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麦肯锡全球研究所-12项颠覆性科技

麦肯锡全球研究所-12项颠覆性科技
麦肯锡全球研究所-12项颠覆性科技

麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)发布研究报告,公布未来12项可能改变生活、企业与全球经济的颠覆性科技(disruptive technologies),这些技术有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益。研究报告从100种技术中挑选出12项经济效益最高的技术,然后分析这些技术可能的应用方式,以及可创造的价值,并以经济效益排名。报告估计2025年全球经济产出为100万亿美元。

下面看看这些技术是什么:

第一名:移动互联网

应用的技术包括无线技术、小型、成本低廉的运算与储存设备,先进的显示科技、自然用户接口,以及先进但价格低廉的电池。可用于提高劳动生产力,远程监控系统,减少治疗慢性疾病的成本。预估移动互联网在2025年带来3.7万亿至10.8万亿美元的经济效益。

第二名:知识工作的自动化

例如以智能软件系统取代人工来处理顾客服务电话。预估该技术可带来5.2万亿至6.7万亿美元的经济效益。

第三名:物联网

在物体中嵌入传感器,监控工厂中产品的流动。

第四名:云计算

厂商可透过网络提供服务,也可增强企业信息科技的生产力。

第五名:机器人技术

未来机器人会发展得更敏感、灵巧、更有智慧,可完成以往认为过于细致或不符经济效益的工作。若用于医学上,机械人手术系统可降低风险,机器义肢可恢复截肢者或老人的四肢功能。

第六名:自动或半自动导航与驾驶的交通工具

除了方便外,还可避免严重交通意外发生,可拯救3万至15万人的性命。

第七名:新一代基因组学

以快速、低廉的成本完成基因组定序,进行先进的分析以,用于合成生物,可应用在治疗疾病、发展农业上,还可以生产高价值物质。

排名八到十二的其他技术包括能源储存、3D打印、更强韧和更有传导性的先进材料、石油和天然气探勘与发现,以及再生能源。大数据(Big Data)在报告中并未列为独立技术,麦肯锡解释称,大数据是这12项科技中许多技术的基石。包括自动化工作、机器人技术、基因组学都少不了大数据使用。

报告呼吁,在科技不断演进同时,企业领导人应持续更新组织策略,确保公司保持前瞻性,并使用技术增强内部绩效。对企业来说,颠覆性科技可扭转市场局面,创造出全新的产品与服务,带来新商机。决策者则可利用先进技术处理运营上的困难,例如使用物联网来改善基础建设管理,或利用移动互联网创造新的教育与训练系统,让公共服务更有效率。

2020国开企业战略分析 平时作业一

2020企业战略分析平时作业一 总体路线设计针对的是业务层战略,标定企业的发展方位、奋斗目标,绘就战略蓝图。 正确的答案是“错”。 在确定中心任务时,一种是针对发现的主要矛盾,运用塑造型思维,把瓶颈突破作为中心任务。 正确的答案是“错”。 “想做”、“可做”、“能做”是企业战略定位的交集。 正确的答案是“对”。 公司级战略的主攻方向可以用波士顿矩阵来进行指导,业务级战略的主攻方向可以用麦肯锡三层面理论来指导. 正确的答案是“错”。 环境侧推演由于关注的是宏观层面,对所有企业一样重要. 正确的答案是“错”。 战略定位确定企业发展方位,主题明确企业发展基调,主线明晰企业发展主轴,主攻方向则是锚定企业重点发展领域,而着力点聚焦着手之处。 正确的答案是“对”。 企业的内部不协调矛盾推演主要通过横向对标发现内部短板. 正确的答案是“错”。 机会洞察主要解决的是“路线行动配资源”的问题。 正确的答案是“错”。 战略是对企业竞争的整体性、长远性、基本性谋划。 正确的答案是“对”。 战略定位是战略推演的逻辑起点,旨在帮助企业识别市场机会,明确发展方向. 正确的答案是“错”。 “三察三看”,即通过察环境侧看发展大势,察需求侧看市场变化,察供给侧看竞争格局。选择一项: 正确的答案是“对”。 知己知彼是战略推演的前提。 正确的答案是“对”。 2014年TCL率行推出“智能+互联网”与“产品+服务”的“双+”战略,公司将从传统的经营产品为中心转向以经营用户为中心,是采取的()战略。 正确答案是:战略转型型 需求侧推演的内容不包括()。 正确答案是:行业动态 ofo小黄车以无桩切入市场空白点,通过与产车企业、芝麻信用、700bike、中国电信、华为、北斗导航等进行战略合作,全力整合内外资源,首创“无桩单车共享”模式,这主要是采取了()战略思维模式。 正确答案是:塑造型 2018年4月16 日,美国商务部宣布对中兴禁运7 年。中兴事件暴露了中国企业长期缺芯少屏的现状,在中美贸易战背景下中兴被美国政府卡住了脖子,这个世界第四大的通讯企业立马陷入休克境地。该事件体现另一种竞争力量也不容忽视()。 正确答案是:政府的政策影响

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX (班级:2班,学号:**********) 引言 早在2007年,人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量,近几年两者的剪刀差越来越大。2010年,全球数字规模首次达到了“ZB”(1ZB=1024TB)级别。2012年,淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底,中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起,我们这个社会的几乎所有方面都已数字化,产生了大量新型、实时的数据。无疑,我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代(大数据时代)与之前有显著的差别:其一,社会生活的广泛数字化,其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代;其二,人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物,而其中的关键是云技术的进步。在云技术中,虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术,使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行,在经济上也可接受。 在人类文明史上,人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身,一直试图测量、计量这个世界以及人类自身,试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性,使人类第一次试图从总体而非样本,从混杂性而非精确性,从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态(当然包括商业活动)正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲,大数据不仅是一场技术运动,更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模

麦肯锡研究院:中国金融资产效率远远低于印度

麦肯锡研究院:中国金融资产效率远远低于印度 [我的钢铁] 2005-06-06 00:00:00 中国的金融资产规模远大于印度,但是金融系统的资源配置效率方面,印度具有优势 文/戴安娜·法利阿尼塔·马切法·基 中国和印度,众所周知是世界上两个新兴的经济发展大国。它们吸引了全世界投资人、企业家和经济学家的热切关注和充分想象。但是它们经济的腾飞表象下存在着巨大的差异。 虽然两个国家在经济增长方面都表现出强有力的势头,但是中国在工业化进程方面胜出印度一筹,绝不仅仅是因为中国在经济自由化方面走在了印度的前面,一个重要因素被普遍忽视:两国不同的金融体系和金融效率。 金融资产存量,这一指标反映了一个国家经济货币化程度及可提供的中介资本的总量,而印度仅仅只是中国的六分之一。中国拥有占世界4%的金融资产,印度却只有仅仅不到1%。中国和印度两个经济体的规模只能部分地解释上述差异的存在;因为从金融深度指标来看,即金融资产存量与一国GDP之比,印度只有137%,而中国达到了323%。 截止到2003年的10年中,印度的金融资产存量年增长率为12%——略高于世界平均水平,但仍低于中国14.5%的增长水平。而如果这一趋势持续保持下去,到2010年,中国将拥有14万亿美元的巨额金融资产,这一存量足以使其成为世界资本市场举足轻重的影响力量,而印度却仍然只是一个小玩家。 当然,规模并不能说明一切。金融系统在资源配置方面的效率同样十分重要。在这一方面,印度似乎表现出了一些优势。 一个突出的优势表现为:中国近三分之二的金融资产是以银行存款的方式持有的,而印度的这一比例还不到二分之一;但另一方面,中国的银行贷款记录令人怀疑,关于不良贷款率的确切数据,从25%到高达60%,说法不一。而在印度,这一数字在15%到20%左右。 印度的资本市场也表现较好。孟买股票交易所(BSE)建于1875年,虽然尚谈不上高效率,也是亚洲最古老的证券交易所;而中国直到1990年才有自己的证券交易所。而且在印度股票交易所上市的企业数量是在中国证券交易所上市企业数量的四倍,后者的上市企业多为国有企业,政府持有市场上近四分之三的股份。

PEST分析方法

PEST分析方法 PEST分析方法 PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Politics),E是经济(Economy),S是社会(Society),T是技术(Technology)。在分析一个企业集团外部所处的背景的时候,通常是通过这四个因素来进行分析企业集团所面临的状况。 1. P政治法律环境 政治环境主要包括政治制度与体制,政局,政府的态度等等;法律环境主要包括政府制定的法律、法规。 2. E经济环境 构成经济环境的关键战略要素:GDP、利率水平、财政货币政策、通货膨胀、失业率水平、居民可支配收入水平、汇率、能源供给成本、市场机制、市场需求等。 3. S社会文化环境 影响最大的是人口环境和文化背景。人口环境主要包括人口规模、年龄结构、人口分布、种族结构以及收入分布等因素。 4. T技术环境 技术环境不仅包括发明,而且还包括与企业市场有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用背景。 PEST分析方法通常采用矩阵式的方法,就是在坐标中分成四个象限。如拿政治和经济两个做坐标,政治环境和经济环境都好的情况下,就应该发展。政治环境和经济环境都不理想的情况下,就不能发展。环境一个好一个不太好时,就要适当考虑,可以发展也可以不发展。PEST分析通常用于企业外部环境分析。 提示: A. PEST分析,其信息收集是长期的、艰苦的。政府工作报告、行业协会的数据、专业论坛的观点、法律法规的变动…你有信心覆盖到欲分析的每一点么?如果没有,你能覆盖一些主要方面么? B. 对于任何企业,PEST中的某一项或者几项影响较大,所以要抓住重点,对一个或者几个方面深入分析,其他则一概而过。所以你应该判断重点在那里? C. 不要忘记,PEST针对的是宏观环境,不是每一个建议都需要宏观环境的分析,做不好就成了花架子,假、大、空,会是读者的第一反应,牢记这点是很重要的。PEST模型简介 PEST分析是战略咨询顾问用来帮助企业检阅其外部宏观环境的一种方法。是指宏观环境的分析,宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析,不同行业和企业根据自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治(Political)、经济(Economic)、技术(Technological)和社会(Social)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。简单而言,称之为PEST分析法。如图所示:

【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)

大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)麦肯锡在2011年5月发布了一个关于大数据方面的报告:《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》,虽然是6年前的报告,但是今天读来,还是非常用指导意义。 报告分为两个版本,一个是概要版20页,一个是完整版156页。 正好最近看了一遍概要版,觉得收益甚大。所以试着翻译一下,仅供参考。 标题:Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity 译文:大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿 第二页是关于MGI(麦肯锡全球研究院)的介绍,就不翻译了。 略。 Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. 1 Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things. 2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital

麦肯锡解决问题七步法图文版

经典的麦肯锡解决问题七步法(图文版) 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物,任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力,反而会助长灵感及创造力的产生。 步骤一:清晰地陈述要解决的问题 清晰地陈述问题的特点: ?一个主导性的问题或坚定的假设 ?具体,不笼统 ?有内容的(而非事实的罗列或一种无可争议的主张) ?可行动的 ?以决策者下一步所需的行动为重点 首要之务是对问题的准确了解 步骤二:分析问题 切勿低估团队合作对解决问题的价值 步骤三:去掉所有非关键问题! 步骤四:制定详细的工作计划 工作计划的最佳做法: ?提早:不要等待数据搜集完毕才开始工作 ?经常:随着反复仔细分析数据而修改、补充或改善工作计划 ?具体:具体分析,寻找具体来源 ?综合:同项目小组成员一起检测,尝试其他假设 ?里程碑:有序地工作,使用80/20方法按时交付 步骤五:进行关键分析 需遵循的原则: ?以假设和最终产品为导向,不要只拘泥于数字-要题问“我要回答什么问题?” ?经常反复地进行假设和数据分析,不要绕圈子 ?尽可能地简化分析,不轻言使用大的线性计划之类的工具 ?仔细分析之前估算其重要性,开阔视野,不要「见树不见林」 ?使用80/20及简便的思维方法,别钻牛角尖 ?从专家那里得到数据,经常给出比“图书馆数据”更清晰的指导方向 ?对新数据采取灵活态度同项目小组共享良计 ?对困难有所准备,勇于创新 尽可能选择简便的问题解决方式… …并避免复杂,间接或推论的方法 对准「够精确」的目标即可,不需完美 寻找明显事物 一定要充分利用其他人的经验… …并设法找专家来导引你的分析工作 进行检查以保证结论同事实相符… …随着迹象的增多,准备重新修改你的假设 放眼未来,迎接分析方面将遇到的困难…

中国企业如何做颠覆性创新

中国企业如何做颠覆性创新 杨光:非常高兴在这样的第一天和各位嘉宾探讨这样的话题,我论坛致辞中说现在身处颠覆时代,我们都在颠覆时代中扮演自己的角色,都是谁,这个谁是颠覆别人的谁,还是面临被颠覆的谁,以及我们认清自己的处境做出有效的应对。这是大而化之的说法。具体到不同行业情况不同,具体到不同企业冷暖自知。今天有请不同行业的佼佼者和我们一起90分钟时间探讨今天有意思的话题。因为今天前面的内容非常精彩,量非常大时间有一点延长,我们后面讨论希望各位嘉宾时候时间更精炼,每位不超过5分钟表达观点。 开始探讨时候今天主题是在颠覆时代下新的传统行业的情况,刚才马先生和嘉宾演讲,颠覆是一个有利的颠覆,我们在颠覆时代下看传统行业的领导力,这里两个关键词,第一颠覆,第二是领导力,我们分开来谈,先谈颠覆。 我首先想问一下王冬雷总,照明是非常传统行业,爱迪生发明灯泡到现在,灯泡没有本质大变化,这样一个100多年一个多世纪没有太多变化行业到今天这个时代,您觉得现阶段这个行业里有没有存在一种颠覆性力量?像安东开场说的突然间门外冒出一个人,这个力量会是谁?在哪里? 王冬雷:照明行业确实面临着颠覆性的技术革命,就是LED技术,半导体技术对传统照明技术的颠覆,我的一个董事长是做LED,照明行业的人看是什么?跨界,这是一种我们叫颠覆性技术对行业的颠覆,今天作为传统照明雷士,它的LED销售今年4成左右,应该在2017到2018年基本达到9成以上,整个传统照明被LED颠覆。这是一个点。 另一个颠覆是什么?商业模型的颠覆,移动互联网时代对传统行业的商业模型颠覆。比如雷士在全国3千多家专卖店将会面临着移动互联O2O技术的改造,必须走这步路。这是两个颠覆。 主持人:您提到技术颠覆,灯泡原理和爱迪生时候大不一样,您恰恰用新力量颠覆照明行业传统力量,这是技术颠覆。您提到刚才可能大家更感兴趣更关注是商业环境商业模式上的颠覆,确实您提到,我也想问您,我们雷士照明能够成为行业里翘楚,很大程度和线下渠道有很大关系。在移动互联时代对于O2O时代这种对线下渠道依赖会不会成为雷士的隐忧,您进一步改造这个局面时候,原来这些可以说肝胆相照的线下渠道商会成为您的包袱? 王冬雷:不管什么时代,互联时代,平台电商时代等等,实际上零售业,零售业占雷士销售一半,零售业的本质是什么?我们要看清楚,所以对于雷士3000家店未来出路O2O改造其核心是抓住零售业。我们在十几年前,当每个公司有个标志的时候开始,今天做O2O了,作为企业家第一把握先机,看准方向,第二要有定力,也就是要看准零售业盒子,由此利用各种工具来完善改造一个产业。 主持人:谢谢王总。下面问徐总,徐总行业和照明行业相对差别比较大,大的范畴IT领域,IT领域相对比起我们其它的传统行业相对离新行业近点,也不是这么简单。现在管理软件,也可能在IT领域又有点传统味道,现在新浪已经是传统媒体一样。最近您这边动静不小。最近我很受刺激的画面,您站在高台上把笔记本电脑,应该挺贵的,高级电脑这么扔到垃圾箱里。我特别想知道什么力量让您不心疼您的电脑。您觉得要把它扔下去一瞬间是扮演颠覆者的宣誓还是被颠覆者的抗争或者救赎? 徐少春:其实金蝶转型适应移动互联网转型,我们早在4年前开始,比如今年我们孵化出来的面向个人的记帐软件随手记,这是中国目前排第一的。在全国手机,在安卓市场几个人财务连续4年第一位。还有中国最大快递查询服务,快速100,还有云端的ERP做了很多部署。但是转型到今天,特别是转型变革深入

《全球数字经济竞争力指数(2017)》报告发布

《全球数字经济竞争力指数(2017)》报告发布 “美国一骑绝尘,中国奋起直追,欧洲抱团取暖”。《全球数字经济竞争力指数(2017)》报告(下称《报告》)这样形容当前全球数字经济的分布格局。 根据该报告,在全球数字经济竞争力排名中,美国以85.89分的明显优势位居榜首,中国紧随其后,位居第二。 根据麦肯锡全球研究院的研究,中国经济有望在下一轮数据全球化中扮演领导角色。 数字经济成竞争制高点 十九大报告指出,数字经济正成为一种新的经济形态,推动着全球经济发展质量变革、效率变革、动力变革。 “数字经济正在席卷全球,全球经济向数字经济迁移已经势不可挡,数字经 济已经成为国家的核心竞争力。”上海社科院副院长王振指出,近年来,全球各大经济体都在积极布局发展数字经济。 根据《报告》,全球各大经济体数字经济规模不断扩大。去年,美国数字经济总量达到11万亿美元,中国数字经济规模为3.8万亿美元,日本为2.3万亿美元,英国为1.43万亿美元。此外,数字经济占GDP比重不断提升,去年,美国数字经济占GDP的比重为59.2%,英国为54.5%,日本为45.9%,中国为30.1%。 《报告》还发现,在全球数字经济快速发展的同时,国家之间的发展还存在非常不均衡的现象。排名第一的美国得分为85.89,而排名第50名的塞尔维亚得分仅23.24,分数相差62.65。“这体现出竞争力较强国家与竞争力较弱国家之间的巨大差距,也表明了当今世界各国之间仍然存在较为严重的‘数字鸿沟’。” 王振说。 中国数字经济潜力巨大

近年来,全球数字经济高速发展,且增速远远高于同期GDP的增速。统计数据显示,2016年美国数字经济增速高达6.8%,同期GDP增速为1.6%;日本数字经济增速为5.5%,同期GDP增速为0.9%;英国数字经济增速为5.4%,同期GDP增速为2%;中国数字经济增速高达16.6%,居世界第一,显著高于同期GDP6.7%的增速。 《报告》预计,中国数字经济的发展将进一步加快。以电子商务为例,美国 未来5年将保持8.2%的复合年均增速,而中国电子商务预计未来5年的年度复合增长率为15.6%。如果预期能够实现,到2021年,中国电子商务将达到8395.4亿美元规模,高出美国一倍有余。 “在新经济领域,中国也在奋起直追。”上海社科院信息研究所学者王滢波举 例说,在人工智能领域,百度的自动驾驶技术领先全球;在图像识别和视频监控领域,海康威视成为全球领导者;而在语音识别领域,科大讯飞屡次斩获国际大奖。 麦肯锡全球研究院院长詹姆士·马尼卡认为,中国在数字经济发展方面不仅 取得了巨大的成绩,而且至少在四个方面拥有巨大潜能。首先,中国互联网用户超过了欧盟和美国网民的总和,且消费者较为年轻,熟悉掌握数字技术,这就意味着数字化企业能够以较大规模、较快速度将自己的服务商品化。其次,中国数字经济领域的活力已经远不止来自百度、阿里巴巴、腾讯等领军企业,平安、华为等大型企业也正致力于超越传统业务,打造属于自己的数字生态。再次,中国 政府对待数字经济的开放态度促进了数字化的发展。最后,中国拥有7.31亿网络用户,每天50亿次百度搜索点击,每个微信用户每天平均66分钟的使用时间,每天1.75亿次支付宝交易,这使中国经济有望在下一轮数据全球化中扮演领导角色。 中企主动拥抱数字经济

大数据下的创新模式 ——以淘宝网和亚马逊为例

大数据下的创新模式 ——以淘宝网和亚马逊为例 摘要 在大数据的迅猛发展之下,各大电商也开始重视信息分析的重要性。价值链也进一步升级为虚拟价值链,将信息和数据纳入价值链的体系中。同属于虚拟价值链中的同一环节,淘宝网和亚马逊都展开了不同层面的创新,充分发挥数据分析的作用。本文将以两家公司为例,研究电子商务企业利用大数据在价值链环节和精准营销方面的创新。 Abstract With the increasing popularity of Big Data,various electronic commerce enterprises attach great importance to data analysis.Meanwhile,value chain turns into virtual value chain, involving information and data into the process of value chain.In addition,both Taobao and Amazon are in the same process of value chain and data analysis plays an important role in two enterprises.This article will analyze innovation of Taobao and Amazon,showing features of value chain and Precision Marketing. 关键词 价值链大数据精准营销免费模式智能物流 Key words Value Chain Big Data Precision Marketing Free Mode Intelligent Logistics

麦肯锡模型合集

麦肯锡模型合集 出自MBA智库百科 (麦肯锡7S模型(Mckinsey 7S Model) 麦肯锡7S模型简介 二十世纪七、八十年代,美国人饱受了经济不景气、失业的苦恼,同时听够了有关日本企业成功经营的艺术等各种说法,也在努力寻找着适合于本国企业发展振兴的法宝。托马斯·J·彼得斯(Thomas J.Peters)和小罗伯特·H·沃特曼(Robert H.Waterman),这两位斯坦福大学的管理硕士、长期服务于美国著名的麦肯锡管理顾问公司的学者,访问了美国历史悠久、最优秀的62家大公司,又以获利能力和成长的速度为准则,挑出了43家杰出的模范公司,其中包括IBM、德州仪器、惠普、麦当劳、柯达、杜邦等各行业中的翘楚。他们对这些企业进行了深入调查、并与商学院的教授进行讨论,以麦肯锡顾问公司研究中心设计的企业组织七要素(简称7S模型)为研究的框架,总结了这些成功企业的一些共同特点,写出了《追求卓越——美国企业成功的秘诀》一书,使众多的美国企业重新找回了失落的信心。 7-S模型指出了企业在发展过程中必须全面地考虑各方面的情况,包括结构(Structure)、制度(Systems)、风格(Style)、员工(Staff)、技能(Skills)、战略(Strategy)、共同价值观(Shared Valueds)。也就是说,企业仅具有明确的战略和深思熟虑的行动计划是远远不够的,因为企业还可能会在战略执行过程中失误。因此,战略只是其中的一个要素。 在模型中,战略、结构和制度被认为是企业成功的“硬件”,风格、人员、技能和共同价值观被认为是企业成功经营的“软件”。麦肯锡的7S模型提醒世界各国的经理们,软件和硬件同样重要,两位学者指出,各公司长期以来忽略的人性,如非理性、固执、直觉、喜欢非正式的组织等,其实都可以加以管理,这与各公司的成败息息相关,绝不能忽略。 一、硬件要素分析 战略(Strategy) 战略是企业根据内外环境及可取得资源的情况,为求得企业生存和长期稳定地发展,对企业发展目标、达到目标的途径和手段的总体谋划,它是企业经营思想的集中体现,是一系列战略决策的结果,同时又是制定企业规划和计划的基础。企业战略这一管理理论是本世纪5O年代到6O年代由发达国家的企业经营者在社会经济、技术、产品和市场竞争的推动下,在总结自己的经营管理实践经验的基础上建立起来的。1947年美国企业制定发展战略的只有2O%,而1970年已经达到了1OO%了。日本经济新闻社在1967年曾进行过专门调查,在63家给予口答的日本大公司中,99%有战略规划。在美国进行的一项调查,有90%以上的企业家认为企业经营过程中最占时间、最为重要、最为困难的就是制订战略规划。可见,战略已经成为企业取得成功的重要因素,企业的经营已经进入了“战略制胜”的时代。 结构(Structure) 战略需要健全的组织结构来保证实施。组织结构是企业的组织意义和组织机制赖以生存的基础,它是企业组织的构成形式,即企业的目标、协同、人员、职位、相互关系、信息等组织要素的有效排列组合方式。就是将企业的目标任务分解到职位,再把职位综合到部门,由众多的部门组成垂直的权利系统和水平分工协作系统的一个有机的整体。组织结构是为战略实施服务的,不同的战略需要不同的组织结构与之对应,组织结构必须与战略相协调。如通用电气公司,在2O世纪5O年代末期,执行的是简单的事业部制,但那时企业已经开始从事大规模经营的战略。到了6O年代,该公司的销售额大幅度提高,而行政管理却跟不上,造成多种经营失控,影响了利润的增长。在7O年代初,企业重新设计了组织结构,采用了

2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案(判断题)

2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案(判断题) 2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案 三、判断题(共40题) 1.“互联+政务服务”对各地区各部门积极推进上政务服务平台建设,开展上办事,有效优化政府服务、方便企业和群众,为大众创业、万众创营造了良好环境。(√) 2.“互联+政务服务”是建立在大数据、云计算平台之上的智慧政务管理系统,是利用现代信息技术创新行政审批和公共服务方式的一种现代手段。(√) 3.大数据的核心是预测和洞察未来。(√) 4.政务服务精准化就是要实现群众“点餐”与政府“端菜”相结合,让数据“多跑路”,让群众“少跑腿”。(√) 5.政务服务平台化就是要打造线上线下融合、多级联动的政务服务平台体系,建成上统一身份认证体系、统一支付体系、统一电子证照库,推动跨部门、跨地区数据共享和业务协同。(√) 6.人工智能是能够和人一样进行感知、认知、决策、执

行的人工程序或系统。(√) 7.由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。(√) 8.机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。(√) 9.2011年,IBm的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。(√) 10.大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式,确定判断某件事情必然发生。(×) 11.大数据成熟催化了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。(√) 12.八届五中全会“十三五”规划建议提出:“实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享”。(√) 13.“工业4.0”是美国提出的概念,德国叫“工业互联”,中国叫“中国制造2025”本质的核心就是智能制造。(×)14.创新驱动的核心是科技创新,科技创新是创新驱动的根基。(√) 15.国际科技与经济竞争日益激烈,科技进步与创新已成为

改变全球税务管理理念和方式的四大科技发展趋势

改变全球税务管理理念和方式的四大科技发展趋势 按:2014年5月8日,美国联邦税务局前任局长道格拉斯〃舒尔曼在劳伦斯〃尼尔〃伍德沃思纪念讲座上,对移动互联网、大数据、电子支付、数字化使能技术等四大科技发展趋势进行了精辟阐述,描绘了在科技力量推动下,税务部门改进纳税服务、提升税收征管工作质效的美好前景。当前,我国正在积极实施“互联网+”行动计划,税务总局也在加快推进税收信息化建设,各级税务部门都在探索利用科技手段提高工作绩效。道格拉斯〃舒尔曼深邃的思考、敏锐的判断和客观的建议有十分重要的借鉴意义。 改变全球税务管理理念和方式的四大科技发展趋势——在劳伦斯?尼尔?伍德沃思纪念讲座上的演讲 美国联邦税务局原局长道格拉斯·舒尔曼 (2014年5月8日) 女士们、先生们: 大家好! 感谢主办方诚挚的邀请!能在劳伦斯〃尼尔〃伍德沃思纪念讲座上发表演讲,我深感荣幸!

今天,我想与大家探讨的是某些全球性的发展趋势,特别是科技领域的发展趋势对各国税务管理工作带来的影响。我相信,不久的将来,科技的进步将极大地改变全球税务部门工作的理念和方式。我在担任美国联邦税务局局长之前,曾担任过美国金融业监管部门的负责人,当时的工作职责主要是资本市场监管执法,那段职业经历让我懂得:科技改变了资本市场的运作模式,监管人员的思维方式和工作方法也应当随之改变。 担任联邦税务局长后,我逐渐认识到科技也是税务部门发挥职能作用的主要推动力。因此,在任期内,我始终致力于推进一些重要领域的技术升级,让税务部门能够及时利用先进技术手段去改进纳税服务和税收征管工作。此外,我还曾兼任经济合作与发展组织(OECD)税收征管论坛的主席,从而对全球税务管理的主要趋势有了更为深刻的理解。 自2008年金融危机以来,许多国家都削减了税务部门的经费预算,这使税务部门在工作量和工作压力不断加大的情况下,可支配的资源反而变得更少。这也迫使每一位税务局长去系统思考如何在不断提升工作绩效的同时,做到切实降低税收征收成本。在这一背景下,充分利用新的技术改进业务流程和工作方式,将成为税务部门有效应对资源不足挑战的重要手段。 近年来,我常思考这样一个问题:在税务部门,锐意改革的领导者会把有限的资源向哪些领域重点倾斜?我与麦肯锡咨询公司的同事们通过大量分析研究后发现,锐意改革的税务部门负责人都明白好钢用在刀刃上的道理,他们正围绕当前科技的主要发展趋势,有针对性地投放资源。其中,最重要的是以下四大发展趋势:一是移动互联网正呈喷薄式增长;二是在

经典麦肯锡解决问题七步法

经典的麦肯锡解决问题七步法 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物,任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力,反而会助长灵感及创造力的产生。 步骤一:清晰地陈述要解决的问题 清晰地陈述问题的特点: 一个主导性的问题或坚定的假设 具体,不笼统 有内容的(而非事实的罗列或一种无可争议的主张) 可行动的 以决策者下一步所需的行动为重点 首要之务是对问题的准确了解 步骤二:分析问题 切勿低估团队合作对解决问题的价值 步骤三:去掉所有非关键问题! 步骤四:制定详细的工作计划 工作计划的最佳做法: 提早:不要等待数据搜集完毕才开始工作 经常:随着反复仔细分析数据而修改、补充或改善工作计划

具体:具体分析,寻找具体来源 综合:同项目小组成员一起检测,尝试其他假设 里程碑:有序地工作,使用80/20方法按时交付 步骤五:进行关键分析 需遵循的原则: 以假设和最终产品为导向,不要只拘泥于数字-要提问“我要回答什么问题?”经常反复地进行假设和数据分析,不要绕圈子 尽可能地简化分析,不轻言使用大的线性计划之类的工具 仔细分析之前估算其重要性,开阔视野,不要「见树不见林」 使用80/20及简便的思维方法,别钻牛角尖 从专家那里得到数据,经常给出比“图书馆数据”更清晰的指导方向 对新数据采取灵活态度同项目小组共享良计 对困难有所准备,勇于创新 尽可能选择简便的问题解决方式… …并避免复杂,间接或推论的方法 对准「够精确」的目标即可,不需完美 寻找明显事物 一定要充分利用其他人的经验…

…并设法找专家来导引你的分析工作 进行检查以保证结论同事实相符… …随着迹象的增多,准备重新修改你的假设 放眼未来,迎接分析方面将遇到的困难… 同项目小组共享良计 永远寻找开创性的方法… 仔细将你的工作纪录成文件 步骤六:综合分析调查结果,并建立论 步骤七:说故事(陈述来龙去脉) 准备故事图解:画出你所持论点的完整结构,以每张图表上方的讯息文字串连成一个合乎逻辑又具说服力的故事。 1.发现问题,并将问题分类 2.将问题转化成具体的课题 3.找出解决课题的替代方案 4.运用适合的标准,评估每项替代方案 5.选出最佳的解决方案,并采取行动 Part1 从发现问题到想出解决策略 第一章如何掌握问题 问题的本质就是“有了落差”(期望的状况与现状之间的落差)

麦肯锡解决问题七步法图文版

麦肯锡解决问题七步法 图文版 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

经典的麦肯锡解决问题七步法(图文版) 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物,任何一个有才之士都能获得这种能力。 有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力,反而会助长灵感及创造力的产生。 步骤一:清晰地陈述要解决的问题 清晰地陈述问题的特点: ?一个主导性的问题或坚定的假设 ?具体,不笼统 ?有内容的(而非事实的罗列或一种无可争议的主张) ?可行动的

?以决策者下一步所需的行动为重点首要之务是对问题的准确了解 步骤二:分析问题 切勿低估团队合作对解决问题的价值 步骤三:去掉所有非关键问题!

步骤四:制定详细的工作计划 工作计划的最佳做法: ?提早:不要等待数据搜集完毕才开始工作 ?经常:随著反复仔细分析数据而修改、补充或改善工作计划 ?具体:具体分析,寻找具体来源 ?综合:同项目小组成员一起检测,尝试其他假设 ?里程碑:有序地工作,使用80/20方法按时交付 步骤五:进行关键分析 需遵循的原则: ?以假设和最终产品为导向,不要只拘泥于数字-要题问“我要回答什么问题?”?经常反复地进行假设和数据分析,不要绕圈子 ?尽可能地简化分析,不轻言使用大的线性计划之类的工具 ?仔细分析之前估算其重要性,开阔视野,不要「见树不见林」 ?使用80/20及简便的思维方法,别钻牛角尖

?从专家那里得到数据,经常给出比“图书馆数据”更清晰的指导方向?对新数据采取灵活态度同项目小组共享良计 ?对困难有所准备,勇于创新 尽可能选择简便的问题解决方式… …并避免复杂,间接或推论的方法

2018年科技领域十大颠覆性技术

2018年科技领域十大颠覆性技术 科技创新推动了经济的高速增长,我们正在迎来一个全新的时代,以人工智能、物联网、云计算等技术引领的产业变革越演越烈,并激发了无限的机遇。2018年一些颠覆性技术正在逐渐成熟,诸如人工智能、自然语言处理和计算机视觉等,这些技术正从概念逐步走向应用市场。今年,我们将可以看到这些新兴技术的巨大威力,越来越多的新产品将推出并促进业务的增长。 第一、物联网技术 近年来,物联网技术快速崛起并不断延伸到各个行业当中。在工业领域中,物联网正在帮助企业降低成本和提高生产设备的效率,物理基础设施的连接数不增加,用户从自动化设施中收集新数据,通过对数据的机器学习和深度分析获得很多好处。 工厂设备每一天都在消耗大量的能源,意外的设备停机会给企业造成巨大的损失,并进一步影响企业订单交付,企业要花费昂贵的时间和金钱来维修故障设备。所以,现代工厂增加了物联网和传感器,来监测他们的设备以及其它资产。 不过,物联网设施的增加将会带来新的安全威胁,工业自动化系统一旦被入侵,不仅会让生产数据泄露,更有可能造成设备的损坏和引发灾难,制造业需要引导OT与IT团队合作来识别风险并提供广泛的保护。 很多公司都在物联网方面深入研发,其中云里物里科技就是其中一家,他们是一家专业的物联网(IOT)解决方案供应商,秉承“让每个物体接入物联网”的企业使命,“将世界带入物联网时代”的企业愿景,多年来一直专注于IOT领域的研发创新,为客户提供有竞争力的IOT解决方案、产品和服务。 第二、VR交互式视频

提到VR虚拟现实,大家可能首先会想到那些生动的角色游戏,其实VR在其它领域的空间也很大,例如沉浸性教育、军事训练、工业仿真、医疗及城市等领域。这种交互式视频正在各个领域显现出巨大的作用,越来越多的企业利用交互式视频技术改善协作和生产力。 交互式视频技术将继续通过虚拟现实(VR)和其他身临其境技术等新功能,让分散各地的使用者可以面对面的交流,特别是对于一些分布式团队,可以弥补他们交流的不足。在工业领域,企业正在利用VR进行远程维护,现场维护人员通过可穿戴设备与远程专家连接,专家不需要跑到现场,在任何地方都能指导完成维修过程。 近年来,交互式视频技术方面投资越来越大,因为实现这种商业不仅需要一个强大软件开发团队,还需要一些捷径方法推广到其它行业。这种高度互动的项目交付,每天都要有专业的人员现场演示和培训,让客户充分了解和认识到如何使用这些技术。 聊天机器人 语音识别技术已经很常见,我们可以通过科大讯飞等软件将语音变为文字,甚至可以控制手机为我们打开APP,播放一段美妙的音乐。随着机器学习和语义识别技术的进步,语音服务逐步应用于智能客服和聊天机器人等场景中,这意味着将有大量的人力从客户服务工作中解放出来。

《中国创新的全球效应》麦肯锡.doc

《中国创新的全球效应》麦肯锡 992715创新势在必行长期依赖的增长动力正在减弱中国之创新现状描绘今日中国的创新表现更便宜、更快速、更全球适用中国创新的全球效应麦肯锡全球研究院成立25周年中国创新的全球效应重点内容10月麦肯锡全球研究院麦肯锡全球研究院成立25年以来,麦肯锡全球研究院(MGI)始终致力于深刻理解全球经济的发展进程。 作为麦肯锡的商业及经济“智库”,麦肯锡全球研究院长期坚持为企业、政府和社会各方领导人探索和提供各类决策所需的事实依据和最佳洞见,并视之为自身使命。 在融合经济学与管理学,遵循“从微观到宏观”路径的基础上,麦肯锡全球研究院借用经济学工具,并结合商业领袖的深入见解,对微观经济的产业趋势展开深入细致的分析,力求洞悉影响商业战略和公共政策的宏观经济因素。 麦肯锡全球研究院发布的报告涵盖前在香港设立大中华区首家分公司以来,麦肯锡已在至少15个行业成功开展了2500多个客户项目。 我们为客户提供的咨询服务涉及战略和其他各类议题。 麦肯锡与客户紧密合作,除了提供战略建议,还协助客户重组企业结构以提升绩效,改善运营状况,提高产品营销水平,整合并购企业,改进风险管理,降低成本,精简供应链,提高IT 投资创造的价值。

如需了解有关麦肯锡大中华区的更多信息,请访问www.。 华强森|上海陈有钢|香港JamesManyika|旧金山罗瑞麟|上海成政珉|上海JasonLee|休斯顿中国创新的全球效应10月前言中国的创新高度如何?中国需要达到怎样的创新程度?这是本次研究提出的根本问题。 答案多少有些出人意料。 在许多方面,我们发现中国的产业创新程度高于人们的普遍看法。 中国企业在两类创新上表现出众——开发满足客户需求的新产品和新服务,以及提升生产效率的工艺流程创新。 我们也发现中国越来越需要扩大创新范围,推动更多产业开展创新,并且提升工程技术和科研领域的创新实效。 随着劳动力增加和资本投入等经济成长动力逐渐式微,中国需要实现从“汲取创新”到“领导创新”的转变,才能在未来十年内保持GDP的平稳增长。 我们认为,中国具备完成“创新要务”的潜力,完全有可能成为推动全球创新发展的生力军。 中国创新的全球效应将会体现在几个方面。 作为人口最多的国家和世界第二大经济体(按GDP衡量),中国势必将成为一个不断壮大的创新来源,凭借创新来满足庞大的、消费者主导的市场的需求。 同时也成为本地市场、新兴市场乃至世界各地的国际企业开

8麦肯锡三层面分析:企业设计战略规划、开拓增长的有效工具

8、麦肯锡三层面分析:企业设计战略规划、开拓增长的有效工具 麦肯锡三层面理论 麦肯锡三层面理论(Three aspect theories) 麦肯锡三层面理论简介 麦肯锡资深顾问梅尔达德·巴格海(Mehrdad Baghai)、斯蒂芬·科利(Stephen coley)与戴维-怀特(David white)通过对世界上不同行业的40个处于高速增长的公司进行研究,在《增长炼金术——持续增长之秘诀》中提出所有不断保持增长的大公司的共同特点是保持三层面业务的平衡发展:第一层面是拓展和守卫核心业务;第二层面是建立新兴业务;第三层面是创造有生命力的候选业务。他们能够源源不断地建立新业务,它们能够从内部革新其核心业务,而又同时开创新业务,它们所掌握的技巧在于保持新旧更替的管道畅通,一旦出现减退势头便不失时机地以新替旧。这就是著名的三层面理论。

三层面增长理论认为健康的企业增长要综合平衡管理企业的三个层面的业务:第一层面是守卫和拓展核心业务,第二层面是建立即将涌现增长动力的业务,第三层面是创造有生命力的未来业务。这一理论给正在寻求增长的中国企业带来了四个启示:突出核心业务,为营造今后的主业而实施多元化;企业发展必须有利可图,兼顾行业整体要求,竞争与合作并行;中国企业应着力于满足现有国内需求,同时通过创新适当超前,塑造市场;中国企业应学会在不景气中寻求发展机遇。 [编辑] 与增长三层面有关的一些因素

[编辑] 三层面增长理论的主要观点 麦肯锡公司根据他们对于世界上不同行业的40个处于高速增长的公司进行的研究,提出了增长阶梯的概念。他们认为高速增长的公司每一段时间都会前进一步,每一步都会带来新行动和新能力;成功的增长公司强调针对近期和远期的远景和策略;真正伟大的公司是能维持增长同时追求增长的公司。他们提出增长有3个层面:第一层面是守卫和拓展核心业务,第二层面是建立即将涌现增长动力的业务,第三层面是创造有生命力的未来业务,公司实现增长就必须同时管好增长3层面。 对于企业来说要成功的进行3层面的增长,一个宏伟的远景目标加上有效结合长、中、短3个时间层面的发展战略规划是企业增长的关键。要达到领先,企业必须对3个发展层面进行均衡管理,对于不同层面的业务应该采用不同的战略与管理。第一层面是公司当前的核心业务,这一业务实实在在地为公司带来大部分的营业收入、利润和现金流,并且公司在这一业务中所培育的经验和技能可以现金流,并且公司在这一业务中所培育的经验和技能可以长业务,这种业务已经经历了最初的经营概念和经营模式的探索,基本确立了经营概念和经营模式,并且具有高成长

麦肯锡全球研究所-12项颠覆性科技

麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)发布研究报告,公布未来12项可能改变生活、企业与全球经济的颠覆性科技(disruptive technologies),这些技术有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益。研究报告从100种技术中挑选出12项经济效益最高的技术,然后分析这些技术可能的应用方式,以及可创造的价值,并以经济效益排名。报告估计2025年全球经济产出为100万亿美元。 下面看看这些技术是什么: 第一名:移动互联网 应用的技术包括无线技术、小型、成本低廉的运算与储存设备,先进的显示科技、自然用户接口,以及先进但价格低廉的电池。可用于提高劳动生产力,远程监控系统,减少治疗慢性疾病的成本。预估移动互联网在2025年带来3.7万亿至10.8万亿美元的经济效益。 第二名:知识工作的自动化 例如以智能软件系统取代人工来处理顾客服务电话。预估该技术可带来5.2万亿至6.7万亿美元的经济效益。 第三名:物联网 在物体中嵌入传感器,监控工厂中产品的流动。 第四名:云计算 厂商可透过网络提供服务,也可增强企业信息科技的生产力。 第五名:机器人技术 未来机器人会发展得更敏感、灵巧、更有智慧,可完成以往认为过于细致或不符经济效益的工作。若用于医学上,机械人手术系统可降低风险,机器义肢可恢复截肢者或老人的四肢功能。 第六名:自动或半自动导航与驾驶的交通工具 除了方便外,还可避免严重交通意外发生,可拯救3万至15万人的性命。 第七名:新一代基因组学 以快速、低廉的成本完成基因组定序,进行先进的分析以,用于合成生物,可应用在治疗疾病、发展农业上,还可以生产高价值物质。 排名八到十二的其他技术包括能源储存、3D打印、更强韧和更有传导性的先进材料、石油和天然气探勘与发现,以及再生能源。大数据(Big Data)在报告中并未列为独立技术,麦肯锡解释称,大数据是这12项科技中许多技术的基石。包括自动化工作、机器人技术、基因组学都少不了大数据使用。

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