导语：如何才能写好一篇大数据营销论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
(二)当前流量经营的价值困境
可见，流量是一个充满想象空间的市场，而电信运营商似乎占据有利地位。综合流量的层次性和异质性，流量被赋予了主体行为和客体存在在信息层面上统一投影的属性，是信息社会不断流动的血液，具备极大的社会价值和经济价值。从流量的不可分割性来看，上层服务提供商与基础运营商之间的相互依赖、相互制约将是长期的基本格局。从流量的规模性来看，至少在本地市场，由于基础设施市场集中度高，电信运营商很容易就可获得超过任何单一玩家(如apple和facebook)的规模优势。
但现实情况中，流量规模的暴涨对电信运营商是一把双刃剑，情况不容乐观。流量在呈现客观属性的同时，在特定的经营主体及经营方式下，还会表现出影响甚至决定经营绩效的经营特征。本文认为，固然客观属性有利于电信运营商开展新一轮价值创造，但在当前经营模式下，流量应有的价值并未得到充分挖掘，无法支撑电信运营商的可持续发展。
图OTT业务与电信运营商流量业务的边际效用/成本对比
(三)大数据经营破解价值困境
大数据的定义众说纷纭，从技术特征上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征，麦肯锡将大数据定义为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据概念具有深刻的IT烙印，正如“流量”概念具有深刻的电信烙印。通信与计算是信息的不同处理环节，在ICT端到端融合的背景下，流量和大数据完全可以统一在“信息”概念下，是信息全生命周期不同阶段的称谓。流量有表层底层之分，数据也有信息、知识、智慧之谓，流量经营和大数据经营均可理解为信息经营。
然而，仅仅揭示大数据本身的属性是远远不够的，如果脱离了正确的经营模式，一切价值都是虚妄。在这方面，电子科技大学周涛教授的观点很有价值。他认为，大数据1.0是利用内部数据解决内部问题，大数据2.0是利用内部数据去解决外部问题，或利用外部数据解决内部问题，大数据3.0意味着大数据进入了一个以共享交易为特征的时代，出现了大数据公共平台运营商(以下简称大数据运营商)。从1.0到3.0，大数据的工具属性逐步减弱，目的属性逐步增强，直至“大数据”像货币一样在全社会范围被收集、交换、处理、传输和应用，使得大数据可以真正成为时代的标签。在这个意义上，大数据之“大”，就是不断增强数据的透明性、不断扩大数据的共享范围、不断提升数据的流动性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。否则，无论数据多丰富，技术多先进，都较过去无本质突破，大数据之“大”盛名难副。这个过程，是大数据经营环境不断完善和经营模式不断演进的过程。
大数据经营模式严格来说是指大数据运营商的经营模式。大数据运营商采取双边平台模式，一方面向消费者提供普遍服务，另一方面向企业客户提供以大数据为中心的服务。可以形象地将这种经营模式比喻为“数据银行”。1)大数据运营商自身掌握独特而雄厚的数据资产，这往往是一个通过提供消费者服务集腋成裘的过程，正如银行通过吸纳个人存款掌握雄厚的现金等资产；2)这些数据的使用权和支配权归大数据运营商但所有权属于消费者，正如银行可以自行决定吸纳的存款如何使用，但储户拥有随时要求提现的权力；3)大数据运营商以免费或部分免费提供服务为代价，换取消费者在使用该服务时产生大数据的支配权，正如银行承诺利息收益换取现金存入或委托理财，并默认获得资金支配权；4)这些大数据被用到千百万家企业的生产服务流程中，为大数据运营商的企业客户创造价值，为大数据运营商赚取收益，正如银行吸纳的存款被贷给各行各业的企业，融入经济生活的角角落落。为了进一步理解该模式，下面描述一些细节：
细节二：如何规避隐私争议。个人数据的隐私问题是大数据商业价值受到质疑的主因。实际上，这个问题可以从理念上和模式上给予回答。理念上，隐私问题自人类社会形成之初就存在，用户心中总是存在一架权衡隐私顾虑和业务价值的天平。当前的隐私争议不在于隐私被使用了，而在于被滥用了，没为用户带来便利/效率/等正面价值甚至反而带来负面价值。因隐私顾虑而扼杀业务创新只会在竞争中被淘汰，将注意力集中到利用个人数据创造更智能的业务，使用户心中的天平偏向业务价值，这才是解决之道。模式上，大数据运营商扮演的是银行角色，受消费者委托管理数据，基于数据所有者与数据使用者之间的契约关系执行数据开放动作，具体由双边平台的双方自愿谈判商定。比如，保险公司若需要使用个人数据可向个人提供保费折扣，达成协议后大数据运营商则执行这一契约，按照协议开放指定数据，并全程监督数据使用。上述过程并不涉及隐私侵犯。对于那些无需识别个人身份的大数据应用，交易成本可以更低，正如银行没有必要向每个储户说明他/她的存款被用于哪一笔放贷或投资，而只需履行利息承诺即可。
(四)大数据平台运营商的演化
在未来实体世界与数字世界无缝整合的世界，高速流动的信息将充当不可或缺的纽带。谁能掌控两个世界相互耦合的界面，谁就将成为下一轮破坏性创新周期中最大的赢家，而大数据平台就是这样的关键环节。当前虽然总体上处于大数据1.0阶段，但基于数据重要性被不断认知、传统企业拥抱数字化商业模式热情高涨等事实，大数据领域正孕育着一个前景广阔、异彩纷呈的大市场。
未来的大数据运营商绝不仅仅包括现在的电信运营商，互联网巨头如facebook、google和阿里巴巴等也将沿着这一方向演进。阿里巴巴提出的“电商、金融、数据”三步战略就是明证。阿里巴巴和新浪微博、高德地图等之间的资本联姻，也是走在数据布局的路上。平台会扩张，生态会成长，当时代被烙上大数据的印记，围绕大数据公共平台运营商成长起来的大生态注定会成为信息文明的基石。从平台演进的角度，本文认为大数据经营的成熟将经历消费平台、垂直平台和公用平台三个阶段，简要描述如下：
第三阶段，面向全体社会成员的大数据公共平台出现。大数据在企业生产和消费者生活各环节的价值被充分认识，垂直行业内部的信息链在第二阶段被打通之后，进入跨行业信息共享阶段，大数据时代来临。在前文提到车联网信息、个人健康信息和保险公司的共享是这一阶段的典型案例，而车联网、移动健康领域的数据布局和与保险公司信任合作关系的建立，则已在第二阶段完成。值得强调的是，消费者的作用非常重要，因为各行业间打破信息隔阂唯一动力就来自于它们具有共同的用户。这一阶段，数据透明/共享/流动的范围、网络效应的范围、创造价值的范围达到了新的高峰。
(五)对电信运营商的建议
既不甘于管道的低利润率，又无法适应OTT基于速度和创意的竞争规则，电信运营商一直在寻找位于管道业务和OTT业务之间的黄金地带。本文给出的答案就是大数据经营。大数据经营与传统通信经营在业务属性和经营模式上具有内在延续性。传统通信业务通过将个人连成通信网络解决个人与个人之间的信息不对称，大数据经营通过将企业连成大数据网络解决行业与行业之间的信息不对称，这个方向符合信息社会的演进脉络。通过选择正确的模式，大数据经营完全可以和传统通信业务一样具备网络效应等新经济特征，从而带领运营商走出当前流量经营模式的价值困境。
1)信息基础设施的整合、开放与融合。最宝贵的资源不是网络、不是IT，而是信息。用全局眼光建立统一的、公司级的技术架构、功能架构和数据架构，将企业内部的各种资源包括网络资源、计算资源、应用和内容资源甚至物理设施资源纳入资源池，在此基础上构建资源管理、业务执行与管理、客户和商务管理等应用平台。最为关键的是，这些应用平台必须共享一个中央用户数据库。要实现这一目标，最大的阻碍是传统电信运营商的组织架构。Vodafone的做法是设立首席信息&技术官职位将CTO管理网络的职责和CIO管理IT的职责整合起来，BT的做法是成立Technology，Service&Operations事业部负责网络和IT的规划、部署和运营，事业部CEO亦为BT集团CIO，对各大前台业务单元的CIO具有直线职能权。
关键词：大数据时代；科技期刊；出版；编辑
一、大数据的概念与特征
大数据，又称为巨量资料或海量资料；其是由数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据资料构成的数据集合，是以“云计算”为基础技术支持的数据处理和应用模式。大数据技术是通过集成共享数据，将分散的数据资源转变为集中的智力资源和知识服务能力。研究机构Garter定义“大数据”为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源。简而言之，从各种类型数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据的特征通常表现为以下四个方面：数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）。这就是人们通常所说的大数据的4V特征，也是大数据区别于传统数据的显著特征。
二、大数据时代下科技期刊面临的机遇
1.出版形态的多样化。大数据时代，在计算机、互联网等技术的不断发展和创新环境下，传统科技期刊的出版模式已悄然向大数据平台、多媒介及全媒体模式转型。科技期刊数据化集群建设得以实现的一个重要条件就是大数据技术的成熟与推广，随着大数据平台技术的建立，科技期刊实现了内容的自主优化、信息服务的个性化，以及出版发行模式的多元化，科技期刊将向着在线投稿及评议系统、编辑管理系统和增值服务系统一体化的方向发展。大数据期刊平台的构建将通过期刊内容推荐系统、流计算、期刊数据库和期刊信息整合与治理四大功能板块完成[1]。大多数科技期刊所采用的纸质媒介，在大数据时代背景下已不能满足读者的阅读体验，网络、无线、手持阅读器的全媒体出版要求凸显。传统纸质科技期刊传播媒介将呈多样化、全媒体的发展态势，物联网、互联网、移动智能终端等技术平台，都已成为科技期刊传播的重要媒介。科技期刊利用数字化、多媒介、全媒体的出版模式，在为读者提供平面媒体与数字媒体相结合的全新视听阅读感受的同时，也获得了更多途径和更深层次的推广效果。
2.业务流程的智能化。随着计算机技术的迅猛发展，以及云计算技术的成熟，使得任何复杂的数据都可以实现定量化分析[2]。因此，导致编辑工作流程中的信息收集、加工、传递等过程的智能化成为可能。科技期刊编辑的目标是将知识差大，且读者或该领域从业人员感兴趣的论文从众多稿件中挑选出来，体现在编辑出版过程中就是组稿策划和审稿过程[3]。而过去这一编辑流程基本依靠编辑人员的经验、价值观或学术专家提出的建议完成。而现在大数据技术将科技期刊历史出版物数据化，将全社会、全行业的科技成果数据化，并将这些数据进行整合、分析，从中获得真实、客观、准确、全面的学术信息，从而为科技期刊的选题策划、组稿及审稿提供依据。可以想象在大数据技术提供的真实、客观、准确、全面的学术信息下，那些“一稿多投”或学术不端、学术腐败的问题稿件，将无处遁形。在信息的加工过程中，大数据及云计算技术将过去编辑流程中，因编辑习惯不同或各期刊要求各异，而无统一标准的编辑规则模式转化为统一、有序的编辑规则模式。在这种编辑规则模式下，利用人工智能工具或软件，有可能实现稿件的计算机“预编辑”。从而减少编辑的重复劳动和简单劳动，提升编辑质量和编辑效率。
3.评价规则的多元化。目前，对科技期刊及论文的质量和影响力的评估，普遍采用基于文献计量学的评价体系，如影响因子和被引频次。然而，由于模拟数据时代采集的数据样本量小、种类少，导致科技期刊界对定性或定量评价的优劣争议不断[4]。大数据时代的到来解决了这一问题。通过文本分析、语义分析、专家印象评估及同行评估等方法，可以实现对科技期刊的定性评价。通过期刊影响因子动态跟踪、论文被引动态跟踪、论文浏览及下载量动态跟踪等方法，可以实现对科技期刊的动态评价。通过专家反馈信息采集、同行引用反馈信息采集、读者反馈与推荐信息采集、厂商应用效果市场反馈信息采集等方法，可以实现对科技期刊客观评价。因此，基于大数据平台的科技期刊及论文评估是定性与定量、历史与现代、静态与动态、学术价值和经济效益、主观与客观相结合的多元化、综合性科学评价机制[5]。
5.出版编辑理念面临的机遇。在大数据时代背景下，要求科技期刊的编辑工作从传统的文字编辑加工，转变为全媒体新出版语境下的数字编辑。数字编辑的定义是：在数字图书、数字报纸、数字期刊、网络原创文学、网络教育出版物、网络地图、数字音乐、数字视频、网络动漫、网络游戏、数字音像制品、手机出版等出版过程中，从事选题策划、组织稿件、审核把关和加工整理的专业技术人员[7]。这就要求科技期刊编辑首先从思想上树立数字编辑理念，深刻理解大数据时代，数字出版背景下编辑工作不断追求创新和数字技术应用的要求。科技期刊数字出版编辑在推广重要学术成果、传播科技文化知识、促进科技期刊发展进程中，不仅是实现期刊全媒体化的先行军，更是数字出版技术创新的开拓者。数字出版编辑应顺应数字出版的潮流，更新数字化出版的编辑理念，主动参与文化、科技成果的数据化，并积极实现数字信息的加工与传播。在读者服务方面，编辑也利用大数据技术提供的精准信息，实现对目标消费群体的个体化信息推送，提供更为精准服务。数字出版编辑要不断适应数字理念的创新，以适应大数据时代不断深化的移动互联网终端输入内容智能化的趋势[8]。
三、大数据时代下科技期刊面临的挑战
1.信息透明化导致期刊生存环境竞争激烈。通过大数据技术，所有科技期刊都将在一个更为透明的环境中生存。所有科技期刊的评价指标，都将作为公共信息，而被公之于众。例如，中国科学技术信息研究所每年都会将中国科技论文统计源收录期刊的主要计量指标，如核心总被引频次、核心影响因子、核心即年指标等，以引证报告的形式，提供给大众。在这些细化和量化的数据信息面前，科技期刊的优劣势一目了然。这必将造成优秀期刊的良性发展和劣质期刊的自我淘汰。这种数据公开机制，有可能导致某些优质期刊或优势学科领域的期刊获得更多的读者和作者资源，而对于新创办的期刊和某些弱势学科领域的期刊将进入一个更为不利的生存态势之中。
2.对科技期刊编辑人才队伍提出了新的要求。随着大数据理念深入人心，大数据技术的日臻成熟，数字化出版必将成为科技期刊的主要出版形式[9]。因此，数字化编辑也将成为科技期刊编辑工作者的新要求。编辑工作者不仅应具备组稿策划、文字编辑加工能力外，还应具备内容扩展、内容研究、内容创作等能力，以适应科技期刊在大数据时代下的数字化发展。
由此可见，在大数据时代背景下，科技期刊将面临前所未有的机遇和挑战。作为科技期刊的从业者，我们要抓住这些机遇，迎接挑战，完成科技期刊的完美转型，尽早实现真正意义上的数字化期刊集群化。
参考文献：
[1]丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（2）.
[2]贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（6）.
[3]张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（3）.
[4]朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻――评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（1）.
[5]柴英，马婧.大数据时代学术期刊功能的变革[J].编辑之友，2014（6）.
[7]李超.数字出版人才培养：职称评定的作用[EB/OL].中国数字出版信息网，2013-05-23.
【关键词】大数据商业银行互联网金融云计算
一、商业银行大数据应用研究综述
二、大数据应用给商业银行带来的机遇
大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
三、大数据在商业银行的应用实践
（一）渠道拓展
（二）个性化服务
个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。
（三）精准营销
（四）小微企业信贷
商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。
四、商业银行应对大数据策略
大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。
（一）数据
（二）技术
商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。
（三）思维
[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.
1.如何从中国情境中创新营销理论——本土营销理论的建构路径、方法及其挑战
2.基金营销与资金流动:来自中国开放式基金的经验证据
3.移动电子商务互动营销及应用模式
4.企业市场营销战略创新
5.国外移动图书馆营销案例分析及其启示——以加拿大伯灵顿公共图书馆为例
6.基于5T理论视角下的企业微博营销策略及应用分析——以欧莱雅的微博营销为个案研究
7.大数据时代的联动式数据库营销模式构建——基于“一汽大众”的案例研究
8.移动互联网环境下互动营销策略对消费者行为影响实证研究
9.中国寿险业营销效率评价研究
10.我国汽车行业营销趋势研究
11.社会化媒体时代的内容营销:概念初探与研究展望
12.人力资源经理的议题营销过程及策略研究
13.控股股东卷入、两权偏离与营销战略风格——基于第二类问题和终极控制权理论的视角
14.保险营销策略问题初探
15.社会化媒体营销研究述评
16.论“共主体”营销话语的建构与践行——关于现代营销近视症的矫治研究
17.学科服务目标的精确定位与学科服务的精准营销
18.基于IPA的旅游目的地意象整合营销传播——两个江南水乡古镇的案例研究
20.政府旅游公共营销的实现机制和路径选择——基于扎根理论的一个探索性研究
21.我国汽车营销现状及创新分析
22.目的地营销绩效:现状及价值链模型
23.移动营销消费者采纳行为动态演化研究
24.网络营销新渠道:SNS营销
25.我国智能手机营销策略分析
26.基于体验营销的酒店品牌建设研究
27.我国高校图书馆营销新方式
28.国外图书馆社会化媒体营销的案例研究及其启示
29.多渠道零售商线上线下营销协同研究——以苏宁为例
30.东风商用车网络营销对策
31.网络营销绩效评价体系的研究评述
32.双元营销能力平衡、战略地位优势与新创高技术服务企业绩效
33.营销能力对技术创新和市场绩效影响的关系研究——基于我国中小上市企业的实证研究
34.4R营销理论与学术期刊网络营销策略
35.多市场接触下的联合非伦理营销行为——基于市场集中度和产品差异度的二维分析模型
38.基于自媒体的旅游景区营销策略研究
39.关于逆营销的效果研究:基于CLT理论的视角
40.全渠道营销理论——三论迎接中国多渠道零售革命风暴
41.搜索引擎营销研究综述及展望
42.技术与生存:数字营销的本质
43.基于DEA的企业微博活动营销效果评估——以S企业官方微博为例
44.基于营销理念的高校图书馆数字参考咨询服务
45.电子商务对营销渠道管理的影响
47.中国烟草业营销分析
48.“大数据”背景下营销体系的解构与重构
49.保险营销渠道团队管理研究
50.企业微博营销中品牌曝光度对网络口碑的影响研究
51.论旅游景区的差异化营销策略选择与组合
52.创新高职市场营销教学促进学生职业能力培养
53.我国网络营销发展策略研究
54.销售低迷状态下的白酒营销回归与创新
55.新媒体环境下高校图书馆移动信息服务微营销研究
56.基于消费者怀旧的品牌营销策略
57.关于我国汽车营销模式发展的探讨
58.口碑、口碑传播和口碑营销的辨析
59.供应链下的市场营销资源合理运用问题探讨
60.大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向
61.旅游产品体验营销中的价格影响因素及定价策略
62.社会资本、组织学习对企业国际营销能力升级的影响机制——基于海信集团国际化发展的纵向案例
63.基于groupon模式的我国经济型酒店网络团购营销研究
64.保险O2O营销模式的实践与研究
65.“心”营销:文化艺术产业新媒体营销策略研究
66.企业网络社区营销价值、机理及模式研究
68.互联网对我国保险营销渠道影响分析
69.高科技企业市场营销策略研究
70.论企业应对市场营销环境变化的策略
71.微博网络营销对国际贸易的影响及对策
72.公益事件营销中企业—消费者契合度和宣传侧重点影响效果研究
73.体验式营销在汽车营销中的应用
74.关系营销导向对营销创新的影响研究
76.市场营销专业复合型人才“三位一体”培养模式研究——以重庆大学市场营销特色专业建设为例
77.金融服务营销的核心理念——价值的共同创造
78.企业社会化媒体营销传播的效果分析——以微博扩散网络为例
79.微博营销信息的时空扩散模式研究——以曲江文旅为例
80.旅游目的地营销绩效评价研究现状与展望
81.制度压力、合理性营销战略与国际化企业绩效——东道国受众多元性和企业外部依赖性的调节作用
82.关于红色旅游市场营销研究——以云南省为例
83.我国自主品牌汽车的市场营销策略研究
85.网络拓扑特征对病毒式营销传播动态影响的研究——基于新浪微博大数据的实证分析
86.高校图书馆微博营销策略研究——以清华大学图书馆为例
87.市场营销理论、实践、教育的创新与融合——2014中国市场营销国际年会综述
88.面向Y一代用户的大学图书馆服务营销策略研究
89.赣南脐橙三位一体营销战略探讨
90.我国网络营销的现状与发展趋势研究
91.关系资源对营销能力的影响机制:顾客导向和创新导向的中介效应
92.营销动态能力的概念与量表开发
93.新形势下电力市场营销模式与新型电价体系
94.基于内部营销视角的图书馆管理新策略
95.消费者参与社交网络营销因素的实证分析
96.深入理解营销渠道研究的过去和未来
97.关系营销导向对企业使用渠道权力的影响
98.论中小企业的市场营销策略
99.基于全方位视角的企业营销绩效评价研究
100.基于蓝海战略的保险营销创新研究
101.我国汽车营销模式的现状与创新方向
102.我国网络营销中的道德问题及其对策
103.绿色营销研究:内涵、现状与对策
104.国外绿色农产品营销的特点及借鉴
105.小微企业营销现状与对策研究——以广东省中山市为例
106.体育赛事营销的本质及营销观念创新研究
107.内部营销对酒店员工工作满意的影响研究——以组织承诺为中介变量
108.营销管理的新趋势——绩效营销研究探析
110.我国自主品牌汽车的国际化营销战略浅析
111.中国汽车营销渠道的现状与发展趋势
112.当前中国电影营销的关键问题研究
113.全球化时代的城市大事件营销效应:基于空间生产视角
114.我国高校图书馆营销现状调查及分析
115.IFLA图书馆国际营销奖及其背后的营销理念
116.营销刺激、心理反应与有机蔬菜消费者购买意愿和行为——基于有序Logistic回归模型的实证分析
117.感性消费时代的企业色彩营销策略
118.浅析我国保险网络营销的问题与对策
119.营销策略对品牌忠诚的影响:顾客感知价值的中介作用
120.体验营销研究前沿评介
121.国内市场营销研究进展分析
作者简介
段云峰
秦晓飞
具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
目录
01大数据现状／1
1.1大数据的概念和特点／2
1.2互联网思维的故事／4
羊毛出在猪身上／4
圈客户／圈眼球／4
1.3“天变了”／5
用户变了／6
平台变了／8
金融变了／9
营销变了／9
思维变了／10
1.4大数据为什么需要互联网思维／12
大数据项目不同于传统IT项目／12
大数据产业是咨询服务产业／13
互联网思维是咨询服务产业的法宝／14
大数据“变现”需要互联网思维／15
大数据中“群众的智慧是无穷的”／15
1.5小结／16
02堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
2.1文艺复兴的意义类比／18
艺术解放思想，思想解放生产力／19
引导了第一次工业革命／19
互联网引导新的工业4.0／20
改写金融业，改写社会／21
2.2互联网企业的发展／21
BAT的造梦／22
IT技术成为企业的核心竞争力／22
2.3互联网思维的概念／24
2.4互联网思维的特点／24
2.5互联网思维改写了手机产业／26
2.6互联网思维改变大数据／29
大数据的客户体验／29
大数据的产品化思维／30
大数据的平台思维／37
大数据的迭代思维／42
2.7大数据的新生／44
从配角到主角／44
产业化成为可能／45
大数据的春天／45
2.8小结／46
03大数据的发展／47
3.1大数据产业的发展／48
互联网改写了历史，大数据改写了互联网／48
第三次浪潮中的新兴产业／49
数据成为最大的资产／50
促进“理性社会”／51
3.2从网络运营到大数据运营／52
互联网平台如何使用用户数据／53
建立数据分析保障管理体制／55
从基础设施到产品提供／57
从网络产品到数据产品／59
3.3如何运营大数据／60
互联网基因／60
对内服务／63
对外服务／66
大数据营销／68
3.4大数据发展的瓶颈／69
与传统IT不同／70
机构和机制不同／71
新理论和新思维／71
转型更难／72
3.5小结／72
04大数据的客户体验／74
4.1客户是谁／75
内部客户／外部客户／77
个人客户／集团客户／78
校园客户／80
4.2客户的大数据需求是什么／80
取数——“取柴火”／82
取知识——“将柴火烧成炭”／83
取专业建议——“集体供暖”／84
4.3客户体验是什么／85
什么是体验／85
数据如何可读／90
“啤酒和尿布”的另一个角度解读／95
4.4客户体验如何提升／96
服务不同角色／96
娱乐思维／98
管家式服务／98
4.5小结／99
05大数据产品设计／100
5.1大数据产品背景／101
产品长什么样／101
谷歌是搜索门户还是数据门户／102
提品还是平台／103
卖咨询服务／104
智慧产品／104
5.2大数据产品内容／105
工具类／106
中间类／107
像棋谱一样的知识库／108
数据分析手机／109
互联网联通了人，数联网联通了大脑／110
5.3产品的“客户流量”／110
吸引客户／110
运营客户／111
5.4大数据产品类比／113
大数据的搜索门户／113
大数据的社交平台／113
大数据的电商平台／115
大数据的云化——在云里找数据／115
5.5大数据产品特点／115
目的决定产品特点／116
通过对比显示价值／116
更多的群众参与／116
5.6产品的界面优化／117
从苹果App中学习什么／117
结果的可视化／117
5.7产品的用户定位／117
如何让孩子看懂／118
数据的消费者／118
DIY发烧友／118
产品的商业模式／118
5.8小结／119
06大数据的极致思维／120
6.1产品的极致／121
傻瓜化的App／121
新的触摸屏在哪里／123
服务的极致／124
专家的极致／125
棋手的极致／126
智能改造之后的极致产品／127
智慧产品的极致／132
6.2思维的极致／134
兵书的知识提炼／134
参谋的极致／134
知识库和运维／135
思维的“众筹”／135
6.3营销的极致／136
点对点的精准营销／136
成本控制的极致／137
6.4“讲故事”的极致／137
吸引人的标题／138
吸引人的叙事方法／139
吸引人的数据证据选择／140
6.5小结／140
07大数据的快速迭代／142
7.1怎么“快”／143
标准零件的拼接／143
分析过程简单／143
不要追求完美，但求不断完善／144
7.2数据的标准／144
大数据是否还有逻辑模型／144
口径的管理／145
业务元数据和技术元数据／145
7.3平台的标准／146
云计算平台的标准化／146
PaaS还是SaaS／147
7.4环境的标准／148
编程规范和标准／148
软件结算的标准等／149
7.5迭代的知识积累／149
农业知识积累出的农历／149
何时更新、如何更新／150
7.6小结／150
08大数据的平台思维／151
8.1大数据的平台定义／152
数据得到丰富，取得规模效益／153
运营能够细分，拓展发展前景／153
8.2大数据平台思维的特点／153
平台越来越通用，应用越来越专业／153
孤立的数据是金，共享的数据是钻／154
数据的多维决定着平台价值的多样／154
8.3大数据的平台实体——“数联网”／154
数据交换的高效网络／155
数联网的内容／155
访问工具／160
数据管控／161
8.4大数据平台的生态环境／180
谁会购买大数据产品／181
各方获利的互联网模式／182
速度弥补精度／184
8.5平台SDK的开放性／185
平台的可编程API接口／186
数据的标准／186
数据的可读性／187
加工的简化性／188
容易参与／190
人人参与／192
8.6互联网企业的数据开放平台／192
阿里巴巴的御膳房／192
百度的阿拉丁／202
8.7人人的“数据”到数据的“人人”／204
8.8互联网平台升级到大数据平台／205
互联网平台是新时代的农业文明／205
大数据平台的价值最大化／205
电信运营商，新的电力公司or大数据公司／206
8.9小结／207
09大数据的跨界思维／208
9.1大数据跨界的背景／209
Hadoop的兴起，去了IOE／209
大数据的渗透——大数据×／210
9.2大数据跨界的定义／211
大数据跨界的特点／211
大数据跨界的展望／213
大数据跨界的案例／215
9.3大数据的业务多维／216
横看成岭侧成峰／216
数据的行业解读／216
9.4大数据的行业交叉／216
电信数据与金融数据的交叉／217
电商数据与医药数据的交叉／219
9.5小结／220
10大数据实践案例探索／222
10.1大数据提升客户体验／223
基于角色的应用／223
解决问题的应用／226
用户的GUI界面／234
10.2大数据实现产品化／238
BIStore案例／238
自助分析工具／242
用户的知识库／251
10.3大数据的极致思维／254
思维导图案例／255
大数据分析报告剧本／256
10.4大数据的跨界思维／258
大数据在交通行业的应用／258
大数据在金融行业的应用／259
大数据在制造业的应用／261
10.5大数据的平台思维／261
淘宝的API开放平台／261
某电信运营商的对外开放平台／265
10.6大数据的快速迭代／267
多波次灰度营销／267
数据字典的迭代／268
10.7小结／269
关键词：数据分析；设计思维；市场定位；精准营销
中图分类号：TS941文献标志码：A
TheInfluenceofIndustryBigDataAnalysisonNewModelsofDesignThinking
Abstract：Basedondiscussingbigdataanalyzingtechnologyaswellasenterprisecasestudiesandtrackingsurveys，thepaperstatesthatsuchdataanalyzingtechnologywillfacilitatethegenerationofnewmodelsofdesignthinking，whichwillmorerelyonInternettechnology，andsystematicallyreorganizecomplicatedresourcesandinformationintodatathatcanbefurtherusedasanimportantguidancefornewproductdesign.Thesedatawillhelpenterprisesrealizecooperationofvariousparticipants，informationsharingandtiermanagementintheprocessofproductdesignandR&DandimprovetheefficiencyandbenefitsoftheirdesignandR&Dsystem.
Keywords：dataanalysis；designthinking；marketpositioning；precisionmarketing
在全球服装纺织业格局中，中国还处于起步探索阶段，缺少真正有市场竞争力的自主设计品牌。企业们普遍缺乏高效务实的设计创新能力，成为了我国服装纺织行业的发展短板。面对国际品牌的激烈竞争，企业们需要建立自己的新型设计思维模式。更加适应市场需求的新设计思维将是一套有理有据、高效灵敏的产品设计与管理系统，这将有助于企业们更超前的把握市场发展动态，更精准的分析产品的优劣势，更合理的筹划销售策略，更敏锐的找到未来商业机会从而打造企业及品牌的市场竞争实力。
目前在经济发达国家的服装产业中，类似的研究已经进行到了比较成熟的阶段，如法国的Lectra（力克）公司，通过将其CAD/CAM、三维技术与互联网技术的结合，进行最优化的数据传输，可以满足企业在整个生产过程中从服装系列设计到视觉化销售的所有环节的需求。力克公司的发展资料为本文的研究提供了非常有价值的可参考实例。
1针对服装纺织产业大数据分析技术的研究
在数据分析技术的层面上，它是基于html的个性化分布式数据挖掘系统。核心内容是监控并分析网站，生成Excel表格形式的报表，报表包含关键词和网站的链接地址。这种分析为采用Java语言对网站中的各种内容信息进行智能化的分析与挖掘。相当于目标网站名单读取模块，采用Excel表格存储目标网站列表和关键词，并且用Java语言读取信息，并利用web界面即时呈现监控结果。
2服装纺织产业大数据分析技术对设计思维影响的实例研究
参与本次研究项目的北京相与文化发展有限公司，是一家由中法意等多国设计师和业内人士组成的专业服装纺织品品牌孵化和设计营销整合机构。
2014年公司开始进行自主开发和使用基于互联网的服装设计大数据分析系统，如图1所示，针对某款产品的数据分析结果，将对设计工作产生重要的引导作用。设计师们会根据数据分析结果来判断设计思路是否合理，改变了传统设计流程中过于强调设计师主观感受的不稳定性，将基于互联网的海量数据经过精准的筛选和整理，生成直观可视化的数据报表，并且形成多点共享和分级管理的平台化工具，将设计研发流程模块化，迅速找到针对市场切实有效的产品设计卖点和营销方式，可以极大地提高服装设计师和生产管理者的工作效率，降低了设计研发成本并有效减少了企业在新品设计研发方面的试错风险。
3产业大数据分析技术对新型设计思维模式的影响
“积累、效率、协作、降本”――代表着新型设计思维模式核心要素的，将给产品的设计研发思维带来全新突破，将有力地帮助中国数以万家企业将设计真正转化为生产力并最终打造核心竞争能力，完善品牌体系并全面提升品牌价值。
4结语
(一)京东商城发展情况
京东(JD.com)是当前我国最大的自营式B2C电商企业,为京东集团CEO刘强东于1998年6月18日在中关村成立,并于2014年5月22日在纳斯达克挂牌,成为仅次于阿里巴巴、腾讯、百度的中国第四大互联网上市公司。其中,2013年5月6日正式成立京东商城,在线经营商品涉及计算机、3C数码、家电、汽车配件、服装与鞋类、奢侈品、家居与家庭用品、化妆护理用品、食品与营养品、书籍、母婴用品、体育商品、百货、机票、网上超市等3150万种SKU的商品,满足用户在线购物的日常生活购物需求,同时京东在全国大部分地区覆盖自身的物流配送网络,完善的售后服务、物流配送及市场推广,组建六大物流平台提供更加快捷的配送服务,并且支持货到付款等服务,真正能帮用户实现购物的“多、快、好、省”。
(二)京东商城整合营销主要传播方式分析
商品促销。商品促销是企业进行营销的重要手段,对于京东商城来说,借助着便利的网络宣传传播渠道,可以综合利用多样化的促销宣传方式。一方面通过不同的节日气氛使商品促销常态化、特色化,比如针对年中“618”的大促活动、“双十一”、“双十二”、“开学季”、“周末放价”等推出有针对性的促销活动,以双十一为例,京东商城从11月1日开始,推出连续11天的“低价爽购”促销活动,同时3C、家电、消费品、服饰家居这四大事业部分别拿出大牌优惠商品,轮流上阵促销,最后在11日全面低价爽购,让消费者从容购物的同时获得踏踏实实的回馈。另一方面,京东还进行不定时的促销,如京东商城的首页中设置“秒杀”、“优惠券”、“闪购”等专栏,对特价商品、限时抢购商品分门别类,并推出“全民来砍价”等多种电子商务促销手段,让消费者的选择更加多样,丰富目标消费者群体的购物体验,增强了客户黏性,有助于提升京东的销售额和知名度。
关键词：建筑信息模型；三维建模；互联网
新BIM+思想，做为一种数据、容器来看，可应用于VR+电商、室内定位、税收的评估、政府的监管、消防的监管、安监的监管、重大危险源的监管、公共服务、应急预案等。
一、BIM产业链应用项目的研究与分析
服务-建模服务，应用通用BIM建模软件或平台把已建成的建筑图纸转化为建筑模型，或为正在设计的项目建BIM模型。
开发-针对不同建筑维护及运营管理部门的要求，在通用BIM平台上开发各种管理软件及楼宇自动化系统。
管理-直接应用自己开发的基于BIM的建筑设计、施工、建筑维护及运营软件及平台为社会提供建筑设计，施工，维护及运营管理服务，从提高（信息）管理效率中创造价值。特别是在维护及运营过程中。
BIM数据采集，这个产业链条前端是数据采集端，数据采集端就有智能装备、采集平台到数据的管控。BIM信息采集软件、BIM信息自动化处理软件、AutoCADRevit建模软件。
BIM数据管控就是要建力大数据平台，建立数据的分析、数据的管控数据汇聚、数据的萃取、数据格式的转换、坐标的定位、与GIS的融合的BIM大数据平台。有了这些，就可以在此基础上建立BIM数据应用。以BIM数据为基础的，融入互联网+思想，结合物联网、云计算、大数据等技术，创建各种应用服务与商业模式。
BIM衍生产业链，BIM本身就是一个数据，同视频数据样，核心是视频数据，中间就是数据管控，其次就是视频分析与应用。BIM产业链条衍生的产业方向：数据采集可以可衍生，软件业、智能装备（如：各种传感器以及室内导航等产业）
数据的管控可以衍生：BIM大数据、云平台、大数据中心等。数据应用可以衍生：智能化服务、运维、基于BIM的信息服务业、信息服务加上智能化服务如：VR+电商。以前传统的服务基于劳动力的服务，现在是智能化+信息化的服务，如：建筑物温度传感能源都是我们服务的对象。
BIM能够应用与工程项目规划、勘察、设计、施工、运营维护等各阶段，实现建筑全生命期各参与方在同一多维建筑信息模型基础上的数据共享，为产业链贯通、工业化建造和繁荣建筑创作提供技术保障；支持对工程环境、能耗、经济、质量、安全等方面的分析、检查和模拟，为项目全过程的方案优化和科学决策提供依据；支持对专业协同工作、项目的虚拟建造和精细化管理，为建筑业的提质增效、节能环保创造条件。
二、BIM在施工中的全生命周期管理
利用已经搭建完成的模型和碰撞检查软件，对建筑与结构、设备专业管线之间进行各种错漏碰缺的检查，并导出碰撞检查报告，提出设计优化建议，一方面可以提高设计单位的设计质量，另一方面避免在后期施工过程中出现各类返工引起的工期延误和投资浪费。线上信息共享，第一可以用作施工单位指导现场施工，避免因返工造成的工期拖延和资金浪费；第二是用作管理单位严格按此监管工程质量和可以进行准确的工程量统计；第三可以形成各系统功能控制区域，用作运营管理单位后期运维技术支持。在BIM思想下施工管理各个环节的分工任务，采用BIM工程质量、进度、费用造价等信息在内的多项研究进行分析。
三、基于BIM互联网+电商模式
（作者单位：湖北工业大学工业设计学院）
金融科技的崛起改变和塑造着客户的金融消费行为和交易习惯，方便快捷的数字化体验成为客户选择的重要考量因素，数字化渠道成为服务客户的主流，数字化时代已经到来。一些金融科技公司迅速抓住数字化时代契机，打造以客户体验为中心、以数据技术为驱动、以互联网渠道为重点的经营模式，动摇了银行的绝对优势地位，在移动支付、小额信贷等领域不断冲击银行的传统业务。面对新的数字竞争对手和领先的平台型企业的进攻，银行等金融机构开始变得“无形”，银行的数字化转型已经迫在眉睫。
一、银行数字化转型概述
银行的数字化转型是利用科技手段改造传统金融，广泛运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等新兴技术，优化金融服务模式和内部管理方式。总体来看，数字化转型要求银行具备以下几个能力:
一是客户洞察能力。客户洞察能力是通过客户的交易行为和习惯操作分析客户的偏好和特征，从中得到有价值的判断，帮助银行理解客户行为背后的驱动因素、价值潜力及产品销售机会，从而形成银行与客户的良性互动。银行需要做的是了解客户的需求，衡量客户的看法，有效识别客户未满足的需求、不满意的期待以及主要的诉求，建立需求反馈机制，从根本上着手解决客户需求与银行服务对接错位的问题，有效提升客户体验。
二是快速反应能力。快速反应能力主要包括三个要素，分别是产品研发、人力资源和管理，三种因素集成而得的协调的、相互关联的系统决定了快速反应能力的高低。数字化时代也是敏捷时代，激烈的市场竞争和对客户的白热化争夺要求银行能够快速配置财务、人力、资金等各种资源，以响应市场和客户的需要。因此，银行需要用灵活高效的产品研发、组织架构及运营模式替代过去的内部资源组织形式，提高应对客户需求和市场变化的敏捷性。
三是数据激活能力。数据是数字化时代银行的核心资产。良好的数据获取、分析和运用能力可以帮助银行挖掘客户信息价值，制定切实可行的营销计划，了解客户的行为习惯和喜好，支持客户的交易行为，构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。银行在客户数据管理、数据质量管理、数据模型构建等方面的工作有助于提升数据激活能力。
二、国内外银行推进数字化转型主要特点
（一）具有明确清晰的数字化转型战略
（二）以客户为中心，改造客户旅程提升客户体验
从客户角度出发，沿整个客户旅程来审视客户体验，做到真正优化客户体验、提升业绩。践行“以客户为中心”的服务理念，坚持产品服务客户所需，根据客户的实际需求，搭配适合的产品；打通客户旅程的关键节点，通过客户旅程改造和内部流程变革，从前端到后台重新设计银行的核心旅程，分析新的机会，采用多样化的方式使客户满意，应用并不断改善新的智能技术，用于创新和促进客户体验，提高客户服务效率，完善全旅程客户服务体系。
（三）推进全渠道转型，实现客户各种触点的体验一致
让客户可以通过线上线下所有渠道与银行接触，在所有渠道提供统一的客户体验和品牌形象，在各个渠道之间实现无缝迁移，使客户能够随时随地选用自己觉得方便的渠道完成所需的交易或服务。从定义客户旅程入手，根据不同渠道的功能与体验特征，明确渠道总体定位框架，构建整合渠道体系，进而通过协助、引导、差异化定价等手段帮助客户向最有效渠道迁移，并同时在人力资源、数据平台等方面建立内部的配套支撑，为客户提供统一、流畅和卓越的体验。
（四）打造优秀的大数据管理、分析与运用能力
美国第一资本金融公司自2002年起开始实施“信息决策”战略，单独设立了首席数字官（CDO），平均每年开展8万个以上的大数据实验分析，是全球范围内最早运用大数据技术的银行。依靠丰富的数据积累和强大的模型分析能力，在客户获取、激活、产品组合管理、客户挽留、风险控制等方面取得了巨大的成功。它的移动银行应用成为首款支持苹果TouchID功能的软件。2016年，亦率先通过亚马逊网站的Alexa虚拟助理实现了语音控制的金融服务交易。在数字化战略的推动下，它从一家单一经营信用卡业务的公司迅速成长为美国资产排名前十的综合性银行。
（五）打造开放银行体系，建设金融生态圈
近年来，国内银行频频探索利用API或SDK接口等方式打造开放银行生态圈。比如，浦发银行在2018年7月推出了APIBank无界银行，截至2018年11月末，总共实现了211个API服务，对接84款APP，出台电商平台、出国服务、跨境服务等多个场景金融服务方案。中信银行通过连接京东商城、滴滴专车、淘宝等平台，将平台数据引入，用于识别和分析客户营销机会与业务拓展风险。
（六）建立敏捷工作机制，全方位提升创新能力
星展银行的数字化转型在经历了第一阶段“将核心业务进行数字化改造”和第二阶段“银行业务与客户需求深度融合”之后，进入第三阶段“构建创业型企业的文化氛围”。星展银行调动全员力量，提倡“有利于客户体验的努力都值得尝试”，让每位员工都自觉了解客户体验和关切，以自己的亲身体验重新构思客户旅程，推动全方位转型。如星展的呼叫中心、ATM分析、HR等，全部逐步实现技术转型，都是自下而上、由底层员工推动的。
三、零售业务数字化转型的关键着力点
（一）提高产品服务的触达能力
（二）提升个性化服务能力
（三）增强场景化服务能力
银行发展进入生态建设的新时期，必须打造一个吸引和留住客户的生态系统，让客户可以在生活场景中了解、使用和发现金融消费机会。场景金融的关键在于银行把金融服务融入到客户的衣食住行场景中，以场景为核心向用户提供服务。与传统金融服务模式的区别在于，场景金融不再是一个个独立的业务流程或者单独的产品，而是嵌入到生活场景中的综合金融解决方案，服务内容体现“金融+生活”的高度融合。场景金融是一种完整的生态，是从金融需求到金融解决方案的闭环服务。构建场景金融服务模式，银行可以从两方面入手：一方面，与掌握场景流量的互联网、新零售、房地产、能源、制造、出行等行业开展广泛的跨界合作；另一方面，可自建场景，继续发力场景生态建设，在电子商务平台、社区银行、移动生活服务、加油站金融、汽车金融、机场金融等方面寻找细分市场，尽早构建“生活+金融”完整生态圈。除此之外，银行可以改造传统的银行网点，将原有的金融服务单一场景延伸为多元化服务场景，引入休闲、积分兑换、消费等生活化场景，让银行网点与客户的日常生活有机结合，推动网点场景化转型。
四、银行零售业务数字化转型的路径
（一）批量获取并经营零售客户
互联网的发展和手机的普及把银行零售客户行为从线下网点变为线上和线下并重，在平台和场景中获取金融服务成为新的趋势。零售业务必须把客户工作、生活场景重新整合，通过线上平台与各大电商平台、社会资源平台对接，批量化营销和管理零售客户，实现跨越式发展。通过与衣、食、住、行、育、娱、医、寿等场景平台对接，整合信息流、资金流、物流，将金融服务嵌入场景服务，为零售客户提供综合金融服务。同时在后台对接信贷系统实现线上融资、额度管理、风险防控等。建设包括人脸识别等生物认证技术在内的身份核验系统，打造大数据分析平台和连接第三方金融信息平台，进一步完善零售平台金融服务功能，更有效地达到批量获客、活客、留客，提供综合金融服务。
（二）完善专业化管理模式
专业化管理模式是零售业务数字化转型的基本保障，需要在产品研发、销售管理、渠道布局、数据驱动和风险管理等方面全面提升零售板块的专业能力。突出产品引擎作用，丰富强化消费信贷、财富管理、信用卡等专业产品线，研发有市场竞争力的拳头产品。强化总行销售管理职能，负责零售营销计划制定、营销业绩统计、个人客户经理绩效管理、技能培训等，打通总行、分行、支行、个人管理与督导机制。发展线上线下一体化的全渠道管理，包括网点布局、线上渠道开发、新业态规划等，构建全渠道、多触点的一致客户体验。打造基于大数据的定量分析与业务决策能力，推动大数据分析的规划和开发，打通零售客户底层数据基础与数据驱动的应用。完善风险组织架构，增强集中化、专业化、高效的风险管理能力。
（三）推动敏捷组织改造
（四）管理零售客户旅程，提升零售客户体验
【关键词】教师培训；TPACK；课程开发
【中图分类号】G40-057【文献标识码】A
【论文编号】1671-7384（2013）07/8-0035-04
信息时代我国教师专业知识更新的必要性
信息技术的发展与不断应用将人类社会从工业社会带入信息化社会，而在信息化社会中，我们也亲身体验并感受着信息技术给我们的生活、工作和学习带来的各种革命性的变化。各个国家与组织也在研究与思考这个特殊的时代，我们需要培养什么样的人才才能更好地适应与推动时代的发展。美国的“21世纪技能合作项目”与欧洲研究小组曾经就21世纪所需要人才的技能进行了深入研究。从研究结果可以发现，在这个知识快速更新、技术快速发展的时代，需要解决的问题越发复杂。这些问题往往涉及多个学科、多个领域乃至多个国家[1]。这要求信息时代的学生能够快速学习、应对变化、发现问题、分析问题并创造性地解决问题。此外，越来越多的学生出生、成长在信息化社会，成为典型的“数字土著”。他们的思维方式、学习方式已经体现出了更多的信息化特征。信息时代将教师推到了一个前所未有的富有挑战性的位置，即在这样的大背景下，教师专业知识的更新显得尤为必要与迫切。
TPACK：思考信息时代教师专业知识构成的新框架
信息时代教师培训课程开发的关键问题
（一）该如何理解“信息技术”
TPACK的提出者对于“技术”的理解包含了传统的技术（粉笔、黑板等）与现代信息技术。对于信息技术的阐述是通过举例的方式，没有给出系统而深入的分析。笔者认为，这种方式会导致对于技术的认识出现盲人摸象的片面性与局限性，不利于教师培训课程的整体设计与开发。
对于信息技术的理解，可以从宏观、中观以及微观三个层次展开。以下将分别阐述三个层次上的理解。
1.宏观上的理解
2.中观上的理解
“信息技术”代表着由各种硬件和软件等以实体存在的技术形式。自第一台计算机埃尼阿克诞生，到现在智能移动设备普及到各个领域。这期间不断涌现出各种技术形态：互联网、移动互联网、计算机、智能手机、平板电脑、射频识别标签（RFID：RadioFrequencyIdentification）等，还有运行在这些硬件上的各种软件。目前，提及信息技术，绝大多数人是从这个实体层面来理解的，这个层面上的信息技术具有不断更新、发展的特性。我国教育信息化发展进程中几次大型工程，包括“农远工程”、“校校通”工程、“中小学教师教育技术能力建设项目”等，都是试图通过为学校配备硬件设施与软件资源，以及让教师能够在教学中合理应用硬件设施与软件资源展开的。
3.微观上的理解
（二）该如何理解信息技术与学科知识以及教学法知识之间的相互作用
如前所述，TPACK为信息时代教师专业知识构成提供了新的框架，但这种框架需要具体化、实例化，最终形成课程，才对一线教师的专业成长有切实的价值与意义。因此，根据上述对于信息技术三个层面的理解，笔者将信息技术与学科知识以及教学法知识之间的相互影响与相互作用通过上表具体阐述出来。
信息时代教师培训者以及培训课程的新发展
2.教师培训课程的新发展：人人时时处处的小粒度微课程
人人的贡献：随着互联网的发展步入Web2.0时代，每个人都成为内容的生产者，每位教师也将成为优质教师培训课程的贡献者。很多人曾诟病原有培训课程在理论与实践的结合上存在的问题，教师作为培训课程开发的参与者将很好地解决这一问题，使得培训课程更具现场感，更加鲜活。