大數據時代知識產權價值

㈠ 大數據時代 如何將「麻煩＂轉化為＂價值」

大數據時代 如何將「麻煩＂轉化為＂價值」
大數據是目前最熱門的科技詞語之一，如今，各行各業都在討論大數據，大數據對IT科技、生產製作、信息傳播與消費都有著影響，不管你是否承認，大數據已經實實在在的來到了我們身邊，面對撲面而來的大數據浪潮，企業用戶是選擇主動迎擊，還是選擇被動承受？
大數據時代 如何將"麻煩"轉化為"價值"
針對這一話題，筆者近日有幸采訪了同方股份有限公司物聯網應用產業本部大數據產業研發與工程中心數據資源工程事業部副總經理郭子龍先生，暢談大數據時代的企業應該何去何從！
當談到大數據的時候，人們總是習慣用4個"V"（海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value））來描述大數據的特點。但其實，無論是對於企業還是個人，大數據來臨首當其沖的就是帶了"大麻煩"，如何將這個"大麻煩"轉化為"大價值"才應該是企業考慮的問題。
如何將"大麻煩"轉化為企業的"大價值"呢？郭子龍先生認為有幾個關鍵點：
首先，企業需要轉變"數據依附於業務"的認識，使得數據的發展不再受業務桎梏，將數據作為企業中的一種全新的、獨立的戰略資源。
其次，需要為這種戰略資源構建一個容器，也就是建立大數據的標准框架，來容納大數據。企業需要按照這個標准框架來組織、存儲數據，容量不是首要考慮的，重點要考慮的是整個框架的標准如何建立，如何使這個標准與企業核心目標高度契合、並對目標的有效達成發揮作用。在數據規劃過程中，要重點應用"演繹法"，有些數據現在可能沒用，但是並不代表其將來沒有用。
再次，要做好數據集成，盡可能的去應用第一性原理。我們需要從數據自身根本的源頭上去做集成。將數據存儲到資料庫中，而存儲好的數據與其它資源不同，數據只需要集成一次，就可以多次使用，重復利用，所以要從根本上、從數據的源頭做好數據的集成。
最後， 強化數據應用，數據應用是大數據裡面最重要的一點，大數據應用如今無處不在，在數據應用要充分考慮到人與計算機處理能力的差異性，關注事物的主要矛盾和確定性問題，在海量化的各類數據中挖掘出數據的真正價值，強化數據的應用。

㈡ 為何會進入大數據時代，大數據又有何應用價值

有空可以看看FineBI、洞察發現力和流程優化能力的海量。

㈢ 大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法

大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法

大數據時代九種從大數據中獲取價值的方法,現在已經有了許多利用大數據獲取商業價值的案例，我們可以參考這些案例並以之為起點，我們也可以從大數據中挖掘出更多的金礦。 去年TDWI關於管理大數據的調查顯示，89%的受訪者認為大數據是一個機會，而在2011年的大數據分析的調查中這個比例僅為70％。在這兩次調查中受訪問者均普遍認為，要抓住大數據的機會並從中獲取商業價值，需要使用先進的分析方法。此外，其他從大數據中獲取商業價值的方法包括數據探索、捕捉實時流動的大數據並把新的大數據來源與原來的企業數據相整合。 雖然很多人已有了這樣一個認識：大數據將為我們呈現一個新的商業機會。但目前僅有少量公司可以真正的從大數據中獲取到較多的商業價值。下邊介紹了9個大數據用例，我們在進行大數據分析項目時可以參考一下這些用例，從而更好地從大數據中獲取到我們想要的價值。1、探索大數據以發現新的商業機會。很多大數據都是來自一些新的來源，這代表客戶或合作夥伴互動的新渠道。和任何新的數據來源一樣，大數據值得探索。通過數據探索，你可以了解一些之前所不知道的商業模式和事實真相，比如新的客戶群細分、客戶行為、客戶流失的形式，和最低成本的根本原因等等。2、從數據分析中獲取商業價值。請注意，這里涉及到一些高級的數據分析方法，例如數據挖掘、統計分析、自然語言處理和極端SQL等等。3、對已收集到的大數據進行分析。許多公司都收集了大量的數據，他們感覺這些數據存在著商業價值，但並不知道怎樣從這些弄出來的值大的數據。不同行業的數據集有所不同，比如，如果你處於網路營銷行業，你可能會有大量Web站點的日誌數據集，這可以把數據按會話進行劃分，進行分析以了解網站訪客的行為並提升網站的訪問體驗。4、重點分析對你的行業有價值的大數據。大數據的類型和內容因行業而異，每一類數據對於每個行業的價值是不一樣的。比如電信行業的呼叫詳細記錄（CDR），零售業、製造業或其他以產口為中心的行業的RFID數據，以及製造業（特別是汽車和消費電子）中機器人的感測器數據等等，這些都是各個行業中非常重要的數據。5、使用社交媒體數據來擴展現有的客戶分析。客戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等，會在客戶中相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站，以及自有的客戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發現規律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數據來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的客戶群。6、理解非結構化的大數據。非結構化的信息主要指的是是使用文字表達的人類語言，這與大多數關系型數據有著很大的不同，你需要使用一些新的工具來進行自然語言處理、搜索和文本分析。把基於文本內容的業務流程進行可視化展示。7、把客戶的意見整合到大數據中。通過運用大數據（與原有的企業資源集成），我們可以對客戶或其他商業實體（產品，供應商，合作夥伴）實現360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。新增的粒狀細節帶來更准確的客戶群細分，直銷策略和客戶分析。8、分析大數據流，實時操作業務，提升業務動作水平。實時監測和分析的程序已經在企業運營中存在了很多年，那些需要全天候運行的能源、通訊網路或任何系統網路、服務或設施的機構早就在使用這類型的程序。最近，從監控行業（網路安全、態勢感知、欺詐檢測）到物流行業（公路或鐵路運輸、移動資產管理、實時庫存），越來越多的組織正在利用大數據流的應用。9、整合大數據以改善原有的分析應用。對於原有的分析應用，大數據可以擴大和擴展其數據樣本。尤其在依賴於大樣本的分析技術的情況下，比如統計或數據挖掘；而在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下同樣也得用上大樣本的數據。

㈣ 什麼是大數據，大數據的核心價值是什麼

大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。

• 數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。

• 數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

• 價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

• 處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。

所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：

1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動

2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合

3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣

4精準營銷

5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革

6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構

7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界

8政府及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整

9數據創新帶來的新服務

㈤ 大數據時代 你的數據價值超乎想像

大數據時代：你的數據價值超乎想像
進入信息大爆發之後的年代，我們已經習慣了網路為自己帶來的便利，習慣了足不出戶便知天下事的豪情，習慣了動動手指便能購盡世間萬物的爽利，但所謂有利就有弊，我們需要付出的代價則是個人數據。其實通過等價交換的原則來看，數據顯然沒有普通人認為的毫無價值。

我們在網路中暢游，每時每刻都在產生著數據，而這些數據若單獨拿出來看，無法獲得有效的價值，但是聯動起來之後所帶來的附加價值，更會震驚所有人。
數據從未缺少 只是還未被記錄
從古至今，數據永遠伴隨在我們身邊，不過在過去，由於我們的數據沒有被有效的記錄與整理，因此造成了數據上的浪費。而在現代社會，由於用戶上網時的操作會被記錄，因此以前得不到保留的數據存續了，用戶的數據被集中起來進行歸納處理，價值便在歸納之後陡然顯現。

舉一個簡單的例子，當我們需要在網上點一份外賣時，商戶能夠很輕易獲得我們許多個人的信息，如送餐上門需要的家庭或者單位地址及電話；還能根據用戶之前的消費習慣進行菜品上的調整， 如加辣或者不加辣；根據用戶使用的移動支付渠道，可以了解用戶的信用度以及是否擁有其他貸款等更多信息。
從以上的例子就能看出，如果有需要，商家甚至能夠繼續追蹤下去，直至對用戶進行完全的畫像。這便是數據足夠以後形成了大數據，而這也是大數據的特點，高容量、多樣性、關聯性強、應用價值高等特點。
尤其在即將到來的物聯網時代，數據更會出現指數級增長，我們使用的所有智能設備都能完整的把我們所有行為通過數據記錄下來。數據的驟然增長，也將對我們自身進行更為精準的畫像。
數據的價值在於發現其背後的規律
簡單來說，通過收集這些數據進行分析之後，將會發現大數據將比我們自身更了解自己。這其實不難理解，我們自己也無法准確記住每時每刻自己在做何事，但通過智能設備卻能准確記錄下來，並且還會進行整理分析。

不要小看數據的價值，當數據量還稀少時，由於缺乏聯動性，因此價值還未顯現，但是當樣本足夠多時，將會從中發現出必然的規律，而這些規律即是價值的體現。但是當數據量還不夠多時，卻可能得出錯誤的結論。
用拋硬幣來舉例，在絕對公平且沒有外力干擾的情況下，當我們拋擲數量過少時，可能由於運氣緣故造成同一面連續多次出現，這時可能會錯誤的認為其中一面出現的幾率要比另一面更高。但是通過把拋擲的次數增加，會發現其實正反面出現的幾率均趨近於二分之一，隨著數據量的增多，這個數字也會與二分之一更加接近，這便是數據的價值，發掘其中的規律。
大數據時代下的精準營銷
我們個人數據同理，大數據時代下，通過收集到足夠多的數據進行分析後，可以挖掘其中背後潛藏的規律。而在發現出這些規律之後，除了能夠為用戶進行畫像，還能為企業提升業務，降低運營成本，進行精細化運營做出更多的貢獻。

比如通過收集某個客戶的數據，可以知道這位客戶喜歡運動、注重養生，特別喜歡在晚飯過後進行慢跑，甚至能夠知道具體的跑步時長以及路線。對於電商可以對該客戶推薦一些運動日用品，對於餐飲業則可以推薦一些適合養生的菜品，或者結合用戶其他更多的數據，可以精準的判斷其需求是什麼，這樣精準化運營將會使企業在節省大量成本的條件下創造更多價值。
當然，這樣一來就帶來了一個後果，那便是數據安全。個人數據也許將讓企業更好的了解用戶，讓用戶享受到更加優質的服務，但是當這些服務變成了騷擾，推薦變成了轟炸後，用戶就已經明白自己的數據被泄漏了。
數據安全既是財產安全
個人數據的泄露是如今網路最常見的網路犯罪，而數據泄露也會對個人造成嚴重的困擾，小到信息騷擾推送，大到信用卡的盜刷以及個人信息冒用，嚴重的甚至會造成刑事犯罪。

因此對於用戶而言，目前國內的個人數據安全形勢非常嚴峻，由於特殊的國情使然，造成許多應用程序必須讓客戶開放自己的個人隱私數據才可以使用。有數據顯示，目前手機APP越界獲取個人信息已成為網路詐騙的主要源頭，高達96.6%的安卓應用會獲取用戶手機隱私許可權，而iOS應用的這一數據也高達69.3%。
通過這些被跨界獲取的個人隱私數據，已經在全球都形成了一個龐大的「黑色產業」，年產值甚至高達上千億元。這些黑產從業者，利用大數據進行精確推送，誘導用戶消費，已經開始跨過了法律的邊界。這些黑產龐大的流動資金，也在側面證明了個人數據的價值，也希望用戶能夠明白自己的數據有多麼珍貴。
小結
前段時間網路李彥宏說過，中國消費者樂意用自己的隱私數據換取便利。但需要注意的是，也許目前消費者不得不用自己的隱私去換取方便，但隨著個人隱私數據重視程度的不斷提升，這種企業也將不得不做出改變。
用戶的數據是一處被掩埋的金礦，我們發現了，可以用它來獲得更好的服務，但不是以強迫的方式，畢竟數據的所有權在用戶本身。大數據時代，我們自身的數據更會價值連城。讓用戶明白自身數據的價值，讓用戶掌握自己的數據，讓用戶能夠與企業平等相待，也是大數據時代的真正意義所在。

㈥ 知識產權價值管理對信息服務業發展的意義

知識產權，英文為「IntellectualProperty」,原意為「智力所有權」，是從事智力創造性活動取得成果後依法享有的權利，與物權不同，屬於無形財產。信息產業，是科技創新最為活躍、成果最為顯著的產業，同時也是知識產權非常密集和活躍的產業。要從「電信大國」走向「電信強國」，我國的信息產業必須實行知識產權戰略。
知識產權在「起跑線」上為信息產業的發展打下了一劑「強心針」。自主創新，是知識產權的搖籃；知識產權，是對自主創新成果的肯定，具有特定領域的領先性和獨創性。除了知識產權的創造者和擁有者之外，該領域的其他參與者都不得不以「後來者」的身份出現。在「起跑線上」的領先，令信息產業的發展獲得事半功倍的成效。 對於某個企業或者某國產業而言，擁有某項技術領域的知識產權並形成專利，就意味著擁有該領域的最高話語權和市場主導權。對於其他企業乃至其他國家而言，只要涉及該技術領域，就不可避免地要獲得該知識產權主體的授權或許可，就必須向知識產權的主體源源不斷地交納許可費用。「挾天子以令諸侯」，知識產權就如同一張密實的大網，相關的市場參與者誰都逃不掉、避不開。例如，美國高通公司不僅憑借著手中擁有的1000多項CDMA專利，贏得了高額的回報，去年的利潤率高達37.7％，遠高於英特爾、三星和IBM等高科技公司；更為重要的是，高通因此而成為CDMA產業的霸主，數十年來始終深入影響著CDMA產業價值鏈的各個環節。 知識產權是信息產業核心競爭力的主要來源。以信息技術為代表的科技的巨大進步，促使人類社會邁入了以知識經濟、網路經濟和全球化經濟為三大特徵的新經濟時代。在新經濟時代，「知識」或者「智力」真正成為「第一生產力」，對於知識產權的保護，也成為重要的市場競爭和貿易規則。在這樣的背景下，知識經濟時代的市場競爭呈現出全新的游戲規則，即「技術專利化、專利標准化」。與此同時，信息產業作為知識產權非常密集和活躍的產業，新游戲規則率先在這里發揮作用。但是，目前我國的信息產業卻存在著本土企業掌握的核心專利相對不足、受制於人的問題。例如，在核心基礎產業領域，半導體專利國外佔85％，電子元器件、專用設備、儀器和器材專利國外佔70％。在市場規模較大的產業領域，國外所佔比例更是驚人：無線電傳輸國外所佔比例高達93％，移動通信和傳輸設備國外也佔到了91％和89％。中國的信息產業，要實現從人力資源和低成本優勢向智力優勢的轉變，就必須從知識產權這一「起跑線」上抓起，實施知識產權戰略，打造核心競爭力，「一勞永逸」地參與國際市場的競爭。 保護知識產權，就是鼓勵自主創新，就是增強信息產業的核心競爭力。一般而言，保護知識產權，是指通過創立、使用和出售新技術新產品新服務的排他性權利，來促進知識創造和商業發明，鼓勵知識產權擁有者將其創造和發明推向市場。知識產權保護，一方面使得企業在自主創新方面投入的人力、物力及財力，能夠得到合理的回報；另一方面，企業的自主創新熱情，又因為豐厚的回報進一步被激勵，並能夠將更多的人力、物力和財力投入自主創新中來，自主創新的土壤因而更加肥沃，並最終形成一個有利於自主創新、不斷發展的良性循環。 實施知識產權戰略，整個信息產業都必須首先增強知識產權意識，進而充分激發生產知識產權、加強知識產權保護、以自主知識產權的技術支持標準的制訂、以標准促進產業發展的熱情。我們必須看到，自主創新是知識產權的搖籃，但任何一項能夠最終轉化為市場競爭力的創新成果，都需要長期而艱辛的投入。因此，企業或者產業必須摒棄只顧眼前、急功近利的做法，真正腳踏實地通過自主創新獲得擁有自主知識產權的專利和標准。目前，《信息產業科技發展「十一五」規劃和2020年中長期規劃綱要》已經明確提出要「實施信息產業科技發展的知識產權戰略」，並給出了具體的舉措。在良好的發展環境下，作為知識產權戰略的主體，企業應充分發揮能動性，從「起跑線」上打造先發優勢！

㈦ 如何做好互聯網+大數據時代的知識產權變革

目前知幫網就是這樣一個互聯網+大數據的知識產權平台，目前在行業中還是很有口碑的。

㈧ 大數據的價值是什麼

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

一、技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。