大数据时代下的警务战略

范文一：大数据时代下的警务战略

2014 年 7 月 July 2014 北京警察学院学报

No.4 第 4 期 Journal of Beijing Police College

【】现代警务

大数据时代下的警务战略

姚林

(北京警察学院，北京 102202)

摘要:大数据时代为警务工作带来了巨大的挑战与机遇,大数据的核心是预测,警务战略是在预测的基础上做出决策和部署。大数据在警务应用中具有巨大的发展空间,大数据和警务战略的碰撞与融合使大数据警务战略具有极大的提升可能性。要以情报信息战略为重要基础,公共服务战略为根本目的, 以公共安全战略为核心内容,以安全防范战略为应有之义来构建大数据警务战略。

关键词:大数据;警务战略;公共安全;预测

中图分类号:D631 文献标识码:A 文章编号:2095-5758:2014:04-0058-07

爱尔兰著名著作家乔治?萧伯纳曾说过:“一旦一、大数据在警务应用中的发展空间巨大

决定主动采取行动而非被动反应,可能性将数我们

不胜数。”大数据蕴藏着各种可能性。但套用萧伯大数据在商业中的应用已经走在了前列,它为纳的上述名言,公安机关应如何主动采取行动而非众多的公司提供了新的盈利模式和方法。在警务应被动反应呢,在维护社会大局稳定、促进社会公帄用中,虽然大数据才刚刚起步,但它拥有巨大的发正义、保障人民安居乐业,实现公安机关“两最” 展空间。大数据在警务工作中的应用,我们可以称建设和帄安中国建设的过程中,公安机关应主动出之为大数据警务。大数据警务是在全面采集和高度击、未雨绸缪,积极利用大数据创新警务工作新理整合海量数据信息的基础上,对数据信息进行深度念、新思路,形成大数据警务战略全面指导新时代挖掘、智能处理,及时产生具有警务价值的情报成警务工作的大好局面。主动适应大数据时代对警务果,用以指导警务实战的一种工作模式,是公安信工作提出的新挑战、新要求,以大数据警务推动公息化应用的高端形态。

安工作现代化、引领警务工作信息化,是提高公安 :一:大数据将大力促进警务工作的深化改革战略决策水帄的重要途径。要高度重视大数据、研党的十八届三中全会决定将“推进国家治理体系和究大数据,不失时机地推动工作,尽快形成具有首治理能力现代化”作为全面深化改革的总目标之一,都公安特色的大数据警务建设格局。可见治理能力现代化的重要性。公安机关作为政

中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺府重要公共服务部门,其治理能力现代化是国家铨在国家信息化专家论坛上表示:大数据的挑战最治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。事

[1] 终是战略问题。同样,公安机关在大数据时代的实上,在社会环境越来越复杂、社会变化越来越迅警务战略也是至关重要。在适当的时机,通过大数速的背景下,社会各阶层利益格局的深刻变化导致

社会矛盾正在集中凸显,政府和公安机关在维护公据能够及时洞察在小数据中难以发现的新兴趋势,

共安全方面正面临着越来越大的挑战。在这样的大使公安机关在制定战略时更具前瞻性、针对性和时

效性。因此,我们要高度重视大数据对公安机关警背景下,大数据生逢其时。可喜的是它为公安警务务战略的巨大影响,思考制定什么样的警务战略才工作提供了更多的创造性机会。同时,它也给公安

机关带来巨大的紧迫感。由于紧迫性的要求,大数能使大数据为公安工作更好地服务。

收稿日期:2014-06-06

作者简介:姚林:1987-:,男,《北京警察学院学报》编辑。

据可能会迫使我们主动采取措施,而非被动反应。治安秩序的维护与管理,大型群众性活动的安全管这也正与社会的深刻变化对警务工作提出的更多更理,集会、游行、示威等治安秩序的维护与管理, 高要求相契合,更与国家战略层面全面深化改革开严重影响社会治安秩序行为的查处,群体性事件的放相同步、相适应。正因如此,大数据的出现给我预防和处置,与治安秩序关系密切的其他治安秩序

[3] 们的警务改革创新提供了巨大的机会,大数据的研由此可见,公安机关在维护治安秩序的管理等。

究和应用必将大力促进首都乃至全国警务工作的深方面的工作复杂而繁重。当前及今后一段时期,影化改革。响社会治安秩序的因素不断增加,社会矛盾纠纷愈

:二:大数据在维护社会稳定中的作用将日益来愈多,社会公共事件、恶性事故频繁发生,安全

隐患时有发生,势必严重影响正常的治安秩序,也彰显

维护社会稳定是公安机关的重要职责之一。社给经济社会发展和人民的安全带来威胁;而现有的会稳定包括政治局势稳定、社会生活稳定、经济形治安秩序维护和管理工作因缺乏统盘全局、协同监势稳定;公安机关的职责对前两个方面涉及最多, 管的模式和统一的信息化管理帄台和手段而显得捉包括反恐防恐、涉法涉诉信访处理、网络舆情监控、襟见肘,治安秩序维护与管理创新迫在眉睫。而大社会矛盾化解,等等。恐怖主义作为社会毒瘤,对数据的出现则为这种创新提供了巨大的可能,也为社会影响之深,危害之广,早已引起社会的广泛关我们提供了新的思考空间。治安秩序涉及社会面注。尤其是最近一段时期,恐怖分子气焰十分嚣张, 广、程度深、影响大,而大数据的收集、分析和应恐怖主义活动愈演愈烈,他们在多地接连实施多次用能够完全与之相匹配,进而能够时刻洞察社会秩恐怖活动,给人民群众的生命和财产造成了巨大损序每项重要却细小的变化,准确预测治安秩序的重失。在社会转型时期,各种社会矛盾集中凸显,尤大变化趋势和动向,为关键决策提供重大支持,也其是涉法涉诉信访问题更为突出。同样,在信息化为采取行动赢得时间。在这样一个飞速变革的时代, 时代,科技信息技术特别是互联网和移动互联网技伴随着人员、资金、物品快速而广泛的流动,大数据术的快速发展与应用,使公安机关网络安全监管面对维护社会治安秩序的贡献将会越来越大,我们当前临严峻的考验。在多种考验和挑战的压力之下,公发现的也许只是“冰山上的一角”,其巨大的潜力安机关如何突破传统的工作理念和思路,创新性地也许还埋藏在海帄面之下,有待我们去勘探和发掘。解决各种涉稳难题已经成为一项值得重视和研究的 :四:大数据在公共服务中将大有作为社会治安重大课题。在传统方法和技术束手无策之时,应运综合治理是在党委、政府统一领导下, 而生的大数据为我们带来了无限的希望。大数据在在充分发挥政法部门特别是公安机关骨干作用的同警务工作中的初步应用已经展示出了巨大的效果, 时,组织和依靠各部门、各单位和人民群众的力量, 北京市公安局局情报信息中心和交管部门已经开展综合运用政治的、经济的、行政的、法律的、文化的、了大数据警务的初步研究和应用,并取得了很好的教育的等多种手段,通过加强打击、防范、教育、管效益。当前,囿于大数据人才的匮乏和相关技术的理、建设、改造等方面的工作,实现从根本上预防和局限,大数据的巨大作用只是得到了初步展现。可治理违法犯罪,化解不安定因素,维护社会治安持续

[2] 以想象,随着云存储、云计算、Hadoop 系统、流数稳定的一项系统工程。它密切联系到社会的方方据等大数据存储和管理、大数据检索使用:包括数面面,对组织及协调的要求非常之高,促使各个部门据挖掘和智能分析:等大数据技术的快速发展,在和治安管理主体同步协作的困难也是前所未有,目高素质大数据人才的使用和推动下,通过深度的数前存在各自为战等问题,没有充分发挥综合同步推进据挖掘和分析,能够快速地形成相关涉稳情报信息, 的巨大威力。大数据的产生将使这些问题和困难迎刃为公安机关采取相应维稳措施提供空前的支持,而而解,首先大数据的来源无所不在, 它能充分显示社大数据在维护社会稳定中的作用也将在这个过程中会各个方面的信息,使公安机关能够提前预知判断相日益彰显。关问题的产生,更能迅速发现社会不稳定因素,及时

:三:大数据在维护治安秩序方面拥有巨大潜力采取措施加以处理。此外大数据还可以根据信息来公安机关在维护治安秩序方面承担着重要职责,源对已被侵犯的人群进行筛选提取,进而进行专门发挥着重要作用。公安机关负责维护治安秩序的的提醒教育。在这样情况下, 大数据将实现打击、预职责主要有:重点行业、重点场所、重点地区的警和教育的三重作用。另一

方面,大数据的有效利用将使公安机关对群众的服技术炉火纯青以后,社交媒体规范和信息分享机制务工作更有针对性、效率性,快速有效地提高人民健全,数据来源和质量更加可靠,届时利用大数据群众的安全感和满意度。锁定犯罪嫌疑人将变得简单而高效,进而可对犯罪

进行针对性的预防和打击。根据大数据分析,可以

使警方定位出那些最易受到不法分子侵扰的片区, 二、大数据和警务战略的碰撞与融合

并利用大量数据创建犯罪高发地区热点图。在研究

某一片区的犯罪率时,还可以利用大数据分析出与 :一:大数据的特征需要警务战略的调整与适应

其紧密相关的因素。随着数据越来越多和分析技术大数据有六个主要特征:一是数据体量大,大数据

的提高,研究结果将为公安机关更具针对性地锁定的起始计量单位至少是 P:1000 个 T:、E:100 万

犯罪易发点、抓获逃犯提供技术支持。个 T:或 Z:10 亿个 T:;二是类型繁多,大数

如今,随着安防摄像头分布和应用的扩展,视据不仅包括我们常见的各类数据,还包括网络日志、

频侦查已经成为公安机关重要的一种侦查方法;随音频、视频、图片、地理位置信息等等;三是价值

着交通摄像头的增多,交通监测与管理的应用也正密度低,海量的数据中存在着大量无效和无用的数

逐步展开,并取得了一定的成果。这些都表明,新据,有价值的数据占比较低;四是速度快、时效高,

的警务策略正在随着社会的发展和技术的进步逐渐大数据的处理速度快,时效性要求高。这也是大数

发生着演变,这些细小策略的不断演变最终必然会据区别于传统数据挖掘最显著的特征;五是数据获

促成警务战略的形成与发展。取与发送方式自由灵活。未来大数据会被同时保存

:三:大数据警务战略具有巨大的提升可能总在多个部署站点,人们使用数据都会受到较少的限

制,可以根据需要随时灵活地发送和获取大数据资体来讲,大数据将为公安机关的警务战略提源;六是真实准确性,大数据产生于人们的实际行升带来三种可能性,也可以称之为三个阶段:一是为,它是各种事物或行为的数字化呈现,具有高度解决现有公安业务中的已知问题,专注于提升公安

[4]业务工作业绩和工作效率。二是解决现有公安业务的真实性和准确度。

中出现的新问题,专注于提升解决新问题、新困难大数据的这些特征对人类的数据驾驭能力提出

的警务管理创新能力。三是预测并解决未来公安新了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察

业务中出现的新问题,目标是使公安机关未雨绸能力提供了前所未有的空间与潜力。如果我们将这

缪,主动预防,抓早抓小,防患于未然。种空间与潜力与警务工作联系起来,就需要我们重

新思考一下大数据时代应当具有什么样的警务战略。目前,公安机关对大数据的应用还主要停留在

第一个阶段,主要是情报信息的搜集、报警信息和警务战略是指在一定时期,公安机关基于对所处的

违法犯罪分子信息的积累等。现在要高瞻远瞩、未经济社会环境及公安部门的内部资源的分析而确定

的关于警务活动的整体方略,它是公安机关一系列雨绸缪,应当主动关注第二、三阶段的应用。新的

[5] 基础设施或数据来源可以通过解决现有业务问题来目的、任务、方针、方法等的总称。目前, 我们

实现大数据的一些价值,大数据可以更快、更好地主要有情报主导警务战略、问题主导警务战略、

回答这些问题,然而仔细观察可以发现,未来会出社区警务战略、专业打击犯罪警务战略、严打整治

现什么样的问题难以预料,第一阶段的大数据应用警务战略、危机警务战略等多种警务战略,这些战

并没有从根本上改变公安机关的公共安全战略和方略几乎全部以传统数据为基础、以公安专门工作为

法。随着公共安全形式的发展变化,公安机关维护导向,存在一定的片面性和局限性,难以适应大数

社会安全稳定的侧重点也应该从传统的被动反应转据时代的发展与要求。因此,在大数据时代,我们

向积极的主动预防和化解,因此大数据时代下的警必须要调整当前的警务战略与之相匹配、相适应。

务战略具有巨大的提升空间。 :二:大数据的处理和应用促进警务战略的形

成与发展

三、颠覆性大数据下的警务战略大数据由于价值密度低,存在大量的无效数据,

如果要提取有效的信息,需要相应的计算和提取技

:一:大数据情报信息战略是大数据警务战略术,模糊计算和云计算是其中重要的两种。当前,

的重要基础计算技术正在飞速的发展和进步。未来大数据分析

情报在警务工作中具有极端重要的基础作用。景下的现代情报服务不在于掌握,大的数据信息, 而

在于对这些数据进行专业化处理,实时挖掘出有用的“情报先行”更是当前市局工作的一个重要理念,

在情报的指引下,我们的警务工作才能更具高效性、信息,向用户提供前瞻性的战略战术情报,使情报产

针对性,这一理念也是大数据情报信息战略价值的品具有更强的决策力、洞察发现力。大数据将改变传

统情报服务的被动、单一、传统服务模式, 拓展服务重要体现。大数据情报信息战略是以大数据为核心

的情报信息战略。它主要包括以下三个策略。范畴,提高服务水帄和质量,展示情报服务的广阔发

展前景,也预示着情报服务方式向一个新的方向进行1. 大数据情报信息收集策略在大数据时代,很

多数据自然地产生,但是数转变。为了推动大数据的开发利用, 促进情报获取的

现代化,使情报又好又快服务于警务工作,应高度重据并不等于信息。信息是有效的数据,是经过筛选、

视大数据分析处理技术的发展和专门人才的培养。建处理、分析后的数据。也就是说数据是信息的基础。

立国家或者公安系统层面的大数据处理帄台,在统一我们想获得大量的有效信息,首先就要获取巨量的

帄台的基础上,开发建设包括数据清洗、数据分析、数据。大数据时代为我们获取数据提供了巨大的便

数据挖掘、数据可视化在内的一系列针对大数据的数利,应当从以下几个方面进行数据的收集。

据分析和挖掘技术,用以支撑不同领域下的大数据处一是行政记录数据,包括个人信息、单位信息、

理应用。自然和资源、其他管理记录数据,主要是政府各个

3. 大数据情报信息应用策略部门在行政过程中获得和产生的数据。

《孙子兵法》有云:知己知彼,百战不殆。情二是商业记录数据,包括电子商务交易、企业

报信息在战略决策中应用的重要性由此可见一斑。生产经营管理、信息咨询报告等数据,主要是工商

从决策上来讲,掌握有效信息多的人将处于一种战企业、中介咨询机构和专业数据库公司等组织所掌

略上的强势地位,这种地位的重要性在于对情报信握的数据。

息的合理应用上。对大数据情报信息分析研判的出三是互联网、物联网等网络数据,包括社交网、

发点和落脚点都在于最终的应用环节。大数据情报媒体、搜索引擎和传感器等获得的数据。网络数据

信息应用战略就是要指导解决大数据情报信息不能即使不是最原始的大数据源,也是使用最广泛、认

被充分、有效利用的问题。目前市局已有情报信息可度最高的大数据源。尤其是移动互联网的数据更

综合应用帄台,但是该帄台只是一些初级的应用和为重要,因为移动互联网将取代桌面互联网,成为

信息的简单综合,仍需进一步优化。大数据时代在每个人连接世界、认知社会、传播智慧的首要渠道。

不同方面应有不同的应用战略。从警种角度看,消大数据时代下,一切都可以转化为数据,所

防、警卫、交警、巡警、刑警、治安等不同警种在以要以大数据收集的视角来重视警务信息资源的获

大数据情报的应用上都有不同,应根据实际情况区取。公安机关甚至其他政府部门都不可能以一己之

别对待、有所侧重。从警察身份角度看,要淡化警力就能获得足够的数据,因此必须重视获取战略的

种意识,强化警察意识,尤其是要有全警大数据情制定与调整,可以遵从以下几个原则进行。

报信息应用的意识。一是在行政工作中要有意识地积极主动获取数

:二:大数据公共安全战略是大数据警务战略据,二是与公司等社会组织开展合作来获取数据,

的核心内容三是重视互联网、移动互联网上的信息获取与采

公安工作中的大数据应用,其最终目的之一就集。简单可以总结为以行政为主导、依托社会组

是维护好社会的公共安全,这也是大数据警务战略织、背靠网络的数据收集战略。

的核心内容。大数据公共安全战略是充分利用大数 2. 大数据情报信息分析策略数据获取是基础,其

据的优势来维护公共安全的一种战略,它主要包括目标依然是形成有效信息,

以下几个方面。以供决策使用,这同时需要信息技术的发展与进步,

1. 大数据维护稳定策略尤其是数据的深度挖掘与分析。在这方面,信息公

进入 21 世纪以来,我国正处于经济体制深刻司已经走在了前列,公安机关及其他政府部门所需

变革、社会结构深刻变动、利益格局深度调整、思的就是提高应用的能力,这就要求我们以治理能力

想观念深刻变化的时期,这一时期出现了许多新型现代化的目标为导向,充分利用好大数据预测的核

的社会矛盾,这些社会矛盾群体性增强、对抗性增心功能,重视大数据情报信息分析战略。大数据背

加、矛盾内容更加复杂。如果它们一旦不能及时得为严重危害社会安全稳定的一个重要方面。在这样的

大形势下,公安机关应当充分利用颠覆性大数据的优到恰当的处理就有可能酿成群体性事件或者个人极

端暴力事件,影响社会安全稳定,甚至可能被反动势来积极面对、主动化解恐怖主义活动。大数据反恐势力利用,影响我国政治稳定。公安机关的重要职防恐战略是将防恐与反恐结合起来放在大数据背景

下的一种战略。要树立防恐胜于反恐的意识,尤其责之一就是维护安全稳定。一方面是维护政治稳定,

一方面是维护社会稳定。对于前者,应高度关注国是北京作为我国首都的重要政治地位,防恐就显得内国外相关情报信息的大数据收集与分析,相关部更为重要。在大数据的框架下,深入研究恐怖主义的门通过对大数据的关注、跟踪和分析,能够及时发发展变化,掌握其活动规律,锁定恐怖犯罪嫌疑人,现最新动向,进而采取隐蔽措施加以处理,达到切密切关注其动向,切实把防恐的理念落到实处。经过实维护政治稳定的目的。从电子邮件、网络购物、多年的发展,恐怖主义活动逐渐由国外延伸至国内、微博等信息,结合其他数据分析研判寻踪索骥。对由新疆西藏等地区蔓延至内地, 在大数据应用的初级

阶段,还存在防不胜防的问题, 这时要积极运用大数于后者,各业务部门在坚持情报主导警务的理念

上,要充分利用大数据来分析、预测社会公共活动据实施反恐,掌握恐怖分子的各种信息,采取由人到中存在的异常现象,快速预警、快速处置。如勤人、由物及物的思路逐步向外扩展,通过大数据挖掘务指挥部门可根据 110 报警系统内的数据分析研其他恐怖分子和潜在恐怖分子的信息,采取有效措施判各区域、各类别的案件发生情况及其趋势;网实施严厉打击,彻底肃清恐怖主义势力,铲除产生恐安部门可根据网络大数据分析研判各类非法活动怖主义的土壤,实现反恐的彻底性。的苗头。 :三:大数据公共服务战略是大数据警务战略

的根本目的 2. 大数据打击犯罪策略大数据打击犯罪战略分

为三个层次。第一个层公安机关不仅承担着维护社会稳定、打击犯罪

的重要职责,还担负着许多公共服务的职能,当前次是打击个案犯罪。首先是公安机关侦查部门利用

犯罪分子在犯罪现场、逃跑线路及网络上等留下的人民群众对公安机关的行政服务效率和质量多有抱相关痕迹数据;其次是进入大数据帄台进行数据挖怨,忠诚、为民、公正、廉洁的人民警察核心价值掘分析,发现有效的侦查线索,最终锁定犯罪嫌疑观决定了提供优质的公共服务是公安机关警务工作人;最后是依法对嫌疑人进行抓捕、审讯等,实现的根本,市局“民意主导警务”的工作理念也是对犯罪分子犯罪行为快速、高效、精准的打击。第大数据公共服务战略的一个重要体现。当前要结

合北京市公安局“执法不公、群众不满”大整顿二个层次是打击惯犯、累犯和团伙犯。即从大数据

中提取挖掘犯罪分子的各种数据,利用已经抓获的活动,学会充分利用大数据来提高公安机关公共犯罪分子的交互数据重塑其犯罪行为,建立不同犯服务效率和质量,进而不断提升群众的安全感和罪的犯罪模型,根据模型分析锁定不同犯罪类型的满意度。

惯犯、累犯和团伙犯,进行有针对性的打击处理, 1. 大数据人口服务策略人口服务是公安机关为民对影响群众安全感和满意度的小额侵财行为也能有服务最重要的内容之

效地处理,实现对称性打击的目标。第三个层次是一,也是群众不满最为集中的地方。大数据人口服务打击新型犯罪。随着社会发展和信息技术的进步, 策略分为两个层次,一是国家发展战略层次,人口作各种犯罪也呈现出新特征和新变化,甚至会出现一为经济社会发展的重要资源,一定要高度重视。公安些新的犯罪方法和手段。传统的打击手段对此没有机关作为人口管理服务的主要部门,要切实贯彻落实好的方法,也存在一定的时滞性。但对新型犯罪的国家人口基础信息库建设,实施“全员人口统筹管理大数据分析可以快速总结、提炼出其犯罪特征和犯信息系统”工程,建立人口信息动态采集和更新机制罪模式、手段,研判出犯罪分子特定的行为模式, 的战略决策和部署,利用大数据科学监测和评估人口进而能使公安机关及早发现、及早采取措施进行打发展状况,建立完善部门间人口信息共享制度和人口击处理。统计信息沟通机制,及时发布人口总量、结构、分

3. 大数据反恐防恐策略随着近几年国际恐怖势布预测、预警信息,为科学决策、人口综合服务管

力的蔓延和国内极端民理提供信息支撑。二是人口管理服族主义与宗教主义的抬头,国内恐怖主义也日渐成

务层次,重点是户籍管理和流动人口管理。目前, 4. 大数据秩序服务策略当前,北京市公安局正在

进行交通、治安、环北京市流动人口数据尚难得到准确统计,可见现实

与理想的差距之大。现代社会是一个人口流动频繁境等“三大秩序”整顿活动,可以利用大数据来实现的社会,传统的户籍管理制度已经难以适应社会发秩序服务的制度化。利用交管局、百度、腾讯、淘宝展的新需要。因此应该创新甚至变革户籍管理, 等数据集合的大数据帄台,可以及时了解车辆、人口在大数据时代实现人籍一体、籍随人动已经成为的流动及聚集动向并采取相应的措施。尤其是大型活可能,这样常住人口和流动人口都将实现实时动动举办过程中,车辆、人口的聚集难以预计, 各种安态管理。全隐患较多,安保警力的大量投入也难免会产生百密

2. 大数据交通服务策略大数据交通服务策略是一疏的情况,但大数据的分析研判则不受限制且实时

一种将大数据应用于交而准确。应当利用大数据分析出关键点和关键环节,

在此部署相应警力加以控制,起到“打蛇七寸”的效通管理与服务的工作理念和思路。交通服务是交通

同时公安机关要与政府其他部门密切配合,采取果。管理部门的一项重要业务,应当转变交通管理工作

以社会服务与管理应用为突破口的建设模式,实现秩理念,将交通管理逐步过渡到交通服务上来,切实

做到为交通安全和交通顺畅保驾护航。当前,交管序维护与服务的目的。

部门面临着高速路交通事故高发、大城市交通拥堵 :四:大数据安全防范战略是大数据警务战略和城区内停车难等问题。大数据战略将为解决这些的应有之义

难题提供新的思路、方法和措施。在交通安全方面, 在安全管理方面,预防大于惩处。从经济角度在车联网、GPS、路网监控等技术的发展和广泛应看,预防的产出比最高,但没有得到应有的重视。用下,大数据能够根据历史数据分析出发生事故的从社会角度看,违法犯罪及安全事故造成的经济损规律和地点,从司机、道路设计改造和车辆跟踪等失和负面影响都是难以估量的。所以,安全防范战方面采取针对性措施加以应对。在交通拥堵方面, 略应该引起我们的高度关注,应将其放在更加突出大数据结合物联网和互联网技术能够实时监测道路的位置上来审视。尤其是在大数据时代,大数据安交通情况,发现拥堵段点,果断采取措施处置,同全防范战略所能发挥的作用将超乎所有人的预计和时车载系统可以通过大数据线路优化帄台为驾驶者想象,它在大数据警务战略体系中具备“黑马”的提供智能畅通路线。在停车难方面,大数据能够实潜质,它主要包含以下策略。现停车位实时动态监测,结合车载物联网设备能够 1. 大数据安全预警策略

为驾驶者提供实时空车位信息,提高车位动态利用在各个领域中,决策将日益基于数据和分析效率,解决停车难问题。而做出,而并非基于经验和直觉。换句话来说,大

3. 大数据消防服务策略大数据消防服务策略包数据的核心就是预测。大数据应用分析能够带来巨

括消防监管和消防教育大的经济价值和社会价值,推动社会发展进一步发两个方面。在监管方面,大数据能够对建设工程的展,大数据研究实验显示出惊人的预测能力,未来消防设计审核和消防验收提供精确的标准,发掘暗大数据预测技术将会对人们的决策过程和生活产生藏的消防隐患,消除在未发之时;也能够对使用中深远影响。在理想状态下,大数据对于人们的衣食的商业、办公和住宅建筑的消防进行消防等级的住行等各方面的安全风险都能够及时地加以提醒或测评和预警。现在每个建筑里都有很多消防报警预警。预防犯罪是公安工作中除了打击犯罪的另一器,将来报警器内的传感器可以实时地将数据传个重要方面,而对广大群众进行安全防范教育和警送到大数据实时监控帄台上,可以实现消防的动示是预防犯罪的重要内容。依据大数据安全预警策态实时监管,一旦出现火灾实情,可以实现更快略,可以通过对大数据的模糊数学分析,提取出已速更精准的指挥协调扑救工作。在教育方面,大被犯罪分子侵犯的地区和人群,进而进行有针对性数据能够利用群众喜闻乐见的形式宣传消防安全的安全防范教育,甚至是对高危人群进行警示,也知识和技能,使群众在潜移默化中得到消防教育, 可以根据社会人流和物流的变动预测各方面存在的提高消防意识,防患于未然。在物防、技防、人安全隐患,实现预警与防范的目标。防等方面,大数据的运用都将会得到事半功倍的 2. 大数据信息安全策略大数据带来众多便利与优效果。势的同时,同样面临

着风险。一是大数据时刻面临被泄露和被公开的风府机构合作,共同承担维护安全、预防风险的投入险,二是公众掌控隐私信息的能力被削弱,三是立成本,因为他们与该服务的下游影响利益息息相关,

[6] 而公安机关与该服务下的公共利益息息相关。这样法的缺失与滞后。大数据时代的信息安全风险,

的合作能够充分利用双方的优势并实现双赢。此宏观方面可能涉及国家安全、国家产业安全,微观

外,应当积极鼓励支持安全社会化组织的发展,由则可能涉及个人信息安全及财产安全。因此大数据

于互联网安全风险防范的技术门槛很高,而且互联信息安全战略要解决数据泄露和被滥用的风险。首

网技术发展飞速,政府机构难以赶上其发展节奏, 先要加大宣传教育提示,提高公众对隐私的自我保

?护意识和防范能力,尤其是手机、互联网帐户记录因此,相关政府部门应当与“安全联盟”等社会的个人相关信息。其次,要大力推进数据安全立化组织开展合作,共同维护大数据网络安全。法,政府要建立大数据隐私保护法律机制。再次, 参考文献: 要建立大数据道德准则,由于大数据立法的滞后, [1] 新华网. 大数据的挑战最终是战略问题 [EB/OL].(2013-12 许多企业和组织对大数据的利用行为难以进行有效 -25)[2014-05-30].http://news.xinhuanet.com/info/2013-12/ 的规范,因此要积极建立大数据道德准侧,以此约 25/c_132994940.htm?prolongation=1. 束过分利用大数据侵犯个人隐私信息的行为。这样 [2] 社会治安综合治理 . 百度百科.[EB/OL].(20131019)[2014--- 才能确保那些可以长久保存且不能删除的大数据 0530].http://baike.baidu.com/link?url=G_92McfFODPYTyUP--

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?“安全联盟”是由百度宣布发起成立的国内首个互联网安全维护组织,腾讯、金山、瑞星、小红伞等 5 家安全厂商成为首批百度安全联盟成员。百度安全联盟将以搜索引擎为核心,在搜索中,对后台信息进行“考核”,并第一时间提示非法、虚假信息。运行过程中,时时刻刻屏蔽着网络诈骗等钓鱼网站。

范文二：大数据时代的数据资产管理

《周一大数据管理》

虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。－维克托?迈尔?舍恩伯格

伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。

但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗？在获得高度重视的同时，很多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所有数据都能具备资产的属性。要知道就算是石油，在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一种无用的黑色液体。

一、让数据成为资产

什么样的数据能够成为资产，或者说什么样的数据有资格成为资产？首先让我们了解一下什么是财务意义上资产：“一般来讲，资产可以认为是企业拥有和控制的，能够用货币计量，并能够给企业带来经济利益的经济资源。”在这里，资产包含着如下几个要素：1、被企业拥有和控制；2、能够用货币来计量；3、能为企业带来经济利益

下面我们就用资产的要素来盘点一下什么样的数据符合资产的要求:

1、被企业拥有和控制

与专利权为代表的知识产权相比，数据所有权问题还比较模糊。从拥有和控制的角度来看，数据可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。

第一方数据也可以称为甲方数据，主要来自于数据的生产者。百度或京东这样的公司在为个人客户提供搜索服务或销售商品的同时，采集和整理了大量的用户行为数据。借助于支付、配送等后续服务，电商网站还能收集到诸如用户真实姓名、电话号码、家庭住址等隐私信息。这些一手数据被毫无疑义的被其生产者拥有和控制，并借助于数据挖掘或出售等方式不断给数据拥有者带来经济收益。

第二方数据也可称为乙方数据。随着互联网行业的高速发展，各行业巨头着力构建围绕核心业务的生态体系，专业分工愈发细致。一批像亿玛、百分点这样专业公司脱颖而出。作为效果营销领域的领导者，亿玛通过为电商提供流量入口

服务，间接积累了大量的网购用户的行为数据、广告投放数据和订单数据；为了给网购用户提供精准推荐，百分点则整理了完善的商品数据库和网购用户在电商网站内的行为数据。从拥有和控制角度看，第二方数据的所有者的确拥有对数据的掌控权，但这部分数据受制于获取路径（为甲方服务获取），在使用、交换或交易的过程中会有一些限制。需要采取匿名化以及整体化等脱敏处理处理后，才能实现有效控制和使用。

与第一方、第二方数据相比，第三方数据的产权问题比较复杂。出于对敏感数据泄露的担心和数据资产定价困难方面的考虑，第一方和第二方数据的拥有者很少直接进行数据交易或授权。与之相反倒是常有从这些公司的流出的内部数据放在网上供人付费下载。这也正是数据当前阶段还不能和资产划等号的一个生动体现。由于无法通过交易授权渠道获得，目前很多第三方数据提供商是通过网络爬虫、甚至是黑客手段获取数据。从法律层面看这些数据的所有权存在瑕疵的数据即使暂时拥有，也不能构成资产要素。只有在建立起有效的数据交换、交易机制后，第三方数据才能被真正的拥有和控制。

2、能够用货币计量

虽然从拥有和控制的角度来看，多数企业的数据都符合资产要素要求。但是如何用货币对这些数据进行计量则是个巨大的问题。传统会计的货币计量假设是指在企业众多计量单位中确定用货币为单位进行统一计量。货币作为会计信息的统一计量单位，有利于不同企业、不同行业用同一口径衡量反映其财务状况和经营成果。这也是为什么那些存储在硬盘上，以GB 、PB 为计量单位的数据无法直接进入资产负债表的原因。

当前阶段，尽管很多企业都意识到数据作为资产的可能性，但除了极少数专门以数据交易为主营业务的公司外，大多数公司都没有为数据的货币计量做出适当的账务处理。对于数据资产的货币计量，可以参照无形资产的计量规则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同，对如何确定无形资产的入账价值作了规定。比如，外购的无形资产应按实际支付的价款作为入账价值；通过非货币性交易换入的无形资产，其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之相类似，对于通过交易手段获得的数据，应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据，则可以根据数据的用途，参照内部开发项目资本化的方式，将与获取数据相关的费用支出予以资本化而不是直接计入当期损益。

将数据列入无形资产的好处不言而喻：考虑到研发因素，很多高科技企业都具有较长的投入产出期，通过对递延资产的摊销可以为企业形成有效税盾，降低企业实际税负。

3、能够为企业带来经济利益

如果不能带来经济利益，再多的数据也只能是垃圾，企业还要为这些数据支付额外的存储费用。根据国金证券的研究报告，目前直接利用数据为企业带来经济利益的方法主要有数据租售、信息租售、数据使能三种模式。

一、数据租售：以四维图新、广联达为代表的公司，在主营业务的基础上，通过对业务数据的收集、整理、过滤、校对、打包、发布等等一系列的流程，实现了数据自身的价值，为企业带来了经济利益。

二、信息租售：以彭博为代表的金融信息服务商，聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条, 成为行业巨擘。

三、数据使能：类似于阿里金融这样的公司，通过对大量数据进行有效的挖掘和分析，开展传统公司难以触及的小额贷款业务，为公司开创新的盈利增长点。

二、数据资产的保值增值

数据既然具备资产的属性，也就存在着折旧损毁和保值增值的问题。如何让数据资产实现保值增值呢？通常在资产负债表的资产项上，财务人员喜欢按照资产的流动性将资产从上至下进行排列。与之相类比，决定数据资产价值的则是数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力。因此，要实现数据的保值增值，就要从扩大数据规模，提高数据活性，提升收集运用数据的能力三个方面入手：

1、扩大数据规模

尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是受制于当前阶段数据收集和提取合法性方面的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。另一方面，单体企业仅仅基于自己掌握的独立数据很难了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响十分有限。

因此，只有充分发挥大数据生态圈中各企业的协同效应，建立起数据交换机制才能有效的扩大数据规模。当前阶段，很多需要共享数据的企业间竞合关系同时存在，企业在共享数据之前需要权衡利弊，避免在共享数据的同时丧失竞争优势。

2、提高数据活性

我们知道，数据类型繁多和价值密度低是大数据的重要特征。只有数据所有者们围绕核心业务需求构建起数据间的关联关系，才能提高那些不同来源获取的结构化与非结构化数据的活性。例如，对于数字营销中关键的业务环节-消费者画像，建立起统一的用户识别标识后，才能把众多环节收集的数据整合到一起，更加全面的了解用户。

3、提升收集运用数据的能力

与结构化数据相比，非结构化数据由于其难以用传统数据库的二维逻辑表来表现而被放弃。IDC 的一项调查报告中指出：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。显然，加强对非结构化数据的重视程度对于提升整体收集运用数据的能力效果显著。

另一方面，伴随着技术发展，传统的数据处理流程已不能满足业务需要，提高数据处理速度势在必行。例如，O2O 模式对用户数据实时处理有着极高的要求：用户数据伴随用户行为产生，这些数据往往是高速实时数据流。而且O2O 业务周期短，这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户进行个性化服务，通过传统的数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值，必须提升对这类数据的高速处理能力才能应对挑战。

三、推动数据交易市场建设，加速数据资产化进程

出于对数据价值的认可，当前阶段一些企业在业务需求的拉动下，尝试采用限额等量交换的方式进行数据交换；也有一些公司以CASE BY CASE的方式定价出售数据。但在缺乏交易规则和定价标准的情况下，数据交易双方交易成本很高，直接制约了数据资产的流动。

金融市场是现代金融体系的重要组成部分，由于其具有融资、调节、避险和信号的功能，对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之相类似，推动数据交易市场的建设，必然能加速数据资产化的进程。大胆预测一下，

未来数据市场有可能会出现数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生品交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。

来自：张海涛

范文三：大数据时代如何应对企业战略绩效管理建设

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大数据时代?如何应对企?业战略绩效?管理建设企业战略绩?效管理的发?展经历了单?元应用、集成应用和?整合应用，时至今日，企业战略绩?效管理系统?已在当下企?业运用实践?中崭露头角?，并很有可能?在未来5到?10年，进入企业战?略管理信息?化时代。

同时，随着大数据?时代的轰然?来临，使企业进入?战略绩效管?理信息化时?代加快了脚?步。然而，企业IT在?面对繁杂、庞大的数据?信息时，如何做到科?学、最大价值化?的被企业利?用，成功的为企?业战略绩效?管理系统服?务，还需要一套?庞大、严谨的战略?管理体系支?撑，在以企业战?略管理体系?的框架支撑?下，数据信息才?能使战略绩?效管理系统?如虎添翼。引领着企业?飞速发展。数据信息整?合与可用性?成为IT面?对企业战略?管理新挑战?

时至今日，大型企业中?有超过80?%的员工依赖?数据做出重?要的商业判?断。在企业管理?中，数据是否准?确应用，合理规划，是摆在企业?IT面前的?重要难题。在企业战略?绩效管理信?息化的今天?，企业希望在?管理中能够?通过数据来?查看、评估员工的?工作动态及?绩效考核。如此一来，数据整合和?可用性方面?的新挑战也?随之出现。那么，在大数据时?代，企业IT如?何建设一套?以企业战略?管理为根据?的系统构架?来实现数据?信息的整合?和价值最大?化呢,

随着对数据?尤其是大数?据的访问程?度的加深，数据信息在?整合方面的?欠缺和有失?管理的局面?显的愈加明?显。数据规模的?不断增长，使员工可能?受到数据噪?音的干扰，来自多个渠?道的数据会?导致分析的?正确与评估?的迟缓。鉴于这种大?数据时代特?征下的信息?现状，企业必须构?建和定位以?企业战略目?标管理为根?据的企业管?理信息化系?统，即一套完整?、严谨并基于?企业管理理?论研究的企?业战略管理?系统架构。研究表明，CIO们对?于企业管理?信息化体系?建设的以下?三方面尤为?关注:以企业战略?目标为根据?的系统模式?、管理体系的?设计创新和?管理体系中?数据信息的?落地执行。数据何以不?仅仅是可访?问，而是通过企?业管理体系?被真正利用?起来,

如何辨别数?据信息对于?企业管理的?可用性,正如ESP?观点所说，数据信息的?使用正确性?是与企业战?略目标或企?业管理执行?目标相契合?，才能使数据?信息的价值?最大化，否则，脱离企业战?略目标的数?据落地、数据应用对?于企业目标?来说，毫无意义。

只有当整合?后的数据呈?现与企业的?战略、目标、指标、决策相结合?时，数据信息所?带动的协同?作用才能真?正的发挥出?来，相反，如果数据信?息仅仅是为?了解决分析?者自身的效?率问题而偏?离或者忽视?的与管理目?标相结合，这种被孤立?的信息作用?将会变得有?限。

研究ESP?系统的建设?我们发现，建立一套大?数据时代下?的企业战略?绩效管理信?息化系统，首先，要明确企业?自身的发展?战略目标，在以企业战?略目标的基?础上，为数据信息?的价值实现?构建管理体?系框架，数据信息能?否被有效利?用取决于战?略管理系统?的体系设计?。包括流程管?理体系、制度管理体?系、组织管理模?式、人力资源管?理体系、预算管理体?系以及风险?和内控管理?体系都属于?企业战略管?理体系的框?架范畴。

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大量的数据?信息在全面?、有序的企业?战略管理框?架中被归类?、识别，并通过战略?管理系统中?的分析工具?(如SWOT?、PESTE?L工具等)被分析、重置，再通过辅助?保障系统(如会议管理?系统，流程管理系?统，任务管理系?统等)将分析后的?数据信息按?流程、组织，系统的输送?给终端(企业员工)。形成一整套?企业战略管?理信息化系?统，以便于员工?高效、便捷、正确性的运?用数据，真正实现数?据的可用性?。

企业在确定?了战略管理?目标后，面对大量的?数据信息，如何通过数?据信息实现?战略目的的?落地执行，是企业整体?战略管理的?关键所在。从企业管理?信息化的落?地执行角度?来看，ESP的贡?献在于能够?帮助企业管?理信息化高?效的实现，全面落地、彻底执行并?可视化监控?和有效的评?估，否则企业再?好的战略、全面的管理?体系落不了?地、也不能产生?很好的效果?更谈不上发?展。企业IT将?从单纯技术?支持转向更?全面的综合?体系技能支?持

当下，即使企业投?入巨资来获?取和集成来?自学界、供应商和客?户的数据，仍只有不到?40%的员工(根据我们对?数千名员工?的调查)拥有足够成?熟的流程和?技能来运用?它们。因此，基于巨大投?入才获得的?数据，企业内部人?员却有可能?做出错误的?决策。

那么，该如何提升?其余60%员工的技能?呢,CIO可以?让业务伙伴?来强化分析?技能，而IT也能?在培训员工?如何有效利?用数据方面?承担关键角?色。这其中一个?关键点，也是数据利?用性的核心?点就是企业?战略管理体?系的建设。随着员工对?管理体系中?透明、公开的工作?进展、绩效查询数?据的兴趣提?升，以及技术本?身也更具易?用性，我们认为I?T作为单纯?技术支持角?色的阶段将?成为过去。IT将从技?术转向更全?面地综合体?系技能支持?，直接服务于?企业最终的?战略目标，而战略管理?系统将成为?横跨多个业?务单元的整?体支撑管理?平台。

未来场景将?是如何呢,我们可以假?想一下，当某位管理?者或员工想?要查看自身?或下属的工?作进展、工作动态包?括调出绩效?考评分析依?据时，管理系统将?会帮助其找?到所需的数?据和分析工?具，从而进一步?将分析结果?呈现给查阅?者进行个人?、部门或整体?的绩效评估?。而来自系统?中的分析工?具和分析数?据都是以企?业战略目标?为前提。

在一个超过?80%的员工都在?使用数据支?持决策，数据支持管?理的时代，企业高管对?于数据的需?求和可用性?认知已经不?再具有代表?性了。在先进的企?业中，IT已经开?始直接与一?线员工和企?业高管一起?梳理该如何?提升工作绩?效以达到企?业最终的战?略目标。当然，这需要为企?业量身定制?的完整、科学的企业?综合管理体?系，即以企业战?略目标为根?据的企业战?略绩效管理?体系。

(企业战略管?理: http://www.zxqg.cn/zlxt.shtml) ?

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范文四：基于大数据时代的战略管理研究_以文化产业为例

基于大数据时代的战略管理研究 — — — 以文化产业为例

孙红军 , 李红

(北京理德思普企业管理咨询有限责任公司 , 北京 100081)

摘要 :立足于大数据时代的发展特征和趋势 , 以文化产业为例 , 分析了大数据时代文化产业的政治、经济和技术等外部环境因素 , 阐述了文化产业的战略管理现状和存在的问题 , 并在此基础上从 3个不同的层次进一步探讨了大数据时代文化产业企业加强战略管理、赢得持续竞争优势的途径和方法。

关键词 :战略管理 ; 大数据时代 ; 文化产业

中图分类号 :F 279. 23　　　　　　文献标识码 :A 　文章编号 :1674-9944(2014) 01-0207-04

1　引言

2011年麦肯锡发布了一份名为《大数据 :下一个创新、竞争和生产率的前沿》的报告 , 认为数据已经渗透到了每个行业和业务职能领域 , 逐渐成为重要的生产要素 ; 2012年瑞士达沃斯世界经济论坛上宣称数据已经成为一种新的经济资产。同年 , 奥巴马宣布美国政府投资 2亿美元启动 “ 大数据研究和发展计划 ” ; 2013年我国两会期间 , 代表们提出了将大数据上升为国家战略的提案。种种迹象表明世界已经步入 “ 大数据 ” 时代 [1], 数据将成为一种至关重要的战略资源。

“ 大数据 ” 是一股新的技术浪潮 [2], 它标志着人类社会从信息时代向智能时代的快速迈进 , “ 新科技 ” 、 “ 高智能 ” 、 “ 大利润 ” 、 “ 快发展 ” 将成为大数据时代的发展特色。面对 “ 大数据 ” 时代 , 企业需要深刻考量产业发展特征 , 发现产业在新一轮现代科技革命中面临的短板 [3], 加强战略管理 , 实现新的战略转型 , 适应新时代的发展要求。以下将以文化产业为例 , 从战略角度探讨文化产业的管理变革 , 为我国文化产业及相关企业的发展提供借鉴。 2　大数据时代文化产业发展环境分析

进入大数据时代 , 各行业都会面临高度复杂的环境变化带来的巨大机遇与挑战 , 企业必须每天都在它的环境中经受新的考验 [4]。文化产业企业要想长期发展 , 就必须先了解外部环境以理解现状并预见未来 [5], 正确而清晰的环境认识是企业战略管理的必备前提和基础。 2. 1　政策环境

在世界全面发展层面上 , 文化产业已经成为解决全球经济和社会发展等问题的工具和手段 , 英国提出发展并实施 “ 创意产业战略 ” 、新加坡提出 “ 文艺复兴新加坡战略 ” 、日本和韩国提出 “ 文化立国战略 ” , 欧盟发布 “ 欧盟文化战略 ” 等等 [1]。

随着 2009年《文化产业振兴规划》的颁布 , 我国文化产业也已经上升为国家战略性产业。 2010年中宣部、人民银行等九部委全方位引导加强对影视业、新闻出版业、文化艺术服务业、旅游文化服务业、会展业、动漫业、艺术设计和艺术经营业、文体用品制造业等重点发展领域的金融支持力度。 2012年文化部相继推出三

收稿日期 :2013-12-07

作者简介 :孙红军 (1955—) , 男 , 辽宁台安人 , 注册咨询师 , 主要从事战略管理、区域经济及科技管理工作

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A n a l y s i s 　 o f 　 C u r r e n t 　 S i t u a t i o n 　 o f 　 R u r a l 　 T o u r i s m 　 o n 　 C h o n g m i n g 　 I s l a n d o f 　 S h a n g h a i

— A 　 c a s e 　 s t u d y 　 o f 　 Q i a n w e i 　 V i l l a g e 　 o f 　 C h o n g m i n g 　 I s l a n d

L i 　 D o n g l e i , W u 　 S h e n t a o , M a o 　 T a o , W e i 　 C h u n h u i

(D e p a r t m e n t 　 o f 　 T o u r i s m 　 M a n a g e m e n t , E a s t 　 C h i n a 　 U n i v e r s i t y 　 o f 　 S c i e n c e 　 a n d 　 T e c h n o l o g y ,

S h a n g h a i 200237, C h i n a )

A b s t r a c t :R u r a l 　 t o u r i s m 　 h a s 　 d e v e l o p e d 　 f o r 　 m o r e 　 t h a n 　 a 　 d e c a d e 　 i n 　 S h a n g h a i , e s p e c i a l l y 　 o n 　 C h o n g m i n g 　 I s l a n d . T h i s 　 a r t i c l e 　 s t u d i e s 　 t h e 　 d e v e l o p m e n t 　 o f 　 r u r a l 　 t o u r i s m 　 o f 　 Q i a n w e i 　 V i l l a g e 　 o n 　 C h o n g m i n g 　 I s l a n d b y 　 m e a n s 　 o f 　 l o -c a l 　 v i s i t s , q u e s t i o n n a i r e , a n d 　 i n t e r v i e w i n g 　 t h e 　 l o c a l 　 p e o p l e . J u d g i n g 　 f r o m 　 t h e 　 p e r s p e c t i v e 　 o f 　 t h e 　 t o u r i s t s 　 a n d t h e 　 l o c a l 　 p e o p l e , i t a n a l y z e s 　 t h e 　 c u r r e n t 　 s i t u a t i o n 　 a n d 　 p r o b l e m s e x i s t i n g 　 i n 　 t h e 　 d e v e l o p m e n t 　 o f 　 t h e 　 r u r a l t o u r i s m , a n d 　 p u t s 　 f o r w a r d 　 s o m e c o u n t e r m e a s u r e s .

K e y 　 w o r d s :C h o n g m i n g 　 I s l a n d ; r u r a l 　 t o u r i s m ; c u r r e n t 　 s i t u a t i o n ; c o u n t e r m e a s u r e s

7 0 2

部关于促进文化产业发展的规划 , 提出要加快发展新兴

文化产业 ,

加强技术研发、集成应用和产业化示范 , 加强文化科技战略研究 (表 1

) 。表 1　文化产业相关国家政策

政策时间

部门

主要内容

影响

《 “ 十二五 ” 时期文化产业倍增计划》 2012文化部推出一批内容健康向上、深受群众喜爱、市场占有率高的中国原创文化产品 , 努力满足人民多样化精神文化需求 , 推动文化产业成为国民经济支柱性产业

实施重大文化产业项目带动战略 , 全面提升文化产业创新能力和核心竞争力

《文化部 “ 十二五 ” 文化科技发展规划》

2012文化部加强技术研发、集成应用和产业化

示范 , 加强文化科技战略研究 , 加强人才队伍建设 , 加强基础环境建设 , 加强人才队伍建设 , 加强基础环境建设

发挥与增强文化和科技的相互促进作用 , 实施科技带动战略《国家 “ 十二五 ” 时期文化改革发展规划》

012文化部实施一批重大项目 , 推进文化产业结构调整 , 发展壮大出版发行、影视

制作、印刷、广告、演艺、娱乐、会展等传统文化产业 , 加快发展文化创意、数字出版、移动多媒体、动漫游戏等新兴文化产业

提高文化产业装备水平 , 增强文化产业核心竞争力

《关于金融支持文化产业振兴和发展繁荣的指导意见》

2010中宣部等九部委

全方位引导加强对影视业、新闻出版业、文化艺术服务业、旅游文化服务业、会展业、动漫业、艺术设计和艺术经营业、文体用品制造业等重点发展领域的金融支持力度

促进文化产业繁荣发展

《文化产业振兴规划》

009国务院以文化创意、影视制作、出版发行、

印刷复制、广告、演艺娱乐、文化会展、数字内容和动漫等产业为重点 , 加大扶持力度 , 完善产业政策体系 , 实现跨越式发展

标志着文化产业已经

上升为国家的战略性产业从以上政策可以看出 , 发挥与增强文化和科技的相

互促进作用 , 实施科技带动战略 , 是未来文化产业发展的主流方向。而新技术、高科技正是大数据时代的特点 , 大数据时代的到来将激活文化产品和文化服务的供给和需求市场 , 我国文化产业也将因此迎来发展的春天。

2. 2　经济环境

近年来 , 经济大发展推动了国内文化产业的快速扩张 , 文化产业各细分行业保持稳步增长态势。在整个文化产业市场占较大份额的旅游、教育培训和体育产业增长平稳 ; 新兴的游戏、手机、网络等 “ 互动类 ” 产业发展活跃 ; 出版、影视、演出、动漫等 “ 内容类 ” 产业有较快的增长 [6]

(图 1、图 2

)

。图 1　 2008~2012年国内 G D P 走势

从图 1和图 2可以看出 , 文化产业产值 (以传媒产

业和印刷产业为例 ) 与 G D P 呈现强相关关系。国内整体经济状况将直接影响文化产业的发展势头 , 未来促进

经济增长重要因素 — — — 大数据 , 也将带动文化产业的发展

。

图 2　 2008~2012年国内文化产业产值走势图

当下 , 数据已经渗透到每一个行业和业务职能领

域 , 逐渐成为重要的生产因素 ; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的

到来 [

。数据正成为巨大的经济资产 , 成为新世纪的矿产与石油 , 将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会 [

。大数据将在推动我国经济转型方面发挥着巨大作用。维克托 ·迈尔舍恩伯格教授认为 , 大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山 , 第一眼只能看到冰山的

一角 , 绝大部分都隐藏在表面之下 [

。日本野村综合研究所高级研究员城田真琴指出 ,

要对未来进行预测 , 从庞大的数据中发现有价值的规则和

模式数据的挖掘是一种非常有用的手段 [

10]

, 他通过分析数据分析对商业业务的影响程度展示了大数据对经

济的促进作用 (图 3) 。由于行业的分析对象扩展到大数据 , 会实现更深入

的分析和更准确的预测 , 使得各行业企业对公司的发展和业务的把握更具能动性 , 将会在很大程度上带动企业盈利和经济的快速增长。对于文化行业而言 , 大数据时代的到来将促进其实现腾飞式的发展

。

图 3　数据分析对商业业务的影响

2. 3　技术环境

近年来 ,

智能商务、云计算、物联网、虚拟现实、人机交互、 3

D 打印等等新的技术风驰电掣般进入了我们的生活 , 软件开源、数据开放、普式计算、软件即服务、智慧

地球等等新的思想令人应接不暇 [2]

。大数据、新科技正极大地改变着我们对既有 “ 文化 ” 的理解。文化部文化

科技司司长于平指出 ,

“ 就我们的文化建设而言 , 必须正视和投身迅速崛起的 ' 大数据时代 '

, 必须顺应和引领它的磅礴脉动和青春意气。“

文化与科技融合在很大程度上是科技向文化领域的选择性切入 ; 科技创生着文化新

业态 , 科技力量在寻求 “ 商业模式 ” 之时也带来了全新的文化体验并改变着既有的文化景观 :动漫渲染、裸眼 3D 等 “ 虚拟技术 ” 的迅速发展 , 正改变并丰富着人们感受世界的方式 ; 海量数据、 “ 秒杀 ” 传输的 “ 速算中心 ” 的大力构建 , 正改变人们获取知识的方式。

新技术、新媒体的持续涌现和渗透 , 使得当下的文化产业处于一个新业态和旧业态不断更替和整合的阶段 , 由于数字技术带来的变革 , 跨界与融合成了文化产业发展的关键词 [6]。“ 速算中心 ” 已经从海量数据存贮走向 “ 让数据说话 ” 的时代 [11], 当下文化产业面对最大问题 , 无疑是从信息时代向大数据时代的迈进。

大数据从思维、商业、管理三个维度会给人类带来变革和挑战 [9], 企业要想成功经受住这些挑战的冲击并把它作为驱动力来推动发展 , 管理体系、组织结构和战略的深刻改变的重要性就如同思维的根本转变一样不言而喻 [4]。

3　文化产业战略管理现状分析

“ 运筹帷幄 , 决胜千里 ” , 战略问题是关系到企业或组织机构发展前景的全局性、根本性问题 , 文化产业的战略管理 , 同样是企业发展的关键。尽管我国已经出台了一系列政策 , 各级政府也通过加强规划指导、提供政策优惠、优化管理协调等手段大力支持文化产业发展 , 我国文化产业也因此得到了较大的发展和改观。但是就大多数文化产业企业来讲 , 还面临者众多的问题。大数据、新技术使得整个文化产业处于新旧模式交融、更替的状况 , 同时也必然会带来更多的潜在市场。企业要想在新时代的浪潮中得以生存、发展和壮大就必须充分认识自身发展现状 , 分析现有战略管理模式的不足之处 , 找出阻碍自身发展的关键问题 , 才有可能探索出未来的发展之路。

(1) 传统的文化企业受过去文化市场长期计划体制的影响 , 使得产品同质化严重。由于过去我国文化产业缺乏竞争意识和市场意识 , 缺乏开拓创新精神和动力 , 传统的文化企业为了将风险降低到最小 , 产品往往高度同质化 , 主题和创意都十分类似 , 甚至策略与渠道也基本一致。随着国家对文化产业的支持 , 从事文化产业企业的数量将会日益增多 , 高科技新产品对既有产品的冲击力非常大 , 业内竞争力度也会越来越大。依然维持既有管理模式的传统文化企业将面临者严重的威胁。 (2) 传统文化产业在经管理方面的研究不足 , 缺乏战略管理意识。这就在一定程度上降低了企业科学运作的效率 , 影响了资源的合理有效地配置 , 导致效率低下。

(3) 创新力度不足 , 创新战略管理亟待优化和加强。随着我国文化产业市场竞争的加剧 , 文化创新的难度也在不断提高。由于创新为文化产业带来先驱者利益的同时也使文化产业面临市场培育、新产品推广等众多问题 , 由于这一压力带来的风险 , 使得大多文化企业选择规避这个压力 , 即规避创新 , 使得我国文化产业的创新能力是严重不足的。

尽管既有管理方法与模式形成的投资、数据和价值

观在短期内不可能被新技术全部抹杀 , 而是融合、整合到新的业务中去 , 但企业要想在更高层次上得以发展 , 就必须重新审视局势 , 及时调整和加强战略管理 , 着眼长远、谋略全局 , 才能建立持续竞争优势 , 赢得大数据时代企业发展的主动权。

4　加强战略管理赢得企业持续竞争优势

加强战略管理的基本目标是获得竞争优势以及赚取超额利润 , 适当的战略将使公司的愿景和使命以及实现愿景和使命的行动更加合理化。面对我国传统文化产业战略管理存在的问题和不足 , 本文将从管理者、公司和业务三个层面对如何优化和加强战略管理的问题进行探讨 , 以帮助文化产业企业在大数据时代未雨绸缪 , 抓住机遇迎接挑战 , 使企业立于不败之地。

4. 1　管理者层面 :基于大数据时代的战略管理理论要求

管理层的知识水平和认知高度直接决定企业的兴衰和发展 , 文化产业企业要向实现战略转型 , 首先要从普及和强化管理层的战略管理理论入手 (图 4) 。

环境分析对战略管理来说是基础环节也是支持环节。这一部分不仅要对行业外部环境进行分析 , 还要详细分析自身企业、竞争对手以及标杆企业的相关情况 , 通过对比分析找出企业的核心竞争力所在 ; 战略制定是战略管理的核心环节 , 愿景、使命和价值观是企业发展的魂 , 战略目标则需要从公司、经营中心和业务三个层面指出各自的发展方向 , 以此结合自身发展现状来选择不同层面的发展战略 ; 在战略实施的过程中不仅需要管理层指定实施计划还需要进行过程监督和管理以保证战略执行的高效性 ; 最后通过战略评估和调整来保证战略的有效性和适应性

。

图 4　战略管理流程

步入大数据时代 , 文化产业企业的管理层要调整管理思维模式 , 通过不断学习和创新来规避过去在战略管理上的不足 , 以适应新时代的要求。

4. 2　公司层面 :基于大数据的战略合作

“ 大数据 ” 是影响未来战略发展的主要因素 , 谁掌握了 “ 大数据 ” , 谁就成为未来发展的规则制定者和规则改变者 [1]。大数据的影响力将渗透到各行各业 , 文化产业企业的振兴更离不开 “ 大数据 ” 的支撑。在大数据时代 , 数据就是直接的财富、就是核心的竞争力 , 很多行业 , 都

9 0 2

要相继跨入一个数据兴则企业兴、数据强则企业强的竞

争时代 [

。文化产业企业须将数据的竞争上升到公司战略合作的高度 , 才能赢得竞争优势。大数据是一个复杂的命题 , 海量数据的收集、使用和开放等 , 都是大数据时代企业需要面对的挑战 , 但是对于文化产业企业自身来讲 , 企业的管理层和员工大多都不是数据搜集和分析的专业人士 , 从事文化产业的企业需要与咨询公司和 I T 公司一起深入地了解大数据时代的产业市场 , 洞察潜在的业务机会 , 创造新的商业模式 , 通过一个全面的端到端的大数据战略方案来获取企业竞争力。

以雅昌为例 , 雅昌与中国优秀的设备、软件和咨询企业建立了良好的合作关系 , 将战略咨询、全面的业务解决方案 , 大数据分析服务平台、海量数据处理平台等纳入大数据战略体系 , 在文化艺术的普及和教育领域 , 推出包括流动美术馆、数字展览、数字博物馆、艺术讲

座、数字出版、艺术教育平台 (A r t 　

B a s e ) 、 3D 展览在内的多种服务 [

2]。从一个传统印刷企业转型为以视觉文化为发展方向的新型文化企业 , 雅昌集团通过与 I T 和

咨询公司的合作实现了传统与现代、数据与艺术的完美

结合 , 在大数据时代来临之时 , 为集团业务拓展开辟了新的道路。

4. 3　业务层面 :

基于大数据的 “ 低成本、差异化 ” 运营战略

业务层战略的目的是在公司与其竞争对手的定位

之间形成差异 [

13]

。战略与业务活动的匹配不仅对竞争优势来说是非常基础的 , 对这一优势的持续性来说也是

非常关键的。基于业务活动系统的定位比基于独立业

务活动的定位更具持续性 [

14]

。在选择业务层战略时 , 企业应当评价两种潜在的竞争优势 :比竞争对手更低的

成本或差异化 , 有能力收取较高的价格以超过为产生差

异化所付出的额外成本 [

5](图 5)

。图 5　五种业务层战略

要实现 “

低成本 ” 的运营战略 , 企业必须广泛推行以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节 , 通过基于数据的优化和对接把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都 “ 挤 ” 出

来 , 从而节约成本、战胜对手、在市场上幸存 [

。美国战略变革领域著名教授达文波特认为 , 能够始终保持以

“ 数据最优 ” 的原则来运营的公司将能够在竞争中坚持到最后 , 并不战而胜。

大数据时代也是一个着重 “ 差异化 ” 的时代 , 文化产业企业要想通过 “ 差异化 ” 战略来获取竞争优势 , 就必须学会选择 , 无论是产品还是服务 , 都要做到有所为有所不为。通过数据系统地了解竞争对手、了解既有市场和客户需求 , 不断地投资和开发顾客认为是重要的产品或服务的差异化特征 , 同时避开行业锋芒 , 使企业的产品或服务与竞争对手之间的相似性越小 , 企业受竞争对手

的影响也越小 [

。 5　结语

和互联网时代相比 , 大数据时代不仅意味着更广

泛、更深层的开放和共享 , 还意味着更精准、更高效、更

智能的管理革命 [

。企业只有紧跟时代变化的节奏 , 重视并不断加强战略管理 , 才能在大数据和新技术革命初

见端倪之时抢抓机遇 , 赢得企业持续竞争优势并不断发

展壮大。

参考文献 :

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范文五：大数据时代的战略人力资源管理[权威资料]

大数据时代的战略人力资源管理

本文档格式为WORD,感谢你的阅读。

摘要:在最近几年来，常常在书本上看到关于战略性人力资源管理的介绍，战略性人力资源管理被引用，并且作为新的学术概念被关注。战略性人力资源管理是一种科学性质的管理，既是现实的维度又是一个历史范畴。战略性人力资源管理是现代人力资源发展到一定阶段的必然结果。

关键词:大数据时代;战略人力资源;管理

C93 A

一、战略性人力资源管理的概念

战略性人力资源管理体系就是指在公司战略框架下对人力资源进行管理、使用、维护、开发以及监测，为的就是创造协同价值、达到企业战略目标的一种方法体系。其中包括战略性组织管理体系、战略性人力管理理念、战略性工作管理体系、战略性薪酬管理体系、战略性人力资源配置体系、战略性绩效管理体系、战略性人才培养体系以及战略性培训教育体系等。战略性人力资源管理的核心职能包括四个方面，分别是人力资源的开发、人力资源的评价、人力资源的配置以及人力资源的激励。通过这四个核心职能来构建科学有效的“招人、用人、育人以及留人”的人力资源管理机制。战略性人力资源配置的核心任务是在公司的战略性目标的基础上来配置人力资源，根据定员标准来对人力资源进行实时动态的调整，引进一些满足要求的战略性人才，对现在的人员进行合理的职位调整以及职位优化，建成有效的人员退出机制，以达到输出那些不满足公司要求的人员。战略性人力资源开发的核心任务在于对公司现有的人员进行有序的

系统的开发和培养，以提高他们的素质和质量，来达到公司的战略性要求。

二、人力资源管理中的大数据

1、原始数据:记录员工基本信息

所谓原始数据，主要是指那些能够真实反映员工自身素质的被数字化的“个人信息”。这些数据信息，就像是记录员工成长轨迹的时间轴，忠实的记录了员工各方面的原始能力情况，真实反映员工的个人素质，能够在人才招聘的过程中，给予人力资源管理部门提供客观的参考。具体而言，这类数据包括个人的基本信息，如年龄、学历信息、专业、基本技术技能水平、岗位工作时间、工作年限、岗位级别、班组、现任职务等。

2、能力数据:再现员工受训情况

原始数据记录的是员工从事劳动之前已经产生的，能够反映自身能力、素质的原始信息。这些数据能够在一定程度上反映出员工在进入新岗位之前的能力水平，但是却无法体现员工的动手能力，或者说无法准确反映出员工在当前阶段的实践能力。这种实践能力的获知，需要人力资源管理部门掌握能够对员工的劳动能力进行量化分析的能力数据。具体地说，包括员工培训经历、接受专业培训课程的时长、培训考核情况、解决问题时的效率、参与竞赛结果、奖惩情况等等。能力数据能够在人力资源管理部门考核员工的岗前培训效果等环节发挥巨大的作用，有助于让人力资源管理部门客观地了解员工的学习效果。

3、效率数据:展现员工工作效果

人力资源管理工作，除了员工招聘、进行工作考核外，了解员工入职后的工作情况，针对相关的情况制定人力资源的培训计划也是十分重要的内容。为准确了解员工日常的工作效率，科学地制定人力资源培训计划，人力资源管理部门需要了解能够客观反映员工工作效率的有关数据，这类

数据主要包括工作任务完成效率、单项任务完成时间，甚至是坏件率、故障率等。

4、潜力数据:预示员工发展前途

在人力资源管理工作中，适时为企业发掘优秀人才也是一项十分重要的任务。要很好地完成这样一项任务，人力资源管理部门就需要考核能够反映员工发展潜力的潜力数据。这些潜力数据主要是指那些能够比较客观地反映出员工劳动效率的提升和劳动效果的提高，以及能够比较客观地反映员工劳动能力呈现出持续增长状态的数据，例如工作效率提升率、收入涨幅水平、职称提升频率、业绩提升率等。

三、人力资源管理大数据的挖掘

1、尊重事实基础上搜集

人才招聘是人力资源管理的第一步，要在这一环节便充分发挥“大数据”的价值，需要我们在日常工作中注意全面、广泛地搜集员工的各项真实数据信息。这些信息既包括员工所提交的各类个人资料所反映出的原始资料信息，也包括与这些信息相关联的，基于科学分析基础上得到的一些综合数据。这就要求人力资源部门的工作人员秉着“事无巨细”的原则，将所有可能搜集到的信息全部进行数据化处理，在意识上强化数据的全面性和广泛性，避免因主观判断而导致数据的遗漏或弱化。

2、预见性地积累数据

人力资源部门每天会面对各种各样的报表、大量的人员简历及统计数据，这些信息有助于做出更加理性的决策。传统的人力资源管理系统主要关注于人力资源规划、绩效、薪酬、招聘、培训及员工关系6大模块，随着不断地推广应用，这些模块也得到了日趋完善。如果说，传统人力资源管理是对人力资本的现状进行管控，那么，进行人力资源的规划与预测则是现代人力资源管理的一项重要职能。目前的信息管理系统，在预测企业未来的人力资源走势，预判员工的成长曲线、离职倾向等方面十分困难。借鉴“大数据”理

念，结合企业自身发展战略目标和实际情况，从现有数据入手，制定科学、合理的大数据战略规划，不断汇集、整理、分析和挖掘各项人事业务及组织人事信息，不断探索人力资源管理系统的大数据管理，加强各类职能业务关系，用数据提升我们的管理“智慧”。

3、拓展获取信息的渠道

目前在高等教育中所流行的大规模网络公开课(MOOC)的教育模式可为企业的人力资源管理工作提供借鉴。MOOC是一种新兴在线学习平台，它一方面在更大范围内为有学习需求的人们提供了获取知识的机会，另一方面通过这个汇聚了众多学习者在平台上学习、使用，从而收集到更多学习者的行为数据，通过对群体行为的数据分析、找出规律，打造更好的在线平台，提高学习效率。企业可以利用在线培训，分析得出职工的培训需求，进而使培训工作变得更有针对性;开展在线能力测评，借助员工的业务能力、职场适应力、抗压力等各方面的评估结果，为职工本人提供有利建议，并应用于培训、选拔等多个环节。

利用大数据提升现代人力资源管理工作的效率，简单的说就是将人力资源管理工作的每一步都建立在对客观数据分析的基础上。通过对相关数据的分析和整理，为人力资源管理工作的开展提供数据依据，并根据数据结果科学制定人力资源管理策略，包括为推动人力资源管理工作持续进步而进行分析和预测。目前在大数据的应用过程中，大数据人才的紧缺是一个世界范围内的共性问题，为破解大数据时代的人才瓶颈，各国也正着手加快大数据相关人才的培养工作。在积极开展专业人才培养的同时，我们也看到了令大多数普通人感到高兴的趋势:一些全球顶尖的信息技术公司正致力于让对大数据的利用更多地走入寻常百姓生活。微软全球高级副总裁、大中华区董事长兼首席执行官贺乐斌表示:“微软大数据愿景是，希望基于标准化的产品，使所有人都能够在任何时间、任何地点利用数据，并更好地做出决策。任何

人，只要他需要针对业务或日常生活做决策，就能够获取数据，并有工具帮他把这些数据变成有意义的数据，然后基于这些数据做出更好的决策而不需要其他人为他专门准备这些数据。”

结束语

综上所述，在现代经济快速发展，社会不断进步，经济全球化发展，传统的人力资源已经无法满足现在的经济发展。在传统的人力资源管理的基础之上，战略性的人力资源管理占人力资源管理的主导地位。市场竞争日益激烈，企业之间竞争的核心其实就是人才之间的竞争。

参考文献

[1]高艳.战略性人力资源管理[J].中国人力资源开发，2009(11)

[2]张正堂.战略人力资源管理的理论模式[J].南开管理评论，2009(5)

[3]缪其浩.了解大数据，具备起码的数据素养[J].世界科学，2013，2:14.

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