移动互联网时代炮制了“新、平、快”三招，对传统咨询业进行花式虐打。
移动互联时代，大数据、物联网、云计算等技术应用的日新月异，对传统咨询业服务方式也提出了更高的要求。市场调研过去用的是访谈、问卷调查，focus group等手段，而现在呢，不用爬虫抓取、海量数据的量化分析都不好意思说自己在做调研。如何快速掌握新技能、新工具，对大部分咨询从业人员来说都是巨大的挑战。移动互联时代，连咨询公司自己都在苦苦寻求出路，又谈何为他人指路？
互联网的本质就是创新，这让咨询业没有办法依靠行业经验作靠山。传统企业正转型正处萌芽阶段，过去的行业经验明显无法利用。即便摸索出一条路子，新的经验也需要时间沉淀，才能加以利用。万一天色一变，一场风雨过后，后面的人已经没法按着原来的模式去走。企业也往往并不满足于跟随别人的步伐，追求另辟蹊径，“弯道超车”。
首先是信息不对称逐渐消失。你可以通过百度、知乎轻松地了解任何一个概念；无数的资讯平台，能在2小时内把地球另一边最新鲜的资讯送到你手中。无论是免费渠道，还是现在越来越盛行的付 费内容，人们获取资讯、信息、知识的平等程度大大地提高。过去传统咨询业引以为傲的方法论、稀缺资讯，以前是稀缺品，而现在已经是平常人家桌上菜。
同时，浓厚的商业气氛驱使下，商业教育大大地普及，更是让大部分人都能掌握知识工具。罗辑思维不仅每周给大家分享他的商业思考，还带着一帮企业家一起干。原来咨询顾问价值3000元一小时的一对一面谈，可能还只能让你一知半解，现在在家看视频都已经能让你拍案叫奇。
互联网时代，不是大鱼吃小鱼，是快鱼吃慢鱼。很多APP每周迭代更新，才能捉住机会抢占市场，过了窗口期，便很难再有机会把已经养成习惯的用户抢回来。微信快人一步抢占了市场，来往、易信无论烧多少钱，都没有办法撼动微信的地位。
如果还按照访谈、问卷调查、焦点小组的整套流程来做产品调研，项目没做完产品可能就先死掉。要快刀斩乱麻，要切实可行，要立竿见影。而传统咨询业偏偏只擅长抽丝剥茧，由表及里，再用理论指导实践。
除了外部冲击，国内的传统咨询业自身也积弱多时：
人才外流与后继无人，形成了一个虚有其表的怪圈
头脑产业最重要的是从业人员的素质。国外咨询业的从业者，很多曾经都是企业高管，身经百战，阅人无数。而国内咨询业则是一个虚有其表的怪圈。
我们不否认业内的确有一部分优秀且资深的咨询顾问，但是人才外流和后继无人的问题在不断显现。不论是前景还是薪资，互联网行业无疑更具有吸引力。
资深的咨询顾问都纷纷跳槽做产品经理、企业高管。而在招聘端，也没以前那么容易招到特别优秀的毕业生。留在咨询业的人，可能自己大多都没有真正实践过。
正所谓读万卷书不如行万里路，行万里路不如阅人无数，阅人无数不如高人指路。读万卷书对现代人来说并不是门槛，而当所谓咨询顾问自身都没有办法做到行万里路、也不曾阅人无数，又谈何给别人指路呢？
进步慢，突破少，跟不上时代的步伐
咨询业发展至今，从技术咨询到管理咨询，从管理咨询专为IT咨询，从未发生过主动性的变革。即便经历了技术大爆炸的三十年，管理咨询对于技术使用仍然停留在 三十年前：Excel用做所谓的模型和写PPT。这招的确好用，对付三十年前的问题绰绰有余，但要对付三十年后的问题呢？
方案难以落地，结果难以显性化，没有人会为没有效果的方案买单
传统咨询行业就像大后方的军师，纸上谈兵而不扛q上阵。但通常传统咨询业给出的框架，仍然解决不了具体的人的问题，企业拿了方案，具体实施通常仍然会有很多问题，甚至无法实施。即便能够按照方案执行，效果又是如何呢？得到这样的效果，有多大程度是得益于咨询顾问的建议，有多少又是其他行为的结果？无从得知。 动辄几百万的咨询项目，已经很少有人愿意为之买单。
大数据解决方案具有更快，更直观、更客观、更高效精准、更多可能性的优势。
得益于IT技术的突破与应用，数据获取比以前更快速，计算运行也更快，有利于处理更多、更全的数据，为进一步分析打下坚实的基础。这一步的效率提升，直接加快了整个解决方案产生的速度，使得能够在最快的时间内能得到行之有效的办法。为后续的“小步试错，反馈调整”造就了可能性。这正是互联网讯息万变对我们的 要求。
一是通过多维度数据来直接反映市场和用户需求。一切不以数据为基础的调研都是耍流氓，数据驱动是最大的“以用户为中心”。用户有多喜欢你的产品，是否愿意为什么付费，与其跟他聊天，不如看他的实际行动。点击量，付费金额，不仅能够定性，还能够 定量。
二是结果显性化。对数据的监控的优势还在于当你改变某一个变量的时候，数据立马就能给你反馈，告诉你效果。传统咨询公司的实施方案太飘了，而大数据则让市场、需求、实施结果量化、可视化。
没有数据支撑，很容易走弯路。给某知名互联网公司做项目的时候，就发现他们在广告投放策略上犯了经验主义的错误。他们根据主观经验判断，在上海客流量最大的地铁站和广州地标性建筑重金投放了广告。而我们通过对数据进行定性、定量的分析，发现这样的投放策略投产比极低，因为该公司的主要用户活跃于校园，而非以上提及两个地点。不用大数据方法和定量的分析，就很容易犯经验主义错误。
这里必须以我们自己的项目作为案例。在给某运营商做外呼中心项目的时候，分析了外呼中心已有销售数据，精准定位了目标客户的年龄、性别、居住地、愿意接电话
的时间等各种因素，并基于结果建议增派人手在午间时段进行外呼；通过建模预测潜在用户的外呼成功率，并作为接下来精准营销的依据。最终，整个外呼中心的外 呼成功率提高了百分之五十。精准的目标客户定位和基于大数据的建模预测，是此次项目成功的关键。
大数据不仅是体量大，更重要的是多样。当所有数据都进入视线范围的时候，世界就像慢镜头，每一帧都能看得清晰仔细。而当别人都在看视频的时候，大数据能带我们看到每一帧画面的细微之处，其中商机不言而喻。
咨询业好比是企业身边的军师，脑子比较好使，饱读圣贤书，阅历丰富。但他只负责在幕后指点，不冲锋陷阵。大数据就好比勘察兵，深入敌后，刺探军情。敌军兵力、布阵，哪里有陷阱、哪里准备偷袭都观察得清清楚楚，能立马掌握最新战况、双方死伤。
过去军师身上的能力属于稀缺资源，因此军师价值非常高；互联网时代，军师的经验不太奏效了，所有人都平等地获取各种资源，接收各地信息。如此一来，军师（咨询业）地位不保是迟早的事，而勘察兵（大数据）必定成为打赢胜仗的排头兵！传统咨询业因承受不住互联网的冲击而式微，拥抱大数据，利用大数据的价值，挖掘大数据的商机才是未来。在生活中，比较常见的是互联网大数据，其实还有一种大数据与物联网结合起来的物联网大数据，大家知道什么是物联网大数据吗？
IOT全称为Internet of Things，翻译成中文就是物联网，指的是通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描等各种设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的对象或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等所需信息，通过各种可能的网络接入，实现对象与对象、对象与人之间无处不在的连接，实现智能感知，对象和过程的识别和管理。
物联网是以互联网和传统电信网络为基础的信息载体，它允许所有可以独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
对于大数据的定义就是在一定时间范围内无法被常规工具进行捕捉并处理的数据集合，这种就是大数据，大数据技术就是采集并处理大数据的一种IT技术。
常见的大数据应用案例有票房预测，利用大数据技术采集往年的票房数据，通过对上映的的类型、上映时间及票房分析，预测未来上映在各个时间段的票房销售；在企业中，大数据分析技术使得企业决策更加智能化、自动化等，还可以提高工作效率。
那物联网与大数据是怎么联系在一起的呢？在上面的物联网的概念中，可以看到物联网就是通过一些采集器，采集各种实时监控的信息，通过网络连接物体与物体，或者物体与人，实现智能感知或者对象与过程的识别与管理。这其中的过程是运用到了大数据技术，举个例子，全球定位系统是需要通过卫星导航系统采集地球上的各种地理信息数据、路线数据等，然后再通过物联网的一些智能技术，确认对象的实时位置。
又比如生活中常见的智能手表，在很多智能手表中都有心率测量和血氧饱和度测量，将这些手表上的测量数据，通过蓝牙连接到手机或者电脑设备，利用一些专门的 健康 app预测心脏 健康 的程度，这其中也是结合到大数据技术的物联网应用。
可以说，物联网的应用大部分需要依靠大数据为基础，所以运用好大数据，对于物联网的快速发展也具有着非凡的意义，相信在未来物联网与大数据结合的技术会为我们的生活带来更多的便利。1、未来将出现行业巨头
“互联网+”是产业重构，互联网正由PC时代向移动时代演进，从一个万亿级市场空间，走向数十个万亿市场空间。每个行业都将会出现巨头。
2、消费市场规模达到30万亿规模
中国的消费市场已经达到30万亿规模，但大部分消费产品还没有互联网化，而所有消费行业却都可以O2O化，在消费领域，新的大的商业机会就是O2O。
3、O2O预计十年后规模将超过10万亿
预计未来十年O2O整个市场规模将超过10万亿。
4、电商销售额2019年将达1万亿美元
报告显示，中国在线零售市场的销售额在2014年将达到4400亿美元，占据中国总零售销售额的98%，然后每年以199%的复合年均增长率增长，直到2019年达到1万亿美元。
5、移动电商结合大数据进入个性化时代
移动电商与大数据的结合正使移动电商进入个性化时代。
6、移动电商未来会逐渐实现“所见即所得”、“所想即所得”
7、社群颠覆未来：社群商业将重塑产业形态
互联网社群催生更多的新的经济模式、产业模式，生态内组织模式和组织关系的场景创新将带来整个经济体系的大变革。未来10年内，社群商业将重塑产业形态。
8、未来经济一定是共享经济形态
未来经济一定是一种共享经济形态，这种共享经济形态源于对数据的利用和共享。
9、分享经济未来10年营收将增长数十倍
普华永道最新调查显示，“全球分享经济公司的营收目前约为150亿美元，而到2025年将增长至3350亿美元。
10、“O2O+C2B+众筹”成电商解决方案
垂直电商应当更注重用户需求的个性化和多元化。“O2O+C2B+众筹”属于线上线下深度整合的模式，对垂直电商必将产生重要的促进作用。
11、移动电商在垂直细分领域封侯
在移动电商垂直细分领域，未来将会产生很多估值10亿美金以上的公司。移动电商的时代，传统电商的垄断霸主地位将被打破，取而代之的将是更多垂直细分领域的各路诸侯。
12、场景电商将成为入口争夺
信息入口的争夺之后，场景的争夺正成为今天电商升级与创新的必由路径。
电子商务的全新范式，是以人为中心的全新连接，是场景电商的不可逆，是全渠道的溶解与融合。这是一个场景时代的到来。
13、M2M模式或是移动互联网未来
M2M 模式或是移动互联网发展的未来。M2M，Mobile to Mobile,指用户通过手机移动端获取商家在手机移动端提供的服务，用户在移动端进行消费、支付和社交，商家在移动端完成经营、收费和管理。M2M新模 式的核心就是未来商家、企业对大众提供私人订制且移动的服务。
14、运动社交O2O有想象空间
据测算，13亿人就有2亿运动人口，未来可想象空间大。
15、房地产O2O有强烈的需求痛点
房屋销售是一个匹配问题。从购房人的角度来说，是寻找到一套合适的房子；从开发商的角度来说，是快速地把开发的房子卖掉。新房销售模式面临变革，线上线下融合（O2O）是大势所趋。
16、物联网将带来3万亿美元GDP增量
据一个国际权威机构估算，在未来20年中，中国工业互联网发展至少可带来三万亿美元左右GDP增量。
17、“中国制造2025” 制造业大国向制造业强国转变
“中国制造2025”规划纲要，这个规划大体需要用三个十年左右的时间，完成中国从制造业大国向制造业强国的转变。
18、智能制造是主攻的方向
互联网和传统工业行业的融合是制高点的问题。还有一个切入点的问题，或者说主攻的方向，抓智能制造就是我们主攻的方向。大约花三年时间，选择重点领域，选择一些地区、行业做一些试点和示范探索，不断总结经验，推进智能制造发展。
19、智慧城市大动工4万亿
智能交通、数字化医疗、智能政务、水资源管理、安全监管、智能楼宇和园区等等，这些都是发展智慧城市必不可少的领域。
20、物联网高速发展全球经济获益19万亿美元
物联网市场蕴藏着巨大商机：Gartner预测，物联网将使全球经济增长19万亿美元，到2020年，物联网公司的直接营收将达到3090亿美元。
21、到2020年 国产机器人占到45%左右市场份额
到2020年，培育3至5家具有国际竞争力的龙头企业和8至10个配套产业集群，高端机器人方面国产机器人占到45%左右市场份额。
22、家庭辅助类机器人解放人类双手
家庭辅助类机器人解放人类双手，用户可以通过向机器人下达声控指令实现诸如打开空调、煮饭、洗衣服等生活服务。
23、“互联网+”的未来是人工智能
未来真正的“互联网+”的是人工智能。互联网革命所产生的数据最终将解放我们的大脑，到那时候我们甚至不用思考，以后的我们智力，脑力劳动也是一种锻炼，但这是一个非常遥远的过程。
24、机器人记者写财经报道
美联社开始尝试财报的自动化报道，让一种机器人负责快速、全面、准确地发布消息，这是未来新闻报道的理想形式。
25、智能硬件创新进入协作时代
开放协作成为互联网时代的内核，尤其适用于智能硬件行业。对一个小型创业团队来说，硬件新产品的孕育非常难，整个过程要经历资金筹集、供应链把控、产品设计、软硬件结合、市场推广营销等诸多复杂环节，每个环节的跨越非常艰难。
26、可穿戴设备市场还得靠女性用户
女性是可穿戴设备的理想客户。在面对那种外观精美、同时还具备实用功能的首饰和手表时，她们肯定会毫不犹豫地将其收入囊中。
27、未来10年内智能眼镜会比手机更受欢迎
报告称智能眼镜在未来10年内将会比手机更受欢迎，智能眼镜能够在为佩戴者提供所需信息的同时解放其双手，这对于许多企业来说是非常实用的，而未来普通消费者也会有这种需求。
28、可穿戴+社交或是个趋势
未来，可穿戴+社交可能是个趋势。
29、智能家居将会平台之争
智能家居现阶段，各智能硬件或设备公司处于各自为战、各建标准的状态。智能家居今后将演变为一个集团和集团，甚至是一个联盟和另外一个联盟之间的竞争。
30、智能家居创新方向
空气环境质量监测、身体健康监测、家庭视频娱乐设备、云端可视对讲摄像头、电子猫眼、智能门锁、老人与小孩关怀照看、智能音箱、智能茶几、智能镜子等。
31、智能家居要从高端人群入手
智能家居要从高端人群入手，这些人群比较容易接受新的事物，并且居住条件也比较好。
32、未来智能化趋势：屏幕无处不在
未来我们将迎来一个屏幕无处不在的时代。人们借助虚拟屏幕可以随时随地传播交互各种多媒体信息，互联网的商业模式将彻底变革。
33、语音识别会推动物联网的革命
语音会是改革互联网的很大一个因素，会推动物联网的革命，比如汽车界面、家用设备，以及可穿戴设备。
34、未来高科技创业趋势是大数据结合机器智能
出当前技术发展三个趋势，第一，云计算和和移动互联网，这是正在进行时；第二，机器智能，现在开始发生，但对社会的影响很多人还没有意识到；第三，大数据和机器智能结合，这是未来时。
35、万物互联的时代正在到来
未来所有的事情会通过物联网被连接起来，无论是手提电脑，或者是手持的仪器，还是电脑，还是眼镜，还是衣服鞋子、墙等等所有的事情，甚至是一头牛都可以被物联网联系起来。
36、大数据即将颠覆改造的十大行业
未来，大数据将在各个垂直行业产生更多想象空间，除了金融，电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等都将产生机会。
37、大数据整个市场还在初期阶段
目前大数据整个市场还在初期阶段，需要挖掘数据的价值，需要挖掘大数据时代的商业模式。
38、5G时代是万物互联时代，未来十年将是巨变的时代
5G时代是万物互联时代。预期5G将于2020年开始商用，促成自动驾驶、超高清视频、虚拟现实、医疗保健、智能家居、万物互联的智能传感器等应用场景，更是连接人与人、物与物、人与物，构建全球10亿联接的全面数字化时代。
据预测，2020年有50亿人会互联互通，到2025年，会有500亿的物体联系在一起。
移动互联网才是真正的互联网，移动互联网把万物互联变成了可能，移动互联网的大趋势在5G时代更加不可阻挡。
39、未来十年教育体制将发生大变化
预计的未来十年，在移动互联网巨大影响，教育体制将会大变。
40、在线教育需要转变教师的观念
教师真的积极拥抱互联网吗？在线教育推广的时候需要转变教师的观念、行为方式。
41、人工智能或成破在线教育迷局突破口
在未来，在线教育和人工智能如果发生融合，那么任何人在任何地点，享受到平等的、高质量的教育，将由愿景变为现实。
42、在线教育结构眼下痛点是升学和就业
目前，在线教育对用户来说，最大的驱动力是升学和就业，如何满足用户的刚需，成为在线教育结构眼下竞拼的痛点。
43、诞生千亿市值的农资服务巨头
未来在拥有万亿市场的大农资领域，有望诞生千亿市值以上的农资服务巨头。
44、移动医疗下一个百亿企业
移动医疗或是下一个百亿企业。目前，移动医疗在医生端、患者端仍有很多痛点没解决，处于非常原始的状态。
45、大健康时代
随着医改的深化，一个集医疗、养老、保健等在内的多元化综合医药大健康产业正在形成。我国的大健康产业刚刚起步，每年为老年人提供的产品不足1000亿元，供需矛盾突出。
46、大娱乐时代
随着80、90后已经成为中国消费主力，他们对于参与感的要求加剧，商业要融入娱乐的元素，才能打动年轻人，营销同时也是“秀场”。
47、在线旅游业想象巨大，可以成为电商
在线旅游行业市场空间很大，目前国内人均旅游消费只有美国十分之一不到，在线旅游行业后劲很足。
48、五年内互联网金融会有爆炸性增长
49、中国媒体如何谋变下一个十年
互联网时代，新媒体如何找到核心价值观与商业利益的平衡是一个长期命题，这需要所有媒体人共同努力。
50、媒体客户端已成红海
每天多次打开新闻客户端的用户占比达到了775%。媒体类的客户端到现在已经是红海，竞争非常激烈，甚至在不久的将来会变成旧的媒体。
51、用个性化加社交化推荐新闻
千人千面的个性化新闻是发展的理念。
52、任何高频入口都是兵家必争之地
随着移动端变得越来重要，任何可能高频打开的入口都会成为兵家必争之地。
53、高校成移动互联网必争之地
高校正成为移动互联网必争之地。截至2014年，中国网民中学生群体的占比最高，达到了238%。
传统观念看起来非主流的90后和00后已经是移动互联网的主流用户群体，高校学生更是移动互联网时代的先锋人群，他们的需求引领着移动互联网的方向。建设加强、商业模式上的革新。
1、商业智能化建设加强。经过多年运用，ERP系统中积累了大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测而言意义重大。
2、云计算不仅带来技术上的革新，也带来企业商业模式上的革新。云计算模式成为软件行业新的增长点，软件厂商、应用企业等。
物联网时代的大数据策略
互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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