口碑爆棚的《长安十二时辰》正在热播，严谨的史料、考究的造型堪称良心，众多细节设计巨细无遗，其中为支撑小说情节虚构而来的望楼系统、大案牍术等设定，更是将古人的文明与智慧以现代人容易理解的方式呈现。

数据爆炸与“大案牍术”进化

何为“大案牍术”？“案牍”是中国古时候官府的公文案卷，大案牍更是包罗天下诸多档案纪要，而“术”则是指方法、能力。简而言之“大案牍术”通过掌握大量基本的档案数据，通过统计学及算术的方式迅速定位目标。

尽管“大案牍术”的概念为作者虚构，但早在春秋时代，古人就开始关注数据与统计学了。不仅有《地理志》《河渠书》《食贷志》等涉及统计学的著作，而且这些统计数据及结论已然运用在了古代日常，如：齐国国相管仲据此制定了一些科学有效的农业政策；唐宋官员们开始通过统计数据分析经济发展动向，并根据这些数据提出了“罢减冗费”的建议；中国《史记平准书》《史记河渠书》《史记货殖列传》等在针对农业、水文、商业、军事、地理等统计数据后，记录了相应用的大事记……尽管在不同时代，对于采集基础数据的档案文卷的名称、运用、归类方法等都各不相同，但在过程中，人类更加明确了数据对人类社会发展的的重要意义。

特别是在大数据时代到来后，数字化转型带来的数据爆炸致使全球数据激增。

IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB 增至2025年的175ZB，其中涵盖娱乐数据、视频监控图像、生产力数据等。数据与数据智能正在集成到人类社会发展的所有事务中。另一方面，随着数据融入企业的业务工作流程和个人生活轨迹，到2025年将有近30%的全球数据圈变为实时数据。目前，每天有超过50亿消费者与数据发生互动，到2025年，这一数字将上升到60亿，相当于全球人口的75%。2025 年，每个联网的人每隔18秒就会有至少1次数据交互，这种交互大多源自于全球各地联网的数十亿台物联网设备，它们预计在 2025 年将产生超过 90ZB 数据。

目前，尽管数字化转型对于各个行业、企业的影响不尽相同，有些企业对云的依赖度更高，而有些企业更依赖于自身的数据中心并且这些数据中心颇具规模，但更重要的是，对于如何利用新一轮的数据增长带来的红利，各行业、企业是否已经做好必要及充足的准备。对于企业而言，尽管，运用数据将产生必要的成本（采购、维护、保护存储等），但数据的应用能够帮助企业进入新的市场，为现有客户提供更好的服务，简化运营，并且将原始和分析后的数据资产化，作为一种无形资产，数据能够能为专利和商誉等大多数其他无形资产提供支撑。同时随着人工智能、云计算、5G等新兴科技的发展融合，数据将产生更大的价值。

大数据与实体产业的融合

随着对数据价值的确定，以及数据技术与机器学习、边缘计算等新技术的融合发展，在于实体经济的融合过程中，大数据将发挥更多潜力。在这样的背景下“大数据+”将引爆众多行业应用，进入全方位、广渗透的新阶段。

首先是应用领域的延展，从零售、医疗保健、安防等生活服务和公共服务领域，向农业、制造业生产、供应领域拓展。目前，金融、汽车、餐饮、物流等各行各业都融入了大数据，应用领域日益丰富全面。其次是融合深度的加深，不仅是各行业各企业应用大数据的比例不断提升，同时，企业应用大数据从正在从单个环节如研发、生产向端到端全链条的融合延伸，以数据的流动提升全产业链的效率。大数据的渗透方式也在从信息整合向智能分析和决策迈进。

在此过程中，大数据的应用载体也在不断变化完善。其中，工业互联网成为大数据与实体经济融合发展的关键载体和现实路径，通过构筑智能化的网络基础设施，搭建汇聚海量数据和各种算法、软件、模型的平台，形成能满足个性化、多样化、定制化需求的生产和服务新范式，不断强化产业体系中各关联方的连接，促进资源配置优化和全要素生产率提升，带动各产业加速转型升级。

l   在金融行业： 大数据推动金融体系建设完善，金融业态日益丰富。包括：促成金融投资决策更加智能，为投资者创建专属投资组合，实现较高年化收益率；提高金融风险管控能力；实现更广的金融服务覆盖等；

l   在零售行业：大数据等新兴信息技术的接入则进一步推动了新零售业态的发展，包括：门店运营管理优化，提升实体店面营销水平；将消费者数据与品牌商共享，驱动C2M、定制“爆款”；提升零售供应链效率，促进供应链各个环节协同优化等。

l   在物流行业：大数据大幅提升了流通效率，有效降低了物流成本，包括：实现货源与运力的匹配；智能物流路线的调度与设计；使物流储运由被动响应走向主动感知等。

……

大数据，正在以无处不在的方式改变这个世界。它将看起来或无关、或随机、或复杂的事物，通过复杂的算法与智能纳入各种常态模式，以全新且个性化的方式产生成果，进一步推动数字化、自动化、智能化在企业的普及程度，供给各种流程和互动，实现更高的效率水平。如今，企业正迅速成为全世界的数据管家，企业通过对数据的管理和交付实现数据集中，更加积极的并且利用数据来提升其业务和用户体验(如机器与机器通信、物联网、持续个性化分析)，以谋求更长远的发展。