大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇
政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。
技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。
数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。
随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。
无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。
政府治理理念的影响⒈开放的意识大数据时代最强音，开放，开放。
无论是美国提出的“开放政府”战略，还是规模不断扩大的世界“开放联盟”组织，世界各国政府的开放意识在强化。
开放意识的缺失，将使一个国家或政府在大数据时代处于“被淘汰”的境地。
⒉包容的心态大数据时代，国家间的包容性增强，欧盟科学数据的开放战略志在打破体系内20多个国家的数据分界线，实现数据世界的一体化。
美国We the People的上线，政府利用“社交”方式为公民提供了合法的倾诉平台，可以更近距离地听到公众的声音，政府与公众之间的包容度增强；⒊科学的态度大数据时代，数据的颗粒度在变小，政府所能获得的和提供的数据更加原始与真实，政府决策过程在科学技术的支撑下变得高效与可考证化，决策结果中不确定因素所带来的风险大大降低。
科学思考成为一种习惯，经验分析不再主导。
⒋关联的思考大数据时代，认识问题、分析问题、思考问题、解决问题，都需要进行“关联”，人的关联、物的关联、人与物的关联，历史时间的关联，地理位置空间的关联，多维度的关联⒌深度的分析大数据时代，分析是深度的、实时的、，大数据分析的是极端个人化的数据，这些个人信息以形态各异的形式，分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台，大数据要做的就是不停的分析，深入的挖掘这些看似不相关的数据，找出数据间可能存在的规律。
对政府治理范式的影响随着政府治理环境的改变，政府治理范式在不断发展创新。
大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命。
技术是政府治理的要素之一，技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。
对于政府来说，技术变革既可以带来治理手段的创新，也可能推动治理机制的创新，最终变革政府治理范式。
大数据时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会开放性、权力多中心和双向互动特性。
一般认为新公共管理自20世纪90年代末已经进入了后新公共管理时期，兴起了“治理”理论。
在美国，对新公共管理进行批评并对它大有取代之势的是新公共服务，代表性人物罗伯特﹒登哈特甚至认为新公共服务已经成为公共行政的一种模式。
在英国，对新公共管理的批评发展起来的是整体性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕却克﹒登力维。
除了已经发展较为成熟和体系化的新公共服务和整体性治理两大主流政府治理理论体系外，在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理等提法。
尽管各流派侧重点各有不同，但也存在一定的共性，“治理”理论的核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系，确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。
对比大数据的社会属性，发现其与“治理”理论在多中心、回应性、协同化等诸多方面不谋而合。
因此，将大数据应用到政府治理中将加速政府治理的创新，可以产生“倍增”效应。
内容根据国家信息中心整理
在互联网＋及大数据时代,组织及管理者面临着哪些新的挑战和机遇?
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
有报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。
因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。
百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。
一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。
一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。
随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。
目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。
首先，大数据反映舆情和民意。
网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。
根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。
其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。
根据一个公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。
医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。
政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。
2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域大数据技术可运用到各行各业。
宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。
印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。
有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。
在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。
在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。
目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。
社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。
利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。
美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。
在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。
首先在数据收集方面。
要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
其次是数据存储。
要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
第三是数据处理。
有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。
目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。
大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。
首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。
发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。
国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。
过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。
有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。
因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。
美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。
我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。
此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。
政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。
美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。
例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。
去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。
现在很多机构和企业拥有大量客户信息。
应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。
此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。
大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。
预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。
预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。
中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。
我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
如何应对大数据时代的变革机遇挑战
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。
而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。
很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。
恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。
工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
企业的支持虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。
很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。
对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。
企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。
打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。
而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。
这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。
从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。
而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。
其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!
大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质 的不同。
业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台 例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和\\\/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。
隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。
自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。
这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。
解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。
这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。
有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。
1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。
思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
麦肯锡在研究报告中指出，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。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。
”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。
“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
” 事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。
包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。
不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
当代是一个机遇与挑战并存的时代，我国面临的发展机遇有哪些呢
转型，电信业的老生常谈。
尽管最初的提法迄今已有十几年，但是运营商的转型始终没有停止过，所不同的是，如今的转型更具数字化特征。
随着移动互联网的崛起，电信行业边界的模糊，运营商正试图甩掉旧品牌、行业局限、既有模式等传统，融入更多新时代的元素。
最近半个月，北欧Telia、法国Orange和美国的Verizon均有类似的举措。
更名：奉行极简策略2002年，瑞典的主导型运营商Telia和芬兰同级别企业Sonera合并后，产生了北欧电信巨头TeliaSonera。
但在此后的这么多年中，两家运营商依然各自在本土使用原有企业名。
然而就在上周，这一名字被尘封进了史册。
该公司股东投票通过了公司更名决定，重新启用Telia为公司名，相关品牌标志已对外发布。
该公司首席执行官Johan Dennelind在上周四召开的股东大会上表示，启用新品牌突显了公司将追求“通用的目标、文化和价值”。
不过Telia更名的目的显然不止于此。
事实上，该公司今年早些时候就透露了更名的意向，当时曾提及，更名与公司在数字化社会的定位发生变化有关，而这也是许多大型运营商所考虑的。
互联网的崛起使得年轻一代的理念日益盛行，极简和创新等元素开始为颇讲“传统”的运营商所推行，这其中的经典案例要属法国主导型运营商Orange。
“法国电信”的名字多年来可以说深入人心，但在2013年，该公司舍弃了这一“国字头”，改名为更具活力、更具创新理念的“Orange”。
尽管Orange被电信分析师认为是欧洲乃至世界上最富创新精神的移动通信服务品牌之一，但在声明中，法国电信一再强调品牌简化的重要性，是促使其作出此次更名的最重要原因。
已有经验表明，除少数取得了成功的子业务品牌外，很多电信企业过于复杂的业务品牌收效不佳，甚至给用户造成混乱的感觉。
近年来，采取类似行动的运营商越来越多，简洁、统一的公司名和品牌正成为运营商改革的一大方向。
金融：网罗专业资源Orange数天前作出的另一重大部署同样引人关注。
4月22日，Orange在金融领域打出一记重拳，该公司斥资收购了安盟银行（Groupama Banque）65%的股份，而这将为Orange银行的成立奠定基础。
据该公司透露，Orange银行将于明年初开业，它将通过移动平台实现常用的银行类业务。
根据计划，该银行最先在法国运营，其后将拓展到西班牙和比利时等地。
要认识金融服务对于Orange的重要性就必须要提到该公司一年前发布的最新5年战略。
这项5年战略名为“要素2020”，该公司发布时特别强调，数字化变革大潮正在改变世界的面貌。
在这场汹涌而来的大潮中，电信运营商也经历着前所未有的变革和冲击。
之前的管制压力和价格战尚未缓解，OTT业务的鲸吞蚕食又接踵而至。
为此，Orange在新5年战略中明确了要发力的领域，包括物联网、移动金融服务、网络投资、融合业务和成本控制等。
Orange的目标是到2018年使营业额超过10亿欧元，其中6亿欧元来自物联网领域，其余的4亿欧元来自金融服务领域。
电信运营商在提供金融服务方面有着自己天然的优势。
在发达国家有超过85%的用户使用ATM、互联网或手机等数字化渠道进行转账交易，智能手机成为银行同用户互动的关键渠道。
用户也想要改变银行作为主要金融服务提供者的现状，在“零零”后人群中，有33%的人认为他们将来不再需要银行，73%的人更愿意从数字初创企业处获得金融服务。
在这一背景下，电信企业将成为一个强有力的竞争者：电信运营商拥有庞大的用户基础，并与之有着强大的联系。
平均而言，一个用户只有一个电信运营商但却拥有三家不同银行的户头；更为成熟的营销技巧、强大的用户管理、产品打包和通信能力，使得电信运营商对用户更有吸引力；在新兴市场，互联网和手机的普及率比银行网点的普及率要高出很多，这为电信运营商的金融产品营销提供了优势。
内容：迎合数字趋势将目光转向美国，电信巨头Verizon也正在奋力实现差异化。
而近期最为外界瞩目的非对雅虎的收购莫属。
据《华尔街日报》报道，在竞购雅虎核心互联网资产的角逐中，数家主要的潜在竞购方已决定放弃投标，这也让Verizon成为了最有力的买家。
消息人士透露，在此前的首轮竞标截止时间之前，Verizon在收购整个雅虎或部分资产的竞购中排名靠前。
此前，大约有40家公司对收购雅虎或公司部分业务表达出兴趣。
Verizon当前市值约为2100亿美元，账面上持有约45亿美元现金。
雅虎互联网资产与Verizon羽翼未丰的数字媒体业务无疑能形成合力，而这正是急于打开互联网市场的Verizon所渴望的。
Verizon近年来极力拓展互联网版图，去年该公司斥资44亿美元收购了曾经的巨头美国在线（AOL），为自己的数字媒体业务注入了动力。
目前，该公司的数字化业务已经覆盖在线新闻、娱乐、博客平台和在线广告等。
Verizon希望视频和在线广告能够成为下一个增长引擎。
市场分析师认为，该公司计划把来自智能手机的客户数据与AOL的广告业务进行整合，或许还将整合雅虎的广告业务，从而创建出一个全新的广告技术平台，能够与Facebook、谷歌抗衡。
电信产业市场调研公司MoffettNathanson高级分析师克雷格·墨菲表示，“Verizon正尝试把自己的业务从模拟转向数字。
该公司认为，AOL与雅虎的合并能够为公司提供一个所需的广告平台，来执行自身的视频再造战略。
”独立科技产业分析师简·道森表示，“对Verizon而言，这绝不是一笔廉价的并购交易。
但是这一收购符合该公司的战略，并不是毫无必要的浪费资源。
”Verizon竞购雅虎，也表明这家电信运营商正寻求转型。
Verizon的固话业务收入已下滑多年。
此外，该公司已经开始撤出固网宽带业务，目前已结束了加利福尼亚州、得克萨斯州和佛罗里达州宽带业务的出售工作。
Verizon当前把主要精力放在了无线业务当中，去年无线业务占据了该公司年度收入的约70%。
Verizon目前是美国最大的移动运营商，拥有约1.12亿用户。
此外，Verizon近期还在内容领域有所行动。
该公司联手出版和传媒巨头Hearst创建了一个聚焦移动内容的合资企业，受众是新千年一代的消费者，内容最初将通过Verizon去年推出的Go90视频平台和AOL的两个渠道以及第三方网络分发内容。
随后，Verizon继续深化了同Hearst的合作，宣布耗资1.59亿美元收购原本由梦工厂和Hearst共同持有的AwesomenessTV公司24.5%的股份，共同开发移动短视频内容，通过Go90渠道分发。
抗战时期1937-1945年中国与日本总体钢产量的吨位数据
1937年，卢沟桥事变爆发的时候，因为中日之间的实力相差悬殊是非常惊人的。
从经济基础角度看，日本每年的工业产值相当于60亿美元，中国当年的经济产值也就13.6亿美元，日本当年的钢产量是580万吨，而中国当年的钢产量只有4万吨。
日本当年煤的产量是5070万吨，中国是2800万吨。
中国那么多的煤，只有日本的一半多一点。
日本的石油储备169万吨，中国的石油只有1.31万吨。
铜呢，日本是8.7万吨，中国只有700吨。
飞机，日本每年可以造1580架，当年就能造这么多，中国一架也造不了。
大口径的火炮，日本当年生产了744门，中国连一门也造不了。
日本当年造了330辆坦克，中国一辆也造不了。
汽车，日本当年造了9500辆，中国也是一辆造不了。
军舰，日本当年生产的军舰是52400吨，中国一吨也造不了，也就是说当世界进入这个机械化军事时代的时候，中国居然不能生产任何一种机械化时代的主战兵器，坦克、飞机、军舰、大炮都不能造，那么无论是经济形态、技术形态还是军事形态，日本都已经遥遥领先中国一个时代。
具体到双方军事实力的直接对比，我们可以看到差别就更大。
卢沟桥事变以前，中国海军，中华民国的海军两万五千人，装备舰船是66艘，分为巡洋舰、轻巡洋舰、运输舰、练习舰、鱼雷艇等等，总吨位只有57608吨。
而日本海军截止到1937年，它拥有舰船285艘，总排水量达到115万吨，比中华民国的海军整整多了110万吨，日军的海军编成是12.7万人，当时的编成，有4搜航空母舰，航空母舰是6.9万吨，将近7万吨。
水上飞机母舰2艘，3.1万吨，战列舰9艘，27万多吨。
重型巡洋舰12艘，轻型巡洋舰21艘，驱逐舰102艘，潜艇59艘，练习舰1艘，一个练习舰就有1万吨排水量。
潜水母舰5艘，还有布雷舰、海防舰、炮舰等等，一大批的军舰还在建造。
其中在建造的两艘战列舰，就是后来名动天下的“大和”号和“武藏”号。
一艘军舰的排水量就在7万吨，也就是说日本一艘军舰的排水量相当于整个中华民国海军海军的吨位，这就是双方当时海军的差距。
当年明治维新时期，和中国洋务运动时期，本来清朝造舰能力应该在日本的十倍以上，到了中华民国时期，居然差距有这么大。
空军呢，当时中国空军仅仅装备是600余架飞机，作战的飞机只有305架，也全部是买人家的，美国的、欧洲的，欧洲的主要是意大利的双翅膀飞机。
这就是为什么后来在抗日战争当中，先是苏联支援中国大量的飞机，还派出它的航空队过来帮助中国作战，在后期美国的飞虎队带着飞机也过来，就是因为你自己不能造，空军非常弱小。
你没有这个整机生产能力，零部件也没有，这就是是航空工业的差距。
在抗战爆发的时候，当时民国空军能够投入作战的飞机，只有200余架，能执行任务的飞行员只有600多人。
可是日本呢
每年生产飞机是1500多架。
战略后期进入极限动员以后，日本每年能生产飞机一万到两万架。
当中日进入全面交战以后，日本的海陆军航空兵总共有飞机2700架。
它还有舰载飞机，大量的舰载飞机。
陆军战斗力差距就更大了。
从人口上看，当时我国是四亿多人。
熟悉战争史的读者都知道，自从拿破仑战争以后，各国实行的都是平时少养兵，节省经费，多储备预备役的兵力。
当时中国正好相反。
平时养兵，民国的时候养兵170万，四亿多人的一个国家，养兵170万。
当时国民党的现役的步兵是182个师，还有46个独立旅，骑兵9个师，加上还有6个独立旅、炮兵4个旅等等。
当时中国的预备役，只有150万人。
以当时中国人口数量这么大，可是只有这么少的预备役的部队，说明动员能力非常差。
那我们再看日本，卢沟桥事变发生的时候，日本的人口为九千万，日本把它统计的是多少人呢
大概是9000万人左右，日本当时养的常备军38万人，变成17个常备师团，4个混成旅团、4个骑兵旅团，还有5个野战重炮兵旅团、3个战车联队、16个飞行联队，还有一些守备部队等等。
日本有一个规定，就是凡是17岁到40岁之间的男子必须服兵役，也就是说战争一旦发生，它可以动员的参战的兵力达到一千万人。
其中受过军事训练，可以迅速形成战斗力的人，最后达到将近450万。
它前面28万人，到最后侵华战争爆发的时候，迅速补充了几百万人。
日本，当时的军事动员体系，已经达到了世界一流水平，效率极高。
日本可以利用朝鲜到华北的铁路网，而且它掌握了太平洋，特别是西太平洋的海军优势，把兵员运到中国，运到朝鲜，很快就能输送到中国的腹地。
当时有一个统计，就是它从朝鲜每星期可以运两到三个师，从朝鲜运到满洲，每星期运两个师。
在华北战场，日军可在开战的八到十天，由本土直接运来两到三个师团。
在沿海战场，日军第一梯队用两到三个师的投入，就要一个星期。
而后呢，再续加同样的兵力，八至十天，非常快。
一个中国将领曾对日本有这样一个判断，事实上在后来的战场发展中，就是这个样子。
它的动员能力甚至还超出了中国政府的预见。
再就是在兵员的训练上，同样中国和日本的军队存在非常大的差距。
当时中国的士兵大多数都是文盲，黄仁宇写过《万历十五年》，他在抗战的时候，当排长，据他的记录，他就发现了基层的军官，连点名的花名册都点不了，不认识字。
平时就更谈不上研究战术了，打仗全凭血气之勇，凭冷兵器时代那种动员，那种激励士气的方法。
进攻的时候呢，以密集的队形蜂拥蚁附，像蚂蚁、像蜜蜂一样。
可是一旦失败，就各自逃散，完全没有战术。
单就射击训练来看，当时一发子弹的价值，在中国相当于7斤半大米，或者是35个鸡蛋。
所以平时，由于这个东西如此昂贵，军队在训练当中，舍不得打子弹，一发子弹射出，七斤半大米就没有了，只能是空枪射击，这就导致后来军事训练素质非常低下，枪法不准，在战场上就体现出来了。
当时条件最好的中央军，装备最好，也不过是每个兵配发15发子弹，做实弹射击。
而打起仗来以后呢，每个兵只能配发20发子弹。
可是日军，《步兵操典》规定，新兵入伍后，每月用于实弹射击的子弹，步枪不能低于150发，机枪不得低于300发，结果就是日军每个中队都有三分之一步枪兵可以达到优秀射手的水平。
中国军队和日军作战，他的枪法非常好，加上步枪的性能也好，在对战当中，中国军就非常吃亏。
至于火力差距就更大了，“卢沟桥事变”发生的时候，中国全国75毫米以上的火炮，只有800多门，全国只有这么多，而其中的重炮只有48门，你想中国军队，整个火力连日本军队的一个零头都不到， 抗战爆发以后，中国与日本在工业生产能力和经济实力的差距进一步被拉大。
初期抗战刚一爆发，就丢掉了现代工厂的94%，上海、沿海这一带全都丢掉了，发电量的96%。
到1939年，当时的中国政府，控制区每年产铁量只有1200吨，到1944年，也不过有一万吨产铁量。
而美国当年的钢铁产量，在1880年就达到了110万吨，1890年为430万吨。
在中国抗战前，美国的钢铁产量已突破了千万吨的大关。
战前只有15%的中国民众生活还算是过得去，整个中国的民众的70%，一半是处于半饥半饱，一半是常年挣扎在赤贫线上，根本就吃不饱、穿不暖。
战争一起，中国又发生恶性通货膨胀，很多的工厂又被摧毁，工业体被摧毁，导致中国物价飞涨。
1944年的物价是1937年的500倍，七年当中通货膨胀率达到了500倍。
当时有个说法，就是民国期间曾有过黄金十年，有很小数量的中产阶级出现。
但战争一打，很快让这些中国已经萌芽的中产阶级全部归于消灭，这么高的通货膨胀率，不可能存在。
中国也还有富裕阶层，只是个别的，像官僚垄断集团，就是四大家族。
(4)1944年10月，美国顾问魏德迈来华，就发现中国士兵普遍营养不良，长期处于半饥饿状态，甚至连行军都感到困难。
这就是落后的代价。
而这个落后还只是和日军的比较。
如果和世界最先进的军事力量相比，差距更大。
而当时的日本，虽然海军比较先进，但其陆军却并不先进，只能在东亚称雄。
如果与苏、美、德等国相比，甚至连一战的水准都没有达到。
由于日本没有参加第一次世界大战的欧洲陆战，导致日本对这一次内燃机革命体会也不太深刻，它只是工业基础在进一步奠定以后，跟上来了。
实际在军事上的发展，海军跟上来，陆军没跟上来。
对付当时国民党的军队和八路军的军队还可以，因为你有炮兵，中国军队没有。
但是一遇到苏联和美国这样的对手，日本在军事水平落后马上就表现出来了。
1939年日军和苏军在诺门坎这个地方发生冲突，这个时候日本发现它火炮的射程全面落后于对手。
苏军的火炮可以轻而易举打到日军阵地上，而日军的火炮没有办法还击。
后来就导致整个战争惨不忍睹，可以说整个陆军被苏联的机械化打得落花流水，这也就改变了日本陆军的战略走向， 日军在机械化方面，也是全面落伍的。
它的野战炮兵，基本上还都是用骡马牵引，西方至少还有自行火炮，而日本的步兵还是依靠徒步行军。
我们再看德国，德国军队和当时的苏联军队，包括美国军队，都是摩托化行进。
战术日本也是非常落后的，它的坦克也把它定义为支援步兵，它的坦克甲板非常薄，坦克又小。
它有一种97式的战车，全重只有13吨。
日本还迷信夜战，叫白刃格斗，动不动跟人家拼刺刀，却忽视单兵武器射击的速度，所以它没有冲锋枪，不装备冲锋枪，也不装备半自动步枪，非常少，突击步枪也非常少。
而美军就不是，它在战争爆发后，普遍装备了加兰德半自动步枪。
日军的步枪每打出一发子弹，就要手动把枪栓拉开以后，再把弹壳退出来，然后再装另一发子弹。
在太平洋战争当中，就吃了大亏。
日本士兵每打出一枪，美军可以打出八枪。
在实际当中，相当于美国具有了日本八倍以上的火力。
日军尚且如此，而中国的军队的战斗力就可想而知了。
由于中国连续失去了两次工业革命的发展机遇，以至于抗日战争，乃至抗美援朝战争中的中国军队，只能是以农业时代的生产力和战斗力，对抗工业时代的生产力和战斗力。
而不得不承受战场上人员惨重的损失。
当然，这两场战争中国都取得了胜利，这种胜利主要是精神的胜利、信仰的胜利、民族团结的胜利和东方智慧的胜利，而不是凭借我们自己强大的工业力量和技术力量，而不是直接的物质上的军事实力。
因为历史的欠账，一再错失社会变革和军事变革的机遇，在清朝付出累累白银和山河破碎的代价之后，为了保家卫国，中国人民又付出了累累的白骨。
这是我们永远应该铭记的教训。
(5)如果说在抗战时期，中国人民迫不得已，只能在自己的国土上保家卫国。
那么，随着战争形态的变革，传统的以占领土地、直接掠夺资源为目的的战争，已经逐渐变为以摧毁国家经济、战略设施和未来发展潜力的战争，这就是我们今天的这个战争样式。
在这样一个战争样式中，谁的国土成为战场，谁在开战以前就已经失败了。
为什么呢
因为对进攻者而言，即使这个战争打不赢，比如说像美国，打这个越南战争，它打不赢它不过就是走吧，放弃了，放弃对敌手的打击。
那么对于防御者，你即使打跑了对手，你赢得的也不过是一个废墟。
就像现在我们看到的伊拉克战争，人们都说美国打了消耗战，在伊拉克没有打赢，美国付出多么多么大的代价，但你要想想他们伊拉克、阿富汗付出什么样的代价，打不赢顶多是损失一些装备、浪费一些钱，损失一些人员，但你的国家呢，你的山河破碎了。
所以我们以赶走日本人为胜利，代价是我们的山河破碎。
我觉得在军事观念上，绝不能再以这个为胜利标准，绝不能说敌人来了以后，入侵了我们的国土，我把你打跑，那不是战争的标准。
我记得中国一位伟人说过，我们的目标就是要把敌人消灭在他的出发地，而不是满足于把他打跑。
你入侵了我，我一定要把战争打到你的国土去，要你也付出相应的代价。
甚至你在威胁我的时候，我可以先你打击，不能让我们自己的国土成为战场。
如果我们还停留在原来的战争概念上，总是想着别人什么时候打我们，打完以后我们再把他打跑，我认为这是非常愚蠢的。
你要是有这样的想法，别人打你一次把你打烂了你再建，满足于这种胜利的话，我觉得，我们可能会在这样的胜利当中，走向国家的衰败。
