大数据时代知识产权价值

㈠ 大数据时代 如何将“麻烦＂转化为＂价值”

大数据时代 如何将“麻烦＂转化为＂价值”
大数据是目前最热门的科技词语之一，如今，各行各业都在讨论大数据，大数据对IT科技、生产制作、信息传播与消费都有着影响，不管你是否承认，大数据已经实实在在的来到了我们身边，面对扑面而来的大数据浪潮，企业用户是选择主动迎击，还是选择被动承受？
大数据时代 如何将"麻烦"转化为"价值"
针对这一话题，笔者近日有幸采访了同方股份有限公司物联网应用产业本部大数据产业研发与工程中心数据资源工程事业部副总经理郭子龙先生，畅谈大数据时代的企业应该何去何从！
当谈到大数据的时候，人们总是习惯用4个"V"（海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value））来描述大数据的特点。但其实，无论是对于企业还是个人，大数据来临首当其冲的就是带了"大麻烦"，如何将这个"大麻烦"转化为"大价值"才应该是企业考虑的问题。
如何将"大麻烦"转化为企业的"大价值"呢？郭子龙先生认为有几个关键点：
首先，企业需要转变"数据依附于业务"的认识，使得数据的发展不再受业务桎梏，将数据作为企业中的一种全新的、独立的战略资源。
其次，需要为这种战略资源构建一个容器，也就是建立大数据的标准框架，来容纳大数据。企业需要按照这个标准框架来组织、存储数据，容量不是首要考虑的，重点要考虑的是整个框架的标准如何建立，如何使这个标准与企业核心目标高度契合、并对目标的有效达成发挥作用。在数据规划过程中，要重点应用"演绎法"，有些数据现在可能没用，但是并不代表其将来没有用。
再次，要做好数据集成，尽可能的去应用第一性原理。我们需要从数据自身根本的源头上去做集成。将数据存储到数据库中，而存储好的数据与其它资源不同，数据只需要集成一次，就可以多次使用，重复利用，所以要从根本上、从数据的源头做好数据的集成。
最后， 强化数据应用，数据应用是大数据里面最重要的一点，大数据应用如今无处不在，在数据应用要充分考虑到人与计算机处理能力的差异性，关注事物的主要矛盾和确定性问题，在海量化的各类数据中挖掘出数据的真正价值，强化数据的应用。

㈡ 为何会进入大数据时代，大数据又有何应用价值

有空可以看看FineBI、洞察发现力和流程优化能力的海量。

㈢ 大数据时代九种从大数据中获取价值的方法

大数据时代九种从大数据中获取价值的方法

大数据时代九种从大数据中获取价值的方法,现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。 去年TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。 虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。1、探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。2、从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。3、对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。4、重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。5、使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析。客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。6、理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示。7、把客户的意见整合到大数据中。通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。8、分析大数据流，实时操作业务，提升业务动作水平。实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。9、整合大数据以改善原有的分析应用。对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。

㈣ 什么是大数据，大数据的核心价值是什么

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

• 数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

• 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

• 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

• 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4精准营销

5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9数据创新带来的新服务

㈤ 大数据时代 你的数据价值超乎想象

大数据时代：你的数据价值超乎想象
进入信息大爆发之后的年代，我们已经习惯了网络为自己带来的便利，习惯了足不出户便知天下事的豪情，习惯了动动手指便能购尽世间万物的爽利，但所谓有利就有弊，我们需要付出的代价则是个人数据。其实通过等价交换的原则来看，数据显然没有普通人认为的毫无价值。

我们在网络中畅游，每时每刻都在产生着数据，而这些数据若单独拿出来看，无法获得有效的价值，但是联动起来之后所带来的附加价值，更会震惊所有人。
数据从未缺少 只是还未被记录
从古至今，数据永远伴随在我们身边，不过在过去，由于我们的数据没有被有效的记录与整理，因此造成了数据上的浪费。而在现代社会，由于用户上网时的操作会被记录，因此以前得不到保留的数据存续了，用户的数据被集中起来进行归纳处理，价值便在归纳之后陡然显现。

举一个简单的例子，当我们需要在网上点一份外卖时，商户能够很轻易获得我们许多个人的信息，如送餐上门需要的家庭或者单位地址及电话；还能根据用户之前的消费习惯进行菜品上的调整， 如加辣或者不加辣；根据用户使用的移动支付渠道，可以了解用户的信用度以及是否拥有其他贷款等更多信息。
从以上的例子就能看出，如果有需要，商家甚至能够继续追踪下去，直至对用户进行完全的画像。这便是数据足够以后形成了大数据，而这也是大数据的特点，高容量、多样性、关联性强、应用价值高等特点。
尤其在即将到来的物联网时代，数据更会出现指数级增长，我们使用的所有智能设备都能完整的把我们所有行为通过数据记录下来。数据的骤然增长，也将对我们自身进行更为精准的画像。
数据的价值在于发现其背后的规律
简单来说，通过收集这些数据进行分析之后，将会发现大数据将比我们自身更了解自己。这其实不难理解，我们自己也无法准确记住每时每刻自己在做何事，但通过智能设备却能准确记录下来，并且还会进行整理分析。

不要小看数据的价值，当数据量还稀少时，由于缺乏联动性，因此价值还未显现，但是当样本足够多时，将会从中发现出必然的规律，而这些规律即是价值的体现。但是当数据量还不够多时，却可能得出错误的结论。
用抛硬币来举例，在绝对公平且没有外力干扰的情况下，当我们抛掷数量过少时，可能由于运气缘故造成同一面连续多次出现，这时可能会错误的认为其中一面出现的几率要比另一面更高。但是通过把抛掷的次数增加，会发现其实正反面出现的几率均趋近于二分之一，随着数据量的增多，这个数字也会与二分之一更加接近，这便是数据的价值，发掘其中的规律。
大数据时代下的精准营销
我们个人数据同理，大数据时代下，通过收集到足够多的数据进行分析后，可以挖掘其中背后潜藏的规律。而在发现出这些规律之后，除了能够为用户进行画像，还能为企业提升业务，降低运营成本，进行精细化运营做出更多的贡献。

比如通过收集某个客户的数据，可以知道这位客户喜欢运动、注重养生，特别喜欢在晚饭过后进行慢跑，甚至能够知道具体的跑步时长以及路线。对于电商可以对该客户推荐一些运动日用品，对于餐饮业则可以推荐一些适合养生的菜品，或者结合用户其他更多的数据，可以精准的判断其需求是什么，这样精准化运营将会使企业在节省大量成本的条件下创造更多价值。
当然，这样一来就带来了一个后果，那便是数据安全。个人数据也许将让企业更好的了解用户，让用户享受到更加优质的服务，但是当这些服务变成了骚扰，推荐变成了轰炸后，用户就已经明白自己的数据被泄漏了。
数据安全既是财产安全
个人数据的泄露是如今网络最常见的网络犯罪，而数据泄露也会对个人造成严重的困扰，小到信息骚扰推送，大到信用卡的盗刷以及个人信息冒用，严重的甚至会造成刑事犯罪。

因此对于用户而言，目前国内的个人数据安全形势非常严峻，由于特殊的国情使然，造成许多应用程序必须让客户开放自己的个人隐私数据才可以使用。有数据显示，目前手机APP越界获取个人信息已成为网络诈骗的主要源头，高达96.6%的安卓应用会获取用户手机隐私权限，而iOS应用的这一数据也高达69.3%。
通过这些被跨界获取的个人隐私数据，已经在全球都形成了一个庞大的“黑色产业”，年产值甚至高达上千亿元。这些黑产从业者，利用大数据进行精确推送，诱导用户消费，已经开始跨过了法律的边界。这些黑产庞大的流动资金，也在侧面证明了个人数据的价值，也希望用户能够明白自己的数据有多么珍贵。
小结
前段时间网络李彦宏说过，中国消费者乐意用自己的隐私数据换取便利。但需要注意的是，也许目前消费者不得不用自己的隐私去换取方便，但随着个人隐私数据重视程度的不断提升，这种企业也将不得不做出改变。
用户的数据是一处被掩埋的金矿，我们发现了，可以用它来获得更好的服务，但不是以强迫的方式，毕竟数据的所有权在用户本身。大数据时代，我们自身的数据更会价值连城。让用户明白自身数据的价值，让用户掌握自己的数据，让用户能够与企业平等相待，也是大数据时代的真正意义所在。

㈥ 知识产权价值管理对信息服务业发展的意义

知识产权，英文为“IntellectualProperty”,原意为“智力所有权”，是从事智力创造性活动取得成果后依法享有的权利，与物权不同，属于无形财产。信息产业，是科技创新最为活跃、成果最为显著的产业，同时也是知识产权非常密集和活跃的产业。要从“电信大国”走向“电信强国”，我国的信息产业必须实行知识产权战略。
知识产权在“起跑线”上为信息产业的发展打下了一剂“强心针”。自主创新，是知识产权的摇篮；知识产权，是对自主创新成果的肯定，具有特定领域的领先性和独创性。除了知识产权的创造者和拥有者之外，该领域的其他参与者都不得不以“后来者”的身份出现。在“起跑线上”的领先，令信息产业的发展获得事半功倍的成效。 对于某个企业或者某国产业而言，拥有某项技术领域的知识产权并形成专利，就意味着拥有该领域的最高话语权和市场主导权。对于其他企业乃至其他国家而言，只要涉及该技术领域，就不可避免地要获得该知识产权主体的授权或许可，就必须向知识产权的主体源源不断地交纳许可费用。“挟天子以令诸侯”，知识产权就如同一张密实的大网，相关的市场参与者谁都逃不掉、避不开。例如，美国高通公司不仅凭借着手中拥有的1000多项CDMA专利，赢得了高额的回报，去年的利润率高达37.7％，远高于英特尔、三星和IBM等高科技公司；更为重要的是，高通因此而成为CDMA产业的霸主，数十年来始终深入影响着CDMA产业价值链的各个环节。 知识产权是信息产业核心竞争力的主要来源。以信息技术为代表的科技的巨大进步，促使人类社会迈入了以知识经济、网络经济和全球化经济为三大特征的新经济时代。在新经济时代，“知识”或者“智力”真正成为“第一生产力”，对于知识产权的保护，也成为重要的市场竞争和贸易规则。在这样的背景下，知识经济时代的市场竞争呈现出全新的游戏规则，即“技术专利化、专利标准化”。与此同时，信息产业作为知识产权非常密集和活跃的产业，新游戏规则率先在这里发挥作用。但是，目前我国的信息产业却存在着本土企业掌握的核心专利相对不足、受制于人的问题。例如，在核心基础产业领域，半导体专利国外占85％，电子元器件、专用设备、仪器和器材专利国外占70％。在市场规模较大的产业领域，国外所占比例更是惊人：无线电传输国外所占比例高达93％，移动通信和传输设备国外也占到了91％和89％。中国的信息产业，要实现从人力资源和低成本优势向智力优势的转变，就必须从知识产权这一“起跑线”上抓起，实施知识产权战略，打造核心竞争力，“一劳永逸”地参与国际市场的竞争。 保护知识产权，就是鼓励自主创新，就是增强信息产业的核心竞争力。一般而言，保护知识产权，是指通过创立、使用和出售新技术新产品新服务的排他性权利，来促进知识创造和商业发明，鼓励知识产权拥有者将其创造和发明推向市场。知识产权保护，一方面使得企业在自主创新方面投入的人力、物力及财力，能够得到合理的回报；另一方面，企业的自主创新热情，又因为丰厚的回报进一步被激励，并能够将更多的人力、物力和财力投入自主创新中来，自主创新的土壤因而更加肥沃，并最终形成一个有利于自主创新、不断发展的良性循环。 实施知识产权战略，整个信息产业都必须首先增强知识产权意识，进而充分激发生产知识产权、加强知识产权保护、以自主知识产权的技术支持标准的制订、以标准促进产业发展的热情。我们必须看到，自主创新是知识产权的摇篮，但任何一项能够最终转化为市场竞争力的创新成果，都需要长期而艰辛的投入。因此，企业或者产业必须摒弃只顾眼前、急功近利的做法，真正脚踏实地通过自主创新获得拥有自主知识产权的专利和标准。目前，《信息产业科技发展“十一五”规划和2020年中长期规划纲要》已经明确提出要“实施信息产业科技发展的知识产权战略”，并给出了具体的举措。在良好的发展环境下，作为知识产权战略的主体，企业应充分发挥能动性，从“起跑线”上打造先发优势！

㈦ 如何做好互联网+大数据时代的知识产权变革

目前知帮网就是这样一个互联网+大数据的知识产权平台，目前在行业中还是很有口碑的。

㈧ 大数据的价值是什么

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。