商业智能网络协同错在哪里

① 对于大型企业来说，该如何实现商业智能管理

sap＆oracle是目前世界上公认的两大管理软件品牌，他们占据着绝大多数的市场份额，至于其他的几个也在局部地区做得不错，只是严谨性＆系统性不如前两者，适合小公司使用，对于sap＆oracle的比较，您可以参考以下文档：
1:软件产品的成熟度

§ SAP：经过近30年与全球大企业用户的合作，SAP系统积累了大量先进企业的业务管理流

程。对于用户来说，只需根据在系统中挑选适当的业务流程，在软件中进行配置。而对软件的二次开发工作量极少，这就保证了用户能够把主要的精力都花在企业业务流程的优化上，真正起到上一套系统，管理提高一个层次的作用。

§ Oracle: 由于缺乏足够的业务流程模板和软件功能的支持，在实施中Oracle软件经常被发现无法满足企业管理上的要求。比如在大型制药企业中必须的批次管理、质量管理、设备维护管理等，而Oracle软件根本没有此类模块。虽然Oracle公司一再的夸大告诉客户其软件的二次开发技术十分灵活，但是这实际上也就是在告诉用户这套软件功能不够，用户得自己去编程序。

§ SAP：秉承德国企业严谨的文化，所有发布的产品都是经过严格的测试和质量认证，只有在软件产品真正完备后才向用户推出。

§ Oracle公司是一个非常注重市场效应的企业，经常是一有概念就马上宣称产品完成，然后快速推向市场。但是，软件产品得漏洞和缺陷给其用户得实施和使用造成了巨大的痛苦。2002年1到3月，Oracle发给新产品用户的修补程序包竟然高达5000个以上，这对用户来说无疑是一场恶梦。

§ SAP：作为ERP系统的重要组成部分，SAP花了2年的时间进行汉化和按照中国政府的人事管理要求进行本地化，使得SAP的中国用户不仅能够使用国际化的先进软件，同时也满足本地化的要求。

§ Oracle：对ERP软件产品本地化重视不足，至今在中国地区，Oracle的用户还没有一家能够使用Oracle软件的人力资源管理模块。

不同的产品质量和市场策略，造就了不同的用户群体

SAP在中国

公司经营理念的不同，最终一定会反映在其用户群体的实施效果上。以中国为例，SAP的用户群体中，大型企业实施成功的比比皆是，这些企业纷纷把自己的成功经验向社会传播，报章媒体上宣传实施SAP实施成功的文章时时可见，比如：

2001到2002年中，又有中国最大的矿业集团－兖矿集团，列入全球财富500强的－中国石油化工集团，国内四大通讯设备厂商之一－大唐电信集团，中国最具活力的报业集团－广州日报集团等大型、浦东发展银行超大型企业纷纷加入SAP的用户群体。

Oracle在中国：

与SAP的广泛成功形成鲜明对比的是，Oracle依靠低价格来得到的客户，实施效果却良莠不齐，鲜见有在媒体上宣布自己实施ERP成功的；特别是在大型企业集团的实施上，鲜见其有成功客户。特别是在一些大型项目上，其急功近利的市场策略造成的恶果已经开始显现。

§ 中国移动通信：在广东、江苏、浙江的试点实施Oracle系统，软件的先天不足和实施力量的经验缺乏造成实施瘫痪。2001年7月，中国移动痛下决心，对尚未实施Oracle的其他13个省的ERP项目重新进行招标，而邀标书就发给了SAP 。而作为中国移动的母公司，中国电信，吸取前者的教训，谨慎的进行评估和实施。在北京电信公司和上海电信公司已经开始实施SAP。

§ 上海宝钢：产品无法适应大型企业复杂的管理需求，实施半途而废，现在宝钢已经完全放弃了系统的使用。

§ 中国民航：实施力量薄弱，在试点实施效果不理想的情况下，中国民航进退维谷，既没有信心向全国推广，也没办法放弃。

§ 实达电脑：Oracle在中国最大的实施合作伙伴－汉普公司，其实施能力让实达公司的领导层忍无可忍，只好中途将汉普的咨询队伍“请”出了实达公司。Oracle公司只好换上其他合作伙伴，但实施何时能够完成，还无法预料。

§ 江苏沙钢集团：从1997年开始实施Oracle ERP，经历了漫长的实施过程和庞大的二次开发工作后，终于在2002年5月放弃了Oracle软件，转向SAP。

以上这些案例足以说明，Oracle的两大致命弱点：软件功能不足、实施力量薄弱决定了，其方案在大型集团化企业的项目上的成功十分困难。这些先天的障碍，给这些大型集团化企业的信息化甚至是企业经营造成了巨大的隐痛。

2、 技术的先进性

Oracle 应用系统11i 版本是真正完全基于互联网INTERNET架构，并且采用开放的JAVA语言和技术标准进行编写的应用软件，这种技术的开放性，使Oracle 应用系统11i版本有越来越强的生命力（开放的标准意味着应用系统软件不受硬件平台, 不受企业规模大小, 不受地域限制等因数的影响)，而SAP软件的主体部分还是完全用其私有的ABAP语言编写的，学习和使用都很困难且与INTERNET或网络应用WEB技术不兼容（JAVA目前已经成为全球INTERNET应用系统的应用开发标准，而懂ABAP语言的开发人员非常少），虽然SAP也在试图转向JAVA标准，但由于其目前的系统过于复杂和庞大，完全的转型几乎不可能。非INTERNET结构上的应用系统, 基本是基于客户/服务器(C/S)的结构,这在现在的INTERNET时代,是已经过时或被淘汰的技术,它将限制应用系统的规模和并发用户数,也不可能用于全球一体化的管理系统 – 即跨国或跨地区的大型企业将不可能应用一个数据库的管理系统, 这将给这些选用该C/S 系统的企业带来巨大的系统投资费用和系统维护成本, 也使企业不可能在今后发展时,继续使用已投入的信息系统, 即在原系统上增加新功能/系统的逐步实现企业信息化的设想成为不可能。

虽然从表面上看，最终用户似乎感觉不到软件技术架构带来的变化，但事实上，是否选择符合发展潮流的技术方向会极大地影响到软件厂商及其应用客户的生命力。历史上，由于没能选择符合潮流的技术而迅速衰落的大软件厂商比比皆是（曾经在ERP领域领导潮流的SSA，由于不能将系统及时转向开放的UNIX平台，而迅速衰落）而这同时也给选择这些厂商产品的客户带来了极大的风险。

ORACLE应用系统充分采用了数据库上的先进技术，将有些系统功能放到数据库中去实现，而不是通过编程的方式，因而大大简化了程序，提高了效率。而SAP系统为支持多种数据库，不可能采用数据库技术去实现数据库端的功能，只是将数据库用来储存数据，其原因有两方面，一是SAP公司不是数据库技术公司, 不专注于数据库技术，二是SAP也不愿意将自己的产品捆绑在一种数据库上，但这种做法牺牲了客户的利益。

ORACLE系统具有强大的查询功能，在其输入数据的界面中，输入的任何数据都可做为其查询条件。SAP则需要专门定义查询界面。

ORACLE 电子商务套件已经脱离了传统的ERP软件模式，提供了集成的商业智能、个性化管理界面、工作流和告警等全新的功能。传统的ERP软件，用户需要进入层层菜单，运行查询或报表，才能得到业务数据。而使用ORACLE，用户可以在个性化的企业门户网页中，自由定义所需的智能报表，就能迅速了解企业、相关业务的执行情况。系统还能够对非正常业务自动告警。ORACLE 系统以人为本，帮助企业的管理人员充分利用ERP的业务数据，更高效地管理企业。

3、 创新性、生命力、在新兴应用领域的发展

由于ORACLE相对于 SAP 先天的技术优越性，使ORACLE能够根据各行业的发展变化趋势，迅速将产品拓展到各种新的应用领域。例如，ORACLE在客户关系管理、电子商务、产品协同开发等各行业的新兴领域都要领先于SAP，显示出ORACLE卓越的创新能力和越来越强的生命力。而SAP由于本身体系的复杂性和技术的封闭性，使得其在各种新的应用产品领域进展缓慢，例如，SAP虽然已经拥有庞大的制造业客户群，但在客户关系管理领域一直碌碌无为，在B2B电子商务方面也不得不依靠与Commerce One的合作，直到2001年才解除与Commerce One 的合作，推出自己的产品。

4、 业务数据的共享和分析

随着企业应用管理领域的不断扩展，企业应用系统涉及的范围也越来越广泛，从传统的制造、财务、人力资源系统管理，开始延展到客户关系管理、供应链管理、电子商务等方向，在这种情况下，系统之间数据的一致性和数据交换，就变得非常重要。ORACLE 11i 整个系统基于一个统一的数据库，并且共享统一的数据模型。企业内所有的用户都可以根据自己的角色和权限对系统中的数据进行不同维度的分析。而SAP的ERP、供应链、客户关系管理、数据挖掘等应用系统分别构建在不同的数据库上，不同系统间的数据模型也不相同，这使得各系统之间的数据共享变得非常困难或者不可能。

5、 软件功能的比较

SAP体现了德国人的管理风格：求严求全；ORACLE体现了美国人的管理风格：求实求用。

SAP
SAP 功能复杂、全面，特别在传统的ERP功能方面，系统功能设计比较细致。SAP通过复杂的参数表、层层定义来实现各中功能。系统可以通过6000 个“开关”设置，调整软件的业务流程。SAP参数设置是非常复杂的，例如，对采购定单下达过程的管理，SAP需要预先定义：先定义定单特征码，再定义相应的特征（如金额大于100圆）、分类、下达组（Release group）、下达编码（Release codes）、下达标志（Release indicator）、下达策略（Release strategy），工作流标志等，再通过一系列规则表值的设置，才能实现采购定单批准下达的过程。如果需要修改下达过程，则必须从定单特征码开始修改。

SAP的参数设置实际上包括了软件的底层数据结构，功能较强，但实施非常复杂，不够灵活。如果企业的业务需要调整，就会涉及非常多的底层数据设置，参数和规则的调整，甚至可能影响已有业务数据。

SAP在CRM（客户关系管理）和E-Business（电子商务）方面已远落后于ORACLE。

ORACLE
ORACLE 软件的业务流程控制结构非常灵活，并充分利用工作流的功能来控制软件的业务流程。因此，可以灵活地调整软件的业务流程。例如，同样对采购定单的下达过程，ORACLE 利用采购定单的数据（不须设置特征参数），通过工作流引擎，自动检查采购定单的数据，如金额、采购员、供应商等，根据条件判断，实现不同的采购定单批准下达的过程。如果需要更改业务流程，无须更改特征参数，只需更改判断规则或控制规则。

ORACLE 的控制参数设置不须修改数据结构，而是通过采用不同的控制参数来调整程序的逻辑。这是因为ORACLE 采用公共的数据模型，程序中充分利用现有的业务数据，通过灵活的规则设置来实现灵活的业务流程。

ORACLE 在新的业务功能占据优势。如混流生产、CRM、电子商务协作等，都是根据最新的业务模式和知名客户的实际业务流程开发的。

结论

由于企业的多样性和复杂性，任何ERP软件都不可能覆盖企业的方方面面。ORACLE较能适应企业的业务的个性化，便于调整；而SAP较适应稳定、标准的业务流程，难以改变。这也是SAP强调SAP代表了先进业务流程，要求企业适应软件的原因。

6. 软件的开放性和集成性

SAP
SAP的软件各模块在搭建上采用的是传统应用软件的模式，即在程序中用包含头函数以及子程序等模式。这种模式在与第三方软件交换数据时，只能通过编写接口程序来实现。SAP软件的应用层是使用ABAP语言编写的程序，ABAP是比较复杂和只有SAP软件使用的语言，比较难掌握，又由于其只能在SAP的软件中才能发挥用途，掌握的人也很少. IT专业人员学习它的积极性也不高. SAP系统在与外界交换数据时, 其接口程序也要求用ABAP语言来编写，具体是用ABAP语言中的函数来向系统中导入数据，其对数据的格式要求也很高，要求的数据必须是带分格符的文本文件。SAP的这些做法导致其软件系统在同第三方软件集成上远远落后于ORACLE，同时这些做法也阻碍了其自生软件的进一步发展，这也是SAP的ERP与CRM不能完全集成的原因之一。

ORACLE
ORACLE公司凭借其在数据库方面全球领先的优势，其应用软件在模块的体系搭建上采用了一种先进的模式，各模块之间以及与外界交换数据都必须通过接口表来完成，具体的做法是数据要进入各模块时，都必须先到各模块自己的接口表中（每个模块都有自己的接口表），然后再通过并发等方式导入该模块中，这种模式很容易将第三方的软件融入ORACLE的系统中，用户在使用时很方便，感觉象是一套软件，因为在交换数据时第三方的软件与ORACLE的产品各模块间交换数据的模式是一致的，同时用户可以以自己熟悉的数据库语言（VB，PL/SQL等）来编写应用程序与ORACLE系统集成。

ORACLE凭借其软件系统在体系上的优势，将其ERP、CRM，SCM，EB等系统完全集成为一体，形成今天的电子商务套件。

结论

任何ERP软件都不可能覆盖企业的多样性和复杂性的所有方面，对于企业的特殊要求用户自己可进行必要的二次开发，并可以同其他应用软件方便地集成，这就要求供应商提供的软件具有很强的开放性。ORACLE 开放、灵活的体系结构更利于企业信息系统未来的扩展。

7. 软件的实施复杂性及投资回报

SAP项目实施过程十分昂贵和复杂。 而且，由于其软件的复杂性和封闭式集成，一旦实施后很难改变。另外，SAP在项目实施过程中，经常会期望客户改变商业运做模式以适应其软件， 但有时候，一味迁就软件流程的做法很可能会给客户带来负面结果。一些超大型企业可以投入巨资进行软件的客户化，但是对于中等规模的企业，复杂的项目实施，往往会将客户拖入无休止的泥潭。国内一汽大众的SAP ERP的累计实施投资已经过亿圆，但实施效果其实并不理想。之后一汽又选用了与SAP的ERP “配套” 的CRM供应商SIEBEL软件, 其CRM系统实施了几年, 至今没有上线。而Oracle 的应用产品具有很强的灵活性，许多业务的流程可以通过工作流技术很方便地进行改变，同时Oracle 系统本身的开放性也使Oracle 系统与其它系统的集成变得相对简单。

实施问题：

1、我的企业管理流程与你们软件有差异，怎么办？

2、听说ERP实施难度很大，成功率低，你们怎么看？

SAP
SAP对所有行业都有完备的解决方案，我们的专家将协助你选择最佳模式；如果你现有的业务流程与SAP系统有差异，建议调整你的业务流程。

首先，这个说法并不十分确切，SAP在着名的跨国公司的成功就说明了问题；其次，很关键的问题在于客户，尤其是许多中国客户对企业信息化的理解不足，基础管理水平较低；

SAP系统对顾问和用户的要求都很高，特别是在SAP系统中，很多功能需要先在后台设置参数，再通过编写专门的ABAP语言程序来实现。这种情况下往往要求顾问和用户既懂应用，又具有一定开发方面的知识，因为ABAP开发人员一般是不懂后台应用系统设置的，而应用实施顾问往往又不知道这种与开发相关的系统设置，这种情况就是在SAP自己的实施队伍中都会碰到。

SAP过于复杂，很多不适合中国企业的功能混在一起，有6-7千个参数需进行设置，用户非常难以掌握。投入大量资金也很难培养出来合适的技术人员。然而, 即使培养了一些技术人员, 一旦跳槽，则系统就会面临瘫痪。

ORACLE
首先，系统灵活和开放, 有几乎所有流程/模块的系统界面, 基于丰富的行业经验基础上开发的优秀业务模型和标准流程和功能可满足客户的需求, 也可供客户借鉴；其次，如果客户不满意已有的流程和功能，IT 行业使用最广泛的ORACLE开发工具将可方便地使用户按其要求进行客户化开发来满足企业的需求。

首先，这是事实；其次，实施是软件商和客户共同的事业，必须选择适当的策略，给予充分的支持才有可能成功。

ORACLE系统提供了清晰的业务流程，可以帮助企业在实施的同时理顺业务流程。ORACLE 的业务流程可以根据企业的实际情况灵活调整，更适应企业的个性化管理。

ORACLE数据结构清晰、严谨，开发工具使用的是世界 IT 行业最普遍使用的语言, 如: JAVA 这唯一真正INTERNET计算机语言，易于开发, 且开发的系统才是真正的INTERNET上的应用系统。

结论

ORACEL 更适用于业务复杂、个性化管理的企业。ORACLE软件实施的难度和复杂性，实施成本，风险远低于SAP。由于其系统的特性，SAP的实施成本、实施周期远大于ORACLE。

② 网络协同和数据智能价值创造

通常做产品设计，最首先要问自己的问题，这个产品、feature要解决什么问题，能够创造什么价值。

我认为互联网进行价值创造的方式，则是网络协同和数据智能。网络协同和数据智能双螺旋是曾鸣提出的一个商业模型，用来判断一个互联网产品或商业模式的可能达到的体量。我认为，因为互联网产品的价值创造方式就是网络协同和数据智能，产品创造的价值越大，天花板就越高。

之前有一种观点，认为互联网仅仅解决了信息不对称问题。认为互联网从对经济的拉动作用上来看，这种关系的改变往往是一个左手换右手的事情。电商的兴起换来零售行业的一片哀嚎，滴滴打车方便了人们的出行，也让很多司机走向街头。实际上，这种关系改变是把钱从这个口袋搬到了那个口袋。

而事实就这么简单吗？我们可以通过用户消费数据，对用户进行精准营销，提供更为细致有效的服务。司机的空载率变低，乘客可以使用更低的价格更高效率的到达目的地。

PC互联网向移动联网的变化，也不仅仅是互联网接入终端形态变化。手机作为一个人的延伸，触发了更多用户使用场景，这使得能够在更多维度让用户参与网络协同；同时，手机上具备更丰富的传感器，更长时间的用户数据记录，产生大量的用户数据。因此，移动互联网能够创造大的价值，远高于PC互联网。

以用户更换手机重装应用为例。一般用户在12个月左右换一部手机，而每换一部手机，用户会选择装的应用。比如微信，我们常说社交关系产生用户高粘度，从价值创造角度来说，是微信构建熟人社交关系网络，让用户能在其中更高效的参与网络协同。陌陌探探相对用户量就小一些，因为需要与陌生人发生协同关系的用户群和场景少一些。今日头条和网易新闻，都可以视为新闻媒体，都在做信息流。喜欢头条的，还是会安装头条，喜欢网易的还是会安装网易。产品为能够对用户进行个性化内容推荐，能够提供给用户价值，这就是数据智能的价值。

③ 云协同流程较大文件上传错误

网络原因。在云协同的流程较大文件中，是因网络原因导致上传错误的。端云协同智能流程机器人是通过对AI、RPA、低代码能力进行整合推出的软硬一体化方案。

④ 2020-04-03

##2020年读书——《智能商业》

###《智能商业》——传统的分析报告已经落伍，要实现数据自动决策，传统加盟店已经落伍，要实现S对小b的赋能

#01 智能商业大变革

#02 互联网的本质

#03 智能商业双螺旋之一：网络协同

#04 智能商业双螺旋之二：数据智能

#05 智能商业的特征：向精准升维

#06 黑洞效应：智能商业胜出的秘密

#07 未来的核心商业模式

#08 通往C2B模式的自然演化道路—S2B c2b2S

#09 新战略：高效反馈闭环

#10 新定位：点—线—面—体

#12 新组织原则：从管理到赋能

#13 自组织协同网

#14 淘宝的演化

#15 新品牌：网红时代的品牌打造

6、互联网商业仅是智能商业的前奏

7、就是新东西到底有没有给你的目标客户创造比原来大得多的商业价值；其次要考虑创造这个客户价值需要投入多少成本，因为只有当你创造的客户价值远远大于投入时才会产生飞轮效应，生态商业价值才能起来。

我们看很多创新碰到的首要问题就是找不到客户价值，或是自己觉得有价值，但客户不认。当然也有可能是你创造了一些小的客户价值，但所需的投入是巨大的，投入产出完全不成比例。

8、有价值的战略研究，一方面需要深入实践，问题驱动；另一方面，又必须有足够的前瞻性和体系化，所谓抬头看路。

9、在互联网前沿的核心地带工作和思考，每一天都被问题追赶驱动，永远有新的困惑，这是弥足珍贵的经历。问题足够新、足够复杂，没有现成答案，我们被迫基于现实追问本质，被迫跨越现有的知识门类广泛阅读，被迫回到人类历史当中寻找某种参照或知识。

10、理解和判断我们到底在什么样的时代、面临什么样的机会，是战略决策的第一步

11、一个企业从创业开始历经好点子、好产品、好团队、好组织、好文化等阶段，千锤百炼终于成为行业的领导者

12、人类文明的发展，主要不是依靠人脑的进化，而是通过社会化的合作的不断创新和突破，带来生产力的大爆发。

13、机器学习的反馈闭环必须是业务天然的一个有机部分，用户行为本身留下来的数据在帮助机器学习，这才是一个自然的智能商业循环。

14、在未来，任何一个企业都是服务企业，因为用户真正要的是服务，而不是产品。在未来，每一个企业都必须有一个和目标客户在线互动的界面。除此之外，我们还能得出另一个推论：任何一个硬件制造商未来可能都会是这个服务组合中的一部分。制造不再会成为一个独立企业，而是成为他人服务闭环里的一个承载者，或者自己建立一个2C的沟通渠道。

15、人的创造力和机器智能进行有机结合，这可能是未来另外一个非常重要的趋势。

16、在pc互联网时代，人是被键盘锁定的；在移动互联网时代，人是被手机锁定的；到物联网(interner of things)时代，人的五官得到极大延伸。当我们的五官乃至大脑都能通过某种方式直接跟整个计算网络连接在一起的时候，那种效率的提升是无法想象的。同样，物理产品之间的互动也会越来越智能化、因为它有信号，有通信模块，有计算模块，有感知模块，有处理模块，所以物和物之间能够对话，也能够进行判断、互动和协同。这是一个非常重要的方向。

17、未来，对大部分的企业来说，不用担心算法有多难，也不用担心招不到算法工程师，因为未来算法会像云计算一样成为一项基础设施；算法对大部分应用企业不会是一个壁垒，反而是一个有力的工具。算法服务的普及将极大推动智能化的发展

18、商业最重要的就是结网，未来互联网将给人类商业社会带来的颠覆性改变，就在于商业的大规模结网。当海量的人已经可以同时在线互动的时候，如何让他们通过在线协作的方式去完成某一件事情，便成为一种新的商业组织方式。

19、互联网时代的商业里程碑是网络协同。

20、要想实现智能商业的第一步，就是让你的产品和服务核心流程在线化。但请记住，这仅仅是万里长征的第一步，接下来的事情依旧任重道远——互动。你知道你的客户用了你的产品以后，会有怎样的体验和想法吗？

21、这种体验和想法绝非到街上做访谈和问卷调查就能够得到的，而是客户在使用产品的过程中，通过互联网自然而然地留下了他的态度，这才是真正意义上的互动。

22、互联网最终的使命就是让任何人、任何物、甚至是任何时间、地点、都能够互联、互通、互动。

23、优步的DNA比较局限，起步于一个很单薄、很简单的用户场景-打车，这个场景本身不太具备相关扩张的可能性。

24、“数据化”本质上是将一种现象转变为可量化形式的过程。它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。

25、商业语境下算法的定义：算法就是一组反应了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合。

26、将这些理念通我们自身的工作和事业相连接，让自己能够赢在起跑线上，才是我们最终的目的，但是，如果这些理念不能平稳地着陆与实现，一切就都只是纸上谈兵，毫无价值。

27、什么是“活数据”：需要数据在线，实时记录而不是主动采集；要不断更新，随时可用来产生洞察；需要在实际业务场景中被灵活使用，驱动下一个决策的产生。

28、数据智能的引擎机器要能够直接做决策，而不是传统的利用数据分析来支持人的决策，如果数据仅仅被用来支持人的决策，那便无法形成真正的闭环，不具备大规模复制推广的价值。

29、真正的“活数据”一定要能将数据本身产生的洞察直接变成商业决策。

30、在未来的商业文明中有两个基石：网络协同和数据智能

31、最早的淘宝，我们戏称它是“边缘人群卖边缘商品”，那时候只有找不到工作的大学生和下岗工人，才会到批发市场批发一些东西，将其放到网上来卖，而这些人在传统商业模式中根本无足轻重。渐渐地，这些人靠着自己的勤奋和新技术，“吃螃蟹”一般做出示范效应后，才让一些稍微有点钱、有点能力的人愿意加入其中，就这样一棒一棒地传了下去。因此，我一直认为，低门槛是非常重要的一个竞争手段，越大的生态越需要低的门槛，这样才能保证足够的容量。

32、数据就是决策，而不是数据支撑决策

33、未来一定会出现某种算法，让餐厅实现按收费最大化的目标来安排定位。但在这个算法没被人发现之前，大家就享受不到这样的服务。换句话说，这是未来餐饮业的商机所在，相信无数有心人正摩拳擦掌，打算凭借自己的力量打下全新的商业版图。

34、智能商业胜出的秘密：黑洞效应，黑洞效应包括：网络效应、学习效应、数据压强会推动数据智能发展

35、经过了几亿年的不断演进，人类终于完成了整个世界的物理连接，而未来的智能世界，则需要人类在物理连接的基础上，完成创造力、知识和智慧的联结。这是一个伟大的联结过程，分为三大实践步骤：人脑的联结、全世界机器智能的联结、人脑与机器脑直接联结的网络。

36、如今，人们生活在云端之上和朋友圈里，物质条件已经极为丰富，甚至出现了过剩的情况，但焦虑感却始终挥之不去。每个人都桀骜不驯，追求着自我个性的极度释放，但与此同时，对于自己所认同的一个个小社群，我们又无比的忠诚。

37、这是一个全新时代的开始，智能商业的目的不是为了满足工业时代中那一个个毫无个性的人的物质需求，而是为了满足一个个完全不同的人在完全不同的社会中的发展需求，这也正是所有科技进步的终极目标——以人为本。在未来，每一个人都是被服务者，也都是这个世界的主人。

38、虽然对未来的正确预判比任何资源都宝贵，但是如今已经很少有人能够前瞻十几年之后可能发生的事情。在这样的环境下，企业不能故步自封，应该更快速的行动。即使行动失败了，如果能够换取对未来更清晰的预判，比别人快上半步，你就能够在未来的世界中抢占先机。

39、看十年，做一年：智能商业时代的战略和传统的战略的不同之处，最重要的就是，智能商业时代的战略不再有所谓的战略规划。由于环境变化太快，传统的5年、10年的详细战略规划不再有效。环境越快速多变，针对未来的长期思考越重要。

40、长期思考形成的对未来变化的某种判断，就是常说的远见，远见显示了你对未来最有可能发生的产业终局的一种判断，这个判断是你的一个假设，这个假设要不断的被实践验证和挑战，然后被不断纠正。这个实践就是快速行动(action)。

41、所谓的行动不是盲目的行动，而是有纪律的实验，也就是说，这是在远见指导下的尝试，目的是看这个行动是不是有正确的方向。如果是，就要加大投入的力度；如果不是，就要放弃。这是一个持续实验的过程，远见越来越清晰，行动的方向越来越清楚，战略越来越明确，资源投入也越来越多。

42、传统战略制定的过程变成了远见和行动的快速迭代，这是一个动态调整的过程。

43、新战略核心的难点在于：一方面，远见一定要快速找到落地点，不能大而空，否则只是空想，无法落地；另一方面，不能盲目跟风，要能不断地总结思考，形成对未来的独特判断。这种“虚实结合”是很难的一种技能，需要长期训练，也需要团队结合。

44、很多传统企业有时候会很不服气，觉得互联网企业的管理这么混乱，看起来像无头苍蝇在那儿乱飞一样，但是为什么它们好像还做得很好？很重要的一个原因是，大家对战略的理解是不一样的，包括相应的资源使用。对于互联网企业来说，或者对于未来的竞争来说，由于整个市场变化得太快，方向又不明确，所以通过行动实验、摸索出新的方向是第一位的，为了试出这个方向，浪费一些资源是完全值得的。

45、在微信这一“面”上，内部生长出来的“线”——公众号，卖家和买家的互动与连接远比微博更加便捷。

46、既然志存高远，就必须甘于寂寞，苦熬多年

47、全新的商业时代呼唤着全新的企业形态，全新的企业形态又离不开全新的组织结构，我称之为赋能型组织。创造力是赋能型组织往前迈进的核心动力，需要多元化的团队予以支撑，从而构筑一张无所不能的自组织协同网。

48、工业革命、生产力革命、管理革命、创造力革命

49、人类心智的优势在于“柔适性”——能够处理和综合不同性质与特征信息，并且根据复杂多变的环境和条件迅速调适。

“柔适性”赋予人类灵动的创造性和社会敏感性。

50、忘掉管理，拥抱赋能，所谓赋能，它所传达的核心观念是如何让他人有更大的能力完成他们想要完成的事。

51、领导者的目的不是管理，而是支持；团队成员的驱动力不是传统的劳动报酬，而是成就感和社会价值；是员工使用了组织的公共服务，而不是公司雇佣了员工，两者之间的关系发生根本变化。

52、赋能型组织再也不能用传统的方法考核与激励创造者，公司的文化氛围对他们而言就是一种无形的奖励——和志同道合的人一起共同创造足以改变世界的产品。

53、在拉里 佩奇自己主持每周五下午召开的员工大会上，公司所有正在进行的项目都会公布，员工可以挑战和讨论；员工有很高的自主权，可以跨部门调动资源

54、找对人比改变人更重要。只有合适的人加入，才能吸引更多合适的人，把时间用在找人上是十分明智且至关重要的选择。

55、腾讯在前期所走的每一步，都是在因缘际会下迈出的，很多成功的互联网企业也是走一步看一步，并不像大家固有的认知那样，这些企业大佬如何高瞻远瞩，如何搅弄风云。

56、平台不是设计出来的，而是自我演化的产物。

57、平台不是设计出来的，而是生长出来的，换句话说，只要你的企业拥有足够好的DNA和初始化条件，它就有可能演化成一个平台，这是一个自发性的演进过程，而不是你在创业的第一天就设计好关于平台的所有架构，然后让企业按照你的设计一步步循规蹈矩的往前走，要知道，市场和环境瞬息万变，企业发展的方向如果不能及时调整，可能根本就无法生存，更遑论未来的发展。

58、在未来，互联网作为一个行业可能会从人们的生活中销声匿迹，因为互联网与传统行业的高度融合会让各行各业都被打上互联网的烙印。到那时候，互联网与传统行业的界限将会变得非常模糊。

59、天下大势，“合”以贯之。经济学家周其仁有一句话概括得非常到位：“文明的一次次传承和复兴，就是一步步找回对人的尊重”。未来将要发生的一切，会极大地超越我们今天所有的想象。

60、在计算机刚刚被发明的时候，IBM的首席执行官就曾提到全世界只需要几台计算机就够了，时至今日，计算机已经成了整个人类社会最基础的设备。仅仅十年前，任何一个普通人都毫无心理准备，自己的生活将因智能手机的普及而截然不同。

⑤ 《读书笔记-商业智能》-求职迷茫者可看

曾明的这本《商业智能》我推荐大家去读一读，把时间花在这边书上，绝对不吃亏。老样子，我做了读书笔记摘要，每一个句子都是一句一句打上去的。这里我说我最喜欢的2段话，并和大家做一个简单的分享：

这句话如同一个通用的能力或者一段通用的逻辑，其实你应用在哪个点上都可以说通。而我看到这段话，结合的是我自己对职业的思考。每个人在选择一份工作的时候，原因有很多。但是有多少是能够激活自己的创新力，帮助自己最大成长的。而不是短暂的一些工资或者安逸。同时，结合第一原则：兴趣第一。

那么这个人不起飞，我觉得都是很难的。why？因为这就好比，其他人如果选工作考虑的是安稳、工资、性价比，那么无疑是两条腿走路，或者骑着自行车。但是一个人如果考虑的是兴趣第一、激活自己、提升自己的平台，那么就好比他在默默的造着飞机，甚至短时间因为飞机没有造好，可能还比你慢个几公里（几年），但是实际上是一旦飞机造好，人家就是插着2个小翅膀或者2个大引擎起飞啦。

如果我这么说，可能会很不符合很多人的价值观、和逻辑。但是这是我的观点，这个观点如果有异议，希望大家提出来。

观点：“80%以上的人越努力越平庸”

我想做解释又不想做解释，想想还是不解释了，如果想和我华山论剑，讨论我这个结论的人可私信我，随时欢迎。

读书笔记摘要：

1、最早的淘宝，我们戏称为“边缘人群卖边缘商品”。那时候只有找不到工作的大学生和下岗工人，才会到批发市场 批发一些东西，将其放到网上来卖，而这些人在传统商业模式中根本无足轻重。渐渐地，这些人靠着自己的勤奋和新技术，“吃螃蟹”一般做出了示范效应后，才让一些稍微有钱、有点能力的人愿意加入其中，就这样一棒一棒地传承了下去。因此，我一直认为，低门槛是非常重要的一个竞争手段，越大的生态越需要低门槛，这样才能保证足够的容量。

2、千万不要拘泥于传统的计划，写下来的计划基本上一写下来就过时了。你的确要具备一种新的核心能力，就是在预判未来和当下行动质检形成非常搞笑的反馈闭环。

3、战略最核心的是定位，这是业界公认的事实。地位最初安的理论框架由马克尔提出-成本领先、差异化和利基市场的竞争战略。

4、举一个大家都很熟悉的例子-客服部门。这又回到我在前面讲到的“客户第一”，为什么在传统企业很大程度上只是一个口号，因为客服部门虽然扣上被认为很重要，但实际上子啊公司内部往往地位不高，他们在向客户提供服务的时候，因为没有资源，仅仅是做一些信息导流和简单的客户情绪安抚工作，并不能真正积极客户的实际问题。

如果要真正解决客户的实际问题，一定要给这些客服人员赋能。赋能实现的前提条件有2个：

1、信息流要畅通。要保证能够让客服人员看到所有与客户问题相关的信息。

2、透明。整个相关的工作流，以及以工作流为基础的节点都要做到透明化，要让客服人员知道任何一个问题到底牵涉哪几方，以方便他们找到责任方，调动响应的资源解决该问题。

5、只要细心观察便不难发现，近来我们的身边出现了一些有趣的新现象；几乎所有做投资的人都在抱怨-钱再多也找不到好项目；几乎所有的创业者都在抱怨-给再多的钱也找不到合适的人；几乎所有的大型互联网公司都在抱怨-给员工再多的钱也很难留住人-究其根本，这一切的真正原因在于最优创造力与诱惑力十分有限。创造力成为最稀缺的资源，决定了人类社会将来的结构。

6、在硅谷有这样一种说法：一个真正有能力的工程师的价值可能超过1000个平庸的工程师的价值之和，这也是谷歌和脸书这些公司强调极客文化的原因所在。

7、说到这里，有一个重要的推论不可不提-没有网络协同效应，单靠规模经济无法形成垄断。

8、互联网时代的商业竞争，往往是以"面"和“体”为单位的生态竞争。"面"对“点”的激活，辅助程度、就是吸引“点”共创未来的砝码。对“点”而言，选择合适的“面”，帮助自己连线，并持续激活自己的创新力，才是做选择时最重要的依据。

9、企业要想存活，就必须时刻保持警惕，不断学习进步。因为稍不留神，就有可能被新一代的浪潮淹没。

10、在智能商业的时代，想要让自己的企业获得成功，首选要问自己4个问题：1）我的企业能否最大限度的实现网络化？2)我的企业能否尽可能地引入机器学习效应？3）我的企业能不能在网络扩张的过程中，尽可能的用机器决策取代人工决策？4）我的企业能否让自己收集数据与更多不同类型的数据产生交换？这4个问题，没解决一个，你就离成功更近一步。

11、2.0模式的企业其实没有什么选择，因为眼下正是这些企业风头正劲的时候，虽然出现了一些未来挑战者的描图，但绝大部分企业不会放弃看来非常好的增长，而去做所谓的战略升级。不过，在2.0模式企业工作的个人选择的空间会大一些。也许有少量的、有眼光的人会加入3.0模式的创业企业。但这样的人肯定是少数。一方面，有这种眼光的人本来就不多；另一方面，这批人的机会成本很高，往往都已经是行业中呼风唤雨的人，所以很难放弃原有的地位。

真正能够坚持下来的人，其实往往不是因为利益算计得很准，更多的时候，反而是因为使命，愿景的驱动，没有过多考虑短期的利益，反而有了最后的大成。

⑥ 曾鸣《智能商业》——迄今为止，读过最好的剖析“互联网”的书

读过不少写“互联网”的书，书柜上现在还陈列着几本，乏善可陈，索然无味。

直到去年接触到了“曾鸣智能商业二十讲”。

最初是在得到APP上，后来这个课程不知为何下架了，现在在喜马拉雅的“湖畔大学”，可以免费听。

曾鸣教授，阿里巴巴集团的“总参谋长”，马云的合伙人，在当今中国商界，绝对是风云人物。

他在阿里巴巴内网的标签，获赞最多的前三位，第一是“德高望重”，第二是“阿里巴巴战略家”，第三是“本质思考”。在公司内部的标签，更能说明问题。

曾鸣教授2003年担任阿里巴巴的战略顾问，2006年全职加入阿里巴巴，负责公司战略。一个有着学术背景的人，在一家野蛮生长的企业，似乎是这个时代诠释“互联网”和“商业”的最佳人选。

这本《智能商业》是去年（2018年）11月出版的，出版之后我第一时间看了目录，发现和他的“曾鸣智能商业二十讲”内容几乎是重叠的。因为当时有一些别的书正在读，也就没有第一时间拜读。

前不久一个周末，当我在书店随意翻拣的时候，偶然看到了这本书，当然已经不是在畅销书展台上了。于是没有犹豫地拿起它，伴着一杯咖啡，在书桌旁度过了一个下午。

虽然绝大部分内容，在“二十讲”中都有涉及，但我仍然禁不住内心赞叹。我认为，《智能商业》是我迄今为止，读过最好的剖析“互联网”的书。

关于“互联网”和“人工智能”的书，前者推荐曾鸣教授的这本《智能商业》，后者推荐吴军博士的《智能时代》。

关于吴军博士的《智能时代》，在之前已经用了两篇文章的篇幅，做了详细介绍。

那关于《智能商业》，自然也该整理一下。内涵太丰富，无力写全书的笔记，仅写一小部分，算是导读吧。

互联网的本质是什么？

在之前，如果我面对这个问题，给出的答案一定是——互联网的本质是联结一切。

作者用一个拆字游戏来诠释互联网本质的三个方面——联、互、网。

联指联结，联结的背后是完成在线化。

互联网这个词英文实际上对应了两个不同的词，一个是Internet，一个是Web。

Internet指的是把所有的机器连在一起的那些基础设施，经历过三次大的浪潮，即我们所熟悉的：PC互联网时代；移动互联网时代；万物互联网时代。

Web指互动方式，也经历了三个阶段。Web1.0门户广播；Web2.0搜索和互动：以关注为典型代表的创新型互动；Web3.0社交SNS网络。

实现智能商业的第一步，就是实现在线化，让产品和服务等核心流程在线化。

在线化之后，真正的考验是能否通过各种方式，完成与客户的互动。只有完成了连接和互动这两步，结网才有实现的可能性，企业才能用网络的方式完成协同、分工和合作。

当今市值全球排名前十的企业巨头，其中有五家几乎是“纯互联网企业”。美国的Google、Amazon、Facebook，中国的阿里巴巴、腾讯。

这些互联网企业巨头，究竟做对了什么，使得他们在不到20年的时间内，成为世界上最有价值的企业？

作者首先总结出三个重要方向上的创新。而这些企业在这三个方向上，最少把握住了两个。

第一，在线化。

微软能够在搜索这个领域中站稳脚跟，是因为它占据了浏览器这一入口，那么，苹果公司之所以能够成为如今的庞然大物，则是因为它开创了移动互联网时代。

第二，智能化。

数据和算法，构成了智能的基本要素。“搜索”是第一款大规模商业应用的智能服务。而谷歌的成功，最重要的是推动了整个商业的智能化进程。

Amazon把零售和物流全流程在线化，使得零售效率得到了巨大提升，同时，Amazon也可以说是“推荐”这一领域的开山鼻祖。

第三，网络化。

很多人都认为谷歌是一家搜索公司，其实从商业的角度看，谷歌是一家广告公司。谷歌在商业模式上的重大创新体现在两个方面：一是它所推出的精准营销的广告方式；二是谷歌的广告系统最赚钱的一部分，叫AdWords。Adwords是一个由千万级的小广告主，和千万级的网站所组成的高效生态。

阿里巴巴，特别是淘宝，则是将网络协同和智能化这两个方面做成了一个紧密结合又互相促进的生态。

最近中国发展比较快的互联网企业，也都是在这三个轴上有新的突破，才有可能在一个领域里面奠定自己的领先地位。

比如中国互联网企业第二梯队的引领者TMD：头条、美团、滴滴。

作者把这一批具有代表性的互联网企业统称为“智能商业”。

通过上述观察和分析，当然也综合了曾鸣教授多年的商业智慧，作者认为，是网络协同和数据智能的力量，推动了这几家企业的高速发展。

作者认为，当今和未来的智能商业，有其商业DNA，而这DNA双螺旋的组成部分，就是网络协同和数据智能。

网络协同会推动数据智能的发展，数据智能反过来也会驱动网络协同的扩张。

这是本书最重要的中心思想，也是曾鸣教授关于“智能商业”最重要的观察与总结。

一、网络协同

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。

在商业世界里，网络协同正在取代工业时代相对封闭的体系（例如传统的供应链体系），成为互联网时代的基本合作范式。

比如阿里巴巴的淘宝，淘宝本身的组成和演化，是网络协同最典型、最完善的证明。

作者用“点-线-面-体”来形容网络协同生态体系中的各个不同的物种，同时也用于企业在网络协同中的战略定位。

现在，淘宝上的任何一次交易，或多或少都要通过这些服务“点”：广告（阿里妈妈），搜索引擎，导购人员或公司，商品页面展示（店铺装修公司），客服（阿里旺旺），快递员……难以计数的“点”隐现在交易线上，在这些功能各异的点的协力合作下，交易线才能完整地在互联网上形成。

连“点”成“线”，互动结网，协同演化。

“点”与“点”的互动，依赖越来越强大的互联网技术，会发生越来越多的化学反应。

按需是网络协同的目标，共享是网状协同的价值观，而社群是网状协同的有机组成模块。

二、数据智能

数据智能的本质，是机器取代人直接做决策。 这和传统的BI（商业智能）部门完全不同。BI部门，只是分析数据，提供决策支持，最终的决策者还要回归管理者身上，而数据智能强调的是决策直接由机器决定。

数据智能怎样才能融入到具体的商业里面去呢？

简单来说要做三件事情：数据化、算法化和产品化。

数据化本质上是将一种现象转变为可量化形式的过程。

算法是“机器学习”的核心。算法化是智能商业的“引擎”，而不仅仅是“工具”。

产品，是数据智能和商业场景的最终载体。

首先，产品设计直接影响用户体验，其次，连接“端”和“云”，实现数据的双向传递。

产品化是非常重要的一个环节，因为它提供了一个反馈闭环，而反馈闭环是任何学习的一个前提条件。

今天，大家心目中实力强劲、强大无比的公司，也仅仅是在在线广告、在线零售和在线社交三个方面取得了足够大的进步。绝大部分的经济领域都还是一个个基本空白的竞技场。

在未来10年里，智能商业的发展依然要靠三条主线的突破。

第一，在线化。

IoT（物联网）毫无疑问是下一轮在线化的巨大机会。

IoT的本质是一种新的人机交互方式。在PC互联网时代，人是被键盘锁定的；移动互联网时代，人是被手机锁定的；到IoT时代，人的五官得到极大延伸。

第二，智能化。

算法会像云计算一样成为一项基础设施。谷歌、阿里云这样的公司会提供开源的算法服务，而大部分应用只需要自己设定参数，然后调用相应的算法服务就好了。

第三，协同网络的扩张。

我们能看到未来有两个比较重要的趋势。

第一个趋势是现有的智能生态会持续“爆炸”，多元物种会蓬勃发展。

第二个趋势是颠覆式的技术形成新的黑洞。区块链是目前已经看得到的一个颠覆式技术。接下来，AR也会有很大的可能性，技术进步的速度丝毫没有放慢。

未来，智能商业的成功，最关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品和服务。

以上，只是曾鸣教授《智能商业》这本书，六大部分中，第一部分的部分观点，但足以看到其在商业上的真知灼见。

其后，还有曾鸣教授关于 商业模式、组织创新、战略变革 等维度的总结和思考，令我这半个圈内人士叹为观止。

比如，部分人每天挂在嘴边的“ 赋能 ”，其内涵竟如此丰富，远远不止分享、帮助、激励甚者鸡血。其背后是组织模式的创新和变革，Google和阿里的成功离不开“赋能”的影响。

看后面有没有机会另起一篇关于“赋能”的文章，以正视听。

期待未来。

⑦ sql server 2008 在与 SQL Server 提示建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误

步骤如下

1、打开SQL Server2008，在对象资源管理器下 安全性->登录名->找到自己的登陆账号，我的是sa，右键->属性->状态，把“设置”下选“授予”和“登陆”下选“启用”，确定退出。

(7)商业智能网络协同错在哪里扩展阅读

SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

SQL Server 是一个关系数据库管理系统。它最初是由Microsoft、Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2版本。在Windows NT 推出后，Microsoft与Sybase 在SQL Server 的开发上就分道扬镳了，Microsoft 将SQL Server移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server 的Windows NT 版本。Sybase 则较专注于SQL Server在UNⅨ操作系统上的应用。

SQL Server 2000 是Microsoft 公司推出的SQL Server数据库管理系统，该版本继承了SQL Server 7.0 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2000 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

SQL Server 2000

SQL Server 2000 是Microsoft 公司推出的SQL Server 数据库管理系统，该版本继承了SQL Server 7.0 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2000 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。[1]

SQL Server 2005

Microsoft SQL Server 2005 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server 2005数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

Microsoft SQL Server 2005 数据引擎是该企业数据管理解决方案的核心。此外 Microsoft SQL Server 2005 结合了分析、报表、集成和通知功能。这使您的企业可以构建和部署经济有效的 BI 解决方案，帮助您的团队通过记分卡、Dashboard、Web services 和移动设备将数据应用推向业务的各个领域。

与 Microsoft Visual Studio、Microsoft Office System 以及新的开发工具包（包括 Business Intelligence Development Studio）的紧密集成使 Microsoft SQL Server 2005 与众不同。无论您是开发人员、数据库管理员、信息工作者还是决策者，Microsoft SQL Server 2005 都可以为您提供创新的解决方案，帮助您从数据中更多地获益。

⑧ 《智能商业》读书笔记

前言

当3.0模式出现后，1.0模式的企业就要非常小心了，因为发展空间看起来还在，但是很可能会突然进入断崖式呢困难期。

2.0模式的企业其实没有什么选择，因为眼下正是这些企业风头正劲的时候，虽然出现了一些未来挑战者的苗头，但绝大部分企业不会放弃看起来非常好的增长，而去做所谓的战略升级。

3.0的创业者，如果你相信这是未来，那么需要做的只有勇往直前。

1.0模式：传统产业升级，例如消费升级带来的机会。

2.0模式：互联网化，也就是利用互联网的一些工具进行效率上的提高。

3.0模式：指的就是在互联网平台下，用网络协同的数据智能方式进行重构。

第一不部分  智能商业

01 智能商业大变革

智能商业：网络和数据时代的必然选择

第一，在线化（连接互联网）

第二，智能化（数据和算法，构成了智能基本要素）

第三，网络化（）

低成本，实时服务海量用户

满足每一个用户的个性需求

服务自我更新与提升的速度

双螺旋构成：网络协同+数据智能

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。

数据智能的本质就是机器人取代人直接做决策，和传统的BI(商业智能)完全不同，这一点至关重要。数据智能强调的是运营决策直接有机器决定。

未来已来，智能商业将走向何方

在未来10年里，智能商业的发展依然要靠，在线化、智能化、网络化三条主线的突破。我们现在心中实力强劲、强大无比的公司，,也仅仅是在在线广告、在线零售和在线社交三个方面取得了足够大的进步。绝大部分的经济领域都还是一个个基本空白的竞技场。

02 互联网的本质

联：改变物理世界的底层技术革命

连接1.0时代：PC互联网

连接2.0时代：移动互联网

连接3.0时代：万物互联网

互：让交流沟通具备无限可能

互动1.0时代：一对多的门户广播模式（比如雅虎、新浪、搜狐）

互动2.0时代：以关注为典型代表的创新型互动（微博、推特）

互动3.0时代：社交网络服务（美国的脸书中与中国的微信）

网：互联网给商业社会带来的颠覆性改变

其实商业最重要的就是结网，未来互联网将给人类商业社会带来的颠覆性改变，就是在于商业的大规模结网。当海量的人已经可以同时在线互动的时候，如何让他们通过在线协作的方式去完成某一件事情，变成为一种新的商业组织方式。

03 智能商业双螺旋之一：网络协同

网络协同：新经济范试革命

互联网最终的使命就是让任何人、任何物，甚至是任何时间、地点，都能够互联、互通、互动。毫无疑问，这必将带来经济范式的又一次革命。

淘宝的发展，就是一个协同网络不断生长的过程。

支付宝的出现，本质上也是在促使直接互动更好的发生。

区块链技术由于提供了一个点对点、建立在共识基础上的协同网络，很有可能带来网络协同的一次大飞跃。

淘宝与优步：网络协同效应的胜利

淘宝作为一个协同网络，在广度和深度上不断快速扩张，在此基础之上，又加入了数据智能带来的价值。因此，淘宝带动整个阿里巴巴集团快速推进到5000亿美元的市值规模。

优步在短短的时间内增长600亿美元的估值，其核心是数据智能这个引擎在出租车这个足够大的市场瞬间得到爆发，创造了巨大的价值。优步这两年陷入停顿，原因在于大家不清楚优步下一个价值创造的源泉是什么。也许可以做个判断，优步在网络协同的方向上已经不太有什么可能性了，应为它的DNA比较局限，起步于一个很单薄、很简单的用户场景-打车。

04  智能商业双螺旋之二：数据智能

数据化：商业创新的基础

算法化：智能商业的“引擎”，而非“工具”

它是智能的核心。基于数据和算法，完成“机器学习”，实现“人工智能”

产品化：数据智能和商业场景的最终载体

产品设计直接影响用户体验

上传：将“端”的行为数据向“云”反馈

下达：将“云”的数据智能传递到“端”

活数据：让反馈成为闭环

“活”的两层含义

1.数据是“活”的

2.数据需要被灵活使用

“活数据”的三大重要特征

1.全本记录，而非样本抽查

2.现有数据，后有洞察

3.数据就是决策（数据智能的引擎机器要能够直接做决策，而不是传统的利用数据分析来支持人的决策）

企业智能化=在线化+自动化

在正确的时间、正确的方向做正确的事

企业智能化

1.核心业务在线化

2.业务环节自动化

05  智能商业的特征：向精准升维

"精+准"是未来商业的核心要求

根据效果付费

市场竞价，实时下线定价

持续跟踪反馈

精确：通过网络协同，实现降维打击

降低准入门槛，扩大生态容量（要想构建协同网络，首先要能够通过赋能降低门槛，让原来不存在的供给者进入，这样才能极大地扩大生态容量，才有可能改变原来的格局）

以协同为核心的不断演化

准确：数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变

在线记录数据（淘宝提供在线购物服务，用户所有浏览和购买行为自然被记录下来，这不是额外的动作，而是业务的自热过程，是记录数据而非收集数据）

收集所有的数据（淘宝不仅能够记录买家的购买数据和浏览数据，就连买家在两个浏览行为之间停顿多少时间这样微小的行为都会一一记录。)

数据化往往是一个很昂贵的过程(如果你能够用足够低的成本、下足够短的时间内，掌握足够大的数据量，你的胜出概率将大为提升)

只有上线，才能迭代优化（不上线就没有用户反馈，就不知道往哪个方向优化，迭代便无从谈起）

用机器学习的逻辑贯穿整个业务过程（未来一定会出现某种算法，让餐厅实现按收费最大化的目标来安排订位）

06  黑洞效应：智能商业胜出的秘密

黑洞效应：智能商业的优势源泉

网络效应（智能商业双螺旋之一是网络协同，而网络协同的驱动力就是网络效应）

学习效应（数据智能是智能商业双螺旋的另一个重要组成部分，而数据智能有着乘法的优势，也就是学习效应）

数据压迫会推动数据智能发展（一个网络不断扩张时，数据天然会被记录下来，随着时间的推移，积累的数据会原来越多。当网络越来越复杂以后，靠人力根本无法完成如此繁重的工作。在这种巨大的原生压面前，人力束手无策，数据智能是唯一且必然的选择）

数据智能拥有网络张力

1.物质资源有形，数据资源无形

2.物质资源传播成本高，数据资源传播成本低

3.物质资源使用是损耗过程，数据资源使用是价值创造过程

4.二者的经济学原理不同（在给传统的物质资源定价时，成本因素起到了很大的作用。但是对于数据资源而言，编辑复制它的成本基本趋于零）

黑洞效应的必然方向是智能商业

第二部分  商业模式变革

07  C2B：未来的核心商业模式

传统三大商业模式

B2B代表企业：阿里巴巴（水平B2B）、中化网(垂直B2B）

B2C代表企业：亚马逊、天猫和京东

C2C代表企业：易贝、淘宝

C2B:对传统工业时代的颠覆

就是消费者提出要求，制造者据此设计消费品、装备品。这是一场真正的革命：一个企业不再是单个封闭的企业了，它们通过互联网和市场紧密衔接，和消费者随时灵活沟通。

客户驱动：C2B模式的逻辑起点

商家和客户能够实时互动（通过互联网的联结，可以实现企业和客户之间高效率、低成本的海量连接和互动）

数据等于意见（在互联网时代，用户行为是可以数据化的，用户在使用产品过程中产生的所有行为痕迹都会被一一记录下来，形成可供查阅的数据信息，这等于直接将他的需求以及感受告诉了你）

产品的快速迭代（在未来的智能企业中，无论你提供的是实体产品还是某种服务，你都需要一个互联网产品作为其中的重要组成部分。这个互联网产品提供了你与客户产生联结、持续互动的界面。只有通过这个界面和客户发生互动，才能真实地了解他们的需求和反馈，有的放矢地迭代优化你的产品和服务）

转变思维：将C2B落到实处

一家公司想要向C2B的方向发展，首先就要转变旧有的观念，做到“用户体验至上”。剩下的则是要依靠现代化的数据智能，将C2B商业模式真正落实到实处。具体来说，可以分为以下三大方法。1.收集数据。2.吸引数据，引领潮流。3.根据需求打造个性化产品

08 S2B:通往C2B模式的自然演化路径

S2b2c的模式创新

S2b2c是C2B模式的一个变形，因为整个服务是通过小b和c（客户）的紧密互动而驱动的。只是这个互动不一定在网上完成，同时，小b离开S的支持也无法独立完成对客户的服务。其实，S2b2c是传统供应链模式的升级。S是一个重构了大的供应平台，需要大幅提升供应端的效率。b指的是一个大平台接入的万级甚至更高级别的小b,帮组它们完成针对客户的服务。小b的核心价值是完成对客户实时的低成本互动。S和小b之间是赋能关系，并不是传统的加盟关系。

S和小b的新型合作

S2b2c模式做大的创新，是s和小b共同服务c。在这个互联网时代，这个“共同服务”有两层含义。第一，当小B服务C时，必须调用S提供某种服务。第二，对于S来说，小B服务C的过程对它必须是透明的，也就是S能参与并且能给予实时反馈，来提示S对小B的服务。

赋能的五个方面

SaaS化工具

资源的集中采购

共同的品质保证

网络协同

数据智能

第三部分  战略变革

09  新战略：高校反馈闭环

看十年，做一年

因为“看十年”强调远见，需要看得足够远；强调“做一年”，是因为你整个行动的核心是落在一年甚至半年的时间框架下。

阿里巴巴历史上最重要的一次战略会

2007年战略会，那次会议，我们给自己定了一个目标：希望能够探讨一下未来十年阿里巴巴到底该往哪个方向去，应该有一个什么样的战略。我们会上明确了阿里巴巴一定要在一年内找到一个CTO（首席技术官），能够带来公司完成奔月计划，在数据这个领域能够走向未来。第二个核心就是开放API。

战略实验

当你看不清未来，又必须做决定的时候怎么办？对于非常关键的战略决策，可以考虑用战略实验的方法来保证跟上大趋势。

10  新定位：点-线-面-体

“点-线-面-体”的定位逻辑

面（指的是平台或者是生态型企业）

点（是指“面”上存在的各种各样的新角色）

线（连接点和面的称为线，淘宝卖家就是典型的“线”。依托于淘宝这个“面”淘宝卖家能够直接为消费者提供产品服务。）

体（“面”是“体”最根本的组成要素，在“面”的扩张过程中，如果能够有足够大的基础，也许还会衍生出其他的“面”，进而形成一个日趋完善的“体”）

淘宝的动态演化

连“点”成“线”，互动结网

“点”“线”“面”交织成“体”

开放，连接，扩大网络

协同演化

生态系统对供应链的升维打击、

传统商家会在整个价值链中尽其所能垂直整合上下游，以统一的标准、规格、质量，将“点”纳入其控制的价值链。互联网因其开放性，拥有高阶段生态的丰富资源，无数“点”与“点”互动，迸发出的能量之大让传统、封闭的“线”望尘莫及。这样的胜利，才是真正意义上的升维攻击。

企业未来的发展方向

以史鉴今，当下“点“线”一级的创新，在传统社会中大多能找到对应。待到“面”渐成规模，“体”也小试莺啼，才是革命性产品爆发涌现之日。现在，只是刚刚开始。

第四部分  组织变革

11  第四次组织创新：创造力革命

历史演变：组织创新的三次革命

工业革命（工业革命发生于18世纪60年代到19世纪中期，起源于英国，这是技术发展史上一次里程碑式的革命）

生产力革命（生产力革命大致自19世纪70年代为开端，直至第二次世界大战。这一个革命的标志是1866年德国科学家西门子发明了第一台大功率发电机）

管理革命（到20世纪四五十年代，人类在原子能、电子计算机及航天技术等多个领域取得了突破性发展，实现了科技领域里的又一次重大飞跃，一大批新型产业由而应运而生。特别是电子计算机的迅速发展和广泛运用，使得人类社会进入信息时代。同时，信息化的发展使得管理本身也变得愈加复杂。此时的管理核心不再是流水线的效率。而是公司本身这个组织的效率，其依赖于信息的流通和处理的效率。于是，出现了第三次革命--管理革命）

创造力革命

创造力革命的本质是通过人工智能释放和激发奋斗创新力，人工智能和人类智能这两种智能在交互与碰撞中激荡增值，螺旋式地创造出具有巨大价值的智能生产力

12  新组织原则:从管理到赋能

忘掉管理，拥抱赋能

“赋能”赋是赋予的赋，能是能力的能，它所传达的核心观念是如何让他人有更大的能力完成他们想要完成的事

领导者的目的不是管理，而是支持

团队成员的驱动力不是传统的劳动报酬，而是成就感和社会价值

打造全新的赋能型组织

匹配创造者的兴趣、动力与合适的挑战

打造环境和气氛，方便员工共同创造

通过组织设计，刺激人和人之间的有效互动

13  自由组织协同网

强大的创新中后台

透明(因为透明，每个人都能清楚地知道其他平台参与者的工作，如做了什么、怎么做的、有什么特点和结果，以及如何复用和修改)

共创(每一比创新在中后台的平台上沉淀，智能、技术、经验、模式都以这种机制日益丰富，共同迭代，从而行程难以被其他平台超越的创新堡垒)

自由连接，网络协同

在赋能的模式下，组织结构也将顺应变革。由于管理被淡化和高度信息协同的需求，传统树状或矩阵的部门和层级区分将随之消融，取而带之的是联通一体、柔性结织的协同网络模式。

在线实时的动态目标矩阵

所谓的目标矩阵就是用完全数据化的方式来测量、评估和监控创新。一方面，要对现有的业务实现完整的数据化；另一方面，要用数据化的方式定义一个企业试图优化的方向，也就是所谓的价值目标函数。

第五部分  案例分析

14  淘宝的演化

淘宝现在的复杂生态，不是由马云计划出来，而是根据商家和消费者在不同阶段的不同需求演化而成。

社区属性与网络协同

极具社区属性的“淘宝讲师”(早期那批淘宝卖家的社区认同感极强，他们大多愿意在社群里分享自己的心得体会于技巧窍门，有时甚至包括自己曾吃过的亏、走过的弯路。)

平台做基础服务，第三方做增值服务(从客户服务到各种各样的运营商，还包括物流服务商，都形成了“第三方提供服务，淘宝提供平台连接”的新思路，开放性的协同网络由此而生。)

数据智能的又一次胜利

当协同网络发展到一定阶段时，你需要用数据和智能手段协调网络中复杂的交互关系。为了解决这个棘手的问题，淘宝完成了最重要的一次数据智能升级——引入搜索。搜索技术的这次突破，很大程度上归功于雅虎中国多年的积累。

平台是生长出来的

这个世界上没有生而知之的人，没有人能够提前遇见如今的时代，预见未来十年后的环境和市场。一切的变化都是自然发生的，在企业发展的过程中自我演化而成。淘宝是这样，腾讯也是如此。

15  新品牌:网红时代的品牌打造

网红电商的崛起，意味着品牌营销开始互联网化，也为传统企业指明了前进的方向。未来成功的品牌营销，需要消费者和企业主动共建。

网红电商:三级支撑下的爆炸性商业机会

电商平台(在淘宝上，网红跟过去的淘宝品牌极为类似，都可以通过店铺工具和系统接触海量的用户。)

社交媒体平台(通过微博、微信、直播等社交媒体，网红电商能够跟海量用户直接进行沟通交流。)

快速反应供应链平台(浙江和广州这十年来逐渐形成了快速反应供应链平台，这些平台都在不断进行互联网化，打通于电商和社交平台之间的关节。网红电商的饥饿营销和预售模式，需要供应链发生根本改变，以实现快速反应的需求)

品牌互联网化的创新打法

品牌打造方式不同(它是由网红于“粉丝”共同运营和创造的，消费者不需要被说服，因为他们早已认同了该网红品牌。)

品牌生命力不同(“粉丝”对于网红极为爱护，如果网红有缺点，他们往往能够容忍甚至鼓励，愿意帮助网红成长，因为他们认为网红的成长也意味着自我的成长)

品牌转化率不同(因为“粉丝”认为自己参与了整个过程，网红电商的商品就是自己亲生的“孩子”，“孩子”即便有这样那样的问题。终归也是“亲生”的，大多会选择无条件支持，而传统的流量入口和广告影响的转化率却越来越低。)

新品牌建设的四大基点

和消费者之间持续进行深度互动(在像网红电商这种新品牌的建设过程中，互动贯穿始终。从对着装风格的讨论到具体某款衣服的设计和销售过程，以及售后服务，甚至是下一款服装应该什么时候退出、应该推出何种风格的服装，网红和“粉丝”之间持续进行着深度互动，社区建设品牌建设同步进行。)

通过个性化社交网络触达消费者(它通过微信、微博、直播此类个性化的社交网络触达消费者，同时通过点评等互动的方法在消费者中口口相传，最终影响更大的消费人群。)

通过复杂的人格化表达，在消费者之间产生情感共震(它可以多角度地于消费者进行持续互动，让消费者对品牌产生更多元的认知。以及更深层次的情感共振，而非一两个所谓的卖点。从简单的信息元素到越来越复杂的人格化表达，形成人于人之间的共振，这是新品牌非常重要的一个发展方向)

将原本割裂的职能部门有机融合(在未来的商业模式中。广告、零售和客户服务在很大程度上都已互联网化，当品牌这个关键职能也完成互联网化的进程之后，一个全新的商业模式由此形成，这种商业模式能够将原本割裂的职能部门有机融合为一体)

第六部分  关于未来

16  “互联网×”:传统产业的重构

如今，大家都很喜欢讨论的“互联网+”是传统企业和互联网方法的叠加，但是真正具有革命性的模式是乘法儿非加法，是全新的DNA和商业模式，而非仅仅利用新手段解决旧问题。

“互联网+”:不是叠加，而是融合

“互联网＋”仅有连接的“形”，而没有数据和算法的“魂”，相当于在公路上跑着的马车，其局限性一目了然。

互联网于传统产业的融合是一个漫长而痛苦呢过程，从底层认知到能力再到组织的结构，都需要痛苦低打破、重建，而且整个过程充满不确定性。“互联网+”的参与些显然对此缺乏准备。

“互联网＋”把互联网于传统行业之间的关系提升到了一个前所未有的高度，但二者的关系不应该是简单叠加，而应是高度的生态融合；不是取代和颠覆，而是优化和升级。“互联网+”就是要利用互联网的平台和信息通信技术，把互联网和包括传统行业在内的各行各业结合起来，在新的领域创造一种新的生态。简而言之，“互联网＋”不是要颠覆传统行业，而是要通过于传统行业融合，产生1+1＞2的效果。

“互联网×”:新时代的开创者

“互联网×”会开创一个新的时代，这是整个中国经济在互联网和数据时代升级的大机会。在这个机会中，很可能会诞生一大批新的行业领导者，而成为领导的条件就是你是不是真的了解和相信这个时代。

结语  新文明:感受未来已来

合作的演化建立在技术和制度两个基础之上。

技术:通信成本越来越低，信心传播越来越便利

制度:信任越来越容易建立

社会制度的不断革新，包括语言、国家、法律和文化的发展，很大程度上都是为了让更大范围的陌生人之间更加容易地建立信任关系。

⑨ 陈春花：企业实现“智能协同工作”的三个核心

导读： 数字技术带来新的商业机会，也颠覆了旧的商业逻辑。在数字技术赋能下，所有商业活动的参与方均通过交互改变了顾客价值的创造与获取。因此，企业如果希望获得新的发展，跟上顾客数字化步伐，就需要转换工作方式。通过确立新的工作方式——智能协同工作方式，顺应数字经济的发展趋势。

以企业为中心的商业活动管理系统 ，将管控其他主体视为根本。 而数字化商业活动管理系统是建立在数字化顾客价值的基础上，以协同其他主体为其管理系统高效运作的核心。

我们把这种新管理系统的工作方式称为“智能协同”，包括三个核心部分： 数学化工作战略、数字化工作系统以及数字化工作模式。 企业可以通过设定数字化工作战略、建立数字化工作系统以及构建数字化工作模式，逐步完善自身智能协同的工作方式。

01

设定数字化工作战略

我们通过例子来看。

海尔作为“智慧家庭解决方案提供者”，已经超越传统企业，成长为商业生态体，并展现出超强的增长活力，这与其“人单合一”战略有着密不可分的关系。

2005年，张瑞敏在海尔全球经理人年会上提出了“人单合一”的全球化发展战略。海尔认为，人指的是员工，单就是用户的需求和用户的体验，把员工和用户连接在一起就是“人单合一”。

但基于商业活动的视角，我们认为， 海尔“人单合一”的本质是以数字技术为基础，将价值需求者的需要和价值创造者的回报，通过数字化商业活动连接在一起的数字化工作战略。 这一战略充分展现了海尔对数字经济时代顾客价值与商业活动变化的新认知。

与传统企业通过单方面定义顾客价值，并就此与行业内的其他企业展开竞争不同。海尔通过海尔社区、第三方电商网站、社交网络等多种互联网界面，实现与顾客的交互，在此过程中确认顾客的真实需求，进一步开发产品，并将其打造为创造与获取顾客价值的接口。这样海尔就有了联合所有商业活动参与者(包括顾客)，共同为顾客提供更多价值与解决方案的可能，突破了行业的增长边界，打开了数字化“加速度”的成长大门。

与传统企业通过任务和流程构建的内部商业活动不同，海尔通过价值创造者与顾客的交互构建商业活动，突破了企业的边界，激发了创造与获取顾客价值的无限可能。

在海尔的商业活动中，在平台、专业平台与大共享平合提供的资源支持下,“节点小微”提供各种职能服务、同时适时衡量活动过程中，顾客价值的创造与获取。“用户小微”则通过与顾客交互，更好地设计产品与提供服务，最终达到更高效地以顾客为核心创造与获取顾客价值的目的，并达到在商业活动中合理分配价值的目的。

02

建立数字化工作系统

过去工作的目标与路径，均由企业独立决定。 在技术的帮助下，现在企业设定工作目标与规划路径时，将协同所有参与数字化商业活动的主体。

依据工作目标与路径，企业能够建立可赋能的、协同数字化商业活动各参与方的人力资源管理模式，以及可对各参与方进行合理价值评价与分配资金的财务管理模式，并在此基础上建立数字化工作系统，打造数字化工作组织。

安踏采用由超过12万家店铺的零售网络织成的“价值零售”模式，便是典型案例之一。安踏“价值零售”的本质是在数字技术的赋能下，围绕价值需求者的需求，连接所有商业活动参与者所构建的数字化工作系统，这也是安踏对在数字经济时代中的工作系统与工作组织，在价值创造与交付过程中所扮演角色的新理解。

不同于传统门店以交易为核心的工作场景，安踏的智慧门店通过智能化电子导购、云货架、压杆互动屏、安踏优 Mall 和仪器测鞋等五个"智慧功能”，打造了更全面、有趣的交互场景，并完成了有针对性的价值交付。在交付与交付的过程中，安踏洞察了消费者的偏好，并将消费者偏好的相关数据，提供给生产研发环节，使其做出相应的调整，完成数字化价值创造与交付的闭环，提升消费者价值。

而安踏在达到“价值零售”目的的背后，离不开 数字化工作组织 ——安踏门店管理效能提升的支持。

在数字技术的赋能下，安踏通过建立财务体系、人力资源体系、零售能力系统和“校准经营”系统，用运营、商品、财务、渠道、人力资源等5个维度25个指标，围绕价值交付，对标标杆门店与店长，进行其他门店与店长的管理分析，保证数字化工作系统价值交付管理的效率。

此外，安踏还将经销商集中订货调整为单店订货，通过标准化、流程化的方式对门店选址、装修、商品展示、促销活动等推行精细化管理，保证了数字化工作系统价值交付管理的效果。

03

构建数字化工作模式

围绕数字化工作战略，在数字化工作系统的支持下，数字化工作组织中的团队沟通与协作效率大幅提升，团队中领导的角色甚至可以依据需要进行变化与转移。因此，个体的价值得到了极大的释放。

具体而言， 一方面个体通过智能终端以数字化的身份进入超越时空的线上数字世界，协同线上的其他商业活动主体，创造与获取顾客价值；另一方面，个体通过人工智能能等技术的帮助，提升线下多主体协作的效率，最终达到以更高的工作效率完成工作目标的目的。

在中国云服务企业领军者金蝶快速发展的过程中，“智能协同”的工作方式发挥着不可替代的作用。金蝶“智能协同”的本质是在数字技术的赋能下，使工作者可以超越时空界限，高效参与价值创造与交付的商业活动过程，并在此后获得合理回报的工作模式。

传统企业以工作流程为核心，而金蝶的工作方式则是以顾客价值为核心。

当顾客提出价值诉求时，金蝶人可以通过智能协同云与企业内部相关部门、生态圈内的相关企业人员，在工作平台上即时建立线上沟通渠道，并在企业授权范围内同步相关数据与信息，为满足顾客需求、创造顾客价值做好充分准备。

在此基础上,所有参与商业活动的金蝶人都可以通过数字化的智能决策方式达成共识，并以最快的速度完成资源的调用与整合，创造并交付顾客价值。

能够高效创造与交付顾客价值体现了金蝶人的协同工作效率，而高协同工作效率源自 高个体工作效率 。

首先，在智能协同云的帮助下，金蝶人在日程安排、会议发起、数据分析、信息处理和决策制定等方面，突破了时间与空间的限制，使得随时随地地完成工作成为可能。

其次，智能协同云的人工智能助手帮助金蝶人完成了大量程序化的重复工作，让他们可以更专注于创新顾客价值。最后，智能协同云通过数据收集分析与展示的方式，持续助力金蝶人改进自身的工作效率。

数字技术塑造了数字化顾客与数字化商业活动，并带来了数字化顾客价值，这是今天显而易见的变化。企业如果希望获得新的发展，跟上顾客数字化的步伐，就需要跳出以自我为中心的商业活动管理模式，更新自身的数字化商业活动管理系统，进行工作方式的数字化转型，打造智能协同的工作方式。（本文完）

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⑩ 什么是AI和BI,商业智能有什么区别

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。