“互联网+”创业创新。
1 目的,是充分发挥互联网的创新驱动作用,以促进创业创新为重点,推动各类要素资源聚集、开放和共享,大力发展众创空间、开放式创新等,引导和推动全社会形成大众创业、万众创新的浓厚氛围,打造经济发展新引擎。
2 国发〔2015〕40号要求,发展改革委、科技部、工业和信息化部、人力资源社会保障部、商务部等负责,列第一位者为牵头部门:
1. 强化创业创新支撑。鼓励大型互联网企业和基础电信企业利用技术优势和产业整合能力,向小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源,提供研发工具、经营管理和市场营销等方面的支持和服务,提高小微企业信息化应用水平,培育和孵化具有良好商业模式的创业企业。充分利用互联网基础条件,完善小微企业公共服务平台网络,集聚创业创新资源,为小微企业提供找得着、用得起、有保障的服务。;
2. 积极发展众创空间。充分发挥互联网开放创新优势,调动全社会力量,支持创新工场、创客空间、社会实验室、智慧小企业创业基地等新型众创空间发展。充分利用国家自主创新示范区、科技企业孵化器、大学科技园、商贸企业集聚区、小微企业创业示范基地等现有条件,通过市场化方式构建一批创新与创业相结合、线上与线下相结合、孵化与投资相结合的众创空间,为创业者提供低成本、便利化、全要素的工作空间、网络空间、社交空间和资源共享空间。实施新兴产业“双创”行动,建立一批新兴产业“双创”示范基地,加快发展“互联网+”创业网络体系。;
3. 发展开放式创新。鼓励各类创新主体充分利用互联网,把握市场需求导向,加强创新资源共享与合作,促进前沿技术和创新成果及时转化,构建开放式创新体系。推动各类创业创新扶持政策与互联网开放平台联动协作,为创业团队和个人开发者提供绿色通道服务。加快发展创业服务业,积极推广众包、用户参与设计、云设计等新型研发组织模式,引导建立社会各界交流合作的平台,推动跨区域、跨领域的技术成果转移和协同创新。
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活,加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及,新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。
不过,抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象,我们更加要关注的是由数据量变带来的质变,这种“质变”表现在以下3个方面:
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”,思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
- 分析全面的数据而非随机抽样;
- 重视数据的复杂性,弱化精确性;
- 关注数据的相关性,而非因果关系。
历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的,旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候,如果大脑不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略,那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域:黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然,这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”,但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想,其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是,如果不给予足够的重视,下一波没落王国的名单中,可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代,我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度,因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外,我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能,这些家用电器在更好地服务我们的同时,也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街,商户的路由器,运营商的WLAN和3G,无处不在的摄像头电子眼,百货大楼的自助屏幕,银行的ATM,加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域,我们喜欢说“入口”这个词,“入口”对应的直接意义是“流量”,而流量在互联网领域就意味着“金钱”,这种流量变现可能是广告,可能是游戏,也可能是电商。在大数据时代,“入口”这个词还有更深刻的意义,那就是“数据生产的源头”,用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事,也会留下一系列相关的“数据”,这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以,在“大数据”时代,意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局,可能是一个解决刚兴需求的WEB网站,也可能是一个单纯的工具APP,还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了“数据资产”,就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值,然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是“预测”,在海量数据的基础上,通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
“预测事情发生的可能性”继续往下延伸,就可以通过适当的“干预”,来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样,都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”,引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告,并称之为“精准营销”,由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
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