11月22日上午，阿里巴巴集團副總裁、著名信息管理專家涂子沛在和君報告廳分享《互聯網 ：云、大數據和新的商業模式》。
一、世界正在悄然發生數據化和云化的變化。看看阿里怎么用大數據？
（1）全國哪些地區會有更多的二孩出生？
傳統數據的統計：人口普查、各地市區縣統計部門層層上報——有偏差、滯后性
阿里巴巴大數據統計：哪些地方的人買孕婦用品、尿布、奶粉和嬰幼兒產品激增的地方——預測性、真實性
（2）雙十一背后：淘寶如何服務商家和用戶？
商家要備多少貨？利用平臺歷史銷售大數據，預測貨品需求，為小的電商平臺以及淘寶商戶提供庫存依據，提升庫存效率和有效性。另外今年天貓設置預售，也為商家囤貨提供大數據支持。
百貨商店是顧客時代的購物，售貨員換崗，即使你上午來過買東西，下午也不知道了，但是阿里巴巴會把每個人的歷史購物和瀏覽數據都留在云上。
淘寶不光是一個電商平臺，更是大數據平臺，為顧客提供數據服務。
（3）阿里小貸一秒鐘放貸的背后是什么？
基于淘寶賣家的營銷數據，就可以知道利潤率，對有能力償還的商家提供貸款，快速一秒到賬，而且壞賬率非常低。
而這些是傳統銀行都無法做到的。
二、什么是大數據？互聯網的本質是什么？大數據最顯著的特征是什么？
總結：數據是對客觀世界的測量和記錄
大數據=傳統的小數據（源于測量） 現代的大記錄（源于記錄）。互聯網企業和傳統企業的區別就在于一切業務數據化。
大數據最顯著的特征：外部性
阿里小貸通過100多個數據模型，三分鐘申請，實現了一秒鐘放貸，而這其中，零人工干預，而且壞賬率還比銀行低很多。其成功的原因就是傳統貸款先有貸款需求，后有征信數據的采集，企業有時間做假賬，但是大數據時代，先有征信數據的采集，然后才有貸款需求。另外，企業的運營數據通過“上云”真正實現了第三方數據平臺對數據真實性的保證。
三、大數據必須要云化，云化的意義是什么？
Kabbage是美國一家做信用查詢的公司，如果一家公司希望得到貸款，委托Kabbage去做信用調查，需要提供若干企業運營的數據，比如ERP、CRM甚至UPS的發貨數據。
這個案例就提示：
（1）數據正在資產化，未來會出現這樣的數據服務公司。
（2）數據必須經用戶授權使用。數據不在于大，而在于多源。
（3）要上云，云是第三方。上云最開始是為了節省小微企業購買服務器的成本，避免浪費，但現在云化的意義是為了
a.第三方的云保證了數據的客觀，是真實的背書。上面的貸款案例：先有貸款需求，再有數據；or 先有數據，再有貸款需求
b.為了數據的融通，共享，這是說明，云化是信息化的高階階段
四、大數據正被怎么使用？互聯網 萬物互聯，無處不計算
（1）無人駕駛汽車：硬件是汽車，如果沒有地理交通和道路圖景等大數據做支撐，無人駕駛汽車無法自動運行，那么美國的無人車拿到中國根本無法上路。
（2）未來的物聯網科技，使得更多的傳感器（智能手環、無人機等）無時不刻的傳輸回人體健康和空中的大數據，將不斷豐富現有的大數據庫，最終，身體、機器和產業都進入互聯網、大數據和云化的聯網時代，導致數據爆炸。預計到2020年，來自傳感器的數據將占全部數據的50%。
（3）加拿大蒙特利爾為120萬顧客提供個性化的不同票價；
（4）手機淘寶為3.5億用戶打造個性化的界面
智能：大數據為你做決策；新經濟：以數據為基礎的經濟
智能的基礎是數據。越來越多的工作都會被大數據代替。你的數據越多，你的判斷就越準。
五、由大數據產生的新商業模式：眾包、眾籌和共享
眾包：reCAPTCHA校驗碼，用24個月整理了美國紐約時報190年的報紙。通過有順序的發報紙內的單詞作為各大網站校驗碼，每個單詞被兩到三位驗證碼輸入者確認，即可校驗成功。這么一項龐大的工作，在不知不覺中被網友們完成了。維基百科也是眾包。
創新是利用結構的調整，把知識變成利潤。發明是把金錢變成知識。發明是科學家的事情，創新是企業家的事情。
共享經濟：airbnb、Uber
眾籌：Kickstarter
變化：不是電閃雷鳴，而是悄然無聲。調動更多資源；調整供需平衡。
整個社會越來越多的資源（包括閑散的時間、資金、技能、智能等）能夠自由的 流動、交換和整合。
思考：大數據來了，我們的未來在哪里？
（1）企業：勞動生產力的競爭已經走到盡頭了。
工業革命通過增加機器和人工擴大生產以增加利潤的時代一去不復返了。我們從軟硬件時代，走到互聯網時代，現在即將進入大數據時代。因為我從事互聯網工作，我對大數據的思考可能更多些，我覺得大數據絕不是空中樓閣，好多企業都趨之若鶩的去談論做大數據，但是誰也不會無緣無故的免費開放數據，那么數據何來，就靠業務流、顧客流去不斷積累和創造，正像阿里巴巴、騰訊這樣的企業可以不停的積累數據，形成大數據分析的來源。
一般的企業怎么去在大數據時代競爭，絕不是去開一家大數據公司，而是在日常的業務中，善于積累有用的數據。除非像BAT這樣體量的平臺，一般企業即使積累數據，也無法形成可以供研判的大數據，那么未來就要上云和數據交換，倘若現在不積累數據，還是簡單的靠人力、靠成本取勝，在現在的經濟寒冬里，簡直天方夜譚。
（2）個人：我們如果更早的看到發展趨勢，去擁抱大數據？
職業發展：未來，依靠智能機器人去生產和操作，大批工人下崗；我們以為下崗潮不會波及白領一族，但是，大數據時代，依靠人去主觀判斷的事情也越來越少，比如上文講到的銀行信貸審核經理，恐怕也要面臨下崗，再比如網站編輯，智能去抓取的新聞比人工又快又好，還要那么多編輯干什么？
危機來了，我們該怎么辦......
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