在工业时代，产品以硬件为主，更新换代的成本很高。企业通常是研发、生产出成品，推销给市场，这是一种成品思维。这种成品思维也影响到工业时代的软件开发。例如Windows操作系统，微软公司总是花几年时间组织全世界最好的软件工程师开发出新版，然后发布出来，曾取得巨大成功。但后来发布的Vista操作系统却比较失败。

　　这是因为在互联网时代，软件产品在客户端的更新换代，无论是对企业还是对用户，基本都是零成本。这就把用户需求高度刺激起来，特别容易喜新厌旧，转移的成本也很低，促使企业必须抛弃成品思维，建立迭代思维。

　　迭代思维，是指从产品的基本功能、甚至是最初创意阶段，就推向市场，和用户共同研发，一代一代地快速推出更完善的新版产品。谷歌的产品，投放市场后，用户每天都有很多反馈。根据用户反馈，谷歌对产品每几个月、每几个星期，甚至每几天都会有小的改变。Gmail(谷歌的免费网络邮件服务)于 2004 年发布，近10年后才把Bate(测试版)字样去掉，赢得巨大成功。微软却还拿几年磨一剑的成品思维做软件，自然不会成功。

　　在互联网时代，任何美妙的想法，都不如先把它简单地做出一点点，拿到市场上做实验。一旦对了，马上能看到增长，并能迅速跟进;一旦不对，调整的成本也很低。

　　大数据思维VS传统批处理思维

　　在工业时代，缺乏大数据的技术支持，各种管理培训、决策所能依赖的数据分析不足，只能基于部分数据做批处理。例如做市场调研时，总是会把潜在客户按年龄、收入水平、区域等进行分类，表现为批处理思维。而在互联网时代，企业却可以基于大数据开展精准营销，用户将不再是面目模糊的某一类人，而是独特的每一个人。

　　大数据(big data)是一种数据分析技术，能够从海量(Volume)的各类(Variety)数据中，快速(Velocity)获得有价值(Value)的信息，即具有“4V”的特点。大数据将不仅是未来企业的核心资产，更是互联网时代所有企业生长的“土壤”。

　　大数据思维，要求企业对内部、外部等各类数据进行整合及相关分析、自动挖掘，驱动数字营销、精准研发、数字工厂、优化供应链、精准管理。

　　例如，假设一家物流公司接到了一份新的货运订单，应当派遣哪辆卡车呢?是距离最近的那辆吗?那辆卡车可能已经没有多余的空间装新货，也可能行进的路线非常拥堵、或者坡陡路险。种种可能下，距离最近的卡车未必是最佳选择。如果有了大数据技术，则可以实时监测、分析多个数据源，包括车辆载货和卸货数据、卡车的实时GPS源、实时交通路线数据、RFID(射频识别技术)数据及其他来源的数据等，从而自动挖掘出物流的最佳决策。

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