物流管理是一个大的概念。需要仔细分析。

1、你所提到的概念中都是相辅相成的。

2、信息化追求的是信息流通的速度，那么物流管理中数据管理就离不开信息化，你可以参考“沃尔玛”他们的操作模式，有钱的情况下啊。

3、物联网：是一个地域概念，如何做到把不同的仓库和终端联系起来降低成本就是网络的作用。

4、流程再造：就是把信息流通执行过程中的“堵点”疏通。便于执行。

5、供应链：把所有为你提供服务的人、公司等统称为客户，根据他们提供的产品或者服务定制一些标准。有利于你降低成本和管理。

以上只是简单的介绍，希望能帮到你。

大型超市购物车

国内好像没有大规模的应用,主要的原因有两个

1,超市购物货,很多单价较低,像几元的东西要去上个RFID来管理还是成本压力比较大的

2,超市购物货物物种类繁多,有液体有金属的,虽然现在超高频像适合超市用的YXU2861已经技术在国内算领先的,但对于这样金属液体的环境中既要很好的掌控距离又要精准无漏读还是比较困难

还有就是从超市业者考虑,现在人工相对于高额费用的电子标签还是比较划算的,这些就制约了在一般超市RFID应用的发展, 但在一些专业的超市,比如书籍店,服装店,等没有金属和液体的市场并且商品本身价格比较高的场合,还是有很多成功的应用的

金融本身或许并不直接产生价值，但它可以融入所有行业中，间接地加速价值的产生。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

1

2003年初，亚马逊的创始人贝索斯醉心于一本叫做《创造》（Creation: Life and How to Make It）的书，作者史蒂夫·格兰德（Steve Grand）是20世纪90年代的一个视频 游戏 「生物」的开发商。

这款类似后来很流行的「养成」系 游戏 ，可以让玩家在电脑上培育自己的「智能生物」。格兰德总结创造「智能生物」的奥义是：专注于设计简单的计算构件——原语，然后就可以坐等那些奇怪的行为出现。

尽管《创造》的内容有些生涩难懂，但并不妨碍它在亚马逊内部快速流行起来。因为当时，公司内部正对于是否要做一个互联网「基础设施」而激烈辩论。

而按照格兰德的说法，再复杂的智能系统也是由无数小设备、代码像积木一样从底层搭建起来，最终形成一个有机的生物体，进行自我地迭代和进化。这种观点启发了贝索斯，也推动了亚马逊云的发展。

后来的故事大家也都知道了，就像比尔盖茨抓住了个人计算机革命的红利，让微软引领了整个PC时代。贝索斯则预见到了「数据大爆炸」的未来：每家企业都会需要灵活的储存和计算能力，而云服务的出现彻底改变了计算经济。

所以，成就伟大企业的要义，除了超凡的远见，更重要的是要成为 商业的基础设施 。

而当下，数字经济高速发展正在重塑所有行业，伴随着5G的发展，物联网、云计算、大数据等技术也将愈发成熟，并与商业的融合不断加深。那么未来，还有什么可以成为新商业重要的润滑剂、加速器？

或许金融 科技 是其中一个答案。

最近在360数科首届技术开放日上，首席科学家张家兴提到， 未来每家公司都需要金融 科技 服务。 它可以提升企业效率、增强用户黏性，进而让企业更有市场竞争力。

事实上，金融 科技 作为商业基础设施的认知由来已久，尤其是在美国，从超商巨头沃尔玛到物流巨擘美国运通，他们都可以为用户提供金融服务，也借助 科技 的力量让企业跨越了周期，成为了商业世界的王者。

回看国内，过去几年伴随着移动互联网时代的来临，新技术的应用推动了新经济、新金融的演进。一批金融 科技 企业趁势而起，并经历了商业市场的磨砺和发展周期的考验，比如那些已经上市和即将上市的几家金融 科技 巨头。

如果说这些行业巨头的崛起是抓住了中国从PC向移动互联网转轨的时代机遇，并在过去几年里完成了商业模式和核心能力的锻造；那么眼下，无疑又迎来了一个新的市场「拐点」。

张家兴提到，在360数科在过去几年的实践中感受到了巨大的市场缺口。

例如，各类场景端，零售、医疗、制造业等都在加速数字化转型升级的过程中，不管是B端自身内部，还是对外的C端服务的过程中都越来越多地出现了金融 科技 的身影。

还有大量的金融业机构，更是加大了金融 科技 应用的力度和深度。甚至把它作为了下一步战略转型的关键驱动力。尤其在今年疫情发生之后，「无接触」金融成为了主流趋势。

事实上，长久以来金融都被认为是 社会 经济生活的「血液」，而金融 科技 的核心则是以技术提升金融服务的效率和效果，当它与商业发生更紧密的融合时，势必将成为一种能够提供更高效服务的基础设施。

2

我们也可以换一个角度来看：为什么金融 科技 可以成为商业的基础设施？

这几年，「熵减」成为了企业发展和管理中的一个网红词。它源于物理学上的概念——熵增定律，也被称为热力学第二定律： 一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。

「熵」在物理学中被用于计算系统的混乱程度，因此，我们可以简单理解为，大至宇宙、国家，小至企业、个体，在一个封闭的体系里，在外界不加干扰自然发展的过程中，终会进入无序混乱的状态，甚至最终走向毁灭。

以企业发展为例，「熵增」被认为是一个必然的趋势。

由于企业经营规模扩大，管理的复杂度也随之增加，边际效益往往会开始递减；再加上外部的技术进步、新商业模式层出不穷、产业周期规律等等因素，就会对企业构成源源不断地威胁，最后就表现为「企业创造价值的功能失效」。

这也是为什么这个概念会被引入现代管理学领域，备受许多企业家推崇。

华为创始人任正非就曾多次引用这个概念，并以此为华为不断推动开放创新的动力，包括优化组织架构管理、加大研发投资结构，归根结底都是为了对抗「熵增」，实现「熵减」。

一家公司尚且如此，一个行业更是如此。360数科CEO吴海生也在分享中提到， 相比其他很多传统产业，金融行业更需要对抗「熵增」。

他举例说明到，金融行业是一个财富创造能力极强的存在，而财富本身就容易给企业带来腐败等问题。再比如，金融行业掌握着其他企业不敢奢求的海量数据，在数据成为新「财富密码」的今天，数据的管理和运用不当将带来难以想象的灾难性后果。

此外，金融机构拥有庞大的线下网点和团队，一家大型金融机构动辄就有数万名员工，这也及容易带来管理低效、人员冗余甚至业务变形等等问题。而在数字化转型提速的今天，这些问题就变得格外突出。

一个典型的案例是美国零售之王「富国银行」，它曾在2016年爆出的「假账户」丑闻——其在未经用户允许的情况下开设账户并违规收取费用，最终被监管机构处以天价罚金，零售业务也受到了极大打击。

复盘事件的过程可以看到金融企业所面临的「熵增」挑战——曾经的「交叉」销售战略不再奏效，边际效益开始衰减，而员工也在KPI的压力之下逐渐走向了无序与混乱。

那么，今天再来看金融行业，到底该如何对抗「熵增」、实现「熵减」呢？

吴海生在分享中总结了几个关键点：

其一是 「开放」 。他认为，越开放的公司越能够引入新的观点，让自己变得更加有序。这也是任正非和贝索斯反复提及「熵减」的原因，企业必须打破封闭体系，不断检视自身，推动进化与迭代。

以金融 科技 中最为重要的人工智能应用为例，数据、算法，再加平台本身构成了一个滚动的「飞轮」，数据衍生了算法，算法给平台赋能，平台有了更好能力在吸引了更多用户，进而产生更多数据。

而在这个过程中，数据的积累、算法的演进与能力的共享很难完全由某一家企业独立完成，尤其在移动互联网时代。数据增长和技术演进的速度越来越快，企业需要更加充分的协同、合作才能使「飞轮」转得更快，实现能力的进化。

其二是 「技术」 。企业可以通过「持续的技术投入和开放的形态」变得更加强壮。

我们也可以看到，眼下无论是传统金融机构还是金融 科技 公司，他们对研发投入的占比都在不断提高，这也是整个行业不可逆的发展潮流。

事实上， 科技 与开放两个关键词本来就是让金融 科技 行业安身立命的关键，以此拓展了触达范围、提升了服务效率并从一开始就打破封闭的商业生态，而连接和共生的本质则让商业的能量进一步释放。

3

那么，在实践中，金融 科技 对抗「熵增」上的效果如何？

众所周知，过去几年，金融 科技 给支付行业带来了一次近乎颠覆式的变革。

工信部数据显示：截至2019年9月底，我国移动互联网用户总数约1598亿户，使用手机上网的用户为1304亿户。而根据此前益普索的测算，第三方移动支付在网民中的渗透率高达969%。

毫无疑问， 移动支付已经成为了中国商业的基础设施， 它大大地提升了支付效率，加速了金融线上化的进程、催生一大批新的商业模式，并由此累积了海量数据反过来进一步加深了金融 科技 应用的广度和深度。

互联网贷款又是另一个典型案例。通过人工智能、大数据等技术的应用，互联网贷款的发展让服务群体进一步「下沉」，贷款的人群、场景、产品形态也都发生了不小的变化。

以360数科为例，在过去4年里，它服务了超过15亿用户，以核心千人的员工规模撬动起每年超过2000亿的GMV规模，增长速度之快、触达人群之广是传统的金融服务方式难以想象的。

达到这一目标的核心就是将AI技术逐步应用于贷前、贷中和贷后的全流程。

比如360数科自主研发的Argus风控引擎，通过对于后台数据的复杂风控计算，可以做到自动过滤和监测风险人群、智能决策、并且实时监测贷中风险变化，评估用户资质变化、实现智能催收、智能客服等。

数据显示，Argus为360数科拦截新型风险人数超过了100万，自动过检率超过了99%，保护资产超过700亿，日均挽回损失1000万，平台欺诈损失率小于02%。

在AI能力不断成熟的基础之上，360数科将这些能力向金融机构开放，为其提供五大解决方案：数字化营销方案、数字化运营方案、数字化风控方案、数字化贷后方案，以及智能金融全链路方案。

360数科2020年二季报显示，平台 科技 业务占比提升至269%，综合 科技 服务收入占比已接近50%。结合前面提到的AI「飞轮」来看，其开放策略之下交易与数据的积累使得平台的「飞轮」自动高速运转。

在数字化成为日常的未来，每家企业都在努力成为 科技 公司，而每家 科技 公司都有一个AI大脑。 金融 科技 企业在数据、技术方面的积累，在业务发展过程中所锻造的能力，也使得其在AI时代有了更大的舞台。

尽管金融 科技 的发展一直伴随着很多争议和挑战，但今天来看，在金融这件事上，大多数人享受到了更便捷、高效、灵活，甚至低成本的服务，这也证明了金融 科技 蕴藏着改变整个商业格局的潜能。

无论未来如何发展，金融 科技 都在数字时代留下了最深刻的烙印。

在零售行业中，持续的现金周转率是零售企业在商业竟争中脱颖而出的关键。零售业的典范企业沃尔玛通过自身强大的信息系统中将现金周转率控制到30天左右，国内连锁零售巨头苏宁和国美控制到40天左右，而京东商城目前可做到10天。

之所以京东可以做到如此短的时间，得益于其将物联网技术应用于供应链管理中，井然有序的供应链管理让京东的现金周转率持续降低。下面具体从采购、仓储、配送分拣、运输等环节来具体分析一下京东商城是如何将物联网技术融入供应链管理环节的。

1）在采购环节，京东商城依靠其包含RFID、EPC、GIS、云计算等多种物联网技术的先进系统对一个区域进行发散分析，从而了解客户的区域构成、客户密度、订单的密度等，根据这些数据提前对各区域产品销售情况进行预测，根据预测销售量备库，同时决定采购商品分配到哪些区域的仓库，及各仓库分配数量。

物联网技术的应用可以使京东由产品销售总量的预测细化到各个区域，根据销售前端传来的详细信息，有利于采购人员做出更合理的采购决策。例如，在京东成熟的3C数码市场领域，其产品平均库存周转率约为116天，京东采购人员会对相关产品进行频繁采购，同时开放平台的供应商可以在其后台即时查看产品销售情况以及时补货。在这个环节上，物联网技术减少了用户在下订单出现缺货现象的可能性，有利于顾客更快做出购物决策，增加购物的流畅感，提高了顾客的消费体验。从成本管理角度分析，物联网技术可以帮助采购人员更合理的做出采购决策，加速了产品库存周转率，提高了产品合理分配仓库程度，节约了属于作业成本范畴的采购成本、库存成本、物流成本；销售数据与供应商的直接交流，允许供应商自行补货，也降低了交易成本的谈判成本、协调成本、信息成本。

2）在仓储环节，京东商城应用的主要是RFID技术、EPC库存取货技术、库存盘点技术以及智能货架技术，以此实现仓库自动化管理。京东商城将自身库房划分为三大区域，分别为收货区、仓储区、出库区。在收货区，京东商城首先对供应商送来的商品进行质量抽检，然后利用EPC和电子标签技术给每一件商品贴上条形码标签，作为该件商品的独一无二的身份识别证据，随后全部商品在仓储区域上架入库，每一货架均有唯一编号。上架时，京东仓库商品管理人员会利用PDA（手持终端）设备扫描商品条形码和商品进行关联后传入信息系统。这样，用户订单下达后，仓库商品管理人员可以依据系统记录直接到相应的货

EPC

编辑

EPC有多重含义：

工程总承包

服装电子商务联席会

产品电子代码

电子油门

电子配件目录

笔记本电脑

4G核心网

消失模铸造

事件驱动

合同能源

边缘位置控制

目录

1工程总承包

▪ 概述

▪ 模式优势

▪ 基本特征

▪ 合同形式

▪ 推广依据

▪ 造价控制

▪ 资源规划

▪ 项目后评

▪ 图解

2服装电子商务联席会

▪ 组织名称

▪ 组织架构

▪ 经费来源

▪ 会员招募

3产品电子代码

▪ 概述

▪ 编码

▪ 标签

▪ 物联网

▪ 应用优势

4汽车油门

5电子配件

6数码EPC

74G核心网

8消失模铸造

▪ 概况

▪ 工艺流程

▪ 主要特点

▪ 应用范围

▪ 发展特点

▪ 发展方向

9事件驱动

10合同能源

11边缘位置控制

1工程总承包编辑

概述

EPC（Engineering Procurement Construction）是指公司受业主委托，按照合同约定对工程建设项目的设计、采购、施工、试运行等实行全过程或若干阶段的承包。通常公司在总价合同条件下，对所承包工程的质量、安全、费用和进度负责。

在EPC模式中，Engineering不仅包括具体的设计工作，而且可能包括整个建设工程内容的总体策划以及整个建设工程实施组织管理的策划和具体工作；Procurement也不是一般意义上的建筑设备材料采购，而更多的是指专业设备、材料的采购；Construction应译为“建设”，其内容包括施工、安装、试车、技术培训等。

模式优势

较传统承包模式而言，EPC总承包模式具有以下三个方面基本优势：

(一) 强调和充分发挥设计在整个工程建设过程中的主导作用。对设计在整个工程建设过程中的主导作用的强调和发挥，有利于工程项目建设整体方案的不断优化。

(二) 有效克服设计、采购、施工相互制约和相互脱节的矛盾，有利于设计、采购、施工各阶段工作的合理衔接，有效地实现建设项目的进度、成本和质量控制符合建设工程承包合同约定，确保获得较好的投资效益。

(三) 建设工程质量责任主体明确，有利于追究工程质量责任和确定工程质量责任的承担人。

基本特征

基于EPC总承包模式较传统的建设工程承包模式所具有的前述基本优势，其基本特征可以总结为：

(一) 在EPC总承包模式下，发包人(业主)不应该过于严格地控制总承包人，而应该给总承包人在建设工程项目建设中较大的工作自由。譬如，发包人(业主)不应该审核大部分的施工图纸、不应该检查每一个施工工序。发包人(业主)需要做的是了解工程进度、了解工程质量是否达到合同要求，建设结果是否能够最终满足合同规定的建设工程的功能标准。

(二) 发包人(业主)对EPC总承包项目的管理一般采取两种方式：即过程控制模式和事后监督模式。

(1)、所谓过程控制模式是指，发包人(业主)聘请监理工程师监督总承包商“设计、采购、施工”的各个环节，并签发支付证书。发包人(业主)通过监理工程师各个环节的监督，介入对项目实施过程的管理。FIDIC编制的《生产设备和设计—施工合同条件(1999年第一版)》即是采用该种模式。

(2)、所谓事后监督模式是指，发包人(业主)一般不介入对项目实施过程的管理，但在竣工验收环节较为严格，通过严格的竣工验收对项目实施总过程进行事后监督。FIDIC编制的《设计、采购、施工合同条件(1999年第一版)》即是采用该种模式。

(三) EPC总承包项目的总承包人对建设工程的“设计、采购、施工”整个过程负总责、对建设工程的质量及建设工程的所有专业分包人履约行为负总责。也即，总承包人是EPC总承包项目的第一责任人。

合同形式

EPC总承包模式在实践中的几种合同结构形式。

在EPC总承包模式下，总承包商对整个建设项目负责，但却并不意味着总承包商须亲自完成整个建设工程项目。除法律明确规定应当由总承包商必须完成的工作外，其余工作总承包商则可以采取专业分包的方式进行。在实践中，总承包商往往会根据其丰富的项目管理经验、根据工程项目的不同规模、类型和业主要求，将设备采购(制造)、施工及安装等工作采用分包的形式分包给专业分包商。所以，在EPC总承包模式下，其合同结构形式通常表现为以下几种形式：

(一) 交钥匙总承包;

(二) 设计—采购总承包(E-P);

(三) 采购—施工总承包(P-C);

(四) 设计—施工总承包(D-B);

(五) 建设—转让(BT)等相关模式。最为常见的是第(一)、(四)、(五)这三种形式。

交钥匙总承包，是指设计、采购、施工总承包，总承包商最终是向业主提交一个满足使用功能、具备使用条件的工程项目。该种模式是典型的EPC总承包模式。

设计、施工总承包，是指工程总承包企业按照合同约定，承担工程项目设计和施工，并对承包工程的质量、安全、工期、造价全面负责。在该种模式下，建设工程涉及的建筑材料、建筑设备等采购工作，由发包人(业主)来完成。

建设、转让总承包，是指有投融资能力的工程总承包商受业主委托，按照合同约定对工程项目的勘查、设计、采购、施工、试运行实现全过程总承包；同时工程总承包商自行承担工程的全部投资，在工程竣工验收合格并交付使用后，业主向工程总承包商支付总承包价。

推广依据

EPC总承包模式在我国推广的法律及政策、规章依据。

法律依据：为加强与国际惯例接轨，克服传统的“设计-采购-施工”相分离承包模式，进一步推进项目总承包制，我国现行《建筑法》在第二十四条规定：“提倡对建筑工程实行总承包，禁止将建筑工程肢解发包。建筑工程的发包单位可以将建筑工程的勘察、设计、施工、设备采购一并发包给一个工程总承包单位，也可以将建筑工程勘察、设计、施工、设备采购的一项或者多项发包给一个工程总承包单位;但是，不得将应当由一个承包单位完成的建筑工程肢解成若干部分发包给几个承包单位。” 《建筑法》的这一规定，在法律层面为EPC项目总承包模式在我国建筑市场的推行，提供了具体法律依据。

政策、规章依据：为进一步贯彻《建筑法》第二十四条的相关规定，2003年2月13日，建设部颁布了[2003]30号《关于培育发展工程总承包和工程项目管理企业的指导意见》，在该规章中，建设部明确将EPC总承包模式作为一种主要的工程总承包模式予以政策推广。

造价控制

EPC承包模式中实施阶段的工程造价控制。

EPC承包模式中，工程造价的合理确定与有效控制十分重要。

在项目实施阶段，总承包单位应派驻有经验的造价工程师到施工现场进行费用控制，根据初步设计概算对各专业进行分解，制订各部分控制目标。施工图设计与初步设计在一些材料设备的选用上可能还有些出入，造价工程师都应该及早发现解决。通过设计修改把造价控制在概算范围内。具体措施包括：

1、通过招标投标确定施工单位

项目招标投标制度是总承包单位控制工程造价的有效手段，通过招标投标可以提高项目的经济效益，保证建设工程的质量，缩短建设投资的回报周期，总承包单位可以充分利用招标投标这一有效手段进行工程造价控制。

2、通过有效的合同管理控制造价

施工合同是施工阶段造价控制的依据。采用合同评审制度，可使总承包单位各个部门明确责任签订严密的施工承包合同，可合理地将总承包风险转移，同时在施工中加强合同管理，才能保证合同造价的合理性、合法性，减少履行合同中甲、乙双方的纠纷，维护合同双方利益，有效地控制工程造价。菲迪克(FIDIC)合同条款具有一定的科学性、合理性、公平性，是合同管理和控制造价的有利武器，可供借鉴参考。

3、严格控制设计变更和现场签证

由于设计图纸的遗漏和现场情况的千变万化，设计变更和现场签证是不可避免的。总承包单位通过严格设计变更签证审批程序，加强对设计变更工程量及内容的审核监督，改变过去先施工后结算的程序，由造价工程师先确认变更价格后再施工，这样才能在施工过程中对合同价的变化做到心中有数。在施工过程中，造价工程师应深入现场对照图纸察看施工情况，了解收集工程有关情况，及时掌握施工动态，不断调整控制目标，为最终的工程总结算提供依据，做好必要的准备工作。如果是业主原因造成的设计变更，还应该及时向业主提出索赔。

由于设备、材料费在整个项目造价中所占的比重很大，搞好采购工作对降低整个工程项目的造价有重要作用。材料设备采购控制是EPC项目成败的重要因素之一。不仅要对货物本身的价格进行选择，还要综合分析一系列与价格有关的其它方面问题例如，根据市场价格浮动的趋势和工程项目施工计划，选择合适的进货时间和批量；根据周转资金的有效利用和汇率、利率等情况，选择合理的付款方式和付款货币；根据对供货厂商的资金和信誉的调查，选择可靠的供货厂商。总之，要千方百计化解风险，减少损失，增加效益，以降低整个工程项目的造价。

4、EPC项目竣工阶段的造价控制

项目完工后，总承包单位及时编制竣工决算，报业主批准。同时在审核分包结算时，坚持按合同办事，对工程预算外的费用严格控制。对于未按图纸要求完成的工作量及未按规定执行的施工签证一律核减费用；凡合同条款明确包含的费用，属于风险费包含的费用，未按合同条款履行的违约等一律核减费用，严格把好审核关。收集、积累工程造价资料为下一次投标报价做好准备。每完成一个项目都要对该项目进行分析比较，分析设计概算与施工图预算在工程量上的差别。

资源规划

项目的整体资源规划。

EPC项目的资源投入包括项目人力、设备、材料、机具、技术、资金等资源的投入，其中部分既有自有的内部资源，也通过采购或其它方式从社会和市场中获取的资源。在一定的时期内，由于某些客观因素的影响，能够获取的资源数量往往有限，这就存在一个如何合理对资源进行规划和利用这些有限资源的问题。如果资源安排不合理，就可能在工期内的某些时段出现资源需求的“高峰”，而在另一时段出现资源需求的“低谷”。当“高峰”与“低谷”相差很大时，如果某些时段内资源需求量超出最大可供应量，则会造成“供不应求”，导致工期延误。而当出现资源需求“低谷”时，则可能造成资源的大量积压，这种资源消耗的失衡，甚至极端时候的资源缺失，必然会影响项目目标的实现。

因此，在项目的前期，应根据项目的目标要求，应对为实现项目目标所需求的资源类型和资源需求量进行分析，同时对自有资源和社会资源进行详细全面的调查，编制项目的资源需求计划。资源计划应服务于工作进度计划，什么时候需要何种资源是围绕工作进度计划的需要而确定的。因此在制定资源计划之前，必须要有科学的进度计划，而制定进度计划的依据是工作结构分解，工作划分得越细、越具体，所需资源种类和数量越容易估计。在制定了进度计划之后，我们就可以根据进度计划的要求配置资源。一般地说，项目的资源计划包括了人力资源计划、物料设备供应计划、资金计划等。

项目后评

在项目竣工后，进行项目后评价对以后类似项目的策划与实施具有非常重要的意义，这一点往往容易被忽视。项目后评价一般在项目竣工以后项目运作阶段和项目结束之间进行。它的内容包括项目竣工验收、项目效益后评价和项目管理后评价。项目的竣工验收和项目管理的后评价主要针对的是项目过程的评价，而项目效益后评价则主要是对应于项目前期策划而言的。通过对项目目的、执行过程、效益、作用和影响所进行的全面系统的分析和研究，总结正反两方面的经验教训，使项目的决策者、管理者和建设者都学习到更加科学合理的方法和策略，提高决策、管理和建设水平，为今后更好的改进项目的管理服务。可以看到，项目后评价是全面提高项目决策和项目管理水平的必要和有效的手段。

图解

EPC工程总承包管理流程及主要过程图解：

1）EPC总承包建设模式流程图

EPC总承包模式建设项目流程图[1]

2）EPC总承包建设模式计划管理流程图

EPC总承包建设模式计划管理流程图[1]

3）EPC总承包建设模式实施过程管理流程图

EPC总承包建设模式实施过程管理流程图[1]

4）EPC总承包建设模式跟踪与控制过程流程图

EPC总承包建设模式跟踪与控制过程流程图[1]

5）EPC总承包建设模式合同管理与风险分析流程图

EPC总承包合同管理与风险分析流程图[1]

6）EPC总承包建设模式投标阶段流程图

EPC总承包建设模式投标阶段流程图[1]

2服装电子商务联席会编辑

组织名称

服装电子商务联席会 简称：EPC（E-Partner Club）

宗旨

研究中国服装行业电子商务趋势

推动中国服装行业电子商务发展

为服装企业提供全方位的电子商务解决方案和服务

组织架构

联席会会员分为理事单位和会员单位。

联席会理事单位主要由获得推荐的电子商务服务提供商组成，也可以吸纳部分优质服装企业；会员单位面向所有电子商务第三方服务单位和服装企业；

联席会最高决策机构为主席团。

联席会主席团由理事单位推举代表（自然人）组成。主席团成员数量为9人。主席团每年改选一次。

联席会常设机构为秘书处。

联席会秘书处秘书长由主席团任命，为带薪专职设置。联席会秘书处对外招聘若干工作人员协助秘书长处理联席会日常事务。

经费来源

理事单位需要交纳联席会年费；

联席会可根据会员单位资源，在会员自愿基础上开展自营业务。

会员招募

联席会理事单位采取“保荐制”，即由两家以上的理事单位保荐，经过联席会主席团审议并通过，才能获得联席会理事单位资格；

联席会会员开放注册，在自愿的前提下，向联席会秘书处提供真实注册资料，经备案后就可以获得会员资格。

3产品电子代码编辑

概述

EPC的全称是Electronic Product Code，中文称为产品电子代码。EPC的载体是RFID电子标签，并借助互联网来实现信息的传递。EPC旨在为每一件单品建立全球的、开放的标识标准，实现全球范围内对单件产品的跟踪与追溯，从而有效提高供应链管理水平、降低物流成本。EPC是一个完整的、复杂的、综合的系统。

EPC概念的提出 1999年美国麻省理工学院的一位天才教授提出了EPC（Electronic Product Code）开放网络（物联网）构想，在国际条码组织（EANUCC）、宝洁公司（P&G）、吉列公司( Gillette Company)、可口可乐、沃尔玛、联邦快递、雀巢、英国电信、SAP、SUN、PHILIPS、IBM全球 83跨国公司的支持下，开始了这个发展计划。并于2003年完成了技术体系的规模场地使用测试，于2003年10月国际上成立EPC GLOBLE 全球组织推广EPC和物联网的应用。欧、美、日等发达国家在全力推动符合EPC技术电子标签应用，全球最大的零售商美国沃尔玛宣布：从2005年1月份开始，前100名供应商必须在托盘中使用EPC电子标签，2006年必须在产品包装中使用EPC电子标签。美国国防部、美国、欧洲、日本的生产企业和零售企业都制定了在2004年到2005年实施电子标签的方案。[2]

编码

产品电子代码（EPC编码）是国际条码组织推出的新一代产品编码体系。原来的产品条码仅是对产品分类的编码，EPC码是对每个单品都赋予一个全球唯一编码，EPC编码96位（二进制）方式的编码体系。96位的EPC码，可以为268亿公司赋码，每个公司可以有1600万产品分类，每类产品有680亿的独立产品编码，形象的说可以为地球上的每一粒大米赋一个唯一的编码。

EPC编码的原则：

1、唯一性 2、简单性 3、可扩展性 4、保密性与安全性

EPC编码关注的问题：

1、生产厂商和产品 2、内嵌信息 3、分类 4、批量产品编码 5、载体

EPC编码结构：

EPC编码数据结构标准规定了EPC数据结构的特征、格式、现有EANUCC系统中的GTIN、SSCC、GLN、GRAI、GIAI、GSRN及NPC与EPC编码的转换方式。 EPC编码数据结构标准适用于全球和国内物流供应链各个环节的产品（物品、贸易项目、资产、位置等）与服务等的信息处理和信息交换。

标签

产品电子标签（EPC标签）是由一个比大米粒1/5还小电子芯片和一个软天线组成，电子标签像纸一样薄，可以做成邮票大小，或者更小。EPC电子标签可以在1-6米的距离让读写器探测到，电子标签一般可以读写信息，电子标签是一个成熟的技术，EPC电子标签的特点是全球统一标准，价格也非常便宜。EPC电子标签通过统一标准、大幅降低价格、与互联网信息互通的特点，使电子标签应用风起云涌，在2006年全球电子标签应用将达到每年600-800亿片的用量。

物联网

物联网被定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。EPC技术也是紧密涉及在在其中，因此中国物联网校企联盟认为EPC在物联网推广和加快物联化进程也起到了催化剂的作用。

电子标签（Radio Frequency IDentification）、产品电子码（Electronic Product Code）、互联网（INTERNET）三个元素的有效组合，孕育出正在改变世界产品生产和销售管理新网。一个带有电子标签的产品，电子标签中有这个产品的唯一编码，当这个带有标签的产品通过一个读写器时，这个产品的信息就会通过互联网传输至指定的计算机内，这是一个全自动的产品流动监测网络。EPC开放网络系统（物联网）将在全球范围内从根本上改变对产品生产、运输、仓储、销售各环节物品流动监控的管理水平。EPC开放网络（物联网）是构建在互联网之上全球物品流动信息传递网络，互联网上开展了许多服务，这些应用开始渗透到人们的生活中，如电子邮件、IP电话、网上新闻、网上游戏，这些都是互联网的应用，EPC开放网络（物联网）也是一种应用，但这种应用是和产品生产、产品销售紧密结合的应用。

应用优势

EPC/RFID电子标签的数据特点是：1、无接触读取 2、远距离读取 3、动态读取 4、多数量、品种读取 5、标签无源 6、海量存储量等优势 这些都是条码无法比拟的，因此采用EPC电子标签技术，可以实现数字化库房管理；并配合使用EPC编码，使得库存货品真正实现网络化管理。

在仓库管理系统中应用EPC/RFID技术能够实现：1、货品动态出入库管理； 2、极大提高对出入库产品信息记录采集准确性；3、灵活的可持续发展的体系； 4、系统能在任何时间及时地显示当前库存状态； 5、独立的工作平台与高度的互动性； 6、实时性信息收集和传输将提高工作效率；7、方便的管理模式、准确快捷的信息交流； 8、易操作性的介面设计将降低库存管理的难度； 等诸多优势。

同时在食品溯源、牲畜溯源、电力管理、智能家居、个人保健、智能校园、平安城市、智能农业、智能经济上等等都有发展。

4汽车油门编辑

上海波罗POLO轿车发动机的负荷控制是由EPC装置控制的,EPC是英文“electronic power control”的缩写,中文含义是电子油门。

EPC=电子油门（Electronic Power Control)在这个系统里面。区别于以往通过拉线控制节气门开度的方法而在节气门整个调节范围内都是通过直流电机来驱动。

以往驾驶员根据发动机的动力需求来操控加速踏板，加速踏板通过钢丝拉线控制节气门开度。在EPC系统中，取消以前的油门拉线而用踏板装置的传感器来取代，发动机控制单元（ECU）根据踏板装置传感器来反馈的位置数据经过计算得到最佳目标节气门开度并发送一个信号给节气门驱动电机使节气门旋转到这个角度。

这种方式优于拉线式加速控制，因为电子油门通过对来自加速踏板位置的输入信号的计算、分析、得知发动机的动力需求并将这些信息通过各个执行器转变成发动机的转矩。由于安全、燃油消耗等原因，发动机的转速需要调整时，发动机控制单元可以不通过加速踏板来调节节气门的位置。这种结构的好处是控制单元能根据各种需求来限定节气门的位置。（驾驶员的操控、自然消耗、燃油消耗和安全装备）。

发动机控制单元还允许来自发动机管理系统的额外功能。（如发动机转速限制）和其他配置系统（如制动系统和自动变速箱）。发动机控制单元检测电子油门系统以感知故障的发生，并通过安装在组合仪表内的一个**的小灯显示。当发动机起动后，指示灯持续点亮3秒钟，如在故障存储器内没有故障记忆，或者在这个时候没有检测到故障，指示灯将会自动熄灭。如果系统有故障，发动机控制单元将灯点亮，故障被记忆。加速踏板的控制将有反应。如果彻底损坏，发动机的转速将不能够调节。发动机将以1500rpm的转速怠速运转，确保能够行驶到维修站维修。

5电子配件编辑

EPC英文electronic parts catalog（电子配件目录）的简称，指各个整车厂的各款汽车部件，零配件的OE号，信息，或者订购的目录。

汽车配件电子目录主要是汽车供应商为了方便就将自己的生产的所有车型，汽车配件信息等资料编成的一个软件，通过软件可以方便地浏览整辆轿车所有零部件的装配图、分解图、零件图，方便地查找零部件

他主要应用于全国各大，中，小型汽车修理厂(修理，采购)以及汽车配件商店(销售，采购)。 它非常方便，直观的让您了解每个车型汽车零部件的专业正规名称，形状，数量，安装位置，所属车型，配件零件号，与哪个配件相连，全车线束及电器的分布，每个插头的连接，还有配件价格等。里面还有各种组成部分的内部，例如发动机总成，发电机总成等，里面都有比较清楚的可以参考。

6数码EPC编辑

英文 Economic Personal Computer, 产品名称为：EPCBOOK，主要是指笔记本电脑或小笔记本。BOOK报道早就有人预言，易PC不是华硕推出的一款产品型号，而是一个新系列的PC机种。易PC 4G Surf版本的推出，意味着华硕在超便携电脑产品线上又得到了进一步充实，不同定位的消费者也能根据自己的应用需求来针对性地选择最适合自己的产品。因此，易PC的整体性价比又进一步提升了，而消费者的选择空间也更加宽裕了。

74G核心网编辑

(Evolved Packet Core)，4G的核心网。

EPC主要有三部分：

1、 MME（Mobility Management Entity：负责信令处理部分）

2、S-GW（Serving Gateway：负责本地网络用户数据处理部

分）

3、 P-GW（PDN Gateway：负责用户数据包与其他网络的处理）

接入网由eNodeB构成

网络接口

S1接口：eNodeB与EPC X2接口：eNodeB之间 Uu接口：eNodeB与UE

架构3大特点：基于扁平化网络，控制承载分离，ALL IP承载。

标准引入背景与无线技术演进相适应,2004年12月,3GPP在希腊雅典会议启动了面向全IP的分组域核心网的演进项目SAE(System Architecture Evolution),并在WI阶段更新为EPC(Envoled Packet Core)。3GPP基于未来移动通信网络向全IP网络演进、接入方式呈现多样化的态势。[3]

EPC网络的网元示意如下：

LTE的EPC网络主要包括（SAE_GW,MME）并实现了全IP承载，扁平化网络，控制和承载分离，降低了每比特承载成本并兼容了原有的多种网络接入模式，为运营商实现面向全业务、大数据和移动互联网时代的智能化网络奠定基础条件。

8消失模铸造编辑

概况

消失模铸造(Expendable casting proces 简称EPC)是泡沫塑料模采用无黏结剂干砂结合，抽真空技术的实型铸造(简称FM)由于这种铸造方法投资少，成本少，铸造尺寸精度高和表面光洁，大大降低劳动强度和改进作业环境实现铸造车间清洁生产。

从总体上看，目前我国消失模技术还处在较低的水平上在铸造复杂程度上以及质量水平方面。在技术程度性，商品化以及机械自动化程度等方面与先进工业国还有较大差距。先进工业化国家已经成功的大批量生产了汽车的四缸体，缸盖等复杂铸件，生产率达180型/小时。

排气管，壳体类等比较简单的铸件，生产率仅30型/小时以下。所生产铸件的精度和表面粗糙度也有相当大的差距，但是消失模铸造这项新技术在我国的发展前景是非常乐观的。

阿里巴巴研究中心给新零售设定了三个特征：

一是以心为本,消费者体验为中心,重构人货场;

二是零售二重性,完全数据化;

三是零售物种大爆发,催生更多服务形态。

最后大概可以归纳为：以用户为核心，线上线下全渠道打通。

举个例子来说的话，比方说：阿里收购线下的百货超市，例如银泰、大润发等等，全面打通线上线下，向全渠道进发，通过VR购物、无人收银等等新科技提升用户体验。

　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。麦肯锡公司的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188亿张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36GB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01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564亿，手机网民为42亿，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。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（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34亿微博账户留言，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03%。

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。

麦肯锡公司2011年报告推测，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。盖特纳咨询公司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。麦肯锡公司预测美国到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。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

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