客戶信息，數據庫營銷是以挖掘消費者最大價值為目的，數據庫營銷的核心是數據挖掘，通過與消費者建立一對一的營銷關系，并使用強大的消費者信息數據庫作為基礎進行客戶關系維護的過程。

3.零售商數據庫營銷內容。數據庫營銷的內容主要包括消費者數據挖掘和消費者關系維護兩個策略。（1）消費者數據挖掘。數據庫營銷的核心是數據挖掘。數據庫營銷中，消費者信息是最重要的資源，零售商數據庫營銷以消費者的大量消費記錄為基礎。消費者數據挖掘是對包含消費者的購買記錄以及會員的姓名、電話、地址等相關數據進行統計分析，包括創建數據源、數據取樣、數據分析、變量轉換、數據搜索及預處理等過程。挖掘得到的數據信息能為營銷策略提供支撐，挖掘消費者的最大價值。經過先進數據分析技術進行消費者價值的深度挖掘，再制定非常精準的營銷方式，達到實施會員制的目的。零售企業數據庫營銷，不僅是對會員的一種營銷方式，更是一種重消費者數據挖掘，為顧客提供個性化服務，從而最終實現顧客忠誠。（2）消費者關系維護。會員制的根本目的就在于建立穩定的消費者資源，與顧客建立穩定的長久的關系。數據庫營銷既以數據挖掘為基礎，也是通過與消費者建立一對一的營銷關系，與顧客建立長期的關系，并進行顧客關系維護的過程。零售企業與顧客之間建立良好的關系，能使顧客產生歸屬感從而培養顧客的忠誠度。

顧客數據庫包括了顧客的地理位置，人口統計和心理統計特點以及購買商品的歷史等等這些數據，能幫助顧客解決商品消費中的問題提供了強有力的支援，并使營銷者能與其顧客建立特殊的關系紐帶。通過制定差異化的營銷策略，提供個性化的產品和服務，在滿足顧客物質需要的同時，更能使顧客感到個人價值的實現和心理上的愉悅。

4.零售商數據庫營銷運作過程。從現在的研究來看，零售商數據庫營銷包括數據采集、數據存儲、數據處理、確定目標、使用數據、完善數據等六個基本過程。（1）數據采集。零售商數據庫中的信息基本以發展會員的形式，通過記錄各個會員在各個時間的消費信息，以獲得會員的消費信息。（2）數據存儲。零售商通過記錄消費者的購買記錄，以及通過把消費者基本屬性逐一輸入電腦，建立一份消費者數據庫。（3）數據處理。零售商通過利用先進的數據分析技術，從不同的會員消費數據信息中提取出數據庫營銷需要的屬性信息，在這個過程中把數據的空值、無效數據以及冗余信息的都要做出處理。（4）確定目標。根據這些消費者的共同消費特點，用電腦勾劃出這些消費者的模型以及他們共同都具有的特點――比如家庭地址距離、性別、愛好等。零售商營銷者通過數據庫營銷可以鎖定特定的目標消費者。（5）使用數據。零售商利用數據庫營銷可以有效利用客戶消費信息，精確自己目標消費群體，隨時根據消費者需求制定相應的各種促銷活動，時刻與這些消費者保持聯絡，通過合適的營銷措施發展這些消費者成為會員并能夠采用有效策略培養、維持這些消費者的忠誠度以達到更好的營銷效果。（6）完善數據庫。隨著以消費者需求為中心的會員組織的發展，零售商數據庫不斷增加和消費者相關的各種信息（包括打折記錄、抽獎記錄以及其他促銷活動記錄等），這樣零售商的數據庫必須得到持續更新。

二、零售商會員制下數據庫營銷問題分析

零售市場發展成為某些城市的支柱產業之一。經過數年的發展，數據庫營銷在零售市場已經得到很大發展，也取得了較大的成績。從零售商規模上看，數據庫營銷在A類店中的應用最為廣泛，從零售商所處的行業類型看，電器行業的零售商結合電子商務模塊，對數據庫營銷的完全應用已經超過23.7%，其中蘇寧電器、國美電器是非常典型的代表，數據庫營銷已經成為他們非常重要的營銷手段之一，因為數據庫營銷可以幫助他們達到精準營銷的目的。

1.零售商數據庫營銷以促銷功能為主。零售企業對數據庫的應用完全處在傳統階段。零售商大多只是看中消費者的聯系方式，簡單的通過打電話、發信息等方式來達到促銷的目的。沒有從消費者數據中得到更多的消費者需求，不考慮消費者的個性化差異以及服務要求，滿足消費者尊貴感和價值感，為會員提供周到體貼的、個性化的服務。無論是消費者數據挖掘，還是消費者關系維護等都還欠缺。

2.會員信息的數據采集不完整。消費者數據庫不僅包括通訊基本信息，還應包括消費者的消費記錄、消費者參與促銷的情況等豐富的營銷信息。在會員消費的信息記錄中，很多零售商把分析重點放在消費者的性別、電話歸屬地以及家庭地址，這些信息對零售商的營銷策略并非沒有指導性，零售商更應該選擇與消費者消費相關更為密切的指標，例如消費時間、消費頻率以及消費金額，這類指標往往能作為理性分析的數據支撐，用數據做基礎更能指導營銷方式的選擇。

并且多數零售商往往只重視消費者數據庫中會員的數量，而對于數據庫中一些重要的會員數據信息指標并不重視。很多零售企業把發展會員的數量作為企業內部員工的考核指標。甚至有些員工為完成指標偽造出很多的會員信息。在這種情況下建立的會員數據庫信息不夠全面，在進行數據處理的時候達不到真正的效果。

3.對會員消費信息挖掘不充分。一個完善健全的會員信息數據系統是企業在高端競爭中不可或缺的法寶。零售企業在消費者申請會員卡時可獲得關于消費者年齡、職業等基本信息，在消費者使用會員卡結算時可獲得持卡人消費的動態信息，在進行集中積分返利時又會獲得關于持卡人在持卡周期內消費額的整體信息。這些有價值的客戶數據為實施客戶關系管理提供了寶貴的原始資料，但零售企業并未對其進行分析挖掘，對大量的客戶信息資源棄置不用，因此造成企業對自己的消費群體不明確，不了解客戶的需求變化，企業的市場定位模糊。數據庫營銷的原則就是把零售商有限的營銷資源投入到這部分能夠給其帶來更大價值的消費人群中去。現在國內零售商針對于會員的消費記錄分析處理不夠充分，并沒有得到消費者真正的潛在價值，也就不可能達到數據庫營銷的真正效果。

4.零售商會員制營銷對消費者利益考慮不夠。很多零售企業大量發行會員卡，卻沒有全面給考慮會員的利益。缺少鼓勵會員進一步消費的政策。未能得到額外的服務，只把會員卡當作促銷工具，會員制給予會員的利益緊緊體現在價格的優惠上，會員制發展的根本在于能夠為會員提供他所需要的服務，通過服務吸引會員。很多零售商不善于運用會員制，不僅沒有服務好會員，反而影響會員生活。很多中國零售商實施會員制，明顯是濫用消費者信息，在會員制實施中向名單上所有消費者發各種各樣的促銷廣告，引起客戶極大不快。

三、零售商會員制下數據庫營銷問題的原因分析

1.零售商對數據庫營銷的認知不夠。很多管理人員以及營銷人員，對數據庫營銷了解不多，學習不夠，將數數據庫營銷被當作零售商與消費者的溝通方法，那就真的是失去了數據庫營銷真正的意義了。對于零售商來說，數據庫和相關的軟件只會給零售商帶來費用，而并不產生利潤，這就導致零售商在實施會員制方面決心不夠，對會員信息的重視程度以及處理分析不夠就必然會導致數據庫營銷缺乏有價值的營銷信息，更不注意數據信息的挖掘和消費者關系的維護。

2.零售商對數據庫營銷的投入不足。會員消費信息等各種記錄信息存儲于零售商的數據庫，這就需要零售商花費一些成本區管理這些數據，畢竟這些消費數據是未來進行數據庫營銷的基礎。面對龐大的數據處理零售商往往需求很大的精力去完成。作為主營銷售的零售商來說，他們很難說服自己去完成這個任務。因此他們對消費者信息的挖掘都不可能達到很好的效果。

3.零售商為顧客服務的意識淡薄。數據庫營銷是零售商實施會員制背景下為了滿足會員需求并且達到自身的目的而采取的有效方法，因而，顧客關系維護是數據庫營銷最直接的體現。數據庫營銷是現代營銷方式，現代營銷觀念要求營銷者更好地滿足目標顧客的需要和欲望，消費者需要什么樣的服務，零售商就要提供什么樣的服務。零售商會員制數據庫營銷反映出的將會員制當作推銷工具問題，與零售商缺乏為顧客著想、為顧客服務的意識有關，與零售商現代營銷理念實施不徹底有關。

4.缺少數據庫營銷的規劃。數據庫營銷成功實施的基礎是對市場的深刻理解，和周密的商業企劃，因此，企業在實施數據庫營銷之前，必須進行總體的規劃。而事實上，絕大部分企業在推出“客戶會”或發行“會員卡”前并沒有真正做好規劃。相當一部分的“會員計劃”在照抄甚至全盤照搬其他企業。會員計劃在運營過程當中，離最初的想法越來越遠，無法得到合理的投入產出，更不能有效地提升客戶忠誠和由此帶來的銷售提升。會員計劃成為越來越多企業不能扔的“雞肋”。

5.零售商數據庫營銷人才的缺乏。富有效率的勞動力隊伍是實現高質量客戶服務的途徑。數據庫營銷是一項專業性很強的工作，數據庫營銷是利用數據庫中的各種信息，為客戶提供一整套營銷實施方案的方法，而不是簡簡單單地把會員名址搞到手。目前，營銷零售商會員制下數據庫營銷效果不佳也有缺乏數據庫的管理和維護人員、整理和分析人才和數據庫營銷人才方面的原因。

四、零售商會員制數據庫營銷對策建議

1.增強數據庫營銷意識，做好數據庫營銷規劃。（1）加強數據庫營銷對零售企業會員制發展重要性的認知。與其它營銷方式一樣，數據庫營銷的實質也是需求管理。只有主動站在客戶的立場上，為客戶提供最好的方案，為客戶創造價值，被客戶認可和接受，才能為企業創造價值。零售商決策人首先要解決觀念上的問題，充分認識到數據庫營銷的重要意義，做強做大數據庫營銷。（2）做好數據庫營銷規劃。數據庫營銷不僅僅是一個部門的工作。要想做好數據庫營銷需要情報部門、營銷部門、銷售部門等部門的通力配合才能獲得好的效果。因此，要在企業內部做好宣傳和使用數據庫營銷工作。使各個部門都對顧客的資料有詳細全面的了解，可以給予顧客更加個性化的服務支持和營銷設計。

2.重視數據庫營銷的應用。數據庫營銷在我國零售商市場下的應用還并未到達非常完善的地步，很大一部分原因在于零售商對于數據庫營銷的應用還不夠。任何一種新的營銷方式的出現都會經過從無到有、從小到大的過程，數據庫營銷是現代市場營銷中一種新的營銷方式當然遵循這個規律，這就需要零售商在思想統一的基礎上，熟練掌握數據庫營銷在零售商市場中的運用，在數據庫實際應用中發現問題、解決問題，進而提高零售商營銷效果，提升零售商市場競爭力。

3.加大數據庫營銷人才的培訓工作。零售商會員制下數據庫營銷即是零售商要對會員相關消費信息進行分析，然后根據結果實施精準營銷策略，實施營銷策略的過程就需要借助IT、Internet技術等手段實現與客戶點對點溝通，實現營銷目標的方案。其中IT、Internet等相關技術屬于數據挖掘過程中的技術，零售商對此種技術如果不了解，那么就會浪費成本。因此，需要加強數據庫營銷人才的培養。不少地方為發展數據庫營銷隊伍，對營銷人員和相關領導進行業務培訓，這些都是解決人才短缺的很好方法。總之，一定要加強人才隊伍的建設，使之發展有后勁。

4.加強數據庫營銷團隊執行力度。任何一種營銷方案的最終效果除了這種方案的創意以及策略營銷外，和團隊的執行程度也有緊密聯系。營銷方案中的措施是固定的，但執行過程中的很多情況需要臨時決定、隨機應變，一個好的執行團隊能夠保證良好數據庫營銷效果的實現。因此，作為零售商既要提供會員記錄消息的同時又要保障后期方案的順利執行，這樣就需要一個非常專業的團隊為數據庫營銷策略的實施提供有效保障。

參考文獻：

[1] 孫明飛.淺析中國人力資源產業發展史[J].管理觀察，2009（28）

[2] 趙越春.中國零售企業會員制發展對策研究[J].集團經濟研究，2006（26）

[3] 吳江.錚鋒公司會員制營銷管理研究[D].湖南大學碩士論文，2007

[4] 沈池俊.對數據庫營銷功能的戰略思考[J].商業經濟與管理，1998（3）

[5] 王美婷.電子商務環境下零售行業的發展狀況研究[J].現代商業，2009（5）

[6] 劉璇.零售企業會員制營銷誤區及創新策略[J].商業時代，2007（11）

[7] 曾智輝.打造客戶忠誠的核心策略.中華品牌管理網，2012.5.10

篇2

五個案例

姜欣先用五個案例向記者展示數據分析領域的進展。

沃爾沃汽車是Teradata多年的老客戶，它從2006年開始構建數據平臺以來，一直面臨的主要問題是其數據分布在30多個系統里，而且當30多個系統都整合到數據倉庫之后，沃爾沃發現這里面有內部的數據，比如客戶、經銷商的數據，以及一些維修、質保、問題診斷等；還有一些外部數據，比如GPS數據、客戶查詢地點數據等，這些內、外部數據，有結構化數據也有非結構化數據，當它們都一股腦兒涌入的時候，沃爾沃汽車就急需一個彈性、敏捷的平臺，來處理所有數據。Teradata提出統一數據架構方案，把所有沃爾沃汽車所需要的數據全部整合起來，全部打通，形成敏捷分析平臺。

這樣做帶來了四方面的收益：第一，沃爾沃汽車建立了全球統一和敏捷的數據驅動的環境，是全球的，而不是某一個分公司的；第二，降低了成本，所有數據裝進來之后可以知道能節省哪些成本；第三，在企業內部形成了數據分析的文化；第四，數據整合起來之后，因為很好的開放性、敏捷性，沃爾沃汽車舉辦了內部數據創客活動，鼓勵內部員工基于數據平臺做數據產品開發。

第二個案例是美國的網游開發公司SGN如何利用大數據深度感知客戶體驗。SGN之前開發出很多款游戲產品，它需要知道玩家對某個游戲的體驗或感受。不僅僅是哪些人購買了這款游戲，哪些人放棄了這款游戲，而是在玩的過程中，玩家相互之間在溝通什么，比如又買了什么裝備，做了哪些動作，這些數據反映了游戲玩家的行為，實時抽取出來之后，感知客戶體驗，然后把它匯總起來。

以前因為這些數據都是非結構化數據，分析、解析需要八個小時，而現在可以縮短至幾分鐘。由于實時、深度地感知客戶體驗，SGN開發游戲的保有率達到75%，即游戲玩家在玩過某款游戲之后，75%的人會繼續玩這個游戲。

第三個是羅氏制藥通過收集分析臨床使用和后期護理數據改進藥品研制開發。羅氏制藥是歐洲瑞士一家大型制藥企業，之前主要針對藥品的開發研制過程收集分析數據， IT部門直接進行藥的品種、因素分析，但是后來發現在藥品的臨床使用和后期患者護理過程中，醫生、患者、藥房甚至供應商的反饋對藥品的研發和創新也會提供很多幫助。以前數據平臺只有IT的人才能用。但是現在醫生、患者等人都能在這個平臺上反饋信息，于是羅氏制藥基于Teradata解決方案生成了一個藥物開發環境的系統平臺。該平臺是開放的，羅氏制藥員工、醫生、患者、醫藥經銷商都可以用。羅氏制藥在這個平臺上采集、整合、分析數據。

第四個案例是FLEX，新加坡的一家工業設計企業，提供從概念設計一直到量產的解決方案。它在全球有幾百家客戶，面臨的問題是，每家供應商都有一套自己的ERP，通過某數據庫進行抽取，數據采集分散，因沒能將數據整合，導致供應鏈數據不能精準地提供銷售數據。Teradata為FLEX提供實現數據整合的數據分析平臺，提供更友好的使用方式，供應鏈鏈條上的用戶都可以查詢物流和供貨情況，查詢速度顯著提高，查詢周期明顯減少。

第五個案例是北美的老牌電信運營商Verizon通過打造數據分析平臺，分析客戶的綜合感知度。比如在客戶電話掉線但客戶并沒有投訴而是默默承受時，Verizon就會通過各種渠道收集數據分析客戶的隱性的體驗，整合業務數據和運營數據，建立模型，預先感知客戶，自動化決策服務方式，減少客戶流失。

五大能力

通過五個案例，Teradata總結出新型感知型企業的五大核心能力，即敏捷平臺能力、行為數據分析能力、協同思維模式能力、自助應用能力和智能化自動決策能力。在穩定、有彈性的架構之上搭建敏捷平臺，整合分析除了交易數據之外的客戶行為數據，IT與業務部門協同協作， 自助式應用數據分析，通過模型和算法實現自動化智能決策，只有具備了這些能力，能夠識別、分析、發現、搜索、分享、交互，才能成為感知型企業，并具備很強的競爭力。

如何打造感知型企業，姜欣認為要從三個步驟進行：第一步先把數據融合好，第二步基于高質量的、穩定的數據平臺做開放運營，第三步是基于開放運營做新商業模式，實現價值重塑。基于數據驅動打造這三階段的路線圖之后，感知型企業要通過對內、對外兩種途徑實現數據變現。對內加速、優化企業內部流程，降低成本，推出好產品，提高客戶粘度，提升運營效率；對外做出好的數據產品，跨界運營。比如運營商數據去支持旅游、金融、零售等業務，實現新的盈利模式。

在姜欣看來，目前，互聯網企業已經在價值重塑這個階段，電信運營商和銀行等處于開放運營階段，而醫療、制造、零售等行業企業還處于數據和開放運營之間的階段。

姜欣向記者介紹，Teradata今年推出了一些新的解決方案和新的技術幫助客戶轉型感知型企業，包括Teradata Everywhere、無邊界分析、客戶旅程分析，還有敏捷型分析業務咨詢服務（RACE）等。

傳統分析與敏捷分析結合

姜欣表示，傳統的分析模式，一個企業建一個數據倉庫平臺或大數據平臺少則半年，長則兩年，周期非常長。可能這個項目實施完之后，市場需求或者業務部門需求全都改變了。敏捷型分析就不同，通過把平臺打造得很敏捷，部署很多易用的工具，就可以實現快速迭代，比如在4～8周內就可以快速解決一個業務問題。敏捷分析過程與以往的需求驅動不太一樣，是通過數據探索的方式，或者數據實驗室的方式，不斷挖掘數據中的問題實現快速迭代，加快了釋放數據價值的過程。

姜欣認為，企業特別是感知型企業，傳統分析方式和敏捷型分析方式應該相互結合且相互促進。比如，電信運營商現在都在講大數據、超細分、微營銷、精服務，但怎么去實現超細分？以前一個細分的模型里可能有十萬人都屬于一個群體，現在超細分就要確定是要分到個體，還是分到10個人，或是分到1000個人，以及針對這些細分的人群怎樣提供后續服務。而這就需要敏捷型分析方式。通過敏捷地分析人群流量、位置軌跡、實時位置的監控數據等，能夠幫助客戶實現靈活的大數據變現。而這種分析方式也對網絡投資優化、安全管理等分析非常P鍵，能夠為客戶提供很好的參考。

篇3

2015年是云像數字成長非常快的一年，與2014年相比，公司營收得到三倍以上發展，更重要的是，2015年，云像數字確定了企業發展的核心：數字化戰略。

云像數字并不是單獨做數字營銷，或單獨做電子商務、大數據等，我們認為未來數字化核心不只是營銷或電商銷售層面的，它將是企業戰略層面的，是對互聯網化更加具像的表達。所以基于這些，云像數字核心就是沿著企業價值鏈分解、整合一些關鍵產品。在數字化戰略之下，衍生出“品效合一、全渠道、數據資產”這三個具體解決方案。具體來說：

第一：品效合一。其核心是，要將品牌傳播跟消費者互動、消費者的感知，和營銷效果、銷售打通，形成一個閉環。

第二：全渠道。強調銷售的全渠道、品牌傳播的全渠道、消費者體驗的全渠道，是完整界面、完整接觸點的概念，也是整個企業價值鏈在交互環節里面的體現。

第三：數據資產。將企業的社交數據、交易數據和行為數據整個打通，其核心是幫助傳統企業提供底層數據資產的服務。涉及大數據時，以往的做法是，各部門各做各的，CRM、電商、移動端都是如此。從2014年下半年開始，我們越來越多的將這幾方面數據源整合，未來，數據整合管理將是核心。

總結來說，2016年營銷要跟數據、技術、渠道、效果結合在一起，“無招勝有招”。如果營銷人沒有生意思維，只是考慮傳播、傳統廣告，這種營銷人在未來將被淘汰。從企業CEO角度考慮問題、去看待整個數字化戰略，將會發現營銷邊界越來越模糊，未來CDO（Chief digital officer，首席數字官）將開始大行其道，CMO和CTO向CDO轉變，這是更加契合未來傳統企業的互聯網化思考。未來互聯網時代營銷也需要被顛覆，尤其是互聯網時代的傳統營銷將要被顛覆。

2016營銷關鍵詞

價值鏈重塑

基于云像數字的互聯網服務產品，幫客戶獲取數據，把線下門店數據、客戶投放數據、客戶電商數據等幾個不同的數據源，按照行為數據、交易數據和社交數據這三類數據維度，基于數據整合做分析，再依據數據分析結果形成用戶畫像。

依托數據對消費者的洞察，再去設計產品，實現整個企業價值鏈改造。設計產品和服務的交互、設計傳播、設計服務環節，從生產研發到運輸傳播、銷售，售后，就是以數據為基礎重塑企業價值鏈。這就是云像數字的整個數據業務。

2015營銷感悟

篇4

關鍵詞：概念 應用 現狀 展望

1、大數據的概念及特點

大數據的概念源于英文的“Big data”，指的是由于所涉信息量過于龐大，而無法用常規的計算機軟硬件工具完成傳送及存儲、計算與應用的數據信息資源。大數據是經由多元渠道搜集而成的實時性數據庫，大數據應用是對全部信息匯總分析而舍棄隨機抽樣的傳統方式的新型信息處理方法。

大數據的特征是：①Volume（數據量大），已從TB級別躍升為PB級別；②Velocity（處理高速），數據處理具有“1秒定律“的高速特征，這就完全有別于傳統的數據處理方法；③Variety（多元化），數據來源及數據類型多樣，如社交網絡、物聯網、電商數據、PAD等都是其數據渠道；④Value（價值潛力大），由于信息龐雜，很多信息需要過濾后才能發揮其有效價值。

大數據的數據來源渠道多樣，主要有：①各類用戶上網產生的數據；②各類搜索引擎、電商網絡服務等產生的數據；③各類政務數據；④各行業發展產生的數據；⑤各類圖文音像數據等。這些數據經網絡傳輸后形成一個龐大的數據庫，已經與政府執政、企業管理和公民日常生活息息相關。挖掘大數據的潛在價值，對國家及社會可持續發展大有裨益。在知識經濟時代，掌握專業的大數據挖掘和應用技術并妥善保管信息的企業或社會主體，將占據行業發展先機。

2、 大數據的廣泛應用

利用大數據進行分析，挖掘出數據的價值，可以幫助用戶更科學地做出相應決策。目前大數據在各領域中都有廣泛應用。

2.1 在線社交網絡的大數據應用

社交網絡現在已非常普及。其中用戶信息在線傳遞、微博及空間日志等，涵蓋了人們日常生活的各類信息。通過對社交網絡信息互動及傳播狀況的分析，可以計算分析人們的各種復雜社會關系，并搜集網絡情報，從而總結其中的各種規律。這樣既可以對異常狀況及時預警，又可以實時監控網民動向，有利于有關部門及時對網絡群體活動做出反饋并制定處理方案。

2.2企業管理的大數據應用

企業大數據的應用可以優化企業內部管控，提升企業的市場競爭力。例如通過市場調查大數據分析，了解市場動向及發掘利潤增長點；通過分析市場價格體系，優化企業內部的成本管控；通過生產及人力綜合數據的分析，優化人力資源配置及節約成本；通過對供應鏈的數據的分析，優化上下游供應環節的配合及物流服務等。

這其中有代表性的是金融行業和電商領域。例如銀行通過數據分析確定消費者的使用需求及消費能力，制定有針對性的信用卡發行制度；通過對客戶交易狀況的分析，預測貸款發放風險等。

在電商領域，例如京東的平臺上，每天都有海量的交易信息和商品信息及物流信息在傳遞與記錄。通過對這些數據的科學分析，掌握同類產品的行業狀況及價格狀況，了解消費者需求，從而制定品牌營銷推廣對策及做好整體產品推廣規劃，實現商家和消費者的雙贏。在此基礎上推行貸款計劃，依據大數據的客觀性，可以有效規避壞賬風險。

2.3 物聯網的大數據應用

物聯網中的每個環節都在生產數據的同時又在消費數據。以物流行業為例，順豐的每個基層的快遞人員都配備了訂單掃描上傳儀器，這有利益公司全程監控物流包裹的運送全程，及時追蹤每個包裹的狀況。同時，現在積極推廣的智慧城市項目，也是基于物聯網的大數據應用的基礎[1]。

2.4 國家政務的大數據應用

我國已建成了針對戶籍、企業法人、空間地理、社保等方面的基礎數據庫，用于保障政務信息的通暢及高效管理。同時，在宏觀調控及社會安全管理等領域也在推廣信息共享及大數據分析，這些應用領域的拓展，有利于國家行政服務體系的完善。

在多個大中型城市，電子政務已普遍開展。可以通過協調不同層級部門的數據資源，實現信息的共享及聯合監管，完成電子政務的協同[2]。

3 、大數據的應用現狀

3.1 基礎理論和關鍵技術尚待深入研究

基礎理論方面，首先，大數據缺乏科學的定義和準確的結構化表述，尚無法科學地對其進行論證；其次，對大數據的計算效率及計算質量缺少統一的數據化評估標準，無法進行有效的評價。

在關鍵技術方面，由于數據來源多元化，多樣化的格式影響了轉化效率，需要提升格式轉化的技術以提升數據轉化效率；信息量的劇增導致大數據的計算模式已轉化為數據密集型，尚待開發新型的計算模型以滿足數據轉移的需求，這已成提升大數據計算效率的瓶頸；提高建立實時應用的計算模型的技術可以保障數據的有效性，也是核心難題；同時，如何對有效數據進行再次利用及重組也亟待解決[3]。

3.2 實踐研究需加強

目前在許多領域的大數據應用尚處于初期階段。原有的傳統數據管理模式，不適用于大數據的管理。如何在實際運用中，更好地完成數據的搜索整理與深入分析，尚待深入研究。而如何將多種數據資源進行科學整合并發揮更大的綜合價值，亟待解決。

3.3 數據安全性缺少保障

數據劇增且傳播加速，引起了人們對數據安全性的重視。數據的傳播令人的隱私更易于暴露，加強隱私保護勢在必行；大數據中也充斥著大量無效信息，需提升對信息進行科學檢測并過濾的技術，以便完整地保留高質量的信息。

4、未來展望

大數據引發了各行業的變革和時代的轉型。未來要面對的是規模更大、類型更為繁雜的數據。筆者以為，將有如下趨勢：①資源化趨勢。數據資源將成為企業創新和發展的基礎，成功挖掘大數據的價值并進行有效整合的企業，將藉此創造巨大的經濟效益。②大數據將加速多領域科技的融合。大數據加速了跨行業的技術合作，并在數據的存取計算過程中，衍生出很多新的技術，所包含知識橫跨多個學科，也催生了跨領域的高科技人才。③可視化趨勢。報表、圖形及視頻等直觀而立體的表現方式更易于被人們理解接受，也更有助于人們高效地利用數據資源④大數據也推動了程序語言由面向過程（如C語言）到面向對象（如JAVA語言）開發。

參考文獻

[1].王欽敏.經濟社會發展中的大數據應用[J].地理學報，2015.（5）.

[2].馬奔，毛慶鐸.大數據在應急管理中的應用[J].公共安全，2015.（3）.

[3].林青.大數據應用與文化發展趨勢―《大數據大文化》研究報告述評[J].江西社會科學，2014.（3）.

篇5

漳澤發電分公司隸屬于山西省同煤集團漳澤電力股份有限公司，是漳澤電力股份有限公司的主力發電企業，已建成總裝機容量84MW。上網競價采購是漳澤發電分公司歷經幾年探索積極尋求的現代采購方式，早在2008年公司就引進了“晨礱采購網”，將市場材料的物資采購納入到網絡采購。2015年，漳澤發電分公司以前瞻性的決策實施，與集團公司總部對接搭建了網絡物資采購平臺――朗坤物資采購網，并從一開始就提出了高標準、嚴要求，使得公司的物資采購在最短的時間內解決傳輸、對接的各種難題。

朗坤公司提供了這套網絡物資采購平臺解決方案，該解決方案在朗坤公司自主知識產權產品LiEMS上構建，實現對公司采購管理業務的深層次、多角度統計分析，為公司提供決策依據。

二、建設原則

（一）規范性原則

遵循漳澤電力制定的物資編碼規范等標準化設計、技術說明書、合同模版等數據文件的標準化、結構化、規范化等工作。

（二）可擴展性原則

在進行硬件配置、方案設計、二次開發、系統實施時，使實現的平臺具備良好的擴展性和可移植性，具備業務處理的靈活配置，能隨著業務功能的變化靈活重組與調整，同時提供標準的開放接口，便于系統的升級改造和與其他系統進行數據與信息的交互。

（三）安全性原則

電子商務平臺的業務應用將具備安全可靠性，并通過采用多種安全機制和技術手段保障系統安全穩定運行，滿足對信息安全運行的要求。

（四）經濟性原則

電子商務平臺的構建必須實用、經濟，應該盡量利用現有資源，堅持在先進高性能下合理投資，以期在成本最佳的前提下獲得最大的經濟效益和社會效益。

三、平臺功能

（一）功能描述

1.綜合競價。供應商根據要求提交投標文件，由評審組通過采購平臺綜合評審選出中標單位，采購平臺允許采購組織選擇供應商參與范圍，有特殊要求只允許指定供應商參與采購的，為定向方式，綜合競價的方式適用范圍；需要對技術、商務、價格作綜合評價與篩選的項目；有多家潛在投標人；采購金額較大。

2.核價競價。采購組織與供應商通過采購平臺，就詢價單開展一對多的多次洽談，就采購項目價格、數量、交貨期進行反復溝通、調整、比價，選出最優的供應商。核價競價下要求供應商必須對部分采購內容進行報價，稱為完全報價，允許供應商對部分采購內容報價；核價競價的適用范圍；專用物資、備件，專業維修、服務等，采購項目品種多、數量雜；技術復雜或性質特殊，不能確定詳細規格或具體要求；不能實現測算價格總額。

3.公開競價。供應商在規定時間內就采購組織的要求，通過采購平臺進行多次公開或密封競價，采購平臺核價后選出最優供應商。公開競價的適用范圍；通用類物資；表準單一穩定；供應商數量較多，市場競爭充分；廢舊物資或閑置資產。

（二）供應商管理

1.供應商注冊。供應商注冊只要符合下列條件，都可以向采購平臺注冊申請：依法設立，有良好的商業信用和售后服務；在經營活動中沒有違法記錄；具備注冊資金要求且財務狀況良好；具備履行合同所必須的設備和專業技術要求；符合國家質量標準、環境標準和安全標準；具有國家相關部門頒發的資質和行業證書。

供應商通過采購平臺填寫注冊信息、提交申請。注冊信息包括：企業資信、產品性能等證明材料；營業執照、稅務登記證、組織機構代碼證、質量管理認證、技術資料；與公司的合作履歷和業務聯系人授權書等，采購平臺進行后臺審查，在3個工作日內給出審批意見。如獲批，采購平臺將用短信將登陸賬號和密碼發給業務聯系人。鑒于有遺失密碼等情況發生，采購平臺提供密碼重設功能。

2.供應商信用管理。采購平臺按照一戶一檔的原則，建立供應商信用檔案，記錄供應商的履約表現。在供應商檔案基礎上，管理部門建立供應商信用檔案，采購管理平臺在對主客觀數據分析后，在公司內部公布，供查閱使用。

采購平臺管理單位定期組織開展供應商信用評價，梳理信用記錄和評估結果，定期提出黑名單建議或重點提示，對供應商進行信用等級分類，與后續采購業務的開展掛鉤。

四、采購平臺應用效果

（1）提供了采購人員的工作效率，實現物資采購的標準化、規范化、自動化；（2）實現了物資采購管理日常業務，包括計劃管理、合同管理、采購管理、倉儲管理，還能科學地評估供應商的資信狀況，優化供應商的結構；（3）改變了傳統的采購訂貨方式、訂貨方法，提高了物資采購效率，縮短了交貨周期，增加了送貨頻率，增強了對市場的應變能力；（4）加強了物資的使用管理，通過對物資的計劃采購的全過程管理，防止物資的浪費；（5）采用工作流技術，實現系統內業務流程的自動化，有利于系統業務重組；（6）漳澤發電分公司采購電子商務平臺的高級應用是通過對歷史數據的分析，提高系統的管理水平，保證決策的科學性，將物資采購數據進行多維度處理，為輔助決策提供依據。

篇6

關鍵詞：豫商文化；云共享；云計算

一、引言

全國文化信息資源共享工程是由文化部、財政部在2002年共同組織實施的一項國家重大文化工程。它在公共文化服務體系建設中具有基礎性地位，是改善城鄉基層文化服務的創新工程。

互聯網發展進入信息自動交互和自然語義交互的Web3.0時代，傳統的B/S （Browser/Server）模式正在向B/C （Brows

er/Cloud）模式發展，即所謂的“云計算”。它改變人們獲取信息、軟件的方式，顛覆人們生產軟件、獲取計算和存儲能力的模式，文化資源的傳承和共享也將依賴于云計算的發展。

文化共享工程云計算的應用是知識創新的驅動成果。云計算平臺的供應商保證所提供服務的先進性與可行性，根據IT技術的發展，持續地對軟件服務進行維護。同時云計算可以讓文化共享工程各級成員中心獲得更專業、更適合文化需求的解決方案。云計算提供的規模計算能力，實現業務流程的分層重組，可以對業務流程進行更深層次的IT優化。

豫商文化云共享是應用現代信息技術，將優秀豫商文化的信息資源進行數字化加工與整合，依托各級公共圖書館、群眾藝術館、文化館等公共文化設施，通過互聯網、無線通信網傳播載體，在全國范圍內實現豫商文化資源的共建共享。

二、豫商文化資源的現狀分析

（一）豫商文化服務門戶。構建資源豐富、內容權威、基于互聯網的豫商文化的服務新業態為主導的公共文化信息服務門戶。建設省、市、縣/區四級分布式互聯網網站群，打造“豫商數字文化網”，滿足企業和群眾多樣化的網絡文化信息需求。

截止2015年3月，根據網站統計結果顯示：

表1 現有豫商網站調查情況表

從表1中可以看出，承載豫商文化傳播的互聯網站主要有六個網站，從權威的ALEXA的網站統計信息中顯示：豫商網（.cn）獨立IP的每日平均訪問量為330，每日平均總訪問量為1650，注冊域名時間為9年，而豫商論壇（.cn）注冊域名時間僅1年，但日均獨立IP的訪問量為300，日均總訪問量為900，而新豫商（

）、中國豫商網（）和大豫商（

）網站日均IP和日均PV值缺失。

（二）豫商文化數字資源的實物載體。在中國信息科技沒有廣泛應用的時代，豫商文化的傳播和承載是以文字、圖書、繪畫、文物、音像等方式和手段記錄的。而這些具體的實物或以不同的方式或途徑保存在博物館、圖書館和文化館（站）中。從2014年河南省統計年鑒和河南省文物文化統計年鑒得到以下統計數據。

表2 河南省博物館、圖書館、文化館統計表

圖1 豫商文化載體組織機構統計圖

從表2和圖1中顯示，豫商文化載體的組織機構從2005到20013年文化館數量基本保持不變，而圖書館數量從2011年起有所增長，增長數量較少且增長速度較慢，與此同時，博物館數量2005至2010年小幅度增長，但在2011以后出現了較大幅度的增長。

三、豫商文化資源現狀的原因分析

（一）豫商文化資源分散。豫商文化資源以不同的形式被保留下來，如商丘火神臺、應天書院、唐宋行會、由懷慶府而來的懷幫會館、康百萬莊園等，這些文化遺跡分散在商丘、開封、焦作的沁陽、許昌、鞏義、安陽，甚至懷邦文化到達武漢等城市。資源的分散性導致了豫商文化不能夠規模發展，從而不能產生聚集效應和眾多的衍生文化資源，因而阻礙了資源的整合與再利用。2010年8月登封“天地之中”歷史建筑群申請世界遺產成功，掀起了保護歷史文化的熱潮。從表2中顯示2010年后博物館和圖書館的增長得益于地方政府為發展旅游業和保護歷史文化而進行申請列入世界遺產名錄的政策措施。根據豫商文化的商城、商業建筑、主題園區、節會活動、旅游商品、文化餐飲六個方面的統計，豫商文化資源分布如表3和圖2所示。

表3 豫商文化資源數量

圖2 豫商文化資源分布圖

（二）豫商文化數字資源匱乏。由于豫商文化的分散性，所以在現有的情況下，實物資源較多，不存在大規模的豫商文化數字資源。從調查的門戶網站顯示，豫商文化的數字資源多是對于2006年第一屆以來的豫商大會經濟文化和豫商論壇的新聞報道，對部分豫商文化民俗活動的文字記載和著名的河南商人的事跡報道，而豫商文化的圖書資源、音像資源、文物資源和衍生產品的數據庫資源相當匱乏。31集電視劇《河洛康家》和18集人文電視紀錄片《豫商》在一定程度上彌補了豫商文化數字資源的不足，但并不能從根本上改變豫商文化面臨的網絡資源稀少的局面。

（三）豫商文化發展缺乏動力。經濟基礎決定上層建筑，豫商文化的發展應建立在河南經濟快速發展的基礎上。豫商文化的產業主體應該是三次產業中的第三產業。雖然河南省的GDP總量逐年增長，但從表4和圖3中可以看出，農業所占比重由2005年的17.9%下降到2013年的12.6%，但作為豫商文化主要產業主體的第三產業則不斷起伏，基本維持在30%，近兩年來才有小幅度的增長。

表4 河南省GDP構成三次產業比重 單位：%

圖3 河南省三次產業構成比重

從表4和圖3中可以看出，豫商文化發展的動力不足。文化共享工程的財政撥款主要用來重點支持省級數字資源建設、縣級支中心鏡像站點建設和村級基層服務點建設，因而豫商文化云共享工程缺乏財政資金的支持。與此同時，豫商文化在發展中受到中國傳統的晉商、徽商、潮商文化三大商文化的沖擊和排擠。

綜上所述，豫商文化發展處于內有外患中，所以急需進行改革。那么基于云計算技術的豫商文化共享模式的建立將集中豫商文化分散的資源、形成海量的數字資源，增強豫商文化的影響力，促進河南經濟的進一步發展。

四、豫商文化云共享模式構建

（一）豫商文化云計算平臺構建的基本框架。豫商文化工程的云計算共享平臺架構能夠將文化的數字業務和資源存放在云中，將云應用和本地應用進行系統兼容整合，以實現資源的加工、組織、關聯、整合、搜索、可視化和個性化服務等需要。服務站不需要配備龐大的機房和硬件設備，使用普通電腦連接上網能管理自身業務，其他系統更新、設備維護都交由云計算的管理員完成。

豫商文化云計算共享服務采用面向服務架構技術，支持有效的個性化定制，對各種資源和服務進行動態同步，并能夠對用戶需求做出實時響應，實現對多種終端設備的一站式服務以滿足用戶復雜多變的信息服務需求。豫商文化工程的云計算共享平臺的基本框架結構劃分為三個層次：基礎設施層（IaaS）、資源平臺供給層（PaaS）和應用服務層（SaaS）。

（二）豫商文化云共享模式構建具體措施。（1）豫商文化服務大數據的采集與分析研究。加強豫商文化大數據采集、存儲和分析處理。隨著云計算技術的不斷發展和成熟，豫商文化共享通過大數據技術，對豫商文化元數據等結構化數據、網絡微博微信及互動交流等半結構化數據以及豫商文化文本、圖片、網絡視頻等非結構化數據進行采集、存儲并提供維護安全保障服務，對豫商文化的服務設備及個人智能終端形成的文化服務數據進行采集并進行多維度（如人群、地域、時間、資源類型等）大數據分析。（2）豫商文化綜合服務管理平臺研究。統籌實施豫商文化共享工程項目，構建標準統一、互聯互通的公共數字文化服務網絡，在群眾基層實現共建共享。進一步加快推進數字文化資源在智能社區中的應用，實現“一站式”服務。在市、縣構建豫商區域文化綜合服務管理平臺，實現對文化服務網絡設施的綜合智能管理，實現基本豫商數字文化資源的全域共建共享，大幅提升豫商文化信息資源傳播服務效能，為文化服務體系提供強有力的基礎數字化支撐。（3）豫商文化嵌入式服務研究。分析豫商文化電子閱覽室建設布局及開展服務情況，發展豫商文化電子數據服務新形態，借助移動互聯網新手段，優化布局，在文化服務場所（如圖書館、文化館、博物館、街鄉綜合文化站、社區綜合活動中心等）以及其他具備條件的公共場所（如廣場、車站、機場、碼頭等）設立豫商文化無線接入點，與相關企業開展合作，提供免費無線網絡接入服務和流動服務與無線多終端服務能力，實現嵌入式豫商文化服務。（4）需求導向的豫商文化數字資源供給以及文化體驗空間的構建研究。重大信息工程“智慧城市”加快推進豫商文化機構數字化建設。依托共享服務網絡、技術平臺、數字資源、傳輸渠道，推動豫商文化體系從傳統服務模式向現代服務模式的轉型升級，開展豫商文化系統專用、軟件的研發應用，增強豫商文化館通過數字化手段豫商文化服務信息、建設數字文化資源、提供豫商數字文化互動體驗的能力。以豫商文化的服務和需求為牽引，弘揚河南商業傳統文化、建立健全關系豫商文化數字資源。明確數字資源建設的目標、任務、分類體系、建設重點和建設方法，提高資源建設工作的整體水平和資源建設的系統性、針對性、實用性。建立豫商文化需求反饋機制，準確及時了解和掌握豫商文化需求，為豫商文化服務提供目錄，開展“菜單式”和“訂單式”服務。積極探索按需采集資源、按使用量付費建設模式，加強與豫商文化消費者的實際需求對接，采取公開招標等方式廣泛動員社會力量參與數字資源建設。開展豫商文化數字資源精準服務，面向特定人群、特定地區定制推出數字資源產品。（5）豫商文化云共享社會化合作，建立第三方評估。運用社會資本合作模式，促進豫商文化服務提供主體和提供方式多元化；創新商業文化設施管理模式，有條件可探索開展商業文化設施社會化運營試點。建立豫商文化服務建設采購目錄范圍，運用社會資本合作模式，引入社會力量參與豫商數字文化服務平臺建設與運營、數字文化資源建設與服務、數字文化服務專用設備與空間共建，探索與商業云平臺、網絡傳播媒體、移動應用合作發展豫商數字文化服務的新型模式。

完善豫商文化云共享服務評價工作機制，增強豫商文化云服務服務評價的客觀性和科學性。制定群眾滿意度指標，建立健全豫商文化云共享工程服務質量水平的監測體系，建立用戶和企業評價和反饋機制。在云共享工程建成后，委托第三方評估機構、在線實時采集服務大數據等方式跟蹤調查及數據處理，建立客觀的豫商文化服務第三方評價機制，以提升效能。

五、結語

為了研究豫商文化云共享模式，首先對豫商文化資源的現狀進行分析，然后從豫商文化資源分散、豫商文化數字資源匱乏、豫商文化發展缺乏動力三個不同的角度研究制約豫商文化云共享發展的原因，最后完成了豫商文化云共享模式的構建，一是豫商文化云計算平臺構建的基本框架，二是豫商文化云共享模式構建具體措施。云共享可以為豫商文化的發展建立聯動、長效、漸進機制，進而推動河南省政治、經濟和文化的發展。

參考文獻：

[1] 張紅紅，張果果.豫商文化的網絡構建模式研究[J].企業導報，2013（9）：135-137

[2] 宋淑芬.豫商文化的傳播策略分析[J].河南商業高等專科學校學報，2013（6）：28-31

[3] 路向峰.歷史演進、理論內涵與建構路徑：豫商倫理精神的當代詮釋[J].武漢科技大學學報，2014（6）：611-615

篇7

【關鍵詞】數據管控 元數據 數據質量 數據生命周期 數據安全

中圖分類號：TP315 文獻標識碼：B 文章編號：1006-1010（2014）-13-0010-05

1 引言

在大數據時代，數據是企業的核心戰略資產，隨著電信運營商大數據平臺建設和應用的推廣，大數據的“5V”典型特征（Volume、Variety、Velocity、Veracity、Value）對現有的數據管控體系提出了新的挑戰[1-2]，數據不準確、同一數據在多個系統或應用中重復出現且不一致、數據定義或數據項缺失、數據屬性不完整、數據生成不及時、數據含義不清晰等“錯、重、缺、慢、亂”問題逐漸暴露，其原因主要來自以下4個方面：

（1）在信息體系方面，元數據平臺能力顯性化不足，數據生命周期管理分散。由于運營商大數據平臺的數據源來自于各個分散的內部IT系統、業務平臺、通信網絡、互聯網和外部合作伙伴，元數據管理不全面且未平臺化，各數據源的系統信息架構不一致，數據模型不固化，數據標準不統一、不清晰，指標口徑存在差異，數據加工規則、映射關系不準確。

（2）在技術實現方面，缺乏貫穿數據流轉全程監控平臺，主要依賴各分包廠商自行保障數據質量，技術體系分散，無法銜接。總部對各省業務系統（數據源）環境了解不全面；數據采集過程存在數據傳輸延遲、數據傳輸失真的現象，缺乏數據稽核規則、數據異常處理規則；數據加工過程中，數據處理方法不合理，數據整合能力不強，數據服務缺乏節奏控制；數據后，缺少監控及管理措施；此外，還缺乏有效的數據備份恢復機制；沒有平衡好數據安全、生產效率和使用方便之間的矛盾，對敏感數據的定義、范圍也有待規范化。

（3）在流程執行方面，缺乏企業級數據質量保障流程及考核機制，各廠商間的數據質量管理項目流程缺乏協同。數據采集過程中，缺失數據錄入審核流程，存在部分省份人為調整數據的現象；數據流轉的流程不暢，部分省份數據上傳流程有問題；數據加工過程中，缺乏數據稽核流程，數據維護、調整流程執行力不強，監控不嚴格。

（4）在管理措施方面，缺乏企業級數據管控組織、責任和培訓體系。缺乏人員獎懲機制，部分省份貫徹規范不力；人員培訓不到位，基層人員缺乏相關技能，各省支撐能力存在差異。

為解決這些問題，運營商亟需完善其數據管控平臺，擴展數據管控能力，深入前移數據管控節點、完善數據管控范圍，建立起一套企業級的數據管控體系，實現企業數據標準剛性落地，加強數據生產、加工、使用全過程的透明管控，有效預防、監控、分析和處理數據質量問題。

2 運營商企業級數據管控體系

電信運營商的企業級數據管控體系目標是實現智能化、自動化的數據管控，從生產源頭進行監控并提升數據質量，實現企業數據標準剛性落地、數據生產加工全過程透明管控，并具備質量問題預測能力[3-5]。

數據管控體系可以分為管理域、核心域和支撐域這3個域，各個領域之間既相互聯系，又具有相對的獨立性，如圖1所示。其中，管理域實現數據管控組織、崗位、流程的管理和考核；核心域實現數據質量問題的預防、監控、分析和數據問題處理；通過支撐域完成底層技術實現，支撐域實現數據標準管理與元數據管理，是數據管控平臺的底層技術支撐。

對電信運營商而言，數據質量問題是最大的痛點。數據質量與其他管控領域的互動最為密切，因此建議運營商將數據管控以數據質量為中心。數據質量管理的目標是實現從數據生成到數據加工及應用全過程的透明管控，預防、監控、分析、處理數據質量問題。

數據質量管理由數據質量監控、數據質量問題分析和數據質量問題處理構成。

（1）數據質量監控主要包括：數據管控平臺與納管系統間的接口傳輸和采集監控，實現接口文件級校驗、接口文件記錄級校驗和接口及時性監控，對接口上傳數據是否及時（包括遲傳或者未傳）、接口上傳數據是否重傳、接口上傳數據重傳次數等進行監控；指標的邏輯性、完整性、一致性和及時性檢查以及波動監控；統一編碼變更監控、編碼映射關系變更監控；模型變更監控和模型一致性檢查；實體變更監控、實體完整性監控，監控各個業務系統（特別是已經正式上線運行的業務系統）數據庫的實體對象及其變更情況；數據加工、數據稽核、數據和頁面監控等。

（2）數據質量問題分析主要包括：數據質量問題自動定位，根據數據加工過程鏈路關系圖、接口采集鏈路關系圖、數據稽核鏈路關系圖（按血緣關系配置）、編碼或實體鏈路關系圖（按血緣關系配置），設置重點監控節點，并對重點監控節點進行監控預警規則配置，對出現質量告警的節點進行數據質量狀況分析以及血統分析，找到問題出現的根源節點，實現對數據質量問題的快速定位。數據質量問題分析，可采用編碼映射影響分析，指標口徑影響分析，問題分析報告管理，數據質量報告管理等。

（3）數據質量問題處理則主要負責根據數據質量問題報告的問題列表和問題明細列表，完成數據質量問題工單的生成、分配、派發、接收、協同處理、反饋、結果評估和知識沉淀。數據質量監控如遇異常情況，會自動觸發質量問題分析流程、數據問題處理流程以及通知流程，并支持數據質量監控報告的自動生成。

數據質量管理及數據管控的關鍵點包括數據標準管理、元數據管理、數據生命周期管理和數據安全管理。

（1）數據標準管理的目標是建設企業級的數據標準體系，規范企業數據管理流程和制度，在全企業各IT系統落地執行，實現標準（包括基本指標、維度、指標樹、編碼、模型）管理、檢索和比對，以及標準執行日常核查和應用上線標準化審核等核心支撐能力。其中，應用上線標準化審核是基于指標比對、編碼比對和模型比對等功能，檢查、審核新上線應用的指標、編碼、模型等是否遵從企業的數據標準要求，從源頭上管控企業級數據標準的執行。標準執行日常核查則是從多個維度，針對已運行的納管生產系統選取抽樣的生產模型、編碼對象進行比對，實現數據標準化執行結果的常態化檢查機制。

（2）元數據管理的目標是顯性化支撐企業數據標準化，提供元數據采集、信息維護和變更管理，以及元數據地圖分析、血統分析、影響分析、活躍度分析、冗余性分析和實體差異分析等元數據基礎應用，為數據管控體系的數據導入、維護、質量管理、數據分析提供基礎。

其中，數據地圖分析是以拓撲圖的形式對數據管控平臺納管系統的各類數據實體、數據處理過程的元數據進行分層次的圖形化展現，并通過不同層次的圖形展現粒度控制；血統分析幫助了解業務流程，檢查指標數據，驗證指標實際加工過程是否滿足指標計算口徑的定義，達到對質量進行輔助檢查的作用；影響分析幫助發現因某個實體發生變化或修改時可能會受到影響的實體，并評估這個范圍，進行優化整理；活躍度分析顯示哪些指標的運行效率、穩定性等對系統的影響相對更大，需要重點保障，降低系統的風險指數；冗余性分析從業務規則、實體定義、業務定義等元數據角度去審查數據是否冗余，并將冗余數據以列表的形式展示處理，并支持數據導出；實體差異分析實現2個實體屬性與血統鏈路圖的差異性比較，從而幫助客戶選擇合適的統計口徑。

（3）數據生命周期管理的目標是將存儲分級管理規范化，降低成本，實現完善的遷移方案，規范生產應用遷移需求，實現歸檔數據的自查詢能力，提升歷史高價值數據的再利用支撐能力。數據生命周期管理由配置管理、執行管理和執行監控分析構成。

配置管理包括：對象管理，確定數據生命周期管理的對象；要素管理，負責配置價值要素、時效要素、成本要素、風險要素等；策略管理，配置數據的分級存儲策略（在線/近線/離線的階段和周期）、備份策略（時間、地址、對象、條件）、壓縮策略（壓縮對象、壓縮比、壓縮執行時間）等；設備管理，維護管理被管控的數據對象所涉及的存儲設備信息；策略映射管理，將要素、策略和設備信息等映射到具體的數據對象上，形成最終可執行的具體的數據生命周期管理規則。

執行管理實現企業級的數據壓縮、備份、分級存儲、清理等數據生命周期過程的調度、執行和控制管理。

執行監控分析主要對備份、分級存儲、壓縮等執行結果進行顯性化監控和分析，可對具體的數據對象的各種存儲分級狀態（在線/近線/離線）進行分析。

（4）數據安全管理的目標是提升敏感數據訪問控制、保證系統操作安全、加強應用訪問權限等能力，在不降低安全支撐能力的基礎上，提升數據提供效率。數據安全管理由權限管理、加密管理和數據安全日志分析構成。權限管理包括數據用戶安全和開發/維護過程安全。加密管理包括關鍵數據加密管理、密鑰管理、加密內容查詢和加密算法管理。數據安全日志分析包括敏感數據訪問分析、應用訪問日志監控、主機操作監控、異常操作數據庫分析、數據操作監控和異常下載預警等。

3 運營商數據管控組織架構

對照電信運營商的企業組織架構，數據管控建議采用“一級管理、二級維護、三級應用”的模式，數據管控組織覆蓋集團總部和省分公司，包括數據管理域和生產業務域，組織架構圖如圖2所示。

運營商數據管控組織架構中各角色的職責如表1所示。

為保障數據管控工作的有序開展，需要建立相應的數據管控流程、培訓和考核制度，規范數據管控流程，定期開展數據管控培訓，全面考核數據管控相關角色的支撐能力，確保數據質量的可靠性、有效性和權威性。考核周期可以分為月度考核、季度考核、年度考核。在考核初期，考核人為被考核人制定考核計劃，明確考核內容和考核規則，考核計劃需經過被考核人確認和上級領導批準；在考核期末，可以先由被考核人自評，然后考核人根據被考核人的表現和指標，為考核人打分，考核結果經過被考核人確認和上級領導批準后生效，考核結果作為員工定崗、升職和獎金發放的依據。考核方式可以采用主觀考核和客觀考核2種方式，數據管控平臺能夠提供數據的內容的，采用客觀量化考核，并由平臺周期性自動執行，對于系統不能夠提供數據的內容，由相關管理人員人工打分。

4 結束語

企業級數據管控體系的建立、完善和維護，在采用先進技術手段建立數據管控平臺的同時，更需要建立起配套的企業級數據管控組織、責任、流程、培訓和考核體系。

鑒于運營商目前已經累積了大量的數據管控問題并不斷產生新問題，需要分2步解決數據管控問題，一是數據管控環境初始化，有效解決歷史質量問題，形成經驗規則；二是在歷史經驗規則的基礎上不斷優化，這將是一個長期的過程，應該得到領導層的高度重視和有效參與。

參考文獻：

[1] 童曉渝，張云勇，房秉毅，等. 大數據時代電信運營商的機遇[J]. 信息通信技術， 2013（1）： 6-9.

[2] 李勇，曹文娟. 電信運營商大數據策略的“攻”與“防”[J]. 通訊世界， 2013（4）： 39-40.

[3] 葉丹. 初探電信運營商數據管控體系[J]. 通信世界， 2009（43）： 12-13.

[4] 李曉東. 電力企業數據中心數據管控的研究與應用[J]. 電力信息化， 2012（8）： 60-64.

[5] 賈紅龍. 論煙草行業數據中心建設中的數據質量管理[J]. 信息技術與信息化， 2009（6）： 33-38.

作者簡介

篇8

關鍵詞：智能制造；物聯網；工業通訊網絡

DOI：10.3969/j.jssn.1005-5517.2017.2.003

人工智能與互聯網技術融合下的“機器人2.0”

機器人在汽車、電子制造等行業中的應用已經非常普遍，但目前的機器人多指一些自動化設備，并不是真正意義上的機器人。而隨著傳感器、人工智能等技術的進步，未來，機器人將逐漸與人工智能、云計算、大數據、互聯網等信息技術相結合，實現感知、深度學習和決策等功能，從執行一項簡單重復性的工作進化為執行各種復雜多樣化的工作，并開始應用大數據實現自律化。如今，微軟、谷歌、英特爾等科技巨頭已進軍機器人產業.布局“機器人2.0”時代，引領智能機器人的創新發展。我國已《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，重點開展人工智能、機器人深度學習等新一代機器人技術研究，注重戰略性、前瞻性、創新性的工作，以期在機器人產業變革中實現“彎道超車”。

專業級無人機

由于航拍應用的局限性，消費級無人機市場短期內將不會呈現爆發式增長，從技術、成本、應用成熟度和行業發展規律等角度看，中國無人機市場正在逐漸走向成熟，愈發激烈的競爭也促使企業向專業級應用轉型。技術方面，隨著傳統數據處理芯片廠商，如英特爾、高通、英偉達布局無人機數據處理平臺上，無人機將成為實現人工智能的最佳載體，快速突破專業應用的技術瓶頸。產品方面，以歌爾聲學、比亞迪為代表的ODM廠商逐漸布局無人機生產制造，加速產品量產及迭代，有效降低專業應用成本，從根本上推動專業應用市場的發展。應用方面，經過幾年的用戶培養，無人機在各專業領域，尤其是農業植保的應用逐步為用戶所接受，無人機專業應用將呈現旺盛的市場需求。

互聯性對智能設備更高的性能要求

互聯大趨勢要求更高的可編程性和軟件定義性

未來將會有超過500億的器件和機器于2020年前實現互連。一旦連接，它們必須具有足夠的安全性以抵御硬件級別的直接入侵。因為這些設備、機器、系統和網絡對環境的感知度越來越高，它們必須適應它們的環境和需求，因而必須具有更高的可編程性與軟件定義性。此外，它們還必須具備可擴展性，因為越來越多的功能不僅進行了虛擬化，而且還高效映射到了共享計算資源中。由于數據和視頻是通過無處不在的傳感器和攝像機采集的，因此，分析必須幫助這些機器進行識別、說明、決策和行動。此外，這些系統和網絡還必須滿足心急的最終用戶與實時場景不斷增長的需要，其需要即時的低時延響應。然而在幕后，它們還必須在盡量降低功耗的同時，通過更為高級的算法處理呈指數增長的數據量、數據包和像素。并且還必須高度差異化，否則將在競爭日益激烈的低成本全球市場中失敗。這只能通過將軟件智能與硬件優化、“任意”連接相組合來實現。Xilinx全可編程解決方案可實現更智能的互連差異化系統，從而可將高級別的軟件智能性與硬件優化及“任意”連接功能進行完美整合，成為驅動行業大趨勢未來發展的強大動力。

關鍵技術相互依存

推動這些大趨勢的一些關鍵技術，包括機器學習訓練和推斷、實時的計算機視覺、日益異構化的傳感器融合、預測分析、大規模無線MIMO，網絡功能虛擬化（NFV）以及超高清視頻串流。我們看到的是，技術的進步有空前加速和統一的趨勢，眾多的技術正在不斷地被組合在一起，創造出全新的應用和市場。

我們也越來越多地看到這些大趨勢和相關支持技術的相互依存。例如，包括自蛹菔黃車、“協作機器人（Cobot）”和“感知與規避”無人機等視覺導向的自主系統的開發，就是通過將可重配置和實時傳感器融合、計算機視覺和機器學習技術集中于同一“全可編程”或者硬件加速多處理系統級芯片（MPSoC）而實現的。

由于5G連接技術的出現，這些自主系統將成為物聯網的組成部分，從而獲得不間斷的機器學習訓練更新、預測維護指令、新功能及服務更新，以及實時的超高清視頻云端上傳和下載。在“霧”計算的配合下，云計算將利用可重配置的FPGA加速技術，以更高的吞吐量和更低的時延處理這些工作負載。

擴陣容、推環境、建專區

一方面，Xilinx大力擴充了其產品陣容。今天的Xilinx從產品上既有廣泛的全可編程FPGA器件系列，還包括從單核到雙核，直到多核的可擴展型系統級Zynq SoC及MPSoC芯片；既有傳統的高端產品系列，又擴充了強大的成本優化型FPGA系列和基于ARM的SoC系列產品，從而為越來越多領域對全可編程器件的需求提供了豐富的選擇。

另一方面，為滿足更加廣泛的軟件與系統工程師社區的需求，Xilinx推出新一代軟件定義的SDX開發環境，大幅降低FPGA開發難度，為軟件及系統級工程師也能享受FPGA硬件開發的優勢提供了“全可編程”的編程模式，工程師可以用其熟悉的C、C++、OpenCL語言或者堆棧進行設計。

此外，面向可編程器件應用需求，Xilinx相繼在官網推出了面向軟件、硬件及系統開發人員的嵌入式視覺開發者專區及“加速專區”。其中匯集龐大而豐富的工程設計資源，包括軟件開發優化庫、硬件開發人員視覺IP、項目，以及Xilinx及其聯盟計劃成員和社區開發人員所提供的各種教程。通過這些專區，Xilinx為開發人員快速啟動開發下一代視覺系統提供了一個“一站式平臺”，幫助他們充分利用基于機器學習技術的傳感器融合、高級計算機視覺算法以及對象檢測與分析功能等。

工業通訊網絡成為關鍵

全球各主要工業發達國家引領生產方式變革，穩步推進實施再工業化、制造業回歸、工業4.0等發展戰略，發展中國家制造業擺脫落后產能，實現轉型升級的需求日趨迫切。

以此為契機，工業通信網絡成為了提高生產效率和實時處理的關鍵組成部分。如今，工業以太網協議，如EtherCAT、PROFINET、Ethernet I/P等的節點數量和拓撲結構復雜性的增加，確保了高效通信的可靠性和效率。這些通信網絡成為貫穿整個工廠生產的關鍵。

運動控制市場需求增長

就國內而言，“中國制造2025”等政策為運動控制產品提供了強有力的政策支持，未來該市場仍有很大的增長潛力。“智慧工廠”概念將為運動控制產品帶來巨大需求；市場對相關設備產品以及解決方案的需求也應運而生，主要表現在：小型運動控制方案正在向包含通訊、反饋、控制等的大型方案轉變和中小客戶在產業升級過程中對運動控制需求增長。

以太網通訊相關芯片――RZ/T1系列

近年來，針對這一市場趨勢，瑞薩電子推出了一系列工業以太網通信相關芯片。其中，RZ/T1系列是適用于AC伺服系統的高速實時性芯片。這顆芯片基于ARM核，不含ROM的設計使其擁有更高的主頻，能實現更高速實時的處理，這是一般Flash MCU所無法企及的。

RZ/T1系列是集成度非常高的芯片，它由三大塊組成，即：

1.搭載超實時性MCU：Cortex-R4F@300/450/600MHz（可選），含單、雙精度浮點運算單元，內置緊密耦合存儲器（512K+32K，TCM），消除緩存存儲器易造成的執行時間波動，從而實現高速處理和相應。

2.內置用于工業以太網通信的R-IN引擎：Cortex-M3@150MHz，可支持多種標準工業以太網通信協議，如EtherCAT、PROFINET、Ethernet I/P等，客戶無需外置其它專用以太網通信芯片。

3.內置編碼器接口：支持多種協議的編碼器接口，如NlKON A-Format、EnDat、BISS-B/C、Tamagawa Seiki等，客戶無需外置FPGA/ASIC即可實現絕對值編碼器接口功能。

基于RZ/T1芯片，瑞薩電子也提供相應的開發評估套件及運動控制解決方案套件，幫助客戶更容易地評估RZ/T1的各種特性和驅動控制性能，縮短開發周期。運動控制解決方案套件包含所有開發需要的設備，包括MPU主板、變頻板、電機、固件、工具、文檔等。

邊緣計算和存儲的應用需求

智能制造網絡邊緣安全需要重視

邊緣計算以及存儲增加是我們持續觀察到的趨勢。隨著行業變革開始向工業物聯網（IIoT）和工業4.0發展，制造行業的機遇仍在孕育當中。智能制造的最終目標是通過互聯的流程和實時的產品增加對信息的安全訪問和可見性，從而提高整個生態系統的效率和生產率。因此，智能制造需要更多邊緣計算和存儲，并且可靠、安全地連接到云。

據“Cisco全球云指數”估計，一家互聯智能工廠每天可產生1PB數據，其中只有0.2%的數據傳輸回云。傳輸到云的數據量可能因回程的成本效益、數據所有權問題等因素而異，由此導致了大量的邊緣處理和數據存儲要求，目的是通過數據分析獲益。

隨著智能制造進入數字化時代，網絡安全成為亟需解決的熱門話題。貫穿在當今眾多攻擊事件中的共同主題是：攻擊者將惡意代碼寫入通常位于網絡附近或邊緣位置的設備的非易失性存儲中，意圖令該設備成為惡意僵尸網絡的一部分。隨著網絡安全防御體系的發展正在跟上最新攻擊的發展步伐，充分利用軟件和硬件的現有功能至關重要。因此，切不可輕視智能制造網絡邊緣的系統代碼保護工作。邊緣計算在制造業中的應用

在制造業中，邊緣計算意味著“互聯”機器可以實時收集、分析數據，并做出明智的決策。這些計算單元可以通過傳統的無線局域網或以太網網絡實現互聯，但由于蜂窩網絡廣為普及且部署成本較低，因此，使用微型機器對機器（M2M）模塊進行連接更為高效，這些模塊嵌入到這些邊緣計算單元中，可以始終開啟、隨時可用。這些單元的部署范圍相當廣，可以部署在工廠的遠程節點中，也可以部署到生產車間執行重復任務的機器人中。這些邊緣計算單元可直接與云基礎設施進行通訊，并直接提供用于分析的數據。通過機器學習和各項規則，這些單元還可以根據歷史行為預測潛在問題或故障。這為操作員提供了充足的預警，方便做出變更并避免停機，從而提高工作效率并提供更高的投資回報（ROI）。這些邊緣計算單元可以是安全、強大、耐用且性能更高的微型解決方案，比如M2M模塊、工業物聯網網關或工業PC（IPC），它們還可以執行邊緣分析，提供實時決策和行動。這些工業PC通常采用x86和ARM處理器，具備各種外形尺寸，可擴展性好，能夠滿足多種客戶需求，足以取代可編程邏輯控制器（PLC）或可編程自動化控制器（PAC）等傳統的專用解決方案。此外，工廠中的操作員還可以利用工業PC執行工單管理、通知、報告和儀表盤任務，有助于提高效率。這樣的工業PC可以緊密集成到分布式控制系統或常用的自動化工具中。工業物聯網網關是另一種工業PC，可以通過嵌入式蜂窩技術連接可部署的其他高級功能。值得注意的是，雖然蜂窩技術的進步帶來很多突破，新的蜂窩解決方案不斷問世，但由于工業物聯網網關要在極端環境中進行部署，因此，通常該類型網關對于堅固耐用有更高的要求。

工業商數（IQ）

綜合上述挑戰和趨勢，美光科技推出了自己的工業商數（IQ）來應對各項挑戰。推出工業商數（IQ）是為了針對工業產品設計在內存和存儲方面做出明智的選擇，不僅有助于滿足功能性的產品要求，還可以確保設計的長期可靠性和品質，適合廣泛的耐用型/工業使用案例（特別是邊緣計算）。

美光認為工業商數相當重要，這體現著其“設計流程中提前選擇的電子組件和存儲解決方案對實現長期成功至關重要”這一思維模式。該商數所包括的范圍可從針對具體應用的固件調整、嚴格的產品認證、溫度可靠性測試、擴展的產品可用性，到更高效地管理硬件產品線、最大程度減少代價高昂的現場故障和S護停機，進而降低總體擁有成本（TCO）。以機器人為例，只選擇技術正確、密度合適的存儲是不夠的，還務必要考慮使用壽命、沖擊和振動下的性能穩定性、可靠性以及與安全性相關的參數。

工業以太網演進的PHY解決方案

現代工業環境充斥著復雜的自動化和制造技術，網絡連接是使其基本運行的關鍵所在。工業網絡通常包括可編程邏輯控制器（PLC）、電機控制和驅動，以及傳感器網絡和人機接口（HMI）。以太網技術將工業網絡中的所有這些節點連接起來，在網絡上傳遞精確控制和同步時鐘等信息。高速裝配線機器人是工廠應用以太網的一個例子，通過實時協調節點移動，以確保成品被完好無損地進行包裝。

與在辦公網絡之類的企業應用中部署以太網不同，工業網路有更多物理與電子不良的環境

這就帶來了一系列特殊的挑戰。以太網組件和IEEE802.3系列標準正在不斷發展，以滿足工廠車間的特殊需求。環境高溫、電壓浪涌、嚴格的延遲要求和不斷增長的網絡速度是工業級以太網PHY（物理層設備或者收發器）必須要解決的一些關鍵挑戰。

在極端環境中工作

在工業環境中，溫度很難控制，這是因為通過以太網連接的電機和機器人通常必須在非常高的溫度下焊接金屬，此外，工廠的建筑結構也造成了難以提供良好的通風條件。為滿足工業環境的需求，PHY必須被設計成在很寬的溫度范圍內能夠發揮出其額定性能。例如，工業以太網PHY應能夠在一40至85℃的溫度范圍內工作，可承受125℃的最大結溫，即使環境溫度持續數小時高溫也能保持性能不變。

除了在高溫下工作，PHY還應能承受高壓浪涌。機械設備有時會突然聚積電荷，損壞部件并導致工業系統出現故障。通過增強靜電放電（ESD）保護電路，PHY可以適當保護工業環境免受電荷波動的破壞。

在工業環境中實現高性能以太網的另一個挑戰是實時應用，實時應用對延遲有非常嚴格的限制。在線性鏈拓撲中，每個節點的延遲要非常小，才能保證整個網絡滿足快速請求和響應周期時間要求。為滿足工業網絡的實時要求，PHY應具備低延遲和確定性延遲特性。在鏈下，低延遲能實現更快的響應，而確定性延遲可以實現跨網絡單元的精確定時同步。與未經優化的方案相比，優化后的PHY能夠將延遲降低30%至40%，從而提高了效率和效能。

滿足不斷增長的網絡速度要求也是工業PHY的一個關鍵特性。雖然百兆的速度足以滿足當今大多數工廠應用的需求，但是要求能夠支持千兆電接口的需求越來越多。由于工業設備和網絡的安裝成本很高，因此建議PHY設備能夠支持高達千兆的網絡速度要求，以適應未來的解決方案。

工業解決方案的現狀和未來

工廠變得更加智能，更加網絡化，一些行業專家認為正在出現第四次工業革命。然而，隨著不斷出現的工業創新，很顯然，在工廠中維持高性能互聯將變得愈發重要。連接延遲、中斷或故障有可能使生產減緩甚至停產，從而導致收入損失。不受惡劣工廠條件影響的硬件連接對于工業網絡的實現是非常有價值的。

Marvell的88E151 2P、88E1510Q和88E1 548P PHY系列產品專為滿足實時工業以太網的嚴格要求而設計，可用于千兆獨立和交換系統的快速開發和部署。Marvell的PHY系列解決方案提供增強ESD保護、低延遲和確定性延遲特性，并具備在擴展溫度范圍內工作的能力，保證了工業網絡能夠長期保持性能穩定。Marvell的收發器符合1000BASE-T、1 00BASE-TX和10BASE-T標準，滿足了工廠當前和未來的網絡速度要求。該系列還支持采用了新一代MAC的節能以太網（EEE，EnergyEfficient Ethernet）。這系列PHY產品提供48管腳、56管腳QFN封裝或196管腳TFBGA封裝，以及各種主機接口選擇，例如RGMII、MII和SGMII。MarveII還提供配合PHY產品系列的Prestera和Link Street交換機芯片和ARMADA嵌入式系統芯片。

印刷型電子產品成為當下趨勢柔性混合電子學（FHE）

Molex公司GIGT業部高級銷售工程師Linda Shan認為，智能制造領域當前的一個主要趨勢就是印刷型電子產品，該產品在微型化醫療設備的設計方面可以帶來巨大的優勢，對于可穿戴診斷設備尤其明顯。印刷型電子產品還可作為一種“智能”并且經濟節省的方式來提供小尺寸、高柔性的集成傳感器解決方案，理想用于生理、環境和生化上的監控，與傳統電路相比，總成本要低得多。這種新一代的多功能、高靈活性傳感器解決方案適合超移動空間內的部署。該解決方案還特別適用于包含了智能手表、運動腕帶和智能手機在內的、采用越來越多傳感器的產品，這類產品正在集成到已經高度復雜的各種設備當中。

最終產品的靈活性已經被證明是對于多種應用的一項關鍵需求，在智能制造方面開辟了一個新的領域，即所謂的柔性混合電子學（FHE）。FHE適用于日益受物聯網/工業物聯網中對傳感器陣列的需求而推動的傳感器監控功能，以及健身跟蹤和醫療監控功能。此外，智能制造下的FHE還可應用于各種大型結構的傳感器，范圍從航空器和地面交通工具一直延伸到惡劣環境下的輕量級加固傳感器。FHE應用還包含了農業、產品包裝以及體育器材。

印刷型電池和網絡通信帶來的支持

可穿戴電子產品以及物聯網（IOT）是兩個相對較新的市場，這兩個市場正在通過柔性混合電子學（FHE）推動著智能制造業的發展。FHE技術可以帶來各種設備，整合起無線連接、傳感器陣列通信、觸摸界面和語音界面，以及使用創新性封裝技術、在尺寸更小的柔性基板上實現組件部署的低功率操作。

在這種智能制造當中，電池自身也成了印刷型產品。比如說，Enfucell就是在印刷型電池設計領域的先驅。Molex現已簽訂了一份全球性許可協議來制造Enfucell的SoftBattery電源。這使得Molex可以更好地服務于使用印刷型電池為傳感器陣列供電的、不斷增長的市場。

智能制造已經以工業4.0和工業物聯網的形式開始蓬勃發展，而網絡通信解決方案供應商可以為這一過渡過程提供支持。Molex與遠程維護和網絡安全產品及解Q方案的制造商MB Connect Line GmbH達成一項協議，使得他們共同致力于向復雜機械設備的制造商以及自動化的提供商提供對數據和網絡的高度安全可靠的遠程訪問能力。

M0lex智能制造解決方案

Molex的Soligie印刷型電子傳器感具備在塑料、紙質以及金屬箔之類柔性基板上制作組件和互連功能的全部優勢。這樣可在微型化醫療設備的設計過程中提供一項主要的優勢。Soligie印刷型電子傳器感設計采用了低成本的基板，在其上可以使用導電銀墨來形成電路，從而添加組件；同時還采用了高精度的卷對卷（R2R）高速印刷工藝，完全等效于銅電路的性能，可以減少制造工藝、使用的材料，并降低成本。本產品適用于傳感器、電池、LED和其他無源裝置的集成，與傳統的電路相比總成本更低，可實現小尺寸、高靈活性的一體化傳感器解決方案。

Molex新開發的Brad IP67解決方案智能制造產品組合。這種工業通信下的開放標準協議基于IO-Link技術，可以通過PROFINET將小型傳感器和執行器連接到網絡。采用鏈布線拓撲結構，集成的2端換機可達到100Mbps的全雙工數據傳輸速率，在為應用布線的過程中無需使用交換機，為機器的制造商降低總成本。短路保護、介質冗余協議（MRP）、網絡服務器以及可視的診斷用LED指示燈之類的高級模塊功能便于使用，可簡化設備的操作。

電池技術的發展與應用

電池技術在各領域中的發展

在傳統的航空航天應用中，對電源的可靠性、效率、重量和體積的要求從未降低。這些年來在航空航天中新型電子材料的出現，例如GaN功放的應用，能使得系統性能大幅提高，也因此對電源提出了更高要求，不僅要求功率密度，還對產品的高度提出了苛刻要求。

新能源汽車一直是Vicor重點關注的領域，為了滿足國家對車企的排放燃油要求，眾多車企將汽油車改裝成油電混合汽車，甚至直接將動力系統改成純電系統。為了維持汽車重量尺寸不變，電源的重量、尺寸和散熱性能都需要滿足具有挑戰性的技術指標。Vicor上一代基于ChiP的方案明顯改善了新能源汽車DCDC的功率密度。

SG作為新一代通訊技術標準，MIMO將得到更廣泛的應用。無線產品板上供電系統將有所改變，功率會更大，而產品的體積不會變大，直接從高輸入電壓轉換到目標電壓是目前關注焦點。

近幾年，各種電池技術的發展與應用非常迅速，如采用電池作為動力源的自動化搬運機器人、為電路系統供電的測試設備等，這些產品提高了工廠自動化產線的生產效率。而高效、輕便的電源管理方案能延長電池的工作時間。由于電池電壓的波動，采用高效升降壓轉換器穩壓的電池具有更大的可用性。

電源的智能化

高效率、低成本、低能耗的綠色智能工廠已經成為各制造企業追求的目標。在該目標下，電源技術一直圍繞著提升效率和密度在發展，效率和密度提升了，單位功率的成本就降下來了。在發展過程中出現了新的材料，新的技術和新的封裝。例如，SiC、GaN寬禁帶材料經過這幾年的發展，已經開始應用于越來越多的電源系統中，產生了良好的效應。無線充電技術的應用給工業智能化的帶來更多的可能。

智能制造也需要電源的智能化，電源的可通訊性將是未來對電源的一個基本要求。具有通訊接口的電源，可以直接將電源的各種狀態匯報給管理系統，并且根據系統需要做動態調整。

Vicor的ChiP平臺及升降壓技術

篇9

【關鍵詞】大數據業務 數據資產管理流程 端到端業務流程

1 引言

2015年，在“互聯網+”戰略及創新氛圍的帶動下，三大運營商均已完成大稻縈τ貿【按幽誆坑τ米向外部變現的破局。2016年以后，運營商的大數據業務正逐漸走向規模化和商業化。在大數據業務的規模化商業化運營過程中，運營商面臨怎樣的挑戰，又該如何應對，成為值得探討的問題。

本文將針對運營商的大數據業務運營全流程，從數據資產管理和大數據端到端業務流程兩條管理制度流程，詳細剖析運營商開展大數據業務所面臨的困難，并針對這些困難提供出優化提升的管理建議，以期為后續大數據業務運營管理提供參考。

2 大數據業務管理現狀及相關理論介紹

2.1 大數據業務管理現狀

運營商在開展大數據業務過程中通常會涉及兩條流程支線：數據資產管理流程和大數據端到端業務管理流程。

如圖1所示，在大數據端到端業務管理流程方面，大部分運營商已形成了前端部門收集匯總大數據需求，后端部門與外部支撐廠商進行大數據應用功能的具體開發實現的端到端業務管理流程。

如圖2所示，在數據資產管理流程方面，大部分運營商仍延續傳統的采集存儲規則，并未形成針對大數據應用的系統性的數據資產管理流程及制度。完整的數據資產管理是包括針對數據的計劃、規范定義、采集存儲、提取使用、盤點維護、數據清除環節在內的全生命周期管理，而目前大部分運營商的數據管理僅包含采集存儲、提取使用、數據清除環節，且現存管理制度不適應大數據業務特征，制度有效性受限。

2.2 BPMMM和數據質量管理評估維度

（1）業務流程管理成熟度模型

業務流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用來評價并提高企業業務流程管理水平的模型，包括外部結構和內部結構。如圖3所示，BPMMM的外部結構劃分為初始級、可復用級、已定義級、可管理級和優化級五個層級。

BPMMM的內部結構則主要用于判斷組織所處的成熟度水平，并分析未來改進方向。內部結構分為成熟度級別、管理領域、關鍵指標和典型行為。內部結構將外部結構的每一級別細化為戰略與組織文化、業務流程管理活動、客戶關系管理、人力資源及組織管理、知識管理和IT管理六大管理領域，模型進一步將每一個管理領域劃分為多個關鍵指標，用于闡述在該領域所關注的業務流程管理重點，最后將利用各關鍵指標的典型行為，區分出這些關鍵指標在不同的成熟度級別中的不同表現，從而判斷這些關鍵指標所處的成熟度級別。

（2）數據質量管理評估維度

在數據質量管理評估維度中，針對數據的改善和管理，主要包括數據分析、數據評估、數據清洗、數據監控、錯誤預警等內容；針對組織的改善和管理，主要包括確立組織數據質量改進目標、評估組織流程、制定組織流程改善計劃、制定組織監督審核機制、實施改進、評估改善效果等多個環節。任何改善都是建立在評估的基礎上，知道問題在哪才能實施改進。通常數據質量評估和管理評估需通過以下六個維度衡量：

1）完整性：完整性用于度量哪些數據丟失了或者哪些數據不可用。

2）規范性：規范性用于度量哪些數據未按統一格式存儲。

3）一致性：一致性用于度量哪些數據的值在信息含義上是沖突的。

4）準確性：準確性用于度量哪些數據和信息是不正確的或者數據是超期的。

5）唯一性：唯一性用于度量哪些數據是重復數據或者數據的哪些屬性是重復的。

6）關聯性：關聯性用于度量哪些關聯的數據缺失或者未建立索引。

3 大數據業務面臨的困境

（1）運營商大數據業務運營管理流程成熟度分析

運營商普遍已形成可復用的業務運營管理流程，部分在大數據業務領域較為領先的運營商已經建立了獨立的部門甚至子公司對大數據業務進行管理和協調，也有少數運營商建立了大數據業務開展的流程管理規范。但目前各運營商的大數據業務管理規范還較為粗放，未能全面切實地指導大數據業務的開展。并且，仍有大部分的運營商未確定大數據業務開展的組織形式。因此，根據業務流程管理成熟度模型，運營商的大數據業務管理流程目前正處于從可復用級成熟度水平向己定義級成熟度水平過渡的階段，管理流程水平仍有很大的優化提升空間。

（2）端到端業務管理流程問題分析

運營商大數據端到端業務流程的問題主要集中在需求溝通確認、數據建模及提數環節。

在需求溝通確認環節，由于前端業務人員與后端技術人員對數據資源的理解視角及溝通方式存在差異，導致跨部門溝通效率低下，進而導致需求溝通環節冗長、反復。

在數據建模及提數環節，由于數據資產定義及分級分類規范的缺失以及數據質量管控制度的缺失，導致提取數據無法滿足建模需求，需調整數據模型并補充提取數據。

除此以外，運營商當前大數據業務需求滿足流程缺乏系統的有效支撐，大量工作需人工手動完成，嚴重影響大數據業務響應速度。

（3）資產管理流程問題分析

數據資產管理流程的問題主要集中在規范定義、采集存儲及提取使用環節。

在規范定義方面，運營商普遍還未形成公司級的數據資產定義及分級分類規范，直接導致數據開放策略、數據采集存儲策略、數據質量管理策略無從制定，影響數據資產長期積累及大數據業務的拓展。

在采集存儲方面，絕大多數運營商仍延續傳統數據采集存儲策略，未依據大數據業務需求制定數據采集存儲策略，導致數據采集及存儲質量無法滿足大數據應用需求，某些大數據需求數據甚至未能采集和存儲。

在提取使用方面，運營商普遍未建立完整的數據質量管控制度。從數據質量管理評估的六大維度來看，運營商數據，尤其是傳統業務對其質量要求較低的網絡域數據，存在數據采集、錄入、存儲隨意導致數據存在不完整、不準確等多重問題，無法滿足大數據應用的需求。例如在位置信息方面，小區經緯度信息存在大量的經緯度填反、數據缺失現象，基站名稱存在拼音、底直嗦搿⒆址等多種形式并存導致數據可用性差等情況。

4 應對策略建議

本文對運營商大數據業務運營管理流程存在的問題進行原因追溯、分析發現，上述問題產生的原因可以歸結為公司級數據資產定義及分級分類標準規范缺失、數據質量管控機制缺失及系統缺乏有效支撐三類。接下來，本文將從這三個方面給出優化改進的思路：

（1）建立公司級數據資產定義及分級分類標準規范

針對需求溝通過程中業務人員與技術人員之間以及不同系統管理人員之間存在溝通協調壁壘的問題，運營商應建立公司級數據資產定義及分級分類標準規范，劃定關鍵數據資產范圍、對數據進行統一的分級分類并制定統一的數據操作規范。公司范圍內關鍵數據的規范和統一，將減少業務分析人員針對數據的研究時間，幫助分析人員更有效的決策，并能夠彌合業務人員和IT人員之間的分歧，提升跨專業溝通效率。

（2）搭建數據質量管理機制

針對運營商在數據質量方面的問題以及由此引發的數據建模及提數流程反復問題，各運營商應按照計劃、執行、檢查、行動的步驟，制定適合于本公司的循環迭代式數據質量管理機制，逐步實現數據質量的階梯式上升。具體來講，各運營商需要在計劃階段根據大數據業務的特征和需求制定數據質量標準，基于該標準開展數據ETL工作流程，在實施過程中持續監控和度量數據質量水平，發現問題時執行數據質量即時解決方案并將問題進行記錄備案。

（3）建立可視化、自主化、模塊化的數據流管理體系

最后，針對運營商系統支撐能力弱、支撐效率低的問題，運營商應建立可視化、自主化、模塊化的數據流管理體系，通過對產品形成過程的可視化監督強化對大數據產品最終質量的管控，同時通過自主化、模塊化的管理模式提升大數據業務的快速響應能力。

1）可視化：業務建模所需的數據從需求端到數據源的數據流及數據血緣關系直觀可見。

2）自主化：在清晰定義的數據關系的基礎上，實現數據的自動調度及更新。

3）模塊化：專業化模塊分工提升工作效率，同時在各模塊之間設置溝通協調人員，確保模塊之間信息溝通及時順暢。

5 反思與結論

隨著大數據行業競爭程度的逐漸升級，大數據業務成功開展的決定性因素已經慢慢由數據資源優勢轉向了應用及運營能力優勢上。運營商擁有體量巨大、維度豐富的數據金礦，但如何開采這座金礦、將金礦變成抓得住的價值是所有電信運營商值得深思的問題。本文從數據資產管理和大數據端到端業務流程兩條管理制度流程，分析了運營商開展大數據業務所面臨的困難，并提出優化提升的管理建議。

參考文獻：

[1] 曹魯. 大數據業務在電信運營中的應用分析[J]. 中國新通信， 2016（16）： 115-116.

[2] 孫麗弘，趙韓子. 關于移動數據業務精益運營體系建設的研究[J]. 現代電信科技， 2016（1）： 29-32.

[3] 金天驕. 運營商大數據業務規劃思路研究[J]. 互聯網天地， 2015（2）： 58-62.

[4] 邵珠峰. 移動數據業務運營支撐系統（MDSOSS）解決方案[J]. 信息系統工程， 2013（7）： 38.

[5] 劉潔，王哲. 基于大數據的電信運營商業務精確運營平臺的構建[J]. 電信科學， 2013（3）： 22-26.

[6] 郭培勇. 數據業務深度運營平臺的分析與設計[D]. 北京： 北京郵電大學， 2011.

[7] 連潔. 基于XPORT的多路數據轉發單元的設計[J]. 無線電工程， 2014，44（8）： 41-44.

[8] 郭小寧. 數據業務深度運營管理平臺的建設[D]. 長春： 吉林大學， 2008.

篇10

還記得打開微信1.0時候的描述嗎？“收發消息、拍照分享、聯系朋友”。盡管今天打開微信看到的，還是那個碩大星球下的渺小人影，但你能想到微信已經走了那么遠嗎？

今天，微信的口號已經變成了：“微信，是一個生活方式。”因為微信早已不再是一個單純的通訊工具，它已漸漸成為一個“超級APP”，它像磁極一樣吸引了無數的人、物、產品和服務融入其中，交友、娛樂、購物、吃飯、出行、理財、看病……統統都可以微信見。在微信之上，很多傳統企業融入了互聯網，很多過去的不可能變為可能，很多現實生活被凝結于指尖，很多商業邏輯被徹底顛覆……

雖然迅猛發展的微信已經擁有了令人咋舌的用戶數量和影響力，但是在商業化上卻顯得緩慢而踟躕。

沒有人會質疑微信的“吸金”能力，但微信卻一直都在強調：目前并不急于賺錢，更多的是將整個生態系統的基礎構建好，足見其背后的謹慎。即使在已經打通支付、看似商業閉環已經完成的情況下，微信似乎仍在猶豫：這最后一躍應該以怎樣的姿勢？如何賺錢和賺什么錢要如何權衡？

盡管用戶已經大量地從PC互聯網遷徙到移動互聯網，但是商業模式并不能簡移，畢竟兩者是完全不同的游戲規則和生態法則。迄今為止，還沒有一款移動互聯網產品實現了基于移動互聯網生態的、真正的、持續的成功商業化，微博“叫好不叫座”的噩夢至今仍在繼續。微信能破繭成蝶嗎？這不僅僅是騰訊一家公司的探索，甚至是整個互聯網產業的探索。

在微信的發展過程中，“熱心腸”的人們曾經為其設計過不少商業化的路徑：用戶增值服務付費、游戲、廣告、電商……這些微信似乎都在做，但卻又都做得漫不經心。因為在騰訊公司董事會主席馬化騰和微信事業群總裁張小龍心中，這些都不是終極目標。他們有更大的愿景甚至是野心：希望微信能夠成為人的另一個ID，一個人們在互聯網上的身份，甚至希望它能成為唯一。

未來的微信會是一個怎樣的商業帝國？或者沒有人能預測，但對那些“可能”的想象，其實已經足夠精彩了。更為重要的是，微信的商業化故事不只是微信自己的故事，作為一個負責連接一切的平臺，要打造“森林”的微信背后還隱藏著無數參與者的精彩故事。

所以，請大家暫時放下手中的微信，看看下面這個微信的故事吧，當然除非你是通過微信來閱讀的。

朋友圈廣告終于來了

業內人士預計，一年可為騰訊帶來超過100億元人民幣的收入

終于還是來了。1月21日，第一條“朋友圈廣告”開始內測。

這條由“微信團隊”的廣告，由 6 張圖和一個鏈接組成，6 張圖片上的廣告語分別為“它無孔不入，你無處可藏，不是它可惡，而是它不懂你，我們試圖，做些改變”。而鏈接點開則顯示：“廣告，也可以是生活的一部分。”

1月25日，第一批朋友圈廣告開始上線，寶馬、智能手機品牌vivo和可口可樂成為第一批嘗鮮者。

很多人在朋友圈調侃，微信廣告把人分為三種：刷出寶（tu）馬（hao）的、刷出vi（nian）vo（qing）的、刷出可（diao）樂（si）的，因為微信的朋友圈廣告一定不是隨機的，而是大數據的精準投放，用戶刷出什么樣的廣告，一定是與相關品牌有契合度的。

vivo的相關負責人表示，投放機制暫時還不能透露，“但是我們可以告訴大家的是vivo的品牌屬性與階層無關。對于vivo來說，音樂是我們的基因，在微信這個平臺，和音樂愛好者聊音樂，分享音樂的快樂，這是我們這次創意的緣起。”

vivo的這位負責人告訴《中國經濟周刊》：“微信朋友圈廣告更符合社交媒體傳播的要求，又要對用戶不形成騷擾，就如微信所言，讓廣告成為生活的一部分，這是微信廣告與傳統廣告方式最大的區別。鑒于商業保密方面的原因，朋友圈廣告的費用、vivo的預算等不方便透露，但可以透露的是微信對朋友圈廣告非常謹慎，不僅對廣告主的選擇范圍要求很嚴格，對于創意要求更高，甚至可以用嚴苛來形容。”

與朋友圈信息一樣，朋友圈廣告也由文字和圖片組成，圖片可以多張，好友可以點贊和評論，只是右上角注有“推廣”字樣，點擊可以顯示這是由贊助商提供的推廣信息，同時也有“我不感興趣”的按鈕。在廣告下方的查看詳情鏈接中，可以跳轉到者的廣告內容頁。

從本質上講，朋友圈廣告是一種信息流（Feed）廣告，顧名思義，它是一種穿插在信息之中、依據社交群體屬性對用戶喜好和特點進行智能推廣的廣告形式。2006年，Facebook首先推出了這種廣告類型，目前Facebook總收入的三分之二是數據流廣告，而國內新浪微博、今日頭條，也包括QQ、Qzone等平臺也都在使用這種廣告形式。

“朋友圈有廣告了。”不少人悲嘆微信朋友圈告別“純凈時代”。新浪發起的一項“你怎么看微信在朋友圈插入信息流廣告”的調查顯示：超過88.8%的用戶表示“不能接受”。不過，也有人開始為騰訊計算收益。

據傳聞，微信朋友圈廣告第一期只接受世界500強級別的大品牌，最低投放門檻為500萬元，也有業內人士據此推算，朋友圈廣告預計一年可為騰訊帶來超過100億元人民幣的收入……但對這些傳聞，微信團隊給《中國經濟周刊》記者發來的回應稱：“微信朋友圈廣告仍處于內測階段，眾多外部已然出現的所謂投放規則、標準等均屬猜測。”

“微信作為承載著巨大用戶規模的應用，其商業化一直是在循序漸進的過程，游戲、電商等，均是進行商業化的方式。而營銷是商業化最直觀、最易復制的方式，此前微信已經在嘗試訂閱號等方式的營銷，現在的信息流廣告形式，在Facebook、Twitter、包括微博等都驗證了成功，而且這是當前對用戶體驗影響最小的廣告形式，因此在微信規模日益龐大的情況下，以營銷帶動的商業變現是可以操作的。”易觀國際高級分析師龐億明告訴《中國經濟周刊》。

朋友圈的誘惑實在是太大了。目前，微信擁有超過11億的注冊用戶，月活躍人數4.68億，信息內容分享每天30億次……

vivo提供的數據顯示，自1月25日20：45其在微信朋友圈投放廣告，至1月27日上午9：00，vivo總曝光量接近1.55億;用戶點擊“vivo智能手機”LOGO、贊、評論等行為超過720萬次;vivo官方微信增加粉絲22萬。

微信團隊對朋友圈的描述是：“這會是一款全新的社交互動廣告模式，是第一款由用戶來決定是否存在的廣告。”盡管很多細節并沒有曝光，但是朋友圈廣告肯定會有很多不同的打法，至少基于大數據分析的精準投放肯定是可以實現的，比如只投放給iPhone用戶，只投放北京地區，只投放女性用戶，只投放4G等等，地域、操作系統、互聯方式、學歷、年齡等都可以作為定向條件。

“在商業化的初始，尤其是營銷的商業化形式，都會對用戶體驗造成影響，這是無可避免的事情，微信也正在摸索階段，通過不斷地嘗試，用算法匹配用戶需求、愛好，這也是信息流廣告重要的核心。”龐億明說，但是她認為朋友圈廣告的重點在于與用戶匹配度的精準化程度，這是對于用戶體驗的直接影響。“在轉化率方面，仍需要通過對大數據的挖掘，實現對用戶的匹配。微信訂閱號、公眾號以及用戶主流關注內容，都是對于用戶興趣愛好挖掘依據。”她說。

1月21日當天，騰訊股價上漲3.71%，收于128.7港元，之后的兩個交易日也連續上漲，1月23日收于132.7港元。

悄然提速 野心初現

朋友圈廣告、會員服務――既有優勢將逐步變成“現金牛”

朋友圈廣告的推出，意味著微信的商業化不再遮遮掩掩。但是，在外人看來，微信的商業化本應該來得更早一些的。

其實，微信已經有了一些盈利方式，比如表情和主題付費、游戲、增值服務、廣告、電商等。但是，我們不難看出，微信對于這些盈利方向都是十分謹慎的，既沒有大量上線游戲，這幾乎可以毫無懸念帶來巨額的收入，也沒有在公眾賬號中嵌入大量的廣告位，顯示相當有節制;即使是為京東開放電商接口，也都不是全部，而只是針對部分用戶展現，這也解釋了即使擁有了微信一級入口，京東的移動端的表現也并未出現原本預想的爆炸性增長;早就被傳聞的朋友圈廣告也一直堅持到了今天才嘗試推出……

之所以走得如此謹慎和緩慢，主要是因為張小龍和他帶領的微信團隊一直信奉著“少即是多”和“用戶至上”的理念，擔心商業化過度或者不當會影響用戶體驗，當然，一個更重要的原因是“家里不差錢”。

在騰訊公司公布的財報中，并沒有列出來自于微信收入的具體數字，只是在游戲、廣告等收入項下有所提及，但相比騰訊整體規模來說，微信的收入還只是很小的一部分，因為騰訊的整體移動營收占比也只有15%，而大部分應該來自于手機QQ。據記者了解，現在騰訊整個的大盤子中，微信這個比重還是比較小的。而且至今馬化騰也并沒有給微信盈利KPI（企業關鍵績效指標）。

但是，從2014年下半年開始，微信的商業化悄然提速，畢竟在這一年里，阿里、百度都已經開始在O2O（線上線下的融合）和移動互聯網的商業生態打造上開始發力，“起個大早卻趕個晚集”當然是不好的，更不能真的把已經握在手中的“一手好牌給打爛了”，而讓馬云的調侃成真。

先是2014年5月，騰訊正式宣布成立微信事業群（WXG，WeiXin Group），成為騰訊系七大事業群之一，張小龍出任總裁，外界將此解讀為微信商業化進入“深水區”的標志。在這次架構調整中，最受關注的是微信支付團隊的整合，原來由財付通主管的微信支付和“微生活”團隊都并入了張小龍麾下。有了強大的支付，才會有有效的商業閉環，這一整合的目的顯而易見。

2014年8月，微信正式公布了“微信智慧生活”全行業解決方案，旨在以“微信公眾號+微信支付”為基礎，幫助傳統行業將原有商業模式“移植”到微信平臺上，并提供了打車、購物、醫療、酒店、零售等數十個行業的標準解決方案，涉及服務能力包括：移動電商入口、用戶識別、數據分析、支付結算、客戶關系維護、售后服務和維權、社交推廣等。

2014年10月，微信又公布了“微信公眾平臺”全新的開放計劃，在這個計劃當中，微信免費向開發者和合作伙伴開放了多個重要資源和能力的接口，希望搭建更大的舞臺以吸引更多的人投入微信的懷抱。

今年1月底，微信開始內測朋友圈廣告，并在最新的微信6.1版本中強化了O2O功能，同時開始提供“朋友圈搜索”功能，這也是被期盼已久的殺手級功能。

一系列的動作之后，微信的商業化布局開始變得越來越清晰：一方面將既有的優勢開始逐步變現，朋友圈廣告以及可能隨之而來的會員服務（免廣告）無疑都是肥碩的現金牛;另一方面微信也并不會把盈利模式局限于廣告、游戲和電商這些傳統的打法，這些方式雖然立竿見影，但也未免傳統、粗暴。

在決定推開微信商業化之門的時候，微信就勢必面臨著商業化開發和用戶體驗之間如何實現平衡的課題，而騰訊找到的“簡單且美”的方式是連接一切，打造一個微信生態圈。當微信已經占據了人們絕大多數的移動互聯網時間，它自然就有能力超越單純通訊工具的屬性，接管人們工作和生活中的更多事情。這才是一招能夠贏下未來的棋。

連接一切

不建“宮殿”造“森林”，

微信志在重構一個商業世界

微信把自己定位成為一個“連接器”，連接不僅僅是人與人，還有人與物以及人與商業，從而使得線上與線下、虛擬世界和現實世界打通，甚至在微信上重新構造一個商業世界。微信正在變得越來越“能干”，除了聊天溝通，還可以叫車租車、訂機票酒店、購物買電影票、吃飯點餐買單、看病掛號結算……

微信支付總經理吳毅告訴《中國經濟周刊》：“這已經不是未來，2014年微信已經完成了從0到1的突破，2015年我們會在各行各業里快速復制。”

在微信的計劃中，第一個階段就是把人聚集到平臺之上，而且時刻連接，這是一切的基礎，沒有黏性和活躍度一切都是空談;第二階段是做好連接商家的基礎功能，為商家提供一個入口，通過這個入口讓有需求的用戶進入，并在微信平臺上完成一部分或者整個商業流程;第三階段就是針對某一行業或者某個企業打造一個解決方案，然后一個一個行業推進。

實際上，連接一切也不僅僅是騰訊的打算，BAT（百度、阿里、騰訊）三家都在跑馬圈地。百度推出了針對線下企業的“直達號”，并將該戰略升級至集團層面;支付寶也推出了直指“公眾號”的“服務窗”，拉攏傳統企業“入伙”。互聯網的一貫邏輯就是在跑馬圈地的時候談盈利是愚蠢的，這也說明了為何騰訊并不急于將“連接”變現的原因。

“先讓用戶習慣在線下用到微信的服務，提高對微信和微信支付的黏性，當用戶真的習慣這種模式之后，整個商業生態的盈利模式自然會浮現出來。”吳毅說。

根據微信最新公布的數據顯示，截至目前，微信擁有超過800萬個公眾賬號，并以每天1.5萬的規模增長。其中政務微信賬號已超過1萬個。剛剛推出的微信企業號在兩個多月中已經開通超過10萬個，日均消息量超過100萬條。目前，微信已開發出超過110個開放平臺接口與40多個企業專屬接口。

根據中國信息經濟學會的 《微信社會經濟影響力研究報告》，微信過去一年中對信息消費的拉動達到952億，對就業的拉動達到1007萬人，其中直接就業人數192萬人，而由微信帶動的個體創業活動已經超過60萬。微信已經成為中小企業信息化的重要渠道。微信公眾平臺賬號的公司或機構的使用比例已經達到70%，其中已經有53%的用戶基于微信平臺進行了信息化投入。

“微信希望建造一個森林，培育一個環境，讓所有的動植物在森林里面自由生長出來，而不是建造一座自己的宮殿。希望基于微信搭建一個生態系統，而不是微信自己把生態系統里面的每一塊都給做了。”張小龍說。

掘金者和“賣水人”

受到風投追捧的第三方服務商，“未來5～10年，基于微信生態將會誕生5家以上的上市公司”

其實第一批在微信上的掘金者是“微商”，一些賣家發現了微信上的商機，基于熟人的社交關系是絕佳的營銷平臺，他們通過在朋友圈、公眾號展示產品，通過微信與買家進行溝通和互動，然后通過微信或者支付寶、網銀進行交易。出現了不少月入百萬的賣家和許多靠微信一夜成名的品牌，一時間所謂的微信營銷、粉絲營銷成為最熱門的營銷概念，出現了各式各樣的暢銷書、各種類型的培訓班以及各種靠譜不靠譜的微信營銷大師。

但是，微商其實并非微信商業化的正規軍，在成為商業熱點之后，很快就開始受到越來越多的質疑：朋友圈豈能變成生意圈？！如此變味兒的“社交”也讓微信非常頭疼。微信明確表態：微信不是營銷工具，視公眾號為營銷渠道的做法行不通，因為這種方式過于簡單粗暴。

微信也隨后不止一次出手打擊營銷類公眾賬號，限制在朋友圈過度傳播銷售信息，對于誘導分析和集贊營銷進行打擊。

相比之下，招商銀行信用卡公眾賬號就是微信極為推崇的案例之一。招行有2000萬信用卡用戶，公眾賬號的訂閱數已經達到200萬。可能很多咖啡館也希望能成為“野獸咖啡”那種逼格很高的互聯網基因咖啡館，但自己又做不到，怎么辦？

“如何將微信連接傳統行業的模式快速復制到各個行業？這個工作并不一定是微信自己做，我們主要是把平臺打造好，提供開放的連接能力，也會有第三方的服務商、開發者幫助我們去完成連接終端商戶的工作。”微信開放平臺基礎部助理總經理曾鳴說。

雖然微信很希望能夠直接連接線下商業，但并不是每一個企業都有招商銀行那樣的實力，大部分線下商家的信息化基礎是很差的，也沒有能力自己去開發運營，于是就有了市場機會，當然，這也是騰訊所需要的，這些基于微信生態的第三方服務商相當于生態系統的金礦邊的“賣水人”，不少“賣水人”已經先于掘金者開始盈利了，而且正在受到風投的追捧。

微盟是國內最大的微信第三方服務商，2014年7月22日，創立僅14個月的微盟融資3000萬元人民幣，估值是3個億，在業界產生了不小的反響。微盟創始人、CEO孫濤勇告訴《中國經濟周刊》，他非常看好微信第三方的商業機會。

“在微信生態里已有十幾萬的專業開發人員，我們誰也沒想到這個產業的形成只有兩年不到的時間。在微信的第三方開發商中，有一半已經拿到了融資，可見資本對于微信生態是十分看好和肯定的，未來5～10年，基于微信生態將會誕生5家以上的上市公司。”孫濤勇說。

目前，微盟的商數量超過300家，接入商戶數量每天以1000個的速度增長，目前總量已達到10萬家，覆蓋了電商、餐飲、房產、汽車、醫療、婚慶、旅游等行業。

“微信的第三方開發在大的方向上主要有兩個：一是O2O線上線下結合服務的，主要是幫助傳統企業觸網，融入移動互聯網，以開發產品為主，也會代運營;二是像口袋通、微店這種純線上的電商服務的，這種比較偏技術一些。”點點客戰略總監劉清告訴《中國經濟周刊》。成立于2007年的上海點客信息技術股份有限公司（點點客）是目前國內頂尖的微信第三方開發服務商，也是國內該領域內唯一一家上市公司。

點點客可以幫助客戶開發微相冊、微網站、微商城、360度全景展示、微排隊、會員卡、優惠券、大轉盤、微紅包等幾十項功能，也可以為20多個行業提供行業版微信產品，并協同微信APP和微信代運營業務。

目前，比較大的第三方開發者提供的服務價格大概是每年5000元，根據行業和功能要求有所差別。微信已經成就了一批諸如微盟、點點客、微客來、微信海、微俱聚、口袋通等第三方開發平臺，雖然他們的盈利模式各異，但確實為許多企業商家帶來了便利。“目前第三方的公司應該有5000多家，當然不少是很小的公司。”劉清說。 2012年微信在臺灣地區開始推廣，知名藝人羅志祥、楊丞琳代言，曾經一年內用戶激增166%。

目前微信對于第三方開放者并不收取任何的費用。“微信基于生態的盈利模式很多，完全沒必要這么簡單粗暴地收費，比如最近的就是支付費率，還有數據分析等等。”劉清說。目前，微信公眾賬號的種類主要有訂閱號、服務號和企業號三種。訂閱號完全免費;有微信支付接入的服務號和企業號，目前騰訊只是收取300元的認證費，其他接口資源都是免費開放的。當然，如果有交易，流水需要扣除費率，不過，目前微信支付的費率不僅遠低于傳統金融機構，也低于支付寶。即使如此，考慮到百萬級別的用戶數量和快速增長的趨勢，也已經是不菲的收入。

但無論是第三方開發者，還是與微信做連接的商家，對于與微信團隊溝通也都有一些抱怨。與百度、阿里不同，騰訊之前并沒有太多to B（對商家）的經驗，收入主要來自于C（用戶）端，缺乏對應現象企業市場經驗和資源。線下客戶可要比線上復雜太多，客戶又很分散，教育過程也會相當艱難，發展客戶的人力物力成本比想象中高很多。這些都是騰訊需要第三方的地方。

“數據化”每一個你

做用戶的“經紀人”，“10年之后，騰訊或變成一個B2B的公司”

“現在有一個很重要的趨勢，大部分的公司都希望獲得‘有溫度’的用戶，就是我要知道我的用戶是誰？他們有什么喜好和需求？然后我可以通過真正地整合了這些用戶的喜好和需求去設計產品和服務給他們。”Gartner首席分析師張菊告訴《中國經濟周刊》，她長期關注中國互聯網發展，特別是對BAT進行過深入的跟蹤和研究。

這其實也說明了我們把人和商業遷移到微信之上后會發生的最重要的變化：消費者和用戶不再只是一個人群，而是一個個鮮活的人。

“微信顯然是可以通過生態系統中存留的大數據為用戶‘畫像’的，然后把這些有溫度和清晰面孔的而且還有黏性的用戶通過各種solution（解決方案）提供給合作伙伴和開發者，這是非常典型的Broker（經紀人）的模式。”張菊說。

在張菊看來，BAT都是在消費市場運營的公司，不管是基于社交、搜索還是電商，他們都是在為消費者提供服務和產品。但是，他們都沒有跟消費者收費，那他們如何實現盈利呢？“其實，他們采用的都是面對消費者免費，但是透過其他的方法和途徑進行收費，我們稱之為Brokerage Services（經紀人服務）模式。”她說。

但是，要想實現這樣的模式是有條件的，那就是要有足夠大的用戶池和足夠多的用戶數據，這樣才能夠建立一個生態系統，去支撐在此之上衍生出各種的solution。“這個solution不是給用戶的，而是給合作伙伴的，而合作伙伴是愿意為這個solution付費的。或許10年之后，騰訊會變成一個B2B的公司。”張菊認為。

這也是為什么張小龍要強調：微信做到現在，不僅是一個溝通工具，而開始變成人的身份ID，這才是微信的本質。

“表面上看，微信支付可能是一個錢包，把零錢、銀行卡都放進去。但如果簡單地替代信用卡和現金的話，這件事情本身沒有太大的價值。互聯網一定是去發展一個新的道路，去顛覆別人，要在另外一個level（層次）上去做事。”微信支付助理總經理耿志軍告訴《中國經濟周刊》。

“微信支付不僅僅是便捷，它后面有一個更深奧的價值，就是我們在支付后面的數據分析，進而可以把用戶數據化變為一個ID。原來收銀臺支付現金，支付和企業的邏輯就戛然而止了。現在支付的時候，我們就能把一個用戶的ID和一系列后臺數據做處理。移動支付作為O2O的起點，支付也是一個連接工具。有了ID、流量、服務、營銷、社交、支付、數據分析，把這一系列的工具和功能再和我們企業原來的業務邏輯進行疊加或者重組，就形成了一系列各種行業的智慧解決方案。”耿志軍說。

“除此之外，微信商業化還有不少大招沒有放，比如搜索、比如金融。”張菊說。

2014年12月28日，“深圳前海微眾銀行股份有限公司”的微眾銀行官網面世，成為第一家上線的互聯網銀行。2015年1月4日，在深圳前海微眾銀行敲下電腦回車鍵，卡車司機徐軍就拿到了3.5萬元貸款。這是微眾銀行作為國內首家開業的互聯網民營銀行完成的第一筆放貸業務。該銀行既無營業網點，也無營業柜臺，更無需財產擔保，而是通過人臉識別技術和大數據信用評級發放貸款。微眾銀行注冊資本達30億元人民幣，由騰訊、百業源、立業為主發起人，其中，騰訊認購該行總股本30%的股份，為最大股東。