在“大数据”时代，数据不仅仅由互联网产生，汽车、物流、工业设备、道路交通监控等等设备上装有无数的传感器，其产生的数据信息也是海量的，从TB级别，跃升到了PB级别(1TB=1024GB)，这也就是说传统的数量级已经无法衡量如今社会各行各业产生的庞大数据了。

对于大数据，更重要的含义是指处理这些海量数据的技术——如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值，如何实现本行业的价值增值。

因此，“大数据”时代并不是掌握数据，而是利用数据。

传统管理模式遇到的问题

“大数据”时代的来临，给各行各业都带来了巨大的冲击，衡量一个企业的实力，其拥有的资源、财力不再成为最重要的标准，数据才是在“大数据”时代最为看重的竞争力。

在IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场2012-2016年预测与分析报告中显示，大数据技术与服务市场的规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元，在未来5年的复合增长率达51.4%，市场规模增长近7倍。然而，传统的管理模式并未适应“大数据”时代的到来，主要表现在以下几个方面。

第一，企业商业智能化程度不高。

　　商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)的概念最早由加特纳集团(Gaterna Group)在1996年提出，其定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、整理和分析数据，作为适应“大数据”时代到来的重要技术——商业智能并未在企业中得到普遍的使用。

第二，决策者未意识到数据的商业价值。

在这个数据为王的时代，许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中，认为只要实现企业的信息化就能够适应数据增长的“大数据”时代，虽然企业拓展了获取数据的渠道，但是却很少深层挖掘数据背后的价值，特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。

如今许多的企业决策者们只是单纯的关心像财务报表、企业盈亏表等宏观的数据，并没有从组成这些报表的细微数据中去发现企业存在的问题，对于竞争对手的分析也是如此.

第三，对决策主体认识的偏差。

张建设在《大数据：战略论的终结与社会化决策的兴起》一文中提到：决策主体正从商业精英转向社会公众。

社会媒体的出新以及设计网络的普及，社会公众的意见成为企业决策的中坚力量，而企业对决策主体的认识还停留在以咨询公司为代表的商业精英上，并没有将企业的注意力转移到社会公众，这就造成了企业竞争力与产品销量的下降。

第四，数据相关人才的匮乏。

“大数据”时代，数据的处理与分析不再是一项由CIO(首席信息官)来承担的任务，它需要整合CIO对信息和技术的理解、CMO(首席营销官)对信息传播规律和渠道的把控以及COO(首席运营官)对信息选择和数据判断方面的能力。

因此，在大数据时代，对数据的处理和分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，而大多数企业并没有意识到这种状况，传统的人才引进机制、培养机制、晋升机制限制了数据相关人才的成长。总的来说，传统的管理模式阻碍了数据人才的发展。

第一，提高企业的商业智能化程度。

企业要想提高商业智能化程度，首先应打好信息化这个基础，信息化并不仅仅是在企业内部实现办公自动化、无纸化管理，更为重要的是要培养组织成员的信息意识和数据质量意识，让每个信息系统的用户意识到数据是系统的生命，高质量、真实的、高可靠性的数据是一个信息系统成功的关键。

其次，企业应重视数据挖掘人才的培养与引进，商业智能是由数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘等组成，这三方面都需要大量的数据挖掘的人才。最后，企业应提高知识管理的水平，因为商业智能是构筑在企业业务系统基础上，以知识获取和共享为目的的解决方案。

第二，让决策者意识到数据的商业价值。

　　“大数据”时代是一个以数据为王的时代，企业的决策者们应该意识到数据的商业价值：一，将数据与企业的决策相关联，发挥数据的潜在价值;二，沟通，即在企业施行商业智能化的过程中经常与决策者进行沟通，使决策者从不关心数据到关心数据，再到提出需求，当单一系统的数据分析不能满足企业需求的时候，大规模的数据分析系统的建设就顺理成章。

第三，正确认识决策主体。

在传统的管理模式中，企业的中高层管理者、领导者以及一些着名的商业精英和咨询公司被认为是决策的主体，而随着社会化媒体的出现以及社交网络的普及，这种传统的决策机制降低了企业决策的正确性与合理性。

应树立以社会公众为决策主体的观念，将决策的理念由狭隘的企业高层转移到广泛的社会公众，通过社会媒体、社交网络等平台广泛的收集社会公众的意见和建议。大量的非结构化数据，使得原材料、生产设备和市场等因素越来越没有固定的定义，产业边界也变得模糊，根据Gartner预测，未来5年中，企业数据将增长8倍，其中80%是非结构化数据，因此“大数据”增加了企业决策的不确定性和不可预测性，所以企业更应该重视和发展以社会公众为主体的决策模式。

第四，培养首席数据官。

“大数据”时代下，对数据的处理和分析不再是一个领域的范畴，它需要同时具有信息技术知识、市场营销知识、运营管理知识等综合素质的人才来掌控，CDO(Chief DataOfficer，首席数据官)由此诞生，数据归业务部门，应用归IT部门，这一概念已经被广泛接受，然而现在到了该挑战这一理念的时候了，在多数组织机构中，业务部门并不想拥有数据，他们也不是为管理数据而配备的。

首席数据官的主要职能是利用数据推进企业与社会的对话，挖掘信息化过程中更为潜在的价值。他们视数据为资产，负责其运营，通过分析来自传感器、社会网络评论、网络流量等各方面的数据，为企业的决策提供参考。

另外从组织结构方面来说，企业应该重视CDO人才的培养与引进，目前无论是国内还是国外，设置这个职位的企业还很少，笔者认为这主要还是和“大数据”相关技术不成熟有关，企业高层应该意识到CDO在企业未来发展过程中起到的重要作用，给予他们更多的话语权。

第五，重视员工的社交网络。

传统的组织架构中，很少去关注员工的社交网络，因而导致了这些网络零零碎碎的局面，使得员工在管理实践过程中处于分裂的状态。这里所说的社交网络不仅指员工在企业内部所建立的关系网络，还包括与组织以外的其他人员的联系、员工在各个在线社交网络平台上的好友等等，这是一个庞大的社会关系网络，企业如果能够很好地利用这一网络，将会大大提高企业的效益。

因为社交网络在跨部门的流程改善、联合和合并中提供了粘合剂的作用，对新产品开发也有着不可忽视的推动效果，其也是工作满意度与员工保持的重要因素。

今后的很长一段时间，数据将会是各个行业所争夺的最为重要的资源，而要想在这场数据之战中立于不败之地，与之相适应的管理改革与创新是基础，值得我们去深入研究。

我们要正确认识“大数据”，它不仅指不断增加的容量，还包括不断增加的速度和多样性，当然，这些因素也导致了额外的复杂度。

这意味着企业在面对“大数据”时，不仅仅是拿到了一堆数据而已，对于企业来说，更是极大的挑战与机遇。“大数据”正在以复杂的形式，从不同的领域朝企业奔涌而来。

袁昕 清华同衡规划设计研究院院长

在时隔37年后召开的中央城市工作会议上，对城市规划、人口规模、民生改善等重大方向做了明确，这也引起了全民对于城市发展的关注热潮。会议中强调：推进城镇化发展更加注重以人为核心;保护生态环境更加注重高效绿色;城市发展更加关注环境质量和人居环境。

近日，带着对中央城市工作会议精神的期待，我们采访了清华同衡规划设计研究院院长袁昕。他表示，时代大背景的变化必将带动结构转型。面对城市建设“新常态”，未来城市的发展将走向何方?规划设计机构又将如何应对新挑战?袁昕院长对此发表了自己的独到看法与见解。

Q：随着中国发展进入“新常态”，经济开始步入由高速增长转入中高速发展的新阶段，城市存量更新逐步取代增量发展。您如何看待当下城市发展的“新常态”?

袁昕：世界每天都在发生变化，城市发展同样会随着社会大脉搏的跳动而跳动。当前我国经济社会发展已经进入了转型期，对应的城市发展也会出现一些新的诉求。作为规划设计机构同样应该根据行业需求的变化进行相应的调试。从这个角度来讲，规划设计行业也面临转型或正处于调整期。

Q：城市规划设计是一个系统的工程，对于当下的转型期，规划设计机构应该做出哪些调整或转变?

袁昕：时代大背景的变化对规划设计企业的诸多方面产生了冲击，也对我们提出了更高的要求。首先，规划设计师需要对行业未来的发展走向有明确的判断。中国改革开放以来，经历的高速的、粗放的开发建设时代已经过去，已经转入平稳发展的新时期。城市发展的脉络逐步明朗，存量规划将逐渐成为主流，政府曾经追求的片面的经济增长也将被提高民生、提高管理效率和管理水平的全面均衡发展所取而代之，设计机构的业务构成也将从新城新区建设转移到城市更新为主，并要适应新的政府治理能力提升后的管理需求。另外，三十来年的粗放发展也遗留了大量的城市问题，成为转型发展的制约因素，在谋求未来发展的同时还要着力解决当前的城市病等突出问题。

面对这样的城市发展形势，在规划设计的方法上也发生了很大变化。第一，工作方式发生变化，这种变化是基于研究对象的不同、面临的问题与目标的变化，简言之是对科学化管理提出了更高的要求，基于管理的需求会进一步强化跨部门的协同，反映到规划层面就是多规融合，规划领域的改变引导设计师的工作模式、工作方法随着变化而必须有所调整。第二，思维模式与思维方式的变化，以往多以目标导向为主要思维模式的规划师要开始向问题导向转变。目标导向的核心是实现，目的性强，自上而下的逻辑非常清晰。问题导向的核心是过程，在于更多的探讨问题背后的根源，自下而上的方式由此更加突出和明显。总之，对问题的认识逐步提升，强调决策、建设和管理的科学性，而科学性的基础是对城市发展客观规律的深入了解和正确认识。

在这种情况下，规划师需要研究的问题将变得更加深入复杂，不仅局限于空间，更加囊括了产业的发展需求、人的需求、环境的需求等等。自下而上与自上而下相结合将成为设计师思考问题的主要方式。

Q：大数据对建设宜居城市将产生哪些影响?您如何看待它在城市发展中的意义?

袁昕：城市发展客观规律的研究需要大量的调研工作，数据是很重要的一方面。现在以人为核心的城镇化逐步取代了对空间改善的关注，这种变化促使规划设计师的研究重心也开始发生转移。以人为核心的城镇化，首先需要了解人的基本行为特征、需求和生活规律。现在的科技手段和数据收集方式快捷、便利、准确性强，通过对人行为的跟踪与研究进行数据抽取、分析的手段，对规划设计的整个研究方法起到了支撑和提升作用。

大数据作为一种工具，可以帮助设计师从更多的视角看待问题。与西方发达国家相比，中国数据对于城市规划设计企业的开放程度才刚刚起步且差距较大。很多政府部门拥有大量的数据，却并不了解数据背后暗含的意义，如果没有对数据进行充分的利用与分析，那么数据仅仅是数据。通过对这些数据的深入分析可以更好地了解城市运行的状况，发现问题，预测未来发展。大数据给了模型分析更高的还原性和结果的可靠性，这样才可以更加接近事实真相，这对于我们认识城市发展的规律非常有意义。

政府的主要职能是行政管理，专业分析与判断能力不足很正常。而一个强大的规划设计企业的优势恰恰是有着对城市基本规律以及数据的分析能力。清华同衡正在大数据分析技术、智慧城市技术等方面做积极的研发投入，希望能够帮助政府做一些数据分析、数据服务的工作，这样有利于辅助政府的科学决策和获取更准确的前瞻性判断。

Q：城市是自然资源与经济社会活动最为密集的场所，要想有力地推进城市化进程，实现共建共荣的和谐发展需要全民的参与和努力。在这方面，政府、企业与城市人之间如何有序的互利合作?

袁昕：目前中国的城镇化刚刚超过50%，这其中还包含了很多半城镇化的人口(常年在城市工作的人)。虽然中国还需要很长时间才能够接近或达到欧美国家的城镇化水平，但近期每年依然以1%的速度增长，所以解决新的城镇人口的居住、生活、工作等各类服务问题变得尤为重要。另外，我们还要提升原有的城镇建设品质，对于城市存量开发，首先应该关注原居住者的未来生活以及安置问题，城市的更新改造需要协调更多的利益主体，协调工作将变得越发困难，拆建之前与各方达成共识是其中的关键。这需要规划设计者、政府、企业和社会密切配合，让更多的人参与到未来的设计与建设中，满足人们的多元化诉求。

Q：在城市规划设计中一定存在某些方面的取舍与选择，比如经济发展与环境保护之间的抉择。那么在推进城市良性发展中如何在经济、社会利益与保护环境之间找到平衡点?

袁昕：城市发展中各种利益之间的关系我认为并非都是矛盾对立的，关键在于各方的目标是否一致，这涉及我们如何看待发展，如何确定更科学的政绩考核机制。在城市发展中，规划与管理是两个不同的概念，城市的良好发展更重要的是管理体系，规划与建设和管理相辅相成。