內(nèi)容提要

數(shù)據(jù)之大，“大容量”只是表象，“大價值”才是根本。
數(shù)據(jù)自古有之，它是對萬事萬物的精確刻畫，也是對客觀世界的普遍記錄。

推薦序

通俗地說，數(shù)據(jù)是數(shù)字化的資料，而大數(shù)據(jù)，就是大而復(fù)雜的資料集。
當(dāng)數(shù)據(jù)積累到一定的量級，數(shù)據(jù)背后關(guān)于自然和社會的客觀規(guī)律也開始呈現(xiàn)出來，人類通過挖掘、分析，可以從龐大的資料集中判斷事物的特點、趨勢和相互關(guān)系，從而讓數(shù)據(jù)釋放出科學(xué)的偉力。
挖掘各領(lǐng)域數(shù)據(jù)的價值，從而實現(xiàn)由數(shù)據(jù)到信息再到知識和決策的轉(zhuǎn)換，將是一個基本的社會科學(xué)活動。
發(fā)展大數(shù)據(jù)具有獨特的優(yōu)勢，一方面，這和我國數(shù)據(jù)資源豐富、市場規(guī)模巨大、互聯(lián)網(wǎng)普及程度高有關(guān)；另一方面，我國能夠集中力量辦大事，也保障了數(shù)據(jù)歸集、標(biāo)準統(tǒng)一等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)性問題的解決。
大數(shù)據(jù)時代出現(xiàn)的公共問題尤其值得我們關(guān)注，比如數(shù)據(jù)鴻溝、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)主權(quán)、數(shù)據(jù)如何跨境流動，以及隱私保護等。

前言

社交媒體、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人類經(jīng)歷了空前的數(shù)據(jù)爆炸；而數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的進步，更讓人類使用海量數(shù)據(jù)的能力得到了極大的提高。借此，人類可以更好地發(fā)現(xiàn)知識、提升能力、創(chuàng)造價值，政治、經(jīng)濟、學(xué)術(shù)等各大領(lǐng)域都出現(xiàn)了新的發(fā)展機遇。
我國在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有市場規(guī)模和數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢。

第一章 大數(shù)據(jù)的前世今生

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素，是基礎(chǔ)性資源和戰(zhàn)略性資源，也是重要生產(chǎn)力。

1.1 正解大數(shù)據(jù)：世上本沒有數(shù)

數(shù)據(jù)的來源分為測量、記錄和計算。一切科學(xué)的本質(zhì)都是測量。
傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)，和信息、知識也是完全不同的概念：數(shù)據(jù)是信息的載體，信息是有背景的數(shù)據(jù)，而知識是經(jīng)過人類的歸納和整理，最終呈現(xiàn)規(guī)律的信息。
20世紀80年代，美國就有人提出了“大數(shù)據(jù)”的概念。那時候的“大”，如“大人物”和“大轉(zhuǎn)折”之“大”，主要指價值上的重要性。這個時候的“大”，含義也更加豐富了：一是指容量大，二是指價值大。而且大容量并不一定代表大價值。大數(shù)據(jù)的真正意義還在于大價值，價值主要通過數(shù)據(jù)的整合、分析和開放而獲得。從這個方面來看，大數(shù)據(jù)的真正意義是，人類擁有了前所未有的能力來使用海量的數(shù)據(jù)，在其中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值，從而為社會帶來“大知識”“大科技”“大效益”和“大智能”等發(fā)展機遇。

1.2 存儲革命：摩爾定律推動的進化

普適計算理論認為，計算機發(fā)明以后，將經(jīng)歷三個主要階段：第一階段是主機型階段，指的是很多人共享一臺大型機，一臺機器就占據(jù)半個房間；第二階段是個人計算機階段，計算機變小，人手一機，韋澤當(dāng)時就處于這個時代，這似乎已經(jīng)是很理想的狀態(tài)，但韋澤天才般地預(yù)見到，人手一機不是時代的終結(jié)；在第三個階段，計算機將變得很小，小得將從人們的視線中消失，人們可以在日常環(huán)境中廣泛部署各種各樣微小的計算設(shè)備，在任何時間、地點都能獲取并處理數(shù)據(jù)，計算設(shè)備最終將和環(huán)境融為一體，這個階段被稱為普適計算階段。

普適計算的本質(zhì)，是在人類生活的物理環(huán)境中廣泛部署微小的計算設(shè)備，實現(xiàn)無處不在的數(shù)據(jù)自動采集，這意味著人類收集數(shù)據(jù)能力的增強。在此之前，電子化的數(shù)據(jù)主要由各種信息系統(tǒng)產(chǎn)生，這些信息系統(tǒng)記錄的主要是商業(yè)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。而傳感器的出現(xiàn)及其技術(shù)的成熟，使人類開始有能力大規(guī)模記錄物理世界的狀態(tài)，這種進步推動了大數(shù)據(jù)時代的到來。

1.3 社交媒體：每個人都是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和協(xié)作者

人類數(shù)據(jù)的真正爆炸發(fā)生在社交媒體時代。
互聯(lián)網(wǎng)的主要作用是信息的傳播和分享，其最主要的組織形式是網(wǎng)站，但網(wǎng)站是靜態(tài)的。進入Web2.0時代之后，互聯(lián)網(wǎng)開始成為人們實時互動、交流協(xié)同的載體。
社交媒體的另外一層重要意義就是，給全世界無數(shù)的網(wǎng)民提供了平臺，使其隨時隨地都可以記錄自己的行為、想法，這種記錄其實就是貢獻數(shù)據(jù)。
所有的數(shù)據(jù)都是人為產(chǎn)生的，所有的數(shù)據(jù)都是對世界的測量、記錄和計算。
除了數(shù)據(jù)總量驟然增加，社交媒體還使人類的數(shù)據(jù)世界更為復(fù)雜。在大家發(fā)的微博中，你的帶圖片，他的帶視頻，大小、結(jié)構(gòu)完全不一樣。因為沒有嚴整的結(jié)構(gòu)，在社交媒體上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在進入大數(shù)據(jù)時代，最根本的原因是人類使用數(shù)據(jù)的能力取得了重大突破和進步。

1.4 數(shù)據(jù)挖掘如何點“數(shù)”成金

數(shù)據(jù)使用能力的突破集中表現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘上。
數(shù)據(jù)挖掘的進步，根本原因是人類能夠不斷設(shè)計出更強大的模式識別算法。
傳統(tǒng)菜市場最大的痛點就是信息不對稱，進貨的商戶找不準市場真實需求而導(dǎo)致商品積存或出現(xiàn)質(zhì)量問題。
當(dāng)下興起的機器學(xué)習(xí)憑借的也是計算機算法，但和數(shù)據(jù)挖掘相比，其算法并不是固定的，而是帶有自調(diào)適參數(shù)的，也就是說，它能夠隨著計算、挖掘次數(shù)的增多，不斷自動調(diào)整自己算法的參數(shù)，使挖掘和預(yù)測的結(jié)果更為準確，即通過給機器提供大量的數(shù)據(jù)，讓機器可以像人一樣通過學(xué)習(xí)逐步自我改善提高，這也是該技術(shù)被命名為“機器學(xué)習(xí)”的原因。
除了數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)的分析、使用技術(shù)已經(jīng)非常成熟，并且形成了一個體系。數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)可視化、內(nèi)存分析都是該體系的重要組成部分，在人類數(shù)據(jù)技術(shù)的進步過程中，都扮演過重要的角色。

第二章 數(shù)字治理：用大數(shù)據(jù)提升政府管理與公共服務(wù)水平

要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會治理精準化、公共服務(wù)高效化。
“最多跑一次”改革的本質(zhì)，不是簡單地把多個政府部門的窗口在實體意義上集中到一起，而是一次政府部門的自我革命。其中，組織架構(gòu)變革與行政流程再造是基本保障，打破數(shù)據(jù)孤島、完善數(shù)據(jù)治理是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2.1 從“告別奇葩證明”到“告別證明”

“奇葩證明”背后的原因是我國一些政府部門掌握的數(shù)據(jù)還沒有實現(xiàn)跨地區(qū)、跨部門共享。數(shù)據(jù)不跑腿，就只能群眾和企業(yè)多跑腿。
提出計劃打造“一個庫”，將聯(lián)合建設(shè)長三角數(shù)據(jù)中心，把數(shù)據(jù)格式、口徑、目錄、接口等都統(tǒng)一起來，讓數(shù)據(jù)資源更管用。一方面，要抓緊推動基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，把各自的政務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)統(tǒng)一按標(biāo)準進庫；另一方面，依托統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺，實現(xiàn)跨部門、跨省市共享應(yīng)用
大數(shù)據(jù)時代的政府組織架構(gòu)變革與行政流程再造，最終目標(biāo)和理想狀態(tài)是建立一個整體性的政府。在整體性政府中，各地區(qū)各部門的行政目標(biāo)和手段不僅相互一致，而且還能相互增強。

2.2 “12345”數(shù)據(jù)讓城市更美好

更進一步地，政務(wù)熱線的數(shù)據(jù)不僅可以在政府內(nèi)部使用，還可以在脫敏后向社會開放，讓各種社會主體一起來挖掘數(shù)據(jù)價值。
大數(shù)據(jù)和人工智能時代的政務(wù)熱線已不僅僅是傳統(tǒng)的熱線呼叫中心，更成為城市數(shù)據(jù)中心和智能化服務(wù)平臺——通過熱線大數(shù)據(jù)的挖掘來有效識別公共需求及城市問題，從而支撐政府決策和城市治理走向科學(xué)化和精準化。

2.3 大數(shù)據(jù)辨識真假“鬼城”

吳海山的團隊通過分析智能手機定位數(shù)據(jù)，首次對我國的“鬼城”進行了量化研究，監(jiān)測到20個城市住宅空置率比較高的區(qū)域，并將因旅游度假的季節(jié)性因素造成的住宅空置和真正的“鬼城”進行了區(qū)分。
著名人工智能科學(xué)家吳恩達（Andrew Ng）對此評論道：“是時候讓機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動城市規(guī)劃了。”
大數(shù)據(jù)讓政府決策從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。
開展數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和應(yīng)用的前提是跨部門數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)治理。
國務(wù)院大力推動政務(wù)信息系統(tǒng)整合共享取得了積極成效，“各自為政、條塊分割、煙囪林立、信息孤島”的問題得到了明顯改善。
要真正實現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)整合共享，還需超越“為共享而共享”的思路，站在數(shù)據(jù)治理的高度來審視、規(guī)劃和推動數(shù)據(jù)共享工作。第一，要推進數(shù)據(jù)治理法律法規(guī)建設(shè)，營造“依法治數(shù)”的良好環(huán)境。第二，要健全數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)，完善數(shù)據(jù)治理管理機制。第三，強化數(shù)據(jù)資源管理體系，全面提升數(shù)據(jù)治理能力，這涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)標(biāo)準、數(shù)據(jù)架構(gòu)、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)全生命周期管理等內(nèi)容。第四，加快數(shù)據(jù)共享開放步伐，建設(shè)數(shù)據(jù)利用生態(tài)體系，吸引社會各方基于城市的實際需求和應(yīng)用場景對開放數(shù)據(jù)進行融合利用，創(chuàng)造社會經(jīng)濟價值，并形成正向反饋，進一步推動政府?dāng)?shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)共享開放，構(gòu)建起一個動態(tài)循環(huán)的開放數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

2.4 “數(shù)據(jù)鐵籠”讓權(quán)力不再“任性”

貴州省打造了“數(shù)據(jù)鐵籠”，省紀委監(jiān)委引入公職人員的個人信息、工商數(shù)據(jù)、死亡數(shù)據(jù)、房產(chǎn)信息、車輛信息、大病醫(yī)療異常分析等10個比對模型，并打通與民政、人社、住建、衛(wèi)計、移民等主管部門的數(shù)據(jù)共享壁壘。
大數(shù)據(jù)為完善政府自身管理提供了新的手段。在大數(shù)據(jù)、云計算和移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的輔助之下，實現(xiàn)權(quán)力運行全程規(guī)范化、數(shù)字化，處處留痕跡。
變?nèi)肆ΡO(jiān)督為數(shù)據(jù)監(jiān)督、變事后監(jiān)督為過程監(jiān)督、變個體監(jiān)督為整體監(jiān)督，大大壓縮了權(quán)力尋租空間。
值得注意的是，數(shù)據(jù)在政府自身管理中的運用并不能孤立存在，只有把它與制度、組織、文化等方面的變革結(jié)合起來，才能真正發(fā)揮潛力。只有在制定好權(quán)力清單、責(zé)任清單、負面清單的基礎(chǔ)上，才能將權(quán)力運行流程和環(huán)節(jié)細化、固化和數(shù)據(jù)化。只有針對權(quán)力運行的流程建立起完善的風(fēng)險評估機制，才能在技術(shù)的輔助下及時預(yù)警和發(fā)現(xiàn)行政不作為、亂作為等行為。技術(shù)再先進，最終還是要靠人來執(zhí)行。

2.5 “Gov Store”：開放數(shù)據(jù)，建立生態(tài)

數(shù)據(jù)是國家的戰(zhàn)略性資源，國家大量基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)掌握在政府手中。這些數(shù)據(jù)是社會的公共資源。
政府?dāng)?shù)據(jù)開放的根本目的在于推動數(shù)據(jù)利用。
通過開放數(shù)據(jù)，政府部門不必再自己提供全部的公共服務(wù)，而是可以通過與數(shù)據(jù)利用者的合作來提供公共服務(wù)，在解決問題和創(chuàng)造價值的同時還節(jié)約了費用。
同理，政府部門通過開放數(shù)據(jù)，也可以建立起一個政府應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)“GovStore”，讓企業(yè)、社會組織和公民個人等各種社會主體在平臺上利用政府開放數(shù)據(jù)來進行創(chuàng)新應(yīng)用。
政府?dāng)?shù)據(jù)開放是公共服務(wù)合作眾創(chuàng)的基礎(chǔ)。但是數(shù)據(jù)并不能為了開放而開放，而是要為了進一步推動“治理”回歸本源。

2.6 數(shù)據(jù)跑不到的地方，用溫情來彌補

我們也要避免“為了創(chuàng)新而創(chuàng)新”，只去追求表面上的新鮮炫麗；避免“言必稱數(shù)據(jù)”導(dǎo)致下屬忙于統(tǒng)計數(shù)據(jù)，卻忽略了提升工作實效；避免只忙于囤積數(shù)據(jù)，卻疏于數(shù)據(jù)治理，導(dǎo)致過時、錯誤的數(shù)據(jù)得不到有效治理；避免只重視數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，卻忽視大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用的落地。
大數(shù)據(jù)能夠助力公共服務(wù)的便捷化、精準化和個性化已成為共識，這一轉(zhuǎn)變固然離不開數(shù)據(jù)的支持，但更重要的是從供給導(dǎo)向到需求導(dǎo)向、從管理導(dǎo)向到服務(wù)導(dǎo)向的意識轉(zhuǎn)變，防止“數(shù)據(jù)迷信”和“技術(shù)迷信”。畢竟，再先進的技術(shù)也改變不了不合理的工作流程和落后的服務(wù)理念。
在暫時無法依靠數(shù)據(jù)“跑腿”的情況下，把“群眾跑腿”變成“干部跑腿”，體現(xiàn)了政府為民服務(wù)的意識。
而且，數(shù)據(jù)也不是萬能的，不是所有證明都可以借助數(shù)據(jù)共享取消的。
2017年，東南大學(xué)研究生創(chuàng)新團隊針對留守兒童問題研發(fā)的數(shù)據(jù)可視化平臺，在一場大數(shù)據(jù)競賽中獲得最佳設(shè)計獎。該平臺用數(shù)據(jù)可視化的方式展現(xiàn)各地區(qū)留守兒童的健康、教育、安全等情況，并且能夠針對各村留守兒童管理狀況進行綜合評判和打分。該平臺還能計算出設(shè)置留守兒童關(guān)愛站的最佳地理位置，方便政府部門更精準高效地服務(wù)留守兒童。
大數(shù)據(jù)時代的政府管理和公共服務(wù)，是用戶導(dǎo)向的價值追求和效率提升的效用追求的融合，數(shù)據(jù)的力量為治理的每一個環(huán)節(jié)賦能，在制度、組織、文化等各方面全面提升的配合下，對內(nèi)整合再造，對外連通開放，將更好地造福社會、造福人民。

第三章 變革時空：數(shù)據(jù)再造出行與物流

預(yù)測給我們知識，而知識賦予我們智慧和洞見。

3.1 城市“數(shù)腦”：改善交通擁堵的新方案

杭州“城市數(shù)據(jù)大腦”打響的第一戰(zhàn)就將劍鋒直指城市擁堵問題。
杭州正式發(fā)布了數(shù)據(jù)大腦交通系統(tǒng)V1.0，它具有智能路況感知、智能堵”情判定、智能事件巡查、智能配時優(yōu)化和智能輔助等功能。城市數(shù)據(jù)大腦交通系統(tǒng)V1.0通過遍布主要交通路口的智能攝像頭來實時采集流量、車速等交通數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬化的杭州城模型，分析關(guān)聯(lián)道路的實時車流量情況，提前預(yù)判可能的交通情況，以秒級速度分析設(shè)計出路口信號燈時長的最優(yōu)方案，更智能化地調(diào)節(jié)交通燈的設(shè)置與時長。

3.2 智慧物流：實現(xiàn)更貼心的最后一千米

在舉世矚目的電子商務(wù)背后，是物流在為其提供支撐，電子商務(wù)的躍進伴隨著物流業(yè)的不斷發(fā)展。
中國的電商物流是如何實現(xiàn)數(shù)量與質(zhì)量雙躍進的呢？其秘訣在于融合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)與思維的智慧物流。
大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)等被普遍認為是智慧物流的核心技術(shù)。通過對商流、物流等數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，大數(shù)據(jù)可以更精準、清晰地反映物流及市場的現(xiàn)狀并預(yù)測未來變化，幫助企業(yè)更好地預(yù)測用戶需求并形成派送路線、優(yōu)化倉儲網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備維修等方面的決策。
IBM最早提出了“智慧物流系統(tǒng)”（Intelligent Logistics System）的概念，認為智慧物流以具有先進、互聯(lián)和智能三大特征的“智慧供應(yīng)鏈”為基礎(chǔ)，重視整合物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)與現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)，通過精細、動態(tài)并且科學(xué)的管理，實現(xiàn)物流的自動化、可視化、可控化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化，從而提高資源利用率和生產(chǎn)力水平，創(chuàng)造更豐富的社會價值。
在倉儲包裝環(huán)節(jié)，菜鳥網(wǎng)絡(luò)公司運用大數(shù)據(jù)技術(shù)智能調(diào)度商品存儲。結(jié)合相關(guān)的商品、物流數(shù)據(jù)，菜鳥自動化倉庫可以預(yù)測商品的暢銷程度，進而對其倉庫和貨架進行智能調(diào)度，最大限度減少商品物流節(jié)點，縮短商品傳送路徑，提升倉儲和物流效率
菜鳥網(wǎng)絡(luò)還結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)了智能包裝。傳統(tǒng)的訂單商品包裝一般根據(jù)人的經(jīng)驗來選擇，效率低且很可能會浪費大紙箱，而借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，菜鳥倉庫在商品入庫之前就知道其尺寸和特性，可以自動為訂單分配最適合的紙箱和擺放方式。
在分單和路線規(guī)劃上，菜鳥網(wǎng)絡(luò)基于海量大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和阿里云系統(tǒng)，以菜鳥電子面單為載體，推出了大數(shù)據(jù)智能分單項目，用大數(shù)據(jù)分單來替代人工分單。
在“最后一千米”的配送上，大數(shù)據(jù)也給菜鳥網(wǎng)絡(luò)提供了更多可能。菜鳥網(wǎng)絡(luò)的物流數(shù)據(jù)平臺匯集商家、物流公司、氣象數(shù)據(jù)和交通實況數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源，深度挖掘阿里平臺上海量的商品、交易、用戶信息和社會物流網(wǎng)絡(luò)信息，實現(xiàn)了物流過程的數(shù)字化、可視化，能夠?qū)θ珖鞔笪锪鞴具M行整
個包裹流轉(zhuǎn)鏈路的運輸預(yù)測和預(yù)警，讓物流公司可以實時掌握物流網(wǎng)絡(luò)每個環(huán)節(jié)的“未來包裹量預(yù)測”和“繁忙度實況預(yù)警”；同時也讓商家能夠了解物流公司的狀況，選擇合適的物流公司進行商品配送，實現(xiàn)智選物流的目標(biāo)，讓商品能夠更快更安全地送到顧客手中。

3.3 數(shù)據(jù)開路：來一場說走就走的旅行

旅游市場流通領(lǐng)域的核心活動者是旅客而非商品，而旅客的流動通常由有關(guān)旅游商品的信息傳遞所引發(fā)。從這一意義上講，信息是旅游業(yè)的核心內(nèi)容。
馬蜂窩正是中國UGC大數(shù)據(jù)最成功的應(yīng)用者之一。馬蜂窩用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶、形成決策。用戶旅行決策前，會在馬蜂窩產(chǎn)生長期的內(nèi)容瀏覽行為，比如瀏覽關(guān)于旅游目的地的相關(guān)游記和路線推薦、查詢其他游客的點評等。通過挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)，馬蜂窩可以實現(xiàn)對整體客群的全景畫像，為用戶精準匹配。
后端的優(yōu)質(zhì)旅游產(chǎn)品，實現(xiàn)千人千面、所見即所需。同時，根據(jù)海量用戶的需求趨勢，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，優(yōu)化旅游商品的供給，引導(dǎo)對應(yīng)的供應(yīng)商增加供應(yīng)，并按不同用戶類型提升自家的商品呈現(xiàn)力和銷售服務(wù)力。而且在實現(xiàn)售賣之后，馬蜂窩平臺上就又會產(chǎn)生大量的用戶購買和評價UGC數(shù)據(jù)，比如新的游記和評論，反推商品優(yōu)化和內(nèi)容引導(dǎo)。
大數(shù)據(jù)還為馬蜂窩拓展旅游商業(yè)合作提供了可能，創(chuàng)造了旅游供應(yīng)商之間的共贏。早在2014年，馬蜂窩就與航空服務(wù)商“在路上”旅業(yè)合作推出了反向定制產(chǎn)品，這些產(chǎn)品根據(jù)用戶偏好數(shù)據(jù)定制及預(yù)售，不僅符合旅行者需求，而且具有較高性價比，產(chǎn)品在推出的5分鐘內(nèi)被搶購一空。此外，海南航空、美國馬薩諸塞州旅游局也與馬蜂窩合作開發(fā)了系列反向定制旅游產(chǎn)品。這種預(yù)售+反向定制的C2B模式基于龐大的用戶數(shù)據(jù)，預(yù)判消費者的喜好或消費傾向，定制相應(yīng)的旅游產(chǎn)品，滿足個性化出行需求。通過大數(shù)據(jù)分析用戶行為或聚合社交力量，這種模式可以撬動和重構(gòu)上游的旅游資源。
景區(qū)管理及景區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的信息系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、感知系統(tǒng)等所有數(shù)字景區(qū)系統(tǒng)每時每刻都會產(chǎn)生大量的數(shù)字、文本和視頻數(shù)據(jù)；景區(qū)外部的社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)平臺也會產(chǎn)生大量與景區(qū)有關(guān)的數(shù)據(jù)。此外，景區(qū)獨特的自然地理特征、歷史文化特點等，也可以轉(zhuǎn)化為空間地理數(shù)據(jù)和歷史人文數(shù)
據(jù)。這些海量數(shù)據(jù)為景區(qū)的智慧化提供了數(shù)據(jù)資源，大數(shù)據(jù)技術(shù)則助力智慧化落實。
2018年重慶推出“重慶旅游云”，依托大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等智能化技術(shù)，對旅游目的地資源、服務(wù)等數(shù)據(jù)進行整合，以提升景區(qū)管理水平，助力景區(qū)精準營銷和產(chǎn)品升級，并為游客提供行程規(guī)劃和信息查詢。
大數(shù)據(jù)可以更精確地告訴景區(qū)管理者景區(qū)內(nèi)哪些景點更受歡迎、游客都來自哪里、游客有哪些需求、什么時間是景區(qū)的人潮高峰，等等，幫助景區(qū)管理人員更好地實現(xiàn)更科學(xué)和精細化的管理。

3.4 數(shù)據(jù)止痛：改變時間與空間的交錯

錯位的時空與滯后的信息，無處不在的痛點。
在交通、物流和旅游領(lǐng)域，實體與數(shù)據(jù)跨地理空間的流動速度是影響效率與效益的重要因素，也是目前限制其進一步發(fā)展的主要瓶頸。
在物流業(yè)，大量資源和數(shù)據(jù)分散于物流的各個環(huán)節(jié)中，但是物流各環(huán)節(jié)的主體間仍然存在著如孤島般隔離的現(xiàn)象，供給與需求的信息無法完全對接，倉儲和運送的速度難以有效提升。數(shù)據(jù)是旅游的核心要素，旅客流動、景點管理、旅游設(shè)施規(guī)劃與服務(wù)提供等，都離不開數(shù)據(jù)。但是由于數(shù)據(jù)的不完備與流動的不暢通，旅游資源存在著極大的配置不均衡與浪費，游客的旅行體驗也有待提升。
公共部門的交通管理數(shù)據(jù)、交通運輸數(shù)據(jù)、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)，企業(yè)的鐵路、民航運輸數(shù)據(jù)和保險數(shù)據(jù)，交通流量、道路監(jiān)測等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及導(dǎo)航數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)等運營數(shù)據(jù)，等等，都是交通大數(shù)據(jù)的組成部分。
分散的數(shù)據(jù)再龐大，不進行整合則不能利用，不能利用則無法產(chǎn)生價值。
在交通、物流和旅游領(lǐng)域，大量數(shù)據(jù)為視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)是實時產(chǎn)生、實時變化的。在傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)模式中，由于數(shù)據(jù)來源于樣本而非總體，來自于靜態(tài)的截面而非動態(tài)的全過程，人們更加注重數(shù)據(jù)與分析的準確性，關(guān)注因果關(guān)系；而大數(shù)據(jù)覆蓋總體范圍，產(chǎn)生于運行的全過程，更關(guān)注事物之間的相關(guān)關(guān)系，能夠更快速地分析處理問題。

3.5 數(shù)據(jù)監(jiān)管：立法規(guī)范進行時

海量的數(shù)據(jù)并不意味著準確的數(shù)據(jù)。虛假的數(shù)據(jù)將導(dǎo)致扭曲的大數(shù)據(jù)現(xiàn)實畫像。
大數(shù)據(jù)如同其他技術(shù)一樣，它的價值并不在于技術(shù)本身，而在于技術(shù)的具體應(yīng)用。
采集數(shù)據(jù)時用戶的知情權(quán)和同意權(quán)、數(shù)據(jù)被采集后的利用規(guī)范、用戶要求刪除個人信息的被遺忘權(quán)等權(quán)利都有受到侵害的風(fēng)險。
原因在于這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具有更多的技術(shù)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在信息掌控上與消費者之間存在著不平等關(guān)系。

總結(jié)

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